ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KINERJA KERJA PRESIDEN JOKO WIDODO ENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Bambang Seran, Yulius; Supatman, Supatman (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Kinerja kerja Presiden Joko Widodo tidak luput dari perhatian publik, dengan beragam opini yang muncul. Lembaga survei nasional telah melakukan peninjauan pada masyarakat Indonesia, menemukan adanya pro dan kontra terhadap kinerja kerja Presiden Joko Widodo. Opini-opini tersebut disampaikan secara langsung maupun melalui sosial media, yang salah satunya adalah twitter. Tujuan penelitian ini untuk klasifikasi sentiment masyarakat Indonesia terkait Kinerja Kerja Presiden Joko Widodo menggunakan data dari Twitter. Kata kunci “kinerja jokowi”, dan “kerja nyata jokowi” digunakan untuk menarik data, dan mendapatkan 1.000 tweet yang dikumpulkan menggunakan aplikasi website Google Colaboratory dengan memanfaatkan API key twitter. Metode SVM (Support Vector Machine) diterapkan untuk pengklasifikasian data. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa model mencapai tingkat akurasi sebesar 66%. Model ini menunjukkan performa bagus dalam identifikasi kelas positif, dengan nilai recall 98% dan f1-score 77%. Secara keseluruhan, hasil ini menunjukkan bahwa klasifikasi analisis sentiment dengan metode Support Vector Machine memiliki kinerja yang tergolong baik dalam pengenalan dan klasifikasi sentiment positif dibandingkan negatif dan netral.