3436 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3436-3442 E- ISSN 2503-2933

## Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu
Menggunakan Metode Support Vector Machine
Tinaliah* 1 , Triana Elizabeth 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl Rajawali No 14 Palembang 30113, 0711-376400
1 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Palembang
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Palembang e-mail: * 1 tinaliah@mdp.ac.id, 2 trianaelizabeth@mdp.ac.id

## Abstrak
Fase  tumbuh  kembang  anak  sangat  berpengaruh  terhadap  fase  selanjutnya.  Dimana orangtua harus lebih cermat dalam memantau tumbuh kembang anaknya. Perkembangan anak dapat dipantau dengan aplikasi tumbuh kembang anak, salah satunya adalah aplikasi PrimaKu yang  dapat  diakses  di  google  play  store  ataupun  appstore.  Saat  ini  aplikasi  PrimaKu  telah didownload  sebanyak  500ribu  kali  dengan  rating  4.8.  Pada  google  play  store  dapat  dilihat pada  kolom  komentar  mengenai  ulasan  yang  telah  diisi  oleh  pengguna  aplikasi  PrimaKu  ini. SVM merupakan metode yang memberikan hasil yang lebih baik dalam hal klasifikasi, dengan kelebihan SVM dapat mencari hyperplane terbaik, memisahkan suatu kelas dengan kelas lain. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  aplikasi  PrimaKu menggunakan  metode  SVM dengan  variasi  kernel,  yaitu  linear  kernel,  polynomial  kernel,  dan  RBF Kernel. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa SVM dapat melakukan analisis sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi  PrimaKu  dengan  baik  menggunakan  linear  kernel  dengan nilai  akurasi,  yaitu  97.5%  dibandingkan  dengan  menggunakan  polynomial  kernel  atau  RBF kernel.
Kata kunci —PrimaKu, Analisis Sentimen, SVM

## Abstract
The child's growth and development phase is very influential on the next phase.  Where parents  should  be  more  careful  in  monitoring  the  growth  and  development  of  their  children. Child  development  can  be  monitored  with  child  growth  and  development  applications,  one  of which  is  the  PrimaKu  application  which  can  be  accessed  on  the  Google  Play  Store  or  App Store.  Currently,  the  PrimaKu  application  has  been  downloaded  500  thousand  times  with  a rating  of  4.8.  On  the  Google  Play  Store,  you  can  see  in  the  comments  column  regarding  the reviews  that  have  been  filled  in  by  PrimaKu  application  users.  SVM  is  a  method  that  gives better results in terms of classification, with the advantages of SVM being able to find the best hyperplane,  separating  one  class  from  another  class.  In  this  study,  sentiment  analysis  will  be carried  out  on  reviews  of  the  PrimaKu  application  using  the  SVM  method  with  a  variety  of kernels, namely linear kernel, polynomial kernel, and RBF Kernel. Based on the test results, it can  be  concluded  that  SVM  can  perform  sentiment  analysis  on  user  reviews  of  the  PrimaKu application  well  using  a  linear  kernel  with  an  accuracy  value  of  97.5%  compared  to  using  a polynomial kernel or RBF kernel.
Keywords — PrimaKu, Sentiment Analysis, SVM
Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3436-3442 E- ISSN 2503-2933 3437
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN
ertumbuhan  dan  perkembangan  setiap  anak  berbeda,  setiap  orang  tua  menginginkan anaknya tumbuh dan berkembang dengan baik. Masa keemasan anak terjadi antara usia 0- 5  tahun.  Usia  ini  merupakan  tahap  awal  perkembangan  anak  dan  akan  mempengaruhi tahap  selanjutnya.  Oleh  karena  itu,  orang  tua  harus  lebih  memperhatikan  apakah  tahapan perkembangan anak sesuai dengan usianya untuk mencegah kelainan sedini mungkin [1].
PrimaKu adalah aplikasi tumbuh kembang anak di Indonesia yang telah ada sejak tahun 2017 dan didukung penuh oleh Ikatan Dokter Anak Indonesia (IDAI) untuk memberikan solusi membantu  anak  Indonesia  lebih  sehat.  Orang  tua  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  untuk memantau kesehatan, pertumbuhan, dan perkembangan anak mereka dengan mudah. Di dalam aplikasi  PrimaKu  terdapat  fitur-fitur  seperti  pertumbuhan,  perkembangan,  vaksinasi,  rekam medis, konsultasi dokter, komunitas, dan konten [2]. Aplikasi PrimaKu ini dapat diunduh secara gratis  melalui  google  play  store  ataupun  appstore.  Pada  situs  google  play  store,  aplikasi PrimaKu  memiliki  rating  4.8  dengan  total  30.100  ulasan  di  kolom  komentar.  Ulasan  ini mencakup ulasan positif dan negatif seperti keluhan, kritik atau saran.
Analisis sentimen adalah proses mengambil informasi dalam sebuah kalimat opini apakah cenderung  memiliki  opini  positif  atau  negatif  [3].  Komentar  pada google  play  store dapat dianalisis untuk mengetahui opini positif atau negatif.
Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan  metode  dengan  hasil  yang  lebih  baik  dalam hal  klasifikasi,  dimana  SVM  memiliki  konsep  yang  lebih  lengkap  dan  jelas  secara  matematis dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya [4].
Penelitian  Alman  dan  Irwan  [5],  melakukan  analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  Kredivo menggunakan  algoritma  SVM  dan  NBC.  Data  yang  digunakan  adalah  teks  ulasan  sebanyak 10.000  ulasan  yang  diperoleh  dari  hasil scraping  google  play  store .  Proses  yang  dilakukan adalah  pengumpulan  data,  labelisasi, preprocessing ,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi,  uji  model,  dan evaluasi  model.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  SVM memberikan akurasi 83.3% lebih tinggi dibandingkan algoritma NBC.
Sementara  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Diki  Hendriyanto  [6],  yaitu melakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi mola di google play store menggunakan algoritma  SVM.  Data  yang  digunakan  adalah  ulasan  aplikasi  Mola  sebanyak  520  data.  Proses yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data, preprocessing ,  pembagian  data  training  dan  data testing, klasifikasi sentimen dengan algoritma SVM, dan evaluasi. Berdasarkan hasil pengujian dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh  dengan  menggunakan  kernel  RBF dengan akurasi sebesar 92,31%.
Sementara  itu  Penelitian  Muhammad  Nur  Akbar,  dkk  [7],  yaitu  melakukan  analisis sentimen  terhadap  review  aplikasi  Maxim  di  Google  Play  Store  menggunakan  metode  SVM. Data yang digunakan data review pengguna aplikasi maxim di google play store sebanyak 1200 data  yang  diperoleh  dari  hasil  scraping.  Proses  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data, preprocessing , evaluasi model, analisis sentiment, dan evaluasi data testing. Berdasarkan hasil pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  analisis  sentimen  menggunakan  metode  SVM menghasilkan akurasi sebesar 79%.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  metode  SVM  mampu  untuk melakukan  klasifikasi  ulasan  sentimen  pengguna  aplikasi  di google  play  store dengan  lebih baik. Berdasarkan hal tersebut, maka akan dilakukan analisis sentimen ulasan aplikasi PrimaKu menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  variasi  kernel,  yaitu  linear  kernel, polynomial  kernel,  dan  RBF  kernel  untuk  mengetahui  hasil    manakah  yang  menghasilkan akurasi yang lebih baik.
P
3438 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3436-3442 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1    Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  memahami,  mengolah  data  teks  untuk  mendapatkan informasi dalam sebuah kalimat opini apakah cenderung memiliki opini positif atau negatif. [3].

## 2.2 Cross Validation
Cross  Validation digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  model.  Dataset  dipisah menjadi  data  pembelajaran  dan  data  evaluasi.  K-fold  digunakan  untuk  mempersingkat  waktu perhitungan  dengan  tetap  menjaga  keakuratan  estimasi.  10  k-fold  adalah  K-fold  yang direkomendasikan  untuk  memilih  model  terbaik  karena  cenderung  memberikan  perkiraan akurasi yang kurang bias [8].

## 2.3    TF-IDF
Metode TF-IDF  ( Term  Frequency - Inverse  Document  Frequency )  merupakan  metode yang menggabungkan 2 cara penghitungan bobot kata, yaitu dengan menghitung frekuensi kata (TF) dan penghitungan inverse dokumen yang mengandung kata tersebut (IDF). [9]
, x , x (1)

## 2.4    Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  memiliki  kinerja lebih  baik  dari  algoritma  pembelajaran  mesin  lainnya  untuk  klasifikasi,  regresi  dan  prediksi [10]. Klasifikasi SVM bekerja dengan cara mencari hyperplane terbaik, memisahkan suatu kelas dengan kelas lain, SVM mencari nilai hyperplane menggunakan support vector dan nilai margin [11].

## 2.5    Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  eksperimental. Tahapan pengembangan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Pengambilan  dilakukan  dengan  metode  scrapping  pada  situs  google  play  store dengan mengambil ulasan data yang relevan pengguna aplikasi PrimaKu sebanyak 1000 ulasan.
2. Preprocessing
Data ulasan hasil proses scrapping akan dilakukan preprocessing melalui tahapan case folding, text cleaning , tokenisasi, proses stemming , dan pembuangan stopword .
3. Labeling
Proses  pelabelan  data  ulasan  dilakukan  dengan  melakukan  filter  terhadap  skor  ulasan. Untuk  ulasan  dengan  skor  4  dan  5  akan  diberikan  label  positif  dan  ulasan  dengan  skor  1 sampai 3 akan diberikan label negatif.
4. Ekstraksi Fitur TF-IDF
Data  ulasan  yang  ada  akan  dibagi  menjadi  80%  untuk  data  training,  dan  20%  data testing. Setelah itu dilakukan pembobotan kata dengan TF-IDF.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3436-3442 E- ISSN 2503-2933 3439
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
5. Cross Validation dan SVM
Selanjutnya akan dilakukan Cross Validation dengan K sebesar 10-fold, dan data akan dilakukan  klasifikasi  sentimen  dengan  menggunakan  3  (tiga)  kernel  pada  metode  SVM. Kernel yang digunakan yaitu : Linear kernel, Polynomial kernel, dan Radial Basis Function (RBF) kernel.
6. Evaluasi
Pada tahap ini dilakukan analisis menggunakan confussion matrix dengan menggunakan nilai akurasi. Tabel confussion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confussion Matrix Sebenarnya Prediksi True False True TP (True Positif) FP (False Positif) False FN (False Negatif) TN (True Negatif)
dimana :
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  ulasan  pengguna  aplikasi  PrimaKu  pada  google  play  store  akan  diambil  dengan metode scrapping sebanyak 1000 ulasan. Data Ulasan Pengguna Aplikasi PrimaKu dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Data Ulasan Pengguna Aplikasi PrimaKu
Data  ulasan  hasil  scrapping  akan  dilakukan preprocessing dengan  tahapan case folding, text  cleaning,  tokenisasi,  proses  stemming  dan  pembuangan  stopword.  Hasil  dari  proses preprocessing akan  dilanjutkan  ke  tahap  labeling  untuk  dapat  mengetahui  hasil  label  ulasan apakah  positif  atau  negatif  berdasarkan  skor  ulasan  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Dari  hasil proses labeling diketahui bahwa jumlah ulasan positif sebanyak 787 ulasan dan jumlah ulasan negatif sebanyak 213 ulasan negatif. Hasil labeling data ulasan dapat dilihat pada Gambar 3.
3440 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3436-3442 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3.  Hasil Labeling Data Ulasan
Data  ulasan  akan  dibuat  matriks  vektor  dengan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF  dan selanjutnya  dilakukan Cross  Validation dengan  k-fold  10,  yaitu  membagi  data  sebanyak  10 bagian. Kemudian akan dilakukan klasifikasi sentimen ulasan dengan metode SVM. Pengujian dilakukan  menggunakan  data  testing  dari  model  SVM  yang  telah  dibuat  menggunakan  Linear Kernel,  Polynomial  Kernel,  dan  RBF  Kernel.  Hasil  dari  pengujian  untuk  setiap  model  dari kernel dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Linear Kernel, Polynomial Kernel, dan RBF Kernel
Tabel 3. Perbandingan Akurasi Linear Kernel,
Polynomial Kernel, dan RBF Kernel Kernel Akurasi Linear 97.5% Polynomial 96.5% RBF 97%
Berdasarkan  hasil  akurasi  untuk  linear  kernel,  polynomial  kernel,  dan RBF kernel  yang ditunjukan pada Tabel 3, dapat dilihat bahwa :
1. linear  kernel  menghasilkan  akurasi  sebesar  97.5%,  dengan  hasil  klasifikasi  ulasan  positif sebanyak  44  ulasan,  ulasan  negatif  sebanyak  151  ulasan,  dan  salah  diprediksi  sebanyak  5 ulasan.
2. polynomial  kernel  menghasilkan  akurasi  sebesar  96.5%,  dengan  hasil  klasifikasi  ulasan positif  sebanyak  42  ulasan,  ulasan  negatif  sebanyak  151  ulasan,  dan  salah  diprediksi sebanyak 7 ulasan.
Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3436-3442 E- ISSN 2503-2933 3441
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
3. RBF  kernel  menghasilkan  akurasi  sebesar  97%,  dengan  hasil  klasifikasi  ulasan  positif sebanyak  43  ulasan,  ulasan  negatif  sebanyak  151  ulasan,  dan  salah  diprediksi  sebanyak  6 ulasan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa jumlah ulasan pengguna aplikasi PrimaKu  di google  play store menunjukkan  jumlah  komentar  positif  yang  lebih  banyak,  yaitu 787 ulasan positif dibandingkan jumlah ulasan negatif, yaitu 213 ulasan negatif dari total 1000 ulasan yang diambil dengan metode scrapping. Metode SVM dapat melakukan analisis sentimen ulasan  pengguna  aplikasi  PrimaKu  dengan  baik  menggunakan  linear  kernel  dengan  nilai akurasi, yaitu 97.5% dibandingkan dengan menggunakan polynomial kernel atau RBF kernel.

## 5. SARAN
Menggunakan  lebih  banyak  data  uji  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik,  dan menggunakan perbandingan yang seimbang antara dataset positif dan negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “ Kenali Tumbuh Kembang Anak Usia Dini yang Ideal! | Prenagen.” https://www.prenagen.com/id/tumbuh-kembang-anak (accessed Nov. 15, 2022). [2] “ PrimaKu - Pelopor Aplikasi Tumbuh Kembang Anak di Indonesia.” https://primaku.com/ (accessed Nov. 15, 2022).
[3] G. Berliana, Shaufiah, and S. Sa’adah, “Klasifikasi Posting Tweet Mengenai Kebijakan Pemerintah  Menggunakan  Naive  Bayesian  Classification,”  e-Proceeding  Eng. ,  Vol.  5, No. 1, pp. 1562–1569, 2018.
[4] F.  Bei  and  S.  Sudin, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Tiket  Online  di  Play  Store Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” Sismatik , Vol. 01, No. 01, pp. 91–97, 2021.
[5] A.  Muhammadin  and  I.  A.  Sobari, “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Aplikasi  Kredivo Dengan Algoritma Svm dan NBC,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak , Vol. 2, No. 2, pp. 85–91, 2021, doi: 10.31294/reputasi.v2i2.785.
[6] M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  Vol.  5,  No.  1,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.
[7] M. N. Akbar, N. Hasanahlmar, and M. H. Hasrul, “Sentiment Analysis Terhadap Review Aplikasi  Maxim  di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM),” Vol. 2, No. 2, 2022.
3442 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3436-3442 E-ISSN 2503-2933
[8] P. R. Sihombing, “Perbandingan Metode Artificial Neural Network (ANN) dan Support Vector  Machine  (SVM)  Untuk  Klasifikasi  Kinerja  Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM)  di  Indonesia,” J.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  13,  No.  1,  p.  9,  2020,  doi: 10.24843/jik.2020.v13.i01.p02.
[9] A.  Sabrani,  I.  G.  W.  Wedashwara  W.,  and  F.  Bimantoro, “Multinomial  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Artikel  Online  Tentang  Gempa  di  Indonesia,”  J.  Teknol.  Informasi, Komputer,  dan  Apl.  (JTIKA) ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  89–100,  2020,  doi: 10.29303/jtika.v2i1.87.
[10] M.  T.  Waluyan  and  K.  D.  Hartomo, “Analisis  Sentimen  Kebutuhan  Fast  Track  pada Originals  Vidio  Menggunakan  Support  Vector  Machine,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 9, No. 3, pp. 2153–2162, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2348.
[11] A.  A.  Annur,  A.  A.  Murtopo,  and  N.  Fadilah, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Learning Quipper  Selama  Pandemi  Covid-19  Dengan  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine (SVM),” pp. 9–17, 2022.