Analisis Sentimen Opini Berbahasa Indonesia Pada Sosial Media Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), 2023)
Sosial media merupakan seperangkat alat komunikasi dan kolaborasi yang memungkinkan terjadinya interaksi antara berbagai individu di berbagai belahan dunia yang sebelumnya tidak tersedia bagi orang awam. Berbagai opini atau gagasan pikiran dikemukakan dalam berbagai platform sosial media, mulai dari yang bersifat positif, netral, bahkan negatif. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap opini pada sosial media menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang dikombinasikan dengan pemanfaatan feature engineering TF-IDF. Hasil model Support Vector Machine memiliki akurasi yang cukup signifikan antara precision, recall, dan f1-score. Dan dapat mendeteksi klasifikasi opini dengan baik. Dengan rata – rata akurasi 87%.