## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## REVIEW ANALISIS PRODUK MARKETPLACE ONLINE PADA ALGORITMA  SUPPORT VECTOR MACHINE
Rizqi Agung Permana 1) , Sucitra Sahara 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Program Studi Teknologi Komputer, STMIK Antar Bangsa email: 1 sucitrasahara@gmail.com, 2 rizqiagung@gmail.com

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Recieved   :  23 April 2021 Revised   :  28 June 2021 Accepted   :  29 June 2021
Published  :  30 June 2021
With  the  presence  of  a  marketplace,  internet  users  are  able  to shop  by  cellphones  or  laptops  which  ease  them  to  process  the transactions.  This  advantage  is  the  key  to  the  popularity  of  e- commerce and marketplaces in the 21st century. Considering that users  prefer  having  e-commerce  to  going  out  and  looking  for products. Internet users are still hesitant in choosing a good and bad  marketplace  since  there  is  a  disappointing  marketplace system  and  a  deficient  service.  The  Researcher  will  make  a selection of the product marketplace based on opinions or review comments. The stage of selecting marketplace products  is based on an opinion or public opinion who buys goods on the selected marketplace,  the  opinion  is  given  into  online  opinions  such  as comments  on  the  marketplace.  The  comments  that  are  used  as samples  will  be  processed  and  grouped  into  data  sets.  In  this case,  the  researcher  processes  the  classification  or  grouping  of data by applying the Support Vector Machine (SVM) method in accordance  with  the  classification  of  processing  data  sets  in  the form  of  text.  After  being  applied  to  the  SVM  method,  the accuracy  value  is  75.92%,  the  SVM  method  produces  a  fairly good  accuracy  value  on  the  dataset  in  the  form  of  text classification  in  the  marketplace  review.  From  the  results  of testing  the  data,  it  can  help  readers  in  determining  a  good marketplace.

## Keywords:
Support Vector Machine
Review Analysis Marketplace Online
IEEE style in citing this article: R.  A.  Permana  and  S.  Sahara, “Review Analisis Produk Marketplace Online Pada Algoritma Support Vector Machine”, Jurnal.ilmiah.informatika,  vol.
6, no. 1, pp. 50-58, Jun. 2021.
© 2021 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence
1. PENDAHULUAN
Menurut Andrienko,
meskipun
demikian perekonomian mengalami peningkatan dibidang perdagangan elektronik  (e-commerce).  Menurut  Taufik dan  Ayuningtyas,  Covid-19  membuat
dampak  di  berbagai  sektor  kehidupan termasuk  perekonomian  dan  bisnis  yang telah  menimbulkan  economy  shock  pada ekonomi  perorangan,  rumah  tangga, perusahaan mikro, kecil, menengah maupun  besar  bahkan  mempengaruhi
ekonomi  Negara.  Pendapatan  beberapa marketplace memperlihatkan peningkatan yang signifikan selama pandemi Covid-19 [1]. Hal ini dikarenakan kemudahan yang diberikan  kepada  masyarakat  dalam berbelanja,  tidak  perlu  menghabiskan waktu  dan  tenaga  harus  datang  ke tempat.  Tetapi  pembeli  harus  melihat ulasan  yang  banyak  dari  suatu  produk untuk  melihat  citra  dari  marketplace tersebut. Saat ini ulasan produk sangatlah penting  pada  situs  e-commerce  yang cenderung  menjadi  sumber  daya  dalam hal  evaluasi  perilaku  dan  kebutuhan pelanggan  [2].  Penerapan  teknologi  pada marketplace  menarik  perhatian  peneliti untuk menganalisis sentimen pada ulasan dari pembeli. analisis sentimen merupakan  salah  satu  ilmu  komputasi dari  berbagai  pendapat,  sentimen  dan emosi  yang  diekspresikan  ke  dalam  teks [3].
Beberapa penelitian terdahulu, mengelompokkan  atau  mengklasifikasi ulasan positif dan negatif pengguna pada aplikasi belanja online digunakan metode Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasilnya Tokopedia  memperoleh  nilai  akurasi tertinggi  sebesar    90,67%,  JD.ID  75,33%, Blibli  74%,  Shopee  70%  dan  Lazada  69% [4].  Analisis  sentimen  berdasarkan  opini pengguna    tentang  pelayanan  ekspedisi barang melalui Twitter. Penelitian dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma classifier  Naive  Baiyes  dan  Support  Vector Machine  (SVM)  yang  dioptimasi  dengan Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Hasil yang didapat terdapat peningkatan akurasi  sebesar  15,11%  pada  penerapan Naive  Bayes  berbasis  PSO  sedangkan SVM  PSO  peningkatan  akurasi  tertinggi sebesar 1.74% [5]. Dari beberapa penelitian diatas, peneliti tertarik bagaimana  melakukan  analisis  sentiment terhadap  ulasan  pada  marketplace  untuk menentukan  apakah  ulasan  yang  ada
termasuk  negatif,  positif  atau  netral menggunakan  metode  Support  Vector Machine  (SVM).  Dalam  penelitian  ini, SVM  mampu  mengolah  data  set  yang sudah  dikumpulkan  dan  dikelompokan menjadi  teks  positif  dan  teks  negatif khususnya  dalam  penyeleksian  suatu teks.  Dengan  menggunakan  algoritma SVM  diharapkan  mampu  menghasilkan nilai  akurasi  yang  tinggi  sehingga pengolahan datasetnya menjadi lebih kuat dan valid.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan adalah Support Vector
Machine yang
dikomparasikan  dengan  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  untuk  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam menganalisa label sentimen pada penelitian  ini.  Prinsip  utama  penggunaan SVM  adalah  mencari  hyperplane  terbaik yang  berfungsi  sebagai    pemisah  dua buah    kelas    pada    ruang    input.  SVM merupakan    salah    satu  machine learning yang melakukan pelatihan dengan menggunakan training dataset dan melakukan  generalisasi  dan  membuat prediksi  dari  data  baru  [6].  Sedangkan teknik  untuk  membantu  model  yang digunakan  dalam  menganalisis  Particle swarm optimization (PSO) adalah algoritma  bionik  populer  di  mana sekumpulan solusi yang dihasilkan secara acak  bergerak  di  ruang  pencarian  untuk mendapatkan solusi optimal. Prinsip kerja PSO sederhana (konvergen dengan cepat) dan  membutuhkan  jumlah  parameter yang  sangat  sedikit  jika  dibandingkan dengan  teknik  optimasi  lain  seperti algoritma  evolusioner  [7].  Kata  atau  Teks yang  akan  dilakukan  proses  text  mining, pada umumnya memiliki beberapa karakteristik diantaranya adalah memiliki dimensi  tinggi,  terdapat  noise  pada  data, dan  terdapat  struktur  teks  yang  tidak
baik.  Cara  yang  digunakan  dalam mempelajari  suatu  data  teks,  adalah dengan terlebih dahulu menentukan fitur- fitur  yang  mewakili  setiap  kata  untuk setiap fitur yang ada pada dokumen[8].
Setelah  data  dasar  (komentar  review) menjadi data terstruktur dan berupa nilai numerik  maka  data  dapat  disajikan sebagai  sumber  data  yang  dapat  diolah lebih  lanjut.  Proses  pengubahan  bentuk menjadi  data  yang  terstruktur  sesuai kebutuhannya  untuk  proses  dalam  data mining, yang biasanya akan menjadi nilai- nilai  numerik,  proses  ini  sering  disebut dengan text processing.
Beberapa  proses  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
a. T o k e n i z a z i o n   a d a l a h   P e n e l i t i
menggunakan Tokenize untuk memisahkan  kata  atau  huruf  dari tanda baca dan simbol.
b. Stopwards  Removal  adalah  kata  yang dianggap tidak perlu dalam pengolahan  data  sentimen  review,
sebagai contoh if, the, of, or, etc
c. Steamming  adalah  Proses  pengubahan bentuk  kata  menjadi  kata  dasar. Metode  pengubahan  bentuk  kata menjadi  kata  dasar  ini  menyesuaikan struktur  bahasa  yang  digunakan dalam proses stemming.
Berikut  metode  usulan  peneliti  yang dirancang dalam review produk marketplace:
R. A. Permana dkk / JIMI 6 (1) pp. 50-58

## Sumber: Hasil Penelitian (2021)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  training  atau  data  sample  yang penulis  gunakan  didalam  penelitian klasifikasi  text  dalam  bahasa  inggris terdiri  dari  100  komentar  atau  review positif  pada  beberapa  marketplace  dan 100  review  negatif  pada  pada  beberapa marketplace.  Data  review  yang  akan diproses  masih  berupa  kumpulan  text atau  kalimat  yang  akan  dikelompokkan atau  digrup  dalam  bentuk  dokumen  txt. Ketika akan diklasifikasikan, data tersebut harus melewati proses tahapan preprocessing  agar  data  dapat  diolah dengan baik.
Proses pengubahan bentuk kata menjadi  kata  dasar.  Metode  pengubahan bentuk  kata  menjadi  kata  dasar  ini menyesuaikan  struktur  bahasa  yang digunakan  dalam  proses  stemming  . Sedangkan  untuk  tahap  transformation dengan  melakukan  pembobotan  TF-  IDF pada masing-masing kata.
Berikut tahapan preprocessing dataset: 1. Tahap Preprocessing Tokenizazion,
Stopwards  Removal,  Steamming  data sebelum  di  proses  pengujian  data menggunakan rapid miner. Gambar. 2. langkah Preprocessing Dataset Pada  proses  yang  dilakukan  (Gambar 2) adalah Tokenizazion Peneliti mempergunakan Tokenize untuk memisahkan huruf dari tanda baca dan simbol.  Stopwards  Removal  akan mengolah kata sambung atau penghubung  yang  dianggap  tidak perlu dalam pengolahan data sentimen review  berupa  kata  komentar,  sebagai contoh  is,  a,  the,  if,  of,  or,  etc.  Dan Steamming  adalah  proses  pengubah bentuk  kata  sebelumnya  menjadi  kata dasar,  metode  pengubah  bentuk  kata menjadi  kata  dasar  ini  menyesuaikan struktur  bahasa  yang  digunakan  pada proses stemming.
2. Hasil dari eksperimen pengujian dataset  menggunakan  Metode  SVM,
Pada tahap pertama peneliti bereksperiment  dengan  menguji  data pada aplikasi Rapidminer menggunakan  algoritma    Support Vector Machine (SVM). Setelah dilakukan  preprocessing  data  baru metode  akan  diuji.  Dalam  proses validasi terbagi dalam dua frame yaitu Training  dan  Testing.  Pada  bagian training peneliti menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  yang  kemudian  dihubungkan dengan Apply Model dan Performance pada bagian Testing.
3. Berikut  gambar  pengujian  metode SVM menggunakan RapidMiner:

## Gambar 3. Pengujian Support Vector Machine (SVM)
Berikut  hasil  yang  diperoleh  ketika pengujian  data  menggunakan  metode
SVM, nilai akurasi sebesar 75,92%, berikut hasilnya pada gambar:

## Gambar 4. Hasil Nilai Accuracy
4. Model Avaluation Kurva ROC (AUC

## Optimistic)
Dan  berikut  hasil  kurva  ROC (AUC),  nilainya  yaitu  sebesar 0.880%,  berikut  hasil  AUC  pada Rapidminer:
Gambar. 5. Kurva ROC (AUC) pada SVM
Analisis  Evaluasi  Hasil  dan  Validasi Model
Hasil pengujian yang peneliti lakukan pada  pengukuran  akurasi  menggunakan confusion matrix dan kurva ROC
membuktikan bahwa hasil klasifikasi atau pengelompokkan data dengan menerapkan  metode  Support  Vector Machine  (SVM)  mampu  menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  75,92%  dan  nilai
AUC=0.880, dapat diketahui bahwa dengan  penerapan  metode  SVM  nilai akurasi sudah dinilai baik untuk pengolahan dataset berupa klasifikasi text pada  review  komentar  marketplace.  Dari hasil  pengujian  data  tersebut,  akan  dapat membantu  pembaca  atau  pengguna dalam  menentukan  marketplace  yang baik  dan  terpercaya,  dengan  mengetahui kata  apa  saja  yang  berhubungan  dengan
sentimen  dan  sering  muncul  dan  kata tersebut mempunyai bobot paling tinggi.

## Pembahasan
Dari  hasil diatas ,  Penerapan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup baik  pada  klasifikasi  review  produk marketplace dalam mengidentifikasi antara review positif dan review negatif, dengan menggunakan model klasifikasi teks pada review  kali  ini,  pembaca  dapat  dengan mudah  mengidentifikasi  mana  review yang  positif  maupun  yang  negatif.  Dari data review yang sudah ada, dikelompokkan  menjadi  beberapa  kata, lalu  diberikan  nilai  bobot pada masing- masing  kata  tersebut.  Dapat  ketahui  kata mana  saja  yang  berhubungan  dengan sentimen  yang  sering  muncul  dan mempunyai  bobot  paling  tinggi.  Dengan demikian  dapat  diketahui  review  tersebut termasuk  review  positif  atau  review negatif.  Dalam  penelitian  ini,  hasil pengujian  model  akan  dibahas  melalui confusion  matrix  untuk  menunjukkan model yang paling baik. Tanpa
menggunakan  metode  pemilihan  fitur, metode  SVM  menghasilkan  akurasi  yang standar  dengan  accuracy=75,92%,  nilai AUC=0.880.  Dengan  artian  bahwa  pada pengujian ini adalah penerapan algoritma SVM  dan  dapat  meningkatkan  nilai akurasi  yang  merupakan  solusi  yang paling  baik  pada  klasifikasi  sentimen analisis review produk khususnya kali ini pada produk marketplace online.
Untuk mempermudah pengguna internet  pada  pemilihan  marketplace online,  Peneliti  menyediakan  aplikasi berbasis  web  untuk  menguji  model menggunakan  dataset  yang  berbeda  dari review  komentar  salah  satu  marketplace online  dan  belum  diklasifikasikan  sesuai dengan  kelasnya,  kemudian  akan  di kelompokkan  berdasarkan  kata  yang berhubungan  dengan  sentimen  yang sering  muncul  dan  mempunyai  bobot paling tinggi. Kali ini peneliti mengaplikasikannya pada bahasa pemgrograman  PHP  berbasis  Web.  Dapat dilihat pada gambar
dibawah:
Gambar 6. Proses Input Teks (Komentar)
Pada  Gambar  diatas  langkah  pertama pengguna  dapat  memasukkan  review atau  komentar  pada  sebuah  marketplace
online  yang  telah dipilih  ke dalam  kolom input text, lalu klik button proses.
Gambar 7. Hasil Penilaian Produk Marketplace
Pada  Gambar,  Hasil  Penilaian  Produk berdasarkan  Komentar  menggambarkan hasil  dari  komentar  yang  dimasukkan termasuk  nilai  produknya  berniai  positif artinya  marketplace  tersebut  tergolong baik. Nanti ada juga hasil yang
menunjukkan  hasil  negatif  dan  netral,
sesuai  dengan  komentar  yang  telah  di input  dari  sample  komentar  suatu marketplace.  Dan  dapat  dilihat  pada diagram  alir  proses  klasifikasi  pada aplikasi  yang  dibentuk,  dan  dari  hasil aplikasi yang di buat.
Gambar 4. Diagram Alir Tahapan Proses Klasifikasi Text

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  atas  kehadirat  Allah Swt,  karena  atas  kehendak  dan  ridha Allah peneliti dapat menyelesaikan penelitian  ini.  Saya  sadari  penelitian  ini tidak  akan  selesai  tanpa  doa,  usaha, dukungan  dan  dorongan  dari  berbagai pihak.  Pada  kesempatan  ini  peneliti mengucapkan banyak terima kasih kepada penyelenggara jurnal ini.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini mencakup beberapa sisi, diantaranya:
a. Implikasi terhadap aspek sistem Hasil evaluasi menunjukkan algoritma SVM merupakan  metode  yang  cukup  baik dalam  mengklasifikasi  teks  review produk  pada  produk  marketplace online.  Metode  ini  dapat  membantu para  calon  pengguna  internet  dalam menentukan  marketplace  mana  yang layak mereka gunakan pada kebutuhan  e-commerce,  supaya  tidak salah  dalam  membeli  salah  satu produk  pada  suatu  marketplace  yang banyak  tersedia  diberberapa  situs, yang  dampak  buruknya  jika  slah memilih  marketplace  adalah  seringnya terjadi ketidakpuasan pelanggan dalam  pelayanan  produk  maupun aplikasinya,  bahkan  ada  beberapa produk marketplace yang palsu bahkan sering  terjadi  penipuan  terhadap customer yang salah memilih marketplace.
b. Implikasi
Aspek Manajerial Membantu  para  pengguna  internet khususnya dalam pembelanjaan secara  online,  dalam  memudahkan pemilihan marketplace.
c. Implikasi  terhadap  aspek  penelitian lanjutan  Penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan  metode  pemilihan  fitur ataupun  dataset  dari  domain  yang berbeda,  seperti  review  maskapai,
review  restoran,  dan  banyak  lainnya yang  bisa  dicari  dalam  bidang pengembangannya.

## 6. REFERENSI
[1]  S.  Ayu  and  A.  Lahmi,  “Peran  E- Commerce  Terhadap  Perekonomian Indonesia  Selama  Pandemi  Covid- 19,” J. Kaji. Manaj. Bisnis, vol. 9, no. 2, pp. 114–123, 2020.
[2]  S.  Smetanin  and  M.  Komarov,
“Sentiment  Analysis  of  Product
Reviews in Russian
Using

## Convolutional  Neural  Networks,”  in
Proceedings  -  21st  IEEE  Conference  on Business  Informatics,  CBI  2019,  vol.  1, pp. 482–486, 2019.
[3]  M.  Azhar,  N.  Hafidz,  B.  Rudianto, and W. Gata, “Marketplace Sentiment Analysis  Using  Naive  Bayes  And Support  Vector  Machine,”  PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 8, no. 2, pp. 91–100, 2020.
[4]  M.  I.  Ahmadi,  F.  Apriani,  M. Kurniasari, S. Handayani, and
Gustian  D,  “Sentiment  Analysis Online  Shop  on  the  Play  Store  Using Method  Support  Vector  Machine
(Svm),” in Seminar Nasional Informatika  2020,  vol.  2020,  no.
Semnasif, pp. 196–203, 2020.
[5]  S. D. Anggita and Ikmah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Berbasis
Particle  Swarm  Optimization  Pada Analisis Sentimen Ekspedisi Barang,”
J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi),  vol.  4,  no.  2,  pp.  362–369, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1840.
[6]  A.  Z.  Rasyida,  I.  D.  Wijaya,  and  Y. Yunhasnawa, “Analisis Sentimen Kualitas Layanan Online Marketplace Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine,”  Semin. Inform.  Apl.  Polinema  2020,  vol.  5,  no. 1, pp. 70–75, 2020.
[7]  S.  Yadav,  A.  Ekbal,  and  S.  Saha,
“Information theoretic-PSO-based feature  selection:  an  application  in biomedical  entity  extraction,”  Knowl.
Inf. Syst., vol. 60, no. 3, pp. 1453–1478, 2019, doi: 10.1007/s10115-018-1265-z. [8]   C.  T.  S.  Wigati,  “Clustering  Artikel
Berita
Berbahasa Indonesia Menggunakan  Unsupervised  Feature Selection,” SemnasIF, vol. 1, no. 4, pp.
1–10, 2010.