ANALISIS SENTIMEN PADA OPINI PENGGUNA APLIKASI QASIR MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST

Abstract

Qasir merupakan aplikasi Point-Of-Sale (POS) berbasis android yang bisa diakses secara gratis pada Google Playstore. Dengan banyaknya aplikasi POS yang tersedia, pengguna akan lebih selektif dalam memilih aplikasi yang akan digunakan. Salah satu aspek yang dapat mempengaruhi keputusan memilih aplikasi adalah opini pada aplikasi tersebut. Opini merupakan informasi yang didapatkan setelah menggunakan aplikasi bisa berisi kritik maupun saran. Sehingga berdasarkan hal tersebut pengguna dapat menyimpulkan bagaimana pengguna lain menggunakan aplikasi tersebut. Selain berguna untuk pengguna, opini jika diolah dengan baik akan menghasilkan sebuah informasi yang dapat digunakan untuk evaluasi bagi tim pengembang. Untuk menganalisa dan menemukan hubungan antar data yang dimiliki dapat menggunakan Data Mining. Penelitian ini akan menggunakan metode Support Vector Machine dan Random Forest, namun masing masing metode memiliki kekurangan dan kelebihannya sehingga kedua metode tersebut akan dibandingkan nilai akurasinya. Hasil yang didapat adalah Support Vector Machine memiliki nilai akurasi tertinggi dengan 80,63% sedangkan Random Forest sebesar 80,21%.