Prediksi Analisis Sentimen Data Debat Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

Vardina Nava Madya Kusman
Vanessa Metayani
Oscar Karnalim (Universitas Kristen Maranatha)

Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi menggunakan Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen pada data dialog debat Pemilihan Presiden tahun 2024. Sentimen dari ucapan tidak selalu dapat diketahui, sehingga model dalam penelitian ini diusulkan untuk menemukan sentimen dibalik ucapan. Untuk dapat memprediksi sentimen, model dilatih dengan data debat pilpres yang telah dikumpulkan. Model kemudian melakukan klasifikasi terhadap data tersebut, dan kemudian diuji tingkat akurasinya. Setelah diuji menggunakan data tes, diperoleh nilai akurasi sebesar 52,5%. Hasil tersebut kurang memuaskan, maka dilakukan optimasi terhadap model dan data, Hasilnya, nilai akurasi meningkat menjadi sekitar 94%. Untuk kedepannya, mungkin data yang digunakan bisa semakin ditingkatkan dengan memperhatikan distribusi kelas dalam data.