Evaluasi Sentimen Review Produk Roundup Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Abstrak

Pada era digital saat ini, semakin banyak pengguna internet yang berbagi pengalaman dan pendapat mereka tentang produk-produk tertentu. Analisis sentimen dapat digunakan untuk menggali informasi berharga dari data yang dihasilkan oleh para pengguna aplikasi shopee. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap review produk Roundup.Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). SVM adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang efektif dalam melakukan klasifikasi teks berdasarkan sentimen positif atau negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah model SVM yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen secara otomatis pada review produk Roundup. Hasil analisis ini dapat memberikan wawasan penting bagi produsen Roundup dalam memahami persepsi konsumen terhadap produk mereka. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi panduan bagi konsumen dalam memilih dan memahami produk pembasmi rumput liar yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.dalam penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 80% , nilai Presisi sebesar 80%, nilai Recall sebesar 100% dan nilai F1 Score sebesar 88.89%.