ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA PADA APLIKASI SIREKAP 2024 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

Aplikasi Sirekap 2024 adalah sebuah aplikasi baru yang digunakan untuk mencatat dan melaporkan kegiatan dan hasil pemungutan suara pada Pemilihan Umum di Indonesia tahun 2024. Terdapat berbagai pandangan pro dan kontra terkait penggunaan aplikasi ini, sehingga cocok menjadi objek penelitian. Bertujuan untuk klasifikasi data ulasan pada bulan Februari tanggal 14 sampai 28 pada aplikasi sirekap 2024 ke dalam kategori sentimen positif dan negatif menggunakan dua algoritma pembelajaran mesin yang berbeda, serta membandingkan dan menentukan algoritma terbaik. Dua algoritma yang penulis gunakan untuk penelitian ini yaitu Naive Bayes dan SVM. Metode penelitian menggunakan pendekatan machine learning yaitu bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem belajar dari data dan membuat keputusan tanpa instruksi eksplisit. Model dilatih dengan data untuk mengenali pola dan membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tahapannya mencakup pengumpulan data ulasan, preprocessing data, evaluasi hasil, dan penentuan dan perbandingan metode terbaik. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi yang divalidasi dengan k-fold validation sebesar Naive Bayes (94%) dan SVM (95%). SVM terbukti menjadi model machine learning yang paling baik untuk menganalisa ulasan pengguna aplikasi Sirekap 2024 karena memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu (95%).
https://ejournal.poltekharber.ac.id/index.php/smartcomp