<![CDATA[Maraknya penyebaran konten deepfake di platform media sosial memunculkan kekhawatiran tentang kemungkinan adanya disinformasi dan manipulasi informasi di ranah digital. Platform media sosial X menjadi salah satu lokasi utama bagi masyarakat untuk menyampaikan pandangan mereka tentang fenomena ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pandangan masyarakat Indonesia mengenai deepfake di platform X dan menilai kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen. Data diperoleh dengan teknik crawling menggunakan kata kunci “deepfake” pada periode Januari 2024 hingga Juni 2025, menghasilkan 2.116 tweet dan 1.841 data bersih setelah dilakukan preprocessing. Pelabelan data dilakukan dengan pendekatan lexicon-based, dengan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Model klasifikasi menggunakan SVM dengan kernel linear serta pembagian data training dan testing dengan rasio 80:20. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendapat masyarakat lebih banyak didominasi oleh sentimen negatif. Model SVM mencatat akurasi 80,76%, presisi 68,81%, recall 66,96%, dan F1-score 67,87%, yang menunjukkan performa klasifikasi pada tingkat sedang dalam skema pelabelan berbasis leksikon. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar untuk memantau opini publik terkait fenomena deepfake serta mendukung pengembangan strategi literasi digital di media sosial]]>
Copyrights © 2026
