ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI FLOQ MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) BERBASIS WEB

Ulasan pengguna pada Google Play Store merupakan sumber informasi yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap kualitas suatu aplikasi. Aplikasi FLOQ memiliki ribuan ulasan dengan beragam opini sehingga diperlukan analisis sentimen untuk mengetahui kecenderungan sentimen pengguna terhadap aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi FLOQ menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data penelitian diperoleh melalui proses scraping sebanyak 5.164 ulasan, kemudian dilakukan preprocessing sehingga diperoleh 5.141 ulasan yang siap digunakan pada tahap analisis. Selanjutnya dilakukan pelabelan sentimen menggunakan pendekatan lexicon-based yang menghasilkan 3.404 ulasan positif (66,2%) dan 1.737 ulasan negatif (33,8%). Pengujian model dilakukan menggunakan tiga skenario pembagian data, yaitu 80%:10%:10%, 75%:15%:10%, dan 70%:15%:15%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario pembagian data 75%:15%:10% dengan parameter C = 10 memberikan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 88,93%, precision sebesar 90,34%, recall sebesar 93,26%, dan F1-score sebesar 91,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi FLOQ dengan baik serta memberikan gambaran mengenai kecenderungan sentimen pengguna terhadap aplikasi.