Muttama, Arif (2025) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X TERHADAP PIALA ASIA U-23 AFC 2024 MENGGUNAKAN METODE SVM. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (661kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (164kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (528kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (146kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (457kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (39kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (102kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 18.11.2446.zip Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Sepak bola memiliki basis penggemar yang sangat besar di Indonesia. Kerberhasilan Tim Nasional (Timnas) U-23 Indonesia melaju hingga babak semifinal AFC U-23 Asian Cup 2024 untuk pertama kalinya menjadi salah satu pencapaian bersejarah yang meningkatkan antusiasme masyarakat dan menimbulkan berbagai tanggapan, mulai dari dukungan positif hingga kritikan, yang sebagian besar diungkapkan melalui media sosial X (sebelumnya Twitter). Penelitian ini difokuskan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Timnas U23 pada laga perebutan peringkat ketiga Indonesia vs Irak pada AFC U-23 Asian Cup 2024 menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data didapatkan dari media sosial X selama tiga periode: satu hari sebelum pertandingan (prematch), hari pertandingan (in-match), dan satu hari setelahnya (post-match). Data yang diperoleh selanjutnya diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks, meliputi pembersihan data, tokenisasi, penghapusan kata tidak penting (stopword) untuk memudahkan proses analisis data teks. Selanjutnya, analisis sentimen dilakukan dan menghasilkan 56.88% sentimen negatif dan 43.12% sentimen positif. Dengan vektorisasi TF-IDF, metode SVM dengan kernel linear mendapatkan hasil akurasi sebesar 79.82%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Timnas U-23, Analisis Sentiment, Media Sosial X, Support Vector Machine, AFC U-23 Asian Cup 2024 | ||
| Subjects: | 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: | 20 Nov 2025 01:36 | ||
| Last Modified: | 20 Nov 2025 01:36 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31273 |
Actions (login required)
 |
View Item |