Analisis Sentimen Aplikasi BCA Mobile Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Suport Vector Machine - Dimas Wahyu Bhatara; Ryan Randy Suryono (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Kemajuan teknologi telah mengubah banyak aspek terutama dalam hal transaksi, dengan aplikasi seperti BCA Mobile menjadi salah satu pilihan utama. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai aktivitas finansial secara online. Dengan popularitasnya yang terus meningkat, mencapai lebih dari 5 juta unduhan di Google Play Store, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pandangan pengguna terhadap aplikasi ini, baik positif maupun negatif. Analisis dilakukan menggunakan dua metode utama, yaitu algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM), yang kemudian diperbaiki kinerjanya dengan menggunakan Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi 85%, sementara Naïve Bayes 83%. Meskipun keduanya memiliki tingkat akurasi yang hampir serupa terdapat perbedaan dalam kemampuan masing-masing model dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif..Naïve Bayes memiliki recall yang sedikit lebih rendah untuk ulasan positif sebesar 81% dibandingkan dengan SVM mencapai 85%, namun memiliki presisi yang sedikit lebih tinggi..Sebaliknya, SVM memiliki recall yang lebih rendah untuk ulasan negatif, namun memiliki presisi yang lebih tinggi..Ini menunjukkan kemampuan SVM dalam menangani distribusi fitur dan kelas yang kompleks, yang tidak dapat ditangani dengan baik oleh Naïve Bayes.