Analisis Sentimen Prosesor AMD Ryzen menggunakan Metode Support Vector Machine - Erlin; Josef Sianturi; Alyauma Hajjah; Agustin (SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, 2021)
Prosesor AMD menjadi salah satu pesaing prosesor Intel semenjak dikeluarkannya prosesor Ryzen generasi 3. Berbagai pendapat dan opini masyarakat mengenai prosesor ini sangat mudah ditemui pada media sosial Twitter. Opini ini dapat digunakan sebagai sistem untuk mendukung keputusan berkaitan dengan produk AMD Ryzen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan Analisis Sentimen dalam pendekatan Data Mining untuk menganalisa tekstual data yang terdapat pada Twitter menggunakan metode Support Vector Machine, mengeksplorasi dan memahami tren opini publik mengenai prosesor AMD Ryzen dan mengklasifikasikannya kedalam polaritas biner. Penelitian ini menggunakan Tweet dari Library Tweetscrapper. Pelabelan dilakukan oleh expert untuk diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Selanjutnya melakukan pra-pemrosesan data untuk menghilangkan noise, mendeteksi nilai data yang hilang, data duplikat dan tidak relevan. Selanjutnya, algoritma machine learning digunakan untuk memprediksi data baru. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja metode SVM sangat baik dalam hal akurasi, presisi, recall dan F1 Score dengan nilai masing-masing 96,67%, 96,43%, 100% dan 98,18%. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sebagian besar publik memiliki opini yang positif terhadap prosesor AMD Ryzen. Penelitian ini juga membuktikan bahwa metode Support Vector Machine dapat digunakan sebagai algoritma cerdas untuk memprediksi sentimen di Twitter untuk data baru dengan cepat dan akurat.