ANALISIS PERBANDINGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN RUU PILKADA DI APLIKASI X

Abstract

Regulasi terkait Pemilihan Kepala Daerah (RUU Pilkada) sering menjadi perbincangan publik dan memunculkan beragam opini di media sosial, termasuk di Aplikasi X. Analisis sentimen terhadap opini publik dapat memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan masyarakat dalam memahami persepsi terhadap RUU Pilkada. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan antara metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk analisis sentimen terhadap data yang dikumpulkan dari Aplikasi X. Berdasarkan hasil evaluasi, SVM menunjukan kinerja yang lebih dibandingkan CNN pada hampir semua matriks, dengan akurasi SVM mencapai 92,38% dan F1-score 27,27%. Sebaliknya, CNN mencatatkan akurasi 62,86 dan F1-score 7,14%. Meskipun CNN unggul dalam pemrsesan data sekuensial, SVM terbukti lebih stabil dan akurat dalam konteks dataset ini.