ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI KASIR WIRAUSAHA MAJOO MENGGUNAKAN METODE SVM

Abstract

Peningkatan adopsi teknologi aplikasi kasir digital seperti Aplikasi Kasir Wirausaha Majoo oleh pelaku usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) mempengaruhi pentingnya pemahaman mengenai pandangan dan pengalaman pengguna terhadap aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi perasaan dari ulasan pengguna Aplikasi Kasir Wirausaha Majoo dengan menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) serta langkah-langkah dari alur kerja SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Pada tahap Sample dilakukan pengumpulan data dari ulasan yang terdapat di Google Play Store. Selanjutnya tahap Explore, dilakukan analisis untuk memahami distribusi penilaian dari pengguna. Tahap Modify terdiri dari proses pembersihan teks. Pada tahapan Model dilakukan pelabelan data berbasis lexicon dan pembobotan kata dengan TF-IDF, kemudian model SVM dilatih dengan beberapa proporsi pembagian data (60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10) untuk mengevaluasi kinerja klasifikasi. Proses evaluasi pada tahapan Assess dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa rasio 90:10 memberikan hasil terbaik dengan akurasi mencapai 88,12%, precision 88,51%, recall 88,12%, dan F1-score 88,26%. Klasifikasi sentimen positif dan negatif dilakukan dengan baik, namun performa untuk kelas netral terlihat kurang memuaskan. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM efektif dalam menganalisis opini pengguna dan dapat dijadikan sebagai dasar untuk meningkatkan layanan aplikasi kasir digital Majoo.