Klasifikasi Support Vector Machine dan Latent Dirichlet Allocation Terkait Kinerja Aplikasi Instagram (Studi Kasus: Review Pengguna Instagram pada Google Playstore)
Abstract
Keberagaman aplikasi media sosial di Indonesia menjadikan salah satu
perkembangan yang bisa dikatakan sebagai kemajuan dan keunggulan dalam
teknologi. Aplikasi media sosial yang semula hanya digunakan melalui
perangkat komputer dan hanya terbatas pemakaiannya serta tidak semua bisa
menggunakan. Salah satu aplikasi dengan banyak pengguna yaitu Instagram,
Instagram menghadirkan fitur menarik sesuai dengan kebutuhan para pengguna
namun bagi sebagian pengguna fitur-fitur yang dihadirkan kurang berguna bagi
pengguna itu. Banyak tanggapan dari para pengguna aplikasi Instagram yang
muncul dalam Google Play Store dimana tempat aplikasi Instagram bisa
didapatkan dan di review oleh para pengguna. Oleh karena itu peneliti ingin
melakukan penelitian mengenai klasifikasi support vector machine dan latent
dirichlet allocation. Data pada penelitian ini diperoleh dari scraping Google
Play Store, data diambil pada tanggal 10 Maret 2023 dan didapatkan 15.478
data. Hasil pada klasifikasi support vector machine didapatkan bahwa model
terbaik dalam penelitian ini adalah model linear dengan tingkat akurasi sebesar
95%. Hasil dari topic modelling komentar kinerja aplikasi Instagram di Google
Play Store menggunakan latent dirichlet allocation. Didapatkan 3 topik yang
bisa dikatakan optimal pada kalimat positif dengan topik “Suka, senang, dan
puas filter bagus menghibur terimakasih”, “Efek bermanfaat pokoknya kasih
Bintang bagus.”, “Bagus, foto keren fitur mantap.”. 4 topik pada kalimat negatif
dengan topik “Aplikasi bug, error, lag, suka hilang.”, “Akun suka tidak bisa
butuh update.”, “Akun tidak centang biru suka ribet.”, “Jelek, aneh susah login.”
Collections
- Statistics [907]