Perbandingan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Opini Pengguna Aplikasi MyXL

Abstract

PT XL Axiata merupakan salah satu penyelenggara jasa telekomunikasi Indonesia yang ikut serta dalam persaingan bisnis di bidang telekomunikasi. Opini pengguna tidak cocok dengan rating yang diberikan diperlukan untuk dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dilakukan untuk melakukan klasifikasi data ulasan dari pengguna aplikasi MyXL berdasarkan rating dan review pada ulasan aplikasi. Peneliti melakukan perbandingan metode NB dan SVM untuk sentimen opini pengguna aplikasi MyXL melalui penelitian tersebut diinginkan dapat diketahui bagaimana sentimen opini pengguna serta faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi sentimen tersebut. Penulis melakukan perbandingan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine menggunakan 2 tools yaitu Google Colaboratory dan Visual Studio Code. Hasil perbandingan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes pada pengujian model di google colab . Metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 99,60% dibandingkan dengan metode naïve bayes hanya menghasilkan akurasi sebesar 90,98%. Pengujian menggunakan visual studio code, metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 86% dibandingkan dengan naïve bayes hanya menghasilkan akurasi sebesar 84%. Dapat disimpulkan bahwa metode Support Vector Machine memberikan kinerja lebih baik daripada naïve bayes untuk klasifikasi sentimen opini pengguna MyXL dengan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.