ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER MENGENAI PEMILIHAN PRESIDEN TAHUN 2024 DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

TOBI’IN (2023) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER MENGENAI PEMILIHAN PRESIDEN TAHUN 2024 DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Other thesis, UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN.

	Text SAMPUL.pdf Download (69kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (70kB)
	Text BAB 1.pdf Download (72kB)
	Text BAB II.pdf Download (213kB)
	Text BAB III.pdf Download (574kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (961kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (304kB)
	Text BAB VI.pdf Restricted to Repository staff only Download (65kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (140kB)

Abstract

Pemilihan Presiden atau pilpres merupakan kegiatan lima tahun sekali yang menjadi momen yang penting dalam perwujudan demokrasi di Negara Kesatuan Republik Indonesia. Pilpres selalu ramai diperbincangkan di dunia nyata maupun dunia maya, khususnya di media sosial Twitter. Hal ini mendorong peneliti untuk menganalisa data tweet dengan lima nama yang menjadi kata kunci “Anis Baswedan”, “Ganjar Pranowo”, “Muhaimin Iskandar”, “Prabowo Subianto”, dan “Puan Maharani” untuk mengetahui sentimen masyarakat mengenai pilpres 2024. Data yang diperoleh dari Twitter tersebut kemudian dianalisa menggunakan metode Support Vector Machine. Ada dua parameter kernel dalam algoritma ini: kernel linier dan kernel Radial Basis Function. Hasil menunjukkan bahwa kernel linier pada nama Muhaimin Iskandar memiliki tingkat paling baik dengan 1000 sentimen positif dan 0 sentimen negatif.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Analisis sentimen, Support vector Machine, Pilpres, Twitter.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TD Environmental technology. Sanitary engineering
Divisions:	FAKULTAS TEKNIK > PRODI TEKNIK INFORMATIKA
Depositing User:	Perpus admin UNISLA
Date Deposited:	24 Feb 2024 04:17
Last Modified:	24 Feb 2024 04:17
URI:	http://eprints.unisla.ac.id/id/eprint/2217

Actions (login required)

View Item