Ananta, Farras and Gustriasyah, Rendra (2025) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PASANGAN CAPRES CAWAPRES NO 1 PADA KOLOM KOMENTAR TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN). Masters thesis, Faklutas ilmu komputer.
![[thumbnail of FarrasAnanta_2020110027_File Cover.pdf]](http://repository.uigm.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
FarrasAnanta_2020110027_File Cover.pdf
Download (640kB)
![[thumbnail of FarrasAnanta_2020110027_File Full Karya Ilmiah .pdf]](http://repository.uigm.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
FarrasAnanta_2020110027_File Full Karya Ilmiah .pdf
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy
![[thumbnail of 2020110027_FEB_2025_3.pdf]](http://repository.uigm.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
2020110027_FEB_2025_3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (13MB) | Request a copy
Abstract
Twitter, sebagai lautan pendekatan kreatif dan pemikiran singkat, menjadi Media perdebatan digital di mana sentimen masyarakat terhadap calon presiden (capres) dan calon wakil presiden (cawapres) saling berbenturan. Dengan karakteristik uniknya, pesan singkat atau "tweet" menjadi kanvas bagi warga dunia daring untuk mengekspresikan dukungan, kritik, dan opini mereka. Analisis sentimen, sebagai cabang utama dalam ilmu data mining, menjadi penelitian yang substansial dalam ekstraksi dan interpretasi data tekstual. Fokus utamanya adalah pada pemahaman mendalam mengenai opini, evaluasi, sikap, emosi, penilaian, dan sentimen individu terhadap berbagai entitas, seperti produk, tokoh, organisasi, serta isu-isu yang tengah beredar. Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap sentiment masyarakat terhadap Calon presiden (Capres), dan Calon wakil presiden (Cawapres) secara spesifik terhadap Pasangan Nomor urut 1 (satu) yang dikumpulkan dari kolom komentar thread baik dari berita mengenai paslon no 1, ataupun thread kampanye paslon tersebut.
Item Type: | Thesis (Masters) |
---|---|
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika S1 |
Depositing User: | Farras Ananta |
Date Deposited: | 17 Mar 2025 07:26 |
Last Modified: | 17 Mar 2025 07:26 |
URI: | http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/4209 |