Analisis Sentimen Terhadap Layanan Tokopedia Berdasarkan Twitter dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine - MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin; Rahayu, Sri; F, Jeffry Andhika (Politeknik Harapan Bersama, 2023)
Pertumbuhan e-commerce di Indonesia begitu pesat dikarenakan perubahan perilaku masyarakat dalam berbelanja. Tokopedia menjadi salah satu e-commerce terkemuka yang ada di Indonesia saat ini. Tanggapan pengguna sangat penting bagi perusahaan untuk mengetahui layanan yang ditawarkan. Ulasan dari pengguna sendiri sangat mempengaruhi citra layanan perusahaan, terlebih di era digital saat ini. Akan tetapi, membangun dan menganalisis sentimen ulasan masyarakat bukan hal yang mudah dikarenakan jumlah nya yang begitu banyak, sehingga diperlukan metode untuk melakukan klasifikasi secara otomatis, yang meliputi ulasan positif atau negatif. Salah satu situs yang cukup banyak menampung opini masyarakat ialah sosial media, diantaranya Twitter. Data ulasan dari Twitter yang diperoleh dengan melakukan crawling data menggunakan library dari Python. Dan diberi pelabelan dan klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine dimana klasifikasi dilakukan dengan membuat garis pembatas yang memisahkan antara kelas positif dan negatif. Untuk pengukuran tingkat akurasi dari metode ini tergantung dari kualitas data set yang digunakan. Hasil klasifikasi sentimen disajikan dalam bentuk grafik. Proses klasifikasi dimulai dengan melakukan cleaning data dan prapemrosesan data, yang selanjutnya data akan dilakukan pelabelan. Dari hasil pelabelan yang telah dilakukan kemudian dilakukan klasifikasi terhadap data uji untuk menemukan sentimen positif maupun negatif. Tingkat akurasi dari hasil penelitian yang dilakukan sebesar 91%. Selanjutnya dilakukan pengujian dengan metode K-Fold Cross Validation dan diperoleh rata-rata tingkat akurasi sebesar 94,5%.