IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISA SENTIMEN APLIKASI SATUSEHAT

Implementasi algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk analisa sentiment aplikasi SatuSehat merupakan penelitian untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna pada aplikasi SatuSehat menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine. Tujuan penelitian ini untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi SatuSehat dan implementasi kinerja dari kedua algoritma yang digunakan. Variabel penelitian dalam konteks ini adalah ulasan pengguna pada aplikasi SatuSehat. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Text Mining dan analisis sentimen menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine Penelitian ini, melakukan pengolahan data dengan membagi data 70% data training (3.500 ulasan) dan 30% data testing (1.500 ulasan). Dua algoritma, yaitu Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine, diuji performansi klasifikasi. Hasilnya menunjukkan bahwa Multinomial Naive Bayes memiliki akurasi 82%, Sedangkan pada Support Vector Machine, akurasi yang dicapai adalah 86%. Berdasarkan hasil penelitian ini, bahwa Support Vector Machine memiliki performansi yang lebih baik daripada Multinomial Naive Bayes dalam klasifikasi ulasan. Adanya masalah yang diidentifikasi dalam analisis seperti gagal login, gagal update, sertifikat tidak ditemukan juga memberikan gambaran tentang area yang perlu diperbaiki dalam aplikasi SatuSehat untuk meningkatkan pelayanan terhadap pengguna kedepanya. Kata kunci: Analisis Sentimen, SatuSehat, Multinomial Naïve Bayes, Support Vector Machine