## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090

## Implementasi Library Textblob dan Metode Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Jasa Transportasi Online
Yardiana Laia * , Sunneng Sandino Berutu, Yo’el Pieter Sumihar, Haeni Budiati
Fakultas ilmu Sains dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* Yardiana.L2042@student.ukrimuniversity.ac.id, 2 Sandinoberutu@ukrimuniversity.ac.id,
3 Pieter.haro@ukrimuniversity.ac.id, 4 Heni@ukrimuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: Yardiana.L2042@student.ukrimuniversity.ac.id Submitted: 18/04/2024 ; Accepted: 15/05/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Jasa transportasi online telah menjadi bagian yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode analisis sentimen yang efektif guna mengukur opini masyarakat tentang kualitas layanan jasa  transportasi  online  yang  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  reputasi  perusahaan  dan  penerimaan  masyarakat  terhadap layanan tersebut. Dalam penelitian ini, mengusulkan penggunaan library TextBlob untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat terhadap jasa transportasi online. Library ini memungkinkan untuk mengukur polaritas positif, negatif dan netral serta  subjektivitas  dari  teks  opini  yang dikumpulkan dari  ulasan  aplikasi Gojek , Maxim dan Grab melalui Google  Play  Store . Langkah-langkah analisis sentimen dilakukan mulai dari persiapan data, pra pemrosesan data, pelabelan data mengunakan library Text Blob . Selanjutnya, membangun model klasifikasi sentimen berbasis algoritma Support Vector Machine (SVM) melalui tahap pelatihan dan pengujian. Hasil pengujian model dievaluasi dengan confusion matrix .  Hasil analisis dengan textblob menunjukkan bahwa transportasi online memperoleh sentimen positif tertinggi sebesar 40,1%, disusul sentimen netral sebesar 26,7% dan negatif sebesar  25,2%.  Sementara  itu,  hasil  pengukuran  kinerja  model  menunjukkan  bahwa  precision  memperoleh  nilai  tertinggi  pada sentimen  positif  sebesar  0,93.  Parameter  recall  mencapai  nilai  tertinggi  pada  sentimen  negatif  sebesar  0,95  dan  f1-score  pada sentimen netral dan positif sebesar 0,92. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi dalam pengembangan klasifikasi analisis sentimen, tetapi juga memberikan dampak praktis yang signifikan dalam meningkatkan layanan jasa transportasi online dan memberikan informasi yang berguna bagi masyarakat, sehingga mendorong inovasi dan perbaikan berkelanjutan dalam layanan transportasi online.
Kata Kunci : Klasifikasi; Sentimen; Text Blob; Transportasi Online; Support Vector Machine
Abstract− Online transportation services have become an inseparable part of human life today. This research aims to develop an effective  sentiment  analysis  method to  measure  public  opinion  about  the  quality  of online  transportation  services,  which has  a significant impact on company reputation and public acceptance of these services. In this research, we propose the use of TextBlob library to perform sentiment analysis of public opinion on online transportation services. This library allows to measure the positive, negative and neutral polarity and subjectivity of opinion text collected from Gojek, Maxim and Grab application reviews through Google Play Store. Sentiment analysis steps are carried out starting from data preparation, data pre-processing, data labeling using the  Text  Blob  library.  Furthermore,  building  a  sentiment  classification  model  based  on  the  Support  Vector  Machine  (SVM) algorithm through training and testing stages. Model testing results are evaluated with confusion matrix.  The results of the analysis with textblob showed that online transportation received the highest positive sentiment of 40.1%, followed by neutral sentiment of 26.7% and negative sentiment of 25.2%. Meanwhile, the model performance measurement results show that the precision obtained the highest value in positive sentiment of 0.93. The recall parameter reaches the highest value in negative sentiment of 0.95 and f1-score in neutral and positive sentiment of 0.92. Thus, this research not only contributes to the development of sentiment analysis classification,  but  also  has  a  significant  practical  impact  in  improving  online  transportation  services  and  providing  useful information to the public, thus encouraging innovation and continuous improvement in online transportation services.
Keywords : Classification; Sentiment; Text Blob; Online; Transportation; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang  saat  ini,  opini  dan  ulasan  masyarakat  tentang  berbagai  produk  dan layanan, termasuk jasa transportasi online, dapat sangat memengaruhi persepsi publik, keputusan konsumen, dan citra merek perusahaan. Oleh karena itu, ini topik yang sangat penting dalam memahami pandangan masyarakat terhadap layanan  seperti  ini.  Salah  satunya  adalah  bidang  jasa  transportasi.  Transportasi  merupakan  salah  satu  penunjang kegiatan manusia  yang tidak dapat dipisahkan, transportasi tidak hanya berfungsi menghubungkan berbagasi lokasi, tetapi berperan dalam memfasilitasi interaksi sosial dan ekonimi. Dalam perkembangannya, sektor transportasi kini memasuki  era  baru  dengan  kehadiran  layanan  transportasi  online  yang  menawarkan  solusi  transportasi  yang  lebih fleksibel dan terjangkau dibandingkan dengan model konvensional yang lebih kompleks dan tentu saja dapat diakses melalui smartphone sehingga lebih flexibel bagi para penggunanya. Manfaat lain yang didapat adalah pengguna tidak perlu  lagi  harus  mencari  pangkalan  atau  tempat  singgah  penyedia  jasa  transportasi  (driver)  begitu  juga  untuk pengendara (driver) tidak perlu stand-by di tempat pangkalan atau mencari pelanggan secara manual. Semua cukup dihubungkan dengan aplikasi pemesan transportasi online yang ada, seperti Grab, Gojek, Maxim, dll.[1]
Media transportasi online telah melampaui fungsi awalnya sebagai alat untuk memesan transportasi, dan saat ini juga berperan sebagai platform untuk pengiriman barang dan layanan pengantaran makanan. Kepopuleran aplikasi transportasi  online  ini  dipicu  oleh  terobosan-terobosan  inovatif  dalam  industri  transportasi  yang  menggabungkan teknologi komunikasi online, memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk memesan layanan transportasi di mana pun dan kapan pun. Menurut survei yang dilakukan oleh We Are Social (CNBC Indonesia) pada Januari 2020, terdapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
sekitar 21,7 juta orang di Indonesia yang menggunakan layanan ride-hailing atau berbagi tumpangan seperti Gojek, Maxim,  dan  lainnya.  Selain  itu,  survei  tersebut  juga  mengungkapkan  bahwa  sebanyak  75%  pengguna  internet  di Indonesia menggunakan aplikasi mobile yang berkaitan dengan pemetaan.. Menurut survey Indef,(DataIndonesia.id) Gojek, Grab dan Maxim menjadi 3 layanan ojek online yang paling banyak digunakan dengan presentase 82,6%, 57% dan 19,6% dari responden.[2]
Hal tersebut menyebabkan banyak pengguna yang memberikan pendapat mereka  melalui Google Play Store mengenai layanan transportasi online di Indonesia. Platform tersebut merupakan layanan android market dalam bentuk software  sebagai  tempat  bagi  pengguna  (user)  untuk  men-download  aplikasi,  game,  dan  sebagainya  untuk  sistem operasi Android. Play store menyediakan fitur ulasan berupa teks sebagai tempat bagi para pengguna aplikasi untuk memberikan tanggapan atau opini mereka terhadap kinerja aplikasi yang digunakan. Nilai ulasan yang diberikan oleh pengguna kepada aplikasi yang digunakan sangat berpengaruh terhadap aplikasi yang tersedia di play store tersebut.[3]
Dari perkembangan platform tersebut, banyak masyarakat yang mulai memilihnya sebagai opsi utama dalam kegiatan  sehari-hari.  Ini  mendapatkan  berbagai  pihak  dalam  mengelola  informasi  dan  data    untuk  menganalisa kemajuan  yang  sedang  kekinian,  terutama  dari  ulasan  yang  ditemukan  di  Google  Play  Store.  Beberapa  orang memberikan pendapat positif tentang efisiensi dan kemudahan yang ditawarkan oleh layanan tersebut, sementara yang lain  mengungkapkan  kekurangan  berdasarkan  masalah  kualitas  dan  keamanan  layanan.  Dalam  rangka  itu,  analisis sentimen  yang  melibatkan  proses  text  mining  dan  pengelompokan  berdasarkan    sentimen  menjadi  penting  untuk menilai keakuratan informasi yang diperoleh dari ulasan-ulasan tersebut.
Pada  tahun  2023  Aziz dkk. melakukan  penelitian  tentang  perbandingan  metode  dalam menganalisis  review film[4]. Metode yang digunakan dalam  penelitian ini adalah Naïve Bayes, Regresi Logistik, dan SVM. Dataset review film yang digunakan merupakan kumpulan review film yang diambil dari website Rotten Tomatoes. Metode yang mempunyai performa terbaik adalah SVM dengan hasil skor akurasi 99,4% dan skor F1 93,5%. Dan untuk referensi di masa mendatang, penulis berharap bagi peneliti selanjutnya adalah menggunakan dataset yang lebih sederhana dan seimbang dari segi sentimennya, sebaiknya sentimen dari dataset tersebut hanya mempunyai Positif dan Negatif serta proporsinya seimbang.
Pada  tahun  2023  Karo  dkk.  melakukan  penelitian  analisis  sentimen  pada  aplikasi  info  BMKG[5].  Dalam penelitian  ini    model    prediksi    yang    dilakukan    oleh    peneliti    dengan    menggunakan    metode    Support    Vector Machine,  diperoleh yaitu  data  split  75:25  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  sebanyak  79%  dilanjut  dengan data  split  80:20  dengan tingkat  akurasi  sebanyak  78%  dan  data  split  70:30  memiliki  jumlah  benar  terendah yaitu  sebanyak  77%. Untuk pengembangan sistem kedapan penulis berharap   diperlukannya  kamus  khusus  untuk menangani  kasus  penggunaan  data  ulasan Google Playstore yang seringkali menggunakan bahasa yang tidak baku, dapat menggunakan pendekatan dengan deteksi emoticon untuk mendeteksi emoticon serta dapat membandingkan dengan metode klasifikasi lainnya.
Pada  tahun  2023  Singgalen  melakukan  penelitian  ekstrak  sentimen  pada  klasifikasi  ulasan  tamu  hotel. Penelitian ini menggunakan metode SVM[6]. Penelitiannya bertujuan untuk menganalisis sentimen tamu hotel melalui pendekatan pembelajaran mesin. Kinerja SVM menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,05%, nilai presisi sebesar 100%, nilai  recall  sebesar  84,08%.  Penulis  memberikan  rekomendasi  untuk penelitian  lebih  lanjut  melibatkan  melakukan analisis komparatif algoritma klasifikasi sentimen dalam konteks ulasan tamu hotel untuk menilai kesesuaian kinerja di berbagai kumpulan data.
Pada tahun 2021 Arsi dan Waluyo melakukan penelitian analisis sentimen pada wacana pemindahan ibu kota Indonesia[7].  Sumber  datanya  diambil  dari  twitter  dan  metode  yang  digunakan  Support  Vector  Machine.  Teknis klasifikasi  dilakukan dengan cara  mengklasifikasikan  menjadi  2  kelas  yakni  positif  dan  negatif. Hasil  pengujian yang  dilakukan terhadap tweetssentimen pemindahan  ibu kota dari  media  sosial twitter sebanyak 1.236 tweets (404 positif  dan  832   negatif)   menggunakan    SVM   diperoleh   akurasi  =  96,68%,  precision   =95.82%, recall=94.04%. Sebagai  perbaikan  dari  penelitian  selanjutnya  perlu dikaji  lebih  mendalam  perbandingan  hasil  analisis sentimen dengan   menerapkan   penanganan   negasi dengan   yang  tidak   mengalami  penanganan  negasi dalam bahasa Indonesia.
Pada  tahun  2023  Vamilina  dan  Novita  melakukan  penelitian  analisis  sentiemen  pada  aplikasi  e-wallet[8]. Metode  yang  digunakan  merupakan  svm  berbasis  Particle  Swarm  Optimization.  Fokus  pada  penelitian  ini  yakni membandingkan  komentar  pengguna  aplikasi  e-wallet.  Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  SVM  -PSO  memiliki persentase akurasi yang paling tinggi dibandingkan algoritma yang lain.
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat Indonesia terhadap jasa transportasi online ke  dalam  sentimen  positif,  sentimen  negatif,  sentimen  netral  yang  efektif  untuk  mengukur  opini  dan  persepsi masyarakat  Indonesia  terhadap  layanan  jasa  transportasi  online  melalui  ulasan  pengguna  di  Google  Play  Store. Memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang pandangan masyarakat terhadap layanan transportasi online di  Indonesia,  serta  memberikan  rekomendasi  bagi  penyedia  layanan  untuk  meningkatkan  kualitas  layanan  mereka berdasarkan hasil analisis sentimen yang diperoleh.
Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan bagi perkembangan industri  transportasi  online  di  Indonesia,  sehingga  layanan  tersebut  dapat  terus  meningkatkan  kualitasnya  dan mendapatkan lebih banyak kepercayaan dari masyarakat pengguna.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan ini dilakukan untuk pembuatan rancangan sistem dan alur pembuatan program yang akan dijadikan sebagai pedoman atau panduan dalam melakukan penelitian. Perancangan dapat berupa alur program, langkah-langkah atau flowchart[9]. Gambar 1 berikut menunjukkan gambaran lebih rinci mengenai alur tahapan metodologi penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Tahap Pengumpulan Data
Proses  ini  melakukan  pengambilan  ulasan  dari  tiga  platform  transportasi  online  yang  tersedia  di google  play  store (Gojek, Grab, Maxim) dengan menggunakan  teknik crawling data library python yang telah diinstall. Google Play Store  adalah  platform  distribusi  digital  yang  berperan  sebagai  toko  resmi  untuk  aplikasi  dan  konten  digital  pada perangkat  berbasis  Android.  Semua  data    ulasan,  rating  dan  informasi  mengenai  aplikasi  android  lainnya  terdapat dalam Google Play Store. Proses crawling data dapat dilakukan secara manual dan otomatis menggunakan tools yang ada.

## 2.3 Tahap Pre-Processing Data
Tahapan  sebelum  pemrosesan  data  merupakan  proses  pengolahan  data  yang  sudah  didapat  untuk  meningkatkan kualitas sumber data untuk dimiliki lebih bersih  dan terstruktur sehingga menambah keakuratan data yang akan diolah selama penelitian. Data yang sudah melalui tahap pre-processing akan digunakan dalam penelitian dan pengujian.
a. Data  Cleaning:  Membersihkan  ulasan  yang  tidak  relevan,  hapus  dan  hilangkan  data  yang  tidak  lengkap,  tidak relevan, dan tidak akurat.
b. Case  folding  adalah  tahapan  dalam  preprocessing  data  yang  berisi  teks,  dimana  proses  ini  bertujuan  untuk mengubah  semua  teks  dalam  dataset  menjadi  huruf  kecil  dan  untuk  memperbaiki  konsistensi  teks  serta mempermudah proses pengolahan data yang akan dilakukan selanjutnya.
c. Tahap tokenization adalah tahapan pemecahan seluruh isi teks ulasan menjadi potongan-potongan kata (termed word) yang berdiri secara tunggal.
d. Stopword removal adalah tahapan penghapusan ulasan yang tidak memilki makna atau kata yang kurang memiliki arti yang akan mempengaruhi proses sentimen.
e. Tahap stemming data adalah tahapan mengubah seluruh kata-kata menjadi bentuk kata dasar atau mengembalikan kata  ke  bahasa  alami  tanpa  imbuhan.  Tujuan dari  stemming  data  adalah  mengurangi  kata-kata  menjadi  bentuk yang sama atau setidaknya bentuk yang serupa.
f. Terjemahkan data adalah seluruh data ulasan akan diterjemahkan kedalam bahasa Inggris untuk mendapatkan nilai polaritas.

## 2.4 Pelabelan Data
TextBlob adalah library yang digunakan untuk analisis sentimen dalam bahasa Inggris.  TextBlob merupakan salah satu  library  yang  canggih  dalam  analisis  data  teks  yang  dapat  melakukan  operasi  yang  kompleks.  Salah  satu  fitur utamanya adalah kemampuannya untuk menilai sentimen individual dari setiap kata dalam sebuah kalimat. Hal ini dilakukan dengan menggunakan informasi tentang makna dan intensitas setiap kata, yang diperoleh dari kamus yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengidentifikasi apakah kata tersebut memiliki makna positif atau negatif. Dengan demikian,  TextBlob  dapat  memberikan  informasi  yang  mendalam  tentang  polaritas  dan  subjektivitas  dari  kalimat tersebut, dengan memberikan skor yang mencakup rentang dari positif, netral, hingga negatif.
Dengan  fitur-fitur  tersebut,  TextBlob  menjadi  salah  satu  pilihan  utama  dalam  pemrosesan  bahasa  alami (Natural  Language  Processing/NLP)  dalam  lingkungan  Python.  Keunggulan  TextBlob  tidak  hanya  terletak  pada kemampuannya  dalam  analisis  sentimen,  tetapi  juga  kemudahan  penggunaannya  dan  fleksibilitasnya  dalam melakukan  berbagai  tugas  pemrosesan  teks  seperti  tokenisasi,  pemisahan  kata,  pembuatan  frasa,  analisis  frasa, penerjemahan teks, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, TextBlob sangat membantu dalam menganalisis data teks, terutama dalam konteks analisis sentimen untuk memahami pandangan dan respons pengguna terhadap produk atau layanan tertentu.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090

## 2.5 Pengembangan Model
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pembuatan  program  yang  telah  dirancangan  dan  mengimplementasikan  semua metode yang digunakan untuk membuat program sesuai alur rancangan yang ada. Penelitian ini mengadopsi algoritma Support Vector Machine (SVM), sebuah pendekatan dalam pembelajaran mesin yang memanfaatkan konsep fungsi hyperplane untuk mengklasifikasikan data ke dalam berbagai daerah yang mewakili tiap kelas. Hyperplane, sebagai fungsi  matematis,  berperan  sebagai  pembagi  antara  kelas-kelas  yang  ada  dalam  data.  Saat  melakukan  prediksi terhadap  data  baru,  SVM  akan  menentukan  label  kelas  berdasarkan  letak  data  tersebut  dalam  ruang  fitur  yang dipisahkan oleh hyperplane dan memperhitungkan margin atau jarak antara data dan hyperplane tersebut.[10]

## 2.6 Pengujian
Tahap berikutnya dalam penelitian ini melibatkan pengujian program yang telah dikembangkan untuk mengevaluasi sejauh  mana  kinerja  sistem  dan  akurasi  metode  yang  diterapkan.[11]Tujuan  utamanya  adalah  untuk  menghasilkan informasi yang dapat diandalkan. Dalam pengujian ini, metode yang digunakan adalah Confusion Matrix. Confusion Matrix merupakan alat yang sangat berguna dalam melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining. Sering kali  disebut  juga  sebagai  error  matrix,  Confusion  Matrix  memberikan  detail  informasi  mengenai  hasil  klasifikasi aktual  dan  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  klasifikasi.  Performa  sistem  kemudian  dievaluasi  menggunakan informasi  yang  disajikan  dalam  bentuk  matriks,  memungkinkan  analisis  yang  lebih  mendalam  tentang  kualitas klasifikasi yang dilakukan.
Dalam pengujian, kelas terklasifikasi positif mencakup True Positive (TP) dan False Negative (FN), sementara kelas  terklasifikasi  negatif  melibatkan False  Positive (FP)  dan True  Negative (TN).  Berdasarkan  nilai-nilai  ini, beberapa metrik kinerja yang umum digunakan adalah f1-score, accuracy, recall dan precision . Untuk memperoleh nilai akurasi maka dilakukan pengukuran proporsi total data yang diprediksi dengan benar oleh model, sedangkan presisi mengukur proporsi dari data positif yang diprediksi benar dari total data yang diprediksi positif.  Recall,  di  sisi  lain,  mengukur  seberapa  banyak  dari  semua  kasus  positif  yang  diidentifikasi  oleh  model. Sementara itu, F1-score diukur untuk memperoleh nilai perbandingan harmonik dan keseimbangan antara recall dan presisi. Rumus-rumusnya adalah sebagai berikut:
a. Presisi (Precision) mengukur tingkat ketepatan model dalam mengklasifikasikan data positif, baik yang sebenarnya positif  maupun  yang  sebenarnya  negatif.  Presisi  dihitung  dengan  membagi  jumlah  data  yang  diklasifikasikan dengan  benar  (True  Positive  dan  True  Negative)  dengan  jumlah  keseluruhan  data  yang  diklasifikasikan  (True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative), kemudian hasilnya dikalikan dengan 100%.
Rumus = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (1)
b. Recall  mengukur  kemampuan  model  untuk  menemukan  kembali  semua  data  positif.  Recall  dihitung  dengan membagi jumlah data positif yang diklasifikasikan dengan benar (True Positive) dengan jumlah keseluruhan data yang sebenarnya positif (True Positive dan False Negative), kemudian hasilnya dikalikan dengan 100%.
Rumus = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+ 𝐹𝑁 x 100% (2)
c. F1-score  adalah  perbandingan  rata-rata  harmonis  antara  Presisi  dan  Recall.  F1-score  mengukur  keseimbangan antara Presisi dan Recall. F1-score yang tinggi menunjukkan bahwa model memiliki Presisi dan Recall yang baik secara bersamaan. F1-score dihitung dengan rumus:
Rumus = 2 x 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 x 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Koleksi Data
Data diperoleh menggunakan teknik web scraping di Google Play Store dengan bahasa  pemrograman python.  Data yang dikumpulkan meliputi review pada tanggal 1 Januari 2023 hingga 28 Februari 2024. Data yang diambil  berupa review atau komentar yang  diberikan  oleh pengguna aplikasi tranportasi online (Grab, Maxim, dan Gojek) dengan jumlah sebanyak 6503 ulasan. Berikut contoh data review aplikasi transportasi online. Didalam tabel 1 berikut terdapat semua ulasan-ulasan yang masih belum diproses atau belum di kelola.
Tabel 1. Contoh koleksi beberapa data ulasan
at userName content 0  2023-09-19 19:52:56 Balfir YT tolong dong gojek kenapa ya  saya mau verifikasi email ribet amat  katanya udah  dikirim  link  verifikasinya  tapi  blm  msk  juga  ke  akun  email  saya padahal akun email saya fine fine aja ga ada problem udah dicek

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
1  2023-09-22 05:35:14 Jhonson M Tampubolon RM saya  kesulitan  memasukkan  alamat  tepat  penerima  paket  di  gosend  instan saya  mesti  jelasin  lagi  sama  drivernya  alamat  penerima  paket    mohon perbaikan aplnya  memang sampai saat ini kiriman2 paket saya masih sampai ketujuan alias masih oke 2  2023-09-23 03:42:20 Khasmita Farkhatunnaja h setelah diupdate kok sering banget ngelag ya  padahal aku pakai koneksi wifi pribadi dan memory ram 12gb gedhe tolong perbaiki aplikasinya kak  error mulu baru beberapa menit buka aplikasi langsung error lagi
3.2 Pre – Processing
Data  yang  telah  dikumpulkan  adalah data  mentah  yang berisi  tanda  baca, karakter,  emoticon,  penulisan  kata  yang kurang lengkap sehingga perlu dilakukan proses untuk menyiapkan data. Data proses yang dimaksud adalah tahap Pre -Processing, dimana pada tahap ini menghapus beberapa atribut review yang tidak digunakan sehingga memastikan bahwa data dapat diproses secara efektif. Tabel 2 berikut adalah data yang menunjukkan yang melalui proses tahapan pre-processing  terdiri  dari  cleaning,  kemudian  case folding,  setelah  itu  melalui  tokenizing,  stopword  removal,  dan stemming.
Tabel 2. Tahap pre-Processing pada data ulasan at userName content Content_token Stemmed Text_string 0  2023-09- 19 19:52:56 Balfir YT tolong  dong  gojek kenapa  ya    saya mau verifikasi email  ribet  amat katanya udah dikirim link verifikasinya  tapi blm  msk  juga  ke akun  email  saya padahal akun email saya fine fine aja ga ada  problem  udah dicek ['tolong', 'gojek', 'ya', 'verifikasi',  'email', 'ribet', 'udah', 'dikirim', 'link', 'verifikasinya', 'blm', 'msk', 'akun', 'email', 'akun',  'email',  'fine', 'fine', 'aja', 'ga', 'problem', 'udah', 'dicek'] ['tolong', 'gojek', 'ya', 'verifikasi', 'email',  'ribet', 'udah',  'kirim', 'link', 'verifikasi', 'blm', 'msk', 'akun',  'email', 'akun',  'email', 'fine', 'fine', 'aja', 'ga', 'problem', 'udah', 'cek'] tolong gojek verifikasi email ribet udah kirim link verifikasi  akun email akun email  fine  fine problem udah 1  2023-09- 22 05:35:14 Jhonson M Tampubolon RM saya kesulitan memasukkan alamat tepat penerima  paket  di gosend instan  saya mesti  jelasin  lagi sama drivernya alamat penerima paket mohon perbaikan aplnya memang sampai saat  ini  kiriman2 paket  saya  masih sampai ketujuan alias masih oke ['kesulitan', 'memasukkan', 'alamat',  'penerima', 'paket', 'gosend', 'instan', 'mesti', 'jelasin',  'drivernya', 'alamat',  'penerima', 'paket', 'mohon', 'perbaikan',  'aplnya', 'kiriman2', 'paket', 'ketujuan', 'alias', 'oke'] ['sulit',  'masuk', 'alamat', 'terima',  'paket', 'gosend', 'instan',  'mesti', 'jelasin', 'drivernya', 'alamat', 'terima',  'paket', 'mohon',  'baik', 'aplnya', 'kiriman2', 'paket', 'tuju', 'alias', 'oke'] sulit masuk alamat  terima paket gosend instan mesti jelasin drivernya alamat  terima paket mohon baik aplnya kiriman2  paket tuju alias 2  2023-09- 23 03:42:20 Khasmita Farkhatunnajah setelah diupdate kok  sering  banget ngelag  ya    padahal aku  pakai  koneksi wifi  pribadi  dan memory  ram  12gb gedhe tolong perbaiki aplikasinya kak error  mulu  baru beberapa menit buka aplikasi langsung error lagi ['diupdate',  'banget', 'ngelag',  'ya',  'pakai', 'koneksi', 'wifi', 'pribadi',  'memory', 'ram', '12gb', 'gedhe', 'tolong', 'perbaiki', 'aplikasinya',  'kak', 'error', 'mulu', 'menit', 'buka', 'aplikasi',  'langsung', 'error'] ['diupdate', 'banget', 'ngelag', 'ya', 'pakai', 'koneksi',  'wifi', 'pribadi', 'memory', 'ram', '12gb',  'gedhe', 'tolong',  'baik', 'aplikasi',  'kak', 'error',  'mulu', 'menit',  'buka', 'aplikasi', diupdate banget  ngelag pakai  koneksi wifi pribadi memory  12gb gedhe tolong baik aplikasi error mulu menit buka aplikasi langsung error

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
'langsung', 'error']
Kemudian data pre-processing yang telah jadi dibuat kedalam data frame dimana kolom yang diambil adalah ‘at’,‘userName,'text_string'. Tabel 3 berikut menunjukkan proses dataframe dilakukan.
Tabel 3. Dataframe At userName Text_string 0  2023-09-19 19:52:56 Balfir YT tolong  gojek  verifikasi  email  ribet  udah  kirim  link  verifikasi  akun email akun email fine fine problem udah 1  2023-09-22 05:35:14 Jhonson M Tampubolon RM sulit masuk alamat terima paket gosend instan mesti jelasin drivernya alamat terima paket mohon baik aplnya kiriman2 paket tuju alias 2  2023-09-23 03:42:20 Khasmita Farkhatunnajah diupdate  banget  ngelag  pakai  koneksi  wifi  pribadi  memory  12gb gedhe tolong baik aplikasi error mulu menit buka aplikasi langsung error

## 3.3 Data Labelling
Setelah melalui tahap pre-processing, proses berikutnya meliputi tahap labelling, dimana data yang digunakan adalah kolom  review  atau  text_string  sebagai  penentuan  sentimen  netral,  positif,  negatif.  TextBlob  adalah  library  yang memiliki  fungsi    analisis  sentimen  dalam  bahasa  Inggris.  Sesuai  dengan  perancangan  model,  labelling  data  yang digunakan  adalah  labelling  vader,  dimana  semua  data  terlebih  dahulu  diterjemahkan  kedalam  bahasa  Inggris, kemudian  masuk  pada  tahap  penentuan  sentimen  positif,  negatif  dan  netral.  Tabel  4  berikut  menunjukkan  proses translate data dilakukan.
Tabel 4. Translate data Sebelum terjemahan Sesudah Terjemahan tolong  gojek  verifikasi  email  ribet  udah  kirim link  verifikasi  akun  email  akun  email  fine  fine problem udah please Gojek email verification is complicated, I've sent a link to  verify  my  email  account,  my  email  account  is  fine,  the problem is fine sulit  masuk  alamat  terima  paket  gosend  instan mesti  jelasin  drivernya  alamat  terima  paket mohon baik aplnya kiriman2 paket tuju alias
it's  difficult  to  enter  the  address  for  receiving  instant  Gosend packages, you have to explain the driver, address for receiving packages,  please  use  the  app  to  send  packages  to  destination alias
diupdate  banget  ngelag  pakai  koneksi  wifi pribadi memory 12gb gedhe tolong baik aplikasi error mulu menit buka aplikasi langsung error
Updates are really lagging using a private WiFi connection, big 12GB memory, please be good, the application error takes a few minutes to open the application, the error immediately occurs
Kemudian setelah semua data ulasan atau text_string telah diterjemahkan, maka akan dilabeli melalui library Text  Blob  sesuai  dengan  ketentuannya.  Polarity  dalam  TextBlob  adalah  nilai  yang  menunjukkan  seberapa  positif, negatif, atau netral sebuah teks. Nilai polaritas berkisar dari -1 hingga 1, di mana nilai -1 menunjukkan sentimen yang sangat  negatif,  nilai  1  menunjukkan  sentimen  yang  sangat  positif,  dan  nilai  0  menunjukkan  sentimen  yang  netral. Dengan kata lain, polarity mengukur tingkat kepositifan atau kenegatifan suatu teks. Semakin tinggi nilai polaritas, semakin  positif  sentimen  teks  tersebut,  sementara  semakin  rendah  nilai  polaritas,  semakin  negatif  sentimen  teks tersebut. Jika nilai polaritas mendekati 0, itu menunjukkan bahwa teks memiliki sentimen yang netral. Tabel 5 berikut menunjukkan proses labelling data dilakukan.

## Tabel 5. Labelling Data
Text_string Sentiment_polarity  sentiment 0  please Gojek email verification is complicated, I've sent a link to verify my email account, my email account is fine, the problem is fine 0,11111111111111 Positif 1  it's difficult to enter the address for receiving instant Gosend packages, you have to explain the driver, address for receiving packages, please use the app to send packages to destination alias -0,25 Negatif 2  Updates  are  really  lagging  using  a  private  WiFi  connection,  big  12GB memory, please be good, the application error takes a few minutes to open the application, the error immediately occurs 0,11666666666667 Positif
Setelah melewati proses pelabelan dan semua data sudah diberi label, selanjutnya adalah melakukan distribusi sentimen. Sentimen yang akan di distribusikan dalam bentuk sns plot dan pie chart sehingga bisa terlihat visualisasi perbedaan jumlah data berdasarkan sentimen yang ada.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
Gambar 2. Bar Analisis
Gambar 3. Pie chart Analisis
Didalam visualisasi gambar 2 dan gambar 3 diatas menunjukkan terdapat sentimen yang paling unggul adalah positif  sebanyak  2556  (48,1%),  kemudian  sentimen  netral  sebanyak  1419  (26,7%),  dan  sentimen  negatif  1336 (25,2%).

## 3.4 WordCloud
Data penelitian sekarang sudah memiliki label dan sudah dikelompokkan segmen, yaitu : netral, positif, negatif. Oleh karena itu, data akan melalui proses pembuatan word cloud untuk menghasilkan representasi visual dari teks yang terdapat dalam data. Wordcloud digunakan sebagai alat bantu dalam menganalisis teks, di mana kata-kata dalam teks digambarkan dalam visualisasi dimana ukuran huruf bergantung pada frekuensi kemunculan kata tersebut dalam teks. Dengan kata lain, kata-kata yang paling sering muncul dalam data akan ditampilkan dalam ukuran huruf yang lebih besar dalam word cloudFungsi wordcloud adalah untuk membantu dalam melihat atau menggambarkan kata-kata dari masing-masing segmen sehingga kata yang paling sering muncul akan ditampilkan.
Gambar 4. wordcloud sentimen
Berdasarkan grafik diatas maka diketahui kata-kata yang memiliki frekuensi paling sering muncul terbanyak yaitu driver, application, dan order. Gambar 4 menunjukkan wordcloud ulasan yang sering muncul dengan tampilan kata yang besar.

## 3.5 Dataset
Data review aplikasi transportasi online dipecah menjadi bagian, training data (data pelatihan) dan testing data (data uji). Pada gambar 3.4 berikut adalah pembagian data testing dan data training. Pembagian dengan rasio 8:2 dimana data testing 80% sebanyak  4248 data dan data training 20% sebanyak  1063 data. Gambar 5 berikut adalah jumlah pemecahan data menjadi data latih dan data uji.
48,1 % 26 … 25, … Percentage Sentimen Analysis Data
Positif
Netral

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090

## 3.6 Evaluasi kinerja model
Setelah tahap pelatihan, kinerja model dievaluasi berdasarkan tahap pengujian. Confusion matrix menjadi instrumen kunci  untuk  memeriksa  dan  menganalisis  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  Support  Vector  Machine. Melalui penggunaan confusion matrix, dapat mengevaluasi nilai-nilai seperti akurasi precision , accuracy , f1-score , dan recall . Nilai-nilai ini memberikan wawasan yang mendalam tentang kinerja sistem klasifikasi dalam memproses data dan memprediksi kelasnya dengan tepat.

## Gambar 6. Visualisasi Confusion Matrix
Sesuai  dengan gambar  6  setiap  kelas  sudah didapat  matrixnya,  kemudian  menentukan  performance  metrics dari  setiap  kelas  dengan  cara  mengimplementasikan  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  dari  masing-masing  kelas  kedalam rumus. Berikut tabel 6 menunjukkan hasil perfomance matrix dan gambar 7 menunjukkan hasil dalam bentuk bar:
Tabel 6. Hasil Perfomance Matrix
Sentimen Parameter Presisi  Recall  F1-Score Positif 0,85 0,83 0,84 Negatif 0,89 0,94 0,91 Netral 0,93 0,91 0,92 Average 0,89 0,89 0,89
Gambar 7. Bar Perfomance
Berikut hasil dari Performance Metrics untuk metode klasifikasi Support Vector Machine .
a. Sentimen Positif:
1. Presisi yang mencapai 0,85 menunjukkan bahwa sebagian besar teks yang  diklasifikasikan sebagai sentimen positif oleh model memang benar-benar memiliki sentimen positif. Namun, masih ada sebagian kecil teks yang salah diklasifikasikan sebagai positif.
2. Recall sebesar 0,83 menunjukkan bahwa model berhasil mengidentifikasi sebagian besar teks yang sebenarnya memiliki  sentimen  positif.  Namun,  ada  beberapa  teks  yang  sebenarnya  positif  namun  tidak  terdeteksi  oleh model.
3. F1-Score yang seimbang sebesar 0,84 menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall dalam mengklasifikasikan sentimen positif.
b. Sentimen Negatif:
0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 Positif Negatif Netral F1-Score Recall Presisi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
1. Dengan presisi tinggi sebesar 0,89, model jarang melakukan kesalahan dalam mengklasifikasikan teks sebagai sentimen negatif. Namun, masih ada sejumlah kecil teks yang salah diklasifikasikan sebagai negatif.
2. Recall yang sangat baik sebesar 0,94 menunjukkan bahwa model berhasil mengidentifikasi sebagian besar teks yang sebenarnya memiliki sentimen negatif.
3. F1-Score yang tinggi sebesar 0,91 menunjukkan kinerja yang kuat dalam mengklasifikasikan sentimen negatif.
c. Sentimen Netral:
1. Presisi yang tinggi sebesar 0,93 menunjukkan bahwa sebagian besar teks yang diklasifikasikan sebagai netral oleh model memang tidak memiliki sentimen yang jelas.
2. Recall  yang baik  sebesar  0,91  menunjukkan  bahwa  model dapat  mengidentifikasi  sebagian  besar  teks yang sebenarnya memiliki sentimen netral.
3. F1-Score yang tinggi sebesar 0,92 mencerminkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen netral. Rata-rata presisi, recall, dan F1-Score yang tinggi sebesar 0,89 menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang konsisten dan seimbang dalam mengklasifikasikan sentimen untuk semua kategori.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  dengan  textblob  dan  metode klasifikasi SVM dan proses perbandingan pengukurannya pada studi kasus opini masyarakat Indonesia tentang Jasa Transportasi Online ,  dapat  disimpulkan  bahwa  opini    masyarakat  Indonesia  tentang  Jasa  Transportasi Online berdasarkan data yang diambil dari google play store menunjukkan bahwa sentimen Positif memperoleh persentase tertinggi  sebesar  48,1%,  kemudian  disusul  sentimen  Netral  sebesar  26,7%  dan  Negatif  sebesar  25,2%.  Kemudian, hasil evaluasi kinerja model SVM menunjukkan parameter recall memiliki nilai akurasi yang paling tinggi sebesar 0,94 pada sentimen Negatif. Sementara parameter precision dan f1-score memperoleh hasil tertinggi pada sentimen Netral dengan nilai masing-masing sebesar 0,93 dan 0,92.

## REFERENCES
[1] A.  N.  Hasanah  and  B.  N.  Sari,  “ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI  JASA  OJEK  ONLINE MAXIM PADA GOOGLE PLAY DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3628.
[2] A. N. Alfarobby and H. Irawan, “Analisis Sentimen Kepuasan Konsumen Pengguna Transportasi Online Pada Ulasan Google Playstore Menggunakan Indobert Dan Topic Modeling (Studi kasus: Gojek dan Grab),” e-Proceeding of Management, vol. 11, no. 1, p. 72, Feb. 2024.
[3] D. Nugraha and D. Gustian, “Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store dengan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), vol. 5, no. 1, pp. 326–335, Jan. 2024.
[4] M. M. Aziz, M. D. Purbalaksono, and A. Adiwijaya, “Method comparison of Naïve Bayes, Logistic Regression, and SVM for Analyzing Movie Reviews,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 4, pp. 1714–1720, Mar. 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.2644.
[5] I. M. Karo Karo, J. A. Karo Karo, Y. Yunianto, H. Hariyanto, M. Falah, and M. Ginting, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 4, pp. 1423–1430, Jul. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3943.
[6] Y.  A.  Singgalen,  “Extract  Sentiment  and  Support  Vector  Machine  (SVM)  Performance  of  Hotel  Guest  Review Classification,” Technology and Science (BITS), vol. 5, no. 3, pp. 627–635, Dec. 2023, doi: 10.47065/bits.v5i3.4737.
[7] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “ANALISIS  SENTIMEN  WACANA  PEMINDAHAN  IBU  KOTA  INDONESIA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM),”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[8] V. Vamilina and R. Novita, “Analisis Sentimen E-Wallet Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  vol.  5,  no.  1,  pp.  40–48,  Jun.  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3526.
[9] Z. Alhaq, A. Mustopa, and J. D. Santoso, “PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER,” JOISM : JURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT, vol. 3, no. 1, 2021.
[10]  N. Tri Romadloni, I. Santoso, S. Budilaksono, and M. Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta, “PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES, KNN DAN DECISION TREE TERHADAP ANALISIS SENTIMEN TRANSPORTASI KRL COMMUTER LINE,” Jurnal IKRA-ITH Informatika, vol. 3, no. 2, Jul. 2019.
[11]  A. Handayani and I. Zufria, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 5, no. 1, pp. 53–63, Oct. 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.
[12]  N.  Hendrastuty,  A.  Rahman  Isnain,  and  A.  Yanti  Rahmadhani,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Program  Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 6, no. 3, Jul. 2021, [Online]. Available: http://situs.com
[13]  D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, pp. 697–711, Sep. 2021.
[14]  W. Sejati, A. Singh Bist, and A. Tambunan, “Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) Pengembangan Analisis Sentimen dalam Rekayasa Software Engineering menggunakan tinjauan literatur sistematis,” Jurnal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 1 − 10 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5090
Manajemen  Pendidikan  dan  Teknologi  Informasi  ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  95–103,  Sep.  2023,  [Online].  Available: https://journal.pandawan.id/mentari/article/view/377
[15]  A. Dwiki, A. Putra, and S. Juanita, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma KNN,”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  Jun.  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[16]  O. I. Gifari, M. Adha, I. Rifky Hendrawan, F. Freddy, and S. Durrand, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF- IDF dan Support Vector Machine,” JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, vol. 2, no. 1, Mar. 2022.
[17]  D. R. Alghifari, M. Edi, and L. Firmansyah, “Implementasi Bidirectional LSTM untuk Analisis Sentimen Terhadap Layanan Grab  Indonesia,”  Jurnal  Manajemen  Informatika  (JAMIKA),  vol.  12,  no.  2,  pp.  89–99,  Sep.  2022,  doi: 10.34010/jamika.v12i2.7764.
[18]  A. Safira, A. S. Masyarakat… , and F. N. Hasan, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PAYLATER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, Jan. 2023.
[19]  Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,”  Jurnal  KomtekInfo,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–7,  Jan.  2023,  doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[20]  E. E. Amelia and I. Yustiana, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk UNIQLO dengan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, vol. 8, no. 1, pp. 141–148, Mar. 2024.
[21]  L.  A.  Pramesti  and  N.  Pratiwi,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Program  MBKM  Menggunakan  Decision  Tree  dan Support Vector Machine,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 4, pp. 1145–1154, Jul. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3807.
[22]  D. Aryanti, “Analisis Sentimen Ibukota Negara Baru Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 4, pp. 524–531, Jul. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1944.
[23]  R.  Abdillah,  E.  Haerani,  and  R.  M.  Candra,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Wetv  Untuk  Peningkatan  Layanan Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 3, pp. 865– 873, Apr. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3353.
[24]  A.  Kusuma  and  H.  Nurramdhani  Irmanda,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Indodax  di  Google  Play  Store Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Aug. 2022.
[25]  N. Q. Rizkina and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser NCT 127 Menggunakan Metode  Naive  Bayes,”  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  vol.  4,  no.  4,  pp.  1136–1144,  Jul.  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[26]  E.  Putri  Nirwandani  and  R.  Cahya  Wihandika,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Mandiri  Online Menggunakan Metode Modified Term Frequency Scheme Dan Naïve Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 3, pp. 1039–1047, Mar. 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[27]  M. Taufiq Anwar, D. Riandhita Arief Permana, P. STMI Jakarta, P. Sistem Informasi Industri Otomotif, J. Letjen Suprapto No, and J. Pusat, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan VADER,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  vol.  10,  no.  1,  pp.  783–792,  Mar.  2023,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[28]  A.  Tazidan  OctaN  et  al.,  “ALGORITMA  DECISION  TREE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  PUBLIC  TERHADAP MARKETPLACE  DI INDONESIA,” Jurnal Ilmiah Nasional  Riset  Aplikasi dan Teknik Informatika, vol. 05, no. 5, Jun. 2023.
[29]  L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B.  A.  Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer  Review  Produk  Shopee  Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 233–242, Dec. 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[30]  Y. Afrillia, L. Rosnita, and D. Siska, “Analisis Sentimen Ciutan Twitter Terkait Penerapan Permendikbudristek Nomor 30 Tahun 2021 Menggunakan TextBlob dan Support Vector Machine,” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 6, no. 2, pp. 387–394, Oct. 2022, doi: 10.33379/gtech.v6i2.1778.