Implementasi Algoritma DBSCAN dan Support Vector Machine Dalam Penentuan Sentimen Pengguna Aplikasi PeduliLindungi

Abstract

Aplikasi PeduliLindungi adalah aplikasi yang digunakan untuk melakukan pelacakan dan penghentian penyebaran Coronavirus Disease (COVID-19) yang dikembangkan oleh pemerintah. Aplikasi PeduliLindungi dapat di download melalui Google PlayStore untuk pengguna android dan App Store untuk pengguna iOS. Pengguna aplikasi dapat menyampaikan keluhan dan pujiannya atas aplikasi yang digunakan, serta memberikan nilai atau rating terhadap aplikasi tersebut. Namun, terkadang rating yang diberikan dengan komentar yang diberikan tidak sesuai. Ada rating yang tinggi tetapi pada komentarnya berisi keluhan atau komplain atas aplikasinya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat sentimen dari komentar pengguna aplikasi PeduliLindungi, sehingga pengembang aplikasi dapat mengetahui keluhan pengguna terhadap aplikasi PeduliLindungi. Penelitian ini menggabungkan metode clustering dan klasifikasi dalam menentukan sentimen pengguna aplikasi. Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan komentar positif dan negatif pada data latih. Metode klasifikasi akan digunakan untuk memprediksi komentar positif dan negatif pada data uji. Kombinasi algoritma yang digunakan DBSCAN dan SVM. Hasil yang diperoleh oleh kombinasi algoritma DBSCAN-SVM didapatkan sentimen positif sebanyak 1.551 dan sentimen negatif sebanyak 8.449 dan hasil confusion matrix yang didapatkan adalah 99,8%.