Yudha, Prastya Laksana Pratama, 52104110025 and Ronny, Makhfuddin Akbar, 0709078604 and Soffa, Zahara, 0704079101 and Syaifuddin, Ahmad, 0712039302 and Yanuarini, N.S., 0714018304 (2025) ANALISIS SENTIMEN KLUB TIM NASIONAL MENGGUNAKAN HYBRID CNN-SVM. Bachelor thesis, Universitas Islam Majapahit.
![[img]](http://repository.unim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Abstrak.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
Bab 1.pdf Download (267kB) | Preview |
|
|
Text
Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (901kB) | Request a copy |
|
|
Text
Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
Bab 5.pdf Download (245kB) | Preview |
|
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (195kB) | Preview |
|
|
Text
Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (557kB) | Request a copy |
Abstract
Media sosial dan kemajuan teknologi digital telah mengubah cara para penggemar mengekspresikan dukungan mereka kepada tim sepak bola, khususnya Tim Nasional Indonesia. Salah satu platform yang sering digunakan untuk mengekspresikan opini baik opini positif, negatif, maupun netral adalah Instagram. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan teknik Hybrid CNN-SVM untuk menganalisis sentimen komentar pengguna pada unggahan akun Instagram resmi @timnasindonesia. Teknik ini menggabungkan kemampuan Support Vector Machines (SVM) untuk kategorisasi sentimen dengan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk ekstraksi fitur. Untuk mengumpulkan data, 90 unggahan Instagram dari tanggal 18 Agustus 2023 hingga 16 November 2024, yang mencakup skenario menang, kalah, dan seri, di scrapping komentarnya. Sembilan ribu komentar dikumpulkan, dan mereka menjalani pra-pemrosesan, pelabelan, vektorisasi, pelatihan model, dan evaluasi kinerja dengan menggunakan metrik untuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Bergantung pada rasio data pelatihan dan data uji, temuan evaluasi menunjukkan bahwa model tersebut bekerja pada kisaran akurasi 69% hingga 73%. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen pada data teks media sosial, terutama yang berkaitan dengan olahraga nasional, dapat dapat dikatakan kurang baik menggunakan pendekatan hibrida CNN-SVM.
| Item Type: | Skripsi/Thesis (Bachelor) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Hybrid CNN-SVM, Instagram, Tim Nasional Indonesia, Text Mining |
| Subjects: | 0 Majapahit Islamic University Subject Areas > Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Computer and Information Technology |
| Depositing User: | Pratama Yudha Prastya Laksana |
| Date Deposited: | 08 Aug 2025 02:08 |
| Last Modified: | 08 Aug 2025 02:08 |
| URI: | http://repository.unim.ac.id/id/eprint/5867 |
Actions (login required)
 |
View Item |
