Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Mamikos di Google Play menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)

Abstrak

Perkembangan indekos atau kamar kos sebagai bentuk persewaan kamar yang populer di Indonesia memberikan alternatif akomodasi terjangkau khususnya bagi mahasiswa dan pekerja. Namun, dalam proses mencari kamar kos yang sesuai dengan preferensi, para pencari kos sering menghadapi kesulitan seperti ketidaktahuan tentang lokasi kamar kos dan harus memastikan kondisi sesuai fasilitas yang ditawarkan. Salah satu marketplace penyewaan akomodasi kos di Indonesia adalah Mamikos, yang tersedia bagi pengguna melalui web dan aplikasi mobile. Ulasan aplikasi Mamikos di Google Play Store dapat menggambarkan kualitas aplikasi secara umum. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan aplikasi Mamikos. Pengumpulan data ulasan dilakukan dengan teknik web scraping. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM) dengan dua kernel, yaitu Linear dan Radial Basic Function (RBF) untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan kinerja model SVM tergolong cukup baik dengan nilai Accuracy 0.93667, Recall 0.94776, Precision 0.9806 dan F1-Score 0.9639 untuk kedua kernel. Sentimen ulasan negatif divisualisasikan menggunakan Diagram Fishbone untuk mengidentifikasi permasalahan pengguna. Berdasarkan diagram Fishbone tersebut ditemukan 13 permasalahan yang dikategorikan menjadi 5 aspek yaitu Price, People, Process, Place dan Product. Berdasarkan temuan ini, disusun 13 rekomendasi pemecahan masalah yang diharapkan dapat membantu pihak developer untuk meningkatkan kualitas layanan bagi pengguna.