Analisis sentimen masyarakat terhadap Prabowo Subianto menggunakan Support Vector Machine

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Amalia, Nabila Tasya (2023) Analisis sentimen masyarakat terhadap Prabowo Subianto menggunakan Support Vector Machine. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Nabila Tasya Amalia_H92219052 OK.pdf
Download (1MB)

Abstract

Partai Gerakan Indonesia Raya (GERINDRA) mengusulkan Prabowo Subianto sebagai calon presiden dalam dua periode PEMILU karena dianggap sebagai sosok yang memiliki kemampuan dan kesanggupan dalam perjuangan partai. Adanya penelitian ini diharapkan mampu melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap Prabowo Subianto sehingga hasil dari analisis dapat digunakan masyarakat untuk lebih mengenal dan menilai sosok Prabowo Subianto. Sentimen diambil dari media sosial twitter yang selanjutnya diberi label positif dan negatif menggunakan lexicon based. Setiap kata pada sentimen dilakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Hasil dari pembobotan dan labelling, di klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). SVM ialah machine learning algorithm yang dapat digunakan dalam klasifikasi maupun regresi. Evaluasi dari klasifikasi SVM dibuktikan dengan hasil dari confusion matrix. Dari penelitian ini diperoleh hasil performa sistem yaitu akurasi sebesar 94,72%, recall sebesar 98,15%, dan presisi sebesar 96,02%. Berdasarkan data twitter yang diperoleh, pada tahun 2022 masyarakat cenderung menilai Prabowo secara positif daripada negatif.