ANALISIS SENTIMEN NETIZEN TERHADAP ISU PEMBABATAN HUTAN ADAT PAPUA MELALUI TAGAR #ALLEYESONPAPUA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Manwombreidy Kafiar, Agustinus; Supatman, Supatman (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Isu pembabatan hutan adat di Papua untuk perkebunan sawit menjadi topik sedang ramai diperbincangkan di media sosial, sehingga memahami opini netizen yang pro dan kontra terhadap isu ini menjadi sangat penting terutama di medial sosial X. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan klasifikasi sentimen netizen terhadap isu pembabatan hutan adat di Papua melalui kata kunci tagar #AllEyesOnPapua di media sosial X. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan bahasa pemrograman Phyton di website Google Colaboratory dengan menggunakan API key Twitter. Dari data yang dikumpulkan menggunakan crawling data antara tanggal 25 Mei sampai dengan 20 Juni 2024, terdapat 1270 tweet dan tersisa 1149 tweet setelah melalui tahap preprocessing hingga klasifikasi sentimen. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) data opini netizen dapat diklasifikasikan menjadi tigas kelas sentimen yaitu negatif, netral, dan positif. Hasil evaluasi berupa Confusion Matrix yang menunjukkan nilai accuracy sebesar 67%, dengan precision untuk sentimen positif sebesar 73%, recall 64%, dan f1-score 68%. Temuan ini menunjukkan bahwa model SVM cukup efektif dalam mengidentifikasi sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif dan netral.