Analisis Sentimen Data Kritik Dan Saran Pelatihan Aplikasi Teknologi Informasi Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - Alimuddin Hasan Al Kabir; Setio Basuki; Galih Wasis Wicaksono (Universitas Muhammadiyah Malang, 2019)
Opini publik merupakan salah satu instrumen yang bisa digunakan untuk melakukan evaluasi terhadap suatu kegiatan. Penelitian ini dilandasi oleh beberapa masalah diantaranya (1) perlunya peningkatan kualitas pelaksanaan kegiatan Pelatihan Aplikasi Teknologi Informasi, (2) opini peserta yang sudah ditampung belum dimanfaatkan secara maksimal karena terkendala banyaknya data dan tidak mungkin di analisis secara manual. Kritik dan saran diambil dari data periode pelaksanaan 2016/2017 sebanyak 1050 data. Support Vector Machine digunakan sebagai metode dalam analisis sentimen. Proses latih data akan menghasilkan hyperplane terbaik yang dijadikan acuan untuk menentukan kelas sentimen mana sesuai untuk suatu kalimat. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset ke dalam data uji sebanyak 20% dan data latih sebanyak 80% sehingga bisa dilakukan proses analisis hingga 5 kali iterasi dengan susunan data yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan perhitungan Akurasi, Precision, Recall, dan F-Measure yang dihasilkan oleh sistem adalah sebesar 82,08%, 83,42%, 81,16%, dan 81,82%.