## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Andriani Nurian 1* , Betha Nurina Sari 2
1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl.HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Riwayat artikel: Received: 18 Juli 2023 Accepted: 10 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Analisis Sentimen, Ulasan, DANA, Naive Bayes Classifier
Corespondent Email: andrianinurian01@gmail.com
Abstrak. Dalam  era  digital  saat  ini,  aplikasi  mobile  semakin  populer  dan penggunaannya  semakin  meningkat,  sehingga  penting  untuk  memahami kepuasan dan ketidakpuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi tersebut. Salah  satu  aplikasi  mobile  yang  populer  di  Indonesia  adalah  aplikasi  Dana, yang  menyediakan  berbagai  layanan  keuangan  seperti  pembayaran  tagihan, transfer uang, investasi, dan lain sebagainya. Analisis sentimen ulasan aplikasi Dana  di  Google  Play  Store  dilakukan  menggunakan  metode  klasifikasi algoritma Naive Bayes. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memahami opini dan pandangan pengguna terhadap aplikasi Dana, serta memberikan masukan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan dan fitur-fitur yang disediakan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pengguna memberikan ulasan positif terhadap aplikasi Dana dengan persentase sekitar 60%,  sementara  ulasan negatif  hanya  sekitar  12%, dan ulasan  netral  sekitar 28%.  Dari  hasil  analisis  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  Dana memperoleh respon yang positif dari pengguna di Google Play Store. Namun, masih  terdapat  sejumlah  kecil  ulasan  negatif  yang  dapat  menjadi  bahan masukan  bagi  pengembang  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  fitur- fitur yang disediakan oleh aplikasi Dana.
Abstract. In today's digital era, mobile applications are increasingly popular and their use is increasing, so it is important to understand user satisfaction and dissatisfaction in using these applications. One of the most popular mobile applications  in  Indonesia  is  the  Dana  application,  which  provides  various financial services such as bill payments, money transfers, investments, and so on. Sentiment analysis of Dana application reviews on the Google Play Store was carried out using the Naive Bayes algorithm classification method. The purpose of this analysis is to understand user opinions and views on the Dana application, as well as provide input for developers in improving the quality of  services  and  features  provided.  The  results  of  the  analysis  show  that  the majority  of  users  give  positive  reviews  of  the  Dana  application  with  a percentage  of  around  60%,  while  only  around  12%  have  negative  reviews, and around 28% have neutral reviews. From the results of this analysis, it can be concluded that the Dana application has received a positive response from users on the Google Play Store. However, there are still a small number of negative reviews which can be input for developers to improve the quality of services and features provided by the Dana application.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, pengguna aplikasi mobile  semakin  meningkat,  sehingga  penting untuk  memahami  kepuasan  dan  ketidakpuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi. Google memiliki sebuah layanan yang dikenal dengan  nama Play  Store yang  menyediakan konten  -  konten  digital  seperti  game,  aplikasi, film,  musik,  dan  buku  dengan  kategori  yang beragam.  Salah  satu  fitur  yang  terdapat  pada Play Store adalah fitur rating dan ulasan dimana user produk dari Play Store dapat memberikan opini  mereka  terhadap  produk  yang  telah mereka gunakan[1]. Selama ini sebuah predikat untuk aplikasi terbaik diberikan kepada aplikasi dengan jumlah unduhan dan pemberian bintang paling  tinggi  di Play  Store [2].  Dalam Google Play  Store terdapat  banyak  aplikasi  dompet digital  yang  memiliki  tingkat  pengguna  dan jumlah unduhan yang tinggi[3]. Dompet digital ( e-wallet )  dapat  digunakan  untuk  membayar berbagai  transaksi  yang  tersedia.  Pengguna dapat  melakukan  transaksi  keuangan  tanpa uang tunai online dan offline. Penerapan sistem non  tunai  di  Indonesia  merupakan  pengaruh langsung dari perkembangan financial technology ( Fintech ).  Penggunaan e-wallet dinilai  berdampak  positif  karena  lebih  efisien dan  berdampak  pada  berkurangnya  perputaran uang tunai. Di Indonesia sudah banyak layanan e-wallet seperti  OVO,  DANA,  Go-Pay  dan masih  banyak  lagi[4].  Salah  satu  aplikasi mobile  yang  populer  di  Indonesia  adalah aplikasi  Dana,  yang  menyediakan  berbagai layanan keuangan seperti pembayaran tagihan, transfer uang, investasi, dan lain sebagainya. ini sedang  berkembang  yaitu  DANA[5].  DANA adalah Financial  Technology ( Fintech )  yang menyediakan layanan transaksi dengan smartphone pengguna.  Tentunya dengan banyaknya  layanan  yang  DANA  sediakan menimbulkan feedback dari  pengguna  DANA dalam  ulasan  yang  terdapat  di Google  play store .  Seperti  layanan  untuk  topup  terjadi kesalahan  atau  gagal,  tidak  mendapatkan cashback yang seharusnya dan customer service yang sulit untuk dihubungi[6]. Aplikasi ini juga sudah mendapatkan lisensi dari Bank Indonesia (BI) dan mengusung konsep open platform agar bisa terhubung dengan layanan transaksi digital lain dari vendor yang telah bekerjasama seperti Bukalapak,  tix.id,  kfc,  Ramayana,  bpjs  dan 1000 merchant  lain  nya.  Pada saat ini aplikasi
DANA  di playstore sudah  di  download  lebih dari  10jt  unduhan.  Pada  penelitian  ini  akan menganalisis DANA  karena e-wallet ini sudah banyak  digunakan.  Analisis  sentimen  adalah ilmu  yang  melakukan  analisis  mengenai sentimen,  dan  emosi  terhadap  suatu  produk. Untuk  dapat  menilai  feedback  dari  user terhadap suatu layanan e-wallet dana diperlukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan user  yang  masuk  pada google  play  store [7]. Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma menggunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara kondisional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai output.  Keuntungan  penggunaan Naive  Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah  data  pelatihan  ( Training  Data )  yang kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Naive  Bayes sering  bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata  yang  kompleks  dari  pada  yang diharapkan[8].  Bahasa  pemrograman Python akan digunakan dalam proses text mining ,  dari data preprocessing hingga  pengklasifikasian analisis  sentimen  dengan  algoritma Naïve Bayes .  Bahasa  pemrograman Python dipilih karena mudah dalam penggunaan dan pengaplikasiannya[9]. Oleh sebab itu diperlukan  metode  untuk  menyortir  serta menganalisis  ulasan  dengan  cepat  dan  akurat serta  mengkategorikan  antara  ulasan  positif, negatif, dan netral[10]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap  aplikasi  DANA  sebagai  salah  satu produk dalam bidang teknologi finansial.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  adalah  studi  komputasi dari  opini-opini,  sentimen,  serta  emosi  yang diekspresikan  dalam  teks.  Tugas  dasar  dalam analisis  sentimen  adalah  mengelompokkan polaritas  dari  teks  yang  ada  dalam  dokumen, kalimat,  atau  pendapat[11].  Analisis  sentimen digunakanan  sebagai  gambaran  umum  media
sosial untuk mengetahui pengetahuan perasaan lebih  cenderung  opini  positif  atau  opini negatif[12].
Pemberian  rating  aplikasi  di Google  Play Store diikuti dengan ulasan dari para pengguna terhadap  aplikasi  tersebut.  Ulasan  tersebut mengandung  opini  dari  para  pengguna mengenai aplikasi tersebut dan calon pengguna melihat  ulasan  dari  sebuah  aplikasi  sebagai pertimbangan  sebelum  memutuskan  untuk menggunakan aplikasi tersebut[13] .
Pada  saat  ini  DANA  merupakan  salah  satu dompet  digital  pendatang  baru  di  Indonesia. DANA  didesain  untuk  menjadikan  transaksi nontunai dan non kartu secara digital, cepat, dan praktis. Dengan kemudahan pengguna transaksi E-Wallet masyarakat  akan  semakin  mudah dalam  beroperasi  untuk  menggunakan E- Wallet .  Penggunaan  teknologi  menjadi  salah satu  faktor  kemudahan  dalam  menggunakan sebuah  aplikasi  DANA.  Sehingga  dapat memudahkan  konsumen  untuk  melakukan transaksi secara online menggunakan DANA[14].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini melakukan web scraping pada playstore dengan  menggunakan python lalu  memasukkan  link  aplikasi  dana.  Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery from Data . KDD sendiri  memiliki  5  tahapan,  dengan  tahapan didalamnya yakni
Data
Selection,
Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining,
Evaluation . Agar dapat lebih mudah keterangan dari alur penelitian terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Data Selection
Data  dikumpulkan  dari  google  play  store, mengenai  ulasan  pengguna  aplikasi  DANA. Dataset  yang  terkumpul  3000  data.  Kemudian data  dibagi menjadi  negatif  2.525  data,  positif 276 data, netral 199 data.

## 3.2. Preprocessing
Tahap text preprocessing adalah tahap awal dari text mining. Text Preprocessing merupakan proses  seleksi  data  yang  akan  diproses  pada setiap dokumen. Tahap Preprocessing diperlukan untuk membersihkan data dari kata yang  tidak  terlalu  perlu[3].  Dalam  tahap preprocessing  pada  penelitian  ini  terdiri  dari cleaning,  normalisasi  dan  pemberian  label (labeling)[9].

## 3.3. Text Transformation
Text  transformation  merupakan  tahap  ke tiga  dalam  text  mining  yang  bertujuan  untuk membuat  data  yang  berupa  text  siap  di  proses data  mining,  tahap  text  transformation  pada penelitian  ini  terdiri  dari  transform  case,
Tokenizing,
filtering, stopwords & stemming[9].
3.4. Data Mining Naive Bayes Classifier Pada tahap klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes, dibagi menjadi dua proses yaitu proses training  dan  proses testing.  Pertama  dilakukan dulu proses training untuk pelatihan, kemudian dilakukan proses testing dengan mengacu pada probabilitas dari dataset training. Metode Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan  suatu  opini  dengan  baik. Mampu  mengelompokkan  komentar  menjadi positif,  netral,  ataupun  negatif  terhadap  suatu produk  atau  isu  yang  sedang  berkembang  di khalayak ramai[9].

## 3.5. Evaluasi
Tahap evaluasi adalah tahap yang dilakukan untuk  melihat  seberapa  baik  performansi algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian.  Tolok  ukur  yang  digunakan  untuk mengukur performansi tersebut adalah accuracy,  precision,  recall,  dan  f-measure[9]. Untuk  memberikan  gambaran  kinerja  yang lebih  jelas,  matriks  konfusi  memungkinkan analisis di empat dimensi:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
1.  Accuracy  :  Untuk  mengetahui  tingkat kemiripan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai aktual.
2. Precision : Untuk mengetahui seberapa tepat atau akurat model dari yang diprediksi positif. Precision  juga  merupakan  ukuran  yang  baik untuk  menentukan  ketika  nilai  False  Positive pada suatu model tinggi.
3.  Recall  :  Untuk  menghitung  berapa  banyak dari  nilai  Actual  Positive  yang  berhasil diidentifikasi  oleh  model  melalui  pelabelan sebagai True Positive. Recall juga akan menjadi metrik  model  yang  digunakan  untuk  memilih model  terbaik  ketika  ada  nilai  yang  tinggi terkait dengan FalseNegative.
4.  F-Measure  :  Perbandingan  rata-rata  nilai precision dan recall yang dibobotkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  analisis sentimen  pada  aplikasi  dana  menggunakan naive bayes classifier yang diolah menggunakan Google  Collab ,  contoh  data scraped ,  berlabel, preprocessing dan  nilai akurasi  untuk  masing-masing  disajikan  pada sub bab selanjutnya.

## 4.1. Scraping data
Pada  tahap  ini,  melakukan scraping data dengan  menyantumkan  link  aplikasi  dana  dari playstore .  Hasil  dari scraping data  yang  telah dilakukan dengan kata kunci DANA, dan bobot data  pencarian  sebanyak  3000  data  pada aplikasi  DANA  dapat  dilihat  dibawah  ini dengan menggunakan scrip t.

## Scraping
from google_play_scraper import Sort, reviews
result, continuation_token = reviews( 'id.dana', lang='id', country='id', sort=Sort.MOST_RELEVANT, count=3000,
filter_score_with=None )
Berikut hasil outputnya

## Gambar 2.  Hasil Crawling Data
4.2. Pelabelan Otomatis
Setelah pengumpulan data penelitian selanjutnya melakukan pelabelan pada aplikasi DANA. Berikut adalah hasil pelabelan dengan script yang tertera pada gambar 2.

## Pelabelan Data
def pelabelan(score): if score > 3: return 'Positif' if score < 3: return 'Negative' elif score == 3 : return 'Netral' my_df['Label'] = my_df ['score'].apply(pelabel an) my_df.head(3000)
Berikut hasil outputnya
Gambar 3. Hasil Pelabelan Data
Gambar  3  merupakan  data  yang  di  dapat  dan telah  diberi  label,  jika  pada  data  sebelumnya hanya terdapat kolom user, kolom score, kolom at dan kolom content . Sehingga akan terbentuk tabel  baru  yang  di  tambahan  disebut  kolom sentiment ,  yang  digunakan  untuk  mengetahui sifat  dari  teks  yang  didapat.  Pakah  bersifat negatif, positif, maupun bersifat netral.
4.3. Preprocessing
Selanjutnya melakukan tahap preprocessing.
Berikut  adalah  hasil  pengambilan  sampel  teks untuk dilakukan preprocessing dengan mengambil  satu  sampel  text.  Diawali  dengan data asli dari hasil prosess scraping , dilanjutkan dengan proses case folding, tokenizing, filtering dan stemming .
Preprocessing Content Data Mentah Mungkin mulai hari ini tgl  4/5/2023  untuk kirim uang diluar kontak  sudah  tidak bisa !!! Case Folding mungkin mulai hari ini tgl  untuk  kirim  uang diluar  kontak  sudah tidak bisa Stopword Removal  tgl  kirim  uang  diluar kontak Tokenizing tgl,kirim,uang,diluar,k ontak Stemming tgl  kirim  uang  luar kontak

## 4.4. Hasil Accuracy
Pada  tahap  klasifikasi  yang  dilakukan dengan cara membuat sebuah machine learning menggunakan  data training dan  data testing pada  seluruh  data  secara  random  pada  dataset untuk melakukan cross validation dan menghasilkan  nilai  prediksi  untuk  akurasinya. Dibawah  ini  merupakan  gambaran  dari  hasil tahapan  klasifikasi  menggunakan script dari algoritma Naïve Bayes.

## Algoritma Naive Bayes
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import Tfi dfVectorizer from sklearn.naive_bayes import Multinomial NB from sklearn.metrics import accuracy_score, pr ecision_score, recall_score, f1_score clf = MultinomialNB()
Output script diatas dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Accuracy
Pada  gambar  4, merupakan  hasil  Validasi  dari penerapan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier pada  aplikasi  DANA  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  85%,  presisi  79%, recall 85%, dan f1-score 80%, data testing yang digunakan sebanyak 200 data atau 20% dari 3000 data, dari jumlah  data  yang  digunakan  dengan  metode random pada saat testing .
Hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  ulasan pengguna aplikasi DANA dapat divisualisasikan  dengan  menggunakan  word cloud  untuk  mengetahui  gambaran  atau informasi  umum  mengenai  data  ulasan pengguna  aplikasi  e-wallet  DANA  pada  situs Google  Play.  Berikut  merupakan  pembahasan visualisasi  kata  dari  masing-masing  kelas sentimen.
Gambar 5. Hasil Wordcloud
Berdasarkan gambar 5 dapat dilihat bahwa kata “dana”,  “transaksi”,  ”bantu”,  “aplikasi”,  dan “tolong”  menjadi  kata  yang  paling  sering muncul  yang  digunakan  untuk  ulasan  pada aplikasi  DANA  pada  penelitian  ini.  Semakin besar  ukuran  kata  dalam  word  cloud  maka semakin tinggi pula frekuensi kata tersebut.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Klasifikasi ulasan pengguna aplikasi e-wallet DANA  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier dilakukan  beberapa  tahap  diantaranya  dengan mengumpulkan data dalam bentuk teks terlebih dahulu,  kemudian  memilih  data  yang  sesuai untuk  digunakan  dalam  penelitian  (data selection).  Setelah  data  teks  terkumpul  dan dipilih  maka  dilakukan  proses  preprocessing untuk membersihkan data. Tahap preprocessing ini  terdiri  dari  5  proses  yaitu  cleaning (menghilangkan karakter yang tidak berpengaruh),  case  folding  (mengubah  teks menjadi  huruf  kecil),  tokenizing  (mengubah kalimat  menjadi  kata  per  kata),  filtering (penghapusan  kata  yang  tidak  penting),  dan stemming (mengubah kata menjadi kata dasar). Setelah melalui preprocessing, tahap selanjutnya adalah transformation yang dilakukan  dengan  seleksi  fitur  TF-IDF  (Term Frequency  Inverse  Document  Frequency) dengan memberikan bobot pada masing-masing kata  untuk  menyeleksi  fitur  yang  dihasilkan. Selanjutnya  adalah  data  mining  dengan melakukan  klasifikasi  data  teks  ke  dalam sentimen  positif  dan  negatif  menggunakan Naive  Bayes  Classifier,  namun  sebelumnya data teks akan dibagi berdasarkan data latih dan data  uji.  Setelah  tahap  data  mining  akan dilakukan  evaluation  terhadap  hasil  klasifikasi dengan  menghitung  nilai  accuracy,  precision, recall  dan  f-measure  dari  confusion  matrix. Evaluasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil klasifikasi menggunakan seleksi fitur TF- IDF.
2.  Gambaran  atau  informasi  umum  mengenai data ulasan pengguna aplikasi e-wallet DANA diperoleh dari visualisasi dengan menggunakan word cloud. Kata “dana”, “transaksi”, ”bantu”, “aplikasi”,  dan  “tolong”  menjadi  kata  yang paling  sering  muncul  yang  digunakan  untuk ulasan aplikasi DANA pada penelitian ini. 3.  Hasil  accuracy  tertinggi  adalah  klasifikasi menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  dengan seleksi fitur TF-IDF yaitu sebesar akurasi 85%, presisi 79%, recall 85%, dan f1-score 80%, data testing yang digunakan sebanyak 200 data atau 20%  dari  3000  data,  dari  jumlah  data  yang digunakan  dengan  metode  random  pada  saat testing.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and  A.  R.  Kurnia,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Ulasan Shopee  pada  Google  Play  Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
[2]  S.  Rahayu,  Y.  MZ,  J.  E.  Bororing,  and  R. Hadiyat,  “Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Teknologi Finansial  FLIP,” Edumatic  J.  Pendidik. Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  98–106,  2022,  doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[3]  E.  S.  Basryah,  A.  Erfina,  and  C.  Warman, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Dompet  Digital Di  Era  4.0  Pada  Masa  Pendemi  Covid-19  Di Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier,” SISMATIK  (Seminar  Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. Univ. , vol. 1, no. 1, pp. 189–196, 2021.
[4]  A.  O.  Permana et  al. ,  “Jurnal  Computer Science  and  Information  Technology  ( CoSciTech  )  Comparison  of  the  K-Nearst Neighbor and Naïve Bayes Algorithms on the Sentiment Analysis Shopee Application,” vol. 4, no. 1, pp. 25–32, 2023.
[5]  Y.  Harfian,  “Klasifikasi  sentimen  aplikasi dompet  digital  DANA  pada  komentar  di Instagram menggunakan  metode  Naive  Bayes Classifier,” Tugas Akhir UIN , 2021.
[6]  A.  Athallah  Muhammad et  al. ,  “Analisis Sentimen
Pengguna Aplikasi Dana Berdasarkan  Ulasan  Pada  Google  Play Menggunakan Metode Support Vector Machine Prodi S1 Informatika / Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta,” pp. 194–204, 2022.
[7]  B. Filemon, V. C. Mawardi, and N. J. Perdana, “Penggunaan Metode Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sentimen E-Wallet,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17824.
[8]  G. P. Kawani, “Implementasi Naive Bayes,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
[9]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan
Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[10]  P. Aditiya, U. Enri, and I. Maulana, “Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector  Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  1020,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[11]  D.  G.  Nugroho,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  A. Wahana,  “Analisis  Sentimen  Pada  Jasa  Ojek Online ... (Nugroho dkk.),” pp. 156–161, 2015.
[12]  A.  K.  Dewi,  “Analisis  Sentimen  Ekspedisi Sicepat Dari Ulasan Google Play
Mennggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”
JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.
Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  796–805,  2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1802.
[13]  M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma
Support Vector Machine Sentiment Analysis of Mola  Application  Reviews  on  Google  Play Store Using Support Vector Machine
Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol.
5, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[14]  N.  D.  Abrilia  and  S.  Tri,  “Pengaruh  Persepsi Kemudahan  Dan  Fitur  Layanan  Terhadap Minat  Menggunakan  E-Wallet  Pada  Aplikasi Dana  Di  Surabaya,” J.  Pendidik.  Tata  Niaga , vol. 8, no. 3, pp. 1006–1012, 2020.