ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI ZALORA DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE - Apria Ananda Anam, Pinky; Abdul Fatah, Doni; Ali Syakur, Muhammad (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Di waktu ini semuanya serba cepat dan singkat, banyak aplikasi yang menyediakan jasa untuk mempercepat pekerjaan terutama bagian penjualan, aplikasi yang menyediakan sarana penjualan dengan cepat salah satunya Zalora sebagai pengguna juga dapat berbicara atau berkomentar di aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Zalora di Google PlayStore guna memahami persepsi pelanggan terhadap layanan yang diberikan. Metode yang digunpe adalah Support Vector Machine (SVM), yang dikenal efektif dalam klasifikasi teks. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mengunduh 1.000 ulasan aplikasi dari Google PlayStore. Data tersebut dibagi menggunakan perbandingan 90:10, di mana 90% digunakan untuk data latih, dan 10% sisanya untuk data uji. Validasi dilakukan menggunakan teknik k-fold cross-validation dengan 10 lipatan (fold), di mana hasil tertinggi dicapai pada fold-1. Pada fold-1, nilai confusion matrix menunjukkan True Positive (TP) sebesar 80, True Negative (TN) sebesar 75, False Positive (FP) sebesar 10, dan False Negative (FN) sebesar 15. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan dengan baik yaitu dengan nilai akurasi sebesar 85% dan nilai presisi, recall, f-1 score berturut-turut yaitu 83,13%, 85%, 83,48%. Akurasi ini didapat dengan nilai C = 10 dan nilai gamma = 0.1 kernel RBF.