ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN SEKOLAH TATAP MUKA PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE

BERNINTO SIPAHUTAR, RAMONDA JUMPATUA DASUHA, EBEN EZER D. P. HUTAURUK (2023) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN SEKOLAH TATAP MUKA PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

Media sosial twitter adalah salah satu cara untuk mendapatkan informasi yang cepat khususnya terkait dengan system pembelajaran tatap muka yang dimana selama masa pandemi covid-19 pembelajaran diadakan secara daring. Dalam hal ini pemerintah sudah menginformasikan terkait dengan system pembelajaran tatap muka demikian pula masyarakat  ataupun pelajar memberikan respon yang antusias terhadap kebijakan-kebijakan yang diberikan pemerintah diantaranya memberikan respon yang baik terhadap kebijakan tersebut dan beberapa diantaranya tidak setuju dengan kebijakan-kebijakan tersebut. Dalam hal ini peneliti melakukan analisis opini mayarakat terhadap kebijakan pemerintah terkait pembelajaran tatap muka di media sosial twitter menggunakan algoritma Support Vector Vachine. Dengan dilakukanya analisa terkait kebijakan pemerintah tentang pembelajaran pada masa pandemi covid-19 pemerintah dapat mengetahui bagaimana respon public dan dapat mengambil keputusan. Berdasarkan proses yang telah dilakukan menggunakan metode Suport Vector Machine dengan menerapkan fungsi pembobotan TF-IDF dapat diperoleh hasil mencapai 93%. Untuk melihat tingkat akurasi dari metode yang usulkan maka peneliti melakukan perbandingan dengan menerapkan beberapa metode lain. Hasil akurasi yang diperoleh dari metode support vector machine adalah 93%, berdasarkan akurasi yang didapatkan bisa disimpulkan bahwa hasil akurasi metode Support Vector Machine cukup tinggi dalam melakukan klasifikasi data sentimen akan tetapi jika dibandingkan dengan metode lainnya yaitu naïve bayes yang memperoleh hasil akurasi 94%, Logistic Regression yang memperoleh hasil akurasi 93%, dan K-NN yang memperoleh hasil akurasi 90%. Dengan demikian, hasil akurasi dari keempat metode tersebut tidak terlalu jauh berbeda, sehingga dapat menjadi pertimbangan untuk digunakan dalam melakukan analisis sentimen terhadap kebijakan sekolah tatap muka pada media social twitter dengan support vector machine.

JURNAL