Analisis Sentimen Komentar Video Youtube Dengan Leksikon Textblob Menggunakan Algoritma Svm Berdasarkan Rasio Data Uji - Wijaya, Fredi; Ramadhani, Risky Aswi; Setiawan, Ahmad Bagus (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Analisis sentimen, sebagai salah satu cabang penting dalam Natural Language Processing (NLP), bertujuan untuk mengidentifikasi, mengekstrak, dan memahami opini atau emosi yang tersirat dalam data teks. Penelitian ini secara spesifik berfokus pada analisis sentimen komentar pengguna yang terdapat pada satu video YouTube (Video ID: gp8JOmHEfos) yang mengulas produk laptop Advan WorkPlus. Dalam implementasinya, penelitian ini mengandalkan leksikon TextBlob untuk proses pelabelan sentimen awal dan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai model klasifikasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi secara komparatif performa akurasi model SVM dengan menerapkan variasi pada rasio pembagian data latih dan data uji. Tiga skenario rasio yang diuji meliputi data uji sebesar 10%, 20%, dan 30%. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan, akurasi  tertinggi yang berhasil dicapai adalah 72,00% ketika menggunakan rasio data uji 10%. Terlihat pola penurunan akurasi seiring dengan peningkatan persentase data uji, di mana akurasi menjadi 66,00% untuk  data uji 20%  dan 64,00% untuk data uji 30%. Temuan ini secara konsisten mengindikasikan bahwa ketersediaan pengujian data latih yang lebih besar memiliki korelasi positif terhadap peningkatan performa akurasi model dalam konteks analisis sentimen yang memanfaatkan kombinasi TextBlob dan SVM.