## Analisis Sentimen Aplikasi Novel Online Di Google Play Store Menggunakan Algoritma

## Support Vector Machine (SVM)
Selva Indah Nurhafida 1 , Falentino Sembiring 2
1,2 Universitas Nusa Putra
Jl. Raya Cibolang No. 21 Cibolang kaler, Cisaat, Sukabumi, Tlp (0266)210594 selva.indah_si18@nusaputra.ac.id 1 , falentino.sembiring@nusaputra.ac.id 2
Abstrack
Following the COVID-19 outbreak, many people were forced to leave their employment due to layoffs in various companies, forcing them to seek other ways to pass the time. To pass the time, one  of  them  reads  novels  online.  Online  novels  are  currently  available  through  the  android market's  online  novel  platform,  mainly  the  Google  Play  store.  The  best  app  has  so  far  been awarded to the app with the most downloads and a star rating on the Google Play store. The Wattpad  and Dreame apps have benefits and drawbacks, and there are several comments on the  Google  Play  store  site.  Application  reviews  on  the  Google  Play  store  can  be  used  to determine if an app is good or poor, as well as to look for issues that people have with the app. Descriptive  analysis  obtained  by  rating  a  total  of  4137  Wattpad  user  reviews  revealed  that 33.12  percent  of  users  strongly  dislike,  17.04  percent  dislike,  15.71  percent  neutral,  11.31 percent  like,  and  22.82  percent  like,  while  applications  Dreame  received  10.94  percent  users strongly  dislike,  13.24  percent  dislike,  27.86  percent  neutral,  21.85  percent  like,  and  26.12 percent  users strongly  like  from  3090  reviews.  As a  result  of  the  rating,  Dreame  outperforms Wattpad.
Keywords : Accuracy, Sentiment Analysis, Online Novel, Rapid Miner, Support Vector Machine (SVM)

## Abstrak
Menyusul  merebaknya  wabah  COVID-19,  banyak  orang  yang  terpaksa  harus  keluar  dari pekerjaannya  akibat  pemutusan  hubungan  kerja  di  berbagai  perusahaan,  memaksa  mereka mencari cara lain untuk mengisi waktu. Untuk mengisi waktu, salah satunya membaca novel secara  online.  Novel  online  saat  ini  tersedia  melalui  platform  novel  online  pasar  android, terutama Google Play store. Aplikasi terbaik sejauh ini telah diberikan kepada aplikasi dengan unduhan terbanyak dan peringkat bintang di Google Play store. Aplikasi Wattpad dan Dreame memiliki kelebihan dan kekurangan, dan ada beberapa komentar di situs Google Play store [1]. Ulasan aplikasi di Google Play store dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu aplikasi baik  atau  buruk,  serta  untuk  mencari  masalah  yang  dimiliki  orang-orang  dengan  aplikasi tersebut.  Analisis  deskriptif  yang  diperoleh  dengan  rating  total  4.137  ulasan  pengguna Wattpad mengungkapkan bahwa 33,12 persen pengguna sangat tidak suka, 17,04 persen tidak suka,  15,71  persen  netral,  11,31  persen  suka,  dan  22,82  persen  suka,  sedangkan  aplikasi Dreame  menerima  10,94  persen  pengguna  sangat  tidak  suka,  13,24  persen  tidak  suka,  27,86 persen  netral,  21,85  persen  suka,  dan  26,12  persen  pengguna  sangat  menyukai  dari  3.090 ulasan. Alhasil dari rating tersebut, Dreame mengungguli Wattpad.
Kata  kunci: Akurasi,  Analisis  Sentimen,  Novel  Online,  Rapid  Miner,  Support  Vector  Machine (SVM)

## 1. PENDAHULUAN
Membaca  merupakan  kemampuan  berbahasa  yang  sangat  penting
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  kehidupan  sehari-hari.  Membaca  sangat  penting  dalam mengembangkan  generasi  penerus  pemikir  yang  cerdas,  kreatif,  dan  kritis. Membaca  memungkinkan  seseorang  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dan informasi  dari  seluruh  dunia.  Membaca  menurut  Poerwadarminta  adalah kegiatan yang meliputi melihat apa yang tertulis dan memahami atau mampu mengucapkan  apa  yang  tertulis.  Menulis  merupakan  komponen  membaca yang  penting  karena  seseorang  tidak  dapat  dikatakan  membaca  jika  tidak menulis. Sebuah kata yang terdiri dari banyak huruf, kalimat yang terdiri dari beberapa  kata,  atau  paragraf  adalah  contoh  penulisan.  Membaca  menjadi kebutuhan  bagi  siapa  saja  yang  menganggap  dirinya  seorang  intelektual. Membaca  merupakan  kebutuhan  dalam  berkomunikasi  bagi  masyarakat yang  berbudaya  dan  berpendidikan.  Novel  online  saat  ini  tersedia.  Novel online dapat ditemukan di berbagai situs. Berbagai aplikasi dari Google Play store salah satunya [2].
Sebaliknya  peneliti  menilai  predikat  aplikasi  yang  semata-mata berdasarkan bintang dan jumlah unduhan kurang bermakna karena menurut peneliti review di  kolom  komentar  harus  diperhatikan.  Oleh  karena  itu, penting untuk melakukan penelitian analisis sentimen terhadap lima aplikasi baru  online  tersebut  di  atas  dengan  menggunakan  metode  SVM  ( Support Vector Machine ).  Analisis sentimen  adalah  bidang  yang  luas  yang  mencakup pemrosesan  bahasa  alami,  linguistik  komputasi,  dan  penambangan  teks. Tujuannya  adalah  untuk  menganalisis  komentar,  sikap,  evaluasi,  sentimen, dan penilaian seseorang tentang pembicara atau penulis yang terkait dengan produk, topik, organisasi, individu, layanan, atau aktivitas. Analisis sentimen adalah salah satu area terpanas dalam penelitian saat ini sebagai cara untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data yang tidak terstruktur. Vladimir Vapnik  menemukan  metode  klasifikasi  SVM,  yang  menggunakan  metode pembelajaran  mesin  ( supervised  learning )  untuk  meramalkan  kategori berdasarkan  pola  berdasarkan  hasil  proses  pelatihan.  Membuat  garis pemisah  ( hyperplane )  antara  kategori  opini  negatif  dan  positif memungkinkan adanya klasifikasi [3] .
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Ahmadi  pada  tahun  2020, dimana  dilakukan  analisis  sentimen  pada  aplikasi  online  shop  dalam komentar  pada  aplikasi  belanja  online  di Google  Play  store dengan menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM),  dan  kesimpulannya adalah  aplikasi  belanja  online  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi,  dengan aplikasi  Tokopedia  memiliki  tingkat  akurasi  90,67  persen.  Aplikasi  Lazada dengan tingkat akurasi 69,00 persen merupakan aplikasi Toko Online dengan tingkat  akurasi  terendah  dalam  penelitian  ini  [11].  Penelitian  sebelumnya dilakukan  oleh  Luqyana  pada  tahun  2018  yang  melakuka  Tingkat  akurasi terbaik adalah 90 persen, nilai presisi 94,44 persen, nilai recall 85 persen, dan f-measure 89,47 persen dengan komposisi data uji 50 persen dan data latih 50 persen,  menurut  penelitian  analisis  sentimen  Sentimen  Cyberbullying menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM).  Ini  menunjukkan bahwa  metode Support  Vector  Machine memberikan  tingkat  akurasi  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tinggi [12].
Akibatnya, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat umpan balik pengguna  dari  aplikasi  novel  online  sebagai  variabel  tambahan  untuk memutuskan  aplikasi  novel  online  mana  yang  terbaik  di Google Play store . Metode SVM ( Support Vector Machine ) digunakan dalam penelitian ini untuk memutuskan  aplikasi  baru  online  mana  yang  terbaik  bagi  pengguna  untuk berinvestasi.  Hasilnya,  temuan  penelitian  ini  dapat  membantu  pengguna dalam  memutuskan  program  mana  yang  akan  digunakan  untuk  jangka panjang  online.  novel.  Juga,  mengurangi  kerugian  yang  diderita  oleh pengguna program ini, serta penipuan dari aplikasi yang kurang bereputasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sumber Data
Dalam  hal  ini,  pusat  datanya  adalah Google Play store .  Pada  tahap  ini peneliti mencari judul-judul yang relevan di Google Play store , seperti aplikasi novel online yang sudah memiliki data tersebut dan tersedia di Google Play store . Sehingga peneliti dapat memilih 5 (lima) aplikasi terbaik berdasarkan jumlah unduhan dan rating bintang, seperti Wattpad dan Dreame.

## 2.2. Pengumpulan Data
Setelah  akuisisi  lima  aplikasi  teratas,  langkah  selanjutnya  adalah menggunakan  teknik  pengambilan  data Web  Scraping (alat  penambangan data yang disediakan oleh Google Chrome) untuk mendapatkan data ulasan komentar yang dibagikan oleh pengguna aplikasi novel online di Google Play store , sebagai serta teks ulasan komentar dari pengguna aplikasi terkait.

## 2.3. Studi Literatur
Karena penelitian ini mencoba mencari solusi dari suatu masalah, maka penelitian  kepustakaan  bertujuan  untuk  mencari  informasi  tentang  teori- teori  yang  berkaitan  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  dapat dibandingkan  dan  berhubungan  dengan  hasil-hasil  dari  temuan-temuan sebelumnya. Opini, data mining, analisis sentimen, Rapid Miner, Data Miner, dan Support Vector Machine adalah beberapa teori yang diterapkan (SVM).
a) Pre-processing Alat yang digunakan dalam proses ini adalah Rapidminer . Rapidminer menyederhanakan proses analitik prediktif, dan pemrograman all-in- one- nya,  seperti Rapid  Miner  Studio, mencakup  karakteristik pembelajaran  algoritme.  Tampilan  data  mining  dasar,  seperti pembersihan  data,  pemfilteran,  dan  pengelompokan,  juga  tersedia. Tahap  pra-pemrosesan  dilakukan  sebelum  data  dianalisis menggunakan  metode  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Tahap  ini melibatkan pembersihan data sehingga siap digunakan [4] :
1) Transform  case : Tranform  Case  (Case  Folding )  adalah  langkah persiapan  data  yang  berupaya  mengubah  semua  huruf  kapital dalam kalimat menjadi karakter huruf kecil ( lowercase ).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2) Tokenization : Data kalimat akan dipisahkan menjadi karakter atau kata  yang  berbeda  sesuai  kebutuhan,  yang  disebut  sebagai  token, untuk  diubah  menjadi  kata-kata  dengan  makna  tertentu  pada langkah ini.
3) Stemming :  Menghilangkan  imbuhan  dari  setiap  kata  yang nantinya  akan  menjadi  istilah  utama,  dengan  tujuan menghilangkan kalimat dari penggunaan kata yang buruk.
4) Filter tokens (by length) :  adalah  tahap  di  mana  kata-kata  dengan panjang  huruf  tertentu  dihapus.  Penulis  penelitian  ini memberlakukan  batasan  huruf,  mengharuskan  kata-kata mengandung minimal dua karakter huruf dan maksimal 25 huruf per  kata.  Akibatnya,  jika  jumlah  karakter  dalam  sebuah  kata mencapai  ambang  batas  tertentu,  kata  tersebut  akan  segera dihapus.
5) Filter  stopwords :  Secara  khusus,  tahap  di  mana  kata-kata  yang tidak  berarti  dihilangkan.  Kata  keterangan,  konjungsi,  dan  kata- kata  serupa  lainnya  termasuk  dalam  kategori  ini.  Penulis penelitian ini sudah memiliki kamus istilah yang tampaknya tidak berpengaruh  pada  tahap  prediksi  dan  sedang  diproses  ke  tahap berikutnya.  Langkah-langkah  pra-pemrosesan  data  antara  lain sebagai berikut:
b) Algoritma Support Vector Machine (SVM) Teknik  SVM  ( Support Vector Machine )  digunakan  dalam  penyelidikan ini.  SVM  merupakan  teknik  supervised  learning  dengan  tingkat presisi/akurasi  dan  kualitas  yang  tinggi,  sehingga  menjadikannya sebagai  algoritma  yang  banyak  dicari  jika  dibandingkan  dengan algoritma  lainnya.  Namun  harus  melalui  tahap  pelatihan  dan diujicobakan  sebelum  dapat  diimplementasikan.  Metode  SVM memberikan  keuntungan,  terutama  dalam  hal  kapasitasnya  untuk menemukan hyperplane yang berbeda untuk mengoptimalkan margin kelas  yang  berbeda.  Metode  SVM  juga  memiliki  kekurangan,  seperti masalah  dengan  data  yang  memiliki  properti  yang  sama,  yang  dapat berdampak signifikan pada nilai akurasi [5].
Gambar 1 . Proses cross validation dengan Algoritma SVM
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Scraping Data
Data  untuk  aplikasi  Wattpad  dan  Dreame  di Google Play dikumpulkan menggunakan pendekatan scraping dan paket Anaconda Navigator Python 3. Metode  scraping  ini  menangkap  data  dari  web  dan  mengubahnya  menjadi format  CSV.  Data  yang  dikumpulkan  dari  pengikisan  web Google  Play mencakup  empat  variabel:  tanggal  ulasan,  nama  pengguna,  peringkat,  dan ulasan.  Berdasarkan  penilaian  tersebut,  data  dari  kedua  aplikasi  tersebut akan dikaji secara deskriptif atau secara umum.

## 3.2. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  adalah  ringkasan  berdasarkan  peringkat  dari evaluasi  data Google  Play .  Analisis  deskriptif  pengelompokan  data  ini menggunakan  nilai  rating  1  dianggap  sangat  tidak  suka,  2  dianggap  tidak suka, 3 dianggap netral, 4 dianggap suka, dan 5 dianggap sangat suka.  Hasil analisis deskriptif dituangkan dalam diagram data review aplikasi Wattpad.

## Gambar 2 . Diagram Rating Wattpad
Berdasarkan  grafik  di  atas,  terdapat  1370  pengguna  yang  sangat membenci  aplikasi  Wattpad,  705  tidak  menyukainya,  650  netral,  468 menikmati,  dan  944  sangat  menyukainya,  berdasarkan  nilai  rating  yang dikumpulkan  dari  4137  data  ulasan.  Jadi,  berdasarkan  rating  aplikasi Wattpad,  tampaknya  mayoritas  pengguna  tidak  menyukainya.  Temuan analisis  deskriptif  divisualisasikan  menggunakan  gambar  berikut  pada tinjauan data pada aplikasi Dreame:
Gambar 3 . Diagram Rating Dreame
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambaran luas berdasarkan nilai rating menunjukkan bahwa dari 3090 data review , 338 pengguna sangat tidak menyukai aplikasi Dreame, 409 tidak menyukainya,  861  netral,  675  menyukainya,  dan  807  sangat  menyukainya. Pengguna  Dreame  lebih  cenderung  menyukai  daripada  tidak  menyukai berdasarkan deskripsi umum yang diterima dari peringkat.

## 3.3. Text Preprocessing
Data  review  aplikasi  Wattpad  dan  Dreame  yang  dikumpulkan  dari Google  Play  diperoleh  data  teks  dengan  struktur  yang  tidak  beraturan  jika dianalisis  secara  langsung,  dengan  banyak  tanda  baca  dan  kata-kata  yang tidak  perlu,  oleh  karena  itu  data  tersebut  harus  diolah  terlebih  dahulu menggunakan  text  mining.  Untuk  membersihkan  data  dengan  text  mining dilakukan  prosedur  seperti tokenization, case folding, spelling normalization , dan filtering .

## 3.4. Pelabelan Kelas Sentimen
Sebelum  dilakukan  kategorisasi,  data  yang  telah  diproses  terlebih dahulu akan diberi label ke dalam kategori positif dan negatif. Vader Lexicon di Python digunakan  untuk  secara  otomatis  melabeli  kelas  sentimen.  Setiap kata akan dihitung untuk melihat berapa banyak nilai positif dan negatif yang dikandungnya.  Ini  menggunakan  sistem  yang  kompleks  atau  menghitung angka  dengan  implikasi  positif  atau  negatif  untuk  penamaan Vader Lexicon. Jika  dua  kata  berkonotasi  positif  dan  negatif,  menggabungkannya  akan menghasilkan  kalimat  negatif; jika  dua kata berkonotasi positif dan negatif, menggabungkannya  akan  menghasilkan  kalimat  negatif;  jika  dua  kata berkonotasi  positif  dan  negatif,  menggabungkannya  akan  menghasilkan kalimat  negatif;  jika  dua  kata  berkonotasi  positif  dan  negatif, menggabungkannya  akan  menghasilkan  kalimat  negatif;  jika  dua  kata memiliki  konotasi  positif  dan  negatif,  menggabungkannya  akan menghasilkan kalimat negatif
Setiap kalimat dan kata memiliki nilainya sendiri, yang ditentukan oleh bagaimana  kalimat  itu  dibangun.  Jika  kalimatnya  lebih  condong  ke  negatif, maka akan masuk ke dalam kategori negatif, begitu juga sebaliknya. Umpan balik  negatif  menerima  minus,  sedangkan  umpan  balik  positif  menerima  +. Jika  pada  suatu  kata  tidak  ditemukan  konotasi  positif  atau  negatif,  kata tersebut  termasuk  dalam  kata  majemuk  dengan  arti  netral.  Hitung  berapa banyak kata positif dan negatif dalam satu kalimat, lalu lihat temuannya. Jika ada lebih banyak kata negatif dalam satu ulasan, maka akan ditempatkan di kelas  sentimen  negatif,  dan  jika  ada  lebih  banyak  kata  baik,  akan ditempatkan  di  kelas  sentimen  positif.  Paket  NLTK  dengan Python dengan modul Vader  Lexicon, yang  berisi  kamus  kumpulan  kata  dengan  nilainya untuk  dikategorikan,  digunakan  untuk  pelabelan  data  untuk  analisis sentimen. Setiap kata dalam data akan dipisahkan menjadi tiga kelas: positif, negatif,  dan  netral,  sehingga  data  dapat  dikategorikan  sebagai  positif  atau negatif menggunakan Vader Lexicon .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Perhitungan Skor Sentimen Vader Lexicon
Karena  nilai  negatif  lebih  besar  dari  nilai  positif,  perhitungan Vander Lexicon menghasilkan kelas sentimen negatif pada data ulasan, seperti yang terlihat pada tabel di atas. Karena nilai negatifnya 0,229 dan nilai positifnya 0,125,  maka  istilah  negatifnya  lebih  banyak,  oleh  karena  itu  review  dapat diklasifikasikan sebagai negatif. Baik Dreame maupun Wattpad mengevaluasi data  untuk  mendapatkan  label  dengan  aplikasi Vader  Lexicon berdasarkan perhitungan skor emosi dan dilakukan array pada data yang telah diproses sebelumnya.
Tabel 2. Hasil Pelabelan Kelas Sentimen Vader Lexicon
Kedua  aplikasi  memiliki  ulasan  yang  lebih  menguntungkan  daripada yang  negatif,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  di  atas.  Terdapat  2356 peringkat positif dan 1058 ulasan buruk untuk aplikasi Wattpad, sementara terdapat 1.865 ulasan positif dan 761 ulasan negatif untuk aplikasi Dreame.
Dari  total  4.137  penilaian  pengguna,  33,12  persen  sangat  tidak  suka,
17,04 persen tidak suka, 15,71 persen acuh tak acuh, 11,31 persen suka, dan 22,82  persen  sangat  menikmati  program  Wattpad.  Dari  3.090  ulasan  yang ditemukan di aplikasi Dreame, 10,94 persen sangat tidak suka, 13,24 persen sangat tidak suka, 27,86 persen netral, 21,85 suka, dan 26,12 persen sangat suka.  Alhasil,  aplikasi  Dreame  mengungguli  aplikasi  Wattpad.  Perasaan positif  dan  negatif  diperoleh  dari  kedua  aplikasi  selama  analisis  sentimen dari  dua  aplikasi  membaca  dan  menulis  berdasarkan  evaluasi  pengguna  di Google  Play .  Ada  2356  peringkat  positif  dan  1058  ulasan  negatif  untuk aplikasi Wattpad. Setelah dilakukan pembersihan dan pengklasifikasian data dengan text mining, aplikasi Dreame menemukan 1865 item pada klasifikasi positif  dan  761  pada  klasifikasi  negatif.  Kedua  program  sama-sama  disukai oleh  pengguna,  menurut  temuan  pelabelan.  Akibatnya,  keuntungan  dari kedua  aplikasi  ini  lebih  besar  daripada  negatifnya  masing-masing.  Setelah pelabelan,  data  dipisahkan  menjadi  data  pengujian  dan  pelatihan  untuk prediksi SVM machine learning [6] .
Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  kernel  SVM,  kernel Sigmoid memiliki  akurasi  terbaik  untuk  memprediksi  data  review  Wattpad  dengan akurasi sebesar 88,60 persen, dengan prediksi yang benar untuk kelas positif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebanyak 230 data dan kelas negatif sebanyak 73 data. prediksi positif terjadi sebanyak  23  data  dan  prediksi  negatif  salah  sebanyak  16  data.  Dengan akurasi  87,45  persen,  aplikasi  Dreame  memiliki  akurasi  prediksi  terbaik menggunakan kernel Linear, dengan prediksi data akurat untuk kelas positif 181 data dan kelas negatif 49 data, sedangkan kesalahan prediksi positif 24 data  dan  negatif  kesalahan  prediksi  adalah  9  data.  Aplikasi  Wattpad  untuk kelas sentimen positif terhubung dengan membaca cerita secara offline dan gratis, tetapi aplikasi Dreame  terkait  dengan membaca buku dengan sistem koin yang dapat diterima secara gratis dengan menunggu, berdasarkan data yang telah ditandai.
Pada aplikasi Wattpad kelas sentimen negatif dikaitkan dengan update terbaru,  aplikasi  tidak  dapat  digunakan  secara  offline,  terdapat  sistem berbayar  untuk  membaca  buku,  dan  terjadi  kesalahan  saat  registrasi  dan aplikasi  gagal  dibuka,  sedangkan  pada  Dreame  app,  hal  ini  terkait  dengan lamanya waktu yang dibutuhkan untuk membuka chapter berikutnya, harus membayar  dengan  koin  untuk  membuka  chapter,  dan  sistem  koin  untuk membuka  cerita,  sedangkan  pada  aplikasi  Dreame,  ini  terkait  dengan lamanya  waktu.  dibutuhkan  untuk  membuka  bab  berikutnya  Untuk  setiap aplikasi,  diagram  tulang  ikan  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi kesulitan,  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  mencari  solusi  masalah berdasarkan  elemen  yang  ditemukan.  Proses,  produk,  aktor/orang,  situs, harga,  dan  promosi  adalah  semua  faktor  yang  dapat  ditemukan  di  kedua aplikasi [7].
Pada  tahap  prosedur,  aplikasi  Wattpad  mengalami  kendala  seperti harus login ulang  setelah  update  aplikasi,  membutuhkan  waktu  lama  untuk memulai  aplikasi,  error/gagal  membuka  aplikasi,  dan  terjadi  error  saat registrasi. Ada masalah dengan departemen produk; buku tidak dapat dibaca secara  offline,  cerita  di  aplikasi  tercakup  dalam  iklan,  dan  ada  buku aneh/cacat  untuk  dibaca.  Masalah  dengan  aktor  di  aplikasi  Wattpad  adalah bahwa substansi cerita tidak benar. Perbarui cerita usang. Kesalahan sistem terjadi  ketika  ada  masalah.  Aplikasi  berbayar,  kerusakan  pembayaran aplikasi,  dan  kebutuhan  untuk  memperbarui  aplikasi  premium  adalah masalah  harga.  Masalah  dengan  penawaran  ini  adalah  Anda  tidak  dapat membaca artikel secara offline, dan beberapa di antaranya berbayar. Berikut ini adalah jawaban dari permasalahan pada aplikasi Wattpad [8].
Pengembang harus memperbaiki sistem sehingga pengguna tidak perlu masuk  kembali  setelah  memperbarui  aplikasi;  pengembang  harus memperbarui sistem agar waktu untuk membuka aplikasi tidak terlalu lama untuk  memuat;  pengembang  harus  berusaha  memperkecil  ukuran  aplikasi agar  tidak  terlalu  berat;  pengembang  harus  mengupgrade  database  agar kemampuan  user  dalam  melakukan  aktivitas  di  aplikasi  tidak  gagal  karena sistem  database  tidak up  to  date ; developer harus  mengupgrade  database agar  kapasitas  user  dalam  melakukan  aktivitas.  Pengembang  harus memperbaiki  sistem  database  pengguna  untuk  dapat  memuat  pengguna tambahan  untuk  mendaftar  pengguna  baru,  pengembang  harus
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengembalikan sistem versi lama yang memungkinkan pengguna membaca buku  secara  offline,  karena  pengguna  lebih  suka  membaca  buku  secara offline,  pengembang  harus  memperbaiki  sistem  di  aplikasi  agar  iklan  tidak menutupi  bagian  cerita,  iklan  bisa  diberi  tempat  tersendiri  agar  tidak mengganggu  kenyamanan  dalam  membaca,  developer  harus  menyediakan cara bagi pengguna untuk mendaftar pengguna baru, dan pengembang harus menyediakan [9].
Penulis cerita harus dapat menyesuaikan isi cerita dengan baik sesuai dengan isi cerita, pengembang juga harus melakukan pemilihan sistem sesuai dengan kesesuaian isi cerita dengan genre, dan pengembang dapat membuat sistem  dengan  batasan  waktu  untuk  update story biar  gak  terlalu  lama kecuali storynya memang sudah, sistem eror terjadi karena aplikasi lama dan aplikasi terlalu berat dan membutuhkan banyak ruang dalam ponsel ataupun laptop,  pengguna sebaiknya menyiapkan  lebih banyak ruang untuk aplikasi dan  berusaha  mengecilkan  ukuran  aplikasi  dengan  hapus  data,  pihak developer sebisa  mungkin  membuat  aplikasi  menjadi  ringan  dengan penghapusan data-data yang tidak perlu agar tidak terjadi banyak eror, pihak developer memberikan  peringatan  pada  pengguna  bahwa  memang  ada aplikasi  dengan  mode  berbayar  khusus  untuk  premium  [10].  Sedangkan untuk versi dasar aplikasi masih bisa dinikmati secara gratis, pihak developer lebih  menjelaskan  pembayaran  digunakan  untuk  memberikan  suasana berbeda bagi pengguna yang premium dengan tidak adanya iklan, sehingga pihak developer juga cerita berbayar akan masuk pada penulis sebagai royalti telah menghibur pembaca, developer lebih menekankan bahwa tidak semua harus dilakukan upgrade ke dalam versi premium, versi premium digunakan untuk  pengguna  yang  ingin  tidak  ada  iklan  saat  membuka  aplikasi,  pihak developer harus  mengembalikan  sistem  seperti  semula  agar  seuai  dengan iklan  yang  dilakukan,  membaca  secara  offline  dan  gratis  yang  menjadi keunggulan dari aplikasi dan pihak developer harus konsisten agar pengguna bisa  membaca  secara  gratis  yang  sudah  menjadi  keunggulan  aplikasi  bagi para pengguna.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  temuan  dan  pembahasan  yang  dipaparkan  pada  bab sebelumnya,  disimpulkan  bahwa  dari  total  4.137  review  pengguna,  33,12 persen sangat tidak suka, 17,04 persen tidak suka, 15,71 persen netral, 11,31 persen suka, dan 22,82 persen sangat menyukai aplikasi Wattpad. sedangkan 10,94 persen sangat tidak suka, 17,04 persen tidak suka, 15,71 persen netral, 11,31  persen  suka,  dan  22,82  persen  sangat  menyukai  aplikasi  Dreame. Alhasil  dari  rating  tersebut,  Dreame  mengungguli  Wattpad.  Tingkat  akurasi aplikasi Wattpad sebesar 88,60 persen berdasarkan data latih dan uji dengan SVM,  artinya  dari  342  data  yang  diuji,  303  data  yang  terdiri  dari  230  data kelas  positif  dan  73  data  kelas  negatif  tergolong  benar,  sedangkan  39  data terdiri  dari  23  data  negatif  dan  16  data  positif  salah  klasifikasi.  Program Dreame  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  87,45  persen  yang  berarti  bahwa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dari 263 data yang dievaluasi, 230 data (181 data kelas positif dan 49 data kelas  negatif)  teridentifikasi  dengan  benar,  sedangkan  33  data  (23  data negatif dan 9 data berlabel positif) salah diklasifikasikan. salah.
Aplikasi  Wattpad  untuk  kelas  perasaan  positif  berkaitan  dengan membaca  cerita  secara  offline  dan  gratis,  tetapi  aplikasi  Dreame  berkaitan dengan membaca buku dengan sistem koin yang dapat diterima secara gratis dengan  menunggu,  sesuai  dengan  klasifikasi  dan  asosiasi  kata  yang dilakukan.  Kelas  sentimen  negatif  aplikasi  wattpad  terkait  dengan  update terbaru yang berarti aplikasi tidak dapat digunakan secara offline, ada sistem berbayar  untuk  membaca  buku,  dan  terjadi  kesalahan  saat  pendaftaran sehingga  menyebabkan  aplikasi  crash,  sedangkan  aplikasi  dreame  kelas sentimen  negatif  terkait  dengan  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk membuka  bab  berikutnya,  harus  membayar  dengan  koin  untuk  membuka bab, dan sistem koin untuk membuka cerita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawan, A. (2015). Penerapan Model Support Vector Machine Text Mining  Pada  Komentar  Review  Smartphone  Android  Vs  Blackberry Dengan Teknik Optimasi Genetic Algorithm. Faktor Exacta , 8 (2), 100- 115.
[2] Fide,  S.,  Suparti,  S.,  &  Sudarno,  S.  (2021).  Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi Tiktok Di Google Play Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Dan Asosiasi. Jurnal Gaussian , 10 (3), 346-358.
[3] Hermanto,  H.,  Kuntoro,  A.  Y.,  Asra,  T.,  Nurajijah,  N.,  Effendi,  L.,  & Ocanitra,  R.  (2020).  Sentiment  Analysis  on  Gojek  and  Grab  User Reviews  Using  Svm  Algorithm  Based  on  Particle  Swarm Optimization. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 16 (1), 117-122.
[4] Indrayuni,  E.,  Nurhadi,  A.,  &  Kristiyanti,  D.  A.  (2021).  Implementasi Algoritma  Naive  Bayes,  Support  Vector  Machine,  dan  K-Nearest Neighbors  Untuk  Analisa  Sentimen  Aplikasi  Halodoc. Faktor Exacta , 14 (2), 64-71.
[5] Praptiwi, D. Y. (2018). Analisis Sentimen Online Review Pengguna E- Commerce Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Maximum Entropy (Studi Kasus: Review Bukalapak pada Google Play).
[6] Ramadani, F. (2014). No Title. Pengaruh Inflasi, Suku Bunga Dan Nilai Tukar  Rupiah  Terhadap  Harga  Ssaham  Perusahaan  Sektor  Properti Dan Real Estate Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia , 72–82.
[7] Santoso,  I.,  Gata,  W.,  &  Paryanti,  A.  B.  (2019). Penggunaan  Feature Selection di Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum . 1 (10), 5– 11.
[8] Santoso, V. I., Virginia, G., Lukito, Y., Kristen, U., & Wacana, D. (2017). Penerapan  Sentiment  Analysis  Pada  Hasil  Evaluasi  Dosen  Dengan Metode Support Vector Machine . 14 (1), 79–83.
[9] Tuhuteru, H., & Iriani, A. (2018). Analisis Sentimen Perusahaan Listrik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 317-327 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier. Jurnal Informatika , 3 (03).
[10]  Yunita,  N.  (2016).  Analisis  Sentimen  Berita  Artis  Dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan  Particle  Swarm Optimization. Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa , 5 (2), 104– 112.
[11]  Ahmadi,  M.  I.,  Apriani,  F.,  Kurniasari,  M.,  &  ...  (2020).  Sentiment Analysis Online Shop on the Play Store Using Method Support Vector Machine  (Svm).  Seminar  Nasional  …,  2020(Semnasif),196–203. http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4101
[12]  Luqyana,  W.  A.,  Cholissodin,  I.,  &  Perdana,  R.  S.  (2018).  Analisis Sentimen  Cyberbullying  Pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(11), 4704–4713 .