Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan PPKM Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma SVM - Aldiansyah Putra; Dede Haeirudin; Hasna Khairunnisa; Retnani Latifah (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2021)
Pemerintah menerapkan Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) demi menanggulangi penyebaran virus covid-19 yang mengundang pro dan kontra. Analisis sentimen di media sosial twitter dapat menjadi cara untuk melihat pola polarisasi terhadap isu tersebut. Metode Support Vector Machine adalah metode yang digunakan pada penelitian kali ini dimana merupakan metode yang cukup sukses digunakan untuk analisis sentimen. Dari hasil pemodelan menggunakan 3000 data diketahui akurasinya adalah 64%, tidak terlalu tinggi jika dibandingkan dengan analisis sentimen yang telah dilakukan di penelitian-penelitian sebelumnya. Namun, algoritma SVM masih mampu mengenali kata-kata penting untuk sentimen negatif seperti ‘tolak PPKM’, ‘pelan-pelan’ dan ‘rumah makan’. Metode SVM dapat memprediksi 2000 tweet menjadi 57%-60% berlabel positif dan sisanya negatif, dimana hasilnya tidak jauh berbeda dengan data training.