Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI SOUNDCLOUD DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
ABSTRAKSI :
Aplikasi streaming musik adalah platform digital yang memungkinkan pengguna mendengarkan musik secara langsung melalui internet tanpa perlu mengunduhnya terlebih dahulu. Aplikasi ini menawarkan berbagai fitur, seperti akses ke jutaan lagu, pembuatan daftar putar, dan rekomendasi musik berdasarkan preferensi pengguna. SoundCloud adalah salah satu aplikasi streaming musik yang unik karena menawarkan fitur unggah bagi penggunanya, memungkinkan berbagi dan mendengarkan berbagai jenis musik dan audio. Aplikasi ini mendapatkan banyak ulasan dari penggunanya di Google Play Store, yang mencerminkan pengalaman saat menggunakan aplikasi tersebut. Analisis sentimen ulasan ini bertujuan untuk memahami persepsi pengguna dan memberikan masukan. Teknologi sentimen analisis yang terus berkembang memungkinkan pengolahan dan interpretasi data teks dalam mengidentifikasi opini atau perasaan pengguna. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi SoundCloud dengan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dataset yang berisi 4.578 ulasan diproses melalui tahap preprocessing seperti filtering, case folding, normalisasi, pengubahan kata bernegasi, tokenisasi, penghapusan stopwords, dan stemming. Pendekatan Lexicon-Based mengklasifikasikan ulasan menjadi tiga kategori, positif, netral, dan negatif. Dataset yang telah diproses kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Evaluasi model menunjukkan hasil Area Under Curve (AUC) terbaik dengan nilai sebesar 99.35%, akurasi 96.50%, precision 98.20%, dan recall 98.00% menggunakan kernel linear dan parameter C=100. Hasil ini menunjukkan bahwa performa sistem ini lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya dan mengindikasikan kemampuan model SVM dalam membedakan sentimen ulasan, terutama pada kategori netral dan positif.