## SENTIMEN ANALISIS DATA PENGGUNA TERHADAP KAI ACCESS Systematic Literature Review
Natalya Br Sidauruk, Noviana Riza
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54 Bandung 40151, Telp. 022-2009570, Fax 022-2009568
natalyasidauruk@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis  sentimen  data  pengguna  telah  menjadi  area  penelitian  yang  semakin  penting  dalam  menggali pandangan, opini, dan preferensi pengguna terhadap berbagai produk dan layanan. Seperti KAI Access merupakan sebuah  platform  akses  digital  yang  menyediakan  layanan  terhadap  tranportasi,  yang  telah  menarik  perhatian banyak  pengguna.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  terhadap  pengguna  KAI Access menjadi  relevan  untuk mendapatkan wawasan yang berharga bagi pengembang dan pengelola platform ini. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen data pengguna terhadap KAI Access . Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data  dari Google Playstore .  Data  yang  terkumpul  kemudian  diolah  menggunakan  teknik preprocessing dan algoritma  analisis  sentimen.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pengguna  KAI Access memiliki sentimen  negatif terhadap platform  ini. Para pengguna  banyak  memberi ulasan  layanan  yang tersediakan pada KAI Access , serta kemudahan penggunaan dan kendalannya. Beberapa pengguna juga mengungkapkan kepuasan terhadap  interaksi  dengan  tim  dukungan  pelanggan  yang  responsif  dan  efisien.  Penelitian  ini  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi KAI Access dan memberikan wawasan yang  berharga  bagi  pengembang  dan  pengelola  platform  ini  untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan memenuhi harapan pengguna yang lebih luas.
Kata kunci: Analisis Sentimen, KAI Access, Ulasan, Data Pengguna

## 1. PENDAHULUAN
Semua orang di masyarakat menginginkan segala sesuatu dapat diakses beserta efisien dan efektif. Sebab itu,  dibutuhkan  kemajuan  TIK  untuk  mempermudah penyelesaian berbagai masalah. Lalu lintas yakni salah satu ilustrasi masalah yang banyak dimanfaatkan oleh masyarakat.
PT KAI yaitu organisasi yang bertanggung jawab untuk menangani kerangka transportasi jalur kereta api di Indonesia. PT KAI masih termasuk kedalam Badan Usaha  Milik  Negara  Indonesia(BUMN).  Pada  tahun 2008,  PT  Kereta  Api  Indonesia  memulai  kereta komuter listrik yang dapat melakukan perjalanan jarak pendek  dan  bertujuan  untuk  menghubungkan  kota- kota terdekat. Berkat kemajuan teknologi internet dan perangkat  lunak,  kini  masyarakat  umum  dapat membeli tiket secara online dan mendapatkan layanan perjalanan kereta api terbaik. PT Kereta Api Indonesia pun telah meningkatkan layanannya dengan memproduksi  "KAI Access ",  sebuah  penggunaan berbasis  aplikasi  serbaguna  yang  memungkinkan pengguna untuk memesan tempat duduk dengan cara online dan menerima informasi terakhir tentang kereta api.  Penggunaan  aplikasi  ini  tersedia  di Windows Market , Appstore , dan Google Playstore , seperti yang dinyatakan oleh KAI [1].
Banyak kemudahan yang diberikan oleh aplikasi KAI Access ,  namun  kemudahan  tersebut  tidak  selalu membuat pengguna senang. Sesekali sebuah platform juga  memiliki  kekurangan  dan  perlu  perbaikan. Umpan  balik  dari  pengguna  dapat  diperoleh  melalui ulasan  yang  ditulis  oleh  pengguna  aplikasi.  Namun,
karena banyaknya ulasan yang masuk ke dalam sistem aplikasi,  tidak  mungkin  untuk  mengetahui  apa  yang perlu  diperbaiki.  Tidak  ada  metode  yang  sistematis untuk  menentukan  ulasan  pengguna  masuk  ke  dalam kategori  positif,  netral,  dan  negatif.  Jadi  diperlukan menganalisis sentimen pada aplikasi KAI Access . Sentimen analisis merupakan reaksi penggunaan analisis  teks  untuk  menghasilkan  berbamacam  asal data dari internet dan bermacam platform media social. Analisis sentimen biasanya digunakan untuk menganalisa opini-opini masyarakat mengenai sebuah ulasan  [2]  Pada  penelitian  ini  sentimen  analisis  yaitu untuk mengetahui kecenderungan akan opini masyarakat yang berisi opini baik, sangat baik, kurang baik  atau  sentimen  negatif,  sentimen  positif,  netral. Berdasarkan  dengan  ulasan  atau  komentar  yang disampaikan oleh para pengguna.
PT  Kerata  Api  Indonesia  akan  lebih  efektif memutuskan bagaimana sentimen pengguna terhadap administrasi  yang diberikan oleh  KAI Access dengan menjalankan penelitian pengguna dengan mempertimbangkan  pengelompokan  tersebut  sangat berharap  aplikasi  KAI Access dapat  meningkatkan kualitas  layanan  bagi  pengguna  aplikasi  dalam berbagai  hal.  Prosedur  prediksi  dilaksanakan  dengan memakai beberapa metode machine learning . Pemeriksaan ini dipercaya akan memberdayakan para  analis  untuk  benar-benar  melakukan  penelitian, yang akan memungkinkan mereka untuk mengekstraksi informasi dari kumpulan data pengguna aplikasi KAI Access dan memberikan data kepada PT Kereta  Api  Indonesia  yang  akan  memberdayakan
untuk  melakukan  perubahan  yang  unggul  mulai  saat ini dan selanjutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sentimen Analisis
Sentimen Analisis merupakan pendalaman yang mendasar  perhitungan  opini  masyarakat,  pandangan, emosi yang diekspresikan dalam teks dikenal sebagai analisis  sentimen.  Analisis  sentimen,  yang  juga dikenal  sebagai  opinion  mining,  adalah  jenis penambangan  data  yang  menggunakan  pembelajaran mesin  untuk  mengekstrak,  meringkas,  dan  kemudian menganalisis informasi yang diperoleh dari teks. Arah sikap  dalam  sebuah  opini,  yang  mengacu  pada  arah positif  dan  negatif  yang  diambil  terhadap  sesuatu, adalah istilah umum untuk analisis sentimen [3].

## 2.2. Ulasan Pengguna
Ulasan  memiliki  pengertian  sebagai  kepuasan, komentar  pada  sebuah  aplikasi.  Ulasan  memiliki  arti sebagai tinjauan atau ringkasan beberapa sumber baik melalui buku, berita, film, aplikasi, dan lain-lain. Teks ulasan  merupakan  sebuah  tulisan  yang  didalamnya menimbang atau menilai sebuah karya yang dikarang atau diciptakan pada karya orang lain [1].

## 2.3. 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 [4].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Diagram SLR
Metode  Penelitian  merupakan  suatu  cara  ilmiah untuk mendapatkan data dengan penggunaan tertentu[5].    Kegiatan  penelitian  didasarkan  melalui gambaran  khas  keilmuan,  semacam  rasional(logis),
empiris(bukti), serta sistematis, sesuai dengan metode ilmiah.  Dengan  menarik  ringkasan  bahwa  algoritma merupakan  sistem ilmiah  untuk  mendapatkan kegunaan  dan  tujuan  tertentu.  Tinjauan  literatur sistematis mengumpulkan, mengevaluasi, dan menyelidiki  temuan-temuan  penelitian  sebelumnya tentang masalah tersebut. Tindak yang didapatkan oleh subjek,  serta  langkah-langkah  yang  akan  diambil dalam  perincian  untuk  menghasilkan  ringkasan  yang komprehensif  dan  dapat  dipercaya  dari  pengetahuan yang  saat  ini  tersedia,  akan  dijelaskan  dengan menggunakan diagram alir pada gambar 1.

## 3.1. Planning
Perencanaan  ini  selesai  sehingga  Research Question (RQ)  atau  pertanyaan  penelitian  dapat dipilih.  Tahap  ini  sangat  penting  karena  akan meningkatkan kemungkinan untuk mendapatkan hasil yang  relevan  dan  akurat  serta  memastikan  bahwa tinjauan  dilakukan  dengan  cara  yang  terorganisir dengan  baik  dan  metodis  untuk  mendapatkan  hasil yang signifikan dan  tepat. Selama tahap penyusunan, ilmuwan  juga  harus  memutuskan  sistem  pengejaran yang  kuat  dan  layak,  mengenali  sumber  data  yang signifikan  dan  sesuai,  dan  menyusun  strategi  untuk penentuan  artikel,  penilaian  kualitas,  ekstraksi informasi,  dan  pemeriksaan  informasi.  Peneliti  juga bertanggung jawab untuk memilih kriteria inklusi dan eksklusi  untuk  artikel  yang  akan  ditinjau  kumpulan data, metodologi, model, dan prosedur.
Perencanaan  yang  cermat  dan  terorganisir  pada tahap  awal  SLR  sangat  penting  untuk  memastikan validitas dan kualitas tinjauan literatur yang dilakukan. Hal ini juga membantu menghindari dan meminimalkan kesalahan dalam proses pencarian.
3.2. Research Question
Researh  Question dibuat  untuk  menerapkan metode yang akan dilaksanakan dalam penelitian yang akan  dilakukan  oleh  penulis  nantinya.  Berikut beberapa pertanyaan penelitiannya:
Tabel 1. Research Question ID Pertayaan Penelitian Motivasi RQ1 Jumlah data dan sumber data yang digunakan dalam analisis sentimen? Mengidentifikasi sumber data dan jumlah data yang digunakan peneliti sebelumnya pada jurnal sebelumnya. RQ2 Metode apa yang sering diusulkan dalam melaksanakan sentimen  analisis? Mengidentifikasi sistem yang sering melaksanakan mengenai pencarian sentimen analisis sebelumnya. RQ3 Bagaimana pengaruh variasi parameter pada algoritma terhadap kinerja yang dihasilkan? Mengidentifikasi hasil variasi parameter pada kapasitas algoritma yang digunakan pada analisis sentiment.
3.3. Conducting
Tahapan  conducting  ialah  sebagai  tahapan pelaksanaan  dari  SLR  tersebut.  Terdiri  dari  tahapan- tahapan  yang  sudah  ditetapkan.  Dimulai  dari penentuan keyword pencarian literatur “ search string ” merupakan  hal  utama  serta  mengacu  kepada  PICOC ( Population,  Intervention,  Comparison,  Outcomes, Context ).  Keakuratan  pencarian  literatur  akan ditentukan dengan memahami sinonim dan alternatif. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi perpustakaan  digital  sebagai  sumber  pencarian literatur.  Disarankan  agar  menggunakan  perangkat lunak  untuk  mempermudah  pengelolaan  literatur menggunakan Mendeley karena  jumlah  literatur yang akan  dikumpulkan  akan  sangat  banyak,  mungkin ratusan atau ribuan jurnal. Tahap ini melibatkan proses praktis  dalam  mengumpulkan,  mengevaluasi,  dan menganalisis studi literatur yang relevan.
Tabel 2 . PICOC Population Data pengguna terhadap KAI Access, Google Playstore Intervention
Menganalisis data pengguna terhadap KAI Access pada google playstore, untuk mengetahui sentimen yang dikirim oleh pengguna baik sentimen positif, negatif, atau netral
Comparison Dengan menggunakan algoritma untuk analisis sentimen Outcomes Kompentensi baik, tidak error pada aplikasi KAI Access di google playstore Context Analisis data pengguna terhadap KAI Access
3.4. Reporting
Reporting adalah  tahapan  penulisan  hasil  dari tinjauan  pustaka  sistematis  ini  dapat  ditulis  sebagai makalah  untuk  jurnal  ilmiah  atau  tinjauan  Pustaka untuk  tesis  atau  disertasi.  Sebuah  tinjauan  pustaka yang metodis biasanya mengikuti struktur berikut ini: Introduction (Pendahuluan), Main  Body (Utama)  dan Conclusion (Kesimpulan). Penyusunan belahan pendahuluan  yang  terdapat  konteks  (latar  belakang) juga landasan SLR pada kerangka sangat penting dan perlu diterapkan, sedangkan bagian utama akan berisi protocol SLR, hasil analisis dan sintesis temuan, serta diakhiri  dengan  pembicaraan  yang  menjelaskan implikasi  dari  pandangan  SLR.  Menggambarkan secara terperinci proses, temuan, dan kesimpulan dari tinjauan  literatur  yang  telah  dilakukan.  Tahap  ini penting  untuk  mengkomunikasikan  secara  jelas metodologi  yang  digunakan,  hasil  tinjauan  literatur, serta  implikasi  atau  kontribusi  penelitian  terhadap pengetahuan  yang  ada.  Dari  potongan  kesimpulan akan mengandung ringkasan mulai perancangan yang diperoleh, selaras dengan RQ yang diterapkan.
Tahap reporting pada  SLR  memastikan  bahwa temuan  juga  kesimpulan  mulai  tinjauan  jurnal disampaikan  secara  terperinci  dan  transparan  kepada pembaca  atau  pihak  yang  berkepentingan.  Hal  ini memungkinkan pengulanggagalan dan peneliti lainnya untuk  memahami  dan  memanfaatkan  pengetahuan yang  diperoleh  dari  tinjauan  literatur  yang  telah dilakukan.

## 3.5. Strategi Pencarian
Strategi  Pencarian  sumber  dalam  penelitian bahwa diaplikasikan ialah sebagai berikut:
 Data  di scrapping menggunakan Google Colabration .
 Data diperoleh melalui website Google Play pada KAI Access .
 Menyeleksi  paper  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan.
 Melakukan tinjauan  langsung terhadap berbagai koleksi  informasi  yang  memiliki  kredibilitas tinggi,  seperti  Jurnal  Publik, Crossref ,  dan Google Analyst (Scholar).
 Dalam  metode  pencarian  sumber  pencarian diterima  sebanyak  17  paper  yang  setara  dan dengan parameter.

## 3.6. Seleksi Studi
Berikutnya  Strategi  yang  telah  ditentukan sebelumnya  digunakan  untuk  memilih  25  makalah tambahan untuk periode pemeriksaan yang dihasilkan selama  tahap  pencarian  sumber.  Abstrak  dari  setiap sumber dibaca dan dianalisis dalam kaitannya dengan topik  analisis  sentimen  pada  tahap  seleksi  selama tahap  seleksi  studi  Makalah  yang  relevan  yang memenuhi kriteria yang telah ditentukan dikumpulkan untuk  penelitian  ini.  Setelah  itu,  survei  lengkap diarahkan dengan membaca dengan teliti setiap bagian dari  makalah  yang  berhubungan  dengan  pertanyaan eksplorasi dan subjek pemeriksaan opini.

## 3.7. Quality Assesment
Pada  tahap  selanjutnya yaitu melakukan pengecekan  dan  evaluasi  pada  pertanyaan  kriteria dengan beberapa penilaian berikut ini[6] :
 Mengambil jurnal referensi jangka waktu 5 tahun terakhir
 Artikel penelitian terbaru dipilih untuk memastikan kualitas terbaik
 Menggunakan  metode  yang  valid  dan  relevan dari beberapa kumpulan jurnal yang di review
 Mengikuti semua langkah dalam SLR

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  yang  didapatkan  mengenai search  process yang disediakan di tabel 1 digolongkan berlandaskan model jurnal untuk menyederhanakan mengamati tipe perincian yang diambil menempuh search process .

## 4.1. Hasil Quality Assesment
Tabel 3 . Hasil Kualitas Penilaian No Judul Tahun Hasil Metode 1. Analisis ” sentiment ; berbasis aspek pada ulasan aplikasi
KAI Access menggunakan metode Support Vector Machine ” 2023 Kemampuan untuk membeli tiket tanpa harus pergi ke stasiun menerima sebagian besar umpan balik positif mengenai aplikasi KAI Access . Dari 8.078 ulasan klien KAI Access membandingkan sudut pandang yaitu Learnability(94,73%), Productivity
(94,38%), Mistakes (85,13 %), 97,11%, 72,41%, dan 82,96%, dan Fulfillment (87,26 %), 98,46%, 73,78%, dan 84,20%.[7] Support Vector Machine 2. Aspect- Based ” Sentiment ; Analysis of KAI Access Reviews Using NBC and SVM 2022 Digunakan untuk analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi pemesanan perjalanan dan dapat memberikan hasil yang akurat dan berguna bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas produk. Dengan memiliki skor rata-rata recall 74,47%, f1-score 75,55%, presisi 77,60% dan akurasi 91,63.[8] Support ; Vector Machine, Naïve Bayes Classifier 3.
Penggunaan ; Metode Lexicon ; untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi KAI Access di Google Play Store ” 2022 Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa pandangan rakyat Indonesia ke aplikasi KAI Access cenderung negatif, juga ada beberapa masalah yang perlu diperbaiki dalam aplikasi tersebut, seperti pemilihan kursi dan proses pembayaran. Dari 24700 data memiliki presentase sebesar 60,01%, yang dimana lebih banyak pengguna KAI Access bernilai sentiment negatif.[4] Lexicon 4. Sentiment ; Analysis ” on ; App
Reviews Using Support Vector Machine and Naïve Bayes Classification ” 2023 Melakukan analisis sentimen agar dapat mengklasifikasikan data ulasan pengguna aplikasi. Dari 6.946 ulasan skor f1 yaitu 87,82%, ulasan 83,86% dan ketepatan 94,24% yang memiliki basis 24,9% negatif dan 75,1% positif.[9] Support ; Vector Machine, Naïve Bayes Classification ” 5. Analisis ; Sentimen ” Terhadap ;
Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algotirma Naïve Bayes, Random Forest dan Support Vector Machine ” 2020 Pengguna aplikasi Ruangguru ternyata banyak memberikan pandangan positif daripada negatif.[10] Support ; Vector Machine,
Naïve ; Bayes, Random Forest ”
6. Analisis ; Sentimen
Zoom ; Cloud Meetings di
Play Store Menggunakan
Naïve Bayes dan Support Vector Machine ” 2020
Penggunaan metode Naïve Bayes dan Support
Vector Machine digunakan untuk pengelompokan
perasaan dalam menganalisis sentimen Zoom Cloud Meetings . Terdapat 461 negatif dan 546 ulasan positif. Unutk NB nilau AUC 0,659 dan akurasi sebesar 74,37%. Lalu SVM memiliki presisi 81,22% dan AUC 0,886. Hasilnya, diketahui bahwa
SVM lebih akurat 6,85% disbanding NB  [11]
Naïve ; Bayes, Support Vector Machine 7. Analisis ; Sentime
Ulasan ; Aplikasi Tiktok Di
Google Play Menggunakan
Metode Support Vector Machine (SVM) Dan Asosiasi 2021 Analisis sentimen menunjukkan bahwa pengguna TikTok memberikan ulasan positif dan ulasan negatif. Melakukan 3 percobaan. Tes 1 memiliki rasio 60 persen informasi pengujian terhadap persiapan setelah tiga kali. Tes 2 memiliki tinjauan sebesar 98,39%, akurasi 92,4% , dan ketepatan 92,5% pada 40% saat dibandingkan dengan tes yang berbeda: Tes 3 memiliki korelasi 80%, sedangkan Tes 30% memiliki nilai ketepatan 93,33%, akurasi 93,88%, dan tinjauan 97,87%: Dua puluh persen mewakili akurasi 95% yang berhasil dan memuaskan, presisi 96,67%, dan recall 96,67%. [12] Support ; Vector Machine ”
8.

## Analisis ; Sentime
Pengguna ; Twitter Terhadap Layanan Internet Provider
Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ”” 2021 Mengklasifikasi pandangan pemakai Twitter terhadap jasa internet Biznet menandingkan sesama kernel pada SVM.[13] Support ; Vector Machine ”
No Judul Tahun Hasil Metode 9. Perbandingan ; Metode ” Suppo rt ; Vector Machine dan Decision Tree untuk Analisis Sentimen Review Komentar pada Aplikasi Transportasi Online ” 2021 Untuk mengidentifikasi dan mengusulkan solusi atas kekurangan aplikasi menggunakan metode Support Vector Machine sebesar 90,20 dan Decision ; Tree sebesar 89,80.[14] Support Vector Machine, Decision Tree 10. Sentiment ; Analysis on KAI
Twitter Post Using
Multiclass ” Support ; Vector Machine ” (SVM) 2020 Metode One Against All (OAA) digunakan untuk mengidentifikasi kelas dengan memproses elemen- elemen dengan presisi dan signifikansi terbesar dengan diidentifikasi data tweet. OAA Multiclass
SVM dan model TF-IDF unigram menghasilkan akurasi tertinggi, 80,59, dengan gamma 0,7. [15] Support Vector Machine 11. Analisis ” Sentimen ; Berbasis Aspek Ulasan Pelanggan
Terhadap Kertanegara Premium Guest House Menggunakan Support Vector Machine ” 2020 Menampilkan hasil analisis sebesar 70% dalam enam komponen penting untuk mendukung Kertanegara berarti mengambil tindak strategis untuk memperbaiki, memperbaiki, dan mengupdate jasa dengan polaritas negatif.[16] Support ; Vector Machine ”
12.
Application ” of ; support vector machine (SVM) in the sentiment analysis of twitter dataset ” 2020 Klasifikasi karakteristik, bersama dengan peningkatan efek klasifikasi untuk mesin vektor pendukung, dan masalah mengabaikan karakteristik semantik laten dalam analisis sentimen teks dapat diatasi.[17] Support ; Vector Machine ”
13.
Klasifikasi ; KeluhanPengguna
; KAI Access untuk Pemesanan Tiket dengan Algoritma SVM dan Naïve Bayes ”
2022 Mengetahui seberapa puas pelanggan ” KAI ; Access terhadap catatan tiket secara online. Dalam SVM memberikan hasil dengan akurasi 73,36% dan AUC 0,794. Untuk  Naive Bayes memiliki AUC 0,573 dan akurasi sebesar 67,10%[18]
Support ; Vector Machine ”
14.
Klasifikasi ; Ulasan Palsu ;
Menggunakan Borderline
Over Sampling
(BOS) dan Support Vector
Machine ” (SVM) (Studi Kasus : Ulasan Tempat Makan) 2022 Dengan menggunakan Support Vector Machine dan
BOS dapat membantu mengembangkan lebih lanjut bagaimana penggambaran survei palsu dinilai. Membagi data menjadi 80:20, dengan evaluasi akurasi menghasilkan nilai 78,6%; ketepatan, dengan nilai 19,7%; dengan jumlah 17,1%; f- measure dengan nilai 14,4%; begitu juga dengan nilai g rata-rata sebesar 32% [19]
Support ; Vector Machine ” 15. Analisis Sentimen “ Review ; Pelanggan Restoran Menggunakan
Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor ”
2021
Penelitian ; ini ” membanding : hitungan pengelompokkan dua aturan menggunakan K-NN dan SVM. Dimana hasil dari pengujian membuktikan bahwa SVM memiliki hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan k-NN yang dimana nilai akurasi menghasilkan sebesar 81,92%.[20] Support ; Vector Machine, K- Nearest Neighbor ” 16. Perbandingan Algoritma ” Untuk ; Analisis
Sentimen Pada Twitter Transportasi Umum Commuterline ” 2023 Analisis sentimen dilakukan pada klasifikasi tweet atau kicauan menyinggung pelayanan KRL ke dalam pandangan positif dan negatif.[21] Support ; Vector Machine, SVM Particle Swarm
Optimation,
Naïve Baye, NBAdaboost ” 17.
Sentimen Analisis ” Pada ; Data Ulasan Aplikasi KAI Access Di Google Play Store Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes ” 2023
Penggunaan Multinomial Naïve Bayes untuk
mengetahui kualitas aplikasi, kepuasan pengguna, dan kekurangan dari ulasan pelanggan Google Play Store .[3] “ Naïve Bayes

## 4.2. Pembahasan Hasil
Pada  tahap  ini  akan  menjawab/menjelaskan pertanyaan pada Research Question .
RQ1  Jumlah  data  dan  sumber  data  yang digunakan dalam analisis sentimen?
Mengenai  paper  yang  sudah  dilakukan review sebelumnya  diambil  dari  sumber  data  ulasan Google Playstore dan Twitter . Adapun tahapan pertama dalam
melakukan  proses  pengumpulan  data  yaitu  masuk  ke halaman  web  “ Google  Playstore ”  tentang  data pengguna dan  mengambil sebanyak “8078-600” data pengguna  menggunakan  aplikasi  KAI Access . Kemudian menggunakan scrapping data menggunakan  “ Google  Colab ”  agar  di  simpan  dan diolah  kedalam  bentuk  .csv,  kemudian  akan  dilanjut melakukan  pengolahan  Sentimen  Analisis  pada  data pengguna  menggunakan  beberapa  algoritma  yang
sering  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen.  Lalu pengolahan  dari  data  pengguna  akan  menghasilkan akurasi dari perhitungan sentimen.
RQ2  Metode  apa  yang  sering  diusulkan  untuk melakukan sentimen analisis?
Dari tabel 4. Review jurnal yang didapat mengusulkan beberapa  metode  yang  dipakai  mengenai  sentimen analisis  dari  hasil  riset  17  jurnal  terdapat  beberapa metode  yang  diusulkan  oleh  peneliti  sebelumnya diantara lainnya:

## Gambar 2. Jumlah Metode Digunakan
RQ3  Bagaimana  pengaruh  variasi  parameter algoritma  support  vector  machine  terhadap kinerja yang dihasilkan?
Ketika  mengubah  parameter  algoritma,  perlu  diingat bahwa  nilai  terbaik  untuk  setiap  parameter  dapat berubah  tergantung  pada  dataset.  Berdasarkan penelitian sebelumnya, atribut dataset yang digunakan adalah 1-10 parameter. Untuk menemukan kombinasi parameter  terbaik  untuk  mencapai  performa  yang diinginkan, perlu dilakukan eksperimen dan evaluasi.

## 5. KESIMPULAN
Berlandaskan  perhitungan  pencarian  yang  telah dilangsungkan  dapat  ditarik  ringkasan  yang  dapat diberikan  yaitu,  data  pengguna  terhadap  KAI Access mengambil  sentimen untuk jumlah ulasan positif  dan negatif  ataupun  netral  kemudian,  kesimpulan  dari jurnal membahas dalam pencarian ini ialah menggunakan  17  literatur  yang  didalamnya  banyak menggunakan beberapa sistem SVM yang dikumpulkan  dan  beberapa  metode  lain,  diperoleh beberapa metode penelitian yang telah diusulkan oleh peneliti  sebelumnya  seperti  metode Lexicon,  Naïve Bayes,  Random  Forest,  Decison  Tree, dan  KNN. Kemudian  sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian analisis sentimen  berdasarkan sumber  data ulasan pada
Google Playstore . Untuk memvisualisasikan
data direkomendasikan menggunakan confusion  matrix sebagai  model  untuk perhitungan akurasinya. Yang akurasinya lebih akurat menggunakan metode SVM dari metode lainnya yang dapat dilihat pada tabel 3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Fikria  Norma,  “ANALISIS  KLASIFIKASI SENTIMEN REVIEW APLIKASI,” 2018.
[2]  F. F. Irfani, “ANALISIS SENTIMEN REVIEW APLIKASI RUANGGURU MENGGUNAKAN
ALGORITMA SUPPORT VECTOR
MACHINE,” JBMI (Jurnal  Bisnis, Manajemen, dan  Informatika) ,  vol.  16,  no.  3,  pp.  258–266, Feb. 2020, doi: 10.26487/jbmi.v16i3.8607.
[3]  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.
[4]  A. N. Utomo and R. D. Wahyuni, “PENGGUNAAN METODE LEXICON UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN  APLIKASI  KAI  ACCESS  DI GOOGLE PLAY STORE,” JURNAL
REKAYASA  INFORMASI ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 134–145, 2022.
[5]  P.  D.  Atika,  H.  a,  and  F.  N.  Khasanah, “SENTIMENT  ANALYSIS  OF  KAI  ACCESS APPLICATION  USING  THE  DEEP  NEURAL NETWORK METHOD,” IJARCCE , vol. 10, no. 12, Dec. 2021, doi:
10.17148/IJARCCE.2021.101205.
[6]  M.  Ahmad,  S.  Aftab,  M.  S.  Bashir,  and  N. Hameed,  “Sentiment  analysis  using  SVM:  A systematic  literature  review,” International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  182–188,  2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090226.
[7]  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.
[8]  H.  Mustakim  and  S.  Priyanta,  “Aspect-Based Sentiment  Analysis  of  KAI  Access  Reviews Using  NBC  and  SVM,” IJCCS  (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 16, no. 2, 2022.
[9]  M. F. Madjid, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Sentiment  Analysis  on  App  Reviews  Using Support  Vector  Machine  and  Naïve  Bayes Classification,” Sinkron:  jurnal  dan  penelitian teknik  informatika ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  556–562, 2023.
[10]  E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine,” Jurnal Transformatika , vol. 18, no. 1, pp. 71–80, 2020.
[11]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud
Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” CESS (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and Science) , vol. 5, no. 2, pp. 293–298, 2020.
[12]  S.  Fide,  S.  Suparti,  and  S.  Sudarno,  “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tiktok Di Google Play Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (SVM) Dan Asosiasi,” Jurnal Gaussian , vol. 10, no. 3, pp. 346–358, 2021.
[13]  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.
[14]  K.  A.  Rokhman,  B.  Berlilana,  and  P.  Arsi, “Perbandingan Metode Support Vector Machine Dan  Decision  Tree  Untuk  Analisis  Sentimen Review  Komentar  Pada  Aplikasi  Transportasi Online,” Journal of Information System Management  (JOISM) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–7, 2021.
[15]  D.  N.  Fitriana  and  Y.  Sibaroni,  “Sentiment Analysis  on  KAI  Twitter  Post  Using  Multiclass Support Vector Machine (SVM),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 846–853, 2020.
[16]  W.  Paulina,  F.  A.  Bachtiar,  and  A.  N.  Rusydi, “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  Ulasan Pelanggan  Terhadap  Kertanegara  Premium Guest  House  Menggunakan  Support  Vector Machine,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2020.
[17]  K.-X.  Han,  W.  Chien,  C.-C.  Chiu,  and  Y.-T. Cheng,  “Application  of  support  vector  machine (SVM)  in  the  sentiment  analysis  of  twitter dataset,” Applied  Sciences ,  vol.  10,  no.  3,  p. 1125, 2020.
[18]  H. -, A. Y. Kuntoro, and T. Asra, “KLASIFIKASI KELUHAN PENGGUNA KAI ACCESS  UNTUK  PEMESANAN  TIKET DENGAN  ALGORITMA  SVM  DAN  NAÏVE BAYES,” JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 6, no.
2, p. 161, Jun. 2022,
doi:
10.31000/jika.v6i2.6187.
[19]  F. A. B. I. I. Aisyah Awalina, “Klasifikasi Ulasan Palsu  Menggunakan  Borderline  Over  Sampling (BOS)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) (Studi  Kasus :  Ulasan  Tempat  Makan),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 2, Apr. 2022.
[20]  B.  S.  Amalia,  Y.  Umaidah,  and  R.  Mayasari, “Analisis Sentimen Review Pelanggan Restoran Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor,” SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 19, no. 1, pp. 28–34, 2021.
[21]  R. Novaneliza, F. Handayani, R. J. Suhandar, H. Surono,  N.  S.  Azzahra,  and  D.  Nadilla, “Perbandingan  Algoritma  Untuk  Analisis Sentimen  Pada  Twitter  Transportasi  Umum Commuterline,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 13–
21, 2023.