Analisis sentimen terhadap penggemar K-pop di media sosial twitter menggunakan naïve bayes (studi kasus penggemar grup bts)
| Main Author: | NURMAWATI, PUJI |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umk.ac.id/14567/1/Hal%2C%20Judul.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/2/BAB%20I.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/3/BAB%20II.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/4/BAB%20III.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/5/BAB%20V.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/6/BAB%20IV.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/7/Daftar%20Pustaka.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/8/semua%20lampiran.pdf http://eprints.umk.ac.id/14567/ |
Daftar Isi:
- 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.