Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Pada Analisis Sentimen Anggota KPPS - Artanto, Fenilinas Adi (JURNAL FASILKOM, 2024)
Pemilu menjadi sebuah bukti dari demokrasi dari suatu negara. Terutamanya di Indonesia dalam menyukseskan Pemilu dibutuhkan bantuan dari anggota KPPS. Saat ini pada pemilu 2024 di Indonesia menjadi anggota KPPS menjadi hal yang menarik bahkan menjadi trending topik terutama dalam media sosial X. Lalu dengan tredingnya anggota KPPS bagaimanakah opini masyarakat dalam media sosial X tentang menjadi anggota KPPS. Dalam menguji sentimen digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Dari pengambilan data pada media sosial X didapatkan data opini sebanyak 702 data, setelah data melalui tahap Preprocesing data opini telah dibersihkan dari kata-kata yang tidak digunakan dan juga duplikasi data didapatkan 688 data dengan kata yang paling banyak disebutkan adalah meninggal. Data yang telah dibersihkan di analisis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) didapatkan hasil accuracy 70%. Lalu pada pengujian sentimen pada opini masyarakat pada media sosial X tentang anggota KPPS didapatkan hasil bahwa 99% masyarakat memberikan opini yang positif, dan hanya 1% masyarakat yang memberikan opini negatif.