Analysis of Football Supporters' Sentiment on Social Media on PSSI's Performance using the K-Nearest Neighbor Method
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».