Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Sentimen Pengguna Tiktok Terhadap Proyek S China Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Media sosial telah menjadi platform yang penting bagi pengguna untuk menyampaikan pendapat dan sentimen mereka terhadap berbagai isu global. Salah satu isu yang menarik perhatian dalam konteks ini adalah proyek infrastruktur S China. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Tiktok terhadap proyek tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan adalah kumpulan komentar dari pengguna Tiktok yang terkait dengan proyek S China. Tahapan analisis dimulai dengan pengumpulan data, prapemrosesan data untuk membersihkan teks, ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, dan pelatihan model SVM untuk klasifikasi sentimen. Hasil analisis sentimen memberikan wawasan tentang pandangan dan opini pengguna terhadap proyek S China.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, TikTok, Proyek S China, Support Vector Machine (SVM), Media Sosial

ABSTRACT
Social media has become an important platform for users to express their opinions and sentiments on various global issues. One issue that has attracted attention in this context is China's S infrastructure project. This research aims to analyze TikTok user sentiment towards the project using the Support Vector Machine (SVM) method. The data used is a collection of comments from TikTok users related to the S China project. The analysis stage begins with data collection, data pre-processing to clean text, feature extraction using the TF-IDF method, and training the SVM model for sentiment classification. The sentiment analysis results provide insight into users' views and opinions on the S China project.
Keywords: Sentiment Analysis, TikTok, China S Project, Support Vector Machine (SVM), Social Media

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-48 MAR a - 0365SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

x + 56 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-48

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 22 Februari 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Sosial Media
Support Vector Machine

Lampiran File