Analisis Sentimen Review Aplikasi Video Conference Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Studi Kasus : Skype Dan Zoom)

Abstrak

Muncul dan menyebarnya covid-19 membuat Pemerintah mengajak masyarakat untuk melakukan work from home agar semua aktivitas dilakukan di rumah. Banyaknya aplikasi video conference menyulitkan pengguna untuk menentukan aplikasi yang sesuai. Berdasarkan beberapa situs web, aplikasi skype dan zoom berada dalam urutan tertinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai tingkat akurasi dan mengetahui hasil analisis sentimen pada ulasan video conference. Metode yang diterapkan, tahap preprocessing untuk mengolah data mentah agar dapat diklasifikasikan Support Vector Machine (SVM). Hasil klasifikasi menunjukkan aplikasi skype memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi sebesar 88,75% dibandingkan dengan aplikasi zoom sebesar 83,48%. Akurasi kemampuan prediksi svm yang dibuat memiliki kesalahan hingga 53,1% untuk aplikasi skype dan aplikasi zoom sebesar 58,9%. Nilai kesalahan ini didasarkan pada Relative Absolute Error (RAE).