## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN SAMSAT DIGITAL NASIONAL (SIGNAL) MENGGUNAKAN METODE SVM
Slamet Kacung* 1 , Caesare Pamungkas Putra Bagyana 2 , Dwi Cahyono 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dr. Soetomo slamet@unitomo.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan signifikan dalam penggunaan pelayanan publik secara digital telah terjadi dalam kurun waktu tiga tahun terakhir. Perubahan ini dipicu oleh dampak wabah Covid-19 di Indonesia, yang mendorong sektor bisnis dan pelayanan untuk berinovasi guna terus memenuhi kebutuhan masyarakat. Dalam hal ini, Korps Lalu Lintas POLRI telah meluncurkan aplikasi bernama Samsat Digital Nasional (SIGNAL) untuk memudahkan pembayaran pajak  kendaraan  bermotor,  menunjukkan  komitmen  dalam  memperbaiki  pelayanan  publik  melalui  platform digital.  Namun,  dalam  prakteknya,  beberapa  pengguna  sering  mengalami  kendala  seperti  notifikasi  kesalahan ketika  melakukan  pendaftaran  seperti  verifikasi  wajah,  kode  otp  dan  verifikasi  KTP,  kemudian  bug  dalam penggunaan  aplikasi  seperti  perizinan  aplikasi  dalam  mengakses  kamera  pada  beberapa  versi  android,  bahkan kegagalan  transaksi  pembayaran  saat  menggunakan  aplikasi  SIGNAL.  Menghadapi  tantangan  ini,  sentiment analysis  digunakan  untuk  mengevaluasi  persepsi  masyarakat  Selain  itu,  hasil  prediksi  dari  tiga  kernel  yang terdapat  dalam  metode  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  dan  kernel  Linier  mencapai  96.2%,  RBF mencapai  94.12%, polynomial mencapai  85.5%.  Namun  hasil  evaluasi  menggunakan  KFold  linier  mencapai 97.65%, KFold RBF mencapai 97.86%, dan KFold polynomial sebesar 69.36%.
Keyword : Sentiment analysis, Lexicon Based, TF-IDF, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang pesat membawa perubahan  dan  kemudahan  bagi  masyarakat  dalam menjalankan  aktivitas.  Pada  tahun  2021-2022 penduduk  Indonesia  yang  terkoneksi  oleh  internet mencapai  sekitar  210  juta  jiwa  dari  total  populasi 270  juta  jiwa  penduduk  Indonesia  tahun  2021, meningkatnya  pengguna  internet  di  dasari  oleh berkembangnya  sarana  dan  prasarana  lingkungan sekitar  terhadap  era  globalisasi  industri  4.0  [1]. Seiring  berkembangnya  internet  dan  melonjaknya pengguna internet dari tahun ke tahun, dalam hal ini pemerintah  Indonesia  dalam  bidang  Teknologi Informasi melalui instansi Korps Lalu Lintas POLRI meluncurkan  aplikasi  SIGNAL  (Samsat  Digital Nasional)  yang  bertujuan  untuk  memudahkan masyarakat  dalam  pelayanan  Samsat  secara  digital [2].  Namun  sejak  dipublikasikan,  aplikasi  tersebut muncul beberapa error dan bug yang mempengaruhi pelayanannya.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  perlu dilakukannya  kajian  terkait  analisa  sentimen terhadap  komentar  masyarakat  terhadap  aplikasi SIGNAL yang terdapat pada penyedia aplikasi Play Store dengan  menerapkan  machine  learning klasifikasi  menggunakan  metode  SVM  dan pelabelan  ulasan  menggunakan  metode  pelabelan kamus Lexicon berbahasa  Indonesia.  Analisa sentimen  merupakan  proses  untuk  melihat  suatu kecenderungan  opini  publik  [3]  terhadap  topik apakah memiliki pandangan baik(positif), buruk(negatif), atau tidak berpihak (netral).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terkait  analisis  sentimen  yang memanfaatkan penyedia aplikasi Play Store sebagai
datasetnya  telah  dilakukan  oleh  sejumlah  peneliti dalam  berbagai  karya  ilmiah.  Penelitian  [4] berfokus pada aplikasi Mobile JKN dan menerapkan parameter  sentimen  positif  dan  negatif.  Evaluasi menggunakan  metode Maximum  Entropy (ME) menunjukkan  akurasi  sebesar  78.5%,  presisi 78.49%,  recall  81.53%,  dan  F-Measure  79.98%. Kombinasi metode ME dengan Metode Seleksi Fitur Mutual  Information (MI)  menghasilkan  akurasi tertinggi sebesar 84.5% dan akurasi rata-rata 78.9%.
Penelitian  lainnya  dilakukan  pada  aplikasi Peduli Lindungi dan membandingkan metode Naïve Bayes (NB)  dan K-Nearest  Neighbors (KNN)  [5]. Metode NB mencapai akurasi 70.48%, recall positif 68.57%,  recall  negatif  72.38%,  presisi  positif 71.29%, dan presisi negatif 69.72%. Sementara itu, metode  KNN  memiliki  akurasi  73.33%,  recall positif 71.49%, recall negatif 75.24%, presisi positif 74.25%,  dan  presisi  negatif  72.48%.  Hasil perbandingan  menunjukkan  keunggulan  metode KNN dibandingkan dengan metode NB.
Penelitian  berikutnya  pada  aplikasi  mobile Samsat  Mobile  Jawa  Barat  (Sambara)  dengan menerapkan  algoritma NB  Classifier dan  seleksi fitur Chi  Square (CS)  [6].  Data  latih  dan  data  uji dibagi  dengan  rasio  80:20.  Hasil  penelitian menggunakan  seleksi  Fitur  CS  dengan  nilai  kritis 0.837  dan  244  fitur  terseleksi  mencapai  akurasi tertinggi  sebesar  94.4%,  spesifisitas  93.5%,  dan recall 95.3%.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) untuk  mengevaluasi sejauh mana  layanan  aplikasi  tersebut  diterima  oleh masyarakat  umum  sebagai  pengguna,  memberikan umpan  balik  kepada  instansi  terkait  untuk
meningkatkan  kualitas  layanan.  Penggunaan  SVM dipilih karena algoritma ini dinilai memiliki akurasi yang  baik  dan  tidak  memiliki  nilai outlier [7]  di masa  depan  dan  membandingkan  performa  dari  3 kernel SVM ( Support Vector Machine )  yaitu kernel Linear,  Fungsi  kernel  linier  adalah dot product antara  dua  vektor  fitur  dengan  menggunakan persamaan 1 [8].
𝒇(𝒙) = 𝒔𝒊𝒈𝒏(∑ 𝜶 𝒊 𝒚 𝒊 𝒊 𝒏−𝟏 〈𝒙 𝒊 , 𝒙〉 + 𝒃) (1)
Radial  Basis  Function ( RBF ),  RBF  Kernel adalah  salah  satu  kernel  yang  paling  umum digunakan  dalam  SVM  [9].  Ini  memungkinkan SVM untuk menangani data yang tidak linier dengan sangat  baik.  RBF  Kernel  mengukur  kesamaan berdasarkan jarak antara titik data dalam ruang fitur. Ini  adalah  salah  satu  kernel  yang  paling  serbaguna dan  efektif.  Persamaan  SVM  kernel  RBF  dapat dilihat pada persamaan 2 [10].
𝐾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = 𝑒𝑥𝑝 (− ||𝑥𝑖−𝑥𝑗|| 2 2𝜎 2 ) (2)
Kernel Polynomial digunakan ketika data tidak dapat  dipisahkan  secara  linier  [11].  Ini  mengubah data  ke  dalam  dimensi  yang  lebih  tinggi  dengan polinomial  dan  mencoba  memisahkan  kelas menggunakan  polinomial  hyperplane.  Persamaan SVM  kernel  Polynomial  dapat  dilihat  pada persamaan 4 [10].
𝐾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = ((𝑥𝑖𝑥𝑗) + 𝑐) 𝑑
(3)
Dengan  membandingkan  performa  pada  tiga kernel  tersebut  dapat  menyimpulkan  kernel
manakah  yang  menghasilkan  akurasi  terbaik  dan memberikan  wawasan  yang  penting  mengenai pendapat pengguna terhadap aplikasi SIGNAL.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  SVM  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  mengelompokkan  data  yang  memiliki  pola liner  dan  non  linier  [12]  yang  bertujuan  untuk mengetahui  sentimen  pengguna  aplikasi  SIGNAL melalui  ulasan  yang diberikan di penyedia aplikasi Play  Store .  Metode  penelitian  yang  digunakan diilustrasikan  dalam  Gambar  1,  melalui  beberapa tahapan, yaitu scrapping data ulasan, pre-processing dataset, splitting data untuk pelatihan dan pengujian, penerapan  model  machine  learning  SVM  dan evaluasi kinerja SVM.
Gambar 1. Tahapan Penelitian ( Preprocessing )

## 3.1. Scrapping Data Ulasan
Proses pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan  dengan  metode scraping langsung terhadap  aplikasi  penyedia  aplikasi  Android,  Data ulasan  pengguna  aplikasi  SIGNAL  diambil berdasarkan  kategori  ulasan  yang  paling  relevan, terbaru,  dan  berbahasa  Indonesia  sebanyak  10000 data ulasan. Hasil dari ulasan terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Scrapping ulasan SIGNAL di Play Store User Name Star At Content User 1 3 1/10/2024 10:40  sudah bayar pajak kendaraan tapi belum verifikasi User 2 5 1/9/2024 14:02 Sangat mudah digunakan dan proses gampang User 3 5 6/10/2023 22:54  sangat mempermudah, bagi yang sedang merantau User 4 2 1/2/2024 19:58 Susah daftar aplikasinya, verifikasi gagal terus User 5 4 6/17/2023 17:49  Lumayan memudahkan namun proses nya lama … … … … User 99 1 7/25/2023 10:07  email verifikasi kok ga dikirim kirim udah dicoba berulang kali tetep ga dikirim User 100 2 1/27/2023 14:52 Tidak bisa melakukan pembayaran via Online Dana, LinkAja, Shopee semua terjadi kesalahan User 101 1 1/22/2023 14:52 Buat device android 13 susah buat daftar nya. Selalu mentok di ijin pengaturan kamera User 102 3 7/25/2023 21:52  proses dari daftar sampai dengan STNK ke tangan pengendara lumayan lama

## 3.2. Pre-processing Dataset
Tahap  pre-processing  adalah  tahapan  yang penting  sebelum  dilakukan  pengujian  dataset terhadap  machine  learning.  Tujuan  dari pre- processing dataset  adalah  untuk  membersihkan, mengatur,  dan  mempersiapkan  data  mentah sehingga  dapat  diolah  dengan  lebih  efektif  oleh
machine  learning.  Tahapan pre-processing ini meliputi Cleaning  Data,  Tokenizing terlihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Proses Cleaning Text dan Tokenize
Cleaning Text_Tokenize sudah bayar pajak kendaraan tapi belum verifikasi [‘sudah’, ‘bayar’,
‘pajak’, ‘kendaraan’,
‘tapi’, ‘belum’, ‘verifikasi’]
sangat mudah digunakan dan proses gampang [‘sangat’, ‘mudah’, ‘digunakan’, ‘dan’, ‘proses’, ‘gampang’] susah daftar aplikasinya verifikasi gagal terus ['susah', 'daftar', 'aplikasinya', 'verifikasi', 'gagal', 'terus']
Selanjutnya  yaitu  proses Normalization, Stopword Removal terlihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Proses Normalisasi dan Stopwords
Text Normalized Text Stopword ['sudah', 'bayar', 'pajak', 'kendaraan', 'tapi', 'belum', 'verifikasi'] ['bayar', 'pajak', 'kendaraan', 'verifikasi'] ['sangat', 'mudah', 'digunakan', 'dan', 'proses', 'gampang'] ['mudah', 'proses', 'gampang']
['susah', 'daftar', 'aplikasinya',
'verifikasi', 'gagal', 'terus'] ['susah', 'daftar', 'aplikasinya', 'verifikasi', 'gagal']
Setelah  proses  Normalisasi  dan Stopwaords selanjutnya Stemming terlihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Proses Stemming
Text_Stemming Text Clean ['bayar', 'pajak', 'kendaraan', 'verifikasi'] bayar pajak kendaraan verifikasi ['mudah', 'proses', 'gampang'] mudah proses gampang --- --- ['susah', 'daftar', 'aplikasi', 'verifikasi', 'gagal'] susah daftar aplikasi verifikasi gagal Setelah dilakukan stemming, proses selanjutnya  adalah labeling sebelum  proses  SVM terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses Pelabelan  menggunakan kamus
lexicon Text Clean Score Sentiment bayar pajak kendaraan verifikasi 0 neutral mudah proses gampang 2 positive --- --- --- susah daftar aplikasi verifikasi gagal -2 negative
3.3. Visualisasi Hasil Pre-processing
Dataset  yang  telah  diproses  pada  tahap pre- processing akan  divisualisasikan  menjadi  grafik berdasarkan sentimennya untuk memberikan pemahaman  yang lebih baik tentang pola sentimen yang ada dalam data tersebut dengan menggunakan teknik  visualisasi  seperti Wordcloud ,  Diagram
Batang  dan  Diagram  lingkaran  ( Pie  chart ). Sehingga,  kita  dapat  melihat  distribusi  sentimen positif, negatif, dan netral
3.4. Split Data Latih & Uji
Dataset  hasil pre-processing yang  akan digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi SVM akan dibagi  dengan  rasio  70:30,  di  mana  70%  datanya akan digunakan sebagai data latih, dan 30% sisanya akan digunakan sebagai data uji

## 3.5. Ekstraksi Fitur TF-IDF
Proses TF-IDF ( Term  Frequency  Inverse Document  Frequency )  merupakan  langkah  kunci dalam pengolahan teks untuk pemodelan klasifikasi [13].  Dalam  tahap  ini  kata-kata  dalam  dokumen diubah menjadi representasi numerik yang kemudian diproses oleh machine learning
3.6. Pengujian Data Pengujian data
dilakukan dengan menggunakan  algoritma  machine  learning Support Vector  Machine  Classifier yang  terdapat  pada library python  sckit-learn dengan  membandingkan performa  dari  3  kernel  SVM  yaitu  kernel linear, RBF dan polynomial [9] .

## 3.7. Evaluasi
Evaluasi  hasil  analisis  penelitian  dengan menggunakan Confusion Matrix melibatkan perbandingan prediksi model dengan nilai sebenarnya dalam bentuk tabel, yang memudahkan untuk  mengidentifikasi  kesalahan  klasifikasi  [14]. Dalam tabel ini, setiap elemen menunjukkan jumlah data yang diprediksi sesuai dengan kelas sebenarnya. Berikut ini adalah contoh dari confusion matrix yang terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confussion Matrix Data Actual Data Prediksi Negative Neutral Positive Negative TN NG FN Neutral NN TN NP Positive FP PN TP
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset Ulasan
Dataset  ulasan  pengguna  aplikasi  SIGNAL diambil  berdasarkan  kategori  ulasan  yang  paling relevan, terbaru, dan berbahasa Indonesia sebanyak 10000 data ulasan dengan tujuan untuk menentukan algoritma  terbaik  dari  ketiga  kernel  yaitu  kernel linier,  kernel  RBF,  dan  kernel polynomial dengan menggunakan  metode  SVM.  Sebagian  Data  ulasan hasil pre-processing terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Dataset Ulasan Pengguna userName text_clean User 1 stnk asli kirim alamat ya nya pilih pengiriman kantor pos ganggu User 2 kode bayar lewat jam tentu kadaluarsa ya coba bayar mitra tokopedia User 3 cepat praktis antri mana bayang User 4 proses cetak kirim cepat muas mudah bayar pajak kendara User 5 terimakasih layan bagus cuman kasih masuk proses disamsatnya bantu User 6 aplikasi bantu tingkat performa nya User 7 puas bantu jam kerja digunainnya User 8 daftar sampai hasil kesah singkat kerja good job User 9 aplikasi bantu taat pajak samsat mager antri loket samsat
Data  ulasan  pengguna  pada  Tabel  7.  Diatas kemudian  dilanjutkan  proses  pelabelan  dataset sebagaimana terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pelabelan Dataset text_clean Skor Label stnk(0) asli(0) kirim(0) alamat(0) stnk(0) ya(0) nya(0) pilih(1) pengiriman(0) kantor(0) pos(0) ganggu(-1) 0 Neutral kode(0) bayar(0) lewat(0) jam(0) tentu(0) kadaluarsa(-1) ya(0) coba(0) bayar(0) mitra(0) tokopedia(0) -1 Negative cepat(1) praktis(1) antri(0) mana(0) bayang(0) 2 Positive proses(0) cetak(0) kirim(0) cepat(1) muas(0) mudah(1) bayar(0) pajak(0) kendaraan(0) 2 Positive terimakasih(0) layan(0) bagus(1) cuman(0) kasih(1) masuk(0) proses(0) disamsatnya(0) bantu(1) 3 positive aplikasi(0) bantu(1) tingkat(0) performa(0) nya(0) 1 positive puas(1) bantu(1) jam kerja(1) digunainnya(0) 3 positive daftar(0) sampai(0) hasil(0) kesah(0) singkat(0) kerja(1) good(0) job(0) 1 positive aplikasi(0) bantu(1) taat(1) pajak(0) samsat(0) mager(0) antri(0) loket(0) samsat(0) 2 positive
4.2. Tahap Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan metode  klasifikasi Support  Vector  Machine [15] dengan  membagi  dataset  70%  untuk  data  latih  dan 30%  untuk  data  uji  yang  melibatkan  tiga  kernel, yaitu  kernel  linier,  kernel  RBF,  dan  kernel polynomial.
Hasil evaluasi score setiap kernel terlihat pada tabel  9.  Dan  evaluasi  dengan  melibatkan  KFold Crossvalidation terlihat pada tabel 10.

## Tabel 9. Hasil Prediksi Kernel
Kernel Accuracy  Precission  Recall  F1Score Linier 96.19 95.13 94.74 94.92 RBF 94.12 91.52 92.67 91.92 Polynomial 85.5 77.67 84.32 80.22 Tabel 10. Hasil Prediksi dengan K Fold Cross Validation Kernel K1 K2 K3 K4 K5 Mean Linier 97.1  97.5 98 97.9  97.7  97.65 RBF 97.3  97.6  98.0  98.2  98.2  97.86
Polynomial  94.2  95.1  97.2  98.0  97.3  96.36

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  metode  Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  kernel  linear  menghasilkan  akurasi tertinggi  dalam  analisis  sentimen  terhadap  layanan aplikasi  SIGNAL  (Samsat  Digital  Nasional) berdasarkan  ulasan  di  Google  Play  Store  pada skenario rasio 70:30. Tingkat akurasi yang berhasil dicapai adalah sebesar 96.19%, dengan  konsistensi evaluasi  yang  tinggi  menggunakan  rata-rata  KFold mencapai 97.65%.
Meskipun  penggunaan  kernel  SVM  dengan tipe RBF menghasilkan akurasi sedikit lebih rendah pada  skenario  yang  sama,  yaitu  sebesar  94.12%, evaluasi  rata-rata  KFold  menunjukkan  kestabilan model  dengan  nilai  sebesar  97.86%.  Namun, penerapan  kernel  SVM  dengan  tipe  Polynomial menghasilkan  akurasi  yang  lebih  rendah,  yakni sebesar  85.5%,  dengan  nilai  rata-rata  KFold mencapai 96.36%. Hal ini  mengindikasikan bahwa model  mungkin  kurang  cocok  untuk  menangkap pola  kompleks  yang  mungkin  terdapat  dalam dataset. Secara keseluruhan, penelitian ini merekomendasikan  penggunaan  metode  SVM dengan  kernel  linear  untuk  mendapatkan accuracy terbaik  dan  RBF  sebagai K  Fold  Cross  Validation terbaik sebagai pilihan yang tepat dalam melakukan analisis  sentimen  terhadap  layanan  aplikasi SIGNAL.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Arif, “Profil Internet Indonesia 2022,” SRA Consult. , no. June, pp. 1–104, 2022.
[2]  R.  F.  Meuthia,  Ferdawati,  Gustati,  D. Handayani,  and  R.  E.  Sulastri,  “Pengaruh Security,  Privacy  dan  Familiarity  terhadap Minat  Penggunaan  Aplikasi  Samsat  Digital Nasional  (Signal)  dengan  E-Trust  sebagai Variabel  Intervening,” J.  Akunt.  Keuang.  dan Bisnis , vol. 15, no. 2, pp. 568–577, 2023.
[3]  R.  A.  Husen,  R.  Astuti,  L.  Marlia,  R. Rahmaddeni,  and  L.  Efrizoni,  “Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter Terhadap Bank  BSI  Menggunakan  Algoritma  Machine Learning,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 211–218, 2023.
[4]  A.  Filemon,  H.  Kaban,  and  N.  Yudistira,
“Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Goverment berdasarkan  Ulasan  Pengguna  menggunakan Metode  Maximum  Entropy  dan  Seleksi  Fitur Mutual Information,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1452– 1458, 2021.
[5]  A. P. Wibowo, W. Darmawan, and N. Amalia, “Komparasi  Metode  Naïve  Bayes  Dan  K- Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Pengguna  Aplikasi  Pedulilindungi,” IC-Tech , vol. 17, no. 1, pp. 18–23, 2022.
[6]  M.  Irfan,  D.  Widiyanto,  and  J.  Jayanta, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi Samsat  Mobile  Jawa  Barat  (Sambara) Menggunakan algoritma
Naive bayes
Classifier dengan seleksi fitur Chi Square,” … Mhs. Bid. Ilmu … , pp. 337–346, 2022.
[7]  H.  Azis et  al. ,  “Analisis  Perbandingan Performa  Metode  Klasifikasi  pada  Dataset Multiclass Citra Busur Panah,” vol. 19, no. 3, pp. 286–294, 2020.
[8]  A.  Z.  Praghakusma  and  N.  Charibaldi, “Komparasi  Fungsi  Kernel  Metode  Support Vector  Machine  untuk  Analisis  Sentimen Instagram  dan  Twitter  (Studi  Kasus :  Komisi Pemberantasan Korupsi),” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, p. 88, 2021.
[9]  A.  Géron, Hands-On  Machine  Learning  with
Scikit-Learn,  Keras,  and  TensorFlow  2nd Edition (2019) , vol. 44, no. 8. 2011.
[10]  R.  Pambudi,  “Deteksi  Penggunaan  Masker dengan  Algoritma  RBF  Support  Vector Machine,” J. Mach. Learn. Comput. Intell. , pp. 34–37, 2022.
[11]  C.  J.  C.  BURGES,  “A  Tutorial  on  Support Vector  Machines  for  Pattern  Recognition,” Scand.  J.  Med.  Sci.  Sport. ,  vol.  28,  no.  3,  pp. 1056–1063, 2018.
[12]  J.  Cervantes,  X.  Li,  and  W.  Yu,  “Splice  site detection  in  DNA  sequences  using  a  fast classification  algorithm,” Conf.  Proc.  -  IEEE Int. Conf. Syst. Man Cybern. , no. October, pp. 2683–2688, 2009.
[13]  S.  Tedmori  and  A.  Awajan,  “Sentiment analysis  main  tasks  and  applications:  A survey,” J.  Inf.  Process.  Syst. ,  vol.  15,  no.  3, pp. 500–519, 2019.
[14]  K.  Saputra,  “Perbandingan  Kinerja  Fungsi Kernel  Algoritma  Support  Vector  Machine Pada Klasifikasi Penyakit Padi,” Ijccs , vol. x, No.x, no. x, pp. 1–5, 2023.
[15]  M.  A.  Karyawan,  A.  Zainal,  A.  Saikhu,  I. Teknologi, and S. Nopember, “KLASIFIKASI SINYAL EEG MENGGUNAKAN
KOEFISIEN  AUTOREGRESIF ,”  vol.  2, no.
1, pp. 1–13, 2011.