ANALISIS SENTIMEN TERKAIT ULASAN DI APLIKASI PLN MOBILE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

1903015115 - Hibatullah Faisal; Arafat Febriandirza, S.T., M.TI., Ph.D.,;

Aplikasi Mobile PLN telah menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat modern,
memberikan pelayanan yang mudah dan cepat. Namun, pengalaman pengguna aplikasi ini sering
kali mencerminkan perubahan dinamis dalam lingkungan teknologi dan kebutuhan pengguna.
Aplikasi ini telah di unduh lebih dari 10 juta kali oleh masyarakat dengan rating aplikasi mencapai
bintang 4,5 dan telah mendapat ulasan mencapai lebih dari 700 ribu ulasan baik positif maupun
neagatif, Oleh karena itu analisis sentimen terhadap ulasan pengguna menjadi sangat penting untuk
mengetahui apa yang dirasakan pengguna dan bagaimana cara terbaik untuk meningkatkan aplikasi
tersebut dengan cara mengklasifikasikan ulasan pada aplikasi. Penelitian ini menggunakan metode
Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna
aplikasi PLN Mobile dengan menggunakan data yang berjumlah 2000 data yang terdiri dari 1540
ulasan positif dan 460 ulasan negatif. SVM adalah algoritma yang efektif dalam klasifikasi teks
berdasarkan sentimen, dalam prosesnya dilakukan pembagian data berdasarkan rasio 80:20 yang
menghasilkan data latih sebanyak 1600 data dan data uji sebanyak 400 data. Lalu didapatkan hasil
dari nilai accuracy sebesar 83,75%, precission 83,10%, dan recall sebesar 99,03%. Melalui studi ini
didapatkan hasil akurasi yang cukup besar dari pengklasifikasian menggunakan algoritma Support
Vector Machine yakni sebesar 83,75%.