IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA WEBSITE STUDENT UNIVERSITAS AMIKOM PURWOKERTO BERDASARKAN WEBQUAL 4.0

Website Student Amikom Purwokerto adalah platform utama yang digunakan oleh mahasiswa Universitas Amikom Purwokerto untuk mengakses berbagai informasi akademik. Namun, kendala seperti kesulitan pengisian Kartu Rencana Studi (KRS), tampilan yang kurang responsif pada perangkat mobile, dan desain yang sederhana menjadi perhatian utama pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa terhadap platform tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh melalui kuesioner dengan pertanyaan terbuka yang berfokus pada tiga aspek Webqual 4.0: kemudahan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi. Sebanyak 217 ulasan dikumpulkan dan dianalisis melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenizing, dan stemming. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebelum tuning, rata-rata akurasi model SVM memiliki akurasi sebesar 82%, dengan precision 78% dan 88%, recall 89% dan 75%, serta F1-score masing-masing 81% dan 83%. Setelah dilakukan hyperparameter tuning, akurasi meningkat menjadi 94%, precision 93% dan 96%, recall 96% dan 92%, serta F1-score 95% dan 94%. Analisis ini menunjukkan bahwa mayoritas sentimen mahasiswa terhadap platform bersifat positif, namun ada kebutuhan untuk meningkatkan tampilan dan kecepatan sistem. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas Website Student Amikom Purwokerto.