Implementasi Algoritma Support Vector Machine untuk Meingdentifikasi Komentar Negatif dalam Gambar di Media Sosial - Andriyan, Acep Razif; Alam, Cecep Nurul; Sa’adillah, Dian; Maylawati, Maylawati; Irfan, Mohamad; Lukman, Nur (Intellect : Indonesian Journal of Learning and Technological Innovation, 2023)
As many as 191 million people are active users of social media in Indonesia, with many users often expressing opinions or making comments on social media that are positive or negative, such as blaspheming, bullying, insulting and so on. One form of comment is presented through images (memes), namely images that contain text in them. Therefore, a system was created to classify two types of images, positive and negative, using the SVM algorithm method with RBF kernel and OCR technology for retrieving text in images. The SVM algorithm functions to carry out classification and OCR technology functions to extract text from an image. Testing was carried out using split validation which produced the accuracy of the best model using a data comparison of 90:10 and produced an accuracy of 85.7%. Abstrak Sebanyak 191 juta orang sebagai pengguna aktif media sosial di indonesia, dengan banyaknya pengguna sering kali menyampaikan pendapat atau berkomentar di media sosial yang bersifat positif maupun negatif seperti menghujat, membuly, mencaci dan lain sebagainya. Salah satu bentuk komentar tersebut disajikan melalui gambar (meme) yaitu gambar yang mengandung teks di dalamnya. Maka dari itu diperlukan sebuah sistem untuk mengklasifikasi dua jenis gambar yang bersifat positif dan negatif menggunakan metode algoritma SVM dengan karnel RBF dan teknologi OCR untuk pengambilan teks dalam gambar. Algoritma SVM berfungsi untuk melakukan klasifikasi dan teknologi OCR berfungsi untuk mengekstrak text yang berada pada sebua gambar. Pengujian dilakukan dengan menggunakan split validation yang menghasilkan akurasi dari model terbaik dengan menggunakan perbandingan data 90:10 dan menghasilkan akurasi 85.7%.