ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW PENGGUNA INDRIVE DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Analisis sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan status sebuah data berdasarkan sentimen yang di berikan. Sentimen yang akan di analisis biasanya sentimen positif dan negatif terhadap sebuah objek. Semua sentimen yang diberikan, merupakan bentuk pengalaman yang dialami oleh setiap orang. Pada penelitian ini akan menganalisis sebuah sentimen dari pengguna aplikasi Indrive yang tengah beroperasi di Indonesia. Opini yang diberikan oleh setiap pengguna Indrive di Indonesia akan dianalisis berdasarkan tiga kelas, yaitu sentimen positif, netral dan negatif. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis sentimen kepuasan pengguna Indrive dengan berbagai ulasan atas penggunaan aplikasi transportasi online dengan algoritma  Support Vector Machine. Sentimen pengguna aplikasi online yang ditunjukkan dengan  rating nilai pada aplikasi Indrive di Google Playstore. Metodologi penelitian ini menggunakan tahapan pengumpulan data, pelabelan data, proses pre-processing, pembobotan kata, metode klasifikasi, evaluasi, dan hasil klasifikasi. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan 3 (tiga) perbandingan dataset. Perbandingan yang digunakan dalam menentukan data training dan data test, yaitu 9:1, 7:3, dan 5:5. Evaluasi dengan perhitungan acurracy, precission, recall, dan f1-score pada pengujian Confusion Matrix, di dapatkan hasil terbaik berdasarkan 3 kelas (positif, netral, dan negatif) pada perbandingan 90% data training dan 10% data test. Hasil accuracy sebesar 87,71% dengan rata-rata tiap kelas sentimen 87% precision, 88% recall dan 88% f1-score. Hasil  akurasi akan menjadi lebih baik jika data training  yang digunakan lebih besar dan data test lebih kecil.