SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE: SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Kurniawan, Ricky Arie; Indi Nizar G, Fernandi; Pribadi, Muhammad Rizky (Hemispheres Press, 2024)
Pemilihan umum sejatinya merupakan arena yang mewadahi para calon kandidat dalam kontestasi politik yang meraih kekuasaan dengan partisipasi rakyat untuk menentukan pilihan dan sebagai penyalur hak sosial dan politik masyarakat itu sendiri. Pada pemilu tahun 2024, khususnya untuk pemilihan presiden dan wakil presiden Indonesia, hasil menunjukkan bahwa kandidat presiden Republik Indonesia nomor urut 2, yaitu Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka, terpilih sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia untuk periode 2024 – 2029 dengan perolehan suara sebesar 58%. Hal ini memicu beragam tanggapan dari seluruh masyarakat Indonesia, khususnya di media sosial Twitter (X). penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap tanggapan masyarakat Indonesia terkait terpilihnya Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia periode 2024 – 2029. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan data Twitter dan mengetahui sentimen masyarakat terhadap presiden terpilih pada pemilu 2024. Data yang terkumpul diseleksi secara acak untuk menghasilkan 427 data dari total data, yang terdiri dari 26 tweet positif, 3 tweet negatif, dan 398 tweet netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tweet mengenai presiden terpilih Republik Indonesia mendapat sentimen netral sebesar 96% dari publik di Twitter. Percobaan yang dilakukan menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 96% pada model Support Vector Machine (SVM) dengan implementasi SMOTE untuk menangani data yang tidak seimbang. Hasil ini dapat digunakan untuk melihat opini publik dan harapan terhadap presiden terpilih untuk kemajuan Negara Republik Indonesia selama 5 tahun ke depan.