ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA PANJANG NASIONAL (RPJPN) DENGAN MENGGUNAKAN INDOBERT DAN SVM MELALUI MEDIA SOSIAL X

Arif, Ahmad; Eka Angga Laksana (Pembimbing)

ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA PANJANG NASIONAL (RPJPN) DENGAN MENGGUNAKAN INDOBERT DAN SVM MELALUI MEDIA SOSIAL X

dc.contributor.author	Arif, Ahmad
dc.contributor.author	Eka Angga Laksana (Pembimbing)
dc.date.accessioned	2026-09-12T04:28:32Z
dc.date.available	2026-09-12T04:28:32Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Persepsi publik terhadap kebijakan strategis nasional seperti Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasional (RPJPN) 2025–2045 dapat diamati melalui media sosial, yang mencerminkan opini masyarakat secara real time. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi distribusi sentimen publik terhadap RPJPN dan mengkaji efektivitas kombinasi model IndoBERT dan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi sentimen. Pendekatan penelitian menggunakan kerangka metodologi SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Data diperoleh melalui crawling dari media sosial X, disaring dan diberi label manual, kemudian dianalisis secara eksploratif untuk memahami distribusi awal sentimen. Data dimodifikasi dengan preprocessing, tokenisasi, dan balancing menggunakan RandomOverSampler. Model IndoBERT di fine-tuning untuk menghasilkan representasi vektor teks, kemudian digunakan sebagai input pada klasifikasi SVM yang dioptimalkan dengan GridSearch. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik klasifikasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa sentimen publik awal didominasi oleh opini positif 80%, namun setelah balancing, performa model meningkat secara signifikan. Model IndoBERT+SVM menghasilkan akurasi 98,75% dan meningkat menjadi 99,13% setelah tuning dioptimalkan dengan GridSearch. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi IndoBERT dan SVM dalam kerangka SEMMA mampu mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral secara akurat, serta memberikan gambaran yang representatif tentang persepsi publik terhadap kebijakan RPJPN. Penelitian ini juga memperlihatkan bahwa pendekatan berbasis NLP dengan dukungan teori pemrosesan bahasa alami dan klasifikasi machine learning dapat memperkuat pengambilan kebijakan berbasis data.
dc.identifier.uri	https://repository.widyatama.ac.id/handle/123456789/110985
dc.language.iso	other
dc.publisher	Program Studi S1 Informatika
dc.relation.ispartofseries	40621190002
dc.title	ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA PANJANG NASIONAL (RPJPN) DENGAN MENGGUNAKAN INDOBERT DAN SVM MELALUI MEDIA SOSIAL X
dc.type	Thesis