Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2024 di Facebook menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Pemilihan Presiden Indonesia 2024 telah menjadi topik yang hangat diperbincangkan dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya pada platform media sosial Facebook. Semua orang memiliki kebebasan untuk mengemukakan pendapat atau menyuarakan opini mereka mengenai calon Presiden Indonesia 2024. Hal ini menghasilkan beragam pendapat, pendapat tersebut ada yang mengandung sentimen positif ataupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi sentimen positif dan negatif pada data komentar postingan Facebook masing- masing calon presiden. Dalam proses analisis sentimen, terdapat beberapa langkah yang terdiri dari scraping data, preprocessing data, pelabelan data, dan pengklasifikasian data dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan adalah komentar yang diambil dari halaman Facebook tiap bakal calon presiden dari tanggal 1 Juni 2023 sampai dengan 31 Juli 2023. Sentimen positif tertinggi dari Prabowo Subianto terdapat pada topik 'lain- lain' (cerita tentang masa lalu, demo dan resep memasak, berbagi berbagai tip, dan menonton pertandingan sepak bola) dengan nilai sentimen positif sebesar 88,09%. Anies Baswedan memiliki sentimen positif tertinggi pada topik 'melaksanakan ibadah haji' dengan nilai sentimen positif sebesar 91,70%, dan Ganjar Pranowo mendapati sentimen positif tertinggi pada topik 'lain-lain' sebesar 86,56%.