SENTIMEN ANALISIS MENGENAI APLIKASI STREAMING FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DI PLAY STORE

Authors

  • Muhamad Fani Al-shufi Universitas Nusa Putra
  • Adhitia Erfina Universitas Nusa Putra

Keywords:

Analisis sentimen, Google Play Store, Support Vector Machine

Abstract

Akibat dari pembatasan sosial berskala besar (PSBB) membuat aktivitas masyarakat perlahan berubah, banyak kegiatan yang biasanya dilakukan secara offline kini berubah menjadi dilakikan secara online. Salah satunya adalah aktivitas streaming film menjadi kegiatan yang banyak dilakukan oleh masyarakat pada masa pandemi ini. Didukung oleh banyaknya aplikasi streaming film dan kemudahan untuk mengakses internet, memudahkan untuk menonton film secara online kapan saja dan dimana saja. Ulasan dari para pengguna aplikasi dapat mempengaruhi citra dari aplikasi tersebut, tergantung dari bagaimana layanan yang diberikan olah pengembang aplikasi. Selama ini aplikasi terbaik hanya diberikan berdasarkan dari jumlah unduhan dan pemberian rating saja, tetapi ulasan dari para pengguna juga perlu diperhitungkan. Tetapi, untuk mengklasifikasi ulasan dari para pengguna tidak bisa dilakukan secara manual, dengan jumlah data yang sangat banyak maka tidak bisa
dilakukan dengan mudah. Oleh karena itu pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan dari para pengguna aplikasi streaming film di Playstore, dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).Pada penelitian sebelumnya didapatkan hasil bahwa algoritma ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi untuk mengklasifikasi tanggapan positif dan negatif para pengguna aplikasi streaming film di Google Platstore.
Dalam penelitian ini data yang digunakan berjumlah 1000 ulasan yang didapat dari masing – masing aplikasi sebanyak 200 ulasan, hasil dari proses analisis data menunjukan bahwa tingkat keakurasian paling tinggi adalahIflix 92.67%, Disney hotstar 69.33%, Wetv 64.67%, Netflix 81.33% dan vidio 62.00%.

Published

2021-09-13