Komparasi Naive Bayess dengan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi MyPertamina - Rendy Rian Chrisna Putra; Eza Budi Perkasa; Tri Sugihartono; Ahmad Pakih Alkayess; Irsad Dwi Sandro; Royhan Indallah (SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, 2023)
PT Pertamina telah melakukan sosialisasi di berbagai media terkait pembelian BBM Subsidi yakni Pertalite dan Solar melalui situs MyPertamina. namun, masyarakat Indonesia masih memberian respons negatif terhadap kebijakan tersebut. Masyarakat banyak memberikan pendapat mereka masing-masing melalui media sosial, khususnya pada media sosial Twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan tingkat Akurasi klasifikasi dari metode Support Vector Machine dengan Naïve Bayes Classifier terhadap Sentimen Ulasan Twitter terkait kebijakan penggunaan aplikasi MyPertamina yang dibagi ke dalam tiga kelas yaitu, Negatif, Positif dan Netral. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan hasil crawling dari ulasan Twitter. Tool yang digunakan dalam penelitian in menggunakan Google Colab dengan menggunakan Bahasa pemrograman Phyton. Dataset yang digunakan sebanyak 1066 data berlabel positif, negatif, dan netral. Dengan pembagian data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%. Penelitian ini menghasilkan bahwa metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) lebih unggul di bandingkan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC). Metode SVM menghasilkan accuracy sebesar 99.5% sedangkan Metode NBC menghasilkan accuracy sebesar 97.6%.