ANALISIS SENTIMEN APLIKASI LIPUTAN6.COM PADA ULASAN PENGGUNA DI GOOGLE PLAYSTORE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES

• LUBNA ASJAD MUHDA NABILAH
• 2025

---

Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sentimen pengguna terhadap aplikasi Liputan6.com di Google Play Store. Di era digital, ulasan pengguna menjadi indikator penting dalam menilai kualitas aplikasi. Namun, ketidaksesuaian antara rating dan komentar membuat analisis manual kurang objektif. Oleh karena itu, digunakan pendekatan machine learning dengan membandingkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB). Sebanyak 2.500 ulasan dikumpulkan melalui web scraping dan diberi label otomatis berdasarkan rating (positif ≥ 3, negatif< 3). Proses pengolahan data mencakup cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan filter token. Setelah pembobotan menggunakan TF-IDF, data diklasifikasi dengan 10-Folds Cross Validation di RapidMiner. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pada kelas positif, NB unggul dalam precision (89,47%), tetapi SVM memiliki recall (98,94%) dan F1-score (90,96%) yang lebih tinggi. Pada kelas negatif, SVM lebih baik dalam precision (66,15%), sedangkan NB unggul dalam recall (65,65%) dan F1-score (36,34%). Evaluasi lanjutan berdasarkan nilai AUC dan akurasi menempatkan SVM dalam kategori baik (AUC 0,842 akurasi 83,82%), sedangkan NB tergolong gagal (AUC 0,505 akurasi 60,87%). Secara keseluruhan, SVM dinilai lebih unggul dibandingkan NB.

• Analisis Sentimen
• Google Play Store
• Support Vector Machine
• Naïve Bayes
• TF-IDF
• Ulasan Aplikasi

https://repository.bsi.ac.id/repo/67444/ANALISIS-SENTIMEN-APLIKASI-LIPUTAN6.COM-PADA--ULASAN-PENGGUNA-DI--GOOGLE-PLAYSTORE---DENGAN--MENGGUNAKAN-ALGORITMA---SUPPORT-VECTOR-MACHINE-(SVM)--DAN-NAÏVE-BAYES
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.