Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Metaverse: Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes Algorithms for Sentiment Analysis of the Metaverse - Novianti, Dea Nurmastin; Shiddieq, Diqy Fakhrun; Roji, Fikri Fahru; Susilawati, Wati (Institut Riset dan Publikasi Indonesia, 2024)
Metaverse telah mencuri perhatian dunia karena kemampuannya untuk menggabungkan dunia nyata dan dunia virtual. Minat terhadap metaverse semakin meningkat seiring dengan dampak pandemi COVID-19 dan proyek pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN), serta pertumbuhan penggunaan platform digital. Perbincangan isu metaverse semakin meroket naik setelah perusahaan Facebook merubah namanya menjadi Meta. Studi ini bertujuan untuk membandingkan akurasi tertinggi antara metode algoritma Naïve Bayes dengan SVM dalam menganalisis respons masyarakat terhadap metaverse. Studi ini menggunakan metode sentiment analisis. Penggunaan dua algoritma menjadi keterbaruan penelitian. Studi kali ini menggunakan data yang diambil dari Twitter (x) dan disimulasikan menggunakan sentiment analisis dari algoritma SVM dan algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan penelitian, ditemukan bahwa akurasi algoritma SVM mencapai 90,32% presisi sebesar 0,90 dan recall sebesar 0,86, sedangkan algoritma Naïve Bayes mencapai 84,23% presisi sebesar 0,87 dan recall sebesar 084. Dengan adanya penelitian ini dapat memberikan wawasan terhadap tren metaverse, serta membandingkan hasil akurasi tertinggi antara dua algoritma.