ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENANGANI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES DENGAN LAPLACE ESTIMATOR - Sulton Ibrahim; Widodo; Murien Nugraheni (PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, 2025)
Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai penanganan untuk mencegah semakin meluasnya penyebaran virus COVID-19 dengan mengeluarkan kebijakan-kebijakan. Tetapi kebijakan pemerintah dalam menangani COVID-19 ini menuai banyak pro dan kontra dari masyarakat di Indonesia. Masyarakat di Indonesia sering memberikan komentar terhadap kebijakan pemerintah dalam menangani masalah virus COVID-19 melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter. Komentar masyarakat baik secara positif, netral maupun negatif terhadap kebijakan pemerintah dapat dianalisis dengan menggunakan analisis sentimen. Dalam analisis sentimen ini akan menggunakan dua metode yaitu Support Vector Machine dan Naive Bayes dengan Laplace Estimator. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan perbandingan tingkat akurasi dari hasil kedua metode tersebut. Dari hasil penelitian didapatkan hasil akurasi untuk Support Vector Machine 86% dan Naïve Bayes dengan Laplace Estimator 85% dengan menggunakan sampel sebanyak 2194 data.