Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/168873
Title: Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Peluncuran Bursa Berjangka Kripto di Indonesia Menggunakan Algoritme SVM
Other Titles: Sentiment Analysis of X Users on The Launch of a Crypto Futures Exchange in Indonesia using SVM Algorithm
Authors: Wijaya, Sony Hartono
Afri, Muhammad Rifqi Hizrian
Issue Date: 2025
Publisher: IPB University
Abstract: Pada tahun 2023, pemerintah Indonesia secara resmi meluncurkan Bursa Berjangka Aset Kripto sebagai langkah untuk menciptakan ekosistem perdagangan kripto yang lebih aman dan teregulasi. Keputusan ini memicu berbagai opini dari masyarakat yang tersebar luas di media sosial, khususnya X. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat Indonesia terhadap peluncuran Bursa Berjangka Kripto melalui analisis tweet berbahasa Indonesia, yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, netral, dan negatif menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM). Model SVM dengan parameter terbaik berhasil mencapai akurasi sebesar 94,26%. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar tweet bersentimen netral sebanyak 90,7%, diikuti oleh 6,9% tweet positif, dan 1,4% negatif.
In 2023, the Indonesian government officially launched the Crypto Futures Exchange as an initiative to establish a safer and more regulated crypto trading ecosystem. This decision sparked various public opinions widely shared on social media, particularly X. This study aims to analyze the sentiment of Indonesian users toward the launch of the Crypto Futures Exchange through tweets written in Bahasa Indonesia, categorized into three sentiment classes: positive, neutral, and negative using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The best-performing SVM model achieved an accuracy of 94.26%. Analysis results showed that the majority of tweets were neutral (90,7%), followed by 6.9% positive and 1.4% negative tweets.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/168873
Appears in Collections:UT - Computer Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
cover_G64180073_a2ce24198f4b479981025de9ddc73464.pdfCover362.31 kBAdobe PDFView/Open
fulltext_G64180073_5a03db4cf9a647c2987047f7aa6263ec.pdf
  Restricted Access
Fulltext1.65 MBAdobe PDFView/Open
lampiran_G64180073_4264c7611bb34a4cb23189e6d18f7470.pdf
  Restricted Access
Lampiran1.84 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.