Perbandingan Model K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Sentimen Pengguna Berdasarkan Ulasan Aplikasi GOPAY - Kurniawan, Moh Adi; Syauqi, Gutti Zaidan; Sirullah, Mohammad Fajar; Arifin, Muhammad (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Aplikasi digital seperti GOPAY memungkinkan pengguna memberikan ulasan yang berisi pengalaman dan penilaian terhadap layanan. Ulasan tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi kepuasan dan sentimen pengguna terhadap aplikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan perbandingan antara dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM), dalam melakukan analisis sentimen pengguna berdasarkan ulasan aplikasi yang tersedia di Google Play Store. Data yang digunakan diperoleh dari platform Kaggle, kemudian diproses melalui tahap preprocessing teks serta ekstraksi fitur dengan metode TF-IDF. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma SVM menunjukkan performa terbaik dengan akurasi mencapai 86%, sedangkan KNN hanya mencapai 79%. Dengan demikian, metode SVM lebih direkomendasikan dalam klasifikasi sentimen berbasis teks.