ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162
E- ISSN 2503-2933           2153
Analisis Sentimen Kebutuhan Fast Track Pada Originals Vidio Menggunakan Support Vector Machine
Mozad Timothy Waluyan 1 , Kristoko Dwi Hartomo* 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana e-mail: 1 682018206@student.uksw.edu , * 2 kristoko@uksw.edu

## Abstrak
Analisis  sentimen  adalah  analisis  data  teks  yang  memberikan  analisis  mendalam tentang  sentimen,  pendapat,  bahkan  emosi  yang  diungkapkan  dan  memungkinkan  kita  untuk memprediksi  peluang  terkait  dengan  hasil  analisis.  Penelitian  ini  dibuat  untuk  melihat tanggapan  user  Vidio.Com  terhadap  Original  Series  nya  yang  belum  memiliki  fitur  fast  track dibandingkan  dengan  beberapa  perusahaan  OTT  lain  yang  telah  memiliki  fitur  tersebut  agar Vidio.Com dapat membuat keputusan pasar dan meningkatkan layanan. Penelitian ini memakai komentar  Original  Series  pada  Vidio.Com  yang  terdiri  dari  1403  komentar.  Karena  dataset tidak  memiliki  pelabelan  data,  dilakukanlah  analisis  sentimen  untuk  menentukan  sentimen positif, netral, dan negatif. Analisis sentimen, menghasilkan 663 sentimen netral, 517 sentimen positif  dan  224  sentimen  negatif.  Menurut  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian besar  pengguna  Vidio.Com  membutuhkan  fitur  fast  track  pada  Original  Series  nya.  Dalam penelitian  ini  juga  dilakukan  pengujian  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dari pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan  dengan  fitur  25%,  50%,  75%,  100%.  Selanjutnya dilakukan  pembobotan  Tf-Idf,  dan  pengujian  memakai  sistem  K-Fold  Cross-Validation. Menghasilkan akurasi tertinggi pada fitur 25% dengan nilai 86,04% dengan akurasi tertinggi pada k-fold ke 2 dengan nilai akurasi sebesar 87.74%.
Kata kunci — Analisis Sentimen, Vidio.Com, Fast Track, Support Vector Machine

## Abstract
Sentiment  analysis  is  an  analysis  of  textual  data  that  provides  a  detailed  analysis  of expressed  emotions,  opinions,  and  can  predict  opportunities  related  to  the  results  of  the analysis. This study was conducted to see how Vidio.Com users responded to the original series, which  did  not  yet  have  fast  track  capabilities.  This  helps  Vidio.Com  grow  and  improve  its business compared to  some  other  OTT companies that  already  have this  feature.    This  survey uses  Vidio.Com's  original  series  of  comments,  which  consists  of  1403  comments.  Since  the dataset  has  no  data  labels,  perform  sentiment  analysis  to  determine  positive,  neutral,  and negative  emotions.  Sentiment  analysis  revealed  663  neutral  emotions,  517  positive  emotions, and 224 negative emotions. Based on these results, we can conclude that most Vidio.Com users need  the  fast-track  features  of  the  original  series.  This  study  also  used  the  Support  Vector Machine method to test the distribution of training data and test data with 25%, 50%, 75%, and 100% characteristics. In addition, TfIdf weighting was performed and tests were run using the KFoldCrossValidationSystem. The 25er offers the highest accuracy at 86.04%. In tests using the kfold cross-validation system, a second kfold gives the highest accuracy with an accuracy score of 87.74%.
Keywords — Sentiment Analysis, Vidio.Com, Fast Track, Support Vector Machine
2154 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN 2503-2933
Mozad, et., al [Analisis Sentimen Kebutuhan Fast Track pada Originals Vidio Menggunakan Support Vector Machine ] IJCCS Vol. x, No. x _page–end_page
1. PENDAHULUAN
idio.Com adalah perusahaan Indonesia yang bergerak di bidang OTT ( Over The Top ) yang menawarkan  berbagai  macam  konten,  salah  satunya original  series yaitu  konten  original yang disajikan oleh Vidio.Com dan bekerjasama dengan sineas global sebagai salah satu konten bersama  layanan  streaming  lainnya.  Vidio.Com  mengajak  penontonnya  untuk  mengenal kebudayaan global dengan serial originalnya[1]. Menurut penelitian dari Yudhistira dan Teguh [2]yang  berjudul  “Pengaruh Social  Media  Marketing Twitter  Dalam  Upaya  Meningkatkan Loyalitas Penggunaan Customer Streaming Vidio.Com” menyatakan perusahaan yang bergerak di  bidang  OTT  meningkat  11%  pada  tahun  2020.  Dengan  hadirnya  perusahaan  OTT  lain, ditambah  lagi  mulai  banyak  perusahaan  OTT  Internasional  yang  mulai  masuk  ke  pasar Indonesia,  Vidio.Com  melihat  perkembangan  bisnis  ini  membutuhkan  ide  untuk  bersaing dengan perusahaan OTT lainnya.
Beberapa fitur telah dikembangkan pada perusahaan - perusahaan OTT, seperti fitur fast track. Fitur fast  track adalah  fitur  mempercepat  perilisan  menggunakan  penayangan  episode  - episode secara paralel atau tumpang tindih dalam waktu pelaksanaan lebih cepat[3]. Vidio.Com belum memiliki fitur fast track dibandingkan dengan beberapa perusahaan OTT lain yang telah memiliki  fitur  tersebut.  Penelitian  ini  dibuat  untuk  melihat  tanggapan  user  dari  komentar original series terhadap kebutuhan fast track dengan menggunakan analisis sentimen.
Analisis sentimen adalah analisis data teks yang memberikan analisis mendalam tentang sentimen,  pendapat,  bahkan  emosi  yang  diungkapkan  dan  memungkinkan  kita  untuk memprediksi  peluang  terkait  dengan  hasil  analisis[4].  Dengan  kata  lain  analisis  sentimen merupakan  sebuah  pengelompokan,  namun  pada  penerapannya  tak  semudah  proses pengelompokan biasanya sebab berkaitan dengan pemakaian bahasa, yang memuat ambiguitas pada  pemakaian  kata,  tak  memiliki  intonasi  pada  sebuah  teks  serta  perkembangan  bahasa  itu sendiri[5].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  oleh  Yassine  dll  [6]  yang  berjudul  “Random  Forest and Support Vector Machine based Hybrid Approach to Sentiment Analysis.” Mengumpulkan data  dari  ulasan  produk  Amazon  menemukan  bahwa  presisi, recall dan F-measure dari  SVM adalah  83,4%,  83,4%  dan  83,4%  lebih  tinggi  daripada  algoritma  lain.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  oleh  Sanjay  Dey  dll  [7]  dengan  judul  “A  Comparative  Study  of  Support  Vector Machine  and  Naive  Bayes  Classifier  for  Sentiment  Analysis  on  Amazon  Product  Reviews.” Penelitian  ini  mampu  menyajikan  studi  perbandingan  antara  SVM  dan  Naive  Bayes  untuk menganalisis  ulasan  produk  Amazon,  menghasilkan  akurasi  84%  SVM  dan  82,875%  Naive Bayes.  Hasil  percobaan  telah  mengkonfirmasi  bahwa  SVM  dapat  menganalisis  ulasan  produk Amazon  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Maka  dari  itu,  algoritma  SVM  digunakan dalam  mendapatkan nilai akurasi terbaik agar Vidio.Com dapat  membuat keputusan pasar dan meningkatkan layanan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  langkah  dalam  proses  pengerjaanya.  Alur  tahapan tersebut diilustrasikan pada Gambar 1.
V
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN  2503-2933 2155
implies research results (First Author)
Gambar 1. Keseluruhan tahapan.

## 2.1   Pengumpulan Data
Penelitian ini memakai komentar original series pada Vidio.Com yang dikumpulkan dari komentar  pada  website  Vidio.Com  dengan  pengumpulan  datanya  memakai tools Metabase. Pengumpulan data dikumpulkan sejak 27 Agustus 2021 dan semua komentar berisi permohonan terhadap kebutuhan fitur fast track secara tersirat dan tersurat. Ada 1403 data yang dikumpulkan untuk penelitian ini.

## 2.2   Preprocesing
Dalam preprocessing ,  langkah  pertama  adalah  menyeragamkan  semua  huruf  latin  A sampai  Z  menjadi  huruf  kecil  a  hingga  z,  lalu  membersihkan  dokumen  dari  kata-kata  dan karakter  yang  tidak  perlu,  seperti  html, mention,  hashtag (#),  URL,  emoji,  dan  tanda  baca[8]. Setelah  itu  dilakukan filtering untuk  menghilangkan stopwords.  Stopwords adalah  kata-kata yang  tidak  mempengaruhi  ulasan  polaritas  apapun,  tetapi  masih  sering  muncul[9].  Langkah terakhir  data  diterjemahkan  ke  Bahasa  Inggris  dikarenakan  dataset  menggunakan  Bahasa Indonesia membuat analisis sentimen sukar diperoleh, sehingga harus diterjemahkan ke bahasa Inggris[10].

## 2.3   Analisis Sentimen
Setelah melakukan langkah Preprocessing , dilakukanlah analisis sentimen menggunakan Python  dengan library Textblob.  Analisis  sentimen  dipakai  dalam  melihat  opini  tentang  topik yang  memiliki  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral[11].  Dimana  komentar  yang  memiliki  skor polaritas  diatas  0  akan  memiliki  sentimen  positif,  skor  polaritas  sama  dengan  0  memiliki sentimen  netral,  dan  skor  polaritas  dibawah  0  akan  memiliki  sentimen  negatif.  Setelah  itu dilakukan ekstraksi kata sebagai pendekatan identifikasi serta analisis fitur populer yang dipakai pada  pemodelan  dan  pemrosesan  bahasa  alami.  Penambahan  metode  ekstraksi  kata  ini  telah dilaksanakan  oleh  berbagai  penelitian  yang  menimbulkan  peningkatan  nilai  akurasi[12]. Komentar dibagi menjadi klausa satu kata dan dua kata.

## 2. 4   Klasifikasi
Pada  tahap  ini,  kami  membangun  model  prediktif  menggunakan Machine  Learning . Sebelum melalui proses klasifikasi, data yang sudah melewati preprocessing dibagi menjadi dua untuk data training dan data testing dengan fitur 25%, 50%, 75%, 100%. Setelah itu diberikan pembobotan untuk memperoleh nilai yang memungkinkan untuk diklasifikasikan. Pembobotan menggunakan metode term frequency-inverse document frequency .
1 (1)
2156 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN 2503-2933
Dimana adalah  hasil  pembobotan  kata  pada  dokumen  yang  tersedia,
adalah berapa kali kata itu muncul dalam dokumen, adalah jumlah total dalam dataset dan adalah besaran dokumen yang memuat kata yang diimplikasikan[13].
Setelah  data  diberi  pembobotan,  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  menggunakan pendekatan machine  learning dengan  algoritma  SVM.  Implementasi  proses  klasifikasi menggunakan library Scikit-learn  di  Python.  Dalam  penelitian,  SVM  menggunakan  kernel linier.  SVM  adalah  teknik  populer  yang  digunakan  untuk  klasifikasi.  Teknik  ini  mencoba mencari fungsi pemisahan ( hyperplane ) yang paling optimum untuk memisahkan data dari kelas yang berbeda. [14]. Hyperplane diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Hyperplane pada SVM
Gambar  2(a)  adalah  pemisahan  antara class 1  dan class 2,  tetapi  tidak  optimal.  Disisi lain Gambar 2(b) adalah pemisahan antara class 1 dan class 2 yang efektif. Dalam SVM, dicari fungsi separasi yang paling optimum seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2(b) [14]. Adapun algoritma SVM ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Algoritma SVM[15].
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN  2503-2933 2157
K  Fold  Cross  Validation adalah  tahapan  terakhir  pada  klasifikasi  sentimen  karena berperan dalam mengecilkan bias berdasarkan dengan pengambilan sampel acak dari data latih dan data uji untuk menimbang akurasi prediksi dari dua metode atau lebih. Gabungan data yang lengkap  didistribusikan  secara  acak  menjadi  k subset yang  berukuran  sama.  Model  klasifikasi yang tersedia dicoba sebesar k kali[16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1   Analisis Sentimen
Penelitian  ini  mengumpulkan  1403  komentar.  Setelah  mengumpulkan  data,  dilakukan preprocessing ,  contoh preprocessing tersedia  pada  Tabel  1.  Pada  langkah  selanjutnya, dilakukan analisis sentimen pada setiap komentar yang telah dibersihkan Proses ini memperoleh 662 sentimen netral, 517 sentimen positif dan 224 sentimen negatif dengan mempertimbangkan jumlah  skor  sentimen  dari library Textblob.  Hasil  ini  diilustrasikan  pada  Gambar.  4.  Contoh komentar berlabel digambarkan pada Tabel 2.
Setelah  itu  komentar  diekstrak  sentimen  positif  dan  negatif  teratas.  Proses  ekstraksi  ini dilakukan dengan menentukan jumlah sentimen tertinggi baik sentimen positif maupun negatif. Sentimen negatif digali untuk  melihat hal yang dikeluhkan user dengan tidak adanya fitur fast track pada Original  Series di  Vidio.Com  yang  terdapat  pada  Tabel  3.  Sentimen  positif  juga digali  untuk  melihat  hal  yang  perlu  dipertahankan  pada Original  Series di  Vidio.Com  yang terdapat pada Tabel 4.
Tabel 1. Sampel Preprocessing Langkah Hasil Original Harusnya ada Fast track lama kali nunggunya minggu depan Case Folding harusnya ada fast track lama kali nunggunya minggu depan Cleaning harusnya ada fast track lama kali nunggunya minggu depan Filtering harusnya fast track lama kali nunggunya minggu depan Translate fast track should be a long time waiting next week Tabel 2. Sampel Pelabelan Komentar Komentar Skor Label Can't wait for episode 2 on Friday 0 Netral I swear this is getting more and more exciting so I can't wait for tomorrow's eps 0.43 Positif pls 2 times a week I'm tired of waiting for the episode -0.4 Negatif
2158 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Grafik Populasi Sentimen
Tabel 3. Sentimen Negatif Teratas
Kata Kunci Skor get boring -1 disappointed -0.75 bad waiting -0.7 Tabel 4. Sentimen Negatif Teratas Kata Kunci Skor best actor 1 great film 0.8 interesting concept 0.5
Tabel  2  menunjukkan  komentar  yang  telah  berlabel  dan  telah  diterjemahkan  ke  Bahasa Inggris. Namun, dalam hasilnya masih ada kata dalam komentar yang belum berubah ke dalam Bahasa Inggris. Misalnya “dong”, “lah”, “kok”, dan “sih”.
Berdasarkan  hasil  sentimen  yang  digambarkan  pada  Gambar  4,  angka  sentimen  yang paling  banyak  adalah  sentimen  netral.  Selanjutnya,  Tabel  3  menunjukkan  beberapa  hal  yang perlu  diperhatikan  pihak  Vidio.Com  dengan  tidak  adanya  fitur fast track pada Original Series nya,  misalnya  kejenuhan  user  mereka  dalam  menunggu  episode  selanjutnya.  Di  sisi  lain,  dari sisi sentimen positif, hal – hal seperti aktor terbaik, film yang bagus, dan konsep yang menarik
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN  2503-2933 2159
harus  tetap  dipertahankan  untuk  memberikan  kepuasan  lebih  kepada  user  seperti  terlihat  pada Tabel 4.

## 3. 2   Klasifikasi
Setelah  memberi  label  pada  setiap  data  dan  menganalisisnya,  kami  menggunakan  data tersebut  untuk  klasifikasi.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil  akurasi  SVM dengan  memberikan  pembobotan  terlebih  dahulu  menggunakan  metode  Tf-Idf  pada  data  latih dan data uji dengan fitur 25%, 50%, 75%, 100%. Hasil ini diilustrasikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Akurasi Per Fitur
Akurasi  tertinggi  pada  Gambar  5  ada  pada  fitur  25%  dengan  akurasi  86,04%.  Karena memiliki  akurasi  tertinggi,  dilakukanlah  pengujian K-Fold  Cross  Validation dengan  10  kali iterasi pada fitur 25%. Hasilnya tersedia pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil K-Fold Cross Validation K-fold Akurasi 1 80.19% 2 87.74% 3 83.81%
2160 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No. x _page–end_page
4 84.76% 5 84.76% 6 84.76% 7 83.81% 8 81.90% 9 83.81% 10 85.71%
Dalam setiap percobaan, akurasi tertinggi dihasilkan k-fold ke-2, dengan akurasi 87.74%. Akurasi terendah dihasilkan pada k- fold pertama, dengan akurasi 80.19%.

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen merupakan analisis penting dalam proses bisnis. Dalam penelitian ini, diusulkan  analisis  sentimen  terhadap  kebutuhan fast  track berdasarkan  komentar  user.  Studi kasus  dalam  penelitian  ini  adalah Original  Series pada  Vidio.Com.  Skema  analisis  sentimen yang diusulkan terdiri dari pengumpulan data, preprocessing , analisis sentimen, dan klasifikasi. Dalam hasil eksperimen, menghasilkan angka sentimen positif 517, angka sentimen netral 662 dan  angka  sentimen  negatif  224.  Menurut  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian besar  pengguna  Vidio.Com  membutuhkan  fitur fast track pada Original  Series nya  mengingat jumlah  sentimen  netral  dan  positif.  Dalam  penelitian  ini,  juga  menunjukkan  bahwa  SVM menghasilkan  hasil  yang  baik.  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan  Tf-Idf. Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur  25%,  50%,  75%,  dan  100%.  Penelitian  ini memperlihatkan    bahwa  data  latih  yang  semakin  besar  tidak  melulu  mengoptimalkan  nilai akurasi.  Hasil  pengujian  menunjukan  akurasi  tertinggi  ada  pada  fitur  25%  dengan  akurasi 86,04%.  Pengujian  menggunakan K-Fold  Cross  Validation untuk  perhitungan  kinerja  tidaklah cukup  memperoleh  perbedaan  hasil  yang  signifikan  dimana  akurasi tertinggi  didapat  dari  nilai k- fold ke 2.

## 5. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya, perlu dilakukan metode balancing data untuk meningkatkan performansi klasifikasi. Terlebih lagi, pada tahap penerjemahan, masih ditemukan beberapa kata yang belum bisa diterjemahkan. Maka saran untuk penelitian selanjutnya adalah memakai tools penerjemah yang lebih tepat.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN  2503-2933 2161
implies research results (First Author)

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterimakasih  kepada  bapak  Rinaldy  Hidajat  selaku Business  Intelligence Manager di Vidio.Com yang memperbolehkan melaksanakan penelitian di Vidio.Com

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Budi  Utami,  “ Mengenal  Indonesia  Melalui  Netflix,” J.  Komun. ,  Vol.  11,  No.  1,  pp. 70–80, 2019, [Online]. Available:
https://journal.untar.ac.id/index.php/komunikasi/article/view/4051/3641.
[2] V. Com, Y. G. Marhantara, and T. Widodo, “Pengaruh Social Media Marketing Twitter Dalam  Upaya  Meningkatkan  Loyalitas  Penggunaan  Customer  Streaming  (Studi  pada Kota Bandung) The Influence of Twitter Social Media Marketing In Efforts To Increase Loyalty Using Customer Streaming Vidio. Com (Study on Bandung City),” Vol. 8, No. 5, pp. 4702–4709, 2021.
[3] E.  Watofa, “Analisa  Waktu  Dan  Biaya  Menggunakan  Metode  Fast  Track  pada Pelaksanaan  Proyek  Konstruksi  (Studi  Kasus:  Pembangunan  Ruang  Poliklinik  Rumah Sakit,  Kab.  Punjak  Jaya)  2.  Tinjauan  Pustaka  Proyek  Manajemen  Waktu  Pelaksanaan Penjadwalan Metode Diagram Pres,” Vol. 7, No. 1, pp. 63–81, 2018.
[4] A. R. Prananda and I. Thalib, “Sentiment Analysis for Customer Review: Case Study of GO-JEK  Expansion,”  J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus.  Intell. ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.20473/jisebi.6.1.1-8.
[5] D.  Alita,  S.  Priyanta,  and  N.  Rokhman, “Analysis  of  Emoticon  and  Sarcasm  Effect  on Sentiment  Analysis  of  Indonesian  Language  on  Twitter,” J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus.  Intell. , Vol. 5, No. 2, p. 100, 2019, doi: 10.20473/jisebi.5.2.100-109.
[6] Y.  Al  Amrani,  M.  Lazaar,  and  K.  E.  El  Kadirp, “Random  Forest  And  Support  Vector Machine  Based  Hybrid  Approach  To  Sentiment  Analysis,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol. 127, pp. 511–520, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.01.150.
[7] S.  Dey,  S.  Wasif,  D.  S.  Tonmoy,  S.  Sultana,  J.  Sarkar,  and  M.  Dey, “A  Comparative Study  of  Support  Vector  Machine  and  Naive  Bayes  Classifier  for  Sentiment  Analysis on Amazon  Product  Reviews,”  2020  Int.  Conf.  Contemp.  Comput.  Appl.  IC3A  2020 ,  No. February, pp. 217–220, 2020, doi: 10.1109/IC3A48958.2020.233300.
[8] B.  A.  Ardhani,  N.  Chamidah,  and  T.  Saifudin, “Sentiment  Analysis  Towards  Kartu Prakerja  Using  Text  Mining  with  Support  Vector  Machine  and  Radial  Basis  Function Kernel,” J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus.  Intell. ,  Vol.  7,  No.  2,  p.  119,  2021,  doi: 10.20473/jisebi.7.2.119-128.
[9] A. A. Lutfi, A. E. Permanasari, and S. Fauziati, “Corrigendum: Sentiment Analysis in The Sales  Review  of  Indonesian  Marketplace  by  Utilizing  Support  Vector  Machine,”  J.  Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , Vol. 4, No. 2, p. 169, 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.2.169.
2162 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2153-2162 E-ISSN 2503-2933
Mozad, et., al [Analisis Sentimen Kebutuhan Fast Track pada Originals Vidio Menggunakan Support Vector Machine ] IJCCS Vol. x, No. x _page–end_page
[10]  I.  M.  A.  Agastya, “Pengaruh  Stemmer  Bahasa  Indonesia  Terhadap  Peforma  Analisis Sentimen Terjemahan Ulasan Film,” J. Tekno Kompak , Vol. 12, No. 1, p. 18, 2018, doi: 10.33365/jtk.v12i1.70.
[11]  A.  W.  Pradana  and M.  Hayaty, “The  Effect of  Stemming  and  Removal  of  Stopwords  on The  Accuracy  of  Sentiment  Analysis  on  Indonesian-Language  Texts,”  Kinet.  Game Technol.  Inf.  Syst.  Comput.  Network,  Comput.  Electron.  Control ,  Vol.  4,  pp.  375–380, 2019, doi: 10.22219/kinetik.v4i4.912.
[12]  F. Fitriyani and T. Arifin, “Penerapan Word N-Gram Untuk Sentiment Analysis Review Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (Studi  Kasus:  Aplikasi  Sambara),” Sistemasi , Vol. 9, No. 3, p. 610, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.954.
[13]  F.  F.  Irfani, “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine,” JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Inform. , Vol. 16, No. 3, pp. 258–266, 2020, doi: 10.26487/jbmi.v16i3.8607.
[14]  A. A. Lutfi, A. E. Permanasari, and S. Fauziati, “Sentiment Analysis in the Sales Review of Indonesian Marketplace by Utilizing Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , Vol. 4, No. 1, p. 57, 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.1.57-64.
[15]  F. D. Ananda and Y. Pristyanto, “ Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet  Provider  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,”  MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , Vol. 20, No. 2, pp. 407–416, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1130.
[16]  N.  A.  Shafirra  and  I.  Irhamah, “Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Film  Indonesia  Dengan Konversi  Speech-to-Text  (STT)  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN),” J. Sains dan Seni ITS , Vol. 9, No. 1, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v9i1.51825.