Analisis Sentimen pada Twitter Tentang Calon Presiden 2019 Menggunakan Metode SVM (Support Vector Machine) - Okky Zoellanda A. Tane; Kemas Muslim Lhaksmana (eProceedings of Engineering, 2019)
Twitter mempunyai banyak fitur yang bisa digunakan. Salah satu fitur tersebut adalah user bisa membagikan tweet atau berita berupa tulisan, foto, atau video. Data pada informasi yang bermanfaat salah satunya yaitu analisis sentimen. Untuk mengetahui seberapa besar tanggapan dari masyarakat terkait dengan pemilihan umum presiden Indonesia 2019, apakah lebih condong kepada sentimen positif atau sentimen negatif. Salah satu metode analisis sentimen adalah SVM (Support Vector Machine). Analisis sentimen pada media sosial twitter terhadap calon presiden pada pemilu 2019 menggunakan metode SVM dilakukan pengujian terhadap beberapa persentase data yang beragam. Dari pengujian didapatkan nilai akurasi sebesar 91.5 %. Beberapa faktor yang memengaruhi tingkat nilai akurasi tersebut adalah persentase jumlah data training dan data testing, proses pre-processing data yang dilakukan, serta persentase jumlah data positif dan data negatif. Kata kunci: twitter, SVM(support vector machine), media sosial, pemilu