ANALISA SENTIMEN RESPON MASYARAKAT TERHADAP COVID 19 BERBASIS LINEAR SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Twitter banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia dalam mengutarakan pendapat pribadi. Dikarenakan pengguna media social berkisar di segala umur, maka diperlukan sebuah metode untuk mengklasifikasikan bahwa suatu tulisan twitter yang ditulis termasuk dalam kategori positif atau negatid. Tujuan klasifikasi ini digunakan sebagai batu pijakan dalam memberikan masukan kepada pemerintah tentang keaadaan informasi di masyarakat. Penelitian ini, menggunakan Sastrawi untuk proses stemming tulisan twitter, kemudian melalui proses pembersihan karakter, bigram dan Linear Support Vector Machine digunakan untuk tahap klasifikasi, serta 3 fold cross validation, menghasilkan performa dengan recall sebesar 99.13%, precision sebesar 99.14% dan akurasi sebesar 99.13 %. Dengan performa yang cukup menggembirakan, dapat disimpulkan bahwa kombinasi sastrawi, pembersihan karakter, bigram dan linear support vector machine dapat digunakan untuk mendeteksi sentiment masyarakat terhadap covid 19.

Kata Kunci: Sentiment Analysis, Bigram, Linear Support Vector Machine, Sastrawi