ANALISIS SENTIMEN PANDANGAN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN TABUNGAN PERUMAHAN RAKYAT (TAPERA) PADA TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Author
Abstract
Tabungan Perumahan Rakyat (Tapera) merupakan kebijakan yang diadakan oleh pemerintah untuk membantu masyarakat terutama Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) dalam memenuhi kebutuhan tempat tinggal yang layak. Kebijakan ini menuai banyak pro dan kontra bagi masyarakat termasuk di media-media sosial seperti Twitter karena dipandang bahwa Tapera hanya akan menambah beban finansial masyarakat, Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen klasifikasi pandangan masyarakat terhadap kebijakan Tapera pada media sosial Twitter. Dataset penelitian diambil melalui Twitter dengan teknik crawling yang kemudian diklasifikan dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dan hasil penelitian dievaluasi menggunakan Cross Validation sebagai validator. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM penelitian ini menghasilkan akurasi sebanyak 86% dengan nilai precision sebesar 87%, recall sebesar 86%, dan f1-score sebesar 86%. Selain itu, ditunjukkan bahwa kelas negatif memiliki jumlah terbanyak sebanyak 1674 (57,0%), disusul oleh kelas netral dengan 791 (27,0%), dan kelas positif dengan jumlah terendah yaitu 470 (16,0%) data. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan dapat menjadi informasi tambahan bagi pemegang kebijakan agar mempertimbangkan kembali dan memperbaiki pelaksanaan kebijakan Tapera dan menambah referensi bagi penelitian kedepan yang berkaitan dengan analisis sentimen, terutama yang berkaitan dengan Tapera dan SVM.