Diksa Sukmadinata, I Kadek (2023) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP FIGUR POLITIK DI TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE (SUPPORT VECTOR MACHINE) SVM DAN NAIVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
Text (COVER)
1915101013-COVER.pdf Download (364kB) |
|
Text (ABSTRAK)
1915101013-ABSTRAK.pdf Download (30kB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1915101013-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (132kB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1915101013-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (283kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN)
1915101013-BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (326kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1915101013-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (983kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1915101013-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (47kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1915101013-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (99kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1915101013-LAMPIRAN.pdf Download (98kB) |
Abstract
Media sosial telah menjadi platform yang penting dalam mengevaluasi tanggapan masyarakat terhadap figur politik. Sentimen yang terkandung dalam tweet yang diterbitkan oleh pengguna Twitter dapat memberikan gambaran mengenai bagaimana masyarakat menanggapi figur politik tersebut. Analisis sentimen dilakukan dengan mengumpulkan data tweet yang berhubungan dengan figur politik yang diteliti, kemudian mengevaluasi sentimen yang terkandung dalam teks tersebut, yaitu apakah opini tersebut Positif dan Negatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah tweet yang mengomentari tiga tokoh politik, yaitu Ganjar Pranowo, Prabowo Subianto, dan Anies Baswedan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap figur politik di media sosial Twitter dengan menggunakan metode SVM dan Naive Bayes. Data penelitian didapatkan melalui crawling data Twitter dan dilakukan proses preprocessing. Kemudian dilakukan klasifikasi sentimen menggunakan model SVM dan Naive Bayes dengan data sentimen 2 kelas yang di dapat dari Github sebagai acuan untuk klasifikasi sentimen. Dataset tokoh politik yang dilatih dengan metode SVM dengan rata-rata akurasi sebesar 73.03% dan metode Naive Bayes menghasilkan rata- rata akurasi sebesar 72.22% dengan kategori 2 kelas (Positif, Negatif). Hasil sentimen menunjukkan bahwa pada dataset Anies Baswedan, Ganjar Pranowo, dan Prabowo Subianto, memiliki jumlah sentimen Positif, Negatif, yang berbeda-beda. Tetapi dataset ganjar pranowo memiliki jumlah sentimen positif yang lebih baik dari pada dataset anies dan prabowo baik dari model SVM dan model Naive Bayes Yaitu 52.1% dan 63.7%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Media Sosial, Twitter, Figur Politik, Popularitas, Metode Naive Bayes, Metode SVM.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Media Sosial, Twitter, Figur Politik, Popularitas, Metode Naive Bayes, Metode SVM. |
Subjects: | J Political Science > JA Political science (General) |
Divisions: | Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Ilmu Komputer (S1) |
Depositing User: | I Kadek Diksa Sukmadinata |
Date Deposited: | 11 Aug 2023 22:13 |
Last Modified: | 11 Aug 2023 22:13 |
URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/17337 |
Actions (login required)
View Item |