ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR INSTAGRAM TERHADAP KEMENANGAN PSS SLEMAN PADA LIGA 2 PEGADAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT

Putra, Firmansyah Edlis (2026) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR INSTAGRAM TERHADAP KEMENANGAN PSS SLEMAN PADA LIGA 2 PEGADAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf - Published Version Download (943kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (175kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (773kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (311kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (815kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (103kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (98kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 22.11.5356.zip - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Kemenangan PSS Sleman pada kompetisi Liga 2 Pegadaian memicu respons masif dari para pendukung dan pencinta sepak bola di media sosial, khususnya Instagram. Komentar-komentar tersebut merefleksikan berbagai opini, emosi, dan sentimen publik yang penting untuk dianalisis sebagai bahan evaluasi manajemen klub maupun persepsi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap komentar Instagram mengenai kemenangan PSS Sleman dengan menerapkan algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Metode BERT dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam memahami konteks dan semantik kalimat secara dua arah (bidirectional). Data penelitian berupa komentar publik di akun Instagram resmi PSS Sleman yang dikumpulkan melalui teknik scrapping. Data tersebut melewati tahap preprocessing sebelum diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT mampu mengklasifikasikan sentimen dengan performa yang sangat baik, menghasilkan akurasi sebesar 92%, precision 91%, dan recall 93%. Analisis ini membuktikan bahwa algoritma BERT sangat efektif dalam menangani karakteristik teks media sosial yang informal dan kontekstual, sekaligus memberikan gambaran dominasi sentimen positif dari suporter atas kemenangan PSS Sleman.

Actions (login required)

View Item