ANALISIS RATING DAN SENTIMEN PENGGUNA LAYANAN INTERNET RUMAH PADA MEDIA PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Penelitian ini menitikberatkan pada analisis sentimen terhadap ulasan layanan internet rumah dari First Media, IndiHome, dan MyXL di Google Play Store. Dalam mendukung perkembangan revolusi industri, perusahaan mengumpulkan ulasan pelanggan sebagai sumber informasi mengenai kepuasan pengguna. Dengan tujuan meningkatkan kualitas layanan, penelitian ini menerapkan metode analisis sentimen dengan menggunakan algoritma SVM (Support Vector Machine). Data ulasan diambil dari internet, lalu dilakukan preprocessing, labbeling dan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Pengujian data dilakukan dengan algoritma SVM, Melalui pengujian data dengan algoritma SVM, diperoleh hasil akurasi pada masing-masing data menunjukkan performa metode SVM yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan. Hasil akurasi yang diperoleh adalah sebesar 78% untuk First Media, 84% untuk IndiHome, dan 80% untuk MyXL. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam mengevaluasi serta meningkatkan layanan internet rumah yang mereka sediakan.