SENTIMEN ANALISIS TRANSPORTASI ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE, NAIVE BAYES DAN KNN - Beni Rahmatullah; Pungkas Budiyono; Suwanda Aditya Saputra (LPPM-STMIK Pranata Indonesia, 2021)
Transportasi merupakan kebutuhan yang paling digunakan dalam aktifitas sehari-hari dalam bekerja,berbelanja dan kegiatan yang lainnya. Transportasi online menjadi pilihan masyarakat. Aplikasi seperti Gojek danGrab saat ini yang paling banyak diminati. Saran dan kritik dari pelanggan guna memperbaiki sistem dan pelayananyang diberikan. Dalam hal ini penulis memperoleh data dari komentar di twitter dan menggunakan algoritma NaiveBayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor sebagai perbandingan akurasi yang dihasilkan. Ketigaalgoritma tersebut menggunakan salah satu fitur seleksi Particle Swarm Optimization. Hasil akurasi yang didapatmembuktikan dengan fitur seleksi Particle Swarm Optimization lebih tinggi dan akurasi yang paling tinggi olehAgoritma Support Vector Machine (PSO) dengan Akurasi 98 % dan AUC 0.988.