ANALISIS SENTIMEN APLIKASI ANDAL BY TASPEN DENGAN PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Widya Dini Alfina; Iqbal Maulana; Carudin Carudin (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2026)
Aplikasi Andal by Taspen merupakan layanan digital untuk mendukung proses autentikasi peserta pensiun. Ulasan pengguna pada Google Play Store dapat digunakan untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap kualitas aplikasi, tetapi jumlah ulasan yang terus bertambah menyulitkan analisis secara manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), mengevaluasi kinerja model, dan mengidentifikasi faktor penyebab rendahnya rating aplikasi. Data penelitian berupa 1.786 ulasan berbahasa Indonesia dari Google Play Store periode September 2025 hingga April 2026. Penelitian menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan pelabelan InSet Lexicon, pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta optimasi SVM menggunakan Random Search Cross-Validation. Hasil menunjukkan 967 ulasan (54,14%) bersentimen negatif dan 819 ulasan (45,86%) positif. Performa terbaik diperoleh pada pembagian data 70:30 dengan rata-rata akurasi 88,25% dan AUC 0,9600 yang termasuk kategori Excellent Classification. Kernel RBF menghasilkan accuracy 88,81%, precision 88,75%, recall 86,59%, dan F1-score 87,65%. Root Cause Analysis (RCA) mengidentifikasi lima faktor penyebab rendahnya rating, yaitu aplikasi, sistem/teknologi, proses, pengguna, serta informasi dan layanan. Hasil penelitian dapat menjadi bahan evaluasi bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan kepuasan pengguna