Analisis Sentimen Aplikasi Adiraku di Google Play Store Menggunakan Metode Support Vectore Machine - Afif, Randi Afif; Supriyanto, Aji; Damaryanti, Rr. Fitri; Prasetya Adi, Wahyu (JURNAL FASILKOM, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Adiraku yang diambil dari Google Play Store dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data ulasan yang diperoleh kemudian melalui proses preprocessing, seperti casefolding, filtering, tokenizing, dan stemming, untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan klasifikasi. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa model SVM berhasil mengklasifikasikan ulasan dengan akurasi sebesar 91%. Pada sentimen positif, model menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan precision 0.94 dan recall 0.93, sementara pada sentimen negatif, meskipun masih baik, terdapat peluang untuk peningkatan dengan precision 0.84 dan recall 0.86. Visualisasi menggunakan wordcloud digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata dominan pada kedua kategori sentimen tersebut, dengan kata-kata positif seperti "mudah", "bantu", dan "bagus" mendominasi ulasan positif, sedangkan kata-kata negatif seperti "gak", "kontrak", dan "error" muncul lebih sering pada ulasan negatif. Evaluasi model menggunakan classification report menunjukkan bahwa model SVM memiliki performa yang baik, meskipun terdapat ruang untuk perbaikan pada kategori negatif. Berdasarkan hasil analisis ini, disarankan agar pengembangan aplikasi lebih difokuskan pada peningkatan fitur aksesibilitas, transparansi kontrak, dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.