Analisis sentimen aplikasi gojek menggunakan support vector machine dan k nearest neighbor

Abstract

Gojek merupakan perusahaan decacorn dari Indonesia yang berkembang sangat pesat. Dengan semakin banyaknya pengguna aplikasi Gojek membuat perusahaan harus senantiasa menjaga dan meningkatkan mutu pelayanannya. Analisis sentimen merupakan solusi untuk mengekstrak sebuah sumber informasi dalam bentuk teks dengan jumlah data yang besar dalam waktu yang singkat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi pada ulasan Aplikasi Gojek menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan K Nearest Neighbor (KNN). Sumber data terbaik untuk mendapatkan dataset dalam penelitian analisis sentimen adalah Google Playstore, dikarenakan data yang diperoleh lebih bersih dan tidak mengandung unsur iklan atupun promosi. Diperoleh hasil akurasi menggunakan Metode KNN dengan nilai K=22 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 82,14%, 82,28%, dan 95,43%, sedangkan metode SVM dengan kernel linear dan parameter C=1 memperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall berturut-turut sebesar 87,98%, 88,55%, dan 95,43%. Dapat disimpulkan bahwa metode SVM melakukan klasifikasi dengan lebih baik dibandingkan metode KNN dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi Gojek di Google Playstore.