Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Penggunaan Dompet Digital Dana Mengunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine

Abstract

Dompet digital telah menjadi integral dalam transaksi keuangan sehari-hari, memberikan kenyamanan melalui aplikasi mobile. Dana merupakan salah satu aplikasi dompet digital mobile yang populer dan telah menarik perhatian pengguna dengan layanan yang sangat luas setelah Gopay dan OVO. Namun walaupun banyak digunakan sering sekali timbul beberapa masalah yang dialami pengguna. Seperti, gagalnya transfer dan terpendingnya transfer. Ketika terjadinya masalah tersebut pada pengguna aplikasi dompet digital Dana, sering sekali pengguna merasa bingung ingin menghubungi pihak Dana melalui apa dan bagimana. Dikarenakan terbatasnya komunikasi antar pihak Dana dan pengguna. Keterlambatan dalam penanganan masalah yang dihadapi pengguna dapat mengakibatkan kurangnya dukungan layanan sehingga mendorong pengguna untuk memberikan ulasan positive, negative, dan netral pada komentar aplikasi Dana di Google Play Store. Maka dari itu perlu dilakukan suatu analisis sentimen pada kolom komentar aplikasi Dana yang berupaya untuk mengetahui sentimen dari setiap komentar. Untuk mengetahui setiap sentimen komentar menggunakan fitur Term Frequency-Inverse Document frequency (TF-IDF) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Dalam pengambilan data dilakukan dengan cara scrapping/scrapper dan mengambil data komentar sebanyak 1000 data komentar. Dari hasil pengolahan dan pemrosesan data tersebut menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80% : 20% didapatkan hasil akurasi terbaik 96,67%.