Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

ANALISIS SENTIMEN LIGA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING PADA PLATFORM X DAN YOUTUBE

MAHYUDA IRWANDA, - (2025) ANALISIS SENTIMEN LIGA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING PADA PLATFORM X DAN YOUTUBE. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 7 (1). ISSN 2685-3310

[img]
Preview
Text (JURNAL ARTIKEL)
MAHYUDA IRWANDA PAPER JURNAL FIX - Mahyuda Irwanda.pdf - Published Version

Download (8MB) | Preview
[img]
Preview
Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA)
pernyataan_publikasi1 - Mahyuda Irwanda.pdf - Published Version

Download (426kB) | Preview
[img]
Preview
Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN)
surat pernyataan - Mahyuda Irwanda.pdf - Published Version

Download (402kB) | Preview

Abstract

Liga Indonesia merupakan ajang kompetisi sepak bola nasional yang menarik banyak perhatian masyarakat. Namun, berbagai permasalahan seperti keputusan wasit yang kontroversial, kericuhan suporter, dan isu pengaturan skor sering menjadi sorotan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Liga Indonesia dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan dari platform media sosial X (Twitter) sebanyak 2000 tweet dan YouTube sebanyak 2000 komentar dalam rentang waktu Januari 2023 hingga Desember 2024. Setelah melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming, data diklasifikasikan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi lebih tinggi (99%) dibandingkan NBC (85%) dalam analisis sentimen.

Item Type: Article
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorM.Afdal, -2028038801m.afdal@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: Ayu - Apriliani
Date Deposited: 10 Jul 2025 08:23
Last Modified: 10 Jul 2025 08:23
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/89859

Actions (login required)

View Item View Item