Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Vol 2, No 3 (2025)

Analisis Sentimen Tweet Netizen Terhadap Timnas Sepak Bola Indonesia di Era Shin Tae-Yong Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)

Muhammad Rifqi Fauzan (Universitas Muslim Indonesia)
Siska Anraeni (Universitas Muslim Indonesia)
Lutfi Budiman Ilmuwan (Universitas Muslim Indonesia)



Article Info

Publish Date
06 Oct 2025

Abstract

Era kepelatihan Shin Tae-Yong menjadi momen penting bagi sepak bola Indonesia. Performa Timnas Indonesia di bawah asuhan Shin Tae-Yong menuai beragam respons di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen netizen terhadap timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 398 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X, namun setelah prosedur preprocessing, jumlah tersebut berkurang menjadi 391 tweet yang merepresentasikan opini dan pandangan netizen tentang timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong. Dari data yang dianalisis, 200 data (51,15%) menunjukkan sentimen positif terhadap timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong, sementara 191 data (48,85%) menunjukkan sentimen negatif. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait timnas Indonesia di era Shin Tae Yong, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan data. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif atau negatif. Penerapan metode SVM dalam analisa sentimen tentang timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong berhasil mencapai tingkat accuracy sebesar 63,29%, precision sebesar 65%, recall sebesar 65% dan F1-Score sebesar 63%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan relatif baik dalam mengenali dan mengklasifikasikan sentimen terkait timnas Indonesia di era Shin Tae-Yong. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dalam memilih metode yang tepat untuk analisis sentimen di berbagai topik

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

LINIER

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mathematics

Description

LINIER: Literatur Informatika dan Komputer encompasses all aspects of the latest outstanding research and developments in the field of Computer science including: Artificial intelligence, Computer networks, Software ...