ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI AL QUR’AN DIGITAL

Abstract

Aplikasi Al-Qur'an digital merupakan salah satu aplikasi yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Aplikasi ini menyediakan berbagai fitur yang memudahkan pengguna untuk membaca, mempelajari, dan menghafal Al-Qur'an. Namun, untuk dapat memberikan layanan yang terbaik kepada pengguna, pengembang aplikasi perlu memahami respons pengguna terhadap aplikasi tersebut. Salah satu cara untuk memahami respons pengguna adalah dengan menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Sentimen merupakan emosi atau perasaan yang diungkapkan oleh pengguna dalam ulasannya. Dengan menganalisis sentimen dari ulasan pengguna, pengembang aplikasi dapat mengetahui apa yang disukai dan tidak disukai pengguna, serta area mana yang perlu ditingkatkan. Ada banyak algoritma yang dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Salah satu algoritma yang populer adalah Support Vector Machine (SVM). SVM adalah algoritma klasifikasi yang menggunakan konsep margin untuk memisahkan data positif dan negatif. SVM memiliki beberapa keunggulan, yaitu memiliki akurasi yang tinggi, efisien dalam penggunaan memori dan dapat menangani data yang tidak terdistribusi secara normal. Berdasarkan keunggulan-keunggulan tersebut, algoritma SVM dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan algoritma SVM untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi Al-Qur'an digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 85.11%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat digunakan untuk memahami respons pengguna terhadap aplikasi Al-Qur'an digital. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah memungkinkan pengembang aplikasi untuk fokus pada aspek yang diapresiasi oleh pengguna dan secara proaktif mengatasi area yang dapat ditingkatkan, meningkatkan kepuasan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.