Analisis Sentimen Game Show Clash of Champions Ruangguru dengan Algoritma KNN dan SVM - Apriani, Elsa; Pratiwi, Nunik (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap acara Clash of Champions (CoC) oleh Ruangguru menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Data dianalisis melalui proses evaluasi menggunakan Confusion Matrix dengan metrik evaluasi berupa accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma KNN memiliki accuracy tertinggi sebesar 74.01%, sedangkan SVM memiliki accuracy 73.68%. Dengan performa yang lebih stabil, KNN terbukti lebih unggul dalam mendeteksi sentimen positif dan negatif dibandingkan SVM. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma KNN lebih efektif untuk analisis sentimen pada acara edukatif seperti CoC. Hasil ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pengembang program untuk meningkatkan kualitas acara di masa depan.