ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GO-JEK MENGGUNAKAN METODE SVM DAN NBC (STUDI KASUS: KOMENTAR PADA PLAY STORE) - Mochamad Tri Anjasmoros; Istiadi Istiadi; Fitri Marisa (Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH), 2020)
Aktifitas masyarakat setiap hari tidak pernah lepas dari transportasi. Transportasi memudahkan segala aktifitas masyarakat. Mode transportasi yang banyak digunakan masyarakat adalah kendaraan bermotor, baik kendaraan umum maupun pribadi, baik mobil maupun sepeda motor. Ulasan pada penelitian ini bisa digunakan untuk evaluasi dan meningkatkan layanan aplikasi. Untuk mengetahui kualitas pelayanan, analisis sentimen dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif atau negatif. Pada ulasan aplikasi biasanya terdapat salah eja sehingga sulit dipahami. Tujuan penelitian ini adalah membangun suatu sistem yang dapat menghasilkan informasi tentang perbandingan dari metode SVM(Support Vector Machine) dan NBC(Naive Bayes Classifier) berupa score accuracy, recall dan precission. Score accuracy, recall dan precision paling tinggi adalah 0,897 dengan data testing sebanyak 50% dan 50% da-ta training dari 2.000 komentar menggunakan metode SVM kernel linear. Score accuracy, recall dan precision yang paling rendah adalah 0,48625 dengan data testing sebanyak 40% dan 60% data training menggunakan metode SVM kernel RBF, polynomial dan sigmoid.