ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI iQIYI PADA GOOGLE PLAY BERBASIS SVM
DOI:
https://doi.org/10.24076/joism.2026v8i1.2559Keywords:
Analisis Sentimen, iQIYI, Support Vector Machine (SVM), Linear Kernel, Google Play StoreAbstract
Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna pada aplikasi streaming yang merepresentasikan pengalaman dan penilaian terhadap suatu layanan. Jumlah ulasan yang tinggi menimbulkan keterbatasan dalam proses evaluasi manual sehingga diperlukan pendekatan klasifikasi sentimen berbasis komputasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi iQIYI pada Google Play Store tahun 2025 menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan sebanyak 4.929 ulasan pengguna yang diperoleh melalui proses scraping dan diproses melalui tahap pre-processing teks serta pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan SVM dengan linear kernel dan polynomial kernel untuk membandingkan kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan linear kernel memiliki performa klasifikasi yang lebih unggul dan stabil dibandingkan polynomial kernel dengan tingkat akurasi sebesar 88,92%. Temuan ini menunjukkan bahwa linear kernel efektif digunakan dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi iQIYI.
References
[1] M. Y. Siregar, A. Davy Wiranata, and R. A. Saputra, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Media Online, vol. 4, no. 5, pp. 2419–2429, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i5.1787.
[2] S. Rosyida and A. Pratama, “Classification of Positive and Negative Sentiments Using the K-Nearest Neighbor Algorithm on iQIYI Aplication,” SinkrOn, vol. 8, no. 2, pp. 631–636, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i2.12204.
[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] V. Fitriyana, L. Hakim, D. C. R. Novitasari, and A. H. 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.
[5] M. Yusuf Rismanda Gaja, I. Maulana, and O. Komarudin, “Analisis Sentimen Opini Pengguna Aplikasi Vidio Pada Ulasan Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 4, pp. 2767–2774, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i4.7197.
[6] U. Fathon, M. Arifin, and A. Setiawan, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Crunchyroll, iQIYI, Wibuku di Google Play Store Menggunakan Metode Random Forest,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 3, pp. 265–276, 2025, doi: 10.55123/storage.v4i3.6027.
[7] N. Fauzan and P. W. Setyaningsih, “Sentiment Analysis of BPD DIY Mobile Banking Application Using SVM and KNN Methods,” J. Inovtek Polbeng, vol. 10, no. 2, pp. 934–944, 2025, [Online]. Available: https://jurnal.polbeng.ac.id/index.php/ISI/article/view/594
[8] S. Butsianto and A. M. Rifa’i, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek dengan SVM, Random Forest, dan Logistic Regression,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 7, pp. 700–706, 2025, doi: 10.37034/infeb.v7i3.1266.
[9] R. A. Afif, A. Supriyanto, R. F. Damaryanti, and W. Prasetya Adi, “Analisis Sentimen Aplikasi Adiraku di Google Play Store Menggunakan Metode Support Vectore Machine,” J. Fasilkom, vol. 15, no. 1, pp. 163–171, 2025, doi: 10.37859/jf.v15i1.8510.
[10] I. Surya Kumala Idris, Y. Aril Mustofa, and I. Abraham Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jambura J. Electr. Electron. Eng., vol. 5, pp. 32–35, 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjeee/article/view/16830
[11] P. P. Allorerung and R. Rismayani, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi WeTV di Google Play Store Menggunakan Algoritma NBC dan SVM Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms,” Sist. J. Sist. Inf., vol. 12, pp. 404–414, 2023, [Online]. Available: https://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/article/viewFile/2518/555
[12] 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. 265–276, 2025, doi: 10.47002/metik.v9i2.1089.
[13] R. S. Nuraini, D. Krisbiantoro, M. Imron, and P. Subarkah, “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
[14] 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.
[15] A. S. A. Rafsanjani, D. L. Fithri, and S. Supriyono, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi KitaLulus pada Google Play Store dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM),” Sistemasi, vol. 14, no. 5, p. 2519, 2025, doi: 10.32520/stmsi.v14i5.5519.
[16] U. Hendriyanto, M. D., Ridha, A. A. Enri, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MOLA PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 120–128, 2022, doi: 10.36987/informatika.v11i2.5860.
[17] T. Tinaliah and T. Elizabeth, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu Menggunakan Metode Support Vector Machine,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 4, pp. 3436–3442, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3586.
[18] P. Fremmuzar and A. Baita, “Uji Kernel SVM dalam Analisis Sentimen Terhadap Layanan Telkomsel di Media Sosial Twitter,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 12, no. 2, pp. 57–66, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.9460.
[19] S. Dermawan and A. T. Ayunda, “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
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.
