ANALISIS SENTIMEN TERHADAP CALON PRESIDEN 2019 DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DI TWITTER

Abstract

Indonesia merupakan negara demokrasi dengan penduduk terbanyak keempat dan pengguna Twitter terbesar kelima di dunia. Pemilihan presiden 2019 di Indonesia menjadi suatu topik yang menarik bagi para pengguna Twitter. Tweet masyarakat yang berkaitan dengan para calon presiden dapat digunakan untuk melihat gambaran opini masyarakat terhadap para calon presiden. Banyaknya jumlah tweet yang masuk mengenai para calon presiden mendorong perlunya metode yang membantu untuk melihat opini masayarakat secara efektif. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat secara efektif adalah Support Vector Machine. Metode ini akan mengklasifikasikan apakah suatu opini masyarakat akan termasuk dalam sentimen positif atau negatif dengan mencari hyperlane terbaik dari kedua kelas klasifikasi. Penambahan fungsi Kernel pada Support Vector Machine berguna untuk mengatasi data yang tidak terpisah secara linier. Hasil dari klasifikasi didapatkan akurasi sebesar 86%.