ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP UU OMNIBUS LAW MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) - Chorirotun Cholifah; Hanny Hikmayanti Handayani; Ayu Ratna Juwita (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2022)
Dalam media sosial orang dapat mengutarakan opininya secara bebas sesuai dengan UU ITE. Salah satu media sosial yang dipakai oleh banyak orang adalah Twitter. Jumlah pengguna Twitter sebanyak 21.05% dari total seluruh pengguna internet di Indonesia. Analisis sentimen twitter bertujuan untuk menentukan isi dari dataset yang berbentuk teks berupa (kalimat dan paragraf) yang bersifat positif atau negatif. Alur kerja yang digunakan merupakan framework yang pada umumnya digunakan pada teknik analisis. Penelitian ini menggunakan teknik crawling, teknik ini memanfaatkan API pada Twitter, sehingga di dapatkan data tweet berdasarkan kata kunci tertentu. Hasil datanya sebanyak 3018 data. Untuk mengetahui akurasinya, Analisis sentimen twitter terhadap UU OmnibusLaw diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan metode Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan tipe dokumen Comma Separated Values (CSV) sebagai inputan data untuk melakukan klasifikasi data. Hasil klasifikasi dataset tweets terhadap UU OmnibusLaw bahwa kedua metode tersebut dapat melakukan performa yang baik, pada metode Naïve Bayes nilai accuracy sebesar 75%, untuk nilai precision sebesar 77% dan untuk nilai recall sebesar 79%. Sedangkan pada metode SVM nilai accuracy sebesar 77%, untuk nilai precision sebesar 88% dan untuk nilai recall sebesar 67%.