PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI FLIP.ID

Abstract

Flip.Id adalah salah satu platform teknologi finansial di Indonesia, yang menawarkan beragam layanan keuangan, termasuk pembayaran dan transfer uang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Support VectorMachine dalam menganalisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Flip.Id yang tersedia di Google Play Store. Metode Support Vector Machine dipilih karena memiliki tingkat kemampuan yang tinggi dalam menganalisis teks dan terbukti efektif dalam memahami sentimen. Proses pelatihan model Support Vector Machine melibatkan penggunaan dataset ulasan pengguna untuk mengklasifikasikan sentimen. Evaluasi hasil model mencakup berbagai matriks evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall dan F1-Score. Hasil penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi mencapai 87%, dengan nilai evaluasi matriks presisi sebesar 93%, recall 87%, dan nilai F1-Score 90%. Temuan ini menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam mengeksplorasi lebih dalam analisis sentimen, khususnya dalam konteks teknologi finansial. Dari penelitian ini membuktikan bahwa model Support Vector Machine mampu memberikan hasil klasifikasi yang baik, dan memberikan peluang bagi penelitian lebih lanjut dalam memahami respons pengguna terhadap layanan keuangan digital seperti Flip.Id.