Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi DANA di Google Play Store: Penerapan Support Vector Machine dan Synthetic Minority Over-sampling Technique
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.1053Kata Kunci:
Analisis Sentiment, Aplikasi Dana, GridSearchCV, SMOTE, Support Vector MachineAbstrak
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.
Unduhan
Referensi
D. Toresa, S. R. F. Sitorus, I. Muzdalifah, F. Wiza and R. Syelly, "Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Penggunaan Dompet Digital Dana Mengunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine," Technologica, vol. 3, no. 2, pp. 64-74, 2024.
R. Novyantri and M. Setiawardani, "The Effect Of E-Service Quality On Customer Loyalty With Customer Satisfaction As A Mediation Variable On Dana's Digital Wallet (Study On Dana Users) Pengaruh E-Service Quality Terhadap Loyalitas Pelanggan Dengan Kepuasan Pelanggan Sebagai Variabel Medias," International Journal Administration, Business and Organization (IJABO), vol. 2, no. 3, pp. 49-58, 2021.
Z. Azindhani, "Penggunaan Aplikasi Dana Sebagai Media Dompet Digital dan Transaksi di Indonesia," Jurnal Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, vol. 1, pp. 1-5, 2021.
D. S. Pratiwi and I. K. D. Nuryana, "Analisis Tingkat Penerimaan dan Kepercayaan Pengguna Teknologi Terhadap Penggunaan Dompet Digital DANA," Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence, vol. 02, no. 04, p. 2021, 2021.
Normah, B. Rifai, S. Vambudi and R. Maulana, "Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE," Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174-180, 2022.
D. A. Agustina, S. Subanti and E. Zukhrona, "Implementasi Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine," Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 3, no. 2, p. 109, 2021.
S. M. K. Azzahra, N. C. Santi and S. Wahyudi, "Implementasi Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentimen Aplikasi Pinjaman Online Pada Media Sosial Twitter," Jurnal Multidisciplinary Applications of Quantum Information Science (al-mantiq), vol. 04, no. 02, pp. 1-6, 2023.
D. T. Novitasari, M. A. Barata and P. E. Yuwita, "Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Skincare Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)," INTI Nusa Mandiri, vol. 19, no. 2, pp. 325-332, 2025.
F. F. Irfani, M. Triyanto, A. D. Hartanto and Kusnawi, "Analisis Sentimen Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Support Vector Machine," JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Informatika), vol. 16, no. 3, pp. 258-266, 2020.
I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa and I. A. Salihi, "Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)," Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 32-35, 2023.
A. M. Yolanda and R. T. Mulya, "Implementasi Metode Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Sayurbox di Google Play Store," Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, vol. 6, no. 2, pp. 76-83, 2024.
Hendiana, A. I. Purnamasari and I. Ali, "Analisis Sentimen Komentar Berita Detik.Com Menggunakan Algoritma Suport Vektor Machine (SVM)," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 3175-3181, 2024.
W. E. Saputro, H. Yuana and W. D. Puspitasari, "Analisis Sentimen Pengguna Dompet Digital Dana Pada Kolom Komentar Google Play Store Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 2, pp. 1151-1156, 2023.
A. A. Muhammad, Ermatita and D. S. Prasvita, "Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Dana Berdasarkan Ulasan pada Google Play Menggunakan Metode Support Vector Machine," Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), pp. 194-204, 2022.
N. G. Ramadhan, "Comparative Analysis of ADASYN-SVM and SMOTE-SVM Methods on the Detection of Type 2 Diabetes Mellitus," Scientific Journal of Informatics, vol. 8, no. 2, pp. 276-282, 2021.
T. A. Dewi and E. Mailoa, "Perbandingan Implementasi Metode SMOTE Pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat Tentang Mixue," Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika dan Komunikasi, vol. 4, no. 3, pp. 849-855, 2023.
P. Ahirwar, A. J. Deen and M. K. Ahirwar, "Analysis of Machine Learning Algorithm: SMOTE with SVM," International Journal of Novel Research and Development, vol. 8, no. 4, pp. 256-264, 2023.
F. R. Rakhman, R. W. Ramadhani and Y. A. Kuncoroyakti, "Analisis Sentimen dan Opini Digital Kampanye 3M di Masa Covid-19 Melalui Media Sosial Twitter," Komunikologi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi, vol. 18, no. 1, pp. 8-20, 2021.
M. I. Putria and I. Kharisudin, "Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia Pada Situs Google Play Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Logistic Regression," PRISMA, vol. 5, pp. 759-766, 2022.
M. Ilmiyah, M. A. Barata and P. E. Yuwita, "Implementation of ANN Optimization with SMOTE and Backward Elimination for PCOS Prediction," Scientific Journal of Informatics, vol. 12, no. 1, pp. 133-144, 2025.
B. P. Pamungkas, M. J. Vikri and I. A. Sa'ida, "Application of SMOTE-ENN Method in Data Balancing for Classification of Diabetes Health Indicators with C4.5 Algorithm," Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 14, no. 2, pp. 183-188, 2025.
A. Z. Praghakusma and N. Charibaldi, "Komparasi Fungsi Kernel Metode Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Instagram dan Twitter (Studi Kasus: Komisi Pemberantasan Korupsi)," JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal), vol. 9, no. 2, p. 88, 2021.
F. R. A. Harianto, Z. Alawi and I. A. Sa'ida, "Pengaruh Komposisi Split Data Pada Akurasi Klasifikasi Penderita Diabetes Menggunakan Algoritma Machine Learning," Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), vol. 8, no. 1, pp. 36-44, 2025.
Fahrudin, S. Gantar Fitra and S. Soim, "Pengembangan Model Support Vector Machine untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi Diagnosis Penyakit Jantung," Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 7, no. 4, pp. 1418-1428, 2024.
Trianto, A. Muliawati and H. N. Irmanda, "Penerapan Borderline-SMOTE dan Grid Search pada Bagging-SVM untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes," Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya, vol. 3, no. 2, pp. 102-113, 2022.
E. F. Laili, Z. Alawi, R. Rohmah and M. A. Barata, "Komparasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Serangan Jantung," Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), vol. 8, no. 1, pp. 67-76, 2025.
