Sabriadi, Muhammad Felix (2025) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PADA VIDEO YOUTUBE PELUNCURAN KATY PERRY KE LUAR ANGKASA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. 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 (222kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (688kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (401kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (75kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (148kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.12.2253.zip Restricted to Repository staff only Download (312kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
Abstract
Perkembangan teknologi digital dan media sosial telah menciptakan ruang bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat dan sentimen mereka terhadap berbagai peristiwa global. Salah satu peristiwa yang menarik perhatian luas adalah peluncuran penyanyi Katy Perry ke luar angkasa yang disiarkan secara langsung melalui platform YouTube. Peristiwa ini memicu respons yang beragam dari publik yang tercermin dalam komentar-komentar yang ditinggalkan pada video tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari komentar-komentar tersebut dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), yang telah terbukti efektif dalam mengklasifikasikan data teks berdasarkan sentimen positif, negatif, dan netral. Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan menggunakan teknik data crawling dengan memanfaatkan YouTube API v3 untuk mengakses komentar- komentar yang relevan. Selanjutnya, data yang terkumpul diproses melalui beberapa tahapan preprocessing, termasuk pembersihan teks (text cleaning), penghapusan stopwords, tokenisasi, serta pembobotan kata dengan teknik TF-IDF guna meningkatkan kualitas analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar komentar memiliki sentimen negatif, dengan beberapa di antaranya menunjukkan ketidakpercayaan terhadap peristiwa tersebut. Metode SVM terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar dengan tingkat akurasi yang memadai, mampu membedakan sentimen menjadi tiga kategori utama: positif, negatif, dan netral. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Support Vector Machine (SVM) dapat diandalkan untuk melakukan analisis sentimen pada platform media sosial, khususnya YouTube. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam pengembangan teknik analisis sentimen berbasis machine learning, yang diharapkan dapat digunakan untuk memahami opini publik dengan lebih objektif di era digital saat ini.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, YouTube, Katy Perry, Support Vector Machine, Opini Publik, Media Sosial, TF-IDF, Data Crawling, Preprocessing | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 16 Sep 2025 01:43 | ||
| Last Modified: | 16 Sep 2025 01:43 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30663 |
Actions (login required)
 |
View Item |