ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM TERHADAP KOMENTAR KAREN’S DINER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN OPERATOR SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN

Abstract

Salah satu berita yang sedang ramai dibicarakan oleh pengguna instagram atau masyarakat yaitu restoran karen’s diner. Dalam unggahan gambar karen’s diner di salah satu postingan akun media sosial instagram terdapat komentar yang menuaikan pro dan kontra, dikarenakan pelayan karen’s diner yang memaki pengunjungnya sehingga banyak yang menganggap jika restoran tersebut tidak cocok dengan budaya Indonesia. Maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentiment pada kolom komentar dengan cara mengklasifikasikan untuk mengetahui sentiment di setiap komentar.  Analisis sentiment merupakan suatu proses untuk menganalisis teks yang berupa digital dan menentukan polaritas dari opini yang diberikan bersifat positif, netral, dan negatif. Untuk menganalisis komentar dari pengguna instagram dengan klasifikasi komentar positif dan negatif, dilakukan dengan menggunakan algoritma pengklasifikasian SVM yang dibandingkan dengan menggunakan dan tidak menggunakan seleksi fitur Information Gain. Hasil yang didapat dari beberapa pengujian menggunkaan SVM dengan model menggunakan leksikon based serta menggunakan seleksi fitur mendapatkan hasil nilai akurasi 97,74% dan Model pelabelan manual dan tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan tingkat akurasi 91,13%.