Penerapan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pada Layanan Ojek Online

Dalam era digital yang semakin maju, layanan ojek online seperti GoJek telah menjadi solusi transportasi yang populer di kota-kota besar termasuk Batam. Memahami sentimen pengguna terhadap layanan ini sangat penting bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap layanan GoJek di Kota Batam menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari ulasan pengguna di media sosial dan aplikasi GoJek. Proses analisis meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi sentimen menggunakan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memiliki kinerja yang kuat dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna dengan akurasi rata-rata 88.5%, presisi 88.6%, recall 88.2%, dan F1-Score 88.4%. Meskipun kinerja untuk sentimen positif dan negatif sangat baik, model menunjukkan tantangan dalam mengklasifikasikan ulasan netral. Untuk meningkatkan kinerja, disarankan penerapan teknik data augmentation, tuning hyperparameters, dan eksplorasi metode pembelajaran mesin yang lebih canggih. Penelitian ini memberikan wawasan berharga untuk meningkatkan strategi bisnis dan kualitas layanan GoJek di Kota Batam, serta berkontribusi pada pengembangan analisis sentimen di industri transportasi online.