ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KASUS OPLOSAN PERTAMAX DI MEDIA SOSIAL X (TWITTER) MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Penelitian ini berjudul "Analisis Sentimen publik terhadap kasus oplosan pertamax di media sosial X (Twitter) menggunakan algoritma Support Vector Machine". Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap kasus oplosan pertamax melalui pendekatan analisis sentimen berbasis model SVM. Data yang digunakan diperoleh dari platform X (Twitter) melalui proses crawling, yang menghasilkan 2.880 tweet berbahasa Indonesia. Analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, meliputi pre-processing, pelabelan otomatis, pelatihan dan evaluasi model. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas opini pengguna termasuk dalam sentimen negatif, yang mencerminkan kekecewaan masyarakat terhadap kasus ini. Selain itu, model SVM menunjukkan performa tinggi dengan akurasi mencapai 96% serta nilai precision 97%, recall 97%, dan F1-score 96% yang konsisten. Hal ini membuktikan bahwa SVM efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dalam bahasa Indonesia, terutama dalam konteks opini terhadap kasus oplosan pertamax.