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.”