Salah satu media sosial yang berkembang saat ini adalah twitter, twitter menjadi salah satu tempat bagi masyarakat untuk memberikan opini atau pendapat terhadap hal-hal yang menarik bagi masyarakat, sehingga opini-opini dan pendapat yang tertuang di dalam twitter dapat menjadi acuan bagi orang yang membutuhkan. Sehingga dibutuhkan metode otomatis untuk menganalisis hal tersebut yaitu dengan analisis sentiment sentiment analysis. Secara umum, masalah sentimen analisis merupakan suatu masalah klasifikasi, yaitu bagaimana mengklasifikasikan suatu data tekstual ke dalam kelas sentimen positif atau negatif. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Support vector machine SVM. Pada proses klasifikasi sentimen dari data tekstual, data tekstual tersebut umunya direpresentasikan dalam vektor dengan fitur atau dimensi berupa kata. Disamping fitur kata, saat ini ada metode untuk mendeteksi topik pada suatu data tekstual yaitu dengan Nonnegative Matrix Factorization NMF. Pada penelitian yang dianalisis adalah menggunakan fitur topik untuk analisis sentimen dengan cara menggabungkan metode Nonnegative Matrix Factorization NMF dan Support vector machine SVM . Nilai akurasi dari metode penggabungan ini menunjukkan hasil yang lebih baik.

---

One social media developed at this time is twitter, twitter became one of the places for the public to give opinions or views on matters of interest to the public, so that the opinions and views expressed in twitter can be a reference for people in need. So it takes an automatic method for analyzing it is by analysis of sentiment sentiment analysis. In general, sentiment analysis problem is a problem of classification., Namely how to classify a class of textual data into a positive or negative sentiment.

One method of classification that can be used is Support vector machine SVM. In the process of sentiment classification of textual data, textual data are generally represented by a vector with a feature or dimension in the form of words. Besides the features of the word, at this time there is a method for detecting a topic in a textual data that is with nonnegative Matrix Factorization NMF.

In the study are analyzed using the feature topic for sentiment analysis by combining methods nonnegative Matrix Factorization NMF and Support vector machine SVM. Rated accuracy of this incorporation method showed better results.