NURMAWATI, PUJI (2021) Analisis sentimen terhadap penggemar K-pop di media sosial twitter menggunakan naïve bayes (studi kasus penggemar grup bts). Sarjana thesis, UMK.

Preview	Text (Hal. Depan) Hal, Judul.pdf - Published Version Download (923kB) | Preview
Preview	Text (Bab 1) BAB I.pdf - Published Version Download (211kB) | Preview
	Text (Bab 2) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (285kB) | Request a copy
	Text (Bab 3) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (353kB) | Request a copy
	Text (Bab 5) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (24kB) | Request a copy
	Text (Bab 4) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (148kB) | Preview
	Text (Lampiran) semua lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (593kB) | Request a copy

Abstrak

RINGKASAN Perkembangan Twitter sebagai platform yang digandrungi masyarakat terbukti dari data oleh Statista (Clement, 2020) yang menunjukkan bahwa Indonesia peringkat tujuh di dunia dengan banyak pengguna mencapai 13.2 juta. Banyak pengguna mengutarakan pendapat di dalam Twitter. Termasuk juga dengan ujaran kebencian hingga perundungan. Menjadikan penggemar BTS atau yang biasa disebut Army sebagai objek analisis karena grup BTS yang telah mendunia ini memiliki pengikut yang cukup banyak di Twitter yakni 31 juta pengikut. Karena hal ini maka analisis sentimen dilakukan Kesulitan dalam melakukan analisis data yang begitu banyak dari Twitter jika dilakukan dengan cara manual, maka dari itu komputerisasi dibutuhkan. Menggunakan sebuah program yang dibuat dengan bahasa pemrograman Python. Dari analisis yang dilakukan menggunakan metode klasifikasi terawasi algoritma Naïve Bayes terdapat polaritas sentimen negatif sebanyak 28,45%, netral sebanyak 55,95%, dan positif 15,6%. Dari 2000 data yang diambil sesuai hasil polaritas tweet yang bernilai negatif sesuai hasil polaritas sebanyak 569. Dengan tingkat akurasi sebesar 76,33%. Dengan penyajian hasil analisis menggunakan framework Django. Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam proses analisis sentimen dan sesuai dalam mengatasi masalah yang ada.

Item Type:	Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing:	Dosen Pembimbing: 1. Endang Supriyati,Skom,MKom. Dosen Pembimbing: 2. Tri Listyorini, S.Kom., M.Kom.
Kata Kunci:	Analisis Sentimen, Army , Twitter, Python, Naïve Bayes.
Subjects:	Teknologi > Teknologi (umum) > Komunikasi informasi teknik Teknologi > Teknologi (umum)
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited:	23 Jul 2021 21:13
Last Modified:	23 Jul 2021 21:13
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/14567

Actions (login required)

View Item