## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## Perbandingan Algoritma SVM dan Decision Tree Dalam Klasifikasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Migo E-Bike di Playstore

## Dina Sakinah Al Azkiah, Erizal*, Fitri Nur Hikmah
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 dinasakinah2142002@gmail.com, 2,* erizal@uhamka.ac.id, 3 Nhfifi1205@gmail.com Email Penulis Korespondensi: erizal@uhamka.ac.id Submitted: 11/06/2024 ; Accepted: 25/06/2024 ; Published : 26/06/2024
Abstrak− Saat  ini  transportasi  menjadi  kebutuhan  wajib  dalam  kehidupan  sehari-hari,  dan  lajuperkembangan  digital  sudah memberikan  dampak  besar  dalam  penggunaan  layanan  dan  interaksi  dengan  aplikasi  mobile,  termasuk  di  bidang  transportasi. Aplikasi  Migo  E-Bike  adalah  aplikasi  sepeda  listrik  pertama  di  Indonesia  dengan  sistem  layanan  sewa  yang  menghadirkan pelayanan ramah terhadap lingkungan untuk mengurangi pencemaran udara. Penelitian ini bertujuan untuk mencari efektivitas dari 2 algoritma data mining yaitu algoritma SVM dan algoritma Decision Tree saat mengklasifikasikan kepuasan pengguna aplikasi Migo E-Bike berdasarkan ulasan dan rating di Playstore. Hasil penelitian menunjukkan Decision Tree menghasilkan kinerja lebih baik  dibanding  dengan  SVM.  Didapatkan  nilai  akurat  76.39%  dimana  presisi  dan  recall  yang  seimbang  untuk  kedua  kategori kepuasan  dari Decision  Tree .  Sebaliknya,  SVM  menunjukkan  ketidakseimbangan  yang  signifikan  dengan  akurasi  keseluruhan hanya 51.25%. Oleh karena itu, Decision Tree lebih efektif dalam menangani dataset rating pengguna Migo E-Bike.
Kata Kunci: Transportasi; Migo E-Bike; Kepuasan pengguna; Decision Tree; Support Vector Machine
Abstract− Currently, transportation has become an essential need in daily life, and the rapid development of digital technology has had a significant impact on the use of services and interaction with mobile applications, including in the transportation sector. The Migo  E-Bike app  is  the  first  electric  bike  rental service  application  in  Indonesia,  offering  environmentally  friendly services  to reduce air pollution. This research aims to assess the effectiveness of two data mining algorithms, SVM and Decision Tree, in classifying user satisfaction of the Migo E-Bike app based on reviews and ratings on the Playstore. The research findings indicate that the Decision Tree algorithm performs better than SVM. The Decision Tree achieved an accuracy of 76.39%, with balanced precision and recall for both satisfaction categories. In contrast, SVM exhibited significant imbalance with an overall accuracy of only 51.25%. Therefore, the Decision Tree algorithm is more effective in handling the user rating dataset for the Migo E-Bike app.
Keywords : Transportation; Migo E-Bike; User Satisfaction; Decision Tree; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  transportasi  menjadi  kebutuhan  wajib  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Kita  menggunakan  transportasi  untuk memudahkan perpindahan tempat dari satu lokasi ke lokasi lainnya, seperti pergi ke kantor dan sekolah, mengunjungi tempat wisata serta area publik lainnya. Dalam hal Kemajuan teknologi digital telah menghadirkan perubahan yang signifikan  terhadap  perilaku  kita  dalam  menggunakan  layanan  dan  berinteraksi  dengan  berbagai  aplikasi  mobile. Pengaruh  perkembangan  ini  pun  juga  dialami  oleh  bidang  transportasi.  Dimana  perusahaan  penyedia  aplikasi transportasi mulai membangun sebuah aplikasi berbasis internet yang mudah untuk diunduh melalui Google Playstore. Keberadaan transportasi yang dikembangkan dalam sebuah aplikasi kini juga sudah merambah dalam aplikasi layanan sewa sepeda listrik sehingga bisa mengurangi polusi udara. Penggunaan sepeda motor listrik dianggap tepat karena sebagai  sumber  energi  memiliki  kerangka  ketahanan  energi  yaitu  affordability  and  acceptability  yang  lebih  baik dibandingkan BBM[1].
Terdapat  salah  satu  penyedia  jasa  layanan  rental  sepeda  listrik  yang  mampu  meminimalisir  timbulnya pencemaran  udara  di  lingkungan  yang  ditimbulkan  oleh  kendaraan  yang  menggunakan  BBM.  Kendaraan  ramah lingkungan  ini  adalah  Migo Electric  Bike /E-Bike,  sebuah  aplikasi  berbasis mobile yang  menyediakan  layanan penyewaan sepeda listrik  pertama di Indonesia. Dengan semakin banyaknya ulasan dan feedback dari  pengguna di platform  seperti Playstore ,  muncul  kebutuhan  untuk  menganalisis  data  ini  guna  memahami  tingkat  kepuasan pengguna.  Layanan  dikatakan  baik  jika  apa  yang  diperoleh  konsumen  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan  dan diinginkan,  konsumen  akan  membandingkannya[2].  Kepuasan  pengguna  termasuk  kedalam  faktor  penentu keberhasilan suatu aplikasi mobile. Tingkat kepuasan ini seringkali diukur melalui ulasan dan rating yang diberikan oleh pengguna di berbagai platform. Hal ini juga dapat berguna untuk perbaikan dan pengembangan selanjutnya pada jasa yang disediakan[3].
Studi  yang sudah dilakukan oleh Indi  Nurul  Hassanah dkk memberikan  hasil penelitian  yang  menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi sebesar 84.2%, sedangkan algoritma Decision Tree memiliki akurasi sebesar 70%[4].  Selain  penelitian  tersebut,  dalam  penelitian  lain  oleh  Yerik  Afrianto  Singgalen,  dilakukan  analisis  dan pembahasan konteks Top 10 Hotel rekomendasi Tripadvisor di kota Makassar. Pada tahap data preparation , jumlah data teks yang telah diproses menggunakan algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) sebesar 1.138  melalui pre-processing data  ( tokenize,  transform  cases,  filter  tokens  by  length,  stopwords,  stemming ).  Pada tahap modeling , algoritma yang menunjukkan performa terbaik ialah SVM dengan nilai akurasi 98,98%, nilai presisi 100%, nilai recall 97,96%, nilai f-measure 98,97%, dan nilai AUC 100%. Pada tahap evaluasi, dapat diketahui bahwa klasifikasi ulasan dominan pada sentimen positif dibandingkan sentimen negatif[5].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Dalam penelitian yang dlakukan oleh Khamim Surya Hadi Kusuma Al Atros dkk, bahwa pada proses penelitian ini adalah gabungan dari 2 model, yaitu model K-Means dan model Decision Tree. Sehingga penelitian ini bukanlah penelitian  untuk  membandingkan  2  metode.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  untuk  analisis  kepuasan pengguna perpustakaan digital menggunakan algoritma K-Means dan decision tree, dapat disimpulkan bahwa dengan dataset  berjumlah  150  data  menghasilkan  persentase  akurasi  sebesar  95,33%[6].  Namun,  masih  terdapat  beberapa kesenjangan dalam penelitian yang telah dilakukan. Pertama, belum ada penelitian sebelumnya yang secara khusus fokus  pada  aplikasi  Migo  E-Bike  dalam  konteks  transportasi  ramah  lingkungan.  Selajutnya  penelitian  ini  akan menggunakan data ulasan dan rating dari Playstore yang relevan dengan aplikasi Migo E-Bike, yang belum banyak dijadikan  fokus  dalam  penelitian  sebelumnya.  Terakhir  Pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengevaluasi efektivitas  dua  algoritma  tersebut  dalam  mengklasifikasikan  kepuasan  pengguna  aplikasi  Migo  E-Bike  melalui perbandingan performa kedua algoritma tersebut.
SVM dan Decision Tree sudah banyak digunakan dalam tugas-tugas klasifikasi, termasuk klasifikasi sentimen. SVM adalah suatu model klasifikasi dengan kemampuan dapat mengenali pola dari data yang diberikan. Karena SVM adalah classifier, maka diberikan pelatihan set, masing-masing  ditandai  sebagai  milik salah satu  dari  dua kategori, konstruksi  algoritma  pelatihan  SVM  model  yang  memprediksi  apakah  data  baru  termasuk  dalam  kategori  atau lainnya[7].  Di  sisi  lain,  Decision  Tree  adalah  algoritma  klasifikasi  data  yang  menggunakan  pohon  Keputusan[8]. Decision Tree merupakan algoritma yang membangun rangkaian yang menggambarkan pertanyaan serta jawaban dari sebuat  dataset  sehingga  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasikan data. Teknik  ini terdiri  dari  kumpulan decision node, dan dihubungkan oleh cabang, bergerak ke bawah dari root node sampai berakhir di leaf node[9]. Meskipun keduanya  memiliki  kelebihan  masing-masing,  pertanyaan  yang  muncul  adalah  algoritma  mana  yang  lebih  efektif untuk mengklasifikasikan kepuasan pengguna aplikasi Migo E-Bike berdasarkan rating di Playstore .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Peneliti  menggunakan dataset yang  diperoleh  dari  aplikasi Google  Playstore dengan  menggunakan tools Google Collab untuk  melakukan  penarikan  data.  Setelah  diperoleh  dataset  yang  diperlukan,  maka  dilakukan  proses preprocessing data. Selanjutnya akan dilakukan klasifikasi menggunakan dua algoritma yaitu Decision Tree dan S VM serta tahapan terakhir yaitu evaluai dengan penerapan alur penelitian yang terdapat pada gambar1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Dibawah ini penjelasan dari alur atau rangkaian penelitian yang ada pada gambar 1:
a. Pengumpulan Data
Peneliti menggunakan Google Collab sebagai alat untuk menarik data pada tahapan pertama. Dalam tahapan ini, data yang digunakan berasal dari rating penggunaan aplikasi Migo Ebike pada Playstore .
b. Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan tahapan mengubah data mentah menjadi  data yang siap diolah.  Pada tahapan ini, data diolah menggunakan beberapa proses diantaranya case folding, tokenizing, stopword dan stemming . Selain itu  preprocessing  data  dilakukan  untuk  melakukan  pembersihan  data  agar  data  tersebut  siap  untuk  dilakukan pemodelan data[4].
c. Klasifikasi Data
Data yang sudah melewati proses preprocessing maka sudah bisa untuk  dilakukan pemodelan data.  Dalam tahap ini, dataset dipartisi menjadi dua bagian, yakni data latih dan data uji, menggunakan suatu operator. Data latih kemudian  dimanfaatkan  untuk  proses  pelatihan.  data  menggunakan  algoritma  SVM  dan Decision  Tree ,  kemudian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
model  akan  mencari  pola  dan  hubungan  dalam  data  latih  untuk  membuat  prediksi.  Hasil  prediksi  model  dari  2 algoritma yang digunakan pada data latih dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari data uji. Matrix evaluasi yang digunakan accuracy , precision , dan recall .
d. Evaluasi
Dalam  proses  ini  dilakukan  perbandingan  dari  kedua  algoritma  untuk  mengukur  efektivitas  dengan membandingkan hasil accuracy , precision , dan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Migo E-Bike.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset yang dikumpulkan dari ulasan pengguna pada aplikasi Migo E-Bike diantaranya review Id , user Name , user Image , content , score . Pengambilan data ini dilakukan pada tanggal 29 November 2023, dengan memanfaatkan tools Google Collab dan menggunakan bahasa pemrograman python . Lalu dataset yang sudah diperoleh sejumlah 1114 di export dengan  format  csv  dan  pada  Gambar  2  diberikan  alur  visualisasi  terhadap  proses  yang  terjadi  saat  tahapan pengumpulan data.

## Gambar 2. Proses Pengumpulan Data

## 2.3 Preprocessing Data
Setelah  mendapatkan  dataset  yang  diperlukan  maka  tahapan  selanjutnya,  yaitu Preprocessing data . Dibawah  ini merupakan tahapan yang dilakukan dalam Preprocessing data:
a. Case Folding
Pada tahap case folding ini salah satu fungsinya adalah untuk merubah huruf kapital atau huruf kecil dalam sebuah kata atau kalimat. Jika terdapat huruf kapital setiap kata maka akan diubah menjadi huruf kecil, proses tersebut bertujuan agar data mempunyai suatu format yang sama[10].
b. Tokenizing
Tahapan ini bertujuan untuk membagi sebuah kalimat menjadi per kata. Tujuan dari proses ini untuk menyortir kata serta menyeleksinya[11].
c. Filtering
Proses Filtering merupakan proses untuk menghilangkan kata-kata penghubung yang kurang memiliki makna yang sesuai dengan topik pembahasan. Proses filtering ini biasa disebut juga dengan stopword removal [12] .
d. Stemming
Merupakan proses mengembalikan kata yang berimbuhan ke bentuk asalnya, namun bentuk asal ini tidak sama dengan akar kata. Sebagai contoh, pada kata "membaca", setelah melalui proses stemming , kata tersebut akan menjadi "baca"[13].

## 2.4 Klasifikasi Data
Proses klasifikasi ini menggunakan tools Rapidminer . Pada tahapan klasifikasi ini, diawali dengan membagi dataset menjadi data latih dan data uji. Dataset dibagi menggunakan perbandingan dengan rasio 80 banding 20 dimana data latih sebanyak 289 data dan data uji sebanyak 72 data. Selanjutnya dilakukan pengujian data secara terpisah dengan menggunakan algoritma Decision Tree dan SVM. Pada klasifikasi ini menggunakan 2 parameter penilaian score , yaitu score 1 dan score 5 dimana ditujukan sebagai nilai “sangat puas” dan “tidak puas”.

## 2.4.1 Decision Tree
Decision  Tree  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini membagi dataset menjadi subset berdasarkan fitur yang paling signifikan untuk memprediksi label target. Setiap node internal dalam pohon mewakili fitur pada dataset, setiap cabang mewakili aturan keputusan, dan setiap daun mewakili hasil atau label. Decision Tree sendiri juga sudah banyak digunakan dalam berbagai sektor diantaranya sektor medis seperti  diagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  diberikan  oleh  pasien.  Selain  itu Decision  Tree juga  sudah digunakan pada sektor teknologi seperti mendeteksi intrusi dan keamanan jaringan.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Indi Nurul Hassanah, Sutan Faisal dan Amril Mutoi Siregar dalam judul “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Decision Tree pada Aplikasi Ruang Guru”, hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi sebesar 84.2%, sedangkan algoritma Decision Tree memiliki akurasi sebesar 70%[4].
2.4.2 Support Vector Machine

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Prinsip kerja SVM adalah mencari hyperplane terbaik yang memisahkan dua kelas dalam ruang fitur dengan margin terbesar. SVM bekerja baik dalam ruang berdimensi tinggi dan sangat efektif untuk kasus klasifikasi biner. SVM ini telah  diaplikasikan  dalam  beberapa  bidang  diantaranya,  bidang  BioInformatika  seperti  klasifikasi  gen  dan  analisis urutan  DNA.  Selain  itu  juga  sudah  diterapkan  di  bidang  keuangan  seperti  memprediksi  harga  saham  dan  deteksi penipuan.

## 2.5 Evaluasi
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menerapkan  algoritma Decision  Tree dan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk klasifikasi  kepuasan  pengguna  aplikasi  Migo  E-Bike  di  Playstore,  dengan  tahapan  mulai  dari  pengumpulan  data menggunakan Google  Colab , preprocessing data  melalui case  folding,  tokenizing,  filtering, dan stemming ,  hingga klasifikasi data dengan Rapidminer , serta evaluasi menggunakan metode confusion matrix untuk mengukur efektivitas model berdasarkan accuracy, precision, dan recall . Confusion matrix merupakan metode prediksi perhitungan matrix pada akurasi data mining[14]. Perhitungan performa klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah confusion matrix yang  berisi  perhitungan  hasil  klasifikasi  aktual  yang  dapat  diprediksi[15] . Pada  Tabel  1,  diberikan  rumus confusion matrix yang akan digunakann dalam menentukan nilai accuracy, precision, recall .
Tabel 1. Confusion Matrix
Prediksi Sangat Puas Prediksi Tidak Puas Aktual Sangat Puas TP FN Aktual Tidak Puas FP TN Keterangan :
TP (True Positive)  = Data positif diklasifikasikan secara benar TN (True Negative)  = Data negatif diklasifikasikan secara benar FP (False Positive)  = Data negatif diklasifikasikan menjadi positif FN (False Negative)  = Data positif diklasifikasikan menjadi negati f

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing, sebanyak 361 data skor penilaian akan diproses lebih lanjut. Selain itu preprocessing data dilakukan untuk melakukan pembersihan data agar data tersebut siap untuk pemodelan data[4]. Proses preprocessing melibatkan empat tahapan: tokenisasi, transformasi huruf, penyaringan kata-kata umum (stopword), dan penyaringan token berdasarkan panjang. Visualisasi dari preprocessing data dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Preprocessing Data

## 3.4.1 Cleansing
Tahap cleansing akan dilakukan penghapusan karakter yang bukan termasuk alfabet dan mengurangi karakter yang tidak memiliki arti pada analis sentimen. Contohnya penghapusan seperti @, #, %, *, dan emoji[10]. Pada tahapan ini digunakan operator replace dengan memilih regular expression nya dengan punctuation character . Dalam Gambar 4, diberikan gambar penggunaan atribut replace untuk menghapus karakter yang tidak digunakan.
Gambar 4. Tahap cleansing menggunakan operator replace

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Tabel 2. Visualisasi proses cleansing Ulasan Cleaning Rating Keren,kendaraan kekinian, ramah lingkungan desain oke, buat jalan2 mantep betoolll 😍 Keren,kendaraan kekinian, ramah lingkungan desain oke, buat jalan2 mantep betoolll Sangat Puas Aplikasi ini sangat bgs krn mempermudah kita mengendarai motor,dan bisa untuk bljr motor Aplikasi ini sangat bgs krn mempermudah kita mengendarai motor,dan bisa untuk bljr motor Sangat Puas Gk  bisa  buat  login  dah  di  login  masih  aja  disuruh login  yg  tau  caranya  kasih  tau  dong  buat  loginnya sudah berkali kali masih aja gk bisa Gk bisa buat login dah di login masih aja disuruh login yg tau caranya kasih tau dong buat loginnya sudah berkali kali masih aja gk bisa Tidak Puas
Pada Tabel 2 diberikan gambar perubahan data saat proses cleansing untuk mendapatkan data yang sesuai.

## 3.4.2 Transform Case
Transform Case atau yang disebut sebagai Case Folding atau mengubah huruf menjadi huruf kecil[11]. merupakan langkah untuk mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil ataupun sebaliknya. Hal ini dilakukan untuk memastikan  konsistensi  dataset  dan  menghindari  perbedaan  tujuan  yang  disebabkan  dari  kata  yang  berawal  huruf besar maupun kecil. Pada Tabel3, diberikan gambaran berupa perubahan pada kalimat sebelum dan sesudah setelah dilakukan proses transform case dimana awalan kalimat yang menggunakan huruf besar akan diubah menjadi huruf kecil.
Tabel 3. Proses transform case Ulasan Transform Case Rating Keren,kendaraan kekinian, ramah lingkungan desain oke, buat jalan2 mantep betoolll keren,kendaraan kekinian, ramah lingkungan desain oke, buat jalan2 mantep betoolll Sangat Puas Aplikasi ini sangat bgs krn mempermudah kita mengendarai motor,dan bisa untuk bljr motor aplikasi ini sangat bgs krn mempermudah kita mengendarai motor,dan bisa untuk bljr motor Sangat Puas Gk bisa buat login dah di login masih aja disuruh login yg tau caranya kasih tau dong buat loginnya sudah berkali kali masih aja gk bisa gk bisa buat login dah di login masih aja disuruh login yg tau caranya kasih tau dong buat loginnya sudah berkali kali masih aja gk bisa Tidak Puas

## 3.4.3 Tokenize
Tokenize adalah proses memisahkan setiap kata atau teks ulasan serta menghapus tanda baca. Pada Tabel4, diberikan hasil dari proses tokenisasi:
Tabel 4. Proses tokenize Ulasan Tokenizing Rating keren,kendaraan kekinian, ramah lingkungan desain oke, buat jalan2 mantep betoolll [‘keren’],[‘kendaraan’], [‘kekinian’],[‘ramah’] [‘lingkungan’],[‘desain’] [‘oke’],[‘buat’],[‘jalan2’], [‘mantep’],[‘betoolll’] Sangat Puas aplikasi ini sangat bgs krn mempermudah kita mengendarai motor,dan bisa untuk bljr motor [‘aplikasi’],[‘ini’], [‘sangat’],[‘bgs’],[‘krn’], [‘mempermudah’],[‘kita’], [‘mengendarai’], [‘motor’],[‘dan’],[bisa’], [‘untuk’],[‘bljr’],[‘motor’] Sangat Puas gk bisa buat login dah di login masih aja disuruh login yg tau caranya kasih tau dong buat loginnya sudah berkali kali masih aja gk bisa [‘gk’],[‘bisa’],[‘buat’], [‘login’],[‘dah’],[‘di’], [‘login’],[‘masih’],[‘aja’], [‘disuruh’],[‘login’],[‘yg’], [‘tau’],[‘caranya’],[‘kasih’], [‘tau’],[‘dong’],[‘buat’], [‘loginnya’],[‘sudah’], [‘berkali’],[‘kali’],[‘masih’], [‘aja’],[‘gk’],[‘bisa’] Tidak Puas

## 3.4.4 Filter Tokens
Filter tokens merupakan proses penyaringan kata dengan kriteria tertentu. Dalam penelitian ini, peneliti menentukan minimum kata sebanyak 4 huruf dan maximum kata sebanyak 25. Maka, untuk kata yang berada dibawah minimum penentuan akan dihapus, begitu juga yang melewati batas maximum maka akan dihilangkan. Hal ini digunakan agar data yang didapat semakin jelas.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Tabel 5. Proses filter tokens Ulasan Tokenizing Rating [‘keren’],[‘kendaraan’], [‘kekinian’],[‘ramah’] [‘lingkungan’],[‘desain’]
[‘oke’],[‘buat’],[‘jalan2’], [‘mantep’],[‘betoolll’]
[‘keren’],[‘kendaraan’],
[‘kekinian’],[‘ramah’] [‘lingkungan’],[‘desain’] [‘buat’],[‘jalan2’],
[‘mantep’],[‘betoolll’]
Sangat Puas
[‘aplikasi’],[‘ini’], [‘sangat’],[‘bgs’],[‘krn’],
[‘mempermudah’],[‘kita’], [‘mengendarai’],
[‘motor’],[‘dan’],[bisa’], [‘untuk’],[‘bljr’],[‘motor’]
[‘aplikasi’],
[‘sangat’],[‘mempermudah’],[‘kita’], [‘mengendarai’], [‘motor’],[‘dan’],[bisa’],
[‘untuk’],[‘bljr’],[‘motor’]
Sangat Puas
[‘gk’],[‘bisa’],[‘buat’], [‘login’],[‘dah’],[‘di’], [‘login’],[‘masih’],[‘aja’], [‘disuruh’],[‘login’],[‘yg’], [‘tau’],[‘caranya’],[‘kasih’], [‘tau’],[‘dong’],[‘buat’], [‘loginnya’],[‘sudah’], [‘berkali’],[‘kali’],[‘masih’], [‘aja’],[‘gk’],[‘bisa’]
[‘bisa’],[‘buat’], [‘login’],[‘login’],[‘masih’],[‘disuruh’] ,[‘login’],
[‘caranya’],[‘kasih’],[‘dong’],[‘buat’],
[‘loginnya’],[‘sudah’],
[‘berkali’],[‘kali’],[‘masih’],[‘bisa’] Tidak Puas
Pada Tabel5, bisa dilihat bahwa terdapat pengurangan kata seperti ‘oke’, ‘ini’, ‘bgs’, ‘krn’, ‘dan’, ‘gk’, ‘dah’, ‘di’, ‘aja’, ‘yg’, ‘tau’, ‘tau’ merupakan hasil filter token yang tidak sesuai dengan ketentuan minimum yang dibuat.

## 3.4.5 Filter Stopwords
Langkah  terakhir  dalam  preprocessing  adalah Filter  Stopword .  Ini  adalah  proses  mengembalikan  kata  ke  bentuk dasarnya, meskipun  bentuk dasar tersebut  tidak selalu sama dengan akar kata. Filter Stopword atau stemming juga menghapus  kata-kata  imbuhan  seperti  "ke",  "dan",  atau  "yang"  sehingga  hanya  kata-kata  yang  memiliki  makna penting yang dipertahankan. Tabel 6, memperlihatkan proses dari Filter Stopword :
Tabel 6. Proses filter stopwords Ulasan Tokenizing Rating [‘keren’],[‘kendaraan’], [‘kekinian’],[‘ramah’]
[‘lingkungan’],[‘desain’] [‘buat’],[‘jalan2’], [‘mantep’],[‘betoolll’]
[‘keren’],[‘kendaraan’],
[‘kekinian’],[‘ramah’]
[‘lingkungan’],[‘desain’], [‘jalan2’],[‘mantep’], [‘betoolll’] Sangat Puas [‘aplikasi’],[‘sangat’],[‘mempermudah’] ,[‘kita’], [‘mengendarai’], [‘motor’],[‘dan’],[bisa’], [‘untuk’],[‘bljr’],[‘motor’]
[‘aplikasi’],[‘mempermudah’], [‘mengendarai’],[‘motor’], [‘bljr’],[‘motor’] Sangat Puas
[‘bisa’],[‘buat’],[‘login’],[‘login’],[‘mas ih’],
[‘disuruh’],[‘login’],
[‘caranya’],[‘kasih’],[‘dong’],[‘buat’], [‘loginnya’],[‘sudah’], [‘berkali’],[‘kali’],[‘masih’],[‘bisa’]
[‘login’],[‘login’],[‘disuruh’],
[‘login’],[‘caranya’],[‘kasih’], [‘dong’],[‘loginnya’],[‘sudah’], [‘berkali’],[‘kali’] Tidak Puas
Beberapa kata seperti 'buat', 'sangat', 'kita', 'dan', 'bisa', 'untuk', 'masih' dihapus karena merupakan kata imbuhan yang tidak relevan. Dengan demikian, hanya kata-kata yang memiliki makna penting yang disimpan.

## 3.2 Pelabelan Data
Penentuan  label  suatu  ulasan  didasarkan  pada  nilai  penjumlahan  secara  keseluruhan  kata[16].  Pelabelan  Data merupakan proses dimana memberikan label berupa positif dan negatif. Label positif dan negatif diperoleh dari rating yang disematkan pada komentar[17]. Pada tahapan ini, dataset yang digunakan sebanyak 361 data. Hal ini dikarenakan dataset yang diambil hanyalah ulasan dan rating yang diberikan di score 1 dan 5. Dimana nilai 1 dianggap sebagai label negatif dan nilai 5 sebagai label positif. Dalam penelitian ini akan digunakan penilaian berupa “sangat puas” dan “tidak puas”. Hasil pengumpulan data berbentuk csv akan dilakukan pelabelan secara manual. Gambar5, memberikan gambaran hasil visualisasi perbandingan dari kedua nilai tersebut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Gambar 5. Hasil visualisasi perbandingan rating

## 3.3 Proses TF-IDF
Setelah melewati proses pelabelan data, maka selanjutnya tahapan pembobotan TF-IDF. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan  nilai  dari  kata  dasar  yang  berhasil  diekstrak,  kemudian  kata-kata  dasar  tersebut  dikonversi  menjadi sebuah vector yang  mewakili  kata  yang  bersangkutan[4].  Pada  gambar  6.  menunjukkan  hasil  proses  TF-IDF  yang dilakukan  melalui  operator Process  Documents  From  Data pada  proses processing yang  dilakukan  menggunakan Rapidminer. Gambar6, memberikan hasil dari proses TF-IDF.
Gambar 6. Hasil proses TF-IDF

## 3.4 Klasifikasi Data
Setelah data selesai pada tahap pelabelan data, maka selanjutkan dilakukan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM). Klasifikasi ini dilakukan dengan menggunakan data rating yang diberikan oleh pengguna aplikasi Migo E-Bike pada layanan Google Playstore terhadap kepuasan setelah pemakaian sepeda listrik Migo E-Bike . Rekapitulasi rating terhadap kepuasan pengguna terdapat dalam Tabel 7.
Tabel 7. Rekapitulasi rating terhadap kepuasan pengguna Rating Tidak Puas Sangat Puas Jumlah 1 134 38 172 5 47 142 189 Jumlah 181 180 361
Berdasarkan data yang terdapat pada tabel 7, pemberian nilai rating 1 masuk kedalam kategori tidak puas. Dan rating 5 termasuk dalam kategori sangat puas terhadap layanan yang diberikan oleh Migo E-Bike .

## 3.4.6 Decision Tree
Decision  Tree merupakan  algoritma  yang  membangun  struktur  pohon  yang  terdiri  dari  simpul  dan  cabang  yang merepresentasikan pertanyaan dan jawaban yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Teknik ini terdiri dari kumpulan decision node , dan dihubungkan oleh cabang, bergerak ke bawah dari root node sampai berakhir di leaf node[9]. Decision Tree dapat dibangun relatif cepat dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya[18]. Pada gambar 7  berikut, merupakan tahapan awal dimana akan dilakukan pengisian data yang hilang sebelum memasuki proses klasifikasi. Karena jika terdapat nilai yang hilang pada dataset, algoritma tidak dapat memproses klasifikasi sampai dataset yang digunakan berhasil terisi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## Gambar 7. Proses Replace Missing Values
Setelah dilakukan proses pengisian data yang hilang melalui operator Replace Missing Values tentunya barulah dapat dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree . Selanjutnya dengan menggunakan beberapa operator pendukung seperti split data , yang dimana akan membagi data menjadi data training dan data testing. Lalu dilanjut  dengan  operator Decision  Tree itu  sendiri  yang  dibantu  juga  dengan  operator apply  model dan  operator performance untuk  dapat  mendapatkan  hasil confusion  matrix .  Dalam  gambar  8  dibawah  ini  dijelaskan  secara visualisasi dari proses yang dilakukan dalam penggunaan algoritma Decision Tree pada tools rapidminer.
Gambar 8. Implementasi Algoritma Decision Tree
Dalam operator split data, digunakan ratio perbandingan dengan nilai 80% untuk pengujian data training dan 20% untuk data testing. Data training digunakan sebagai data latih yang akan digunakan untuk pengujian dengan data testing.

## 3.4.2 Support Vector Machine
SVM ( Support Vector Machine ) adalah sebuah metode klasifikasi yang dapat mengenali pola dari data yang diberikan. Teknik Support Vector Machine (SVM) bertujuan untuk menemukan fungsi pemisah terbaik di  antara fungsi  yang ada  untuk  memisahkan  dua  macam  obyek[19].  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma Support Vector Machine yang dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini. Pada proses ini, menggunakan operator diantaranya “ read csv ” untuk membaca file dataset dengan jenis csv, selanjutnya menggunakan operator set role . Operator ini digunakan untuk memberikan keterangan pada atribut. Untuk set role ini digunakan atribut label sesuai dengan nama pada dataset yang digunakan dan target role dipilih sebagai label . Selain set role juga ditambahkan operator nominal to text , process documents from data serta cross validation untuk mendapatkan hasil confusion matrix .
Gambar 9. Proses klasifikasi algoritma svm

## 3.5 Confusion Matrix
Dalam tahapan ini model algoritma yang telah digunakan pada metode klasifikasi  dilakukan perhitungan performa model yakni pada algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM). Dan nilai matrix yang dihasilkan dari setiap  algoritma  akan  dilakukan  perbandingan  dengan  tujuan  untuk  menentukan  algoritma  yang  lebih  baik. Perhitungan performa model klasifikasi didasarkan pada pengujian objek yang benar dan objek yang salah[20]. Tabel dibawah ini menunjukkan hasil model klasifikasi menggunakan metode algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM). Tabel 8, berisikan hasil confusion matrix dari hasil penggunaan algoritma decision tree .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Tabel 8. confusion matrix decision tree
Tabel9, memberikan hasil confusion matrix dalam penggunaan algoritma SVM setelah pengolahan data.
Tabel 9. Confusion matrix support vector machine
Performa True Tidak Puas True Sangat Puas Class Precision Pred. Tidak Puas 7 2 77.78% Pred. Sangat Puas 174 178 50.57% Class Recall 3.87% 98.89%
Pada tabel 10 menunjukkan perbandingan performa dari dua algoritma klasfikasi yang digunakan pada dataset.
Tabel 10. Perbandingan performa dari 2 model algoritma
Berdasarkan  pada  tabel  perbandingan confusion  matrix dari  dua  algoritma  klasifikasi  menunjukkan  bahwa algoritma Decision Tree merupakan algoritma yang lebih baik dibanding dengan algoritma SVM.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis terhadap dataset  rating pengguna aplikasi  Migo E-Bike, dapat disimpulkan performa dari dua algoritma klasifikasi  yang digunakan, yaitu Decision  Tree dan Support  Vector Machine (SVM). Dataset  ini terdiri dari  dua  kategori  utama:  "tidak  puas"  untuk  skor 1  dan  "sangat  puas"  untuk  skor  5.  Dari  analisis  performa  model klasifikasi,  ditemukan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan SVM dalam mengklasifikasikan kepuasan pengguna aplikasi Migo E-Bike. Pertama, hasil klasifikasi menggunakan algoritma  Decision  Tree  menunjukkan  performa yang  cukup  baik.  Berdasarkan  confusion  matrix yang  dihasilkan, Decision  Tree  memiliki  precision  untuk  kategori  "tidak  puas"  sebesar  80,65%  dan  recall  sebesar  69,44%.  Untuk kategori  "sangat  puas", precision  mencapai  73,17% dan recall sebesar 83,33%. Secara keseluruhan, Decision  Tree mencapai tingkat akurasi sebesar 76,39%. Sebaliknya, hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM menunjukkan performa yang kurang memuaskan. Precision untuk kategori "tidak puas" tercatat sebesar 77,78%, namun recall-nya sangat rendah, yaitu hanya 3,87%. Untuk kategori "sangat puas", precision hanya sebesar 50,57% meskipun recall- nya sangat tinggi, yaitu 98,89%. Akurasi keseluruhan untuk SVM hanya mencapai 51,25%. Dari perbandingan ini, terlihat  jelas bahwa algoritma Decision  Tree lebih unggul  dalam menangani  dataset  rating pengguna Migo  E-Bike dibandingkan  dengan  SVM.  Decision  Tree  mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  konsisten  dan  seimbang  antara precision dan recall untuk kedua kategori. Sebaliknya, SVM menunjukkan ketidakseimbangan yang signifikan dengan recall yang sangat rendah untuk kategori "tidak puas", meskipun recall untuk kategori "sangat puas" sangat tinggi.

## REFERENCES
[1] M. Asti, I. Supriyadi, and P. Yusgiantoro, “Analisa Penggunaan Sepeda Motor Listrik Bagi Transportasi Online Terhadap Ketahanan  Energi  (Studi  Pada  Gojek),” J.  Ketahanan  Energi ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  19–38,  2020,  [Online].  Available: https://jurnalprodi.idu.ac.id/index.php/KE/article/view/494
[2] S. Wulandari and N. Marlena, “Dengan Kepuasan Konsumen Sebagai Variabel Intervening Pada Pengguna Transportasi Migo Di Surabaya,” J. Pendidik. Tata Niaga , vol. 8, no. 2, pp. 791–797, 2020.
[3] D. Gunawan, M. Suyanto, and H. Henderi, “Pengukuran Kepuasan Pengguna Aplikasi Secure System Of Payment (SSP) Menggunakan  Metode  End-User  Computing  Satisfaction  (EUCS),” Respati ,  vol.  15,  no.  1,  p.  50,  2020,  doi: 10.35842/jtir.v15i1.331.
[4] I. Nurul Hassanah, S. Faisal, A. Mutoi Siregar, U. Buana Perjuangan Karawang Jl HSRonggo Waluyo, T. Timur, and J. Barat, “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Dengan Decision Tree Pada Aplikasi Ruang Guru,” Kumpul.  J.  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 39–50, 2023.
[5] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine,” Media Online) , vol. 4, no. 1, pp. 323–332, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1153.
[6] K. S. H. Kusuma Al Atros, A. R. Padri, O. Nurdiawan, A. Faqih, and S. Anwar, “Model Klasifikasi Analisis Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan K-Means dan Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 323, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[7] A. M. Siregar, S. Faisal, A. Puspabhuana, and M. S. H. Simarangkir, “Comparison Study Of Term Weighting Optimally With SVM In Sentiment Analysis,” 2019, doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2288508.
[8] J. Jtik, J. Teknologi, T. W. Putra, and A. Triayudi, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring menggunakan Metode Naïve
Performa True Tidak Puas True Sangat Puas Class Precision Pred. Tidak Puas 25 6 80.65% Pred. Sangat Puas 11 30 73.17% Class Recall 69.44% 83.33% Algoritma Accuracy Precision Recall Decision Tree 76.39% 80.65% 69.44% Support Vector Machine 51.25% 77.78% 3.87%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 158 − 167 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Bayes , KNN , dan Decision Tree,” vol. 6, no. 1, 2022.
[9] M. A. C, “KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELLITUS ( DM ),” no. Dm.
[10]  M. I. Fariz, D. Arifianto, and Y. D. Rahayu, “Optimasi Metode Multinomial Naïve Bayes Dengan Menggunakan Metode Levenshtein Distance Pada Ulasan Aplikasi KAI Access,” vol. 5, no. 1, pp. 19–27, 2023.
[11]  M. Izunnahdi, G. Aburrahman, and A. E. Wardoyo, “Jurnal Smart Teknologi Sentimen Analisis Pada Data Ulasan Aplikasi KAI  Access  Di  Google  PlayStore  Menggunakan  Metode  Multinomial  Naive  Bayes  Sentiment  Analysis  on  KAI  Access Application Review Data on Google PlayStore Using Multinomial Naive Bayes Method Jurnal Smart Teknologi,” vol. 4, no. 2, pp. 192–198, 2023.
[12]  H.  Ashari et  al. ,  “PERBANDINGAN  KINERJA  ALGORITMA  MULTINOMIAL  NAÏVE  BAYES  (  MNB  ), MULTIVARIATE  BERNOULLI  DAN  ROCCHIO  ALGORITHM  DALAM  KLASIFIKASI  KONTEN  BERITA  HOAX BERBAHASA INDONESIA PADA MEDIA SOSIAL,” pp. 1–12. 2023
[13]  F.  R.  Irawan et  al. ,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  PENGGUNA  GOJEK  MENGGUNAKAN  METODE  K- NEARSET NEIGHBORS SENTIMENT ANALYSIS OF GOJEK USERS USING K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2022, doi: 10.33387/jiko.
[14]  D. Sandi, E. Utami, M. T. Informatika, and U. Amikom, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Elektabilitas Ganjar Pranowo di  Tahun  Politik  2024  di  Twitter  dengan  Algoritma  KNN  dan  Naïve  Bayes,”  vol.  7,  pp.  1097–1108,  2024,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6298.
[15]  R. Sistem, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam,” vol. 1, no. 10, 2021.
[16]  I. Of, S. Vector, M. For, A. Comments, and D. Signature, “IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS  SENTIMEN  KOMENTAR  APLIKASI  TANDA  TANGAN  DIGITAL  IMPLEMENTATION  OF  SUPPORT VECTOR MACHINE FOR SENTIMENT,” vol. 15, no. 1, pp. 10–19, 2022.
[17]  P. A. D. A. G. Oogle and P. L. A. Y. S. Tore, “T EXT M INING S ENTIMEN A NALISIS P ENGGUNA A PLIKASI M ARKETPLACE T OKOPEDIA B ERDASAR R ATING D AN K OMENTAR,” pp. 33–40, 2022.
[18]  J.  J.  Purnama et  al. ,  “KLASIFIKASI  MAHASISWA  HER  BERBASIS  ALGORTIMA  SVM  DAN  DECISION CLASSIFICATION OF HER STUDENTS BASED ON SVM ALGORITHM AND,” vol. 7, no. 6, pp. 1253–1260, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202073080.
[19]  N.  Hendrastuty et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada  Twitter  Dengan  Metode Support Vector Machine,” vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021.
[20]  L.  M.  Sotarjua  and  D.  B.  Santoso,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA KNN  ,  DECISION TREE  ,*  DAN RANDOM  * FOREST PADA DATA IMBALANCED CLASS UNTUK KLASIFIKASI PROMOSI KARYAWAN,” vol. 7, pp. 192–200, 2022.