Perbandingan Metode Support Vector Machine Dengan Metode Lexicon Dalam Analisis Sentimen Bahasa Indonesia - Muhammad Resa Arif Yudianto; Arham Rahim; Pristi Sukmasetya; Rofi Abul Hasani (Universitas Asahan, 2022)
Berbagi informasi di era saat ini semakin mudah dengan adanya media sosial, salah satu yang populer adalah twitter. Media ini memang didesain khusus untuk mengutarakan pendapat dan mengekspresikan perasaan seseorang dengan jumlah karakter yang terbatas yaitu 280 karakter. Unggahan-unggahan dalam media tersebut memiliki isi yang menggambarkan permasalahan/perasaan seseorang yang mengandung pengetahuan yang tersembunyi. Oleh karena itu untuk mengetahui makna dari kalimat-kalimat tersebut harus dilakukan analisis sentimen. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menganalisis sentimen suatu kalimat seperti pendekatan lexicon based dan pendekatan knowledge based dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Kedua metode tersebut memiliki prinsip kerja yang berbeda dalam melakukan sentimen analisis. Penelitian ini membandingkan kemampuan dari pendekatan metode SVM dan lexicon based menggunakan dataset sentimen berbahasa Indonesia. Dari beberapa skenario percobaan terhadap 4000 dataset, didapatkan bahwa metode SVM lebih diunggulkan dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dengan akurasi sebesar 98,5% dengan parameter ekstraksi fitur unigram dengan rasio dataset 80:20. Pendekatan berbasis lexicon based kurang baik dalam melakukan analisis sentimen dengan akurasi tertinggi sebesar 78,43%. Hal tersebut dikarenakan minimnya kamus kata positif yang jumlahnya adalah setengah dari jumlah kamus kata negatif, sehingga kata yang bernilai positif tidak dapat dikenali dengan baik. Kamus kata yang memiliki nilai pada setiap kata lebih akurat dalam menganalisis sentimen dibandingkan dengan kamus kata yang tidak memiliki nilai/skor.