Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Netizen Pada Aplikasi CamScanner Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Canggihnya teknologi saat ini para pengguna Smartphone memungkinkan untuk
memberikan ulasan secara online diberbagai platform media sosial. Mekanisme
Google Play Store dimana pengguna mengulas aplikasi melalui komentar yang
diurutkan berdasarkan rating. Namun banyak ditemukan rating yang tidak sesuai
dengan ulasan yang telah diberikan oleh pengguna sehingga hal tersebut belum
cukup menggambarkan kualitas dari aplikasi. Ruang lingkup pada penelitian ini
dilakukan hanya pada ulasan Aplikasi terhadap sentimen yang bernilai Positif,
Negatif, dan Netral. Penelitian ini dalam pengolahan data menggunakan metode
Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk
mengetahui nilai klasifikasi lebih dalam terkait data dari hasil ulasan CamScanner
dalam mencari hasil Akurasi, Presisi, Recall, dan F-Measure. Hasil Akurasi
terbaik yang didapatkan pada penelitian ini yaitu sebesar 95,2% dan melakukan
pengujian menggunakan Unseen Data yang menghasilkan nilai sebesar 81%.
Sedangkan nilai Akurasi terendah didapatkan hasil sebesar 86% dengan pengujian
menggunakan Unseen Data menghasilkan nilai Akurasi sebesar 82,2%. Hasil
Confusion Matrix dalam mencari Presisi pada sentimen Positif sebesar 81%,
sedangkan Presisi yang diperoleh dari sentimen Negatif 88%, dan Netral 20%.
Hasil yang diperoleh dari Recall pada sentimen Positif yang didapatkan sebesar
81%, Negatif 88%, dan Netral 20%. Hasil F-Measure pada sentimen Positif
sebesar 81%, Negatif 88%, dan Netral 20%.