Analisis Sentimen Aplikasi Mpstore Menggunakan Metode Support Vector Machine Multi Kernel - Muhammad Rafidianto; Fatah, Doni Abdul; Negara, Yudha Dwi Putra (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2025)
MPstore merupakan platform e-commerce yang menawarkan berbagai solusi terintegrasi untuk membantu UMKM dalam mengelolah dan mengembangkan bisnis seperti menyediakan layanan pemasaran digital dan membantu modal usaha melalui Kredit Usaha Rakyat (KUR). MPStore ini sudah bisa di download di Google Play Store yang memiliki banyak penilain sebagai pusat unduhan aplikasi. Pada hal ini jumlah unduhan yang sekarang digunakan untuk menentukan aplikasi mana yang terbaik, selain itu pemberian ulasan komentar dan rating dari aplikasi juga sangat berpengaruh untuk perusahaan. Hal ini membuat analisis review pengguna sangat menarik bagi pemilik aplikasi untuk mengambil keputusan di masa depan. Berkaitan dengan hal ini, penelitian ini bermaksud menganalisis review pengguna aplikasi MPStore pada Google Play Store , menggunakan analisis sentiemen dengan metode Support Vector Machine. Analisis ini dilakukan dengan 3 uji coba, pertama dengan membandingkan K-5 dan K-10, kedua dengan membandingkan C1,10,100 dan ketiga dengan membanding 3 kernel SVM yaitu linier, Polynomial dan Radial Basis Fauntion (RBF). Analisis dilakukan pada 500 review pengguna aplikasi MPStore di Google Play Store . Dalam mengoptimalkan hasil klasifikasi dilakukan beberapa metode pendukung seperti Preprocessing data teks yang meliputi Lower Case, Cleansing, Tokenization, Slangword, Slangword, Stemming. Kemudian penerapan ekstraksi fiturTF-IDF serta pembagian data latih dan data uji menggunakan Confusion Matrix untuk mempermudah proses pengujian. Hasil dari penelitian ini menujukkan bahwa tingkat keakurasian aplikasi MPStore dapat menghasilkan nilai akurasi paling tinggi saat menggunakan kernel Linier yakni sebesar 91%.