Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Aplikasi Telemedicine Menggunakan Metode Support Vector Machine

Analisis sentimen berbasis aspek difokuskan untuk meninjau kecenderungan opini terhadap suatu objek, baik itu negatif atau positif pada aspek tertentu. Dalam penelitian ini menggunakan klasifikasi dalam penentuan aspek dan polaritas menggunakan Support Vector Machine. Data pada penelitian ini menggunakan ulasan aplikasi telemedicine dengan bahasa indonesia dengan kategori pelayanan, dan sistem. Data latih berjumlah 640 data dan data uji berjumlah 160 data. Melaluli proses Preprocessing data untuk menemukan data yang bersih dari noise sehingga dapat menghasilkan suatu kalimat yang bisa diklasifikasikan kedalam algoritma. Preprosessing yang dilakukan pada data uji adalah casefolding, filtering, convert emoticon, convert slang, convert negation, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Data yang telah melalui tahap Preprocessing lalu di ekstrasi fitur menggunakan proses TF-IDF. Pengujian menggunakan metode Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 67%, Precision tertinggi menghasilkan nilai sebesar 68% untuk aspek pelayanan dengan sentimen positif, dan Recall tertinggi menghasilkan nilai sebesar 97% untuk aspek pelayanan dengan sentimen positif. Dalam penerapannya akurasi yang didapat diduga karena ada ketidakseimbangan jumlah data antar kelas.