ANALISIS SENTIMEN FILM DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Twitter adalah salah satu media sosial yang sering digunakan untuk berbagi informasi atau biasa disebut tweet secara realtime. Berdasarkan hasil penelitian pada tahun 2013 oleh Semiocast, lembaga riset media sosial, mengatakan bahwa jumlah pengguna Twitter di Indonesia terbanyak ketiga setelah Amerika Serikat dan Jepang dengan angka 6,5 persen pengguna dan 1 miliar tweet. Tweet biasanya dapat mempengaruhi minat beli, memilih suatu tokoh politik, atau menonton film mereka. Tweet berkaitan dengan film menjadi referensi bagi pengguna Twitter yang lain apabila ingin menonton film yang sama. Karena tidak adanya layanan yang yang menyediakan referensi film berdasarkan komentar orang lain yang relevan untuk penonton Indonesia. Penelitian ini untuk melakukan analisis sentimen terhadap tweet di Twitter pada kasus film berbahasa Indonesia yang menghasilkan rating film. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen adalah dengan Support Vector Machine (SVM). Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah model atau algoritma SVM yang dapat mengklasifikasikan atau analisis sentimen film berdasarkan tweet di Twitter dengan memanfaatkan Twitter API.