## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi

## Analisis Sentimen Aplikasi Youtube di Google Play Store Menggunakan Machine Learning
Jimmy Alga, Cindi Wulandari * , Bunga Intan
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 2002030047@mhs.univbinainsan.ac.id, 2,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 3 bungaintan@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Pengguna YouTube dapat membuat, menonton, dan berbagi video secara gratis. Interaksi antara penonton terjadi melalui fitur komentar, yang dapat bersifat positif atau negatif. Seringnya muncul komentar-komentar negatif pada aplikasi youtube di google play store ndapt memberikan efek kepada kaun-akun tersebut. Namuan untuk mengetahui berapa besar komentar-komnetar negatifa pada  akun  tersebut  dibuthkan  sebut  dibutuhkan  sebuah  algortima  aitu  SVM.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sentimen terhadap aplikasi youtube di google play store menggunakan Machine Learning dengan algoritma SVM. Data yang di ambil adalah 4996 data ulasan yang kemudian dilakukan  preprocessing data sehingga tersisa menjadi 4993 data yang bisa diolah.  Lebelling data dilakukan otomatis berdasarkan score rating ulasan. Hasil labelling data dibagi menjadi 3 kelas yaitu kelas positif sebanyak 1083, kelas negatif  sebanyak  3365  dan  netral  sebanyak  545.  Klasifikasi  dan  evalusi  dilakukan  menggunakan  metode  SVM.  Berdasarkan  nilai perbandingan data training dan testing sebesar 9:1, memperoleh hasil tingkat akurasi sebesar 75% kemudian presisi kelas negatif 76% dan recall kelas negatif 97% serta pengujian K-Fold Cross Validation menggunakan nilai K=10 dengan rata-rata Akurasi sebesar 0.75 atau 75%.
Kata Kunci: Youtube; Anlisis Sentimen; Google Play Store; Machine Learning
Abstract− YouTube  users  can  create,  watch,  and  share  videos  for  free.  Interaction  between  viewers  occurs  through  the  comment feature, which can be positive or negative. The frequent appearance of negative comments on the youtube application on the google play store can have an effect on these accounts. But to find out how much negative  comments on the account are needed, an SVM algorithm  is  needed.    This  study  aims  to  determine  the  sentiment  towards  the  youtube  application  on  the  google  play  store  using Machine Learning with the SVM algorithm. The data taken is 4996 review data which is then preprocessed so that the remaining data becomes 4993 data that can be processed. Data labelling is done automatically based on the review rating score. The results of data labelling are divided into 3 classes, namely positive classes as many as 1083, negative classes as many as 3365 and neutral as many as 545. Classification and evaluation are carried out using the SVM method. Based on the training and testing data comparison value of 9: 1, the results obtained an accuracy rate of 75% then negative class precision of 76% and negative class recall of 97% and K-Fold Cross Validation testing using a value of K = 10 with an average accuracy of 0.75 or 75%.
Keywords : Youtube; Sentiment Analysis; Google Play Store; Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Era digital telah membuat manusia memasuki gaya hidup baru yang tidak bisa lepas dari perangkat yang serba elektronik. Teknologi  menjadi  alat  yang  membantu  kebutuhan  manusia,  dengan  teknologi,  apapun  dapat  dilakukan  dengan  lebih mudah.  Begitu  pentingnya  peran  teknologi  inilah  yang  mulai  membawa  peradaban  memasuki  ke  era  digital. Meningkatnya  kebutuhan  akan  data  dan  informasi  mendorong  manusia  untuk  mengembangkan  teknologi  baru  agar pengolahan data dan informasi dapat dilakukan dengan  mudah dan cepat[1]. Era  Internet of Things (IoT) menjadikan perkembangan teknologi tersebut dapat dinikmati melalui gadget. Apple, Windows dan Android menyediakan berbagai platform untuk menikmati konten-konten digital yang dapat diakses dengan aplikasi dan kuota data internet. Konten visual seperti berita teks atau info grafis dapat dinikmati melalui web browser, konten audio dapat didengarkan melalui Spotify atau konten audio visual yang dapat ditonton melalui YouTube. Youtube merupakan sebuah media sosial yang memiliki konten berbentuk  video[2]. Dimana, videonya bertujuan sebagai hiburan, pengetahuan dan lain sebagainya. Pengguna youtube juga dapat membuat, melihat, serta berbagi video secara gratis.
Di  youtube  juga  disediakan  fitur  komentar  sebagai  penyalur  respon  viewers  (yang  menonton  video)  terhadap konten video yang di tontonnya. Komentar tersebut bisa bersifat positif atau negatif. Disisi lain situs youtube juga dapat memberikan  umpan  balik  (feedback)  berupa  like,  dislike,  dan  komentar  terhadap  video  yang  ditayangkan  di  media youtube.  Namun,  aplikasi  sosial  media  tentu  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan,  termasuk  youtube.  Pengalaman pengguna youtube sebagai aplikasi media sosial berbentuk video sering diungkapkan di kolom komentar di google play Store baik berupa kritik maupun kepuasan[3]. Perasaan negatif atau positif pengguna tentang suatu hal yang berhubungan dengan  berbagai  aspek  dari  sosial  media  ini.  Fitur  komentar  di  YouTube  memainkan  peran  penting  sebagai  saluran komunikasi antara pemirsa dan pembuat konten. Hal ini memungkinkan penonton untuk memberikan respons, baik positif maupun negatif, terhadap konten yang mereka tonton.
Komentar tersebut dapat menjadi sumber umpan balik berharga bagi pembuat konten untuk memahami preferensi dan kebutuhan audiens mereka. Namun, keberadaan komentar juga dapat menjadi sarana untuk menyebarkan konten yang tidak  pantas  atau  tidak  sesuai  dengan  etika  tertentu,  menciptakan  lingkungan  yang  kurang  aman  dan  nyaman  bagi beberapa pengguna. Di sisi lain, fitur umpan balik seperti tombol "like" dan "dislike" serta komentar yang diberikan oleh pengguna YouTube juga memiliki kelebihan dan kekurangan. Umpan balik positif dalam bentuk like dapat memberikan dorongan moral kepada pembuat konten, menunjukkan bahwa konten mereka dihargai oleh audiens. Namun, umpan balik negatif dalam bentuk dislike  atau  komentar  negatif juga dapat berdampak negatif pada  motivasi dan  kepercayaan diri

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
pembuat konten, terutama jika disertai dengan kritik yang tidak membangun atau menghina. Sebagai hasilnya, lingkungan media sosial seperti YouTube dapat menjadi tempat yang menantang secara emosional bagi para penggunanya, di mana perasaan positif dan negatif bisa saling berinteraksi dalam dinamika yang kompleks[4].
Dengan  tersedianya  youtube  pada  platform  digital  seperti  google  play  store,  hal  inilah  yang  membuat  setiap pengguna  yang  mengunduh  aplikasi  youtube  dapat  memberikan  ulasan  terhadap  aplikasi  ini  melalui  fitur  yang  sudah disediakan oleh google play store. Ulasan tersebut dapat diakses secara bebas oleh siapa saja. Data ulasan dari aplikasi youtube  dapat  bermanfaat  apabila  diolah  dengan  baik.  Hasil  pengelolahan  data  akan  menghasilkan  masukan  untuk perbaikan dan pengembangan aplikasi, karena kritik dan saran terbaik berasal dari pendapat langsung semua pengguna. Pendapat dari setiap pengguna pada google play dapat berpengaruh pada calon pengguna sebagai bahan pertimbangan penggunaan suatu aplikasi[5]. Namun, dengan banyaknya data ulasan yang ada, akan sulit diolah secara manual. Dengan demikian, sangat diperlukan metode untuk melihat kecenderungan pengguna terhadap aplikasi secara otomatis, apakah positif atau negatif. Melihat pentingnya ulasan pengguna terhadap keberlangsungan suatu aplikasi, maka dari itu dirasa perlu  dilakukan  analisis  sentimen  pada  data  ulasan  aplikasi  youtube  di  google  play  store[6].  Analisis  sentimen  atau opinion mining adalah studi komputasional dari opini pengguna internet, sentimen dan emosi melalui entitas dan atribut yang dimiliki dan diekspresikan dalam bentuk teks.
Analisis sentimen akan mengelompokkan (klasifikasi) polaritas dari teks ke dalam kalimat atau dokumen untuk mengetahui  pendapat  yang  dikemukakan  dalam  bentuk  kalimat  atau  dokumen  tersebut  bersifat  positif  negatif  atau netral[7].  Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [8]  Savitri  dkk,  tentang  Dari  empat  algoritma  Supervised Machine Learning yang telah diuji, Logistic Regression menunjukkan akurasi tertinggi, yaitu 0,87. Analisis menunjukkan bahwa  masyarakat cenderung netral terhadap pelaksanaan  sekolah online.  Pada  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh  [9]  Mualfah  Ramadhoni dkk,  tentang  Nilai  performa  dari  hasil  pengujian  menggunakan  metode  Support  Vector Machine  mendapatkan  Akurasi  95.02%,  Recall  95.02%,  Precision  95.18%  dan  F1-Score  95.01%.  Pada  Penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  [10]  Idris  Mustofa  dkk,  tentang  algoritma  Support  Vector  Machine  terbukti  mampu menghasilkan  kinerja yang cukup baik dengan hasil akurasi sebesar 98% dan  f1-score sebesar 0.98 atau sebesar 98%. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [11] Hikmawan, tentang Support Vector Machine memiliki akurasi dan presisi tertinggi. Accuracy sebesar 92.93%, precision sebesar 95.70%, recall sebesar 89.17%.
Hasil dari penelitian ini adalah analisis sentimen pada salah satu aplikasi sosial media, yaitu youtube. Penelitian ini akan menjabarkan proses yang akan menghasilkan analisis sentimen menggunakan metode Machine Learning dengan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine.  Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  ditemukan  bahwa metode  Support  Vector  Machine  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam  melakukan  analisis  sentimen. Tujuan  dari  peneitian  ialah  untuk  mengetahui  sentimen  terhadap  aplikasi  youtube  di  google  play  store,  dengan menggunakan  Machine  Learning  dengan  algoritma  SVM  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  terbaik  demi peningkatan pada aplikasi youtube di google play store.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan  apa  saja  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian[12].  Ada  4  tahap  yang  akan dilakukan dalam penelitian ini. Dapat dilihat pada gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian.
START Pengumpulan Data Pengembangan Sistem Analisis Sistem Pengujian Sistem

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
Adapun tahapan penelitian tersebut sebagai berikut : a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan dan pencatatan langsung pada tempat penelitian atau pihak- pihak  yang  terkait  dalam  penelitian,  Penulis  melakukan  observasi  pengamatan  langsung  pada  Toko  Ratna  Siahan, Serta pengamatan permasalahan yang berhubungan dengan pelayanan dan pengolahan data.
b.   Pengembangan Sistem
Pengembangan  Sistem  adalah  proses  membuat  system  yang  akan  dibuat  lalu  dikembangkan  agar  dapat  digunakan secara efektif dan berguna.
c.   Analisis Sistem
Analisis Sistem Merupakan Proses untuk mengidentifikasi system yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
d.   Pengujian Sistem Pada tahapan ini merupakan pengujian system yang akan diuji coba apakah sudah bisa digunakan dan dipakai oleh user atau pengguna.

## 2.2 Support Vector Machine
Metode  analisa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  menggunakan  Support  Vector Machine[13].  Analisis  sentimen  juga  digunakan  untuk  melakukan  pelabelan  data  kedalam    kelas  sentimen  positif  dan negatif. Selain itu metode Support Vector Machine diggunakan untuk melakukan  prediksi, baik itu khusus klasifikasi maupun  khusus  regresi[14]. Pada  penelitian  penulis  menggunakan  satu  nilai  perbandingan  dari  data  training  dan  data testing,yaitu: Data Training 90% dan testing 10%. Setelah itu metode Support Vector Machine  akan melakukan pelatihan dengan cara mendekteksi ciri-ciri data pada  tiap kelas  yang di bentuk pada data training. hasil pelatihan pada metode Support  Vector  Machine  kemudian  di  evaluasi  menggunakan  data  testing[15].  Evaluasi  menggunakan  library  yang terdapat pada metode Support Vector Machine  yaitu Confusion matrix untuk mencari nilai akurasi, presisi, dan recall.

## 2.3 Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan teknik yang digunakan untuk mengevaluasi klasifikasi model untuk memperkirakan objek yang benar atau salah. Sebuah matriks dari prediksi akan dibandingkan dengan kelas asli yang berisi informasi aktual dan prediksi  nilai  klasifikasi[16].  Confusion  matrix  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur kinerja  suatu  metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya  confusion  matrix  mengandung  informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya. Pada pengukuran kinerja menggunakan confusion matrix, terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN).  Nilai  True  Negative  (TN) merupakan  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar,  sedangkan  False  Positive  (FP)  merupakan  data  negatif namun terdeteksi sebagai data positif[8]. Seperti yang terlihat pada Tabel 3 berikut ini :
Tabel 1. Confussion Matrix Aktual Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan :
TP  : True Positive (Jumlah prediksi benar pada kelas sentimen positif) FP  : False Positive (Jumlah prediksi salah pada kelas sentimen positif) FN  : False Negative (Jumlah prediksi salah pada kelas sentimen negatif) TN  : True Negative (Jumlah prediksi benar pada kelas sentimen negatif)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penelitian ini membahas analisis sentimen aplikasi  youtube di google play store menggunakan  machine learning. Langkah awal yaitu pengumpulan data ulasan pada  google play store[17]. Pengumpulan data dilakukan menggunakan library snscrape, dengan menentukan youtube sebagai aplikasi yang akan diambil data ulasannya, kemudian dapatlah data ulasan mulai dari bulan desember 2022 sampai desember 2023. Data ulasan yang berhasil didapatkan berjumlah 4996 data,  yang  kemudian  dilakukan  preprocessing.  Pada  tahap  preprocessing  dari  4996  data  yang  berhasil  didapatkan menghasilkan 4993 data yang berhasil lolos dari tahap preprocessing.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  library  snscrape  yang  ada  pada  bahasa  pemrograman  python.  Langkah pertama dalam pengumpulan data adalah mengintal library snscrape di google colab, dengan menggunakan source code berikut ini “!pip install –q snscrape”. Kemudian dapat dilakukan pengambilan data sesuai jumlah yang penulis inginkan. Berikut adalah gambar source code yang penulis gunakan untuk melakukan pengambilan data[18]. Pada penelitian ini

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
data yang diambil melalui source code tersebut berjumlah 5000 data. Namun setelah data tersebut disimpan kedalam file csv  jumlahnya  berubah  menjadi  4996  data.  Data  yang  didapatkan  tersebut  memiliki  keterangan  waktu  dari  Desember 2022  sampai  Desember  2023.  Data  yang  dikumpulkan  terdapat  4  kolom  yaitu  username,  score,  at,  dan  content[19]. Kemudian disimpan dengan format csv. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:

## Gambar 2. Hasil pengumpulan data

## 3.2 Preprocessing
Tahap  preprocessing  adalah  mengubah  data  yang  berhasil  dikumpulkan  menjadi  format  yang  diperlukan.  Tahap preprocessing  dilakukan dengan bahasa pemrograman  python    yang dijalankan di  google colab[20]. Adapun langkah- langkah tahap preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu Cleaning, Case Folding, Tokenizing, Normalisasi, Stopword Removal, Stemming

## 3.3 Cleaning
Cleaning  yaitu  pembersihan  data  ulasan  dari  kata  yang  tidak  dibutuhkan  seperti  HTML,  username  (@username), emoticon, hastag(#), angka, url, dan lain-lain[21]. Adapun hasil dari proses Cleaning data ulasan yang sudah didapatkan dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :

## Gambar 3. Hasil proses Cleaning

## 3.4 Case Folding
Case  Folding  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  menyeragamkan  huruf  yang  terdapat  pada  ulasan,  dari  huruf kapital menjadi huruf kecil (Lower Case[22]). Adapun hasil proses case folding dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi

## 3.5 Tokenizing
Tokenizing adalah proses memecahkan atau memotong kata pada dokumen menjadi term-term berdasarkan spasi. Adapun hasil dari proses tokenisasi dari data ulasan yang sudah didapatkan dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :

## Gambar 5. Hasil proses Tokenizing

## 3.6 Normalisasi
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  mengubah  kalimat  yang  tidak  baku  atau  slangword  menjadi  kalimat  baku[23]. Adapun hasil dari proses normalisasi dari data ulasan yang sudah didapatkan dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini :

## Gambar 6. Hasil proses Normalisasi

## 3.7 Stopword Removal
Stopword  Removal  adalah  proses  penyaringan  dan  penghapusan  kata  yang  tidak  penting  dari  hasil  tokenisasi.  Pada penelitian ini penulis menggunakan stopword bahasa Indonesia yang di dapatkan dari library NLTK yang terdapat pada bahasa pemrograman Python kemudian ditambah dengan stopword yang penulis buat sendiri. Adapun hasil dari proses Stopword Removal data ulasan yang sudah didapatkan pada gambar 7 sebagai berikut :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
Gambar 7. Hasil proses Stopword Removal

## 3.8 Stemming
Stemming adalah proses untuk menghilangkan awalan atau akhiran kata yang terdapat kata sambung, kata depan, kata ganti, menjadi kata dasar. Proses Stemming dilakukan dengan library sastrawi yang terdapat pada bahasa pemrograman python. Adapun hasil dari proses stemming data ulasan yang sudah didapatkan pada gambar 8 adalah sebagai berikut :

## Gambar 8. Hasil proses Stemming

## 3.9 Labeling
Proses Labelling dilakukan membagi ke dalam tiga kelas sentimen berdasarkan score rating ulasan pada google play store, yaitu jika data mendapat skor 1 atau 2 maka termasuk kelas negatif, jika mendapat skor 3 maka akan  masuk ke kelas netral dan jika mendapat skor 4 dan 5, maka masuk pada kelas positif. Hasil labeling dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi

## 3.10 Klasifikasi dan Evaluasi
Setelah dilakukan labelling data, proses selanjunya yaitu klasifikasi dan evaluasi. Data yang sudah diberi label kemudian dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Proses  klasifikasi  dan  evaluasi  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan metode support vector machine.

## 3.11 Menampilkan data ulasan positif, negatif dan netral
Setelah  semua  data  ulasan  diberi  label  maka  didapatlah  jumlah  hasil  dari  data  ulasan  tersebut  berdasarkan  labelnya masing-masing. Adapun hasil yang didapatkan dari proses diatas dapat dilihat pada gambar 10 berikut :

## Gambar 10. Jumlah data ulasan berdasarkan label

## 3.12 Pembagian Data Training dan Data Testing
Langkah  awal  klasifikasi  menggunakan  metode  support  vector  machine  adalah  membagi  data  menjadi  dua  yaitu  data training dan data testing. Pada penelitian ini penulis menggunakan perbandingan 90% : 10%. Adapun hasil dari proses pembagian data ulasan yang sudah didapatkan  hasil jumlah data training sebesar 4493 dan jumlah data testing  sebanyak 500.

## 3.13 Klasifikasi dan Evaluasi menggunakan Support Vector Machine
Metode  support  vector  machine  akan  melakukan  pelatihan  dengan  cara  mendeteksi  ciri-ciri  data  pada  tiap  kelas  yang dibentuk pada data training. Hasil pelatihan pada metode support vector machine kemudian dievaluasi menggunakan data testing.  Proses  evaluasi  dilakukan  menggunakan  library  yang  terdapat  pada  metode  support  vector  machine  yaitu confusion  matrix  untuk  mencari  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Adapun  hasil  dari  proses  klasifikasi  menggunakan metode Support vector machine dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini :

## Gambar 11. Hasil klasifikasi

## 3.14 Performing K-Fold Cross Validation
Metode ini melibatkan pembagian data training menjadi K kelompok yang sama besar, atau biasa disebut "fold". Setiap fold kemudian bergiliran sebagai data validasi sementara K-1 fold yang lainnya digunakan sebagai data training. Proses ini diulang sebanyak K kali, sehingga setiap fold digunakan sebagai data validasi tepat satu kali. Pada penelitian ini akan menggunakan nilai K=10 yang berarti dataset akan dibagi menjadi 10 bagian atau  fold untuk melakukan pengujian K- Fold Cross Validation sebanyak 10 kali pengulangan. Hasil pengujian berdasarkan nilai K-Fold dapat dilihat pada tabel 2 berikut :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
Tabel 2. Hasil nilai K-Fold
Nilai K-Fold Akurasi Presisi Recall 1 0.77 0.76 0.98 2 0.73 0.74 0.96 3 0.74 0.76 0.94 4 0.77 0.77 0.98 5 0.75 0.76 0.98 6 0.76 0.77 0.96 7 0.74 0.75 0.96 8 0.76 0.77 0.96 9 0.76 0.77 0.96 10 0.75 0.76 0.96 Rata-rata Akurasi 0.75

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  analisis  sentimen  aplikasi  youtube  di  google  play  store menggunakan  Machine  Learning  adalah  data  yang  digunakan  dengan  memanfaatkan  library  snscrape,  sebanyak  4996 data dan dilakukan  preprocessing sehingga tersisa  menjadi 4993 data yang bisa diolah. Data yang diambil  merupakan data ulasan di google play store dari jangka waktu bulan desember 2022 sampai desember 2023. Hasil labelling 3 kelas data  yaitu  kelas  positif  sebanyak  1083,  kelas  negatif  sebanyak  3365  dan  netral  sebanyak  545.  Proses  klasifikasi  dan penerapan algoritma support vector machine menggunakan perbandingan data training dan data testing yang telah penulis lakukan berdasarkan data training 90% dan data testing 10% menghasilkan nilai akurasi yaitu 75% dengan nilai presisi kelas  negatif  76%  beserta  recall  kelas  negatif  97%.  Pengujian  K-Fold  Cross  Validation  menggunakan  nilai  K=10 mendapatkan nilai rata-rata Akurasi sebesar 0.75 atau 75%.

## REFERENCES
[1] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[2] Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan  support  vector  machine,”  TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  176–184,  2023,  doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
[3] S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis of E-Wallet Sentiments on Google Play Using the Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
[4] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[5] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[6] M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[7] M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”  INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.
[8] Karsito and S. Susanti, “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 9, pp. 43–48, 2019.
[9] Y.  Septiani,  E.  Aribbe,  and  R.  Diansyah,  “ANALISIS  KUALITAS  LAYANAN  SISTEM  INFORMASI  AKADEMIK UNIVERSITAS  ABDURRAB  TERHADAP  KEPUASAN  PENGGUNA  MENGGUNAKAN  METODE  SEVQUAL  (Studi Kasus :  Mahasiswa  Universitas  Abdurrab  Pekanbaru),”  J.  Teknol.  Dan  Open  Source,  vol.  3,  no.  1,  pp.  131–143,  2020,  doi: 10.36378/jtos.v3i1.560.
[10]  H.  Mukhtar,  J.  Al  Amien,  and  M.  A.  Rucyat,  “Filtering  Spam  Email  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  J.  CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3652.
[11]  F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[12]  N. Faridhotul Hidayah, K. Paranita Kartika R., and S. Nur Budiman, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen Aplikasi  Sentuh  Tanahku  Pada  Google  Play,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  679–683,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5610.
[13]  P. M. Nirmala Dharmapatni and N. L. P. Merawati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dalam Sentimen Analisis Terkait  Kenaikan  Tarif  BPJS  Kesehatan,”  J.  Bumigora  Inf.  Technol.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  105–112,  2020,  doi: 10.30812/bite.v2i2.904.
[14]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,”  Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 408−416 https://djournals.com/resolusi
10.21107/edutic.v7i1.8779.
[15]  Y. Femilia Nugraini, R. Rohmat Saedudin, and R. Andreswari, “Implementasi Data Mining Dalam Kasus Mental Health Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Implementation of Data Mining in the Case of Mental Health on Social Media Twitter Using Naive Bayes Method,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 9260–9265, 2021.
[16]  P. P. A. Arsya Monica Pravina, Imam Cholissodin, “Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019.
[17]  R.  Ardhani  et  al.,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  LAYANAN  APLIKASI  GRAB  INDONESIA  MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” vol. 8, no. 1, pp. 303–309, 2024.
[18]  I. S. K. Idris, Y. A. Mustofa, and I. A. Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),”  Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  32–35,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
[19]  S.  M. Fani,  R.  Santoso,  and S. Suparti,  “Penerapan  Text  Mining Untuk  Melakukan  Clustering  Data  Tweet  Akun  Blibli Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  K-Means  Clustering,”  J.  Gaussian,  vol.  10,  no.  4,  pp.  583–593,  2021,  doi: 10.14710/j.gauss.v10i4.30409.
[20]  S. N. Hakim, “ANALISIS SENTIMEN PERSEPSI PENGGUNA MYINDIHOME MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) TUGAS,” p. 6, 2021.
[21]  D. A. Agustina, S. Subanti, and E. Zukhronah, “Implementasi Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 3, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[22]  R.  Risnantoyo,  A.  Nugroho,  and  K.  Mandara,  “Sentiment  Analysis  on  Corona  Virus  Pandemic  Using  Machine  Learning Algorithm,” J. Informatics Telecommun. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 86–96, 2020, doi: 10.31289/jite.v4i1.3798.
[23]  A. FATIHIN, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Pendekatan Lexicon Based,” p. 103, 2022.