ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ISU BUBARKAN DPR DI PLATFORM X MENGGUNAKAN PENDEKATAN SUPPORT VECTOR CLASSIFIERAditya FarrelFirdausauthorPerkembangan media sosial telah mengubah pola komunikasi masyarakat dalam mengekspresikan opini terkait isu sosial dan politik. Twitter (X) sebagai platform real-time menjadi ruang yang mencerminkan sentimen publik secara spontan, termasuk pada isu viral “Bubarkan DPR” yang mencuat sebagai bentuk ketidakpuasan terhadap kinerja legislatif. Penelitian ini bertujuan menganalisis kecenderungan sentimen publik terhadap isu tersebut menggunakan Support Vector Classifier. Data yang digunakan berjumlah 2.165 cuitan yang melalui proses pelabelan, prapemrosesan, dan klasifikasi sentimen positif serta negatif. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Support Vector Classifier memiliki performa sangat baik dengan akurasi 84% dan weighted F1-Score 81% (presisi 83%, recall 84%). Model secara konsisten menghasilkan performa tertinggi pada sentimen negatif (F1-Score 90%) yang juga menjadi kelompok dominan dalam dataset. Temuan ini menunjukkan bahwa Support Vector Classifier efektif untuk analisis teks informal berbahasa Indonesia dan mengungkap bahwa persepsi publik terhadap DPR dalam isu ini cenderung negatif.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2026-02-03Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis