ANALISIS ALGORITMA SVM DAN TEKNIK SMOTE PADA SENTIMEN MASYARAKAT DENGAN ULASAN GOOGLE MAPS TERHADAP KUALITAS PENDIDIKAN LP3I SELURUH INDONESIA

ANALISIS ALGORITMA SVM DAN TEKNIK SMOTE PADA SENTIMEN MASYARAKAT DENGAN ULASAN GOOGLE MAPS TERHADAP KUALITAS PENDIDIKAN LP3I SELURUH INDONESIA, Analisis Sentimen, Support Vector Machine, SMOTE, Ulasan Google Maps, Pendidikan...

Author: Maulian Saputra
Date: 2025
Keywords: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, SMOTE, Ulasan Google Maps, Pendidikan
Type: Thesis
Category: penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi analisis sentimen terhadap kualitas pendidikan LP3I di seluruh Indonesia dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Data diperoleh dari ulasan Google Maps, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, penerjemahan, dan pelabelan menggunakan Natural Language Toolkit (NLTK). Model klasifikasi diuji dalam dua kondisi: tanpa dan dengan penerapan SMOTE, guna mengatasi permasalahan ketidakseimbangan kelas. Hasil analisis menunjukkan bahwa penerapan SMOTE meningkatkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen netral dan negatif, dengan peningkatan akurasi dari 86,93% menjadi 88,44%, serta peningkatan recall pada kelas minoritas. Meskipun demikian, penggunaan data sintetis dari SMOTE dapat menimbulkan risiko overfitting. Secara keseluruhan, integrasi antara SVM dan SMOTE terbukti meningkatkan performa klasifikasi sentimen dan menyediakan wawasan yang berguna bagi LP3I dalam meningkatkan mutu layanan akademik dan administrasi berdasarkan persepsi publik.

Files:
LEMBAR JUDUL 1
DAFTAR PUSTAKA
ABSTRAK

Collections:
Digital Library UNPAB