ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNA APLIKASI BRIMO PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SELEKSI FITUR CHI-SQUARE

Aplikasi BRImo adalah salah satu aplikasi mobile banking yang populer digunakan di Indonesia. Ulasan dari pengguna di Play Store dapat berfungsi sebagai masukan bagi pengembang dan informasi bagi calon pengguna aplikasi untuk mengetahui kualitas dan keandalan dari aplikasi ini. Dengan membaca setiap isi ulasan membutuhkan waktu yang lebih lama sehingga diperlukan suatu pendekatan yang lebih efisien untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen pengguna aplikasi BRImo dalam kategori positif, negatif atau netral menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan seleksi fitur Chi – Square. Dalam penelitian ini menggunakan 9.788 data hasil dari proses scrapping yang akan melalui proses preprocessing, ekstraksi fitur, pelabelan, seleksi fitur, pemodelan klasifikasi dan evaluasi pemodelan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVM dengan seleksi fitur Chi – square mampu mengklasifikasikan sentimen dengan accuracy 86,87%, precision 86,67%, recall 86,85%, dan f1 – score 86,75%.