Putra, Rizqi Nur Andi (2024) Visualisasi Analisis Sentimen Terhadap Partai Politik Di Twitter Meggunakan Metode Naïve Bayes Dalam Data Mining. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.
![[img]](https://sipora.polije.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Ringkasan)
Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (7kB) |
|
Text (Bab 1 Pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (18kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (74kB) |
|
Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Dalam analisis sentimen terhadap partai politik di Twitter, metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral berdasarkan data yang dikumpulkan melalui web scraping dengan kata kunci 'partai'. Data tersebut mencakup rentang waktu dari 1 Februari 2024 hingga 14 Februari 2024, yang merupakan periode penting selama kampanye politik dan pemilihan umum. Setelah melakukan preprocessing dan cleaning data, dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF untuk menentukan bobot kata-kata dalam setiap dokumen. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen Negatif terhadap partai politik mendominasi dengan persentase 50,47%, diikuti oleh sentimen netral sebesar 28,45%, dan sentimen pr sebesar 21,08%. Selain itu, dilakukan juga klasifikasi terindikasi buzzer untuk mengidentifikasi pengguna yang berpotensi memengaruhi opini publik. Visualisasi data seperti word cloud, diagram lingkaran, diagram batang, dan line chart digunakan untuk mempresentasikan hasil analisis secara lebih intuitif. Saran untuk pengembangan analisis sentimen di masa mendatang meliputi integrasi dengan data lokasi atau demografi untuk analisis yang lebih mendalam serta pembaruan model klasifikasi dengan data yang lebih baru untuk meningkatkan akurasi. Analisis ini memberikan wawasan yang berharga bagi pemangku kepentingan politik untuk memahami pandangan masyarakat terhadap partai politik dan merumuskan strategi komunikasi yang efektif.
| Item Type: | Thesis (Diploma) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||
| Uncontrolled Keywords: | Analisa Sentimen, Partai Politik, Metode Naive Bayes, Data Mining, Twitter | ||||||
| Subjects: | 550 - Rumpun Ilmu Ekonomi > 570 - Ilmu Manajemen > 577 - Manajemen Informatika 580 - Rumpun Ilmu Sosial, Politik dan Humaniora > 590 - Ilmu Politik > 591 - Ilmu Politik 580 - Rumpun Ilmu Sosial, Politik dan Humaniora > 590 - Ilmu Politik > 601 - Ilmu Sosial Politik |
||||||
| Divisions: | Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D3 Manajemen Informatika > Tugas Akhir | ||||||
| Depositing User: | Rizqi Nur Andi Putra | ||||||
| Date Deposited: | 02 Jul 2024 02:39 | ||||||
| Last Modified: | 02 Jul 2024 02:41 | ||||||
| URI: | https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/33358 |
Actions (login required)
 |
View Item |
