ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR MEDIA SOSIAL INSTAGRAM AREMA FC OFFICIAL TERHADAP KEDATANGAN PEMAIN BARU AREMA FC MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES

Perdana, Galih Rahmatdhani (2026) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR MEDIA SOSIAL INSTAGRAM AREMA FC OFFICIAL TERHADAP KEDATANGAN PEMAIN BARU AREMA FC MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES. ["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined] thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

Text 2218107.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Instagram menjadi media bagi suporter sepak bola untuk menyampaikan opini mengenai berbagai kebijakan klub, termasuk perekrutan pemain baru. Banyaknya komentar pada akun @aremafcofficial menyebabkan analisis secara manual menjadi kurang efektif sehingga diperlukan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen komentar terkait kedatangan Rio Fahmi dan Hansamu Yama di Arema FC menggunakan metode Naïve Bayes. Dataset sebanyak 2.981 komentar diperoleh melalui teknik scraping dan diproses melalui tahapan Cleaning, Case Folding, Tokenizing, Stopword Removal, Stemming, serta pembobotan TF-IDF. Data dibagi menggunakan Train-Test Split dengan rasio 80:20, kemudian diterapkan Smote pada data latih sebelum proses klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 71,49% dalam mengklasifikasikan komentar ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Sistem kemudian diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan Flask dan Python. Hasil pengujian pengguna menunjukkan nilai kepuasan sebesar 88,04% (rata-rata 4,40 dari skala Likert 5), sehingga sistem dinilai layak digunakan sebagai media analisis sentimen komentar Instagram Arema FC.

Item Type:	Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined])
Additional Information:	Galih Rahmatdhani Perdana (2218107)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Instagram, Naïve Bayes, TF-IDF, Arema FC
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Galih Rahmatdhani Perdana
Date Deposited:	07 Aug 2026 03:17
Last Modified:	07 Aug 2026 03:17
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/16334

Actions (login required)

View Item