ABSTRAK

ASTAMI ENES TRIANI, Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Terhadap Sentimen Analisis Pada Pemilihan Presiden Dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2024 Di Aplikasi X (dibimbing oleh Pasnur dan Andi Yulia Muniar).

Teknologi berkembang sangat pesat dimasa sekarang menjadikannya salah satu kebutuhan utama masayarakat pada saat ini, salah satu produk teknologi yang paling banyak digunakan adalah media sosial khususnya media sosial X yang digunakan untuk berinteraksi serta membagikan informasi kepada orang lain. Salah satu topik yang sedang ramai dibicarakan di X adalah mengenai Pilpres 2024 akan tetapi pemilihan kali ini di warnai banyak opini khususnya dari pengguna media sosial X yang berbagi pendapatnya mengenai Pilpres 2024 ini. Oleh sebab itu dilakukan sentiment analisis untuk mendapatkan opini pengguna X terhadap topik Pilpres 2024. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis topik Pilpres 2024 di media social X. Data ini diperoleh melalui studi pustaka dan pengumpulan tweet pada topik Pilpres 2024 di media social X. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Naive bayes dan Support Vector Machine untuk klasifikasi topik Pilpres 2024. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Analisis Sentimen untuk topik Pilpres 2024 berhasil diimplementasikan dan mendapat tingkat akurasi sebesar 81.34% untuk metode Naïve Bayes dan 0.96% untuk metode Support Vector Machine.

Kata Kunci: Sentimen Analisis, Pilpres 2024, Naïve Bayes, Support Vector Machine.