## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW PENGGUNA INDRIVE DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Oleh: Calvin Matulessy 1)
Adi Purnama 2)
Universitas Widyatama, Bandung 1,2)
E-mail: calvin.matulessy@widyatama.ac.id 1) adi.purnama@widyatama.ac.id 2)

## ABSTRAK
Analisis sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan status sebuah data berdasarkan sentimen  yang  di  berikan.  Sentimen  yang  akan  di  analisis  biasanya  sentimen  positif  dan negatif  terhadap  sebuah  objek.  Pada  penelitian  ini  akan  menganalisis  sebuah  sentimen  dari pengguna  aplikasi Indrive yang  tengah  beroperasi  di  Indonesia.  Opini  yang  diberikan  oleh setiap  pengguna Indrive di  Indonesia  akan  dianalisis  berdasarkan  tiga  kelas  sentimen,  yaitu positif,  netral  dan  negatif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis  sentimen  dari kepuasan  pengguna  dalam  menggunakan Indrive dengan  berbagai  ulasan  atas  penggunaan aplikasi transportasi online dengan algoritma Support Vector Machine . Metodologi penelitian ini  menggunakan  tahapan  pengumpulan  data,  pelabelan  data, pra -proses,  pembobotan  kata, metode  klasifikasi,  evaluasi,  dan  hasil  klasifikasi.  Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  3  (tiga)  perbandingan dataset yaitu  9:1,  7:3,  dan  5:5.  Evaluasi  dengan  perhitungan acurracy , precission , recall , dan f1-score pada pengujian Confusion Matrix, di dapatkan hasil terbaik berdasarkan 3 kelas (positif, netral, dan negatif) pada perbandingan 90% data training dan 10% data test . Hasil accuracy sebesar 87,71% dengan rata-rata tiap kelas sentimen 87% precision ,  88% recall dan  88%  f1-score.  Hasil  akurasi  akan  menjadi  lebih  baik  jika  data training yang digunakan lebih besar dan data test lebih kecil.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Indrive , Google Playstore , Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi beriringan  dengan  peningkatan  inovasi dalam ilmu pengetahuan. Bahkan pengembangan teknologi saat ini menciptakan  transportasi  online  yang menjadi tren transportasi umum saat ini di kalangan  masyarakat.  Sehingga  banyak perusahaan berlomba-lomba untuk membentuk perusahaan transportasi online berbasis  aplikasi  online,  salah  satunya yaitu Indrive.
Dengan  fenomena  tersebut  banyak masyarakat  yang  memberikan  opininya tentang  transportasi online di  Indonesia saat  ini melalui media  sosial. Tidak hanya dengan  media  sosial, Google Playstore juga dapat menjadi tempat masyarakat memberikan  pendapat  dan  opininya.
Penilaian  sentimen  dari  pengguna  aplikasi diambil  dari  dua  atribut,  yaitu  nilai rating dan  nilai komentar.  Namun, untuk mengetahui tanggapan dari setiap konsumen terhadap kepuasan produk yang digunakan,  dibutuhkan  analisis  data  yang
relevan  agar  menjadi  masukan  bagi perusahaan Indrive itu sendiri.
Penelitian  terdahulu  yang  menguji analisis  sentimen  terhadap  penggunaan aplikasi  gojek,  (Irawan  et  al.,  2022) membuktikan  bahwa  analisis  sentiment pengguna  aplikasi  gojek  dengan  algoritma K-Nearset Neighbor. Data yang digunakan sebanyak  1409  berupa  respons  pengguna gojek  di  media  sosial  Twitter  dengan menggunakan  Twitter  API.  Hasil  akurasi dan  evaluasi  menggunakan Confussion Matrix .  Klasifikasi  algoritma K-Nearest Neighbor ini terdiri dari perbandingan data latih dan data uji yaitu 8:2, dengan tingkat keakurasian  79,43%  pada  k=15.  Hasil perhitungan dengan menggunakan parameter precission menunjukkan  nilai positif  0.95,  netral  0.72,  dan  negatif  0.44, parameter racall menunjukkan nilai positif 0.76,  netral  0.94,  dan  negatif  0,17. Sedangkan hasil perhitungan dari parameter f1-score dari kedua perhitungan menunjukkan  nilai  positif    0,84,  netral 0,81,  dan  negatif  0,25.  Lebih  lanjut penelitian  lainnya  yang  menguji  analisis sentimen terhadap review customer layanan  ekspedisi  JNE  dan  J&T  Express, (Ika et al., 2021) penelitian ini menggunakan  algoritma Naïve Bayes. Hasil performansi evaluasi analisis sentimen  ini  memiliki  tingkat  keakurasian yang  paling  baik  dengan  mengambil perbandingan data latih dan data uji 75:25.
Pada  penelitian  ini  didapatkan  tingkat keakurasian  terhadap  JNE  sebesar  79%, dengan  hasil  evaluasi  rata-rata  dari precision 80%, recall 79%,  dan  f1-score 79%.  Sedangkan  hasil  akurasi  terhadap J&T  Express  sebesar  76%,  dengan  hasil rata-rata  evaluasi  parameter precision 76%, recall 76%, dan f1-score 76%.
Pada penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Mechine dengan data yang lebih banyak agar memiliki nilai akurasi  yang  lebih  baik.  Algoritma  SVM bertujuan  dalam  mengklasifikasi  sebuah teks  dengan  pembobotan  sebagai  fitur. Penggunaan SVM sudah digunakan   sejak tahun  1992  oleh  Boser,  Guyon,  dan Vapnik. Support  Vector  Machine adalah sebuah  metode  yang  digunakan  dalam memprediksi permasalahan pengklasifikasian dan regresi(Athira Luqyana et al., 2018).
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di atas  menunjukkan  kebutuhan  suatu system pengelolaan  setiap  respons  pengguna aplikasi  secara rating dan  komentar. Dengan system ini  dapat  digunakan sebagai  informasi  penilaian  sentimen terhadap  aplikasi  (Tri  Anjasmoros  &  Fitri Marisa, 2020). Analisis sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan status  sebuah  data  berdasarkan  sentimen yang di berikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk menganalisis sentimen kepuasan pengguna
Indrive dengan  berbagai  ulasan  atas penggunaan  aplikasi  transportasi online
dengan algoritma Support Vector
Machine .  Sehingga  di  harapkan  penelitian dengan  metode  ini  mendapatkan  nilai akurasi  yang  lebih  baik  dan  memberikan informasi  kepada  perusahaan Indrive atas evaluasi dari pengguna aplikasi Indrive .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  digunakan  untuk mengumpulkan  suatu  polaritas  dari  ulasan atau pemikiran pada dokumen dengan nilai positif, negatif, dan netral.
2.2. Text Mining
Text mining merupakan sebuah teknik bagian  dari  data mining dengan  proses dalam menemukan pola yang menarik dari kumpulan  data  teks  yang  jumlahnya banyak.  (Sari,  2021).  Proses  utama  dalam teknik ini untuk menemukan kata-kata dari dokumen  harus  melakukan  analisis  antar dokumen  dengan  menggunakan  teknik statistik  tertentu  yaitu,  analisis  kelompok, klasifikasi dan juga asosiasi (Pramadani et al., n.d.).
2.3. Data Preprocessing
Data dari hasil scrapping tidak dapat diklasifikasi  langsung  dikarenakan  belum dibersihkan,  oleh  sebab  itu,  diperlukan pre-processing data agar hasilnya terstruktur  dan  sudah  bersih  sehingga
dapat    diklasifikasi(Mas  Pintoko  & Muslim, n.d.).

##  Cleaning
Cleaning  merupakan  proses  untuk menghilangkan  karakter  di  dalam  teks. Contohnya  seperti    '@',  '#',  links  'HTTP' dan karakter yang lain ~!@#$%^&*()_+?<>,.?:{}[].

##  Casefolding
Pada  tahap case  folding ,  input  yang diterima  pada  sebuah  kalimat  hanya  huruf 'a'  sampai  'z'.  Jika  ada  huruf  lain  selain huruf tersebut, maka akan dihilangkan
 Tokenization
Tokenization,  yaitu  proses  memecah kalimat  menjadi  kata  yang  berdiri  sendiri atau menjadi potongan-potongan.
 Text Normalization
Normalisasi  teks  dilakukan  dengan memeriksa  setiap  kata  terhadap  kamus kata  slang,  kata  abreviasi  (singkatan)  atau kamus  kata  tidak  baku  dari  penelitian jbkalit.
 Stopwords Removal
Stopwords  Removal ,  merupakan  proses dalam  menghilangkan  sebuah  kosakata. Contohnya kata penghubung, kata keterangan,  dan  kata  yang  tidak  unik, misalnya  “seorang”,  “dan”,  “atau”  dan lainnya.
 Stemming
Stemming yaitu  proses  mengubah  kata menjadi  kata  dasar  atau  bentuk  asli  dari kata tersebut.

## 2.4. Support Vector Machine

## Proses Support Vector Machine
(SVM)  digunkaan  untuk  memisahkan fungsi  terbaik  dari  fungsi  yang  sudah  ada dalam  dua  macam  objek.    Penyelesaian klasifikasi  dua  kelas  dapat  di  selesaikan dengan  persamaan  berikut  (Hendrastuty  et al., 2021):
𝑚𝑖𝑛 𝑤 𝑖𝑗 1 2 (𝑤 𝑖𝑗 ) 𝑇 𝑤 𝑖𝑗 + 𝑐  ∑ 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 𝑟 (1)
Subject to :
𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 + 𝑏 𝑖𝑗 ≥   𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 = 𝑖 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 + 𝑏 𝑖𝑗 ≤   𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 ≠ 𝑖 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 ≥ 0,

## 2.5. Confusion Matriks
Confusion  Matrix digunakan  sebagai evaluasi  untuk  menghitung  pencapaian sebuah  model  dalam  memprediksi  nilai positif sejati (TP), negatif sejati (TN), nilai positif  palsu  (FP),  dan  negatif  palsu  (FN) (Ilahi et al., 2022)
Gambar 1. Contoh Confusion Matrix 3 x 3
3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  berisi  tentang langkah-langkah  untuk  memperoleh  hasil analisis sentimen menggunakan  metode
Support  Vector  Machine (Sholekha  et  al., 2022).    Gambar  di  bawah  ini  merupakan tahapan melakukan sentimen analisis.
Gambar 2. Flow Chart Tahapan Analisis Sentimen
Positif Netral Negatif Prediction Actual Confusion Matrix TF-IDF False Negative False Negative True Negatif Positif Netral Negatif True Positive False Positive False Positive False Neutral True Neutral
False Neutral
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Mengambil  data sentimen pengguna aplikasi Indrve pada Google Playstore dengan  cara scraping data  menggunakan Google Colap .  Data  yang  di  ambil merupakan  data sentiment dengan range waktu  dari  tahun  2022  hingga  2023  saat ini. Keseluruhan data yang dalam
penelitian  ini  sebanyak  3000  data  dari sentimen  pengguna  aplikasi indrive dan dilakukan pembagian dataset menjadi data training dan data testing.
Di  bawah  ini  merupakan  grafik  data hasil scraping dengan score / rating yang diberikan sebagai penilaian saat menggunakan aplikasi Indrive .

## Gambar 3. Data Review Pengguna Indrive Dengan Score
Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah penelitian    terhadap  masalah-masalah sosial  yang  didasarkan  dengan  uji  teoritis dari  nilai  variabel,  yakni  dapat  diukur dengan angka, dan di analisa menggunakan teknik statistik untuk menganalisis  apakah  penerapan  dalam memprediksi teoritis itu benar (Sholekha et al., 2022).
 Teknik Pengumpulan Data
Adapun beberapa cara dalam
mengumpulkan data sebagai berikut :
A. Observasi
Observasi merupakan tinjauan langsung    terhadap  sebuah  objek yang diteliti dan merupakan kegiatan  yang  sedang  berlangsung pada penelitian.
B. Penelitian Perpustakaan
Pengumpulan  data  ini  merupakan tahap  untuk  mempelajari,  meneliti dan  mengkaji  berbagai  sumber referensi dari buku,  jurnal , situs di internet,  dan  bacaan  yang  sesuai dengan penelitian yang di lakukan.

## 4.2. Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  dengan cara  membubuhi  tanda  pada  data  yang
mencerminkan  sentimen positive , neutral, dan negative terhadap  sebuah  ulasan  data (Alrajak  et  al.,  2020).  Label  data  adalah hasil  tahapan  sebelumnya  yang  dilakukan perhitungan  polaritas  dari  sentimen  ulasan yang  terambil,  dan  menghasilkan  tiga
label,  yaitu  positif,  netral,  dan  negatif (Herlinawati  et  al.,  2020).  Pada  tahap  ini akan  di  label  susuai  dengan  score  atau rating yang akan diberikan oleh pengguna aplikasi indrive.

## Tabel 1. Contoh Label Data
No Data Rating Label 1 Aplikasinya  bagus  bgt,  saya  suka  dengan  fitur-fitur aplikasinya. Sangat memudahkan pengguna nya 😉 😊 . 5 Positif 2 Fitur nya bagus sih tapia gak kurang dikit ketika autobidnya di perbatuhi 3 Netral 3 Saya  sangat  susah  untuk  menggunakan  aplikasinya dikarenakan fitur peesanannya  kurang sesuai. 1 Negatif Di  bawah  merupakan  tabel  pengguna
Indrive dari  jumlah  label  berdasarkan tahun  dengan  total  sentimen  pada  tahun
2022 mencapai 1307 dan pada tahun 2023
mencapai 1693 :
Tabel 2. Total Jumlah Sentimen Berdasarkan Tahun
Label Tahun Total 2022 2023 Positf 435 488 923 Netral 153 188 341 Negatif 719 1017 1736
4.3. Data Preprocessing Preprocessing data  merupakan  proses
melakukan  pembersihan  dan  penyaringan
data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data yang terstruktur.
Tabel 3. Tahapan Pre-Processing

## Contoh :
Aplikasinya bagus bgt, saya suka dengan fitur-fitur aplikasinya. Sangat memudahkan pengguna nya 😉 😊 .
Pre-
Processing Hasil
Cleaning
Aplikasinya bagus bgt saya suka dengan fitur fitur aplikasinya Sangat

## memudahkan pengguna nya
Case Folding aplikasinya bagus bgt saya suka dengan fitur fitur aplikasinya sangat memudahkan pengguna nya
Tokenization ‘aplikasinya’,    ‘bagus’,  ‘bgt’,  ‘saya’,  ‘suka’,  ‘dengan’,  ‘fitur’,  ‘fitur’, ‘aplikasinya’,  ‘sangat’,  ‘memudahkan’,  ‘penggunanya’.
Text
Normalizatio
n
‘aplikasinya’,    ‘bagus’,  ‘sekali’,  ‘saya’,  ‘suka’,  ‘dengan’,  ‘fitur’,  ‘fitur’, ‘aplikasinya’,  ‘sangat’,  ‘memudahkan’,  ‘penggunanya’.

## Stopwords
Removal
‘aplikasinya’,    ‘bagus’,  ‘suka’,  ‘fitur’,  ‘fitur’,  ‘aplikasinya’, ‘memudahkan’.
Stemming ‘aplikasinya’,  ‘bagus’, ‘suka’, ‘fitur’, ‘fitur’, ‘aplikasinya’,   ‘mudah’.

## 4.4. Visualisasi
Hasil dari pra proses data ditunjukkan melalui  visualisasi  berupa wordcloud.
Gambar 4 menyajikan visualisasi wordcloud untuk  visual  performa  metode yang digunakan.
4.5. Pembobotan Kata TF-IDF
Proses ini dilakukan untuk memberikan  bobot  kata  di  tiap  dokumen atau  ulasan  menggunakan  TF-IDF  agar memiliki nilai yang bisa membantu proses klasifikasi  dengan  perhitungan  sesuai dengan rumus (3) (Alrajak et al., 2020).
𝑇𝐹 = 𝑓(𝑥)
= { 1 + 𝑙𝑜𝑔 10 (𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ), 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0 0, 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = 0 (2) 𝐼𝐷𝐹 = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 ) (3)
Keterangan :
tft,d :  jumlah kemunculan term  (t) pada dokumen (d), jika tidak ada term atau t=0, maka TF menjadi 0.
N :jumlah dokumen teks. dft :jumlah dokumen yang mengandung term (t).
Perhitungan  bobot  kata    TF-IDF  dari perkalian TF dan IDF :
𝑤 𝑡,𝑑 = 𝑇𝐹  × 𝐼𝐷𝐹 (4)

## 4.6. Proses Klasifikasi
Pada proses awal klasifikasi bertujuan untuk  membagi  dokumen  menjadi  dua bagian  yaitu  untuk  data  latih  dan  data  uji. Data  latih  digunakan  sebagai  data  yang dipelajari  mesin  dengan  menggunakan metode tertentu. Analisis klasifikasi algoritma Support Vector Machine menggunakan beberapa perbandingan rasio data training dan data testing.
 Hasil Akurasi
Penelitian  ini,  melakukan  pengujian akurasi  dengan  membagi  data  ke  dalam
data  training  dan  data  testing  dengan beberapa perbandingan.  Berikut  ini adalah
perbandingan    pada  data  training  dan  data testing yang di tunjukan pada tabel.
Tabel 4. Hasil Akurasi Berdasarkan Perbandingan Dataset
Data Training Data Testing Hasil Akurasi 90 10 87,71% 70 30 87,14% 50 50 84,63%

## 4.7. Evaluasi

## Evaluasi  pada  penelitian  ini  dengan
Confusion Matrix dengan  3000  data menggunakan parameter accuracy , precision , recall , dan fi-score .

## 4.8. Klasifikasi Hasil Pengujian
Hasil klasifikasi berupa hasil sentimen positif,  negatif,  dan  netral  berdasarkan parameter yang digunakan pada Confusion Matrix .    Hasil  dari  pengujian  di  atas memiliki  nilai  akurasi  yang  berbeda. Akurasi ini di hasilkan dari perbedaan data latih  dan  data  uji.  Pengujian  pertama
memiliki  hasil  akurasi  sebesar  87,71% menggunakan  perbandingan  9:1  dengan data latih sebanyak 2700 dan data uji 300, pengujian kedua mendapatkan hasil akurasi  sebesar  87,14%    menggunakan perbandingan  7:3  dengan  data  latih  2100 dan  data  uji  900,  sedangkan  pengujian terakhir  hasil  akurasinya  sebesar  84,63%. menggunakan  perbandingan  5:5  dengan data  latih  dan  data  uji    yang  sama  banyak sebesar  1500  data.  Tabel  6  berikut meyajikan  hasil  klasifikasi  dari  beberapa tahap pengujian :
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Menggunakan Support Vector Machine
Perbandingan Data Jumlah Data Accuracy Label Sentimen Precission  Recall F1- Scroe Data Training Data Test Data Training Data Test 90 10 2700 300 87,71% Positif 0,80 0,87 0,83 Netral 0,94 1 0.97 Negatif 0,88 0,78 0,83 Rata-Rata 87% 88% 88% 70 30 2100 900 87,14% Positif 0,78 0,91 0,84 Netral 0,91 1 0.95 Negatif 0,93 0,75 0,83 Rata-Rata 87% 89% 87%
50 50 1500 1500 84,63% Positif 0,73 0,91 0,81 Netral 0,87 0,99 0.92 Negatif 0,93 0,72 0,81 Rata-Rata 84% 87% 85%

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan 3000  data  yang  telah  diambil  melalui Google Playstore digunakan  sebagai bahan  pengujian  analisis  sentimen  dengan algoritma Support  Vector  Machine dapat disimpulkan, yaitu :
1. Sebanyak  3  (tiga)  kali  pengujian
yang dilakukan dengan perbandingan  data training dan data test yang berbeda, menghasilkan  nilai  akurasi  yang tinggi pada perbandingan 9:1. Hasil akurasi  sebesar    87,71%,  dengan rata-rata  kelas sentiment precission
87%, recall 88%,  dan f1-score 88%.
2. Hasil    akurasi  akan  menjadi  lebih baik  jika  data training yang digunakan lebih besar dan data test lebih kecil.
3. TF-IDF membantu    perhitungan Algoritma Support Vector Machine
dalam proses membobotkan  kata.
4. Penelitian  ini  memiliki  kelebihan pada nilai  parameternya  yang baik, sehingga  dapat  digunakan  oleh sistem.
5. Penelitian ini juga memiliki kekurangan pada saat preprocesing data,  kata-kata  yang  berbahasa asing  tidak  di  bersihkan  sehingga membuat  akurasi  dalam  penelitian ini kurang maksimal.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Alrajak,  M.  S.,  Ernawati,  I.,  Fakultas,  I.
N., & Komputer, I. (2020). ANALISIS

## SENTIMEN TERHADAP
PELAYANAN  PT  PLN  DI  JAKARTA PADA TWITTER DENGAN ALGORITMA K-NEAREST
NEIGHBOR (K-NN) .
Athira  Luqyana,  W.,  Cholissodin,  I.,  & Perdana,  R.  S.  (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine (Vol. 2, Issue 11). http://j- ptiik.ub.ac.id
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
Herlinawati,  N.,  Yuliani,  Y.,  Faizah,  S.,
Gata,  W.,  Komputer  STMIK  Nusa Mandiri  Jl  Damai  No,  I.,  Jati  Barat, W.,  &  Selatan,  J.  (2020). ANALISIS

## SENTIMEN
ZOOM

## CLOUD
MEETINGS DI

## PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
(Vol. 5, Issue 2).

## Ika,  N.,  Kalingara,  P.,  Pratiwi,  O.  N.,  & Anggana,  H.  D.  (2021). ANALISIS SENTIMEN  REVIEW  CUSTOMER TERHADAP  LAYANAN  EKSPEDISI
JNE DAN

## J&T EXPRESS MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE

## BAYES SENTIMENT ANALYSIS REVIEW  CUSTOMER  OF  JNE  AND

## J&T EXPRESS

## EXPEDITION SERVICES  USING  NAÏVE  BAYES
METHOD . 8 (5).
Ilahi, M. W., Apriyani, C. N., Desiani, A., Gofar, N., Andriani,  Y.,  & Halim,  M. R. (2022). Classification of Geometric Batik  Motif  Typical  of  Indonesian Using Convolutional Neural Network. JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA ,
15 (1), 91–100. https://doi.org/10.15408/jti.v15i1.249 68
Irawan,  F.  R.,  Jazuli,  A.,  &  Khotimah,  T.

## (2022). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP  PENGGUNA  GOJEK MENGGUNAKAN METODE K-
NEARSET NEIGHBORS. Jurnal
Informatika Dan Komputer) Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI ,
5 (1). https://doi.org/10.33387/jiko jbkalit  github.  (2018,  May  15). Sentimen Analisis . Github. https://github.com/jbkalit/Sentiment- Analysis-Final-
Project/blob/master/normalisasi.csv 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  In Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi  | (Vol.  9,  Issue  2). www.tripadvisor.com ,
Mas  Pintoko,  B.,  &  Muslim,  K.  (n.d.).
Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi Online  pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier .
Pramadani,  M.,  Putra,  R.,  Rizky,  K.,  & Wardani,  N.  (n.d.). JUTIM  (Jurnal
Teknik Informatika Musirawas) PENERAPAN TEXT MINING DALAM

## MENGANALISIS

## KEPRIBADIAN  PENGGUNA  MEDIA
SOSIAL .
Sari,  T.  W.  D.  (2021).  Penerapan  Text
Mining Dengan Menggunakan Algoritma  TF-IF  Untuk  Klasifikas Genre  Novel. Pelita  Informatika:
Informasi Dan Informatika , 10 .
Sholekha,  I.,  Faqih,  A.,  &  Bahtiar,  A.
(2022).  Sentiment  Analysis  of  Public
Opinion  Covid-19  Vaccine  Using Naïve  Bayes  and  Random  Forest Methods.
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , 15 (1), 34–43.
https://doi.org/10.15408/jti.v15i1.248
47