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

Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER

Abimanyu, Dicky (2022) Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER. Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER, 05 (03). pp. 423-431. ISSN 2620-8342

This is the latest version of this item.

[img]
Preview
Text
Upload Jurnal Dicky Abimanyu Bebas Pustaka + Surat plagiasi bermaterai.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Pesatnya peningkatan jasa internet saat ini, ada banyak informasi yang dihasilkan dalam jumlah besar secara terus menerus dalam waktu yang singkat. Akhir-akhir ini, analisis sentimen dengan menggunakan ulasan dan pesan telah menjadi topik penelitian yang populer dibicarakan di bidang Natural Language Processing. Selama bertahun-tahun, permainan online telah menjadi suatu aktivitas yang tidak bisa dipisahkan dari sebagian besar orang. Apex Legends adalah salah satu contoh game yang sangat popular di seluruh dunia. Untuk mendapatkan informasi bagaimana pendapat para pemain tentang permainan ini diperlukan analisis sentimen. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen menggunakan bantuan aplikasi Orange Data Mining dengan metode VADER pada akun twitter Apex Legends menggunakan data sebanyak 500 tweet. Pengujian data dilakukan dengan membandingkan hasil yang didapat menggunakan metode VADER dengan hasil pengujian pakar, yaitu native speaker dari Canada dan Amerika. VADER mengklasifikasikan data yang didapatkan melalui twitter berdasarkan nilai compound yang didapat. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan yaitu perbandingan dari pengujian menggunakan VADER dan pengujian pakar tidak berbeda jauh, yang mana total persentase dari penggunaan metode VADER untuk menganalisis sentiment dari twitter ini adalah : Positif = 18%, Negatif = 4,8%, Netral = 77,2%. Sedangkan hasil pengujian pakar adalah : Positif = 27%, Negatif = 10,8%, Netral = 62,2%. Kata kunci: VADER, Apex Legends, Game, Twitter, Uji Pakar

Item Type: Article
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDKEmail
ContributorBudianita, Elvia19801018200710 1 002elvia.budianita@uin-suska.ac.id
ContributorCynthia, Eka Pandu19890814 202012 2 012eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id
ContributorYanto, Febi198102062009121003febiyanto@uin-suska.ac.id
ContributorYusra, Yusra198401232015032001yusra@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 21 Jul 2022 08:54
Last Modified: 21 Jul 2022 08:54
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/61480

Available Versions of this Item

Actions (login required)

View Item View Item