Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi DANA di Google Play Store: Penerapan Support Vector Machine dan Synthetic Minority Over-sampling Technique - Fajar Nawulansih, Dewi; Ceisa Santi, Nirma; Aristia Sa’ida, Ita (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2025)
Analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi DANA di Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Ketidakseimbangan data ditangani dengan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), dan optimasi parameter dilakukan melalui GridSearchCV. Sebanyak 1.000 ulasan terbaru dianalisis setelah pre-processing dan transformasi TF-IDF. Model SVM dengan kernel linear menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 90%, meningkat dari 84% sebelum penerapan SMOTE dan tuning. Uji paired t-test terhadap hasil 10-fold cross-validation menunjukkan peningkatan yang signifikan secara statistik (p-value < 0,05). Recall kelas negatif meningkat dari 63% menjadi 82%, sementara recall positif mencapai 94%. Word cloud menunjukkan kata “dana” paling sering muncul pada ulasan positif dan “aplikasi” pada ulasan negatif. Kombinasi metode ini meningkatkan performa klasifikasi sentimen terhadap ulasan aplikasi DANA secara signifikan.