ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN NETIZEN PADA APLIKASI CAMSCANNER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

CamScanner merupakan aplikasi pemindai dari sesuatu yang dapat menghasilkan gambar, maupun dokumen. Pada penelitian ini penulis melakukan analisis sentimen terhadap ulasan netizen yang terdapat pada komentar di Google Play Store, proses ini menerapkan metode Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1315 data dan dibagi menjadi 2 bagian, 1000 sebagai proses Cross Validation, 315 sebagai unseen data. Data diklasifikasi berdasarkan kelas positif, netral, dan negatif. Hasil akurasi terbaik yang didapatkan pada penelitian ini yaitu sebesar 95,2%. Hasil pengujian menggunakan unseen data test menghasilkan nilai akurasi sebesar 81%. Proses Confusion Matrix pada presisi menghasilkan nilai sebesar 96%, recall sebesar 98%, dan F-Measure sebesar 98%.