Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Terhadap Layanan ERHA-Clinic Berbasis NLP Menggunakan Algoritma SVM

Abstract

Ulasan pelanggan adalah indikator penting dalam menilai kualitas layanan di suatu klinik kecantikan. Di era digital, ulasan pelanggan tersebar luas di berbagai platform media sosial. Oleh karena itu, penting untuk memahami sentimen dan opini pelanggan terhadap layanan yang diberikan. Mengelola ulasan pelanggan secara manual menjadi tidak efisien dan memakan waktu, terutama dengan volume ulasan yang terus meningkat. Dengan memanfaatkan teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Machine Learning, Support Vector Machine (SVM), proses analisis sentimen menjadi lebih cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mengumpulkan ulasan dari berbagai platform media sosial seperti Instagram, TikTok, dan Google Review, serta menganalisis sentimen menggunakan teknologi NLP dan algoritma SVM. Metode penelitian ini bersifat kuantitatif, dan untuk metode pengembangan sistem, penelitian ini menggunakan Machine Learning Life Cycle. Hasil uji algoritma SVM dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Kernel RBF dan Kernel Linear memiliki akurasi masing-masing sebesar 90% dan 92%, yang mengindikasikan bahwa model SVM dengan Kernel Linear memberikan kinerja yang lebih stabil dan andal dibandingkan dengan Kernel RBF.