Klasifikasi Sentimen Komentar pada Video 'Rendang Hilang di Palembang' oleh Willy Salim Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) - Pratama , Suprayuandi; Majduddin; Triawan, Medi (SISKOMTI: Jurnal Sistem Informasi Komputer dan Teknologi Informasi, 2025)
Analisis sentimen bertujuan mengetahui kecenderungan opini pengguna terhadap suatu objek. Penelitian ini mengklasifikasikan sentimen komentar pada video "Rendang Hilang di Palembang" oleh Willy Salim menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Komentar dikumpulkan, dipraproses, dilabeli berdasarkan jumlah like (≥3 like = positif, <3 like = negatif), dan diekstraksi fiturnya berdasarkan panjang komentar. Data dibagi untuk pelatihan dan pengujian model. Evaluasi dilakukan dengan akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan akurasi 82%, precision 0.80, recall 0.83, dan f1-score 0.81. Meski menggunakan fitur sederhana, SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut.