KOMPARASI ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PINJAMAN ONLINE DI MEDIA SOSIAL - Fitri, Dhea Annisa; Damayanti, Damayanti (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Perkembangan di sektor keuangan, terutama dengan kemunculan teknologi keuangan (fintech), telah membawa beragam layanan keuangan yang menggunakan teknologi, termasuk layanan pinjaman online. Fenomena pinjaman online menjadi sorotan utama di Indonesia, baik dari segi hukum maupun dampaknya terhadap masyarakat. Dalam konteks ini, penting untuk mengkaji analisis sentimen masyarakat terhadap pinjaman online yang tersebar di berbagai platform media sosial. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasifikasi, yakni Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), dalam menganalisis sentimen terhadap opini masyarakat terkait pinjaman online di media sosial, khususnya di platform Twitter. Metode penelitian mencakup proses pengumpulan data melalui pengambilan data pada platform Twitter, pemrosesan data untuk membersihkan dan memformat dataset, serta memberi label pada data untuk mengkategorikan opini sebagai positif atau negatif. Langkah selanjutnya melibatkan klasifikasi data, yang diikuti dengan evaluasi menggunakan Confusion Matrix untuk menilai performa kedua algoritma. Temuan penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu melakukan klasifikasi dengan baik setelah data disesuaikan, namun Random Forest mencapai akurasi 100% sedangkan SVM mencapai 99%. Walaupun begitu, secara keseluruhan, Random Forest menunjukkan hasil yang lebih baik dengan akurasi yang lebih tinggi