INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 2965-2979 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi Belajar Online Ruang Guru Pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Algoritma
Naïve Bayes dan Support Vector Machine
Efrico Fernando Baharsyah 1 ✉ , Armanto 2 , Tri Hasanah Bimastari Aviani 3 , Cindi Wulandari 4
Universitas Bina Insan, Lubuklinggau
Email: Efrikofb31@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Melalui laman pengunduhan aplikasi belajar online ruang guru di play store, pengguna dapat melihat ulasan ataupun penilaian dalam menggunakan aplikasi belajar online tersebut. Salah satu masalah yang menghambat  pengguna  dalam  memilih  dan  menggunakan  aplikasi  pembelajaran  online,  terutama dalam hal mengulasnya, adalah kurangnya partisipasi pengguna dalam memberikan umpan balik atau evaluasi terhadap platform tersebut. Ulasan ini sangat mempengaruhi dan akan menjadi faktor dalam menentukan  apakah  aplikasi  pembelajaran  online  tertentu  cocok  untuk  penggunanya.  Penelitian  ini bertujuan untuk menilai sentimen pengguna terhadap aplikasi pembelajaran online Ruang Guru dengan menganalisis  ulasan  Google  Play  Store  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine. Data yang diambil sebanyak 10000 data ulasan yang kemudian dilakukan preprocessing data sehingga tersisa menjadi 9580 data yang bisa diolah. Labelling data dilakukan berdasarkan skor rating penilaian secara otomatis dengan menggunakan Bahasa pemrograman python. Hasil pelabelan data dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu kelas positif, yang terdiri dari 7504 data, dan kelas negatif, yang terdiri  dari  2076  data.  Proses  klasifikasi  dan  penilaian  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  teknik algoritma, yaitu naïve Bayes dan support vector machine. Berdasarkan nilai perbandingan data training dan data testing sebesar 90:10, 80:20, 70:30 diperoleh hasil perbandingan nilai Algoritma support vector machine mencapai nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 89% dibandingkan dengan algoritma naïve bayes yang hanya mencapai nilai akurasi 84,86%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Ruang Guru, Ulasan Play Store, Naïve Bayes, SVM
Abstract
Through the download page of the ruangguru online learning application on the play store, users can see reviews or ratings in using the online learning application. One of the problems that hinders users from choosing and using online learning apps, especially when it comes to reviewing them, is the lack of  user  participation  in  providing  feedback  or  evaluation  of  the  platform.  These  reviews  are  very influential and will factor into determining if a particular online learning app is suitable for its users. This study  aims  to  assess  user  sentiment  towards  Ruang  Guru  online  learning  application  by  analyzing Google Play Store reviews using Naïve Bayes Algorithm and Support Vector Machine. The dat a taken is as much as 10000 review data which is then preprocessed so that the remaining 9580  data can be processed. Data labelling is done based on the assessment rating score automatically using the Python programming language. The results of data labeling are categorized into two classes, namely positive class, which consists of 7504 data, and negative class, which consists of 2076 data. The classification and assessment process is carried out using two algorithm techniques, namely naïve Bayes and suppor t vector machines. Based on the comparison value of training data and testing data of 90:10, 80:20, 70:30, the results of the comparison of values of the support vector machine algorithm achieved a higher accuracy value of 89% compared to the naïve bayes a lgorithm which only achieved an accuracy value of 84.86%.
Keywords: Sentiment Analysis, Ruang Guru, Play Store Review, Naïve Bayes, SVM

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pembelajaran  menggunakan  media  online  saat  ini berkembang  pesat,  memberikan  kenyamanan,  peluang,  kemampuan  beradaptasi  dalam mengetahui  informasi  secara  online.  Memanfaatkan  penggunaan  media  online  dalam strategi pembelajaran online dapat dengan mudah mendapatkan berbagai referensi tulisan dan logika yang diperlukan dengan cepat, sehingga dapat mendorong proses pengajaran dan pembelajaran. University of Illinois di Urbana-Champaign memelopori e-learning, yang juga  dikenal  sebagai  pembelajaran  elektronik,  dengan  menerapkan  sistem  pendidikan berbantuan komputer dan menggunakan komputer yang disebut PLATO(Bora, 2017). Saat ini, ada banyak sekali aplikasi  dan situs pembelajaran online  yang  berkembang pesat di Indonesia,  mulai  dari  yang  gratis  hingga  yang  berbayar.  Salah  satu  contohnya  adalah aplikasi Ruang guru.
Ruang  guru  merupakan  Perusahaan  dengan  bisnis  teknologi  terbesar  yang  ada  di Indonesia yang mengkhususkan didalam layanan terkait pendidikan  yang disebut Ruang Guru. Lebih dari 22 juta pengguna dilayani oleh Ruang guru, yang juga mengawasi 300 ribu instruktur yang menyediakan layanan di lebih dari seratus bidang ilmu pelajaran. Selain itu,
ada materi instruktur tambahan yang tersedia di internet melalui aplikasi Ruang guru, yang Terus  memajukan  berbagai  penawaran  pendidikan  berbasis  teknologi,  seperti  platform ruang kelas virtual, sistem ujian online, film edukasi berbasis langganan, dan pasar untuk pelajaran  yang  disesuaikan(Giovani  et  al.,  2020).  Pengguna  bisa  mendapatkan  aplikasi Ruang Guru dari iOS App Store maupun di Play Store. Setelah diperkenalkannya pendekatan inovatif  terhadap  aplikasi  pendidikan  ini,  masyarakat  memperdebatkan  manfaat  dan kerugian memiliki aplikasi ruang guru. Aplikasi Ruang Guru di Play Store mendapat sejumlah komentar di bagian review.
Setiap  penerapan  memiliki  titik  fokus  dan  hambatan,  yang  dapat  menyebabkan tanggapan berbeda dari pengguna, seperti kepuasan atau kekecewaan terhadap aplikasi tersebut. Evaluasi ataupun penilaian yang salah satunya pada aplikasi pembelajaran online Ruang guru yang ada di Play Store diberikan oleh pengguna secara khusus pada halaman unduhan aplikasi tersebut. dengan memberikan review merupakan salah satu cara untuk mendapatkan  umpan  balik  tertentu,  sehingga  rekomendasi  dari  pengguna  berdasarkan kesimpulan mereka tentang aplikasi yang telah mereka manfaatkan.
Saat ini, ada banyak sekali program pembelajaran online yang mudah diakses dan ramah digunakan, seperti aplikasi Ruang guru. Hal ini membuat pengguna lebih spesifik dalam memilih dan memutuskan aplikasi pembelajaran online apa yang tepat atau lebih berhasil untuk dimanfaatkan saat ini. Salah satu hal yang dapat mempengaruhi pengguna untuk  memilih  dan  memanfaatkan  tempat  pembelajaran  online  adalah  dilihat,  penilaian pada halaman aplikasinya di Play Store, khususnya penilaian dari tahun lalu hingga saat ini terjadi penurunan pengguna yang memberikan penilaian terhadap Aplikasi pembelajaran online  Ruang  guru.  Review  ini  akan  menjadi  faktor  dalam  mengevaluasi  aplikasi pembelajaran online yang praktis untuk digunakan oleh user. Dengan mengumpulkan dan kemudian  menganalisis  data  ulasan,  maka  temuan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai masukan  untuk  mendorong  kemajuan  dan  pertumbuhan  aplikasi  selanjutnya.  Maka dibutuhkan analisis sentimen untuk menganalisis data ulasan pengguna terhadap aplikasi belajar online Ruang Guru.
Analisis  sentimen  adalah  proses  mengelompokkan  Polaritas  mengacu  pada  aspek positif atau negatif dari bahasa dalam dokumen, pernyataan, atau opini(Garbian Nugroho et  al.,  n.d.).  Memanfaatkan  adanya  dari  ulasan  di  Google  Play  Store  dapat  memberikan wawasan  sangat  berharga  tentang  umpan  balik  dan  pengalaman  pengguna  terhadap aplikasi pembelajaran online, seperti aplikasi Ruang Guru. Analisis sentimen  memerlukan penggunaan teknik perhitungan untuk mengkategorikan teks, seperti algoritma naïve bayes
dan support  vector  machine .  Sebagai  Algoritma  klasifikasi  langsung,  Naïve  Bayes menghitung kumpulan probabilitas melalui proses penggabungan dan penggabungan nilai yang diperoleh dari kumpulan data yang disediakan(Anto Tri Susilo & Oktafia Lingga Wijaya, n.d.). Sedangkan Metode Support Vector Machine (SVM) adalah pendekatan yang umum dipergunakan  untuk  tugas  mengklasifikasi  dan  regresi,  cocok  untuk  masalah  linier  dan nonlinier (Isro’ Mukti, n.d.) . Oleh karena itu, Penulis dalam penelitan ini akan menghasilkan analisis  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine.
Pada penelitian yang  terkait analisis  sentimen  yaitu  penelitian yang dilakukan oleh Irma  Surya  Kumala  Idris  dkk,  pada  tahun  2023  tentang  “Analisis  sentimen  terhadap penggunaan aplikasi shopee mengunakan algoritma support vector machine (svm)”. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Irma Surya Kumala Idris dkk, menggunakan algoritma svm tersebut menganalisis sentimen pada pengguna aplikasi shopee dengan perolehan akurasi sebesar  98%  dan  f1-score  0.98  atau  sebesar  98%(Thet  et  al.,  2010).  Penelitian  lain  yang membahas tentang analisis sentimen adalah penelitian yang dilakukan oleh Anna Baita dkk, pada  tahun  2021  tentang  “Analisis  sentimen  mengenai  vaksin  sinovac  menggunakan Algoritma Support Vector Mechine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil penelitian yang dilakukan oleh Anna Baita dkk, menggunakan metode SVM tersebut memiliki tingkat akurasi  mencapai  70%  dan  akurasi  metode  KNN  sebesar  56%  pada  proses  pengujian menggunakan Confusion Matrix(Baita & Cahyono, n.d.).
Berdasarkan uraian dari latar belakang diatas, maka dari itu penulis tertarik melakukan penelitian  dengan  judul “Analisis  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  belajar  online ruangguru  pada  ulasan  google  play  store  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes dan Support Vector Machine” .

## METODE PENELITIAN
Penulis menggunakan berbagai metodologi untuk memperoleh  data dan informasi dengan  tujuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  telah  ada.  Di  bawah  ini  adalah diagram  yang  menggambarkan  langkah-langkah  berurutan  yang  dilakukan  oleh  penulis dalam mengatasi masalah yang ada.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dibagi  menjadi  2  yaitu  studi  pustaka  serta  data  primer.  Studi pustaka  berkaitan  dengan  literatur,  jurnal,  dan  buku  yang  berkaitan  dengan  materi, sedangkan data primer di ambil langsung dari data ulasan menggunakan scrapper yang ada  di  google  colab.  Banyaknya  Data  yang  telah  dikumpulkan  adalah  10000  ulasan pengguna aplikasi ruang guru di play store dari tahun 2020 sampai dengan tahun 2023.

## Preprocesssing
Preprocessing data adalah langkah penting dalam penggalian teks yang melibatkan penghilangan  komponen  yang  tidak  diinginkan  yang  disertakan  dalam  frasa(Reza  et  al., 2021). Langkah-langkah preprocessing data terdiri dari beberapa tahapan yaitu cleaning, case folding, tokenize, normalisasi, stopword removal, dan stemming(Rahman Fauzan et al., 2023).

## Labelling
Labelling  merupakan  Sebuah  Proses  yang  dapat  memudahkan  model  dalam menggolongkan  klasifikasi  sentimen.  Pada  tahap  ini,  Data  yang  digunakan  akan dikategorikan berdasarkan rating. Penulis hanya memilih untuk menggunakan kelas opini yang  bersifat  negatif  atau  positif.  Ulasan  dengan  rating  1,  2,  atau  3  akan  dikategorikan sebagai  negatif,  sementara  ulasan  dengan  rating  4  atau  5  akan  dikategorikan  sebagai positif(Kusuma & Nurramdhani Irmanda, 2022).

## Visualisasi Data
Visualisasi  data adalah proses  penyajian  data  berlabel  sentimen  dengan cara yang menarik  secara  visual,  meningkatkan  keterbacaan  dan  daya  tarik  user.  Saat  ini,  penulis menggunakan  library  matplotlib  untuk  merepresentasikan  kuantitas  jumlah  data  secara visual menggunakan diagram pie chart.

## Klasifikasi dan Evaluasi
Setelah data diberi label dan ditampilkan, Selanjutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi. Sebelum itu, data yang ditandai dibagi menjadi dua set: pelatihan data dan pengujian data. Prosedur klasifikasi dan evaluasi dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua algoritma tersebut. Pada pengujian ini penulis menggunakan tiga nilai perbandingan dari data training (data latih) dan data testing (data uji) yaitu :
1) Data training 90% dan data testing 10%
2) Data training 80% dan data testing 20%
3) Data training 70% dan data testing 30%
Setelah dilakukan pembagian pada data training serta testing maka penulis mengubah data tersebut kedalam bentuk data vector. Pengubahan ini kedalam bentuk vector dilakukan dengan library  CountVectorizer  yang  terdapat  di  Bahasa  pemrograman  python.  Library CountVectorizer  akan  menghitung  frekuensi  kata  dalam  dokumen  yang  kemudian  akan mengubah data tersebut menjadi reprerensi vector(Riadi Silitonga, 2019). Setelah itu data tersebut dilanjutkan kedalam proses pelatihan data dengan menggunakan library confusion matrix yang digunakan sesuai metode yang diteliti menggunakan metode naïve bayes dan support vector machine. Berikut adalah tabel confusion matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix Class/Aktual Positif Negatif Positif True Positif (TP) False Negatif (FN) Negatif False Positif (FP) True Negatif (TN)
Berdasarkan    dari  nilai  dari  dalam  klasifikasi  tersebut,  akan  diperoleh  nilai  akurasi, presisi dan recall.
1) Akurasi
Akurasi adalah proses yang mengukur sejauh mana algoritma klasifikasi secara akurat mengklasifikasikan data berdasarkan total data yang diklasifikasikan(Rizki Aditya et al., n.d.). Berikut Rumus akurasi:
Akurasi =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁

## 2) Precision
Presisi  adalah  nilai  yang  mengukur  rasio  data  kategori  positif  yang  dikenali  secara akurat terhadap jumlah total data yang dikategorikan secara positif(Rizki Aditya et al., n.d.). Berikut ini Rumus precision:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =

## 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃

## 3) Recall
Recall  adalah  nilai  yang  mengukur  efektivitas  sebuah  model  dalam  memulihkan informasi  yang  relevan.  Recall  juga  dikenal  sebagai  sensitivitas  atau  tingkat  positif  yang sebenarnya, adalah ukuran statistik yang mengukur proporsi contoh positif yang diprediksi dengan benar dalam kaitannya dengan jumlah total contoh positif yang sebenarnya(Rizki Aditya et al., n.d.). Rumus untuk mencari nilai recall sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =

## 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan data
Menggunakan  Library  Scrapper  pada  pemrograman python.  Pada  penelitian  ini penulis berhasil  mengumpulkan data ulasan aplikasi ruang guru berjumlah 10000 data. Data yang berhasil dikumpulkan, Kemudian di simpan dengan format csv. Gambar berikut ini merupakan  contoh  hasil  pengumpulan  data  menggunakan  library  scrapper  yang  ada  di google colab.
Gambar 2. Hasil Pengumpulan data
Preprocessing
Preprocessing adalah tindakan mengubah data yang diperoleh ke dalam format yang diperlukan  dengan  persyaratan  sesuai  penulis.  tahap  preprocessing  data  terdiri  dari beberapa tahap yaitu data cleaning, case folding, tokenize, normalisasi, stopword removal, dan stemming. Dari 10000 data yang berhasil didapatkan menghasilkan 9580 data yang berhasil lolos dari tahap preprocessing.
Gambar berikut ini merupakan contoh hasil dari preprocessing:
Gambar 3. Hasil Preprocessing

## Labelling
Pelabelan  data  dilakukan  dengan  menilai  skor  penilaian  yang  diberikan  oleh pengguna secara langsung pada halaman pengunduhan program Ruang Guru. Pelabelan ditentukan dengan memberikan label negatif pada nilai 1, 2, dan 3, serta label positif pada nilai 4 dan 5 berdasarkan skor penilaian. Gambar berikut ini merupakan Hasil pemberian label.
Gambar 4. Hasil Labelling
Visualisasi Data
Penulis melakukan visualisasi data dilakukan agar lebih mudah dibaca serta membuat tampilannya menjadi lebih menarik. Gambar berikut ini merupakan hasil dari visualisasi data menggunakan library matplotlib.
Gambar 5. Visualisasi Data
Klasifikasi dan Evaluasi Algoritma Naïve Bayes
Pada penelitian  ini klasifikasi dan evaluasi dilakukan menggunakan algoritma naïve bayes. Langkah pertama proses klasifikasi dan evaluasi yaitu memisahkan data menjadi data training dan data testing. Pada penelitian ini pembagian data dilakukan menggunakan 3 nilai perbandingan yaitu:
1) Data training 90% dan Data testing 10%
Tabel 2. Hasil Pembagian Data 90:10 Naïve Bayes Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 90% 8622 Data Testing 10% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang  terdapat  pada  algoritma naïve bayes.  Gambar  berikut  ini  merupakan  hasil klasifikasi  dan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  pada  perbandingan  data 90%:10%.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma Naive bayes 90:10
2) Data training 80% dan Data testing 20%
Tabel 3. Hasil Pembagian Data 80:20 Naïve Bayes Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 80% 8622 Data Testing 20% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang  terdapat  pada  algoritma naïve bayes.  Gambar  berikut  ini  merupakan  hasil klasifikasi  dan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  pada  perbandingan  data 80%:20%.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma Naive bayes 80:20
3) Data training 70% dan Data testing 30%

## Tabel 4. Hasil Pembagian Data 70:30
Naïve Bayes Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 70% 8622 Data Testing 30% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang  terdapat  pada  algoritma naïve bayes.  Gambar  berikut  ini  merupakan  hasil klasifikasi  dan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  pada  perbandingan  data 70%:30%.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma Naive bayes 70:30
Klasifikasi dan Evaluasi Algoritma Support Vector Machine
Pada penelitian ini klasifikasi dan evaluasi dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Langkah pertama proses klasifikasi dan evaluasi yaitu memisahkan data menjadi  data training  dan  data  testing.  Pada  penelitian  ini  pembagian  data  dilakukan menggunakan 3 nilai perbandingan yaitu:
1) Data training 90% dan Data testing 10%
Tabel 5. Hasil Pembagian Data 90:10 SVM Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 90% 8622 Data Testing 10% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang terdapat pada algoritma Support Vector Machine. Gambar berikut ini merupakan hasil klasifikasi dan evaluasi menggunakan confusion matrix pada perbandingan data 90%:10%.

## Gambar 9. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma SVM 90:10
2) Data training 80% dan Data testing 20%
Tabel 6. Hasil Pembagian Data 80:20 SVM Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 80% 8622 Data Testing 20% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang terdapat pada algoritma Support Vector Machine. Gambar berikut ini merupakan hasil klasifikasi dan evaluasi menggunakan confusion matrix pada perbandingan data 80%:20%.
Gambar 10. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma SVM 80:20
3) Data training 70% dan Data testing 30%

## Tabel 7. Hasil Pembagian Data 70:30 SVM
Kategori Data Presentase Jumlah Data Training 70% 8622 Data Testing 30% 958 Jumlah 100 9580
Sesudah data dibagi menjadi 2 yakni, data training serta data testing maka langkah- langkah berikutnya yaitu klasifikasi dan evaluasi menggunakan library confusion matrix yang terdapat pada algoritma Support Vector Machine. Gambar berikut ini merupakan hasil klasifikasi dan evaluasi menggunakan confusion matrix pada perbandingan data 70%:30%.
Gambar 11. Hasil Klasifikasi dan evaluasi algoritma SVM 70:30.

## SIMPULAN
Kesimpulan Hasil dari penelitian yang telah dilakukan diatas sehubungan dengan telah dilakukan pengujian data ulasan pengguna terhadap aplikasi pembelajaran online Ruang guru di Google Play Store yang diberikan oleh pengguna bila dilihat dari review atau komentarnya menunjukan jumlah komentar positif lebih banyak dibanding dengan review atau komentar negatifnya. Pada penelitian ini ulasan yang didapatkan Penulis ini diperoleh dengan memanfaatkan library scrapper sehingga dapat mengumpulkan 10000 data review serta telah dilakukan ke tahap proses preprocessing data tersebut, sehingga tersisa menjadi 9580 data yang bisa diolah. Data yang diambil merupakan ulasan di laman pengunduhan aplikasi belajar online ruang guru dari tahun 2020-2023.
Pada penelitian ini penulis melakukan proses pelabelan data, dengan menggunakan bahasa pemrograman python, yang menghasilkan dua kelas sentimen data yang berbeda,
yang Telah didapat ada 7504 sentimen di kelas positif dan 2076 di kelas sentimen negatif.
Adapun Hasil selanjutnya bahwa pada pengujian Dari perbandingan dengan kedua algoritma  yang  digunakan  menggunakan  tiga  nilai  pembagian  data  training  dan  data testing oleh penulis telah dilakukan pengujian diatas, diketahui bahwa hasil pembagian nilai  data  training  90%  dan  data  testing  10%  menggunakan  algoritma naïve  bayes menghasilkan nilai akurasi yaitu sebesar 84,86% dengan nilai presisi kelas negatif 82% dan nilai recall kelas negatif sebesar 44%. Sedangkan menggunakan algoritma support vector machine menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 89%, dengan nilai presisi kelas negatif 75,57%, dan nilai recall sebesar 65%.

## DAFTAR PUSTAKA
Anto Tri Susilo, A., & Oktafia Lingga Wijaya, H. (n.d.). IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA KLASIFIKASI PENENTUAN JENIS KARTU KREDIT (Vol. 8, Issue 2). Baita,  A.,  &  Cahyono,  N.  (n.d.). ANALISIS  SENTIMEN  MENGENAI  VAKSIN  SINOVAC MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)  DAN  K- NEAREST NEIGHBOR (KNN).
Bora, M. A. (2017). Analisa Kepuasan Penggunaan E-Learning Cloud Sekolah Tinggi Teknik (STT) Ibnu Sina Batam. In Agustus (Vol. 1, Issue 1). JIK.
Garbian Nugroho, D., Herry Chrisnanto, Y., Wahana Jurusan Informatika, A., & Matematika dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Jalan  Terusan Jenderal  Sudirman,  F.  (n.d.). ANALISIS  SENTIMEN  PADA  JASA  OJEK  ONLINE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES .
Giovani, A. P., Ardiansyah, A., Haryanti, T., Kurniawati, L., & Gata, W. (2020). ANALISIS
SENTIMEN  APLIKASI  RUANG  GURU  DI  TWITTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA KLASIFIKASI. Jurnal Teknoinfo, 14(2), 115. https://doi.org/10.33365/jti.v14i2.679
Isro’ Mukti, Y. (n.d.). SISTEM PREDIKSI LULUS TEPAT WAKTU TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). In Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Yogi Isro Mukti.
Kusuma, A., & Nurramdhani Irmanda, H. (2022). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Indodax di Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine.
Rahman Fauzan, M., Oktafia Lingga Wijaya, H., & Karman, J. (2023). ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT  TERHADAP  KENAIKAN  HARGA  BBM  DI  MEDIA  SOSIAL  TWITTER MENGGUNAKAN  METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE.  In Seminar  Riset Mahasiswa-Computer & Electrical (SERIMA-CE (Vol. 1, Issue 1).
Reza, S., Nisa, A., Dian, T., Nufian, S. F., & Wayan, W. A. D. (2021). ANALISIS SENTIMEN: METODE ALTERNATIF PENELITIAN BIG DATA. UB Press.
Riadi Silitonga, Y. (2019). Sistem Pendeteksi Berita Hoax di Media Sosial dengan Teknik Data Mining Scikit Learn. In Jurnal Ilmu Komputer (Vol. 4). www.beritasatu.com,
Rizki  Aditya,  D.,  Supriyati,  E.,  &  Listyorini,  T.  (n.d.). ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA TWITTER  TERHADAP  ROKOK  ELEKTRIK  (VAPE)  DI  INDONESIA  MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES .
Thet, T. T., Na, J. C., & Khoo, C. S. G.  (2010). Analisis Sentimen  Terhadap Penggunaan Aplikasi  Shopee  Mengunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)boards.
Journal of Information Science, 36(6), 823 – 848.
https://doi.org/10.1177/0165551510388123.