Perbandingan Performa Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression untuk Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Retail di Android - Budianto, Akhmad Ghiffary; Rusilawati, Rusilawati; Suryo, Arief Trisno Eko; Cahyono, Gunawan Rudi; Zulkarnain, Andry Fajar; Martunus, Martunus (Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut, 2024)
Platform Google Play Store menyediakan fitur pemberian masukan dan penilaian dari pelanggan terhadap aplikasi yang tersedia. Aplikasi retail di android dapat menjadikan hal tersebut sebagai salah satu metrik utama untuk memantau kinerja. Analisis sentimen merupakan salah satu bagian dari NLP dan text mining yang digunakan untuk melihat sentimen dari opini dalam ulasan pengguna di aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma SVM dan logistic regression dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi tersebut. Dari 4250 data ulasan pengguna, 3400 data digunakan sebagai data training dan 850 data digunakan sebagai data testing. Hasilnya didapatkan klasifikasi dengan SVM dan logistic regression sama-sama memiliki tingkat akurasi 0,87, namun namun Logistic Regression menunjukkan performa yang lebih baik dalam mengidentifikasi sentimen positif dengan nilai F1 score 0.89 dibandingkan SVM (0.78). Logistic Regression juga memiliki misklasifikasi yang lebih sedikit (110) dan nilai True Positive (TP) dan True Negative (TN) yang lebih tinggi dibandingkan SVM. Secara keseluruhan, Logistic Regression menunjukkan performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi retail dibandingkan SVM.