Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com

## ANALISIS SENTIMEN PINJAMAN ONLINE AKULAKU DAN KREDIVO DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Kiki Ahmad Dasuki 1 , Shofa Shofia Hilabi 2 , Fitria Nur Apriani 3 Tukino 4 1,2,3,4 Jurusan Sistem Informasi Fakultas ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang
1 si19.KikiDasuki@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id
3 Fitria Nurapriani@ubpkarawang.ac.id, 4 Tukino@ubpkarawang.ac.id

## Abstrak
Peran internet dan media sosial dalam era digital di Indonesia. Masyarakat menggunakan internet  untuk  berbagai  keperluan,  termasuk  pinjaman  online.  Media  sosial  juga mempengaruhi aspek sosial, ekonomi, dan politik. Fintech, seperti Akulaku dan Kredivo, membantu dalam pinjaman online.Metodologi penelitian ini melibatkan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di Google Playstore terkait dengan aplikasi pinjaman online. Teknik  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  digunakan  untuk  menganalisis sentimen  positif,  negatif,  atau  netral  dari  ulasan  tersebut.  Proses  pengumpulan  data melibatkan scraping data dari Google Playstore menggunakan Python dan Google Colab. Teknik  SVM  digunakan  untuk  membedakan  sentimen  positif  dan  negatif.  Hasilnya menunjukkan SVM efektif dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna pada aplikasi pinjaman  online.  Kredivo  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  dibanding  Akulaku  dalam mengenali  sentimen.  Yang  dimana  kredivo  menghasilkan  nilai  accuracy  88.20%  di banding akulaku yang menghasilkan nilai accuracy 83.60%.
Kata  kunci: Pinjaman  online,  Akulaku,  Kredivo,  Google  playstore,  analisis  sentimen, Support Vector Machine (SVM), Google colab research.

## Abstract
The role of the internet and social media in the digital era in Indonesia. People use the internet for various purposes, including online loans. Social media also influences social, economic, and political aspects. Fintech, such as Akulaku and Kredivo, assist in online lending.  The  research  methodology  involves  sentiment  analysis  of  user  reviews  on Google Playstore related to online loan applications. The Support Vector Machine (SVM) classification technique is used to analyze positive, negative, or neutral sentiments from these reviews. The data collection process involves scraping data from Google Playstore using Python and Google Colab. The SVM technique is used to differentiate positive and negative sentiments. The results show that SVM is effective in classifying user sentiment in  online  loan  applications.  Kredivo  has  higher  accuracy  than  Akulaku  in  recognizing sentiment. Which is where Kredivo produces an accuracy value of 88.20% compared to Akulaku which produces an accuracy value of 83.60%.
Keywords: Fintech,  Akulaku,  Kredivo,  Google  Play  Store,  Sentiment  Analys, Support Vector Machine (SVM), Google Colab research
Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com

## PENDAHULUAN
Diera  Digital  modern,  saat  ini  masyarakat  Indonesia  sudah  bekerja  sama  dengan internet. Kenyamanan ini bisa dirasakan dari berbagai sudut pandang. Pinjaman online sebagai  aplikasi  ini  merupakan  perangkat  yang  membantu  kebutuhan  finansial  dalam mendapatkan penunjang atau uang muka tanpa kendala apapun.(U TAMI & E RFINA , 2021) Perkembangan  internet  yang  memegang  peranan  penting  dalam  bidang  sosial, ekonomi dan, yang mengejutkan, kebutuhan politik, baik di Indonesia maupun di seluruh dunia, menjelaskan pentingnya peran media sosial bagi daya tahan manusia yang akan lebih  seringkali  menjadi  lebih  besar.  Industri  moneter  yang  sedang  berlangsung  telah menjalankan kerangka kerja elektronik atau semua proses pertukaran dilakukan di media sosial.(Putra & Latifah, n.d.) Kemajuan mekanis dalam bisnis moneter telah mendorong terciptanya  perkembangan  baru,  khususnya  inovasi  moneter  (fintech).  Inovasi  moneter adalah solusi untuk masalah administrasi keuangan tradisional, khususnya ketika individu tidak  dapat  diisi  sama  sekali.  Ada  beberapa  jenis  aplikasi  pinjaman  berbasis  online  di Indonesia yang banyak digunakan saat ini, yaitu Akulaku dan Kredivo, kedua aplikasi ini saling bersaing di bidang pinjaman online dengan sifat administrasi dari masing-masing aplikasi tersebut.(Arsi & Waluyo, 2021)
Sehubungan dengan sebagian survei klien dari Kredit Berbasis Internet ini dan kita dapat melihat audit itu di Google Playstore, yang merupakan salah satu aplikasi virtual yang populer digunakan, dalam jangka waktu yang relatif singkat, perkembangan besar- besaran  klien  playstore  dari  satu  tahun  ke  tahun  menyebabkan  bertambahnya  jumlah informasi yang dihasilkan, keganjilan ini disebut Large Information. playstore seringkali menjadi sumber berbagai macam aplikasi.(Ramadhan et al., 2023)
Dengan  demikian  korelasi  antara  aplikasi  Akulaku  dan  Kredivo  bergantung  pada audit klien terhadap aplikasi tersebut dengan strategi perhitungan Support vector machine (SVM). Dari hasil tersebut kita akan mengetahui mana dari kedua aplikasi tersebut yang memiliki survey lebih baik  dan kita bisa dan bisa memilih  aplikasi  kredit online mana yang sesuai sejauh yang kami ketahui untuk digunakan.(Rofiqoh et al., 2017)

## M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  tahap  proses  penelitian  ini,  Playstore  menjadi  sumber  data  untuk  melakukan analisis  sentimen  ini,  dikarenakan  inti  masalah  yang  ingin  kita  teliti  yaitu  tentang pinjaman  online,  tentunya  kita  harus  menganalisis  sentimen  berdasarkan  opini masyarakat terhadap pinjaman online tersebut.
Pemeriksaan ini menciptakan investigasi opini untuk mengkarakterisasi opini yang dibuat oleh pengguna akulaku dan kredivo sebagai tertentu, negatif atau tidak memihak. Teknik  yang  digunakan  untuk  menguji  opini  dari  pembelajaran  berbasis  web  adalah strategi support vector machine.(Pravina et al., 2019) Berikut tahap yang dapat dilihat:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  merupakan  bahwa  alur  program  dimulai  dengan  scraping  data  dari Google  Playstore  menggunakan  https://colab.research.google.com/.  Kemudian  data tersebut diolah dengan melakukan preprocessing. Selanjutnya masuk ke tahap klasifikasi Support  Vector  machine  dimana  hasil  sentimen  akan  positif,  negatif  atau  netral. (Muttaqin & Kharisudin, 2021) 2.1  Google Playstore Google Play adalah toko online yang dikunjungi pengguna untuk menemukan aplikasi, game, film, acara TV, buku, dan konten lainnya. Google Play menyediakan 2 juta aplikasi & game untuk miliaran orang di seluruh dunia, dengan penghasilan lebih dari $120 miliar untuk developer hingga saat ini.(Wahyudi et al., 2021) 2.2  Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  teknik  pengelompokan  yang  menggunakan  AI (realisasi  terkelola)  yang  memprediksi  kelas  berdasarkan  model  atau  contoh  dari konsekuensi siklus persiapan. Karakterisasi dilakukan dengan mencari hyperplane atau garis batas (choice limit) yang mengisolasi satu kelas dari kelas lain, dalam hal ini garis tersebut  berperan  dalam  mengisolasi  pendapat  beropini  positif  (bertanda  +1)  dari berperasaan  negatif  (bernama  -  1).Click  or  tap  here  to  enter  text.  SVM  mencari  nilai hyperplane menggunakan support vector dan nilai edge. Dalam ulasan ini, informasi yang memiliki  gambaran  vektor  diperoleh  dari  sistem  pembobotan.  Dengan  melakukan persiapan terhadap karakterisasi  SVM, akan tercipta suatu  nilai  atau contoh  yang akan
Mulai Pengump ulan data Preprocessing Support Vector machine Hasil Selesai
Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com
digunakan dalam sistem pengujian untuk proses pengujian SVM, yang diharapkan dapat memberi name feeling pada playstore.(Kevin et al., 2020) 2.3  Pengumpulan Data Informasi yang diperoleh untuk memimpin pengujian ini adalah melalui garukan, yaitu informasi  diambil  langsung  dari  Google  playstore  dengan  menggunakan  antarmuka Pemrograman https://colab.research.google.com/. Pemilahan informasi dilakukan dengan melibatkan kata kunci untuk pembelajaran berbasis web. Berapa banyak informasi yang diperoleh  adalah  sekitar  500  informasi  dari  akulaku  dan  500  informasi  dari kredivo.(Wahyudi et al., 2021) 2.4  Pre-Processing Rapidminer  adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  prosedur  ini.  Sebelum digunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  mengolah  data  Pra- pemrosesan  berlangsung.  Text  preprocessing  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menyiapkan  data  untuk  analisis  sentimen.  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) digunakan dalam penelitian ini. Informasi yang diambil merupakan informasi yang tidak terstruktur sehingga harus dilakukan preprocessing. Kumpulan data diproses sebelumnya selama prosedur ini untuk mengubah data. Sebelum menguji model algoritme, proses ini mengubah  dataset  yang  digunakan  menjadi  data  bersih  yang  siap  untuk  diuji.(Adhitya Karel Maulaya & Junadhi, 2022) Preprocessing bertujuan untuk membuat data menjadi seragam sehingga sesuai dan dapat diuji dengan model algoritma yang digunakan. Proses preprocessing mencakup lima tahapan yaitu:
a. case  folding:  Case  Folding  yaitu  merubah  semua  huruf  yang  awalnya  huruf  besar menjadi  lowercase  atau  kecil  semua.  Proses  tersebut  dilakukan  agar  memudahkan pada saat pencarian, karena tidak semuanya dari dokumen teks cocok dengan huruf besar.
b. Cleaning data: Cleaning data merupakan proses pembersihan data yang baru saja di ambil dari playstore. Pada proses tersebut data baru yang diperoleh dari hasil crawling akan  terdapat  beberapa  teks  yang  tidak  digunakan  seperti  hastag,  url,  @,  dan  lain sebagainya, maka dari itu perlu dilakukan proses cleansing.
c. Tokenizing:  Tokenizing  yaitu  suatu  tahapan  memotong  teks  menjadi  kalimat  baik kata  bersih,  baik  karakter  dan  simbol  membentuk  pemotongan  kata  yang  bisa dianalisa
d. Stopward: Tahap ini merupakan proses perolehan kata-kata penting dari hasil token.
e. Stemming:  Stemming  merupakan  proses  tahap  pencarian  kata  dasar  dari  hasil stopword yaitu bekerja dengan membuang kata – kata imbuhan seperti contoh “me- kan”,”ber-kan” dan lain sebagainya.(Ulfah & Anam, 2020)

## H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam ulasan ini, informasi yang diambil adalah komentar dari klien Playstore tentang kemajuan berbasis web. Langkah selanjutnya adalah melakukan crawling data terhadap data  opini  yang  diberikan  oleh  pengguna  akulaku  dan  kredivo  dalam  bentuk  ulasan. Jumlah  ulasan  yang  dikumpulkan  adalah  1000,  dan  informasi  yang  terkandung  dalam ulasan tersebut baik positif maupun negatif akan digunakan oleh data yang kami proses. Untuk lebih memudahkan pengawasan informasi, kami ingin memberikan pemeriksaan perasaan  secara  fisik  dengan  membaca  secara  teliti  makna  kalimat-kalimat  yang terkandung  dalam  opini,  sehingga  dapat  diberikan  penilaian  bahwa  opini  tersebut merupakan survei pesimis atau audit yang baik.(Rahman Isnain et al., 2021)
Gambar 2. Proses Pengambilan Data
Gambar  2  menunjukkan  pengambilan  data  dari  Playstore  menggunakan  operator "https://colab.research.google.com/".  Data  yang  didapatkan  kemungkinan  banyak  yang sama, lalu menyimpan data dalam file csv.
Proses  mengekstraksi  data  dan  informasi  dari  sebuah  situs  web  dan  kemudian menyimpannya  dalam  format  tertentu  dikenal  dengan  nama  scraping.  Dengan memulihkan informasi dari playstore yang memberikan antarmuka Pemrograman. Python dan  https://colab.research.google.com/  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  scraping. Scraping  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  https://colab.research.google.com/ dengan  bahasa  pemrograman  Python.(Giovani  et  al.,  2020)  Hasil  dari  proses  scraping dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3. Data Hasil Scrapping
Pada gambar 3 tersebut menjelaskan bahwa pengambilan data atau proses scraping pada Google Playstore. Kemudian data tersebut disimpan ke dalam excel.
Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com

## 3.1  Preprocessing
Karena pemilihan langkah pra-pemrosesan dapat dipengaruhi oleh karakteristik data serta persyaratan  khusus  dari  algoritme  pembelajaran  mesin,  pra-pemrosesan  dapat  menjadi proses  berulang.  Karena  langkah-langkah  ini  dapat  berdampak  signifikan  pada  kinerja model,  penting  untuk  mempertimbangkan  dengan  hati-hati  langkah-langkah  pra- pemrosesan yang tepat untuk data dan masalah yang dihadapi. Tahap pengolahan data ini bertujuan  untuk  memudahkan  analisis  data  nantinya.  Pembersihan  dan  persiapan  data dilakukan  pada  tahap  ini  agar  data  yang  akan  dianalisis  lebih  tertata  dan  siap  untuk penelitian.(Tineges et al., 2020)

## Gambar 4. Tahap Preprocessing
Gambar  4.  Merupakan  proses  tahap  preprocessing  yang  dimana  pada  tahap  pertama menghilangkan karakter-karakter tertentu seperti tanda baca serta memfilter berdasarkan panjang  teks,  lalu  kemudian  Dengan  fitur  transform  cases  kita  dapat  secara  otomatis mengubah semua huruf pada teks menjadi huruf kecil semua atau menjadi huruf kapital semua,  kemudian  Dengan  fitur  Stopword  maka  teks  sebelum  di  klasifikasikan  di hilangkan dulu teks yang tidak berhubungan dengan analisa sentimen yang akan diteliti sehingga dimensi teks akan berkurang tanpa mengurangi isi sentimen dari ulasan tersebut, selanjutnya  pada  operator  stemming  mengubah  kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata dasar.(Novantirani et al., n.d.)
Sama seperti proses scraping, pada proses preprocessing file hasil dari preprocessing yang telah dilakukan disimpan ke dalam excel. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Data Hasil Preprocessing Akulaku
Gambar 6. Data Hasil Preprocessing Kredivo
3.2  Klasifikasi Support Vector Machine Karakterisasi perhitungan support vector machine yang digunakan dalam pengujian ini menggunakan proporsi 50:50 antara penyiapan informasi dan pengujian informasi. Model untuk pengujian data akan dihasilkan dengan pelatihan pada dataset yang ada.

## Gambar 7. Pemodelan SVM
Penelitian ini menggunakan tools Rapid Miner studio. Perhitungan akurasi menggunakan RapidMiner dilakukan dengan Support vector machine dapat dilihat pada gambar 6:
Gambarr 8. Hasil Klasifikasi SVM pada akulaku
Nilai accuracy yang didapatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). pinjam online adalah 83.60% dengan margin +/- 3.37% dengan nilai rata-rata mikro sebesar 83.60%. Dengan  demikian  nilai  accuracy  maksimal  adalah  86.97%  dan  nilai  accuracy  minimal adalah  80,23%.  Jadi,  dari  proses  cross  validation  yaitu  training  dan  testing,  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),  tetang  pinjaman  online  menghasilkan  nilai  accuracy 83.60%.

## Gambar 9. Hasil Klasifikasi SVM pada Kredivo
Nilai accuracy yang didapatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). pinjam online adalah 88.20% dengan margin +/- 3.82% dengan nilai rata-rata mikro sebesar 88.20%. Dengan  demikian  nilai  accuracy  maksimal  adalah  92,02%  dan  nilai  accuracy  minimal adalah  84,38%.  Jadi,  dari  proses  cross  validation  yaitu  training  dan  testing,  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),  tetang  pinjaman  online  menghasilkan  nilai  accuracy 88.20%.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, peran yang semakin penting dari internet  dan  media  sosial  dalam  kehidupan  masyarakat  Indonesia  pada  era  digital. Aplikasi pinjaman online, seperti Akulaku dan Kredivo, menjadi solusi dalam memenuhi
Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com
kebutuhan  finansial  dengan  mudah.  Analisis  sentimen  menggunakan  teknik  Support Vector Machine (SVM) membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dari ulasan pengguna pada aplikasi tersebut. Click or tap here to enter text.
Tingginya  akurasi  klasifikasi  sentimen  pada  Kredivo  menunjukkan  kecenderungan lebih  positif  dari  pengguna.  ini  juga  menggaris  bawahi  pentingnya  pemilihan  aplikasi berdasarkan ulasan dan pandangan pengguna. Selain itu, dampak dari media sosial dalam berbagai  aspek kehidupan, termasuk ekonomi dan politik, menjadi  fokus dalam  ulasan ini.
Dengan  begitu,  penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  pergeseran  paradigma dalam  pemanfaatan  teknologi  internet  dan  aplikasi  finansial  online  di  Indonesia,  serta relevansi  teknik  analisis  sentimen  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  pengguna terkait aplikasi-aplikasi tersebut.(Hendrastuty et al., 2021)

## DAFTAR PUSTAKA
Adhitya  Karel  Maulaya,  &  Junadhi.  (2022).  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Support Vector Machine Masyarakat Indonesia Di Twitter Terkait Bjorka. Jurnal CoSciTech
(Computer Science and Information Technology) , 3 (3), 495–500. https://doi.org/10.37859/coscitech.v3i3.4358
Arsi,  P., &  Waluyo, R. (2021). ANALISIS SENTIMEN  WACANA PEMINDAHAN IBU KOTA  INDONESIA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR MACHINE (SVM) . 8 (1), 147–156. https://doi.org/10.25126/jtiik.202183944 Giovani,  A.  P.,  Ardiansyah,  A.,  Haryanti,  T.,  Kurniawati,  L.,  &  Gata,  W.  (2020).

## ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI. Jurnal Teknoinfo , 14 (2), 115. https://doi.org/10.33365/jti.v14i2.679
Hendrastuty, N., Rahman Isnain, A., & Yanti Rahmadhani, A. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat  Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada  Twitter  Dengan  Metode Support Vector Machine . 6 (3). http://situs.com
Husada, H. C., & Paramita, A. S. (2021). Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di  Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM). Teknika , 10 (1), 18–26. https://doi.org/10.34148/teknika.v10i1.311
Kevin,  V.,  Que,  S.,  Analisis,  :,  Transportasi,  S.,  Iriani,  A.,  &  Purnomo,  H.  D.  (2020). Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Support  Vector  Machine Berbasis Particle Swarm Optimization (Online Transportation Sentiment Analysis Using Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization). In Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  | (Vol.  9,  Issue  2). www.tripadvisor.com,
Muttaqin, M. N., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor. UNNES Journal of Mathematics , 10 (2), 22–27. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm Novantirani,  A.,  Kania  Sabariah,  M.  S.,  &  Effendy,  V.  (n.d.). Analisis  Sentimen  pada Twitter  untuk  Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota dengan Metode Support Vector Machine .
Journal of Mandalika Literature, Vol. 4, No. 3, November 2023. e-issn: 2745-5963 website: https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jml , email: journal-jml@gmail.com
Pravina, A. M., Cholissodin, I., & Adikara, P. P. (2019). Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai  Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support Vector Machine (SVM) (Vol. 3, Issue 3). http://j-ptiik.ub.ac.id
Putra,  A.,  &  Latifah,  R.  (n.d.). Seminar  Nasional  Penelitian  LPPM  UMJ  Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit E-ISSN:2745-6080 ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP APLIKASI PINJAMAN ONLINE

## MENGGUNAKAN
METODE SUPPORT VECTOR MACHINE .
http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit
Rahman Isnain, A., Indra Sakti, A., Alita, D., & Satya Marga, N. (2021). SENTIMEN ANALISIS  PUBLIK  TERHADAP  KEBIJAKAN  LOCKDOWN  PEMERINTAH JAKARTA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SVM. JDMSI , 2 (1),  31–37. https://t.co/NfhnfMjtXw
Ramadhan, T. D., Wahiddin, D., & Awal, E. E. (2023). Klasifikasi Sentimen Terhadap Pinjaman  Online  (Pinjol)  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes . IV (1). www.tripadvisor.com
Rofiqoh,  U.,  Setya  Perdana,  R.,  &  Fauzi,  M.  A.  (2017). Analisis  Sentimen  Tingkat Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features (Vol. 1, Issue 12). http://j-ptiik.ub.ac.id
Tineges, R., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (3), 650. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2181
Ulfah, A. N., & Anam, M. K. (2020). Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM) . 7 (1), 1–10. http://jurnal.mdp.ac.id
Utami,  D.  S.,  &  Erfina,  A.  (2021). ANALISIS  SENTIMEN  PINJAMAN  ONLINE  DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) . Wahyudi,  R.,  Kusumawardhana,  G.,  Purwokerto,  A.,  Letjend,  J.,  Soemarto,  P., Purwanegara, K., Purwokerto, T., & Banyumas, K. (2021). Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine. JURNAL INFORMATIKA , 8 (2). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji Witanti,  A.,  Yogyakarta  Jl  Raya  Wates-Jogjakarta,  B.,  Sedayu,  K.,  Bantul,  K.,  &
Istimewa  Yogyakartalamat,  D.  (2022).  ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT TERHADAP  VAKSINASI  COVID-19  PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM). Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) P-ISSN , 5 , 2622–6901.
Zusrotun,  O. P., Murti,  A. C., &  Fiati, R. (2022). Analisis Sentimen Terhadap  Belajar Online  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) , 11 (3),  310–319. https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.49160