PEMANFAATAN MACHINE LEARNING DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA E-WALLET MENGGUNAKAN SVM - Farahdinna, Frenda; Hari Wira Atmaja, Pungky (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Cara individu melakukan transaksi tengah mengalami transformasi signifikan karena kemajuan teknologi digital, khususnya dengan munculnya dompet elektronik. Meskipun dompet elektronik ini telah memperoleh popularitas yang luar biasa, berbagai persepsi mengenai keandalan, keamanan, dan kenyamanannya masih ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan pendapat yang diungkapkan oleh pengguna dalam penilaian aplikasi dompet elektronik di Google Play Store, dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses analisis mengikuti kerangka kerja CRISP-DM, yang mencakup tahapan dari pengumpulan data hingga penerapan. Temuan tersebut mengungkapkan bahwa algoritma SVM cukup efektif dalam analisis sentimen, dengan mencapai tingkat akurasi yang mengesankan sebesar 86,75%. Secara khusus, evaluasi ulasan negatif menunjukkan presisi 0,90, recall 0,89, dan F1 skor 0,89. Sebaliknya, kinerja model untuk ulasan positif agak kurang optimal, dengan akurasi 0,81, recall 0,83, dan F1 skor 0,82. Saat memeriksa distribusi umpan balik positif, aplikasi DANA memimpin dengan jumlah ulasan positif tertinggi yaitu 632, diikuti oleh GoPay dengan 593 ulasan. Wawasan ini tidak hanya memandu penyedia layanan dompet elektronik dalam meningkatkan kualitas aplikasi mereka, tetapi juga membantu pengguna dalam memilih layanan dompet elektronik yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.