KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2588-2595 DOI 10.30865/klik.v4i5.1762 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Aplikasi Spotify Pada Ulasan Pengguna di Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine
Cindi Wulandari * , Lukman Sunardi, Hasbiana
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia Email: 1,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 lukmanmmci@gmail.com, 3 ayu_lestari@ univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Aplikasi Spotify meberikan kemudahan bagi pengguna untuk mendengarkan lagu favorit. Biasanya Aplikasi Spotify diakses di smartphone agar dapt di putar setiap saat.  Generasi digital saat ini dapat menggunakan teknologi dalam bentuk musik, musik dapat berpengaruh terhadap perasaan dan pikiran manusia. Meningkatnya pengguna aplikasi  Spotify di Google Play Store, memunculkan beragam ulasan pengguna terhadap aplikasi tersebut. Ulasan tersebut bisa berupa dalam bentuk komentar posotif atauapuan negatif. Mengatsi hal tersbut maka perlu dilakukan analisis sentimen agar dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang persepsi pengguna dan pengelompokan ulasan pengguna terhadap aplikasi Spotify. Analisis sentimen adalah studi kasus atas opini, perasaan, dan emosi yang diungkapkan dalam texs. Banyaknya ulasan yang beragam maka di dipelukan klasifikasi ulasan kedalam kelas positif dan kelas negatif menggunakan metode Support Vector Machine. Tujuan  dari penelitian ini adalah agar dapat di telaah sejauh mana ulasan  positif  dan  negatif  tersebut  sehingga  dapat  di  jadikan  acuan  dalam    membangun  aplikasi  Spotify  menjadi  lebih  baik  lagi. Klasifikasi objek dilakukan berdasarkan data latih yang menggunakan jarak terdekat atau kemiripan dengan objek untuk memudahkan. Menggunakan 5000 data ulasan yang relevan  dari bulan Desember 2023 sampai dengan Januari 2024. Setelah dilakukan tahap labelling kedalam  kelas  positif  dan  negatif  maka  terdapat  hasil  komentar  3193  positif  dan  1347  negatif.  Hasil  pengujian  analisis  sentimen menggunkan metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi  sebesar 85%, precision 86%, recall 92% dan f1-score 89%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Aplikasi Spotify; SVM
Abstract− The Spotify app makes it easy for users to listen to their favorite songs. Usually the Spotify App is accessed on a smartphone so  that  it  can be played  at  any  time.    Today's digital  generation  can  use technology  in  the  form  of  music,  music  can  affect human feelings and thoughts. The increasing number of Spotify application users on the Google Play Store, raises a variety of user reviews of the application. These reviews can be in the form of positive or negative comments. Addressing this, it is necessary to conduct sentiment analysis  in  order  to  provide  a  deeper  understanding  of  user  perceptions  and  grouping  of  user  reviews  of  the  Spotify  application. Sentiment  analysis  is  a  case  study  of  opinions,  feelings,  and  emotions  expressed  in  texs.  The  number  of  diverse  reviews  requires classification of reviews into positive and negative classes using the Support Vector Machine method. The purpose of this research is so that it can be examined to what extent the positive and negative reviews can be used as a reference in building the Spotify application to  be  even  better.  Object  classification  is  done  based  on  training  data  that  uses  the  closest  distance  or  similarity  to  the  object  for convenience.  Using  5000  relevant  review  data  from  December  2023  to  January  2024.  After  the  labelling  stage  is  carried  out  into positive and negative classes, there are 3193 positive and 1347 negative comments. The results of sentiment analysis testing using the Support Vector Machine method resulted in an accuracy of 85%, precision 86%, recall 92% and f1-score 89%.
Keywords : Sentiment Analysis; Spotify Application; SVM

## 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.  Generasi  digital  saat  ini  dapat menggunakan teknologi dalam bentuk musik,musik dapat berpengaruh terhadap perasaan dan pikiran manusia[2].
Setiap pengguna yang mengunduh aplikasi spotify dapat memberikan ulasan terhadap aplikasi melalui fitur yang sudah disediakan oleh Website Google Play Store . Ulasan tersebut dapat diakses secara bebas oleh siapa saja data ulasan dari aplikasi spotify dapat bermanfaat apabila diolah dengan baik. Hasil pengolahan data akan menghasilkan masukan untuk  berbaikan  dan    pengembangan  aplikasi,  karena  kritik  dan  saran  terbaik  berasal  dari  pendapat  langsung  semua pengguna. Pemberian ulasan oleh pengguna merupakan salah satu fitur penting dalam ekosistem aplikasi,  seperti yang terjadi  dalam  kasus  Spotify  di  Google  Play  Store.  Fitur  ini  memberikan  kesempatan  bagi  pengguna  untuk  berbagi pengalaman mereka menggunakan aplikasi, baik positif maupun negatif, sehingga dapat membantu calon pengguna lain dalam membuat keputusan tentang mengunduh atau tidak mengunduh aplikasi tersebut. Penelitin ini akan memilah mana komen positif dna komen negatifa pada paltform spotify.
Berdasarkan  ulasan-ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna  baik  negatif  maupun  positif,  dan  setelah  di  lakukan filterisasi  data  mana  komen  positif  dan  komen  negatif  tersebut  dapat  memberikan  masukan  yang  berharga  kepada pengembang  untuk  terus  meningkatkan  kualitas  aplikasi,  memperbaiki  bug,  atau  bahkan  menambah  fitur  baru  sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu, ulasan juga dapat menciptakan interaksi antara pengguna dan pengembang, di mana  pengembang  dapat  merespons  langsung  terhadap  masukan  atau  keluhan  pengguna[3].  Hal  ini  memungkinkan terciptanya komunikasi dua arah yang positif, di mana pengguna merasa didengar dan pengembang dapat memperbaiki aplikasi sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengguna. Dengan demikian, fitur ulasan di Google Play Store tidak
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
hanya berfungsi sebagai alat untuk memberikan informasi kepada pengguna potensial, tetapi juga sebagai sarana untuk memperbaiki  dan  meningkatkan  kualitas  aplikasi  secara  keseluruhan.  Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Muhammad Rifqi Fauzi Ramdhani dkk, tentang Analisis sentimen menggunakan metode naive bayes dan metode support vector machine penelitian tersebut menunjukan bahwa metode Support Vector Machine performa lebih baik dibandingkan dengan metode Naive  Bayes. akurasi    metode Support  Vector  Machine sebesar  81%  sedangkan    akurasi  mengunakan Naive Bayes sebesar 76%[4]. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Muhammad Diki Hendriyanto dkk, tentang Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mola  Pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine penelitan  tersebut  telah  dilakukan  menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine pada  312  ulasan  positif  dan  208 ulasan negatif maka menghasilkan  data training 90% dan data testing 10% dengan hasil accuracy 92,31%, precision 96,3%, recall 89,66%, dan fl-score 92,86%  [5].
Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Primandani Arsi dkk, Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu  Kota  Indonesia  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM),  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan terhadap  tweets  sentiment  pemindahan  ibu  kota  dari  media  sosial  twitter  sebanyak  1.236  tweets  (404  positif  dan  832 negatif) menggunakan SVM diperoleh akurasi =96,68%, precision=95.82%, recall=94.04% dan AUC = 0,979 [6]. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Primandani Arsi, Retno Waluyo, Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),  Hasil  penelitian  ini  adalah  dilakukan evaluasioutput  hasil  text  mining[7].  Output  tersebut  dibandingkan  dengan  tujuan  business  understanding,  dengan demikian  dapat  diketahui  sejauh  mana  output  text  mining  ini  dengan  capaian  tujuan.  Hasil  evaluasi  yang  didapatkan melalui  model  SVM  menghasilkan  Confusion  Matrixdengan  akurasi=96,68%,  precision=95.82%,  recall=94.04%  dan AUC = 0,979.
Dari permasalahan tersebut, dengan banyaknya data ulasan yang ada, akan sulit diolah secara manual.  Analisis sentimen ialah proses mengekstraksi, mengolah dan memahami data berupa teks yang tidak terstruktur secara otomatis guna mengambil informasi sentimen yang terdapat pada sebuah kalimat pendapat atau opini. Analisis sentimen dilakukan guna menilai opini dan kecenderungan sebuah opini terhadap suatu topik baik negatif maupun positif. Hasil dari penelitian ini yaitu meningkatkan kualitas layanan dapat dengan memanfaatkan review atau ulasan dari pengguna aplikasi Spotify yang terdapat pada di Google Play Store, di dalam ulasan yang di berikan terdapat banyak pengalaman pengguna aplikasi yang baik maupun yang buruk, positif maupun negatif, atau sentimen penggunanya, selain itu ulasan dari pengguna juga dapat  memberikan  pengaruh  bagi  calon  pengguna.  Dari  banyaknya  ulasan  yang  bergam  diperlukan  klasifikasi  ulasan kedalam kelas positif dan negatif, google play store merupakan platform yang memberikan layanan konten digital toko aplikasi online milik Google, terdapat produk-produk seperti musik, buku, dan aplikasi.
Layanan Google Play Store dapat diakses melalui tiga cara yaitu melalui web, aplikasi android (PlayStore), dan Google TV. Dengan jumlah download dan ulasan dari 27 juta orang pengguna, Spotify mendapatkan rating sebesar 4,5. Oleh  karena  itu  menggunakan  ulasan  yang  terdapat  pada Google  play  store dapat  memberikan  insight  mengenai kebutuhan  dan  keinginan  konsumen  untuk  mengembangkan  layanan  dan  kepuasan  konsumen  pengguna spotify .  Oleh karna  itu,  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  diperlukannya  analisis  sentimen  memerlukan  Metode  untuk mengklasifikasikan  teks,  salah  satunya  yaitu  metode Support  Vector  Machine ,  metode Support  Vector  Machine merupakan salah satu metode baik untuk digunakan dalam pengkalsifikasian data yang berjumlah banyak, terutama terkait dengan sentimen analisis. Proses ini dilakukan dengan memisahkan data antara data komen positif dan data komen negatif kemudian di filterisasi dan di proses sehingga di peroleh data semenatara. Karena tidak banyak penelitian yang melakukan analisis sentimen pada aplikasi spotify , maka dalam penelitian akan dilakukan analisis sentimen pada salah satu aplikasi spotify.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan tahapan apa saja yang akan di lakukan pada penelitian. Ada 4 tahap yang akan dilakukan dalam penelitian ini[8]. Adapun tahapan penelitian tersebut sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  pengamatan  dan  pencatatan  langsung  pada  tempat  penelitian  atau pihak-pihak yang terkait dalam penelitian, Penulis melakukan observasi pengamatan langsung pada Toko Ratna Siahan, Serta pengamatan permasalahan yang berhubungan dengan pelayanan dan pengolahan data.
b.   Pengembangan Sistem
Pengembangan Sistem adalah proses membuat system yang akan dibuat lalu dikembangkan agar dapat digunakan secara efektif dan berguna.
c.   Analisis Sistem
Analisis Sistem Merupakan Proses untuk mengidentifikasi system yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
d.   Pengujian Sistem
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
Pada tahapan ini merupakan pengujian system yang akan diuji coba apakah sudah bisa digunakan dan dipakai oleh user atau pengguna.
Gambar Tahapan Penelitian terlihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  di  lakukan  untuk  mendaptkan  suatu  informasi  yang  di  butuhkan  untuk  menyelsaikan  suatu  tujuan permasalahan yang ada dari penelitian ini. Berikut adalah metode pengumpulan data yang yang penulis gunakan dalam penelitian ini[9].
a. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan metode pengumpulan data kepustakaan yang dilakukan dengan mengumpulkan melalui jurnal, literature, buku maupun berbagai situs internet yang kemudian dijadikan sebagai sumber  pustaka  yang berkaitan dengan  materi penelitian ini terutama tentang analisis sentimen menggunakan metode SVM [10] .
b. Data primer
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan salah satu library yang ada pada python yaitu scraper. Scraper bisa mengambil data di aplikasi Spotify . data yang diperoleh untuk penelitian ini yaitu data tentang ulasan rating, ulasan komentar terhadap salah satu aplikasi spotify pada ulasan pengguna di google play store .

## 2.3 Metode Analisa
Metode  analisa  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis  sntimen  dan  metode  klasifikasi menggunakan Support Vector Machine [11] . Analisis sentimen juga digunakan untuk melakukan pelabelan data kedalam kelas sentimen positif,negatif. Pelabelan data dihitung dengan menggunakan Library textBlob untuk mendapatkan nilai polarity . Nilai polarity <0, akan dilabeli sebagai sentiment negatif, untuk polarity =0 akan dilabeli sebagai sentimen netral dan untuk polarity >0 akan dilabeli sebagai sentimen positif[12]. Selain itu metode Support Vector Machine diggunakan untuk melakukan prdiksi, baik itu khusus klsifikasi maupun khusus regresi. Pada penelitian penulis menggunakan satu nilai perbandingan d ari data training dan data testing, yaitu : Data Training 90% dan testing 10%.Setelah itu metode Support Vector Machine akan melakukan pelatihan dengan cara mendekteksi ciri-ciri data pada  tiap kelas  yang di bentuk pada data training [13]. hasil pelatihan pada metode Support Vector  Machine kemudian  di  evaluasi  menggunakan  data testing. Evaluasi  menggunakan library yang  terdapat  pada metode Support Vector Machine yaitu Confusion matrix untuk mencari nilai akurasi, presisi, dan recall

## 2.4 Metode Pengujian
Dalam  penelitian  ini  metode  pengujian  dilakukan  menggunakan    library  yang  terdapat  pada  metode Support  Vector Machine yaitu confusion  matrix Pada  pengukuran  kinerja  menggunakan confusion  matrix terdapat  4  istilah  yang merepresentasikan hasil proses klasifikasi, seperti yang terlihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Confusion matrix Aktual Prediksi Positif Negtif
START Pengumpulan Data Pengembangan Sistem Analisis Sistem Pengujian Sistem END
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan :
TP : True Positive (Jumlah prediksi benar pada kelas positif) FP : False Positive (Jumlah prediksi salah pada kelas positif) FN : False Negative (Jumlah prediksi salah pada kelas negatif) TN : True Negative (Jumlah prediksi benar pada kelas negatif).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, implementasi dilakukan dengan menggunakan Python dan Google Colab . Untuk memulai program Python di Google Colab , diperlukan library . Library adalah kumpulan kode yang dapat digunakan berulang kali dalam program yang berbeda. Saat melakukan analisis sentimen dengan Python, beberapa library yang harus diinstal adalah csv, pandas,  numpy,  sastrawi,  scikit-learn  atau  sklearn[14].  Penginstalan library dapat  dilakukan  dengan  menggunakan perintah "pip install". Setelah terinstal, library dapat diimpor dengan menggunakan perintah "import".Untuk mendapatkan hasil dalam penelitian ini diperlukan beberapa tahapan yang dilakukan seperti tahap pengumpulan data dengan Scrapping data ulasan, tahap preprocessing, tahap labelling,

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data penulis menggunakan library scraper yang ada pada bahasa pemograman pyhton . dalam proses pengumpulan data l angkah pertama yang harus dilakukan yaitu menginstal library scraper di google colab, dengan menggunakan source code ini (!pip install google- play-scraper). Setelah itu baru bisa dilakukan proses pengambilan data sesuai dengan kata kunci dan jangka waktu yang diinginkan[15]. Penulis  mengumpulkan    data  dari  Desember  2023  – Januari 2024 dimana data yang dihasilkan dikumpulkan berjumlah 5000 data[16]. Hasil dari pengambilan data  kemudian di simoan dengan format scrapped_data. Hasil pengambilan data dapat dilihat tabel 2 berikut ini:

## Tabel 2. Confusion matrix
NO User_Name Score At Content 1 Hazfalena Lena 5 20/01/2024 06.45 Bgs bgt lg nya 2 Zahra 5 20/01/2024 06.43 Oy-oy-oy-oy-oy-oyoyoy 3 Arnando Thufail 1 20/01/2024 06.28 Saya  blend  sama  cwe  saya  cmn  97%  harusnya  100% saya kasih bintang 1 sory 4 Rasid 3 20/01/2024 06.28 Agak banyak iklan 5 Fiq Zah 5 20/01/2024 06.26 Aplikasi ini sangat bagus 6 Firdaus Daus 2 20/01/2024 06.25 Rorr 7 Habibah Hqa 4 20/01/2024 06.14 Bagus tp banyak iklan 8 Mr Tan 5 20/01/2024 06.12 Bangus banget ak sesuka itu sama spotify 9 Choi Yoona 3 20/01/2024 06.11 Kenapa enggak bisa beli premium pake pulsa 10 Naila Rizki 4 20/01/2024 06.04 Tolong untuk versi standar diperbaiki untuk berjalan di latar belakang agar tidak mati ketika recent aplikasi di matikan seperti versi lite. Dan playlist dari file lokal tolong diperbaiki … … … … … 4998 Alula Hasna Nabila Bila 4 27/12/2023 06.33 Aplikasi baguss bangett cuma saran dari aku tuh iklan nya di kurangin buat selebihnya bagus 4999 Bikins Lagi 5 27/12/2023 06.11 Nikmat mana yang kau dustakan 5000 Siti Maimunah 2 27/12/2023 06.11 Plis  lah  spotify  jangan  pake  iklan  podcast  horor segala. Nakutin orang sekali pas mau dengerin musik malam
3.2 Tahap Prepocessing
Tahap selanjutnya adalah prepocessing .Tahapan ini merupakan tahapan  untuk mempersiapkan data agar dapat digunakan pada langkah selanjutnya.

## 3.2.1 Cleaning
Pada  tahap cleaning data  ulasan  diolah  untuk  dilakukan  proses  pembersihan  data  teeets  dari  kata  yang  tidak  di butuhkan[17]. Hasil dari tahap cleaning dapat di lihat pada gambar 2:
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
Gambar 2. Hasil Cleaning

## 3.2.2 Case Folding
Pada tahap case folding data ulasan diolah untuk dilakukan mengubah huruf kecil[18]. Hasil dari tahap case folding dapat dilihat pada gambar 3:
Gambar 3. Hasil Case Folding

## 3.2.3 Tokenizing
Pada tahap tokenizing dilakukan tokenisasi atau memisahkan kalimat menjadi satu kata. Tahap tokenizing dapat dilihat pada gambar 4:
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan

## Metode Support Vector Machine

## 3.2.4 Normalisasi
Pada tahap Normalisasi adalah proses mengubah dan mengoreksi singkatan menjadi kata yang lengkap dan memiliki arti yang sama menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). pada tahap ini menggunakan list dengan format file CSV berisi bentuk kata yang sudah diperbaiki[19].  Hasil dari tahap Normalisasi dapat dilihat pada gambar 5:

## Gambar 5. Hasil Normalisii

## 3.3 Tahap Labelling
Data  ulasan  pengguna  yang  sudah  dikumpulkan  dan  dilakukan  tahapan Preprocessing ,  kemudian  data  tersebut  akan diberikan label positif, dan negatif. Berikut adalah hasil dari labelling data ulasan pada aplikasi spotify. Dapat di lihat pada gambar 6:
Gambar 6. Hasil dari Labelling data

## 3.4 Komposisi Labelling
Pemberian komposisi labelling dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini :
Gambar 7. komposisi dari Labelling data
3.5 Pembobotan TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency
Pada tahap ini akan dilakukan penghitungan terhadap bobot setiap kata   yang sering muncul. Hasil TF-IDF dapat dilihat pada gambar 8:
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
Gambar 8. Hasil Pembobotan TF-IDF

## 3.6 Visualisasi Data
Setelah data ulasan melalui tahapan labeling, selanjutnya akan dilakukan visualisasi data agar lebih mudah dipahami dan memberikan  tampilan  yang  menarik.  Pada  tahap  visualisasi  ini  digunakan library Matplotlib  yang  akan memvisualisasikan  kedalam  bentuk  diagram  untuk  melihat  banyak  nya  data  dengan  label  positif  dan  negatif.  Hasil Viasualisasi dapat dilihat pada gambar 9:

## Gambar 9. Hasil tahap visualisasi
Dari  gambar  9  hasil  visualisasi  data  dalam  bentuk  diagram  batang,  menunjukkan  bahwa  ulasan  dengan  label tertinggi terdapat pada label positif dengan sentimen berjumlah 3193. Kemudian pada label negatif berjumlah 134

## 3.7 Hasil tahap visualisasi WordCloud
Selain dalam bentuk diagram batang, visualisasi ulasan pada apikasi Identitas Kependudukan Digital juga disajikan dalam bentuk WordCloud yaitu  adalah  gambar  yang  menampilkan  kata-kata  dari  teks,  dengan  kata-kata  yang  paling  sering muncul lebih besar dan lebih menonjol. Hasil visualisasi WordCloud dapat dilihat pada gambar 10:
Cindi  Wulandari,  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Spotify  Pada  Ulasan  Pengguna  di  Google  Play  Store  Menggunakan Metode Support Vector Machine
Dari  hasil  visualisasi WordCloud tersebut  memperlihatkan  bahwa  terdapat  kata-kata  positif  paling  banyak muncul[20].

## 4. KESIMPULAN
Data  ulasan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  melalui library  scraper mulai  dari  Desember  2023  sampai dengan Januari 2024 dengan jumlah data ulasan sebesar 5000 data, dengan menggunakan metode Metode Support Vector Machine data kemudian di olah dan di proses lagi. Setelah melalui tahap preprocessing tersisa 4540 data ulasan yang bisa diolah. Hasil dari visualisasi data menggunakan library matplotlib menghasilkan 2 kelas data yaitu sebanyak untuk kelas sentimen  positif 3193, untuk kelas sentimen negatif 1347.  Kemudian untuk hasil dari klasifikasi menggunakan metode Support  Vector  Machine dengan  pembagian  data training  90% dan  data testing  10%, telah  didapatkan  hasil  akurasi sebesar 85% dengan nilai presisi          kelas positif sebsar  86%, nilai recall kelas positif sebesar 92%. Dan nilai kelas f1-score sebesar 89%.  Hasil dari analisis  sentimen pada aplikasi spotify menunjukan bahwa pada aplikasi tersebut didominasi ulasan positif.

## REFERENCES
[1] R. Ardhani  et  al., “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN APLIKASI GRAB INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” vol. 8, no. 1, pp. 303–309, 2024.
[2] M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[3] N. Faridhotul Hidayah, K. Paranita Kartika R., and S. Nur Budiman, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen Aplikasi  Sentuh  Tanahku  Pada  Google  Play,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  679–683,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5610.
[4] M. Afdal and L. R. Elita, “Penerapan Text Mining Pada Aplikasi Tokopedia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, p. 78, 2022, doi: 10.24014/rmsi.v8i1.16595.
[5] A. S. Rahayu, A. Fauzi, and R. Rahmat, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 349, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[6] O. Bangun, H. Mawengkang, and S. Efendi, “Metode Algoritma Support Vector Machine (SVM) Linier Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2006, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4572.
[7] M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”  INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.
[8] R.  Risnantoyo,  A.  Nugroho,  and  K.  Mandara,  “Sentiment  Analysis  on  Corona  Virus  Pandemic  Using  Machine  Learning Algorithm,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 86–96, 2020, doi: 10.31289/jite.v4i1.3798.
[9] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[10]  A. FATIHIN, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Pendekatan Lexicon Based,” p. 103, 2022.
[11]  Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan  support  vector  machine,”  TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  176–184,  2023,  doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
[12]  A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi : (Sebuah Ulasan),” J. JUPITER, vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[13]  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.
[14]  H.  Mukhtar,  J.  Al  Amien,  and  M.  A.  Rucyat,  “Filtering  Spam  Email  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  J.  CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3652.
[15]  P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[16]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput., vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[17]  P. M. Nirmala Dharmapatni and N. L. P. Merawati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dalam Sentimen Analisis Terkait  Kenaikan  Tarif  BPJS  Kesehatan,”  J.  Bumigora  Inf.  Technol.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  105–112,  2020,  doi: 10.30812/bite.v2i2.904.
[18]  S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis of E-Wallet Sentiments on Google Play Using the Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[19]  S. N. Hakim, “ANALISIS SENTIMEN PERSEPSI PENGGUNA MYINDIHOME MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) TUGAS,” p. 6, 2021.
[20]  Y. Femilia Nugraini, R. Rohmat Saedudin, and R. Andreswari, “Implementasi Data Mining Dalam Kasus Mental Health Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 9260–9265, 2021, [Online]. Available:  https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/170554/jurnal_eproc/implementasi-data-mining-dalam-kasus- mental-health-pada-sosial-media-twitter-menggunakan-metode-naive-bayes.pdf