ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN ULASAN GOOGLE PLAY STORE PADA APLIKASI DANA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Putra Alva, Ilyasa Garuda; Zuliarso, Eri (INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen dari ulasan pengguna terhadap alikasi DANA yang diperoleh dari Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui teknik web crawling dan diproses melalui tahapan preprocessing seperti case folding, tokenisasi, filtering, stopword removal, dan stemming. Ulasan kemudian dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan metode TF-IDF dan diklasifikasikan ke dalam dua kategori sentimen: positif dan negatif. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM memberikan performa klasifikasi yang tinggi dengan nilai accuracy sebesar 88,5%, precision 90,2%, recall 95,1%, dan F1-score 92,5%. Visualisasi hasil dilakukan melalui hitogram distribusi sentimen dan WordCloud untuk menampilkan kata-kata dominan. Penelitian ini memberikan wawasan terhadap persepsi pengguna serta dapat dijadikan dasar pengembangan layanan aplikasi DANA. Kata Kunci: Analisis Sentimen, DANA, Support Vector Machine, TF-IDF, Ulasan Pengguna.