ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP TOKOH POLITIK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstrak

Sentimen publik yang terpancar di media sosial dapat memberikan wawasan penting tentang pandangan dan respons masyarakat terhadap para tokoh politik. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data dari platform Twitter yang berkaitan dengan beberapa tokoh politik yang tengah populer. Data tweet yang dikumpulkan kemudian diolah dan dianalisis menggunakan metode SVM untuk mengklasifikasikan sentimen setiap tweet menjadi kategori positif dan negatif. Metode SVM dipilih karena kemampuannya dalam mengatasi permasalahan klasifikasi pada data berdimensi tinggi seperti teks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVM mampu memberikan hasil klasifikasi sentimen yang memadai. Dengan mengambil sampel tweet yang diidentifikasi secara acak, analisis sentimen ini mengungkapkan pandangan umum terhadap tokoh politik yang berkisar antara dukungan kuat, kritik tajam. Penelitian ini juga mengidentifikasi kata-kata kunci yang paling berpengaruh dalam membentuk sentimen positif dan negatif terhadap tokoh politik tertentu. Analisis ini memberikan wawasan lebih lanjut tentang isu-isu yang paling kontroversial dan signifikan dalam konteks tokoh politik yang diteliti. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan sumbangan dalam pemahaman tentang dinamika opini publik terhadap tokoh politik melalui media sosial. Kendati demikian, penelitian ini memiliki batasan, seperti keterbatasan pada data yang dikumpulkan serta metode yang digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini dapat dijadikan dasar untuk penelitian lanjutan dalam bidang analisis sentimen dan pengaruh media sosial terhadap politik.

Berkas

Detail