Syahbani, M. Alif (2025) ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DI APLIKASI X TERHADAP FORMAT BARU UEFA CHAMPIONS LEAGUE 2024/2025 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. 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 (280kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (465kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (551kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (700kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (84kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (194kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.11.4485.zip Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Perubahan format kompetisi UEFA Champions League 2024/2025 menimbulkan berbagai respon publik, khususnya di media sosial. Perubahan ini memicu perdebatan mengenai keadilan kompetisi, intensitas pertandingan, hingga pengalaman penonton. Dampak dari beragam opini publik ini menunjukkan bahwa media sosial dapat menjadi cerminan sentimen masyarakat terhadap kebijakan dalam dunia olahraga, sehingga penting dilakukan analisis untuk memahami persepsi publik yang terbentuk. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen berbasis machine learning dengan algoritma Naïve Bayes. Data diambil dari komentar pengguna aplikasi X (Twitter) yang membahas format baru UEFA Champions League. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (cleaning, case folding, normalisasi, stopword removal, tokenizing, dan stemming), pelabelan awal dengan metode lexicon-based, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, penyeimbangan data dengan SMOTE, serta klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Model kemudian diuji menggunakan data latih dan data uji dengan evaluasi melalui confusion matrix dan metrik performa lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen publik dengan akurasi sebesar 79%. Sentimen negatif menjadi opini yang paling dominan dibandingkan sentimen positif. Penelitian ini berkontribusi dalam memahami persepsi masyarakat terhadap kebijakan UEFA, yang dapat dimanfaatkan oleh akademisi sebagai referensi penelitian serupa, serta oleh praktisi olahraga atau organisasi terkait untuk mempertimbangkan strategi komunikasi. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan penggunaan model deep learning atau memperluas cakupan data multibahasa agar hasil lebih representatif.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, UEFA Champions League, Format Baru, Aplikasi X, Naïve Bayes | ||
| 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: | 05 Dec 2025 03:43 | ||
| Last Modified: | 05 Dec 2025 03:43 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31482 |
Actions (login required)
 |
View Item |