ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PENGGEMAR SEPAKBOLA PADA PERTANDINGAN PIALA DUNIA QATAR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Kadafi, Nugraha Qori (2024) ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PENGGEMAR SEPAKBOLA PADA PERTANDINGAN PIALA DUNIA QATAR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (990kB)
	Text BAB 1.pdf Download (248kB)
	Text BAB 2.pdf Download (424kB)
	Text BAB 3.pdf Download (338kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (238kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (664kB)

Abstract

Pertumbuhan media sosial telah memberikan dampak signifikan terhadap cara penggemar sepak bola berinteraksi dan menyampaikan opini mereka tentang pertandingan sepak bola. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen penggemar sepak bola yang diungkapkan di media sosial terkait pertandingan menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari platform media sosial dan dikategorikan ke dalam tiga sentimen: positif, negatif, dan netral. Kedua metode dipilih karena keduanya menunjukkan performa yang baik dalam klasifikasi teks. Penelitian ini mencakup tahapan pengumpulan data, preprocessing, pemodelan sentimen, dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen penggemar sepak bola. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan kepada klub sepak bola, pengelola media sosial, dan pemangku kepentingan terkait dalam memahami sentimen penggemar dan mengambil langkah strategis yang tepat.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	B Philosophy. Psychology. Religion > B Philosophy (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	28 Nov 2024 04:29
Last Modified:	28 Nov 2024 04:29
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12471

Actions (login required)

View Item