Penggunaan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking dan Genetic Algorithm-Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada Aplikasi Perbankan Jenius

Jenius adalah sebuah produk perbankan digital yang dikembangkan oleh Bank BTPN pada tahun 2016. Pada tahun 2021 terjadi kasus kehilangan uang pada rekening nasabah jenius yang merupakan salah satu hal yang menyebabkan munculnya opini yang berbeda dari pengguna sosial media terutama Twitter. Untuk mengetahui opini masyarakat terhadap suatu subyek tertentu yang diperoleh dari sebuah kumpulan data dengan menggunakan sebuah teknik text mining yaitu analisis sentimen. Dalam Analisis sentimen terdapat banyak metode klasifikasi yang dapat digunakan, salah satunya yaitu Support Vector Machine. Proses klasifikasi dilakukan dengan membagi teks menjadi sentimen positif dan negatif dengan menghitung nilai dari setiap fitur. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil klasifikasi analisis sentimen pada aplikasi perbankan Jenius menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine dengan seleksi fitur Query Expansion Ranking dan seleksi fitur Genetic Algorithm. Data hasil pelabelan manual yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 2008 data tweet. Diperoleh hasil klasifikasi dengan menggunakan seleksi fitur Query Expansion Ranking dan metode SVM adalah Accuracy 87.81%, Precision 84.40%, Sensitivity 95.48% dan F-Measure 89.59%. Sedangkan, dengan metode GA-SVM adalah Accuracy 88.31%, Precision 85.08%, Sensitivity 95.48% dan F-Measure 89.98%. Dari perhitungan kinerja tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode seleksi fitur Query Expansion ranking dengan Genetic Algorithm–Support Vector Machine lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap aplikasi Jenius di Twitter.