PERBANDINGAN TIGA MODEL KLASIFIKASI DALAM ANALISIS SENTIMEN TIM REX REGUM QEON PADA MOBILE LEGENDS BANG BANG PROFESSIONAL LEAGUE MUSIM KE 12 PADA TWITTER

Ramadhan, Farras Nur Haidar (2024) PERBANDINGAN TIGA MODEL KLASIFIKASI DALAM ANALISIS SENTIMEN TIM REX REGUM QEON PADA MOBILE LEGENDS BANG BANG PROFESSIONAL LEAGUE MUSIM KE 12 PADA TWITTER. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (2MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (201kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (663kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (364kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (935kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (36kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (146kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - Farras Nur Haidar Ramadhan.zip Restricted to Repository staff only Download (92kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (575kB)

Abstract

Twitter merupakan sosial media untuk menjalin atau berinteraksi dengan orang lain, twitter menjadi tempat untuk menyampaikan opini terhadap suatu peristiwa, seperti halnya tim RRQ yang memperoleh kemenangan dan kekalahan pada MPL Indonesia musim ke 12, para pendukung tim tersebut pun mengekspresikan tentang pertandingan yang dialami oleh tim RRQ, terdapat sentimen positif dan juga ada sentimen negatif atas hasil pertandingan. Hal tersebut pun dapat digunakan sebagai data untuk melakukan penelitian perbandingan kinerja pada metode dalam melakukan klasifikasi terhadap sentimen. Metode yang digunakan diantaranya Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Tahapan untuk melakukan perbandingan kinerja metode klasifikasi yaitu melakukan pengumpulan data, preprocessing, pembobotan kata dengan menggunakan TF-IDF, pembagian data dengan menggunakan Stratified K-Fold Cross Validation sebanyak 10 iterasi, kemudian melakukan klasifikasi dengan metode yang digunakan. Hasil dari klasifikasi dengan 10 iterasi menunjukkan bahwa kinerja dari metode Naïve Bayes dengan nilai overall sebesar 81,54%, kemudian metode K-Nearest Neighbor memperoleh nilai 81,17% dan metode Support Vector Machine yang memperoleh nilai sebesar 80,94%. Dari hasil dan pembahasan penelitian tersebut bisa disimpulkan bahwa metode klasifikasi Naïve Bayes unggul dalam melakukan klasifikasi sentimen pada penelitian ini.

Actions (login required)

View Item