Implementasi Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Aplikasi Deepseek - Prilindaputra, Brilian; Putri, Dinda Rima Rachcita; Ulinnuha, Nurissaidah (Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2025)
Kemunculan DeepSeek, AI canggih yang dikembangkan di China, telah memberikan dampak yang signifikan terhadap lanskap teknologi global. Namun, pengadopsiannya telah mendapat reaksi beragam, dengan beberapa negara memilih untuk memblokir aksesnya karena masalah keamanan data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi DeepSeek di Google Play Store, secara khusus menargetkan ulasan pengguna dari Amerika Serikat. Dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM), analisis sentimen dilakukan untuk mengkategorikan opini pengguna ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Dataset yang terdiri dari 10.000 ulasan yang dikumpulkan melalui web scraping, telah dipreproses menggunakan teknik pembersihan teks, pembobotan TF-IDF, dan lemmatization. Model SVM dilatih dan divalidasi menggunakan k-fold cross validation (k-fold = 10), mencapai akurasi terbaik pada parameter C = 100 dan kernel RBF. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi rata-rata 90,33%, dengan akurasi puncak 92,20% pada fold 10. Temuan ini menunjukkan polaritas sentimen yang kuat di antara para pengguna. Penelitian ini penyebaran kata dari analisis wordcloud memberikan wawasan bagi para pengembang dan pemangku kepentingan dalam meningkatkan aplikasi AI dengan mengatasi kekhawatiran pengguna dan meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan.