Analisis Sentimen Ulasan M-Pajak Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, Naive Bayes, dan KNN

M-Pajak adalah aplikasi digital yang dikembangkan oleh Direktorat Jenderal Pajak (DJP) untuk mempermudah masyarakat dalam mengelola kewajiban perpajakan. Meskipun bertujuan untuk membantu, aplikasi ini menerima banyak ulasan negatif di Google PlayStore, yang menunjukkan adanya ketidakpuasan dari pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan-ulasan tersebut dengan menggunakan tiga algoritma klasifikasi: Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbors (KNN). Evaluasi dilakukan menggunakan teknik 10-Fold Cross Validation untuk membandingkan kinerja algoritma berdasarkan akurasi, recall, dan presisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 86.41%, diikuti oleh Naive Bayes, sementara KNN menunjukkan performa terendah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa SVM merupakan algoritma yang paling efektif untuk menganalisis sentimen ulasan M-Pajak.