Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat - Jovan Pangestu; Yana Cahyana; Hilda Novita (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Pandemi virus Corona yang menyerang Indonesia membuat pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan-kebijakan. Salah satu kebijakan yang dibuat oleh pemerintah Indonesia adalah kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat atau yang biasa disebut sebagai PPKM. Tujuan dari kebijakan tersebut adalah untuk mengurangi angka virus Corona. Akan tetapi dalam menerapkan kebijakannya tersebut menimbulkan kontroversial sehingga mengundang banyak kalangan untuk memberikan opininya terhadap kebijakan yang diterapkan pemerintah Indonesia. Keterbatasan tempat membuat masyarakat sulit memberikan opininya sehingga media sosial dipilih sebagai tempat untuk menyampaikan opininya. Salah satu media sosial yang digunakan untuk menyampaikan opininya adalah Twitter. Masyarakat dalam memberikan opininya belum diketahui sentimen tersebut apakah positif atau negatif. Dalam penelitian ini algoritma Support Vector Machine (SVM) dipilih untuk melakukan analisa sentimen atau klasifikasi terhadap kebijakan PPKM. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa algoritma SVM dengan menggunakan 17.281 yang dibagi menjadi 80% untuk ada training dan 20% data test mendapatkan mayoritas sentimen positif. Evaluasi yang dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix memperoleh hasil akurasi sebesar 89.58%, recall sebesar 86.73%, dan precision 86.85% yang artinya hasil tersebut baik