Publiora

Menghubungkan ke Publiora...

Publiora

Analisis Sentimen Publik di Media Sosial Selama Kampanye Pilkada Sumba Timur 2024 menggunakan metode Support Vecktor Machine

Talakua, Alfrian CRadjah, Erwianta GustialMangngi, Prishaylla OchaFretes, Paulina Rade De
Jurnal Minfo Polgan (Sinta 3)Vol. 0 No. 024 Juli 2025
DOI10.33395/jmp.v14i1.15096

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap calon kepala daerah dalam Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) Sumba Timur 2024 dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Seiring dengan meningkatnya peran media sosial dalam kampanye politik, penelitian ini memanfaatkan data dari platform media sosial seperti Facebook dan Instagram untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan opini publik dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data melalui web scraping, pra-pemrosesan data teks, serta klasifikasi sentimen menggunakan SVM. Hasil analisis menunjukkan bahwa Paslon 1 menerima 58,59% komentar positif, Paslon 2 memperoleh 66,67% komentar positif, dan Paslon 3 menerima 62,16% komentar positif. Meskipun sentimen positif mendominasi, komentar netral dan negatif tetap menjadi tantangan yang perlu diperhatikan oleh setiap paslon. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi strategi komunikasi publik dalam kampanye Pilkada Sumba Timur dan sebagai kontribusi dalam pengembangan analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin

Kata Kunci

Analisis SentimenSupport Vector MachinePilkadaMedia SosialPemilihan Kepala Daerah

Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda

MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.

Coba MatchMind

Lihat profil lengkap jurnal ini

Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.

Buka Jurnal Minfo Polgan

Artikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.

Analisis Sentimen Publik di Media Sosial Selama Kampanye Pilkada Sumba Timur 2024 menggunakan metode Support Vecktor Machine | Jurnal Minfo Polgan | Publiora