ANALISIS SENTIMEN PUBLIC TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH MENGGUNAKAN METODE SVM (STUDI KASUS : PROGRAM EFISIENSI ANGGARAN) - Rizka Mumtaz, Fadia; Jodi Pratama, Muhammad; Azmi Zaky, Muhammad; Akbar Kurniawan, Iqbal; Saputra, Eka; Ditha Tania, Ken; Kurnia Sari, Winda (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Kebijakan efisiensi anggaran pemerintah, sebagaimana diamanatkan dalam Instruksi Presiden Nomor 1 Tahun 2025, memicu beragam reaksi publik, terutama di media sosial. Pemotongan anggaran sebesar Rp306,69 triliun menimbulkan kekhawatiran terkait dampaknya terhadap layanan publik dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan efisiensi anggaran melalui media sosial Twitter dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui teknik web scraping pada periode tertentu, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenisasi, dan stemming. Model SVM diterapkan untuk mengklasifikasikan opini publik menjadi kategori positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki akurasi sebesar 96,37%, dengan nilai recall tertinggi pada kelas netral sebesar 1,00, yang mengindikasikan bahwa mayoritas respons publik bersifat netral. Namun, model masih menunjukkan variasi dalam klasifikasi opini positif dan negatif dengan nilai recall masing-masing sebesar 0,99 dan 0,90. Studi ini memberikan wawasan mengenai pola sentimen publik terhadap kebijakan efisiensi anggaran serta dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan yang lebih responsif terhadap opini masyarakat.