<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Jamsostek Mobile (JMO) yang tersedia pada Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Data yang digunakan sebanyak 6.000 ulasan pengguna yang dikumpulkan melalui teknik web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks (cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming), pembobotan fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), pelabelan data dengan metode lexicon-based, serta klasifikasi sentimen ke dalam tiga kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan performa yang lebih unggul dengan nilai akurasi sebesar 88,9%, sedangkan Naive Bayes memperoleh akurasi sebesar 64,1%. SVM juga menunjukkan nilai F1-score yang lebih konsisten pada seluruh kelas sentimen dibandingkan Naive Bayes. Dengan demikian, algoritma SVM terbukti lebih efektif dan andal dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi JMO.]]>
