Ekstraksi Pengetahuan dari Ulasan Aplikasi CapCut Menggunakan Metode Aspect-Based Sentiment Analysis dan Klasifikasi - Ariyani, Ishlah Putri; Tania, Ken Ditha; Wedhasmara, Ari; Meiriza, Allsela (Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2025)
Indonesia mengalami perkembangan teknologi yang pesat, khususnya dalam penggunaan internet dan platform editing seperti CapCut. Platform ini memungkinkan pengeditan video di berbagai perangkat, namun kepuasan pengguna tidak selalu terjamin karena perbedaan pengalaman individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen pengguna terhadap aplikasi CapCut berdasarkan aspek.Dengan menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) yang didukung oleh algoritma Machine Learning untuk tugas klasifikasi sentimen berdasarkan aspek. Algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah Support Vector Machine. Data yang digunakan adalah ulasan aplikasi CapCut dari Google Play Store sebanyak 22.668 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) memiliki performa yang baik untuk masing-masing aspek dengan nilai akurasi untuk aspek fitur 0,88 dan aspek user experience 0,87. Hasil ekstraksi pengetahuan yang diperoleh berupa XML yang memuat informasi sentimen pengguna terhadap dua aspek utama, yaitu fitur dan user experience.