PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN TOKO LIVIA CIREBON DI SHOPPE - Syaeful Annas; Nana Suarna; Irfan Ali; Heliyanti Susana (Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 2024)
Analisis sentimen adalah proses yang bertujuan untuk memahami opini pelanggan dengan mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif, netral, atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model analisis sentimen berbasis algoritma Support Vector Machine (SVM) terhadap ulasan pelanggan Toko Livia Cirebon di platform Shopee. Pendekatan penelitian dilakukan secara kuantitatif, dengan tahapan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (cleansing, normalisasi slang, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming), pelabelan menggunakan Inset Lexicon, transformasi data teks menjadi vektor numerik dengan metode TF-IDF, pelatihan model SVM, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Model yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 91% dengan performa terbaik pada sentimen positif (F1-score 95%), meskipun performa pada kategori netral dan negatif masih memerlukan peningkatan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM efektif untuk analisis sentimen dalam e-commerce, memberikan wawasan strategis bagi pemilik usaha untuk menyusun strategi pemasaran dan meningkatkan kualitas layanan.