ABSTRAK

Aplikasi Sambara merupakan inovasi dari Bapenda Jabar untuk pelayanan pajak kendaraan bermotor. Aplikasi Sambara diharapkan memberikan efesiensi, efektifitas, dan perbaikan pelayanan. Keberhasilan aplikasi dapat diketahui dengan melakukan analysis sentiment review. Analysis sentiment bertujuan untuk mendeteksi polaritas di dalam teks berupa opini negatif atau positif., dengan menggunakan text mining. Pada tahapan text processing ditambahkan fitur Word N-Gram sebagai pendekatan identifikasi kata dan untuk klasifikasinya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Word N-Gram, hasil nilai akurasi dengan menggunakan metode SVM, dan mengetahui seberapa besar pengaruh penerapan Word N-Gram terhadap nilai akurasi. Hasil nilai akurasi tertinggi pada penelitian ini sebesar 89.00% dengan nilai AUC 0.944 (excellent classification) pada jumlah data 900, namun saat dilakukan penerapan Bi-gram dan Tri-gram menghasilkan penurunan akurasi. Nilai akurasi dengan kenaikan tertinggi yaitu pada penerapan Tri-gram dengan jumlah data 1.200. Kenaikan nilai akurasi sebesar 0.92% dibandingkan dengan Uni-Gram menjadi 88.59% dengan nilai AUC 0.954.