Perbandingan Hasil Analisis Sentimen terhadap Rangkaian Debat Capres-Cawapres Menggunakan Algoritma SVM

Suputra Mindra, Wayan (2024) Perbandingan Hasil Analisis Sentimen terhadap Rangkaian Debat Capres-Cawapres Menggunakan Algoritma SVM. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (219kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (238kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (353kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (214kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (237kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (241kB)

Abstract

Pemilihan Umum (Pemilu) merupakan proses demokratis yang esensial bagi Indonesia, di mana setiap lima tahun masyarakat memilih pemimpin mereka. Dalam Pemilu 2024, tiga pasangan calon presiden dan wakil presiden, yaitu Anies- Amin, Prabowo-Gibran, dan Ganjar-Mahfud, bertanding melalui serangkaian debat yang disiarkan melalui televisi dan media digital seperti YouTube. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar masyarakat pada YouTube mengenai debat-debat tersebut dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine dan pembobotan TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja yang sangat baik dengan rata-rata accuracy 90,4%, precision 90,7%, recall 85,0%, dan f1-score 87,1%. Analisis sentimen menunjukkan kecenderungan positif terhadap keseluruhan debat, meskipun terdapat variasi dalam sentimen terhadap masing-masing pasangan calon. Anies-Muhaimin menunjukkan peningkatan tren sentimen positif meskipun sempat mengalami penurunan pada debat kedua, sedangkan Prabowo-Gibran paling populer namun menerima kritik terbanyak dengan tren sentimen positif yang stabil tetapi menurun pada debat keempat. Ganjar-Mahfud memperoleh sentimen positif tertinggi tetapi kurang populer. Visualisasi menggunakan chart dan word cloud membantu memetakan dinamika opini masyarakat. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM adalah alat yang efektif untuk analisis sentimen, memberikan wawasan berharga mengenai opini publik selama kampanye Pemilu 2024.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	debat capres-cawapres 2024, analisis sentimen, support vector machine
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	12 Nov 2024 11:51
Last Modified:	12 Nov 2024 11:51
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/34757

Actions (login required)

View Item