Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter - Aprilia Putri Nardilasari; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Tukino Tukino; Bayu Priyatna (JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 2023)
Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek yang akan diambil yaitu analisis sentimen terhadap tokoh politik calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Adapun permasalahan yang diangkat yaitu mengenai ukuran kinerja suatu algoritma dalam melakukan klasifikasi sentimen, beberapa algoritma kerap memiliki tingkat akurasi yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performance measure dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi cukup rendah, dan pada penelitian ini digunakan algoritma SVM. Penelitian ini mengambil data Twitter yang berhubungan terhadap calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada setiap calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjar, Anies, Prabowo sebanyak 8.959 data yang diambil pada tanggal 17-25 Oktober 2022. Hasil dari pengujian mendapatkan kesimpulan algoritma SVM mempunyai performance measure atau akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86% sementara algoritma SVM mendapat nilai rata-rata accuracy mencapai 98,61% yaitu dataset Ganjar Pranowo, lalu precision 98,81%, recall 99,79%. Dan untuk proporsi sentimen menunjukan sentimen positif yang diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%, Prabowo 30% dan Anies 15%, Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%.