ANALISIS SENTIMEN PUBLIC TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH MENGGUNAKAN METODE SVM (STUDI KASUS : RUU TNI ) - Fathoni, Fathoni; Ibrahim, Ali; Rizka Mumtaz, Fadia; Azmi Zaky, Muhammad; Jodi Pratama, Muhammad; Akbar Kurniawan, Iqbal (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pada 20 Maret 2025, DPR RI mengesahkan RUU TNI menjadi Undang-Undang, yang memicu beragam reaksi publik. Beberapa ketentuan, seperti Pasal 7 ayat (2) huruf b dan Pasal 47 ayat (2), dinilai berpotensi menghidupkan kembali dwifungsi militer dan mengancam prinsip-prinsip demokrasi serta supremasi sipil. Media sosial X (sebelumnya Twitter) menjadi wadah utama masyarakat dalam menyampaikan opini terhadap kebijakan ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap UU TNI menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 1001 cuitan dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenisasi, dan stemming. Model SVM mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif, dengan akurasi mencapai 94,66%. Hasil evaluasi menunjukkan recall tertinggi pada sentimen netral (1,00), diikuti oleh positif (0,98) dan negatif (0,88). Temuan ini mengindikasikan dominasi sentimen negatif dan netral dalam respon publik, sekaligus menjadi masukan penting bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang lebih partisipatif dan demokratis