Evaluasi Efektivitas Support Vector Machine dan Random Forest dalam Klasifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio - Fastabiqul Khusna; Khothibul Umam; Siti Nur'aini; Maya Rini Handayani (Universitas Serang Raya, 2025)
Perkembangan pesat platform streaming telah menghasilkan banyak ulasan pengguna yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber masukan untuk pengembangan aplikasi. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Vidio. Sebanyak 1.000 ulasan berbahasa Indonesia dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dan diberi label sentimen berdasarkan rating bintang, di mana rating 1–2 dikategorikan sebagai sentimen negatif dan 3–5 sebagai sentimen positif. Data ulasan diproses melalui beberapa tahap preprocessing, seperti pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming, sebelum dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan metode TF-IDF. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Kedua model dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa yang lebih unggul diperoleh oleh algoritma SVM, dengan akurasi mencapai 76,11%, dibandingkan dengan RF yang memperoleh akurasi sebesar 71,67%. Selain itu, identifikasi ulasan dengan sentimen negatif juga dilakukan dengan lebih efektif oleh SVM. Temuan ini membuktikan bahwa klasifikasi sentimen ulasan aplikasi Vidio lebih tepat dilakukan menggunakan SVM, sehingga berpotensi mendukung otomatisasi analisis sentimen dan peningkatan kualitas layanan streaming. Hasil ini dapat diimplementasikan dalam sistem dashboard otomatis untuk mendeteksi keluhan pengguna secara real-time, memungkinkan pengembang Vidio meningkatkan pengalaman pengguna dengan respons yang lebih cepat dan tepat. Kata Kunci: Text Classification, User Sentiment, Support Vector Machine, Random Forest, Vidio.