Analisis Sentimen Pada Media Sosial Menggunakan Metode Support Vector Machine

Authors

  • Muhamad Hadi Arfian Esa Unggul University, Indonesia http://orcid.org/0000-0002-7531-1706
  • Hendrian Sofu Maruhawa Universitas Esa Unggul,
  • Aulia Aisyah Putri Universitas Esa Unggul,
  • Dinah Ratulugina Universitas Esa Unggul,
  • Ellsza Ridzky Khoirunnisa Universitas Esa Unggul,
  • Verell Hermawan Universitas Esa Unggul,
  • Ahmad Julaibib Syahr Universitas Esa Unggul,

DOI:

https://doi.org/10.22441/jitkom.v9i1.001

Keywords:

Analisis Sentimen, KIPK, Machine Learning, Support Vector Machine,

Abstract

Pada era kemajuan teknologi digital saat ini, media sosial telah menjadi platform utama bagi individu untuk berbagi opini dan pengalaman mereka, yang dikenal sebagai sentimen. Sentimen ini memberikan wawasan berharga tentang berbagai topik. Penelitian ini fokus pada analisis sentimen terhadap penerima Kartu Indonesia Pintar-Kuliah (KIP-K) di X. Program KIP-K bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan tinggi bagi masyarakat dari berbagai latar belakang ekonomi, dan perhatian masyarakat terhadap penerima program ini semakin meningkat. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), yang terbukti memiliki akurasi tinggi dalam analisis sentimen dibandingkan metode lain, penelitian ini menganalisis tanggapan publik untuk memahami persepsi mereka terhadap penerima KIP-K. Hasil menunjukkan bahwa mayoritas sentimen di X adalah negatif, mengindikasikan ketidaksetujuan terhadap penerima program ini. Temuan ini memberikan wawasan tentang persepsi masyarakat dan dapat membantu dalam evaluasi kebijakan pendidikan.

Author Biography

Muhamad Hadi Arfian, Esa Unggul University

Fasilkom

References

A. Fadli, “Transformasi Digital dan Moderasi Beragama: Memperkuat Ummatan Wasathan di Indonesia,” Schemata: Jurnal Pascasarjana UIN Mataram, vol. 12, no. 1, pp. 1–14, 2023, [Online]. Available: https://journal.uinmataram.ac.id/index.php/schemata/article/view/7773

S. F. Jasmine, “Pengaruh Beasiswa KIP-K Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Manajemen Pendidikan Angkatan 2021 Universitas Negeri Surabaya,” Jurnal Pendidikan, Bahasa dan Budaya, vol. 2, no. 2, pp. 61–70, 2023, doi: 10.55606/jpbb.v2i2.1437.

F. S. Jasmine, “Pengaruh Beasiswa KIP-K Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Manajemen Pendidikan Angkatan 2021 Universitas Negeri Surabaya,” JPBB : Jurnal Pendidikan, Bahasa dan Budaya, vol. 2, pp. 61–70, 2023, doi: 10.55606/jpbb.v2i2.1437.

R. Kumar. Dwivedi and A. Kr. Saxena, Proceedings of the 2019 8th International Conference on System Modeling & Advancement in Research Trends : SMART-2019 : (22nd-23rd November, 2019). Prof. Rakesh Kumar Dwivedi : Principal College of Computing Sciences & Information Technology, Teerthanker Mahaveer University, 2019.

Fatihah Rahmadayana and Yuliant Sibaroni, “Sentiment Analysis of Work from Home Activity using SVM with Randomized Search Optimization,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 936–942, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3457.

A. P. Nardilasari, et. Al., “Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” ) Journal of Information Technology and Computer Science, vol.8, no.1, pp. 11 – 18, Maret 2026.

M. A. Saddam, E. K. Dewantara, and A. Solichin, “Sentiment Analysis of Flood Disaster Management in Jakarta on Twitter Using Support Vector Machines,” Sinkron, vol. 8, no. 1, pp. 470–479, Jan. 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.12063.

T. R. I. W. A. Widyanto, “Komparasi Naive Bayes dan SVM Analisis Sentimen RUU Kesehatanh di Twitter,” SINTECH JOURNAL, vol. 6, 2023, doi: https://doi.org/10.351598.

P. S. Hutapea and W. Maharani, “Sentiment Analysis on Twitter Social Media towards Shopee E-Commerce through Support Vector Machine (SVM) Method,” JINAV: Journal of Information and Visualization, vol. 4, no. 1, pp. 7–17, Jan. 2023, doi: 10.35877/454ri.jinav1504.

F. Rahmadayana and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis of Work from Home Activity using SVM with Randomized Search Optimization,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 936–942, Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3457.

N. Yadav, A. Shitole, O. Kudale, A. Rao, and S. Gupta, “Twitter Sentiment Analysis using Supervised Machine Learning,” 2020.

H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 43–51, Jul. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.

N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), vol. 5, no. 2, pp. 293–293, Jul. 2020, doi: https://doi.org/10.24114/cess.v5i2.18186.

Downloads

Published

2025-01-21

How to Cite

[1]
M. H. Arfian, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Menggunakan Metode Support Vector Machine”, JITKOM, vol. 9, no. 1, pp. 1–6, Jan. 2025.

Issue

Section

Articles

Similar Articles

<< < > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.