Analisis Sentimen Event Besar Yang Telah Berlangsung di Sirkuit Mandalika Menggunakan Algoritma Vader-Lexicon Dan SVM Berbasis PSO - Rizal, Muhamad (Indexia, 2026)
Pariwisata merupakan sektor potensial bagi pertumbuhan ekonomi nasional. Event MotoGP dan WSBK 2022 di Sirkuit Mandalika menimbulkan berbagai opini masyarakat di media sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik menggunakan metode SVM dan SVM berbasis PSO dengan pendekatan CRISP-DM. Sebanyak 7.184 data dikumpulkan dari X dan YouTube melalui web scraping dan RapidMiner. Proses mencakup preprocessing, pelabelan sentimen dengan VADER-Lexicon, ekstraksi fitur TF-IDF, klasifikasi dengan SVM dan SVM PSO, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 92,17% pada klasifikasi dua sentimen dengan SVM PSO. Kombinasi SVM PSO dan VADER-Lexicon terbukti efektif dalam analisis sentimen, khususnya pada klasifikasi dua kelas.