Analisis Sentimen dan Social Network Pembangunan Ibu Kota Nusantara Menggunakan Support Vector Machine dan Logistic Regression

Eurelia Angelie Tania, Valencia (2024) Analisis Sentimen dan Social Network Pembangunan Ibu Kota Nusantara Menggunakan Support Vector Machine dan Logistic Regression. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (954kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (576kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (989kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (611kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (389kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (509kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Keputusan Pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia dari Jakarta ke Kalimantan Timur menuai beragam reaksi baik pro maupun kontra di kalangan masyarakat, terutama menjelang pemilihan presiden dan wakil presiden. Diskusi terkait pemindahan dan pembangunan IKN semakin ramai di media sosial, khususnya Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang pembangunan IKN untuk membantu pemerintah dan pembuat kebijakan meningkatkan strategi komunikasi, mengevaluasi kebijakan yang ada, dan pengambilan keputusan yang lebih tepat berdasarkan umpan balik dari masyarakat serta melakukan analisis jaringan sosial untuk mengidentifikasi akun yang berperan penting dalam penyebaran informasi mengenai pembangunan IKN Nusantara. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Support Vector Machine dan Logistic Regression, serta metode Social Network Analysis (SNA) yang menggunakan perhitungan nilai degree centrality, betweenness centrality, dan closeness centrality. Data dikumpulkan melalui Twitter selama periode 1 November 2023 hingga 31 Januari 2024, yang mencakup tweet dengan kata kunci "Pembangunan IKN", "Istana Kepresidenan IKN", "Jalan Tol IKN", dan "Perkantoran Pemerintah IKN". Hasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine memberikan performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen pada data Twitter terkait pembangunan IKN, dengan rata-rata akurasi sebesar 91.97%, dibandingkan dengan Logistic Regression yang mencapai 88.61%. Analisis SNA menunjukkan beberapa akun yang berpengaruh dalam penyebaran informasi dan pembentuk opini terkait diskusi pembangunan IKN, di antaranya @ganjarpranowo dan @sociotalker untuk diskusi Pembangunan IKN, @m45broo dan @_yangterhormat untuk diskusi Istana Kepresidenan IKN, @judahkusumah1 dan @jari_droid untuk diskusi Jalan Tol IKN, serta @jokowi dan @ferrykoto untuk diskusi Perkantoran Pemerintah IKN.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisis Sentimen, Logistic Regression, Pembangunan IKN Nusantara, Social Network Analysis, Support Vector Machine
Subjects:	?? T70 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	12 Nov 2024 11:04
Last Modified:	12 Nov 2024 11:04
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/34573

Actions (login required)

View Item