ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TENTANG PILPRES 2024 - Alexander Radja Bria, Nyongki; Witanti, Arita (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2023)
Pemilihan Umum Presiden (Pilpres) merupakan salah satu momen politik terpenting di Indonesia yang terjadi setiap lima tahun sekali. Lebih dari sekadar proses memilih kepala negara, Pilpres juga mencerminkan aspirasi, harapan, dan pandangan masyarakat terhadap pemerintahan dan arah negara. Dalam konteks ini, pemahaman mengenai sentimen masyarakat menjelang Pilpres 2024 menjadi hal yang penting. Penelitian ini difokuskan pada analisis sentimen terkait Pemilihan Presiden 2024 apakah cenderung positif, negatif, atau netral, dengan memanfaatkan data dari platform Twitter. Metodologi yang dipergunakan pada penelitian ini melingkupi tahap crawling data, pengolahan data, dan analisis sentimen. Data dikumpulkan menggunakan bahasa pemrograman Python pada aplikasi web Google Colab dengan menggunakan API Key Twitter. Metode klasifikasi SVM (Support Vector Machine) digunakan untuk mengklasifikasikan data. Dari hasil klasifikasi, didapatkan accuracy sebesar 65%, dengan kinerja yang lebih unggul dalam mengidentifikasi sentimen positif, mencapai precision 69%, recall 81%, dan f1-score 74%. Penelitian ini menggambarkan proses lengkap dari hasil pengumpulan data hingga klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM. Hasilnya menunjukkan bahwa model cenderung lebih baik dalam mengidentifikasi sentimen positif dengan tingkat keakuratan yang cukup baik.