ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI ONLINE SINGLE SUBMISSION (OSS) MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

• SHULTHON ASH SHIDIQ AL-MUMINUN
• 2026

---

Aplikasi Online Single Submission (OSS) merupakan layanan perizinan usaha berbasis elektronik yang digunakan oleh pelaku usaha di Indonesia. Banyaknya ulasan pengguna pada Google Play Store dapat dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi kualitas layanan, namun berbentuk teks tidak terstruktur sehingga sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pengguna aplikasi OSS menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh melalui web scraping sebanyak 2.208 ulasan periode 2021–2025. Tahapan pengolahan meliputi preprocessing (cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming), pelabelan sentimen dengan lexicon based, serta pembobotan fitur TF-IDF. Dataset dibagi 80% data latih dan 20% data uji, kemudian diklasifikasikan menggunakan SVM dan dievaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan sentimen positif 33,20%, negatif 15,40%, dan netral 51,40%. Model menghasilkan accuracy 90,72%, precision 90,86%, recall 90,72%, dan F1-score 90,67%. Metode SVM terbukti efektif untuk evaluasi kualitas layanan OSS.

• Analisis Sentimen
• OSS
• Support Vector Machine
• TF-IDF

https://repository.bsi.ac.id/repo/81630/ANALISIS-SENTIMEN-PENGGUNA-TERHADAP-APLIKASI-ONLINE-SINGLE-SUBMISSION-(OSS)-MENGGUNAKAN-METODE-SUPPORT-VECTOR-MACHINE
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.