Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify
Ayu Sri Rahayu * , Ahmad Fauzi, Rahmat
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.ayurahayu@mhs.ubpkarawang.ac.id , 2 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 3 rahmat@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: : if19.ayurahayu@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted: 23/12/2022 ; Accepted: 29/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak- Aplikasi Spotify merupakan subjek yang menarik bagi komunitas jejaring sosial yang memiliki perbedaan pendapat atau sentimen yang signifikan. Analisis Sentimen adalah solusi untuk secara otomatis mengelompokkan opini atau peringkat menjadi opini negatif atau positif. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machines (SVM) dan Naïve Baye. Keunggulan Naïve Bayes adalah sederhana, cepat dan akurasi tinggi. SVM, di sisi lain, dapat mengidentifikasi hyperplane  berbeda  yang  memaksimalkan  margin  antara  dua  kelas  yang  berbeda.  Hasil  klasifikasi  dari  penelitian  ini mempunyai dua label kategori yaitu negatif dan positif. Nilai akurasi yang dihasilkan menunjukkan model uji terbaik untuk kasus klasifikasi sentimen. Keakuratan diukur dengan matriks konfusi dan hasilnya menunjukkan bahwa nilai akurasi algoritma SVM adalah 84% sedangkan nilai akurasi algoritma Naïve  Bayes lebih tinggi dari SVM yaitu 86,4%.
Kata Kunci: SVM; Naïve Bayes; Analisis Sentimen
Abstract - The  Spotify  app  is  a  subject  of  interest  to  social  networking  communities  with  significant  disagreements  or sentiments. Sentiment Analysis is a solution to automatically categorize opinions or ratings into negative or positive opinions. The techniques used in this research are Support Vector Machines (SVM) and Naïve Baye. The advantages of Naïve Bayes are simple, fast and high accuracy. SVM, on the other hand, can identify different hyperplanes that maximize the margin between two  different  classes.  The  classification  results  of  this  study  have  two  category  labels,  namely  negative  and  positive.  The resulting accuracy value indicates the best test model for sentiment classification cases. Accuracy is measured by the confusion matrix and the results show that the accuracy value of the SVM algorithm is 84% while the accuracy value of the Naïve Bayes algorithm is higher than SVM which is 86.4%.
Keywords: SVM; Naïve Bayes; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi semakin hari semakin maju, salah satunya pada bidang teknologi musik yang digemari seluruh kalangan. Musik sering digunakan sebagai media untuk mewakili emosi atau perasaan pendengarnya . Hal itu sering dijadikan sebagai peluang bisnis bagi industri musik. Saat ini, banyak orang telah berhenti menggunakan radio,TV,CD,DVD dan MP3 dikarenakan lebih mudah menggunakan smartphone. Spotify merupakan teknologi musik  dengan  layanan  streaming  yang  memberikan  layanan  pengguna  akses  lebih  mudah  ke  dalam  informasi kapan saja dan di mana saja [1]. Dengan pesatnya perkembangan pada smartphone dan aplikasi dalam beberapa tahun  terakhir,  pengguna  kini  dapat  berkomentar  di  berbagai  platform  melalui  layanan  internet  seluler,  media sosial, dll  [2].  Play Store adalah layanan penyedia konten digital dari  Google yang menawarkan berbagai  toko online seperti aplikasi, game, film,musik. Play Store dapat diakses melalui website, aplikasi Android atau Google TV.Play Store memiliki beberapa fitur termasuk peringkat pengguna dan peringkat untuk aplikasi atau layanan. Ulasan adalah kalimat atau teks berisi komentar atau penilaian tentang karya seseorang. Rating ini sangat penting dijadikan sebagai tolak ukur untuk aplikasi apakah dapat di rekomendasikan atau tidak untuk pengguna baru. [3]
Musik  menjadi  subjek  yang  menarik  bagi  banyak  orang  di  komunitas  jejaring  sosial,  musik  membuat perbedaan besar dalam opini dan sentimen bagi pendengarnya. Opini ulasan musik diukur lebih menantang dari pada opini dari kategori ulasan lainnya, seperti ulasan produk [4]. Analisis sentimen adalah studi komputer tentang pendapat,  perilaku  dan  perasaan  manusia  tentang  keseluruhan.  Entitas  ini  dapat  perasaan  manusia  tentang keseluruhan [5]. Penelitian terdahulu terkait sentimen dilakukan oleh [3] tentang analisis sentimen ulasan aplikasi Spotify untuk meningkatkan layanan menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan data sebanyak 3600 yang mendapatkan hasil nilai sentimen negatifnya sebesar 46,4% dan positifnya sebesar 53,6%. Penelitian Selanjutnya  oleh  [6]  mengenai  analisis  prediksi  mood  gendre  musik  pop  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  K- means.mendapatkan  nilai  mood  terbaik  sebesar  91,9%.    Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [7]  tentang komparasi algoritma klasifikasi genre musik pada Spotify menggunakan CRISP-DM dengan mengumpulkan total sebesar  42.305.  hasil  tertinggi  nilai  akurasi  didapatkan  oleh  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  yaitu  sebesar 58,91%.Kemudian  penelitian  analisis  klasifikasi  artist  music  menggunakan  model  regresi  logistik  biner  dan analisis  diskriminan  oleh  [8]  Model  regresi  logistik  biner  yang  dibangun,  menggunakan  nilai  1-APER  dengan proporsi data 90:10 memiliki ketepatan klasifikasi untuk data testing sebesar 90,00% dan training adalah sebesar 88,00%.  Penelitian selanjutnya,  yaitu perbandingan metode regresi logistik dan random  forest  untuk klasifikasi fitur mode audio Spotify oleh [9] dengan menghasilkan nilai akurasi random forest sebesar 71%.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dan  beberapa  penelitian  terdahulu  dapat  disimpulkan  maka  metode  yang menghasilkan  akurasi terbaik adalah metode Naive Bayes. Namun pada penelitian ini, penulis menggunakan dua
algoritma yaitu SVM dan Naïve Bayes dalam menyelesaikan permasalahan pengelompokan opini menjadi positif dan negatif secara otomatis pada ulasan aplikasi Spotify. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan tingkat akurasi terbaik pada algoritma SVM dan Naive Bayes untuk meningkatkan layanan pada aplikasi Spotify.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan SVM dan Naïve Bayes untuk mencapai akurasi tertinggi dalam analisis label. Opini tentang ulasan pengguna aplikasi Spotify di Play Store. Berikut adalah proses yang dilakukan untuk mencapai nilai akurasi terbaik.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  dari  ulasan  pengguna  aplikasi  Spotify  di  Play  Store. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan scrapping menggunakan google collab. Terdapat empat informasi yangdiperoleh  dari  hasil  scraping  dari  playstore  yaitu  username,  tanggal  dan  waktu,content,  dan  skor  yang diberikan dari penulis ulasan.

## 2.2 Pemrosesan Data
Langkah  selanjutnya  adalah  menyiapkan  data  yang  diperoleh  untuk  diproses  ke  dalam  klasifikasi.  Tahap preprocessing  atau  pengolahan  data,  meliputi  kegiatan  yang  mengubah  teks  dan  membersihkan  data  agar  siap untuk dikelola ke klasifikasi. Langkah-langkah pemrosesan data tercantum di bawah ini. 1) Case Folding : mengubah semua data dari huruf besar menjadi kecil atau sebaliknya.
2) Tokenization : Proses tokenisasi pada data teks terdiri dari memecah rangkaian kalimat menjadi bagian kata- kata, yang sering disebut suku token, sesuai kebutuhan untuk menjadi kata-kata dengan makna tertentu
3) Filter Stopwords : menghilangkan kata-kata yang tidak masuk akal berupa konjungsi.

## 2.3 Klasifikasi
Setelah data diproses maka tahap selanjutnya data akan di klasifikasikan menjadi label negatif dan positif untuk ulasan pengguna Spotify, menentukan klasifikasi pendapat atau pandangan dari hasil pesan singkat yang telah di kumpulkan. Pada tahap ini melakukan analisis data berdasarkan algoritma Naïve Bayes dan SVM. Total data yang di ambil sekitar 1500 lalu data  akan dibagi dua bagian di antaranya data testing dan data training menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dan  SVM  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik.  Klasifikasi  Naïve  Bayes  adalah klasifikasi  yang  bersifat  supervised  learning  karena  memiliki  supervisor  (orang  yang  secara  manual mengklasifikasikan data yang digunakan dalam pelatihan)  sebagai guru dalam proses pembelajaran. Kinerja Naïve Bayes  mempunyai  waktu  klasifikasi  yang  singkat  sehingga  percepat  dalam  memproses  sistem  analisis sentimen.Berikut adalah rumus untuk menghitung Naive Bayes [10] :
P ( H | X ) = P ( H | X )  P ( H ) P ( X ) (1)
Keterangan : X = Data kelas tidak diketahui H = Data hipotesis X adalah kelas yang terpisah P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi (posteriori probility) P(H) = Probabilitas hipotesis H P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis P(X) = Probabilitas X
Meskipun  SVM  memiliki  keunggulan  kemampuan  generalisasi  yang  baik  dan  dapat  menghasilkan klasifikasi yang baik dan diuji dengan dataset yang relatif kecil pada pengaturan parameter yang sederhana, SVM mempunyai  konsep dan formulasi yang relatif jelas dengan beberapa parameter yang  dapat  disesuaikan dengan mudah,relatif  mudah  diimplementasikan  karena  penentuan  SVM  bisa  dirumuskan  ke  dalam  QP  (quadratic programming).Berikut adalah rumus perhitungan SVM. Konsep pengoperasian SVM adalah mencari hyperplane atau  garis  pemisah  optimal  untuk  memisahkan  dua  kelas.  Dalam  memperoleh  hyperline  pada  SVM,  rumus beberapa kernel dapat dilihat pada Tabel berikut ini:
Tabel 1. Rumus Kernel Kernel Persamaan Linear K(x i ,x) = x T x Polynomial  K(x i ,x) = (y.x T x + r) p , y > 0
RBF K(x i ,x) = exp(-y|x i -x| 2 ), y > 0 Sigmoid K(x i ,x) = tanh(yx T x + r)

## 2.5 Evaluasi
Setelah tahap klasifikasi selesai, selanjutnya evaluasi hasil pemodelan dengan membandingkan dua hasil algoritma SVM dan Naïve Bayess untuk nilai akurasinya. Tahap evaluasi ini adalah tentang menemukan hasil terbaik dari hasil uji. Pengujian dilakukan untuk mengukur akurasi hasil Pengukuran akurasi model menggunakan confusion matrix berikut pengukuran evaluasi menggunakan confusion matrix disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Rumus Confusion Matrix
Data Aktual Data Prediksi TRUE FALSE Total TRUE TP FN P FALSE FP TN N Total P' N' P+N Keterangan:
TP (True Positive) = Data positif diklasifikasikan secara benar. TN (True Negative) = Data negatif diklasifikasikan secara benar. FP (False Positive) = Data negatif diklasifikasikan menjadi positif. FN (False Negative) = Data positif diklasifikasikan menjadi negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Data
Pengumpulan data untuk penelitian ini dilakukan dari ulasan pengguna aplikasi Spotify di Play store menggunakan teknik web scraping Google Colab, dan terkumpul 1.500 ulasan.

## Gambar 2. Isi Dataset

## 3.2 Pemrosesan Data
Setelah  mengumpulkan  data  dari  Playstore,langkah  berikutnya  yaitu  persiapan  data  yang  diperoleh  dan  diolah untuk diklasifikasikan. Tahap pemprosesan data ini mencakup kegiatan data dan juga membersihkan data sehingga siap untuk langkah selanjutnya yaitu klasifikasi. Dalam tahap pemrosesan data dibagi menjadi beberapa langkah: Case Folding, Tokanizing, Stopword.

## 3.2.1 Case Folding
Pada Tahap case folding ini data akan di proses untuk mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil.

## Tabel 3. Hasil Case Folding

## 3.2.2 Tokenizing
Pada  tahap  Tokenizing  data  ini  berguna  untuk  memisahkan  kata  dalam  suatu  kalimat  dengan  tujuan  untuk  di analisis lebih lanjut. Proses awal dalam melakukan tokenizing yaitu menghapus URL,menghilangkan simbol emoji dan menghapus double spasi dalam teks.

## Tabel 4. Hasil Tokenizing
Before After
Updatenya bagus  banget  ☺  updatenya bagus banget

## 3.2.3 Stopword
Stop list ini berisi daftar kata-kata umum yang memiliki fungsi tetapi tidak memiliki arti. Sehingga stopword ini digunakan untuk memisahkan kata yang tidak penting di dalam data.

## Tabel 5. Hasil Stopword

## guna  gess  akankah  amat  joss  gg

## 3.3 Klasifikasi
Pada  tahap  proses  klasifikasi  data  yang  di  ambil sebanyak  1500  ditentukan  ke  dalam  2  kelas  yaitu  negatif  dan positif  jumlah  positif  sebanyak  1159  dan  negatif 341.  Proses  klasifikasi  menggunakan  Platform  Google  Colab dengan bahasa pemrograman Python. Kemudian Data dibagi menjadi data testing dan data training, jumlah data training  sebanyak  1050  dan  jumlah  data  training  450  menggunakan  ratio  0.3  dengan  70%  data  dipakai  untuk training dan 30% data untuk testing.

## Gambar 3. Hasil Klasifikasi

## 3.4 Evaluasi
Hasil akurasi klasifikasi teks opini menggunakan algoritma Naive Bayes dan SVM disajikan pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Perbandingan Tingkat Performa
No Algoritma Akurasi (%)  Precision(%)  Recall (%) 1 Naïve Bayes 86. 4 0.69 0.75 2 SVM 84.0 0.71 0.51 Selisih 0.4 0.02 4.3
Berdasarkan  tabel  5  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  performansi  akurasi  model  algoritma  Naive Bayes dengan nilai akurasi 86% memiliki nilai akurasi yang lebih baik dengan selisih 2,4% dibandingkan dengan algoritma  SVM  dengan  nilai  lebih  rendah  84%  dalam  konfigurasi  dataset  dengan  1500  dataset.Grafik  yang membandingkan nilai akurasi ditunjukkan pada Gambar 4.
Before After
Mudah Digunakan  mudah digunakan
Gambar 4. Hasil Perbandingan Akurasi
Berdasarkan  percobaan,  hasil  pengujian  100  data  dengan  algoritma  Naive  Bayes  pada  tabel  Confusion Matrix ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 7. Confusion Matrix Untuk Algoritma Naive Bayes
Accuracy 86.4% TP TN Prediksi Positif 312 35 Prediksi Negatif 26 77
Berdasarkan tabel diatas terlihat bahwa jumlah TP sebanyak 312 opini dan FN sebanyak 26 opini. Berikut 77 pernyataan TN dan 35 FP Hasilnya disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Naïve Bayes Dalam Persen (%) Accuracy 86.00 Sensitivity 92.00 Specificity 68.00 Ppv 87.00 Npv 74.00
Berikut adalah tabel Confusion Matrix hasil pengujian data testing menggunakan SVM.
Tabel 9. Confusion Matrix Untuk Algoritma SVM Accuracy 84% TP TN Prediksi Positif 325 22 Prediksi Negatif 50 53
Berdasarkan tabel  di  atas  terlihat  bahwa jumlah  TF sebanyak 325  ulasan dan FN sebanyak 50 opini. 53 opini berikut adalah TN dan 22 FP. Hasilnya disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan SVM Dalam Persen (%) Accuracy 72.00 Sensitivity 86.00 Specificity 7.00 Ppv 39.00 Npv 51.00
Setelah rating Spotify review dibagi menjadi kategori opini negatif dan positif sehingga ditampilkan nilai akurasinya, maka dapat diuji tingkat akurasinya untuk melihat performa dari hasil pengujian diatas. membuktikan bahwa nilai akurasi algoritma Naïve Bayes lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma SVM.

## 4. KESIMPULAN
Komparasi  algoritma  Naïve  bayes  dan  SVM  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  algoritma  Naïve  Bayes dikarenakan  pada  algoritma  Naïve  Bayes  melakukan  proses  pencarian  bobot  dengan  melakukan  perhitungan probabilitas  pada  data  dan  mendapatkan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  86.4%  sedangkan  pada  algoritma  Support Vector Marchine (SVM) memiliki nilai  akurasi  sebesar 84% jumlah data yang di gunakan sebanyak 1500 data Spotify.Data training yang digunakan pada penelitian ini sebesar 1050  sedangkan data testing sebesar 450 data.
86,4 84 82 84 86 88 Perbandingan Akurasi Naïve Bayes SVM
Dapat  disimpulkan  bahwa  Naïve  Bayes  memberikan  unjuk  kerja  lebih  baik  daripada  Support  Vector  Marchine (SVM) untuk klasifikasi sentimen review Spotify dengan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Algoritma Naïve Bayes merupakan model pengujian algoritma yang terbaik  dan akurat  untuk  permasalahan klasifikasi  sentimen review Spotify.

## REFERENCES
[1]   R. Kusumah, M. Ariyanti dan S. , “ANALIS PERBANDINGAN POSITIONING APLIKASI MUSIK DIGITAL,” e- Proceeding of Management, p. 2511, 2017.
[2]   L. Zhang, K. Hua, ,. Wang dan G. Qian, “Sentiment Analysis on Reviews of Mobile Users,” Procedia Computer Science, p. 458 – 465, 2014.
[3]   M.  D.  Rhajendra  dan  N.  Trianasar,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Spotify  Untuk  Peningkatan  Layanan Menggunakan,” e-Proceeding of Management, vol. 8, p. 4367, 2021.
[4]   A. S. H. Basari, G. Pramudya dan B. Hussin, “Opinion Mining of Movie Review using Hybrid Method of Support,” Procedia Engineering, p. 453 – 462, 2013.
[5]   W.  Medhat,  A.  Hassan  dan  H.  Korashy,  “Sentiment  analysis  algorithms  and  applications:,”  ELECTRICAL ENGINEERING, 2014.
[6]   L.  Nurhalimah,  T.  I.  Hermanto  dan  I.  Kaniawulan,  “Analisis  Prediksi  Mood  Genre  Musik  Pop  Menggunakan Algoritma,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, p. 1006−1013, 2022.
[7]   S. Navisa, L. Hakim dan A. Nabilah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik,” Jurnal Sistem Cerdas, vol. 04, pp. 114 - 125, 2021.
[8]   A.  T.  Rian  Dani,  V.  Ratnasari,  L.  Ni’matuzzahroh,  I.  .  C.  Aviantholib,  R.  Novidianto  dan  N.  Y.  Adrianingsih, “ANALISIS  KLASIFIKASI  ARTIST  MUSIC  MENGGUNAKAN  MODEL,”  JAMBURA  JOURNAL  OF PROBABILITY AND STATISTICS, vol. 3, 2022.
[9]   L. B. Christina Tanujayaa, B. Susanto dan A. Saragiha, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest,” Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), vol. 3, pp. 68-78, 2020.
[10]   S. Diantika, W. Gata dan H. Nalatissifa, “Komparasi Algoritma SVM Dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi,” JURNAL ILMIAH ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER, vol. 14, p. 10, 2021.