Analisis Sentimen ‘Trump Tarif’ pada Platform X Menggunakan Metode Random Forest Classifier - Adam Muniz Hestur Putra; Adhika Novandya; Mulyadi (Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan “Trump Tarif” melalui platform X (sebelumnya Twitter), dengan menggunakan metode Random Forest Classifier. Data yang digunakan berjumlah 1.400 tweet berbahasa Indonesia yang berkaitan dengan topik kebijakan tarif oleh Donald Trump. Seluruh data dikumpulkan dan diproses melalui serangkaian tahapan pra-pemrosesan teks seperti tokenisasi, penghapusan stopwords, stemming, serta pembobotan TF-IDF menggunakan perangkat lunak RapidMiner (Altair AI Studio). Data kemudian dibagi menggunakan teknik split data dengan rasio 70% data pelatihan dan 30% data pengujian. Model dikembangkan menggunakan algoritma Random Forest, dan dievaluasi menggunakan teknik 10-fold cross-validation untuk menghindari overfitting serta mengukur kemampuan generalisasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi sebesar 87,38%. Sentimen publik yang diungkapkan dalam tweet menunjukkan persepsi yang beragam terhadap kebijakan tarif Trump, baik dalam bentuk dukungan, kritik, maupun sikap netral. Temuan ini diharapkan dapat memberikan gambaran umum mengenai respons masyarakat terhadap isu kebijakan internasional yang diinisiasi oleh pemerintah Amerika Serikat, khususnya dalam konteks perdagangan global