Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E- ISSN 2503-2933 247

## Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine
Angga Ardiansyah *1 , Suleman 2 , Eva Argarini Pratama 3 , Nuzul Imam Fadlilah 4 1,2,3 ,4Universitas Bina Sarana Informatika
1 Jurusan Sistem Informasi Akuntansi, FTI, Universitas BSI, Tegal
2 Jurusan Teknik Komputer, FTI, Universitas BSI, Tegal
3 Jurusan Sistem Informasi, FTI, Universitas BSI, Banyumas
4 Jurusan Teknik Komputer, FTI, Universitas BSI,  Banyumas e-mail: * 1 angga.axr@bsi.ac.id, 2 suleman.sln@bsi.ac.id, 3 eva.eap@bsi.ac.id,
4 nuzul.nfh@bsi.ac.id

## Abstrak
Analisis  sentimen  merupakan  proses  mengidentifikasi  sikap,  pendapat,  atau  perasaan terhadap suatu data atau objek. Hasil analisis sentimen dapat dikategorikan menjadi dua jenis, yaitu  sentimen  positif  dan  negatif.  Penelitian  ini  memanfaatkan  Google  Play  Store  yang digunakan  oleh  masyarakat  sebagai  objek analisis sentimen.  Data  diambil  Pengumpulan data yang dilakukan yaitu Teknik scraping, kemudian diproses di RapidMine. Adapun proses untuk menganalisis  sentiment  ini  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  dengan menggunakan  300  data.  Selanjutnya,  pengujian  dilakukan  menggunakan  Confusion  Matrix untuk  mengevaluasi  kinerja  hasil  klasifikasi.  Dari  pengujian,  diperoleh  akurasi  sebesar 88,74%, presisi sebesar 96,54%, recall sebesar 83,23%, dan AUC 98,7%. Dari total 300 data ulasan,  144  data  ulasan  positif  diprediksi  dengan  benar,  28  data  ulasan  negatif  termasuk  ke dalam prediksi positif, 6 data positif termasuk ke dalam prediksi negatif, dan 122 data negatif sesuai prediksi negatif.
Kata kunci — sentimen, scraping, akurasi, SVM

## Abstract
Sentiment analysis is the process of identifying attitudes, opinions, or feelings towards data  or  objects.  The  results  of  sentiment  analysis  can  be  categorized  into  two  types,  namely positive and negative sentiment. This research utilizes the Google Play Store which is used by the public as an object for sentiment analysis. Data was collected. Data collection was carried out using the scraping technique, then processed in RapidMine. The process for analyzing this sentiment uses the Support Vector Machine algorithm using 300 data. Next, testing was carried out using the Confusion Matrix to evaluate the performance of the classification results. From testing, accuracy was obtained at 88.74%, precision at 96.54%, recall at 83.23%, and AUC at 98.7%.  Of  the  total  300  review  data,  144  positive  review  data  were  predicted  correctly,  28 negative review data were included in the positive prediction, 6 positive data were included in the negative prediction, and 122 negative data were in accordance with the negative prediction.
Keywords — sentiment, scraping, accuracy, SVM
248 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E-ISSN 2503-2933
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page

## 1. PENDAHULUAN
Nilai  arah  sentimen  masyarakat  terhadap  aplikasi  ini,  apakah  cenderung  positif  atau negatif.  Perkembangan  cepat  teknologi  informasi  berbasis  komputer  memberikan  dampak signifikan  pada  transformasi  dalam  berbagai  bidang  kebutuhan  hidup  manusia.  Salah  satu temuan utama dari kemajuan ini adalah kecerdasan buatan (AI), yang merupakan produk terbaru dari  perkembangan  teknologi  yang  pesat.  AI  memungkinkan  komputer  untuk  mengeksekusi tugas-tugas  yang  sebelumnya  hanya  dapat  dikerjakan  atau  dilaksanakan  oleh  manusia, menjadikannya produk teknologi yang dihasilkan sangat dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi saat ini. Hal ini mempermudah manusia untuk memenuhi kebutuhan mereka [1].
Suatu contoh yaitu chatbot , chatbot adalah produk teknologi berbasis chat yang didukung oleh  AI.  Definisi  lain chatbot adalah  salah  satu  program  dari  komputer  yang  dirancang  dan dikembangkan  untuk  berkomunikasi  dengan  manusia  lain  melalui  masukan  berupa  suara ataupun  pesan  teks.  Program  ini  dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan  disertai  dengan pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  untuk  menjadi  suatu  program  komputer  yang  pintar  dalam merespons pertanyaan manusia.
ChatGPT,  dikembangkan  oleh OpenAI ,  adalah  sebuah  teknologi  dengan  keutamaan penggunakan  kecerdasan  buatan  yang  memang  sudah  di  latih  untuk  meniru  dialog  manusia dengan  menggunakan  suatu  teknologi  yang  mekanisme  kerjanya  pemrosesan  bahasa  alami (NLP).  Dalam  penggunaannya,  program  ini  mampu  menghasilkan  tulisan  yang  memiliki kualitas ilmiah atau bahkan formal dengan menggunakan teknik yang efektif dan sesuai dengan instruksi awal yang diberikan [2].
Kemampuan  istimewa  yang  dimiliki  oleh  aplikasi  ChatGPT  telah  menimbulkan kontroversi di kalangan akademisi, karena dikhawatirkan dapat mengakibatkan ketergantungan yang berlebihan dan mengurangi motivasi untuk menulis suatu karya ilmiah, hal ini disebabkan karena adanya kemudahan yang disuguhkan ketika menggunakan program ChatGPT ini dalam menciptakan  artikel  yang  memiliki  level  seperti  jurnal  dengan  baik.  Dari  hal  yang  terjadi  ini, diperlukan analisis untuk memahami sentimen dari masyarakat terhadap penggunaan salah satu perkembangan  teknologi/  program  ChatGPT  ini,  yang  dapat  menghasilkan  klasifikasi  data apakah  sentimen  tersebut  cenderung  negatif  atau  positif.  Analisis  sentimen  merupakan  proses memeriksa  bagaimana  sikap,  emosi,  opini,  penilaian  dan  evaluasi,  yang  dinyatakan  oleh seseorang,  tanpa  memandang  apakah  itu  terkait  dengan  suatu  individu,  subjek,  organisasi, instansi, ataupun kegiatan tertentu [3].
Proses persiapan model untuk menganalisis data dan mengategorikannya ke dalam kelas- kelas  yang  ada  dikenal  sebagai  teknik  klasifikasi.  Berdasarkan  Studi  yang  dilakukan  oleh Achamd  Nurhadi  (2015)  bagaimana  penggunaan  algoritma Support  Vector  Machine atau disingkat  dengan  SVM  dalam  mengklasifikasi  konten  berita  digital  berbahasa  Indonesia, berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 95.42%. Maka penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM)  ini  dianggap  memiliki  keunggulan  dalam  kemampuannya  untuk  menemukan hyperplane yang memisahkan dua kelas yang berbeda dengan margin maksimum [4].
Google  Play  Store menyajikan  deskripsi,  komentar  pengguna,  dan  peringkat  aplikasi, yang  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  tentang  keunggulan  dan  kelemahan  dari  setiap aplikasi  yang  tersedia.  Pada  tahun  2017,  Hartmann-Boyce  dan  koleganya  melakukan  evaluasi terhadap  aplikasi  yang  tersedia  atau  ada  pada Google  Play  Store untuk  memahami  preferensi serta umpan balik pengguna terkait aplikasi yang digunakan untuk penurunan berat badan dan pelacakan berat badan. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa penilaian yang diberikan oleh  pengguna  memiliki  dampak  pada  kesuksesan  sebuah  aplikasi  [5].  Termasuk  di  dalamnya ha-hal yang terkait dengan penggunaan aplikasi ChatGPT dan pengembangan aplikasi yang ada pada google play store . Hal yang sama juga dijelaskan bahwa perbedaan antara nilai dan ulasan
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E- ISSN 2503-2933 249
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
le of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
pada  suatu  aplikasi  yang  ada  di  google  play  store  akan  menjadi  salah  satu  faktor  penghambat peningkatan  kualitas  aplikasidan  akses  informasi  bagi  user  [6].  Penelitian  lain  yang  sudah dilakukan terkait dengan hal ini adalah analisis dari setimen masyarakat penggunaan ChatGPT dalam  memberikan  memberikan  pernyataan  di  aplikasi  X,  dan  Terlihat  bahwa  pengguna  X merasa  terbantu  dan  mendapatkan  manfaat  dari  penggunaan  ChatGPT  untuk  menyelesaikan masalahnya [7].
Melihat  apa  yang  sudah  dipaparkan  pada  penelitian  sebelumnya,  terlihat  bahwa  objek penilitian  hanya  menitik  beratkan  pada  salah  satu  aplikasi  yang  dituju  untuk  analasisnya, sedangkan  pada  pembahasan  ini  akan  dilakukan  pada  beberapa aplikasi  yang  ada  pada  google play store. Selain itu penggunaan metode klasifikasi yang berbeda juga hal tersebut yang dapat menjadi  dasar    tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengeksplorasi  pendapat  masyarakat terhadap  aplikasi  ChatGPT  pada google  play  store ,  baik  yang  bersifat  positif  maupun  negatif, dengan memanfaatkan data deskripsi yang ada.  Dari beberapa metode klasifikasi yang ada pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  sebagai  pilihan,  yang bertujuan  untuk  dapat  membantu  dalam  dalam  menilai  arah  sentimen  masyarakat  terhadap aplikasi ini, apakah cenderung positif atau negatif. Selain itu juga karena metode Support Vector Machine (SVM)  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  metode  KNN  [8],  dan Support Vector  Machine (SVM)  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan Decision Tree [9] .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Support Vector Machine (SVM)
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  diterapkan  untuk  melakukan  klasifikasi  data dengan tujuan mengevaluasi akurasi dalam memahami sentimen yang terkandung dalam dataset yang dianalisis [10].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  ulasan  bagaimana  pengguna  dari aplikasi  ChatGPT  di Google  Play  Store dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine .
Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
1. Pengumpulan Dataset
Pada langkah ini, pengambilan sampel data review / ulasan dari pengguna aplikasi dilakukan. ChatGPT  diperoleh  dari Google  play  store .  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memilih menggunakan teknik scraping .
250 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E-ISSN 2503-2933
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Teknik scraping adalah  metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh,  menganalisis,  serta memproses data berbagai dokumen ataupun sistem yang berbeda. [11]. Data yang Data yang dikumpulkan berupa teks dan diambil sebanyak 300 data.
2. Preprocessing
Tahap  berikutnya  adalah text  preprocessing ,  yang  melibatkan  pengolahan  data  komentar untuk persiapan analisis, serta eliminasi sumber gangguan atau noise dalam data [12]. Text preprocessing merupakan tahapan penting dalam persiapan data untuk analisis, di mana data disiapkan agar memenuhi syarat untuk analisis lebih lanjut. Proses ini memiliki dampak yang  signifikan  terhadap  hasil  klasifikasi,  memungkinkan  pencapaian  akurasi  yang  lebih tinggi.
3. Evaluasi Model
Pada tahap evaluasi model, data ulasan diklasifikasikan menjadi dua set data, yaitu set data latih ( training dataset ) dan set data uji ( testing dataset ) [13].
4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  metode  untuk  menilai  opini,  perasaan,  atau  sikap terhadap  suatu  objek,  produk,  atau  layanan  berdasarkan  data  teks  guna  memperoleh pemahaman terhadap sentimen yang dapat dikategorikan sebagai positif, netral, atau negatif. Proses  analisis  sentimen  ini  biasanya  dilakukan  oleh  pengguna  internet  melalui  platform media sosial ataupun program komputer lain untuk mengekspresikan evaluasi atau pendapat pribadi [14].
Pada  penelitian  ini,  analisis  sentimen  akan  dijalankan  dengan  metode  klasifikasi,  di  mana akan diterapkan metode Support Vector Machine .

## 5. Evaluation Data Testing
Pada  langkah  pemodelan  ini,  model  yang  dilatih  diuji  menggunakan  matriks  konfusi  untuk mengevaluasi  kinerja  model  dalam  klasifikasi  data  dan  menentukan  tingkat  keakuratannya. Matriks konfusi menggambarkan hasil yang benar, dimulai dari prediksi positif yang benar, prediksi positif yang keliru, prediksi negatif yang benar, hingga prediksi negatif yang keliru. Suatu akurasi dihitung berdasarkan semua prediksi yang benar (baik positif maupun negatif) untuk  keseluruhan  data  pengujian.  Jika  nilai  akurasinya  tinggi,  maka    semakin  baik  juga model  yang  dihasilkan.  Penggunaan  kurva  ROC  dapat  dijadikan  sebagai  pengujian  juga dapat diukur. Kurva ROC akan menunjukkan lapisan aktif sebagai sebuah kurva. Pengujian dapat dilakukan juga dengan menghitung nilai area under the curve (AUC). Dimana semakin tinggi nilai dari AUC dan ROC, maka semakin baik juga model klasifikasi yang dilatih..

## 2.2. Data Preparation
Tahap  Data  Preparation  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan  proses  pengumpulan  data menggunakan aplikasi script Python untuk melakukan crawling pada ulasan pengguna aplikasi ChatGPT. Data yang terkumpul terdiri dari dua kategori, yaitu ulasan positif dan ulasan negatif. Setelah  data  terkumpul,  dilakukan  proses  pembersihan  data  atau cleansing data  untuk mengurangi  redundansi  dan  memastikan  kebersihan  data.  Langkah-langkah  pembersihan  data yang  dilakukan  meliputi  tokenisasi,  penghapusan stopword ,  dan stemming .  Tokenisasi dilakukan  untuk  memecah  teks  menjadi  token  atau  kata-kata  terpisah  agar  dapat  diolah  lebih lanjut.  Selanjutnya,  dilakukan  penghapusan Stopword digunakan  untuk  menghilangkan  atau menyesuaikan  kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan  kontribusi  secara  signifikan  dalam analisis  sentimen.  Terakhir,  dilakukan  dengan  stemming  untuk  mengubah  kata-kata  menjadi bentuk dasarnya sehingga mempermudah analisis.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E- ISSN 2503-2933 251
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
le of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Data Preparation
Tabel 1. Text Processing Text Review Transform Case Tokenize Stopword Stemming Terimakasih Utk  ChatGpt!, Saya Sangat Senang Utk Pelayanannya Yang Memuaskan! Semoga  Chat Gpt Bisa Berkembang Lagi Kedepannya! Bye! terimakasih utk chatgpt!, saya  sangat senang  utk pelayanann ya yang memuaskan ! semoga chat gpt bisa berkembang lagi kedepannya ! bye! terimakasih  utk chatgpt saya sangat senang utk pelayanannya yang memuaskan semoga  chat  gpt bisa berkembang lagi kedepannya bye terimakasih chatgpt saya sangat senang pelayanannya memuaskan semoga  chat  gpt bisa  berkembang lagi  kedepannya bye terima  kasih  chatgpt saya  sangat  senang layan  muask  moga chat gpt bisa kembang lagi kedepan bye 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terlihat dari semua baris pertama pada awal paragraf harus diformat dengan menjorok ke dalam, dan format rata kanan dan kiri ( justified ).
Gambar 3. Proses
252 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E-ISSN 2503-2933
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Pemodelan  adalah  fase  dimana  pemilihan  suatu  teknik  penambangan  dengan  memilih algoritma  dengan  metode  yang  ada  akan  digunakan.  Dalam  tahap  pemodelan  ini,  teknik klasifikasi data Support Vector diterapkan..
Gambar 4. Hasil Accuracy Dengan Metode SVM
Hasil  dari  analisis  kami  menunjukkan  bahwa  akurasi  dengan  penggunaan  metode Support Vector Machine (SVM) hasil analisis sentimen terhadap aplikasi ChatGPT yang kami terapkan  adalah  sebesar  88,74%.  Dari  total  300  data  ulasan  yang  kami  gunakan,  terdapat  144 data ulasan positif yang diprediksi dengan benar oleh SVM, data ulasan negatif dari pengguna yang  termasuk  ke  dalam  prediksi  positif  yaitu  28  data.  Dan  data  positif  masuk  pada  prediksi negatif yaitu 6 data serta data negatif yang sesuai prediksi negatif yaitu 122 data.
Gambar 5. Hasil AUC Dengan Metode SVM
Kurva  AUC  (Area  Under  Curve)  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode Support  Vector Machine (SVM)  dalam  menganalisis  sentimen  terhadap  aplikasi  ChatGPT.  Hasil  dari  evaluasi kami menunjukkan bahwa nilai AUC yang dihasilkan oleh kurva tersebut adalah sebesar 0,987 +/-  0,056  ( micro  average :  0,987)  ( Positive  class :  Negatif),  yang  menunjukkan  bahwa  SVM memiliki kemampuan klasifikasi yang sangat baik.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E- ISSN 2503-2933 253
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
le of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Confusion Matrix menghasilkan suatu nilai dari performance klasifikasi dari objek yang benar ataupun salah. Dan confusion Matrix berisikan informasi actual serta prediksi pada sistem klasifikasi.
Tabel 2. Nilai hasil Accuracy, Recall, Precision dan UC

## 4. KESIMPULAN
Proses  yang  dilakukan  meliputi  pemodelan  dengan  memilih  teknik  mining  dan menentukan  algoritma  yang  digunakan,  yaitu  teknik  pengklasifikasian  data Support  Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa akurasi menggunakan metode SVM untuk menganalisis  sentimen  terhadap  aplikasi  ChatGPT  adalah  sebesar  88,74%.  Dari  total  300  data ulasan,  144  data  ulasan  positif  diprediksi  dengan  benar,  28  data  ulasan  negatif  termasuk  ke dalam prediksi positif, 6 data positif termasuk  ke dalam prediksi negatif, dan 122 data negatif sesuai prediksi negatif.
Evaluasi  kinerja  metode  SVM  menggunakan  kurva  AUC  ( Area  Under  Curve ) menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0,987  +/-  0,056  (micro  average:  0,987)  untuk  kelas  Negatif, yang menunjukkan bahwa SVM memiliki kemampuan klasifikasi yang sangat baik. Nilai akurasi SVM adalah 88,74%, dengan recall 83,23%, precision 96,54%, dan AUC 98,7%. Nilai-nilai ini menunjukkan kinerja yang baik dari metode SVM dalam mengklasifikasikan

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan  pada  penulis  yang  telah    menyumbangkan  ide,  waktu, dan  upaya  dalam  proses  penyelesaian  penelitian  ini.  Terimakasih  serta  penghargaan  kami sampaikan  pada  para  pembaca  yang  sudah  memilih  dan  meluangkan  waktu  untuk  membaca, mempelajari    dan  memahami  hasil  penelitian  kami.  Permohonan  maaf  juga  kami  sampaikan apabila  masih  terdapat  kekurangan  dalam  penelitian  ini.  Kami  berharap  penelitian  ini  dapat memberikan manfaat dengan dapat menjadi sumber referensi bagi penelitian di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mukrodin and N. Mega Sasmita, “Artificial Inteligence Dalam Apilkasi Chatbot Sebagai Helpdesk Obyek Wisata Dengan Permodelan Natural Language Processing (Studi Kasus: Kabupaten Cilacap),” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , Vol. 10, No. 1, pp. 7–14, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i1.2135.
[2] A.  Faiz  and  I.  Kurniawaty, “Tantangan  Penggunaan  ChatGPT  Dalam  Pendidikan Ditinjau dari Sudut Pandang Moral,” Edukatif  J. Ilmu Pendidik. , Vol. 5, No. 1, pp. 456– 463, 2023, doi: 10.31004/edukatif.v5i1.4779.
[3] A.  Nurian, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Google  Play  Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , Vol. 11, No. 3s1, pp. 829–835, 2023,
Accuracy Recall Precision AUC SVM 88,74% 83, 23% 96,54% 98,7%
254 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 247-254 E-ISSN 2503-2933
Angga , et., al [ Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi ChatGPT Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[4] M.  P.  Dwi  Cahyo,  Widodo,  and  B.  Prasetya  Adhi, “Kinerja  Algoritma  Support  Vector Machine  Dalam  MenentukanKebenaran  Informasi  Banjir  di  Twitter,”  PINTER    J. Pendidik.  Tek.  Inform.  dan  Komput. ,  Vol.  3,  No.  2,  pp.  116–121,  2019,  doi: 10.21009/pinter.3.2.5.
[5] B. Wahyudi, “Prediksi Peringkat Aplikasi di Google Play Menggunakan Metode Random Forest,”  J.  Nas.  Teknol.  Komput. ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  38–47,  2022,  doi: 10.61306/jnastek.v2i1.25.
[6] A.  A.  Viriya,  I.  Sartika,  E.  Maghfiroh,  and  N.  Y.  Setiawan, “Analisis  Sentimen  Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Gapura UB pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inforamasi dan , Vol. 1, No. 1, pp. 1–9, 2017.
[7] B. Purbayanto and T. N. Suharsono, “Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Chatgpt Dengan Algoritme Naive Bayes,” J. Telemat. , Vol. 18, No. 2, pp. 63–71, 2023.
[8] M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan  TingkatKemanisan  Mangga  Berdasarkan  Fitur  Warna,” MIND  J. ,  Vol.  3, No. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
[9] K.  A.  Rokhman,  B.  Berlilana,  and  P.  Arsi, “Perbandingan  Metode  Support  Vector Machine  dan  Decision  Tree  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Komentar  pada  Aplikasi Transportasi  Online,”  J.  Inf.  Syst.  Manag. ,  Vol.  3,  No.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.24076/joism.2021v3i1.341.
[10]  E.  Suryati,  Styawati,  and  A.  A.  Aldino, “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding dan Algoritma Support Vector  Machine  (SVM),”  J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  4,  No.  1,  pp.  96–106,  2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jtsi.v4i1.2445.
[11]  M.  A.  Adli  and  L.  Firgia, “Rancang  Bangun  Web  Scraping  pada  Media  Online  Berita Nasional,” J. ENTER , Vol. 1, pp. 118–128, 2018.
[12]  I.  B.  A.  P.  Manuaba,  Y.  No,  and  C.  C.  Wu, “The  Effectiveness  of  Problem  Based Learning In Improving Critical Thinking, Problem-Solving and Self-Directed Learning In First-Year Medical Students: A Meta-Analysis,” PLoS One , Vol. 17, No. 11 November, pp. 1–12, 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0277339.
[13]  M.  Deffry,  A.  Ardiansyah,  M.  Falah  Fadhilah,  U.  Negeri  Jakarta,  and  J.  Rawamangun Muka No, “Analisis Wilayah Rawan Banjir Dengan Menggunakan Metode Skoring dan Overlay  di  Kecamatan  Makasar,”  J.  Sains  Geogr. ,  Vol.  1,  No.  2,  p.  2023,  2022,  doi: 10.2210/jsg.vx1ix.xxx.
[14]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo, “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,” J. Simetris , Vol. 10, No. 2, pp. 681–686, 2019.