## SENTIMENT ANALYSIS PADA REVIEW PENGGUNA APLIKASI SNAPCHAT DENGAN VADER DAN ALGORITMA MACHINE LEARNING

## Sentiment Analysis on User Reviews Of The Snapchat Application with Vader and Machine Learning Algorithms
Padel Mohammad Agam 1) , Muhammad Idzha Adhitya Ranius 2) , Tata Sutabri 3) A. Yani Ranius 4) 1,2,3,4 Program Studi Magister Teknik Informatika, Pascasarjana, Universitas Bina Darma, Universitas Bina Darma, Jl. Jenderal Ahmad Yani No. 12 Plaju, Palembang, Sumatera Selatan *email: padelmohammad.agam@gmail.com 1 ) , idzhaadhityaranius@gmail.com 2 ) tata.sutabri@binadarma.ac.id 3 ) , ay_ranius@binadarma.ac.id 4 )

## Abstract
The development of technology in almost every aspect of life, one of which is the social aspect which is currently heavily  influenced  by  the  development  of  digital  technology  in  the  form  of  social  media  to  interact  and communicate with other people online. There are several social media that are used by the younger generation today, one of which is social media Snapchat which is a social media application used to share photos and videos to a list of recipients by sending temporary messages and stories that can be viewed for a limited time as well as unique features. others are still growing. The development of a number of features on Snapchat certainly requires a review from him with various reviews and feedback from users so it is necessary to do sentiment  analysis on Snapchat  application  user  reviews  using  the  VADER  approach  and  machine  learning  algorithms.  In  the  early stages of the research, the review data collection was in the form of a dataset review of snapchat application users to data labeling which was then carried out in the data training and data testing stages using the SVM (Support Vector Machines) algorithm so that the research results could identify positive, negative, or neutral sentiments from user reviews. in assisting app developers in improving user experience and addressing issues that may arise with the Snapchat app.
Keywords : Machine Learning, Sentiment Analysis, Vader, Snapchat

## Abstrak
Perkembangan teknologi hampir di setiap aspek kehidupan, salah satunya pada aspek sosial yang saat ini sangat dipengaruhi dengan perkembangan teknologi digital berupa media sosial untuk berinteraksi dan berkomunikasi dengan orang lain secara online. Terdapat sejumlah media sosial yang digunakan oleh generasi muda saat ini salah satunya media sosial Snapchat yang merupakan sebuah aplikasi media sosial yang digunakan untuk berbagi foto dan video ke daftar penerima dengan pengiriman pesan yang sementara waktu dan cerita yang dapat dilihat dalam jangka  waktu  terbatas  serta  fitur  unik  lainnya  yang  terus  berkembang.  Perkembangan  sejumlah  fitur-fitur  pada Snapchat  tentunya  membutuhkan  review  dari  penggunanya  dengan  beragam  ulasan  dan  umpan  balik  dari pengguna sehingga perlu dilakukannya analisis sentimen pada review pengguna aplikasi Snapchat menggunakan pendekatan VADER dan algoritma machine learning. Pada tahap awal penelitian, kumpulan data review berupa Dataset review pengguna aplikasi snapchat hingga labelling data yang kemudian dilakukan tahapan data training dan  data  testing  menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machines )  sehingga  hasil  penelitian  dapat mengidentifikasi sentimen yang positif, negatif, atau netral dari review pengguna dalam membantu pengembang aplikasi dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan mengatasi masalah yang mungkin muncul pada aplikasi Snapchat.
Kata kunci : Machine Learning, Sentiment Analysis, Vader, Snapchat
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i2.105

## 1. Pendahuluan
Beberapa dari kita mungkin ada yang belum mengetahui tentang aplikasi sosial media yang baru – baru ini sedang populer.  Jika  kita  sudah  pernah  mengenal  Instagram mungkin  akan  familiar  dengan  aplikasi  ini.  Namanya aplikasi  Snapchat,  fiturnya  melebihi  Instagram  dalam beberapa  bagian.  Telah  didownload  lebih  dari 100.000.000  pengguna  android.  Snapchat  yang  mulai populer  tahun  2014  silam  kini  semakin  bertambah penggunanya.  Snapchat  dulu  bernama  Picabbo  di  buat oleh  3  mahasiswa  Stanford  University  yaitu  Evan Spiegel, Bobby Murphy dan Reggie Brown pada tahun 2011.
Pada  tahun  2012  Picabbo  berubah  nama  menjadi Snapchat  hingga  sekarang.  Selama  itu,  Snapchat  telah mencatat 700 juta foto dan video di bagikan setiap hari. Aplikasi yang mempunyai logo hantu berlatar kuning ini mempunyai  kemiripan  dengan  aplikasi  Instagram. Mereka  sama  –  sama  sosial  media  yang  mempunyai konsep  berbagi  foto  dan  video.  Jika  instagram  bisa membagi  foto  atau  video  yang  ada  di  gallery,  maka snapchat  membagi  foto  atau  video  langsung  melalui kamera Android atau iPhone.
Setiap  aplikasi  yang  terus  bertumbuh  membutuhkan review  dari  penggunanya,  review  bisa  saja  positif, negarif  maupun  netral.  Seperti  mengekspresikan sentimen positif atas suatu produk atau sentimen negatif untuk  seorang  tokoh  politik.  Pendekatan  untuk mengekstraksi  informasi  opini  yang  terkandung  dalam data text dari review pengguna aplikasi snapchat secara otomatis  dengan  pendekatan  komputasional  menjadi penting dilakukan [1].
Menurut  Pang  &  Lee  pendekatan  untuk  mengekstraksi informasi opini  yang terkandung dalam  suatu data text disebut sebagai Sentiment Analysis. Sentiment analysis termasuk bidang penelitian di bawah Natural Language Processing. Karena berkaitan  dengan natural language, upaya  untuk  meningkatkan  kinerja  sentiment  analysis bisa  dengan  mengekstraksi  aspek  kontekstual  dalam data  text.  Dalam  melakukan  sentiment  analisis  dapat menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  yang  merupakan  salah  satu  metode  untuk melakukan klasifikasi ataupun prediksi. Pada prinsipnya,  metode  ini  akan  mencari  ruang  pemisah yang  paling  optimal  dalam  suatu  dataset  dengan  kelas yang berbeda [2].
Sebagian besar penelitian sentiment analysis fokus pada dataset  product  review  sehingga  fokus  penelitian berkaitan  dengan  sentiment  analysis  pada  review pengguna aplikasi Snapchat menjadi penting dilakukan untuk masa mendatang.

## 2. Tinjauan Pustaka
Sentiment  analysis  adalah  proses  penggunaan  text analytics untuk mendapatkan berbagai sumber data dari internet dan beragam platform media sosial. Tujuannya adalah  untuk  memperoleh  opini  dari  pengguna  yang terdapat pada platform tersebut [3]. Setiap hari, internet dibanjiri  oleh  miliaran  data  dari  berbagai  sumber. Sentiment  analysis  berperan  sebagai  alat  yang  dapat menghubungkan  seluruh  data  tersebut.  Dengan  begitu, perusahaan  dapat  memperoleh  masukan  inti  dari pengguna atau konsumen secara efisien [4].
Sentiment  analysis  merupakan  salah  satu  bidang  dari Natural Languange Processing (NLP) yang membangun sistem untuk mengenali dan mengekstraksi opini dalam bentuk  teks.  Informasi  berbentuk  teks  saat  ini  banyak terdapat  di  internet  dalam  format  forum,  blog,  media sosial, serta situs berisi review [5].
Dengan  bantuan  sentiment  analysis,  informasi  yang tadinya tidak terstruktur dapat diubah menjadi data yang lebih terstruktur. Data tersebut dapat menjelaskan opini masyarakat  mengenai  produk,  merek,  layanan,  politik, atau  topik  lainnya.  Perusahaan,  pemerintah,  maupun bidang  lainnya  kemudian  memanfaatkan  data-data tersebut  untuk  membuat  analisis  marketing,  review produk,  umpan-balik  produk,  dan  layanan  masyarakat [6].
Guna  menghasilkan  opini  yang  dibutuhkan,  sentiment analysis  tidak  hanya  harus  bisa  mengenali  opini  dari teks. Proses yang juga disebut sebagai opini mining ini juga perlu bekerja dengan mengenali tiga aspek berikut:
1. Subjek: topik apa yang sedang dibicarakan.
2. Polaritas:  apakah  opini  yang  diberikan  bersifat positif atau negatif.
3. Pemegang  opini:  seseorang  yang  mengeluarkan opini tersebut.
Sentiment  analysis  kemudian  akan  membedakan  teks menjadi  dua  kategori,  yakni  fakta  dan  opini.  Fakta merupakan ekspresi objetif mengenai sesuatu. Sementara  opini  adalah  ekpresi  subjektif  yang menggambarkan sentimen, perasaan, maupun penghargaan terhadap suatu hal [7].
Dalam  tulisannya,  C.J.  Hutto  dan  Eric  Gilbert  (2014) mengatakan  bahwa  Vader  Lexicon  Polarity  Detection adalah  sebuah  model  sederhana  dengan  berlandaskan rule atau aturan untuk analisa sentimen secara umum[8].
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i2.105
Metode leksikal tidak memerlukan data training ataupun data  yang  telah  diberikan  label,  namun  sudah  tersedia kamus lengkap yang berisi polaritas sentimen sehingga ia dapat menentukan sentimen data dengan cepat [9].
Dalam  penelitian  Gilbert  dan  Hutto  (2014)  juga memperlihatkan  hasil  analisa  sentimen  dari  VADER mendapat skor yang tinggi dalam kategori media sosial, namun tidak cukup baik dalam kategori review product, dalam  penelitian  kami,  model  ini  digunakan  untuk memberikan analisa sentimen terhadap review pengguna aplikasi snapchat [10].
Algoritma  Random  Forest  adalah  salah  satu  metode berbasis  klasifikasi  dan  regresi  dimana  terdapat  proses agregasi  pohon  keputusan.  Random  Forest  bekerja dengan  membangun  beberapa  decision  tree  dan menggabungkannya  demi  mendapatkan  prediksi  yang lebih  stabil  dan  akurat.  ‘Hutan’  yang  dibangun  oleh Random Forest adalah kumpulan decision tree di mana biasanya dilatih dengan metode bagging [11]. Ide umum dari  metode  bagging  adalah  kombinasi  model pembelajaran untuk meningkatkan hasil keseluruhan.
Algoritma Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode untuk melakukan klasifikasi ataupun prediksi.  Pada  prinsipnya,  metode  ini  akan  mencari ruang pemisah yang paling optimal dalam suatu dataset dengan  kelas  yang  berbeda  .  Dengan  memaksimalkan jarak antar kelas, metode SVM akan mencari hyperplane yang terbaik[12].
Dimana  Hyperplane  yang  dimaksud  merupakan  suatu fungsi  yang  dapat  digunakan  sebagai  pemisah  antar kelas. Dalam dua dimensi fungsi yang digunakan untuk klasifikasi  antar  kelas  disebut  sebagai  line  whereas, fungsi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  antas  kelas dalam  tiga  dimensi  disebut  plane  similarly,  sedangan fungsi yang digunakan untuk klasifikasi di dalam ruang kelas dimensi yang lebih tinggi di sebut hyperplane[13]. Dalam SVM objek data terluar yang paling dekat dengan hyperplane  disebut  support  vector,  objek  inilah  yang paling  sulit  diklasifikasikan  karena  posisi  yang  hampir tumpang tindih dengan kelas lain [14].

## 3.   Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  analisis sentiment  secara  garis  besar  melalui  beberapa  tahapan yang digambarkan dalam bentuk alur kerja pada Gambar 1  yang  tersusun  atas  sejumlah  tahapan  yang  perlu dilakukan  meliputi  pengambilan  data,  tahap  pre- processing data berupa data cleaning, case folding, filter stopword,  stemming ,  dan labelling, yang  selanjutnya diperoleh  sentimen  dari  semua  data  yang  berisi  kata paling  popular  yang  muncul  pada  review  aplikasi snapchat, kemudian dataset selanjutnya akan dilakukan tahapan  data  training  dan  data  testing  menggunakan algoritma SVM untuk dilihat hasil evaluasi data.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Akumulasi  dataset  review  pengguna  aplikasi  Snapchat pada google play store diambil dari situs Kaggle, dimana data tersebut disediakan oleh Umar Pervaiz, dengan total 32859  baris  data  review.  Pada  tahapan  selanjutnya dilakukan  Pre-processing,  dataset  dibatasi  sebanyak 5000  baris  data  dan  kolom  yang  tidak  diperlukan  juga dihapus.  Selanjutnya  data  dirapikan  dengan  mengubah semua  jenis  huruf  menjadi  huruf  kecil  (case  folding), lalu  dilanjutkan  dengan  tahapan  menghilangkan stopword dan stemming, yaitu mengubah kata yang ada menjadi  kata  dasar.  Langkah  terakhir  pada  tahapan  ini yaitu  menentukan  skor  masing-masing  data  lalu menentukan  label  sentimen  setiap  data  tersebut menggunakan VADER (Valence Aware Dictionary And Sentiment Reasoner).
Setelah melalui tahapan pre-processing data, berikutnya dilakukan tahapan klasifikasi terhadap analisis sentiment yang sebelumnya telah didapat. Pada tahap ini diterapkan algoritma Random Forest dan SVM. Setelah proses  klasifikasi  analisis  sentimen  telah  selesai, langkah  selanjutnya  adalah  mengevaluasi  dengan mengukur  tingkat  akurasi  dan  kualitas  dari  hasil tersebut.  Evaluasi  yang  dilakukan  adalah  dengan pengujian performa dan akurasi sehingga menghasilkan nilai  accuracy,  precision,  dan  recall  dalam  bentuk confusion matrix.
Hasil  pelabelan  sentimen  dengan  menggunakan VADER  terhadap  dataset  review  pengguna  aplikasi snapchat pada google play store menghasilkan sentimen Positive  sebanyak  3092,  sentimen  Neutral  sebanyak 1039,  dan  sentimen  Negative  sebanyak  869  data.
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i2.105
Persentase  pembagian  sentimen  tersebut  dapat  dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 2. Persentase Total Sentimen
Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa sebagian besar review  pengguna  aplikasi  snapchat  teridentifikasi sebagai  sentimen  Positive.  Berikutnya  dilakukan visualisasi jumlah kata yang paling sering muncul pada dataset review, dan ditemukan bahwa kata  yang sering muncul adalah kata ‘app’, disusul oleh kata ‘snapchat’, ‘filter’, ‘love’, dan seterusnya.
Gambar 3. Kata Popular Pada Review
Sementara  itu,  terdapat  perbedaan  jumlah  kata  yang sering  muncul  jika  dilihat  berdasarkan  masing-masing sentiment,  dimana  kata  ‘update’  dan  ‘fix’  lebih  sering muncul pada sentiment negative dan neutral, sementara untuk sentiment positive, kata ‘love’, ‘chat’, dan ‘friend’
lebih  banyak  muncul  daripada  kata  ‘update’  dan  ‘fix’, berikut lebih lengkapnya:
Gambar 4. Kata Popular Pada Review Masing-masing Sentiment
Setelah  dataset  dijalankan  dengan  algoritma  Random Forest,  hasil  yang  didapatkan  adalah  akurasi  sebesar 88% dengan rincian sebagai berikut:
Gambar 5. Random Forest
Confusion  Matrix  memperlihatkan  terdapat  604  True Positive  yang  didapatkan  dengan  algoritma  Random Forest, sementara terdapat 198 True Neutral dan 78 True Negative.
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI : 10.52303/jb.v5i2.105
Gambar 6. Confusion Matrix Random Forest
Dataset  kemudian  berikutnya  dijalankan  dengan algoritma  Support  Vector  Machine,  hasil  yang didapatkan  adalah  akurasi  sebesar  91%  dengan  rincian sebagai berikut:
Gambar 7. SVM
Confusion  Matrix  memperlihatkan  terdapat  597  True Positive  yang  didapatkan  dengan  algoritma  SVM, sementara  terdapat  200  True  Neutral  dan  113  True Negative.

## Gambar 8. Confusion Matrix SVM

## 5.   Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini  didasarkan  pada  pelabelan  sentimen  menggunakan VADER,  dengan  dataset  yang  berjudul  Review Pengguna  Aplikasi  Snapchat  pada  Google  Play  Store. Dataset  sentimen  tersebut  kemudian  diklasifikasi menggunakan  2  algoritma  machine  learning,  yaitu Random  Forest  dan  SVM,  dimana  algoritma  SVM memberikan hasil yang lebih baik dengan nilai akurasi 91%. Sementara algoritma Random
Forest menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  88%.  Dengan demikian  peneltian  ini  dapat  menemukan  hasil  yang sesuai  dengan  yang  diinginkan  sesuai  kebutuhan pengguna  dari  Aplikasi  Snapchat  pada  Google  Play Store  dengan menggunakan VENDER dan Algorithma Machine Learning.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes
Classifier  Dengan  Ekstrasi  Fitur  N-Gram,” J- SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol.
2,  no.  2,  p.  200,  2018,  doi:  10.30645/j- sakti.v2i2.83.
[2] A. A. Prasanti, M. A. Fauzi, and M. T. Furqon, “Klasifikasi  Teks  Pengaduan  Pada  Sambat
Online  Menggunakan  Metode  N-  Gram  dan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor ( NW-
KNN  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. Univ. Brawijaya , vol. Vol. 2, no. 2, pp.
594–601, 2018.
[3] R.  Maipradit,  H.  Hata,  and  K.  Matsumoto, “Sentiment  Classification  Using  N-Gram
Inverse  Document  Frequency  and  Automated
Machine Learning,” IEEE Softw. , vol. 36, no. 5,
pp. 65–70, 2019, doi:
10.1109/MS.2019.2919573.
[4] A. Bayhaqy, S. Sfenrianto, K. Nainggolan, and
E. R. Kaburuan, “Sentiment Analysis about E-
Commerce  from  Tweets  Using  Decision  Tree,
K-Nearest  Neighbor,  and  Naïve  Bayes,” 2018
Int.  Conf.  Orange  Technol.  ICOT  2018 ,  no.
October, 2018, doi:
10.1109/ICOT.2018.8705796.
[5] S. H. Badjrie, O. N. Pratiwi, and H. D. Anggana, “Analisis Sentimen Review Customer Terhadap
Produk Indihome Dan First Media Menggunakan Algoritma Convolutional Neural
Network Review Analysis Sentiment Customer
Product  Indihome  And  First  Media  Using Convolutional  Neural  Network,” eProceedings
… , vol. 8, no. 5, pp. 9049–9061, 2021, [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversit
y.ac.id/index.php/engineering/article/view/1587
7
[6] S. Vashishtha and S. Susan, “Fuzzy rule based unsupervised  sentiment  analysis  from  social media  posts,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  138,  no.
July, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.112834.
[7] B. Xiang, C. Zeng, X. Dong, and J. Wang, “The application  of  a  decision  tree  and  stochastic forest model in summer precipitation prediction in  Chongqing,” Atmosphere  (Basel). ,  vol.  11,
no. 5, 2020, doi: 10.3390/ATMOS11050508.
[8] F.  Azhiman,  R.  N.  Dasmen,  A.  Putra,  and  W.
Agustian, “Collecting Data Desa di Kecamatan Rambutan Kabupaten Banyuasin untuk Pengimplementasian Sistem Digital Desa,” vol.
2, no. 6, pp. 1733–1742, 2022.
[9]
S. Elbagir and J. Yang, “Language Toolkit and VADER Sentiment,” Proc. Int. MultiConference Eng. Comput. Sci. , vol. 0958,
pp. 12–16, 2019.
[10] S. Sunarto et al. , “ADOPSI WEB 4 . 0 UNTUK

## CITIZEN LEARNING DALAM PENERAPAN
E-GOVERNMENT  KOTA  PALEMBANG WEB  4  .  0  ADOPTION  FOR  CITIZEN LEARNING IN APPLICATION E-
GOVERNMENT  OF  PALEMBANG,”  vol.  0,
no. 02, pp. 42–47, 2022.
[11] F.  Khasan et  al. ,  “Pengukuran  Usability  pada Website SMK Ma ’ arif 3 Somalangu Kebumen
Menggunakan  System  Usability  Scale  (  SUS  )
Usability Measurement on the Website of SMK
Ma  ’  arif  3  Somalangu  Kebumen  Using  the System Usability Scale ( SUS ),” vol. 0, no. 02, pp. 67–72, 2022.
[12] R. Yanto, Alfiarini, Veradilla Amalia, “Analisa Penentuan  Reward  Berbasis  Kinerja  Dosen
Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Atribute Rating  Technique,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina
Nusant.  Jaya  Lubuklinggau ,  vol.  4,  no.  2,  pp.
80–85, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.82.
[13] F.  Azhiman  and  R.  N.  Dasmen,  “Sosialisasi Performansi
Antena Omnidirectional
Palembang PT . LEN REKAPRIMA SEMESTA LRT Kota,” vol. 5, no. 2, pp. 359–371, 2022.
[14] A. Yasir,  “Penerapan Metode  Simple  Additive
Weighting dalam Penentuan
Media
Pembelajaran  Online  di  Masa  Pandemi  Covid-
19,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina  Nusant.  Jaya
Lubuklinggau ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  94–98,  2022,
doi: 10.52303/jb.v4i2.83.