## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526

## Analisis Sentimen E-Wallet Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization
Vina Vamilina, Rice Novita *
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru,Indonesia Email: 1 11950325051@students.uin-suska.ac.id, 2,* rice.novita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: rice.novita@uin-suska.ac.id Submitted: 28/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Aplikasi e-wallet di Indonesia mulai diminati sejak masa pandemic  Covid-19. Objek yang dinalisis adalah aplikasi e- wallet yang banyak digunakan di Indonesia dan dapat diunduh di Google PlayStore. Adapun aplikasi yang dianalisisi yakni Dana, Ovo, PayPal, Link Aja, dan Doku. Kelebihan dari kelima aplikasi ini yakni Dana dalam penggunaannya termasuk user friendly atau mudah untuk digunakan, sedangkan penggunaan Ovo unggul dari segi manfaat, dan Doku unggul dari segi keamanan, Link Aja cenderung dipersepsikan oleh konsumen dalam kondisi netral diantara keamanan dan kemudahan pengguna dikarenakan  e- wallet ini dipandang masih baru berada di Indonesia, dan PayPal telah menjadi sistem pembayaran online yang sukses dibidang C2C.  Fokus  penelitian  ini  yakni  membandingkan  komentar  pengguna  lima  aplikasi  tersebut.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini yakni menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Untuk menghasilkan akurasi yang tinggi dioptimasi dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Hal ini diambil berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang  menyatakan  bahwa  SVM-PSO  memiliki  persentase  akurasi  yang paling  tinggi  dibanding  algoritma  yang  lain.  Data  yang digunakan sebanyak seribu (1000) per aplikasi. Jadi, total jumlah data  yakni lima ribu (5000) data. Hasil dari penelitian didapat e- wallet Ovo lebih unggul karena memiliki komentar positif paling banyak yakni 579 dan komentar negatif 421, sedangkan posisi terbawah ditempati oleh Link Aja yang hanya memiliki komentar positif sebanyak 579 dan komentar negatif sebanyak 421. Dalam proses analisis sentimen didapat pula persentase akurasi dari algoritma SVM-PSO yakni sebesar 91,10% pada aplikasi Link Aja. Hal ini berarti bahwa SVM-PSO sangat cocok untuk digabungkan untuk mendapatkan akurasi tertinggi.
Kata Kunci: Dompet Digital; Dana; Ovo; PayPal; Doku; Link Aja; SVM; PSO; Analisis Sentimen.
Abstract− E-Wallet applications in Indonesia have started to be in demand since the Covid-19 pandemic. The object being analyzed is  an  e-wallet  application  that  is  widely  used  in  Indonesia  and  can  be  downloaded  on  the  Google  Playstore.  The  applications analyzed are Dana, Ovo, PayPal  Link Aja and Doku. The advantages of these five applications are that Dana is user friendly or easy to use,  while using  Ovo is superior  in  terms  of benefits,  and  Doku  is superior  in  terms  of security,  Link  Aja  tends  to  be perceived by consumers in a neutral condition between security and user convenience because it is an e-wallet. It is still considered new in Indonesia, and  PayPal has become a successful online payment system in C2C field. The focus of this research is to compare the comments of the users of the five applications. The method used in this study is the Support Vector Machine (SVM) algorithm. To produce high accuracy it is optimized using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. This was taken based on previous studies  which  stated  that  SVM-PSO  has  the  highest  percentage  of  accuracy  compared to  other  algorithms.  The  data  used  is  a thousand (1000) per application. So, the total amount of data is five thousand (5000) data. The results of the research show that the Ovo e-wallet is superior because it has the most positive comments, namely  579 and 421 negative comments, while the lowest position is occupied by Link Aja which only has 579 positive comments and 421 negatuve comments. In the process of sentiment analysis, the accuracy percentage of the SVM-PSO algorithm was also obtained, which was 91.10% in the Link Aja application. This means that SVM-PSO is very suitable to be combined to get the highest accuracy.
Keywords : E-Walle.t; Dana; Ovo; PayPal; Doku; Link Aja; SVM’ PSO; Sentiment Analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Platform pembayaran digital baru menciptakan fondasi untuk digabungkan dengan inovasi terbuka, dan model bisnis terbuka. Meningkatnya proporsi artefak TI pembayaran yang tertanam dalam ekosistem inovasi  baru-baru ini , baik para  peneliti  maupun  praktisi  menemukan  cara  bagaimana  platform  pembayaran  digital  memanfaatkan  inovasi eksternal  dari  perspektif  terintegrasi  dan  komersial.  Perusahaan  pembayaran  e-wallet  dan  perusahaan  rintisan memanfaatkan platform digital untuk mencapai sistem informasi (IS) dan strategi bisnis mereka [1].
Terlepas dari manfaatnya, ternyata pada tahun 2017 m-wallet belum mudah diterima oleh pengguna. Hal ini dikarenakan tantangan dalam penggunaannya yang melibatkan ketidakpastian dan risiko karena sifat jaringan seluler yang rentan. Negara-negara yang berfokus pada e-wallet sebagian besar adalah negara-negara maju seperti Amerika Serikat, Australia dan Jerman[2]. Untuk negara berkembang hanya sebagian yang menrapkan seperti India, China dan Indonesia.
Aplikasi dompet digital atau e-wallet di Indonesia sendiri mulai diminati sejak masa pandemi Covid-19. Hal ini disebabkan karena ditetapkan beberapa peraturan seperti Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) dan Pembatasan Sosial Berskala (PSBB) untuk menghindari kerumunan yang dapat menyebabkan penyebaran virus. PPKM diterapkan berdasarkan Intruksi Mendagri No.15 Tahun 2021 mengenai PPKM Darurat Covid-19[3]. E-Wallet dianggap sebagai fasilitas transaksi yang memudahkan pengguna[4]. Puneet Kaur mengatakan hal yang sama bahwa dompet seluler sedang banyak menarik  perhatian di  berbagai  pasar negara berkembang[5]. Kegiatan yang memicu keramaian  sebisa  mungkin  dihindari  seperti  berbelanja  dan  antri  di  bank.  Sehingga  diketahui  bahwa  Covid-19 mempengaruhi  niat  pelanggan  dalam  berbelanja[6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jakhongir  Kakhkharov  di

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
Australia  menunjukkan  bahwa  adanya  pengaruh  peraturan  pemerintah  terhadap  kenaikan  harga  saham  perbankan maupun FinTech(Financial Technology)[7].
Berdasarkan data dari Google Playstore yang didasarkan pada rating urutan aplikasi dompet digital di Indonesia yang populer yaitu Dana dengan rating 4.4, Ovo dengan rating 4.3, Link Aja dengan  3.8, PayPal dengan rating 3.7, dan  Doku  dengan  rating  4.7  (www.playstore.com).  Keunggulan  Dana  yakni  user  friendly,  Ovo  unggul  dari  segi manfaat, Doku unggul dari segi keamanan, Link Aja cenderung dipersepsikan oleh konsumen dalam kondisi netral diantara keamanan dan kemudahan pengguna dikarenakan e-wallet ini dipandang masih baru berada di Indonesia [8]. Sedangkan PayPal telah menjadi sistem pembayaran online yang sukses untuk C2C transaksi.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fauzi  dan  Agung  (2022)  penelitian  ini  melakukan pengklasifikasian  e-wallet  Go-Pay, Ovo, Dana dan Link  Aja menemukan bahwa Go-Pay merupakan jenis e-wallet yang terbaik. Data yang diambil dari tiga kota besar di Indonesia dengan 119 sampel dari berbagai usia[7]. Perbedaan dengan  penelitian  sebelumnya  yakni  terletak  jenis  e-wallet  yang  diambil  berdasarkan  rating  tertinggi  pada  Google Playstore  yakni  Dana,  Ovo,  PayPal,  Link  Aja  dan  Doku.  Pengambilan  data  pada  Playstore  memiliki  kelebihan tersendiri dibandingkan pengambilan data pada twitter. Hal ini dikarenakan terdapat rating pada Playstore yang dapat menjadi pertimbangan pakar dalam menentukan kategori sentimen. F. Mumpuni, dkk. (2022) menggunakan e-wallet Shopeepay,  Dana,  Gopay,  LinkAja,  Ovo  dengan  menggunakan  metode  menggunakan  perbandingan  klasifikasi algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dengan hasil akurasi NB sebesar 73,03% dan KNN sebesar 89,44% [9].  Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh E.  F.  Saraswita,  dkk  (2021)  yang  menggunakan  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Recursive  Feature  Elimination  (RFE)  pada  analisis  sentiment  e-wallet  menghasilkan  akurasi sebesar 81% dengan akurasi CART mencapai 96% sedangkan akurasi model lain sebesar 92%[10].
Penggunaan  metode  klasifikasi  SVM-PSO  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi.    S.Sutresno  (2023) menemukan  bahwa  SVM  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan  Naïve  Bayes[11].  Penelitian yang  dilakukan oleh Zhou, W., Chen (2020) menggunakan SVM-PSO dalam mengukur studi peringatan dini tentang risiko real estat di Beijing dan menemukan hasil akurasi sebesar 90%[12]. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Liu , W., Guo, dkk (2021) menemukan bahwa SVM-PSO memiliki kinerja yang lebih baik daripada model Adaboost dan ANN dalam menganalisis pola meteorologi untuk peramalan kualitas udara[13]. Dan masih banyak lagi pembuktian bahwa jika menggunakan  SVM  lalu  dioptimasi  dengan  PSO  akan  menghasilkan  parameter  yang  sangat  baik.  Oleh  karena  itu peneliti mengambil algoritma SVM-PSO karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi. [14][15][16][17].
Dari uraian di atas, peneliti mengambil e-wallet sebagai objek penelitian dengan menggunakan 5 aplikasi yang banyak digunakan di Indonesia yaitu Dana, Ovo, PayPal, Link Aja, dan Doku. Adapun tujuan dari penelitian ini yakni membandingkan  komentar  lima  aplikasi e-wallet yaitu  Dana  ,  Ovo,  PayPal,  Link  Aja,  dan  Doku,  serta  untuk mengetahui nilai akurasi dari algoritma SVM yang dioptimasi dengan algoritma PSO.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metodologi penelitian dalam penelitian ini secara garis besar terdiri atas 6 tahapan yang dilakukan. Berikut ini adalah tahap-tahap dalam penelitian yang dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian ini diawali dengan melakukan pengumpulan data atau scrapping pada aplikasi Google Playstore . Adapun  data  yang  diambil  yakni  berupa  komentar  Dana,  Ovo,  Paypal,  Link  Aja  dan  Doku..  Kemudian  dilakukan preprocessing  data  untuk mengambil  data  yang  terstruktur.  Setelah  itu  dilakukan  pelabelan  untuk  menentukan sentimen. Pelabelan ini dilakukan secara manual oleh satu orang pakar yaitu Dina Hartanti Hermawan, S.Pd. Langkah selanjutnya dilakukan pembobotan nilai setiap kata menggunakan Term Frequency-Invers Document Frequency (TF- IDF).  Lalu  dilakukan klasifikasi  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang  dioptimasi  dengan algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO)  untuk  meningkatkan  parameter/akurasi.  Teknik PSO bekerja  untuk mencari nilai range parameter masukan yang dibutuhkan SVM agar mendapat nilai hyperplane yang optimal. Tahapan terakhir dari penelitian ini yaitu memvisualisasikan kata dan melakukan perbandingan kata positif dan negatif pada komentar ke lima aplikasi e-wallet .

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis sentimen juga dikenal sebagai penambangan opini adalah bidang studi menganalisis opini orang, sentimen, evaluasi, penilaian sikap, dan emosi terhadap entitas seperti produk, layanan, organisasi, individu, isu peristiwa, topik,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
dan atributnya. Analisis sentimen adalah sebuah pengamatan yang dikelola berdasarkan pendapat, evaluasi, sikap dan perasaan orang lain, terutama berdasarkan apa yang mereka tulis. Analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui apa yang dipikirkan orang lain berdasarkan opini mereka [18].

## 2.2 Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine adalah sistem pembelajaran yang menggunakan ruang hipotesis berupa fungsifungsi linier dalam sebuah ruang fitur (feature space) yang berdimensi tinggi dan mengimplementasikan learning bias yang berasal dari  teori  pembelajaran  statistik  yang  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran[19]. Support  Vector Machine (SVM) adalah teknik pembelajaran mesin  klasik  yang dapat  membantu  memecahkan masalah klasifikasi  data besar. SVM adalah salah satu mesin terbaik yang diusulkan pada tahun 1990-an dan digunakan sebagian besar untuk pengenalan pola. SVM adalah algoritma yang dikembangkan untuk melatih linier secara efisien mesin pembelajaran di ruang fitur yang diinduksi kernel dengan menerapkan teori generalisasi Vapnik dan rekan kerja. SVM memiliki kemampuan yang lebih besar dalam menggeneralisasi masalah yang merupakan tujuan dalam belajar statistic [20].

## 2.3 Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pertama kali diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhart1995. Particle Swarm Optimization terinspirasi oleh perilaku sosial kawanan burung yang mencoba mencapai tujuan yang tidak di ketahui.  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  adalah  jenis  algoritma  kecerdasan  yang  mampu  melakukan  optimasi terhadap sebuah variable terkait yang paling efektif . Adapun rumus modifikasi kecepatan dan posisi tiap partikel dapat dilihat dalam persamaan 1 [21] .
𝑉𝑖, 𝑚 = 𝑊. 𝑉𝑖, 𝑚 + 𝐶 1 ∗ 𝑅 ∗ (𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖,𝑚 𝑥 𝑖,𝑚 ) + 𝐶 1 ∗ 𝑅 ∗ (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑚 𝑥 𝑖,𝑚 ) (1)
X id = X i,m + V i,m
Dimana: n : Jumlah partikel dalam kelompok d : Dimensi V i,m : Kecepatan partakel ke-i pada iterasi ke-i W : Faktor bobot inersia C 1 ,C 2 : Konstanta akeselerasi (learning rate) R : Bilangan random (0-1) X i,d :Posisi saat ini dari partikel ke-I pada iterasi ke-i Pbest i : Posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i gbest : Partikel terbaik diantara semua partikel dalam satu kelompok atau poulasi Rumusan di atas menghitung kecepatan baru untuk tiap partikel (solusi potensial) berdasarkan pada kecepatan sebelumnya (Vi,m), lokasi partikel dimana nilai fitness terbaik telah dicapai (pbest), dan lokasi populasi global (gbest untuk versi global, lbest untuk versi local ) atau local neigh borhood pada algoritma versi local dimana nilai fitness terbaik  telah  dicapai.  Persamaan  rumus  selanjutnya  memperbaharui  posisi  tiap  partikel  pada  ruang  solusi.  Dua bilangan acak c1 dan c2 dibangkitkan sendiri.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  diambil  dari  komentar  aplikasi  Dana,  Ovo, PayPal,  Link  Aja,  dan Doku pada Google Playstore . Pengambilan data menggunakan teknik crawling menggunakan bahasa pemrograman phyton pada Google Collaborator . Data diambil mulai 1 Januari 2022 hingga 1 Oktober 2022.

## 3.1 Data Awal
Pada tahapan ini scrapping atau pengumpulan data mulai awal Januari hingga awal Oktober 2022. Berikut adalah data awal yang digunakan, dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Tabel 1. Hasil Crawling Link Aja No.  User_Name  Content score At 0 a’a Berkah  selalu  ya  link  aja  syariah,  sanggaaaatt  membantu  sekali fiturnya 5 2022-11-05 05:20:17 1 Kemana Saja Sekarang sudah lebih baik. LinkAja jdi pilihan transaksi. 4 2022-10-01 03:17:58 … … … … … 999  yusuf ho Login susah sekali 1 2022-06-27 13:11:59

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
Tabel 2 . Hasil Crawling PayPal No.  User_Name  Content Score  At 0 jenii taylor Sangat tidak mengecewakan 5 26-09-2022 17:08:22 1 Ahmad Wazir Walaupun agak rumit tp sudah mantap 4 26-09-2022 15:04:01 … … … … … 999  Bang Belo Kasih bintang satu. Susah banget loginnya 1 01-01-2022 12:05:14 Tabel 3. Hasil Crawling Ovo No. User_Name Content Score At 0 Tri Yono Tidak ada masalah lancar lancar saja . 5 2022-10-01 22:30:18 1 Mega Siti Aneh kenapa ga bisa transfer sesama ovo error  terus , apk gak guna ovo 2 2022-10-01 19:37:00 … … … … … 999 Alud Sutisna Gagal login terus 1 2022-0404 03:13:11 Tabel 4. Hasil Crawling Doku No. User_Name Content Score At 0 Shela  Noer Pratiwi Sering  banget  log  out  sendiri  dan  selalu  sedang  terjadi kesalahan 3 2022-10-01 06:02:18 1 Syahri Tahir Pusing  cara  pakainya  gimana.  Customer  servis  nya  slow respon 1 2022-09-27 03:49:27 … … … … … 999 abhee eis Ribet  anjiir,  daftar  akun  aja  pake  selfie  sama  KTP  udah kaya mau ngajuin pinjol 1 2022-08-17 06:48:08 Tabel 5. Hasil Crawling Dana No. User_Name Content Score At 0 Doni Saxe Kasih 3 dl klo berhasil baru sy ksh5 3 2022-10-01 23:59:14 1 jamal Aregas mudah cepat . dan ada dana kaget nya yg buat dapet duit 5 2022-10-01 18:11:07 … … … … … 999 Fajar Rachman Pelayanan dana care buruk sangat lama responnya ribet 1 2022-01-03 06:48:43

## 3.2 Prepocessing
Tahapan preprocessing merupakan tahapan awal text mining dalam merubah data menjadi format yang dibutuhkan. Preprocessing dilakukan  dengan  mengahapus  kata,  simbol  yang  tidak  dibutuhkan  atau  tidak  terstruktur ( unsupervised ). Preprocessing terdiri atas cleaning, filtering, stopwords dan stemming .

## 3.2.1 Cleaning
Tahap cleaning merupakan tahap penghapusan aksara nonalfabetis untuk  menurunkan noise. Aksara yang dihapus adalah tanda baca seperti titik (.), koma(,), tanda Tanya (?), tanda baca seru (!) dan simbol-simbol seperti tanda ‘@’ untuk username , hashtag (#), emoticon serta alamat website[43]. Berikut hasil cleaning dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Cleaning No. Text_Cleaning E-Wallet 1 Sangat tidak mengecewakan PayPal 2 Berkah selalu ya link aja syariah sangggaaaatt membantu sekali fiturnya Link Aja 3 sering banget log out sendiri dan selalu sedang terjadi kesalahan Doku 4 Kasih  dl klo berhasil baru sy ksh Dana 5 tidak ada masalah lancar lancar saja Ovo

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526

## 3.2.2 Filtering
Setelah melakukan cleaning , tahapan selanjutnya adalah filtering . Tahap ini mengambil kata-kata penting yang telah dipotong kata per kata dari sebuah kalimat. Tahapan ini dilakukan pembuangan kata-kata yang dianggap tidak penting. Berikut ini data yang sudah dilakukan filtering dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Filtering No.  Text_Filtering E-Wallet 1 ['sangat', 'tidak', 'mengecewakan'] PayPal 2 ['berkah', 'selalu', 'ya', 'link', 'aja', 'syariah', 'sangggaaaatt', 'membantu', 'sekali', 'fiturnya']  Link Aja
3 ['sering', 'banget', 'log', 'out', 'sendiri', 'dan', 'selalu', 'sedang', 'terjadi', 'kesalahan'] Doku 4 ['kasih', 'dl', 'klo', 'berhasil', 'baru', 'sy', 'ksh'] Dana 5 ['tidak', 'ada', 'masalah', 'lancar', 'lancar', 'saja'] Ovo

## 3.2.3 Stopwords
Stopwords merupakan kata yang diabaikan dalam pemrosesan dan biasanya disimpan dalam bentuk stop list. Stop list ini  berisi  daftar  kata  umum  yang  mempunyai  fungsi  namun  tidak  memiliki  arti. Stopwords menghilangkan  kata hubung seperti dan, atau, selain, kemudian, dll. Berikut ini hasil dari stopwords dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Stopwords No.  Text_Stopwords E-Wallet 1 ['mengecewakan'] PayPal 2 ['berkah', 'ya', 'link', 'aja', 'syariah', 'sangggaaaatt', 'membantu', 'fiturnya']  Link Aja 3 ['banget', 'log', 'out', 'kesalahan'] Doku 4 ['kasih', 'dl', 'klo', 'berhasil', 'sy', 'ksh'] Dana 5 ['lancar', 'lancar'] Ovo 3.2.4 Stemming
Tahap  ini  menemukan  akar  atau point dari  setiap  hasil filtering . Stemming menghilangkan  imbuhan  menjadi  kata dasar.  Dalam  setiap  kalimat  terlihat  jelas  pola  kalimat  dasar  yang  tidak  berdasarkan  SPO  (Subjek,  Predikat,  dan Objek). Berikut ini hasil stemming dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Stemming
No. Stemming E-Wallet 1 ['kecewa'] PayPal 2 ['berkah', 'ya', 'link', 'aja', 'syariah', 'sangggaaaatt', 'bantu', 'fiturnya'] Link Aja 3 ['banget', 'log', 'out', 'salah'] Doku 4 ['kasih', 'dl', 'klo', 'hasil', 'sy', 'ksh'] Dana 5 ['lancar', 'lancar'] Ovo

## 3.3 Pelabelan
Tahap Pelabelan dilakukan untuk mengetahui kalimat mengandung kata positif dan negatif. Pada data ini pelabelan dilakukan secara manual oleh pakar Dina Hertanti Hermawan, S.Pd. Adapun hasil pelabelan dapat dilihat pada Tabel 10, Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13, Tabel 14.
Tabel 10. Pelabelan PayPal No. Stemming Sentimen 0 ['kecewa'] Negatif 1 ['rumit', 'tp', 'mantap'] Positif … … …. 999 ['kasih', 'bintang', 'susah', 'banget', 'loginnya'] Negatif Tabel 11. Pelabelan Link Aja No.  Stemming Sentimen 0 ['berkah', 'ya', 'link', 'aja', 'syariah', 'sangggaaaatt', 'bantu', 'fiturnya'] Positif 1 ['linkaja', 'jdi', 'pilih', 'transaksi'] Positif … … …
999  ['aplikasi', 'sampah', 'beli', 'pulsa', 'saldo', 'udah', 'kurang', 'pulsa', 'gak', 'masuk', 'masuk']  Negatif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
Tabel 12. Pelabelan Doku No.  Stemming Sentimen 0 ['banget', 'log', 'out', 'salah'] Negatif 1 ['pusing', 'pakai', 'gimana', 'customer', 'servis', 'nya', 'slow', 'respon'] Negatif … … …
999  ['ribet', 'anjiir', 'daftar', 'akun', 'aja', 'pake', 'selfie', 'ktp', 'udah', 'kaya', 'ngajuin', 'pinjol']  Negatif
Tabel 13. Pelabelan Dana No. Stemming Sentimen 0 ['kasih', 'dl', 'klo', 'hasil', 'sy', 'ksh'] Positif 1 ['mudah', 'cepat', 'dana', 'kaget', 'nya', 'yg', 'dapet', 'duit'] Positif … … … 999 ['layan', 'dana', 'care', 'buruk', 'responnya', 'ribet', 'tele', 'tele'] Negatif Tabel 14. Pelabelan Ovo No. Stemming Sentimen 0 ['lancar', 'lancar'] Positif 1 ['aneh', 'ga', 'transfer', 'ovo', 'error', 'apk', 'gak', 'ovo'] Negatif … … … 999 ['gagal', 'login'] Negatif

## 3.4 Klasifikasi
Data yang diolah pada proses klasifikasi yakni data yang telah melewati proses TF-IDF yakni merubah teks dalam bentuk angka. Kemudian digunakan atribut binominal serta merubah data training menjadi data latih menggunakan K-Fold Cross Validation dengan parameter K=10. Setelah dilakukan pemodelan dengan RapidMiner pada algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) didpatkan nilai akurasi, precison, dan recall . Adapun  hasil akurasi  dari  algoritma Support  Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai berikut, dapat dilihat pada Tabel 15, Tabel 16, Tabel 17, Tabel 18 dan Tabel 19.
Tabel 15. Akurasi SVM-PSO pada Dana Accuracy: 86.10% +/-2.77% (micro average: 86.10%) True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 420 93 81.87% Pred. Negatif 46 441 90.55% Class Recall 90.13% 82.58%
Dari  Tabel  15.  Dapat  dilihat  bahwa  didapat  akurasi  sebesar  86.10%  pada  aplikasi  Dana.  Angka  akurasi  ini cukup tinggi. Kemudian memiliki nilai precision sebesar 90,55% dan recall sebesar 81.87%.
Tabel 16. Akurasi SVM-PSO pada PayPal
Accuracy: 88.00% +/-2.45% (micro average: 88.00%) True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 337 68 83.21% Pred. Negatif 52 543 91.26% Class Recall 86.63% 88.87%
Dari Tabel 16. Dapat dilihat bahwa didapat akurasi  sebesar 88.00% pada aplikasi PayPal. Angka akurasi ini lebih besar dibanding aplikasi Dana. Lalu memiliki nilai precision sebesar 83,21% dan recall sebesar 91.26%.
Tabel 17. Akurasi SVM-PSO pada Ovo
Accuracy: 83.40% +/-3.60% (micro average: 83.40%) True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 286 31 90.22% Pred. Negatif 135 548 80.23% Class Recall 67.93% 94.65%
Dari Tabel 17. Dapat dilihat bahwa didapat akurasi sebesar 83.40% pada aplikasi Ovo. Angka akurasi ini lebih rendah dibanding aplikasi PayPal. Kemudian memiliki nilai precision sebesar 90,22% dan recall sebesar 80.23%.
Tabel 18. Akurasi SVM-PSO pada Doku
Accuracy: 90.50% +/-2.37% (micro average: 90.50%)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 813 74 91.66% Pred. Negatif 21 92 81.42% Class Recall 97.48% 55.42%
Dari  Tabel  18.  Dapat  dilihat  bahwa  didapat  akurasi  sebesar  88.00%  pada  aplikasi  Doku.  Angka  akurasi  ini lebih besar dibanding aplikasi Dana. Kemudian memiliki nilai precision sebesar 91,66% dan recall sebesar 81.42%.
Tabel 19. Akurasi SVM-PSO pada Link Aja
Accuracy: 91.10% +/-1.91% (micro average: 91.10%) True Positif True Negatif Class Precision Pred. Positif 851 77 91.70% Pred. Negatif 12 60 83.33% Class Recall 98.61% 43.80%
Dari Tabel 19. Dapat dilihat bahwa didapat akurasi sebesar 91.10% pada aplikasi Link Aja. Angka akurasi ini lebih besar dibanding aplikasi Doku. Kemudian memiliki nilai precision sebesar 91,70% dan recall sebesar 83.33%. Dari  percobaan akurasi  algoritma SVM berbasis  PSO dengan parameter 10 dan data yang berjumlah 1000 terlihat bahwa akurasi pada dana yakni 86,10%, paypal 88%, ovo 83,40%, doku 90,50% dan link aja 91,10%. Berdasarkan hasil akurasi didapat akurasi yang paling tinggi yakni pada aplikasi link aja dengan tingkat akurasi 91,10%. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 19.

## 3.5 Visualisasi
Berikut ini visualisasi kata menggunakan phyton pada google collab . Terdapat dua kelas yaitu komentar positif dan negatif.

## Gambar 2. Visualisasi Link Aja
Pada Gambar 2.,dapat dilihat frekuensi kata yang mengandung positif yakni hanya ‘mudah’ dan ukurannya sangat  kecil  hal,  sedangkan  frekuensi  kata  yang  mengandung  negatif  justru  lebih  banyak  yakni  ‘gagal’,  ‘masuk’, ‘susah’, dan ‘kecewa’.
Gambar 3. Visualisasi Doku
Pada Gambar 3.,dapat dilihat frekuensi kata yang mengandung positif  hampir tidak terlihat, sedangkan frekuensi kata yang mengandung negatif justru dominan yakni ‘saldo’, ‘gak’, ‘masuk’, ‘gagal’, dan ‘susah’.
Gambar 4. Visualisasi Dana
Pada Gambar 4 dapat dilihat frekuensi kata yang mengandung positif  yakni ‘bantu’, ‘bagus’, ‘top’, ‘baik’, dan ‘mudah’ sedangkan frekuensi kata yang mengandung negatif yakni ‘transaksi’, ‘gak’, ‘masuk’, ‘tolong’. Hal ini berarti bahwa pengguna Dana cukup puas layanan yang ada.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
Gambar 5. Visualisasi PayPal
Pada Gambar 5.,dapat dilihat frekuensi kata yang mengandung positif  yakni ‘bagus’, ‘bantu’, ‘mudah’ sedangkan frekuensi kata yang mengandung negatif yakni ‘gagal’, ‘tolak’, ‘susah’, ‘tolong’ dan ‘potong’. Hal ini berarti bahwa pengguna PayPal tidak cukup puas dengan layanan yang ada.

## Gambar 6. Visualisasi PayPal
Pada Gambar 6., dapat dilihat frekuensi kata yang mengandung positif yakni ‘mudah’, ‘bantu’, ‘mantap’, ‘bagus’, sedangkan frekuensi kata yang mengandung negatif yakni ‘gagal’, ‘masuk’, ‘gak’, ‘potong’.
Adapun perbandingan antara komentar  positif dan negatif pada dana yaitu positif 466 dan negatif 534, ovo yaitu komentar positif sebanyak 579 dan negatif 421, doku memiliki komentar positif 166 dan negatif yaitu 834, link aja memiliki komentar yang positif 138 dan negatif 862, paypal memiliki komentar positif sebanyak 388 dan komentar negatif sebanyak 612. Data ini didapat setelah melakukan pelabelan oleh pakar. Berikut diagram perbandingan kata negatif dan positif pada kelima e-wallet (dana, ovo, doku, link aja, dan paypal).
Gambar 8. Diagram perbandingan komentar positif dan negatif
Dari kelima aplikasi e-wallet pada Gambar 11., e-wallet yang memiliki banyak komentar positif adalah ovo dengan sebanyak 579 dan komentar negatif paling sedikit yaitu sebanyak 421 kata negatif. Sedangkan e-wallet yang memiliki banyak komentar negatif daripada positif adalah link aja dengan komentar positif hanya 138 dan negatif sebanyak 862.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  rangkaian  dari  setiap  tahapan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  bahasa phyton pada  data  komentar pengguna  Dana,  Ovo,  Link  Aja,  Doku  dan  PayPal  pada Google  Playstore ,  diperoleh  hasil  yaitu  akurasi  antara kolaborasi  dua algoritma yaitu Support  Vector Machine (SVM) dan Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki hasil terbaik dengan persentase akurasi paling tinggi yakni 91,10% pada aplikasi Link Aja. Selanjutnya didapatkan polaritas sentimen pengguna e-wallet di Indonesia dengan perbandingan tiap perusahan e-wallet yakni Dana memiliki komentar positif sebanyak 466 dan komentar negatif sebanyak 534, Ovo memiliki komentar positif sebanyak 579 dan negatif  421,  Doku  memiliki  komentar  positif  sebanyak  166  dan  negatif  834,  Link  Aja  memiliki  komentar  positif sebanyak 138 dan negatif 862, PayPal memiliki komentar positif sebanyak 388 dan komentar negatif sebanyak 612 dari 1000 data. Dari kelima aplikasi e-wallet Ovo lebih unggul karena memiliki paling banyak komentar positif yakni sebanyak 579 dan komentar negatif paling sedikit sebanyak 421, sedangkan posisi terbawah ditempati oleh Link Aja yang hanya memiliki komentar positif sebanyak 579 dan komentar negatif sebanyak 421.

## REFERENCES
[1]   Lei, D., & Slocum, J. (2020). C hapter 1 C rafting a S ustainable B usiness S trategy. Demystiying Your Business Strategy, pp.13-26. https://doi.org/10.4324/978023109007-5.
[2]   Johnson, V. L., Kiser, A., Washington, R., & Torres, R (2018).  Limitations to the rapid adoption of M-Payment services: Understanding  the  impact  of  privacy  risk  on  M-Payment  services.  Computers  in  Human  Behavior,  vol.79,  pp.111-112. https://doi.org/10.1016/j.cbh.2017.10.035.
0 500 1000 DANA OVO DOKU LINK AJA
PAYPAL
Positif Negatif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 40 − 48 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3526
[3]   A. Mustofa and R. Novita, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Menggunakan Text Mining Pada Twitter,” Build. Informatics, Technol. Sci. (BITS, vol. 4, no. 1, pp. 200–208, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1628.
[4]   A.  K.  Negara,  S.  A.  Immawati,  P.  S.  Manajemen,  U.  Muhammadiyah,  and  J.  S.  Manajemen,  “Pertimbangan  dan  Sikap Milenial terhadap Minat Menggunakan E-Wallet : Pada Masa PSBB Pandemi Covid-19 di Kota Tangerang,” ORGANUM J. saintifik Manaj. dan Akunt., vol. 03, no. 02, pp. 64–81, 2020, doi: Saintifik Manajemen dan Akuntanhttps://doi.org/10.35138/organu m.v3i2.104.
[5]   Kaur, P., Dhir, A., Bodhi, R., Singh, T., & Almotairi, M. (2020). Why do people use and recommend m-wallets? Journal of Retailing and Consumer Services. vol.56, no.102091. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102091.
[6]   Aji, H.M., Berakon, I., & Md Husin, M. (2020),  COVID-19 and e-wallet usage intention: A multigroup analysis between Indonesia and Malaysia. Cogent Business and Maanagemen,7(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1804181.
[7]   Kakhkharov, J., & Bianchi, R. J. (2022). COVID-19 and policy responses: Early evidence in banks and FinTech Stocks. Pacific Basin Finance Journal, Vol.74. no.101815. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102091.
[8]   Shaury, S. (2019). Analisis Positioning E-Wallet Berdasarkan Perceptual Mapping Positioning Analysis of E-Wallet Based on Perceptual Mapping. Vol.3, no.1, pp.73-82.
[9]   Fauzi,  Agung  (2022).  Preferensi  Produk  E-Wallet  Di  Indonesia  (Studi  Pada:  Go-Pay,  Ovo,  Dana,  Dan  Link  Aja!)  1. NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, vol.9, no.5, pp.1571–1579. https://doi.org/10.31604/jips.v9i4.2022.1571- 1579
[10]  F.  Mumpuni,  dkk.  (2022)  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Sentimen  Analisis  Penggunaan  E-Wallet  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” METIK, vol. 6, no. 2, pp. 97–103,  doi: 10.47002/metik.v6i2.372.
[11]  S. A. Sutresno. 2023 “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Dampak Penurunan Global Sebagai Akibat Resesi di Twitter”. Build. Informatics, Technol. Science (BITS), vol. 4, no. 4, pp. 1959–1966. https://doi: 10.47065/bits.v4i4.3149.
[12]  E.  F.  Saraswita,  D.  P.  Rini,  and  A.  Abdiansah,  “Analisis  Sentimen  E-Wallet  di  Twitter  Menggunakan  Support  Vector Machine  dan  Recursive  Feature  Elimination,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  4,  p.  1195,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3118.
[13]  Zhou, W., Chen, M., Yang, Z., & Song, X. (2020). Socio-Economic Planning Science Real estate risk measurement and early warning based on PSO-SVM. Scio-Economic Planning Sciences, 101001. https://doi.org/10.1016/j.seps.2020.101001.
[14]  Huang,  W.,  Liu,  H.,  Zhang, Y.,  Mi,  R.,  Tong.  C.,  Xiao,  W.,  &Shuai,  B.  (2021).  Railway dangerous  good  transportation system risk identification : Applied Soft Computing, vol.109, no.107541. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107541.
[15]  Liu , W., Guo, G., Chen, F., & Chen, Y. (2019). Meteological pattern analysis assisted daily PM2.5 grades prediction using SVM optimized by PSO algorithm, Atmospheric Pollution Research, vol.10, no.5, pp. 1482-1491. https:doi.org/10.1016/j.apr.2019.04.005
[16]  Chen, S., Wang, J., & Zhang, H.(2019). Technological Forecasting & Social Change A hbrid PSO-SVM model based on clustering  algorithm  for  short-term  atmospheric  pollutant  concentration  forecasting.  Technological  Forecasting    Social Change, vol. 1496, pp.41-54. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.05.015.
[17]  Deng, C., Li, H., Peng, D., Liu., Zhu, Q., & Li, C. (2021). Modelling the coupling evolution of the water environment and social  economic  system  using  PSO-SVM  in  the  Yangtze  River  Economic.  Ecological  Indicators,  vol.129,  no.108012. https://doi.org/10.1016/j.ecolind,2021.108012.
[18]  F. A. Wenando, R. Hayami, Bakaruddin, and A. Y. Novermahakim, “Tweet Sentiment Analysis for 2019 Indonesia Presidential Election Results using Various Classification Algorithms,” Proceeding-1st Int. Conf. Inf. Technol. Adv. Mech. Electr. Eng.ICITAMEE 2020, pp. 279–282, 2020, doi: 10.1109/ICITAMEE50454.2020.9398513.
[19]  F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[20]  Vapnik, V., Golowich, S.E., Ave, M., & Hill, M. (2020). Support Vector Method for Function Approximation, Regression Estimation, and Signal Processing. Journal of Computer and Communications, vol.8, no.11, pp.281-287.
[21]  W. S. Dharmawan, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Svm-Pso Dan C4.5-Pso Dalam Prediksi Penyakit Jantung,” I N F O R M A T I K A, vol. 13, no. 2, p. 31, 2022, doi: 10.36723/juri.v13i2.301.