Implementasi Support Vector Machine pada Analisis Sentimen mengenai Bantuan Sosial di Era Pandemi Covid-19 pada Pengguna Twitter

Abstrak

Pandemi COVID-19 menimbulkan berbagai macam permasalahan diberbagai sektor, salah satunya sektor perekonomian yang berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Dengan tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, pemerintah melalui kementerian sosial menyelenggarakan program bantuan sosial. Seiring dengan berjalannya program tersebut banyak masyarakat yang membicarakan serta memberikan opini mereka terkait program tersebut di sosial media, salah satu sosial media yang banyak digunakan masyarakat untuk membicarakan hal tersebut adalah Twitter, sehingga Twitter dapat dijadikan salah satu sumber untuk melakukan analisis sentimen terhadap bantuan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membangun alat analisis untuk memahami secara intuitif sentimen publik yang beredar di Twitter terkait bantuan sosial selama krisis COVID-19. Pada penelitian ini, Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai mesin utama untuk alat analisis yang diusulkan, karena kekuatannya dalam menangani inkonsistensi data yang secara inheren tertanam dalam tweet subjektif. Hipotesis awal adalah bahwa tidak terdapat perbedaan pada sentimen sosial di antara kelompok usia yang berbeda dalam masyarakat. Pada penelitian ini, alat analisis terdiri dari tiga SVM berbeda, masing-masing dilatih oleh tweet dari kelompok usia terkait. Dalam eksperimen, uji penilaian statistik dilakukan untuk mengevaluasi hipotesis awal, dan hasilnya digunakan lebih lanjut untuk membangun alat analisis, sementara penggunaan alat analisis ini di masa mendatang juga dijelaskan.