Page 42 - E-Skripsi Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Sapawarga Jabar Super Apps Pada Ulasan Google Play Store

pelatihan tidak memiliki persimpangan. Sedangkan SVM non-linier adalah

hyperplane melengkung yang memisahkan kumpulan support vector (Gambar

2.3). Teknis ini mampu dalam mengklasifikasikan kumpulan data yang lebih sulit.

Gambar 2. 3 Model SVM Non-linier (Cervantes et al., 2020)

SVM masih rentan terhadap overfitting, di mana jumlah fitur biasanya

melebihi pengamatan. Langkah tambahan seperti pemodelan kernel mungkin

diperlukan untuk menghindari overfitting (Cervantes et al., 2020). Pemodelan

kernel mampu meningkatkan efisiensi komputasi pelatihan SVM dan juga dapat

mengubah vektor pendukung ke ruang fitur berdimensi lebih tinggi (Gambar 2.4).

Gambar 2. 4 Pemodelan Kernel (Pisner & Schnyer, 2020)

28