Implementasi Sentiment Analysis Berdasarkan Tweets Masyarakat Terhadap Kinerja Presiden dalam Aspek Penanganan Covid-19

Penelitian ini berfokus pada sentiment analysis berdasarkan tweets masyarakat terhadap kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh dataset dan model resampling untuk membangun model sentiment analysis machine dalam menganalisa topik kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19 kedalam 3 kelas sentiment yaitu positif, negatif, dan netral. Terdapat dua dataset yang digunakan pada penelitian ini dataset A yang merupakan kumpulan tweets yang diambil dari Twitter sebanyak 5694 dan dataset B yang dibentuk dengan mengambil “parameter + kata independen” dari tweets sebanyak 1015. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk membangun sebuah model machine learning dan menggunakan model resampling ROS (Random Over Sampler) dan RUS (Random Under Sampler) dalam mengatasi data yang tidak seimbang. Dari hasil pengujian pada peneltian ini dapat diketahui skenario 5 (dataset B + ROS) memiliki performa yang paling baik dengan accuracy sebesar 90,08 % dan precision 90,39 %, dari hasil pengujian juga diketahui skenario 5 merupakan model machine learning yang tidak mengalami overfitting. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sentiment analysis machine sehingga dapat melakukan kategorisasi teks terhadap kinerja presiden dalam aspek penanganan covid-19.Kata kunci: Sentiment Analysis, dataset, Support Vector Machine, ROS (Random Over Sampler), RUS (Random Under Sampler