Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Model Support Vector Machine Pada Klasifikasi Sentimen Ulasan Aplikasi Lazada
Vava Alessandro Riyanto 1 , Dwi Budi Santoso 2 1,2 Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1 vavaalessandroriyanto@mhs.unisbank.ac.id, 2 dbs@edu.unisbank.ac.id
Abstract
In the digital era, e-commerce applications like Lazada facilitate online shopping for millions of users  and  gather  reviews  that  assist  both  buyers  and  sellers.  With  the  large  volume  of  reviews, machine learning techniques, particularly sentiment classification, play a crucial role in automatically interpreting and classifying these sentiments. This study aims to apply and evaluate the effectiveness of the Support Vector Machine (SVM) model in classifying sentiments of Lazada app reviews. Utilizing text preprocessing methods, including the removal of stop words and vectorization using TF-IDF, the study successfully processed text data for the SVM model. Experiments were conducted with various test set sizes (10%, 20%, and 30%) to assess the model's performance under different conditions. The results show that SVM can classify review sentiments with the highest accuracy of 84.33% and an F1- score of 78.14% at a test size of 0.3. This research reveals that increasing the test set size contributes to better stability and accuracy in classification..
Keywords : Lazada, SVM, Sentiment Analysis, Classification

## Abstrak
Dalam era digital, aplikasi e-commerce seperti Lazada, memudahkan jutaan pengguna untuk berbelanja  online  dan  mengumpulkan  ulasan  yang membantu  pembeli  dan  penjual.  Dengan  jumlah volume  ulasan  yang  besar,  teknik  pembelajaran  mesin,  khususnya  klasifikasi  sentimen,  berperan dalam  menginterpretasi  dan  mengklasifikasikan  sentimen  tersebut  secara  otomatis.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menerapkan  dan  mengevaluasi  efektivitas  model  Support  Vector  Machine  (SVM) dalam  klasifikasi  sentimen  ulasan  aplikasi  Lazada.  Dengan  menggunakan  metode  pra-pemrosesan teks, termasuk penghapusan stop words dan vektorisasi menggunakan TF-IDF, penelitian ini berhasil mengolah data teks menjadi format yang dapat diolah oleh model SVM. Eksperimen dilakukan dengan berbagai ukuran set  pengujian (10%, 20%, dan 30%) untuk menilai performa model  dalam kondisi yang berbeda.  Hasil  menunjukkan  bahwa  SVM  mampu  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  dengan akurasi  tertinggi  sebesar  84.33%  dan  F1-score  sebesar  78.14%  pada  test  size  0.3.  Penelitian  ini mengungkapkan bahwa peningkatan ukuran set pengujian berkontribusi pada stabilitas dan akurasi klasifikasi yang lebih baik.
Kata kunci : Lazada, SVM, Analisis Sentimen, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  aplikasi e-commerce seperti  Lazada  memainkan peran  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari,  memberikan  platform  bagi  jutaan pengguna untuk berbelanja secara online. Ulasan yang ditinggalkan oleh pengguna pada  platform  ini  tidak  hanya  membantu  pembeli  potensial  dalam  membuat keputusan  pembelian  yang  lebih  tepat,  tetapi  juga  memberikan  umpan  balik penting  bagi  penjual  dan  pengembang  aplikasi[1].  Dengan  jumlah  ulasan  yang sangat  besar,  analisis  manual  menjadi  tidak  praktis.  Oleh  karena  itu,  penerapan teknik  pembelajaran  mesin,  khususnya  klasifikasi  sentimen,  menjadi  penting untuk secara otomatis menginterpretasi dan mengklasifikasikan sentimen ulasan tersebut.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Klasifikasi  sentimen merupakan proses kategorisasi teks ke dalam berbagai sentimen,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral.  Pendekatan  ini  membantu  dalam memahami  perspektif  dan  emosi  pengguna[2].  Salah  satu  model  pembelajaran mesin  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  teks  adalah Support  Vector  Machine (SVM) [3]. SVM sangat efektif ketika  digunakan pada data yang memiliki dimensi yang sangat  besar[4],  dan  sering  diterapkan  untuk  menganalisis    berbagai  jenis  data teks,  seperti  ulasan  film,  tweet,  ulasan  produk  online,  blog,  forum  diskusi, komentar di Myspace , dan jaringan sosial[5]. Penelitian oleh Xiaohu dan Harada[6] yang  melakukan  klasifikasi  pada  dataset  pelanggan e-commerce juga mengungkapkan  bahwa  performa SVM lebih  baik  dibandingkan  dengan logistic regression .  Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  aplikasi  Lazada  dengan menggunakan SVM , karena vektorisasi teks sering menghasilkan ruang fitur yang sangat  besar  dimana  banyak  kata  yang  unik,  sehingga  diharapkan  mampu menangani kompleksitas ini dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  aplikasi Lazada  menggunakan SVM meliputi  beberapa  langkah  utama  yaitu  pengumpulan data,  pelabelan,  prapemrosesan  teks,  vektorisasi,  klasifikasi  dan  evaluasi  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.1. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  pemanfaatan library  Python yang dikenal  sebagai Google  Play  Scraper . Library ini  memungkinkan  untuk  secara efisien  mengambil  data  dari Google  Play  Store [7].  Dalam  proses  ini,  berhasil dikumpulkan  sejumlah  2000  entri  data  yang  berkaitan  dengan  ulasan  pengguna. Setiap  entri  data  ini  mengandung  informasi  yang  kompleks,  tetapi  fokus  utama penelitian  ini  tertuju  pada  dua  kolom  khusus:  ' content '  dan  ' score '  seperti  pada tabel  1.  Kolom  ' content '  berisi  teks  ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna, sedangkan  ' score '  merupakan  penilaian  numerik  yang  diberikan  pengguna terhadap aplikasi tersebut.
Tabel 1. Contoh Hasil Pengumpulan Data
Content Score Toko  selalu  slow  respon,  pesan  barang  selalu  tidak  segera  di  kirim, akhirnya  pesanan  dibatalkan  otomatis.  Bintang  satu  karena  proses  toko buat kirim barang sangat2 lama sekali, beda sama apk lain yg langsung sat set, pagi pesan siang udah dikirim, Klo di lazada ngga, pagi  pesan barang, sampe 2 hari gda respon, akhirnya batal pesanan nya. Kecewa! 1 Lazada  kualitasnya  bagus  banget,  dari  segi  penyimpanan  lebih  kecil 5
Pengumpulan Data
Pelabelan Prapemrosesan Vektorisasi
Klasifikasi
Evaluasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dibanding  sebelah,  lebih  ringan  pas  dijalankan,  lebih  hemat  baterai  juga, jarang  ngelag.  Untuk  masalah  perbandingan  harga/diskon  menurutku sama  aja.  Kudu  pinter  milih2  event/promo  yang  berlangsung  biar  bisa chekout banyak banyak dg harga banting.

## 2.2. Pelabelan
Pelabelan  dalam  pembelajaran  mesin  dan  analisis  sentimen,  adalah  proses menetapkan  label  atau  kategori  ke  setiap  sampel  data  berdasarkan  karakteristik atau  atribut  tertentu[8].  Pelabelan  digunakan  untuk  mengasosiasikan  fitur-fitur data dengan label yang sesuai.  Dalam penelitian ini kolom 'score' digunakan untuk melabeli  sentimen.  Jika  skor  >=  4,  sentimen  dilabeli  sebagai  'Positif',  dan  untuk skor < 4, sebagai 'Negatif'. Contoh hasil pelabelan terlampir pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Hasil Pelabelan Data Content Score Sentiment Toko selalu slow respon, pesan barang selalu tidak segera di kirim,  akhirnya  pesanan  dibatalkan  otomatis.  Bintang  satu karena  proses  toko  buat  kirim  barang  sangat2  lama  sekali, beda  sama  apk  lain  yg  langsung  sat  set,  pagi  pesan  siang udah dikirim, Klo di lazada ngga, pagi pesan barang, sampe 2 hari gda respon, akhirnya batal pesanan nya. Kecewa! 1 Negatif
Lazada  kualitasnya  bagus  banget,  dari  segi  penyimpanan lebih  kecil  dibanding  sebelah,  lebih  ringan  pas  dijalankan, lebih  hemat  baterai  juga,  jarang  ngelag.  Untuk  masalah perbandingan  harga/diskon  menurutku  sama  aja.  Kudu pinter  milih2  event/promo  yang  berlangsung  biar  bisa chekout banyak banyak dg harga banting. 5 Positif

## 2.3. Prapemrosesan
Prapemrosesan  teks  meliputi  beberapa  langkah  untuk  membersihkan  dan menyederhanakan teks[9]. Pertama, teks dibersihkan dari karakter-karakter yang tidak perlu seperti tanda baca. Ini dilakukan menggunakan ekspresi reguler yang menghilangkan  semua  karakter  selain  huruf  dan  spasi.  Hal  ini  penting  untuk menghilangkan  gangguan  yang  bisa  mempengaruhi  analisis  teks.  Selanjutnya, semua teks diubah menjadi huruf kecil. Langkah ini membantu dalam mengurangi redundansi pada saat analisis, menganggap 'Kata' dan  'kata' sebagai entitas yang sama.  Langkah  berikutnya  adalah  menghilangkan stop  words . Stop  words adalah kata-kata umum dalam bahasa yang sering muncul tetapi biasanya tidak memiliki makna analitis yang signifikan[10], seperti 'dan', 'di', 'yang', dll. Daftar stop words khusus  untuk  Bahasa  Indonesia  digunakan.  Menghilangkan  kata-kata  ini membantu dalam memfokuskan analisis pada kata-kata yang lebih informatif dan relevan dengan konteks. Hasil dari prapemrosesan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Contoh Prapemrosesan Data Content Prapemrosesan Toko  selalu  slow  respon,  pesan barang  selalu  tidak  segera  di  kirim, akhirnya pesanan
dibatalkan toko  selalu  slow  respon  pesan  barang  selalu segera  kirim  akhirnya  pesanan  dibatalkan otomatis  bintang  satu  proses  toko  buat  kirim
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Content Prapemrosesan otomatis.  Bintang  satu  karena  proses toko  buat  kirim  barang  sangat2  lama sekali,  beda  sama  apk  lain  yg langsung  sat  set,  pagi  pesan  siang udah dikirim, Klo di lazada ngga, pagi pesan  barang,  sampe  2  hari  gda respon,  akhirnya  batal  pesanan  nya. Kecewa! barang sangat2 lama sekali beda sama apk lain yg  langsung  sat  set  pagi  pesan  siang  udah dikirim  klo  lazada  ngga  pagi  pesan  barang sampe  2  hari  gda  respon  akhirnya  batal pesanan nya kecewa Lazada kualitasnya bagus banget, dari segi penyimpanan lebih kecil dibanding  sebelah,  lebih  ringan  pas dijalankan,  lebih  hemat  baterai  juga, jarang ngelag. Untuk masalah perbandingan harga/diskon menurutku  sama  aja.  Kudu  pinter milih2 event/promo yang berlangsung biar bisa chekout banyak banyak dg harga banting. lazada  kualitasnya  bagus  banget  segi penyimpanan  kecil  dibanding  sebelah  ringan pas  dijalankan  hemat  baterai  jarang  ngelag masalah perbandingan hargadiskon menurutku  sama  aja  kudu  pinter  milih2 eventpromo  berlangsung  biar  chekout  dg harga banting

## 2.4. Vektorisasi
Vektorisasi merupakan proses mengubah teks menjadi bentuk numerik yang dapat  diproses  oleh  algoritma  pembelajaran  mesin[11].  Salah  satu  metode vektorisasi  yang  populer  adalah  menggunakan  pendekatan Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) .  Penelitian  ini  menggunakan library TfidfVectorizer dari sklearn.feature_extraction.text untuk  mengonversi  teks  pada kolom  prapemrosesan  menjadi  format  numerik.  Fitur  maksimal  yang  digunakan adalah  1000  yang  diartikan  sebagai  hanya  1000  kata  dengan  bobot TF-IDF tertinggi  yang  akan  dipertimbangkan,  dan  kolom sentiment diambil  sebagai variabel target.

## 2.5. Klasifikasi dengan SVM
SVM ( Support  Vector  Machine )  beroperasi  dengan  mengidentifikasi hyperplane  terbaik  dalam  ruang  fitur  yang  secara  efektif  membedakan  antara kategori data yang berbeda dalam ulasan aplikasi. Tujuannya bukan hanya untuk menemukan  sebuah hyperplane yang  memisahkan  ulasan  positif  dari  negatif, tetapi juga untuk memaksimalkan jarak (margin) antara hyperplane tersebut dan data  paling  dekat  dari  masing-masing  kelas[12].  Data  yang  paling  dekat  dengan hyperplane ini dikenal sebagai support vectors . Dalam konteks klasifikasi sentimen untuk  ulasan  aplikasi  Lazada, SVM menggunakan  vektor  fitur  yang  berasal  dari teks  ulasan  untuk  menentukan  posisi  relatif  mereka  terhadap  hyperplane keputusan.  Ini  memungkinkan  model  untuk  membedakan  secara  akurat  antara sentimen positif dan negatif dalam ulasan tersebut.

## 2.6. Evaluasi
Evaluasi  klasifikasi  menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM )  sering dilakukan  dengan  memanfaatkan  beberapa  metrik  kunci,  termasuk confusion
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
matrix, Accuracy, Precision, Recall, dan F1 Score [13]. Confusion matrix merupakan tabel yang digunakan untuk menggambarkan performa model klasifikasi pada set data  uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui.  Dari  matrix  ini,  bisa  dihitung Accuracy , yang  mengukur  seberapa  sering  klasifikasi  SVM  benar  secara  keseluruhan. Precision menunjukkan  proporsi  prediksi  positif  yang  sebenarnya  benar,  penting dalam  situasi  di  mana  biaya  kesalahan  positif  tinggi. Recall ,  atau Sensitivity , mengukur  seberapa  baik  model  mengidentifikasi  semua  kasus  positif  yang sesungguhnya,  sangat  berguna  dalam  kasus  di  mana  mengidentifikasi  semua positif  sangat  penting .  F1  Score merupakan  rata-rata  dari Precision dan Recall , memberikan  keseimbangan  antara  kedua  metrik  tersebut  dan  sering  digunakan ketika kita memerlukan keseimbangan antara Precision dan Recall .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Distribusi Sentimen
Dalam Gambar 2, dapat dilihat distribusi sentimen yang telah dikategorikan menjadi dua kelas utama: Positif dan Negatif. Analisis ini mengungkapkan bahwa terdapat  1200  sentimen  yang  diklasifikasikan  sebagai  Negatif,  dan  800  sentimen yang dikategorikan sebagai Positif.
Gambar 2. Distribusi Sentimen
3.2. Hasil Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan tiga kali pengujian dengan ukuran data tes 10%, 20% dan 30%. Dari pengujian diperoleh confusion matrix seperti ditampilkan pada gambar 3. Dari visualisasi confusion matrix untuk tiga ukuran set pengujian yang berbeda, terlihat beberapa tren konsisten. Pertama, seiring dengan meningkatnya ukuran  set  pengujian,  jumlah  prediksi  yang  benar  ( true  positives dan true negatives )  juga  meningkat,  menunjukkan  peningkatan  kinerja  model  dalam mengidentifikasi  kedua  kelas  dengan  benar.  Khususnya,  jumlah true  negatives (kasus  di  mana  model  dengan  benar  mengidentifikasi  ulasan  'Negatif') menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan,  menandakan  efektivitas  model  dalam mengenali  ulasan  negatif.  Namun,  jumlah false  negatives (kasus  di  mana  ulasan 'Positif'  diklasifikasikan  sebagai  'Negatif')  juga  cenderung  meningkat  dengan ukuran  set  pengujian  yang  lebih  besar,  yang  mengindikasikan  adanya  kompromi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
antara sensitivitas dan spesifisitas model. Secara keseluruhan, peningkatan ukuran set  pengujian  memberikan  kinerja  yang  lebih  stabil  dalam  klasifikasi,  tetapi dengan pertimbangan terhadap peningkatan kesalahan tertentu, khususnya dalam mengklasifikasikan ulasan positif.
Gambar 3. Confusion Matrix dengan Data Tes Berbeda
Setelah confusion  matrix diketahui,  maka  selanjutnya  model  dapat  dihitung evaluasinya  dengan metriks  accuracy,  precision,  recall  dan  F1-Score, yang  dapat dilihat pada tabel 4. Dari hasil komparasi antara tiga ukuran set pengujian, terlihat bahwa perubahan ukuran set pengujian memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja model. Dengan test size 10%, model mencapai precision tertinggi (88.89%), menunjukkan  keefektifan  model  dalam  mengidentifikasi  ulasan  positif  dengan benar,  namun  dengan  imbalan  pada recall yang  lebih  rendah  (69.14%).  Seiring dengan  peningkatan  ukuran  set  pengujian  menjadi  20%  dan  30%,  terjadi penurunan precision tetapi peningkatan recall , menandakan bahwa model menjadi lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya,  tetapi dengan sedikit penurunan dalam akurasi prediksi positif. Secara keseluruhan, test size 30%  memberikan  keseimbangan  terbaik  antara  semua  metrik  dengan accuracy dan F1-score tertinggi  (84.33%  dan  78.14%,  secara  berurutan), menunjukkan  efektivitas  model  yang  lebih  baik  dalam  kondisi  lebih  banyak  data pengujian,  dengan  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  menggeneralisasi  dan mengklasifikasikan ulasan secara akurat.
Tabel 4. Hasil Pengujian Klasifikasi Test_Size Accuracy Precision Recall F1 Score 10% 84.00% 88.89% 69.14% 77.78% 20% 82.00% 81.75% 67.76% 74.10% 30% 84.33% 85.71% 71.79% 78.14%

## 4.  SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  model Support  Vector  Machine  (SVM) berhasil diterapkan  untuk  klasifikasi  sentimen  ulasan  aplikasi  Lazada,  menunjukkan efektivitas  yang  signifikan,  terutama  pada  test  size  yang  lebih  besar  yaitu  30% dengan akurasi 84.33% dan F1-score 78.14%. Meskipun terjadi pertukaran antara precision dan recall pada berbagai ukuran set pengujian, peningkatan ukuran set pengujian  secara  umum  berkontribusi  pada  kinerja  yang  lebih  stabil  dan  akurat.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 178-184 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil  ini  menegaskan  potensi  model SVM dalam  analisis  sentimen,  khususnya untuk  data  ulasan  aplikasi,  dan  membuka  peluang  untuk  eksplorasi  lebih  lanjut dalam aplikasi serupa di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   D.  Wulandari,  I.  Indriati,  Dan  C.  Dewi,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan"  Lazada" Berbahasa Indonesia Menggunakan Bm25 Dan K-Nearest Neighbor (K-Nn) Dengan Perbaikan  Kata  Menggunakan  Jaro  Winkler  Distance,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , Vol. 3, No. 5, Hlm. 5017–5023, 2019.
[2]   L.  Rahmawati  Dan  D.  B.  Santoso,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi  Ulasan  Aplikasi  E-Commerce  Tokopedia,” Intecoms:  Journal  Of Information  Technology  And  Computer  Science ,  Vol.  6,  No.  1,  Hlm.  116–124,  Feb 2023, Doi: 10.31539/Intecoms.V6i1.5515.
[3]   N. Resti Wardani, S. Saepudin, Dan C. Warman, “Sentimen Analisis Kegiatan Trading Pada  Aplikasi  Twitter  Dengan  Algoritma  Svm,  Knn  Dan  Random  Forrest,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-Sakti , Vol. 6, No. 2, Hlm. 863–870, 2022.
[4]   O.  Alqaryouti,  N.  Siyam,  A.  A.  Monem,  Dan  K.  Shaalan,  “Aspect-Based  Sentiment Analysis  Using  Smart  Government  Review  Data,” Applied  Computing  And Informatics , 2019, Doi: 10.1016/J.Aci.2019.11.003.
[5]   L.  K.  Ramasamy,  S.  Kadry,  Y.  Nam,  Dan  M.  N.  Meqdad,  “Performance  Analysis  Of Sentiments  In  Twitter  Dataset  Using  Svm  Models,” International  Journal  Of Electrical  And  Computer  Engineering ,  Vol.  11,  No.  3,  2021,  Doi: 10.11591/Ijece.V11i3.Pp2275-2284.
[6]   X. Xiahou Dan Y. Harada, “B2c E-Commerce Customer Churn Prediction Based On K- Means And Svm,” Journal Of Theoretical And Applied Electronic Commerce Research , Vol. 17, No. 2, 2022, Doi: 10.3390/Jtaer17020024.
[7]   A.  Ahmed Dkk. ,  “Thematic  Analysis  On User  Reviews  For  Depression  And  Anxiety Chatbot Apps: Machine Learning Approach,” Jmir Formative Research , Vol. 6, No. 3. 2022. Doi: 10.2196/27654.
[8]   O. Manullang, C. Prianto, Dan N. H. Harani, “Analisis Sentimen Untuk Memprediksi Hasil  Calon  Pemilu  Presiden  Menggunakan  Lexicon  Based  Dan  Random  Forest,” Jurnal Ilmiah Informatika , Vol. 11, No. 02, 2023, Doi: 10.33884/Jif.V11i02.7987.
[9]   A.  L.  Firdaus,  M.  S.  Kurnia,  T.  Shafera,  Dan  W.  I.  Firdaus,  “Implementasi  Optical Character  Recognition  (Ocr)  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Jupiter  (Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknik Komputer) , Vol. 13, No. 2, Hlm. 188–194, 2021.
[10]   M. Christianto, J. Andjarwirawan, Dan A. Tjondrowiguno, “Aplikasi Analisa Sentimen Pada  Komentar  Berbahasa  Indonesia  Dalam  Objek  Video  Di  Website  Youtube Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Infra , Vol. 8.1, 2020.
[11]   I.  P.  Ramayasa,  I.  G.  A.  D.  Saryanti,  Dan  I.  K.  Dharmendra,  “Perbandingan  Metode Vektorisasi  Pada  Analisa  Sentiment,  Studi  Kasus:  Cyberbullying  Pada  Komentar Instagram,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer , Vol. 9, No. 5, 2023.
[12]   A. Anggrawan, H. Hairani, Dan C. Satria, “Improving Svm Classification Performance On Unbalanced Student Graduation Time Data Using Smote,” International Journal Of  Information  And  Education  Technology ,  Vol.  13,  No.  2,  2023,  Doi: 10.18178/Ijiet.2023.13.2.1806.
[13]    M. A. Rosid, A. S. Fitrani, I. R. I. Astutik, N. I. Mulloh, Dan H. A. Gozali, “Improving Text  Preprocessing  For  Student  Complaint  Document  Classification  Using Sastrawi,” Iop Conf Ser Mater Sci Eng , Vol. 874, No. 1, Hlm. 012017, Jun 2020, Doi: 10.1088/1757-899x/874/1/012017.