ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP KUALITAS PERMAINAN DAN STRATEGI TIM NASIONAL INDONESIA DI ROUND 3 KUALIFIKASI PIALA DUNIA 2026 BERDASARKAN DATA DARI X MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)

Mauludana, Raihan (2025) ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP KUALITAS PERMAINAN DAN STRATEGI TIM NASIONAL INDONESIA DI ROUND 3 KUALIFIKASI PIALA DUNIA 2026 BERDASARKAN DATA DARI X MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

[img] Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf
Download (1MB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf
Download (226kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (656kB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (412kB)
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (957kB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf
Download (40kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (315kB)
[img] Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.11.4453.zip
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
[img] Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (680kB)

Abstract

Sepak bola merupakan olahraga paling populer di Indonesia, dengan penggemar yang tersebar di seluruh negeri. Media sosial seperti aplikasi X (sebelumnya Twitter) menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini mereka terhadap performa Tim Nasional Indonesia, terutama dalam babak ketiga kualifikasi Piala Dunia 2026. Banyaknya opini publik ini memberikan peluang untuk menganalisis sentimen yang dapat mencerminkan dukungan, kritik, atau saran terhadap strategi dan permainan Timnas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap kualitas permainan dan strategi Tim Nasional Indonesia berdasarkan data dari aplikasi X. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling dengan kata kunci spesifik, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, case folding, normalisasi, dan stopword removal. Metode K-Nearest Neighbors (KNN) digunakan sebagai algoritma klasifikasi utama, dengan penerapan TF-IDF untuk pembobotan fitur dan SMOTE untuk menyeimbangkan data. Evaluasi performa model dilakukan dengan dua pendekatan: KNN dengan parameter default dan KNN yang dioptimalkan melalui GridSearch. Model KNN dengan parameter default menghasilkan akurasi sebesar 53%, sedangkan model KNN dengan GridSearch mencapai akurasi terbaik sebesar 90%. Hasil analisis menunjukkan bahwa opini publik terbagi menjadi sentimen positif, negatif, dan netral.

Item Type: Thesis (S1 - Sarjana)
Contributor:
Pembimbing
Marco, Robert
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, Tim Nasional Indonesia, Kualifikasi Piala Dunia, KNN, Aplikasi X
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: 13 Mar 2025 01:47
Last Modified: 13 Mar 2025 01:47
URI: http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/28813

Actions (login required)

View Item View Item