Implementasi Support Vector Machine untuk Klasifikasi Opini Publik pada Media Sosial Twitter Terhadap Kebocoran Data di Indonesia - Arisandi, Desi; Sutrisno, Tri; Kurniawan, Iwan (Jurnal teknika, 2023)
Data pribadi merupakan hal yang sensitif dan privasi, hanya dapat dilihat oleh seorang diri. Namun seiring berkembangnya zaman, sering terjadi kebocoran data di internet terutama Indonesia. Kebocoran data ini sempat ramai di sosial media Twitter dan dijadikan sebagai wadah untuk berpendapat terkait kebocoran data yang terjadi di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan metode otomatis untuk mengklasifikasikan tweet berdasarkan sentimennya, yaitu positif, negatif, atau netral. Dengan menggunakan metode klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM) dengan ekstrasi fitur TF-IDF, kita dapat mengotomatisasi proses ini dan mendapatkan gambaran yang lebih akurat tentang opini publik terkait masalah kebocoran data pribadi di Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan untuk penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan ekstrasi fitur TF-IDF. Dataset didapatkan melalui hasil scraping Twitter dan mendapatkan 5000 tweet. Dataset diberi label manual yaitu Positif, Negatif, dan Netral sebelum masuk ke tahap Klasifikasi SVM. Dan berdasarkan hasil klasifikasi SVM, SVM menghasilkan akurasi 88%.