Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Sentimen Positif dan Negatif pada Ulasan Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Hylmi Andreansyah 1 , Sunardi 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Indonesia Email: hylmiandreansyah4@gmail.com 1 , sunardi@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
Gojek is an Indonesian decadent company seeing tremendous growth. Given the growing user base  of  the  Gojek  application,  it  is imperative  for  the  firm  to  consistently  maintain  and  enhance  its services. Sentiment analysis is an efficient method for quickly collecting valuable textual information from a vast quantity of data. The objective of this study is to conduct sentiment analysis on comments from  users  of  the  Gojek  application  on  the  Google  Play  Store.  The  study  procedure  involves  many stages:  data  gathering,  data  labeling,  data  preprocessing,  feature  extraction,  and  sentiment classification  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm.  The  dataset  used  consists  of  user comments from the Gojek application on  the Google Play Store, collected via Kaggle, spanning from January to March 2023. This research shows that using the Support Vector Machine method to classify Gojek  application  user  sentiment  provides  quite  high  accuracy  results,  with  the  highest  value in  the proportion scenario of 80% training data and 20% test data (accuracy 0.676).
Keyword: Gojek, Analisis sentimen, Support vector machine
Abstrak
Gojek  adalah  perusahaan  dekaden  Indonesia  yang  mengalami  pertumbuhan  luar  biasa. Mengingat  basis  pengguna  aplikasi  Gojek  yang  terus  bertambah,  penting  bagi  perusahaan  untuk secara konsisten mempertahankan dan meningkatkan layanannya. Analisis sentimen adalah metode efisien  untuk  mengumpulkan  informasi  tekstual  berharga  dengan  cepat  dari  sejumlah  besar  data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melaksanakan analisis sentimen terhadap komentar pemakai aplikasi  Gojek  di  Google  Play  Store.  Prosedur  penelitian  melibatkan  banyak  tahapan:  pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing data, ekstraksi fitur, dan klasifikasi sentimen memakai algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan terdiri dari komentar pemakai aplikasi Gojek di Google Play Store, yang dikumpulkan melalui Kaggle, mulai Januari hingga Maret 2023. penelitian ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  Support  Vector  Machine  untuk  mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi Gojek memberikan hasil akurasi yang cukup tinggi, dengan nilai tertinggi pada skenario proporsi 80% data latih maupun 20% data uji (akurasi 0,676).
Kata kunci : Gojek, Analisis sentimen, Support vector machine
1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  di  Indonesia  telah  memudahkan  berbagai  aktivitas manusia  yang  dapat  difasilitasi  melalui  metode  digital,  khususnya  di  industri transportasi. Dinamika ini terlihat dari menjamurnya beragam model transportasi online  di  wilayah  perkotaan  besar  di  Indonesia.  Gojek  merupakan  layanan transportasi  online  yang  sangat  populer  di  Indonesia.  PT  Aplikasi  Karya  Anak Bangsa  (Gojek)  adalah  perusahaan  decacorn  Indonesia  berdiri  pada  2010  di Jakarta dari Nadiem Makarim. Untuk melaksanakan bisnisnya, Gojek menciptakan aplikasi  yang  terdaftar  di  berbagai  platform,  termasuk  Google  Play  Store,  yang terintegrasi  dengan smartphone [1] . Analisis  sentimen  digunakan  untuk
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengklasifikasikan jawaban pengguna ke dalam kategori positif dan negatif. Saat mengkategorikan  ide  melalui  penambangan  teks,  penting  untuk  menggunakan teknik  klasifikasi  yang  tepat  maupun  akurat.  Salah  satu  caranya  adalah  metode Support  Vector  Machine  (SVM).  SVM  memberikan  beberapa  manfaat,  seperti penggunaan  fungsi  kernel  untuk  menerapkan  hyperplane  pada  data  masukan berdimensi tinggi yang kompleks, sehingga meningkatkan kinerjanya [2].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Diki  Muhammad  Hendriyanto (2022)  berjudul  'Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mola  di  Google  Play  Store' mencapai hasil bahwa dari 520 ulasan, akurasi mencapai 92,31%, presisi 96,3%, recall 89,66%,  maupun f1-score sebesar  92,86%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan oleh Fakhri Faizal Irfani (2020) dengan judul 'Analisis Sentimen Review  Aplikasi Ruang  Guru'  menghasilkan  akurasi  90,2%,  presisi  90,3%,  dan recall 90,9%  dari 2000 data review yang diambil melalui proses crawling data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melibatkan  banyak  langkah,  ialah  pengumpulan  data  dari website  Kaggle,  pra-pemrosesan  data,  pelabelan,  dan  pengembangan  sistem klasifikasi memakai algoritma SVM [3].
Gambar 1. Flowchart Penelitian
2.1. Pengumpulan Data
Data  penelitian  ini  bersumber  dari  ulasan  aplikasi  Gojek  pada  Google  Play store. Pengambilan dataset didapat dari Kaggle , dengan jumlah data 20.000 ulasan pemakai dari bulan januari 2023 sampai bulan maret 2023.

## 2.2. Tahap Pre-processing
Pre-processing adalah  langkah  pengolahan  data  teks  yang  melibatkan penghapusan data yang tidak relevan  dalam tahapan analisis sentimen[4]. Dalam penelitian ini, beberapa metode telah diterapkan, antara lain:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
a) Langkah  pertama  dari preprocess teks  adalah  transformasi,  di  mana  data input  mengalami  perubahan.  Transformasi  ini  secara  default  mencakup pengubahan huruf menjadi huruf kecil [5].
b) Tokenizing adalah  proses  memecah  data  teks  menjadi  token  individual. Tokenisasi adalah proses membagi suatu teks menjadi kata-kata individual dengan  mengenali  karakter  tertentu  yang  berfungsi  sebagai  pemisah  kata atau sebaliknya.
c) Filtering adalah  langkah  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting setelah proses tokenisasi. Jenis kata tertentu, misalna kata keterangan, kata seru,  kata  ganti,  kata  depan  maupun  kata  sambung,  dapat  dikecualikan. Fungsi regexp digunakan untuk menghilangkan tanda baca, seperti terlihat pada contoh berikut:
“\.|,|:|;|!|\?|\(|\)|\||\+|'|"|‘|’|“|”|'|\’|…|\-|–|—|\$|&|\*|>|”
d) Normalisasi  memiliki  fungsi  dalam  mengubah  kata-kata  yang  tidak  baku ataupun  tidak  sesuai  dengan  ejaan  standar.  Normalisasi  dilaksankaan memanfaatkan database kamus yang memuat kata-kata dalam bentuk baku maupun tidak baku. Database ini dibuat didasarkan data komentar sebagai referensi.

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen dapat di identifikasi menjadi penambangan opini ataupun langkah interpretasi data  teks  agar  memperoleh  informasi.  Penggunaan  analisis sentimen bisa bermanfaat dalam berbagai konteks, seperti menemukan kelemahan suatu  produk,  memahami  pandangan  masyarakat  terhadap  fitur  aplikasi,  atau menggali  opini  terkait  suatu  topik  pembicaraan  [6]. Analisis  sentimen  dipakai dalam mengamati kecondongan opini suatu objek, apakah berupa pendapat positif, negatif ataupun netral [7].
2.4. Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine (SVM) ialah teknik regresi atau klasifikasi data yang memanfaatkan informasi dari data sebelumnya dan mengikuti proses pemodelan yang  bersifat supervisi .  SVM  ialah  tipe klasifikator biner yang  bersifat linier dan non - probabilistik .  Dalam  penggunaannya,  SVM  menggunakan decision boundary (batas  keputusan)  untuk  melakukan  penentuan  klasifikasi  dari  data  pelatihan, membentuk model linier atau hyperplane untuk mengklasifikasikan data [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Data  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  ulasan  aplikasi  Gojek  pada  Google Play  store.  Pengambilan  dataset  didapat  dari Kaggle ,  dengan  total  data  20.000 ulasan pengguna dari bulan januari 2023 sampai bulan maret 2023.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Hasil Pengambilan Data
3.2. Pre - Processing
Pre - processing dijalankan  menggunakan  metode  yang  telah  dipilih sebelumnya,  termasuk  transformasi, tokenizing , filtering ,  dan  normalisasi. Transformasi bertujuan mengubah data masukan, dengan transformasi huruf kecil sebagai standar. Proses tokenizing kemudian berfungsi untuk membagi karakter- karakter  dalam  suatu  teks  menjadi  kata-kata,  dengan  cara  mengidentifikasi karakter tertentu yang dapat dianggap menjadi pemisah kata atau sebaliknya.
Selanjutnya,  proses filtering melibatkan  penghapusan  kata-kata  yang dianggap  tidak  penting  dari  langkah tokenizing sebelumnya.  Kata-kata  ini  dapat diidentifikasi dan dihilangkan berdasarkan jenisnya, seperti kata keterangan, kata seru,  kata  ganti,  kata  depan  maupun  kata  hubung.  Selain  itu,  tanda  baca  juga dihilangkan  dengan  menggunakan  fungsi regexp .  Tahap  terakhir  adalah normalisasi, di mana kata-kata yang tidak baku ataupun tidak sesuai ejaan diubah.
Gambar 3. Tahap Pre-processing
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Setelah  melalui  tahap pre - processing ,  hasilnya  berupa  data  teks  yang terpisah, yang bisa divisualisasikan berbentuk word cloud menggunakan platform Orange . Widget word cloud berfungsi untuk menampilkan gambaran visual dengan menonjolkan frekuensi kata yang paling tinggi. Semakin sering suatu kata muncul, ukuran huruf word cloud akan semakin besar. Gambar 4 mencerminkan hasil dari representasi visual dalam bentuk word cloud .
Gambar 4. Hasil Word Cloud
3.3. Analisis Sentimen Proses  analisis  melibatkan  penggunaan  algoritma VADER untuk mengklasifikasikan polaritas (sentimen) dalam kategori positif dan negatif, dengan skor total disebut compound . Pada tahap ini, data teks dengan tahap pre-processing akan  dianalisis  menggunakan VADER ,  yang  menggunakan  kamus lexicon  VADER terkoneksi  dengan  server  NLTK  ( Natural  Language  Toolkit ).  Setelah  memilih VADER sebagai  teknik  analisis,  algoritma  ini  akan  mengelompokkan  dan memberikan skor pada  teks  didasarkan nilai  tiap kata  pada lexicon VADER .  Hasil akhir dari penilaian ini  ialah skor total, yaitu compound . Skor compound ini akan direkapitulasi  maupun  dibandingkan.  Dalam  proses  analisis,  terdapat  variabel atribut yang ditekankan seperti pos, neg, neu , dan compound , yang menjadi fokus utama output analisis.  Pengguna  dapat  memilih  atribut-atribut  ini  menggunakan widget  select  columns untuk  menentukan  data  mana  yang  dibutuhkan  maupun mana yang tidak.
Gambar 5. Pengaturan Analisis Sentimen
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Klasifikasi SVM
Analisis  sentimen  dilakukan  pada  data  berlabel  yang  telah  disimpan  dalam format  xls  dan  diimpor  menggunakan  widget  corpus  di  Orange  Data  Mining. Selanjutnya  gunakan  fitur  pilih  kolom  untuk  hanya  melakukan  pemilihan  kolom Sentimen maupun Konten saja yang akan menjadi landasan penelitian selanjutnya. Tabel  data  dipakai  dalam  menyediakan  dataset  berdasarkan  kolom  yang  dipilih, seperti Gambar 6.
Gambar 6. Data tabel
Kemudian,  data  sentimen  tersebut  menjalani  proses pre-processing seperti Sebelumnya,  hal  ini  tidak  diperlukan,  namun  saat  ini  penting  untuk  memiliki komponen  filter  token,  yang  sering  digunakan  untuk  membatasi  kata-kata  yang dianggap  penting  untuk  diproses.  Selanjutnya,  teknik  kantong  kata  digunakan dalam pengubah data tekstual ke vektor yang diinterpretasikan komputer. Metode ini  memfasilitasi  penghitungan  frekuensi  kata  di  banyak  halaman.  Frekuensi kemunculan setiap istilah dihitung, dan probabilitas kemunculan klasifikasi positif dan  negatif  disediakan.  Untuk  menghasilkan  prediksi,  seseorang  dapat melakukannya  dengan  membandingkan  setiap  kata  dengan  data  pengujian  dan menghitung  probabilitas  setiap  kata  dalam  korpus.  Peluang  masing-masing kelompok  akan  dibandingkan,  dan  keputusan  diambil  berdasarkan  kelas  yang memiliki probabilitas tertinggi, sehingga dapat diklasifikasikan sebagai positif atau negatif.
Proses  selanjutnya  adalah  tahapan training,  testing menggunakan  model SVM.  Tahap training dan testing akan  dilakukan  2  kali.  Dengan  dengan perbandingan data latih 90%, data uji 10% dan perbandingan data latih 80%, data uji  20%.  Selanjutnya widget  test  and  sco re  digunakan  untuk  melakukan  proses klasifikasi. Seperti yang bisa dilihat pada gambar 7 dan gambar 8 adalah hasil dari proses klasifikasi yang telah dilakukan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 7 . Hasil Pengujian 1
Gambar 8 . Hasil Pengujian 2
Dari kedua hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Perbandingan hasil pengujian (Data latih, Data uji) Acuraccy Precision Recall F1-score 80%, 20% 0,676 0,551 0,676 0,547 90%, 10% 0,675 0,532 0,675 0,546
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 329-336 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  memperlihatkan  pemakai  metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi Gojek memberikan hasil akurasi yang cukup tinggi, dengan nilai tertinggi pada skenario proporsi 80% data latih maupun 20% data uji (akurasi 0,676). Meskipun demikian, nilai  presisi, recall maupun F1 - score masih  dapat  ditingkatkan.  Dalam  melihat prospek pengembangan,  penelitian selanjutnya  dapat fokus pada optimasi model SVM, peningkatan ukuran dataset, eksplorasi ekstraksi fitur yang lebih kompleks, analisis sentimen yang lebih mendalam, dan aplikasi lebih lanjut pada skala yang lebih  besar.  Peningkatan  dalam  aspek-aspek  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  sistem  analisis  sentimen  yang  lebih akurat dan relevan untuk meningkatkan kualitas layanan aplikasi seperti Gojek di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  N.  Muttaqin  And  I.  Kharisudin,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Gojek Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  Dan  K  Nearest  Neighbor,” Unnes  J. Math. , Vol. 10, No. 2, Pp. 22–27, 2021, [Online]. Available:
Http://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php/Ujm
[2] L.  H.  Vina  Fitriyana,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Jamsostek  Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist.
Informasi) , Vol. 9, No. 4, Pp. 3436–3442, 2022, Doi: 10.35957/Jatisi.V9i4.3586.
[3] A.  J.  Putri,  A.  S.  Syafira,  M.  E.  Purbaya,  And  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  E- Commerce  Lazada  Pada  Jejaring  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” J. Trinistik J. Tek. Ind. Bisnis Digit. Dan Tek. Logistik , Vol. 1, No. 1, Pp. 16–21, 2022, Doi: 10.20895/Trinistik.V1i1.447.
[4] D.  Diandra  Audiansyah,  D.  Eka  Ratnawati,  And  B.  Trias  Hanggara,  “Analisis Sentimen Aplikasi Myxl Menggunakan Metode Support Vectormachine Berdasarkan Ulasan Pengguna Di Google Play Store,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 6, No. 8, Pp. 3987–3994, 2022, [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[5] Ismail,  H.  N.  Rahmah,  And  R.  Sulistiyowati,  “Penggunaan  Software  Orange  Data Mining Pada Implementasi Text Mining Dalam Analisis Sentimen Netizen Di Twitter Terhadap  Kelangkaan  Minyak  Goreng,” Sigma-Mu ,  Vol.  14,  No.  2,  Pp.  1–11,  2022, Doi: 10.35313/Sigmamu.V14i2.4667.
[6] Raksaka  Indra  Alhaqq,  I  Made  Kurniawan  Putra,  And  Yova  Ruldeviyani,  “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Mysapk Bkn Di Google Play Store,” J. Nas.
Tek.  Elektro  Dan  Teknol.  Inf. ,  Vol.  11,  No.  2,  Pp.  105–113,  2022,  Doi: 10.22146/Jnteti.V11i2.3528.
[7] B.  Pamungkas,  M.  E.  Purbaya,  And  D.  J.  A.K,  “Analisis  Sentimen  Twitter Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (Svm)  Pada  Kasus  Benih  Lobster 2020,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , Vol. 3, No. 2, Pp. 10–20, 2021.
[8] L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  And  W.  Bagye,  “Klasifikasi  Teks  Sosial  Media  Twitter Menggunakan  Support  Vector  Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto),” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Elektron. ,  Vol.  2,  No.  2,  P.  43,  2019,  Doi: 10.36595/Jire.V2i2.117.