ANALISIS SENTIMEN OPINI WARGANET TERHADAP PENDIDIKAN MILITER BAGI PELAJAR MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Fitrah, Nuzul Karimah; Anggreini, Novita Lestari (ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 2025)
Perkembangan media sosial, khususnya TikTok, telah menjadi ruang diskusi publik yang sarat opini terkait berbagai isu sosial dan kebijakan pemerintah. Salah satunya adalah program pendidikan militer bagi pelajar di Jawa Barat yang menimbulkan pro dan kontra di kalangan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen warganet terhadap program tersebut dengan mengklasifikasikan opini ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Data komentar diperoleh melalui crawling menggunakan APIfy TikTok Scraper dengan total 1.147 komentar. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks (case folding, cleansing, tokenisasi, stopword removal, stemming, dan normalisasi), ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) [1]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi sebesar 70,1%, disusul sentimen positif sebesar 28,6%, dan negatif hanya 1,3%. Evaluasi model menghasilkan tingkat akurasi yang baik, sehingga SVM terbukti efektif dalam menganalisis opini warganet berbasis teks di media sosial. Temuan ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pemerintah, khususnya dalam mengevaluasi kebijakan pendidikan militer, sekaligus memperkaya kajian penerapan analisis sentimen di bidang kebijakan publik.