## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA DOMPET DIGITAL DANA PADA KOLOM KOMENTAR GOOGLE PLAY STORE DENGAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE
Wahyu Eko Saputro, Haris Yuana, Wahyu Dwi Puspitasari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit Blitar, Indonesia wahyuekosaputro511@gmail.com

## ABSTRAK
Dompet digital dana  merupakan sebuah alat transaksi elektronik  yang di gunakan untuk berbagai  macam pembayaran, respon pro dan kontra oleh masyarakat terhadap aplikasi dompet digital DANA tersebut banyak di luncurkan  di  kolom  komentar  yang  ada  di  google  play  strore.  Opini  para  pengguna  aplikasi  ini  dapat  di klasifikasikan menjadi komentar bersentimen positif dan negatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen positif dan negatif dari pengguna aplikasi dompet digital DANA. Maka dari itu peneliti menggunakan algoritma Suport Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen tentang apliaksi dompet digital DANA. Hasil penelitian  menujukan bahwa sebanyak 35% pengguna aplikasi DANA  memiiliki sentiment podsitif sedangkan sebanyak  65%  pengguna  aplikasi  DANA  memiliki  sentiment  negatif  berdasarkan  pengujian  klasifikasi  SVM memiliki  akurasi  sebesar  80%,  precision  sebesar  84.06%  untuk  sentimen  negatif  dan  74.08%  untuk  sentiment positif, serta recall sebesar 87.02% untuk sentimen negatif, serta recall sebesar 69.21% untuk sentiment positif.
Kata kunci : Dompet digital, Suport Vector Machine, web scraping, sentimen

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  transaksi  atau  jual  beli  baik offline maupun online di  era  modern  seperti  ini  semakin meningkat begitupun teknologi pada zaman sekarang membuat kehidupan semakin  mudah  dan  juga di era covid -19 ini kita rentan terkena virus baik dari tertular virus  ataupun  dari  kurangnya  prokes  yang  kita gunakan  maka  dari  itu  perkembangan  teknologi  juga berperan  penting  terhadap  penangkalan  penyebaran virus covid-19 dengan  adanya  teknologi  yang mengarah pada inovasi finansial salah satunya adalah alat  pembayaran  digital  atau  dompet  digital.  Dompet digital sendiri digunakan untuk memenuhi kebutuhan transaksi  dan  preferensi  penggunanya,  seperti pembayaran  makanan,  alat  transportasi,  pembayaran belanja  baik  online  maupun  di  toko  ritel,  membayar tagihan, dan lain sebagainya [1].
DANA  merupakan  salah  satu  dompet  digital pendatang baru di Indonesia.  Sebelum dompet digital DANA terdapat dompet digital yang lain seperti OVO, GoPay,  LinkAja,  dan  sebagainya.  Aplikasi  dompet digital DANA pertama kali dihadirkan kepada publik pada  tanggal  5  Desember  2018  yang  didirikan  oleh Elang  Sejahtera  Mandiri  termasuk  anak  usahanyaPT Elang      Mahkota      Teknologi      Tbk  (EMTEK) dankongsi  Bersama Ant  Financial.  A plikasi   DANA didesain  mengikuti  perkembangan  zaman  dimana aplikasi DANA   menjadikan   transaksi nontunai dan non kartu secara digital, cepat, dan praktis.
Adanya  beberapa  aplikasi  dompet  digital membuat  si  penguna  aplikasi  memiliki  tangapan positif dan negatif baik itu dari segi fitur aplikasi dari segi  kemanan  kemudahan  dan  lain-lain      terhadap DANA  salah  satunya pada Google  Play Store . Maka dari itu penelitian ini akan menganalisis sentimen para
pelanggan  terhadap  dompet  digital  DANA.  Analisis sentimen  atau  opinion  mining  merupakan  perpaduan dari data  mining  dan text  mining , suatu teknik untuk menganalisa  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap, penilaian  dan  emosi  seseorang  apakah  pemateri  atau penulis berkenan dengan suatu topik, produk, layanan, organisasi,  individu,  ataupun  kegiatan  tertentu. Dengan  analisis  sentimen  kita  dapat  memahami apakah  isi  suatu  kalimat  bersifat  positif  atau  negatif. Sentimen  mengacu  pada  satu  fokus  topik  dimana pernyataan suatu topik tersebut mungkin akan berbeda makna.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM) pertama  kali diperkenalkan  oleh  seseorang  berkebangsaan  Uni Soviet yang bernama Vapnik pada tahun 1992 sebagai metode learning machine yang bekerja dengan prinsip Structural  Risk  Minimization  (SRM) yang  bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan  dua  buah class pada input  space  [2] . Metode  ini  menggunakan  hipotesis  berupa  fungsi  – fungsi linier dalam sebuah ruang fitur yang berdimensi tinggi,  dengan  mengimplementasikan learning bias berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik.  Tingkat akurasi  pada  model  yang  di  hasilkan  oleh  proses peralihan  dengan  SVM  sangat  bergantung  terhadap fungsi karnel dan parameter yang digunakan [3].
Gambar 1. Hyperplane svm terbaik
Pada  prinsip  dasarnya  pembelajaran  SVM digunakan  untuk  menentukan support  vector yang hanya  bergantung  pada dot  product dari  data  ruang fitur,  yaitu  ɸ_i  ɸ_j.  Pada  umumnya  transformasi  ɸ tidak  diketahui  dan  sangat  sulit  dipahami.  Dengan demikian  perhitungan dot  product dapat  diganti dengan  fungsi  lain  yaitu kernel Kx_i  x_j  yang secara tujuan  untuk  fungsi  transformasi  ɸ,  itulah  yang dimaksud  sebagai  kernel trick .  Kernel trick dapat diformulasikan sebagai berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 ) = ɸ 𝑗 (𝑥 𝑖 ). ɸ 𝑗 (𝑥 𝑗 ) 

Pada  umumnya  terdapat  empat  jenis  fungsi  kernel yang dapat digunakan, yaitu:
1. Kernel Linier 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 [2]
2. Kernel Polynomial 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 𝑑 + 1 [3] 3. Kernel Radial Basis Function (RBF) 4. 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑒𝑥𝑝{−‖𝑥 − 𝑥 𝑘 ‖ /𝜎 2 2 2 } [4]
5. Kernel Sigmoid 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ[𝑘𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 + 𝜃] [5]

## 2.2. Dompet Digital DANA
Dana adalah penyedia layanan keuangan berbasis digital  yang  berkantor  di  Jakarta.  Dana  pada prinsipnya berperan sebagai pembayaran digital untuk menggantikan pembayaran secara  fisik [4]. Didirikan pada  tahun  2017  oleh  Vincent  Iswara,  dengan memiliki  empat  lisensi  Dana  telah  terdaftar  di  Bank Indonesia,  berikut  empat  lisensi  yang  didapat  yaitu sebagai  uang  elektronik,  dompet  digital,  kirim  uang, dan Likuiditas Keuangan Digital (LKD) [5].

## 2.3. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  metode  yang  sering digunakan untuk perhitungan accuration dan precision [6].  Fungsi precision yaitu kemampuan mengevaluasi suatu  sistem  untuk  menemukan  peringkat  yang relevan,  dan  dia  artikan  sebagai  presentase  dokumen yang  di retrieve dan  benar-benar  relevan  terhadap query [7].
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix
Data Aktual Prediksi Negative Positive Negative True Negatif Positive True Positif
Berdasarkan  table  diatas  ada  beberapa  istilah penilaian  yang  ada  pada  metode Confusion  Matrix . True  Negative merupakan  data  negatif  yang  secara benar diklasifikasikan sebagai data negatif (TN), False
Negative merupakan  data  negatif  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  data  positif  (FN), False
Positive merupakan data positif yang salah diklasifikasikan  sebagai  data  negatif  (FP)  dan True Positive merupakan  data  yang  benar  diklasifikasikan sebagai  data  positif  (TP). Confusion  Matrix terdapat perhitungan  yang  digunakan  untuk  mengukur  nilai akurasi, presisi berikut merupakan perhitungan untuk mendapatkan presentase penilaiannya. Akurasi merupakan  jumlah  proporsi  yang  benar  [8],  sedang presisi merupakan tingkat kepastian dalam perbandingan  antara  sampel  positif  dengan  kelas positif [9].
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 [6] Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
[7]

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  senstimen  adalh  sentimen  dari  teks subjektif  memproses,  menganalisis,  meringkas  dan proses  inferensial.  Saat  ini  analisis  sentimen  dibagi menjadi penggunaan klasifikasi pembelajaran berdasarkan aturan dan klasifikasi pembelajaran mesin [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  pada  jurnal  ini  melakukan sampel  pada  mahasiswa  di  Universitas  Islam  Balitar yang menggunakan Dompet Digital DANA.
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  oleh  peneliti adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Pada  Proses  identifikasi  masalah  di  lakukan dengan  studi  masalah  yang  dihadapi  oleh  penyedia layanan  dompet  digital  DANA  tentang  bagaimana oponi masyarakat terhadap penyedia layanan aplikasi dompet digital DANA tersebut.

## 3.2. Studi Literatur
Studi  Literatur  berkenaan  dalam  pencarian dokumen  yang  terkait  dengan  permasalahan  dalam penelitian yang dilakukan. Dokumen yang dicari pada sumber-sumber  referensi  penelitian  ilmiah  seperti researchgate  dan  sumber-sumber  lain  yang  memiliki dokumen penelitian terkait.

## 3.3. Perumusan Masalah
Rumusan  masalah  dari  proses  identifikasi masalah yang sudah dilakukan, ada beberapa rumusan masalah  yang  didapatkan  tentang  bagaimana  opini masyarakat  terhadap  perusahaan  Dompet  digital DANA.  Beberapa  rumusan  masalah  yang  muncul yaitu:  bagaimana  cara  mendapatkan  data  opini masyarakat? bagaimana analisa opini masyarakat yang didapatkan? bagaimana hasil dari proses analisa yang dilakukan?

## 3.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  didapatkan  dari  ulasan pengguna  yang  sudah  diberikan  kepada  aplikasik terkait  di google  play  store ,  dengan  menggunakan metode web  scraping yakni  suatu  kemampuan  untuk pengambilan  data  dalam  jumlah  besar  dari  sebuah website,  selanjutnya  data  yang  sudah  dipilih  akan  di menjadi  deretan  tabel  (spreadsheet)  yang  di kumpulkan di dalam microsoft excel ,

## 3.5. Proses Data
Berikut  adalah  tahapan  proses  data  sebagai berikut:
3.5.1. Tokenization Pada  tahap tokenization ini  suatu  data  yang telah  terkumpul  akan  dipecah  kedalam  beberapa bagian karakter atau batas kata yang telah ditentukan, sering juga disebut dengan token karena dari proses ini dapat menjadi sebuah karakter/kata yang memiliki arti khusus.

## 3.5.2. Transform case
Untuk  meminimalkan  kesalahan  pada  proses tikinize maka  dilakukan  transformasi  huruf  yang awalnya kapital/kecil menjadi  huruf  besar  dan sebaliknya huruf kecil menjadi huruf besar agar dalam tahap filter tokens terdapat keseragaman huruf dengan tujuan meminimalkan kesalahan proses tokenize .
3.5.3. Filter tokens (by length) Yaitu tahap menghilangkan suatu kata/karakter dengan  panjang  huruf  yang  sudah  ditentukan.  Disini penulis  memberikan  batas  yaitu  minimal  2  karakter dan  maksimal  25  karakter.  Jadi  suatu  kata  yang
memiliki satu karakter dan lebih dari 25 karakter akan otomatis dihilangkan.

## 3.5.4. Filter Stopwords
Merupakan tahap penghapusan terhadap  suatu kata  yang  tidak  memiliki  arti  biasanya  berupa  kata keterangan,  kata  sambung,  dll.  Penulis  sudah menyiapkan  data  pendukung  yaitu  data  stoplist  yang berisi  kata  yang  memiliki  kemungkinan  besar  tidak memiliki arti dan tidak akan memberi pengaruh dalam tahapan perediksi.

## 3.5.5. Stemming
Stemming  bertugas  untuk  menghilangkan imbuhan  setiap  kata  sehingga  suatu  kata  yang  belum memiliki  arti  menjadi  kata  dasar,  dan  dalam  tahap stemming juga memiliki tujuan untuk merapikan suatu kata dari pengejaan yang kurang tepat.

## 3.5.6. Labeling
Setelah  data  yang  telah  di  proses  sebelumnya maka selanjutnya akan masuk ke tahap pelabelan yaitu tahap  untuk  memberikan  identitas  dan  akan  dibagi menjadi dua kategori yaitu kata dengan ulasan positif atau kata dengan ulasan negatif.

## 3.6. Analisa Data
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma SVM ( support vector machine) . Pada tahap analisa data akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data testing dan  data training .  Dalam  tahap  analisa  data akan di lakukan proses pengklasifikasian kata dengan label positif dan kata dengan label negatif pada ulasan aplikasi  DANA  di google  play  store menggunakan algoritma  SVM  ( support  vector  machine) untuk mendapatkan hasil tingkatan akurasi teratas.

## 3.7. Pengujian Akurasi
Penentuan akurasi dan  menguji  seberapa efektif algoritma yang di gunakan untuk klasifikasi ini di uji akurasinya dengan membadingan kebenaran data yang telah  di  Analisa  dengan  menggunakan  perhitungan Confusion Matrix.

## 3.8. Hasil dan Pembahasan
Hasil yang didapatkan dilakukan proses validasi dengan  data  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan pelabelan  secara  manual  untuk  mengetahui  akurasi dari proses analisa yang dilakukan. Hasil dari prediksi analisa dibandingkan kebenaran datanya menggunakan perhitungan Confusion Matrix sehingga nilai  akurasi  dari  proses  klasifikasi  yang  sudah dilakukan dapat diketahui.

## 3.9. Kesimpulan dan Saran
Ditahap ini memberikan kesimpulan berdasarkan hasil  penelitian  yang  dilakukan,  hasil  sentimen masyarakat ini dapat diketahui hasil dari proses analisa yang  dilakukan,  juga  dapat  diketahui  bagaimana sentimen  masyarakat terhadap dompet digital DANA
dan  untuk  kedepannya  dapat  dilakukan  penelitian lanjutan berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan untuk dapat lebih mendalami dan memberikan manfaat terhadap pembaca maupun pihak yang bersangkutan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pengumplan data pada komentar Google play  store, peneliti  mememrlukan  pembuatan  akun google  drive untuk  menyimpan  data  hasil  dari pengumpulan data menggunakan web scraping dengan google colab. Berikut adalah hasil scraping yang telah tersimpan di google drive:
Gambar 3. Isi hasil web scraping

## 4.1. Text Cleaning
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan akan dihapus  karakter-karakter  selain  yang  ditentukan seperti  huruf  atau  karakter  di  luar  dari  alfabet  a-z (termasuk  tanda  baca).  Hasil  cleaning  menggunakan Rapidminer sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil dari text cleaning No Ulasan Text Cleaning 1. Ini knp sering terjadi ya pada saat ingin melakukan login ke apk dana selalu mengalami stuck padahal sinyal saya dh 4g dan sudah menggunakan wifi pun ttp tidak bisa jadi saia tiap ingin login harus apus dan buka kembali untuk membuka aplikasi dananya mohon untuk segera diperbaiki bug bug seperti ini agar pelayanan lebih lancar 👍🙏 . Terimakasih. Ini knp sering terjadi ya pada saat ingin melakukan login ke apk dana selalu mengalami stuck padahal sinyal saya dh 4g dan sudah menggunakan wifi pun ttp tidak bisa jadi saia tiap ingin login harus apus dan buka kembali untuk membuka aplikasi dananya mohon untuk segera diperbaiki bug bug seperti ini agar pelayanan lebih lancar terimakasih

## 4.2. Tokenizing
Pada tahap ini, data yang telah melalui cleaning diubah  dari  deretan  kalimat  menjadi  kata  per  kata. Contoh penerapan tokenizing pada Rapidminer seperti berikut.
Tabel 3. Hasil dari tokenizing No Ulasan Tokenizing 1. Ini knp sering terjadi ya pada saat ingin melakukan login ke apk dana selalu mengalami “Ini”, “knp”, “sering”,
“terjadi”, “ya”, “pada”, “saat”, “ingin”, “melakukan”, “login”, “ke”, “apk”, “dana”,
No Ulasan Tokenizing stuck padahal sinyal saya dh 4g dan sudah menggunakan wifi pun ttp tidak bisa jadi saia tiap ingin login harus apus dan buka kembali untuk membuka aplikasi dananya mohon untuk segera diperbaiki bug bug seperti ini agar pelayanan lebih lancar 👍🙏 . Terimakasih.
“selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “dh”, “4g”, “dan”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “pun”, “ttp”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “dan”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”, “segera”, “diperbaiki”, “bug”, “bug”, “seperti”, “ini”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”

## 4.3. Case Folding
Data  yang  sudah  melalui  proses  cleaning sebelumnya selanjutnya masuk ke tahap case folding , di  mana  data  melalui  proses  penyamaan  huruf  pada dokumen  ulasan  dengan  mengubah  huruf  kapital menjadi  huruf  kecil.  Tabel  di  bawah  ini  merupakan contoh  data  yang  telah  melalui  tahap case  folding di Rapidminer .
Tabel 4. Hasil dari case folding No Ulasan Case Folding 1.
“Ini”, “knp”, “sering”,
“terjadi”, “ya”,
“pada”, “saat”, “ingin”, “melakukan”, “login”, “ke”, “apk”, “dana”, “selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “dh”, “4g”, “dan”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “pun”, “ttp”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “dan”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”, “segera”, “diperbaiki”, “bug”, “bug”, “seperti”, “ini”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”
“ini”, “knp”, “sering”, “terjadi”, “ya”, “pada”, “saat”, “ingin”, “melakukan”, “login”, “ke”, “apk”, “dana”, “selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “dh”, “4g”, “dan”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “pun”, “ttp”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “dan”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”, “segera”, “diperbaiki”, “bug”, “bug”, “seperti”, “ini”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”
4.4. Filter Token Pada tahap ini, data yang telah melalui tahap case folding dipilih  dengan  jumlah  kata  minimal  4  huruf
pada  setiap  kata.  Hasil  filter  token  menggunakan Rapidminer sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil dari filter token No Ulasan Filter Token 1. “ini”, “knp”, “sering”, “terjadi”, “ya”, “pada”, “saat”,
“ingin”, “melakukan”, “login”, “ke”, “apk”, “dana”, “selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “dh”, “4g”, “dan”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “pun”, “ttp”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “dan”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”, “segera”, “diperbaiki”, “bug”, “bug”, “seperti”, “ini”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”
“sering”, “terjadi”, “pada”, “saat”, “ingin”, “melakukan”, “login”, “dana”, “selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”, “segera”, “diperbaiki”, “seperti”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”

## 4.5. Stopword Removal
Tahap  selanjutnya  pada preprocessing yaitu menghapus kata-kata yang tidak berkaitan dengan isi ulasan Proses stopword removal pada tahap ini, perlu di  tambahkan  sebuah library kata  Bahasa  indonesia (sastrawi),  karena  di rapidminner belum  terdapat library Bahasa indonesia, Contoh penerapan stopword removal dari hasil stemming sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil dari stopword removal
No Content Stopword Removal
1. “sering”, “terjadi”, “pada”, “saat”, “ingin”, “melakukan”,
“login”, “dana”, “selalu”, “mengalami”, “stuck”, “padahal”, “sinyal”, “saya”, “sudah”, “menggunakan”, “wifi”, “tidak”, “bisa”, “jadi”, “saia”, “tiap”, “ingin”, “login”, “harus”, “apus”, “buka”, “kembali”, “untuk”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “untuk”,
“login”, “dana”, “mengalami”, “stuck”, “sinyal”, “wifi”,  “login”, “apus”, “buka”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “segera”, “diperbaiki”, “pelayanan”, “lancar”, “terimakasih”
“segera”, “diperbaiki”, “seperti”, “agar”, “pelayanan”, “lebih”, “lancar”, “terimakasih”

## 4.6. Stemming
Data  hasil  proses cleaning selanjutnya  diolah menggunakan proses stemming untuk mengetahui kata dasar  yang  terdapat  di  dalam  sebuah  ulasan.  Proses stemming ini perlu di tambahkan  sebuah library kata Bahasa  indonesia  (sastrawi),  karena  di rapidminner belum  terdapat library Bahasa  indonesia,  Contoh penerapan stemming pada data hasil cleaning sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil dari stemming No Ulasan Stemming 1. “login”, “dana”, “mengalami”, “stuck”,
“sinyal”, “wifi”,  “login”, “apus”, “buka”, “membuka”, “aplikasi”, “dananya”, “mohon”, “segera”, “diperbaiki”, “pelayanan”, “lancar”, “terimakasih”
“login”, “dana”, “alami”, “stuck”, “sinyal”, “wifi”, “login”, “apus”, “buka”, “buka”, “aplikasi”, “dana”, “mohon”, “segera”, “baik”, “layan”, “lancar”, “terimakasih”
Setelah  melewati  tahap  –  tahap  seperti text cleaning,  tokenizing,  case  folding,  filter  token, stopword  removal,  stemming maka  data  awal  yang berjumlah 1200 kata menjadi 1089 kata.
4.7. Proses Ekstrasi Fitur Menggunakan TF-IDF Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dimasukkan kedalam  proses  training  dan  testing  akan  diekstraksi menggunakan  TF-IDF.  Proses  ini  digunakan  untuk mengetahui  bobot  suatur  term  (kata)  dalam  sebuah dokumen (ulasan). Gambar di bawah ini menunjukkan hasil TF-IDF sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil proses TF-IDF indeks_ulasan indeks_token tf-idf 0 35 0,9139 0 41 0,3582 0 125 0,1771 0 164 0,5177 0 165 0,3667 0 209 0,1771 0 441 0,1837
4.8. Pemodelan  Data  Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Dalam tahap pemodelan ini juga dilakukan k-fold cross validation dengan k=10 dan kernel  rbf . Nilai k tersebut menunjukkan bahwa data akan dibagi menjadi 10  subset  dengan  ukuran  yang  sama  dan  data  yang berbeda.  Pada  setiap  iterasi,  satu  bagian  digunakan untuk pengujian dan sisanya untuk pelatihan. Berikut
bentuk k-fold  cross  validation dari Support  Vector Machine .
Gambar 4. Cross validation svm
4.9. Evaluasi Klasifikasi SVM
Setelah data melalui tahap modeling , proses data selanjutnya akan masuk pada tahap evaluasi atas hasil dari  tahap modeling dengan  mengunakan confusion matrix .  Disini  penulis  akan  membandingkan  tingkat akurasi  dari  hasil modeling .  Dalam  menganalisis akurasi,  penulis  juga  menampilkan  indikator True Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP), dan False Negative (FN). Indikator True Positive (TP) berada di kelas kata positif yang dikelompokkan sebagai  kelas  positif, True  Negative (TN)  berada  di kelas  negatif  yang  dikelompokkan  sebagai  kelas negatif, False  Positive (FP)  berada  di  kelas  positif yang  dikelompokkan  kedalam  kelas  negatif, False Negative (TN)  berada  di  kelas  negatif  yang dikelompokkan kedalam kelas positif.
Dalam  pengolahan  data  menggunakan Support Vector  Machine (SVM)  menghasilkan  tingkat accuracy dari  model  dengan  menggunakan tool rapidminer seperti gambar di bawah ini.
Gambar 5. Tingkat accuracy svm
Dapat  disimpulkan  dari  gambar  di  atas  bahwa tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  proses  analisis pengklasifikasian  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) adalah 80,81% dengan jumlah True  Positive 263  record  data  yang  diklasifikasikan sebagai  positif, False  Positive 117  record  data dikelompokkan  sebagai  negatif, True  Negative 617 record data dikelompokkan sebagai negatif, dan False Negative 92  record  data  diklasifikasikan  sebagai positif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu berdasarkan data yang didapat algoritma SVM cukup akurat untuk mengklasifikasikan  komentar  positif  dan  negatif  dari aplikasi  DANA  di google  play  store dengan  skor akurasi positif sebesar 80.81% dan skor akurasi negatif sebesar 84.06%, saran yang dapat peneliti sampaikan untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  pengembangan pada  proses stemming dan stopword  removal dengan menambahkan keyword yang  cukup  bervariasi  dari
KBBI  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  lebih  valid dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Panday,  R.,  2020.  Dampak  COVID19  Pada Kesiapan  Teknologi  dan  Penerimaan  Teknologi di Kampus. Jurnal Kajian Ilmiah, 1(1).
[2] Isnain,  A.R.,  Sakti,  A.I.,  Alita,  D.  and  Marga, N.S.,  2021.  Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan  Algoritma  Svm.  Jurnal  Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), pp.31-37.
[3] Siagian, R.Y., 2011. Klasifikasi Parket Kayu Jati Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (SVM).  Skripsi,  Jurusan  Teknik  Informatika, Fakultas  Teknologi  Industri,  Universitas,  Jawa Barat.
[4] Pratiwi, D.S. and Nuryana, I.K.D., 2021. Analisis Tingkat Penerimaan dan Kepercayaan Pengguna Teknologi Terhadap Penggunaan Dompet Digital DANA. Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI), 2(4), pp.76-84.
[5] Arini,  A.C.,  Sulistyarini,  S.  and  Harjanti,  D.T., PENGGUNAAN  LAHAN  GAMBUT  UNTUK PERTANIAN BERBASIS KEARIFAN LOKAL DI  DESA  RASAU  JAYA  DUA.  Jurnal Pendidikan  dan  Pembelajaran  Khatulistiwa (JPPK), 10(11).
[6] Normawati,  D.  and  Prayogi,  S.A.,  2021. Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter.  J-SAKTI  (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), 5(2), pp.697- 711.
[7] Sutanto, E.M., 2020. Analisis pemilihan aplikasi pembayaran DANA (Doctoral dissertation, Petra Christian University).
[8] Andika,  L.  A.,  Azizah,  P.  A.  N.  and Respatiwulan,  R.  (2019)  “Analisis  Sentimen Masyarakat  terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan  Presiden  Indonesia  2019  pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics,
2(1), p. 34.
doi:
10.13057/ijas.v2i1.29998.
[9] View  of  identifikasi  konten  kasar  Pada  tweet Bahasa Indonesia (no date) Inacl.id. Available at: http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/ 15/16 (Accessed: July 19, 2023).
[10] Isnain,  A.R.,  Sakti,  A.I.,  Alita,  D.  and  Marga, N.S.,  2021.  Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan  Algoritma  Svm.  Jurnal  Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), pp.31-37.