Analisis Sentimen UU Cipta Kerja Melalui Omnibus Law Menggunakan Naive Bayes Classifier (NBC) Dan Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Keresahan masyarakat terhadap pemberitaan media mains-tream sempat menjadi trending topic di media sosial Twitter akibat ke-tidakpuasan terhadap pemerintahan yang dinilai tidak representatif dan inde-penden dalam merancang UU cipta kerja. Bahkan pemerintah membahas secara khusus terkait bahaya berita palsu yang sering beredar. Pemerintah melalui Omnibus law melakukan pembuatan undang undang cipta kerja agar orang semakin yakin melakukan infentasi Di Indonesia agar di Indonesia dapat dibuat lebih banyak lapangan pekerjaan. Dengan akan dikeluarkannya undang undang cipta kerja oleh Omnibus law sehingga perlu dilakukan penelitian guna mengetahui bagaimana sentimen publik terhadap undang undang cipta kerja yang akan dikeluarkan omnibus law, apakah mayoritas publik menilai positif atau negatif. Tanggapan publik mengenai didapat dari Application Programing interface (API) Pada twiter karena media sosial tersebut memiliki pengguna yang sangat banyak di Indonesia bahkan sehingga mencapai 19,5 juta pengguna dari total 300 juta pengguna Global. Tanggapan publik mengenai media mainstream didapat daripada analisis klasifikasi data teks tersebut digunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine. Klasifikasi menggunakan NBC pada data twitter meng-hasilkan akurasi sebesar 95,6% dan 97,8%, sedangkan pada media twitter menghasilkan nilai G-mean dan AUC berturut-turut sebesar 81,3% and 82,36%. Klasifikasi menggunakan SVM pada data media twitter menghasilkan akurasi sebesar 97,9% dan 99,3%,, sedangkan pada media twitter menghasilkan nilai G-mean dan AUC berturut-turut sebesar 97,35% and 97,38%.