Penerapan SVM Sebagai Algoritma Machine Learning Dalam Analisis Sentimen Terhadap Telemedicine di Indonesia - Nadhifah, Shafa; Fatkhudin, Aslam; Artanto, Fenilinas Adi (Jurnal Surya Informatika, 2025)
Telemedicine di Indonesia telah berkembang sejak diperkenalkan pada tahun 2012, namun masih menghadapi tantangan terkait pemahaman teknologi dan keterbatasan akses di daerah terpencil. Mengingat pentingnya telemedicine dalam meningkatkan akses layanan kesehatan, pemahaman terhadap persepsi publik menjadi krusial untuk mengevaluasi penerimaan dan kendala yang dihadapi. Analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi opini masyarakat terhadap layanan ini, baik dari segi manfaat maupun hambatan yang dialami. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap layanan telemedicine menggunakan data dari media sosial X. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dengan kata kunci "Telemedicine" dan dianalisis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 525 tweet yang dianalisis, 468 tweet memiliki sentimen positif, 48 tweet negatif, dan 9 tweet netral. Model SVM menunjukkan tingkat akurasi sebesar 84%, dengan precision 28%, recall 33%, dan F1-score 30%