<![CDATA[Abstrak – Digitalisasi telah menjadi faktor penting dalam meningkatkan efisiensi dan jangkauan pasar UMKM. Di Kota Banjarmasin, adopsi digitalisasi berpotensi mempengaruhi sentimen masyarakat terhadap produk-produk UMKM. Penelitian ini menganalisis sentimen untuk memahami dampak digitalisasi terhadap penjualan UMKM di kota ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi sentimen terhadap produk UMKM setelah adopsi digitalisasi di Kota Banjarmasin. Selain itu, penelitian ini juga mengevaluasi efektivitas metode Support Vector Machine (SVM) dalam menganalisis sentimen tersebut. Data dikumpulkan melalui Lembar observasi Google Form yang disebarkan kepada 211 responden, dengan 205 data yang valid digunakan dalam analisis. Data dilakukan proses preprocessing dan pelabelan dengan kamus Lexicon . Metode SVM dengan kernel linear digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen, dan model dievaluasi berdasarkan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dengan kernel linear mencapai akurasi sebesar 85,7% dalam mengklasifikasikan sentimen. Model menunjukkan kinerja yang baik dalam mengenali sentimen positif dengan precision 75% dan recall 86%. Namun, kinerja untuk kelas negatif masih rendah dengan recall 43% dan f1-score 0.55, mengindikasikan tantangan dalam mengidentifikasi sentimen negatif secara akurat.Digitalisasi memiliki pengaruh signifikan terhadap sentimen positif UMKM di Kota Banjarmasin. SVM menunjukkan kinerja yang baik untuk sentimen positif, terdapat tantangan dalam mengenali sentimen negatif yang perlu diatasi. Hasil penelitian ini memberikan wawasan penting untuk strategi digitalisasi yang lebih efektif bagi UMKM di masa mendatang.Kata kunci: Analisis Sentimen, Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), Support Vector Machine (SVM) Abstract – Digitalization has become an important factor in increasing the efficiency and reach of the MSME market. In Banjarmasin City, the adoption of digitalization has the potential to affect public sentiment towards MSME products. This study analyzes sentiment to understand the impact of digitalization on MSME sales in this city. This study aims to identify factors that influence sentiment towards MSME products after the adoption of digitalization in Banjarmasin City. In addition, this study also evaluates the effectiveness of the Support Vector Machine (SVM) method in analyzing these sentiments. Data were collected through Google Form observation sheets distributed to 211 respondents, with 205 valid data used in the analysis. The data were preprocessed and labeled with the Lexicon dictionary. The SVM method with a linear kernel was used to classify sentiment, and the model was evaluated based on accuracy, precision, recall, and f1-score metrics. The study shows that the SVM method with a linear kernel achieves an accuracy of 85.7% in classifying sentiment. The model performs well in recognizing positive sentiment with a precision of 75% and a recall of 86%. However, the performance for the negative class is still low with a recall of 43% and an f1-score of 0.55, indicating challenges in accurately identifying negative sentiment.Digitalization has a significant influence on positive sentiment of MSMEs in Banjarmasin City. SVM shows good performance for positive sentiment, there are challenges in recognizing negative sentiment that need to be addressed. The results of this study provide important insights for a more effective digitalization strategy for MSMEs in the future.Keywords: Sentiment Analysis, Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs), Support Vector Machine (SVM)]]>
Copyrights © 2024
