Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi Binance Pada Google Play Store - Alamsyah, Anandyta Sakti; Budiman, Saiful Nur; Romadhona, ⁠Rizki Dwi (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2024)
Penelitian ini dilatar belakangi oleh pentingnya pemahaman sentimen pengguna terhadap aplikasi Binance dan analisis sentimen merupakan alat yang efektif untuk mencapai tujuan tersebut. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data ulasan dari Google Play Store pada rentang waktu tertentu, preprocessing teks untuk membersihkan data dari noise dan normalisasi teks, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Selanjutnya, model SVM dilatih menggunakan data latih dan dievaluasi menggunakan data uji dan confusion matrix. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi sebesar 87,24%. Evaluasi lebih lanjut mengungkapkan precision sebesar 85%, recall sebesar 87%, dan f1-score sebesar 85%.