Skripsi
ANALISIS SENTIMEN FILM ICE COLD DI NETFLIX DENGAN METODE K MEANS
- Bagikan:
ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis sentimen penonton terhadap film "Ice Cold" di
Netflix menggunakan metode K-Means Clustering. Dari 326 tweet yang dianalisis,
implementasi K-Means Clustering berhasil mengidentifikasi dua cluster utama.
Cluster positif (C1) dengan presentase 78,52% menunjukkan dukungan terhadap
keyakinan bahwa Jessica tidak bersalah. Sementara itu, cluster negatif (C2)
sebanyak 21,47% mencakup ulasan yang meragukan Jessica tidak bersalah. Hasil
ini memberikan gambaran mendalam tentang perpecahan pandangan di masyarakat
terkait kontroversi Jessica Mirna dalam film "Ice Cold" di Netflix. Temuan ini
memberikan wawasan yang berharga terkait respons penonton dan kompleksitas
opini masyarakat terhadap kasus yang diangkat dalam film tersebut.
Kata Kunci : Film Ice Cold, Netflix, K-Means Clustering
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Britney Levina Sukma - Personal Name
|
| Student ID |
220520063
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya, S.T., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 1
|
| Penguji |
Asaziduhu Gea, S.Kom., M.Kom. - - Penguji 2
|
| Kode Prodi PDDIKTI |
57201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement | |
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2024 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |