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:	Users 30 not found.
Date Deposited:	28 Nov 2024 04:29
Last Modified:	28 Nov 2024 04:29
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/12471

Actions (login required)

View Item