Page 21 - E-Skripsi Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Sapawarga Jabar Super Apps Pada Ulasan Google Play Store
P. 21
Gambar 1. 4 Ulasan Pengguna Aplikasi Sapawarga
Analisis sentimen pada aplikasi Sapawarga sangat penting dilakukan
karena dapat memahami sentimen penggunanya. Pengembang aplikasi dapat
mengetahui permasalahan ulasan pengguna secara cepat dan otomatis (Putra et al.,
2021). Selain itu juga, dapat memantau kinerja aplikasi sebagai bahan evaluasi
keberlanjutan pemanfaatan aplikasi Sapawarga tersebut. Mengingat pada tahun
2023 ini merupakan masa berakhirnya Gubernur Provinsi Jawa Barat Ridwan
Kamil (KemenPANRB, 2018). Dengan demikian, adanya peralihan
kepemimpinan apakah penerusnya akan memiliki komitmen untuk melanjutkan
pengembangan dan pemeliharaan pada aplikasi Sapawarga tersebut.
Metode yang dapat digunakan dalam penelitian ini yaitu pendekatan
Hybrid Lexicon-Based dan Support Vector Machine (SVM). Support Vector
Machine (SVM) adalah salah satu metode machine learning yang dikembangkan
sejak tahun 1992 oleh Vladimir N. Vapnik (Vapnik, 1999). Metode yang populer
(Bhagat & Dhande-Dandge, 2023; Ondara et al., 2022) dan memberikan akurasi
terbaik (Kamble et al., 2023) dalam pemodelan klasifikasi sentimen. Pendekatan
Lexicon-Based dalam penelitian ini akan digunakan untuk mengklasifikasikan
dataset pada label positif dan negatif serta menghapus label netral. Menghapus
7
