ABSTRAK
STEFANY TAKAYA analisis sentiment terhadap pendapat masyarakat tentang dinasti politik di Indonesia menggunakan algorittma support vector mchine (dibimbing oleh Andi Yulia Muniar dan A. Sumardin).

Penelitian ini membahas permasalahan tentang bagaimana pendapat masyarakat terhadap fenomena dinasti politik di Indonesia dan bagaimana algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan sebagai solusi untuk mengklasifikasikan sentimen dari opini tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis opini masyarakat terkait dinasti politik dengan pendekatan pembelajaran mesin. Data ini diperoleh melaui penelitian pustaka dan scraping dari media sosial Twitter dan YouTube, yang menghasilkan total 3.106 tweet.. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM), yang diuji dalam tiga skenario pembagian dataset: 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi tinggi, yaitu 88% setelah hyperparameter tuning, dan meningkat menjadi 90% pada skenario 90:10 untuk data YouTube. Dengan demikian, metode SVM terbukti efektif untuk analisis sentimen terhadap dinasti politik di Indonesia.

Kata kunci: Analisis Sentimet, Dinasti Politik di Indonesia, Support Vector Machine (SVM), Hyperparameter Tunning.