Analysis of Football Supporters' Sentiment on Social Media on PSSI's Performance using the K-Nearest Neighbor Method
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The performance of the Football Association of Indonesia (PSSI) often receives public scrutiny, especially from football supporters. The dynamics of Indonesian football, which are frequently colored by controversy, have generated a large number of opinions on social media. This study aims to analyze the sentiment of football supporters on social media regarding PSSI’s performance using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The research data were collected from Twitter through a crawling process, with word weighting performed using the TF-IDF method, while the KNN model was tested with the parameter value of k = 3. The results show that the K-Nearest Neighbor (KNN) model achieved an accuracy of 93.5%, with a precision of 63.2%, recall of 52.9%, and an f1-score of 56.5%. However, the model’s performance was influenced by data imbalance, where neutral sentiment comments were far more dominant than positive or negative ones. The sentiment distribution indicates that public opinion on social media was largely neutral, while the proportion of positive and negative sentiments was relatively smaller. These findings suggest that although criticisms of PSSI’s performance were quite prevalent, most supporters tended to remain neutral in expressing their opinions. Keywords: Sentiment Analysis, K-Nearest Neighbor, PSSI, Twitter
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle