ANALISIS SENTIMEN KEPUTUSAN CHILDFREE GENERASI Z DI MEDIA SOSIAL DENGAN METODE SVM - Conly Masangin; Ahmad Faisol; Deddy Rudhistiar (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2026)
Fenomena childfree semakin menjadi topik pembicaraan yang ramai di berbagai media sosial, terutama di kalangan Generasi Z yang aktif menyampaikan pendapatnya melalui platform X dan TikTok. Perbedaan perspektif mengenai isu ini menghasilkan respons yang beragam, dan analisis sentimen dapat digunakan untuk memahami arah opini publik terhadap topik ini. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif terhadap keputusan childfree di kalangan Generasi Z menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dikumpulkan melalui teknik crawling, kemudian melalui proses preprocessing teks dan pembobotan TF-IDF sebelum dilakukan pelatihan model. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model SVM mencapai 77,08%, dengan kinerja klasifikasi yang lebih baik pada sentimen positif dibandingkan negatif. Temuan ini menunjukkan dominasi opini positif terhadap childfree, meskipun masih ada sebagian kelompok yang menunjukkan resistensi. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan cukup baik, namun perlu pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan keseimbangan dalam prediksi sentimen positif dan negatif