Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Dengan terbatasnya informasi bagi mahasiswa dalam mencari kost, diperlukannya usaha dan waktu untuk mendapatkan informasi. Maka sistem pencarian kost akan sangat dibutuhkan untuk mempermudah dalam mencari kost. Atas dasar inilah diusulkan pembuatan sistem pencarian kost dengan sistem informasi rating dan rekomendasi kost di sekitar UKSW yang akan memudahkan dalam pencarian kost. Untuk sistem rating pada tulisan ini diajukan sistem analisis sentimen dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dari rating tersebut maka akan muncul rekomendasi – rekomendasi kost dengan rating tertinggi yang akan dimunculkan pada halaman utama web. Pengujian dilakukan pada 5 tempat kost yang berbeda yang akan dianalisa oleh SVM untuk menentukan termasuk kalimat positif atau negatif. Dari pengujian SVM tersebut menggunakan parameter C = 2.5 dan gamma = 0.3 sehingga kost Turen II menghasilkan akurasi 92.30% , Dipo 88 mendapat akurasi 81.81%, Kemiri 2 mendapat 92.30%, Graha Widya mendapat 54.54%, dan Wisma Mawar mendapatkan akurasi 90.90%.