ANALISIS SENTIMEN DATA KOMENTAR SOSIAL MEDIA TWITTER TERHADAP PEMBERLAKUAN E-TILANG DI MASYARAKAT

KUSUMA, ANDRIANTIKA DEWI (2024) ANALISIS SENTIMEN DATA KOMENTAR SOSIAL MEDIA TWITTER TERHADAP PEMBERLAKUAN E-TILANG DI MASYARAKAT. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

	Text (HALAMAN DEPAN) 1_175410187_HALAMAN_DEPAN.pdf.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text (BAB I) 2_175410187_BAB_I.pdf.pdf - Published Version Download (76kB)
	Text (BAB II) 3_175410187_BAB_II.pdf.pdf - Published Version Download (148kB)
	Text (BAB III) 4_175410187_BAB_III.pdf.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 5_175410187_BAB_IV.pdf.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (876kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 6_175410187_BAB_V.pdf.pdf - Published Version Download (41kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 7_175410187_DAFTAR_PUSTAKA.pdf.pdf - Published Version Download (3MB)

Abstract

Twitter yang saat ini bisa disebut dengan aplikasi X adalah salah satu media sosial yang digunakan pengguna untuk media komunikasi dan informasi. Informasi yang didapat berupa komentar, pertanyaan, ataupun opini baik yang bersifat positif, netral, ataupun negative. Informasi yang disajikan salah satunya adalah pemberlakuan e-tilang. Informasi masyarakat dengan sentimen bisa dijadikan indicator untuk menentukan kualitas dari pemberlakuan e-tilang dari sisi opini masyarakat. Oleh karena itu, peneliti akan melakukan analisa tweet dari opini masyarakat mengenai pemberlakuan e-tilang di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan beberapa tahapan. Tahap pre-processing yang terdiri atas cleansing,case folding, tokenizing, stop removal dan stemming. Tahap kedua yaitu perhitungan pembobotan dengan TF-IDF, dan yang ketiga adalah klasifikasi sentiment kedalam 3 kategori yaitu negative, positif dan netral. Data yang digunakan berupa opini masyarakat dengan jumlah data 1181 data tweet yang diperoleh dari hasil scraping menggunakan tweepy di phyton. Hasil yang diperoleh dari pengujian analisis dengan menggunakan metode K-nearest Neighbor menghasilkan akurasi tertinggi dengan nilai k =3 yaitu 78%. Sedangkan nilai presisi tertinggi yaitu 72% dan nilai recall tertinggi yaitu 62%. Hasil analisis sentimen dari pemberlakuan system e-tilang di Indonesia mendapatkan respon positif sebesar 68%. Kata kunci : analisis sentiment, e-tilang, k-nearest neighbor, tf-idf, twitter

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing: Deborah Kurniawati, SKom., M.Cs
Uncontrolled Keywords:	analisis sentiment, e-tilang, k-nearest neighbor, tf-idf, twitter
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sentimen A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Situs Jejaring Sosial (Facebook, instagram, dsb)
Divisions:	Jenjang S1 > Informatika (S1)
Depositing User:	Titis Pratiwi
Date Deposited:	27 Sep 2024 04:05
Last Modified:	27 Sep 2024 04:05
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10510

Actions (login required)

View Item