Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Qasir Mobile Pada Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) - syah fauzan putra, rizal akbar; Yudi Setiawan, Nanang; Wicaksono, Satrio Agung (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Perkembangan teknologi informasi menjadikan analisis sentimen menjadi alat yang efektif dalam memahami opini pengguna terhadap suatu aplikasi. Aplikasi Qasir Mobile, sebagai platform Point of Sale (POS), menerima banyak ulasan dari pengguna di Google Play Store, yang dapat memberikan wawasan berharga mengenai pengalaman pengguna.Penelitian ini dimulai dengan proses pengumpulan data ulasan dari Google Play Store dalam rentang waktu 01 Januari 2021 hingga 01 Januari 2024 mendapatkan data sebanyak 4933 data. Data kemudian diproses melalui tahapan pembersihan teks (text preprocessing), termasuk tokenizing, stemming, dan stopword removal. Selanjutnya, fitur diekstraksi menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menghasilkan representasi numerik dari teks. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan pembagian data 70:30 mencapai akurasi tertinggi sebesar 80,03% Nilai tersebut dapat mencerminkan seberapa baik model SVM dapat memprediksi kelas atau label dari data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Analisis lebih lanjut terhadap sentimen negatif mengungkapkan beberapa permasalahan utama dalam aplikasi. Analisis