ANALISIS SENTIMEN ULASAN FIZZO NOVEL PADA GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN SVM
DOI:
https://doi.org/10.24076/joism.2026v8i1.2558Keywords:
Analisis Sentimen, Fizzo Novel, Support Vector Machine, RBF Kernel, Google Play StoreAbstract
Meningkatnya jumlah ulasan pengguna aplikasi Fizzo Novel di Google Play Store menghasilkan data teks tidak terstruktur yang sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Fizzo Novel dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) melalui perbandingan linear kernel dan Radial Basis Function (RBF) kernel. Dataset yang digunakan terdiri dari 105.896 ulasan pengguna tahun 2025 yang diperoleh melalui teknik web scraping. Tahapan penelitian meliputi pre-processing, labeling data, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta klasifikasi dan evaluasi model menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan RBF kernel menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 85,29%, sedikit lebih tinggi dibandingkan linear kernel sebesar 84,86%. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan fungsi kernel pada SVM berperan penting dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen ulasan aplikasi digital.
References
[1] T. Arlovin, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNA APLIKASI FIZZO NOVEL DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 6, no. 1, pp. 58–70, 2024, [Online]. Available: https://jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/article/view/3909
[2] S. Pambudi, P. Setiaji, and W. A. Triyanto, “Sentiment Analysis of Fizzo Novel Application Using Support Vector Machine and Naïve Bayes Algorithm with SEMMA Framework,” J. Tek. Inform., vol. 6, no. 4, pp. 1861–1880, 2025, doi: 10.52436/1.jutif.2025.6.4.4875.
[3] U. Kulsum, M. Jajuli, and N. Sulistiyowati, “Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 6, no. 2, pp. 205–212, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4802.
[4] P. Apria Ananda Anam, D. Abdul Fatah, and M. Ali Syakur, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Zalora Di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 2443–2450, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i2.13083.
[5] R. A. Afif, A. Supriyanto, R. F. Damaryanti, and W. Prasetya Adi, “Analisis Sentimen Aplikasi Adiraku di Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Fasilkom, vol. 15, no. 1, pp. 163–171, 2025, doi: 10.37859/jf.v15i1.8510.
[6] F. N. Firzatullah and N. Nuroji, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Byond BSI Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma SVM Dan Random Forest,” METIK J., vol. 9, no. 2, pp. 356–363, 2025, doi: 10.55123/storage.v4i3.6027.
[7] N. Arifin, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TF-IDF N-Gram untuk Text Classification,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6, no. 2, p. 129, 2021, doi: 10.30998/string.v6i2.10133.
[8] M. N. Arifin, Amir Hamzah, M. A. Huda, and N. Hasanah, “Analysis of Google Play Store User Sentiment Towards Application X Using the SVM Algorithm,” Brill. Res. Artif. Intell., vol. 5, no. 1, pp. 249–258, 2025, doi: 10.47709/brilliance.v5i1.6024.
[9] A. Setiawan and F. N. Hasan, “ANALISIS SENTIMEN TANGGAPAN PENGGUNA APLIKASI BALE BY BTN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” STORAGEJurnal Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 4, pp. 315–326, 2025, doi: 10.34010/jamika.v15i2.16843.
[10] A. Widodo, B. A. Herlambang, and R. Renaldy, “Optimizing Support Vector Machine (SVM) for Sentiment Analysis of Blu by BCA Reviews with Chi-Square,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 9, no. 5, pp. 2588–2597, 2025, doi: 10.30871/jaic.v9i5.10541.
[11] R. S. Nuraini et al., “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI AGODA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” vol. 7, no. 1, 2025, [Online]. Available: https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/joism/article/view/2066
[12] S. Dermawan, A. T. Ayunda, S. Informasi, F. Sains, and U. Pradita, “Sentiment Analysis of Coretax on Social Media X Using Naive Bayes , SVM , and LSTM for Service Improvement,” vol. 9, no. 6, 2025, [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/11063
[13] V. Fitriyana, Lutfi Hakim, Dian Candra Rini Novitasari, and Ahmad Hanif Asyhar, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Buana Inform., vol. 14, no. 01, pp. 40–49, 2023, doi: 10.24002/jbi.v14i01.6909.
[14] M. Iqbal, M. Afdal, and R. Novita, “Implementasi Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Data Ulasan Aplikasi Pinjaman Online di Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1244–1252, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1435.
[15] N. A. Nevrada and M. A. Syaputra, “Sentiment Analysis of Telegram App Reviews on Google Play Store Using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 9, no. 1, pp. 96–105, Jan. 2025, doi: 10.30871/jaic.v9i1.8851.
[16] Junaedi, A. Hendra Gunawan, V. Kuswanto, and Jonathan, “Eksplorasi Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Destinasi Wisata di Indonesia,” bit-Tech, vol. 7, no. 2, pp. 323–330, 2024, doi: 10.32877/bt.v7i2.1810.
[17] S. Nadhifah, F. N. Aini, H. H. Kusumawardhani, and M. Y. Febrianto, “Analisis Sentiment Ulasan Aplikasi Gopay Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Shafa,” Informatika, vol. 14, no. 1, pp. 3026–3034, 2024, doi: 10.36987/informatika.v11i2.5860.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
