ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP KEPOLISIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstrak

Analisis sentimen adalah salah satu ilmu pengetahuan dalam Text Mining yang berfokus pada klasifikasi dokumen teks yang berisi pendapat atau opini dari masyarakat. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memperoleh pemahaman tentang pandangan masyarakat terhadap kepolisian melalui tweet yang di posting pada media sosial Twitter. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dokumen teks yang digunakan menggunakan dua label, yakni: positif dan negatif. Dalam penelitian ini, data yang digunakan sebanyak 303 data dan pengujian dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa polarisasi ulasan negatif memiliki dominasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan polarisasi positif yaitu ulasan negatif terdapat 51,16% sedangkan ulasan positif terdapat 48,84%. Hasil pengujian Confusion Matrix yang telah dilakukan mendapatkan hasil tingkat accuracy 54,10% precision negatif 56,41%, precision positif 50%, recall negatif 66,67% dan recall positif 39,29%.