Rifki Haqiqi, 190705088 (2025) Implementasi Analisis Sentiment, Toxicity, dan Social Network terhadap Diskusi Penyakit Monkeypox pada Komentar Youtube (Studi Kasus : BBC News, DW News, dan TalkTV). Other thesis, UIN Ar-Raniry Banda Aceh.
![[thumbnail of Analisis sentimen, toksisitas, dan jaringan sosial Monkeypox]](https://repository.ar-raniry.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Rifki_Publish_View.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution.
Download (8MB)
![[thumbnail of Analisis sentimen, toksisitas, dan jaringan sosial Monkeypox]](https://repository.ar-raniry.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Rifki_OnlyStaff.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons Attribution.
Download (20MB) | Request a copy
Abstract
Penelitian ini mengimplementasikan analisis sentimen, toksisitas, dan analisis jaringan sosial dari diskusi tentang penyakit monkeypox di platform YouTube (Studi Kasus: BBC News, DW News, dan TalkTV). Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi bagaimana reaksi pengguna YouTube terhadap konten terkait monkeypox dan mempelajari sentimen publik, tingkat toksisitas, dan dinamika jaringan sosial yang terbentuk. Dengan menggunakan metode CRISP-DM, penelitian ini mengidentifikasi pola sentimen yang berbeda dengan VADER dan TextBlob, di mana ditemukan bahwa 32,11% komentar berbahasa Inggris memiliki sentimen negatif, 36,77% netral, dan 31,11% positif. Sedangkan pada analisis toksisitas, nilai rata-rata toksisitas adalah 0,16379, dengan kategori penghinaan (skor rata-rata 0,09292) dan kata-kata kasar (skor rata-rata 0,07143) menjadi yang paling menonjol. Analisis jaringan sosial dengan Gephi mengidentifikasi 5869 node dan 652 edge dengan beberapa pengguna kunci yang memiliki pengaruh signifikan dalam diskusi. Hasil ini memberikan wawasan penting mengenai persepsi publik, distribusi informasi, dan interaksi pengguna terkait masalah isu kesehatan global. Temuan ini berkontribusi pada pengembangan strategi komunikasi kesehatan yang lebih efektif di media sosial.
Kata kunci:cacar monyet, analisis sentimen, toksisitas, jaringan sosial, CRISP-DM
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Subjects: | 000 Computer Science, Information and System 000 Computer Science, Information and System > 003 Systems 000 Computer Science, Information and System > 005 Computer Programming, Program & Data |
Divisions: | UPT Perpustakaan |
Depositing User: | Rifki Haqiqi Haqiqi |
Date Deposited: | 17 Jan 2025 08:14 |
Last Modified: | 17 Jan 2025 08:14 |
URI: | https://repository.ar-raniry.ac.id/id/eprint/41993 |