ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulPERANCANGAN SISTEM ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI OPINI MASYARAKAT DI PLATFORM X |
| Nama: RISMA |
| Tahun: 2026 |
| Abstrak Tingginya volume data teks yang dihasilkan pengguna di platform X menyebabkan analisis opini publik secara manual menjadi tidak efisien, sehingga diperlukan pendekatan komputasional yang mampu mengolah data tersebut secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem analisis sentimen berbasis web yang mampu mengambil data opini publik dari platform X secara otomatis, mengklasifikasikan sentimen teks berbahasa Indonesia ke dalam kategori positif dan negatif menggunakan algoritma Support vector machine (SVM), serta memvisualisasikan kata-kata dominan pada setiap kategori sentimen. Data dikumpulkan menggunakan Tweet-Harvest dengan kata kunci "MBG" dan diolah melalui tahapan text preprocessing, pelabelan otomatis berbasis lexicon menggunakan kamus InSet, pembobotan TF-IDF, serta klasifikasi SVM dengan kernel linear. Dari 1.068 tweet yang dikumpulkan, sebanyak 838 tweet (78,4%) berlabel negatif dan 230 tweet (21,6%) berlabel positif. Model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 84,58?n presisi sebesar 77,78%. Sistem analisis sentimen berbasis web bernama SentiX berhasil dikembangkan dan dinyatakan lulus uji fungsionalitas. Kata kunci: Analisis Sentimen, Support vector machine, TF-IDF, Platform X, Lexicon Based |