ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TOKOH PUBLIK MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

Sentiment analysis atau analisis sentimen adalah studi komputasional dari opini-opini orang. Analisis sentimen akan mengelompokkan teks yang ada dalam kalimat atau dokumen untuk mengetahui pendapat yang dikemukakan dalam kalimat atau dokumen tersebut, bisa berupa positif atau negatif. Skripsi ini membahas tentang sentimen seseorang di Twitter terhadap tokoh publik. Data yang digunakan berupa data tweet dengan kata kunci “Ahok” dan “@teman_ahok”. Tweet yang didapat kemudian diolah dengan melakukan text preprocessing kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma support vector machine. Ada empat parameter kernel dalam algoritma ini: kernel linear, kernel sigmoid, kernel gaussian, dan kernel polinomial. Kinerja algoritma ini menggunakan presisi, akurasi, dan recall. Hasil menunjukkan bahwa Kernel linear memiliki tingkat presisi yang paling baik sekitar 80%. Kernel sigmoid memiliki tingkat recall yang paling baik sekitar 85%. Kernel sigmoid memiliki tingkat akurasi yang paling baik sekitar 81%.