Analisis Sentimen Air Mineral dan Demineral Menggunakan SVM pada Dataset Tidak Seimbang - Rana, Dipo Yudhis; Fadillah, Nur; Syarifah, Asyifa Raudha; Afiandri, Dhea Aulia; Rianto, Harsih; Nuryamin, Yamin; Susilowati, Susi (Journal Automation Computer Information System, 2025)
Penelitian ini menganalisis sentimen opini pengguna platform X terhadap air mineral dan air demineral menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental. Data set terdiri dari 140 tweet yang dilabeli manual ke dalam tiga kategori: positif (38.57%), negatif (13.57%), dan netral (47.86%). Ketidakseimbangan kelas ekstrem dan ukuran data set yang sangat kecil menjadi tantangan utama yang mendasari novelty penelitian ini. Penelitian ini menguji hipotesis bahwa class weighting lebih efektif daripada Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada dataset kecil. Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan pra-pemrosesan teks (case folding, data cleaning, stemming Sastrawi, stopword removal) dan ekstraksi fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Evaluasi melalui 10-fold stratified cross-validation menunjukkan SVM dengan class weighting mencapai akurasi 57.14% dan F1-score macro 42.36%, sedikit mengungguli SMOTE (53.57% akurasi, 40.98% F1 macro). Uji statistik (Cohen's d = 0.125) mengkonfirmasi tidak ada perbedaan signifikan, membuktikan SMOTE tidak efektif pada dataset sangat kecil. Kelas minoritas (negatif) mencapai F1-score hanya 8%, menunjukkan tantangan ketidakseimbangan ekstrem. Kontribusi utama penelitian ini adalah validasi empiris bahwa class weighting lebih robust daripada SMOTE untuk analisis sentimen berbahasa Indonesia pada kondisi data terbatas