ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DAMPAK COVID-19 PADA PERFORMA TOKOPEDIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Wisudawati, Dinda Tri; Utami, Tiani Wahyu; Arum, Prizka Rismawati (Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI), 2020)
Tokopedia merupakan e-commerce populer di Indonesia. Hal tersebut didukung dengan rating Tokopedia yang tinggi pada Google Play. Diperlukan sebuah metode yang mampu mengkategorikan reviews pengguna secara otomatis, apakah tergolong ke dalam klasifikasi positif atau negatif. Analisis Sentimen menggunakan Support Vector Machine (SVM) merupakan metode yang digunakan.Konsep SVM merupakan usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas pada input space dengan memaksimalkan jarak antar kelas. Sehingga SVM dapat menjamin kemampuan generalisasi yang tinggi untuk data-data yang akan datang. Klasifikasi menggunakan SVM pada periode sebelum munculnya Covid-19 di Indonesia (Februari 2020) menghasilkan akurasi sebesar 87% dan 84% pada periode sesudah munculnya Covid-19 (April 2020). Hasil menunjukkan bahwa walaupun Covid-19 muncul di Indonesia, performa Tokopedia masih tetap terjaga dan pengguna masih tetap memberikan penilaian suka sekali.Hal ini dibuktikan dengan penurunan jumlah review negatif dari 43% pada Februari 2020 menjadi 27% pada April 2020.Â Kata Kunci: Review, Google Play, Tokopedia, Support Vector Machine, Analisis Sentimen