ANALISIS SENTIMEN PROGRAM KAMPANYE CALON GUBERNUR JAWA BARAT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Paradila S, Emilia (2026) ANALISIS SENTIMEN PROGRAM KAMPANYE CALON GUBERNUR JAWA BARAT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Skripsi(S1) thesis, univerrsitas pasundan.

Preview

Text Revisi Terbaru Laporan TA Emilia Paradila S - 213040043 (1).pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Calon gubernur memiliki peran penting dalam menentukan arah pembangunan dan pelayanan publik di suatu daerah. Dalam era digital saat ini, opini masyarakat terhadap calon pemimpin banyak disampaikan melalui media sosial. Hal ini mendorong perlunya penelitian untuk memahami persepsi publik sebagai bahan pertimbangan dalam evaluasi politik dan kebijakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap program kampanye calon gubernur Jawa Barat melalui analisis sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui proses crawling dari media sosial, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, selanjutnya data dibagi menjadi data latih dan data uji, serta dihitung pembobotan kata menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian menunjukkan proses klasifikasi dengan SVM menghasilkan opini yang beragam, baik positif maupun negatif, dengan nilai F1-score 91%, precision 91%, recall 91%, dan akurasi 89,51% pada skenario pembagian data 80:20. Terdapat 485 ulasan positif dan 306 ulasan negatif. Penelitian ini juga menghasilkan aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna melakukan analisis sentimen secara langsung, baik melalui input teks maupun unggahan dataset CSV. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat membantu memahami persepsi publik terhadap calon gubernur serta bermanfaat sebagai bahan evaluasi dalam konteks politik dan kebijakan publik. Kata Kunci: Klasifikasi, Kampanye, TF-IDF, Support Vector Machine (SVM)

Item Type:	Thesis (Skripsi(S1))
Subjects:	S1-Skripsi
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika 2025
Depositing User:	Ms sri -
Date Deposited:	08 Jul 2026 01:29
Last Modified:	08 Jul 2026 01:29
URI:	https://repository.unpas.ac.id/id/eprint/83921

Actions (login required)

View Item