Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Support Vector Machine : Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store
Sri Lestari, Sudin Saepudin* sudin.saepudin@nusaputra.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Nusa Putra - Indonesia
Diterima: 10 Okt 2021 | Direvisi: 12 Nov - 24 Nov 2021 Disetujui: 28 Des 2021 | Dipublikasi: 31 Des 2021 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
The  best  application  predicate  has  been  awarded  to  the  application  that  has  the  highest downloads and high star rating on Google Play Store. In rating an application, user comments need to be considered because many stock investment apps have almost the same downloads and star ratings, so the title of best app is a problem. Based on this condition, this research aims to analyze user feedback of stock investment applications as a variable to determine which stock investment application is the best on the Google Play Store. This study using the Support Vector Machine (SVM) classification method with the support of Rapid Miner to carry out the calculation process. From this research, it produces positive sentiment values for each application, namely HSB Investment about 1,134 positive sentiments with an accuracy value of 88.70%, Ajaib about 936 positive sentiments with an accuracy value of 61.89%, Pluang about 703 positive sentiments with an accuracy value of 68.25%, Bibit about 322 positive sentiments with an accuracy value of 64.89%, and Stockbit about 124 positive sentiments with an accuracy value of 66.95%. So it can be concluded that the HSB application as the best stock investment application based on user comments reviews where this application has the most positive sentiment reviews with a high accuracy value.
Keywords: Sentiment Analysis, SVM, Stock Investment Applications

## ABSTRAK
Predikat aplikasi terbaik telah diberikan untuk aplikasi yang memiliki unduhan tertinggi serta peringkat  bintang  yang  tinggi  di  Google  Play  Store.  Dalam  menilai  suatu  aplikasi,  komentar pengguna  perlu  dipertimbangkan  karena  banyak  aplikasi  investasi  saham  yang  memiliki unduhan dan peringkat bintang yang hampir sama, sehingga predikat aplikasi terbaik menjadi masalah.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  penelitian  sentimen  analisis  ini  bertujuan  untuk menganalisis feedback pengguna aplikasi investasi saham sebagai variabel untuk menentukan aplikasi  investasi  saham  mana  yang  terbaik  pada  Google  Play  Store.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  menggunakan dukungan  Rapid  Miner  untuk  melakukan  proses  perhitungannya.  Dari  penelitian  ini menghasilkan  nilai  sentimen  positif  pada  setiap  aplikasi  yaitu  HSB  Investasi  sebanyak  1.134 sentimen positif dengan nilai akurasi 88,70%, Ajaib sebanyak 936 sentimen positif dengan nilai akurasi  61,89%,  Pluang  sebanyak  703  sentimen  positif  dengan  nilai  akurasi  68,25%,  Bibit sebanyak  322  sentimen  positif  dengan  nilai  akurasi  64,89%,  Stockbit  sebanyak  124  sentimen positif dengan nilai akurasi 66,95%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi HSB Investasi sebagai aplikasi investasi saham terbaik berdasarkan  ulasan komentar  penggunanya dimana aplikasi ini memiliki ulasan sentimen positif terbanyak dengan nilai akurasi yang tinggi.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, SVM, Aplikasi Investasi Saham
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 7, No. 2, Desember 2021 Hal. 81 - 90

## PENDAHULUAN
Berinvestasi bagi masyarakat sangat bermanfaat karena dapat menjadi salah satu cara  untuk  mengembangkan  aset  jangka  panjang  dan  juga  dapat  digunakan  sebagai simpanan dana untuk tujuan tertentu di masa depan. Ada banyak jenis investasi, dan yang paling dikenal masyarakat salah satunya adalah investasi saham. Saat ini, investasi saham menjadi sangat diminati di kalangan remaja dan dewasa karena termasuk sebagai investasi terpercaya untuk jangka panjang. Secara sederhana, saham dapat dimiliki oleh seseorang  sebagai  surat  berharga  dan  dapat  menjadi  bukti  keikutsertaan  seseorang dalam  mengembangkan  suatu  perusahaan  melalui  investasi.  Investasi  saham  sendiri tentunya  memiliki  risiko,  antara  lain:  laju  inflasi, nilai  tukar,  suku  bunga, dan volume perdagangan,  serta  informasi-informasi  penting  yang  terjadi  secara  global  dapat mempengaruhi  naik  dan  turunnya  harga  suatu  saham  (Ramadani,  2016).  Selain  itu, pergerakan nilai saham juga dapat menggambarkan kondisi perekonomian suatu negara (Fadilah et al., 2020).
Saat ini, investasi saham dapat dilakukan secara online . Beberapa aplikasi investasi saham sudah tersedia dan telah memiliki banyak penilaian di Google Play Store sebagai pusat  unduh  aplikasi.  Menurut  Erfina  et  al.  (2020)  menjelaskan  bahwa  perlu  adanya tambahan  variabel  untuk  menentukan  aplikasi  mana  yang  terbaik,  hal  ini  diperlukan karena  predikat  aplikasi  terbaik  yang  ada  saat  ini  hanya  menggunakan  jumlah penggunduh  dan  pemberian  bintang  oleh  pengguna.  Sementara  itu,  ada  variabel  lain, seperti komentar pengguna yang merupakan feedback dari pengguna tidak digunakan untuk  menilai  aplikasi  terbaik  tersebut.  Pada  Gambar  1  menggambarkan  jumlah komentar pengguna terhadap aplikasi investasi saham pada Google Play Store .

## Gambar 1. Statistik Komentar Pada Aplikasi Investasi Saham
Berdasarkan  observasi  awal,  dilakukan  perhitungan  jumlah  komentar  teratas terhadap  aplikasi investasi saham  yang  terdapat di Google  Play  Store .  Dari  Gambar  1 dapat diketahui terdapat 5 aplikasi teratas dengan jumlah komentar terbanyak, yaitu: Bibit, Ajaib, HSB Investasi, Stockbit, Pluang.
Bidang penelitian yang membahas tentang natural language dan data mining , secara luas  banyak  dilakukan.  Beberapa  membahas  mengenai  analisis  sentimen  dan opinion mining yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pendapat (feedback) seseorang terhadap  sesuatu  (Liu,  2012).  Analisis  sentimen merujuk  pada  pengklasifikasian  teks pada suatu kalimat, sehingga dapat mengetahui feedback seseorang terhadap sesuatu hal, baik itu senang (positif) atau sedih (negatif) (DeHaff, 2010). Sementara itu, Santoso
Support Vector Machine : Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store
et  al.  (2019)  menjelaskan  bahwa  analisis  sentimen  dapat  digunakan  sebagai  sarana untuk  mendapatkan  wawasan  baru  dari  kumpulan  data  yang  tidak  terstruktur. Algoritma untuk melakukan klasifikasi opini (pendapat) ke dalam kelas sentimen positif, negatif,  dan  netral  yang  banyak  dilakukan  dengan  nilai  akurasi  cukup  tinggi  yaitu Support Vector Machine (SVM) (V. I. Santoso et al., 2017). Pada SVM , pengklasifikasian dilakukan  menggunakan  cara  dengan  membuat  garis  pemisah (hyperplane) yang memisahkan  kategori  opini  negatif  dan  positif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis feedback pengguna  dari  aplikasi  investasi  saham  sebagai  variabel tambahan untuk menentukan aplikasi investasi saham mana yang terbaik yang ada di Google Play store .

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  penelitian  yang  dilakukan sampai dengan penelitian ini selesai, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Secara detail tahapan yang dilakukan dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 1) Tahap Studi Literatur
Penelitian  kepustakaan  bertujuan  untuk  menemukan  informasi  mengenai  teori- teori yang berhubungan pada penelitian sejenis sebelumnya dan berhubungan dengan hasil penemuan terdahulu, karena penelitian ini bertujuan untuk mencari jalan keluar dari suatu permasalahan. Teori mengenai teks mining lebih banyak dipelajari terlebih dahulu sebelum masuk ke tahap selanjutnya. Bagaimana melakukan ektraksi informasi yang berguna melalui kumpulan teks (Yunita, 2016), serta berbagai teori yang digunakan yaitu  opini,  analisis  sentimen, web  scraping , Rapid  Miner , Pre-Processing  Data ,  dan Support Vector Machine (SVM).

## 2) Sumber Data
Pusat data dalam observasi ini yaitu Google Play Store. Dalam tahapan ini dilakukan pencarian aplikasi di Google  Play Store terhadap judul terkait yaitu aplikasi investasi saham dimana data ini sudah ada dan tersedia  pada Google Play Store . Dari pencarian tersebut, didapat 5 aplikasi terbaik berdasarkan jumlah unduhan, rating bintang, serta jumlah komentar terbanyak yaitu Stockbit, Bibit, Pluang, HSB Investasi, dan Ajaib.

## 3) Pengumpulan Data
Selanjutnya, setelah mendapatkan lima aplikasi teratas, langkah selanjutnya adalah menggunakan  teknik  pengambilan  data Web  Scraping (alat  penambangan  data  yang disediakan  oleh  Google  Chrome)  untuk  mendapatkan  data  ulasan  komentar  yang dibagikan  oleh  pengguna  aplikasi  investasi  saham  di  Google  Play  store  untuk mendapatkan teks ulasan komentar dari pengguna aplikasi terkait.

## 4) Pelabelan data (Klasifikasi Sentimen)
Pelabelan  data  dilakukan  untuk  membagi  data  ulasan  komentar  sesuai  kelasnya. Dalam penelitian ini data dibagi kedalam tiga kelas yaitu kelas postif, negatif, dan netral. Data yang sudah dikumpulkan akan diberi label sesuai dengan klasifikasi komentar tiap data ulasan komentar tersebut. Pelabelan dilakukan menggunakan Rapid Miner.

## 5) Pre-processing Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  rapidminer  sebagai  alat  bantu  dalam  proses analisis. Sebelum data diolah memakai algoritma SVM , dilakukan proses pre-processing . Pada tahap ini mencakup pembersihan data supaya data siap untuk diproses ke tahap selanjutnya (Ahmadi et al., 2020). Tahapan pre-processing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Pre-processing
Pada penelitian ini dilakukan tahap pre-processing , yang terbagi menjadi 5 langkah, sebagai berikut:
a) Transform case
Langkah  pada  pra-pemrosesan  data  yang  bertujuan  untuk  mengubah  atau menghilangkan  semua  huruf  kapital  yang  terdapat  pada  kalimat  menjadi lowercase (Luqyana et al., 2018; Mujilahwati, 2016; Pravina et al., 2019; Que et al., 2020).
b) Tokenization
Dalam tahapan ini, data kalimat akan dibagi menjadi berbagai karakter atau kata sesuai  yang  dibutuhkan,  biasa  disebut  sebagai  token,  sehingga  dapat  diubah  menjadi kata-kata dengan arti spesifik.

## c) Stemming
Menghapus imbuhan pada setiap kata yang kemudian menjadi kata inti, dan dalam proses  ini  pun  bermaksud  untuk  menghilangkan  suatu  kalimat  dari  penyebutan  kata yang kurang baik.
Support Vector Machine : Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store

## d) Filter Tokens (by length)
Tahapan menghapus kata yang dibatas dengan panjang huruf yang telah ditentukan. Dalam penelitian ini diberi batas huruf yaitu kata dengan minimal 2 karakter huruf dan maksimal  25  karakter  huruf  perkata.  Jadi  kata  yang  memiliki  jumlah  karakter  yang melebihi batas yang sudah ditentukan, kata terseut akan otomatis hilang.

## e) Filter Stopwords
Tahap penghapusan kata yang tidak memiliki arti. Yaitu seperti kata keterangan, kata sambung, dan lain sebagainya.  Dalam penelitian ini digunakan  kamus kumpulan kata  berisi  kata  yang  tampaknya  tidak  akan  memberikan  pengaruh  terhadap  tahap prediksi.
Pada penelitian ini digunakan algoritma SVM yang memiliki tingkat presisi/akurasi dan  kualitas  yang  cukup  baik,  sehingga  algoritma  ini  sangat  diminati  dibandingkan algoritma yang lain (Tuhuteru & Iriani, 2018). Akan tetapi algoritma SVM juga memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing (Yunita, 2016). Pada penelitian ini, proses cross  validation menggunakan SVM . Output dari  penelitian  ini  adalah  hasil  sentimen terbanyak dari masing-masing aplikasi dan nilai akurasi vektor kinerja dari algoritma SVM (Performance-SVM) . Selain itu juga digunakan Rapid Miner untuk mempermudah dalam pemrosesan data dan menghasilkan output penelitian (Pynam et al., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  dalam  bagian  ini  akan  diuraikan  mengenai  proses  yang  dilakukan  dalam penelitian. Tools yang  dipergunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Rapid  Miner  yang menggunakan algoritma SVM dalam mengolah datanya, dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Pengumpulan Data
Dari  daftar  aplikasi  yang  telah  ditentukan,  akan  dilakukan  pengambilan  dan pengumpulan seluruh ulasan komentar dari masing-masing aplikasi. Dalam melakukan ini, digunakan plugin web scraping melalui Google Chrome, kemudian output dari proses ini  berupa  data spreadsheet yang  dapat  dibuka  melalui  aplikasi  Microsoft  Excel.  Data yang dikumpulkan yaitu data ulasan komentar terbaru dari tiga bulan terakhir yaitu dari bulan September-Oktober Tahun 2021 dengan rincian aplikasi Stockbit sebanyak 359 komentar, Bibit 999 komentar, Pluang 1.800 komentar, HSB Investasi 2.124 komentar, dan  Ajaib  2.759  komentar.  Sehingga  jumlah  keseluruhan  data  yang  berhasil dikumpulkan yaitu sebanyak 8.041 data ulasan komentar.

## Pelabelan Data (Klasifikasi Sentimen)
Pada tahap ini, digunakan bantuan Rapid Miner untuk melakukan klasifikasi data. Pada  proses  pelabelan  data  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  data  ulasan  sesuai sentimennya  yaitu  positif,  netral,  dan  negatif  berdasarkan  pembobotan  yang  sudah dilakukan. Selain itu,  pelabelan ini berfungsi untuk mengetahui jumlah sentimen dari masing-masing aplikasi. Proses dan hasil dari tahap ini dapat dilihat pada Gambar 5 dan Tabel 1.
Gambar 5. Proses Pelabelan Data
Tabel 1. Hasil Analisis Sentimen 5 Aplikasi Investasi Saham
No. Nama Aplikasi Sentimen Positif Netral Negatif 1 HSB Investasi 1134 970 20 2 Ajaib 936 1576 247 3 Pluang 703 1029 68 4 Bibit 322 588 89 5 Stockbit 124 219 16

## Pre-processing Data
Tahap  ini  digunakan  untuk  memperbaiki  data.  Seluruh  komentar  yang  memiliki tanda  baca  dan  menghilangkan  imbuhan  menjadi  kalimat  tunggal.  Dalam  melakukan proses ini, digunakan Rapid Miner. Dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tahapan Pre-processing

## Pengolahan Data
Langkah selanjutnya dengan menggunakan proses Cross-Validation algoritma SVM , yang meliputi proses pelatihan dan pengujian (kinerja SVM dan model aplikasi). Setelah itu,  algoritma SVM digunakan  untuk  proses  pemodelan  dan  diperoleh  nilai  akurasi, presisi, dan recall dimana nilai tersebut dihasilkan dan diasajikan oleh Rapid Miner itu sendiri  yang  dimana  dihasilkan  dari  proses  pengolahan  data  dan  pemberian  nilai berdasarkan performance vector (performance-SVM). Dapat dilihat pada Gambar 7.
Support Vector Machine : Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store
Gambar 7. Tahap Cross Validation Process-SVM
Dari proses ini dilakukan 2 tahapan, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada tahap pelatihan, algoritma SVM digunakan untuk melatih data. Kemudian, pada tahap pengujian, data diolah melalui model aplikasi dan pengujian kinerja. Dari proses cross- validation didapatkan  hasil  nilai  akurasi  terhadap  masing-masing  aplikasi  investasi saham, dapat dilihat pada Gambar 8, Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11, Gambar 12.

## Gambar 8. Nilai Akurasi Aplikasi Ajaib
Nilai  akurasi  yang  diperoleh  algoritma SVM untuk  aplikasi  Ajaib  yaitu  61,89% dengan batas error perhitungan kurang lebih dari 1,75%, dan nilai rata-rata mikro yaitu 61,89%.

## Gambar 9.  Nilai Akurasi Aplikasi Bibit
Nilai  akurasi  yang  diperoleh  algoritma SVM untuk  aplikasi  Bibit  yaitu  64,09% dengan  dengan  batas error perhitungan  kurang  lebih  dari  3,15%,  dan  nilai  rata-rata mikro yaitu 64,09%.
Nilai  akurasi  yang  diperoleh  algoritma SVM untuk  aplikasi  HSB  Investasi  yaitu 88,70% dengan dengan batas error perhitungan kurang lebih dari 2,30%, dan nilai rata- rata mikro yaitu 88,70%.

## Gambar 11. Nilai Akurasi Aplikasi Pluang
Nilai  akurasi  yang  diperoleh  algoritma SVM untuk  aplikasi  Pluang  yaitu  68,25% dengan batas error perhitungan kurang lebih dari 2,95%, dan nilai rata-rata mikro yaitu 68,25%.

## Gambar 12. Nilai Akurasi Apikasi Stockbit
Nilai akurasi yang diperoleh algoritma SVM untuk aplikasi Stockbit yaitu 66,95% dengan batas error perhitungan kurang lebih dari 3,51%, dan nilai rata-rata mikro yaitu 66,93%.
Dari hasil analisis data yang telah dilakukan, didapatkan nilai akurasi tertinggi yaitu aplikasi HSB investasi dengan nilai akurasi sebesar  88,70%.

## KESIMPULAN
Pengujian data yang telah dilakukan menggunakan Rapid Miner dengan algoritma SVM menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  untuk  masing-masing  aplikasinya yaitu  berada  diatas  50%.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  nilai  akurasi  untuk  aplikasi investasi saham yang tertinggi yaitu aplikasi HSB Investasi (88,70%).
Hasil sentimen dari ulasan komentar kelima aplikasi investasi saham, aplikasi HSB Investasi menempati posisi pertama dengan sentimen positif sebanyak 1.134. Urutan kedua  ditempati  oleh  aplikasi  Ajaib  dengan  836  sentimen  positif,  urutan  ketiga  yaitu aplikasi Pluang dengan jumlah 703 sentimen positif, urutan keempat yaitu aplikasi Bibit dengan  322  sentimen  positif,  dan  urutan  kelima  yaitu  aplikasi  Stockbit  dengan  124 sentimen positif.
Dari penelitian ini direkomendasikan untuk aplikasi investasi saham terbaik dengan mempertimbangkan  ulasan  komentar  dari  para  pengguna  aplikasi  yaitu  aplikasi  HSB Investasi  dengan  ulasan  sentimen  positif  terbanyak  yaitu  1.134  ulasan  dengan  nilai akurasi  menggunakan  algoritma  SVM  yaitu  88,70%.  Hasil  ini  diperoleh  dengan menggunakan  Rapid  Miner.  Pada  penelitian  ini,  Rapid  Miner  sangat  membantu  dan
Support Vector Machine : Analisis Sentimen Aplikasi Saham di Google Play Store mudah  untuk  digunakan  dengan  nilai output hasil  yang  telah  dikelompokkan berdasarkan ulasannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmadi, M. I., Apriani, F., Kurniasari, M., Handayani, S., & Gustian, D. (2020). Sentiment Analysis  Online  Shop  on  The  Play  Store  Using  Method  Support  Vector  Machine (SVM). Seminar Nasional Informatika (Semnasif) , 196 – 203.
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4101
DeHaff,  M.  (2010). Sentiment  Analysis,  Hard  But  Worth  It! Customerthink.Com. https://customerthink.com/sentiment_analysis_hard_but_worth_it/
Erfina, A., Basryah, E. S., Saepulrohman, A., & Lestari, D. (2020). Analisis Sentimen Aplikasi Pembelajaran  Online  di  Play  Store  pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) . Seminar Nasional Informatika (SEMASIF 2020). http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4094
Fadilah, W. R. U., Agfiannisa, D., & Azhar, Y. (2020). Analisis Prediksi Harga Saham PT Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine. Fountain of Informatics Journal , 5 (2), 45 – 51. https://doi.org/10.21111/FIJ.V5I2.4449 Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool , 5 (1), 1 – 184. https://doi.org/10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016
Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer2 , 2 (11), 4704 – 4713. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3051
Mujilahwati, S. (2016). Pre-Processing Text Mining Pada Data Twitter. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 2016 (Sentika), 49 – 56.
Pravina, A. M., Cholissodin, I., & Adikara, P. P. (2019). Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai  Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support Vector  Machine  (SVM)  |  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (3), 2789 – 2797. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4793 Pynam, V., Spanadna, R. R., & Srikanth, K. (2018). An Extensive Study of Data Analysis Tools (Rapid Miner, Weka, R Tool, Knime, Orange). International Journal of Computer Science  and  Engineering , 5 (9),  4 – 11. https://doi.org/10.14445/23488387/IJCSE- V5I9P102
Que, V. K. S., Iriani, A., & Purnomo, H. D. (2020). Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi  Informasi , 9 (2),  162 – 170.
https://doi.org/10.22146/JNTETI.V9I2.102 Ramadani, F. (2016). Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Harga Saham Perusahaan Sektor Properti dan Real Estate yang Tercatat di Bursa Efek Indonesia. Manajemen Bisnis , 6 (1), 72 – 82. https://doi.org/10.22219/JMB.V6I1.5392
Santoso, I., Gata, W., & Paryanti, A. B. (2019). Penggunaan Feature Selection di Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 3 (3),  364 – 370. https://doi.org/10.29207/RESTI.V3I3.1084
Santoso, V. I., Virginia, G., & Lukito, Y. (2017). Penerapan Sentiment Analysis pada Hasil Evaluasi  Dosen  dengan  Metode  Support  Vector  Machine. Jurnal  Transformatika ,
14 (2), 79 – 83. https://doi.org/10.26623/TRANSFORMATIKA.V14I2.439
Tuhuteru, H., & Iriani, A. (2018). Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier.
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 3 (3), 394 – 401. https://doi.org/10.30591/JPIT.V3I3.977
Yunita,  N.  (2016).  Analisis  Sentimen  Berita  Artis  dengan  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine dan Particle Swarm Optimization. Jurnal Sistem Informasi ,
5 (2), 104 – 112. https://ejournal.antarbangsa.ac.id/jsi/article/view/110