Dompet digital seperti DANA dan GoPay menjadi alat pembayaran yang
populer saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna
terhadap platform tersebut menggunakan metode Naive Bayes dan Support Vector
Machine (SVM) yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Data
diambil dari ulasan pengguna di Google Play Stored an X. Hasilnya penggunaan
PSO terbukti dapat meingkatkan performa Naïve Bayes dan SVM. Pada DANA,
Naïve Bayes mengalami peningkatan precision sebesar 2%, sedangkan SVM
mengalami peningkatkan recall sebesar 8%, precision sebesar 4%, accuracy sebesar
5%, dan f1-score sebesar 1%. Pada GoPay, Naïve Bayes mengalami peningkatan
precision sebesar 2% serta f1-score sebesar 1%, sementara SVM mengalami
peningkatan recall, accuracy, dan precision sebesar 1% serta f1-score sebesar 4%.
SVM memberikan akurasi lebih tinggi dibandingkan Naïve Bayes, dengan
perbedaan 7% pada DANA dan GoPay. Analsis sentimen menunjukkan kedua
dompet digital memiliki lebih banyak sentimen positif. DANA dan GoPay memiliki
sentimen positif pada dimensi reliability, responsiveness, user friendliness,
personal needs, dan efficiency. Sentimen positif pada DANA mencakup manfaat
fitur, kemudahan, dan keamanan, sedangkan sentimen negatif terkait keandalan
aplikasi dan keamanan dana. Pada GoPay, sentimen positif berfokus pada efisiensi
dan keamanan, sementara sentimen negatif terkait keandalan dan komunikasi ke
pelanggan.
