## Volume 6
Juli No 2 2023

## Analisis Sentimen Terhadap Pemutar Musik Online Spotify Dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine
Ginabila 1* , Ahmad Fauzi 2
Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika gina.gnb@bsi.ac.id, ahmad.aau@bsi.ac.id

## Abstrak
Manusia memiliki kebutuhan preferensi musik yang yang sangat beragam, oleh karena itu  pemutar  musik  online  menjadi  salah  satu  solusi  untuk  memenuhi  kebutuhan  ini  dengan menyediakan katalog musik yang luas. Analisis sentimen adalah proses untuk mengevaluasi dan mengklasifikasikan sentimen atau perasaan di balik teks atau data yang diberikan. Dalam konteks  ini,  analisis  sentimen  dilakukan pada  pemutar musik  online  Spotify.  Dua  algoritma yang  umum  digunakan  untuk  analisis  sentimen  adalah  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine (SVM). Kedua algoritma ini dapat diterapkan dalam analisis sentimen pada pemutar musik  online.  Data  teks  seperti  ulasan  atau  komentar  pengguna  dikumpulkan  dan  dilabeli dengan  sentimen  yang  sesuai.  Hasil  dari  penelitian  menggunakan  kedua  algoritma  ini menghasilkan  nilai  akurasi  yang  hampir  sama  baiknya.  Algoritma  Support  Vector  Machine menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  82,42%,  sedangkan  untuk  Algoritma  Naive  Bayes mencapai 84,73%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Support Vector Machine

## Abstract
Humans have diverse music preferences and online music players are a solution to meet these needs by providing a wide music catalog. Sentiment analysis is the process of evaluating and  classifying  sentiments  or  feelings  behind  given  texts  or  data.  In  this  context,  sentiment analysis  is  performed  on  Spotify  online  music  players.  Two  common  algorithms  used  for sentiment analysis are Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). Both algorithms can be applied in sentiment analysis for online music players. Text data such as user reviews or comments are collected and labeled with corresponding sentiments. The results of the research using both algorithms yielded similar high accuracy. The Support Vector Machine algorithm achieved an accuracy rate of 82.42%, while the Naive Bayes algorithm reached 84.73%.

## Keywords: Sentiment Analysis, Naive Bayes, Support Vector Machine

## PENDAHULUAN
Hiburan memiliki peran penting dalam kehidupan  sehari-hari.  Setelah  melakukan segala  aktivitas,  hiburan  dapat  membantu kita  menghilangkan  penat  pada  pekerjaan dan  segala  hal  yang  telah  dilakukan  yang menguras  energi  dan  fikiran.  Kehidupan modern saat ini menjadikan segala hiburan
mudah  untuk  didapatkan  dalam  aplikasi smartphone  yang  dimiliki.  Dalam  hal  ini banyak  orang  menggunakan  musik  untuk merelaksasi fikiran dan memberikan hiburan setelah melakukan kegiatan bahkan bersamaan dengan melakukan kegiatan.
Musik merupakan seni yang melukiskan pemikiran dan perasaan
manusia  lewat  keindahan  suara.  (Iswandi, 2015).  Pada  zaman  yang  teknologi  nya selalu  berkembang  saat  ini,  musik  dapat diakses dengan sangat mudah. Sebelumnya kita  hanya  bisa  mendengar  musik  dengan membeli  kaset  atau  CD,  lalu  kita  putar melalui  alat  pemutar.  Zaman  setelahnya, kita  bisa  mengunduh  musik  dari  berbagai situs  yang  menyediakan file musik  untuk diunduh.  Dan  pada  saat  ini  kita  bisa mendengar  musik  dari  berbagai platform pemutar  musik  online.  Kita  hanya  cukup mengunduh  aplikasi  pemutar  musik,  lalu berbagai  musik  tersedia  dalam  aplikasi tersebut.
Pemutar  musik  online  adalah  aplikasi atau platform digital  yang  memungkinkan pengguna  untuk  mendengarkan  musik secara streaming melalui  koneksi  internet.
Saat  ini,  pemutar  musik  online  telah mengalami  perkembangan  yang  signifikan dan  menawarkan  beragam  fitur  untuk memenuhi  kebutuhan  pendengar,  salah satunya  adalah  Spotify.  Spotify  adalah layanan  streaming  musik  yang  populer, didirikan  oleh  Daniel  Ek  dan  Martin Lorentzon  pada  tahun  2006  di  Stockholm, Swedia.  Layanan  ini  diluncurkan  secara resmi pada tanggal 7 Oktober 2008. Spotify memungkinkan pengguna untuk mengakses katalog besar lagu, album, dan podcast  dari  berbagai  genre  musik  dari seluruh dunia melalui internet.
Dengan munculnya sesuatu yang baru dalam  kehidupan,  banyak  pendapat  dari berbagai  khalayak  mengenai  munculnya hal  baru  tersebut.  Hal  ini  tidak  luput  dari munculnya  pemutar  musik  online  Spotify. Pendapat  atau review dari  sekelompok orang pada halaman playstore atau appstore dapat  mempengaruhi  orang  lain  terhadap kepopuleran  aplikasi.  Untuk  itu  pendapat
atau  review  dari  pengguna  merupakan  hal yang  penting  untuk  menjadi  masukan developer pemutar musik online. Pendapat atau review dari  sekumpulan  orang  yang telah menggunakan aplikasi ini juga dapat menjadi  indikator  terhadap  kualitas  dari aplikasi tersebut.
Analisis  sentimen  adalah  sebuah proses  untuk  menentukan  sentimen  atau opini  dari  seseorang  yang  diwujudkan dalam  bentuk  teks  dan  bisa  dikategorikan sebagai  sentimen  posisif  atau  negatif. (Hadna, Winarno, & Santosa, 2016)
Beberapa penelitian terkait sebelumnya  ditemukan  yaitu  analisis sentimen  terhadap  aplikasi  PLN  Mobile dengan  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  (NB)  yang  menghasilkan  tingkat akurasi  mencapai  70%    (Asri,  Nita Suliyanti,  Kuswardani,  &  Fajri,  2022). Penelitian  lainnya  yang  terkait  dengan judul  Perbandingan  Akurasi  Analisis Sentimen  Tweet  terhadap  Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  di  Masa  Pandemi menghasilkan  beberapa  nilai  akurasi  dari berbagai  algoritma  yaitu random  forest classifier dengan  hasil  akurasi  sebesar 75,81%,  algoritma  naive  bayes  dengan hasil  akurasi  75,22%,  dan  algoritma support vector machine 77,58% (Himawan & Eliyani, 2021).
Berdasakan uraian diatas, pada penelitian  ini  algoritma  Naive  Bayes  dan Support  Vector  Machine  akan  digunakan dalam penelitian. Kedua algoritma tersebut digunakan  untuk  membandingkan  metode yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih  baik.  Optimasi  Particle  Swarm Otimization  (PSO)  juga  digunakan  untuk mencoba  meningkatkan  nilai  akurasi  dari kedua algoritma yang digunakan.

## Rumusan Masalah
1. Apakah  Algoritma  Naive  Bayes  dan Support Vector Machine dapat memprediksi  dengan  baik  kelas  pada sentimen  analisis  pemutar  musik online?
2. Bagaimana Nilai Akurasi dari Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support Vector  Machine  dalam  memecahkan masalah analis sentimen pada pemutar musik online?
3. Manakah  algoritma  yang  lebih  baik digunakan dalam memecahkan masalah analis sentimen pada pemutar musik online?

## Tujuan Penelitian
1. Untuk  mengetahui  Apakah  Algoritma Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine  dapat  memprediksi  dengan baik  kelas  pada  sentimen  analisis pemutar musik online
2. Untuk  mengetahui  bagaimana  tingkat akurasi yang didapatkan dari algoritma Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine dalam menyelesaikan masalah  pengklasifikasian  sentimen pengguna pemutar musik online.
3. Untuk membandingkan algoritma yang paling  baik  digunakan  dalam  masalah pengklasifikasian  sentimen  pengguna pemutar musik online.

## Manfaat Penelitian
1. Penelitian ini diharapkan dapat mempermudah para pengguna pemutar musik  online  dalam  mencari  aplikasi pemutar  musik  online  terbaik  dan dapat menjadi bahan evaluasi developer aplikasi  untuk  mengetahui apa  yang  dapat  meningkatkan  minat pengguna untuk mendownload aplikasinya.
2. Memberikan kontribusi keilmuan dalam bidang analisis sentimen dalam tema pemutar musik online.

## Tinjauan Pustaka
1. Penelitian Terdahulu Penelitian  pertama  dilakukan  oleh
Ferdiana dkk, mengenai Dataset Indonesia untuk  Analisis  Sentimen.  Dataset  ini mencakup  data  utama,  yaitu  10.806  baris data berbahasa Indonesia yang diambil dari media sosial Twitter, yang telah dikategorikan  ke  dalam  tiga  label,  yaitu positif, negatif, dan netral, beserta 454.559 baris  data  yang  masih  bersifat  mentah.. Setelah dilakukan pengujian menggunakan model  analisis  sentimen  sederhana  yang menggunakan  algoritme  SVM,  KNN,  dan SGD.  Penelitian  ini  menghasilkan  tingkat akurasi dari masing-masing alroritma yaitu SVM  dengan  akurasi tertinggi  63%,  KNN dengan akurasi paling tinggi 55% dan SGD dengan  akurasi  tertinggi  63%  (Ferdiana, Jatmiko, Purwanti, Ayu, & Dicka, 2019).
Penelitian  ke-dua  dilakukan  oleh Gunawan, Pratiwi dan Pratama. Penelitian ini menganalisis Ulasan Produk
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.  Data review  didapatkan  dari  hasil review yang ditinggalkan  pada  halaman  web female daily dan  berjumlah  1500  data  latih.
Algoritma yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Naive  Bayes.  Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  nilai akurasi  tertinggi  yang  didapatkan  dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes adalah  77,78%  (Gunawan,  Pratiwi,  & Pratama, 2018).
Penelitian ke-tiga dilakukan oleh Alita dan Rahman yang melakukan Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier. Data review yang  digunakan  didapat
dengan  metode crawling pada  twitter tentang pelayanan publik dan dikumpulkan sebanyak  2027  Data.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  Random Forest.  Tingkat  akurasi  yang  didapatkan penelitian  ini  dengan  algoritma  Random Forest mencapai 77,79% (Alita & Rahman, 2020).
Penelitian ke-empat dilakukan Darwis, Siskawati dan Abidin, mengenai Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Analisis Sentimen Review Data  Twitter  BMKG Nasional.  Dataset  ini  diambil  dari  twitter dengan  tema  pelayanan  BMKG.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi  data  adalah  Naïve  Bayes Classifier  (NBC)..  Hasil  uji  akurasi  pada metode naive bayes untuk klasifikasi yaitu 69.97%  (Darwis,  Siskawati,  &  Abidin, 2021).
Penelitian  ke-lima  dilakukan  oleh Fikri,  Sabrila  dan  Azhar.  Penelitian  ini membandingkan  metode  Naive  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen  Twitter.  Analisis  dilakukan dengan  mengklasifikasikan  tweets  yang berisi  sentimen  masyarakat  mengenai UMM. Metode klasifikasi yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Naïve  Bayes dan  Support  Vector  Machine  (SVM) dengan  pembobotan  menggunakan  TF- IDF.  Hasil  komparasi  kedua  metode menunjukkan bahwa Naïve Bayes mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik dari  SVM  dengan  akurasi  sebesar  73,65% sedangkan  SVM  hanya  mencapai  70,20% (Fikri, Sabrila, & Azhar, 2020).

## LANDASAN TEORI
1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  analisa terhadap suatu peristiwa dari pendapat yang
didasarkan  pada  sikap  seseorang  tentang suatu  objek.  Analisis  sentimen  biasanya dilakukan  untuk  mengumpulkan  dan mengetahui opini masyarakat dalam postingan  Blog,  Twitter,  Facebook,  dan yang lainnya. Analisis sentimen dibutuhkan dengan  tujuan  untuk  mengetahui  opini publik  terhadap  suatu  objek.  Opini-opini tersebut  bisa  berupa  opini  negatif  atau positif  tergantung  dari  pandangan  publik terhadap  objek  tersebut  (Pintoko  &  L., 2018).
2. Algoritma Naive Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  machine learning  yang  menggunakan  perhitungan probabilitas  yang  menggunakan  konsep pendekatan  Bayes.  Penggunaan  teorema Bayes pada algoritma Naïve Bayes adalah dengan  menggabungkan prior  probability dan  conditional  probability dalam  suatu rumus  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung probabilitas dari setiap kemungkinan klasifikasi (Yulita, Nugroho,
& Algifari, 2021).
3. Support Vector Machine Support  Vector  Machine  merupakan sebuah metode yang membandingan suatu seleksi parameter standart nilai diskrit yang disebut kandidat set. Untuk mengklasifikasikan akurasi Support Vector Machinie  (SVM)  diperkenalkan  oleh Vapnik, Boser dan Guyon pada tahun 1992. Metode Support Vector Machine memiliki 5  komponen  yang  berfungsi  di  antaranya (Riadi, Umar, & Aini, 2019):
a) SVM Linear
b) SVM Polynomial
c) Kernel RBF (Radio Basis Function)
d) Kernel MLP ( Multi Layer Perceptrom )
e) Tangent Hyperbolic (sigmoid)
4. Particle Swarm Optimization
Particle
Swarm
Optimization
merupakan  teknik  optimasi  stokastik berbasis  populasi  yang  diusulkan  pada yahun  1995  oleh  Kennedy  dan  Eberhart. Pengembangan  PSO  didasarkan  pada metafora  interaksi  sosial  dan  komunikasi dari pergerakan kawanan burung atau ikan ( bird  flocking  atau  fish  schooling ).  Pada algoritma  Particle  Swarm  Optimization, pencarian  solusi  dilakukan  oleh  suatu populasi yang terdiri dari beberapa partikel. Ketika Populasi dibangkitkan secara
random  atau  acak    dengan  batasan permasalahan yang dihadapi. Setiap partikel  merepresentasikan  partikel  atau solusi  dari  permasalahan  yang  sedang dihadapi.  Partikel  tersebut    mencari  solusi yang  optimal  dengan  melintasi  ruang pencarian  dengan  cara  partikel  terkait melakukan  penyesuaian  terhadap  posisi yang  terbaik  dari  setiap  partikel  tersebut atau  disebut local  best dan  posisi  partikel terbaik  dari  seluruh  kawanan  atau  disebut global  best  selama  melintasi  ruang pencarian.  Jadi    penyebaran  informasi terjadi dalam partikel itu sendiri dan antara suatu  partikel  dengan  partikel  terbaik  dari seluruh  kawanan  selama  proses  pencarian solusi.  Setelah  itu  dilakukan  proses pencarian  untuk  mencari  posisi  terbaik setiap partikel dalam jumlah iterasi tertentu sampai  didapatkannya  posisi  relatif  yang tetap  ( steady )  atau  mencapai  batas  iterasi yang  telah  ditetapkan.  Pada  setiap  iterasi (t),setiap solusi yang direpresentasikan oleh partikel  i,  dievaluasi  performanya  dengan cara  memasukkan  solusi  tersebut  kedalam nilai fitness  function .  Setiap  partikel memerlukan titik pada suatu dimensi ruang tertentu  kemudian  terdapat  2  faktor  yang memberikan  karakter  terhadap  status partikel  pada  ruang  pencarian  yaitu  pada
posisi  partikel  (X)  dan  pada  kecepatan partikel (Y) (Mutiara, 2020).

## 5. SMOTE
Metode  Synthetic  Minority  Over- sampling Technique (SMOTE) merupakan metode  yang  populer  diterapkan  dalam rangka  menangani  ketidak  seimbangan kelas.  Teknik  ini  mensintesis  sampel  baru dari kelas minoritas untuk menyeimbangkan  dataset  dengan  cara sampling  ulang  sampel  kelas  minoritas (Siringoringo, 2018)

## METODE PENELITIAN
1. Perencanaan Penelitian
Beberapa  tahapan  digunakan  dalam metode  penelitian  ini,  berikut  ini  adalah tahapan  dalam  penelitian  yang  akan dilakukan:
a. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diambil dari ulasan yang ditinggalkan  oleh  pengguna  aplikasi pemutar  musik  online  yaitu  Spotify. Ulasan  yang  diambil  untuk  analisis sentimen adalah ulasan yang berbahasa Indonesia  yang  terkumpul  sebanyak 121 data.
b. Pengolahan Data Awal Pada  tahap  pengolahan  data  awal,  121 ulasan  data  yang  terkumpul  akan melaluai tahap normalisasi dan preprocess . Data tersebut akan diperbaiki  kesalahan  penulisan  dan diperbaiki  menjadi  kata  baku  hingga sesuai  dengan  penulisan  di  KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia).
c. Metode Metode yang diusulkan peneliti untuk melakukan  eksperimen  ini  adalah dengan  menggunakan  dua  algoritma klasifikasi yaitu Naive Bayes (NB) dan Support  Vector  Machine  (SVM).
Sebelum pengujian dilakukan, metode SMOTE  digunakan  untuk  menangani ketidakseimbangan pada kelas.
Optimasi Particle Swarm Optimization disini juga digunakan untuk meningkatkan akurasi.
d. Evaluasi dan Validasi Hasil Evaluasi Evaluasi pada tahap ini berfungsi untuk mengetahui tingkat akurasi dari algoritma  naive  bayes  dan  Support Vector  Machine  dalam  penelitian  ini. Ten  Fold  Cross-Validation dugunakan untik  validasi  dimana  pada  proses  ini data  dibagi  secara  acak  ke  dalam  10 bagian.  Tahap  pengujian  dimulai dengan  pembentukan  model  data pertama,  kemudian  model  yang  telah terbentuk  akan  diujikan  pada  9  bagian data  yang  tersisa.  Setelah  tahap pengujian  selesai performance dari algoritma klasifikasi text mining diukur menggunakan Accuracy (dihitung menggunakan confusion matrix ), AUC dan kurva ROC.

## Kerangka Pemikiran
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## ANALISIS DAN PERANCANGAN
1. Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan 121 data berbahasa Indonesia yang ditinggalkan oleh pengguna aplikasi  pemutar  musik  online  pada Playstore.  Pemutar  musik  yang  dipilih dalam  penelitian  ini  adalah  aplikasi “Spotify”. Spotify merupakan aplikasi yang sangat  banyak  digunakan  oleh  pengguna android  maupun  iphone.  Sampai  saat  ini aplikasi  tersebut  telah  mencapai  26  juta ulasan dan merupakan aplikasi nomor satu populer di musik dan audio.
a. Contoh Ulasan Positif
“Spotify  sekarang  sudah  Bagus, sekarang  kalau  tidak  menggunakan premium  tidak  terlalu  banyak  iklan dan  bisa  memilih  lagu  yang  di inginkan, dan juga untuk translate arti liriknya  sudah  semakin  bagus  dari yang  awalnya  arti  kosong  saja  tanpa ada makna yang berhubungan dengan lagunya sekarang sudah mulai menyesuaikan dan memudahkan memahami  lagu  yang  berbahasa asing”.
Gambar 2. Contoh Ulasan Positif
b. Contoh Ulasan Negatif
“Awal  awal  diputar  semua  OK..  tpi setelah  bulan  kedua  mulai  byk  iklan dan  ketika  album  diputar  daftar  lagu tidak  berurutan/random,  paling  tdk sedikit  mengganggu.  Tolong  di perhatikan !!!!”
Gambar 3. Contoh Ulasan Negatif
2. Pengolahan Data Awal ( Preprocess ) Pada  tahap  pengolahan  data  awal,
dilakukan  pelabelan  data  secara  manual oleh  peneliti.  Pada  tahap  ini  data  ulasan juga  diperbaiki  karna  data  tersebut  masih terdapat  banyak  kesalahan  penulisan  dan terdapat  banyak  emoticon.  Data  ulasan diolah  agar  tidak  menurunkan  tingkat akurasi  karena  teks  yang  diolah  memiliki karakteristik  dimensi  yang  tinggi,  terdapat noise dan stuktur yang tidak baik. Untuk itu dalam  pengolahan  data  awal text  mining harus melaluai beberapa tahapan preprocessing . Tahapan daya yang dilakukan  adalah  sebagai  berikut  (Utami, 2017):
a) Tokenize Tokenize merupakan  proses  untuk memisah-misahkan kata. Proses memotong  setiap  kata  dalam  teks  dan mengubah  huruf  dalam  dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf yang diterima,  sedangkan  karakter  khusus atau tanda baca akan dihilangkan.
b) Filter Tokens (By Length)
Filter  token s  (by  length)  merupakan proses  mengambil  kata-kata  penting dari  hasil  token.  Dalam  proses  ini, kata-kata  yang  memiliki  panjang tertentu akan dihapus.
c) Stopwords Removal Filter  stopwords  removal adalah proses  menghilangkan  kata-kata  yang sering  muncul  namun  tidak  memiliki pengaruh  apapun  dalam  ekstraksi sentimen  suatu review .  Kata  yang termasuk seperti kata penunjuk waktu, kata tanya dan lain-lain.
d) Transform Cases Transform  Cases akan  mengubah seluruh  huruf  kapital  menjadi  huruf kecil atau sebaliknya.
3. Metode yang Diusulkan Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Untuk mengatasi ketidakseimbangan  data  juga  digunakan metode SMOTE. Metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) merupakan metode yang populer diterapkan dalam rangka menangani ketidak  seimbangan  kelas.  Teknik  ini mensintesis  sampel  baru  dari  kelas minoritas  untuk  menyeimbangkan  dataset dengan  cara  sampling  ulang  sampel  kelas minoritas  (Siringoringo,  2018).  Optimasi Particle  Swarm  Optimization  digunakan untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  dari kedua  metode.  Metode  Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi yang  digunakan  dalam  anaisis  sentimen. etode  ini  didasarkan  pada  teorema  Bayes yang  mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur (kata  atau  frasa)  dalam  teks  independen secara kondisional terhadap kelas sentimen yang diberikan. Sedangkan Support Vector Machine  merupakan  algoritma  klasifikasi ensemble yang juga dapat digunakan dalam analisis sentimen. Ensemble berarti bahwa Support  Vector  Machine  terdiri  dari beberapa pohon keputusan yang digabungkan  untuk  menghasilkan  prediksi akhir.
4. Eksperimen Dalam  melakukan  eksperimen  dan pengujian  pada  penelitian  ini  digunakan Aplikasi  Rapid  Miner  Studio  Versi  10.1 sebagai  alat  untuk  menghitung  tingkat akurasi.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  dataset  yang dikumpulkan  oleh  peneliti  pada  ulasan yang  ditinggalkan  pengguna  spotify. Diambil  sebanyak  121  data  dan  telah
dilakukan preprocess sebelum  pengujian. Spesifikasi Hardware yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Spesifikasi Sistem Komputer
Minimum yang Digunakan Processor Intel Core 2duo 2.27 GHz Memori 4 GB Harddisk 500 GB Sistem Operasi Microsoft Windows 07 Aplikasi Text Mining Rapid Miner Studio versi 10.1 5. Evaluasi dan Validasi Hasil Validasi yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  validasi  standar 10 Fold Cross-Validation dimana prosesnya data akan dibagi secara acak ke dalam  10  bagian. Confusion  matrix disini juga  digunakan  untuk  mengukur  tingkar akurasi  serta  hasil  evaluasi  juga  akan ditampilkan dalam bentuk kurva ROC.

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## 1. Pembahasan
A.  Fase  Pemahaman  Bisnis  ( Business
Understanding Phase )
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemahan terhadap  objek  penelitian  dengan  cara menggali informasi melalui aplikasi spotify pada playstore untuk mencari ulasan-ulasan dari  para  pengguna  aplikasi.  Ulasan  yang ditinggalkan  pengguna  dapat  digunakan untuk menjadi parameter penentu pemutar musik  online  yang  digemari  pengguna. Dalam  hal  ini  developer  juga  dapat menjadikan  ini  sebagai  bahan  evaluasi aplikasi pemutar musik online yang mereka buat.
B.  Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase ) Berikut adalah rincian dari
pengambilan data yang dilakukan:
1) Data ulasan pengguna spotify dikumpulkan  secara  manual  melalui halaman (https://play.google.com/ store/apps/ details?id=com.spotify.
music&hl=id&gl=US) .
2) Data  ulasan  yang  diambil  merupakan data  ulasan  dari  tanggal  terbaru  yang ditinggalkan oleh pengguna.
3) Setelah  proses  pengambilan  data selesai  dikumpulkan,  data  tersebut diberi label Positif  atau Negatif.
C.  Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase )
Tahap  data preparation merupakan tahap proses perbaikan data yang berfungsi agar data bersih dan siap untuk digunakan untuk proses selanjutnya . Tahap preprocess data diaplikasikan pada RapidMiner Studio 10.1 dengan rangkaian sebagai berikut:
Gambar 4. Rangkaian Preprocess pada
Rapid Miner
1) Tokenize Pada  tahap tokenize data  yang  telah melalui  tahap  normalisasi  secara  manual akan  dihilangkan  tnda  baca,  simbol  dan karakter yang bukan merupakan huruf a-z. Berikut  adalah  hasil  dari  tahap Tokenize pada RapidMiner:
Gambar 5. Tahap Tokenize pada RapidMiner
2) Filter Tokens ( by Length )
Setelah  tahap tokenize selesai,  tahap selanjutnya yang dijalankan pada RapidMiner  adalah  tahap filter  tokens  (by length). Pada  tahap  ini  kata-kata  yang berjumlah kurang dari 4 karakter dan lebih dari  25  karakter  akan  dibuang.  Berikut adalah  hasil  dari  proses filter  tokens  (by length) pada RapidMiner:
Gambar 6. Tahap Filter Tokens (By
Length) pada RapidMiner
3) Filter Stopwords ( by Dictionary )
Pada  tahap filter  stopwords  (by dictionary) dilakukan, kata kata yang tidak memiliki  makna  penting  atau  informasi yang tidak dibutuhkan akan dihapus seperti kata  sambung  dan  lainnya.  Berikut  adalah hasil data setelah melalui tahap Stopwords pada RapidMiner:
Gambar 7. Tahap Filter Stopwords (By Dictinary) pada RapidMiner
4) Transform Cases Tahap  selanjutnya  setelah  meakukan stopwords, data  masuk  ke  dalam  tahap
Transform  Cases .  Pada  tahap  ini,  semua huruf kapital ( Upper Case ) yang ada pada data kan di Transform atau diubah menjadi huruf  kecil  ( Lower  Case ).  Berikut  adalah hasil  dari  tahap Transform  Cases pada RapidMiner:
Gambar 8. Tahap Transform Cases pada RapidMiner
D.  Fase Pemodelan ( Modelling Phase ) Pada  tahap  ini,  algoritma  yang  akan digunakan  ditentukan  oleh  peneliti.  Pada penelitian  ini  dua  algoritma  yaitu  Naive Bayes  dan  Support  Vector  Machine digunakan  untuk  mencari  algoritma  yang paling  tepat  dan  memiliki  nilai  akurasi tertinggi. SMOTE digunakan untuk menyeimbangkan  antara  kelas  positif  dan Negatif  dan  untuk  meningkatkan  nilai akurasi, optimasi juga dilakukan pada tahap ini  dengan  menggunakan  Particle  Swarm Optimization (PSO). Berikut adalah desain Fase Pemodelan pada Rapid Miner:
Gambar 9. Rangkaian Model dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine pada RapidMiner
E.  Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ) Penentuan  nilai  kegunaan  dari  model yang telah dibuat akan dilakukan pada fase evaluasi. Model yang telah terbentuk akan diuji  dengan confusion  matrix untuk mengetahui tingkat akurasi.

## 2. Hasil
A.   Hasil Eksperimen Pengujian dengan Algoritma Naive Bayes
Berikut  ini  adalah  hasil  rancangan model  klasifikasi,  Hasil  Eksperimen, Confusion Matrix dan Kurva ROC dengan Algoritma Naive Bayes: 1)   Model Klasifikasi Berikut  adalah rangkaian  model
pengujian pada RapidMiner dengan Algoritma Naive Bayes:
Gambar 10. Rangkaian Model Pengujian dengan Algoritma Naive Bayes
2) Hasil Eksperimen
Setelah  rangkaian  model  dijalankan dalam  RapidMiner,  hasil  precision,  recall dan akurasi dari pengujian akan didapatkan. Berikut  adalah  rincian  hasil  pengujian dengan algoritma Naive Bayes:
Tabel 2. Tabel Rincian Hasil Eksperimen dengan Algortima Naive Bayes
No. Keterangan Hasil 1 Precision 87,00% 2 Recall 85,48% 3 Akurasi 84,73%
3) Confusion Matrix
Berikut  adalah confusion  matrix yang dihasilkan  dari  pengujian  data  dengan algoritma Naive Bayes:
Gambar 11. Confusion Matrix Hasil
Eksperimen dengan Algoritma Naive Bayes
4) Kurva ROC ( ROC Curves )
Berikut  adalah  kurva  ROC  yang divisualisasikan  berdasarkan  perhitungan confusion matrix :
Gambar 12. Kurva ROC Pengujian Data dengan Algoritma Naive Bayes
Berdasarkan gambar diatas dapat diketahui hasil  dari  nilai  AUC  pada  Kurva  ROC adalah  sebesar  0,794  yang  menyatakan bahwa  kategori  nilai  yang  didapatkan adalah Fair Classification.

## B.   Hasil Eksperimen Pengujian dengan
Algoritma Support Vector Machine Berikut  ini  adalah  hasil  rancangan model  klasifikasi,  Hasil  Eksperimen, Confusion Matrix dan Kurva ROC dengan Algoritma Support Vector Machine:
1)   Model Klasifikasi
Berikut  adalah rangkaian  model pengujian pada RapidMiner dengan Algoritma Support Vector Machine:
Gambar 13. Rangkaian Model dengan Algoritma Support Vector Machine pada
RapidMiner
2) Hasil Eksperimen Setelah  rangkaian  model  dijalankan dalam  RapidMiner,  hasil  precision,  recall dan akurasi dari pengujian akan didapatkan. Berikut  adalah  rincian  hasil  pengujian dengan algoritma Support Vector Machine:
Tabel 3. Tabel Rincian Hasil Eksperimen dengan Algortima Support Vector Machine No. Keterangan Hasil 1 Precision 83,81% 2 Recall 85,95% 3 Akurasi 82,42%
3) Confusion Matrix
Berikut  adalah confusion  matrix yang dihasilkan  dari  pengujian  data  dengan algoritma Support Vector Machine:
Gambar 13. Confusion Matrix Hasil Eksperimen dengan Algoritma Support
Vector Machine
4) Kurva ROC ( ROC Curves )
Berikut  adalah  kurva  ROC  yang divisualisasikan  berdasarkan  perhitungan confusion matrix :
Gambar 14. Kurva ROC Pengujian Data dengan Algoritma Naive Bayes
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat diketahui hasil dari nilai AUC pada Kurva ROC adalah sebesar 0,870 yang menyatakan  bahwa  kategori  nilai  yang didapatkan  adalah Good  Classification.
Dari  kurva  ROC  dapat  diketahui  bahwa model  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  memiliki  kinerja  yang  relatif baik  dalam  membedakan  antara  kelas positif dan kelas negatif. Untuk meningkatkan kinerja keseluruhan
meningkatkan jumlah data training dengan teknik  augmentasi  data  atau  pengumpulan lebih  banyak  sampel  data  dapat  dilakukan dengan menggabungkan beberapa ensemble  seperti  Voting,  Bagging,  atau Boosting.

## KESIMPULAN
1. Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support Vector  Machine  dapat  memprediksi kelas  dengan  baik  pada  analisis pemutar  musik  online.  Hal  ini didukung  dengan  hasil  nilai  akurasi dari kedua metode yang didapatkan.
2. Nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari penggunaan  algoritma  Naive  Bayes adalah  sebesar  84,73%.  Sedangkan, hasil  dari  algoritma  Support  Vector Machine adalah sebesar 82,42%.
3. Dalam pemecahan kasus Analis Sentimen pada Pemutar Musik Online, dari  kedua  algoritma  yang  digunakan oleh peneliti dapat disimpulkan bahwa Algoritma  Naive  Bayes  lebih  unggul untuk mengklasifikasikan dataset hasil ulasan pengguna pemutar musik online yang dimiliki oleh penelti.

## Saran
Untuk mendapatkan hasil terbaik pada penelitian kedepannya, dataset yang dikumpulkan  juga  harus  diperbaharui berdasarkan  tanggal  terbaru.  Hal  itu dikarenakan akan semakin banyak kebutuhan-kebutuhan  lain  yang  akan disampaikan pengguna melalui ulasan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alita,  D.,  &  Rahman,  A.  (2020).
Pendeteksian Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest
Classifier . Jurnal  Komputasi ,  50- 58.
Asri,  Y.,  Nita  Suliyanti,  W.,  Kuswardani, D.,  &  Fajri,  M.  (2022). Pelabelan
Otomatis Lexicon Vader dan
Klasifikasi  Naive  Bayes  dalam .
PETIR: Jurnal  Pengkajian  dan Penerapan Teknik Informatika, 275. Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z. (2021). Penerapan Algoritma Naive
Bayes  untuk  Analisis  Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional . Jurnal TEKNO KOMPAK, 131-145.
Ferdiana,  R.,  Jatmiko,  F.,  Purwanti,  D., Ayu,  A.,  &  Dicka,  W.  (2019).
Dataset  Indonesia  untuk  Analisis Sentimen . JNTETI, 334-339. Fikri, M. I., Sabrila, T., & Azhar, Y. (2020).
Perbandingan Metode Naïve Bayes dan  Support  Vector  Machine  pada Analisis Sentimen Twitter . SMATIKA Jurnal, 71-76.
Gunawan,  B.,  Pratiwi,  H.,  &  Pratama,  E.
(2018). Sistem  Analisis  Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan
Metode Naive Bayes. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 113-188. Hadna, N. M., Winarno, W., & Santosa, P. (2016). Studi  Literatur  Tentang
Perbandingan Metode Untuk Proses  Analisis. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016).
Himawan,  R.  D.,  &  Eliyani.  (2021).
Perbandingan  Akurasi  Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta di  Masa  Pandemi. JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 58-63. Iswandi.  (2015). Refleksi  Psikologi  Musik Dalam Perilaku Masyarakat Sehari-Hari. Humanus, 152-157. Mutiara,  E.  (2020). Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes  Berbasis  Particle
Swarm Optimization Untuk
Prediksi  Penyakit  Tuberculosis (TB) . JURNAL SWABUMI, 46-58. Pintoko,  B.  M.,  &  L.,  K.  (2018). Analisis
Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier . e-
Proceeding  of  Engineering  ,  8121- 8130.
Riadi,  I.,  Umar,  R.,  &  Aini,  F.  (2019).
Analisis  Perbandingan  Detection Traffic  Anomaly  Dengan  Metode Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine  (Svm) .  ILKOM  Jurnal Ilmiah, 17-24.
Siringoringo,  R.  (2018). Klasifikasi  Data
Tidak Seimbang Menggunakan
Algoritma  Smote  Dan  K-Nearest
Neighbor. Jurnal ISD, 44-49. Utami,  L.  A.  (2017). Analisis  Sentimen
Opini  Publik  Berita  Kebakaran Hutan Melalui Komparasi Algoritma Support Vectormachinedan K-Nearest Neighborberbasisparticle Swarm Optimization .  Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri, 103-112.
Yulita,  W.,  Nugroho,  E.,  &  Algifari,  M.
(2021). Analisis Sentimen Terhadap Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin Covid-19  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  JDMSI,  1- 9.