Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi DANA di Google Play Store: Penerapan Support Vector Machine dan Synthetic Minority Over-sampling Technique

Abstract

Analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi DANA di Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Ketidakseimbangan data ditangani dengan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), dan optimasi parameter dilakukan melalui GridSearchCV. Sebanyak 1.000 ulasan terbaru dianalisis setelah pre-processing dan transformasi TF-IDF. Model SVM dengan kernel linear menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 90%, meningkat dari 84% sebelum penerapan SMOTE dan tuning. Uji paired t-test terhadap hasil 10-fold cross-validation menunjukkan peningkatan yang signifikan secara statistik (p-value < 0,05). Recall kelas negatif meningkat dari 63% menjadi 82%, sementara recall positif mencapai 94%. Word cloud menunjukkan kata “dana” paling sering muncul pada ulasan positif dan “aplikasi” pada ulasan negatif. Kombinasi metode ini meningkatkan performa klasifikasi sentimen terhadap ulasan aplikasi DANA secara signifikan.