PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI LIVIN BY MANDIRI DI GOOGLE PLAY STORE

Penggunaan aplikasi mobile banking terus meningkat seiring dengan berkembangnya layanan perbankan digital. Ulasan pengguna pada Google Play Store dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persepsi terhadap kualitas layanan aplikasi Livin' by Mandiri. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Livin' by Mandiri menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Penelitian dilakukan menggunakan 2.000 data ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari Google Play Store. Data diproses melalui tahapan preprocessing teks, kemudian dilakukan pembobotan menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan ulasan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif, serta memberikan gambaran mengenai kecenderungan persepsi pengguna terhadap aplikasi Livin' by Mandiri. Temuan penelitian diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna aplikasi.