relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/
title: ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE  TERHADAP ULASAN APLIKASI DISNEY+ HOTSTAR DI PLAY STORE
creator: Al Hamdi, Hasymi
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 006 Metode komputer khusus
description: Layanan streaming seperti Disney Hotstar populer di Indonesia, namun  fluktuasi kepuasan pengguna terlihat dari ulasan di Google Play Store yang  mengandung sentimen positif dan negatif, sering kali tidak seimbang. Masalah  ketidakseimbangan data ini dapat menyebabkan bias model klasifikasi, sehingga  diperlukan analisis sentimen untuk mengidentifikasi kecenderungan opini  pengguna guna perbaikan aplikasi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan  pipeline analisis sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan positif-negatif secara  akurat.  Metode penelitian meliputi pengumpulan data ulasan Disney Hotstar, prapengolahan  (cleansing,  normalisasi,  case  folding,  tokenizing,  filtering),  pelabelan    berdasarkan    rating (positif: 4-5, negatif: 1-2), pembobotan TF-IDF, penerapan  SMOTE untuk oversampling kelas minoritas, dan klasifikasi SVM dengan kernel  linear serta RBF menggunakan K-Fold Cross Validation. Implementasi dilakukan  dengan Python dan scikit-learn, membandingkan skenario dengan dan tanpa  SMOTE serta feature selection. Alur ini mengoptimalkan performa model pada  dataset imbalance.  Hasil menunjukkan akurasi model SVM mencapai sekitar 83% dengan F1score    macro 0.82-0.83, stabil meski data tidak seimbang (positif ~700, negatif  ~1100). SMOTE tidak signifikan meningkatkan performa, dan kernel RBF sedikit  lebih baik daripada linear. Model ini bermanfaat bagi developer Disney Hotstar  untuk analisis ulasan dan akademisi sebagai referensi optimasi SVM pada teks  Indonesia; saran lanjutan termasuk uji algoritma lain seperti XGBoost.
date: 2026-02-27
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/1/COVER.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/2/BAB%20I.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/3/BAB%20II.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/4/BAB%20III.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/5/BAB%20IV.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/6/BAB%20V.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/7/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
format: archive
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/8/Sourcecode%20-%2019.11.2997.zip
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33155/9/Publikasi.pdf
identifier:   Al Hamdi, Hasymi  (2026) ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP ULASAN APLIKASI DISNEY+ HOTSTAR DI PLAY STORE.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.