Online Analisis Sentimen pada Pemilihan Umum Presiden di Kota Banjarmasin 2024 - Nur Syifa; Bayu Nugraha; Muhammad Zulfadhilah (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2024)
Abstrak - Penelitian ini dilakukan untuk mengeksplorasi dinamika politik di era digital dan menggali pandangan serta sentimen masyarakat Banjarmasin terkait Pemilihan Umum Presiden 2024. Media sosial memainkan peran penting sebagai alat ekspresi politik dan pertukaran ide. Analisis sentimen digunakan untuk mengevaluasi opini publik dan preferensi politik masyarakat di Banjarmasin. Penelitian ini bertujuan untuk mengamati dan menganalisis opini masyarakat di media sosial terkait Pilpres 2024. Selain itu, penelitian ini ingin memahami proses pengumpulan data opini masyarakat dan menganalisisnya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini juga bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif atau negatif dan memahami pengaruhnya terhadap pandangan politik masyarakat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan dari platform media sosial dan form observasi masyarakat Banjarmasin. Distribusi kelas di seluruh dataset menunjukkan ketidakseimbangan yang signifikan, dengan 96,1% data berlabel positif (1071 sampel) dan hanya 3,9% berlabel negatif (44 sampel). Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa model Support Vector Machine yang digunakan memiliki tingkat akurasi sebesar 94,62%. Penelitian ini menyoroti dominasi peran Instagram dan platform X dalam mempengaruhi arus informasi dan diskusi publik mengenai Pilpres 2024. Model Support Vector Machine (SVM) terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi mencapai 94,62%, membuatnya menjadi alat yang kuat untuk analisis sentimen dalam konteks politik modern.Kata Kunci: akurasi, analisis sentimen, media sosial, pemilihan umum presiden, support vector machine (svm). Abstract - This research aims to explore the political dynamics in the digital era and examine the views and sentiments of the people of Banjarmasin regarding the 2024 Presidential Election. Social media plays a significant role as a tool for political expression and idea exchange. Sentiment analysis is used to evaluate public opinion and political preferences of the people in Banjarmasin. The study aims to observe and analyze public opinions on social media regarding the 2024 Presidential Election. Additionally, it seeks to understand the data collection process of public opinions and analyze them using the Support Vector Machine (SVM) method. The study also aims to classify sentiments as positive or negative and understand their impact on the political views of the public. The method used in this study is the Support Vector Machine (SVM). Data were collected from social media platforms and observation forms distributed to the people of Banjarmasin. The distribution of classes across the dataset showed significant imbalance, with 96.1% of the data labeled positive (1071 samples) and only 3.9% labeled negative (44 samples). Model evaluation results indicated that the Support Vector Machine model used had an accuracy rate of 94.62%. Conclusion: This study highlights the dominant role of Instagram and platform X in influencing the flow of information and public discourse regarding the 2024 Presidential Election. The Support Vector Machine (SVM) model proved effective in classifying sentiments with an accuracy rate of 94.62%, making it a powerful tool for sentiment analysis in the modern political context.Keywords: accuracy, presidential election, sentiment analysis, social media, support vector machine (svm).