relation: http://eprints.unpak.ac.id/7488/
title: ANALISIS SENTIMEN APLIKASI TWITTER TERHADAP TOPIK   FINANSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN   SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM).
creator: Ramol, Nikodemus
creator: Qur’ania, Arie
creator: Andini, Siska
subject: Ilmu Komputer
description: ANALISIS SENTIMEN APLIKASI TWITTER TERHADAP TOPIK   FINANSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN   SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM).  Nikodemus Ramot Tanjaya1 *  2 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan, Jawa Barat, 16129,   Indonesia  Abstract   Pertukaran opini dan informasi mengenai finansial di platform Twitter memiliki dampak yang signifikan   terhadap individu. Perubahan sentimen yang tercermin dalam komentar-komentar pengguna dapat   memengaruhi kondisi mental seseorang. Respons emosional terhadap informasi positif atau negatif dalam   domain finansial seringkali mempengaruhi keputusan investasi dan perilaku finansial. Penelitian ini bertujuan   untuk mengembangkan sebuah sistem informasi berbasis Integrated Development Environment (IDE) dengan   menggunakan bahasa pemrograman Python dan Google CoLab untuk menganalisis sentimen opini pengguna   Twitter terhadap topik-topik finansial. Metode analisis sentimen akan digunakan untuk memahami dampak   psikologis dari informasi finansial yang tersebar di platform Twitter. Dengan memanfaatkan teknik analisis   sentimen, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan antara opini yang terungkap di Twitter dan   respons emosional, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam terkait pengaruh informasi   finansial terhadap perilaku pengguna. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam   memahami dan mengukur dampak opini pengguna Twitter terhadap aspek psikologis dan keputusan finansial   individu.  Keywords: Python; Sentimen;Twitter; Finansial; Informasi
date: 2023-07-04
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: en
identifier: http://eprints.unpak.ac.id/7488/1/065118044_NikodemusRamotTanjaya_Skripsi.pdf
identifier:   Ramol, Nikodemus and Qur’ania, Arie and Andini, Siska  (2023) ANALISIS SENTIMEN APLIKASI TWITTER TERHADAP TOPIK FINANSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM).  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.