INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 8300-8317 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Systematic Literature Review: Analisis Sentimen Pada Situs Google Dan Penerapannya
Pandu Gian Rahardandi 1 ✉ , Muhammad Fauzan 2 , Muhammad Putra Wicaksana 3
Politeknik Imigrasi
Email: pandugianr@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Jurnal ini merupakan laporan tinjauan analisis sentimen pada situs Google yang mengeksplorasi situs Google apa yang digunakan, metode dan penerapannya. Situs Google memuat sejumlah besar data ulasan yang telah diunggah oleh pengguna dalam bentuk teks, video, dan, foto. Data dapat diubah menjadi  informasi  berharga  dengan  menggunakan  analisis  sentimen.  Tinjauan  sistematis  terhadap penelitian  yang  diterbitkan  antara  tahun  2019  hingga  2024  dilakukan  menggunakan  database terpercaya dan kredibel yaitu Google Scholar. Setelah penyaringan artikel yang mendalam, 24 dari 200 artikel  telah  dipilih  dari  proses  review.  Artikel-artikel  tersebut  telah  direview  berdasarkan  tujuan penelitian.  Hasilnya  menunjukkan  sebagian  besar  artikel  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  untuk menganalisis sentimen ulasan terutama pada situs Google Play, dan penerapan analisis sentimen dapat dilihat di aplikasi bisnis, transportasi, dan hiburan.
Kata Kunci: Analisis Sentiment, Big Data, Google.

## Abstract
This journal is a review report of sentiment analysis on Google sites that explores what Google sites are used, methods and applications. Google's site contains a large amount of review data that has been uploaded  by  users  in  the  form  of  text,  videos,  and,  photos.  Data  can  be  transformed  into  valuable information by using sentiment analysis. A systematic review of research published between 2019 and 2024  was  conducted  using  a  trusted  and  credible  database,  Google  Scholar.  After  in-depth  article screening, 24 out of 200 articles have been selected from the review process. The articles have been reviewed based on the purpose of the study. The results show that most articles apply the Naïve Bayes method to analyze review sentiment primarily on Google Play sites, and the application of sentiment analysis can be seen in business, transportation, and entertainment applications.
Keywords: Sentiment Analysis, Big Data, Google.

## PENDAHULUAN
Dalam  lanskap  teknologi  informasi  yang  terus  berkembang,  nama  Google  telah menjadi identik dengan akses informasi dan berbagai layanan digital.  Kehadirannya telah merevolusi  cara  kita  mencari  informasi,  berkomunikasi,  dan  berinteraksi  dengan  dunia digital. Google tidak hanya menawarkan mesin pencari yang canggih dan terpercaya, tetapi juga telah memperluas jangkauannya ke berbagai ranah kehidupan kita. Mulai dari layanan email,  penyimpanan  cloud,  navigasi  GPS,  hingga  platform  produktivitas  dan  hiburan, Google  senantiasa  berinovasi  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna  yang  semakin beragam.  Google  pada  platformnya  menyediakan  fitur  ulasan  bagi  masyarakat  untuk memberikan  pendapatnya  agar  dapat  memberikan  masukan  bagi  penyedia  layanan maupun  bagi  orang  lain.  Saat  ini,  opini  masyarakat  sangat  penting  dalam  pengambilan keputusan  suatu  produk.  Masyarakat  cenderung  lebih  mempercayai    ulasan  pada  suatu platform dibandingkan dengan rekomendasi seseorang secara langsung [1].
Jurnal ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang penggunaan analisis sentimen pada platform Google dengan mengkaji literatur terkait yang diterbitkan antara tahun 2019 hingga 2024. Google dipenuhi dengan data yang masih belum diolah dalam perkembangan teknologi, terutama pada machine learning dan kecerdasan buatan yang memungkinkan  data  dapat  dikonversi  menjadi  data  yang  berguna  dan  menguntungkan untuk sebagian besar organisasi bisnis. Analisis sentimen biasanya digunakan hanya untuk mengidentifikasi apakah ulasan yang diberikan kepada objek memiliki pandangan positif, negatif, atau netral. Hal ini membuat analisis sentimen tidak sesuai untuk mengidentifikasi aspek  tertentu  dari  objek.  Misalkan  ulasan  yang  diberikan  pada  suatu  objek  memiliki pandangan positif. Dalam hal ini, itu tidak berarti bahwa penulis ulasan memiliki pandangan positif untuk semua aspek dari objek yang diperiksa, begitu pula untuk pandangan negatif [2].
Terdapat 2 metode utama analisis sentimen yang telah diidentifikasi yang termasuk pendekatan machine learning dan pendekatan lexicon-based. Pendekatan machine learning menggunakan  algoritma  untuk  mengekstrak  dan  mendeteksi  sentimen  dari  data, sedangkan  pendekatan  lexicon-based  bekerja dengan menghitung  kata-kata positif dan negatif  yang  terkait  dengan  data  [3].  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes classification (NBC), dan K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah beberapa algoritma klasifikasi yang dapat melakukan teks mining. [4]. Algoritma tersebut dikategorikan sebagai algoritma machine learning yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah klasifikasi dan regresi, dan mereka memiliki aplikasi luas dalam berbagai bidang. Mengenai penerapan analisis sentimen, terdapat beberapa aplikasi dan tempat-tempat pada  platform Google
yang cocok untuk dibahas pada studi ini.

## METODE PENELITIAN

## 1. Gambaran
Dalam  Tinjauan  sistematis,  terdapat  enam  langkah  yang  dilakukan  dengan menggunakan pedoman untuk melakukan tinjauan literatur sistematis dalam manajemen [5]. Pertama, mendefinisikan pertanyaan penelitian dan menentukan karakteristik studi dasar yang diperlukan, kemudian mengambil sampel literatur yang mungkin relevan dan memilih literatur terkait, selanjutnya mensintesis literatur dan yang terakhir melaporkan hasilnya.
2. Untuk memberikan gambaran ulasan, ditujukan pertanyaan penelitian berikut ini:
a. RQ1: Metode apa yang digunakan dalam analisis sentimen pada situs Google?
b. RQ2: Jenis platform Google apa yang digunakan untuk menerapkan analisis sentimen?
c. RQ3: Apa hasil penerapan analisis sentimen di situs Google?
3. Mengambil dan memilih literatur yang relevan
Tinjauan  ini  memanfaatkan  database  online  yang  bereputasi  dan  kredibel  yang menerbitkan literatur yang mencakup informasi dan bidang ilmu komputer yaitu Google Scholar.  Kata  kunci  string  pencarian  yang  digunakan  untuk  database  online  adalah “Analisis  sentimen,  Google”.  Total  artikel  yang  teridentifikasi  dari  pencarian  database adalah 200 artikel.  Kemudian dilakukan penyaringan jurnal berdasarkan kriteria inklusi dan  eksklusi  yang  dalam  penyaringan  tersebut  menghasilkan  59  artikel.  Akhirnya, penyaringan  dengan  membaca  teks  lengkap  dan  menganalisis  setiap  artikel  dan memperoleh 24 artikel yang diselesaikan.
4. Mensintesis literatur
Penelitian tersebut dipublikasikan antara tahun 2019 hingga 2024. Terdapat total 24 artikel terpilih yang sesuai dengan tujuan penelitian. Data dari jurnal ini diambil dan temuan studi utama dianalisis dan diintegrasikan menjadi Tabel 1.
Tabel 1. Ringkasan literatur yang diulas Penulis Judul Tahun Metode Penerapan dan Hasil Platform Susanti  Fransiska, Rianto, Acep Irham Gufroni [6] Sentiment  Analysis Provider  By.U  on Google  Play  Store Reviews  with  TF-IDF and  Support  Vector Machine (SVM) Method 2020 Support Vector Machine (SVM) classification method Menganalisis sentimen yang diungkapkan  dalam  ulasan dan  mengidentifikasi  tema umum  dalam  umpan  balik positif  dan  negatif  untuk mendapatkan wawasan tentang persepsi pelanggan Google Play
terhadap layanan telekomunikasi. Sitaresmi  Wahyu Handani,  Dhanar Intan Surya Saputra,  Hasirun, Rizky Mega Arino,  Gita  Fiza Asyrofi  Ramadhan [7] Sentiment  Analysis for Go-Jek on Google Play Store 2019 Naïve  Bayes Classifier (NBC) Mengukur sentimen pelanggan melalui komentar  di  Google  Play Store  untuk  Go-Jek  untuk menentukan tanggapan positif, negatif, atau netral. Google Play Dany  Pratmanto, Rousyati  Rousyati, Fanny  Fatma  Wati, Andrian Eko Widodo, Suleman  Suleman, Ragil Wijianto [8] App Review Sentiment  Analysis Shopee  Application in Google Play Store Using  Naïve  Bayes Algorithm 2020 Naïve  Bayes Algorithm Membantu manajemen Shopee  memahami  opini positif atau negatif pengguna dan memberikan wawasan  berharga  untuk pengembangan aplikasi. Google Play Siti Masturoh, Achmad  Baroqah Pohan [9] Sentiment  Analysis Against  the  Dana  E- Wallet  on  Google Play  Reviews  Using The K-Nearest Neighbor Algorithm 2021 K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm Mengumpulkan dan memproses data dari ulasan pengguna, mengkategorikannya ke dalam  3  kelas  berdasarkan peringkat  bintang,  dan mengevaluasi keakuratan algoritma  dalam  analisis sentimen  pada  aplikasi  e- wallet DANA Google Play Ahmad Rifa’i, Herry Sujaini, Dian Prawira [10] Sentiment  Analysis Objek Wisata Kalimantan Barat Pada  Google  Maps Menggunakan Metode Naive Bayes 2021 Naïve Bayes Menganalisis sentimen terhadap  tempat  wisata  di Kalimantan Barat Google Maps Boonyanit Mathayomchan, Kunwadee Sripanidkulchai [11] Utilizing Google Translated  Reviews from Google Maps  in  Sentiment Analysis  for  Phuket Tourist Attractions 2019 The  Random Forests classifier  dan the  Bernoulli Naïve Bayes Mengeksplorasi dampak penggunaan ulasan terjemahan  dalam  analisis sentimen dan untuk menentukan efektivitas model  yang  dilatih  dalam ulasan bahasa Inggris untuk menganalisis sentimen Google Maps
dalam  ulasan  yang  ditulis dalam  berbagai  bahasa, khususnya  berfokus  pada tempat  wisata  di  Phuket, Thailand. Dian Arianto, Indra Budi [12] Aspect-based Sentiment  Analysis on Indonesia’s Tourism Destinations Based  on  Google Maps  User  Code- Mixed Reviews (Study Case: Borobudur and Prambanan Temples) 2020 Decision  Tree (DT),  Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Extra Tree (ET) atau extremely Randomized Tree, dan Multinomial Naïve  Bayes (NB) classifiers. Memberikan wawasan tentang sentimen wisatawan terhadap  destinasi  wisata tersebut berdasarkan ulasan Google  Maps  dan  untuk mengevaluasi kinerja berbagai algoritma pembelajaran  mesin  dalam mengklasifikasikan sentimen dalam  ulasan  pengguna terhadap destinasi wisata. Google Maps V  Oktaviani,  B Warsito, H Yasin, R Santoso,  Suparti [13] Sentiment analysis of e-commerce application in Traveloka data review  on  Google Play site using Naïve Bayes classifier and association method 2021 Naïve  Bayes Classifier Mengklasifikasikan  ulasan sebagai  sentimen  positif atau negatif dan memberikan wawasan untuk meningkatkan  kualitas  jasa layanan travel Google Play Suwanda Aditya Saputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, Syepry Maulana Husain [14] Analisis  Sentimen  E- Wallet  Pada  Google Play  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization 2019 Naive  Bayes Classifier (NBC) Secara otomatis mengkategorikan ulasan pengguna  e-wallet  sebagai positif  atau  negatif  dan menunjukkan  peningkatan akurasi yang signifikan dengan penggunaan Feature  Selection  Particle Swarm Optimization. Google Play Ulinnuha Rhohmawati, Isnandar  Slamet, Hasih Pratiwi [15] Sentiment  Analysis Using Maximum Entropy on Application  Reviews (Study Case: Shopee on Google Play) 2019 Maximum Entropy Mencapai  akurasi  tinggi dalam  klasifikasi  sentimen untuk memberikan wawasan yang  dapat  membantu meningkatkan kepuasan pengguna dan segera Google Play
mengatasi  masalah  pada
aplikasi Shopee Hermanto, Antonius Yadi Kuntoro, Taufik Asra,  Eri  Bayu Pratama,  Lasman Effendi, dan Ridatu Ocanitra [16] Gojek and Grab User Sentiment  Analysis on  Google  Play Using  Naïve  Bayes Algorithm and Support Vector Machine Based Smote Technique 2020 Naive  Bayes algorithm  dan Support Vector Machine (SVM) algorithm Mengklasifikasikan komentar pengguna sebagai  positif  atau  negatif dan membandingkan keakuratan kedua algoritma pada layanan transportasi. Google Play Bee  Shin,  Sohee Ryu,  Yongjun  Kim, Dongwhan Kim [17] Analysis  on  Review Data  of  Restaurants in  Google  Maps through Text Mining: Focusing on Sentiment Analysis 2022 Random Forest algorithm Mengidentifikasi  kata-kata sentimen positif dan negatif dalam ulasan untuk memberikan  wawasan  bagi manajer dan pemasar restoran  untuk  memahami preferensi  pelanggan  dan meningkatkan  pengalaman pelanggan berdasarkan ulasan online. Google Maps Wulan Alinda Wahyuni, Sudin Saepudin, Falentino Sembiring [18] Sentiment  Analysis of Online Investment Applications on Google  Play  Store using Random Forest Algorithm Method 2022 Random Forest algorithm Menganalisis ulasan pengguna  dari  tiga  aplikasi (HSB Investment,  Seedlings, dan Stockbit) untuk mengetahui sentimen ulasan  dan  memberikan rekomendasi  bagi  investor dan  wawasan  bagi  pemilik aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan. Google Play Muhammad  Nur Akbar, Nur Hasanahlmar'iyah Rusydi,  M.  Hasrul H., Nurul Shaumi Ramadhanti, Erfiana [19] Sentiment  Analysis Terhadap Review Aplikasi  Maxim  di Google  Play  Store Menggunakan Support Vector Machine (SVM) 2022 Support Vector Machine (SVM) Mencapai akurasi 79% dalam mengklasifikasikan
review  positif  atau  negatif,
dengan  prediksi  88  review positif  dan  72  review negative  pada  layanan transportasi. Google Play Nurhaliza Agustina. C.A, Desy Herlina Citra, Wido Purnama, Implementasi Algoritma Naive Bayes  untuk  Analisis Sentimen Ulasan 2022 Naïve  Bayes algorithm Menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee  dan  mengevaluasi
keakuratan  algoritma  Naïve
Google Play
Chairun Nisa, Amanda Rozi Kurnia [20] Shopee pada Google Play Store Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Fadhlan  Hadaina, Utomo  Budiyanto [21] Implementasi Metode  Multinomial Naïve  Bayes  Untuk Sentiment  Analysis Terhadap Data Ulasan Produk Colearn Pada Google Play Store 2022 Multinomial Naive Bayes Mengevaluasi efektivitas metode ini dalam meningkatkan kualitas aplikasi  CoLearn  melalui analisis ulasan pengguna Google Play Muhammad  Diki Hendriyanto, Azhari  Ali  Ridha, Ultach Enri [22] Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada  Google  Play Store  Menggunakan Algoritma  Support Vector Machine 2022 Support Vector Machine (SVM) Menganalisis sentimen terhadap aplikasi MOLA dan mengevaluasi kinerja algoritma  SVM  dengan kernel  yang  berbeda,  yang pada  akhirnya  memberikan wawasan  tentang  sentimen dan preferensi pengguna. Google Play Angga  Ardiansyah, Sopian  Aji,  Dany Pratmanto,  Sandra Jamu Kuryanti, Octa Pratama Putra, Cep Adiwihardja [23] The Analysis of Digital Provider Sentiment Of ‘by.u’  On  Google Play Which Uses The Support Vector Machine (SVM) Method 2020 Support Vector Machine (SVM) Menganalisis sentimen ulasan  pengguna  aplikasi 'by.u'  di  Google  Play menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM) dan untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen dibandingkan penelitian sebelumnya. Google Play Cynthia  As  Bahri, Lya Hulliyyatus Suadaa [2] Aspect-Based Sentiment Analysis in Bromo Tengger Semeru National Park Indonesia Based on  Google  Maps User Reviews 2023 Support Vector Machine, Complement Naive  Bayes, dan Logistic Regression Meningkatkan kualitas destinasi wisata berdasarkan umpan balik pengguna dan membandingkan kinerja berbagai  model  klasifikasi dalam  memprediksi  label sentimen  untuk  berbagai aspek taman. Google Maps Febbi Sena Lestari, Harliana, Muhamat Maariful Huda, Tito Prabowo [24] Sentiment  Analysis of iPusnas Application  Reviews on  Google  Play Using Support 2022 Support Vector Machine algorithm Melakukan analisis sentimen terhadap  review  pengguna aplikasi  iPusnas  di  Google Play menggunakan algoritma  Support  Vector Google Play
Vector Machine Machine untuk mengevaluasi dan meningkatkan aplikasi demi pengalaman pengguna yang lebih baik. Niken  Oktaviana, Heru Cahya Rustamaji,  Herry Sofyan [1] Sentiment  Analysis on Reviews of Beach Tourism  Objects  on Google  Maps  Using Long-Short Term Memory Method 2021 Long-Short Term  Memory (LSTM) algorithm Menganalisis akurasi, presisi, perolehan, dan AUC klasifikasi  sentimen  dan kategori menggunakan data yang  diberi  label  secara manual  dari  ulasan  Google Maps  pada  tempat  wisata pantai. Google Maps Petronilia Palinggik Allorerung, Rismayani [25] Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi WeTV di Google Play Store  Menggunakan Algoritma  NBC  dan SVM 2023 Naïve  Bayes Classifier (NBC) dan  Support Vector Machine (SVM) Mengevaluasi kinerja algoritma  terhadap  aplikasi WeTV dalam mengklasifikasikan  ulasan pengguna dan menentukan algoritma mana yang memiliki  kinerja  tertinggi berdasarkan  metrik  seperti akurasi, presisi, dan perolehan. Google Play Nur Sabilly, Khadijah, Fajar Agung  Nugroho [26] Sentiment  Analysis of League of Legends:  Wild  Rift Reviews  on  Google Play  Using  Naïve Bayes Classifier 2023 Gaussian Naive  Bayes (GNB), Multinomial Naive  Bayes (MNB), dan Naive  Bayes Classifier (NBC) algorithm Menentukan kombinasi optimal antara teknik preprocessing  dan  metode ekstraksi fitur untuk meningkatkan performa model  analisis  sentimen dalam  menganalisis  opini pemain tentang game League of Legends: Wild Rift berdasarkan  review  dari Google Play Store. Google Play Audenza  Maulana, Inayah Khasnaputri Afifah, Asghafi Mubarrak,  Kiagus Rachmat  Fauzan, Ardhan  Dwintara, Bita Parga Zen [27] Comparison of Logistic  Regression, MultinomialNB, SVM, And  K-NN  Methods On Sentiment Analysis  of  Gojek App Reviews on The Google Play Store 2023 Logistic Regression, Multinomial Naïve  Bayes, Support Vector Machine,  and K-Nearest Menentukan  metode  mana yang  paling  efektif  dalam mengklasifikasikan  aplikasi Gojek terhadap ulasan positif  dan  negatif  secara akurat. Google Play

## Neighbor

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Metode apa yang digunakan dalam analisis sentimen pada situs Google Berdasarkan jurnal yang ditinjau, seluruh jurnal menunjukkan penggunaan metode pendekatan  machine  learning  saat  menerapkan  analisis  sentimen.  Sedangkan penggunaan metode pendekatan lexicon-based tidak digunakan sama sekali pada jurnal tersebut. Tidak semua jurnal tersebut menggunakan satu metode algoritma, tetapi ada yang hingga menggunakan 5 algoritma.
Gambar 1. Penggunaan Metode Analisis Sentimen
Hasil  menunjukkan  dalam  melakukan  analisis  sentimen,  14  jurnal  yang  direview menggunakan metode  algoritma Naïve  Bayes, 9 jurnal menggunakan Support Vector Machine,  4  jurnal  menggunakan  Random  Forest,  3  jurnal  menggunakan  Logistic Regression, 2 jurnal menggunakan K-Nearest Neighbor, kemudian yang terakhir 1 jurnal menggunakan  Decision  Tree,  Extra  Tree  atau  Extremely  Randomized  Tree,  Maximum Entropy dan Long-Short Term Memory.
Algoritma Naive Bayes (NB) memang merupakan algoritma klasifikasi probabilistik yang terkenal karena kesederhanaan, efisiensi, dan fleksibilitasnya [28]. Algoritma ini telah diterapkan  dalam  berbagai  aplikasi  dunia  nyata,  seperti  pada  rekomendasi  produk, diagnosis  medis,  hingga  Pengendalian  kendaraan  otonom.  Meskipun  Naïve  Bayes memiliki  banyak  keunggulan,  algoritma  ini  memiliki  asumsi  bahwa  semua  fitur  yang digunakan untuk klasifikasi bersifat independen satu sama lain. Asumsi ini tidak selalu benar dalam data nyata, sehingga akurasi NB dapat menurun. Beberapa variasi Naïve Bayes telah dikembangkan untuk mengatasi kekurangan ini seperti Gaussian Naive Bayes yang digunakan untuk data numerik yang mengikuti distribusi normal, Multinomial Naive Bayes digunakan untuk data kategorikal, Bernoulli Naive Bayes digunakan untuk data biner  dan  Bayesian  Network  untuk  memodelkan  hubungan  dependensi  antara  fitur. Pemilihan variasi Naïve Bayes yang tepat tergantung pada jenis data dan aplikasi yang digunakan.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 Naïve Bayes Random Forest K-Nearest Neighbor Extra Tree Long-Short Term Memory Metode Analisis Sentimen
SVM  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  dan  regresi  yang  paling  kuat  dan tangguh dalam berbagai bidang aplikasi. SVM telah memainkan peran penting dalam pengenalan  pola  yang  merupakan  area  penelitian  yang  sangat  populer  dan  aktif  di kalangan peneliti. Penelitian di beberapa bidang di mana SVM tidak berkinerja baik telah memacu pengembangan aplikasi lain seperti SVM untuk kumpulan data yang besar, SVM untuk multi klasifikasi dan SVM untuk kumpulan data yang tidak seimbang. Lebih lanjut, SVM  telah  diintegrasikan  dengan  metode  canggih  lainnya  seperti  algoritma  yang berkembang,  untuk  meningkatkan  kemampuan  klasifikasi  dan  mengoptimalkan parameter. Algoritma SVM telah mendapatkan pengakuan dalam penelitian dan aplikasi di beberapa bidang ilmiah dan Teknik [29].
Klasifikasi  Random  Forest  adalah  metode  machine  learning  yang  populer  untuk mengembangkan  prediksi  prediksi  dalam  banyak  pengaturan  penelitian.  Seringkali dalam pemodelan prediksi, tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah variabel yang diperlukan untuk mendapatkan  prediksi untuk  mengurangi  beban  pengumpulan data dan meningkatkan efisiensi. Beberapa metode pemilihan variabel ada untuk pengaturan Random Forest. Namun, ada kekurangan literatur untuk memandu pengguna mengenai metode  mana  yang  yang  lebih  disukai  untuk  berbagai  jenis  dataset  [30]. Peneliti melakukan analisis sentimen pada review dengan menggunakan model support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), dan logistic regression (LR). SVM telah lama digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini telah terbukti efektif secara teoritis dan praktis dalam berbagai bidang [31].
2. Jenis platform Google apa yang digunakan untuk menerapkan analisis sentimen?
Meskipun  Google  mencakup  beragam  produk  dan  layanan,  tidak  sepenuhnya akurat  jika  mengelompokkannya  ke  dalam  jenis  yang  berbeda  hanya  berdasarkan penggunaan aplikasi. Oleh karena itu, lebih tepat memahami produk dan layanan Google berdasarkan  fungsi  intinya:  pencarian  dan  pengambilan  informasi  (Google  Search, Google Scholar, Google News), komunikasi dan kolaborasi (Gmail, Meet, Calendar, Drive), pembuatan  dan  konsumsi  Konten  (YouTube,  Blogger,  Google  Maps,  Photos), produktivitas  dan  alat  (Android,  Chrome,  Chrome  OS,  Assistant),  e-commerce  dan layanan (Google Play Store).
75% 25% Media Google Play Store Google Maps
Gambar 2. Penggunaan Platform dalam Analisis Sentimen Berdasarkan  jurnal  yang  diulas,  di  antara  jenis  layanan  Google,  khususnya  situs Google  Play  adalah  platform  Google  teratas  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan informasi tentang opini pengguna. 75% dari jurnal yang diulas menggunakan Google Play  untuk  mengumpulkan  informasi  untuk  analisis  sentimen.  Google  Play,  yang merupakan salah satu dari sepuluh produk Google yang paling populer,  menawarkan aplikasi, musik, buku, dan konten lainnya untuk perangkat Android. Fitur lain Google Play termasuk pembaruan otomatis aplikasi, ulasan dan rating aplikasi, fitur pembelian dalam aplikasi, dan mengunduh dan berinteraksi dengan pesan singkat.
Google  Play  dilengkapi  dengan  fitur  review  dimana  pengguna  dapat menyampaikan ulasannya berupa kritik, pujian, saran, atau penilaian lainnya terhadap suatu aplikasi. Untuk membuat review lebih informatif bagi pengguna dan pengembang aplikasi atau produk, metode baru diperlukan karena review yang ada cukup banyak dan tidak terstruktur [6]. Masyarakat cenderung  melihat review di Google Play terlebih dahulu sebelum mereka mendownload suatu aplikasi, karena informasi yang diperoleh melalui review tersebut dianggap efektif dalam memberikan informasi, untuk mengenai review atau analisis sentimen terhadap aplikasi harus diolah menggunakan text mining [9].
Google Maps adalah salah satu layanan paling terkenal yang digunakan orang di seluruh dunia. Beberapa layanan seperti Google Maps menyediakan pesan ulasan dan peringkat dalam bentuk bintang. Ada juga ulasan multi-bahasa lain yang tidak memiliki skor atau bintang untuk mengidentifikasi sentimen, seperti pesan dari Twitter, komentar video YouTube, komentar foto Instagram, dll [11]. Namun, kalimat ulasan Google Maps saat ini tidak cukup untuk menentukan kelebihan dan kekurangan suatu lokasi karena ulasan mencakup berbagai elemen evaluasi. Oleh karena itu, untuk mengetahui penilaian sentimen dari masing-masing lokasi, diperlukan analisis sentimen ulasan Google Maps.
3. Apa hasil penerapan analisis sentimen di situs Google?
Penerapan analisis sentimen berkisar dari tempat wisata, e-commerce, transportasi,
hiburan, hingga penyedia layanan telekomunikasi. Analisis sentimen tidak terbatas pada satu aplikasi, namun menyediakan penerapan luas di berbagai bidang untuk membantu pengambilan keputusan.
Gambar 3. Penerapan Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  pada  aplikasi  di  Google  Play  menawarkan  banyak  manfaat  bagi pengembang  dan  pengguna,  seperti  membantu  pengembang  memahami  bagaimana pengguna  merasakan  aplikasi  mereka.  Umpan  balik  positif  dapat  membantu mengidentifikasi  aspek  aplikasi  yang  disukai  pengguna,  sedangkan  umpan  balik  negatif dapat menunjukkan area yang perlu ditingkatkan. Dengan memahami sentimen pengguna, pengembang  dapat  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  masalah  yang  mempengaruhi pengalaman pengguna. Hal ini dapat membantu meningkatkan peringkat aplikasi di Google Play  dan  menarik  lebih  banyak  pengguna.  Memungkinkan  pengembang  untuk mendengarkan secara langsung masukan dari pengguna dan menunjukkan bahwa mereka peduli dengan pengalaman pengguna. Hal ini dapat membantu membangun hubungan yang  lebih  kuat  dengan  pengguna  dan  meningkatkan  loyalitas  mereka.  Membantu pengguna membuat keputusan yang lebih tepat tentang aplikasi mana yang akan diunduh dan  digunakan.  Dengan  membaca  ulasan  dan  analisis  sentimen,  pengguna  dapat mengetahui  apa  yang  orang  lain  katakan  tentang  aplikasi  dan  apakah  aplikasi  tersebut sesuai dengan kebutuhan mereka. Dapat membantu pengguna menemukan aplikasi yang lebih baik dengan mengidentifikasi aplikasi yang memiliki ulasan positif dan rating tinggi. Analisis sentimen memberikan transparansi yang lebih besar kepada pengguna tentang apa yang orang lain pikirkan tentang aplikasi.
Analisis sentimen pada tempat di Google Maps menawarkan banyak manfaat bagi pengguna dan bisnis, seperti Analisis sentimen membantu pengguna membuat keputusan yang lebih tepat tentang tempat mana yang akan dikunjungi. Dengan membaca ulasan dan analisis sentimen, pengguna dapat mengetahui apa yang orang lain katakan tentang tempat tersebut  dan  apakah  tempat  tersebut  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka,  membantu pengguna  menemukan  tempat  yang  lebih  baik  dengan  mengidentifikasi  tempat  yang memiliki ulasan positif dan rating tinggi, memberikan transparansi yang lebih besar kepada pengguna tentang apa yang orang lain pikirkan tentang suatu tempat. Analisis sentimen
0 1 2 3 4 5 6 7 Telekomunikasi Transportasi E-Commerce Pariwisata Finansial Pendidikan Hiburan

## Penerapan Analisis Sentimen
membantu  bisnis  memahami  bagaimana  pelanggan  merasakan  tempat  mereka.  Umpan balik  positif  dapat  membantu  mengidentifikasi  aspek  tempat  yang  disukai  pelanggan, sedangkan umpan balik negatif dapat menunjukkan area yang perlu ditingkatkan. Dengan memahami sentimen pelanggan, bisnis dapat mengidentifikasi dan memperbaiki masalah yang  mempengaruhi  pengalaman  pelanggan.  Hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan reputasi tempat dan  menarik lebih  banyak pelanggan. Analisis sentimen  memungkinkan bisnis untuk mendengarkan secara langsung masukan dari pelanggan dan menunjukkan bahwa mereka peduli dengan pengalaman pelanggan.

## SIMPULAN
Tinjauan  literatur  sistematis  yang  dilakukan  memberikan  informasi  mengenai  studi tentang analisis sentimen di platform Google. Jurnal ini memberikan tiga kontribusi berikut. Pertama, kami menunjukkan metode apa yang digunakan dalam menganalisis sentimen di Platform  Google.  Ada  berbagai  macam  metode  yang  diperkenalkan  oleh  para  peneliti, namun metode yang paling umum digunakan dalam metode berbasis machine learning yaitu Naïve Bayes dan SVM. Pemilihan metode  analisis sentimen yang tepat bergantung pada data itu sendiri, metode machine learning seperti Naïve Bayes dan SVM menawarkan kemampuan yang lebih luas dalam memodelkan hubungan antara fitur dan output, adaptasi yang lebih baik terhadap data baru, serta kinerja yang lebih baik dalam kasus-kasus yang kompleks. Namun, tergantung pada sifat data dan kebutuhan yang spesifik,
Kedua, kami  mengidentifikasi jenis  situs Google  apa  yang  paling umum  digunakan untuk mengekstrak  informasi untuk analisis sentimen. Situs Google  yang paling populer untuk  menggali  informasi  adalah  Google  Play.  Sebagian  besar  jurnal  yang  diulas menggunakan Google Play sebagai konteks platform google mereka. Hal ini disebabkan oleh  ketersediaan,  aksesibilitas,  dan  kekayaan  konten  Google  Play.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  Google  menjadi  sumber  informasi  yang  berharga.  Namun  perhatiannya  kurang diberikan  pada  situs  Google  lain  seperti  Google  Maps,  Youtube,  dll.  Konten  setiap  situs Google  mungkin  berbeda,  dan  ada  baiknya  menelusuri  sumber  lain  yang  mungkin membuka pengetahuan dan temuan baru.
Ketiga, kami mendemonstrasikan penerapan analisis sentimen di situs Google. Analisis sentimen memiliki penerapan yang luas dan dapat digunakan di berbagai bidang seperti meningkatkan kualitas dan strategi dalam bisnis, memahami keraguan dan hambatan yang dihadapi calon pelanggan dalam ulasan, memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang reputasi dan kualitas suatu tempat. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berperan besar  untuk  memahami  persepsi  masyarakat  dan  membantu  dalam  pengambilan
keputusan. Untuk rekomendasi di masa depan, penyelidikan lebih lanjut diperlukan untuk mengembangkan model analisis sentimen universal yang dapat diterapkan pada berbagai jenis data, mengeksplorasi situs jejaring sosial potensial lainnya untuk mendapatkan opini pengguna dan memperluas konteks penerapan analisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
N. Oktaviana, H. Cahya Rustamaji, and H. Sofyan, “Sentiment Analysis On Reviews Of Beach Tourism Objects On Google Maps Using Long-Short Term Memory Method,” Semnasif 2021, pp. 133–143, 2021.
C. A. Bahri and L. H. Suadaa, “Aspect-Based Sentiment Analysis in Bromo Tengger Semeru National Park Indonesia Based on Google Maps User Reviews,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 17, no. 1, p. 79, 2023, doi: 10.22146/ijccs.77354.
Z. Drus and H. Khalid, “Sentiment analysis in social media and its application: Systematic literature  review,” Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  161,  pp.  707–714,  2019,  doi:
10.1016/j.procs.2019.11.174.
M. Bansal, S. Verma, K. Vig, and K. Kakran, “Opinion Mining from Student Feedback Data Using Supervised Learning Algorithms,” Lect. Notes Networks Syst., vol. 514 LNNS, pp.
411–418, 2022, doi: 10.1007/978-3-031-12413-6_32.
G.  Palareti et  al.,  “Comparison  between  different  D-Dimer  cutoff  values  to  assess  the individual risk of recurrent venous thromboembolism: Analysis of results obtained in the  DULCIS  study,” Int.  J.  Lab.  Hematol.,  vol.  38,  no.  1,  pp.  42–49,  2016,  doi: 10.1111/ijlh.12426.
S. Fransiska and A. Irham Gufroni, “Sentiment Analysis Provider by.U on Google Play Store Reviews with TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) Method,” Sci. J. Informatics, vol. 7, no. 2, pp. 2407–7658, 2020, [Online]. Available:
http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
S.  Wahyu  Handani,  D.  Intan  Surya  Saputra,  Hasirun,  R.  Mega  Arino,  and  G.  Fiza  Asyrofi Ramadhan, “Sentiment analysis for go-jek on google play store,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1196, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1196/1/012032.
D. Pratmanto, R. Rousyati, F. F. Wati, A. E. Widodo, S. Suleman, and R. Wijianto, “App Review Sentiment  Analysis  Shopee  Application  in  Google  Play  Store  Using  Naive  Bayes Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1641,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1641/1/012043.
S.  Masturoh  and  A.  B.  Pohan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  E-Wallet  Dana  Pada  Ulasan Google Play Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol.
17, no. 1, pp. 53–58, 2021, doi: 10.33480/pilar.v17i1.2182.
A. Rifa’i, H. Sujaini, and D. Prawira, “Sentiment Analysis Objek Wisata Kalimantan Barat Pada Google Maps Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol.
7, no. 3, p. 400, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48132.
B. Mathayomchan and K. Sripanidkulchai, “Utilizing Google Translated Reviews from Google Maps in Sentiment Analysis for Phuket Tourist Attractions,” JCSSE 2019 - 16th Int. Jt. Conf. Comput. Sci. Softw. Eng. Knowl. Evol. Towar. Singul. Man-Machine Intell., pp. 260–265, 2019, doi: 10.1109/JCSSE.2019.8864150.
D.  Arianto  and  I.  Budi,  “Aspect-based  Sentiment  Analysis  on  Indonesia’s  Tourism Destinations  Based  on  Google  Maps  User  Code-Mixed  Reviews  (Study  Case : Borobudur and Prambanan Temples),” Proc. 34th Pacific Asia Conf. Lang. Inf. Comput., vol. 2019, no. 41, pp. 359–367, 2020, [Online]. Available: https://aclanthology.org/2020.paclic-1
V.  Oktaviani,  B.  Warsito,  H.  Yasin,  R.  Santoso,  and  Suparti,  “Sentiment  analysis  of  e- commerce application in Traveloka data review on Google Play site using Naïve Bayes classifier  and  association  method,” J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1943,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1943/1/012147.
S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis  of  E-Wallet  Sentiments  on  Google  Play  Using  the  Naive  Bayes  Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
U. Rhohmawati, I. Slamet, and H. Pratiwi, “Sentiment Analysis Using Maximum Entropy on Application Reviews (Study Case: Shopee on Google Play),” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 44–49, 2019, doi: 10.26555/jiteki.v5i1.13087.
Hermanto, A. Y. Kuntoro, T. Asra, E. B. Pratama, L. Effendi, and R. Ocanitra, “Gojek and Grab User Sentiment Analysis on Google Play Using Naive Bayes Algorithm and Support Vector Machine Based Smote Technique,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012102.
B. Shin, S. Ryu, Y. Kim, and D. Kim, “Analysis on Review Data of Restaurants in Google Maps through Text Mining: Focusing on Sentiment Analysis,” J. Multimed. Inf. Syst., vol. 9, no. 1, pp. 61–68, 2022, doi: 10.33851/jmis.2022.9.1.61.
W. A. Wahyuni, S. Saepudin, and Se. Falentino, “Sentiment Analysis of Online Investment Applications on Google Play Store using Random Forest Algorithm Method,” J. Mantik, vol. 5, no. 4, pp. 2203–2209, 2022.
M. N. Akbar, N. Hasanahlmar’iyah Rusydi, M. Hasrul, and S. Ramadhanti, “Sentiment Analysis
Terhadap Review Aplikasi Maxim di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” J. AGENTS, vol. 2, no. 2, p. 1, 2022.
N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Ulasan  Shopee  pada  Google  Play  Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
F.  Hadaina  and  U.  Budiyanto,  “Implementasi  Metode  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Sentiment  Analysis Terhadap Data Ulasan Produk Colearn Pada Google  Play Store Implementation  Of  Multinomial  Naive  Bayes  Method  For  Sentiment  Analysis  Of Colearn Product Review Data On Google Play Store,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol.
Inf.  Jakarta-Indonesia,  no.  September,  pp.  660–666,  2022,  [Online].  Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Sentiment Analysis  of  Mola  Application  Reviews  on  Google  Play  Store  Using  Support  Vector Machine Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022.
A.  Ardiansyah,  S.  Aji,  D.  Pratmanto,  S.  J.  Kuryanti,  O.  P.  Putra,  and  C.  Adiwihardja,  “The Analysis of Digital Provider Sentiment of ‘by.u’ on Google Play Which Uses the Support Vector  Machine  (SVM)  Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1641,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012048.
F.  S.  Lestari,  H.  Harliana,  M.  M.  Huda,  and  T.  Prabowo,  “Sentiment  Analysis  of  iPusnas Application Reviews on Google Play Using Support Vector Machine,” Proc. Int. Semin. Business, Educ. Sci., vol. 1, no. August, pp. 178–188, 2022, doi: 10.29407/int.v1i1.2656.
P. P. Allorerung and R. Rismayani, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi WeTV di Google Play Store Menggunakan Algoritma NBC dan SVM Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms,” Sist. J. Sist. Inf., vol.
12, pp. 404–414, 2023, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
K. Khadijah, N. Sabilly, and F. A. Nugroho, “Sentiment Analysis of League of Legends: Wild Rift Reviews on Google Play Using NaãVe Bayes Classifier,” J. Ilm. Kursor, vol. 12, no.
1, pp. 23–30, 2023, doi: 10.21107/kursor.v12i01.328.
A. Maulana, Inayah Khasnaputri Afifah, Asghafi Mubarrak, Kiagus Rachmat Fauzan, Ardhan Dwintara, and B. P. Zen, “Comparison of Logistic Regression, Multinomialnb, Svm, and K-Nn Methods on Sentiment Analysis of Gojek App Reviews on the Google Play Store,” J. Tek. Inform., vol. 4, no. 6, pp. 1487–1494, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.863.
I.  Wickramasinghe  and  H.  Kalutarage,  “Naive  Bayes:  applications,  variations  and
vulnerabilities:  a  review  of  literature  with  code  snippets  for  implementation,” Soft Comput., vol. 25, no. 3, pp. 2277–2293, 2021, doi: 10.1007/s00500-020-05297-6.
J.  Cervantes,  F.  Garcia-Lamont,  L.  Rodríguez-Mazahua,  and  A.  Lopez,  “A  comprehensive survey on support vector machine classification: Applications, challenges and trends,” Neurocomputing, vol. 408, pp. 189–215, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2019.10.118.
J.  L.  Speiser,  M.  E.  Miller,  J.  Tooze,  and  E.  Ip,  “A  comparison  of  random  forest  variable selection methods for classification prediction modeling,” Expert Syst. Appl., vol. 134, pp. 93–101, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.05.028.
P. Assiroj, A. Kurnia, and S. Alam, “The performance of Naïve Bayes, support vector machine, and logistic regression on Indonesia immigration sentiment analysis,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 12, no. 6, pp. 3843–3852, 2023, doi: 10.11591/eei.v12i6.5688.