ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI DEEPL PADA GOOGLE PLAY DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - Septi Putri; Yohanes Agung Apriyanto; Andri Wijaya (ITB Ahmad Dahlan Jakarta, 2023)
Di era globalisasi dan kemajuan teknologi, pertumbuhan penggunaan aplikasi mobile mengalami perkembangan yang pesat. Memahami tingkat kepuasan dan ketidakpuasan pengguna terhadap aplikasi seluler sangatlah penting. Salah satu aplikasi penerjemah online yang sangat populer di Google Play Store adalah DeepL yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menerjemahkan bahasa. DeepL telah menjadi alat yang sangat berguna bagi individu dan organisasi dalam mengatasi hambatan bahasa. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap review pengguna aplikasi DeepL pada platform Google Play Store, dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine. Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu pendekatan klasifikasi dalam ranah pembelajaran terbimbing dalam data mining. Keunggulan SVM terletak pada kemampuannya menangani data input nonlinier dan berdimensi tinggi dengan memanfaatkan fungsi kernel. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik Web Scraping dengan menggunakan Python. Hasil penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 91% yang mencerminkan seberapa baik model Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan data. Dalam penelitian tersebut diketahui bahwa model memiliki tingkat presisi yang tinggi terutama pada kategori ‘Positif’ sebesar 94% yang menunjukkan kemampuan model dalam mengenali data yang termasuk dalam sentimen positif secara akurat.