## Sentimen Analisis Review Aplikasi Digital Korlantas Pada Google Play Store Menggunakan Metode SVM
Nanda Ressq Setiawan 1 , Emil R. Kaburuan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Jakarta
Jl. Meruya Selatan No.1, Meruya Sel., Kembangan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11650, Indonesia, nandaressqsetiawan@gmail.com 1 , emil.kaburuan@mercubuana.ac.id 2
The SIM renewal service is familiar with a complicated service process. Addressing complaints in the community, Korlantas Polri facilitates  fast  and  easy  online  services  through  the  digital application for the SINAR Korlantas Polri service. However, the rating,  which  is  accompanied  by  various  negative  and  positive reviews,  shows  that  the  service  provided  has  not  fully  met  the expectations  of  the  application's  users.  In  order  to  find  out  how optimal  the  Digital  Korlantas  Polri  application  can  be  found  by analyzing the sentiments of user reviews. The purpose of this study is  to  implement  the  sentiment  analysis  review  of  the  Korlantas Digital  Application  on  the  Google  Play  Store  using  the  SVM method.  User  review  data  for  the  Digital  Korlantas  Polri application obtained through the Google Play website with a total sample  of  1200  review  data.  Collecting  data  in  this  study  by crawling data using the google-play-scrapper library. The testing method uses a confusion matrix. The results of the study show that the  SVM  algorithm  can  perform  sentiment  analysis  on  the Korlantas digital application review with the results of 598 positive sentiments and 511 negative sentiments. Based on the test results the  SVM  model  has  good  performance  in  the  90:10  data  ratio scenario with an accuracy value of 0.82 and the SVM model with the worst performance is in the 80:20 and 60:40 data ratio scenario with an accuracy of 0.74.
Keywords—Digital  Korlantas,  Google  Play  Store,  Application Reviews, Sentiment Analysis, Support Vector Machine
Layanan perpanjangan SIM familiar dengan proses pelayanan yang  rumit.  Mengatasi  keluhan  di  masyarakat,  Korlantas  Polri memfasilitasi  pelayanan  online  yang  cepat  dan  mudah  melalui aplikasi  digital  layanan  SINAR  Korlantas  Polri.  Namun  rating yang  disertai  berbagai  ulasan  negatif  dan  positif  menunjukkan bahwa  pelayanan  yang  diberikan  belum  sepenuhnya  memenuhi harapan dari pengguna aplikasi tersebut. Agar dapat mengetahui seberapa optimal aplikasi Digital Korlantas Polri dapat diketahui dengan  menganalisis  sentimen  ulasan  pengguna.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  sentimen  analisis review  Aplikasi  Digital  Korlantas  pada  Google  Play  Store menggunakan  Metode  SVM.  Data  ulasan  pengguna  aplikasi Digital  Korlantas  Polri  yang  didapatkan  melalui  website  Google Play  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  1200  data  ulasan. Pengumpulan data dalam penelitian ini dengan cara crawling data menggunakan  library  google-play-scrapper.  Metode  pengujian menggunakan  confusion  matrix.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat  melakukan analisis  sentimen pada ulasan aplikasi digital korlantas dengan hasil 598 sentimen positif dan  511  sentimen  negatif.  Berdasarkan  hasil  pengujian  model
SVM memiliki kinerja yang baik pada skenario rasio data 90:10 dengan nilai akurasi sebesar 0.82 dan model SVM dengan kinerja terburuk  ada  pada  skenario  rasio  data  80:20  dan  60:40  yakni dengan akurasi sebesar 0.74.
Kata Kunci—Digital Korlantas, Google Play Store, Review Aplikasi, Sentimen Analisis, Support Vector Machine.

## I. PENDAHULUAN
Semakin pesat berkembangnya teknologi membuat hampir semua  aktivitas  hidup  dari  masyarakat  sudah  semakin dipermudah  dengan  adanya  kemajuan  teknologi  digital [1] . Oleh  karena  itu,  tidak  menutup  kemungkinan  jika  Indonesia akan  gencar  dalam  melakukan  beberapa  program  serta akselerasi transformasi digital yang bahkan hampir digabungkan  sebagai  program  nasional  hampir  ke  seluruh industri.  Transformasi  digital  ini  juga  sudah  menuju  industri perusahaan  yang  saat  ini  tidak  hanya  secara  mandiri  yang dilakukan  oleh  pemerintah  salah  satunya  yaitu  Polres  Gresik dengan  pelayanan  perpanjangan  SIM.  Layanan  perpanjangan SIM familiar dengan proses pelayanan yang rumit dan berbelit- belit.
Hal  tersebut  menyebabkan  masyarakat  yang  ingin memperpanjang  SIM  merasa  jenuh  dengan  proses  yang  tidak efektif  dan  efisien.  Masyarakat  sering  mengeluh  buruknya pelayanan satpas dan pembuatan SIM. Mengatasi keluhan dan kekurangan  di  masyarakat,  Kepolisian  Negara  Republik Indonesia Korlantas Polri memfasilitasi pelayanan online yang cepat  dan  mudah.  Pelayanan  ini  dilaksanakan  pada  masa penyesuaian  kebiasaan  baru  ( new  normal )  atau  akan  normal baru. Polres Gresik berusaha memberikan pelayanan yang lebih optimal terutama perkembangan teknologi untuk meningkatkan kualitas pelayanan masyarakat melalui aplikasi digital layanan SINAR Korlantas Polri [2] [3] . Dalam memberikan pelayanan terhadap customer mereka, Korlantas  Polri  banyak  membuka  masukan  untuk  pelayanan yang  mereka  berikan,  mulai  dari  akun  media  sosial  sampai aplikasi  yang  disediakan  aplikasi  Digital  Korlantas  Polri sebagai tempat aktifitas customer dalam  melakukan transaksi. Saat ini pada Google Play Store aplikasi Digital Korlantas Polri sudah diunduh dengan rating 4,1 dan 71,4 ribu ulasan. Rating yang disertai berbagai ulasan negatif dan positif menunjukkan
bahwa  pelayanan  yang  diberikan  oleh  Korlantas  Polri  belum sepenuhnya memenuhi harapan dari pengguna aplikasi tersebut.
Oleh karena hal tersebut, agar dapat mengetahui seberapa optimal aplikasi Digital Korlantas Polri dapat diketahui dengan menganalisis  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi  Digital Korlantas  Polri.  Analisis  sentimen  merupakan  suatu  proses pengolahan  atau  klasifikasi  sebuah  kata  atau  text  yang bersumber  dari  internet  atau  media  sosial  dengan  tujuan mendapatkan respon atau opini masyarakat terkait media sosial [4] . Pada penelitian ini digunakan metode SVM untuk analisis sentimen.  SVM  adalah  algoritma  yang  dikenal  untuk menghasilkan  solusi  optimal  pada  kasus  klasifikasi.  Vapnik memperkenalkan  model machine  learning SVM  berbasis kernel.  SVM  dapat  melakukan  generalisasi  dengan  baik, meskipun menggunakan data pelatihan yang kecil [4] . Pada  penelitian  terdahulu  yang  ditulis  oleh  [5]  berjudul “Sentiment  Analysis  Terhadap  Review  Aplikasi  Maxim  di Google  Play  Store  Menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM)”.  Penelitian  tersebut  menganalisis  rating  aplikasi Maxim di Google Play Store karena pengguna sering membaca ulasan  yang  ditemukan  pengguna  lain  di  Google  Play  Store sebelum  memilih  dan  menginstal  aplikasi.  Analisis  sentimen memiliki  daya  tarik  yang  tinggi  bagi  pemilik  aplikasi  dalam membuat  keputusan,  karena  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi pengembangan  dari  aplikasi  tersebut.  Maxim  merupakan aplikasi  baru  transportasi  online  yang  menawarkan  layanan berbeda  dari  aplikasi  sejenis.  Peneliti  bertujuan  menganalisis sentimen  pada  review  pengguna  terhadap  aplikasi  Maxim  di Google Play store Analisis rating  pengguna  ini  menggunakan metode (SVM) yang mencapai akurasi sebesar 79%.
.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  alur  penelitian  yang  ditampilkan  pada gambar  1,  penjelasan  rinci  tentang  langkah-langkah penelitian:
1. Menentukan topik
Dalam  penelitian  ini,  awal  langkah  yang dilakukan  dengan  pencarian  topik  yang  akan diimplementasikan.  Topik  yang  dipilih  adalah Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi  Korlantas Digital di Google Play Store dengan menggunakan metode SVM
2. Identifikasi Masalah Pada tahap ini identifikasi masalah penulis memanfaatkan  situs  Google  Play  Store.  Aplikasi Korlantas  Digital  Polri  merupakan  salah  satu aplikasi  layanan  perpanjangan  SIM  yang  banyak digunakan  khususnya  oleh  masyarakat  Indonesia.
Oleh karena itu, analisis sentimen diperlukan untuk mengetahui  sentimen  pada  opini  pengguna terhadap aplikasi Digital Korlantas Polri.
3. Rumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Langkah ini dilakukan dengan merumuskan masalah  terkait  terkait  penelitian  yakni  opini pengguna  aplikasi  Digital  Korlantas  Polri,  hasil penerapan  klasifikasi  ulasan  aplikasi  Digital Korlantas  Polri  menggunakan  metode  SVM menjadi  kelas  positif  dan  negatif,  bagaimana informasi  yang  dihasilkan  pada  setiap  kategori diimplementasikan.
Pada tahap ini, tujuan penelitian ditentukan, yang  dihasilkan  dari  rumusan  tujuan  yang diinginkan  dari  masalah  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Penulis bertujuan untuk mendapatkan tanggapan  pengguna  aplikasi  Korlantas  Digital Polri  dan  mengetahui  hasil  penerapan  metode Support  Vector  Machine dalam  klasifikasi  data ulasan pengguna aplikasi Digital Korlantas Polri.
4. Menentukan Batasan dan Metode Penelitian Pada  tahap  ini  menentukan  beberapa batasan  penelitian  agar  penelitian  dapat  berjalan sesuai  tujuan  dan  tidak  melebar  ke  topik  lainnya.
Batasan  penelitian  ini  seperti  data  yang  diambil dari  website  Google  Play  Store  berupa  ulasan menggunakan  Bahasa  Indonesia.  Penelitian  yang digunakan yaitu metode SVM.
5. Studi Pustaka Studi  pustaka  dilakukan  untuk  menunjang penulis pada penelitian yang akan dilakukan terkait literatur  dan  topik  yang  sudah  ditentukan.  studi pustaka  yang  digunakan  sebagai  referensi  pada penelitian  ini  terkait  dengan  teori  analisis sentimen,  penggunaan  machine  learning,  teori penggunaan  metode  SVM  dan  literatur  lainnya terkait dengan pengolahan teks.
6. Pengumpulan Data Tahap  ini  mengumpulkan  data  ulasan aplikasi  Digital  Korlantas  Polri  menggunakan teknik crawling atau scrapping data menggunakan library  google-play-scrapper yang  dimiliki  oleh Google Chrome pada website Google Play Store.
7. Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data. Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan persepsi pengguna aplikasi Korlantas Digital Polri.
8. Pre-processing Data
Pada tahap ini dilakukan proses preprocessing  data,  dimana  pada  proses  ini menggunakan  software  Google  Colab  dengan bahasa  pemrograman  python.  Berikut  merupakan beberapa proses yang terjadi:
a. Data Cleansing
b. Case Folding
c. Tokenizing
d. Stopward Removal
e. Stemming
f. Pelabelan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pelabelan menggunakan library textblob . Pada proses labelling  data  menggunakan textblob data ulasan  harus  diterjemahkan  ke  Bahasa Inggris,  karena library textblob hanya mendeteksi teks berbahasa Inggris.
g. Feature  Extraction  menggunakan  TF-IDF untuk pembobotan kata
9. Klasifikasi Setelah  melalui  pre-processing  dilanjutkan dengan klasifikasi sentimen menggunakan metode SVM.
10. Kesimpulan dan Saran Setelah  melalui  seluruh  tahap  pengolahan data  dilakukannya  penarikan  kesimpulan  dari serangkaian proses yang telah dilakukan oleh penulis. Kesimpulan  dituliskan  berdasarkan  hasil  penelitian yang  didapatkan.  Selain  itu  penulis  membuat  saran berdasarkan penelitian yang telah dilakukan

## 2.2 Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Alat
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam
pembuatan adalah sebagai berikut:
 Laptop
Processor Intel® Core™  i5  8250U  Processor (6M  Cache, up to 3.40 GHz), RAM 4GB / 8GB DDR4 2133MHz SDRAM, VGA Discrete Graphics Nvidia GT 930MX  2GB  /  Nvidia  GT  940MX  2GB, Hard Disk 1TB SATA
HDD
5400RPM / 246 SSD Sandisk
 Google Collaboratory, sebagai alat bantu untuk menuliskan kode ataupun melakukan  proses  debugging  program Python.
 Microsoft Office, sebagai alat bantu untuk penulisan  laporan  dan  proposal  selama pengembangan system

## 2.2.2 Bahan
Bahan  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  merupakan semua  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Digital  Korlantas Polri  yang  didapatkan  melalui website Google  Play dengan  jumlah  sampel  yang  digunakan  sebanyak  1200 data ulasan

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Berikut ini  merupakan  metode yang digunakan dalam penelitian:
1. Web Scraping
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dengan  cara crawling data menggunakan library google-play-scrapper . Teknik pengambilan data ini dapat menemukan data ulasan aplikasi Digital Korlantas secara otomatis.
2. Studi Pustaka
Penulis  menggunakan  literatur  yang  bersumber  dari jurnal  dan  e-book  yang  berkaitan  dengan  penelitian, kemudian  tujuan  serta  rumusan  masalah  digunakan  pada penelitian ini.

## 2.4 Metode Analisis Data
Penulis  menganalisis  data  dengan  metode SVM untuk mengklasifikasi  ulasan  menjadi  sentimen  positif  dan negatif .

## 2.5 Rancangan Pengujian
Metode pengujian menggunakan confusion matrix untuk mengetahui kinerja dari model klasifikasi yang dibuat. Model SVM terbaik akan digunakan untuk diimplementasikan pada ulasan, untuk mengetahui sentimen yang dihasilkan pada tiap ulasan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  Dataset  yang  dibutuhkan  penulis untuk  menyelesaikan  Tugas  akhir  meliputi  konfigurasi Keamanan  Jaringan  Enterprise  dengan  metode  Intrusion Detection  &  Prevention  System  (IDPS),  yang  mana  penulis menyiapkan  semua  konfigurasi  baik  itu  Network,  System Security,  End  point  maupun  Penetration  testing  sebagai Intruder.  Berikut  detail  perangkat  yang  dilampirkan  dalam bentuk tabel.

## A. Dataset
Penulis  mendapatkan  dataset  dengan  melakukan  crawling pada website google play store. Library yang digunakan untuk melakukan  crawling  data  adalah  google-play-scrapper. Didapatkannya 1200 data dengan 12 macam atribut dari proses crawling data.

## TABEL 1. DAFTAR ARTIBUT DATASET
Nama Atribut Keterangan
reviewId Berisi no Id review username Berisi  username  pengguna  aplikasi  cek banson userImage Berisi link gambar profil pengguna content Berisi komentar pengguna terkait aplikasi digital korlantas score Berisi  angka  penilaian  yang  diberikan untuk aplikasi cek bansos thumbsUpCount Berisi jumlah penyuka komentar reviewCreatedVersion Berisi  seri  atau  versi  aplikasi  yang
digunakan oleh pengguna At Berisi  waktu  pengguna  mengunggah komentar replyContent Berisi balasan komentar antar pengguna repliedAt Berisi  waktu  balasan  komentar  antar pengguna sortOrder Berisi  kategori  komentar  diurutkan berdasarkan most relevant dan newest appId Berisi Id aplikasi digital korlantas
Tidak  semua  atribut  digunakan  pada  penelitian  ini.  Penulis hanya menggunakan atribut content, karena hanya pada atribut content yang berisi ulasan pengguna.

## TABEL 2. DATA ULASAN PENGGUNA

## Content
Aplikasi tidak bisa dipakai misalkan klik e-ppsi tidak bisa, klik e- rikkes juga tidak bisa, jika belum sempurna aplikasinya lebih baik tidak  usah  di  launching.  Jika  begini  kita  tetep  harus  ke  satpas didaerah rumah kita.
Regnya gagal. Masukkan no HP -> RPC time out. Setelah itu baru dpt massage OTP. Sepertinya timer nya terlalu cepat sehingga tidak nyambung dengan OTPnya. Atau OTPnya telat masuk. Tolong di perbaiki bugnya
Aplikasinya mungkin belum sepenuhnya siap,mau verifikasi KTP dengan  foto  wajah,sudah  mengikuti  sesuai  intruksi  dan  hasilnya diterima  tapi  tanda  silang  setelah  dilihat  di  profil  tapi  belum terverifikasi  KTP  nya,sudah  dicoba  beberapa  kali  tetap  belum terverifikasi.  Tolong  diperbaiki  aplikasinya,108alua  belum  siap harusnya jangan dulu dilaunching.
Ini di implementasikan nasional tapi sepertinya servernya seadanya ya?  Susah  banget  masuknya  time  out  teruss.  Belum  bisa  review lebih  lanjut  belum  lihat  semua.  Ini  salah  satu  wujud  POLRI  go digital  untuk  menjawab  kebutuhan  masa  depan  dan  mengurangi potensi pungli tapi mohon dengan sangat komitmennya, servernya juga di kembangkan skala nasional dong.
Tidak  bisa  masukkan  nomor  Handphone,  selalu  muncul  "Terjadi
Kesalahan,  Coba  lagi  beberapa  saat"  atau  biasa  muncul  "  RPC Timeout",  sebenarnya  aplikasi  ini  bisa  di  pakek  apa  tidak  sih,, kalau belum bisa di pakek,, jangan di luncurkan dulu
Apanya  yg  simpel  perpanjang  sim  cukup  dari  HP.  Proses  ribet berkas  pendukung  harus  instal  apk  lagi  atau  daftar  lg  via  web disitus yg berbeda. Total jadinya ada 3 apk/situs. Belum lagi tetep harus  datang  untuk  cek  kondisi.  Gk  cocok  sama  apa  yg digembor2kan dimedia.
Saya sudah berhasil memasukan untuk nomer SIM A. Tapi ketika saya input untuk SIM C, selalu saja gagal. Sudah cara input manual
&  scan  barcode.  Ketika  simpan  selalu  tidak  berhasil.  Verifikasi akun sudah validasi lengkap semua. Sudah coba Logout dan login ulang. Tapi belum bisa. Server nya apakah penuh ? Efek louncing trial barusan aplikasinya.

## B. Pre-Processing
Pre-processing  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yakni data cleansing,  case  folding,  stopword  removal,  stemming, tokenizing,  labeling, dan feature  extraction .  Hasil  pre- processing dituliskan sebagai berikut :
a. Data Cleansing
Pada tahap data cleansing hal pertama yang dilakukan oleh  penulis  adalah  menghapus  kolom  atau  atribut  yang tidak digunakan untuk analisis sentimen.

## Gambar 2. Hasil Penghapusan Kolom
Setelah melakukan penghapusan kolom, dilakukannya penghapusan  angka  perubahan  hasil  ulasan  setelah penghapusan angka dituliskan pada tabel berikut.

## TABEL 3. HASIL PENGHAPUSAN ANGKA

## Sebelum Penghapusan
Angka Setelah Penghapusan

## Angka
Bintang  1  dulu,  Konfirmasi kode OTP beberapa kali salah,
disuruh  cek  jaringan  terus padahal  jaringan  bagus.  Pas
sudah bisa masuk, mau update profil,,  sudah  di  isi.  Gagal simpan terus.
Dicoba
Bintang dulu, Konfirmasi kode OTP beberapa kali salah, disuruh  cek  jaringan  terus padahal  jaringan  bagus.  Pas sudah bisa masuk, mau update profil,,  sudah  di  isi.  Gagal
simpan
terus.
Dicoba
beberapa  kali  tetap  gagal.  ..
Mungkin  servernya  belum terlalu kuat untuk diakses oleh banyak  pengguna  sekaligus, mungkin  bisa  diperbaiki  lagi
baik dari server dan aplikasinya.  Jika  aplikasi  ini sukses  secara  Nasional,  maka akan  bagus.  Karena  akan menghilangkan  pungli2  yg ada  di  daerah2  yg  jauh  dri pusat.
beberapa  kali  tetap  gagal.  ..
Mungkin  servernya  belum terlalu kuat untuk diakses oleh banyak  pengguna  sekaligus, mungkin  bisa  diperbaiki  lagi
baik dari server dan aplikasinya.  Jika  aplikasi  ini sukses  secara  Nasional,  maka akan  bagus.  Karena  akan menghilangkan pungli  yg ada di daerah yg jauh dri pusat.
Kemudian dilanjutkan dengan menghapus simbol dan tanda  baca  pada  teks.  Hasil  dari  proses  penghapusan simbol dan tanda baca dituliskan pada tabel 4.

## TABEL 4. HASIL PENGHAPUSAN SIMBOL DAN TANDA BACA
Sebelum Penghapusan Simbol Setelah Penghapusan Simbol
Bintang  dulu,  Konfirmasi  kode
OTP beberapa kali salah, disuruh  cek  jaringan  terus padahal  jaringan  bagus.  Pas sudah  bisa  masuk,  mau  update profil,,  sudah  di  isi.  Gagal simpan  terus.  Dicoba  beberapa kali  tetap  gagal.  ..  Mungkin servernya  belum  terlalu  kuat untuk  diakses  oleh  banyak pengguna  sekaligus,  mungkin bisa  diperbaiki  lagi  baik  dari server  dan  aplikasinya.  Jika aplikasi ini sukses secara
Nasional,  maka  akan  bagus.
Karena  akan  menghilangkan pungli yg ada di daerah yg jauh dri pusat.
Bintang  dulu  Konfirmasi  kode OTP beberapa kali salah disuruh cek  jaringan  terus  padahal jaringan  bagus  Pas  sudah  bisa masuk mau update profil sudah di isi Gagal simpan terus Dicoba beberapa kali tetap gagal
Mungkin servernya belum terlalu  kuat  untuk  diakses  oleh banyak pengguna sekaligus mungkin  bisa  diperbaiki  lagi baik dari server dan aplikasinya Jika  aplikasi  ini  sukses  secara Nasional  maka  akan  bagus Karena  akan  menghilangkan pungli yg ada di daerah yg jauh dri pusat

## b. Case Folding
Setelah  melakukan  tahap  data  cleansing,  penulis melalui  tahap case folding .  Pada  tahap  ini  penulis mengubah seluruh teks pada dokumen menjadi lowercase . Hasil dari tahap case folding di tuliskan pada tabel 5.
TABEL 5. HASIL TAHAP CASE FOLDING
Sebelum Case Folding
Setelah Case Folding
Bintang dulu Konfirmasi kode OTP beberapa kali salah disuruh  cek  jaringan  terus padahal  jaringan  bagus  Pas sudah bisa masuk mau update profil  sudah  di  isi  Gagal simpan terus Dicoba beberapa kali  tetap  gagal  Mungkin servernya  belum  terlalu  kuat untuk  diakses  oleh  banyak pengguna  sekaligus  mungkin bisa  diperbaiki  lagi  baik  dari server  dan  aplikasinya  Jika aplikasi  ini  sukses  secara
Nasional  maka  akan  bagus Karena  akan  menghilangkan
pungli  yg  ada  di  daerah  yg
jauh dri pusat
bintang  dulu  konfirmasi  kode otp beberapa kali salah disuruh cek  jaringan  terus  padahal jaringan  bagus  pas  sudah  bisa masuk mau update profil sudah di  isi  gagal  simpan  terus dicoba  beberapa  kali  tetap
gagal mungkin servernya
belum  terlalu  kuat  untuk
diakses oleh banyak pengguna
sekaligus mungkin bisa
diperbaiki lagi baik dari server dan  aplikasinya  jika  aplikasi ini  sukses  secara  nasional maka  akan  bagus  karena  akan menghilangkan  pungli  yg  ada
di daerah yg jauh dri pusat
Pada  tahap  ini  penulis  juga  melakukan  penghapusan data  teks  yang  duplikat  dari  data  semula  yang didapatkan sejumlah 1200 berubah menjadi 1109 data.
c. Stopword Removal
Setelah  melalui  tahap case  folding ,  penulis  melalui tahap stopword removal yang bertujuan untuk menghilangkan  kata  kata  yang  tidak  bermakna.  Penulis menggunakan library NLTK untuk menyediakan kata kata stopword  dalam  bahasa  Indonesia  dan  juga  penulis menentukan  stopword  tambahan.  List  dari  stopword tambahan ditunjukkan pada tabel 6.

## TABEL 6 . STOPWORD TAMBAHAN

## List stopword tambahan
['sim','yg',  'lhaaa',  'gimana',  'gmn',  'bs',  'mw',  'mau',  'klo',  'kalo', 'klw',  't',  'tdk',  'ndak',  'nggak',  'jd',  'jdi',  'jadi',  'a',  'b',  'c',  'ktp', 'psikotes', 'lg','ektp', 'lagi', 'lgi','jg', 'juga', 'jga', 'bgt', 'stnk', 'dgn', 'dengan',  'x','nya',  'krn',  'mgkn',  'soal','soalnya',  'sangat',  'sgt', 'bagi', 'sekali', 'untuk', 'hadeuuhh','pkb','utk', 'udh', 'sdh', 'sudah', 'ribu',  'rb','hnya',  'hanya',  'hny',  'dlu',  'dulu',  'dl',  'iy', 'trs','trus','norek','bni','bca','bank','polda','polri','eh','stnk','ppkm','t erus','ga', 'ada', 'gk', 'tp', 'pdhl', 'sih', 'ya', 'sy','saya', 'min', 'lgsg', 'teroooos', 'pke', 'va', 'cm','cuma','cma',
'erikkes','eppsi','korlantas','tsb','ggk']

## d. Stemming dan Tokenizing
Setelah  melalui  tahap  stopword  removal,  penulis melakukan  tahap  stemming  dan  tokenizing.  Stemming digunakan  untuk  merubah  kata  menjadi  kata  dasar menggunakan  bantuan  library  Sastrawi  dan  tokenizing
digunakan  untuk  menjadikan  kalimat  dipisah  per  kata menggunakan  library  NLTK.  Hasil  dari  proses  ini ditunjukkan pada tabel 7.
TABEL 7 . HASIL STEMMING DAN TOKENIZING
Sebelum Stemming&Tokenizing Setelah Stemming&Tokenizing
aplikasi  tidak  bisa  dipakai misalkan  klik  eppsi  tidak  bisa klik erikkes juga tidak bisa jika belum  sempurna  aplikasi  nya lebih  baik  tidak  usah  di
launching jika begini kita tetep harus ke satpas didaerah rumah kita ['aplikasi',  'pakai',  'misal', 'klik', 'klik', 'sempurna', 'aplikasi', 'lebih', 'baik', 'usah',  'launching',  'begini', 'tetep', 'satpas', 'daerah', 'rumah']
Setelah melalui tahap tersebut data akan di untokenize menjadi  kalimat  seutuhnya  hasil  ditunjukkan  pada tabel 8.
TABEL 8 . HASIL UNTOKENIZE

## Hasil Untokenize
aplikasi  pakai  misal  klik  klik  sempurna  aplikasi  lebih  baik  usah launching begini tetep satpas daerah rumah
e. Labeling
Setelah  melalui  tahap  data  cleansing,  case  folding, stopword  removal,  stemming  dan  tokenizing,  data dipersiapkan  untuk  diberi  label  atau  labeling.  Labeling menggunakan  library  TextBlob,  namun  sebelum  data diberi  label  data  perlu  diterjemahkan  ke  bahasa  Inggris. Hal  ini  dikarenakan  library  TextBlob  hanya  dapat berfungsi pada teks berbahasa inggris. Penulis menerjemahkan teks menggunakan library googletranslate. Hasil teks terjemahan ditunjukkan pada tabel 9.
TABEL 9 . STOPWORD TAMBAHAN

## Hasil Terjemahan
Translated(src=id,  dest=en,  text=Using  the  application,  for example, clicking on the perfect click on the application, it's better not to launch like this, but keep the security guard at home,  pronunciation=Using  the  application,  for  example, clicking on the perfect click on the application, it's better not to  launch  like  this,  but  keep  the  security  guard  at  home, extra_data="{'translat...")
Hasil  dari  terjemahan  menggunakan  google-trans menghasilkan data terjemahan yang tidak bersih. Terdapat kalimat yang tidak dibutuhkan seperti Translated (src=id,
dest=en, text=. Selain itu juga terdapat data yang duplikat dan  adanya  tanda  baca.  Sehingga  diperlukan  proses pembersihan data kembali. Penulis menggunakan Microsoft  excel  untuk  melakukan  pembersihan  manual pada  data.  Sehinga  didapatkannya  hasil  terjemahan  data yang bersih yang dituliskan pada tabel 10.
TABEL 10 . HASIL DATA TERJEMAHAN
Hasil Clean_Translate
using the application for example clicking on the perfect click on the application  its  better  not  to  launch  like  this  but  keep  the  security guard at home
Setelah melalui proses penerjemahan, data siap untuk diberi label menggunakan library TexBlob. TextBlob memberikan  label  berdasarkan  nilai  polaritas  pada suatu  teks.  Apbila  nilai  polaritas  lebih  dari  0,  maka TextBlob  akan  melabelkan  teks  tersebut  menjadi positif.  Sedangkan  jika  nilai  polaritas  kurang  dari  0, maka TextBlob akan melabelkan teks menjadi negatif. Hasil  dari  pemberian  label  menggunakan  library TextBlob dituliskan pada tabel 11.
TABEL 11 . HASIL LABELING MENGGUNAKAN TEXTBLOB
Teks Nilai Polaritas Label
using the application  for  example
clicking on the perfect click on the application its better not to launch like  this  but  keep  the  security guard at home 0.75 Positif reg  failed to  enter no hp rpc  time out just got massage otp timer too fast  to  connect  otpnya  otp  late entry good bug 0.025 Positif the application may be fully ready if you want to verify the face photo
you have followed the instructions for  the  results  receive  a  cross  see
the  verification  profile  have  tried several  times  verify  that  the application  is  good  if  its  ready dont launch it 0.22
Positif
the implementation of the national server is very difficult to enter the
time  out  and  continue  to  review
further see all one of the forms of go  digital  answer  the  need  for  a future  lack  of  potential  for extortion  please  commit  to  a -0.13
Negatif
national scale development server
please is it simple long enough for a cell phone  complicated  process  file support  install  the  application register  via  the  web  the  site  is different  the  total  application  the
site  still  comes  checks  the conditions  match  what  the  media hype - 0.09166666667 Negatif Berdasarkan labeling menggunakan TextBlob didapatkannya  589  label  positif  dan  520  label negative .
Gambar 3. Jumlah Hasil Labeling
f. Feature Extraction
Setelah  melakukan  labeling  pada  data,  dilakukannya feature  extraction  menggunakan  TF-IDF.  Pada  tahap  ini menggunakan  library  scikit-learn,  untuk  melakukan feature  extraction dengan  TF-IDF.  TF-IDF  diterapkan pada  data  agar  diperoleh  data  yang  relevan.  TF-IDF memiliki parameter min_df yang berfungsi memfilter kata, pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  min_df=3, sehingga kata yang akan diproses adalah kata yang muncul minimal  pada  tiga  dokumen.  Hasil  dari  TF  IDF ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil TF-IDF

## C. Pembuatan Model
Setelah melalui beberapa tahap dari pre-processing, penulis melanjutkan  ke  tahap  pembuatan  model  untuk  klasifikasi sentimen.  Namun  dalam  pembuatan  model,  penulis  merubah label  pada  data  menjadi  angka  (label  encoding)  untuk
mempermudah  proses  klasifikasi.  Perubahan  label  pada  data menggunakan  function  LabelEncoder()  yang  telah  tersedia  di library  scikit-learn.  Hasil  dari  proses  encoding  ditunjukkan pada gambar 3.4, angka 0 menunjukkan label negatif dan angka 1 menunjukkan label positif.
Gambar 5. Label Encoding
Kemudian  melakukan  pembagian  data.  Penulis  menggunakan beberapa  skenario  pembagian  data  untuk  mengetahui  model SVM manakah nantinya yang paling optimal untuk klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi digital korlantas. Skenario pembagian data dituliskan pada tabel 12.

## TABEL 12 . SKENARIO PEMBAGIAN DATA
Skenario ke- Rasio Pembagian Data 1 90:10 2 80:20 3 70:30 4 60:40
Setelah  pembagian  data,  dilanjutkan  dengan  membuat  model Support  Vector  Machine.  Dalam  pembuatan  model  penulis menggunakan library scikit-learn. Library scikit-learn menyediakan modul untuk algoritma Support Vector Machine. Parameter  yang  digunakan  untuk  pembuatan  model  Support Vector Macine dituliskan pada tabel 13. Sedangkan source code untuk  pembatan  model  Support  Vector  Machine  ditunjukkan pada gambar 6.
TABEL 13 . PARAMETER SUPPORT VECTOR MACHINE
Nama Parameter Keterangan probability true
kernel linear C 10 gamma auto
Gambar 6. Source Code Pembuatan Model SVM
Pada  gambar  6  variabel  svc  digunakan  untuk  melakukan inisialisasi  parameter  yang  dibutuhkan  untuk  pembuatan model. Kemudian svc.fit() digunakan untuk melakukan training model Support  Vector  Machine menggunakan  data  training. Selanjutnya svc.predict() digunakan untuk melakukan prediksi dan testing menggunakan data testing.

## D. Visualisasi Data
Kata  kata  yang  sering  muncul  pada  teks  ulasan divisualisasikan  menggunakan  wordcloud.  Dalam  pembuatan wordcloud penulis memanfaatkan library wordcloud dan hasil dari feature extraction menggunakan TF-IDF. Visualisasi kata yang sering muncul di ulasan positif ditunjukkan pada gambar 7 dan visualisasi kata yang sering muncul pada ulasan negatif ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Wordcloud Ulasan Negatif.

## E. Pengujian
a. Hasil Confusion Matrix 90:10
Gambar 9. Confusion Matrix 90:10
Hasil  pengujian  confusion  matrix  pada  skenario  dengan rasio  data  90%  data  latih  :  10  %  data  uji  ditunjukkan  pada gambar 4.8. Dari confusion matrix tersebut didapatkannya nilai precision, nilai recall, dan nilai f1-score yang ditunjukkan pada tabel 4.14 dan nilai accuracy yang dihasilkan adalah 0.82 .
TABEL 14 . HASIL SKENARIO 90:10 Skenario Label precision recall F1-score 90:10 Negatif 0.79 0.85 0.81 Positif 0.85 0.80 0.82 b. Hasil Confusion Matrix 80:20

## Gambar 10. Confusion Matrix 80:20
Hasil  pengujian confusion  matrix pada  skenario dengan  rasio  data  80%  data  latih:  20  %  data  uji ditunjukkan pada gambar 4.9.  Dari confusion matrix tersebut didapatkannya nilai precision, nilai recall, dan nilai f1-score yang ditunjukkan pada tabel 15. dan nilai accuracy yang dihasilkan adalah 0.74.
TABEL 15 . HASIL SKENARIO 80:20
Skenario Label Precision Recall F1-score 80:20 Negatif 0.73 0.71 0.72 Positif 0.75 0.77 0.76 c. Hasil Confusion Matrix Skenario 70:30

## Gambar 11. Confusion Matrix 70:30
Hasil  pengujian  confusion  matrix  pada skenario dengan rasio data 70% data latih: 30 % data uji  ditunjukkan  pada  gambar  4.9.    Dari  confusion matrix  tersebut  didapatkannya  nilai  precision,  nilai recall, dan nilai f1-score yang ditunjukkan pada tabel 16. dan nilai accuracy yang dihasilkan adalah 0.76.
TABEL 16 . HASIL SKENARIO 70:30 Skenario Label Precision Recall F1-score
70:30 Negatif 0.75 0.74 0.74 Positif 0.77 0.78 0.78
d. Hasil Confusion Matrix Skenario 60:40

## Gambar 11. Confusion Matrix 60:40
Hasil  pengujian  pada  skenario  dengan  rasio  data 60% data latih: 40 % data uji ditunjukkan pada gambar 3.9.
Dari  confusion  matrix  tersebut  didapatkannya  nilai precision , recall , dan f1-score yang ditunjukkan pada tabel
4.17. dan nilai accuracy yang dihasilkan adalah 0.74.
TABEL 17 . HASIL SKENARIO 60:40

## F. Analisis Hasil
Berdasarkan hasil pengujian model SVM dengan parameter probability  =  true,  kernel  =  linear  ,  C  =  10,  gamma  =  auto. Model SVM yang  memiliki kinerja paling baik pada skenario pertama yakni dengan rasio data 90 : 10. Pada skenario pertama memiliki hasil evaluasi paling tinggi.  Hasil evaluasi pada label negatif  menghasilkan  nilai  precision  sebesar  0.79,  nilai  recall sebesar  0.85,  nilai  f1-score  sebesar      0.81.  Sedangkan  hasil evaluasi pada label positif adalah nilai precision sebesar 0.85, nilai recall sebesar 0.80, dan nilai f1 score sebesar 0.82. Pada skenario  rasio  data  90:10  juga  menghasilkan  nilai accuracy tertinggi dari pada skenario lainnya yakni 0.82.
Sedangkan  model  dengan  kinerja  terburuk  ada  pada  model SVM dengan skenario rasio data 80 : 20 dan skenario rasio data 60  :  40.  Hasil  Akurasi  yang  dihasilkan  pada  dua  skenario tersebut adalah 0,74. Nilai precision, recall, dan F1-Score yang dihasilkan skenario rasio data 80:20 pada label  negatif adalah 0.73, 0.71, 0.72 dan pada label positif adalah 0.75, 0.77, 0.76. Sedangkan nilai precision, recall, dan F1-Score yang dihasilkan skenario 60 : 40 pada label negatif adalah 0.72, 0.73, 0.73 dan pada label positif adalah 0.76, 0.75 , 0.75 .
Hasil  evaluasi  model  SVM  terbaik  digunakan  oleh  penulis
untuk  klasifikasi  sentimen  pada  teks  ulasan  aplikasi  digital korlantas.  Berdasarkan  hasil  labeling  menggunakan  TextBlob dan  klasifikasi  menggunakan  SVM  memiliki  perbedaan  pada jumlah sentimen. Pada proses labeling menggunakan TextBlob menghasilkan  589  sentimen  positif  dan  520  sentimen  negatif. Sedangkan  hasil  klasifikasi  sentimen  menggunakan  SVM menghasilkan  598  sentimen  positif  dan  511  sentimen  negatif. Hasil dari klasifikasi sentimen pada ulasan dituliskan pada table 18.
TABEL 18 . HASIL KLASIFIKASI PADA TEKS ULASAN No Teks Ulasan Hasil Label TextBlob Hasil Label SVM 1 using the application for example  clicking  on the perfect
click on the application its better not  to  launch  like  this  but  keep the security guard at home Positif Positif 2 reg failed to enter no hp rpc time out  just  got  massage  otp  timer too  fast  to  connect  otpnya  otp late entry good bug Positif Positif 3 the  application  may  be  fully ready  if  you  want  to  verify  the face  photo  you  have  followed the  instructions  for  the  results receive a cross see the
verification  profile  have  tried
several  times  verify  that  the application  is  good  if  its  ready dont launch it Positif Positif
4 the  implementation  of  the
national  server  is  very  difficult to  enter  the  time  out  and continue  to  review  further  see all one of the forms of go digital answer the need for a future lack of potential  for  extortion please
commit  to  a  national  scale
development server please
Negatif Negatif
5 entering  the  cellphone  number always appears so its wrong try a few it usually appears the rpc
timeout is correct what application  do  you  use  dont launch it
Negatif Negatif 6 is  it  simple  long  enough  for  a Negatif Negatif
Skenario Label Precision Recall F1-score 60:40 Negatif 0.72 0.73 0.73 Positif 0.76 0.75 0.75
Submitted : February 12, 2023, Revised : March 4, 2023, Accepted : March 5, 2023, Published : March 20, 2023
cell  phone  complicated  process file support install the application register  via the web the  site  is  different  the  total
application  the  site  still  comes
checks  the  conditions  match what the media hype 7 the  result  of  entering  the  input number  always  fails  manual input method scan barcode save always account verification
results  complete  validation  all try to log out re login server full effect  launching  trial  just  now
application
Negatif Negatif 8 even though the beta mode will
definitely  launch  too  many obstacles smart people when the application loses neighbors
please pull the application sir its good the main bug is minimized send  the  otp  complete  with  the
new launch break through good ready  responsibility  spirit  sorry star Positif Positif
9 just  installed  the  cellphone register  then  sent  the  otp  code and  sent  it  but  still  doesnt
respond  the  otp  code  comes  in give it one star fix it dont be too
hasty the perfect application the perfect launch a lot of disappointment  the  application has  a  lot  of  perfect  errors  just launched Positif Positif 10 difficult  procedure  even  taking photos when wearing glasses is clearly  difficult  many  stages  of the  application  difficult  access lot  d  perfect  new  system launching starting trying
afternoon  hours  success  going easy instead of hassle Positif Positif

## IV. KESIMPULAN
Setelah  melalui  banyak  tahapan  untuk  melakukan analisis  sentimen  pada  ulasan  pengguna  aplikasi  digital
korlantas, didapatkannya kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma SVM dapat melakukan analisis sentimen pada  ulasan  aplikasi  digital  korlantas  dengan  hasil 598 sentimen positif dan 511 sentimen negatif.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  model  SVM  memiliki kinerja  yang  baik  pada  skenario  rasio  data  90:10 dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.82  dan  model  SVM dengan kinerja terburuk ada pada skenario rasio data 80:20 dan 60:40 yakni dengan akurasi sebesar 0.74.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Wahyu,  "Era  Digital  dan  Tantangannya," Seminar  Nasional Pendidikan, pp. pp. ISBN.978-602-50088-0-1, 2017.
[2] S.  A.  Robbaniyah,  "Penerapan  Metode  EUCS  Terhadap  Kepuasan Pengguna Layanan SINAR pada Aplikasi Digital Korlantas POLRI," Sistem  Informasi,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Negeri  Surabaya, 2022.
[3] T.  Annisa,  "Mengenal  Peran  Sentiment  Analysis  Beserta  Cara Kerjanya," 2021.
[4] P. A. N. A. a. R. M. T. Meisya, "Perbandingan Kernel Support Vector Machine  (SVM)  Dalam  Penerapan  Analisis  Sentimen  Vaksinisasi Covid-19," SINTECH J, pp. 139-145, 2021.
[5] Akbar,  "Sentiment  Analysis  Terhadap  Review  Aplikasi  Maxim  di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine (SVM)," Jounal of Artificial Intelegence & Data Science, pp. Vol. 2 No. 2 p- ISSN: 2746-9204. e-ISSN: 2746-9190, 2022.
[6] M.  R.  Fahlevvi,  "Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi  Kementerian Dalam Negeri  Republik  Indonesia  di  Google  Playstore  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine," Jurnal  Teknologi  dan Komunikasi, 2022.
[7] R.  Wahyudi  and  G.  Kusumawardhana,  "Analisis  Sentimen  pada review  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support Vector  Machine," JURNAL  INFORMATIKA,  Vol.  8  No.  2, pp. Halaman 200-207 ISSN: 2355-6579 | E-ISSN: 2528-224, 2021.
[8] A.  F.  Rozi  and  A.  S.  Purnomo,  "Analisis  Sentimen  Untuk  Respon Masyarakat Terhadap Universitas (Studi Kasus : Universitas Mercu Buana Yogyakarta)," Juornal Of Information System And Artificial Intelligence (JISAI), 2020.
[9] M.  Abdulrahman,  "The  Impact  of  Electronic  Word  of  Mouth  on Consumers  Purchasing  Decisions," International  Journal  of Computer Applications, 2018.
[10] M.  S.  Utomo,  "Implementasi  PHP  Sebagai  Penghasil  Konten Otomatis  Pada  Halaman  Situs," Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik, pp. 147-153, 2022.
[11] A.  Josi,  "Penerapan  Teknik  Web  Scraping  Pada  Mesin  Pencari Artikel Ilmiah," 2018.
[12] S. Arthur,  "Some Studies in Machine  Learning Using the  Game  of Checkers," IBM Journal, 2017.
[13] T. A. Mitchell, "Machine Learning," McGraw-Hill, 2017.
[14] Samuel, "Implementasi metode K-Nearest Neighbor dengan decision rule untuk klasifikasi subtopik berita," Jurnal Informatika, 2018.
[15] D. Pratama, "Analisis Permasalahan Perangkat Jaringan
Menggunakan  Metode  Algoritma  K-Means  Dan  Kmedoids," Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer. Universitas Mercu Buana, 2021.
[16] F.  E.  d.  K.  Prabowo,  "Analisis  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes," Teknik  Informatika,
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, 2019.
[17] Y.  E.  Alamarani,  "Sentiment  Analysis  Using  Hybrid  Method  Of
Support Vector Machine And Decision Tree," Journal of Theoretical
& Applied Information, 2018.
[18] A.  Kowalczyk,  "Support  Vector  Machines  Succinctly," Syncfusion Inc, 2017.
[19] R.  A.  Tineges,  "Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome Berdasarkan  Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine (SVM)," Jurnal Media Informatika Budidarma, 2020.
[20] T. Wahyono, Fundamental of Python for Machine Learning: Dasar-
Dasar  Pemrograman  Python  untuk  Machine  Learning  dan Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Gava Media, 2018.
[21] E.  R.  Pramudita,  "Mengenal  Machine  Learning  Dengan  Teknik Supervised  Dan  Unsupervised  Learning  Menggunakan  Python," Bina Insani Ict Journal, pp. 156-165, 2020.