## Journal of Information System Research (JOSH)

## Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Layanan Aplikasi Seabank Indonesia di Instagram Menggunakan Metode Support Vector Machine
Muhammad Sunni Arrafiq * , Rakhmat Kurniawan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kode pos : 20353, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* muhammadsunniarrafiq@gmail.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id 2 Email Penulis Korespondensi: muhammadsunniarrafiq@gmail.com Submitted: 17/07/2024; Accepted: 29/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Berbagai aspek kehidupan telah berubah secara signifikan oleh kemajuan teknologi yang pesat; ini termasuk industri perbankan,  yang  telah  mengembangkan  layanan  perbankan  digital.  SeaBank  adalah  aplikasi  perbankan  digital  yang memungkinkan kita untuk melakukan banyak hal tentang uang kita, mulai dari menabung hingga melakukan transaksi online dengan  ponsel  kita  kapan  pun  dan  di  mana  pun.  Dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk mengklasifikasikan komentar pengguna di akun Instagram SeaBank Indonesia menjadi komentar positif dan negatif, penelitian ini bertujuan untuk menemukan cara analisis untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan melalui sentimen ini  .  Data  diproses  dalam  beberapa  tahap,  seperti  cleaning,  normalisasi,  tokenisasi,  penghapusan  stopword,  dan  stemming. Kemudian algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen. Algoritma kinerja ini diukur dengan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil analisis dari 1201 data komentar menunjukkan bahwa 536 data positif dan 665 data negatif . Metode Support Vector Machine menunjukkan akurasi sebesar 89%, presisi sebesar 93%, recall sebesar 83%, dan fl- score sebesar 88%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen;Support Vector Machine;Perbankan Digital;SeaBank Indonesia, Instagram
Abstract −Various aspects of life have been significantly changed by rapid technological advances; this includes the banking industry, which has developed digital banking services. SeaBank is a  digital banking application that allows us to do many things with our money, from saving to making online transactions with our mobile phones anytime and anywhere. By using the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method  to  classify  user  comments  on  the  SeaBank  Indonesia  Instagram  account  into positive and negative comments, this research aims to find analytical ways to improve service quality and customer satisfaction through this sentiment. Data is processed in several stages, such as cleaning, normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. Then the SVM algorithm is used to classify sentiment. These performance algorithms are measured by metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score. The results of the analysis of 1201 comment data show that 536 data are positive and 665 data are negative. The Support Vector Machine method shows an accuracy of 89%, precision of 93%, recall of 83%, and fl-score of 88%.
Keywords : Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Digital Banking; SeaBank Indonesia; Instagram

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi telah mengubah berbagai aspek kehidupan secara signifikan, termasuk industri perbankan, membuat perbankan lebih praktis dan efisien, yang mengarah pada inovasi layanan perbankan digital [1]. Media sosial merupakan platform internet yang digunakan oleh masyarakat biasanya untuk berbagi informasi, partisipasi, dan  konten.  Instagram  merupakan  salah  satu  media  sosial  terpopuler  dari  banyak  yang  ada  di  Indonesia  [2]. Kemudahan  dalam  menggunakan  Instagram  contohnya,  pemanfaatan  media  sosial  instagram  sebagai  media promosi  merupakan  realita  yang  terjadi  pada  saat  ini  [3].  Disini  kita  dapat  berkeluh  kesah  kepada  siapapun termasuk ditujukan  ke perusahaan  yang dinilai  masih kurang baik dalam pemberian kualitas pelayanan. Dalam memenuhi kebutuhan pelayanan, sekelompok orang ataupun organisasi biasa melakukan aktivitas pelayanan baik dengan  cara  langsung  maupun  tidak  langsung,  dan  memberikan  layanan  berkualitas  yang  berpengaruh  dalam menjaga pelanggan dalam jangka waktu yang panjang dan membuat pengguna selalu bertahan dengan diberikan layanan yang baik. Dari hasil survei yang dilakukan oleh We Are Social per April 2021 lalu, didapatkan pengguna internet di Indonesia telah menggunakan layanan e-commerce dalam membeli sejumlah produk dan melakukan transaksi uang secara online mencapai 88,1% dari pengguna internet yang ada di Indonesia. Yang mana transaksi online ini sangat banyak yang menggunakan, salah satunya dengan memanfaatkan dompet digital sebagai media dalam bertransaksi [4].
PT Bank Seabank Indonesia merupakan lembaga keuangan digital milik Sea Group perusahaan induk situs e-commerce Shopee, dan penerbit game online Garena. SeaBank merupakan aplikasi perbankan digital yang dapat membantu  kita  dalam  melakukan  aktivitas  finansial,  mulai  dari  menabung  hingga  bertransaksi  online,  dapat dilakukan melalui handphone kapan pun dan di mana pun. Adanya aplikasi SeaBank perlu dilakukan identifikasi masalah untuk mengetahui seberapa puas pengguna terhadap aplikasi SeaBank [5]. Aplikasi bank digital ini cukup populer  karena  memiliki  keterikatan  (terafiliasi)  dengan  Shopee  [6].  Namun,  beberapa  pengguna  juga  banyak mengeluhkan mengenai kerugian yang dialami karena menggunakan Bank Digital Seabank ini. Bicara mengenai layanan  aplikasi,  biasanya  tidak  jauh  dengan  yang  namanya  internet.  Internet  selalu  digunakan  untuk  apa  saja, salah satunya untuk bertransaksi online. Berbagai masalah muncul bisa jadi disebabkan oleh kendala jaringan yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
dialami  para  pengguna  yang  menyebabkan  terjadinya  masalah  pada  saat  melakukan  transaksi  online.  Tentu, perbedaan  masalah  yang  dialami  para  pengguna,  diakibatkan  oleh  kendala  jaringan,  perangkat  yang  tidak mendukung, ataupun bug dari aplikasi Seabank itu sendiri. Seperti contoh kasus baru baru ini, ketika salah satu pengguna  platform  tiktok  atas  nama  Marliana  Afrika  mengeluhkan  kejadian  yang  dialami  nya,  kejadian  yang dialami nya ialah pada saat proses transaksi dengan menggunakan Qris sebesar 3,6 juta rupiah, transaksi sudah berhasil dan saldo juga kepotong namun pada mutasi penerima tidak ada transaksi yang masuk. Dan juga beberapa pengguna  banyak  yang  mengalami  hal  yang  serupa  yaitu  transaksi  yang  nyangkut.  Maka  dari  itu  dibutuhkan analisis sentimen pendapat para pengguna mengenai layanan Bank Digital SeaBank untuk meningkatkan kualitas pelayanannya.
Analisis  sentimen  ialah  cara  untuk  mendapatkan  data  dari  berbagai  macam  platform  yang  tersedia  di internet.  Ini  berfokus  pada  analisis  dan  pemahaman  emosi  dari  review  teks  dengan  bertujuan  untuk  prediksi, analisis suasana publik, suasana hati, dan gambaran perasaan para netizen secara otomatis dalam suatu situasi [7]. Fokus topik tertentu mengacu pada kata-kata tentang topik tertentu yang mungkin tidak sama dengan kata-kata yang sama tentang topik lain. Oleh karena itu, beberapa penelitian dimulai dengan  menentukan elemen produk yang  dibahas  sebelum  melakukan  analisis  sentiment  [8].  Tujuan  dari  analisis  sentimen  tersebut  ialah,  sangat mungkin  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  muncul  dari  opini  publik  tentang  kebijakan  perusahaan  Seabank dalam  memberikan  layanan  kepada  pelanggannya,  baik  yang  mendukung  maupun  yang  menentang  kebijakan tersebut. Beberapa aplikasi atau platform yang mendukung analisis teks biasanya melakukan analisis ini secara otomatis [9]
Text mining adalah alat yang digunakan untuk mengumpulkan informasi interaksi dengan dokumen dari waktu ke waktu dengan menggunakan metode analisis [10].
Salah satu metode dalam mengklasifikasikan data opini yaitu dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Karena SVM merupakan suatu teknik yang masih terhitung baru dalam melakukan prediksi, baik dalam melakukan kasus klasifikasi maupun regresi. Metode ini menggunakan pembelajaran terbimbing yang dapat menganalisis data dan dalam mengenali pola, digunakan pada klasifikasi komentar pengguna di akun Instagram Seabank.
Veraniazzahra,  dkk  (2023)  pada  penelitian  berjudul  “Pengaruh  Perceived  Usefulness,  Perceived Credibility, dan Features Terhadap Minat Menggunakan Bank Digital SeaBank di Jabodetabek” Metode kuantitatif digunakan  untuk  menguji  hipotesis  melalui  survei.  Untuk  melakukan  survei  ini,  teknik  purposive  sampling digunakan  untuk  mengirimkan  kuesioner  ke  seratus  pengguna  bank  digital  SeaBank.  Hasilnya  menunjukkan bahwa persepsi manfaat dan kredibilitas berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat dalam menggunakan. Namun,  fitur  tidak  mempengaruhi  minat  dalam  menggunakan.  Secara  bersamaan,  ketiga  faktor  tersebut berdampak positif dan signifikan pada keinginan untuk menggunakan bank digital SeaBank [11].
Ali,  dkk  (2023)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Sentimen  Pengguna  Aplikasi  BRImo:  Kinerja Algoritma  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes,  dan  Adaboost”  hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa algoritma  SVM  memberikan  kinerja terbaik dalam  mengklasifikasikan tanggapan  masyarakat terhadap aplikasi BRImo, dengan tingkat accuracy sebesar 90,4%, precision 90,8%, recall 90%, dan nilai fl-score  90,3%. Sebagai perbandingan,  menggunakan  algoritma  Adaboost  memberikan  nilai  terendah  dengan  tingkat  accuracy  sebesar 87%, precision 87,2%, recall 86,8%, dan nilai F1-score 86,9% [12].
Mahendrajaya,  dkk  (2019)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Gopay Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine” untuk klasifikasinya dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan berupa opini tentang ulasan Go-Pay dari media sosial Twitter yang berjumlah 1210. Hasil dari pelabelan dengan Lexicon Based berjumlah 923 untuk positif dan 287  untuk  negatif.  Sedangkan  klasifikasi  metode  SVM  menggunakan  kernel  Linear  menghasilkan  89,17%  dan 84,38% untuk kernel Polynomial [4].
Lisa, dkk (2023) pada penelitian berjudul “Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Loyalitas Nasabah Dengan Mediasi Kepuasan Nasabah Pada Pt Bank Seabank Indonesia” Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa promosi tidak  memengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Sebaliknya,  kualitas  layanan  dan  citra  merek  memengaruhi  loyalitas pelanggan melalui kepuasan pelanggan [13].
Safryda, dkk (2022) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Pospay dengan Algoritma Support Vector Machine” Hasil dari penelitian ini adalah model dengan accuracy 95%, precision 91%, recall 100%, dan 95% fl-score . Didapat pula informasi bahwa sentimen Pospay pengguna aplikasi di Google Play Store cenderung positif (54,1%) tidak jauh dari persentase sentimen negatif (45,9%) [14].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  data  analisis  sentimen  berupa  komentar  pengguna  terhadap layanan  aplikasi  SeaBank  Indonesia  melalui  Instagram,  kemudian  mengetahui  tingkat  akurasi  menggunakan metode Support Vector Machine pada komentar pengguna aplikasi SeaBank Indonesia dan menguji kembali faktor yang  mempengaruhi  loyalitas  pengguna  bank  digital,  khususnya  pengguna  SeaBank  Indonesia.  Penelitian  ini diharapkan akan dapat berguna dan memberikan banyak manfaat bagi para pembaca dan juga untuk perusahaan terkait.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1280−1291 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5620

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan dari penelitian yang dilakukan terdapat pada gambar 1.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Tahapan  perencanaan  ini  merupakan  tahap  penelitian  yang  dilakukan  pada  awal  sekali.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan nanti, dengan tujuan untuk menganalisis pendapat para pengguna Instagram terhadap layanan  aplikasi  Seabank  Indonesia,  khususnya  dalam  hal  sentimen  yang  terpancar.  Metode  yang  diterapkan adalah  Support  Vector  Machine  (SVM),  suatu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan teks. Ini sesuai dengan data preprocessning, pengujian algoritma dan penarikan Kesimpulan berdasarkan hasil yang didapat.

## 2.2 Alur Kerangka Penelitian
Pada bagian pengumpulan data, digunakan dengan 2 cara yaitu field research dan library research. Dimana field research  merupakan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  atau  pengumpulan  data  secara langsung  dari  sumbernya  di  lapangan.  Data  yang  didapatkan  merupakan  data  yang  diambil  dari  komentar pengguna Instagram pada postingan akun SeaBank Indonesia. Data tersebut dikumpulkan mulai dari bulan Maret 2023 sampai bulan Maret 2024, data komentar diambil dengan menggunakan ekstensi google chrome dengan nama IGCommentsExport.
Library  research  ialah  proses  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  sumber  informasi  yang tersedia di perpustakaan atau lembaga dokumentasi lainnya. Dengan melibatkan pencarian dan analisis terhadap berbagai referensi seperti buku, jurnal, artikel, dan skripsi ataupun dari penelitian terdahulu.
Setelah  mendapatkan  dataset,  maka  selanjutnya  dilakukan  perancangan.  Sistem  ini  akan  menggunakan analisis  sentimen  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  pengguna  terhadap  layanan  aplikasi  SeaBank  dengan menggunakan metode Support Vector Machine seperti dalam flowchart berikut ini:

## Gambar 2. Flowchart Penelitian

## 2.3 Support Vector Machine
Pada  penelitian  analisis  sentimen  ini  akan  dilakukan  dengan  metode  Support  Vector  Machine  dan  melakukan pembobotan kata dengan TF-IDF. Rumus matematis pembobotan TF-IDF adalah sebagai berikut:
TF –  IDF  =  TF(t, d)   ×  IDF(t)
(1)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1280−1291 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5620
IDF(t)   =  log( N/df(t))
(2)
Keterangan : TF(t,d)  = frekuensi munculnya term t pada dokumen d. N            = jumlah kumpulan dokumen df(t)       = jumlah dokumen yang mengandung term t.
SVM memisahkan kelas menggunakan hyperplane dengan jarak margin maksimum. Dengan fungsi kernel, SVM  dapat  menerapkan  pemisahan  linear  pada  input  data  nonlinear  yang  besar.  Kernel  linear,  RBF,  dan polynomial adalah kernel yang paling umum digunakan dalam SVM. Parameter kernel memengaruhi kinerjanya [14]. Persamaan Support Vector Machine sebagai berikut:
f(x) = w. x + b (3) f(x) = ∑ = 1 aiyiK(x, xi) + b i m (4) Keterangan: 𝑤 = parameter hyperplane yang dicari (garis yang tegak lurus antara garis hyperplane dan titik support vector) 𝑥 = titik data masukan Support Vector Machine
𝑎𝑖
= nilai bobot setiap titik data 𝐾 ( 𝑥 , 𝑥𝑖 )   = fungsi kernel 𝑏 = parameter hyperplane yang dicari (nilai bias)
Dalam  beberapa  kasus,  data  tidak  dapat  diklasifikasi  dengan  memakai  metode  SVM  linier,  sehingga digunakan metode SVM non-linier. Pada metode SVM non-linier terdapat beberapa fungsi kernel. Berikut adalah persamaan fungsi kernel yaitu Kernel linear merupakan salah satu kernel yang sangat cocok digunakan pada data yang sudah dinormalisasi. Berikut persamaan dari fungsi linear.
K(x, y) = x, y (5)
Splitting data merupakan teknik yang digunakan untuk mempartisi seberapa baik kinerja model klasifikasi pada  algoritma  pembelajaran  mesin.  Splitting  data  merupakan  teknik  validasi  yang  membagi  data  menjadi  dua bagian secara acak, yaitu sebagai data train dan sebagian lain sebagai data test. Data train ialah data yang akan dipakai  dalam  melakukan  pembelajaran,  sedangkan  data  test  ialah  data  yang  belum  pernah  dipakai  sebagai pembelajaran yang fungsinya sebagai data pengujian kebenaran atau keakurasian dari hasil pembelajaran [15].
Setelah data dianalisis dan diklasifikasikan dengan menggunakan metode Support Vector Machine, maka tahapan  selanjutnya  ialah  dengan  melakukan  penarikan  kesimpulan  yang  akan  menghasilkan  persentase  nilai accuracy, recall, precission, f-1 score dari sentimen positif dan negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset akan melalui proses seperti preprocessing, pembobotan kata (term), pembagian data antara data latih dan data uji, dan terakhir klasifikasi. Tahap preprocessing digunakan untuk menghilangkan data yang tidak diperlukan. Setelah  preprocessing,  data  akan  dilabelkan  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu  positif  dan  negatif,  menggunakan  skor sentimen. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk klasifikasi untuk kinerja sistem klasifikasi opini terhadap data uji . Confusion Matrix akan menunjukkan tingkat akurasi yang diperoleh Support Vector Machine, yang menunjukkan tingkat akurasi algoritma dengan kinerja yang lebih baik.

## 3.1 Hasil
Pada tahapan ini akan dilakukan mulai dari proses pengumpulan data, hingga proses klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine.
a. Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini ialah komentar para pengguna aplikasi seabank di postingan media sosial  Instagram.  Proses  pengumpulan  dataset  dilakukan  menggunakan  teknik  scrapping  dengan memanfaatkan  ekstensi  google  chrome  bernama  IGCommentsExport.  Data  inputan  berupa  username Instagram diambil menggunakan instagram profile scrapers [16]. Data yang berhasil dikumpulkan kemudian di download dengan menggunakan format .csv.
Hasil  awal  pada  scrapping  data  yang  diperoleh  adalah  1380  komentar,  dari  postingan  dengan  periode  1 tahun. Namun, setelah melakukan proses penyaringan untuk menghapus data yang tidak berguna atau data yang tidak bersifat sentimen, maka data yang akan diolah hanya 1201 komentar.

## 3.2 Pre-Processing Data
Setelah  data  disimpan  dalam  bentuk  csv,  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  preprocessing  data  yaitu  dilakukan dengan mengolah data tidak terstruktur menjadi data yang lebih terstruktur agar tidak menyebabkan berkurangnya tingkat  akurasi  pada  hasil  analisis.  Adapun  tahapan  preprocessing  yaitu  (menghapus  tanda  baca),  case  folding

## Journal of Information System Research (JOSH)
(mengubah semua huruf menjadi lowercase), normalisasi (mengubah kata tidak baku menjadi baku), tokenizing (memisahkan sebuah kalimat menjadi beberapa potongan kata), stopword removal, dan stemming (mengubah kata imbuhan menjadi kata dasar).
1. Cleaning
Pada tahapan ini tujuannya untuk menghilangkan karakter yang tidak diperlukan pada data komentar seperti tanda baca, numeric, url, username, mention, dan juga hastag. Hasil dari proses cleaning tertera pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Sebelum dan Sesudah Melewati Tahap Cleaning
Data Komentar Hasil Cleaning
GAK JELAS BGT BANK LUUU !! UANG ORANG DIMAKAN, UDAH LAPORAN DARI DESEMBER
BOSSS SAMPE SEKARANG GAK ADA
PENYELESAIAN. 3 HARI APA 3 ABAD!!!?
@ojkindonesia  tolong dong ditindaklanjuti bank sprti
ini GAK JELAS BGT BANK LUUU  UANG ORANG DIMAKAN UDAH LAPORAN DARI DESEMBER  BOSSS  SAMPE  SEKARANG  GAK ADA  PENYELESAIAN    HARI  APA    ABAD
tolong dong ditindaklanjuti bank sprti ini
2. Case Folding
Tahapan Case Folding dilakukan untuk mengkonversi atau mengubah huruf seluruh ke huruf kecil (lower case) pada semua data yang ada dalam dokumen. Pada Tabel 2 berikut ini terdapat hasil dari proses Case Folding yang telah diterapkan pada data tersebut.
Tabel 2. Data Hasil Dari Tahap Case Folding
Hasil Cleaning
Hasil Case Folding
GAK JELAS BGT BANK LUUU  UANG ORANG
DIMAKAN UDAH LAPORAN DARI DESEMBER BOSSS SAMPE SEKARANG GAK ADA PENYELESAIAN
HARI APA  ABAD tolong dong ditindaklanjuti bank sprti
ini gak jelas bgt bank luuu   uang orang dimakan udah  laporan  dari  desember  bosss  sampe sekarang gak ada penyelesaian  hari apa  abad tolong dong ditindaklanjuti bank sprti ini
3. Normalization
Tahap normalisasi dilakukan guna memperbaiki kata yang disingkat, tidak lengkap atau tidak baku ke dalam kata yang memiliki arti yang sama berdasarkan KBBI agar menjadi informasi yang dapat diproses dengan mudah. Pada Tabel 3 berikut ini terdapat hasil normalisasi yang telah diterapkan pada data.
Tabel 3. Data Hasil Normalization
Hasil Case Folding Normalization gak jelas bgt bank luuu  uang orang dimakan udah laporan dari desember bosss sampe sekarang gak ada penyelesaian  hari apa  abad tolong dong ditindaklanjuti bank sprti ini enggak  jelas  banget  bank  luuu  uang  orang  dimakan sudah  laporan  dari  desember  bosss  sampai  sekarang enggak  ada  penyelesaian  hari  apa  abad  tolong  dong ditindaklanjuti bank seperti ini
4. Tokenizing
Tokenizing adalah proses membagi teks menjadi kata kata, dengan menggunakan spasi sebagai pemisah, yang tujuannya membuat  setiap  kata  dapat berdiri sendiri, tidak terkait pada kata lain [17]. Hasil tokenisasi tertera pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Hasil Tokenizing Normalization Tokenize alhamdulillah sejauh ini masih aman pakai seabank mantap banget tranfer mudah gratis admin ['alhamdulillah',  'sejauh',  'ini',  'masih',  'aman',  'pakai', 'seabank',  'mantap',  'banget',  'tranfer',  'mudah',  'gratis', 'admin']
5. Stopword/Filtering Removal
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  dari  kumpulan  data  dengan menggunakan algoritma stoplist atau stopword dalam pustaka sastrawi [18]. Pada Tabel 5 berikut ini terdapat hasil dari proses penghilangan stopword atau filtering pada data.
Tabel 5. Data Hasil Filtering/Stopword Removal
Tokenize Filtering/Stopword Removal ['alhamdulillah', 'sejauh', 'ini', 'masih', 'aman', 'pakai', 'seabank', 'mantap', 'banget', 'tranfer', 'mudah', 'gratis', 'admin'] ['banget',  'bank',  'luuu',  'uang',  'orang',  'dimakan',  'laporan', 'desember', 'bosss', 'penyelesaian', 'abad', 'tolong', 'ditindaklanjuti', 'bank']

## Journal of Information System Research (JOSH)
6. Stemming
Tahapan stemming dilakukan guna menghapus seluruh imbuhan pada kata yang terdapat pada dokumen seperti awalan, akhiran, dan penjamakkan kata yang dalam Bahasa Inggris contohnya - ing, -ed, -ment dan juga lainnya [19]. Pada Tabel 6 berikut ini tercantum hasil stemming yang telah dilakukan pada data tersebut.
Tabel 6. Data Hasil Stemming Filtering/Stopword Removal Stemming ['banget', 'bank', 'luuu', 'uang', 'orang', 'dimakan', 'laporan', 'desember', 'bosss', 'penyelesaian', 'abad', 'tolong', 'ditindaklanjuti', 'bank'] banget  bank  luuu  uang  orang  makan  lapor desember bosss selesai abad tolong ditindaklanjuti bank

## 3.3 Pelabelan Data
Pada tahap pelabelan data merupakan proses mengidentifikasi dan menandai sampel data yang biasa digunakan dalam  konteks  pelatihan  model  machine  learning.  Pelabelan  pada  dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu positif  dan  negatif.  Pelabelan  dilakukan  secara  manual,  untuk  komentar  yang  memiliki  sentimen  negatif,  akan diberikan label  negatif, begitu juga sebaliknya jika  komentar positif,  maka akan diberikan label positif  ke data yang telah didapatkan. Tahapan pelabelan data ini penting untuk memberikan dasar untuk analisis sentimen yang akan dilakukan pada langkah-langkah berikutnya [20]. Hasil pelabelan data dalam bentuk diagram ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pelabelan

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Setelah tahap pelabelan dan preprocessing, maka selanjutnya ialah tahapan pembobotan TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency) dilakukan. Pada tahap ini, teknik yang digunakan untuk menghitung pembobotan kata (term) yang ada di dalam data dokumen, setiap kata kemudian dikalikan idf. Perhitungan nilai TF dan DF dari 5 data latih dan data uji disajikan di sini. Untuk sampel data latih terdapat pada Tabel 7.
Tabel 7. Sampel Data Latih
Sentimen Latih Kelas 'nabung' 'untung' 'transfer' 'bebas' 'admin'  Positif 'aman' 'banget' 'seabank' Positif 'nabung' 'bikin' 'rumah' Positif 'suruh' 'kerja' 'kayak' 'maling' 'bank' Negatif 'kali' 'panik' 'butuh' 'uang' 'cepat' Negatif
Untuk sampel data test ditunjukkan pada Tabel 8 seperti berikut.
Tabel 8. Sampel Data Uji
Sentimen Uji ['alah', 'orang', 'bolot', 'admin', 'rusak'] ['gratis', 'biaya', 'admin']
Pada tahap pembobotan TF-IDF, cari terlebih dahulu nilai DF pada data latih. Nilai DF tertera pada Tabel 9 berikut ini .
Tabel 9. Nilai DF dari Data Latih Kata (Term) TF DF D1  D2  D3  D4  D5 Nabung 1 0 1 0 0 2 Untung 1 0 0 0 0 1
….
….  ….  ….  ….  ….  ….

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1280−1291 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5620
Kata (Term) TF DF D1  D2  D3  D4  D5 Cepat 0 0 0 0
1 1
Setelah nilai TF (Term Frequency) didapat, selanjutnya ialah mencari nilai IDF. Berikut ini rumus untuk menentukan nilau IDF pada setiap kata : a. Berikut adalah cara perhitungan nilai IDF dari term ke-1: Diketahui, d = 5 dan df = 2 Penyelesaian:
𝐼𝐷𝐹  =  𝑙𝑛 ( 𝐷+1 𝑑𝑓(𝑁𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔)+1 ) + 1 (6)
𝐼𝐷𝐹  =  𝑙𝑛 ( 5+1 2+1 ) + 1 IDF =  𝑙𝑛(2) + 1 IDF =  1,693 Hasil nilai IDF tertera pada Tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Nilai IDF Dari Data Latih Kata (Term) DF IDF Nabung 2 1,693 Untung 1 2.099 … … … Cepat 1 2.099
Setelah nilai TF dan IDF diperoleh selanjutnya ialah menghitung nilai TF-IDF nya. Nilai TF-IDF data latih tertera pada Tabel 11.
𝑊 = 𝑇𝐹  ×  𝐼𝐷𝐹 (7) Tabel 11. Nilai TF-IDF Dari Data Latih Kata (Term) TF D1 D2 D3 D4 D5 Nabung 1.693 0 1.693 0 0 Untung 2.099 0 0 0 0 … … … … … … Cepat 0 0 0 0 2.099
Selanjutnya nilai TF-IDF dilakukan langkah normalisasi untuk menyamakan interval pada setiap data, berikut persamaan yang digunakan untuk menormalisasi data ialah:
𝑊 𝑛𝑜𝑟𝑚 (𝑛𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔)   = 𝑇𝐹(𝑛𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔) √𝛴𝑖(𝑇𝐹(𝑡,𝑑))2 (8)
Berikut adalah hasil perhitungan normalisasi data yang dilakukan. Hasil normalisasi data tertera pada Tabel 12 berikut ini.
Tabel 12. Normalisasi Data No. D1 D2 D3 D4 D5 1 0.179 0 0.179 0 0 2 0.221 0 0 0 0 3 0.221 0 0 0 0 … … … … … … 20 0 0 0 0 0.221

## 3.5 Klasifikasi Support Vector Machine
Setelah  data  dibersihkan  dan  disusun,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma Support Vector Machine. Tahap pertama proses klasifikasi adalah membagi data ke dalam data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk mempelajari karakteristik dan perbedaan antara kelas positif dan negatif, dan data uji digunakan untuk menentukan persentase keberhasilan ketika mengklasifikasikan dengan benar.
a. Menghitung Kernel
Setelah  klasifikasi  yang  dilakukan,  jenis  kernel  yang  digunakan  ialah  kernel  linear  karena  data  yang dimasukkan  berupa  data  linear.  Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kernel  linear. Setelah  dilakukan  perhitungan  nilai  TF-IDF  dari  tabel  sebelumnya,  dilakukan  perbandingan  menggunakan matriks AxA^T. Contoh perhitungan untuk kolom 1 baris 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝐾(𝑥, 𝑦) = (𝑡1𝑑1  ∗  𝑡1𝑑1  +  𝑡1𝑑2  ∗  𝑡1𝑑2  +  𝑡1𝑑3  ∗  𝑡1𝑑3  +  𝑡1𝑑4  ∗  𝑡1𝑑4  +  𝑡1𝑑 ∗  𝑡1𝑑5 = (0.179 ∗ 0.179 + 0 ∗ 0 + 0.179 ∗ 0.179 + 0 ∗ 0 + 0 ∗ 0) = 0.064082
Hasil dari perhitungan kernel linear pada data sampel yang dimiliki. Hasil nilai kernel linear tertera pada Tabel 13 berikut ini.
Tabel 13. Perhitungan Kernel Linear NO 1 2 3 .. 18 19 20 1 0,064082 0,039559 0,039559 .. 0 0 0 2 0,039559 0,048841 0,048841 .. 0 0 0 3 0,039559 0,048841 0,048841 .. 0 0 0 ... ... ... ... .. ... ... ... 20 0 0 0 .. 0,05 0,0488 0,049
Setelah  nilai  kernel  diketahui,  langkah  berikutnya  ialah  dengan  melakukan  perhitungan  matrix  Hessian. Sebelum melakukan perhitungan matrik Hessian akan ditetapkan beberapa parameter yang antara lain adalah αi, C, γ, λ dan iterasi maksimum.
b. Menghitung Matriks Hessian
Contoh perhitungan nilai matriks Hessian pada kolom 1 baris 1
𝐷 𝑖𝑗 =   𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + 𝜆 2 =  1  ∗  1(0.064082)   + 0.5 2 = 0.31408
Berikut hasil perhitungan matriks Hessian tertera pada Tabel 14 berikut.
Tabel 14. Hasil Perhitungan Matriks Hessian No. 1 2 3 .. 18 19 20 1 0,31408 0,28956 0,28956 .. -0,3 0,25 0,25 2 0,28956 0,29884 0,29884 .. -0,3 0,25 0,25 ... ... ... ... ... ... ... ... 20 0,25 0,25 0,25 .. -0,3 0,299 0,3
c. Sequential Training SVM
Langkah  berikutnya  setelah  melakukan  perhitungan  nilai  matriks  Hessian  ialah  melakukan  perhitungan sequential training menggunakan persamaaan berikut. Contoh perhitungan pada kolom 1 baris 1
𝐸 𝑖 ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 =  0  ∗  0.31408 =  0
Perhitungan awal, iterasi mulai dari iterasi 0. Karena nilai α awal masih bernilai 0. Maka hasil perhitungan sequential training adalah sebagaimana telah ditampilkan di Tabel 15 berikut ini.
Tabel 15. Sequential Training Iterasi 0
No. 𝑬 𝒊 1 0 2 0 … … 20 0
Langkah  berikutnya  ialah  dengan  melakukan  perhitungan  δα  untuk  mendapatkan  nilai  α.  Persamaan  untuk mendapatkan δα pada iterasi ke-0. Contoh perhitungan pada data pertama
𝛿𝛼 𝑖 =  𝑚𝑖𝑛{𝑚𝑎𝑥[𝛾(1 − 𝐸 𝑖 , −𝛼 𝑖 ], 𝐶  −   𝛼 𝑖 } =  𝑚𝑖𝑛{𝑚𝑎𝑥[0.1(1 − 0, −0],1  −  0} =  𝑚𝑖𝑛{0.1,1} =  0.1
Selanjutnya, dari nilai yang diperoleh, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai αi. Hasil nilai α tertera pada Tabel 16 berikut ini.
Tabel 16. Hasil Perhitungan 𝜹𝜶 𝒊
No. 𝜹𝜶 𝒊 1 0.1 2 0.1 … … 20 0.1
Dari hasil δα yang telah didapat, maka dilakukan perhitungan untuk nilai α_i dengan persamaan berikut.
𝛼 𝑖 =   𝛼 𝑖 +   𝛿𝛼 𝑖 = 0  +  0.1 =  0.1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Ulangi setiap proses dari sequential training sampai dengan iterasi maksimum, iterasi maksimum nya ialah 2, oleh karena itu ulangi prosesnya sampai dengan 2 kali iterasi untuk mendapat nilai 𝛼 𝑖 yang diperlukan untuk mencari support vector. Berikut ini pada Tabel 17 untuk menampilkan hasil perhitungan 𝛼 𝑖 pada iterasi ke-2.
Tabel 17. Nilai Alpa Iterasi Maksimal No. α2 1 0,079287 2 0,079886 ... ... 20 0,081121
Setelah melewati proses perhitungan sebelumnya, maka dilakukan perhitungan untuk mencari support vector dari masing-masing dokumen. Dari nilai 𝛼 𝑖 terbaru, diambil dari nilai terbesar pada masing-masing kelasnya. Hasil Penentuan Support Vector tertera pada Tabel 18 berikut ini.
Tabel 18. Penentuan Support Vector D1 D2 D3 D4 D5 α2 Kelas 1 0,179 0 0,179 0 0 0,079287 1 2 0,221 0 0 0 0 0,079886 1 ... ... ... ... ... ... ... ... 20 0 0 0 0 0,221 0,081121 1
Langkah selanjutnya ialah menghitung fungsi kernel dari masing-masing kelas dengan menggunakan nilai α tertinggi dari setiap kelas. Perhitungan manual untuk 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 + ) didapat  berdasarkan  nilai  terbesar  dari  kelas positif yaitu 0,081121. sedangkan nilai 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 − ) didapat berdasarkan nilai terbesar yaitu 0,118879. Berdasarkan nilai tersebut dilihat dari matriks hessian kolom ke 15 dan 17. Maka akan diperoleh nilai kernel dari setiap kelas sebagai berikut:
𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 + ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐷 𝑖 (9)
= (0,079287  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,079886  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,079886  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,079886  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,079886  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,080681  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,080681  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,080681  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,080765  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,080765  ∗  1  ∗  0,25) +   (0,116242  ∗   −1  ∗   −0,25) +   (0,116242   ∗   −1  ∗   −0,25) +   (0,116242   ∗   − 1  ∗   −0,25) +   (0,116242  ∗   −1  ∗   −0,25) +   (0,081121  ∗  1  ∗  0,298841) +   (0,081121  ∗  1  ∗ 0,298841) +   (0,118879  ∗   −1  ∗ − 0,298841) +   (0,118879  ∗   −1  ∗ −0,298841) +   (0,081121  ∗  1  ∗  0,298841) +    (0,081121  ∗  1  ∗  0,298841)   = 0,484863962
𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 − ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐷 𝑖 (10)
= (0,079287 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,079886 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,079886 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,079886 ∗ 1 ∗ −0,25)
+ (0,079886 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,080681 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,080681 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,080681 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,080765 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,080765 ∗ 1 ∗ −0,25) + (0,116242 ∗ −1 ∗ 0,25) + (0,116242 ∗ −1 ∗ 0,25) + (0,116242 ∗ − 1 ∗ 0,25)
+ (0,116242 ∗ −1 ∗ 0,25) + (0,081121 ∗ 1 ∗ −0,298841) + (0,081121 ∗ 1 ∗ −0,298841)
+ (0,118879 ∗ −1 ∗ 0,298841) + (0,118879 ∗ −1 ∗ 0,298841)
+ (0,081121 ∗ 1 ∗ −0,298841) + (0,081121 ∗ 1 ∗ −0,298841)   = 0,484863962
Setelah  nilai 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 + ) dan 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥 − ) telah  dihitung,  selanjutnya  ialah  menghitung  nilai  bias  pada persamaan dibawah ini. Maka di peroleh nilai b sebagai berikut :
𝑏 = 1 2 [𝑤. 𝑥 + +  𝑤. 𝑥 − ] = 1 2 [0,484863962  +   (−0,48486396)] = 1 2 (0.000002) =  0.000001
Setelah  mendapatkan  nilai  bias,  masuk  ke  tahapan  pengujian.  Langkah  pertamanya  ialah  melakukan perhitungan nilai TF-IDF dari seluruh data uji. Hasil nilai TF-IDF pada data uji tertera pada Tabel 19 berikut ini.
Tabel 19. Nilai TF-IDF Data Uji
No. Term TF DF IDF TF-IDF Norm 1 Alah 1 1 1.405 1.405 0.377 2 Orang 1 1 1.405 1.405 0.377 …. …. …. …. …. …. …. 7 biaya 1 1 1.405 1.405 0.377

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1280−1291 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5620
Berikutnya dengan melakukan perhitungan kernel dari setiap data uji dengan data latih sebelumnya. Berikut hasil perhitungan kernel data latih terhadap data uji.
𝐾 (𝑥. 𝑦) = (𝑥1 ∗ 𝑦1) +   (𝑥2 ∗ 𝑦2)+ . . +(𝑥5 ∗ 𝑦5) (11)
= (0.377 ∗ 0.179) +   (0.377 ∗ 0) +   (0.377 ∗ 0.179) +   (0.377 ∗ 0) +   (0.377 ∗ 0) = 0.135 Berikut adalah hasil penghitungan nilai kernel dari data train dan data test tertera pada Tabel 20.
Tabel 20. Hasil Perhitungan Kernel Data Latih Terhadap Data Uji
No. Alah Orang Bolot Admin Rusak Gratis Biaya 1 0,135 0,135 0,135 0,0959 0,135 0,135 0,135 2 0,083 0,083 0,0833 0,0592 0,083 0,0833 0,083 3 0,083 0,083 0,0833 0,0592 0,083 0,0833 0,083 ... ... ... ... ... ... ... ... 20 0,083 0,083 0,0833 0,0592 0,083 0,0833 0,083
Setelah mendapat nilai kernel, langkah berikutnya ialah menghitung nilai bobot data uji. Perhitungan bobot data uji dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut dan akan diperoleh hasilnya.
Nilai untuk baris 1 kolom 1 sebagai berikut
𝑤. 𝑥  = 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥𝑗) (12)
= 0,079287  ∗  1  ∗  0.135 = 0.011
Hasil pembobotan nilai term data uji tertera pada Tabel 21.
Tabel 21. Pembobotan Term Pada Data Uji No. Alah Orang Bolot Admin Rusak Gratis Biaya 1 0,011 0,011 0,011 0,008 0,011 0,011 0,011 2 0,007 0,007 0,007 0,005 0,007 0,007 0,007 3 0,007 0,007 0,007 0,005 0,007 0,007 0,007 ... ... ... ... ... ... ... ... 20 0,007 0,007 0,007 0,005 0,007 0,007 0,007 Σ 0,042 0,042 0,042 0,013 0,042 0,042 0,042
Jumlah dari bobot data uji dipergunakan untuk mencari nilai dari fungsi f(x). Melalui hyperlane yang akan diperoleh maka data akan bernilai positif jika w.x + b =1 dan akan bernilai negatif jika w.x + b = -1
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥𝑖. 𝑥𝑗) + 𝑏 (13) Data Uji 1 Alah orang bolot admin rusak = (0,042) + (0.042) + (0.042) + (0.013) + (0.042) + (0.00001) = 0.181001 𝐹𝑢𝑛𝑔𝑠𝑖 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  𝑠𝑖𝑔𝑛(0.181001) = 1
Data Uji 2 Gratis biaya admin = (0.042) + (0.042) + (0.013) + (0.000001) = 0.097001 𝐹𝑢𝑛𝑔𝑠𝑖 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 =  𝑠𝑖𝑔𝑛(0.097001) = 1
Setelah dilakukan proses pengujian pada data uji, maka diketahui bahwa pada fungsi klasifikasi, data akan mendapatkan nilai positif 1 sehingga diklasifikasikan sebagai kategori dimana kelas 1 adalah kelas Positif .

## 3.6 Evaluasi Hasil
Setelah selesai melakukan proses analisis data. maka diperoleh hasil dari analisis data berupa label pada data uji dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Nilai akurasi model bukan satu satunya yang digunakan untuk  mengevaluasi  hasil  penerapan  klasifikasi  algoritma  Support  Vector  Machine.  Classification  report  juga dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil dari proses klasifikasi yang dilakukan menggunakan algoritma support vector machine. Hasil nilai Confusion Matrix tertera pada Tabel 22 berikut ini.
Tabel 22. Confusion Matrix
Nilai Prediksi Nilai Aktual Positif Negatif Negatif 19 121 Positif 94 7 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 94+121 94+7+121+19 𝑥100%  =  89%

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 94 94+7 𝑥100%  = 93% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 94 94+19 𝑥100%  =  83%
𝑓1 −  𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥93𝑥83 93+83 𝑥100%  =  88%
Untuk melihat nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score keseluruhan dapat menggunakan classification report.  Berikut  classification  report  dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  support  vector machine. Pada gambar 4  menunjukkan laporan klasifikasi  hasil analisis  yang  mengaplikasikan  metode Support Vector Machine.
Gambar 4. Confussion Matrix Pengujian Komentar Seabank

## 4. KESIMPULAN
Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Layanan Aplikasi Seabank Indonesia Di Instagram Menggunakan Metode Support  Vector  Machine  mendapatkan  hasil  penerapan  klasifikasinya  menggunakan  pelabelan  manual,  dengan dataset setelah preprocessing yang berjumlah 1201 data, dengan 960 diantaranya akan dijadikan sebagai data latih dan  241  sebagai  data  uji.  Hasil  dari  analisis  yang  telah  dilakukan  dari  total  1201  data  komentar  didapatkan persebaran  536  data  positif  dan  data  negatif  665.Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  Support  Vector Machine dengan dataset yang digunakan maka diperoleh nilai accuracy sebesar 89%, precision sebesar 93%, recall sebesar  83%,  dan  fl-score  sebesar  88%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  SVM  efektif  dalam mengklasifikasikan  sentimen  pengguna  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Analisis  mengungkapkan  bahwa meskipun  banyak  pengguna  merasa  puas  dengan  fitur  dan  layanan  SeaBank  Indonesia,  sejumlah  pengguna melaporkan masalah terkait kegagalan transaksi dan bug aplikasi.

## REFERENCES
[1] Alun  Sujjadaa,  Somantri,  Juwita  Nurfazri  Novianti,  and  Indra  Griha  Tofik  Isa,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Review Bank Digital Pada Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm),” J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra, vol. 9, no. 2, pp. 122–135, 2023, doi: 10.52005/rekayasa.v9i2.345.
[2] I. P. D. W. Darmawan, G. A. Pradnyana, and I. B. N. Pascima, “Optimasi Parameter Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Untuk Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 6, no. 1, pp. 58–67, 2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i1.1245.
[3] C. S. Feroza and D. Misnawati, “Penggunaan Media Sosial Instagram Pada Akun @Yhoophii_Official Sebagai Media Komunikasi Dengan Pelanggan,” J. Inov., vol. 15, no. 1, pp. 54–61, 2021, doi: 10.33557/ji.v15i1.2204.
[4] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B. Setyawan,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” Komputek, vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[5] N. Nandal, R. Tanwar, and A. S. K. Pathan, “Sentiment Analysis based Emotion Extraction for COVID-19 Using Crawled Tweets and Global Statistics for Mental Health,” Procedia Comput. Sci., vol. 218, no. 2022, pp. 949–958, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.075.
[6] P.  Mario  Saskara  and  H.  Moch  Rizal,  “Pengembangan  Business  Model  Canvas  untuk  Menciptakan  Competitive Advantage Seabank Indonesia,” J. Impresi Indones., vol. 2, no. 1, pp. 40–57, 2023, doi: 10.58344/jii.v2i1.1921.
[7] V.  K.  S.  Que,  A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Support  Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.102.
[8] F. Romadoni, Y. Umaidah, and 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, pp. 247–253, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[9] H.  Syah  and  A.  Witanti,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm),” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 59–67, 2022, doi: 10.47080/simika.v5i1.1411.
[10]  M.  Afdal  and  L.  R.  Elita,  “Penerapan  Text  Mining  Pada  Aplikasi  Tokopedia  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, p. 78, 2022, doi: 10.24014/rmsi.v8i1.16595.
[11]  N.  Veraniazzahra  and  R.  Listiawati,  “Pengaruh  Perceived  Usefulness,  Perceived  Credibility,  dan  Features  Terhadap Minat Menggunakan Bank Digital SeaBank di Jabodetabek,” Semin. Nas. Akunt. dan Manaj., vol. 3, pp. 1–9, 2023.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[12]  S.  M.  Kom,  “Sentimen  Pengguna  Aplikasi  BRImo:  Kinerja  Algoritma  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes,  dan Adaboost,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 195–204, 2023, doi: 10.33372/stn.v9i2.1057.
[13]  V. Lisa and F. Selamat, “Faktor-Faktor yang Memengaruhi Loyalitas Nasabah dengan Mediasi Kepuasan Nasabah pada PT  Bank  Seabank  Indonesia,”  J.  Manajerial  Dan  Kewirausahaan,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1091–1097,  2023,  doi: 10.24912/jmk.v5i4.26987.
[14]  D.  Safryda  Putri  and  T.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Pospay  Dengan  Algoritma  Support  Vector Machine,” J. Ilm. Inform., vol. 11, no. 01, pp. 32–40, 2023, doi: 10.33884/jif.v11i01.6611.
[15]  R. Oktafiani, A. Hermawan, and D. Avianto, “Pengaruh Komposisi Split data Terhadap Performa Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Machine Learning,” J. Sains dan Inform., vol. 9, no. April, pp. 19–28, 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.622.
[16]  S.  Mandasari,  B.  H.  Hayadi,  and  R.  Gunawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Transportasi  Online  Terhadap  Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 2, p. 118, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i2.5635.
[17]  M. Furqan, S. Sriani, and M. N. Shidqi, “Chatbot Telegram Menggunakan Natural Language Processing,” Walisongo J. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 15–26, 2023, doi: 10.21580/wjit.2023.5.1.14793.
[18]  M. Ikhsan and R. R. Kurniawan, “Penerapan Text Mining pada Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Indones. J. Comput. Sci. Attrib., vol. 12, no. 6, pp. 2023–4196, 2023.
[19]  A. Halim Hasugian, R. Amanda Putri, and M. Alfan Simatupang, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Analisis  Sentimen  Tentang  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara,”  J.  Sci.  Soc.  Res.,  vol.  4307,  no.  2,  pp.  635–644,  2024, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[20]  R. Abdul Rosid, M. Martanto, and I. Ali, “Analisis Internet Network Performance Menggunakan Parameter Quality of Service,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 203–210, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6252.