Analisis Kinerja Metode Support Vector Machine dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna QRIS di Pasar Kuliner Pajak USU - Tita Yunala Mashita Purba; Mariapuli Br Bukit; Anggiat Mangihut Parulian Sihite; Donni Nasution (PT. Delitekno Media Mandiri, 2026)
Transformasi pembayaran digital di Indonesia mendorong penggunaan Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) sebagai sistem transaksi non-tunai yang efisien dan inklusif, khususnya pada sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Pasar Kuliner Pajak Universitas Sumatera Utara (USU) merupakan salah satu lokasi dengan tingkat adopsi QRIS yang tinggi, namun kepuasan penggunanya belum banyak dianalisis secara komprehensif. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kinerja metode Support Vector Machine (SVM) dalam mengukur tingkat kepuasan pengguna QRIS melalui analisis sentimen. Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner berbasis Google Form kepada 559 responden. Data diolah menggunakan Python melalui tahapan preprocessing, normalisasi data, dan klasifikasi menggunakan metode SVM dengan kernel linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasi tingkat kepuasan pengguna QRIS dengan tingkat akurasi mencapai 98,21%. Nilai precision pada kelas