Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Sentimen Mengenai Penggunaan E-Wallet Pada Google Play Menggunakan Lexicon Based dan K-Nearest Neighbor
Nurul Habibah * , Elvia Budianita, Muhammad Fikry, Iwan Iskandar
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11751200933@students.uin-suska.ac.id, 2 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi : 11751200933@students.uin-suska.ac.id Submitted 29-12-2022 ; Accepted 21-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
E-Money merupakan pembaharuan bersifat inovatif yang bersumber dari perkembangan dibidang teknologi.  Dampak dari covid-19 penggunaanya dikabarkan semakin meningkat. Pengaruh e-money sangat besar terhadap proses digital marketing sehingga terciptalah sebuat aplikasi dompet digital (e-wallet). Pada google play banyak sekali aplikasi e-wallet yang mempunyai tingkatan unduhan dengan skala tinggi. Kemudian ulasan dari pengguna juga harus dilakukan perhitungan dikarenakan terdapat aplikasi yang sama dengan jumlah unduhan serta mempunyai penilaian serupa, yang membuat predikat aplikasi dengan kategori terbaik jadi kurang relevan. Ulasan yang ada biasanya digunakan perusahaan untuk mendapatkan feedback dari masyarakat mengenai aplikasi tersebut. komentar ini berisikan ratusan  hingga  jutaan,  maka  akan  sulit  dilakukan  secara  manual.  Salah  satu  cara  untuk  menganalisis  komentar  yang  ada  adalah menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen pada penelitian ini  menggunakan  lexicon based dan k-nearest neighbor. Kamus lexicon yang digunakan adalah vader untuk memberikan label secara otomatis dan k-nearest neighbor digunakan untuk melakukan klasifikasi.  Tujuan  dan  maksud  penelitian  untuk  mengetahui  bagaimana  klasifikasi  respon  masyarakat  mengenai  ketiga  aplikasi tersebut, dan mengetahui nilai akurasi dari implementasi lexicon based dan k-nearest neighbor pada masing-masing e-wallet. Hasil penelitian  menyatakan  bahwa  Dana  mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  78%  pada  pengujian  k  =  6,  Ovo  mendapatkan  akurasi tertinggi  sebesar  75.33%  pada  pengujian  k  =  9,  dan  LinkAja  mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  73.5%  pada  pengujian  k  =  8. Aplikasi yang banyak memiliki respon positif dari pengguna adalah linkaja sebanyak 6037 ulasan positif.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; E-Wallet; K-Nearest Neighbor; Lexicon Based; Vader

## Abstract
E-Money is an innovative renewal that comes from developments in the field of technology. The impact of covid-19 is reportedly increasing. Influence of e-money has a very big impact on the digital marketing process so that a digital wallet application was created (e-wallet). On google play lots of applications e-wallet which has a high download rate. Then the reviews from users must also be calculated because there are applications that match the number of downloads and have similar ratings, which makes the application title with the best category less relevant. Existing reviews are usually used by companies to getfeedback from the community regarding the application. this comment contains hundreds to millions, it will be difficult to do it manually. One way to analyze existing comments is to use sentiment analysis. Sentiment analysis in this study uses lexicon based and k-nearest neighbors. Dictionary lexicon which is used is vader to provide labels automatically and k-nearest neighbor used for classification. The purpose and intent of the research is to  find  out how  the  community's  response is  classified  regarding  the  three  applications,  and  to  find  out  the  accuracy  value of  the implementation lexicon based and k-nearest neighbors on each other e-wallet. The results of the study stated that Dana got the highest accuracy of 78% on the k = 6 test, Ovo got the highest accuracy of 75.33% on the k = 9 test, and LinkAja got the highest accuracy of 73.5% on the k = 8 test. Applications that have many positive responses from users is linkaja as many as 6037 positive reviews.
Keywords : Sentiment Analysis; E-Wallets; K-Nearest Neighbor; Lexicon Based; Vader

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi saat ini yang terjadi di Indonesia mendorong banyak kegiatan sehari-hari dapat dilakukan secara digital. Hal  ini  tentunya berkaitan erat  dengan dunia  di  bidang usaha. Terdapat  berbagai  kemudahan untuk  melakukan  transaksi  yang  memberikan  rasa  kenyamanan  terhadap  masyarakat  dalam  melakukan  pembayaran. Pembayaran  secara  non  tunai  ( chasless )  menjadi  metode  baru  yang  sering  dilakukan  dalam  keseharian  [1]. E-money menjadi salah satu inovasi yang berkembang di lingkup masyarakat yang sudah dirumuskan dalam berbagai perencanaan yang dilaksanakan oleh Agus D.W. Martowardojo sebagai Gubernur Bank Indonesia dengan sebutan Gerakan Nasional Non  Tunai  (GNTT)  [2].  Selian  itu,  dampak  dari  pandemi  covid-19  seperti  saat  ini,  pembayaran  secara  non  tunai dikabarkan semakin meningkat, karena sejak adanya covid ini banyak aktivitas masyarakat yang dibatasi.
E-money memberikan dampak yang besar terhadap digital marketing maupun aspek yang lain, sehingga terciptalah sebuah aplikasi dompet digital dengan kemudahan yang ditawarkannya kepada masyarakat terkhusus dibidang penjualan atau  pembelian online .  Dompet  digital  ( e-wallet )  merupakan  sebuah  aplikasi  untuk  menyimpan  uang  dalam  bentuk elektronik dan memungkinkan para penggunanya untuk melakukan jual beli secara online yang digunakan pada aplikasi belanja online atau yang lainnya [3]. Alasan masyarakat beralih bertransaksi menggunakan e-wallet adalah karena lebih praktis, juga banyak menawarkan promo dan diskon menarik [4].
Dalam google play banyak sekali aplikasi e-wallet yang mempunyai tingkatan unduhan pada skala yang besar. Ulasan dari pengguna juga harus dipertimbangkan dengan sebaik mungkin dikarenakan terdapat beberapa aplikasi yang mempunyai kesamaan dengan penilaian yang tidak jauh berbeda, oleh karena itu predikat atau penilaian aplikasi terbaik akan menjadi kurang relevan. Berdasarkan hasil survey dari katadata.go.id, peneliti menemukan tiga jenis e-wallet yang memiliki  jumlah  unduhan  paling  banyak  lebih  dari  10  juta  pada google  play yaitu  Dana,  OVO,  dan LinkAja .  Pada
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
penelitian terbaru saat ini, hampir sebagian dari pengguna jejaring internet ketergantungan terhadap komentar sebelum menggunakan suatu produk, karena komentar tersebut mampu melakukan penyediaan data atau informasi yang baru pada sebuah produk sesuai sudut pandang pengguna lainnya yang telah menggunakan produk. Komentar ataupun ulasan ini berisikan ratusan hingga jutaan, maka dari itu terdapat kesulitan dalam melakukan analisa pada masing-masing komentar secara manual [5]. Salah satu cara untuk menganalisis  komentar ialah analisis sentimen.
Analisis sentimen ialah suatu teknik yang digunakan untuk mengolah berbagai pendapat yang diekspresikan dalam ruang lingkup teks dengan memanfaatkan media yang berkaitan erat pada sebuah produk, ataupun yang lain [6]. Sentimen berisi  informasi  tekstual  serta  mempunyai  polaritas  yang  bersifat positive ,  netral,  ataupun negative .  Polaritas  yang mempunyai nilai tersebut mampu dijadikan sebuah acuan untuk melakukan penentuan sebuah keputusan. Proses dalam mengolah  data  pada  analisa  sentiment  mempunyai  beberapa  pendekatan,  yakni lexicon  based serta machine  learning. Lexicon based ialah metode berbasis kamus  dan melakukan perbandingan setiap kata. Kata-kata yang terdapat  dalam kamus  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  sebuah  teks  yang  berisikan  opini  ataupun  tidak.  Kemudian machine learning melakukan klasifikasi  terhadap teks yang berbentuk  opini  secara  otomatis  dengan melihat data training yang telah dilakukan klasifikasi sebelumnya [7].
Penelitian  ini  diusulkan  kombinasi  dari  dua  cara yakni lexicon  based serta k-nearest  neighbor .  Kamus lexicon based yang  akan  digunakan  adalah Vader ( Valence  Aware  Dictionary  and  Sentiment  Reasoner ). Vader pertama  kali diperkenalkan oleh C.J Hutto  dan Eric Gilbert  tepatnya tahun 2014  [8]. Vader merupakan  salah satu  dari  jenis kamus lexicon yang berisikan sekitar 7500 token kata dalam bahasa inggris emoticon dan yang berkaitan pada bentuk akronim serta bersifat inisial. Teks hasil preprocessing dinilai sesuai lexicon [9]. Vader lexicon ini digunakan untuk menggantikan pelabelan secara manual, sehingga dalam pelabelan tidak membutuhkan waktu yang lama. Sedangkan k-nearest neighbor adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  objek  dengan  cara  melihat  data  latih  yang mempunyai  jarak  terdekat  pada  objek  tertentu.  Pemilihan  metode  tersebut  dikarenakan  KNN  memiliki  ketangguhan terhadap data latih yang bersifiat noise serta efektif jika data latihnya berskala tinggi [10]. Penelitian  terkait  yang  membahas  tentang  analisa  sentiment  di  lingkup  media  sosial twitter mengenai  capres Indonesia  pada  tahun  2019  menggunakan  algoritma  K-NN,  dari  hasil  penelitiannya  menggunakan  algoritma  K-NN mempunyai  tingkatan  akurasi  yang  tinggi  yang  memperoleh  persentase  83,33%  [11].  Penelitian  lain  yang  membahas tentang lexicon-learning  based untuk  mengidentifikasi  tweet  yang  bersifat  opini  menggunakan  bahasa  Indonesia menghasilkan bahwa metode learning based yang digunakan mampu melakukan peningkatan terhadap perolehan nilai recall dari lexicon based dengan tidak merubah hasil dari nilai presisi pada algoritma tersebut  [7]. Penelitian lain yang membahas  tentang  analisa  sentiment  di  lingkup masyarakat  pada  tahapan  atau  proses  belajar  mengajar  dengan  sistem online terkhusus  pada  media twitter memperguanakan lexicon  based serta k-nearest  neighbor, perolehan  dari penelitiannya adalah k-nearest neighbors menghasilkan tingkat akurasi dengan persentase 80.66% dalam penilaian K=3, kemudian pada lexicon memperoleh persentase dengan jumlah 80.92% pada tahapan pengujian nilai K=3 [12]. Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  disampaikan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  analisis sentimen  mengenai  penggunaan e-wallet di google  play dengan  menggunakan lexicon  based dan k-nearest  neighbor . Pada  penelitian  akan  diuraikan  proses  dalam  melakukan  analisis  sentiemen,  mulai  dari  pengumpulan  informasi  atau sumber data, pelabelan, preprocessing text , klasifikasi sentimen , serta perhitungan akurasi. Batasan dari penelitian ialah dataset  diambil  dari  data  ulasan  aplikasi e-wallet berupa  Dana,  OVO,  dan  LinkAja  pada google  play .  Dataset  yang digunakan berjumlah 9000 data dari masing-masing aplikasi. Pelabelan dilakukan secara otomatis menggunakan kamus vader lexicon , dengan kelas positif, netral, dan negatif, kemudian hasil pelabelan akan diklasifikasi menggunakan cara k- nearest neighbor . Tujuan penelitian ini yakni untuk mengetahui hasil klasifikasi komentar masyarakat mengenai aplikasi e-wallet kedalam kelas positif, negatif, dan netral. Selain itu, mengetahui akurasi metode lexicon based dan K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi sentiment pada masing-masing e-wallet .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  tahapan-tahapan  dalam melakukan  penelitian  yang dilaksanakan dari  awal  hingga akhir. Adapun tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## a. Identifikasi Masalah
Proses  yang  pertama  dilaksanakan  yakni  mengidentifikasi  pada  persoalan  yang  berkenaan  terhadap  objek penelitian.  Pada  kasus  tersebut  bagaimana  menganalisis  sentimen  mengenai  penggunaan e-wallet pada google  play dengan lexicon based dan k-Nearest neighbors .

## b. Studi Pustaka
Pada  tahapan  ini  yaitu  mencari  sumber  data  yang  mencakup  berbagai  informasi  dengan  maksud  untuk membandingkan  berbagai  data,  contohnya  yakni  buku,  jurnal,  artikel  yang  mempunyai  keterkaitan  dengan  topik pembahasan.

## c. Pengumpulan Data
Tahapan dalam mengumpulkan berbagai sumber dapat digunakan untuk mendukung proses penyusunan. Tahapan pada pengumpulkan data penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan review dari pengguna aplikasi Dana, Ovo, dan LinkAja pada google play . Pengambilan data ini menggunakan teknik web scraping . Data yang diambil berjumlah sekitar 9000 data dari masing-masing aplikasi serta disimpan dalam bentuk bentuk file csv ataupun excel .

## d. Translate
Setelah melakukan tahap pengumpulan data, proses selanjutnya adalah mentranslate data dari bahasa indonesia ke bahasa inggris, karena pada proses pelabelan data yang digunakan adalah kamus vader sentiment . Vader sentiment ini merupakan salah satu dari kamus berbasis lexicon yang menggunakan bahasa inggris.
e. Pelabelan Data
Setelah melakukan tahap translate data, proses selanjutnya adalah pelabelan data. Maksud dari pelabelan tersebut ialah untuk melakukan analisa apakah kata atau kalimat tersebut termasuk positif, negatif, ataupun netral. Proses pelabelan pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  berbasis lexicon yaitu  vader.  Keuntungan  menggunakan  kamus  vader  yaitu tersedianya kamus dengan memuat berbagai nilai pada masing-masing kata. Tahapan dalam menentukan polaritas setiap kalimat  diperoleh  dengan  cara  penyatuan  atribut  “ compound” dari  masing-masing  kata.  Pemberian  nilai  sentiment terhadap kamus vader dapat diklasifikasikan pada 4 bentuk yakni positive, negative, netral, serta compound. Perhitungan nilai compound dilakukan dengan cara menjumlahan skor valensi pada masing-masing kata pada lexicon serta dilakukan penyesuaian pada aturan kamus yang digunakan. Perumusan pada normalisasi skor yang digunakan Hutto ialah sebagai berikut:
𝑛𝑜𝑟𝑚 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑥 √𝑥 2+𝛼 (1)
f. Text Preprocessing
Setelah  dilakukan  pelabelan  data,  maka  proses  selanjutnya  adalah text  preprocessing . Text  preprocessing ialah tahapan untuk membersihkan data yang tidak sempurna, oleh karena itu, data yang digunakan telah bersih dari berbagai emoji serta atribut yang yang tidak penting [15]. Adapun proses tersebut dapat dilihat seperti dibawah ini.
Gambar 2. Tahapan Text Preprocessing
a. Cleaning adalah proses untuk membersihkan data pada kolom komentar yang ganda, serta atribut yang tidak penting.
b. Case Folding bertujuan untuk melakukan perubahan pada teks menjadi huruf kecil ( lowercase ).
c. Tokenizing mempunyai tujuan untuk memecahkan kata pada kalimat.
d. Stopwords  Removal mempunyai  tujuan  untuk  melakukan  penghapusan  kata  yang  termasuk  ke  dalam  kategori stopwords atau melakukan penghapus pada bagian kata yang mempunyai sifat tidak penting, contohnya yakni kata penghubung dan, dengan, serta lainnya.
e. Stemming bertujuan melakukan perubahan kata yang mempunyai imbuhan kata dasar.
g. Pembobotan Kata
Sesudah  dilakukan  tahap preprocessing ,  proses  berikutnya  yakni  melakukan  pembobotan  kata.  Bagian  ini merupakan  tahapan  untuk  melakukan  perubahan  kata  yang  diubah  menjadi  angka  ataupun  vektor  [13].  TF  ( Term Frequency )  ialah  jumlah  kemunculan  kata  pada  setiap  data  ataupun  dokumen  yang  memuat  frekuensi  terbanyak, sedangkan IDF ( Inverse Document Frequency ) yaitu kebalikan dari TF, oleh karena itu perolehan nilai IDF akan bernilai lebih besar dibandingkan dengan kata yang sering muncul [12]. Rumus Pembobotan kata TF-IDF [14]:
𝑡𝑓 𝑡,𝑑 =   𝑓 𝑡,𝑑
(2)
Keterangan: 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Nilai TF 𝑓 𝑡,𝑑 = frekuensi kata t dalam data d
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑖𝑑𝑓  =   log 10 𝑁 𝑑𝑓
(3)
Keterangan: 𝑑𝑓 𝑡 = Jumlah frekuensi dokumen tiap kata Ν = jumlah total dokumen
𝑤 (𝑡, 𝑑) =  𝑡𝑓  ∗ 𝑖𝑑𝑓
(4)
Keterangan: 𝑊 𝑡,𝑑 = bobot TF-IDF 𝑖𝑑𝑓 = Jumlah inverse frekuensi dokumen tiap kata 𝑡𝑓 = Nilai TF
h. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Setelah  dilakukan  pembobotan  kata,  selanjutnya  adalah  tahapan  klasifikasi  menggunakan  cara k-Nearest Neighbors (KNN) . Algoritma k-nearest neighbor ialah sebuah metode supervised learning untuk tahapan klasifikasi pada sebuah  objek  sesuai  dengan  data  latih  yang  mempunyai  jarak  terdekat  dari  objek  data  uji  [12].  Metode  K-NN menggunakan kategori ketetanggaan  sebagai  nilai  predikisi sampel uji yang baru. Rumus jarak yang sering  digunakan ialah euclidean distance [10]. Kelas yang sering muncul akan menjadi kelas hasil dari suatu klasifikasi. KNN mempunyai tujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek terbaru yang didasarkan pada atribut serta training sample [15]. Kelebihan dari KNN adalah jika data training cukup besar akan menghasilkan data yang lebih akurat dan efektif [16]. Langkah-langkah klasifikasi menggunakan metode k-Nearest neighbors yaitu: a. Tentukan nilai  K, contohnya k=23 yang mempunyai  arti bahwa  23 dokumen  yang  memiliki  jarak terdekat dengan dokumen training yang akan diambil.
b. Melakukan perhitungan jarak pada data terbaru di masing-masing label data dengan jarak seluruh model data training. Kemudian  untuk  melakukan  perhitungan  tingkatan  kesamaan  pada  dokumen  tersebut  menggunakan euclidean distance seperti pada rumus dibawah ini:
D (X, Y) = √∑ (Xk − Yk) 2 n k=1 (5)
Keterangan: D = Jarak antara dua titik x dan y X = Data training Y = Data testing n  = Dimensi data
k  = Variabel data
c. Selanjutnya urutkan hasil euclidean distance sesuai jarak K yang telah ditentukan . nilai jarak yang dipakai adalah nilai jarak yang paling terkecil.
d. Kemudian  gunakan  model  mayoritas  atribut  kelas  terhadap  tetangga  terdekat  yang  telah  dipilih  untuk  melakukan penentuan prediksi kelas terhadap data terbaru.
i. Pengujian Confusion Matrix
Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan confussion matrix. Confusion matrix ialah suatu cara yang  dilakukan  untuk  menghitung  kinerja  dari  suatu  algoritma  klasifikasi  menggunakan  matriks  [17].  Pada confusion matrix ada beberapa nilai yang bisa dihitung seperti akurasi, recall , precision , dan error [18]. Akurasi merupakan suatu tingkatan terdekat antara nilai prediksi dengan nilai aktual [19]. Perhitungan serta tabel pengukuran akurasi menggunakan confusion matrix dapat dilihat seperti dibawah ini.
Tabel 1. Confusion Matrix Positif Negatif Netral Positif TPos FPosNeg FposNet Negatif FnegPos TNeg FNegNet Netral FNetPos  FNetNeg TNet Akurasi = TP + TN TP + TN + FP + FN x 100% (6) Presisi = TP FP + TP x 100%% (7)
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP
FN + TP x 100% (8) 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 +  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data diambil dari  bebrapa ulasan para pengguna aplikasi e-wallet yang terdapat pada google play . Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  9000  data  dari  ulasan  masing-masing  aplikasi,  yaitu  9000  ulasan  pada  OVO,  9000 ulasan pada DANA, dan 9000 ulasan pada LinkAja. Jumlah keseluruhan data yang ada adalah 27000 data ulasan. Tahapan dalam mengumpulkan data yaitu menggunakan teknik web scraping pada python yang dijalankan pada google colab . Langkah awal yang dilakukan adalah dengan menginstall library python google-play-scraper pada google colab . Langkah selanjutnya mengambil link dari dompet digital yang akan digunakan pada google play , seperti OVO, DANA, dan LinkAja untuk syarat kunci pengambilan data. Data yang diambil ialah data yang terbaru. Data ulasan perolehan dari hasil scraping berisi username , score (rating dari ulasan), at (tanggal) dan content (komentar). Keseluruhan data dari hasil web  scraping disimpan  dalam  bentuk  csv  ( comma  separated  value )  atau  xlsx.  Hasil  proses web  scraping dari  ketiga aplikasi dompet digital dapat dilihat seperti tabel dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Scraping Aplikasi Dana, Ovo, dan LinkAja
No Jenis aplikasi Ulasan 1 Dana aplikasi dana sangat bagus sekali,,,,, dilengkapi dengan fitur yang lain mantap pokoknya 2 Ovo Tidak pernah ada masalah selalu berhasil transaksi!!! 3 LinkAja
Terimakasih  dengan  aplikasi  ini  saya  menjadi  mudah  untuk  transaksi  antar  bank  dan  tanpa biaya admin,….. mantap jiwa

## 3.2 Translate
Setelah melakukan tahap pengumpulan data, proses selanjutnya adalah mentranslate data dari bahasa indonesia ke bahasa inggris, karena pada proses pelabelan data yang digunakan adalah kamus vader sentiment . Proses mentranslate data yang pertama kali dilakukan adalah dengan menginstall library google translate pada python . Setalah tahap translate selesai kemudian data hasil translate tadi disimpan untuk digunakan pada proses pelabelan. Data hasil dari translate ke bahasa inggris dari ketiga dompet digital dapat dilihat seperti tabel dibawah ini.
Tabel 3. Contoh Hasil Translate Sebelum Sesudah aplikasi dana sangat bagus sekali dilengkapi dengan fitur yang lain mantap pokoknya. the  fund  application  is  very  good,  equipped  with  other features that are really good. Mantap. Semua jadi mudah. Great. Everything is easy Aplikasinya sangat bagus, dan mudah digunakan The app is very good and easy to use

## 3.3 Pelabelan Data
Proses  selanjutnya  adalah  pelabelan  data.  Proses  pemberian  label  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  berbasis lexicon . Sentimen yang digunakan terdiri dari tiga kelas, yakni positif, negatif, dan netral. Kamus lexicon yang digunakan pada  penelitian  yakni  kamus  vader  sentimen.  Proses  pelabelan  mengunakan lexicon yakni  dengan  menginstal library python  vader  sentiment pada google  colaboratory ,  setelah  itu  barulah  inputkan  data  yang  sudah  diterjemahkan sebelumnya untuk diproses ke tahap pelabelan yang dilakukan pembahian tiga kelas yakni positif, negatif, dan netral.
Dataset  yang  berjumlah  9000  data  dari  aplikasi  Dana  menghasilkan  sebanyak  4921  kelas  positif,  2550  kelas negatif, dan 1529 kelas netral. Kemudian dari 9000 data pada aplikasi Ovo menghasilkan sebanyak 5289 kelas positif, 1789 kelas negatif, dan 1922 kelas netral. Selanjutnya dari 9000 data pada aplikasi Linkaja menghasilkan sebanyak 6037 kelas positif, 1705 kelas negatif, dan 1258 kelas netral. Karena pada masing-masing aplikasi menghasilkan sentimen yang lebih cenderung pada kelas positif maka  dilakukanlah proses slicing data pada kelas positif agar hasil pengujian lebih optimal, sehingga masing-masing kelas positif menjadi 2471 pada Dana, 2289 pada Ovo, dan 3037 pada LinkAja. Jadi total keseluruhan menjadi 6000 data pada masing-masing aplikasi.  Visualisasi hasil label dapat dilihat seperti dibawah ini.
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3. Visualisasi Hasil Pelabelan Aplikasi Dana
Gambar 4. Visualisasi Hasil Pelabelan Aplikasi Ovo
Gambar 5. Visualisasi Hasil Pelabelan Aplikasi LinkAja

## 3.4 Text Preprocessing
Text  preprocessing ialah  tahapan  yang  paling  penting  dalam  proses  klasifikasi.  Berikut  merupakan  hasil  dari text preprocessing yakni cleaning, case folding, tokenizing, stopwords removal, serta stemming.
Tabel 4. Contoh Hasil Text Preprocessing Jenis Preprocessing Hasil Kalimat Dasar The fund application is very Good,,,, equipped with other features that are really good Cleaning The fund application is very Good equipped with other features that are really good Case Folding the fund application is very good equipped with other features that are really good Tokenizing [the, fund, application, is, very, good, equipped, with, other, features, that, are, really, good] Stopwords Removal fund application good equipped features really good
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Stemming fund applic good equip featur realli good

## 3.5 Pembobotan Kata
Dataset yang telah melalui proses pelabelan dan preprocessing akan diberikan bobot nilai pada setiap kata yang muncul untuk bisa lanjut ke tahap klasifikasi. Hasil dari pembobotan kata menggunakan TF-IDF dapat dilihat seperti di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Perhitungan TF-IDF Term (t) TF DF IDF=(log(D/DF) TF.IDF D1 D2 D1 D2 Fund 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Applic 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Good 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Equip 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Featur 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Realli 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Good 1 0 1 0,30103 0,30103 0 Use 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Continu 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Success 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Ever 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Chang 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Give 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Best 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Custom 0 1 1 0,30103 0 0,30103 Total 2,10721  2,40824

## 3.6 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Setelah  dilakukan pembobotan  terhadap  data,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  proses  klasifikasi.  Proses klasifikasi ini menggunakan library k-nearest neighbor terhadap python. Dataset yang berjumlah 6000 data dari masing- masing aplikasi dan telah diberi bobot pada tahapan sebelumnya akan digunakan pada proses klasifikasi. Kemudian data yang sudah diberi bobot akan dilakukan pembagian kedalam data training serta testing melalui perbandingan 90%:10%, 80%:20%, serta 70%:30%. Nilai K dipergunakan penelitian yakni mulai dari k=1 hingga k=10.

## 3.7 Pengujian Confusion Matrix
Setelah dilakukan proses klasifikasi, langkah selanjutnya adalah pengujian menggunakan confusion matrix . Dataset yang terdiri  dari  6000  data  dari  setiap  aplikasi  akan  dibagi  kedalam  data  training  dan  testing.  Selanjutnya  akan  dilakukan pengujian dengan perbandingan 90%:10%, 80%:20%, serta 70%:30% dengan nilai k yang digunakan adalah k = 1 hingga k = 10. Berikut hasil perhitungan pada pengujian aplikasi Dana, Ovo, dan LinkAja menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada tabel dibawah ini..
Tabel 6. Hasil Akurasi Aplikasi Dana Nilai K Nilai Akurasi 70% : 30% 80% : 20% 90% : 10% K = 1 0.6922 0.70 0.7083 K = 2 0.6833 0.6866 0.7016 K = 3 0.6772 0.6816 0.695 K = 4 0.7027 0.6975 0.7316 K = 5 0.7333 0.7216 0.7533 K = 6 0.7488 0.7391 0.78 K = 7 0.7561 0.7433 0.765 K = 8 0.7561 0.7466 0.7566 K = 9 0.7444 0.7508 0.75 K = 10 0.7427 0.7558 0.7516
Tabel 7. Hasil Akurasi Aplikasi Ovo Nilai K Hasil Akurasi 70% : 30% 80% : 20% 90% : 10% K = 1 0.6538 0.6875 0.6833 K = 2 0.6827 0.7208 0.7166 K = 3 0.7005 0.7225 0.735
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
K = 4 0.7038 0.7183 0.7383 K = 5 0.7138 0.7258 0.7466 K = 6 0.7261 0.7341 0.75 K = 7 0.7205 0.73 0.7466 K = 8 0.7227 0.7366 0.75 K = 9 0.7172 0.7366 0.7533 K = 10 0.7244 0.7441 0.7466
Tabel 8. Hasil Akurasi Aplikasi LinkAja Nilai K Hasil Akurasi 70% : 30% 80% : 20% 90% : 10% K = 1 0.6677 0.6766 0.6933 K = 2 0.6794 0.6875 0.6916 K = 3 0.7055 0.7091 0.73 K = 4 0.70 0.7075 0.7183 K = 5 0.7116 0.7108 0.7266 K = 6 0.7138 0.7175 0.73 K = 7 0.7122 0.7166 0.73 K = 8 0.7188 0.7183 0.735 K = 9 0.7227 0.7241 0.73 K = 10 0.7266 0.7275 0.7266
Tabel di atas merupakan hasil akurasi dari pengujian menggunakan confusion matrix , dengan menggunakan nilai k=1  hingga  k  =10  melalui  perbandingan  data  70%:30%,  80%:20%,  serta  90%:10%.  Pada  tabel  terlihat  bahwa  pada aplikasi Dana nilai akurasi paling tinggi itu terdapat pada pengujian k = 6 sebesar 78% dengan perbandingan data 90:10. Selanjutnya pada aplikasi Ovo nilai akurasi tertiggi terdapat pada pengujian k = 9 sebesar 75.33% dengan perbandingan data 90:10, sedangkan pada aplikasi Linkaja nilai akurasi tertinggi terdapat pada pengujian k = 8 sebesar 73.5% dengan perbandingan data 90:10.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penjelasan serta uraian yang sudah dilakukankan yakni tentang analisis sentimen mengenai penggunaan e- wallet pada google play menggunakan lexicon based serta k-nearest neighbor yang dikelompokkan menjadi tiga kelas dapat disimpulkan bahwa aplikasi Dana mempunyai perolehan nilai akurasi yang paling tinggi pada pengujian k = 6 yaitu sebesar  78% dengan perbandingan data 90:10.  Aplikasi  Dana memiliki ulasan sentimen positif sebanyak 4921 ulasan, ulasan negatif sebanyak 2550, dan ulasan netral sebanyak 1529. Pada aplikasi Ovo memiliki nilai akurasi tertiggi pada pengujian k = 9 yaitu sebesar 75.33% dengan perbandingan data 90:10. Aplikasi Ovo memiliki ulasan positif sebanyak 5289 ulasan, ulasan negatif sebanyak 1789, dan ulasan netral sebanyak 1922. Sedangkan pada aplikasi Linkaja memiliki nilai akurasi tertinggi pada pengujian k = 8 sebesar 73.5% dengan perbandingan data 90:10. Aplikasi LinkAja memiliki ulasan positif sebanyak 6037 ulasan, ulasan negatif sebanyak 1705, dan ulasan netral sebanyak 1258. Dari pengujian yang sudah dilaksanakan rata-rata tingkatan akurasi yang diperoleh pada aplikasi Dana, Ovo, dan Linkaja mendapatkan nilai yang cukup tinggi. Selanjutnya dapat disimpulkan bahwa ketiga aplikasi tersebut rata-rata mendapat respon positif dari penggunanya. Aplikasi yang paling banyak memiliki respon positif dari pengguna adalah aplikasi linkaja sebanyak 6037 ulasan positif.

## REFERENCES
[1] B. Filemon, V. C. Mawardi, and N. J. Perdana, “Penggunaan Metode Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sentimen E- Wallet,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022.
[2] Anjelina, “Persepsi Konsumen Pada Penggunaan E-Money,” J. Appl. Manag. Account. , vol. 2, no. 2, pp. 219–231, 2018.
[3] U. Nuha, M. N. Qomar, and R. A. Maulana, “Perlukah E-Wallet Berbasis Syariah?,” MALIA J. Islam. Bank. Financ. , vol. 4, no. 1, p. 59, 2020.
[4] S. A. Saputra, D. Rosiyadi, W. Gata, and S. M. Husain, “Google Play E-Wallet Sentiment Analysis Using Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019.
[5] A. B. P. Siti Masturoh, “Sentiment Analysis Against the Dana E-Wallet on Google Play Reviews Using the K-Nearest Neighbor Algorithm,” Ejournal.Nusamandiri.Ac.Id , pp. 53–58, 2020.
[6] N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes,  Knn Dan Decision Tree  Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[7] Y.  Azhar,  “Metode  Lexicon-Learning  Based  Untuk  Identifikasi  Tweet  Opini  Berbahasa  Indonesia,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 237, 2018.
[8] S. Pamungkas, J. Budi Darmawan, F. Sains dan Teknologi, and U. Sanata Dharma, “Klasifikasi Sentiment Tweet Pelanggan IndiHome Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes,” SNESTIK Semin. Nas. Tek. Elektro , pp. 339–344, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.itats.ac.id/snestikdanhttps://snestik.itats.ac.id.
[9] P. A. Sumitro, Rasiban, D. I. Mulyana, and W. Saputro, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Covid-19 di Indonesia pada Twitter
Hal 192−200 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Menggunakan Metode Lexicon Based,” J-ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 50–56, 2021.
[10]  R. Enggar Pawening, W. Ja, and F. Shudiq, “KLASIFIKASI KUALITAS JERUK LOKAL BERDASARKAN TEKSTUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE k-NEAREST NEIGHBOR (k-NN),” COREAI J. Kecedasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 10–17, 2020.
[11]  A.  M.  Zuhdi,  E.  Utami,  and  S.  Raharjo,  “ANALISIS  SENTIMENT  TWITTER  TERHADAP  CAPRES  INDONESIA  2019 DENGAN METODE K-NN,” vol. 5, 2019.
[12]  A. ; Halimi and M. Rudyanto Arief, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pembelajaran Online Dari Di Media Sosial Twitter Menggunakan Lexicon Dan K-Nearest Neighbor,” J. Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 18–28, 2021.
[13]  M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020.
[14]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF - IDF dan K - Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , no. September, pp. 43–49, 2019.
[15]  D. S. Chandra, Mardji, and Indriati, “Aplikasi Berbasis M-KNN untuk Mendukung Keputusan Perekrutan Pemain yang Sesuai dengan Kebutuhan Tim Sepakbola,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 6, pp. 2051–2057, 2018.
[16]  A. Pariyandani, D. A. Larasati, E. P. Wanti, and Muhathir, “Klasifikasi Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode K-NN dan GLCM,” Pros. Semin. Nas. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 42–47, 2019.
[17]  N. Nur, Asmawati, and N. Syahra, “Perbandingan Metode k-NN dan Naïve Bayes dalam Klasifikasi Penentuan Calon Pendonor Darah,” J. Comput. Inf. Syst. ( J-CIS ) , vol. 1, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[18]  H.  A.  R.  Harpizon  and  R.  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube  Tentang  Ceramah  Ustadz  Abdul  Somad Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 5, no. 1, pp. 131–140, 2022.
[19]  R.  I.  Pristiyanti,  M.  A.  Fauzi,  and  L.  Muflikhah,  “Sentiment  Analysis  Peringkasan  Review  Film  Menggunakan  Metode Information Gain dan K-Nearest Neighbor,” vol. 2, no. 3, pp. 1179–1186, 2018.