Analisis Rating Sentimen pada Video di Media Sosial Youtube Menggunakan STRUCT-SVM - Permana, Kadek Ary Budi; Sudarma, Made; Ariastina, Wayan Gede (Jurnal Teknologi Elektro; Vol 18 No 1 (2019): Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 2019)
Analisis sentimen pada komentar dapat digunakan untuk menentukan rating sentimen. Komentar yang digunakan adalah komentar yang terdapat pada Youtube. Jenis video yang digunakan adalah video official trailer film Indonesia. Pada paper ini memuat tentang langkah-langkah dalam  menentukkan rating sentimen dengan memperhatikan struktur komentar. Pengenalan struktur komentar diperlukan karena tidak semua komentar relevan dengan topik yang bersangkutan. Kelas pada komentar dibagi menjadi tujuh kelas diantaranya positif film, netral film, negatif film, positif bukan film, netral bukan film, negatif bukan film, dan spam / diluar topik. Komentar dengan hasil klasifikasi positif film dan negatif film yang digunakan dalam menentukan rating sentimen . Jumlah like pada komentar juga ikut menentukan rating sentimen. Klasifikasi komentar menggunakan STRUCT-SVM. Hasil dari STRUCT-SVM menunjukkan akurasi mencapai 69,68% untuk linear kernel dan 71,34% untuk   RBF kernel.