## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 205~212 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Ummi Kulsum 1 *, Mohamad Jajuli 2 *, Nina Sulistiyowati 3 * * Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang ummi.kulsum18205@student.unsika.ac.id 1 , mohamad.jajuli@unsika.ac.id 2 , nina.sulistio@unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-11-04 Revised 2022-11-13 Accepted 2022-11-30 WeTV is an online streaming application widely used by Indonesia’s people as an entertainment medium while at home. This application has been downloaded more than 50 million times on the official Google Play Store website. The number of users who use it makes the reviews of this application abundant as well. Large numbers of reviews are very difficult to read manually, sentiment analysis is needed to classify reviews into positive and negative classes. This study uses a support vector machine algorithm with a linear kernel to classify review data from the WeTV application. KDD  was used as a method to complete this research. In the  analysis process to obtain  information,  4  scenarios  were  carried  out,  with  the  division  in  the  first scenario consisting of 60% training data and 40% test data, the second scenario consisting of 70% training data and 30% test data, the third scenario 80% training data and 20% test data, and the last scenario 90% training data and 10% test data. The  highest  test  results  of 85%  were  obtained  from  the  second  scenario  with  the distribution  of  training  data  of  70%  and  30%  of  test  data,  the  third  with  the distribution of training data of 80% and 20% of test data, and the fourth with the distribution of training data of 90% and test 10% data. The confusion matrix is used as an evaluation of the model that has been made, the results show an accuracy in the first scenario of 83%, with a precision value of 83%, recall 89%, and an f1-score of 86%. The accuracy in the second scenario is 85%, precision is 86%, recall is 89%, f1-score is 87%, accuracy in the third scenario is 85%, precision is 85%, recall is 90%,  and  f1-score  is  88%.  And  the  fourth  scenario  gets  an  accuracy  of  85%, precision 86%, recall 90%, and f1-score 90%.
Keyword: accuracy, KDD,
sentiment analysis, support vector machine, WeTV.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  ( Coronavirus  Disease 2019)  telah menyebar  luas  ke  berbagai  penjuru  dunia  termasuk Indonesia.  Covid-19  ini  muncul  pertama  kali  di  Wuhan, China pada 31 Desember 2019. Semenjak pandemi Covid- 19  terjadi,  berbagai  industri  merubah  secara  drastis  model bisnis mereka untuk memberikan layanan/pelayanan dalam bentuk  produk  atau  jasa  [1].  Tidak  terkecuali  di  sektor hiburan,  di  mana  biasanya  para  pelaku  di  dunia  perfilman melakukan  kegiatannya  untuk  ditayangkan  di  bioskop  kini berubah dan beralih pendistribusiannya dengan memanfaatkan  perkembangan  teknologi  yang  ada  saat  ini, salah  satu  teknologi  yang  dimanfaatkan  yaitu streaming
online . Kegiatan menonton film melalui aplikasi streaming online masih banyak disukai oleh masyarakat saat ini hingga menjadi kebiasaan yang dilakukan ketika masyarakat merasa jenuh  bahkan streaming  online melalui  artikel  yang diterbitkan  oleh  kompasiana.com  disebut  menjadi  budaya populer  di  masa pandemic [2].  Seperti  halnya  data  yang didapatkan dari datareportal.com, sebanyak 58.8% pengguna internet di Indonesia menggunakan internet untuk menonton video, tv shows, dan film, kegiatan ini pun menempati posisi 10  teratas  dari  kegiatan  yang  paling  sering  dilakukan  oleh masyarakat Indonesia dalam menggunakan internet [3].
Layanan streaming  online atau  serial  digital  berbayar memiliki  berbagai  genre,  Bahasa,  dan  negara  dari  seluruh
206
dunia. Film atau serial yang ditawarkan pun sangat menarik, menghibur,  dan  seru  yang  membuat  penonton  merasa ketagihan  dan  ingin  menonton  lagi.  Salah  satu  aplikasi streaming film  yang  memiliki  banyak  peminatnya  yaitu WeTV.  WeTV  merupakan  aplikasi streaming  online yang telah  diunduh  lebih  dari  50  juta  kali  di  situs Google  Play Store dan  aplikasi  ini  dikembangkan  oleh  Image  Future. Pada aplikasi WeTV kita bisa mendapatkan berbagai macam kategori tontonan dimulai dari serial original WeTV, variety show, drama, bahkan film yang berasal berbagai negara Asia, seperti Korea, China, Indonesia dan lainnya [4].
Semakin  banyak  jumlah  pengguna  yang  menggunakan Aplikasi WeTV membuat ulasan dari Aplikasi tersebut juga semakin  banyak.  Namun  karena  banyaknya  ulasan  dari pengguna  yang diterima  membuat  pengembang sulit  untuk membacanya, akan menghabiskan terlalu banyak waktu dan tenaga  jika  harus  membaca  dan  menganalisanya  secara manual  dan  cara  seperti  ini  tidak  dianjurkan  karena  tidak efektif.  Sedangkan  melalui  ulasan-ulasan  tersebut  dapat memberikan  pengaruh  bagi  Aplikasi  WeTV  dalam melakukan perbaikan terhadap aplikasi [5].
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  penulis melakukan  analisis  sentimen  terhadap  data review pada Aplikasi  WeTV  dengan  menggunakan  metode Support vector  machine .  Analisis  sentimen  dapat  menghasilkan sekumpulan  informasi  berdasarkan review yang  diberikan oleh  pengguna  Aplikasi  sehingga  informasi  ini  nantinya dapat digunakan sebagai acuan atau sebagai salah satu alat yang  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  perusahaan dalam  mengambil  sebuah  keputusan  [6]  untuk  melakukan perbaikan  terhadap  aplikasi  tersebut  serta  dengan  begitu dapat  mengurangi churn  rate dan  mempertahankan penggunanya agar tidak berpindah ke platform competitor . Selanjutnya ulasan dari pengguna perlu dilakukan klasifikasi ulasan positif maupun ulasan negatif, di mana dalam proses ini akan dilakukan menggunakan algoritma SVM.
Berdasarkan penelitian sebelumnya  yang dilakukan oleh [7] bahwa metode SVM lebih baik untuk dijadikan metode klasifikasi  dalam  proses  analisis  sentimen  ulasan  tekstual berbahasa  Indonesia  pada Google  Play  Store ,  hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  metode SVM  lebih  besar  dibandingkan  metode Naïve  Bayes classifier yakni  sebesar  81,46%  sedangkan  metode Naïve Bayes  classifier mendapatkan  akurasi  sebesar  75,41%. Penelitian lain yang dilakukan oleh [8] dengan menggunakan metode  SVM  ini  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes (NB),  nilai akurasi yang didapatkan algoritma SVM sebesar 81,22% dan akurasi  algoritma  NB  sebesar  74,37%.  Berdasarkan penelitian  [9]  hasil  evaluasi  analisis  sentimen  twitter terhadap perbandingan dari metode SVM dengan metode K- NN  diungguli  oleh  metode  SVM  yang  memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan nilai sebesar 89,7%. Hal ini menandakan metode SVM lebih akurat dibandingkan dengan metode  lainnya.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan
menggunakan  algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasikan data review . Adapun sebelumnya, [10] melakukan penelitian terkait text  classification ,  dan  telah  berhasil  menghasilkan nilai  performa  terbaik  yang  terdapat  pada  kernel  linear dengan  skenario  pembagian  90:10.  Kernel  linear  memiliki nilai  akurasi  terbaik  sebesar  70%, recall 75%, precision 69%,  dan  f- measure sebesar  71%.  Sehingga  penelitian  ini menggunakan  kernel  Linier  dari  algoritma  SVM  dalam proses klasifikasi.
Data review yang  digunakan  bisa  bersifat  positif  baik berupa  saran  maupun  negatif  berupa  keluhan  terhadap aplikasi  WeTV.  Penggunaan  analisis  sentimen  pada umumnya  digunakan  untuk  menganalisis  tentang  suatu produk  dalam  meningkatkan  kualitas  produk  kedepannya. Dalam hal ini analisis sentimen dapat diterapkan pada ulasan aplikasi  yang  tersedia  di Google  Play  Store [11]. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk  memecahkan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh platform  streaming  online ini  dengan  menggunakan  data review yang tersedia pada Google Play Store .
Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  terdapat  pada penggunaan metode dan jenis sumber data yang digunakan. Penelitian  yang  dilakukan  penulis  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  kernel  linear  dan jenis  sumber  data  yang  digunakan  berasal  dari  data  ulasan sebuah  aplikasi  yang  bernama  WeTV  pada  periode Desember 2020 sampai Januari 2021 yang terdapat di situs Google Play Store .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Metode  KDD  ini  dapat berguna  menemukan  suatu  teknik  dari  database  yang  ada [12].  Dalam  buku  berjudul  “ Data  Mining ”  karya  [13] Knowledge Discovery in Database merupakan sebuah proses pengetahuan  dalam database .  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada data mining. Data Mining (DM) adalah inti dari proses KDD, melibatkan kesimpulan dari algoritma yang mengeksplorasi data,  mengembangkan  model  dan  menemukan  pola  yang sebelumnya  tidak  diketahui  [14].  Penggalian  informasi tersembunyi  dari  sebuah  basis  data  yang  besar  merupakan tujuan dari KDD dan data mining [15].
Terdapat 5 proses text mining dalam tahapan KDD yaitu sebagai berikut.
1. Data selection
2. Pre-processing
3. Transformation
4. Data mining
5. Evaluation
207

## B. Rancangan Penelitian
Adapun tahapan penelitian dalam diagram alur penelitian sebagai berikut.
Gambar 1. Rancangan Penelitian (Sumber: Dokumentasi Pribadi, 2022)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini berupa klasifikasi sentimen positif dan sentimen negatif dari ulasan pengguna Aplikasi WeTV melalui platform Google Play Store menggunakan algoritma Support  vector  machine dengan  kernel  linear  dan  Bahasa pemrograman Python.

## A. Data Selection
Pada  tahapan  data  selection  ini  akan  melalui  proses pengumpulan  dataset  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian. Dataset  yang  diambil  berasal  dari  ulasan  aplikasi  WeTV yang  terdapat  dari  situs  resmi Google  Play  Store .  Proses dalam  mengumpulkan  data  ini  dengan  metode  web scrapping menggunakan  Bahasa  pemrograman  berupa Python.  Hasil  dari scrapping data  menghasilkan  jumlah ulasan  sebanyak  5378  data  yang  diambil  dari  tanggal  11 Desember 2020 s.d. 15 Januari 2021. Berikut sebagian data ulasan dari aplikasi WeTV.

## Gambar 2. Hasil Scrapping Data Ulasan Aplikasi WeTV
Dari  10  atribut  yang  terdapat  pada  data  ulasan  aplikasi WeTV, 2 atribut yang digunakan dalam penelitian ini yaitu atribut “ content ” dan “ score ”. Sebanyak 5378 data yang telah
terkumpul  akan  dilakukan  penyeleksian  dengan  membagi data  menjadi  3  kelas  sentimen,  yaitu  positif,  negatif,  dan netral yang ditentukan dengan melihat skor yang diberikan pengguna terhadap Aplikasi WeTV dengan rincian skor 1-2 masuk  ke  dalam sentimen  negatif, skor 3  masuk ke dalam sentimen  netral,  dan  skor  4-5  merupakan  sentimen  positif, serta  dilakukan  pengecekan  manual  dan  telah  dilakukan validasi  oleh  validator.  Hasil  pelabelan  dapat  dilihat  pada Tabel I.
T ABEL I H ASIL P ELABELAN D ATASET U LASAN A PLIKASI W ETV content label Kok  mau  berlangganan  vip  gak  bisa  padahal  pulsa udah lebih banyak dari tagihan negatif Pas sub indo malah gak muncul. Sekali dipindahin ke sub inggris muncul negatif Sebenernya aplikasi dan drama”nya tp kenapa subtitle nya nggak muncul. Bikin muak sih… negatif Lumayan netral Suka  banget  sama  aplikasi  ini  udah  hampir  semua drama china yang ada di sini aku tonton dan itu… positif Menghibur positif
Hasil akhir pengelompokan pada sentimen positif terdapat 3737  data,  sentimen  netral  258  data,  dan  sentimen  negatif sebanyak  1383  data,  untuk  kelas  sentimen  netral  akan dihapus  karena  penelitian  akan  menggunakan  sentimen positif  dan  sentimen  negatif  sehingga  dataset  akhir  setelah proses  pembagian  kelas  terdapat  sebanyak  5120  data. Penghapusan  pada  ulasan  berbahasa  asing  juga  dilakukan, hal  ini  dikarenakan  penelitian  akan  dilakukan  terhadap ulasan berbahasa indonesia. Dari 5120 data, sebanyak 1124 data  merupakan  ulasan  Bahasa  asing,  sehingga  data  yang tersisa setelah penghapusan sebanyak 3996 data.

## B. Preprocessing
Ulasan yang telah melewati tahap data selection dengan jumlah  data  sebanyak  3996  data  kemudian  dilakukan preprocessing .  Kalimat  ulasan  pengguna  pada  dataset  ini masih  dalam  bentuk  tidak  terstruktur  sehingga  perlu dilakukan preprocessing .  Adapun  tahapan  yang  ada  dalam preprocessing sebagai berikut.
1. Cleaning: Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa proses,  diantaranya  penghapusan missing  values data, menghapus simbol seperti
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~',  karakter,  karakter spesial,  hingga  angka.  Data duplikat  pun dihapus sehingga data akhir tersisa sebanyak 3121 data.
2. Case  Folding: Dalam  tahap  ini  dilakukan penyeragaman  kata  dengan  mengonversi  semua  huruf menjadi  huruf  kecil,  hal  ini  dilakukan  untuk  menghindari kata  yang  sama  namun  tidak  terdeteksi  karena  perbedaan bentuk huruf. Hal ini juga dapat membantu mengelompokkan  istilah  yang  mengandung  makna  sama.
reviewId userName userImage content score thumbsUpCount reviewCreatedVersion at replyContent repliedAt
c4175e2c-5af1-4f0f-8ef4-cc7c9664b195 Hera Waty https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJxhHpisJnw9-CrptZMhEQr0kWN_8IxDFk3rAUWy=mo Saya sangat suka 1 0 3.1.5.5755 15/01/2021 23:40
4bd28b09-4c1c-4425-ab6b-125cf5393383 erna bawel https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJzV_mJmsCrRyOUgYnI-pQq3fKO-L8g4UwyzdkoB=mo bagus banget..gak akan nyesel..cinta sama aplikasi ini 5 0 3.4.0.5807 15/01/2021 23:37 02b80946-b496-48ca-b365-1391f686408a Yustina Saptarini https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJypGLFWRS6_0DhMQCbqTDKuZ1uklnik36t_A7yQ=mo
Keren., 5 0 3.4.0.5805 15/01/2021 23:15 9a967714-bfc1-494b-8eb3-eed457aea04e Dixxi Constanta https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJxVFx2OIhD6dLMLb4JXdxchsA0m6lId7RJgaCKn=mo
Good 5 0 3.4.0.5807 15/01/2021 23:11 a4f45bf5-f632-42a1-be0a-76607c2ea180 Anggi Purapande https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJz9tsZ1R7_5k5dao_zd1YP7NTirkHM2nPA3jggP=mo I lov u 5 0 15/01/2021 23:09 43277e2b-d4de-4332-a04b-d481658c67ac Baiq riza Junianti https://play-lh.googleusercontent.com/a-/AOh14GgS65n9-28PsQcGZn-SxJXWlQxP6BOAVgVr5KhRcw Aplikasinya bagus tapi translatenya gak sesuai sama kata dalam film..jadi kita gak bisa paham filmnya 1 2 3.4.5.5809 15/01/2021 22:00 101de74c-810c-4c26-85a4-ee0928425604 Ronald Rayahttps://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJxf6p25NDSfF-HywyyS9UVAY8OeRzshV_QE9Qyq=mo keren 5 0 3.3.0.5783 15/01/2021 21:26 519d2b39-16f5-45ff-b3ce-62a20ab1f30b dend. https://play-lh.googleusercontent.com/a-/AOh14GiF_CXo6aDdpwtfG5iTN_Rs5h69x8gduIU9bdzwXw Pas sub indo malah gak muncul. Sekali dipindahin ke sub inggris muncul 2 0 15/01/2021 20:40
ee013228-104c-437f-b03e-2f0eb08fcdc1 Yulia Nailahhttps://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJyky1Bff8GxmdVSNqPaWf2gdFK41XwBpihmcJZ0=mo Biar gratis tapi film nya kerenÂ² 5 0 15/01/2021 20:28
55a862e8-cea5-452f-8662-d44cbf2f96d7 dita silvi https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJwQj078njdUCXRdV-gz2gakz3-KDj2RhU2r7eI1F=mo Keren
5 0 15/01/2021 20:27
451f2c49-4086-4410-a489-38e7b304551f zaki Mantulhttps://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJyD9Dxs_E2Fd2xWNjGbagymq5t8bw0uNmxM6W8e=mo Film yang gua cari kagak ada anjir.. gak lengkap
1 0 3.4.0.5807 15/01/2021 19:40
f6bd7824-cee9-4616-9cfd-31a7786cca80 muhammad nawawi https://play-lh.googleusercontent.com/a/AATXAJxB9a0CqAejkr_rCS5ikrpfG79N285rNGJCRamo=mo Aplikasi yang bagus 5 0 15/01/2021 19:05
0d855d6c-be91-4675-888b-6867b009a9e7 Pengguna Google https://play-lh.googleusercontent.com/EGemoI2NTXmTsBVtJqk8jxF9rh8ApRWfsIMQSt2uE4OcpQqbFu7f7NbTK05lx80nuSijCz7sc3a277R67g bagus 5 0 15/01/2021 19:05
0feea728-88e3-4c68-ab93-ee9775a83a8d Andie Fandiehttps://play-lh.googleusercontent.com/a-/AOh14Gi68BI5I1O2H2dCNvf7diDTbxwPDu_UKvtOqrdD Bagus dan keren film film nya
5 0 3.4.0.5807 15/01/2021 18:41 085c776d-ea0a-4b6f-b292-cd5f724adc6c RI project https://play-lh.googleusercontent.com/a-/AOh14Ggcdvb5xf69-DREC9Dzwo3oswAoU91ppwsi4mnV
Kok mau berlangganan vip gak bisa bisa padahal pulsa udah lebih banyak dari tagihan 1 0 3.4.0.5807 15/01/2021 18:26 Hai There! Maaf ya sebelumnya, kakak bisa coba clear cache atau restart aplikasinya ya. Jika masih terjadi kakak bisa sampaikan masalah yang dialami ke sosial media mimin ya. Bisa DM ke IG: @wetvindonesia atau via twitter: @WeTVIndonesia juga ya :)
17/01/2021 06:42
208
Hasil  implementasi  dari case  folding dapat  di  lihat  pada Tabel II.
T ABEL III H ASIL P ROSES C ASE F OLDING Sebelum Case Folding Sesudah Case Folding Aplikasinya bagus tapi translatenya  gak  sesuai  sama kita  dalam  film  jadi  kita  gak bisa paham filmnya aplikasinya bagus tapi translatenya  gak  sesuai  sama kita  dalam  film  jadi  kita  gak bisa paham filmnya
Pas  sub  indo  malah  gak muncul  Sekali  dipindahin  ke sub inggris muncul pas  sub  indo  malah  gak muncul  sekali  dipindahin  ke sub inggris muncul Tempat asyik nonton drama tempat asyik nonton drama jika sudah berlangganan perlu koneksi internet lagi iya untuk nonton nya jika sudah berlangganan perlu koneksi internet lagi iya untuk nonton nya Kuota  gampang  habis  nonton sebentar kuota  gampang  habis  nonton sebentar Di  suruh  bayar  mulu  kasih gratis napa di  suruh  bayar  mulu  kasih gratis napa 3. Tokenizing: Di proses tokenizing ini terdapat proses pemisahan kata-kata dari kalimat dalam data ulasan, hal ini dipisahkan berdasarkan spasi dengan tanda koma (,) sebagai pemisahnya.  Berikut  hasil  penerapan tokenizing dalam kalimat ulasan aplikasi WeTV.
T ABEL IIIII I MPLEMENTASI T OKENIZING P ADA D ATA U LASAN
Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing saya sangat suka [saya, sangat, suka] bagus  banget  gak  akan nyesel  cinta  sama  aplikasi ini [bagus,  banget,  gak,  akan, nyesel, cinta, sama, aplikasi, ini] aplikasinya bagus tapi translatenya gak sesuai sama kita dalam film jadi kita gak bisa paham filmnya [aplikasinya, bagus, tapi, translatenya,  gak,  sesuai,  sama, kita, dalam, film, jadi, kita, gak, bisa, paham, filmnya] pas  sub  indo  malah  gak muncul sekali dipindahin ke sub inggris muncul [pas,  sub,  indo,  malah,  gak, muncul,  sekali,  dipindahin,  ke, sub, inggris, muncul] biar  gratis  tapi  film  nya keren [biar,  gratis,  tapi,  film,  nya, keren] keren [keren]
4. Stopword  Removal: Digunakan  dalam  proses penghilangan  kata  yang  tidak  memiliki  pengaruh  pada kalimat namun tidak mengurangi informasi dari kalimat itu sendiri  walaupun  dihilangkan.  Dengan  dilakukannya penghapusan  terhadap  kata-kata  tidak  bermakna  ini  akan mempengaruhi  waktu  pengolahan  data  karena  akan  lebih meminimalkan lagi isi dari tiap kalimat  yang ada di dalam dataset.
T ABEL IVV H ASIL P ROSES S TEMMING Sebelum Stopword Removal Sesudah Stopword Removal [saya, sangat, suka] [suka] [bagus,  banget,  gak,  akan, nyesel, cinta, sama, aplikasi, ini] [bagus,  banget,  nyesel, cinta, sama, aplikasi] [aplikasinya,  bagus,  tapi, translatenya,  gak,  sesuai, sama,  kita,  dalam,  film, jadi, kita, gak, bisa, paham, filmnya] [aplikasinya, bagus, translatenya,  sesuai,  film, paham, filmnya] [pas, sub, indo, malah, gak, muncul, sekali, dipindahin, ke, sub, inggris, muncul] [sub,  indo,  muncul,  sekali, sub, inggris, muncul] [biar, gratis, tapi, film, nya, keren] [biar, gratis, tapi, film, nya, keren] [keren] [keren]
5. Stemming: Data  yang  sudah  dipecah  dan dibersihkan  dari  kata-kata  yang  tidak  memiliki  pengaruh pada tahap sebelumnya kembali diolah untuk menghilangkan imbuhan  dari  tiap  kata,  baik  imbuhan  yang  terdapat  pada awalan  kata  maupun  akhiran  kata,  pada  tahap stemming proses  tersebut  dilakukan.  Adapun  contoh  dari  hasil stemming sebagai berikut.

## T ABEL V H ASIL I MPLEMENTASI S TEMMING
Sebelum Stemming Sesudah Stemming [bagus,  banget,  nyesel,  cinta, sama, aplikasi] [bagus,  banget,  nyesel,  cinta, sama, aplikasi] [aplikasinya, bagus, translatenya,  sesuai,  film, paham, filmnya] [aplikasinya, bagus, translatenya,  sesuai,  film, paham, film] [sub,  indo,  muncul,  sekali, sub, inggris, muncul] [sub,  indo,  muncul,  sekali, sub, inggris, muncul] [biar,  gratis,  tapi,  film,  nya, keren] [biar,  gratis,  tapi,  film,  nya, keren] [film,  gua,  cari,  kagak,  anjir, lengkap] [film,  gua,  cari,  kagak,  anjir, lengkap] [aplikasi, bagus] [aplikasi, bagus] [bagus, keren, film, film] [bagus, keren, film, film] [berlangganan,  vip,  pulsa, udah, tagihan] [langgan,  vip,  pulsa,  udah, tagih] [mending,  disuruh,  donlot, app,  trus,  liat,  filmnya, gapake, bayar] [mending,  suruh,  donlot,  app, trus, liat, film, gapake, bayar]

## C. Transformation
Tahapan  transformasi  berisi  pembagian  data  dan pembobotan. Data yang sudah melewati tahap preprocessing akan  dibagi  menjadi  4  skenario  dari  3121  data.  Skenario
Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Ummi Kulsum, Mohamad Jajuli, Nina Sulistiyowati)
209
pertama terbagi atas 60% data latih dan 40% data uji, kedua 70% data latih dan 30% data uji, ketiga 80% data latih dan 20% data uji, dan keempat 90% data latih dan 10% data uji.
Selain  pembagian  data,  pada  tahap  transformasi dilakukan  proses  pembobotan.  Pembobotan  akan  merubah kata  menjadi  bentuk  vektor  yang  akan  mempengaruhi tahapan  berikutnya.  Pada  penelitian  ini  ektraksi  fitur  atau mengonversi  kumpulan  dokumen  teks  menjadi  vektor menggunakan modul TfidfVectorizer yang disediakan oleh Scikit-Learn dengan menghitung berapa kali token muncul pada  dokumen  dan  menghasilkan  sebuah  nilai  yang dijadikan sebagai bobot. Adapun hasil dari TF-IDF sebagai berikut.

## Gambar 3. Hasil TF-IDF

## D. Data Mining
Data yang sudah berubah menjadi vektor bobot hasil dari tahap  transformasi  akan  digunakan  untuk  klasifikasi sentimen menggunakan Algoritma SVM dengan kernel linier dan  nilai  C  sebesar  0,25.  Konsep  algoritma  SVM  yang digunakan  dalam  tahap  ini  yaitu  dengan  cara  mencari hyperplane terbaik yang memisahkan antara dua kelas yang berbeda,  dalam  penelitian  ini hyperplane akan  membagi kelas  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif.  Adapun perhitungannya dapat di lihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Implementasi Algoritma SVM
Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support vector  machine dengan  kernel  linear  berhasil  memberikan akurasi  model  pada  skenario  pertama  dengan  pembagian 60% data latih dan 40% data uji sebesar 83%, akurasi model pada skenario kedua dengan pembagian data 70% data latih dan 30% data uji mendapatkan sebesar 85%, akurasi model ketiga  sebesar  85% dengan  pembagian  80%  data  latih  dan 20%  data  uji,  dan  akurasi  model  pada  skenario  terakhir
sebesar 85% dengan pembagian data 90% data latih dan 10% data uji. Dapat di lihat dari penggunaan algorima SVM ini semua skenario menghasilkan accuracy lebih dari 80% yang menunjukan hasil yang cukup baik karena hasil akurasi yang mendekati nilai 100% berarti hasil prediksi semakin akurat dan bagus.

## E. Evaluation
Pada tahapan terakhir dilakukan evaluasi terhadap model yang sudah dibuat pada tahap data mining. Evaluasi dalam penelitian ini  menggunakan  metode confusion matrix yang berguna  dalam  melakukan  pengecekan  performansi  model yang dibentuk oleh algoritma klasifikasi yaitu SVM.
Untuk  dapat  melihat  seberapa  besar  kesalahan  dari klasifikasi prediksi algoritma SVM bisa dilihat melalui hasil penerapan confusion  matrix yang  menampilkan accuracy, precision, recall, dan f1-score sebagai berikut.

## Gambar 5. Hasil Evaluasi Skenario Pertama
Skenario pertama pada Gambar 5 dengan pembagian data latih  sebanyak  60%  dan  40%  data  uji  menghasilkan  nilai accuracy sebesar  83%  dengan precision 83%, recall 89%, dan f1- score sebesar 86%. Adapun hasil prediksi untuk kelas sentimen positif terdapat sebanyak 800 data, dengan 664 data diprediksi sesuai nilai aktualnya ( True Positive ) dan 136 data diprediksi  salah  ( False  Positive ).  Sedangkan  hasil  prediksi untuk  kelas  sentimen  negatif  terdapat  sebanyak  449  data, dengan  370  data  diprediksi  sesuai  dengan  nilai  aktualnya ( True Negative ) dan 79 data diprediksi salah atau tidak sesuai dengan nilai aktualnya ( False Negative ).
Gambar 6 . Hasil Evaluasi Skenario Kedua
Gambar 6 menunjukan hasil perhitungan dari confusion matrix  pada  skenario  kedua  dengan  pembagian  data  latih
210
70% dan data uji sebesar 30% menghasilkan sebanyak 583 data prediksi untuk kelas sentimen positif, dengan 499 data diprediksi sesuai nilai aktualnya ( True Positive ) dan 84 data diprediksi  salah  ( False  Positive ).  Sedangkan  hasil  prediksi untuk  kelas  sentimen  negatif  terdapat  sebanyak  354  data, dengan  294  data  diprediksi  sesuai  dengan  nilai  aktualnya ( True Negative ) dan 60 data diprediksi salah atau tidak sesuai dengan  nilai  aktualnya  ( False  Negative ).  Adapun  hasil accuracy yang didapatkan skenario kedua ini sebesar 85%, precision 86%, recall 89%, dan f1- score 87%.

## Gambar 7 . Hasil Evaluasi Skenario Ketiga
Skenario  ketiga  pada  Gambar  7  menunjukan  hasil perhitungan  dari  confusion  matrix  dengan  pembagian  data latih 80% dan data uji sebesar 20% menghasilkan prediksi untuk kelas sentimen positif sebanyak 397 data, dengan 338 data diprediksi sesuai nilai aktualnya ( True Positive ) dan 59 data  diprediksi  salah  ( False  Positive ).  Sedangkan  hasil prediksi untuk kelas sentimen negatif terdapat sebanyak 228 data,  dengan  191  data  diprediksi  sesuai  dengan  nilai aktualnya ( True Negative ) dan 37 data diprediksi salah atau tidak  sesuai  dengan  nilai  aktualnya  ( False  Negative ). Adapun hasil accuracy yang didapatkan skenario kedua ini sebesar 85%, precision 85%, recall 90%, dan f1- score 88%.

## Gambar 8 . Hasil Evaluasi Skenario Keempat
Skenario terakhir pada Gambar 8 dengan pembagian data latih  sebanyak  90%  dan  10%  data  uji  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 85%, precision 86%, recall 90%, dan f1- score sebesar  88%.  Adapun  hasil  prediksi  untuk  kelas sentimen positif terdapat sebanyak 193 data, dengan 166 data diprediksi sesuai nilai aktualnya ( True Positive ) dan 27 data diprediksi  salah  ( False  Positive ).  Sedangkan  hasil  prediksi
untuk  kelas  sentimen  negatif  terdapat  sebanyak  120  data, dengan  101  data  diprediksi  sesuai  dengan  nilai  aktualnya ( True Negative ) dan 19 data diprediksi salah atau tidak sesuai dengan  nilai  aktualnya  ( False  Negative ).  Untuk  melihat perbandingan  hasil  pengujian  dari  4  skenario  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Diagram Perbandingan Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Berdasarkan Gambar 9 menunjukan digram perbandingan dari hasil perhitungan confusion matrix dari ke empat  skenario,  dapat  dilihat  bahwa  proses  klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  kernel  Linear  ini mendapatkan  hasil akurasi  mencapai  lebih dari 80% untuk keempat  skenario  yang  telah  dijalankan.  Skenario  dengan performasi  model  tertinggi  didapatkan  oleh  3  skenario, pertama  skenario  keempat  dengan accuracy sebesar  85%, precision 86%, recall 90%,  dan  f1- score 88%.  Kedua  ada skenario ketiga mendapat accuracy sebesar 85%, precision 85%, recall 90%, dan f1- score 88%. Ketiga  yang tertinggi yaitu skenario kedua dengan accuracy 85%, precision 86%, recall 89%, dan f1- score 87%. Sedangkan skenario dengan nilai akurasi terendah didapat oleh skenario pertama dengan nilai accuracy sebesar 83%, precision 83%, recall 89%, dan f1- score 86%.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  ulasan  pengguna aplikasi  WeTV,  sebanyak  1877  data  ulasan  mengandung sentimen  positif  dan  sebanyak  1244  data  mengandung sentimen  negatif.  Pada  Gambar  10  merupakan  sentimen positif dari data ulasan aplikasi WeTV.
Gambar 10. Wordcloud Sentimen Positif
83% 85%
85% 85% 83% 86% 85% 86% 89% 89% 90% 90% 86%
87% 88% 88%
Skenario 1 (60:40) Skenario 2 (70:30) Skenario 3 (80:20) Skenario 4 (90:10) Accuracy Precision Recall F1-Score
e-ISSN: 2548-6861
Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Ummi Kulsum, Mohamad Jajuli, Nina Sulistiyowati)
211
Ulasan yang mengandung sentimen positif menghasilkan kata-kata seperti ‘bagus’, ‘aplikasi’, ‘film’, ‘suka’, ‘nonton’, ‘wetv’,  dan  lain  sebagainya.  Kata  yang  memiliki  ukuran lebih besar menunjukan kata tersebut paling sering muncul, sedangkan kata yang berukuran kecil sebaliknya. Dari ulasan tersebut bisa disimpulkan bahwa pengguna aplikasi WeTV memberikan  ulasan  dengan  sentimen  positif  dikarenakan suka dengan aplikasi WeTV, pengguna juga menilai bahwa aplikasi ini bagus, serta tayangan yang paling sering ditonton oleh pengguna yaitu film, selain itu pengguna juga menyukai drama korea dan drama china. Dengan adanya tontonan yang beragam  pengguna  merasa  terhibur  dan  berterimakasih kepada  WeTV  karena  sudah  menjadi  aplikasi  yang  bagus. Adapun ulasan yang mengandung sentimen negatif dapat di lihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Wordcloud Sentimen Negatif
Pada  ulasan  dengan  sentimen  negatif  pada  Gambar  11 berisi  keluhan  yang  disampaikan  oleh  pengguna  aplikasi WeTV  ini  seperti  ‘download’,  ‘aplikasi’,  ‘nonton’, ‘langgan’, ‘vip’, ‘pulsa’, ‘bayar’, ‘kecewa’, dan sebagainya. Hal  ini  menunjukan  bahwa  pengguna  aplikasi  ini  merasa kecewa  dengan  WeTV,  baik  dari  segi  aplikasinya  maupun pelayanannya.
Keluhan yang dirasakan pengguna yaitu pengguna tidak bisa  download  aplikasi  tersebut,  beberapa  pengguna  pun merasa  kecewa  dengan  adanya  layanan  VIP  karena  sudah mencoba  berlangganan  VIP  namun  kenyataannya  belum terdeteksi  oleh  sistem  dan  harus  merelakan  pulsa  yang dipakai untuk sistem pembayaran VIP pada aplikasi WeTV ini hilang begitu saja, pengguna pun merasa dirugikan dan menyesal  karena  telah  membeli  VIP  tersebut.  Pengguna berharap  aplikasi  ini  bisa  dapat  segera  diperbaiki  demi kenyamanan penggunanya.

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan beberapa hal, antara lain hasil dari penerapan algoritma support vector machine dalam melakukan klasifikasi sentimen data review pengguna  dari  Aplikasi  WeTV  menghasilkan  akurasi  yang cukup  baik.  Adapun  skenario  dengan  performasi  model
tertinggi  didapatkan  oleh  3  skenario.  Yang  pertama  pada skenario keempat dengan pembagian data 90% data latih dan 10%  data  uji  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  85%, precision 86%, recall 90%, dan f1- score 88%. Yang kedua pada skenario ketiga dengan pembagian data 80% data latih dan  20%  data  uji  menghasilkan accuracy sebesar  85%, precision 85%, recall 90%,  f1- score 88%.  Dan  skenario kedua  mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan pembagian  data  70%  untuk  data  latih  dan  30%  data  uji dengan hasil accuracy 85%, precision 86%, recall 89%, f1- score 87%.  Sedangkan  skenario  dengan  nilai  akurasi terendah didapat  oleh skenario pertama  dengan pembagian sebanyak  60%  untuk  data  latih  dan  40%  data  uji menghasilkan  nilai accuracy sebesar  83%, precision 83%, recall 89%, dan f1- score 86%.
Hasil  informasi  yang  didapatkan  dari  hasil  klasifikasi yang dilakukan seperti mengenai kepuasan dan keluhan yang dihadapi  oleh  pengguna  Aplikasi  WeTV.  Sentimen  positif yang  didapatkan  Aplikasi  WeTV  ini  merujuk  kepada kepuasan  pengguna.  Berdasarkan  kata  yang  muncul  pada wordcloud, pengguna  menyukai aplikasi ini karena banyak series yang bagus, mulai dari series Indonesia, series China, series dari Korea, bahkan hingga series dari Thailand. Film dan series yang ditayangkan pun sangat banyak dan sesuai dengan  apa  yang  diinginkan  oleh  pengguna  sehingga pengguna  merasa  terhibur  dengan  adanya  aplikasi  ini. Berbeda  dengan  sentimen  positif,  sentimen  negatif  dari ulasan aplikasi ini berasal dari keluhan pengguna. Pengguna menyayangkan  bahwa  adanya  ketentuan  VIP  yang  harus berbayar,  beberapa  pengguna  juga  masih  banyak  yang merasa  kesulitan  saat  ingin  menginstal  atau  memakai aplikasi  ini  karena  satu  dan  lain  hal  yang  tidak  diketahui dengan  jelas.  Terkadang  pengguna  juga  dibuat  kecewa karena subtitle atau teks terjemahan  yang ditampilkan saat sedang  menonton  video  di  aplikasi  ini  lebih  cepat  atau kadang  lebih  lambat  dari  yang  seharusnya  sehingga membuat ketidaksinambungan antara video atau suara yang keluar dengan teks yang ada. Oleh karena itu, dari ulasan ini pihak  WeTV  bisa  mengambil  tindakan  untuk  mengatasi permasalahan  yang  dihadapi  penggunanya  agar  bisa mempertahankan  kualitas  dari  Aplikasi  tersebut  serta mempertahankan  penggunanya.  Selain  itu,  hasil  penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan, data pendukung, atau pun referensi dalam membuat artikel terkaitaplikasi streaming online.

## B. Saran
Dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan lebih dari satu metode  atau algoritma  dalam melakukan data  mining sehingga  dapat  melihat
212
perbandingan dan melihat algoritma mana yang lebih unggul untuk  nilai  akurasinya.  Penelitian  selanjutnya  juga  bisa dilakukan  menggunakan  sumber  dataset  yang  berbeda seperti  dari  media  sosial  facebook,  twitter,  instagram, youtube maupun media sosial lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Subyantoro,  A.  Warsiki,  and  A.  Sirait,  “Pemanfaatan Teknologi  Pemasaran  Digital  Dan    Manajerial Kewirausahaan Bagi Masyarakat Terdampak  Covid-19 Di Desa Maguwoharjo, Sleman-Yogyakarta,” 2021.
[2] M.  Abid,  “Streaming  Film  Menjadi  Budaya  Populer  di Masa  Pandemi,” Kompasiana ,  Jan.  07,  2022. https://www.kompasiana.com/muhammadabid9745/61d7 257506310e5a055d0a32/streaming-film-menjadi-budaya- populer-di-masa-pandemi (accessed Aug. 06, 2022).
[3] S. Kemp, “Digital  2022:  Indonesia,” DataReportal , Feb. 15,  2022.  https://datareportal.com/reports/digital-2022- indonesia (accessed Aug. 05, 2022).
[4] Admin, “Review dan Cara Menggunakan Aplikasi WeTV Nonton  Drama,” tini  mathedu ,  Dec.  16,  2020. https://www.tinimathedu.com/review-dan-cara- menggunakan-aplikasi-wetv-nonton-drama/ (accessed Mar. 13, 2022).
[5] S.  K.  Hasna,  “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” Yogyakarta, 2021.
[6] 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.
[7] L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 2, pp. 154– 161, Aug. 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[8] N.  Herlinawati et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Zoom  Cloud Meetings Di Play Store Menggunakan Naïve Bayes Dan Support Vector Machine,” 2020.
[9] M. Rangga, A. Nasution, and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM
dalam Analisis Sentimen Twitter,” JURNAL INFORMATIKA ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  212–218,  2019, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji [10] N.  Arifin,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati,  “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  TF- IDF N-Gram untuk Text Classification,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, pp. 129–136, 2021.
[11] F.  Gunawan,  M.  A.  Fauzi,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Mobile  Menggunakan Naive Bayes dan Normalisasi Kata Berbasis Levenshtein Distance (Studi Kasus Aplikasi BCA Mobile),” Systemic: Information System and Informatics Journal , vol. 3, no. 2, pp. 1–6, Dec. 2017, doi: 10.29080/systemic.v3i2.234.
[12] I.  A.  Ropikoh,  R.  Abdulhakim,  U.  Enri,  and  N. Sulistiyowati,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Berita Hoax Covid-19,” Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing  (JAIC) , vol.  5,  no.  1,  p.  64,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[13] E.  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi . Yogyakarta: Deepublish, 2020. Accessed: Aug. 16, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=-
K_SDwAAQBAJ&hl=id&source=gbs_navlinks_s
[14] M.  Ravly  Andryan,  M.  Fajri,  and  N.  Sulistyowati, “Komparasi  Kinerja  Algoritma  XGBoost  dan  Algoritma Supprt Vector Machine (SVM) untuk Diagnosa Penyakit Kanker  Payudara,” Jurnal  Informatika  dan  Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2022.
[15] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta  (Studi  Kasus: Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Teknika , vol. 21, no. 1, 2018, doi: 10.18196/st.211211.