Komparasi Kinerja Support Vector Machine dan Naive Bayes Teroptimasi pada Sentimen Ulasan Blu by BCA - Fathony Mursyid; Marcellino Andelta Pinem; Abraham Imanuel Sinaga; Haichal Ryan Saputra; Eldika Rubiana; Fuad Nur Hasan (Jurnal Media Informatika, 2025)
− Pertumbuhan pesat aplikasi perbankan digital Blu by BCA Digital menghasilkan volume ulasan pengguna yang besar dan tidak terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model klasifikasi sentimen biner yang optimal dengan membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB). Kedua algoritma dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk memperoleh hiperparameter terbaik. Optimasi ini dilakukan guna meningkatkan performa klasifikasi pada data teks berbahasa Indonesia yang bersifat informal. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Akurasi dan F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model PSO-SVM memiliki kinerja yang lebih unggul dengan akurasi 86,01% dan F1-Score (Negatif) 76,66%. Sebagai perbandingan, model PSO-NB menghasilkan akurasi 85,03% dan F1-Score (Negatif) 74,70%. Berdasarkan hasil tersebut, PSO-SVM direkomendasikan sebagai model yang paling andal untuk sistem pemantauan sentimen otomatis, khususnya dalam mendeteksi keluhan pelanggan pada industri Fintech