Uji kernel SVM dalam analisis sentimen terhadap layanan Telkomsel di media sosial Twitter

Telkomsel merupakan salah satu penyedia layanan internet di Indonesia yang diluncurkan pada tahun 1995. Sebagai penjedia jasa layanan internet dengan pengguna terbanyak, Telkomsel menjadi pusat perhatian para pengguna internet di Indonesia. Hal ini mengundang opini dan sudut pandang pengguna terhadap Telkomsel yang biasa disebut dengan sentimen. Salah satu media yang biasa digunakan untuk mengutarakan sebuah opini dan sudut pandang adalah Twitter. Twitter merupakan platform media sosial yang sering menjadi tempat untuk berbagi dan menyebarkan berita, diskusi ide, dan opini pengguna Twitter. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah Support Vector Machine. Dalam Support Vector Machine, terdapat kernel trick yang akan digunakan untuk mengetahui performa kernel dan menganalisis sentimen. Sentimen yang dianalisis berjumlah 537 cuitan yang dikumpulkan dengan cara scraping. Cuitan yang terkumpul akan melewati tahap preprocessing, yaitu cleaning, casefolding, tokenizing, normalization, stemming, stopword removal, dan detokenize. Sebuah sentimen diklasifikasi menjadi 2 label, yaitu positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian, kernel sigmoid memiliki performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 0.950, precision sebesar 0.945, recall sebesar 0.860, f1-score sebesar 0.896 dan sentimen condong ke arah negatif.