Implementasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi DeepSeek - Levran, Abel; Sriwahyuni, Titi; Novaliendry, Dony; Adri, Muhammad (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2025)
Perkembangan kecerdasan buatan (AI), terutama dengan hadirnya ChatGPT dan pesaing barunya DeepSeek, menjadi latar belakang penelitian ini. Studi ini menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi DeepSeek menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 31.377 ulasan dikumpulkan dari Google Play Store melalui praproses teks, pelabelan data,pemberian bobot menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi dengan rasio data latih-uji 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Penerapan pembobotan TF-IDF dan klasifikasi SVM menghasilkan sentimen positif sebesar 79,7% dan sentimen negatif sebesar 20,3%, dengan akurasi pengujian tertinggi mencapai 95,07%, dengan presisi dan recall yang seimbang menunjukkan stabilitas dan robustness model yang baik. Visualisasi memberikan wawasan tentang preferensi dan ketidakpuasan pengguna menggunakan kata-kata umum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DeepSeek mendapat tanggapan positif mengenai kualitas peforma DeepSeek yang kompeten dan sebanding dengan ChatGPT, perbaikan pada stabilitas server diperlukan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.