## PENERAPAN SVM DALAM ANALISIS SENTIMEN PADA EDLINK MENGGUNAKAN PENGUJIAN CONFUSION MATRIX
Gistinia Rininda, Indyah Hartami Santi, Sabitul Kirom Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Universitas Islam Balitar; Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur, (0342) 813145 nindagistinia@gmail.com

## ABSTRAK
Edlink adalah aplikasi  yang  membantu siswa dan  dosen  melakukan kegiatan pembelajaran secara daring. Namun, suatu aplikasi selalu memiliki kekurangan sehingga menimbulkan komentar dari pengguna aplikasi. Oleh karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  sentimen  komentar  aplikasi  Edlink  untuk  mempertimbangkan pemasalahan yang ada. Analisis sentimen merupakan proses menganalisis text untuk menentukan kecenderungan opini publik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Langkah awal yang dilakukan yaitu mengumpulkan data ulasan pengguna aplikasi Edlink menggunakan teknik scrapping dan menghasilkan  86  data.  Kemudian  dilakukan  proses  preprocessing  data  yang  meliputi labelling , case  folding , cleaning , tokenezing , stopwords  removal ,  dan steeming kemudian  dilakukan  pembobotan  kata  TF  IDF  dan diklasifikasikan  menggunakan  metode  SVM,  perhitungan  performa  menggunakan  teknik confusion  matrix menghasilkan  nilai  sentimen  positif  sebesar  24%  dan  pengujian precision sebesar  100%  dan recall 25%, sedangkan  kelas  sentimen  negatif  sebesar  76%  dan  pengujian precision 81%  dan recall 100%  sehingga mendapatkan tingkat keakuratan sebesar 82%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Edlink, Preprocessing Data, Confusian Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  pendidikan  sekrang  sangat  dipengaruhi oleh  kemajuan  teknologi  dan  komunikas,  termasuk munculnya E-Learning. E-Learning adalah pembelajaran  yang  dilakukan  melalui  komputer  atau perangkat  seluler  yang  terhubung  ke  internet  dan memungkinkan  interaksi  antara  pendidik  dan  siswa dalam lingkungan pembelajaran online [1] Pada  tahun  2020,  Indonesia  terkena  dampak penyebaran  virus  Covid-19.  Hal  ini  menimbulkan banyak  dampak  buruk,  misalnya  pada  sektor  sosial, pariwisata,  ekonomi,  dan  pendidikan.  Pada  24  Maret 2020,  menteri  pendidikan  mengeluarkan  pernyataan bahwa  proses  belajar  mengajar  dilakukan  secara daring  [2].  Secara  tidak  langsung  mendorong masyarakat untuk menggunakan aplikasi pembelajaran elektronik yang tersedia di Google Play Store .  Banyak  platform  e-learning  yang  tersedia  di Google Play Store , termasuk Sevima Edlink. Aplikasi Sevima dirilis pada tahun 2016 dan memiliki sejumlah fitur  berguna  untuk  memudahkan  mahasiswa, termasuk  peringatan  untuk  tenggat  waktu  yang  akan datang  dan  fitur  absensi.  Bisa  juga  untuk  presentasi langsung  atau  pengajuan  KRS  secara  online.  Tetapi setiap  aplikasi  selalu  memiliki  kelebihan  dan kekurangannya  sendiri.  Di  Universitas  Islam  Balitar memiliki kekurangan pada aplikasi Edlink seperti fitur penjadwalan  dan  pembagian  dosen  pada  setiap  mata kuliah.  Data  menunujukan  bahwa  notifikasi  sering terlambat  muncul,  dengan  tingkat  akurasi  75%. Beragam tanggapan atau komentar pengguna aplikasi, seperti kepuasan atau kekecewaan.
Oleh  karena  itu  untuk  mempertimbangkan masalah yang ada akan membantu memahami respons
pengguna aplikasi Edlink secara keseluruhan. Ini dapat dicapai dengan melihat pendapat publik tentang ulasan Edlink di Google Play Store . Hingga saat ini, aplikasi dengan jumlah download tertinggi dan ulasan bintang tertinggi  di  Play  Store  selalu  dipilih  sebagai  aplikasi terbaik  [3].  Dengan  menggunakan  analisis  sentimen, ulasan  positif  dan  negatif  diklasifikasikan  dengan metode  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM). SVM  menggunakan  pembelajaran  mesin  ( supervised learning )  dan  memprediksi  kelas  berdasarkan  pola pada hasil proses pelatihan [4].  Dalam penelitian ini, SVM  dipilih  untuk  digunakan  di  antara  semua algoritma  klasifikasi  karena  memiliki  keunggulan dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya,  meskipun data  yang  akan  diolah  masih  menghasilkan  validitas dan  akurasi  yang  tinggi.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya, analisis sentimen dilakukan berdasarkan aspek pelanggan layanan e-currency OVO, menghasilkan akurasi sebesar 98,7%[5] .
Menurut  penelitian  [6]  Analisis  Sentimen  pada Review  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store Menggunakan Support  Vector  Machine menemukan nilai akurasi sebesar 85,54% dengan nilai akurasi NBC sebesar  80%.  Di  sisi  lain,  penelitian  [7]  yang memeriksa ulasan aplikasi kredivo dengan membandingkan  dua  metode  SVM,  yaitu  NBC  dan SVM,  menemukan  bahwa  SVM  adalah  metode  yang paling efisien untuk pengklasifikasian dengan dataset ulasan [6].
Penelitian dilakukan untuk mengetahui sentimen pengguna aplikasi Edlink,  yang  dapat dijadikan tolak ukur  penilaian  bagi  PT  Senyra  Vidya  Utama (SEVIMA) terhadap aplikasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizky Wahyudi  (2021)  yang  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen review pengguna aplikasi Grab pada Google Play  Store  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 85,54%. Metode SVM dalam penelitian berfungsi agar hasil klasifikasi teks ulasan menjadi lebih baik dan akurat [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rian  Tineges (2020).  Studi  ini  menggunakan  metode  SVM  untuk menganalisis  oponi  pengguna  layanan  Indihome  di Twitter  untuk  menentukan  akurasi  yang  dihasilkan SVM melalui analisis sentimen. Data yang digunakan untuk  studi  ini  berasal  dari  pengguna  Twitter  yang menyebutkan akun Indihome (@Indihome) [8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar  Romadoni (2020) menggunakan analisis sentimen yang digunakan  sebagai  slusi  untuk  mengekstrak  opini pelanggan  terhadap  layanan e-money OVO  melalui teknik  text  mining  menggunakan  algortima Support Vector  Machine (SVM)  menjadi  positif  dan  negatif. Data  yang  diambil  berjumlah  3853  data  dengan  kata kunci  @ovo_id.  Kernel  yang digunakan  yaitu linear , polynomial ,  rbf,  dan sigmoid .  Hasil  akurasi  terbaik diperoleh  oleh  kernel linier dengan  rasio  data  90:10 yang mencapai nilai akurasi sebesar 98.7% [5]

## 2.2. Edlink
Aplikasi  Sevima  Edlink  merupakan  aplikasi berbasis android yang diciptakan untuk menghubungkan antara Dosen dan Mahasiswa dalam dunia  pendidikan  guna  menjada  proses  pembeljaran tetap  teratur  dan  menghemat  waktu  [9].  Aplikasi Edlink memiliki fitur seperti membuat forum diskusi, mengirim  pesan  pribadi,  membuat  post  info  untuk memberi  tahu  anggota  forum  tentang  hal-hal  lain, membuat  post  acara  untuk  mengatur  acara,  dan membuat post survei untuk membuat forum. [10].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen atau opinion mining bertujuan untuk  menganalisis,  memahami,  mengolah,  dan mengekstrak  data  teks  berupa  opini  tentang  entitas seperti  produk,  layanan,  organisasi,  orang,  dan  topik tertentu.  Analisis  ini  digunakan  untuk  mengekstrak beberapa informasi dari kumpulan data yang ada [11].

## 2.4. Preprocessing
Karena data mentah seringkali memiliki kalimat dan  format  yang  tidak  konsisten,  maka  dari  itu preprocessing sangat  penting  dilakukan  untuk membersihkan,  memodifikasi  sumber  data,  baik berupa  karakter  non-abjad  maupun  kata-kata  yang tidak  perlu,  serta  memilih  fitur  dari  kumpulan  data mentah . [12].

## 2.5. TF IDF
Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF IDF) adalah metode pembobotan hubungan suata
kata  ( term )  dengan  suatu  dokumen.  Bobot  kata memberikan nilai pada setiap kata yang telah melalui proses preprocessing [13].  Rumus  TF  dapat didefinisikan dengan persamaan rumus 1.
𝑇𝑓 𝑡,𝑑 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝐾𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝐹 …..(1)
Dokumen  term  dapat  didistribusikan  secara  acak menggunakan  Inverse Document  Frequency (IDF). Rumus  IDF  dapat  didefinisikan  dengan  persamaan rumus 2
(𝑖𝑑𝑓 𝑡 ) =   log 𝐷 𝐷𝐹 …. (2) Keterangan : Idf : Inverse Document Frequency D : jumlah dokumen T : kata ke t dari kata kunci DF
: banyaknya dokumen yang memiliki kata t
Berdasarkan persamaan rumus diatas dapat ditentukan nilia pembobotan dengan persamaan rumus 3
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 * 𝑖𝑑𝑓 𝑡 ….(3)
2.6. Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine (SVM)
membandingkan parameter standar dari set nilai diskrit yang disebut kandidat set, dan kemudian memilih yang memiliki  klasifikasi  terbaik.  Dalam  pengajaran  yang diawasi, SVM termasuk kedalam supervised learning [14].
Data  pelatihan  (training)  dan  data  tes  adalah bagian  dari  proses  klasifikasi  SVM.  Data  pelatihan (training) dilakukan dengan memasukan data pelatihan secara manual ke dalam database, kemudian dilakukan proses preprocessing. Selanjutnya, ekstrasi dilakukan menggunakan TF-IDF  yaitu  menghitung kemunculan term yang kemudian diubah ke dalam format Support Vector  Machine (SVM),  dan  setiap  kata  atau  term diberi  label  positif  atau  negatif.  Kemudian  dilakukan kernelisasi  menggunakan  fungsi  RBF.  Berikut persamaan rumus fungsi RBF.
𝐾 (𝑥, 𝑥𝑖) = exp( − ||𝑥 1 − 𝑥 2 || 2 2𝜎 2 ) …(4)
Berikut tahapan Support Vector Machine adalah sebagai berikut [15]
a. Mela l kuka l n  inisia l lisa l si  pa l ra l meter a l lfa l (α), ga l mma l (γ), complexity (C), λ da l n pa l ra l meter epsilon (ε)
b. Melakukan perhitungan matriks Hessian
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + λ 2 ) … (5)
Ketera l nga l n : 𝑥 𝑖 = da l ta l ke i 𝑥 𝑗 = da l ta l ke j 𝑦 𝑖 = kela l s da l ta l ke i 𝑦 𝑗 = kela l s da l ta l ke j
c. Menghitung nila l i da l ri 𝐸𝑖, 𝛿𝑎𝑖 , da l n 𝑎𝑖
1. 𝐸 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝐷 𝑖𝑗 … (6)
Ketera l nga l n : 𝐸 𝑖 = error rate 𝑎 𝑖 = nilai alfa ke j 𝐷 𝑖𝑗 = matriks hessian
2. 𝛿𝑎𝑖 = min(ma l x[𝛾(1 − 𝐸 𝑖 ), 𝑎 𝑖 ], 𝐶 −   𝑎 𝑖 …(7) Ketera l nga l n : 𝑎 𝑖 = nilai alfa ke j 𝛾 = nilai ga l mma l 𝐸 𝑖 = nilai error ra l te 𝐶 = nila l i kompleksita l s
3. 𝑎𝑖 =  𝑎𝑖 + 𝛿𝑎𝑖 …(8)
Ketera l nga l n : 𝑎𝑖 = a l lfa l ke i 𝛿𝑎𝑖 = delta l a l lfa l ke i
d. Menca l ri nila l i b (bia l s) 𝑏 = − 1 2 [ ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 + ) + [ ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 − )] … (9) Ketera l nga l n : 𝑎 𝑖 = a l lfa l ke i 𝑦 𝑖 = kela l s da l ta l la l tih ke i 𝑚 = jumla l h da l ta l 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 + ), 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 + )  =  fungsi  kernel  ya l ng diguna l ka l n
e. Menghitung  fungsi  keputusa l n  kla l sifika l si SVM sign (f(x)) 𝑓 (𝑥) =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥) + 𝑏 𝑚 𝑖=1 … (10)

## 2.7. Confusion Matrix
Metode  yang  dikenal  sebagai  Confusion  Matrix digunakan  untuk  menghitung  kinerja  atau  tingkat kebenaran akurasi proses klasifikasi. Keakuratan hasil diukur  dengan  nilai recall , precission , accuracy .  Di mana recall ( True  Positive  Rate )  adalah  rasio identifikasi  benar  positif  dibandingkan  keseluruhan data yang benar positif, precission ( Positive Predictive Value ) adalah rasio identifikasi benar positif terhadap semua  hasil  identifikasi  positif,  dan  akurasi  adalah rasio identifikasi benar positif untuk semua data. [16]. Tabel Confusion Matrix ditunjukan pada tabel 1.

## Tabel  1 Confusion Matrix
Kelas prediksi Positif Negatif Aktual Positif TP FP Negatif FN FP
TP ( True Positive ) : data positif yang diprediksi benar FN  ( False  Negative )  :  data  negatif  yang  diprediksi benar FP  ( False  Positive )  :  data  negatif  namun  diprediksi sebagai data positif FN  ( False  Negative )  :  data  positif  namun  diprediksi data negatif

## 2.8. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang  dapat melakukan multitasking dan pemrograman berorientasi  objek  dengan  semantik  dinamis.  Python memiliki  perpustakaan  lengkap  yang  memungkinkan pemrogram  membuat  aplikasi  menggunakan source code yang tampak sederhana [17].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Teknik Pengumpulan Data
3.1.1. Observasi
Observasi merupakan teknik pengumpulan data dengan cara mengamati objek penelitian yaitu dengan mengamati review pengguna Edlink di website Google Playstore untuk  mengetahui  jumlah  dan  jenis komentar  yang  diberikan  oleh  pengguna  aplikasi Edlink  yang  dilakukan  setiap  bulannya,  yaitu  bulan Januari hingga Maret.

## 3.1.2. Scrapping
Data yang tersedia di website dapat diekstraksi dan  disimpan  ke  dalam  database  atau  file  sistem dengan teknik scrapping web [18]. Data dikumpulkan dari  ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna  aplikasi Edlink  di  Google Play  Store .  Teknik Scrapping dilakukan  dengan rentan waktu bulan Januari  sampai Maret 2023.

## 3.1.3. Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari sumber atau objek penelitian lain. Data yang digunakan berasal dari review pengguna  aplikasi  Edlink  yang  ditemukan  di website  Google Play  Store .  Ini  dilakukan  melalui teknik  scraping  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.

## 3.1.4. Tahap Penelitian
mulai pengumpulan data preprocessing pembobotan TF IDF klassifikasi SVM pengujian Confusion Matrix kesimpulan & saran selesai
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengumpulan Data
Hasil  dari  pengumpulan  data  yang  dilakukan pada  bulan  Januari  sampai  bulan  Maret  2023 menggunakan teknik scrapping berjumlah 86 dimana pada  bulan  Januari  diperoleh  36  ulasan,  Februari  27 ulasan,  dan  Maret  24  ulasan.  Gambar  2  merupakan source code untuk teknik scrapping dan tabel 2 adalah hasil dari proses scrapping .

## Gambar 2. Source Code Scrapping
Tabel  2. Hasil Proses Scrapping No. userName at content 1 Luqia Cia 30/03/2023 01:00 Tolong di perbaiki lagi,karna setiap ingin masuk pasti lelet terus menerus,apalagi di waktu penting seperti UTS dak UAS 2 Rosyid Munawar Wicaksono 27/03/2023 11:29 Segera di atasi, edlink error sekarang. Please ada tugas dari dosen 3 Randa Setiawan 22/03/2023 12:46 Bikin ribet … … … … … … … … 85 Melisa Audina 09/01/2023 01:39 Sangat membantu 86 KABAR BAIK CHANNEL 07/01/2023 23:37 Luar biasa 87 Kholifa Tussalamah 02/01/2023 12:51 Kok data diweb siak dan diaplikasi beda yah seperti nilai dan tagihan, terus buka aplikasi nya lemot banget padahal jaringan stabil

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahap  awal  yang dilakukan untuk mempersiapkan teks agar memudahkan  dalam  mengolah  data  berdasarkan  data set  yang  digunakan.  Alur preprocessing ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Alur Preprocessing
4.2.1. Labelling Labelling dilakukan pemberian kategori positif dan negatif pada ulasan.
Tabel  3. Contoh Labelling Ulasan Label
Aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa,
sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi , dan juga lebih simpel dan tidak membuang² waktu dalam pengumpulan. - Universitas Islam Blitar Positif Sangat mempersulit mahasiswa Negatif Sangat membantu Positif 4.2.2. Case Folding Case  folding merupakan  tahap  pemrosessan text  dimana  menyamaratakan  ulasan  menjadi  huruf kecil ( lowercase ).  Gambar  4  merupakan source  code untuk proses case folding dan tabel 4 adalah hasil dari proses case folding.

## Gambar 4. Source Code Case Folding
Tabel  4. Contoh Case Folding Ulasan Case Folding Aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa, sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi , dan juga lebih simpel dan tidak membuang² waktu dalam pengumpulan. - Universitas Islam Blitar aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa, sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi , dan juga lebih simpel dan tidak membuang² waktu dalam pengumpulan. - universitas islam blitar Sangat mempersulit mahasiswa sangat mempersulit mahasiswa Sangat membantu sangat membantu

## 4.2.3. Cleaning
Cleaning merupakan  proses  membersihkan ulasan  dari  karakter  atau  tanda  baca  dan  symbol. Gambar  5  merupakan source  code untuk  proses cleaning dan tabel 5 adalah hasil dari proses cleaning.
Gambar 5. Source Code Cleaning
Tabel  5. Contoh Cleaning Case Folding Cleaning aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa, sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi , aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi  dan
Case Folding Cleaning dan juga lebih simpel dan tidak membuang² waktu dalam pengumpulan. - universitas islam blitar juga lebih simpel dan tidak membuangÂ² waktu dalam pengumpulan  universitas islam blitar lumayan lumayan sangat membantu sangat membantu

## 4.2.4. Tokenezing
Tokenzing dilakukan  untuk  memisahkan  kata dalam  suatu  kalimat  pada  ulasan.  Gambar  6 merupakan source  code untuk  proses tokenezing dan tabel 6 adalah hasil dari proses tokenezing.

## Gambar 6. Source Code Tokenezing
Tabel  6. Contoh Tokenezing Cleaning Tokenezing aplikasi ini sangat berguna dan bermanfaat bagi para pelajar khususnya mahasiswa sebagai tempat pengumpulan tugas dan mendapatkan materi dan juga lebih simpel dan tidak membuangÂ² waktu dalam pengumpulan universitas islam blitar ['aplikasi', 'ini', 'sangat', 'berguna', 'dan', 'bermanfaat', 'bagi', 'para', 'pelajar', 'khususnya', 'mahasiswa', 'sebagai', 'tempat', 'pengumpulan', 'tugas', 'dan', 'mendapatkan', 'materi', '', 'dan', 'juga', 'lebih', 'simpel', 'dan', 'tidak', 'membuangÂ²', 'waktu', 'dalam', 'pengumpulan', '', 'universitas', 'islam', 'blitar'] lumayan ['lumayan'] sangat membantu ['sangat', 'membantu']

## 4.2.5. Stopword Removal
Stopword  removal merupakan  roses  memilih kata-kata dari ulasan untuk mengambil kata-kata yang penting  atau  menggambarkan  komentar.  Gambar  7 merupakan source  code untuk  proses stopword removal dan tabel 7 adalah hasil dari proses stopword removal.
Gambar 7. Source Code Stopword Removal
Tabel  7. Contoh Stopword Removal Tokenezing Stopwords Removal ['aplikasi', 'ini', 'sangat', 'berguna', 'dan', 'bermanfaat', 'bagi', 'para', 'pelajar', 'khususnya', 'mahasiswa', 'sebagai', 'tempat', 'pengumpulan', 'tugas', 'dan', 'mendapatkan', 'materi', '', 'dan', 'juga', 'lebih', 'simpel', 'dan', 'tidak', 'membuangÂ²', 'waktu', 'dalam', 'pengumpulan', '', 'universitas', 'islam', 'blitar'] ['aplikasi', 'berguna', 'bermanfaat', 'pelajar', 'mahasiswa', 'pengumpulan', 'tugas', 'materi', '', 'simpel', 'membuangÂ²', 'pengumpulan', '', 'universitas', 'islam', 'blitar'] ['lumayan'] ['lumayan'] ['sangat', 'membantu'] ['membantu']

## 4.2.6. Stemming
Stemming merupakan  proses  menghilangkan infleksi  kata  atau  mengubah  kata  kebentuk  dasarnya. Gambar  8  merupakan source  code untuk  proses stemming dan  tabel  8  adalah  hasil  dari  proses stemming .
Gambar 8. Source Code Stemming
Tabel  8. Contoh Stemming Stopwords Removal Stemming ['aplikasi', 'berguna', 'bermanfaat', 'pelajar', 'mahasiswa', 'pengumpulan', 'tugas', 'materi', '', 'simpel', 'membuangÂ²', [‘aplikasi’, ‘guna’, ‘manfaat’, ‘ajar’, ‘mahasiswa’, ‘kumpul’, ‘tugas’, ‘materi’,
‘simpel’, ‘buang’,
Stopwords Removal Stemming 'pengumpulan', '', 'universitas', 'islam', 'blitar'] ‘kumpul’,  ‘universitas’, ‘islam’, ‘blitar’] ['lumayan'] [‘lumayan’] ['membantu'] [‘bantu’]

## 4.3. Pembobotan TF IDF
Pembobotan  TF  IDF  dilakukan  setelah  melalui tahap preprocessing .  Pembobotan  TF  IDF  dilakukan untuk  mengubah  teks  menjadi  angka  yang  diperoleh dari kemunculan term dalam suatu ulasan dan jumlah
kemunculan dokumen. Untuk melakukan perhitungan TF  IDF  digunakan  bahasa  pemrograman  python menggunakan library sklearn seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Source Code Pembobotan TF IDF
Tabel  9. Hasil Pemboobotan TF IDF index D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 … … D82 D83 absen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 absensi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 adlink 0 0 0 0 0 0 0,36 0 0 0 … … 0 0 ado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 ahlak 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 aja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 ajar 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 akibat 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 akses 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 akun 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … … 0 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... uts 0,37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 va 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 variasi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 verifikasi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 warna 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 web 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 wifi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0 ya 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,22 ... ... 0 0 yah 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0,29 yg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... ... 0 0
Tabel  9  merupakan  hasil  pembobotan  TF  IDF pada tools python yang diambil 10 data teratas dan 10 data  terakhir.  Dari  86  data  ulasan  yang  digunakan, setelah  melalui  proses  pembobotan  TF  IDF  terjadi perubahan jumlah data yaitu menjadi 336 data, karena TF IDF merupakan pembobotan setiap kata atau term.
4.4. Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Klasifikasi SVM dilakukan setelah preprocessing dan pembobotan TF IDF selesai. Klasifikasi dilakukan dengan  membagi  data  set  menjadi  data  training  dan data  testing  dengan  rasio  80:20.  Pembagian  data training akan  memiliki  80%  dari  total  data  set  yang dapat memberikan lebih banyak sampel kepada model untuk belajar pola yang ada dalam data sedangkan data testing memiliki 20% dari total data set untuk menguji performa  model  pada  data.  Gambar  10  merupakan soruce  code pada  python  yang  digunakan  untuk membagi  data  set  menggunakan  pustaka sckit-learn ( sklearn ) pada python.
Gambar 10. Source Code Pembagian Data
Gambar 11. Hasil Pembagian Dataset
Pada  gambar  11  menghasilkan  pembagian  data training sebanyak  66  data  dan  17  data testing dari keseluruhan 336 data.
Setelah  pembagian  data  set  langkah  berikutnya adalah membuat model menggunakan Support Vector Machine (SVM). Pembuatan permodelan menggunakan library  sckit-lear  machine  learning pada  python.  Berikut  adalah source  code yang digunakan  untuk  membuat  model Support  Vector Machine (SVM).

## Gambar 12. Pembuatan Model SVM
4.5. Confusion Matrix
Data yang digunakan untuk pengujian confusion matrix adalah  data testing pada  gambar  11  yang berjumlah  17  data  dan  menghasilkan  matrix  2x2.
Gambar  13  merupakan source  code untuk  pengujian confusion  matrix dan  gambar  14  adalah  hasil  dari confusion mtarix
Gambar 13. Source Code Confusion Matrix

## Gambar 14. Confusion Matrix SVM
Berdasarkan  gambar  14  dapat  diuraikan  bahwa pengujian confusion  matrix mendapatkan  nilai  TP ( True  Positif )  1,  FP  ( False  Positif )  0,  FN  ( False Negative )  3,  dan  TN  ( True  Negative )  13.  Pada penelitian  ini  untuk  mengukur performance  metrics yang  digunakan  adalah accuracy , precission ,  dan recall .  Gambar  15  merupakan  hasil  dari  perhitungan performance metrics .
Gambar 15. Hasil Performance Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  15  hasil  pengujian  data ulasan menggunakan confusion matrix pada sentimen negatif menghasilkan nilai presentase precission 81%, dan recall 100%.  Sedangkan  sentimen  positif menghasilkan  nilai  presentase precission 100%  dan recall 25%  dengan  tingkat  keakuratan  pengujian klasifikasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) sebesar 82,4%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  meliputi  proses pengambilan  data  menggunakan  teknik scrapping , preprocessing, pembobotan TF IDF, klasifikasi SVM, dan  pengujian confusion  matrix .  Berdsarkan  hasil pengujian menggunakan confusion matrix menghasilkan  sentimen  negatif  sebesar  76%  dengan
keakuratan  hasil  pegujian  akurasi  sebesar  82%  dan pengujian precission sebesar 81%, serta recall sebesar 100%. Sedangkan sentimen positif menghasilkan nilai sentimen  sebesar  24%  dan  nilai  evaluasi precission sebanyak 100%, serta recall sebanyak 25%. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  opini  dari  masyarakat terhadap  kekurangan  aplikasi  Edlink  masih  cukup tinggi. Untuk meningkatkan hasil penelitian agar lebih maksimal  perlu  menambahkan  pendekatan  dengan pendektesian emoticon dengan metode Lexicon Based Approach agar  menghasilkan  data  yang  lebih  akurat. Penelitian selanjutnya disaranakn untuk menggunakan dua  atau  lebih  metode  algoritma  lainnya  untuk membandingkan hasil akurasi yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Silahuddin,  “Penerapan  E-Learning  dalam Inovasi Pendidikan,” CIRCUIT J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, hal. 48–59, 2015, doi:
10.22373/crc.v1i1.310.
[2]  A. H. Mulyadi dan S. Lestari, “Terbit online pada laman web jurnal: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/ Analisis Sentimen Terhadap Sekolah Saat Covid- 19 Pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon
Based,”  vol.  03,  no.  01,  hal.  17–23,  2022,
[Daring]. Tersedia pada: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[3]  N. Yolanda, I. H. Santi, D. Fanny, dan Permadi, “Analisis  Sentimen  Popularitas  Aplikasi  Modle Dan  Edmodo  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” vol. 3, no. 1, hal. 48–59, 2022.
[4]  A. Erfina, E. S. Basryah, A. Saepulrohman, dan D.  Lestari,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi Pembelajaran  Online  Di  Play  Store  Pada  Masa Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (Svm),” Semin.  Nas. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  145–152,  2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/arti cle/view/4094 [5]  F. Romadoni, Y. Umaidah, dan B. N. Sari, “Text Mining  Untuk  Analisis  Sentimen  Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 9, no. 2, hal. 247–253, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[6]  R.  Wahyudi  dan  G.  Kusumawardana,  “Analisis Sentimen  pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  200–207,  2021,  doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[7]  A.  Muhammadin  dan  I.  A.  Sobari,  “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Kredivo Dengan Algoritma Svm Dan Nbc,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 2, hal. 85–91, 2021, doi: 10.31294/reputasi.v2i2.785.
[8]  R.  Tineges,  A.  Triayudi,  dan  I.  D.  Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome
Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, hal. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[9]  R.  A.  Purba dkk. , Model  dan  Aplikasi Pembelajaran: Inovasi Pembelajaran Di Situasi Tidak  Normal .  Yayasan  Kita  Menulis,  2020. [Daring].
Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Model_
dan_Aplikasi_Pembelajaran_Inovasi/c8R6EAA
AQBAJ?hl=id&gbpv=0
[10]  M.  Tubagus, Model  Pembelajaran  Terbuka Jarak Jauh . Nas Media Pustaka, 2021. [Daring]. Tersedia
pada:
https://www.google.co.id/books/edition/Model_
Pembelajaran_Terbuka_Jarak_Jauh/LXEyEAA
AQBAJ?hl=id&gbpv=0
[11]  H.  K.  Mangat,  “Analisis  sentimen  pada  tweet dengan  tagar  #bpjsrasarentenir  menggunakan metode support vectore machine (svm) skripsi,” 2021.
[12]  I.  Werdiningsih,  D.  C.  R.  Novitasari,  dan  D.  Z. Haq, Pengelolaan Data Mining dengan
Pemrograman  Matlab .  Airlangga  University Press, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Pengelo laan_Data_Mining_dengan_Pemrogram/CgOdE AAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
[13]  I. Sari, TEXT MINING: Praktek Klasifikasi  dan Pemodelan Topik dengan Phyton . uwais inspirasi indonesia,  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.google.co.id/books/edition/TEXT_
MINING_Praktek_Klasifikasi_dan_Pemo/wA6 mEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1
[14]  S. R. Hakim, M. A. Rizki, N. I. Zekha F, N. Fitri, Y.  R.  A,  dan  R.  Nooraeni,  “Analisis  Sentimen Pengguna Instagram Terhadap Kebijakan
Kemdikbud  Mengenai  Bantuan  Kuota  Internet Dengan  Metode  Support  Vector  Machine (Svm),” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl. ) , vol.
8, no. 2, hal. 15, 2020, doi: 10.24252/msa.v8i2.16795.
[15]  R.  A.  Wijayanti,  M.  T.  Furqon,  dan  S. Adinugroho,  “Penerapan  Algoritme  Support Vector  Machine  Terhadap  Klasifikasi  Tingkat Risiko  Pasien  Gagal  Ginjal,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, hal. 3500–3507,  2018,  [Daring].  Tersedia  pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[16]  Y. Julianto, D. H. Setiabudi, dan S. Rostianingsih,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Restoran Menggunakan Metode Support  Vector Machine,” J. Infra , vol. 10, no. 1, 2022.
[17]  L.  Perkovic, Introduction  to  Computing  Using Python  An  Application  Development  Focus . Wiley, 2015. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Introduc tion_to_Computing_Using_Python/rE9FEAAA QBAJ?hl=id&gbpv=0
[18]  K.  D.  Setiawan,  N.  Made,  I.  Marini,  dan  D.  P. Githa,  “Analisis  Respon  Pelanggan  Terhadap Suatu  Produk  Dengan  Metode  Support  Vector Machine ( SVM ),” vol. 3, no. 2, 2022.