Analisis Sentimen Tentang Opini Performa Klub Sepak Bola Pada Dokumen Twitter Menggunakan Support Vector Machine Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku

Abstrak

Sepak bola merupakan salah satu olahraga paling diminati masyarakat dunia, termasuk Indonesia. Sebuah klub sepak bola sangat bergantung pada pendukungnya sehingga kepuasan pendukung sebuah klub sepak bola harus dapat dijaga. Pendukung klub sepak bola sendiri cukup sering memberikan argumen terhadap sebuah klub sepak bola melalui media Twitter. Oleh karena itu, penulis mengusulkan penelitian untuk membangun sistem analisis sentimen terhadap opini performa klub sepak bola pada dokumen Twitter. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dan perbaikan kata Levenshtein Distance. Tahapan yang dilakukan dimulai dengan melakukan preprocessing pada data, kemudian melakukan perbaikan kata dengan Levenshtein Distance, pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency, dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine. Hasil pengujian dengan nilai tertinggi didapatkan sebesar 83,25% dengan parameter learning rate = 0,0001, complexity = 0,001, lambda = 0,1, epsilon = 0,0001 dan nilai iterasi maksimal = 50.