ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR MASYARAKAT TERHADAP RANGKA ESAF HONDA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SUPER VECTOR MACHINE - Andika Joni, Gusti; Cahyono, Nuri; Baita, Anna; Aini, Nur (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Honda, sebagai salah satu merek motor terkemuka di Indonesia, memperkenalkan teknologi Enhanced Smart Architecture Frame (eSAF) untuk meningkatkan stabilitas dan kenyamanan pengendalian sepeda motor. Namun, teknologi ini mendapatkan berbagai tanggapan dari masyarakat terkait masalah keropos, karat, dan kerentanannya terhadap patah, yang banyak dibahas di media sosial, terutama Instagram. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap kerangka eSAF menggunakan metode Multinomial Naive Bayes (MNB) dan Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan dari akun Instagram resmi PT. Astra Honda Motor (@welovehonda_id) antara 29 Juli 2023 hingga 11 September 2023, dengan total 4607 komentar, yang setelah pre-processing berkurang menjadi 4435 komentar. Labeling sentimen dilakukan dengan kamus VADER, menghasilkan distribusi sentimen yang seimbang: 50,69% positif dan 49,31% negatif. Evaluasi model menggunakan rasio data 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50 menunjukkan bahwa SVM unggul dalam Precision, dengan nilai tertinggi 91% pada rasio 70:30. MNB memiliki Precision tertinggi 87% pada rasio 90:10 dan Accuracy 87% pada rasio yang sama. Secara keseluruhan, SVM menunjukkan kinerja lebih baik dibandingkan MNB, terutama dalam ketepatan prediksi (Precision), sehingga direkomendasikan untuk analisis sentimen di masa depan.