Pendekatan TF-IDF, SMOTE, dan SVM dalam Klasifikasi Sentimen Masyarakat terhadap Pemblokiran Judi Online (AMIK STIEKOM SUMATERA UTARA, 2024)
Judi online adalah topik hangat di kalangan masyarakat. Salah satu pembicaraan terkait judi online yang muncul adalah apakah seharusnya pemerintah melakukan pemblokiran situs judi online. Ada beberapa sisi dari pembahasan ini, seperti apakah pemblokiran itu benar akan membantu mencegah adiksi judi online dan apakah justru seharusnya pemerintah melegalkan judi online. Untuk membantu dalam menavigasi wacana hangat ini, dibangunlah sebuah sistem yang dapat mendeteksi dua sisi sentimen terhadap pemblokiran judi online. Model dilatih dengan dataset yang diseimbangkan dengan SMOTE karena tidak meratanya kelas klasifikasi, lalu diboboti dengan TF-IDF untuk dapat fokus pada kata-kata berbobot tinggi. Model klasifikasi yang dibangun dengan Support Vector Machine mencapai tingkat akurasi 61.54% dengan tolak ukur evaluasi confusion matrix. Online gambling is currently a hot topic among internet netizens. One of the talking points in the discourse was how should the government handle blocking online gambling sites. There is multiple sides to the discourse, such as does blocking the sites actually help in preventing gambling addiction or would legalizing it be the right policy instead. To help navigate this controversial topic, a system was built to differentiate the two sides of the argument towards blocking online gambling sites. The model is trained on a dataset that is first balanced with SMOTE, then weighted with TF-IDF to give focus to vocal tokens of the discourse. The classification model was built with Support Vector Machine and reached an accuracy level of 61.54% when evaluated with a confusion matrix.