## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 2 (2023) 77 - 84

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sentimen Analisis Aplikasi Belajar Online Menggunakan Klasifikasi SVM
Adi Ariyo Munandar 1 , Farikhin 2 , Catur Edi Widodo 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro Semarang
2 Program Studi Metematika, Fakultas Sains Dan Metematika, Universitas Diponegoro Semarang
3 Program Studi Fisika, Fakultas Sains Dan Metematika, Universitas Diponegoro Semarang
1 adiariyomunandar@gmail.com, 2 farikhin@lecturer.undip.ac.id, 3 caturediwidodo@lecturer.undip.ac.id

## Abstract
Google Play Store is where a wide variety of applications are available, whether paid or not. Google Play Store page is a place for application users to express opinions, reviews and ratings. Ruang Guru, Zenius and Quipper are available on the platform.  Analysis  was  carried  out  using  sentiment  analysis  and  SVM  algorithm.  Data  was  obtained  using  data  scraping techniques,  using  help  of  google-play-scraper  library.  Web  scraping  process  is  divided  into  3  stages  namely  Fetching, Extraction, and Transformation. Data collected is 30,000 data which is divided into 10,000 data for each application. Research begins with data preprocessing stage which includes normalization, case folding, cleaning, tokenizing, and stopwords. then data is divided into 90% training data and 10% test data.  Training data is labeled with values 1, 0, and -1. Value 1 means positive, value 0 means neutral and -1 means negative. Results of classification sentiment using SVM show that Ruang Guru has  highest  positive  value  compared  to  Zenius  and  Quipper.  However,  user  response  equally  gives  a  positive  value  for application. Accuracy value of research shows that sentiment classification data with SVM has an average accuracy for Ruang Guru of 99%, Zenius of 96%, and Quipper of 82%.
Keywords: Ruang Guru; Zenius; Quipper; Sentiment Anaysis; SVM.

## Abstrak
Google Play Store adalah tempat berbagai macam aplikasi tersedia, baik berbayar ataupun tidak. Halaman Google Play Store menjadi  tempat  pengguna  aplikasi  untuk  menyampaikan  pendapat,  ulasan  dan  penilaian.  Ruang  Guru,  Zenius  dan  Quipper tersedia  di  platform  tersebut.  Data  pada  ulasan,  menjadi  sangat  bermanfaat  untuk  dianalisa.  Analisa  dilakukan  dengan menggunakan  sentimen  analisis  dan  algoritma  SVM.  Data  diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  scraping  data,  dengan menggunakan bantuan library google-play-scraper. Proses web Scraping, dibagi menjadi 3 tahap yaitu Fetching , Extraction , dan Transformation .  Data  dikumpulkan  sebanyak  30.000  data,  yang  dibagi  menjadi  10.000  data  Ruang  Guru,  Zenius  dan Quipper.  Peneltian  diawali  dengan  Tahap  preprocesing  data  meliputi normalisasi , case  folding , cleaning , tokenizing, dan Stopword. kemudian data dibagi menjadi 90% data latih dan 10% data uji. Data latih diberi label dengan nilai 1, 0, dan -1. Nilai 1 berarti positif, nilai 0 berarti netral dan -1 berarti negatif. Hasil sentimen klasifikasi menggunakan SVM, menunjukkan bahwa Ruang  Guru  memiliki  nilai  positif  tertinggi  dibandingkan  Zenius  dan  Quipper.  Akan  tetapi,  respon  pengguna  sama-sama memberikan nilai positif untuk aplikasi tersebut. Nilai akurasi dari penelitian menunjukkan bahwa, data Klasifikasi sentimen dengan SVM,  mempunyai akurasi rata-rata  untuk Ruang Guru sebesar 99%, Zenius sebesar 96%, dan Quipper sebesar 82%.
Kata kunci: Ruang Guru; Zenius; Quipper; Sentimen Analisis; SVM.
1. Pendahuluan
Pendidikkan merupakan proses perubahan tingkah laku dan cara berfikir seseorang untuk menjadi lebih baik dari sebelumnya. Pendidikkan memiliki peranan yang sangat penting  dalam  proses  perubahan  hidup  manusia  yang didasari  pada  akal  dan  pengetahuan  yang  diberikan. Sehingga  melahirkan  berbagai  macam  konsep  dan pengetahuan  yang  mendalam,  salah  satunya  mengenai teknologi.  Perkembangan  tekonologi  dan  pendidikkan saat  ini  berdampingan  dan  sangat  maju  dengan  pesat, berbagai  bentuk  inovasi  teknologi  untuk  pendidikan sangat  bermanfaat  bagi  kehidupan  manusia.  Teknologi dan  pendidikan  tidak  dapat  dipisahkan  sesuai  dengan perkembangan zaman karena teknologi dapat membantu proses perkembangan pada bidang pendidikan [1].
Kemajuan  teknologi  saat  ini,  menjadi  salah  satu  alat penunjang  kehidupan  sehari-hari  umat  manusia,  baik dibidang ekonomi, sosial maupun pendidikan. Perkembangan  teknologi  dibidang  pendidikan  ditandai adanya aplikasi belajar online , sebagai salah satu sarana untuk  memenuhi  tuntutan  belajar  anak  dan  masyarakat yang  masih  menempuh  pendidikan.    Aplikasi  belajar online dapat  memberikan  alternatif  pilihan  bagi  siswa yang memiliki akses jaringan internet untuk memperoleh  layanan  bantuan  belajar  yang  efektif, efisien,  dan  interaktif  secara  optimal[2].  Dampak  dari perkembangan teknologi pendidikkan yaitu, munculnya perusahaan penyedia berbagai macam Platform aplikasi, seperti Quipper, Zenius dan Ruangguru[3].
Google  Play  Store merupakan  pasar  terbuka  untuk berbagai macam aplikasi seperti toko online, permainan, buku  elektronik,  kelas  belajar,  dan  lain-lain,  yang tersedia di platform tersebut. Negara Indonesia memiliki banyak  perusahaan  pembuat  aplikasi  belajar,  seperti, Ruangguru,  Zenius,  Quipper,  dan  lain-lain.  Setiap aplikasi memiliki kelemahan dan kelebihannya masing- masing.  Sebagaian  besar  pengguna  menyampaikan  hal tersebut  melalui  halaman  keluhan  dan  saran  yang tersedia  di  halaman Google  Play  Store [4] . Setiap halaman aplikasi di Google Play Store memiliki bagian komentar  di  mana  pengguna  menyampaikan  kritik membangun  mereka  terhadap  aplikasi  yang  telah diunduh dan digunakan[5].
Halaman Google  Play  Store, terdapat  sebuah  ulasan mengenai pendapat pengguna yang telah menggunakan aplikasi tersebut[6]. Ulasan mengenai aplikasi merupakan ruang yang digunakan pengembang aplikasi untuk memperbaiki kinerja aplikasi. sehingga pengembang aplikasi dapat mengambil sebuah keputusan berdasarkan rekomendasi yang diberikan oleh pelanggan[7].  Kelebihan  dan  kekurangan  dari  masing- masing brand aplikasi  belajar online masih  perlu dianalisis  lebih  dalam,  agar  dapat  menguntungkan  dan mempermudah penggunanya. Google PlayStore menjadi  tempat  para  penggunanya  memberikan review jujur  terhadap  penilaian  dari  kualitas  masing-masing brand bimbingan belajar online (bimbel online ) [8].
Sentimen  analisis  merupakan  proses  pengolahan  data yang  diperoleh  dari  berbagai  macam  data  untuk mendapatkan  sebuah  informasi.  Analisis  sentimen digunakan  untuk  menemukan  atau  menganalisa  umpan balik  pengguna  mengenai  sebuah  produk  dan layanan[9]. Analisis sentimen adalah instrumen terbaik untuk  menentukan  apakah  evaluasi  itu  positif  atau negatif.  Hasil  dari  sentimen  analisis  didapatkan  dari keterkaitan  hubungan  saling  mempengaruhi  aspek kognitif, psikologis dan social [10]. Para pengguna tidak hanya  menggambarkan  isi  dari  konten  tentang  acara tetapi  juga  terkait  perasaan  penggunanya  [11]. Hampir semua perusahaan profesional dan non-teknis menggunakan teknik sentimen analisis untuk mengartikan  maksud  dari  masukkan  dan  keinginan pelanggan  mengenai  bagaimana  kualitas  dari  produk atau layanannya [12].
Penelitian sebelumnya mengenai sentimen analisis, yang dilakukan  Omar  Alqaryouti  dkk,  melakukan  analisa terhadap aplikasi smart government , yang berguna untuk meningkatkan kinerja aplikasi dan layanan pemerintah. Evaluasi  dilakukan  dengan  menganalisa  ribuan  data, kemudian diklasifikasi menggunakan SVM dan leksikon SVM.  Hasilnya,  bahwa  leksikon  SVM  lebih  baik  [13]. Mohammad Al-Smadi dkk, melakukan analisis sentimen dari  ulasan  Hotel  Arab.  Penelitian  dilakukan  dengan mengimplementasikan deep recurrent neural network(RNN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM). Hasil evaluasi, menunjukkan bahwa metode SVM lebih baik daripada metode RNN[14]. Ziedhan Alifio Diekson dkk,  membahas  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan Traveloka.  Dataset  dikumpulkan  dari  platform  media sosial  yang  terdiri  dari  1200 tweet terkait  Traveloka. Penelitian  ini  menggunakan  tiga  metode  klasifikasi: Support  Model  Vektor  (SVM),  Regresi  Logistik,  dan Näıve  Bayes.  Hasil  menunjukkan,  dari  1200 tweets kebenyakan memberikan nilai postif terhadap traveloka. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  SVM  lebih  baik  akurasi dalam menentukan sentimen tweet tentang Traveloka[15].
Penilitian bertujuan mengimplementasikan dan meningkatkan  performa  akurasi  dari  kinerja  algoritma SVM dalam konteks analisis sentimen. SVM merupakan algoritma  klasifikasi  yang  bagus  dan  efektif,  terutama dalam kasus pemisahan linear dan non-linear. Sentimen analisis  adalah  teknik  dalam  digunakan  untuk mengidentifikasi,  memahami,  dan  mengklasifikasikan sentimen  atau  opini  dalam  teks.  Penelitian  ini,  akan dilakukan  dengan  mengembangkan  sentiment  analisis menggunakan algoritma Support Vector Machine dalam menentukan  aplikasi  belajar online terbaik  dengan menggukur  kepuasan  dari  konsumen  dan  bedasarkan pengalaman pengguna. Penelitian memanfaatkan ulasan yang  tersedia  di Google  Play  Store .  Hasil  dari  analisis pada penelitian ini dapat membandingkan hasil sentimen antara dua atau lebih dari brand aplikasi belajar online berdasarkan  tingkat  akurasi  dan  klasifikasi  sentimen analisis menggunakan SVM.
2. Metode Penelitian
Pada  tahap  ini,  akan  dijelaskan  mengenai  proses  dan tahapan  mengenai  metode  penelitian  yang  digunakan. Tahapan  penelitian  dijelaskan  secara  runtut  pada Gambar  1.kerangkan  Umum  Penelitian.  Berikut  alur penelitian.

## Gambar 1. Kerangka Umum Penelitian
Metode  penelitian,  dimulai  dari  tahapan  pengumpulan data  yang  dilakukan  dengan  teknik  scraping  data  di Google  PlayStore .  Kemudian,  masuk  ke  tahapan pengolahan  data.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan teknik preprocessing data, yang meliputi cleansing, case folding, tokenize dan filter stopwords. Selanjutnya, data akan  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM, sehingga  menghasilkan  keluaran  berupa  sentimen negatif dan positif.
2.1. Scraping Data
. Teknik Scraping merupakan  teknik  untuk  mengubah data web yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang dapat disimpan dan dianalisis dalam database atau spreadsheet pusat. Proses web Scraping, dibagi menjadi 3 tahap yaitu Fetching , Extraction , dan Transformation . Tahap Fetching dilakukan  dengan  akses  melalui protokol  HTTP,  untuk  mengirim  dan  menerima permintaan  dari server  web .  Kemudian  dilakukan Extraction , melalui halaman HTML dengan melakukan parsing  data.  Setelah  data  terkumpul,  dilakukan Transformation data,  untuk  mendapatkan  data  yang terstruktur [16].
2.2. Data Set
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan data yang diperoleh dari Platform Google Play Store sebagai penyedia  aplikasi.  Data  dikumpulkan  dari  ulasan beberapa  aplikasi  belajar online seperti  Ruangguru, Zenius  dan  Quipper.  Proses  pengumpulan  data  dengan menggunakan  bantuan  library  dari  pemrograman Phyton. google-play-scraper merupakan library yang digunakan  penambangan  data  dari Google  PlayStore , dilakukan dengan menggunakan Token, untuk meminta
hak akses penggunaan data. Pengambilan data dilakukan dengan  membangun  sistem Scraping data.  Data  hasil Scraping ini  dimasukkan  ke database untuk  diproses lebih lanjut.

## 2.3. Text Preprocessing
Tahap teks prepocessing digunakan untuk  memperoleh data  yang  sesuai  dengan  proses  dari  sistem  yang  akan dibangun,  dimana  sudah  ada  pengurangan  kosa  kata, menghilangkan noise, membuat  data  lebih  terstruktur sehingga dihapakan dapat mempermudah dan mempercepat  proses.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan pada  teks  prepocessing  diantaranya  yaitu, normalisasi , case folding , cleaning , tokenizing dan Stopword .
Normalisasi,  sebuah  data  teks  diperlukan  pengecekan apakah  sebuah  kata  termasuk  dalam  kamus  bahasa Indonesia. Case Folding , mengubah huruf besar menjadi kecil untuk menyamakan atau menyeragamkan karakter pada  data  teks[17]. Cleaning,  cleaning merupakan proses membersihkan sebuah review atau penilaian dari kata-kata  yang  tidak  diperlukan  untuk  mengurangi proses noise pada proses klasifikasi. Tokenizing , proses tokenizing dan Stopword adalah  tahap  pemotongan string  masukan  bedasarkan  kata-kata  yang  menyusun atau dengan kata lain pemecahan kalimat menjadi kata- kata kemudian diubah menjadi bagian token-token yang akan digunakan dalam klasifikasi SVM dan penghilang kata  sambung  atau  kata  umum  yang  besar  dan  tak mempunyai makna [18].

## 2.4. Klasifikasi SVM
Support  Vector  Machine (SVM) adalah  salah  satu algoritma  yang  sangat  berguna  dalam  klasifikasi  data yang  besar.  Ide  Algoritma  SVM  diciptakan  oleh Vladimir Vapnik dan sebagai algoritma yang efisien dan bisa diterapkan di berbagai bidang[19]. SVM merupakan pembelajaran dengan analisa data dan mengenali sebuah pola. Standar dari SVM yaitu mengambil himpunan data masukan dan memprediksi untuk setiap masukkan yang diberikan, hasil kemungkinan masukkan adalah anggota dari salah satu kelas dari dua kelas yang ada, yang mana membuat  algoritma  SVM  sebagai  penggolong non probabilistic  linier  biner ,  dikarenakan  algoritma  SVM sebuah  pengklasifikasi,  dengan  kemudian  diberi himpuanan  pelatihan  yang  mana  masing-masing ditandai sebagai milik salah satu dari dua kategori[20]. klasifikasi  linier  SVM  dinotasikan  sebagai  formula perumusan berikut [21]:
𝑓(𝑥) = 𝑊 𝑇 𝑋 + 𝑏 (1)
Dalam klasifikasi SVM , fungsi klasifikasi dilambangkan dengan 𝑓(𝑥) .  Fungsi 𝑓(𝑥) memprediksi  kelas  target  y berdasarkan  fitur  input  x.  W  adalah  vektor  bobot,  X adalah vektor fitur masukan , dan b adalah bias. Sehingga menurut Vapnik dan Cortes (1995) diperoleh persamaan formula perumusan sebagai berikut:
[(𝑊 𝑇 . 𝑥 𝑖 ) + 𝑏] ≥ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦 𝑖 =   +1 (2)
[(𝑊 𝑇 . 𝑥 𝑖 ) + 𝑏] ≤ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦 𝑖 =   −1 (3)
Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi
Kelas Aktual
Kelas Positif Kelas Negatif
Kelas Positif TP (True Positive) FP (False Positive) Kelas Negatif FN (False Negative) TN (True Negative) Tabel 2.Data Set Penelitian Belajar Online Token Jumlah Data Ruang Guru com.ruangguru.livestudents 10.000 Zenius net.zenius.mobile 10.000 Quipper com.quipper.school.assignment 10.000 Tabel 3.Contoh Hasil Scraping Id Nama Ulasan bc7e11c2- 47be-48a6- be9e- 537bf0862134 Anindya aplikasinya bagus bangettt,
ngebantu  banget  buat  aku  yang cara
belajarnya memang audiovisual.  tapi  abis  di  update kok malah  lag  &  ga bisa nonton vidio. aku coba install ulang, pas mau  log  in  lagi  malah  ga  bisa, selalu  ke  force  stop  sendiri. mohon perbaikannya ya 🙏🏻
17447195- f12c-47e3- 8a2e- fee8fe42a19d Muhammad Iqbal Mengapa  setelah update  aplikasi jadi  sering  force  close  dan  stuck layar  hitam,  padahal  saya  sudah berulang kali instal dan uninstall. Saya sudah hapus cache aplikasi ruanggurunya dan restart hp saya, tapi  hasilnya  tetap  tidak  bisa  di akses.  Mohon  kepada  ruangguru untuk  memperbaiki  aplikasinya, kemungkinan ini adalah bug.
Klasifikasi  dilakukan  dengan  dataset  latih  yang dinotasikan dengan 𝑓(𝑥) = himpunan data training , ke - i =  1,  2,  ..., n dan, 𝑦 𝑖 =  label  kelas  dari 𝒙 𝑰 . Pengelompokkan  menggunakan  hyperplane  linier seperti  terlihat  pada  rumus.  Parameter 𝑤 menotasikan vector terhadap hyperplane , 𝑏 adalah offset [22] .
2.5. Evaluasi Hasil Analisa
Tahap evaluasi menjadi salah satu tahap penting dalam membangun  sebuah  program  sistem,  dengan  adanya tahap  evaluasi  maka  pengguna  akan  mengetahui  setiap point akurasi, presisi bahkan error dari sebuah program sistem  yang  dibuatnya.  Salah  satu  teknik  untuk mengetahui  hasil  evaluasi  dari  program  sentimen analisis  yaitu  bisa  menggunakan Confusion  Matrix . Confusion Matrix merupakan sebuah metode yang dapat mempermudah  program  untuk  dapat  menentukan  nilai penting  dalam  menimbang  nilai  akurasi,  presisi,  recall dan  error  dari  sebuah  program  sistem,  yang diilustrasikan pada Tabel 1. Confusion Matrix [23].
Confusion  Matrix terdiri  dari  kelas  prediksi  dan  kelas aktual. Tabel 1 menggambarkan kinerja klasifikasi pada hasil prediksi dan nilai aktual dalam penelitian. Matrix menampilkan jumlah data yang diklasifikasikan dengan
benar  dan  salah  dalam  setiap  kelasnya.  Berdasarkan bentuk  dari confusion  matrix diatas,    maka  dengan mudah untuk dapat mengetahui nilai-nilai penting yang memudahkan peneliti  untuk menghitung akurasi, recall dan  presisi  dari  sebuah  program  sistem,  maka  berikut formula perumusannya:
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑝+𝑇𝑛 𝑇𝑝+𝑇𝑛+𝐹𝑝+𝐹𝑛 ×  100% (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑝 𝑇𝑝+𝐹𝑝 ×  100% (5)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑝 𝑇𝑝+𝐹𝑛 ×  100% (6)
Metode Confusion  Matrix merupakan  metode  yang populer saat ini untuk melaporkan kinerja pengklasifikasian  dengan  menghitung  akurasi  dan recall [24]. Hasil analisa disimpulkan dengan confusion matrix  yang  dinotasikan  Tp,  Tn,  Fp,  dan  Fn.  Tp merupakan  Jumlah  kelas  positif  yang  diklasifikasi positif. Tn penunjukkan  Jumlah  kelas  positif  yang diklasifikasi  negatif. Fp menunjukkan  Jumlah  kelas negatif  yang  diklasifikasi  positif. Fn adalah  Jumlah kelas negatif yang diklasifikasi negatif.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan merupakan penjelasan hasil dari penelitian yang telah dilakukan mengenai Sentimen dan SVM  terhadap  data  Ruang  Guru,  Zenius  dan  Quipper. Pada  tahapan  ini,  hasil  akan  dijelaskan  dari Pengumpulan  Data, Preprocessing Data,  Hasil  dari Klasifikasi  Sentimen  Analisis  menggunakan  SVM  dan Evaluasi  terhadap  hasil  yang  telah  diperoleh  dalam penelitian.  Berikut  penjelasan  mengenai  hasil  dan pembahasan dari setiap langkah penelitian.
3.1. Pengumpulan Data
Data  pada  penelitian  ini,  diperoleh  dengan  cara melakukan scraping data.  Teknik  scraping  data digunakan  dengan  bantuan  library google  play  scraper yang  tersedia  di  bahasa  pemrograman python .  Library dihubungkan dengan menggunakan API dan token yang terdapat pada Tabel 2. Data yang dikumpulkan sebanyak 30.000  data  dengan  kategori most  relevant .   Hal  ini dilakukan,  agar  data  yang  diperoleh  adalah  data  yang terbaik dari setiap review produk.
Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan 10.000 data setiap produknya. Setiap data dibagi menjadi 90% data latih  dan  10%  data  uji  untuk  diproses  kedalam penelitian.  Seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  2 menunjukkan  token  dan  jumlah  data  yang  diperoleh. Data  yang  terkumpul  menjadi  sebuah  dataset  yang dihimpun  dalam  lembar  kerja  CSV.  Kemudian  data diproses kedalam pemrosesan teks. Tabel 3 menunjukkan  hasil  dari  scraping  data  yang  telah diperoleh dan akan dijadikan sebuah dataset penelitian.
3.2. Hasil Prepocesing Data
Tahap  selanjutnya,  yaitu  preprocesing  data.  Data  yang telah diperoleh dijadikan sebuah dataset yang siap untuk
Tabel 4. Contoh Hasil Normalisasi Text Hasil Saya  sangan  membantu  dgn aplikasi ini.. krena kata2nya yg sopan dan  mudah di  mengerti..
pokoknya baguslah. Cumana yg saya sarankan koinnya
dimurahkan  dikitlah..  soalnya kemahalan hehhe 😊😊
Saya  sangan  membantu  dgn aplikasi ini.. krena kata2nya yg sopan dan  mudah  di  mengerti..
pokoknya baguslah. Cumana yg saya sarankan koinnya dimurahkan  dikitlah..  soalnya kemahalan hehhe 😊😊 zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar !
zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar !
Selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan..... Selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan..... Tabel 5. Contoh Hasil Case Folding Text Hasil
Saya  sangan  membantu  dgn aplikasi ini.. krena kata2nya yg sopan dan  mudah di  mengerti..
pokoknya baguslah. Cumana yg saya
sarankan koinnya
dimurahkan  dikitlah..  soalnya kemahalan hehhe 😊😊
saya  sangan  membantu  dgn aplikasi ini.. krena kata2nya yg sopan dan  mudah  di  mengerti.. pokoknya baguslah. cumana yg saya sarankan koinnya dimurahkan  dikitlah..  soalnya kemahalan hehhe 😊😊
zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar ! zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar !
Selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan..... selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan.....
diolah  kedalam  sistem.  Data  akan  melalui  beberapa tahapan  untuk membersihkan, memformat,  dan menyiapkan  data  teks  sebelum  menggunakannya sebagai input untuk model analisis sentimen. Data akan diperbaiki  dan  menjadi  data  yang  terstruktur.  Tahap preprocesing  data  meliputi normalisasi , case  folding , cleaning , tokenizing, dan Stopword.
Tahap  awal  yaitu  normalisasi,  data  yang  diproses dipastikan  bahwa  data  mengandung  bahasa  indonesia. Selanjutanya, casefolding dilakukan untuk menyeragamkan  data.  Kata  atau  kalimat  yang  ada diubah kedalam bentuk huruf kecil semua ( lower case ). Contoh  hasil Normalisasi dan casefolding terlihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Cleansing  merupakan  proses  pembersihan  sebuah kalimat  atau  kata  dari  beberapa  karakter  yang  tidak bermakna.  Proses,  pembersihan  dilakukan  dengan menghilang URL dari  dalam  konten,  menghapus hashtag (#)  dan  mention  (@)  dan  tanda  baca  seperti titik(.),koma(,),  dan  lain-lain.  Karakter  emoticon  juga dihilangkan.  Cleansing dilakukan  untuk  membersihkan teks  dari  karakter  khusus,  menghilangkan noise yang tidak  relevan  dan  mempermudah  proses  pembuatan tokenize stopword .  Berikut  adalah  contoh  dari  hasil proses  cleansing  yang  dilakukan,  seperti  yang  terlihat pada Tabel 6.
3.3. Klasifikasi Sentimen Analisis Menggunakan SVM
Sentimen  analisis  merupakan  pengolahan  sebuah  kata atau kalimat untuk mendapatkan informasi. Data Ruang guru, Zenius dan Quipper diolah untuk mendapatkan
Tabel 6. Contoh Hasil Cleansing
Text Hasil saya  sangan  membantu  dgn aplikasi ini.. krena kata2nya yg sopan dan mudah  di  mengerti.. pokoknya baguslah. cumana yg saya sarankan koinnya dimurahkan  dikitlah..  soalnya kemahalan hehhe 😊😊
saya  sangan  membantu  dgn aplikasi  ini  krena  katanya  yg sopan  dan  mudah  di  mengerti pokoknya  baguslah  cumana  yg saya sarankan koinnya dimurahkan  dikitlah  soalnya kemahalan hehhe zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar ! zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan..... selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan Tabel 7.Contoh Hasil Tokenize Text Hasil
saya  sangan  membantu  dgn aplikasi  ini  krena  katanya  yg sopan  dan  mudah  di  mengerti pokoknya baguslah cumana yg saya sarankan koinnya dimurahkan  dikitlah  soalnya kemahalan hehhe [‘saya’,’sangan’,  ‘membantu’, ‘dgn’,  ‘aplikasi’,  ‘ini’,  ‘krena’, ‘katanya’,  ‘yg’,  ‘sopan’,  ‘dan’, ‘mudah’, ‘di’, ‘mengerti’, ‘pokoknya’, ‘baguslah’, ‘cumana’, ‘yg’, ‘saya’,
‘sarankan’, ‘koinnya’, ‘dimurahkan’, ‘dikitlah’, ‘soalnya’, ‘kemahalan’, ‘hehhe’] zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar [‘zenius’, ‘keren’, ‘asiik’, ‘dan’, ‘bikin’, ‘semngat’, ‘belajar’] selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan [‘selalu’,’berbuat’, ‘yg’, ‘terbaik’, ‘utk’, ‘kemajuan’]
Tokenize merupakan  tahapan  untuk  mengubah  data  ke dalam  struktur  text  menjadi  kata.  Kemudian Stopword merupakan proses untuk menghilangkan kata-kata yang jumlahnya besar namun tidak memiliki makna. Struktur kata  yang  telah  diubah,  akan  menjadi  sebuah  token- token.  Token  ini,  berfungsi  untuk  membantu  proses perhitungan  dan  menjadi  perhitungan  ke  dalam  sebuah array  data.  Proses tokenize dan Stopword ,  dilihatkan dalam Tabel 7 dan Tabel 8 dalam  mendapatkan sebuah informasi  mengenai  produk  tersebut.  Setelah  melalui tahap preprocessing ,  data  siap  diolah  dan  dianalisa untuk menghasilkan sebuah informasi, berupa sentimen negatif, netral dan positif. Klasifikasi dilakukan dengan membagi data menjadi data latih dan data uji. Peneltian melakukan percobaan perbandingan 90% data latih dan 10%  data  uji.  Data  latih  diberi  label  dengan  nilai  1,  0, dan -1. Nilai 1 berarti positif, nilai 0 berarti netral dan - 1  berarti  negatif.  Hasil  klasifikasi  sentimen  dilihatkan pada Gambar 2.
Analisa sentimen pada Gambar 2, menunjukkan bahwa data  yang  ada  berhasil  diolah  dan  diproses  menjadi sebuah  informasi.  Data  sebanyak  30.000,  yang  dibagi menjadi  10.000/produk,  dapat  begitu  mudah  dianalisa dengan  bantuan  sentimen  analisis.  Nilai  positif  banyak diberikan  pengguna  kepada  lembaga  belajar online Ruang Guru. Nilai netral dan negatif diberikan pengguna kepada  lembaga  Quipper.  Akan  tetapi  tanggapan pengguna  mengenai  Quipper,  Zenius  dan  Ruang  Guru, semuanya  memberikan  respon  positif.  Hal  ini, membuktikan  bahwa  masyarakat  pada  umumnya  dan khususnya peserta didik, sangat menyambut dengan baik kemajuan teknologi dan pendidikan.
Tabel 8. Contoh Hasil Stopword Text Hasil
saya  sangan  membantu  dgn aplikasi  ini  krena  katanya  yg sopan  dan  mudah  di  mengerti pokoknya  baguslah  cumana  yg saya sarankan koinnya
dimurahkan  dikitlah  soalnya kemahalan hehhe [’sangan’,  ‘membantu’,  ‘dgn’, ‘aplikasi’,  ‘krena’,  ‘katanya’, ‘yg’,
‘sopan’, ‘mudah’, ‘mengerti’, ‘pokoknya’,
‘baguslah’,  ‘cumana’,  ‘yg’, ‘sarankan’, ‘koinnya’, ‘dimurahkan’,
‘dikitlah’,
‘soalnya’,
‘kemahalan’,
‘hehhe’]
zenius  keren  asiik  dan  bikin semngat belajar [‘zenius’, ‘keren’, ‘asiik’, ‘bikin’, ‘semngat’, ‘ajar’]
selalu  berbuat  yg  terbaik  utk kemajuan [’berbuat’, ‘yg’, ‘terbaik’, ‘utk’,
‘kemajuan’]
. Gambar 2. Hasil Klasifikasi Sentimen

## Gambar 3. Hasil Evaluasi Ruang Guru
3.4 Hasil dan Evaluasi
Tahap  akhir  dari  penelitian  yaitu  hasil  dan  evaluasi terhadap  klasifikasi  sentimen  analisis  menggunakan SVM. Hasil dan evaluasi didapatkan dengan merumuskan  nilai  akurasi,  recall  dan  precision.  Nilai tersebut  didasarkan  pada  perhitungan  sentimen  dan SVM  yang  telah  dilakukan.  Gambar  2,  Gambar  3,  dan Gambar  4,  merupakan  evaluasi  hasil  dari  proses klasifikasi sentimen yang telah dijalankan.
Nilai akurasi digunakan untuk mengukur seberapa tepat, data sentimen melakukan prediksi klasifikasinya dengan benar. Penelitian sentimen analisis menggunakan SVM, menunjukkan bahwa nilai akurasi yang dilakukan pada data RuangGuru menunjukkan sebesar 99% dan menjadi lebih  tinggi  dibandingkan  data  ulasan  zenius  dan Quipper.  Nilai precision,  recall dan f1-score ,  juga menunjukkan  bahwa  penelitian  dengan  menggunakan data  Ruangguru  mendapatkan  nilai  yang  baik,  yaitu dengan rata-rata 99%.
Gambar 4.Hasil Evaluasi Zenius
Gambar 5. Hasil Evaluasi Quipper

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, Sentimen analisis menggunakan algoritma SVM dapat diimplementasikan dengan baik dalam mengklasifikasikan  Ruang  Guru,  Zenius,  dan  Quipper. Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa,  data Klasifikasi sentimen dengan SVM, mempunyai akurasi rata-rata untuk Ruang Guru sebesar 99%, Zenius sebesar 96%, dan Quipper sebesar 82%. Penelitian ini berhasil mendapatkan  dan  meningkatkan  performance  measure pada akurasi SVM dengan nilai akurasi 99%. Hasil ini, didapatkan  dengan  membandingkan  data  pada  Ruang Guru, Zenius dan Quipper.
Penelitian  menggunakan  perbandingan  data  90%:10%. Kedepannya, diharapkan bisa  mencoba performa  SVM dan sentimen analisis dengan membandingkan perbandingan data latih dan data uji yang lain.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  Z.  Shoumi,  “Peran  Multimedia  Dalam Pendidikan  Pada  Aplikasi  Ruang  Guru,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Cendekiawan ,  2019, hal. 2. doi: 10.25105/semnas.v0i0.5809.
[2]  A.  Ramadhayanti,  “Analisis  Strategi  Belajar Dengan Metode Bimbel Online Terhadap Kemampuan  Pemahaman  Kosa  Kata  Bahasa Inggris dan Pronunciation (Pengucapan/pelafalan)
Berbahasa Remaja Saat Ini,” KREDO  J. Ilm. Bhs. dan  Sastra ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  39–52,  2018,  doi: 10.24176/kredo.v2i1.2580.
[3]  A.  F.  Hayati,  “Perbedaan  Hasil  Belajar  Siswa Menggunakan Bimbingan Belajar Online,” J. Inov. Pendidik. Ekon. , vol. 10, no. 1, hal. 79–85, 2020, doi: 10.24036/011085130.
[4]  M.  I.  Ahmadi,  F.  Apriani,  M.  Kurniasari,  S. Handayani,  dan  D.  Gustian,  “Sentiment  Analysis Online  Shop  on  the  Play  Store  Using  Method Support  Vector  Machine  (Svm,”  in Seminar Nasional  … ,  2020,  hal.  196–203.  [Daring].
Tersedia pada: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/articl Quipper Zenius Ruang Guru Positif 51.2 77.9 82.8 Netral 11.9 7.3 6.3 Negatif 36.8 14.8 10.9 0 20 40 60 80 100 Pers en ta se d ala m %

## Klasifikasi Sentimen
e/view/4101
[5]  M. M. Jawad Soumik, S. Salvi Md Farhavi, F. Eva, T.  Sinha,  dan  M.  S.  Alam,  “Employing  machine learning  techniques  on  sentiment  analysis  of google  play  store  bangla  reviews,”  in 2019  22nd International  Conference  on  Computer  and Information  Technology,  ICCIT  2019 ,  2019,  hal. 1–5. doi: 10.1109/ICCIT48885.2019.9038348.
[6]  R.  Wahyudi  dan  G.  Kusumawardana,  “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J. Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  200–207,  2021,  doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[7]  S. Venkatakrishnan, A. Kaushik, dan J. K. Verma, “Sentiment  Analysis  on  Google  Play  Store  Data Using Deep Learning,” in Applications of Machine Learning , 2020, hal. 15–30. doi: 10.1007/978-981- 15-3357-0_2.
[8]  L.  Kirtibas  Singh  dan  R.  Renuga  Devi,  “Student feedback  sentiment  analysis:  A  review,”  in Materials  Today:  Proceedings ,  2021,  no.  xxxx. doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.782.
[9]  Q.  Li,  S.  Shah,  R.  Fang,  A.  Nourbakhsh,  dan  X. Liu, “Tweet Sentiment Analysis by Incorporating Sentiment-Specific Word Embedding and Weighted  Text  Features,” Proc. - 2016 IEEE/WIC/ACM  Int.  Conf.  Web  Intell.  WI  2016, hal. 568–571, 2017, doi: 10.1109/WI.2016.0097.
[10]  K.  Jindal  dan  R.  Aron,  “Materials  Today : Proceedings  A  systematic  study  of  sentiment analysis  for  social  media  data,”  in Materials Today:  Proceedings ,  2021,  no.  xxxx.  doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.048.
[11]  S.  Vashishtha  dan  S.  Susan,  “Fuzzy  rule  based unsupervised sentiment analysis from social media posts,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  138,  hal. 112834– 112849, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.112834.
[12]  P.  Chitra dkk. ,  “Materials  Today :  Proceedings Sentiment  analysis  of  product  feedback  using natural  language  processing,”  2021.  doi: 10.1016/j.matpr.2020.12.1061.
[13]  O.  Alqaryouti,  N.  Siyam,  A.  A.  Monem,  dan  K. Shaalan,  “Aspect-based  sentiment  analysis  using smart  government  review  data,” Appl.  Comput. Informatics ,  vol.  3,  hal.  11–23,  2019,  doi: 10.1016/j.aci.2019.11.003.
[14]  M.  Al-Smadi,  O.  Qawasmeh,  M.  Al-Ayyoub,  Y. Jararweh,  dan  B.  Gupta,  “Deep  Recurrent  neural network  vs.  support  vector  machine  for  aspect- based  sentiment  analysis  of  Arabic  hotels’
reviews,” J.  Comput.  Sci. ,  vol.  27,  hal.  386–393, 2018, doi: 10.1016/j.jocs.2017.11.006.
[15]  Z. A. Diekson, M. R. B. Prakoso, M. S. Q. Putra, M. S. A. F. Syaputra, S. Achmad, dan R. Sutoyo, “Sentiment  analysis  for  customer  review:  Case study  of  Traveloka,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 216,  no.  2022,  hal.  682–690,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2022.12.184.
[16]  M.  A.  Khder,  “Web  scraping  or  web  crawling: State  of  art,  techniques,  approaches  and application,” Int.  J.  Adv.  Soft  Comput.  its  Appl. , vol.  13,  no.  3,  hal.  144–168,  2021,  doi: 10.15849/ijasca.211128.11.
[17]  E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform. ,  vol.  18,  no.  1,  hal.  71,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[18]  A. P. Nardilasari, A. L. Hananto, S. S. Hilabi, dan B.  Priyatna,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM,” vol. 7, no. 1, hal. 11–18, 2024.
[19]  D.  Wang  dan  Y.  Zhao,  “Using  News  to  Predict Investor  Sentiment:  Based  on  SVM  Model,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  174,  no.  2019,  hal. 191–199, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.06.074.
[20]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  dan  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, hal. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[21]  S. Bo, S. J. Song, dan W. Cheng, “A new algorithm of  support  vector  machine  based  on  weighted feature,” Proc.  2009  Int.  Conf.  Mach.  Learn. Cybern. ,  vol.  3,  no.  July,  hal.  1616–1620,  2009, doi: 10.1109/ICMLC.2009.5212256.
[22]  C.  O.  Sianturi,  S.  C.  Sianturi,  dan  A.  H. Mondolang,  “Klasifikasi  Citra  Daun  Anggur Menggunakan SVM Kernel Linear,” vol. 7, no. 1, hal. 19–26, 2023.
[23]  I.  Markoulidakis,  G.  Kopsiaftis,  I.  Rallis,  dan  I. Georgoulas,  “Multi-Class  Confusion  Matrix Reduction  method  and  its  application  on  Net Promoter Score classification problem,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , no. Cx, hal. 412–419, 2021, doi: 10.1145/3453892.3461323.
[24]  M.  Heydarian  dan  T.  E.  Doyle,  “MLCM :  Multi- Label  Confusion  Matrix,”  vol.  2,  hal.  19083– 19095, 2022.
Halaman ini sengaja dikosongkan