ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA TERHADAP POSTINGAN DEEPSEEK DI INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE

DeepSeek merupakan salah satu topik yang tengah diperbincangkan di berbagai media sosial, termasuk Instagram. Banyaknya komentar yang diberikan pengguna terhadap postingan yang mengandung informasi mengenai DeepSeek dapat memberikan gambaran umum tentang persepsi publik mengenai Artificial Intelligence. Namun, komentar-komentar tersebut belum dianalisis secara sistematis untuk mengetahui sentimen yang terkandung di dalamnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen ulasan pengguna terhadap postingan DeepSeek di Instagram menggunakan metode Decision Tree.rnDalam mendapatkan hasil sentimen, diterapkan metode C4.5 decision tree untuk melakukan klasifikasi pada data komentar pada sentimen postingan yang membahas tentang deepseek di Instagram dengan data sebanyak 6954 data komentar. Sebelum dilakukan pengklasifikasian, data komentar akan diolah terlebih dahulu melalui proses preprocessing, pelabelan data secara otomatis dengan 2 metode dan menggunakan 3 variasi threshold yang berbeda yaitu VADER, dan TextBlob membagi data training dan testing, kemudian akan diklasifikasi menggunakan algoritma C4.5 untuk menentukan hasil sentimen dari data tersebut. Terdapat 12 skenario akurasi terbaik sehingga data yang digunakan pada setiap skenario akan berbeda. Dan terdapat 3 skenario perbandingan yang digunakan pada penelitian ini 90:10%, 80:20% dan 70:30% untuk data latih dan data uji. Hasil dari 12 skenario terbaik diperoleh oleh skenario menggunakan textblob dengan tunningan dan menggunakan threshold 0.3 dan -0.3 dengan max_depth 15, dan dengan nilai yang berbeda pada tiga scenario ratio yang berbeda. Nilai pada skenario 90:10% mendaptkan akurasi, precision dan recall 84.33%, 83.74%, dan 84.33%. pada skenario ratio 80:20% mendapatkan hasil 84.33%, 82.82%, dan 84.30%. dan pada skenario 70:30% mendapatkan hasil 84.92%, 89.09%, dan 84.92%.