Support Vector Machine untuk Sentiment Analysis Bakal Calon Presiden Republik Indonesia 2024

Abstrak

Survei Lingkaran Survei Indonesia dan Indo Barometer menempatkan 3 figur bakal calon presiden tertinggi, figur tersebut adalah Ganjar Pranowo, Anies Baswedan, dan Prabowo Subianto. Tiga tokoh yang dihasilkan dari survei tersebut merupakan figur terkenal. Banyak berita yang membicarakan tokoh tersebut, begitu juga dengan masyarakat. Masyarakat baik yang mendukung ataupun tidak, banyak membicarakan pada media sosial. Salah satu media sosial yang digunakan untuk beropini figur tersebut adalah media sosial Twitter. Dengan sentimen terhadap figur bakal calon presiden, dapat mengetahui bagaimana masyarakat menyikapi terhadap figur tersebut, trend sentimen terhadap figur, dan kata-kata yang menjadi sentimen. Sentimen-sentimen yang diberikan oleh pengguna Twitter tersebut banyak berupa opini ataupun berita yang jumlahnya sangat banyak di Twitter. Banyak teknik otomasi yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen seperti pendekatan berbasis leksikon, menggunakan machine learning, atau gabungan keduanya. Algoritma machine learning yang digunakan beragam salah satunya Support Vector Machine (SVM). Hasil pelabelan menggunakan VADER Lexicon di dapatkan hasil sentimen positif 57.8% atau sebanyak 1022 ulasan, untuk sentimen netral 16.6% atau sebanyak 295 ulasan, dan untuk sentimen negatif 25.4% atau sebanyak 450 ulasan. Hasil pengujian menggunakan SVM menggunakan perbandingan 80% data latih 20% data uji menghasilkan akurasi sebesar 60%. Untuk perbandingan 70% data latih 30% data uji menghasilkan akurasi sebesar 59%. Sedangkan perbandingan 60% data latih 40% data uji menghasilkan akurasi sebesar 58%. Selanjutnya dapat disimpulkan hasil dari Confusion matrix bahwa pengenalan kalimat negatif lebih banyak dikenali sebagai kalimat positif. Berdasarkan hasil Word cloud kata capres, elektabilitas, pemilih, kritis, anis, dan ganjarmenangtotal merupakan kata yang sering muncul.