Ramadan, Wahyu Setiya (2025) Analisi Sentimen Kepercayaan Publik Terhadap Donald Trump pada Aplikasi X dengan Metode K-Means Clustering. Bachelor thesis, Universitas Nasional.
|
Text
COVER.pdf Download (1MB) |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (281kB) |
|
|
Text
BAB II.pdf Download (476kB) |
|
|
Text
BAB III.pdf Download (459kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Download (217kB) |
|
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (885kB) |
|
|
Text
Skirpsi Full.pdf Download (3MB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen kepercayaan publik
terhadap Donald Trump melalui aplikasi X dengan menggunakan metode K-Means
Clustering. Dengan semakin populernya media sosial sebagai platform komunikasi
politik, penting untuk memahami bagaimana sentimen publik terbentuk dan
diekspresikan. Data yang digunakan dalam penelitian ini lebih dari 5000 tweet yang
diambil dari Twitter, yang mencerminkan opini masyarakat terhadap Donald Trump.
Proses analisis dimulai dengan tahap preprocessing teks, termasuk normalisasi,
tokenisasi, dan penghapusan stopwords. Setelah itu, algoritma K-Means diterapkan
untuk mengelompokkan data berdasarkan sentimen, yang kemudian diuji dengan
menggunakan Silhouette Coefficient untuk mengukur akurasi pengelompokan. Hasil
analisis menunjukkan bahwa terdapat variasi signifikan dalam sentimen publik, dengan
cluster yang berbeda mencerminkan pandangan positif, negative dan netral terhadap
Donald Trump. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih
mendalam tentang persepsi masyarakat terhadap Donald Trump serta menunjukkan
efektivitas metode K-Means dalam analisis sentimen. Temuan ini juga menekankan
pentingnya media sosial sebagai sumber informasi yang dapat mempengaruhi opini
publik dan kebijakan.
| Item Type: | Thesis (Bachelor) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Miss Rahma Rahmawati |
| Date Deposited: | 12 Sep 2025 07:02 |
| Last Modified: | 15 Sep 2025 03:26 |
| URI: | http://repository.unas.ac.id/id/eprint/14085 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
