Analisis Sentimen Citra Vtuber Kobo Kanaeru Dengan Menggunakan Metode LEXICON BASED

Twitter merupakan media sosial yang dapat dijadikan tempat untuk memberikan pendapat terhadap apapun yang terjadi di media sosial. Salah satunya terkait citra vtuber Kobo Kanaeru yang dianggap pada awal debut terlalu terlalu suka berkata - kata kasar saat melakukan streaming. Hal tersebut menimbulkan pro kontra dikalangan penonton vtuber. Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen terkait citra vtuber Kobo Kanaeru dari awal debut 4 April 2022 sampai waktu penelitian ini diselesaikan. Metode lexicon merupakan metode mengklasifikasi sentimen kedalam tiga kelas, yaitu negatif, positif, dan, netral. Hasil dari penelitian ini yaitu bernilai sentimen positif dengan jumlah data sebanyak 415 baris dengan presentase sebesar 40,7%, sentimen negatif sebanyak 249 baris dengan presentase sebesar 24,4%, dan sentimen netral sebanyak 356 baris dengan presentase sebesar 34,9%.