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 | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| cover_G64180073_a2ce24198f4b479981025de9ddc73464.pdf | Cover | 362.31 kB | Adobe PDF | View/Open |
| fulltext_G64180073_5a03db4cf9a647c2987047f7aa6263ec.pdf Restricted Access | Fulltext | 1.65 MB | Adobe PDF | View/Open |
| lampiran_G64180073_4264c7611bb34a4cb23189e6d18f7470.pdf Restricted Access | Lampiran | 1.84 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.