Analisis Sentimen Review Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain Berbasis SVM - Dzulchan Abror (Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), 2023)
Aplikasi PeduliLindungi merupakan salah satu langkah pemerintah Indonesia dalam menekan penyebaran virus Covid 19. Aplikasi ini terdapat pada google play store yang didalamnya disediakan fasilitas rating dan ulasan bagi pengguna aplikasi. Fasilitas ini dapat kita manfaatkan untuk menggali beberapa informasi salah satunya dengan mengelompokkan ulasan menurut polaritas yang ada yaitu positif atau negative. Sehingga dapat diperoleh informasi pandangan masyarakat terhadap sebuah produk atau aplikasi tersebut, bidang penelitian ini dinamakan analisis sentimen. Dalam membangun sebuah model analisis sentimen terdapat suatu permasalahan dimensi fitur yang sangat tinggi, karena didalam teks mining memiliki ribuan fitur. Fitur tersebut kebanyakan irelevan dan tidak berpengaruh terhadap kelas, akibatnya tingkat akurasi model menurun. Solusinya diperlukan suatu metode yang dapat menyeleksi fitur-fitur teks tersebut. Pada penelitian kali ini diajukan metode sentimen analisis terhadap review aplikasi PeduliLindungi dengan metode SVM (Support Vector Machine)  berbasis seleksi fitur information gain. Dataset diambil dari ulasan pengguna berjumlah 300 ulasan dengan metode penelitian membandingkan 2 model, yang pertama SVM tanpa seleksi fitur dengan hasil akurasi sebesar 74,33% dan model kedua SVM menggunakan seleksi fitur information gain dengan hasil akurasi sebesar 84%. Hal ini membuktikan bahwa dengan metode seleksi fitur dapat meningkatkan akurasi. Kata kunci : Pedulilindungi, Analisis Sentimen, Seleksi Fitur, Information Gain, SVM