Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Gerakan Childfree di Media Sosial X Menggunakan Algoritma NBC dan SVM: Sentiment Analysis of Childfree Campaign on X Social Media Using NBC and SVM Algorithms - Putra, Moh Azlan Shah; Permana, Inggih; Afdal, M. (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2024)
Anak merupakan salah satu entitas yang umum dalam membentuk sebuah keluarga, namun dalam beberapa tahun kebelakang muncul pembahasan mengenai childfree. Dengan banyaknya perdebatan pro-kontra mengenai childfree, perlu dilakukannya sentimen analisis terkait isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai gerakan childfree di media sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Sentimen dibagi menjadi 3 kelas yaitu positif, negatif, dan netral. Penelitian ini mengumpulkan data dengan crawling data pada media sosial X dengan keyword childfree. Data yang diperoleh merupakan data teks mentah sehingga dibutuhkan tahap pra proses. Tahap pra proses yang dilakukan adalah tokenizing, case folding, filter stopword, stemming, TF-IDF, dan data balancing. Berdasarkan simulasi, performa algoritma NBC adalah: akurasi = 56,36%, presisi = 56,41%, dan recall = 56,35%, sedangkan performa algoritma SVM adalah: akurasi 76,12%, presisi 76,36%, dan recall 76,13%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa SVM memiliki performa yang lebih baik dari pada NBC pada analisis sentimen di penelitian ini.