ANALISIS OPINI PUBLIK TERHADAP TREN LARI DI INDONESIA: STUDI SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Penelitian ini menganalisis opini publik terhadap tren lari di Indonesia menggunakan data Twitter dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dengan tujuan mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif, penelitian ini mengumpulkan 3.540 data tweet dari Januari hingga Desember 2024 melalui web scraping. Data melalui preprocessing seperti case folding, cleaning, normalization, tokenizing, stopword removal, dan stemming, kemudian pembobotan kata dengan TF-IDF. Hasil menunjukkan mayoritas 2.217 data bersentimen negatif dan 1.323 positif. Model SVM mencapai akurasi 94,35%, presisi 96,35%, recall 88,47%, dan F1-score 92,24%, menunjukkan efektivitas dalam membedakan sentimen. Temuan ini memberikan wawasan bagi komunitas dan brand olahraga untuk strategi berbasis data.