ANALISIS SENTIMEN PEMILIHAN CALON PRESIDEN 2024 PADA SOSIAL MEDIA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Pemilihan presiden merupakan bagian penting dari sistem politik di banyak negara yang memiliki sistem pemerintahan demokratis. Warga negara dapat memilih presiden untuk periode tertentu melalui proses ini. Para kandidat memberikan visi, program, dan rencana mereka kepada pemilih selama kampanye presiden. Twitter telah berkembang menjadi sumber data yang dapat digunakan untuk mengumpulkan pendapat dan pandangan masyarakat tentang calon presiden serta masalah yang terkait dengan pemilu. Melalui postingan, komentar, dan berbagi konten visual, pengguna twitter secara terbuka menyuarakan dukungan, kritik, atau ketidaksetujuan mereka terhadap kandidat dan aturan. Analisis sentimen yang dilakukan di twitter selama kampanye pemilihan dapat memberikan gambaran sentiment yang berbeda seperti sentiment positif, negatif, atau netral.
Metode penelitian menggunakan support vector machine dengan sumber data melalui twitter berupa teks atau komentar. Dilakukan pengumpulan data dari rentang waktu tertentu sebesar 308 data. Pada tahap penelitian dilakukan preprocessing text untuk membersihkan data. Kemudian dilakukan dengan pengujian terhadap metode Support Vector Machine (SVM) dan dievaluasi dengan pengujian confusion matrix. Dari hasil pengujian untuk kasus pada penelitian ini didapatkan bahwa SVM dapat diimplementasikan dengan nilai akurasi mencapai 79%.