NATURAL LANGUAGE PROCESSING UNTUK MENGANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PEMILIHAN UMUM TAHUN 2024 DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Fadhilah, Wulan (2024) NATURAL LANGUAGE PROCESSING UNTUK MENGANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PEMILIHAN UMUM TAHUN 2024 DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

	Text SKRIPSI_WULAN FADHILAH_20101152630233_ABSTRAK.pdf Download (151kB)
	Text SKRIPSI_WULAN FADHILAH_20101152630233_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (154kB)
	Text SKRIPSI_WULAN FADHILAH_20101152630233_BAB I.pdf Download (141kB)
	Text SKRIPSI_WULAN FADHILAH_20101152630233_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Era digital dan kemajuan teknologi informasi telah memberikan masyarakat akses mudah untuk menyuarakan pendapat dan berinteraksi melalui media sosial seperti Twitter. Media sosial ini menjadi krusial dalam menangkap sentimen publik terhadap Pemilihan Umum 2024. Dengan dilakukan analisis sentimen dapat untuk menghindari penyebaran berita palsu (hoax), upaya memengaruhi opini negatif, serta ujaran kebencian yang dapat merusak atmosfer politik yang sehat sehingga proses pemilu dapat berlangsung dengan integritas dan transparansi. Studi ini menggunakan analisis sentimen menggunakan Algoritma Support Vector Machine untuk mengategorikan sentimen negatif, positif, dan netral dengan dataset berisi 4.438 tweets. Dataset dikumpulkan dari bulan September 2023 hingga Januari 2024. Kemudian dilakukan Preprocessing data dan processing dengan memberi label menggunakan Inset Lexicon dan proses pembobotan kata menggunakan TF�IDF. Dataset ini dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Data pelatihan yang telah diproses nantinya digunakan untuk melatih model Support Vector Machine. Hasil klasifikasi dengan model tersebut diperoleh sentimen positid sebanyak 694 data, negatif 188 data, dan netral 14 data. Evaluasi model dengan menggunakan set pengujian menghasilkan akurasi sebesar 79,5759 %, recall sebesar 82,1492%, presisi sebesar 58,3696%, dan F1-Skor sebesar 60,5354%. Studi ini juga mengimplementasikan ke dalam sebuah website yang dapat menampilkan sentimen publik dan potensinya untuk analisis topik yang lebih luas. Secara keseluruhan, penelitian ini mengungkapkan pandangan masyarakat terhadap Pemilihan Umum 2024 dan bisa menjadi bahan evaluasi ke depannya untuk memahami perspektif masyarakat melalui Twitter.

Actions (login required)

View Item