Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen pada Media Sosial XYZ untuk Pengumuman Acara Semilir Japan Matsuri 3 Menggunakan Metode SVM - Rheyza Avta Naufaldy; Migunani; Maya Utami Dewi; Cherlina Helena Purnamasari Panjaitan (Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 2026)
Perkembangan media sosial yang pesat telah menghasilkan volume data teks yang sangat besar dalam bentuk opini dan ulasan pengguna. Analisis manual terhadap data ini untuk memahami sentimen publik tidak lagi efisien. Hal inilah yang mendasari dibuatnya sebuah aplikasi analisis sentimen otomatis menggunakan metode machine learning Support Vector Machine (SVM). Untuk mendukung penelitian yang dilakukan, peneliti menggunakan metode penelitian Research and Development (R&D) serta perancangannya menggunakan metode Object Oriented Programming (OOP) menggunakan Unified Modeling Language (UML). Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Streamlit untuk menyediakan antarmuka pengguna yang interaktif dan mudah diakses. Aplikasi yang dihasilkan berhasil mengotomatiskan seluruh proses, memungkinkan pengguna untuk memasukkan teks baru dan mendapatkan hasil analisis sentimen secara real-time. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi SVM dan Streamlit dapat menjadi solusi yang efektif dan praktis untuk analisis sentimen otomatis.