PENINGKATAN KINERJA ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI IDENTITAS KEPENDUDUKAN DIGITAL (IKD) DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN SMOTE - Gusmansyah, Rafly; Rahmaddeni; Hendrawan, Heri; Rohid (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2025)
Analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Identitas Kependudukan Digital di Indonesia memberikan wawasan penting bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), yang dikenal andal dalam menangani data berdimensi tinggi, untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data, diterapkan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Data ulasan diperoleh melalui data crawling dari Google Play Store sebanyak 1.498 komentar, kemudian diproses melalui pembersihan teks, normalisasi, tokenisasi, stemming, dan representasi numerik menggunakan Word2Vec. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar bersifat netral (78,2%), sedangkan komentar positif dan negatif masing-masing sebesar 10,3% dan 6,3%. Model SVM tanpa SMOTE mencapai akurasi 89,00% dengan F1-Score macro average 0,87 dan weighted average 0,89. Setelah penerapan SMOTE, akurasi meningkat menjadi 91,00%, dengan F1-Score macro average dan weighted average sebesar 0,91. Perbaikan signifikan terjadi pada kelas netral, di mana F1-Score meningkat dari 0,81 menjadi 0,99, meskipun performa kelas positif dan negatif sedikit menurun. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi SVM dan SMOTE efektif dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi klasifikasi sentimen pada data tidak seimbang.