JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Vol 1, No 1 (2018)

Deteksi Topik Fashion Pada Twitter Dengan Latent Dirichlet Allocation

Yupa Umigi Al-khairi (Unknown)
Yudi Wibisono (Unknown)
Budi Laksono Putro (Unknown)

Article Info

Publish Date
01 Jun 2020

Abstract

Bagi orang-orang yang bergerak di bidang fashion mengetahui tren fashion adalah hal yang penting. Salah satu cara untuk mengetahui tren adalah dengan mendeteksi topik mengenai fashion yang dibicarakan di media sosial. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Latent Dirichlet Allocation untuk mendeteksi topik fashion di Twitter. Tweet yang didapat, diklasifikasi dengan metode Naive Bayes lalu dibersihkan dengan cara menghapus URL, simbol, angka dan merubah setiap kata menjadi huruf kecil. Tweet lalu dibentuk menjadi kumpulan kata dan dikelompokan dengan algoritma Latent Dirichlet Allocation. Berdasarkan hasil eksperimen, konfigurasi paramater 20 topik dengan 1000 iterasi memperoleh skor UMass terbaik dengan nilai -56.342, dan konfigurasi parameter 50 topik dengan 1000 iterasi memperoleh skor PMI terbaik dengan nilai 6.272.

Copyrights © 2018




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Website

Abbrev

JATIKOM

Publisher

Universitas Pendidikan Indonesia

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

JATIKOM adalah jurnal nasional yang ditujukan sebagai media publikasi hasil-hasil penelitian tentang aplikasi dan teori di rumpun bidang ilmu komputer seperti kecerdasan buatan, rekayasa perangkat lunak, basis data, sistem informasi, jaringan komputer, teknologi informasi, simulasi dan pemodelan, ...