Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Merek Lokal pada Media Tiktok Menggunakan Support Vector Machine

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Dalam era digital yang semakin maju, platform media sosial telah menjadi alat yang sangat berpengaruh dalam mempromosikan merek dan produk kepada konsumen. Salah satu platform media sosial yang sedang populer saat ini adalah TikTok. TikTok adalah aplikasi berbagi video dan foto yang memungkinkan pengguna untuk membuat dan membagikan konten pendek dengan audiens mereka. SVM (Support Vector Machine) adalah algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi. SVM merupakan teknologi yang relatif baru dibandingkan dengan teknologi umum lainnya, sehingga memiliki kinerja yang lebih baik di berbagai bidang aplikasi. Keakuratan model yang dihasilkan dari proses transformasi SVM sangat bergantung pada fungsi kernel dan parameter yang digunakan (Siagian, 2011).Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen pengguna media tiktok pada produk merek lokal berdasarkan komentar dengan menggunakan Metode Support Vector Machine. Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, Maka nilai accuracy yang didapatkan dari proses cross validation yaitu training dan testing, algoritma Support Vector Machine (SVM) pada Ventela dan Converse adalah 66.00% dan 65.50%. Hasil klasifikasi dari Ventela dan Converse sama - sama menunjukkan sentimen positif lebih mendominasi dari sentimen negatif. pada sentimen positif keduanya memperoleh 62% untuk ventela dan 79% untuk Converse, sedangkan pada sentimen negatif keduanya memperoleh 38% untuk Ventela dan 21% untuk Converse.
Kata Kunci: Sentimen, Tiktok, Support Vector Machine

ABSTRACT
In the increasingly advanced digital era, social media platforms have become a very influential tool in promoting brands and products to consumers. One of the social media platforms that is currently popular is TikTok. TikTok is a video and photo sharing application that allows users to create and share short content with their audience. SVM (Support Vector Machine) is a machine learning algorithm that can be used for classification and regression. SVM is a relatively new technology compared to other common technologies, so it has better performance in various application fields. The accuracy of the model resulting from the SVM transformation process is highly dependent on the kernel function and the parameters used (Siagian, 2011).The purpose of this study is to determine the sentiment of tiktok media users on local brand products based on comments using the Support Vector Machine Method. Based on the analysis and testing carried out, the accuracy value obtained from the cross validation process, namely training and testing, the Support Vector Machine (SVM) algorithm on Ventela and Converse is 66.00% and 65.50%. The classification results of Ventela and Converse both show that positive sentiment dominates over negative sentiment. In positive sentiment both obtained 62% for Ventela and 79% for Converse, while in negative sentiment both obtained 38% for Ventela and 21% for Converse.
Keywords: Sentiment, Tiktok, Support Vector Machine

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-49 ASL a - 0703TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xii + 54 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-49

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 21 Februari 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Sosial Media
Support Vector Machine

Lampiran File