Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) pada Analisis Sentimen Capcut - Zai, Charles; Isnain, Auliya Rahman (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2024)
Capcut adalah platform pengeditan video yang dapat digunakan pada smartphone Android, PC, dan browser. Dengan fitur-fiturnya yang inovatif dan kreatif, Capcut terus berupaya untuk meningkatkan kualitas layanannya melalui update berkala. Namun, setiap perubahan tidak selalu sesuai dengan apa yang diharapkan semua pengguna. Ini mengakibatkan berbagai perspektif dan pengalaman dengan aplikasi Capcut, yang tercermin dalam ulasan pengguna di Play Store. Salah satu langkah penting untuk memahami persepsi dan pengalaman pengguna dengan Capcut adalah melaksanakan analisa sentimen. Pada analisis ini melakukan komparasi algortima naïve bayes dan SVM dengan menerapkan optimasi SMOTE. Hasil komparasi pada algoritma naïve bayes mempunyai akurasi 81% dan algoritma SVM mempunyai akurasi 86%, yang menunjukkan bahwa kedua algortima memiliki senimen positif yang lebih baik daripada sebelum menggunakan SMOTE. Disimpulkan dari kedua algoritma bahwa model Support Vector Machine (SVM) terbukti algoritma terbaik. Hasil visualisasi wordcloud sentimen positif mengacu pada kepuasan pengguna dan fitur yang disukai, sedangkan hasil visualisasi wordcloud negatif mengacu pada ketidaknyamanan pengguna dalam melakukan proses pengeditan video.