<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="9046">
<titleInfo>
<title><![CDATA[ANALISIS PERSEPSI MASYARAKAT PADA MIXUE MELALUI MEDIA SOSIAL TWITTER]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Zalfanesta Siti Nabila</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Garut]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[Fakultas Ekonomi UNIGA]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2023]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[id]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[Indonesia]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Kemunculan Mixue dalam industry Food & Beverage menjadi viral disebabkan karena persepsi warganet terhadap Mixue. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persepsi masyarakat mengenai Mixue menggunakan analisis sentimen dan analisis topik. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari postingan pengguna media sosial Twitter yang diperoleh dengan cara crawling data menggunakan software Python dan diperoleh data sebesar 175.852 tweet dalam rentang waktu 1 Januari 2022 hingga 15 Februari 2023. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dengan memanfaatkan software Python. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menampilkan output berupa sentimen, wordcloud dan wordcount yang selanjutnya akan di interpretasikan. Hasil output menunjukkan bahwa tweet yang dihasilkan didominasi oleh sentimen positif, sementara topik yang sering muncul dalam tweet warganet yaitu kata enak.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Mixue, Python, Text Mining, Wordcloud</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Analisis Sentimen]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Wordcloud]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Text Mining]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Python]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Universitas Garut Sistem Elektronik Skripsi, Tesis, dan Disertasi]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[SM1484]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[Lemari A]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[9046]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2023-11-04 08:14:15]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2023-11-06 15:31:46]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>