Analisis Sentimen terhadap Rebranding Twitter menjadi X dengan Naive Bayes, SVM, dan Ensemble Learning

Hansen, Hansen (2025) Analisis Sentimen terhadap Rebranding Twitter menjadi X dengan Naive Bayes, SVM, dan Ensemble Learning. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (214kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (434kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (332kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (360kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (208kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (216kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (451kB)

Abstract

Rebranding Twitter menjadi X menjadi perbincangan yang hangat pada pertengahan tahun 2023. Logo burung putih dengan latar biru dan nama Twitter resmi diubah menjadi huruf "X" dengan latar hitam. Perubahan ini memicu berbagai respon dari pengguna X (sebelumnya Twitter). Untuk memahami sentimen pengguna, pendekatan machine learning digunakan pada penelitian ini. Metode pendekatan machine learning berupa algoritma Na¨ive Bayes , SVM, dan Ensemble Learning dipilih untuk menganalisis sentimen. Berdasarkan hasil pengujian, model Ensemble Learning (Stacking) yang menggabungkan Na¨ive Bayes dan SVM dengan CountVectorizer pada data tidak seimbang menunjukkan performa terbaik. Model ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 95% dengan nilai precision 94%, recall 92%, dan f1-score 93%. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, ditemukan bahwa mayoritas sentimen dari topik ini adalah netral karena terkejut terhadap perubahan yang dadakan. Dapat disimpulkan bahwa sentimen pengguna terhadap rebranding ini adalah netral.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Hansen, Hansen (00000060325)
Contributors:	Agustriawan, David
Keywords:	Analisis Sentimen, Ensemble Learning, Machine Learning, Rebranding Twitter.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	09 Sep 2025 11:04
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/40359

Actions (login required)

View Item