Analisis Sentimen Publik terhadap Pernyataan Menteri Keuangan tentang Kebijakan Pajak meggunakan Support Vector Machine - Farida Islamiah; Muh. Qardawi Hamzah; Fakhira Az Zahira; Rezky Angelina Pailang; Nafilah Agand (Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 2026)
Penelitian ini menganalisis respons publik terhadap kebijakan Menteri Keuangan yang tidak menaikkan pajak menggunakan analisis sentimen berbasis machine learning. Data berupa 2.950 komentar YouTube dari video CNBC Indonesia dianalisis dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) setelah melalui tahap preprocessing, pelabelan leksikon, dan representasi fitur TF-IDF. Hasil menunjukkan dominasi sentimen positif sebesar 80,4% dan sentimen negatif 19,6%. Model SVM mencapai akurasi 87%, dengan kinerja lebih baik pada klasifikasi sentimen positif. Temuan ini mengindikasikan tingginya penerimaan publik terhadap kebijakan fiskal tersebut serta efektivitas SVM dalam analisis sentimen kebijakan publik.