Optimasi Analisis Sentimen Lowongan Kerja di Twitter Dengan XGBoost-Vader dan Evaluasi SMOTE Borderline - Ja'far, Luthfi; Handoko, L. Budi (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Perkembangan komunikasi digital telah menjadikan Twitter sebagai platform utama dalam rekrutmen di Indonesia. Namun, analisis sentimen pada platform ini masih jarang diterapkan secara optimal, padahal dapat memberikan wawasan penting bagi pencari kerja dan perekrut dalam memahami persepsi publik terhadap lowongan kerja. Penelitian ini mengembangkan model analisis sentimen menggunakan XGBoost dan VADER untuk mengklasifikasikan postingan lowongan kerja berbahasa Indonesia ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Dataset terdiri dari 2.181 postingan, dengan rincian 1.711 netral, 414 positif, dan 56 negatif. Untuk menangani ketidakseimbangan data, diterapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) Borderline, yaitu teknik penyeimbangan data yang secara selektif menghasilkan sampel sintetis pada batas keputusan. Namun, teknik ini tidak meningkatkan akurasi model secara signifikan. Sebelum tuning, akurasi model konsisten di 99,95% hingga 100%, sementara setelah tuning, akurasi awalnya sedikit lebih rendah tetapi kemudian stabil di 100%. Evaluasi menggunakan classification report, confusion matrix, dan Stratified K-Fold Cross Validation menunjukkan bahwa model tetap stabil dan mampu menggeneralisasi data dengan baik tanpa indikasi overfitting. Dibandingkan pendekatan sebelumnya, penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi XGBoost dan VADER tanpa balancing data tambahan tetap mampu memberikan analisis sentimen yang lebih akurat dan stabil untuk platform lowongan kerja di Indonesia. Hasil ini berkontribusi dalam pengembangan model analisis sentimen berbasis machine learning yang lebih sesuai dengan karakteristik bahasa Indonesia, serta membuka peluang penelitian lebih lanjut dalam analisis opini publik di media sosial.