Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/17922
Title: Analisis Data Status di Facebook untuk Merekomendasikan Produk Makanan Ringan Menggunakan TF-IDF dan Document Weighting
Authors: Abidin, Rohmad
Keywords: media sosial;TF-IDF;document weighting;UMK
Issue Date: 2018
Publisher: Magister Sistem Informasi Program Pascasarjana FTI-UKSW
Abstract: Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem analisis status pada akun media sosial untuk mendukung kegiatan promosi Usaha Mikro Kecil khususnya produk makanan ringan. Penelitian menggunakan teknik yang terdapat pada text mining, analisis Term Frequency- Invers Document Frequency dan Document Weighting untuk merekomendasikan produk. Objek penelitian akun media sosial facebook dengan sample random yang tergabung dalam grup Warga Demak serta produk hasil UMK yang terdaftar pada Dinas Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Demak. Hasil akhir penelitian ini adalah prototype sistem analisis status media sosial untuk merekomendasikan produk UMK yang sesuai dengan hasil analisa status facebook. Dari hasil analisa didapatkan rata-rata tingkat akurasi prediksi sebesar 73.3% untuk keberhasilan merekomendasikan produk. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis TF-IDF dan Document Weighting dapat dimanfaatkan untuk pengembangan sistem baru guna mendukung kegiatan promosi pengelola kelompok UMK agar lebih tepat sasaran.
The purposes of the research are developing analysis application of status on social media account to support Micro, Small Enterprises (MSE) promotion especially on snack product. The research used techniques in text mining, Term Frequency-Invers Document Frequency analysis and Document Weighting to recommendation the product. The object of research is Facebook status updates as well as products of MSE who registered at the Department of Trade and Cooperatives in Demak District. The final result of this research is prototype social media status analysis system to recommend products from results of system analysis. From the analysis results obtained an average predictive accuracy rate of 73.3% for recommend the product. The results of this study it can be concluded that the analysis of TF - IDF and Document Weighting can be utilized for the development of new systems to support the promotion activities of MSE group managers to be more effective.
URI: http://repository.uksw.edu/handle/123456789/17922
Appears in Collections:T2 - Master of Information Systems

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T2_972016100_Abstract.pdfAbstract328.25 kBAdobe PDFView/Open
T2_972016100_Full text.pdfFull text1.77 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.