ANALISIS KONSISTENSI RATING DAN SENTIMEN ANALISIS BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA APLIKASI LAYANAN WIFI MENGGUNAKAN METODE SVM = Analysis of Rating Consistency and Sentiment Analysis Based on User Reviews of WiFi Service Applications Using the SVM Method

JAVIER YOHANES PALINGGI ANGGUI. Analisis Konsistensi Rating dan Sentimen Analisis Berdasarkan Ulasan Pengguna Aplikasi Layanan Wifi Menggunakan Metode SVM (dibimbing oleh Amil Ahmad Ilham dan Intan Sari Areni) Industri telekomunikasi di Indonesia telah berkembang pesat dengan hadirnya pemain utama seperti PT Telkom Indonesia, XL Axiata, dan First Media, yang menyediakan layanan broadband Internet melalui merek Indihome, XL, dan First Media. Layanan ini menjadi pilihan utama bagi rumah tangga untuk memenuhi kebutuhan akses internet. Di era digital, aplikasi My IndiHome, My XL, dan My First Media memungkinkan pelanggan mengakses layanan, membayar tagihan, dan melaporkan gangguan. Ulasan dan rating pengguna aplikasi di Play Store menjadi data penting dalam memahami persepsi pelanggan dan dapat dianalisis untuk meningkatkan kualitas layanan di tengah persaingan yang semakin ketat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pelanggan terhadap layanan Indihome, XL, dan First Media melalui ulasan dan rating di Play Store. Dengan menggunakan Python di Google Colab dan metode Support Vector Machine (SVM), penelitian ini juga mengidentifikasi konsistensi antara ulasan dan rating pelanggan, serta membandingkannya untuk memberikan wawasan lebih dalam mengenai kualitas layanan tersebut. Penelitian ini dilakukan sejak bulan Juni 2023 di Laboratorium Ubiquitous Computing and Networking Teknik Informatika Universitas Hasanuddin. Hasil analisis menunjukkan evaluasi akurasi menggunakan confusion matrix untuk menghitung accuracy, precision, dan recall. Akurasi masing-masing aplikasi menunjukan 81% untuk Firstmedia, 84% untuk Indihome, dan 83% untuk MyXL, berdasarkan hasil perhitungan evaluasi terhadap rating dan ulasan sebagai parameter.

Keyword : My IndiHome, My XL, My First Media, Support Vector Machine (SVM).