https://doi.org/10.23960/jitet

## ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  APLIKASI  INVESTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Muhammad Samsul Ma’arif 1* , Jajam Haerul Jaman 2 , Agung Susilo Yuda Irawan 3
1,2, 3 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Received: 18 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: SVM
Swarm
Sentimen
Corespondent Email: 2010631170022@student.uns ika.ac.id
Abstrak. Perkembangan  teknologi  telah  mengubah  cara  hidup  manusia menjadi  digital,  memberikan  dampak  yang  besar  terhadap  sektor  ekonomi, bisnis, dan investasi. Namun,  tindakan penipuan  sering  terjadi. Oleh karena itu,  penting  untuk  mempertimbangkan  ulasan  pengguna  sebelumnya  dalam memilih  aplikasi.  Namun,  jumlah  ulasan  yang  terus  meningkat  membaca sebagian  ulasan  membuat  hasilnya  kurang  representatif.  Metodologi  yang digunakan yaitu KDD dengan dua pemodelan, pertama Algoritma SVM dan yang kedua Algoritma SVM dioptimasi dengan PSO. Data dibagi menjadi dua, yaitu data pelatihan dan data uji, dengan empat skenario perbandingan 90:10, 80:20,  70:30,  dan  60:40.  Hasil  yang  didapat  dari  pemodelan  pertama menyatakan bahwa Algoritma SVM mendapatkan hasil bahwa nilai accuracy tertinggi pada tiap aplikasi berbeda-beda. Sedangkan pada pemodelan kedua dengan  Algoritma  SVM  dioptimasi  oleh  PSO  mendapatkan  bahwa  nilai akurasi  tertinggi  pada  semua  aplikasi  yaitu  pada  skenario  ke-1  dengan pembagian  data  90:10.  Nilai  evaluasi  lainnya  juga  meningkat,  termasuk akurasi, presisi, recall , dan f1-score . Aplikasi Ajaib berhasil mencapai hasil terbaik  dengan akurasi tertinggi  mencapai  93,33%, serta nilai  presisi 100%, recall 90%,  dan f1-score 95%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi analisis  sentimen  ulasan  menggunakan  algoritma  SVM  yang  kemudian dioptimasi dengan PSO menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan penggunaan algoritma SVM saja.
Abstract. The development of technology has transformed human life into a digital  era,  significantly  impacting  the  economic,  business,  and  investment sectors.  However,  fraudulent  activities  frequently  occur.  Therefore,  it  is crucial to consider previous user reviews when selecting an application. The ever-increasing number of reviews makes reading only a portion of them less representative. The methodology used is KDD with two models: first, the SVM Algorithm, and second, the SVM Algorithm optimized with PSO. The data is divided  into  two  sets:  training  data  and  test  data,  with  four  comparison scenarios of 90:10, 80:20, 70:30, and 60:40. The results from the first model indicate  that  the  SVM  Algorithm  achieves  the  highest  accuracy  values differently  for  each  application.  In  contrast,  the  second  model  with  SVM optimized by PSO shows that the highest accuracy value for all applications is in the first scenario with a 90:10 data split. Other evaluation metrics also improved,  including  accuracy,  precision,  recall,  and  f1-score.  The  Ajaib application  achieved  the  best  results  with  the  highest  accuracy  reaching 93.33%, along with a precision of 100%, recall of 90%, and f1-score of 95%. Thus, it can be concluded that the combination of sentiment analysis of reviews
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
using  the  SVM  algorithm  optimized  with  PSO  demonstrates  superior performance compared to using the SVM algorithm alone.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  telah  mengalami  perkembangan teknologi  yang  pesat  dan  dinamis,  mengubah gaya  hidup  manusia  dari  yang  tradisional menjadi digital. Transformasi ini telah membawa  dampak  signifikan  pada  sektor ekonomi,  bisnis,  dan  investasi.  Menurut  data yang dikumpulkan pada bulan November 2021 oleh Laporan Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI,  2021)  dalam  artikel  Katada  Insight Center, terdapat sekitar 7,15 juta investor aktif di pasar modal Indonesia. Distribusi persentase investor di pasar modal berdasarkan kelompok usia dapat dilihat pada gambar 1.1 di bawah ini.
Gambar 1.1 Persentase Investor Pasar Modal Berdasarkan Kelompok Usia (Sumber: Katada Insight Center , 2021 )
Gambar  1.1  menunjukan  bahwa  sekitar 59,81%  dari  investor  pasar  modal  merupakan generasi  milenial,  yang  terdiri  dari  individu yang berusia 30 tahun ke bawah. Sementara itu, investor  pasar  modal  terbanyak  berikutnya berasal  dari  kelompok  usia  31-40  tahun, mencapai 21,48%. Jumlah investor pasar modal dari  usia  41-50  tahun  mencapai  10,51%. Selanjutnya,  sebanyak  5,23%  dari  investor pasar  modal  berada  dalam  rentang  usia  51-60 tahun,  dan  2,97%  lainnya  berusia  60  tahun  ke atas.
Dalam  artikel  IDN  Times,  menyebutkan bahwa terdapat tujuh aplikasi investasi populer di  Indonesia  yang  cocok  bagi  pemula,  antara lain  Ajaib,  Bareksa,  Bibit,  HSB  Investasi, Landx,  KoinWorks,  dan  Tanamduit.  Namun, laporan  artikel  kompas.com  dengan  judul "Waspadai,  Ini  Daftar  28  Investasi  Bodong yang  Disetop  OJK"  mengungkapkan  bahwa beberapa aplikasi investasi online terlibat dalam
praktik  penipuan.  Oleh  karena  itu,  dalam memilih  aplikasi  investasi  online,  sangat penting  untuk  mengumpulkan  informasi  dari pengalaman  pengguna  sebelumnya.  Dalam proses  pengambilan  keputusan  mengunduh aplikasi,  ulasan  dan  penilaian  pelanggan memiliki  peran  yang  sangat  penting.  Ulasan memberikan wawasan berharga tentang pengalaman  pengguna  lain  dengan  aplikasi tersebut,  termasuk  kelebihan  dan  kekurangan yang  pengguna  sebelumnya  alami.  Analisis sentimen  dapat  mengungkap  tingkat  kepuasan dan kesetiaan pelanggan [1]. Meskipun begitu, membaca ulasan secara menyeluruh membutuhkan waktu yang lama karena jumlah ulasan  pengguna  terus  meningkat  setiap tahunnya. Membaca sebagian ulasan membuat hasilnya kurang  representatif. Saat  ini, penelitian  mendalam  mengenai  sentimen pengguna  terhadap  aplikasi  investasi  online  di Indonesia masih
terbatas, sehingga menciptakan  kebutuhan  untuk  melakukan analisis  terhadap  sentimen  pengguna  terkait berbagai  platform  investasi  online  yang  ada. Analisis sentimen dapat memberikan wawasan yang  lebih  baik  terkait  perilaku  pengguna terhadap  aplikasi  investasi  online  melalui ulasan yang terdapat di google play store.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Dalam  industri text  mining ,  analisis sentimen sering disebut sebagai opinion mining
[2] . Prosesnya melibatkan pemahaman, ekstraksi,  dan  pemrosesan  otomatis  data  teks untuk mendapatkan informasi mengenai sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini.  Analisis  sentimen  umumnya  digunakan untuk memahami sikap seorang pembicara atau penulis  terhadap  suatu  topik  atau  polaritas keseluruhan  dokumen.  Sikap  ini  bisa  berasal dari  pendapat,  penilaian,  atau  evaluasi,  juga dapat  melibatkan  keadaan  afektif  (emosi  yang dialami  penulis saat  menulis)  atau  komunikasi emosional  (emosi  yang  ingin  disampaikan penulis  kepada  pembaca).  Analisis  sentimen dapat  diterapkan  pada  banyak  hal  dan  entitas, seperti barang dan layanan, peristiwa sosial dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
politik,  dan  kegiatan  lainnya  [3].  Salah  satu manfaat  utama  analisis  sentimen  adalah membantu dalam memahami pendapat masyarakat  atau  orang  lain  mengenai  suatu produk.  Analisis  sentimen  dapat  digunakan sebagai  alat  untuk  melacak  respon  dan pandangan  terhadap  produk,  merek,  atau individu  tertentu  di  platform  web,  sehingga bisnis  dapat  mengetahui  apakah  pandangan tersebut  bersifat  positif  atau  negatif.  Analisis sentimen fokus pada klasifikasi ulasan berdasarkan polaritas, yang terbagi menjadi dua jenis:  klasifikasi  subjektivitas  dan  klasifikasi menjadi positif atau negatif [4].

## 2.2. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu  metode  untuk  melakukan  prediksi  pada kasus  regresi  atau  klasifikasi  salah  satu  jenis supervised learning [5]. Konsep SVM pertama kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun 1992. Prinsip dasar dari algoritma SVM adalah menyelesaikan  masalah  klasifikasi,  terutama dalam konteks pemisahan data linear. Hyperplane  adalah  garis  yang  digunakan sebagai pemisah optimal antara kelas -1 dan +1, dan optimalisasinya diukur dengan memaksimalkan  jarak  dari  hyperplane  ke  titik data  terdekat  dari  kedua  kelas  tersebut. Keunikan  SVM,  terletak  pada  kemampuannya untuk menangani pemisahan input yang bersifat non-linier  [6].  Hal  ini  dapat  dicapai  melalui penggunaan  berbagai  jenis  kernel,  termasuk kernel  linier,  kernel  polynomial,  dan  kernel radial  basis  function  (RBF).  Dengan  memilih fungsi  kernel  yang  sesuai,  SVM  mampu menangani  masalah  klasifikasi  non-linier dengan efektif.

## 2.3. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah algoritma  optimasi  yang  terinspirasi  oleh  cara ikan dan burung mencari makanan [7]. Sebuah kelompok  partikel  berada  di  dalam  ruang pencarian dengan lokasi dan ukuran yang tidak teratur.  Posisi  dan  kecepatan  partikel  menjadi dua karakteristik utama dalam Particle Swarm Optimization (PSO). Salah satu aspek unik dari Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah bahwa  jika  suatu  partikel  menemukan  jalur yang benar dan efisien menuju sumber makanan atau  solusi  terbaik,  partikel  tersebut  akan berkomunikasi  dengan  partikel  lain  dalam
populasi  untuk  mengikuti  jalur  tersebut, meskipun  mereka  mungkin  berada  di  lokasi yang  jauh.  Dalam  penelitian  [8].  Algoritma Particle Swarm Optimization memiliki kemiripan  dengan  Algoritma  Genetik  (GA) yang  diawali  dengan  mencari  sebuah  individu (particle) menggunakan populasi (swarm) acak di  dalam  matriks.  Baris  dalam  matriks  biasa disebut particle atau  kromosom  jika  dalam algoritma genetika. PSO mempunyai parameter seperti posisi, kecepatan, kecepatan maksimum, konstanta  percepatan  dan  inersia.  Algoritma PSO mempunyai kinerja yang lebih unggul dan cepat  untuk  masalah  optimasi  dibandingkan dengan algoritma genetik (GA) [8]. Velocity di dalam  PSO  untuk  update  masing-masing particle lalu  dijumlahkan  ke  lokasi particle . Update velocity dapat  dipengaruhi  oleh  dua solusi  diantaranya  global best dengan  biaya rendah  yang  didapatkan  dari  sebuah particle dan solusi local best dengan biaya paling rendah dipopulasi  awal.  Apabila  solusi local  best kurang  dari  global  best  maka  solusi local  best dapat menggantikan solusi global best. Berikut istilah  yang  terdapat  pada  algoritma Particle Swarm Optimization diantaranya [9] :
a. Swarm adalah  populasi  dalam  suatu algoritma.
b. Particle adalah  anggota  dalam  sebuah swarm .
c. Pbest  (personal  best)  adalah  posisi particle yang dioptimalkan untuk mendapatkan solusi terbaik.
d. Gbest (global best) adalah posisi terbaik di antara semua Pbest yang ada.
e. Velocity (v) digunakan untuk menggerakkan  proses  optimisasi,  di mana particle harus  berpindah  tempat untuk memperbaiki posisinya.
f. Inertia weight (θ) adalah parameter yang digunakan  untuk  mengatur  efek  dari velocity yang  diberikan  oleh  suatu particle , disimbolkan dengan w.
g. Learning  Rates (c1  dan  c2)  adalah konstanta  yang  menilai  kemampuan individual particle (c1) dan kemampuan sosial swarm (c2),  yang  menunjukkan nilai particle terhadap memorinya.
2.4. Knowledge Discovery in Database
(KDD)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah  suatu  proses  analisis  terstruktur  yang digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  yang akurat  dan  baru  serta  menemukan  pola  dalam kumpulan  data  yang  besar  dan  kompleks [10] . Data  mining ,  yang  merupakan  inti  dari  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), melibatkan  penggunaan  algoritma  tertentu untuk  menggali  data,  membentuk  model,  dan menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui. Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  suatu  proses  berulang  yang interaktif yang terdiri dari pemilihan, preprocessing ,  transformasi, data  mining ,  dan evaluasi (interpretasi).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode  KDD.
Berikut merupakan gambar 3.1 yang merupakan  alur  tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan.
Gambar 3.1 Alur Tahapan Penelitian
Gambar 3.1 menggambarkan proses penelitian  yang  meliputi  beberapa  tahapan. Tahap  awal  adalah  pemilihan  data  (data selection), yang terdiri dari persiapan data dan pelabelan data. Setelah itu, dilanjutkan dengan tahap preprocessing yang mencakup cleansing , case folding , stopword removal , dan stemming . Selanjutnya, terdapat tahap transformasi menggunakan  metode  seleksi  fitur  TF-IDF. Tahap  berikutnya  adalah  tahap  data  mining, yang mencakup pengujian SVM dan pengujian SVM  dengan  optimasi  PSO.  Tahap  terakhir
adalah evaluasi menggunakan confusion matrix dengan  memperhitungkan  nilai accuracy , precision , recall . dan f1-score .

## 3.2. Rancangan Penelitian
Berikut  ini  adalah  tahapan  rancangan penelitian Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 3.2.1. Pemilihan Data (Data Selection)
Pada tahap ini, persiapan dan pemilihan data akan  dilakukan.  Proses  selanjutnya  akan menggunakan  data  yang  dikumpulkan  dari google  play  store  yang  mencakup  ulasan pengguna aplikasi investasi populer di Indonesia,  yaitu  Ajaib,  Bareksa,  Bibit,  HSB Investasi,  dan  Tanamduit  yang  dikumpulkan dari bulan Januari 2022 hingga bulan Desember 2023  menggunakan  teknik  web scraping dengan  memanfaatkan  Google  Colaboratory sebagai alat bantu.

## 3.2.2. Preprocessing (Cleaning)
Tahap preprocessing sangat  krusial  untuk mempersiapkan  data  sebelum  masuk  ke  tahap klasifikasi.  Proses preprocessing terdiri  dari sejumlah  langkah,  termasuk  membersihkan (cleansing), melipat  kasus (case  folding), tokenizing ,  penghapusan  kata  penghubung (stopword  removal), dan  pengembalian  kata dasar (stemming) [11] .

## 3.2.3. Transformasi
Dalam  tahap  transformasi,  teknik  seleksi fitur  menggunakan  TF-IDF (Term  Frequency Inverse Document Frequency) digunakan untuk melakukan  seleksi  fitur.  Ini  dilakukan  dengan memberikan  bobot  pada  frekuensi  kata-kata yang  muncul  dalam  dokumen.  Metode Term Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF) ini umum dipakai untuk melihat seberapa jauh hubungan kata terhadap dokumen dengan memberikan bobot atau nilai dalam setiap kata. Pada penelitian yang dilakukan oleh Natasuwarna, 2020 menunjukan bahwa accuracy tertinggi  dalam  penelitian  tersebut menggunakan TF-IDF [12].

## 3.2.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  dilakukan  tahap  klasifikasi terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  investasi. Klasifikasi  ini  melibatkan  dua  proses  utama,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
yaitu  proses training dan  proses  testing.  Pada proses training ,  digunakan training set  yang sudah  memiliki  label-label  yang  diketahui untuk membangun model klasifikasi. Model ini akan didasarkan pada pola-pola yang ditemukan dalam data pelatihan. Setelah model terbentuk, langkah selanjutnya adalah melakukan  proses  testing.  Proses  testing bertujuan  untuk  mengevaluasi  seberapa  akurat model  yang  telah  dibangun  pada  proses training .  Dalam  tahap  ini,  data  yang  sudah diubah  bentuknya  kemudian  diuji  dengan membaginya  menjadi  data  latih  dan  data  uji.
Pembagian data dilakukan dengan menggunakan  empat  skenario  yang  berbeda. Berikut  ini  ilustrasi  proses  modelling  dapat dilihat pada tabel 3.1 di bawah ini.
Tabel 3.1 Ilustrasi Splitting Data
Skenario Persentase Data Latih Data Uji 1 90% dan 10% 540 60 2 80% dan 20% 480 120 3 70% dan 30% 420 180 4 60% dan 40% 360 240

## 3.2.5. Evaluasi (Interpretation)
Pada  tahap  ini,  evaluasi  dilakukan  untuk mengukur hasil klasifikasi dengan memperhitungkan  nilai  akurasi  ( accuracy ), presisi ( precision ), dan recall . Metode evaluasi ini  memanfaatkan confusion  matrix ,  yang terdiri  dari  empat  nilai  utama  sebagai  dasar perhitungan, yakni true positive rate (TP rate), true negative rate (TN rate), false positive rate (FP rate), dan false negative rate (FN rate) [13] .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan adalah menganalisis  sentimen  melalui  klasifikasi ulasan  pengguna  aplikasi  investasi,  pada aplikasi  Ajaib,  Bareksa,  Bibit,  HSB  Investasi, dan  Tanamduit.  Algoritma  yang  digunakan adalah Support  Vector  Machine (SVM)  dalam mengolah  data  teks  dari  ulasan  pengguna  di google  play  store  dan  kemudian  dioptimasi menggunakan Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui teknik  web scraping dengan  memanfaatkan Google  Colaboratory  sebagai  alat  bantu. Gambar 4.1 merupakan contoh data yang telah diambil  menggunakan  teknik scraping dan disimpan  dalam  format  file  .xlsx.  Hasil
scraping tersebut menunjukkan bahwa terdapat sebanyak  1194  data  ulasan  yang  berhasil diekstrak dari aplikasi Ajaib.
Gambar 4.1 Hasil Scraping dalam Format .xlsx
Selain  itu,  aplikasi  Bareksa  berhasil mengekstrak  995  data  ulasan,  sementara aplikasi  Bibit  menghasilkan  1194  data  ulasan yang  berhasil  diekstrak.  Sebanyak  995  data ulasan  berhasil  diperoleh  dari  aplikasi  HSB Investasi.  Selain  itu,  aplikasi  Tanamduit menghasilkan  1592  data  ulasan  yang  berhasil diekstrak. Data tersebut merupakan data ulasan aplikasi pada situs web google play store dalam kategori  data  paling  relevan  selama  bulan Januari 2022 hingga bulan Desember 2023. Pada  tahapan  ini  seluruh  pengujian  yang telah  dilakukan  akan  dibandingkan  untuk mengetahui  model  mana  memiliki  kinerja terbaik antara Support Vector Machine (SVM) dan Support  Vector  Machine (SVM)  yang dioptimasi
dengan
Particle
Swarm Optimization (PSO).  Berikut  adalah  hasil perbandingan  evaluasi  untuk  setiap  skenario yang tercantum dalam Tabel 4.1 di bawah ini.

## Tabel 4.1 Perbandingan Evaluasi Model SVM
Nama Apk Sken ario
Support Vector Machine Accur
acy Presisi Recall F1-score 0 1 0 1 0 1 Ajaib 90:10 82,59 %
79 % 97 % 95 % 88 % 86 % 92 % 80:20 83,33 % 81 % 90 % 86 % 86 % 83 % 88 % 70:30 83,33 % 80 % 91 % 88
% 85
% 84 % 88 %
60:40 86,11 % 77 % 84 % 77
% 84
% 77 % 84 % Bareks a
90:10 83,15 % 68 % 87 % 60
% 91
% 64 % 90
%
80:20
81,67
% 75
% 88 % 60 % 93 % 67
% 90 %
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Nama Apk Sken
ario
Support Vector Machine Accur
acy Presisi Recall F1-score
0 1 0 1 0 1 70:30 82,86
% 81 % 87 % 58 % 96 % 68
% 91 %
60:40 80,28 % 71 % 89 % 58 % 94 % 64 % 91
%
Bibit 90:10 82,59 % 78 % 86 % 86 % 77 % 82
% 81 %
80:20 82,08 % 88 % 84 % 84 % 88 % 86 % 86 % 70:30 80,00 % 82 % 78 % 78 % 82 % 80 % 80 %
60:40 81,11 % 79 % 76 % 74 % 81 % 76 % 79
%
HSB Invest asi 90:10 90,93 % 56 % 92 % 56 % 92 % 56 % 92
%
80:20 92,08
% 68 % 94
% 68 % 94 % 68 % 94 % 70:30 92,38 % 69 % 94 % 69 % 94 % 69
% 94 % 60:40 90,00 % 71 % 95 % 77 % 94 % 74 % 95
%
Tanam duit 90:10 86,30
% 67
% 92 % 82 % 84 % 74
% 88 % 80:20 87,29 % 73 % 89 % 77 % 86 % 75
% 87
% 70:30 87,14 % 73
% 91 % 84 % 84 % 78
% 87 % 60:40 84,72 % 76 % 92 % 87 % 85 % 81 % 89 %
Berdasarkan tabel 4.8 nilai akurasi tertinggi pada  aplikasi  Ajaib  adalah  86.11%  pada skenario  ke-4  dengan  pembagian  data  60:40. Sementara  itu,  nilai  akurasi  terendah  pada aplikasi Ajaib adalah 82,59% pada skenario ke- 1 dengan pembagian data 90:10. Untuk aplikasi Bareksa,  nilai  akurasi  tertinggi  adalah  83,15% pada  skenario  ke-1  dengan  pembagian  data 90:10,  sedangkan  nilai  akurasi  terendahnya adalah  80,28%  pada  skenario  ke-4  dengan pembagian data 60:40. Pada aplikasi Bibit, nilai akurasi  tertinggi  adalah  82,59%  pada  skenario ke-1 dengan pembagian data 90:10, sementara nilai  akurasi  terendahnya  adalah  80,00%  pada skenario  ke-3  dengan  pembagian  data  70:30. Untuk  aplikasi  HSB  Investasi,  nilai  akurasi tertinggi  adalah  92,38%  pada  skenario  ke-3
dengan pembagian data 70:30, sedangkan nilai akurasi  terendahnya  adalah  90,00%  pada skenario  ke-4  dengan  pembagian  data  60:40. Terakhir, pada aplikasi Tanamduit, nilai akurasi tertinggi  adalah  87,29%  pada  skenario  ke-2 dengan pembagian data 80:20, sedangkan nilai akurasi  terendahnya  adalah  84,72%  pada skenario  ke-4  dengan  pembagian  data  60:40. Berikut  hasil  evaluasi  dari  4  skenario  dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) dioptimasi  dengan  algoritma Particle  Swarm Optimization (PSO) dapat dilihat pada tabel 4.2 di bawah ini.

## Tabel 4.2 Perbandingan Evaluasi Model SVM dan PSO
Nama
Apk Sken ario Support Vector Machine dan Particle Swarm  Optimization Accu racy Precision Recall F1- score 0 1 0 1 0 1 Ajaib 90:10 93,33 % 83 % 10 0% 10 0% 90 % 91 % 95 % 80:20 89,17 % 82 % 95 % 94 % 86 % 88
% 90 % 70:30 88,89 % 81 % 96 % 95 % 85 % 87
% 90 % 60:40 89,17 % 82 % 96 % 95 % 85 % 88 % 90 % Barek sa 90:10 86,67 % 77 % 89 % 67 % 93 % 71 % 91 % 80:20 85,83 % 78
% 88 % 60 % 94 % 68 % 91
%
Sken ario 3 70:30 84,44 % 76
% 86 % 56 % 94 % 64 % 90 % 60:40 85,00 % 70 % 88 % 54 % 94 % 61 % 91 % Bibit
90:10 90,00 % 83
% 10 0% 10 0% 81 % 91
% 89 % 80:20 90,00 % 86
% 96
% 97 % 83 % 91 % 89 % 70:30 86,21 % 83 % 92 % 93 % 81 % 88 % 86 % 60:40 87,08 % 83 %
92 % 92
% 82
% 87 % 87 % 90:10 91,67 % 83
% 93
% 56
% 98
% 67
% 95 %
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Nama Apk Sken ario Support Vector Machine dan Particle Swarm  Optimization Accu
racy Precision Recall F1- score 0 1 0 1 0 1 HSB Invest asi 80:20 90,83 % 75 % 93 % 63 % 96 % 69 % 95 %
70:30 90,56 % 73 % 94 % 66 % 95 % 69 % 94 % 60:40 91,16 % 76 % 95 % 74 % 96 % 75 % 95 % Tana mduit 90:10 88,33 % 75 % 95 % 88 % 88 % 81 % 92 %
80:20 87,92 % 78 % 94 % 89 % 87 % 83 % 90 %
70:30 87,22 % 78
% 93 % 87 % 87 % 82 % 90 % 60:40 87,92 % 78 % 94 % 89 % 87 % 83 % 90 %
Hasil  optimasi  menggunakan Particle Swarm  Optimization (PSO)  menunjukkan bahwa  nilai  akurasi  tertinggi  untuk  semua aplikasi  terdapat  pada  skenario  ke-1  dengan pembagian data 90:10. Aplikasi Ajaib mencapai akurasi  sebesar  93,33%,  Bareksa  mencapai 86,67%, Bibit mencapai 90,00%, HSB Investasi mencapai  91,67%,  dan  Tanamduit  mencapai 88,33%.  Selain  itu,  terdapat  peningkatan  yang konsisten  pada  nilai  evaluasi  lainnya  seperti precision , recall ,  dan f1-score .  Sebaliknya, untuk beberapa aplikasi, nilai akurasi terendah ditemukan pada skenario ke-3 dengan pembagian data 70:30, di mana Ajaib mencapai 88,89%,  Bareksa  mencapai  84,44%,  Bibit mencapai  86,21%,  HSB  Investasi  mencapai 90,56%, dan Tanamduit mencapai 87,22%.
Berikut  adalah  hasil  pencarian  kata-kata yang  sering  muncul  dalam  kelas  positif  dan negatif,  yang  ditampilkan  dalam  visualisasi word cloud pada gambar-gambar di bawah ini.

## 4.1.1. Ajaib
Dari gambar 4.2 dapat diketahui bahwa kata yang sering muncul pada class positif yaitu kata “mula”,  “muda”,  “investasi”,  “cocok”  dan “bagus” sedangkan kata-kata pada class negatif seperti  “bingung”,  “error”,  dan  “uninstall” merupakan  kata  yang  sering  digunakan pengguna aplikasi Ajaib.
Gambar 4.2 Word cloud Positif Aplikasi dan Negatif Ajaib

## 4.1.2. Bareksa
Dari gambar 4.3 dapat diketahui bahwa kata yang sering muncul pada class positif yaitu kata “beli”,  “mudah”,  “baik”,  dan  “bagus” sedangkan  kata-kata  pada class negatif  seperti “error”,  “verifikasi”,  dan  “gagal”  merupakan kata  yang  sering  digunakan  pengguna  aplikasi Bareksa.
Gambar 4.3 Word cloud Positif Aplikasi dan Negatif Bareksa

## 4.1.3. Bibit
Dari gambar 4.4 dapat diketahui bahwa kata yang sering muncul pada class positif yaitu kata “baik”,  “investasi”,  “cepat”,  dan  “bagus” sedangkan pada class negatif seperti “kecewa”, “jual”,  dan  “tolong”  merupakan  kata  yang sering digunakan pengguna aplikasi Bibit.
Gambar 4.4 Word cloud Positif Aplikasi dan Negatif Bibit

## 4.1.4. HSB Investasi
Dari gambar 4.4 dapat diketahui bahwa kata yang sering muncul pada class positif yaitu kata
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
“trading”,  “mudah”,  “cepat”,  dan  “bagus” sedangkan  pada class negatif  seperti  “daftar”,
“data”, dan “ribet” merupakan kata yang sering digunakan pengguna aplikasi HSB Investasi.
Gambar 4.5 Word cloud Positif Aplikasi dan Negatif HSB Investasi

## 4.1.5. Tanamduit
Dari gambar 4.6 dapat diketahui bahwa kata yang sering muncul pada class positif yaitu kata “reksadana”,  “bagus”,  “investasi”,  dan  “baik” sedangkan  pada class negatif  seperti  “tipu”, “lambat”,  dan  “sulit”  merupakan  kata  yang sering digunakan pengguna aplikasi Tanamduit.
Gambar 4.6 Word cloud Positif Aplikasi dan Negatif Tanamduit
5. KESIMPULAN
a. Penelitian ini menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen  terhadap  aplikasi  Ajaib, Bareksa,  Bibit,  HSB  Investasi,  dan
Tanamduit,  dengan  menerapkan metodologi Knowledge  Discovery in  Database (KDD)  yang  meliputi tahapan pemilihan data (data selection), preprocessing (cleaning), transformasi, data mining, dan evaluasi (interpretation). Proses ini kemudian dioptimalkan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Aplikasi Ajaib mendapatkan  ulasan  positif  dari pengguna,  terutama  karena  cocok
untuk pemula. Bareksa juga menerima  umpan  balik  positif, terutama terkait kemudahan layanan.  Bibit  disukai  pengguna karena fitur edukasi dan layanannya yang cepat. HSB Investasi mendapat  penilaian  baik  karena kemudahan dalam trading. Tanamduit  mendapatkan  ulasan positif  untuk  layanan  asuransi  dan reksadananya. b. 2. Pemodelan pertama menggunakan algoritma SVM menunjukkan  variasi  kinerja  pada setiap  aplikasi.  Ajaib  mencapai akurasi  86,11%,  Bareksa  83,15%, Bibit 82,59%, HSB Investasi 92,38%,  dan  Tanamduit  87,29%. Aplikasi HSB Investasi
menunjukkan  hasil  terbaik  dengan akurasi tertinggi serta presisi, recall , dan f1-score masing-masing sebesar 94%.  Pada  pemodelan  kedua,  4 skenario  diuji  menggunakan  SVM yang  dioptimasi  dengan  PSO, menunjukkan  bahwa  skenario  ke-1 dengan  pembagian  data  90:10 memberikan  nilai  akurasi  tertinggi untuk semua aplikasi. Nilai evaluasi lainnya  juga  meningkat,  termasuk akurasi, presisi, recall , dan f1-score . Aplikasi  Ajaib  berhasil  mencapai hasil terbaik dengan akurasi tertinggi  mencapai  93,33%,  serta nilai presisi 100%, recall 90%, dan f1-score 95%.  Dengan  demikian, kombinasi  analisis  sentimen  ulasan pengguna  pada  aplikasi  Ajaib, Bareksa,  Bibit,  HSB  Investasi,  dan Tanamduit menggunakan SVM yang dioptimasi dengan PSO menunjukkan  kinerja  yang  lebih baik dibandingkan penggunaan SVM saja .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Pertiwi,  “Analisis  Sentimen  pada  Data Survei  Pelanggan  untuk  Mengukur  Kepuasan dan Loyalti Pelanggan pada Industri Layanan,” duniabisnis.org , vol. 3, no. 4, 2023.
[2]  F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis sentimen pelanggan  toko  online  Jd.  Id  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier  berbasis konversi ikon emosi,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[3]  A. P. R. Nababan, A. S. M. Lumenta, Y. D. Y. Rindengan,  F.  J.  Pontoh,  and  Y.  V.  Akay, “Analisis Sentimen Twitter Pasca Pengumuman Hasil Pilpres 2019
Menggunakan  Metode  Lexicon  Analysis,” Journal Unsrat.ac.id , vol. Vol 15, pp. 33–34, 2020.
[4]  D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and  W.  E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal  Informatika  dan  Teknik Elektro Terapan , vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[5]  M.  Muhathir,  M.  H.  Santoso,  and  D.  A. Larasati, “Wayang Image Classification Using SVM Method and GLCM Feature Extraction,”
Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering , vol. 4, no. 2, pp. 373–382,
Jan. 2021, doi:
10.31289/jite.v4i2.4524. [6]  F.  F.  Irfani,  “ANALISIS  SENTIMEN REVIEW APLIKASI RUANGGURU MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE,” JBMI
(Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Informatika) , vol.  16,  no.  3,  pp.  258–266,  Feb.  2020,  doi: 10.26487/jbmi.v16i3.8607.
[7]  R.  Abdulhakim,  Y.  Umaidah,  and  J.  Haerul Jaman,  “Optimasi Support  Vector  Machine Berbasis Particle  Swarm  Optimization Untuk
Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang,” 2021. [Online].
Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[8]  A. Agung Putra Adnyana, I. Made Widiartha, A.  Muliantara,  L.  Gede  Astuti,  M.  Agung Raharja,  and  I.  Dewa  Made  Bayu  Atmaja Darmawan,  “Implementasi  Metode  Hybrid Particle  Swarm  Optimization dan  Genetic Algorithm  Pada  Penjadwalan  Job  Shop Scheduling,” Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana , vol. 11, 2023.
[9]  H.  Zulfia  Zahro  and  F.  Santi  Wahyuni,
“OPTIMASI PARTICEL SWARM OPTIMAZATION (PSO) UNTUK
PENENTUAN BASE
TRANCIVIER
SYSTEM (BTS),” 2020.
[10]  K. Hamidah and A. Voutama, “Analisis Faktor Tingkat  Kebahagiaan  Negara  Menggunakan Data World Happiness Report dengan Metode Regresi Linier.,” Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika , vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[11]  N.  Purwati  and  A.  Dwi  Januanti,  “Aplikasi Data Mining  Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan
Mahasiswa,” Jurnal Pepadun , vol. 2, no. 1, pp. 123–137, Apr. 2021, doi: 10.23960/pepadun.v2i1.38.
[12]  A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur Support Vector  Machine pada  Analisis  Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring,” Techno.
Com , vol. 19, no. 4, pp. 437–448, 2020.
[13]  E.  Sutoyo  and  A.  Almaarif,  “Data  Mining untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes
Classifier,” Jurnal  Elektronik  Ikatan  Ahli Informatika Indonesia (IAII) , vol. 1, no. 3, pp.
95–101, 2020.