Analisis sentimen climate change menggunakan support vector machine - Utami, Putri Yuli; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Otafyani, Mega (IKIP PGRI Pontianak, 2025)
Perubahan iklim adalah isu global dengan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan. Tujuan penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap data publik dan mengevaluasi performa model dalam klasifikasi analisis sentimen. Jumlah data teks terkait isu ini terus meningkat, sehingga text mining menjadi pendekatan penting untuk menganalisis data secara mendalam. Algoritma seperti Support Vector Machine (SVM) memberikan solusi inovatif untuk klasifikasi dokumen dan analisis sentimen dalam domain ini. Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data, pengelolaan data, pre-processing data, pembobotan kata (TF-IDF), analisis sentimen dengan model Support vector machine, serta evaluasi hasil. Support Vector Machine dengan rasio 80:20 menunjukkan performa lebih tinggi dengan akurasi 0,88, precision (weighted avg) 0,89, recall (weighted avg) 0,88, Nilai K= 10, F1-score (weighted avg) 0,88, ROC-AUC 0,99 menunjukkan kinerja model baik.