## PENGGUNAAN METODE SVM DAN RANDOM FOREST UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA TERHADAP KAI ACCESS DI GOOGLE PLAYSTORE
Natalya Br Sidauruk, Noviana Riza, Rd. Nuraini Siti Fatonah Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia Jl. Sariasih No.54 Bandung 40151, Telp. 022-2009570, Fax 022-2009568 natalyasidauruk@gmail.com

## ABSTRAK
KAI Access merupakan sebuah platform akses digital yang menyediakan layanan terhadap tranportasi, yang sering  digunakan.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  terhadap  pengguna  KAI  Access  menjadi  relevan  untuk mendapatkan wawasan yang berharga bagi pengembang dan pengelolaan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  analisis  sentimen  data  ulasan  pengguna  terhadap  KAI  Access.  Metode  yang  digunakan  meliputi pengumpulan  data  dari  Google  Playstore.  Data  yang  terkumpul  kemudian  diolah  menggunakan  pelabelan, preprocessing, pembobotan dan klasifikasi. Mengevaluasi ulasan pengguna KAI Access dengan data yang banyak memperlukan  analisis  sentimen  dalam  mengelompokkan  data  ulasan  pengguna  menjadi  kategori  positif  atau negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas pengguna KAI Access adalah sentimen  negatif  daripada sentimen  positif.    Data  ulasan  yang  dilabeli  dan  menganalisis  dengan  menerepkan  metode  SVM  dan  Random Forest  agar  dapat  mengklasifikasikan  ulasan  pengguna.  Dimana  SVM  mencari  garis  atau  hyperlane  terbaik sedangkan  Random  Forest  menggunakan  beberapa  pohon  keputusan  yang  bekerja  bersama  untuk menghasilkan klasifikasi akhir. Dataset terdiri dari 655 ulasan terbagi menjadi 529 ulasan negatif dan 90 ulasan positif. Klasifikasi dengen metode SVM memperoleh tingkat akurasi sebesar 97% dibandingkan metode Random Forest diperoleh akurasi sebesar 93%. Ini berarti SVM lebih akurat dalam mengklasifikasikan sentimen data uji dalam penelitian.
Kata kunci: KAI Access, SVM, Random Forest, Ulasan, Analisis Sentimen.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  penggunaan  aplikasi mobile  semakin  meluas,  baik  untuk  tujuan  bisnis maupun  hiburan. Google  Playstore ,  menjadi  tempat utama bagi pengguna untuk mengunduh dan mengulas aplikasi.  Ulasan  pengguna  di Google  Playstore memberikan  wawasan  berharga  tentang  pengalaman pengguna,  kelebihan,  kekurangan,  serta  kualitas aplikasi.
Salah  satu  aplikasi  yang  populer  adalah  KAI Access , yang menyediakan berbagai fitur dan layanan yang  relevan  dengan  kebutuhan  pengguna  bertujuan untuk membantu pengguna Kereta Api Indonesia lebih fleksibel  dalam  mengakases  kereta  api  [1].  Pada aplikasi KAI Access di playstore mendapatkan rating 3.8  dari  5  bintang  [2].  Berdasarkan  dari  nilai  yang didapatkan  pada  playstore  bahwa  ada  indikasi pengalaman  pengguna  yang  kurang  baik  didukung oleh  banyaknya  ulasan  yang  menunjukkan  penilaian dalam menggunakan KAI Access.
Untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih komprehensif tentang bagaimana pengguna merespons  aplikasi  KAI  Access,  pentingnya  untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna. Analisis sentimen memungkinkan pengembang aplikasi untuk memahami pandangan dan perasaan  pengguna,  serta  mengidentifikasi  area  yang memerlukan perbaikan atau perubahan.
Analisis sentimen ialah proses untuk mengekstraksikan  data  tekstual  dengan  otomatis
sehingga  diperoleh  informasi  untuk  mengetahui kecenderungan penelitian pada suatu objek, terdiri dari ulasan  positif  dan  negatif.  Analisis  sentimen masyarakat dapat dijadikan acuan untuk pengambilan keputusan suatu produk [3]
Dalam  penelitian  ini,  mengusulkan  penggunaan metode  SVM  dan  Random  Forest  untuk  melakukan analisis  sentimen  terhadap  ulasan  pengguna  KAI Access di Google Playstore . SVM mencari garis atau hiperbidang  terbaik  untuk  memisahkan  data  dengan margin  maksimum  antara  kelas  sentimen  yang berbeda.  Sedangkan  Random  Forest  merupakan metode ensemble learning yang dapat menggabungkan hasil dari beberapa pohon keputusan untuk mencapai hasil yang lebih akurat dalam klasifikasi sentimen.
Dengan menerapkan metode SVM dan Random Forest  dalam  ulasan  pengguna  KAI  Access, diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam  tentang  bagaimana  pengguna  merespons aplikasi.  Hasil  analisis  sentimen  ini  dapat  membantu pengembang  dalam  mengidentifikasi  kelebihan, kekurangan,  dan  memperbaiki  apa  yang  perlu dilakukan  pada  aplikasi  KAI  Access.  Dengan demikian,  pengembang  dapat  meningkatkan  kualitas aplikasi dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih  baik.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  positif  dalam  bidang  analisis sentimen, serta memberikan panduan bagi pengembang  aplikasi  dalam  memahami  persepsi pengguna dan meningkatkan kualitas produk mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sentimen Analisis
Sentimen  Analisis  yaitu  pendalaman  yang mendasar  perhitungan  opini  masyarakat,  pandangan, emosi yang diekspresikan dalam teks dikenal sebagai sentimen  analisis.  Sentimen  analisis,  yang  dikenal sebagai reviews mining, adalah jenis penggalian data yang  menggunakan  pembelajaran  mesin  untuk mengekstrak, meringkas, dan kemudian menganalisis informasi yang diperoleh dari teks. Tujuan sikap dalam bagian ulasan, mengacu pada tujuan positif dan negatif yang  diambil  terhadap  sesuatu,  adalah  istilah  umum untuk analisis sentimen [4]

## 2.2. KAI Access
Aplikasi mobile resmi yang dikenal sebagai KAI Access  diluaskan  oleh  PT  KAI.  Aplikasi  ini menawarkan akomodasi yang berbeda untuk kliennya dalam  mendapatkan  data  tentang  kereta  api  dan pemesanan  tiket  di  web.  Selain  pemesanan  tiket  dan pembelian  tiket  secara  online,  aplikasi  KAI  Access memiliki  fitur  notifikasi  yang  membantu  penumpang untuk mengingat agar tidak melewatkan stasiun tujuan [5]

## 2.3. Support Vector Machine
SVM ialah kumpulan metode pengkajian diawasi untuk  mengklasifikasi,  regresi,  dan  deteksi  outlier. Semua  strategi  ini  menghasilkan  sebuah  hyperlane atau sekumpulan hyperlane. Di antaranya, digunakan untuk  mengklasifikasikan  hiperteks  dan  teks.  SVM mengambil  bagian  dalam  keuntungan  karena  hemat memori, mampu dalam ruang berlapis tinggi, dan kuat dalam  keadaan  di  mana  jumlah  tes  lebih  penting daripada jumlah perspektif [6]

## 2.4. Random Forest
Metode  Random  Forest  yaitu  termaksud  teknik yang  diterapkan  ke  dalam  pembelajaran  machine learning untuk  melaksanakan  klasifikasi  atau  regresi. Metode  ini  didasarkan  pada  konsep  ansambel,  yang menggabungkan beberapa model pembelajaran untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut merupakan tahapan metode pembangunan model machine learning pada gambar 1.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  data  ulasan  pengguna  aplikasi  KAI Access diambil dari bagian layanan situs administrasi Google  Playstore  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  dan  google  play  scraper  untuk pengumpulan informasi.

## 3.2. Pelabelan
Kalimat ulasan pengguna diberi label positif dan negatif melalui proses pelabelan. pelabelan diselesaikan, dengan evaluasi yang berfungsi sebagai sudut pandang.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
3.3. Preprocessing Data
Agar machine learning dapat bekerja, preprocessing data harus dilakukan. Dengan membuang  kata  penghubung,  titik  koma,  dan  kata yang lain yang tidak berguna dari informasi penelitian, maka  kecerdasan  buatan  akan  benar-benar  ingin bekerja  dengan  kecerdasan  buatan  yang  telah  diatur dan bekerja dengan tepat.
a. Cleaning Text bertujuan untuk membuang tanda baca, angka, dan juga emoticon.
b. Case Folding bertujuan untuk mengubah kalimat tiap  baris  menjadi  kalimat  menggunakan  huruf kecil.
c. Tokenizing bertujuan  untuk  memecahkan  teks menjadi kata-kata komponennya.
d. Stopwords Removal yaitu untuk menghapus teks yang  tidak  memiliki  makna  namun  sering digunakan dalam kalimat.
e. Normalisasi bertujuan  mengubah  kata  yang terdapat  pada  kalimat  mengubah  menjadi  kata dasar.

## 3.4. Pembobotan Kata
Kalimat ulasan pengguna diberi label positif dan negatif selama proses pelabelan. Fase pemberian  cap manual sudah selesai, dan penilaian berfungsi sebagai perspektif.  Pelabelan  dibantu  dengan  library  Scikit learn.[8].

## 3.5. Klasifikasi
Klasifikasi adalah cara yang paling umum dalam menggunakan  kalkulasi  seperti  SVM  dan  Random Forest  dalam  menerapkan  strategi  pengaturan.  Pada titik  ini,  pustaka  scikit-learn  digunakan  oleh  setiap algoritma.

## 3.6. Evaluasi
Akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score  hanyalah Sebagian  metode  perhitungan  yang  diterapkan  untuk mengevaluasi  kinerja  klasifikasi.  Dalam  melakukan perhitungan, gunakan tabel confussion matrix. Dengan rumus yang diterapkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Confussion Matrix Prediksi Actual True False Positif TP FP Negatif FN TN
Metode untuk menghitung matriks kebingungan dijelaskan  secara  rinci  dalam  persamaan  1  sampai  3. Seberapa  banyak  tebakan  yang  benar  dari  kelas tertentu  yang  asli  ditunjukkan  oleh  batas  TP.  Jumlah angka positif yang termasuk dalam kelas buruk yang asli  disebut  sebagai  FP.  TN  ialah  hitungan  prediksi negatif dalam kelas negatif yang sebenarnya. FN  ialah hitungan  prediksi  bagian  negatif  dalam  setiap  kelas bagian  aktual  positif[9].  Nilai  dari  analisis  sentiment dapat dianalisis dan diinterpretasikan untuk mendapatkan wawasan tentang rating dan ulasan KAI Access  di  Google  Playstore.  Hal  ini  dapat  meliputi ulasan  sentimen  yang  paling  banyak  mendapatkan sentimen  positif  atau  negatif,  dan  faktor-faktor  yang berkontribusi terhadap sentimen tertentu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Saat ini, peneliti menggunakan strategi scarpping dengan Google Playstore dan bantuan pustaka google- play-scripper  untuk  mengumpulkan  informasi  terkait dengan semua ulasan pengguna terhadap aplikasi KAI Access di situs Google Playstore, termasuk klasifikasi penjelasan  terbaru.  Tujuan  dari  pengumpulan informasi ini adalah untuk memungkinkan para analis untuk menghasilkan data dan mengolah data tersebut lebih  lanjut  untuk  mengatasi  masalah  yang  dibahas dalam tinjauan ini.
Strategi  memanfaatkan  web  scraping  untuk mendapatkan  informasi.  URL  com.kai.kaiticketing pada  situs  web  Google  Play  Store  merupakan  query yang digunakan dalam penelitian ini. Query ini hanya mengambil ulasan pada kategori Newest atau terbaru dengan nilai satu sampai lima, lang atau bahasa = 'id' yang berarti bahasa Indonesia, dan country atau negara = 'id' yang berarti Indonesia.
Gambar 2. Dataset
Dari  11  bagian  yang  diperoleh,  para  peneliti hanya  menggunakan  bagian  content  sebagai  ulasan dan bagian Skor sebagai rating. Di mana 655 baris data diperlukan untuk informasi analisis sentimen.

## 4.2. Pelabelan
Pelabelan  kelas  sentimen  melakukan  pemberian nama pada dokumen atau kaliamt menjadi kelas positif dan negatif. Dalam penelitian ini menggunakan rating untuk  mengetahui  kelas  positif  dan  negatif.  Dimana nilai  dari  penamaan  sentimen  dari  rating  1-3 dilabelkan  sebagai  kelas  negatif  sedangkan  4-5 dilabelkan  sebagai  kelas  positif.  Analisis  sentimen diawali dengan penamaan data yang dilakukan dengan memberi bilangan biner berupa angka 0 dan 1. Dimana untuk angka 1 yaitu merupakan sentimen kelas positif, sedangkan angka 0 merupakan sentimen kelas negatif.

## 4.3. Preprocessing Data
Sebelum  informasi  yang  terkumpul  dapat ditangani  oleh  bahasa  pemrograman  dan  diubah menjadi informasi yang terorganisir, tahap prapemrosesan  teks  harus  diselesaikan.  Ada  sekitar lima  langkah  utama  dalam  tahap prapemrosesan  teks ini: cleaning  text,  case  folding,  tokenizing,  stopword removal dan normalisasi.

## Tabel 2. Cleaning Text
Input Output Yaa  Tuhan,  seharian  pesen tiket  utk  3  org  aja  gak selesai,waktunya bayar pasti habis waktunya…tolong diperbaiki ya Ã°ÂŸÂ™ÂÃ°ÂŸÂ ™ÂÃ°ÂŸÂ™Â . Yaa Tuhan seharian pesen tiket utk org aja gak selesai bayar habis tolong diperbaiki ya Untuk  pembayaran  Bisa tidak pakai Bank lain untuk mempermudah transaksi pembayarannya, karena saya  tidak  pakai  bank mandiri,  saya  pengguna BCA  Ã°ÂŸÂ˜ÂŠ  terima kasih Untuk  pembayaran  Bisa tidak  pakai  Bank  lain untuk mempermudah transaksi  pembayarannya karena  saya  tidak  pakai bank mandiri, saya pengguna  BCA  terima kasih
Sepanjang prosedur case folding ini, semua tanda aksentuasi dihapus dengan nama kuning. Nama hijau digunakan  untuk  membuang  semua  angka,  dan  jejak biru digunakan untuk membuang emotikon.
Tabel 3. Case Folding Input Output Yaa  Tuhan  seharian  pesen tiket  utk  org  aja  gak  selesai bayar habis tolong diperbaiki ya yaa  tuhan  seharian pesen tiket utk org aja gak selesai bayar habis tolong diperbaiki ya Untuk pembayaran Bisa tidak  pakai  Bank  lain  untuk mempermudah transaksi pembayarannya  karena  saya untuk pembayaran bisa  tidak  pakai  bank lain untuk mempermudah
Input Output tidak  pakai  bank  mandiri, saya  pengguna  BCA  terima kasih transaksi pembayarannya karena saya tidak pakai  bank  mandiri saya  pengguna  bca terima kasih
Dengan  jejak  merah,  interaksi  kasus  yang  jatuh berbeda.  Menormalkan  konfigurasi  informasi  yang akan ditangani adalah tujuan dari metode ini. Sebagai gambaran,  penggalan  kajian  sebelum  perubahan menunjukkan  huruf  "T"  pada  "Tuhan"  dalam  huruf kapital, sedangkan penggalan kajian setelah perubahan menunjukkan  huruf  "T"  pada  “Tuhan"  dalam  huruf kecil.
Tabel 4. Tokenizing Input Output yaa tuhan seharian pesen  tiket  utk  org  aja gak  selesai  bayar  habis tolong diperbaiki ya ['yaa',  tuhan',  'seharian', 'pesen',  'tiket',  'utk',  'org', 'aja', 'gak', 'selesai', 'bayar', 'habis', 'tolong', 'diperbaiki', 'ya'] untuk  pembayaran  bisa tidak  pakai  bank  lain untuk mempermudah transaksi pembayarannya    karena saya  tidak  pakai  bank mandiri  saya pengguna bca      terima kasih ['untuk', 'pembayaran', 'bisa', 'tidak', 'pakai', 'bank', 'lain', 'untuk', 'mempermudah', 'transaksi', 'pembayarannya',  'karena', 'saya', 'tidak', 'pakai', 'bank',  'mandiri',  'saya', 'pengguna',  'bca',  'terima', 'kasih']
Sistem tokenisasi ini harus terlihat jelas di bagian ulasan sebelum perubahan, di mana pesan masih dalam struktur  kalimat.  Pada  bagian  tinjauan  sebelum perubahan,  di  mana  pesan  masih  dalam  struktur kalimat,  semua  kerangka  kerja  tokenisasi  harus terlihat. Semua orang yang menjadi bagian dari proses tokenisasi
Tabel 5. Stopword Removal Input Output ['yaa',  ‘tuhan',  'seharian', 'pesen',  'tiket',  'utk',  'org', 'aja', 'gak', 'selesai', 'bayar',  'habis',  'tolong', 'diperbaiki', 'ya'] [‘tuhan', 'seharian', 'pesen', 'tiket', 'gak', 'selesai',  'bayar',  'habis', 'tolong', 'diperbaiki'] ['untuk', 'pembayaran', 'bisa', 'tidak', 'pakai', 'bank', 'lain', 'untuk', 'mempermudah', 'transaksi', 'pembayarannya', 'karena',  'saya',  'tidak', 'pakai',  'bank',  'mandiri', 'saya',  'pengguna',  'bca', 'terima', 'kasih'] ['untuk', 'pembayaran', 'bisa', 'tidak', 'pakai', 'bank', 'lain', 'untuk', 'mempermudah', 'transaksi', 'pembayarannya', 'karena',  'tidak',  'pakai', 'bank', 'mandiri', 'pengguna', 'bca', 'terima', 'kasih']
Label ungu menunjukkan prosedur penghilangan kata  kunci  ini.  Seperti  yang  terlihat  pada  segmen
ulasan  sebelum  perubahan,  sebuah  konten  akan digunakan  untuk  menghilangkan  teks  yang  tidak berguna  seperti  "yaa",  "organisasi",  "aja",  dan  "ya" dari setiap baris informasi. Hasil dari siklus stopword ini ditampilkan di bagian ulasan setelah perubahan.
Tabel 6. Normalisasi [‘tuhan', 'seharian', 'pesen', 'tiket', 'gak', 'selesai',  'bayar',  'habis', 'tolong', 'diperbaiki'] [‘tuhan',  'hari',  'pesen', 'tiket', 'gak', 'selesai', 'bayar',  'habis',  'tolong', 'baik'] ['untuk', 'pembayaran', 'bisa', 'tidak', 'pakai', 'bank', 'lain', 'untuk', 'mempermudah', 'transaksi', 'pembayarannya', 'karena',  'tidak',  'pakai', 'bank', 'mandiri', 'pengguna', 'bca', 'terima', 'kasih'] ['untuk',  'bayar',  'bisa', 'nggak',  'pakai',  'bank', 'lain',  'untuk',  'mudah', 'transaksi', 'bayar', 'karena',  'nggak',  'pakai', 'bank',  'mandiri',  'guna', 'bca', 'terima', 'kasih']
Sistem  normalisasi  ditandai  dengan  warna  biru. Kata-kata  dengan  imbuhan  seperti  se-,  di-,  per-,  -an, dan seterusnya, yang ditandai dengan label biru pada kolom  sebelum  perubahan,  akan  dihapus  atau dihilangkan secara otomatis melalui proses normalisasi ini, seperti yang dapat dilihat pada kolom tinjauan setelah perubahan.

## 4.4. Pembobotan Kata
Pada  tahap  pembobotan  kata  akan  menghitung nilai dari setiap attribute dalam setiap record yang ada di  dataset  dengan  rumus  TF-IDF.  Salah  satu  contoh perhitungan seperti :
Kata “Kualitas” terdapat 7 kali kata dalam jumlah 6 dokumen maka rumusnya:
𝐼𝐷𝐹 (ij) =  log( 𝐷 𝑑𝑓𝑗 )
𝐼𝐷𝐹 (Kualitas) =  log( 7 6 )
𝐼𝐷𝐹 (Kualitas) =  log( 1,17)
𝐼𝐷𝐹 (Kualitas) = 0.157
Setelah  mendapatkan  nilai  IDF  selanjutnya dihitung kembali menggunakan rumus Term Frequency yang dapat dilihat perhitungan pada Tabel 4.
Tabel 7. Performa yang Dibandingkan Hitungan D1 D2 D3 D4 D5 D6 Frequenc y 0 1 0 0 0 0 TF-IDF 0.1 57 *0 0.1 57* 1
0.15 7*0 0.15 7*0 0.15 7*0 0.15 7*0
Ketika menggunakan pembobotan dalam proses metode  TF-IDF  dapat  mendapatkan  vektor  dengan banyak term sehingga semua kata dapat dikenali[10].

## 4.5. Evaluasi
Tujuan  dari  evaluasi  adalah  estimasi  dan kemampuan  untuk  mencapai  kesimpulan  dari  siklus pemeriksaan. Selama proses klasifikasi data, pengukuran kinerja diperlukan untuk menggambarkan kinerja sistem. Confusion Matrix, yang akan memilah ketepatan, ketelitian, dan survei untuk kerangka kerja pengumpulan,  merupakan  salah  satu  metode  yang diterapkan dalam klasifikasi untuk mengevaluasi hasil. Berikut hasil dari kedua metode pada Tabel 3.
Tabel 8. Confusion Matrix SVM dan Random Forest
Prediksi SVM Random Forest Positif Negatif Positif Negatif Positif 27 1 25 3 Negatif 1 31 1 31 Tabel 9. Clasification Report SVM: precision recall F1- score Accuracy 0 0.96 0.96 0.96 0.97 1 0.97 0.97 0.97
Tabel 10. Clasification Report Random Forest:
Precision Recall F1- score Accuracy 0 0.96 0.89 0.93 0.93 1 0.91 0.97 0.94
Dari 655 data yang diambil dari google playstore, dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 7 : 3. Data uji yang telah diproses untuk tiap-tiap  klasifikasi  dihasilkan  bahwa  SVM  memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  ketimbang  Random  Forest untuk kedua kelas sentimen.

## 4.6. Visualisasi
Karena  kata-kata  penamaan  dalam  sentiment pengguna  KAI  Access  belum  dipisahkan  ke  dalam kelas yang jelas, maka kata-kata yang biasa digunakan tidak  terkait  dengan  ulasan  yang  negatif  atau  positif. Kemudian,  efek  lanjutan  dari  penamaan  kelas sentimen menemukan bahwa ada dua kelas penamaan baik dan pesimis. Dengan cara ini, setiap ulasan harus diisolasi  menjadi  bagian  dua  kelas  penilaian.  untuk menentukan  kata  yang  muncul  digunakan  memiliki konotasi positif atau negatif yang lebih besar. Gambar WordCloud  yang  menggambarkan  emosi  positif  dan negatif digunakan dalam penelitian ini.
a. Sentimen Positif Berdasarkan sentimen positif yang diperoleh, 90 ulasan  diuraikan  menjadi  beberapa  kata  untuk menampilkan  frekuensi  kata-kata  yang  sering muncul dalam pengujian KAI Access. Kata-kata tersebut berasal dari kelompok kata yang sering digunakan dalam ulasan positif dan dimasukkan ke dalam wordcloud Gambar 3.
Gambar 3. WordCloud Positif
b. Sentimen Negatif Mengenai  sentimen  negatif,  sentimen  ini  naik sebesar  529.  Gabungkan  beberapa  kombinasi kata  negatif  dari  Gambar  4.  untuk  membuat sebuah wordcloud.
Gambar 4. WordCloud Negatif

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemeriksaan  dan  diskusi  penulis  terhadap penelitian  berdasarkan  data  ulasan  pengguna  KAI Access  menghasilkan  beberapa  hal  sebagai  berikut: Hasil  dataset  sebanyak  655  data  dan  hasil preprocessing  hingga  610  data  yang  dapat  ditangani mengingat data yang digunakan dalam  pengujian ini. Aplikasi  KAI  Access  memperoleh  data  tersebut  dari Google Playstore, lalu mengklasifikasi menggunakan SVM dan Random Forest yang dimana data uji 60 data dan  data  latih  540  data  untuk  pembagian.  Hal  ini sebagian besar berasal dari hasil uji coba dan penilaian yang mengarah pada manfaat presisi, recall, accuracy, dan  F1-score  dari  kedua  metode  SVM  dan  Random Forest  yang  ditinjau  oleh  pengguna  KAI  Access dengan akurasi area Random Forest yang lebih presisi yaitu 93%, meskipun SVM bernilai 97%.
Dari  penamaan  yang  sudah  didapat,  masih  ada beberapa  yang  memiliki  pengertian  negatif.  Hal  ini biasanya akan digunakan sebagai bahan evaluasi bagi asosiasi PT KAI yang mengarahkan KAI Access untuk juga mempromosikan kualitas organisasi dan memastikan  bahwa  pengguna  puas  ketika  berurusan dengan  bisnis  ini.  Diyakini  bahwa  dataset  yang digunakan  dalam  penilaian  tambahan  menggunakan jumlah  data  positif  dan  negatif  yang  memiliki hubungan kelas yang adil. Dapat memikirkan tentang Support  Vector  Machine  dan  perhitungan  Random Forest  yang  melibatkan  prosedur  AI  lainnya  untuk para ilmuwan di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  V.  R.  Akbar,  T.  L.  M.  Suryanto,  and  E.  M. Safitri,  “Analisis  User  Experience  Pengguna Aplikasi  KAI  ACCESS  Menggunakan  Metode IPA  (Studi  Kasus:  Masyarakat  Surabaya),”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika  Bela Negara , 2020, pp. 181–187.
[2]  www.kai.id, “Seluruh KA Lokal dapat membeli Tiekt menggunakan KAI Access,”
https://www.kai.id/information/full_news/2269- seluruh-ka-lokal-bisa-dibeli-melalui-kai-access , 2019.
[3]  G.  Radiena  and  A.  Nugroho,  “ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI KAI ACCESS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR  MACHINE,” Jurnal  Pendidikan
Teknologi  Informasi  (JUKANTI) ,  vol.  6,  no.  1,
pp. 1–10, Apr. 2023, doi:
10.37792/jukanti.v6i1.836.
[4]  M.  Izunnahdi,  G.  Aburrahman,  and  A.  E. Wardoyo, “Sentimen Analisis Pada Data Ulasan Aplikasi  KAI  Access  Di  Google  PlayStore Menggunakan  Metode  Multinomial  Naive Bayes,” Jurnal Smart Teknologi , vol. 4, no. 2, pp. 192–198, 2023.
[5]  D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Klasifikasi Data Tweet dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Multi-Class Support Vector Machine
(SVM)(Studi Kasus: PT. KAI),” eProceedings of Engineering , vol. 7, no. 2, 2020.
[6]  M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N.  A.  Rakhmawati,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  Random  Forest  dan  SVM  Pada Analisis  Sentimen  PSBB,” Jurnal  Informatika Upgris ,  vol.  7,  no.  1,  Jun.  2021,  doi: 10.26877/jiu.v7i1.7099.
[7]  M  Yance,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter Transportasi  Umum   menggunakan  metode Random Forest,” 2023.
[8]  M. R. Nadhif, D. Wisnu Brata, and B. Rahayudi, “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan  Pengguna Aplikasi TIX ID di Indonesia pada Google Play Store  menggunakan  Support  Vector  Machine,” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9]  F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Layanan Internet  Provider  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine,” MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer ,  vol.  20,  no.  2,  pp.  407–416,  May 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1130.
[10]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk  Analisis
Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,” Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.