<![CDATA[Pekan Olahraga Nasional (PON) 2024 yang diselenggarakan di Aceh dan Sumatra Utara menjadi salah satu peristiwa olahraga terbesar yang menarik opini publik melalui media sosial, khususnya Twitter. Penelitian ini membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam analisis sentimen masyarakat terhadap PON 2024. Data yang dikumpulkan melalui crawling menghasilkan 1.458 tweet, yang terdiri dari 1.321 tweet berlabel positif dan 137 tweet berlabel negatif. Data tersebut kemudian diproses menggunakan tahapan pre-processing teks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan TF-IDF menghasilkan akurasi tertinggi, yaitu 95,45% pada data training dan 91,78% pada data testing, dengan F1-score 96%, yang menunjukkan performa paling stabil. Sementara itu, KNN menunjukkan hasil terbaik pada K = 4 dengan Word Embedding, dengan akurasi 95,20% pada data training dan 92,12% pada data testing, namun memiliki variasi kinerja yang lebih besar dibandingkan SVM. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dan KNN dapat diandalkan untuk analisis sentimen media sosial, dengan kontribusi signifikan terhadap evaluasi persepsi publik terkait PON 2024.]]>
Copyrights © 2025
