ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP ATURAN PENGHAPUSAN KELAS BPJS PADA PLATFROM X MENGGUNAKAN MULTI-LAYER PERCEPTRON

Abstract

Analisis sentimen adalah bidang studi yang menganalisis opini dan sentimen seseorang terhadap suatu masalah. Penelitian ini menganalisis sentimen opini publik terhadap aturan penghapusan kelas BPJS yang akan diganti dengan KRIS menggunakan data dari platform X. Metode yang digunakan adalah Multi-Layer Perceptron (MLP), sebuah jenis neural network yang mampu menangani data kompleks dan hubungan non-linear. Fitur extraction dilakukan dengan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan validasi menggunakan Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MLP mampu mengkategorikan sentimen dengan rata-rata akurasi 84.06%, menunjukkan efektivitas metode ini untuk analisis sentimen opini publik pada platform X.

Kata kunci: Analisis sentimen; Multi-Layer Perceptron (MLP); Confusion Matrix