Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tripadvisor Dengan Metode Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Dan Naive Bayes - Antonius Mbay Ndapamuri; Danny Manongga; Ade Iriani (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2023)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan review pada aplikasi Tripadvisor yang terdapat pada Google Playstore berbasis Word Cloud dan Visual Network Explorer dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Naïve Bayes. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data sebanyak 1.000 data yang diperoleh dengan menggunakan teknik Web Scraping, kemudian tahap Preprocessing data dan dilanjutkan dengan model klasifikasi menggunakan SVM, K-NN, dan Naïve Bayes. Berikutnya evaluasi model dengan hasil SVM memperoleh akurasi tebaik 89,8%. Tahap terakhir analisis visual menggunakan Visual Word Cloud dan Visual Network Explorer untuk mendapatkan informasi keputusan pengguna dalam memberikan Review positif dan negatif. Keluhan yang sering muncul seperti aplikasi jelek, aplikasi lumayan, hapus aplikasi, aplikasi error, aplikasinya tolong diperbaiki, aplikasi membuat hp jadi lemot karna sering update. Untuk mengatasi masalah tersebut diharapkan pihak aplikasi Tripadvisor agar lebih meningkatkan kinerja aplikasi dengan melakukan update dari segi penggunaan aplikasi agar mengatasi masalah yang dialami para pengguna.