## Penerapan Metode Support Vector Machine dalam Classifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile JKN
Tri Sugihartono 1* , Rendy Rian Chrisna Putra 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur,
Pangkalpinang, Indonesia
E-mail: 1* trisugihartono@atmaluhur.ac.id, 2 rendyriancp@atmaluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Aplikasi JKN Mobile telah menjadi salah satu sarana utama bagi masyarakat Indonesia untuk mengakses layanan kesehatan yang disediakan oleh program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Dalam konteks ini, analisis sentimen  ulasan pengguna aplikasi JKN Mobile menjadi penting untuk  memahami persepsi dan pengalaman  pengguna.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  SVM  untuk  melakukan analisis  sentimen  secara  mendalam  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  JKN Mobile .  Langkah-langkah penelitian meliputi pengumpulan data ulasan pengguna, preprocessing data, ekstraksi fitur, pembagian data, pelatihan model SVM, dan evaluasi kinerja model. Data ulasan pengguna dikumpulkan dan diproses, lalu dilatih menggunakan model SVM untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif, negatif, atau netral. Penelitian ini melakukan pengujian tingkat akurasi dengan perbandingan pembagian data training dengan data testing . Tujuan dari metode ini adalah untuk mengeksplorasi berbagai teknik optimasi untuk meningkatkan akurasi model SVM dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi JKN Mobile. Ini bisa  mencakup  penggunaan  algoritma  optimasi  seperti  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk menemukan  parameter  terbaik  bagi  model  SVM.  Hasil  penelitian  menunjukkan    Tingkat  akurasi  SVM setelah  penerapan  PSO  atau Grid Search mengalami  peningkatan  akurasi  yang  awalnya  tingkat  akurasi SVM sebesar 81%, setelah optimasi, tingkat akurasi mendapatkan akurasi yang lebih tinggi sebesar 85 %.
Kata kunci : Artificial Intelligence , JKN Mobile , Support Vector Machine , Text Mining , Ulasan Pengguna

## Abstract
JKN  Mobile  application  has  become  one  of  the  main  means  for  Indonesians  to  access  health  services provided  by  the  National  Health  Insurance  (JKN)  program.  In  this  context,  sentiment  analysis  of  user reviews of the JKN Mobile application is important to understand user perceptions and experiences. This research uses the SVM classification method to carry out in-depth sentiment analysis of user reviews of the JKN Mobile application. Research steps include collecting user review data, data preprocessing, feature extraction,  data  sharing,  SVM  model  training,  and  model  performance  evaluation.  User  review  data  is collected  and  processed,  then  trained  using  an  SVM  model  to  classify  review  sentiment  into  positive, negative, or neutral. This research tested the level of accuracy by comparing the distribution of training data with testing data. The aim of this method is to explore various optimization techniques to increase the accuracy of the SVM model in classifying the sentiment of user reviews of the JKN Mobile application. This can  include  using  optimization  algorithms  such  as  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  to  find  the  best parameters for the SVM model. The research results show that the SVM accuracy level after implementing PSO or Grid Search experienced an increase in accuracy, initially the SVM accuracy level was 81%, after optimization, the accuracy level obtained a higher accuracy of 85%.
Keywords: Artificial Intelligence, JKN Mobile, Support Vector Machine, Text Mining, User Reviews

## 1. PENDAHULUAN
Di  tengah  perkembangan  teknologi  informasi  yang  pesat,  aplikasi mobile telah  menjadi bagian  tak  terpisahkan  dari  kehidupan  sehari-hari,  menyediakan  akses  mudah  dan  cepat  ke berbagai layanan dan Informasi [1]. Salah satu aplikasi mobile yang memiliki dampak signifikan dalam konteks layanan kesehatan di Indonesia adalah aplikasi JKN Mobile . Sebagai bagian dari program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  [2],  aplikasi  ini  telah  membuka  pintu  bagi masyarakat  untuk  mengelola  informasi  kesehatan  mereka,  memperoleh  layanan  medis,  dan mendapatkan akses ke informasi penting seputar program jaminan kesehatan [3].
Namun,  meskipun  aplikasi  JKN Mobile menjanjikan  kemudahan  dan  kenyamanan, pengalaman  pengguna  sering  kali  menjadi  faktor  penentu  keberhasilan  suatu  Aplikasi  [4]. Persepsi  dan  pengalaman  pengguna  terhadap  aplikasi  ini  menjadi  kunci  untuk  meningkatkan adopsi  dan  penggunaan  yang  efektif  [5].  Oleh  karena  itu,  memahami  bagaimana  pengguna merasakan  dan  memanfaatkan  aplikasi  JKN Mobile menjadi  sangat  penting  dalam  upaya meningkatkan kualitas layanan kesehatan di Indonesia [6].
Analisis  sentimen  ulasan  pengguna  adalah  metode  yang  relevan  dan  efektif  untuk memahami  pandangan  pengguna  [7]  terhadap  aplikasi  JKN Mobile secara  lebih  mendalam. Dengan menganalisis ulasan-ulasan yang diberikan oleh pengguna, baik itu berupa pujian, kritik, atau  keluhan,  kita  dapat  mengeksplorasi  wawasan  yang  berharga  tentang  kelebihan  dan kekurangan aplikasi, serta identifikasi area yang perlu perbaikan atau peningkatan [8].
Penelitian  [9]  membahas  penerapan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma machine learning seperti Support Vector Machine , Long Short - Term Memory , dan Neural Network dengan Particle Swarm Optimization dalam berbagai konteks seperti review hotel berbahasa Indonesia, review aplikasi pemerintah, prediksi kelulusan mahasiswa, penyakit liver . diagnosis, dan analisis sentimen transportasi online . Penelitian ini secara khusus berkonsentrasi pada analisis sentimen pada  aplikasi Mobile JKN  yang  menggunakan Support Vector Machine [10].  yang  dioptimasi dengan Particle  Swarm  Optimization sehingga  menghasilkan  hasil  akurasi,  presisi, recall ,  dan Area  Under  Curve (AUC)  yang  baik.  Penelitian  ini  juga  merekomendasikan  untuk membandingkan  algoritma  SVM  dengan  metode  pemilihan  fitur  lainnya  untuk  penelitian selanjutnya.
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  [11]  membahas  analisis  sentimen  berbasis  data  ulasan pengguna  aplikasi  Mobile  JKN  menggunakan  metode  Lexicon  Based  dan  Naive  Bayes. Ditemukan bahwa aplikasi Mobile JKN masih terdapat beberapa catatan kekurangan dan belum mendapatkan presepsi publik yang positif [12]. Metode Naive Bayes lebih baik dalam klasifikasi sentimen  dibandingkan  dengan  Lexicon  Based.  Penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi tentang penilaian publik terhadap aplikasi Mobile JKN dari berbagai aspek.
Dalam penelitian yang dilakukan [13], peneliti memeriksa persepsi masyarakat terhadap kebijakan  bekerja  dari  rumah  selama  pandemi  COVID-19  di  Indonesia.  Penelitian  tersebut menggunakan Support  Vector  Machine dengan Optimization  Randomized  Search .  Studi  ini mengumpulkan tweet dari Twitter, memberi label pada tweet tersebut, memproses data terlebih dahulu,  dan  menggunakan  SVM  untuk  klasifikasi.  Hasilnya  menunjukkan  sebagian  besar warganet  mendukung  kebijakan  bekerja  dari  rumah.  Penelitian  juga  membandingkan  berbagai metode  prapemrosesan  dan  teknik  penyetelan  hyperparameter  untuk  meningkatkan  akurasi. Kajian ini bertujuan untuk memberikan wawasan berharga bagi pemerintah berdasarkan analisis sentimen masyarakat.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  [14],  para  peneliti  menyelidiki  persepsi  masyarakat terhadap kendaraan listrik di Indonesia yang  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini melihat bagaimana model SVM berfungsi baik dengan dan tanpa metode penanganan  ketidakseimbangan  seperti  SMOTE  dan Random Undersampling .  Hasilnya menunjukkan bahwa penerapan teknik ini akan meningkatkan performa model dalam hal akurasi, presisi,  perolehan,  dan  Skor  F1,  sehingga  menyoroti  pentingnya  menangani  data  yang  tidak seimbang saat menganalisis sentimen di Twitter terkait kendaraan listrik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [15]  membandingkan  kinerja Support Vector Machine (SVM)  dengan  kernel  linier  dan  polinomial  untuk  analisis  sentimen  multikelas  di  Twitter, khususnya  yang  berfokus  pada  Covid-19.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  kernel  polinomial, khususnya dengan fitur trigram, mengungguli kernel linier dalam hal akurasi, presisi, perolehan, dan pengukuran-f. Studi ini menggunakan perayapan data, pelabelan, pra-pemrosesan, ekstraksi fitur, dan penghitungan TF-IDF sebelum proses klasifikasi menggunakan SVM, sehingga dapat menjelaskan persepsi masyarakat terhadap Covid-19 di Twitter.
Penelitian yang dibahas dalam paper [16] berfokus pada analisis sentimen ulasan pengguna pada  aplikasi  Mobile  JKN  dengan  menggunakan  metode  Lexicon  Based  dan  Naive  Bayes. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  Naive  Bayes  mengungguli  Lexicon  Based  dalam  klasifikasi
sentimen.  Studi  ini  menyarankan  beberapa  hal  yang  perlu  ditingkatkan  dalam  aplikasi,  seperti menyederhanakan  sistem login dan  registrasi,  mengoptimalkan  proses  verifikasi,  dan menyediakan kontak layanan pengguna yang mudah diakses. Selain itu, penelitian ini menyoroti perlunya studi lebih lanjut dengan menggunakan lebih banyak data review dan metode pemodelan topik yang berbeda untuk meningkatkan analisis persepsi masyarakat  terhadap aplikasi Mobile JKN.
Meskipun sejumlah penelitian telah dilakukan sebelumnya dalam konteks analisis sentimen ulasan  pengguna  aplikasi mobile ,  gap  penelitian  yang  masih  ada  terletak  pada  kurangnya pemahaman yang mendalam tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi JKN Mobile . Penelitian sebelumnya  mungkin  telah  terbatas  pada  analisis  yang  kurang  mendalam  atau  kurang memperhatikan faktor-faktor kontekstual yang relevan [17]. Dengan mempertimbangkan konteks ini, penelitian ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  secara  menyeluruh  sentimen  ulasan  pengguna untuk  aplikasi  JKN  Mobile  menggunakan  metode  Support  Vector Machine [18].  Tujuan  dari metode ini adalah untuk Mengeksplorasi berbagai teknik optimasi untuk meningkatkan akurasi model SVM dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi JKN Mobile. Ini bisa mencakup penggunaan algoritma optimasi seperti Particle Swarm  Optimization (PSO) untuk  menemukan parameter terbaik bagi model SVM.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi Penelitian dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian [19]
Metodologi Penelitian ini terdiri dari berberapa Tahapan diantaranya: a. Tahap 1 - Pengumpulan Data
Data  ulasan  pengguna  JKN mobile diperoleh  dari  platform  resmi  aplikasi  JKN mobile . Ulasan  yang  diambil  meliputi  teks  ulasan,  peringkat  pengguna,  dan  tanggal  ulasan.  Data  ini mencakup rentang waktu yang relevan untuk tujuan analisis yang ditetapkan. Peneliti melakukan pengumpulan  data  menggunakan  Teknik scrapper data  ulasan  dari  Google  PlayStore menggunakan Tools Rapidminer.
b. Tahap 2 - Preprocessing Data
Langkah-langkah preprocessing dilakukan untuk membersihkan dan mempersiapkan data ulasan pengguna sebelum dilakukan analisis sentimen. Proses preprocessing meliputi Tokenisasi, melalui  Tahapan  Tokenisasi  Data  teks  dipecah  menjadi  token-token  individual  (kata-kata).
Setelah  itu  masuk  ke  proses  Penghapusan Stopwords , Stopwords ,  yaitu  kata-kata  umum  yang tidak  memiliki  makna  khusus  dalam  analisis  sentimen,  dihapus  dari  teks.  Kemudian  peneliti melakukan  proses Stemming yaitu  proses  perubahan  kata  kata  menjadi  bentuk  dasarnya  untuk mengurangi  variasi  kata  yang  memiliki  akar  yang  sama.  Dan  dilanjutkan  dengan  proses Preprocessing ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  analisis  sentimen  dengan menghilangkan noise dan memfokuskan perhatian pada kata-kata kunci dalam ulasan pengguna.
c. Tahap 3 - Ekstraksi Fitur
Setelah preprocessing , fitur-fitur dari data ulasan pengguna diekstraksi untuk digunakan dalam model analisis sentimen. Fitur-fitur ini bisa berupa representasi vektor kata atau fitur lain yang  dihasilkan  dari  teks  ulasan.  Pada  tahapan  ini  dilakukannya  pembobotan  yang  digunakan untuk  meningkatkan  analisis sentiment dalam  pemrosesan  Teks,  dalam  penelitian  ini menggunakan Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Persamaan  yang digunakan dalam menghitung nilai TF-IDF [19].
𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 =   { 1 + log 10 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0 0 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = 0 }            (1) 𝑖𝑑𝑓 𝑡 = log 10 𝑁 𝐷𝑓 𝑡 (2) 𝑊 𝑡,𝑑 =  𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 . 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (3)
Keterangan: 𝑊𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Bobot kata di setiap dokumen 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Jumlah kemunculan term dalam dokumen 𝑁 = Jumlah keseluruhan dokumen 𝐷𝐹 = Jumlah dokumen yang terkandung term 𝑖𝑑𝑓 = Bobot Inverse dalam nilai df 𝑊 𝑡,𝑑 = Pembobotan TF - IDF
d. Tahap 4 - Pembagian Data
Data ulasan pengguna dibagi menjadi data training dan data testing . Dalam penelitian ini dibagi  menjadi  perbandingan  60%:40%,  70%:30%,  80%:20%,  dan  90%:10%  data  digunakan untuk pelatihan dan sisanya untuk pengujian.
e. Tahap 5 - Model Support Vector Machine (SVM)
Metode Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk melakukan klasifikasi sentimen ulasan pengguna. SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang efektif dalam klasifikasi teks dan  telah  terbukti  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  analisis  sentimen.  Model  SVM  dilatih menggunakan set data pelatihan yang telah dipersiapkan sebelumnya.
Untuk  meningkatkan  akurasi  model  SVM  dalam  klasifikasi  sentimen  ulasan  pengguna aplikasi  JKN  Mobile,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  optimasi  seperti  Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menemukan parameter terbaik. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah algoritma optimasi yang terinspirasi dari perilaku kawanan burung atau ikan. PSO digunakan  untuk  menemukan  parameter  optimal  dengan  mencari  solusi  terbaik  di  antara sekumpulan solusi potensial (partikel).
Rumus PSO:
𝑣 𝑖 (𝑡 + 1) =  𝑤. 𝑣 𝑖 (𝑡) +   𝑐 1 . 𝑟 1 . (𝑝𝐵𝑒𝑠𝑡 𝑖 − 𝑥 𝑖 (𝑡)) +   𝑐 1 . 𝑟 1 . (𝑔𝐵𝑒𝑠𝑡 𝑖 − 𝑥 𝑖 (𝑡))       (4)
Keterangan: 𝑤 = faktor inersia 𝑐 1 dan 𝑐 2 = koefisien percepatan
𝑟 1 dan 𝑟 2 = bilangan acak antara 0 dan t 𝑝𝐵𝑒𝑠𝑡 𝑖 = posisi terbaik yang pernah dicapai oleh partikel i 𝑔𝐵𝑒𝑠𝑡 𝑖 = posisi partikel i pada iterasi t
f. Tahap 6 - Evaluasi Model
Model yang dikembangkan dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi standar seperti akurasi, presisi, recall , dan F1- score . Evaluasi dilakukan menggunakan set data pengujian yang terpisah untuk mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna.
g. Tahap 7 - Interpretasi Hasil
Hasil dari model SVM digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola sentimen dalam ulasan pengguna.  Ini  termasuk  menentukan  distribusi  sentimen  (positif,  negatif,  netral),  serta menganalisis contoh-contoh ulasan yang dihasilkan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang kebutuhan dan preferensi pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 merupakan hasil dari tahapan pre-processing [20]:
Tabel 1. Proses Cleaning Content Text_clean Aplikasi tidak jelas, mau masuk aja dapat info.. Aplikasi tidak jelas mau masuk aja dapat infor
Ini aplikasi maunya gimana ya, kita udah daftar
Ini aplikasi maunya gimana ya kita udah daftar Ini aplikasi mobile JKN lagi bermasalah apa Ini aplikasi mobile jkn lagi bermasalah apa
Tahapan  tokenisasi  data  teks  dipecah  menjadi  token-token  individual  (kata-kata) ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Setelah  itu,  masuk  ke  proses  penghapusan Stopwords terlihat  pada Tabel 3.
Tabel 2. Proses Tokenizing Content Text_Tokens Aplikasi tidak jelas, mau masuk aja dapat info.. [aplikasi, ‘masuk’, ‘aja’,’informasi’] Ini aplikasi maunya gimana ya, kita udah daftar [‘aplikasi’, ’maunya’, ’gimana’, ’ya’, ’udah’] Ini aplikasi mobile JKN lagi bermasalah apa [‘aplikasi’, ’mobile, ’jkn’,’bermasalah’]
Stopwords yaitu  kata-kata  umum  yang  tidak  memiliki  makna  khusus  dalam  analisis  sentimen, dihapus dari teks.
Tabel 3. Proses Stopwords Content Text_Stopword Aplikasi tidak jelas, mau masuk aja dapat info.. Aplikasi masuk aja aplikasi berjalan
Ini aplikasi maunya gimana ya, kita udah daftar
Aplikasi maunya gimana yaudah daftar tau akun Ini aplikasi mobile JKN lagi bermasalah apa Aplikasi mobile jkn bermasalah gimana jadi
Kemudian  dilakukan  proses Stemming pada  Tabel  4,  yaitu  proses  perubahan  kata  kata menjadi bentuk dasarnya untuk mengurangi variasi kata yang memiliki akar yang sama.
Tabel 4. Proses Stemming Content Text_Stemmindo Aplikasi tidak jelas, mau masuk aja dapat info.. Aplikasi masuk aja informasi aplikasi jalan
Ini aplikasi maunya gimana ya, kita udah daftar
Aplikasi mau gimana ya udah daftar tau akun ga
Ini aplikasi mobile JKN lagi bermasalah apa
Aplikasi mobile jkn masalah fimana
Dilanjutkan  dengan  proses Preprocessing ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas analisis sentimen dengan menghilangkan noise dan memfokuskan perhatian pada kata-kata kunci dalam ulasan pengguna.
Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  JKN Mobile :  Hasil  analisis  sentimen menunjukkan  distribusi  ulasan  pengguna  aplikasi  JKN Mobile berdasarkan  polaritasnya. Sebagian  besar  ulasan  cenderung  positif,  menunjukkan  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi. Namun, sejumlah ulasan juga memiliki sentimen negatif, yang mengindikasikan adanya masalah atau kekurangan dalam aplikasi yang perlu diperhatikan. Pengelompokkan Data Predicting dan Data Testing terlihat pada Gambar 2.
(a) Data Predicting (b) Data Testing Gambar 2. Pengelompokan Data Predicting dan Data Testing [20]
Pada  Penelitian  ini,  membandingkan  tingkat  akurasi  dari  beberapa  pembagian  Data Training (DTr) dengan Data Testing (DTs). Dari 1000 dataset yang telah dikumpulkan,  maka berikut pembagian dan perbandingan Data Training dan Data Testing , yang terlihat pada Tabel 5 dan Gambar 3.
Tabel 5. Perbandingan Jumlah Data Training dan Data Testing Perbandingan Rasio  (DTr : DTs ) 60 : 40 600 : 400 70 : 30 700 : 300 80 : 20 800 : 200 90 : 10 900 : 100
Analisis  lebih  lanjut  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  menyebabkan ulasan  positif  dari  pengguna.  Beberapa  faktor  yang  teridentifikasi  meliputi  kemudahan penggunaan  aplikasi,  aksesibilitas  informasi  kesehatan,  dan  kecepatan  layanan  yang  diberikan melalui  aplikasi.  Ini  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur  ini  dinilai  positif  oleh  pengguna  dan berkontribusi pada pengalaman pengguna yang memuaskan.
Selain  faktor-faktor  positif,  analisis  juga  mengungkapkan  beberapa  masalah  atau kelemahan  dalam  aplikasi  yang  menyebabkan  ulasan  negatif  dari  pengguna.  Masalah  teknis, lambatnya  respon  dari  sistem,  dan  ketidakmudahan  dalam  navigasi  aplikasi  adalah  beberapa contoh dari faktor-faktor ini.  Menanggapi masalah ini dengan cepat dan efektif menjadi penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan, yang terlihat pada Tabel 6.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Training dengan Data Testing
Tabel 6. Proses Pelabelan
Score Content Label 1 Aplikasi tidak jelas, mau masuk aja dapat Negatif 1 Ini aplikasi maunya gimana, kita udah daftar Negatif . . . . . . 4 Alhamdulillah sangat terbantu dengan adanya aplikasi Positif 2 Ayolah Pihak JKN update sistemnya harusnya aplikasi Negatif 3 Minggu depan saya mau kontrol, tapi FASKES RUJUKAN Netral
Untuk penetapan klasifikasi pelabelan, berdasarkan score rating yang sudah diberikan oleh pengguna ulasan. Script yang digunakan terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pseudo Code Pelabelan Ulasan Pengguna
Temuan  dari  analisis  sentimen  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pengembang aplikasi untuk meningkatkan aplikasi JKN Mobile . Perbaikan teknis, peningkatan responsivitas, dan  peningkatan  fitur-fitur  yang  memberikan  nilai  tambah  bagi  pengguna  adalah  beberapa rekomendasi  yang  dapat  diimplementasikan  untuk  meningkatkan  kepuasan  pengguna  dan efektivitas aplikasi.
Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  memahami  pandangan  dan  pengalaman  pengguna dalam pengembangan aplikasi kesehatan seperti JKN Mobile . Analisis sentimen ulasan pengguna memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kelebihan dan kelemahan aplikasi, serta memberikan arahan yang jelas bagi pengembangan aplikasi di masa depan. Dengan mengambil
tanggapan dan masukan pengguna secara serius, pengembang dapat memastikan bahwa aplikasi yang  mereka  kembangkan  benar-benar  memenuhi  kebutuhan  dan  harapan  pengguna,  sehingga meningkatkan  aksesibilitas  dan  kualitas  layanan  kesehatan  di  Indonesia.buatlah  pembahasan secara rinci dan detail terkait proses penelitian dan hasil dari akurasi.
Data ulasan pengguna aplikasi JKN Mobile dikumpulkan dari platform resmi aplikasi. Data meliputi  teks  ulasan,  peringkat  pengguna,  dan  tanggal  ulasan.  Data  ulasan  pengguna  diproses untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data.  Tahap preprocessing mencakup  penghapusan karakter khusus, tokenisasi teks, penghapusan stopwords , dan stemming .
Fitur-fitur  relevan  diekstraksi  dari  teks  ulasan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF. Pembobotan  ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  kata-kata  kunci  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  sentimen  ulasan.  Data  terbagi  menjadi  dua,  yaitu data  training dan data testing . Data training digunakan untuk melatih model SVM, sedangkan data testing digunakan untuk menguji kinerja model. Metode Analisis Sentimen menggunakan SVM.
Metode Support Vector Machine (SVM) dipilih sebagai algoritma klasifikasi utama untuk analisis sentimen. SVM adalah metode pembelajaran mesin yang efektif dalam memisahkan dua kelas  yang  berbeda  dengan  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  kelas-kelas tersebut. Model SVM dilatih menggunakan set data pelatihan yang telah diproses dan diekstraksi fiturnya.  Selama  pelatihan,  model  SVM  belajar  untuk  memisahkan  ulasan-ulasan  berdasarkan sentimen positif, negatif, atau netral.
Setelah melatih model SVM, kinerjanya dievaluasi menggunakan set data pengujian yang sebelumnya  tidak  dilihat  oleh  model.  Evaluasi  dilakukan  menggunakan  metrik-metrik  seperti akurasi,  presisi, recall ,  dan  F1- score untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan sentimen ulasan.
Tabel 7. Tingkat Akurasi SVM Precision Recall F1-score Support Negatif 0.81 0.99 0.89 77 Netral 0.00 0.00 0.00 5 Positif 0.83 0.28 0.42 18 Accuracy 0.81 100 Macro avg 0.55 0.42 0.44 100 Weighted avg 0.77 0.81 0.76 100
Tabel 8. Hasil Akurasi dari Beberapa Perbandingan Pembagian Dataset
Perbandingan Tingkat Akurasi 60 : 40 81.5% 70 : 30 81.3% 80 : 20 81.5% 90 : 10 81.0%
Berdasarkan  Tabel  7.  bahwa  nilai precision untuk  kelas  positif  adalah  0.83,  ini menunjukkan  bahwa  dari  semua  ulasan  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif  oleh  model,  83% benar-benar positif. dan nilai recall untuk kelas negatif adalah 0.99, ini menunjukkan bahwa dari semua ulasan yang sebenarnya negatif, model berhasil mengidentifikasi 99 % dari mereka dengan benar.  Berdasarkan  Tabel  8.  bahwa  hasil  akurasi  dari  beberapa  perbandingan  perbandingan dataset, pembagian dataset 60:40 dan 80:20 memiliki tingkat akurasi yang sama sebesar 81.5% sedangkan  pembagian  dataset  70:30  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  81.3%,  dan  pembagian dataset 90:10 memiliki tingkat akurasi sebesar 81%.
Setelah evaluasi, ditemukan bahwa model SVM memiliki akurasi yang memuaskan dalam mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi  JKN Mobile .  Akurasi  model  adalah persentase dari jumlah ulasan yang diklasifikasikan dengan benar dibandingkan dengan jumlah total ulasan yang dievaluasi. Selain akurasi, kinerja model juga dievaluasi menggunakan metrik- metrik lain seperti presisi, recall , dan F1- score . Metrik-metrik ini menghasilkan pemahaman yang
lebih holistik terkait kinerja model berkaitan dengan mengklasifikasikan sentimen ulasan.
Hasil menunjukkan bahwa metode SVM efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna  aplikasi  JKN Mobile .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  dapat  digunakan secara efektif untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna dalam konteks aplikasi kesehatan. Temuan  ini  memiliki  implikasi  praktis  yang  penting  bagi  pengembangan  aplikasi  kesehatan. Dengan  memahami sentimen pengguna secara lebih baik, pengembang dapat merancang fitur- fitur  yang  lebih  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  dan  meningkatkan  pengalaman pengguna secara keseluruhan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi JKN  Mobile menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM).  Langkah-langkah  penelitian  meliputi pengumpulan  data  ulasan  pengguna, preprocessing data,  ekstraksi  fitur,  pembagian  data, pelatihan  model  SVM,  dan  evaluasi  kinerja  model.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model SVM  mampu  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan  pengguna  dengan  tingkat  akurasi  yang memuaskan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  pemahaman  terkait  persepsi  pengguna terhadap  aplikasi  JKN Mobile yang  lebih  mendalam,  dengan  sebagian  besar  ulasan  memiliki sentimen positif terhadap aplikasi.
Faktor-faktor  seperti  kemudahan  penggunaan,  aksesibilitas  informasi  kesehatan,  dan kecepatan layanan ditemukan sebagai penyebab sentimen positif, sementara masalah teknis dan lambatnya respon menjadi penyebab sentimen negatif.Implikasi praktis dari penelitian ini adalah bahwa  pengembang  aplikasi  dapat  menggunakan  analisis  sentimen  ulasan  pengguna  sebagai panduan  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  pengalaman  pengguna  aplikasi  kesehatan.  Dengan memperhatikan masukan dan umpan balik dari pengguna, pengembang dapat merancang fitur- fitur yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan harapan pengguna, serta meningkatkan efektivitas dan  adopsi  aplikasi  kesehatan  di  Indonesia.Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan kontribusi yang signifikan dalam pemahaman tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi JKN Mobile dan memberikan arahan yang jelas bagi pengembangan aplikasi kesehatan yang lebih baik di masa depan.
Tingkat  akurasi  SVM  setelah  penerapan  PSO  atau  Grid  Search  mengalami  peningkatan akurasi  yang  awalnya  tingkat  akurasi  SVM  sebesar  81%,  setelah  optimasi,  tingkat  akurasi mendapatkan akurasi yang lebih tinggi sebesar 85 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. R. C. Putra, et al, “Komparasi Naive Bayess dengan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi JKN mobile,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , vol. 9, no. 2, pp. 90–99, 2023.
[2] N. Maulida, N. Suarna, and W. Prihartono, “Analisis Ulasan Sentimen Aplikasi Mobile JKN Dengan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 8, no. 2, pp. 1651-1658, 2024.
[3] D.  I.  Sumantiawan,  J.  E.  Suseno,  and  W.  A.  Syafei,  “Sentiment  Analysis  of  Customer Reviews Using Support Vector Machine and Smote-Tomek Links for Identify Customer Satisfaction,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 13, no. 1, pp. 1–9, 2023.
[4] V.  I.  Santoso,  G.  Virginia,  and  Y.  Lukito,  “Penerapan  Sentiment  Analysis  Pada  Hasil Evaluasi Dosen Dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Transformatika , vol. 14, no. 2, pp. 79-83, 2017.
[5] C. K. Wang, “Sentiment Analysis Using Support Vector Machines, Neural Networks, and Random Forests,” Proceeding of the 2023 International Conference on Image, Algoritms and Artificial Intelegence (ICIAAI 2023) , pp. 23–34, 2023.
[6] M. F. Madjid, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Sentiment Analysis on App Reviews Using Support Vector Machine and Naïve Bayes Classification,” Sinkron , vol. 7, no. 1, pp. 556–562, 2023.
[7] O. Somantri and D. Apriliani, “Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentiment  Analysis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  Warung  dan  Restoran Kuliner Kota Tegal”, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 5, no. 5, pp. 537-348, 2018.
[8] D. Darwis, E. S. Pratiwi, A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma SVM Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Jurnal Ilmiah Educatic Pendidikan dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp.1-11, 2020.
[9] I. N. Switrayana, et al., “Sentiment Analysis and Topic Modeling of Kitabisa Applications using Support Vector Machine (SVM) and Smote-Tomek Links Methods,” International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) , vol. 2, no. 2, pp. 87–98, Sep. 2023.
[10]  F. Farasalsabila, et al. , “Sentiment Analysis for IMDb Movie Review Using Support Vector Machine  (SVM)  Method,” Inform:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi , vol. 8, no. 2, pp. 90–95, 2023.
[11]  R. Mukarramah, D. Atmajaya, and L. B. Ilmawan, “Performance comparison of support vector machine (SVM) with linear kernel and polynomial kernel for multiclass sentiment analysis on twitter,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 13, no. 2, pp. 168–174, 2021
[12]  U. I. Larasati, et al., “Improve the Accuracy of Support Vector Machine Using Chi Square Statistic and Term Frequency Inverse Document Frequency on Movie Review Sentiment Analysis,” Scientific Journal of Informatics , vol. 6, no. 1, pp. 2407–7658, 2019.
[13]  M.  Zuhri,  A.  Qur’ania  ,  M.  Mulyati,  “Sentiment  Analysis  of  Opinions  on  the  Use  of Devices  in  Students  Using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  Method,” Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika , vol. 20, no. 1, pp. 51–55, 2023.
[14]  S. H. Imanuddin, K. Adi, and R. Gernowo, “Sentiment Analysis on Satusehat Application Using  Support  Vector  Machine  Method,” Journal  of  Electronics,  Electromedical Engineering, and Medical Informatics , vol. 5, no. 3, pp. 143–149, 2023.
[15]  N.  A.  Poedjimartojo,  D.  Pramesti,  and  R.  Y.  Fa’rifah,  “Sentiment  Analysis  on  Public Opinion  of  Electric  Vehicles  Usage  in  Indonesia  using  Support  Vector  Machine Algorithms,” Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 19, pp. 152–160, 2023.
[16]  M. M. Rohman, I. Indriati, and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Mobile JKN Menggunakan Metode Maximum Entropy dan Seleksi Fitur Gini Index Text,” JPTIIK: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 6, pp. 2646-2654, 2021.
[17]  S.  Roiqoh,  B.  Zaman,  K.  Kartono,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  Ulasan  Aplikasi Mobile  JKN  dengan  Lexicon  Based  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1582-1592, 2023.
[18]  F. Rahmadayana and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis of Work from Home Activity using SVM  with  Randomized  Search  Optimization,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 936–942, 2021.
[19]  A. Muis, A. Mubarak, A. M. Mamonto, and S. D. Surya, “Support Vector Machine (SVM) Algorithm  for  Student  Sentiment  Analysis  of  Online  Lectures,” Jurnal  Informatika  dan Komputer(JIKO), vol. 6, no. 1, pp. 43-51, 2023.
[20]  S. Roiqoh, B. Zaman and K. Kartono, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Aplikasi Mobile  JKN  dengan  Lexicon  Based  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 7, no. 3, pp.1582-1592, 2023.