Pratama, Rizki (2024) ANALISIS SENTIMEN ULASAN ANIME BERBAHASA INGGRIS MENGGUNAKAN TEXTBLOB DAN SVM. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (145kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (662kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (158kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (426kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (30kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (123kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 19.11.3072.zip Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (674kB) |
Abstract
Industri anime merupakan salah satu industri hiburan yang sangat populer di dunia, dalam beberapa tahun terakhir ini industry anime telah berkembang pesat dan terus mengalami peningkatan setiap tahunnya, dengan banyaknya genre dan judul anime yang beredar, konsumen dan pelaku bisnis yang berada pada industri ini perlu mengetahui ulasan dari konsumen lain sebelum menginvestasikan waktu dan sumber daya pada suatu judul anime. Akan tetapi, terkadang sulit menentukan review dari pelanggan apakah review itu bersifat positif atau negatif. pada penelitian ini penulis melakukan analisis sentimen pada ulasan anime untuk mengetahui kepuasan pelanggan dan genre apa saja yang paling banyak diminati menggunakan parameter review yang telah ditulis pada website MyAnimeList, Data sentimen akan dibagi menjadi 2 yaitu positif dan negatif dengan Textblob untuk menentukan polarity dan SVM sebagai classifier. Dengan melakukan hal tersebut, maka peneliti akan dapat memudahkan konsumen untuk membedakan review positif dan negatif, memberi kesimpulan tentang anime dengan genre apa yang bagus untuk ditonton oleh konsumen, dan memberikan insight bagi pelaku industri anime di Indonesia untuk mengetahui genre anime yang memiliki kemungkinan kecil untuk gagal. Hasil penelitian menunjukkan genre apa saja yang paling banyak mendapatkan ulasan positif dan menghasilkan model yang dapat mengklasifikasikan sentimen ulasan anime.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Anime, SVM, Textblob, Review | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 06 Dec 2024 02:28 | ||
| Last Modified: | 06 Dec 2024 02:28 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/28657 |
Actions (login required)
 |
View Item |