Sentimen Analisis Pada Ulasan Aplikasi Ajaib Di Google Play Store Dengan Algoritma Support Vector Machine - Syahri, Alfi; Angraini, Angraini; Muttakin, fitriani (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2024)
Perkembangan aplikasi mobile di bidang keuangan telah memberikan kemudahan dalam berinvestasi. Salah satu aplikasi yang bisa melakukan investasi adalah aplikasi Ajaib. Dalam menggunakan aplikasi, Anda dapat melihat rating dan review yang diberikan oleh pengguna di platform Google Play Store. Ulasan pengguna pada Aplikasi Ajaib memberikan gambaran penting bagi calon pengguna dalam memahami kualitas dan kepuasan pengguna. Namun, banyaknya tinjauan membuat analisis manual menjadi sulit dan tidak efisien. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik klasifikasi review yang memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Implementasinya dilakukan melalui bahasa pemrograman Python. Teknik Support Vector Machine menunjukkan akurasi luar biasa dalam menangani data berdimensi tinggi dan data tidak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memfasilitasi kemajuan Aplikasi Ajaib dengan memanfaatkan umpan balik yang diberikan, mengatasi keluhan pelanggan, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Data yang digunakan diambil dari review aplikasi sebanyak 5000 data dengan rating yang bervariasi pada bulan Januari hingga Oktober 2023. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh akurasi sebesar 87,57%. Pada kelas positif diperoleh presisi 93%, recall 97%, dan skor f-1 95%. Sedangkan kelas netral memperoleh presisi sebesar 75%, recall 53%, dan skor f-1 sebesar 62%. Serta pada kelas negatif mendapatkan presisi sebesar 75%, recall sebesar 87%, dan skor f-1 sebesar 80%.