ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE - Deswandi Yahya, Raflizar; Adi Wibowo, Suryo; Vendyansyah, Nurlaily (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Analisis sentimen adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk mengukur sentimen atau opini tentang teks. Support Vector Machine (SVM) adalah teknik machine learing yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Pada penelitian ini mengembangkan sebuah sitem berbasis website yang mampu mendeteksi ujaran kebencian dalam kalimat yang berbahasa indonesia. Metode klasifikasi sentimen yang akan diimplementasikan pada website ini adalah Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan untuk melatih dan menguji sistem ini berasal dari komentar dan tweet terkait pemilu 2024. Hasil evaluasi pengujian dengan menggunakan 100 data kalimat teratas dari data training untuk dibandingkan hasilnya dengan hasil klasifikasi SVM, hasil evaluasi dari pengujian tersebut menunjukkan keefektifan SVM dengan nilai recall 76%, presisi 96%, dan akurasi 81%. Hasil dari klasifikasi SVM sangat dipengaruhi dari jumlah data training dan proses yang dilakukan pada tahap text preprocessing.