ANALISIS EMOSIONAL MASYARAKAT TERHADAP TAGAR #KABURAJADULU DI TWITTER MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINES - Adhi Paramartha; Putu Ryan Widyastaguna; Made Kenak Dwi Adnyana (PT Wahana Global Education, 2025)
Media sosial, khususnya Twitter, menjadi ruang utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini dan kondisi emosionalnya secara real-time. Salah satu fenomena yang mencuat adalah penggunaan tagar #KaburAjaDulu, yang populer di kalangan masyarakat Indonesia sebagai simbol pelarian emosional dari tekanan hidup, pekerjaan, relasi sosial, hingga kondisi ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emosi publik terhadap tagar tersebut dengan menggunakan metode Support Vector Machines (SVM). Data yang digunakan berupa 1.200 tweet yang dikumpulkan melalui Twitter API pada periode Februari–Juni 2025. Proses analisis dilakukan melalui tahapan preprocessing teks (cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, filtering, dan stemming), pemilihan fitur berbasis lexicon-based, serta pembobotan kata menggunakan raw term frequency. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi (58%), sedangkan netral sebesar 27% dan positif hanya 15%. Analisis emosi lebih lanjut memperlihatkan bahwa marah (35%) dan sedih (28%) menjadi ekspresi dominan, disusul jijik (12%), takut (10%), bahagia (9%), dan terkejut (6%). Evaluasi model SVM menghasilkan akurasi rata-rata 77%, dengan performa tertinggi pada emosi marah (86%) dan sedih (83%). Temuan ini menegaskan bahwa Twitter berfungsi sebagai wadah katarsis digital, di mana masyarakat meluapkan emosi negatif sebagai respon terhadap situasi sosial yang penuh tekanan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam memahami dinamika emosional publik di media sosial, sekaligus menjadi masukan bagi pemerintah dan pembuat kebijakan untuk merumuskan strategi komunikasi yang lebih responsif terhadap kondisi psikologis masyarakat.