Evaluasi Sentimen Pelanggan Terhadap Toko Resmi Xiaomi Di Tokopedia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - Maula Rif’at, Nafi; Risky Kurniawan, Habib; Putri Setiawan, Amanda; Putra Pratama, Akmal; Khoiril Abidin, Muhammad; Arum Sari, Aprilisa (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta, 2025)
Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sentimen pelanggan terhadap toko resmi Xiaomi Indonesia di Tokopedia menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui web scraping dengan total 1.000 ulasan pelanggan. Proses preprocessing meliputi cleaning, case folding, tokenization, normalization, stopword removal, dan stemming. Setiap ulasan diberi label sentimen positif, negatif, atau netral, kemudian dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan TF-IDF. Hasil klasifikasi menunjukkan model SVM mencapai akurasi 80% dengan kecenderungan over- prediksi pada sentimen positif. Analisis WordCloud mengidentifikasi kata dominan: sentimen positif didominasi kata