Record Detail
Advanced Search
Text
Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Tragedi Kanjuruhan Malang dengan Metode Support Vector Machine
Bencana Kanjuruhan, yang terjadi pada 1 Oktober 2022, meninggalkan warisan yang suram bagi sistem mitigasi keamanan stadion di Indonesia dan olahraga sepak bola. Sebanyak 135 penggemar kehilangan nyawa mereka dalam bencana ini saat laga Persebaya melawan Arema FC di Stadion Kanjuruhan. Siapa yang harus mengemban tanggung jawab terhadap peristiwa ini masih diperdebatkan hingga kini, hal ini menjadi rumit karena banyaknya jumlah korban jiwa. DataIndonesia.id melaporkan bahwa pada tahun 2022, akan ada 18,45 juta pengguna Twitter aktif di Indonesia, menjadikan media sosial sebagai platform yang ideal untuk penelitian sentimen. Analisis sentimen Twitter adalah pemahaman, ekstraksi, dan pemrosesan cuitan twitter secara otomatis untuk mendapatkan data sentimen yang terkandung di dalamnya cuitan publik terkait tragedi Kanjuruhan dapat digunakan untuk mendapatkan gambaran umum mengenai perasaan publik terhadap insiden tersebut. Banyaknya jumlah cuitan terkait insiden Kanjuruhan menyoroti perlunya teknik yang dapat membantu mengukur sentiment publik secara akurat. Metode Support Vector Machine digunakan dalam studi ini untuk menganalisis sentimen cuitan. Algoritma ini dapat menentukan apakah sebuah cuitan memiliki emosi positif atau negatif berdasarkan hyperplane yang paling menguntungkan bagi kedua kelas. Dari penelitian ini mendapatkan hasil berupa analisis sentimen negatif terhadap tragedy Kanjuruhan Malang. Penelitian ini menggunakan data cuitan dari enam kata kunci berbeda yang terjadi pada tanggal 6 Oktober 2022, yaitu "kerusuhan gas air mata", "aparat represif", "kerusuhan arema", "kerusuhan suporter", "suporter pukul aparat", dan "aparat rusuh". Peristiwa-peristiwa tersebut masing-masing memiliki tiga kelas sentimen: negatif, netral, dan positif. Penelitian ini mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 95.16%, serta presisi 97.56%, recall 95.16%, dan f1-score 95.55%.
Availability
No copy data
Detail Information
Series Title |
-
|
---|---|
Call Number |
-
|
Publisher | JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA : Indonesia., 2023 |
Collation |
006
|
Language |
Indonesia
|
ISBN/ISSN |
2614-5278
|
Classification |
NONE
|
Content Type |
-
|
Media Type |
-
|
---|---|
Carrier Type |
-
|
Edition |
-
|
Subject(s) | |
Specific Detail Info |
-
|
Statement of Responsibility |
-
|
Other Information
Accreditation |
-
|
---|
Other version/related
No other version available
File Attachment
Information
Web Online Public Access Catalog - Use the search options to find documents quickly