Analisis Sentimen Polaritas Komentar Pengguna Terhadap Aplikasi Kredivo Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen polaritas komentar pengguna terhadap aplikasi pinjaman online Kredivo menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dengan perkembangan teknologi digital yang pesat, analisis sentimen terhadap aplikasi semakin penting untuk memahami persepsi pengguna dan meningkatkan kualitas layanan. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui crawling komentar pengguna pada platform Google Play Store. Proses analisis dimulai dengan preprocessing yang meliputi cleansing, case folding, tokenizing, dan stopword removal. Selanjutnya, pembobotan kata dilakukan menggunakan metode TF-IDF untuk meningkatkan kualitas representasi teks. Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen komentar ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan komentar dengan akurasi yang baik, memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang opini pengguna terhadap aplikasi Kredivo. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap literatur dalam pemanfaatan machine learning untuk analisis sentimen pada aplikasi fintech serta meningkatkan layanan Kredivo melalui masukan yang diberikan oleh pengguna.