Home
Login.
Artikelilmiahs
46302
Update
FAIZ AUFA AKMAL ATHALLAH
NIM
Judul Artikel
Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Video Assistant Referee Dalam Sepak Bola Di X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Sepak bola sangat populer di seluruh dunia, termasuk di Indonesia, dengan 77% penduduknya berminat terhadap olahraga ini. Banyak pengguna media sosial X (sebelumnya Twitter) mengutarakan opini tentang berbagai aspek sepak bola, termasuk klub, pemain, pelatih, dan keputusan Video Assistant Referee (VAR) yang sering menjadi kontroversial belakangan ini. Analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasikan tweet di X terkait VAR bersifat positif atau negatif. Model ini menggunakan metode TF-IDF untuk memberikan bobot pada kata dalam tweet, dan klasifikasi dilakukan dengan metode Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi analisis sentimen pengguna X terhadap VAR memiliki akurasi 80%, precision 72%, recall 32% dan F1-Score 44%. Dataset terdiri dari 2203 tweet, dengan 1.762 (80%) sebagai data training dan 440 (20%) sebagai data testing. Aplikasi ini memiliki dua tampilan, yaitu landing page dan admin page, dan mampu mengklasifikasikan tweet dengan dua jenis input teks dan CSV.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Football is top-rated worldwide, including in Indonesia, where 77% of the population is interested in the sport. Many users of the social media platform X (formerly Twitter) express their opinions on various aspects of football, including clubs, players, coaches, and the recently controversial decisions of the Video Assistant Referee (VAR). Sentiment analysis is used to classify tweets on X related to VAR as positive or negative. This model employs the TF-IDF method to weigh the words in tweets, with classification performed using the Naïve Bayes method. The research results show that the sentiment analysis application for X users regarding VAR achieves an accuracy of 80%, precision of 72%, recall of 32%, and an F1-Score of 44%. The dataset comprises 2203 tweets, with 1,762 (80%) used for training and 440 (20%) for testing. This application features two interfaces, a landing page, and an admin page, and can classify tweet data with two types of input text and CSV.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save