News Comment di Portal Berita pada Suasana Politik Menjelang Pemilu 2019 (Analisis Sentimen Terhadap Isi Kolom Komentar Portal Berita CNN Indonesia)

Main Author: Faresi Arimardani, Adrio
Format: Thesis NonPeerReviewed application/pdf
Bahasa: eng
Terbitan: , 2020
Subjects:
Online Access: http://kc.umn.ac.id/13084/1/HALAMAN_AWAL.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/3/BAB_I.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/4/BAB_II.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/5/BAB_III.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/6/BAB_IV.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/7/BAB_V.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/8/LAMPIRAN.pdf
http://kc.umn.ac.id/13084/
Daftar Isi:
  • Komentar pembaca menjadi salah satu bagian dari jurnalisme, karena di dalamnya memuat dan menggambarkan interpretasi pembaca. Dahulu sebelum internet mulai merambah bisnis informasi, tak banyak pembaca yang mengikuti proses akhir dari jurnalisme tersebut. Namun kini dengan kemudahan teknologi dan wadah yang disediakan oleh penyedia informasi, komentar menjadi suatu hal yang terkesan melengkapi setelah membaca suatu berita. Jenis dan kualitas komentar yang ditinggalkan pun berbagai macam. Terkadang kumpulan komentar terhadap suatu berita saling bersinergi dan melengkapi sehingga menjadi sebuah hal menggugah untuk dibaca, sehingga pembaca bisa mendapatkan gambaran baru dari interpretasi pembaca yang lain. Penelitian ini lantas dilakukan untuk mengetahui sentimen seperti apa yang mempengaruhi komentar warganet dan seperti apa pengaruhnya terhadap interaksi yang terjadi antar warganet di kolom komentar dengan konsep konsep komunikasi sebagai dasar. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode alogaritma komputasi dengan Paradigma konstruktivisme. Hasil temuan penelitian menunjukkan bahwa alogaritma Multinominal Naà ̄ve Bayes memaparkan tingkat sentimen negatif yang lebih besar ketimbang positif di kolom komentar CNNIndonesia.com sehingga menimbulkan dialog tidak sehat berupa komentar berbalas yang sudah tidak lagi memperhatikan isi argumen.