ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI QPON PADA ULASAN PLAY STORE MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Muhammad Hanif; Garno; Asep Jamaludin (PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer, 2026)
Ulasan pengguna menjadi sumber informasi penting untuk menilai kualitas layanan, namun jumlah komentar yang besar menyulitkan pengembang dalam memahami opini secara manual. Aplikasi Qpon sebagai platform penyedia promo dan voucher belanja menerima banyak ulasan pada Google Play Store yang mencerminkan pengalaman pengguna terhadap layanan aplikasi. Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Qpon dengan melakukan klasifikasi ulasan untuk mengidentifikasi kecenderungan opini positif dan negatif. Data penelitian diperoleh dari 2.304 ulasan pengguna yang terdiri dari 945 ulasan positif dan 1.359 ulasan negatif. Pelabelan sentimen dilakukan berdasarkan nilai penilaian pengguna dan diverifikasi oleh ahli bahasa untuk memastikan kesesuaian konteks. Data kemudian melalui proses pemilihan data, pembersihan teks, normalisasi kata, serta pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 92,98% pada pembagian data latih dan uji 90:10 menggunakan kernel Linear dan Sigmoid, serta 92,97% pada pembagian 80:20 menggunakan kernel RBF. Analisis kosakata menunjukkan sentimen positif didominasi kata yang berkaitan dengan diskon, promo, dan kemudahan penggunaan, sedangkan sentimen negatif didominasi keluhan terkait masuk akun, penggunaan voucher, pembayaran, dan pengembalian dana. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan efektif untuk mengidentifikasi opini pengguna dan dapat dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi peningkatan kualitas layanan aplikasi.