Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Ngara, Simson Mali
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Logistic Regression dan SVM untuk Analisis Sentimen Pengguna Netflix Menggunakan TF-IDF dan Bot Telegram Ngara, Simson Mali; Anggara, Indra Galuh; Saputra, Ryan Adjie; Rahmatullah, Beni; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Kurniawati, Ika
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3988

Abstract

Pertumbuhan layanan over-the-top (OTT) seperti Netflix di Indonesia menyebabkan meningkatnya jumlah ulasan pengguna yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber informasi untuk memahami persepsi terhadap kualitas layanan. Ulasan tersebut mengandung opini positif maupun negatif yang berhubungan dengan pengalaman menonton, stabilitas aplikasi, kualitas jaringan, hingga aspek biaya. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa dua algoritma Machine Learning, yaitu Logistic Regression dan Support Vector Machine (SVM), dengan representasi teks TF-IDF dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Netflix berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.620 ulasan yang diperoleh dari Google Play Store dan telah melalui serangkaian tahapan prapemrosesan mencakup pembersihan teks, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Evaluasi dilakukan menggunakan keseluruhan dataset untuk memperoleh gambaran performa operasional yang lebih realistis dalam konteks penggunaan nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memberikan performa tertinggi dengan akurasi 0,8603, F1-score 0,7773, precision 0,8698, recall 0,7026, dan ROC-AUC 0,9206, sedangkan Logistic Regression mencatat akurasi 0,8532 dan F1-score 0,7626. Selain evaluasi model, penelitian ini juga mengimplementasikan sistem analisis sentimen melalui dashboard Streamlit dan bot Telegram yang mampu memberikan prediksi secara real-time. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi model Machine Learning dengan platform aplikasi dapat digunakan sebagai alat pemantauan opini pengguna secara berkelanjutan serta mendukung pengambilan keputusan terkait peningkatan kualitas layanan OTT.  
Co-Authors Ahmad Jurnaidi Wahidin Anggara, Indra Galuh Beni Rahmatullah Ika Kurniawati Saputra, Ryan Adjie