## Analisis Sentimen Popularitas Aplikasi Moodle Dan Edmodo Menggunakan Algoritma Support Vector

## Machine
Nedya Yolanda* 1 , Indyah Hartami Santi 2 , Dimas Fanny Hebrasianto Permadi 3 1,2,3 Universitas Islam Balitar; Jl. Imam Bonjol No.14, (0342) 813145
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Blitar
3 Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Blitar e-mail: * 1 nedyayolanda71@gmail.com , 2 indyahartamisanti@gmail.com,
3 dimas.fanny92@gmail.com

## Abstrak
Pandemik  Covid-19  di  Indonesia  menyebabkan  pembelajaran tatap  muka  diberhentikan sementara, sehingga keluar kebijakan pembelajaran daring. Secara tidak langsung mendorong sebuah aplikasi E-Learning memiliki tingkat penggunaan dan jumlah unduhan tinggi pada Play Store.  Aplikasi  terbaik  selalu  diberikan  kepada  aplikasi  dengan  jumlah  unduhan  dan  rating paling  tinggi  pada  Play  Store.  Sementara  itu  komentar  dari  pengguna  perlu  diperhitungkan karena banyak aplikasi E-learning yang memilliki jumlah unduhan dan penilaian bintang yang hampir  sama  seperti  pada  aplikasi  Moodle  dan  Edmodo,  oleh  karena  itu  dilakukan  analisis sentimen  popularitas  aplikasi  Moodle  dan  Edmodo  menggunakan  Algoritma  SVM.  Komentar pengguna  pada  Play  Store  digunakan  sebagai  sumber  data.  Dari  250  data  hasil  Scraping komentar  pengguna  lalu  dilakukan  proses  preprocessing  dan  pembobotan  ekstraksi  TF  IDF. Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  confusion  matrix  dapat  disimpulkan  bahwa sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  Edmodo  memiliki  persentase  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  aplikasi  Moodle  dapat  ditunjukan  dengan  munculnya  kecondongan sentimen positif sebesar 67% dengan tingkat keakuratan sebesar 84% dan pengujian precision sebesar  93%,  serta  recall  sebesar  82%  dan  f1-score  sebesar  87%.  Sedangkan  pada  aplikasi Moodle  memiliki  persentase  sentimen  negatif  sebesar  67%  dengan  keakuratan  82%  dan pengujian precision sebesar 79%, recall 100% dan f1-score 88%.
Kata kunci —Analisis, Edmodo, Moodle, Sentimen, Support Vector Machine.

## Abstract
Pandemic  Covid-19  in  Indonesia  has  caused  face-to-face  learning  to  be  temporarily suspended,  resulting  in  online  learning.  Indirectly  encouraging  an  E-Learning  application  to have  a  high  usage  rate  and  number  of  downloads  on  the  Play  Store.  The  best  application  is always  given  to  the  application  with  highest  number  of  downloads  and  ratings  on  the  Play Store. Meanwhile comments from users need to be taken into account because many E-learning applications have the same number of downloads and ratings Moodle and Edmodo, therefore a sentiment  analysis  of  the  popularity  of  Moodle  and  Edmodo  is  carried  out  using  the  SVM Algorithm.  User  comments  on  Play  Store  are  used  as  data  source.  From  250  data  scraping results from user comments, the preprocessing process and TF IDF extraction were carried out. Based on results of testing using confusion matrix it can be concluded that user sentiment the Edmodo application has a better percentage compared to the Moodle application which can be shown  by  the  emergence  of  a  positive  sentiment  67%  with  accuracy  84%  and  precision  93%, recall  82%  and  f1-score  87%.  Moodle  application  has  a  negative  sentiment  percentage  67% with an accuracy 82% and a precision test of 79%, 100% recall and 88% f1-score .
Keywords — Analysis, Edmodo, Moodle, Sentiment, Support Vector Machine.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59
Nedya , et., al [ Analisis Sentimen Popularitas Aplikasi Moodle dan Edmodo Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ]

## 1. PENDAHULUAN
abah  Covid-19  sudah  menyerang  seluruh  dunia,  salah  satunya  adalah  negara  Indonesia. Banyak  aktifitas  yang  harus  dihentikan  agar  tidak  terjadi  penyebaran  yang  meluas  dan memakan banyak korban. Wabah ini menjadi tantangan bagi lembaga pendidikan di Indonesia. Karena  hal  tersebut  Pendidikan  di  Indonesia  yang  semulanya  dilakukan  secara  tatap  muka sementara  diubah  kebijakannya  menjadi  pembelajaran daring .  Dengan  adanya  pembelajaran daring  secara  tidak  langsung  mendorong  sebuah  aplikasi E-Learning memiliki  tingkat penggunaan dan jumlah unduhan yang tinggi pada Play Store . E-Learning merupakan salah satu bentuk model pembelajaran yang difasilitasi dan didukung pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi [1].
Sebuah aplikasi memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing dimana hal tersebut dapat  menimbilkan  beragam  respon  dari  pengguna  aplikasi  seperti  kepuasan  dan  kekecewaan terhadap  aplikasi  tersebut.  Selama  ini  sebuah  aplikasi  terbaik  selalu  diberikan  kepada  aplikasi dengan jumlah unduhan dan pemberian rating bintang paling tinggi pada Play Store . Sementara itu,  komentar  dari  ulasan  pengguna  perlu  diperhitungkan  karena  banyak  aplikasi E-Learning yang  memiliki  jumlah  unduhan  dan  penilaian  bintang  yang  hampir  sama,  sehingga  membuat predikat  terbaik  bagi  aplikasi  tersebut  tidak  relevan  [2].  Berdasarkan  uraian  tersebut  maka dilakukan analisis sentimen terhadap komentar pengguna pada aplikasi Moodle dan Edmodo.
Aplikasi Moodle dan Edmodo memiliki jumlah pemberian rating yang hampir sama yaitu pada aplikasi Moodle memiliki jumlah rating 4,2 dari 5 bintang, sedangkan Edmodo  memiliki jumlah rating 4,0 dari 5 bintang pada situs Google Play . Komentar pengguna pada situs Google Play akan  digunakan  sebagai  sumber  data  yang  akan  diklasifikasi  atau  dilakukan  analisis sentimen.  Pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  Algoritma Support Vector  Machine. Algoritma Support  Vector  Machine merupakan  salah  satu  algoritma Supervised  Learning yang  memprediksi  kelas  berdasarkan  pola  dari  hasil  proses  training. Klasifikasi dilakukan dengan hyperplane sebagai pemisah antara kelas positif dan negatif, suatu hyperplane yang  baik  adalah  yang  memiliki  jarak  terbesar  karena hyperplane pemisah  terbaik antara  kedua  kelas  dapat  dilakukan  dengan  mengukur margin  hyperplane dan  mencari  titik maksimalnya [3]. Semakin besar margin, semakin rendah nilai error generalisasi pemilah. Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dijelaskan  bahwa  Algoritma Support  Vector  Machine adalah  metode  yang  efisien  karena  memiliki  kelebihan  diantaranya  adalah  dalam pengklasifikasiannya menghasilkan akurasi yang tinggi dan bekerja dengan baik [1]. Penelitian tentang Support Vector Machine (SVM) telah dilakukan oleh Fajar Romadoni pada tahun 2020 yaitu Text  Mining untuk  analisis  sentimen  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  diperoleh  kesimpulan  bahwa  algoritma  SVM  dapat  memberikan  nilai  akurasi  yang cukup  tinggi  yaitu  98,7%  [3].  Selain  itu,  Dery  Ramadhan  pada  tahun  2019  yang  melakukan penelitian  membandingkan  algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine (SVM) diperoleh  kesimpulan  bahwa  algoritma  SVM  memperoleh  kinerja  yang  lebih  unggul  yaitu memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88,57%  [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anita  Ahmad Kasim  pada  tahun  2019  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk mengklasifikasi  Ekonomi  penduduk  penerima  bantuan  berdasarkan  hasil  uji  coba  Algoritma SVM  mendapatkan  akurasi  sebesar  98%  [5].  Pada  tahun  2021  penelitian  yang  dilakukan  oleh Primadani  Asri  dengan  judul  Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 96,68% [6].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengklasifikasi  komentar  positif  dan  negatif  pengguna aplikasi  Moodle  dan  Edmodo  serta  dapat  mengetahui  tingkat  aplikasi  terbaik  dari  kedua aplikasi. Manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang  berguna  bagi  pihak  yang  membutuhkan  terutama  di  bidang  Pendidikan.  Selain  itu  dapat membantu  pihak developer aplikasi  agar  dapat  meningkatkan  kinerja  layanannya  ataupun
W
mempertahankan layanannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  Gambar  1  ini  merupakan  tahapan  alur  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan Algoritma Support Vector Machine :
Gambar 1. Tahapan Analisis

## 2.1   Tahap Awal
Tahap  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  Studi  Literatur,  melakukan Pengumpulan Data dan Input Data.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59

## 2. 1.1 Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  peneliti  dengan  pengumpulan  informasi  dan  data  dengan bermacam  penunjang  seperti  buku  referensi,  artikel,  dan  jurnal  penelitian  terdahulu  yang berkaitan dengan penelitian ini.

## 2. 1.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  Observasi,  Studi dokumentasi  dan Scraping untuk  pengambilan  data  komentar  pada  situs  Google  Play  Store. Scraping berfokus pada cara memperoleh atau mendapatkan data melalui ekstraksi data dengan ukuran  yang  beragam  [7].    Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  250  data komentar pengguna Aplikasi Moodle dan Edmodo pada situs Google Play Store dengan rentan waktu bulan Desember 2021 sampai Juni 2022 yang diambil dengan teknik scraping .

## 2.2   Tahap Analisis
Pada  tahap  analisis  peneliti  melakukan  proses text  mining ,  klasifikasi  SVM  dan melakukan pengujian dengan confusion matrix. berikut ini merupakan penjelasan dari berbagai tahapan tersebut.

## 2. 2.1  Text Mining
Text Mining secara sempit adalah sebuah metode yang dapat membentuk suatu informasi baru yang lebih spesifik atau mudah dipahami diketahui dari sebuah dokumen [8]. Text mining merupakan sebuah proses penambang data yang berupa teks yang bersumber dari dokumen dan tujuannya  adalah  mencari  kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari  setiap  dokumen  agar  dapat dilakukan  Analisa  data[9]. Pada  tahap Text  Mining terdapat  dua  tahapan  yang  pertama  adalah melakukan preprocessing dan pembobotan menggunakan TF IDF .
1. Preprocessing Secara umum preprocessing dilakukan agar pengolahan data mentah menjadi data yang siap digunakan. Preprocessing dilakukan dengan tujuan pembersihan data dari jumlah data yang ganda handling  duplicate [6] . Dalam  proses preprocessing terdapat  beberapa  tahap  berikut ini merupakan tahapan yang dilakukan dalam proses preprocessing.
a) Labelling ,  Proses  pertama  yang  dilakukan  dalam  tahapan preprocessing adalah meberikan label positif atau negatif pada setiap ulasan
b) Case Folding, setelah itu melakukan proses case folding merubah huruf kapital menjadi non kapital
c) Cleaning, melakukan  penghapusan  url  simbol  dll ,  tokenizing merubah  suatu  kalimaat menjadi token
d) Stopword  Removal, menghilangkat  kata  yang  tidak  menggambarkan  komentar menghilangkan  kata  yang  tidak  penting  dalam  proses  ini  menggunakan library NLTK.
Gambar 2 adalah contoh list Indonesian Stopword pada library NLTK.

## Gambar 2. List Stopword Indonesian
e) Stemming menghilangkan  kata  imbuhan  dan  dijadikan  kata  dasar  pada  proses stemming digunakan library Sastrawi.
2. Pembobotan TF TDF
Setelah  proses preprocessing selesai  dilakukan  pembobotan  pada  setiap  kata  atau term menggunakan  TF  IDF.  TF  IDF  merupakan  suatu  teknik  atau  cara  pemberian  bobot  pada suatu  kata  ( term )  terhadap  dokumen  [10].  Dimana  hasil  dari  pembobotan  setiap term akan dijadikan  sebagai  input  data  untuk  dilakukan  klasifikasi.  Untuk  melakukan  perhitungan pembobotan TF IDF digunakan bahasa pemrograman python menggunakan library sklearn. Gambar 3 merupakan kode python yang digunakan untuk melakukan pembobotan TF IDF.
Gambar 3. Kode Python Pembobotan TF IDF

## 2. 2.2  Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine adalah  suatu  metode  klasifikasi supervised  learning yang memprediksi  berdasarkan  pola  dari  hasil  proses training ,  klasifikasi  dilakukan  dengan hyperplane sebagai  pemisah  antar  kelas, hyperplane pemisah  terbaik  dapat  dilakukan  dengan mengukur margin dan mencari titik maksimalnya[3]. Pencarian Hyperplane merupakan inti dari proses Support Vector Machine [5].
Setelah  dilakukan  pembobotan  TF  IDF  pada  setiap term maka  dilakukan  proses klasifikasi menggunakan Algoritma SVM. Sebelum melakukan klasifikasi SVM dataset dibagi
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59
menjadi  2  yaitu  data training dan  data testing. Dengan  ketentuan  data training sebanyak  80% dan  data testing sebanyak  20%.  Pada  saat  pembagian  data training dan testing dengan python dilakukan  penentuan random_state dalam  kode  agar  setiap  kali  data  dieksekusi  tidak  terjadi nilai acak baru yang akan menghasilkan nilai pengujian yang berbeda setiap dilakukan uji data. Gambar 4 merupakan kode Python yang digunakan untuk pembagian data training dan testing .
Gambar 4. Kode Python Pembagian Data Training dan Testing
Setelah  melakukan  pembagian  data training dan testing langkah  selanjutnya  adalah pembuatan  model  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM).  Pada  penelitian  ini pembuatan  model  SVM  dengan library  sckit-learn  machine  learning pada python. Gambar  5 merupakan kode python yang digunakan untuk pembuatan model SVM.

## Gambar 5. Pembuatan Model SVM

## 2. 2.3 Pengujian Confusion Matrix
Pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  pengujian  pembuatan  model  digunakan  metode confusion matrix. Pada pengujian menggunakan metode confusion matrix terdatap empat istilah sebagai  representasi  yaitu  TP  ( True  Positive ),  TN  ( True  Negative ),  FP  ( False  Positive ),  FN ( False  Negative ).    Untuk  melakukan  pengujian  menggunakan  bahsa  pemrograman python digunakan library sklearn.metrics untuk pengolahan data. Untuk pengujian diterapkan pada data testing yang menggunakan kode python untuk pengujian confusion matrix. Lihat Gambar 6.
Gambar 6. Pengujian Confusion Matrix

## 2.3   Tahap Akhir
Pada tahapan yang terakhir dalam penelitian ini adalah menarik kesimpulan dan saran. Kesimpulan berisikan hasil akhir yang dihasilkan dalam penelitian. Saran berisikan saran yang dapat dilakukan untuk penelitian selanjutnya atau pengembangan untuk penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  250  data  ulasan  pengguna  pada  aplikasi  Moodle  dan  Edmodo  setelah  dilakukan proses pembobotan TF IDF terjadi perubahan jumlah data yaitu menjadi 648 data pada aplikasi Moodle dan 406 data pada aplikasi Edmodo. Hal tersebut terjadi karena pembobotan dilakukan pada  setiap  kata  atau term .  Tabel  1  merupakan  hasil  hari  pembobotan  TF  IDF  untuk  aplikasi Moodle dan Tabel 2 TF IDF untuk aplikasi Edmodo.
Tabel 1. Hasil TF IDF Aplikasi Moodle Index D1 D2  D3  D4 D5  D6  D7 D8  D9 … D241  D242 absen 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 administrator  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 ajar 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 aktif 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 alat 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 alam 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 alhamdulillah  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 anak 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 aneh 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,33  … 0,0 0,0 anjeng 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 anjir 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 apa 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 aplikasi 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,24  0,0  0,0 … 0,0 0,52 asli 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 install 0,0 0,0  0,0  0,35  0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 … … … … … … … … … … … … … … … … … …
… … … … … … … … masuk 0,45  0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,0 … 0,0 0,0 website 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  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  0,0 0,0  0,31  … 0,0 0,0 Tabel 2. Hasil TF IDF Aplikasi Edmodo Index D1 D2  D3  D4 D5  D6 D7 D8 D9 …  D241  D242 akun 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 akurat 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 1,0 alias 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 apk 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,65  0,0 0,0 …  0,0 0,0 aplikasi 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,26 0,0 …  0,0 0,0 bab 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 bagus 0,0 1,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,205  0,0 …  0,41 0,0 bilang 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,32  0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 bintang 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 buruk 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59
Index D1 D2  D3  D4 D5  D6 D7 D8 D9 …  D241  D242 copot 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 daftar 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 dunia 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 edmodo 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,23  0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 gampang 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 ganggu 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 gantar 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 suka 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 susah 0,65  0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 … … … … … … … … … … …  … … … … … … … … … … … … …  … … uji 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,26  0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 ulang 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 ulas 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0 urus 0,0 0,0  0,0  0,0 0,0  0,0 0,0 0,0 0,0 …  0,0 0,0
Berdasarkan Tabel 1 dan Tabel 2 dapat dijelaskan bahwa Index  merupakan term yang diberi  pembobotan  menggunakan  TF  IDF.  Jika  pada  D1  bernilai  0  (nol)  maka term tersebut tidak  ada  pada  ulasan  yang  ada  di  D1  dokumen  pertama  atau  ulasan  pertama.  Jika  pada  D(n) muncul  nilai  pembobotan  itu  artinya term tersebut  muncul  pada  dokumen.  D1  sampai  D242 yang dimaksud adalah banyaknya dokumen ulasan pengguna aplikasi Moodle dan Edmodo dari hasil  proses Preprocessing .  Setelah  melakukan  pembobotan  menggunakan  TF  IDF  kemudian dataset di pembagian data training sebesar 80% dan testing 20% dengan hasil pada Tabel 3.
Tabel 3. Pembagian Data Training dan Testing Aplikasi  Data Training  Data Testing Moodle (193,648) (49, 648) Edmodo (193,405) (49, 405)
Dataset  yang  sudah  terbagi  di  lakukan  uji  pada  model  SVM  dengan  melakukan inisialisasi  nilai  C  atau Complexity sebesar  1  dan  kernel  yang  digunakan  yaitu  kernel  RBF. Setelah  parameter  ditentukan  maka  selanjutnya  melakukan  pengujian  data  menggunakan confusion  matrix .  Data  yang  dilakukan  pengujian  menggunakan confusion  matrix adalah  data testing yaitu  sebesar  49  data  pada  aplikasi  Moodle  dan  Edmodo.  Hasil  dari  pengujian  SVM menggunakan confusion matrix menghasilkan matriks dengan ukuran 2x2 sebagai representatif prediksi dan kelas prediksi. Berikut ini merupakan hasil matriks yang dihasilakan pada aplikasi Moodle.
Tabel 4. Confusion Matrix Moodle Kelas Prediksi 1 0 Prediksi 1 33 0 0 9 7
Berdasarkan  Tabel  4  bahwa  pengujian Confusion  Matrix pada  aplikasi  Moodle mendapatkan  hasil  nilai  TP  ( True  Positive )  sebesar  33  yang  berarti  memprediksi  data  ada dikelas Positif dan sebenarnya ada dikelas positif. Nilai 0 merupakan nilai FN ( False Negative ) yang berarti memprediksi data ada dikelas negative namun pada data ada dikelas positif. Nilai 9 merupakan nilai pada FP ( False Positive ) dimana model memprediksi data ada dikelas Positif,
namun  yang  sebenarnya  pada  data  ada  dikelas  Negatif.  Nilai  7  merupakan  nilai  TN  ( True Negative )  dimana  model  memprediksi  data  ada  dikelas  negatif  dan  pada  data  sebenarnya  data memang ada di kelas negatif. Confusion Matrix dapat mengetahui keakuratan dari model yang kita buat dengan menggunakan performance metrics seperti accuracy, recall, precision dan f1- score. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan performance metrics pada aplikasi Moodle ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Performance Metrics Aplikasi Moodle
Berdasarkan  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  data  ulasan  pengguna aplikasi  Moodle  pada  sentimen  negatif  memiliki  nilai  presentase precision 79%, recall 100% dan f1-score sebesar 88%. Sedangkan hasil dari sentimen positif precision sebesar 100%, recall 44%  dan f1-score 61%  dengan  tingkat  keakuratan  pengujian  klasifikasi  Algoritma Suport Vector  Machine sebesar  81,6%.  Tabel  5  merupakan  hasil  matriks  2x2  yang  dihasilkan  pada aplikasi Edmodo.
Tabel 5. Confusion Matrix Edmodo Kelas Prediksi 1 0 Prediksi 1 14 2 0 6 27
Berdasarkan  Tabel  5  bahwa  pengujian Confusion  Matrix pada  aplikasi  Edmodo mendapatkan  hasil  nilai  TP  ( True  Positive )  sebesar  14  yang  berarti  memprediksi  data  ada dikelas Positif dan sebenarnya ada dikelas positif. Nilai 2 merupakan nilai FN ( False Negative ) yang berarti memprediksi data ada dikelas negative namun pada data ada dikelas positif. Nilai 6 merupakan nilai pada FP ( False Positive ) dimana model memprediksi data ada dikelas Positif, namun  yang  sebenarnya  pada  data  ada  dikelas  Negatif.  Nilai  27  merupakan  nilai  TN  ( True Negative )  dimana  model  memprediksi  data  ada  dikelas  negatif  dan  pada  data  sebenarnya  data memang ada di kelas negatif. Confusion Matrix dapat mengetahui keakuratan dari model yang kita buat dengan menggunakan performance metrics seperti accuracy, recall, precision dan f1- score. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan performance metrics pada aplikasi Edmodo ditunjukkan pada Gambar 8.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59

## Gambar 8. Hasil Performance Metrics Aplikasi Edmodo
Berdasarkan  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  data  ulasan  pengguna aplikasi Edmodo pada sentimen negatif memiliki nilai presentase precision 70%, recall 88% dan f1-score sebesar 78%. Sedangkan hasil dari sentimen positif precision sebesar 93%, recall 82% dan  f1-score  87%  dengan  tingkat  keakuratan  pengujian  klasifikasi  Algoritma  Suport  Vector Machine sebesar 83,6%.
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  persentase  klasifikasi  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dari  49  data testing pada  aplikasi  Moodle.  Data  sentimen positif berjumlah 16 dan sentimen negatif berjumlah 33.
Gambar 9. Grafik Sentimen Aplikasi Moodle
∗ 100   33%
∗ 100  67%
Pada  aplikasi  Edmodo  dari  49  data testing yang  sudah  di  klasifikasi  menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dihasilkan  33  data  sentimen  positif  dan  16  data sentimen  negatif  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Sedangkan  pada  Gambar  10  merupakan hasil perhitungan persentase pada aplikasi Edmodo.
[PERCENTA GE] [PERCENTA GE]

## Aplikasi Moodle
Sentimen Positif Sentimen Negatif

## Gambar 10. Grafik Sentimen Aplikasi Edmodo
∗ 100   67%
∗ 100  33%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  pembuatan  model menggunakanAlgoritma  Support  Vector  Machine  mampu  memberikan  hasil  yang  cukup maksimal. berikut ini merupakan kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan.
1. Hasil  klasifikasi  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dari  49  data komentar  pengguna  Aplikasi  Moodle  yang  digunakan  sebagai  data testing terbagi  menjadi dua kelas yaitu kelas positif sebanyak 35% dan kelas negatif sebanyak 67%. Sedangkan hasil klasifikasi  49  data  komentar  aplikasi  Edmodo  yang  dijadikan  data testing diperoleh  nilai ulasan positif sebanyak 67% dan negatif 37%.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan confusion  matrix dan  evaluasi  yang  dilakukan pada  nilai  akurasi, precision,  recall, dan f1-score. Dapat  disimpulkan  bahwa  sentimen pengguna  terhadap  aplikasi  Edmodo  memiliki  persentase  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan aplikasi Moodle dapat ditunjukan dengan munculnya kecondongan sentimen positif sebesar 67% dengan tingkat keakuratan sebesar 83,7% dan pengujian precision sebesar 93%, serta recall sebesar  82%  dan f1-score sebesar  87%.  Sedangkan  pada  aplikasi  Moodle memiliki persentase sentimen negatif sebesar 67% dengan keakuratan 81,6% dan pengujian precision sebesar 79%, recall 100% dan f1-score 88%.  Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa aplikasi yang lebih baik atau lebih digemari pengguna adalah aplikasi Edmodo.

## 5. SARAN
Untuk meningkatkan hasil penelitian yang lebih maksimal, ada beberapa saran yang dapat dilakukan dan dapat direkomendasikan untuk pengembangan pada penelitian selanjutnya yaitu perlu  penambahan  kamus  untuk  kata  tidak  baku  agar  semakin  banyak  kata  tidak  baku  yang tersaring  dan  dokumen  menjadi  bersih.  Peneliti  selanjutnya  disarankan  memasukkan  dan menambahkan  metode  klasifikasi  lain  seperti  Naïve  Bayes,  Descission  Tree  dan  Fuzzy  agar dapat membandingkan hasil akurasi yang lebih akurat.
[PERCENTA GE] [PERCENTA GE] Aplikasi Edmodo Sentimen Positif Sentimen Negatif
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 48-59
Nedya , et., al [ Analisis Sentimen Popularitas Aplikasi Moodle dan Edmodo Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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/article/view/4094.
[2] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  dan  W.  Gata, “Analisis Sentimen  Aplikasi  Ruang  Guru  di  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi,” J. Teknoinfo , Vol. 14, No. 2, Hal. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[3] 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.
[4] M.  N.  Ardhiansyah,  R.  Umar,  dan  Sunardi, “Analisis  Sentimen  pada  Twitter Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Fak.  Tek.  Univ. Krisnadwipayana ,  Vol.  1,  No.  1,  Hal.  739–742,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: https://jurnal.teknikunkris.ac.id/index.php/semnastek2019/article/view/343/342.
[5] A.  A.  Kasim  dan  M.  Sudarsono, “Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Klasifikasi  Ekonomi  Penduduk  Penerima  Bantuan  Pemerintah  di  Kecamatan  Simpang Raya Sulawesi Tengah,” Semin. Nas. APTIKOM , Hal. 568–573, 2019.
[6] P.  Arsi  dan  R.  Waluyo, “Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , Vol. 8, No. 1, Hal. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[7] D.  D.  A.  Yani,  H.  S.  Pratiwi,  dan  H.  Muhardi, “Implementasi  Web  Scraping  Untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , Vol. 7, No. 4, Hal. 257, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.30930.
[8] A.  Ririd,  P.  Y.  Saputra,  dan  ...,  “Sistem  Koreksi  Kesalahan  Pengetikan  Kata  Kunci Dalam  Pencarian  Artikel  Menggunakan  Algoritma  Jaro-Winkler,” Semin.  Inform.  … , Hal. 60–65, 2019.
[9] G.  R.  Yunarfi,  Ricky  Simdy,  dan  Jackson, “Implementasi  Text  Mining  Untuk Mengetahui  Kata  Abreviasi  Dalam  Percakapan  Media  Sosial,”  J.  Digit.  Ecosyst.  Nat. Sustain. , Vol. 1, No. 2, Hal. 78–83, 2021.
[10] Dhebys Suryani Hormansyah dan Yoga Putera Utama, “Aplikasi Chatbot Berbasis Web pada  Sistem  Informasi  Layanan  Publik  Kesehatan  di  Malang  Dengan  Menggunakan Metode Tf-Idf,” J. Inform. Polinema , Vol. 4, Hal. 224–228, 2018.