Penerapan SVM dan Information Gain Pada Analisis Sentimen Pelaksanaan Pilkada Saat Pandemi - Aliffia Kulsumarwati; Intan Purnamasari; Budi Arif Darmawan (Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, 2021)
Sosial media pada masa kini banyak dimanfaatkan untuk berbagai aktifitas, salah satunya adalah untuk menumpahkan segala tanggapannya terhadap kejadian-kejadian yang tengah terjadi di masyarakat. Seperti banyaknya masyarakat yang memberikan tanggapan terhadap kebijakan pemerintah Indonesia mengenai perlaksanaan Pilkada 2020 yang tetap diselenggarakan meski di tengah pandemi Covid-19 di Twitter. Berbagai tanggapan masyarakat ada yang mendukung maupun tidak setuju dengan diadakannya pilkada 2020 karna dilaksanakan di masa pandemi. Untuk itu maka dilakukan penerapan data mining dengan algoritma Support Vector Machine dan seleksi fitur information gain untuk menganalisis berbagai tanggapan masyarakat mengenai pelaksanaan pilkada 2020. Data yang digunakan merupakan tweet dari aplikasi Twitter sebanyak 496 data. Sebelum tahap data mining, dilakukan pembagian data menjadi 80% data traning dan 20% data testing. Hasil klasifikasi  data tweet dengan Support Vector Machine menggunakan kernel linear menghasilkan nilai akurasi yang besar yaitu 92%, precision 90%, dan recall 92%.