INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 2173-2185 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Klik Indomaret Pada Google Play Menggunakan Support Vector Machine
Dina Amelia Alzahra 1 ✉ , Ultach Enri 2 , Yuyun Umaidah 3
Prodi Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: dina.amelia19016@student.unsika.ac.id

## Abstrak
Tingginya persaingan retail di Indonesia yang didukung dengan perkembangan teknologi, menjadi salah  satu  pemicu  Indomaret  untuk  meluncurkan  sebuah  aplikasi  yang  memungkinkan  para penggunanya untuk menikmati beragam kemudahan dalam berbelanja kebutuhan harian. Aplikasi dengan tagline one stop online store ini telah terunduh sebanyak 5 juta kali dan memiliki 99.000 ulasan di Google Play. Ulasan pengguna pada Google Play dapat dimanfaatkan untuk peningkatan kualitas  aplikasi,  pelayanan,  atau  bahkan  produk  yang  disediakan.  Oleh  karena  itu,  dilakukan analisis sentimen yang bertujuan untuk memahami, mengekstrak, dan mengelola ulasan pengguna berupa  data tekstual  yang  kemudian  diketahui  apakah  sebuah ulasan  memiliki  kecenderungan pada nilai positif dan negatif. Adapun algoritme yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan membandingkan 4 kernel, diantaranya adalah linear, polynomial, Sigmoid, dan RBF. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Discovery Database (KDD) yang terdiri dari 5 tahapan yaitu data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan terakhir evaluation. Data yang digunakan berjumlah 1563 yang terdiri dari 694 ulasan positif dan 869 ulasan negatif. Pada tahapan transformation dilakukan perbandingan antara TF-IDF dan Bag of Words. Terdapat  tiga  skenario  pada  tahapan data  mining,  yang  membagi  data  train  dan  test  menjadi 70:30, 80:90, dan 90:10. Hasil terbaik dimiliki oleh kernel Sigmoid menggunakan fitur ekstraksi Bag of Words dan rasio perbandingan data 90:10, dengan hasil accuracy 92%, precision 89%, recall 96% , dan F1-Score 92%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Klik Indomaret.

## Abstract
The intense competition in the retail sector in Indonesia, supported by technological advancements, has become one of the driving factors for Indomaret to launch an application that allows its users to enjoy various conveniences in their daily shopping needs. This one-stop online store application has been downloaded 5 million times and has received 99,000 reviews on Google Play. User reviews on Google Play can be utilized to improve the quality of the application, services, or even the provided products. Therefore, sentiment analysis is conducted with the aim of understanding, extracting, and managing user reviews in the form of textual data to determine whether a review tends to be positive or negative. The algorithm used for this analysis is Support Vector Machine (SVM), comparing four kernels, namely linear, polynomial, Sigmoid, and RBF. The methodology employed in this research is Knowledge  Discovery  Database  (KDD),  consisting  of  five  stages:  data  selection,  preprocessing, transformation, data mining, and evaluation. The dataset used comprises 1563 reviews, consisting of 694 positive reviews and 869 negative reviews. During the transformation stage, a comparison is made between TF-IDF and Bag of Words. There are three scenarios in the data mining stage, where the data is divided into training and testing sets with ratios of 70:30, 80:90, and 90:10. The best result is achieved by the Sigmoid kernel using Bag of Words as the feature extraction method and a data ratio of 90:10, with an accuracy of 92%, precision of 89%, recall of 96%, and F1-Score of 92%.
Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Klik Indomaret

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2015, Indomaret meluncurkan sebuah aplikasi e-commerce yang dikenal sebagai Klik Indomaret. Aplikasi tersebut memungkinkan pengguna untuk berbelanja berbagai macam produk yang dibutuhkan dengan beragam kemudahan. Akan tetapi hingga 28 maret 2023 Klik Indomaret berada di bawah pesaingnya, yaitu Alfagift yang merupakan aplikasi milik Alfamart di bawah naungan Alfa Group. Hal tersebut dibuktikan dengan data yang diambil pada laman similarweb.com terkait dengan Top Apps Ranking pada kategori Most Popular Shopping Apps in Indonesia, menunjukkan bahwa Klik Indomaret pada tanggal 28 Maret 2023 berada di bawah Alfagift.
Tabel 1. Most Popular Shopping Apps in Indonesia App Publisher Usage Rank Change  Store Rank Change Alfagift Alfagift 5 = 6 = Klik Indomaret PT. Indomaret Perkasa 13 = 12 =
Sumber: similarweb.com
Tabel 1 menunjukkan informasi bahwa Klik Indomaret berada di peringkat ke-13 dalam Usage
Rank  yang  meliputi  instalasi  dan  pengguna  aktif  pada  dua  bulan  terakhir.  Sedangkan  untuk kategori Store  Rank  yang  diambil  dari  peringkat  aplikasi  pada  Google  Play,  Klik  Indomaret menduduki  peringkat  ke-12.  Berbeda  dengan  Alfagift  yang  secara  berurutan  menduduki peringkat lima dan enam pada kedua kategori tersebut.
Kondisi  Klik  Indomaret  tersebut  tentunya  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah satunya  adalah  kurangnya  loyalitas  pelanggan  terhadap  aplikasi  tersebut.  Fitur  ulasan  pada Google Play dapat digunakan untuk mengetahui respon dan tanggapan pengguna terhadap aplikasi.  Ulasan  tersebut  dapat  dimanfaatkan  sebagai  salah  satu  pertimbangan  untuk peningkatan dan perbaikan baik untuk pelayanan maupun yang berhubungan dengan produk yang disediakan.
Untuk  memahami,  mengekstrak,  dan  mengolah  ulasan  pengguna  yang  berupa  tekstual, digunakan  sebuah  proses  yang  dikenal  dengan  analisis  sentimen.  Proses  tersebut  dilakukan sebagai  upaya  untuk  melihat  pendapat  atau  opini  yang  terkandung  pada  ulasan  pengguna terhadap objek yang pada akhirnya mempunyai nilai kecenderungan apakah bernilai positif atau negatif (Somantri & Apriliani, 2018).
Untuk mengetahui kecenderungan suatu teks pada nilai positif dan negatif, dapat dilakukan pengklasifikasian teks, Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritme klasifikasi yang dapat digunakan untuk analisis sentimen. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Ilmawan & Mude, 2020) terkait perbandingan metode klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen khususnya pada data tekstual dari Google Play, didapatkan hasil bahwa Support Vector Machine memiliki tingkat akurasi lebih tinggi yaitu sebesar 81,46%, dibanding dengan Naïve Bayes yang menghasilkan akurasi sebesar 75,41%.
Kemudian pada penelitian yang membandingkan algoritme Support Vector Machine, K-NN, dan Naïve Bayes untuk analisis sentimen tanggapan masyarakat Indonesia pada media sosial twitter  terkait  Covid-19  oleh  (Pamungkas  &  Kharisudin,  2021). Support  Vector  Machine mempunyai akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan K-NN dan Naïve Bayes . Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 90,1%, Naïve Bayes dengan 79,2% sedangkan K- NN (k=2 dan 6) menghasilkan akurasi sebesar 62,1%.
Pada penelitian lainnya yang membandingkan algoritme Support Vector Machine dengan Decision Tree juga Logistic Regression oleh (Nurul Hassanah et al., 2023) dan (Putri & Kharisudin, 2022)  kedua  penelitian  tersebut  memberikan  kesimpulan  bahwa Support  Vector  Machine menghasilkan kinerja klasifikasi yang baik, dibuktikan dengan hasil akurasi yang paling tinggi jika dibandingkan dengan algoritme Decision Tree dan Logistic Regression.
Dari  beberapa  penelitian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa Support  Vector  Machine mempunyai tingkat akurasi yang cenderung lebih tinggi jika dibandingkan dengan beberapa algoritme klasifikasi yang ada. Akan tetapi kinerja Support Vector Machine bergantung pada
kernel  (Rianti  et  al.,  2021)  sehingga  pemilihan  kernel  sangat  penting  dilakukan  untuk menghasilkan akurasi terbaik. Akan tetapi belum ada kesimpulan yang menyatakan kernel mana yang paling baik pada kasus tertentu (Aulia et al., 2021).Adapun beberapa kernel yang biasanya digunakan pada Support Vector Machine adalah Linear, Polynomial, Sigmoid, dan Radial Basis Function (RBF) (Hendrastuty et al., 2021). Untuk itu, penulis akan membandingkan  beberapa kernel yang umum digunakan pada Support Vector Machine guna mengetahui kernel terbaik yang menghasilkan akurasi paling tinggi.
Dari pembahasan latar belakang yang ada, penulis melakukan analisis sentimen pada ulasan Klik  Indomaret  pada  Google  Play  dengan  melakukan  pengklasifikasian  teks  menggunakan algoritme Support Vector Machine. Selain itu penulis juga melakukan perbandingan pada kernel Linear, Polynomial, Sigmoid, dan Radial Basis Function (RBF) untuk mengetahui akurasi terbaik pada pengklasifikasian teks.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  yang  terdiri  dari  lima  tahapan,  yaitu  Selection,  Preprocessing, Transformation, Data Mining dan Evaluation. Gambar berikut merupakan alur dari KDD yang akan diaplikasikan pada penelitian ini.

## Gambar 1 Knowledge Discovery in Database
1. Data Selection
Data diambil melalui proses web scraping pada platform Google Play. Data yang diambil merupakan  ulasan  pengguna  berbahasa  Indonesia  pada  aplikasi  Klik  Indomaret  dengan rentan  waktu  antara  1  Februari  2023  hingga  25  April  2023.  Setelah  itu  data  akan diklasifikasikan ke dalam kelas negatif dan positif, dan selanjutnya divalidasi oleh ahli yang bertujuan untuk meminimalisir kesalahan dalam proses klasifikasi.
2. Preprocessing
Data yang sudah ada kemudian diolah pada tahapan preprocessing yang bertujuan untuk mengubah data mentah menjadi data terstruktur siap pakai dengan melewati serangkaian proses,  diantaranya  adalah case  folding,  cleaning,  normalization,  stopwords  removal,  dan stemming.

## 3. Tranformation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembobotan  kata  dengan  menggunakan  TF-IDF Bag  of Words. Setiap kata-kata yang lebih sering muncul dalam satu data akan diberikan prioritas lebih tinggi dan mempunyai bobot yang lebih tinggi karena dianggap lebih berguna untuk klasifikasi.

## 4. Data Mining
Pada tahap ini akan dilakukan proses klasifikasi sentimen pada data hasil processing ke dalam kelas negatif dan positif dengan menggunakan algoritme Support Vector Machine dan dilakukan perbandingan kernel Linear, Polynomial, Sigmoid, dan Radial Basis Function (RBF) untuk mengetahui akurasi paling baik. Adapun penggunaan parameter pada penelitian ini disesuaikan dengan tiap kernel ((Linear: cost =1), (Polynomial: cost=1, gamma= scale/auto, coefficient=0.0,  degree=3),  (Sigmoid:  cost=1,  gamma=  scale/auto,  coefficient=0.0),  (RBF= cost=1, gamma= scale/auto).
5. Evaluation
Selanjutnya dilakukan tahapan pengujian dengan menggunakan Confusion Matrix. Hasil evaluasinya akan berupa nilai akurasi, presisi, recall. dan F1-Score.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Alur dari penelitian ini akan mengikuti tahapan yang ada pada metodologi Knowledge Discovery Database (KDD) yang terdiri dari lima tahapan, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Data Selection
Data diambil dengan menggunakan teknik web sraping pada laman Google Play. Data yang diambil dari rentan waktu 1 Februari 2023 hingga 25 April 2023 sebanyak 1750 data, yang  kemudian  diseleksi  dengan  menghapus  beberapa  data  yang  hanya  mengandung bahasa asing, dan kata yang tidak relevan lainnya, sehingga data akhir yang tersisa sebanyak 1563. Selanjutnya  data  diberikan label dan diklasifikasikan ke  dalam  kelas negatif (0) atau positif  (1),  dimana  hasil  dari  klasifikasi  tersebut  kemudian  divalidasi  oleh  ahli  untuk meminimalisir kesalahan. Hasil dari proses validasi tersebut kemudian akan digunakan pada tahapan selanjutnya. Tabel 2 merupakan perbandingan antara jumlah data negatif dan positif dari pelabelan awal dan hasil validasi:
Tabel 2 Perbandingan Label dan Validasi Label Ulasan Pelabelan Awal Validasi Data Negatif 696 694 Positif 867 869 Total 1563 1563

## 2. Preprocessing
Terdapat enam proses yang dilalui pada proses ini, diantaranya adalah case folding yang bertujuan  untuk  menyeragamkan  bentuk  kalimat  atau  teks  dengan  mengubah  seluruh kalimat  menjadi huruf  kecil. Pada  proses Cleaning  data  dibersihkan  dari  berbagai macam karakter yang  dianggap tidak dibutuhkan seperti tanda baca, tautan, angka,  dan karakter lainnya. Kemudian dilakukan perubahan kata ke dalam bentuk awal seperti penggantian kata non baku ke dalam kata baku, beberapa kata bahasa inggris ke dalam bahasa Indonesia, dan kata singkatan pada proses normalization. Selain itu, kata yang sering muncul pada kalimat namun dianggap tidak bermakna dan tidak mempunyai pengaruh yang besar pada proses sentimen akan dihapus di stopword removal, sedangkan proses stemming akan menghapus imbuhan yang ada pada kata. Berikut merupakan perbedaan antara data awal dengan data yang sudah melewati preprocessing.
Tabel 3 Hasil Preprocessing
Data Awal Hasil Stemming Lama, udah psn nungguin lama gk dtg udah di email juga ttp lamaa gabisa di batalin, beli 4 produk dr jam 12 eh jam 3 baru di konfirmasi gaada 1 barang pesan tunggu surat elektronik batal beli produk jam eh jam
konfirmasi barang

## 3. Transformation
Tahapan selanjutnya adalah transformation guna menghitung bobot kemunculan kata dengan menggunakan dua teknik yaitu TF-IDF dan Bag of Words. TF-IDF akan menghitung bobot  kata  berdasarkan  frekuensi  kemunculannya,  kemudian  dihitung  seberapa  penting
sebuah kata dalam seluruh Kumpulan dokumen dengan cara membagi total jumlah dokumen dengan jumlah dokumen yang mengandung kata tersebut. Tabel 4 merupakan contoh hasil pembobotan dari TF-IDF.
Tabel 4 Hasil TF-IDF index abal abang abis acara 1233 0.0 0.0 0.0 0.0 50 0.0 0.0 0.0 0.0 261 0.0 0.0 0.0 0,323 1373 0.0 0.0 0,652 0.0 1240 0.0 0.0 0,587 0.0 1259 0.0 0,4623 0.0 0.0 1088 0,764 0.0 0.0 0.0
Dari pembobotan di atas dihasilkan sebuah matriks dimana terdapat 1518 fitur yang terurut sesuai dengan abjad. Dimana fitur tersebut akan dicocokkan pada data untuk dilihat frekuensi kemunculannya. Dari tabel di atas, dinyatakan bahwa semakin sering kata muncul pada  teks,  maka  memiliki  nilai  yang  cenderung  kecil.  sedangkan  kata  yang  jarang  muncul memiliki  nilai  yang  cenderung  lebih  besar.  Kata  acara  dengan  nilai  0,323 dianggap  lebih penting jika dibandingkan dengan kata abal yang memiliki nilai 0,764. Hal tersebut dikarenakan kata acara memiliki frekuensi kemunculan yang lebih sedikit apabila dibandingkan dengan kata abal. Adapun apabila term bernilai 0, maka kata tersebut tidak muncul dalam dokumen.
Sama halnya dengan Bag of Words (BoW) akan mengubah teks menjadi vektor agar bisa dipahami oleh komputer, BoW akan menghitung frekuensi kemunculan suatu kata pada keseluruhan  dokumen.  Tabel  5  merupakan  hasil  pembobotan  kata  dengan  menggunakan BoW.
Tabel 5 Hasil BoW index abal abang abis acara 1233 0 0 0 0 50 0 0 0 0 261 0 0 0 1 1240 0 0 1 0 1373 0 0 1 0 1259 0 1 0 0 1088 2 0 0 0
Kata  abal  pada  dokumen  1088  dihitung  memiliki  frekuensi  yang  lebih  besar  jika dibandingkan dengan kata abang pada dokumen 1259 yang bernilai 1. Semakin tinggi nilainya, maka semakin sering juga sebuah kata muncul dalam sebuah dokumen. Adapun apabila kata bernilai 0, maka kata tersebut tidak muncul dalam satu dokumen tersebut.
4. Data Mining
Pada  tahapan  Data  Mining  digunakan  algoritme Support  Vector  Machine  dengan membandingkan  empat  kernel  untuk  mengetahui  perbandingan  dari  hasil  akurasi, diantaranya adalah Linear, Polynomial, Sigmoid, dan RBF. Adapun parameter yang digunakan disesuaikan dengan tiap-tiap kernel. Kemudian, semua parameter di atur ke dalam default. Terdapat total tiga skenario pembagian data, skenario satu membagi data menjadi 70% data train dan 30% data test, skenario dua 80% data train dan 20% data test, terakhir skenario tiga membagi data menjadi 90% data train dan 10% data test. Tabel 6 merupakan pembagian antara data train dan test.
Tabel 6 Pembagian Data Data Skenario 70:30 80:20 90:10 Train 1094 1250 1406 Test 469 313 157 Jumlah 1563

## 5. Evaluation
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  evaluasi,  yang  bertujuan  untuk  mengetahui akurasi,  presisi, recall,  dan  f1-score  dari  model  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix. Berikut merupakan hasil evaluasi dari TF-IDF:
Tabel 7 Evaluasi Menggunakan Fitur Ekstraksi TF-IDF Fitur Ekstraksi Rasio Perbandingan Kernel Accuracy  Precision  Recall F1- Score TF/IDF 70:30 Linear 91% 91% 93% 92% Polynomial 82% 94% 72% 82% Sigmoid 90% 90% 92% 91% RBF 90% 92% 89% 91% 80:20 Linear 90% 88% 94% 91% Polynomial 84% 92% 76% 83% Sigmoid 89% 88% 93% 90% RBF 89% 90% 90% 90%
90:10 Linear 91% 89% 95% 82% Polynomial 82% 90% 75% 82% Sigmoid 91% 89% 95% 92% RBF 90% 90% 92% 91% Sedangkan hasil evaluasi menggunakan BoW dapat dilihat pada Tabel 8 berikut: Tabel 8 Evaluasi Menggunakan Fitur Ekstraksi BoW Fitur Ekstraksi Rasio Perbandingan Kernel Accuracy  Precision  Recall F1- Score BoW 70:30 Linear 86% 83% 94% 88% Polynomial 66% 62% 98% 76% Sigmoid 89% 85% 96% 90% RBF 89% 90% 91% 90% 80:20 Linear 83% 79% 93% 85% Polynomial 64% 60% 98% 75% Sigmoid 89% 85% 96% 90% RBF 89% 87% 93% 90% 90:10 Linear 89% 84% 98% 90% Polynomial 67% 62% 99% 76% Sigmoid 92% 89% 96% 92% RBF 89% 88% 93% 90%
Dari Tabel 7 dan Tabel 8 di atas, dapat diketahui bahwa hasil akurasi tertinggi dimiliki oleh kernel Sigmoid dengan rasio perbandingan data 90:10 dan menggunakan fitur ekstraksi Bag of Words, yaitu sebesar 92%, presisi 89%, recall 96%, dan F1-score 92%. Adapun hasil akurasi terendah  dimiliki  oleh  kernel Polynomial  dengan  rasio  perbandingan  80:20  dan menggunakan fitur ekstraksi BoW, yaitu sebesar 64%, presisi 60%, recall 98%, dan F1-Score 75%.

## Gambar 2 Heatmap Klasifikasi
Gambar 2 merupakan hasil evaluasi dari confusion matrix dari hasil akurasi terbesar yang dimiliki oleh kernel Sigmoid dengan rasio perbandingan data 90:10 dan menggunakan fitur ekstraksi Bag of Words. Terdapat 80 data yang diprediksi positif pada kelas positif, dan 4 data yang tidak diprediksi negatif pada kelas positif. Kemudian terdapat 64 data yang diprediksi negatif  pada  kelas  negatif,  dan  10  data  diprediksi  positif  pada  kelas  negatif.  Adapun perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1-score secara manual dari matrix adalah sebagai berikut:
Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN = 80 + 64 80 + 64 + 10 + 3 = 0,91 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠 ion= TP TP+FP = 80 80+10 =0,8
Recall = TP TP + FN = 80 80 + 3 = 0,96
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × (precision  × recall)
(precision + recall) = 2 × (0,89 × 0,96)
(0,89 + 0,96) = 0,92

## B. Pembahasan
Dari 24 percobaan dengan menggunakan dua fitur ekstraksi, tiga skenario pembagian data,  dan  empat  kernel  yang  berbeda,  diketahui  kernel  dengan  akurasi  paling  baik  yang dimiliki  oleh  kernel  Sigmoid  dengan  rasio  perbandingan  90:10  dan  menggunakan  fitur ekstraksi Bag of Words, yaitu sebesar 92%, presisi 89%, recall 96%, dan F1-Score 92%. Adapun hasil akurasi terendah dimiliki oleh kernel Polynomial dengan rasio perbandingan 80:20 dan menggunakan fitur ekstraksi yang sama yaitu BoW. Akurasi yang didapatkan sebesar 64%, presisi  60%, recall  98%,  dan  F1-Score  75%.  Kemudian  hasil  klasifikasi  dari  sentimen  yang didapatkan dari ulasan pengguna Klik Indomaret divisualisasikan ke dalam word cloud untuk mengetahui  gambaran  atau  informasi,  khususnya  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam dataset yang ada. Gambar 3 merupakan visualisasi dari kelas negatif dan positif

## Gambar 3 Visualisasi Negatif
Terdapat beberapa kata yang sering muncul pada kelas negatif. Semakin besar ukuran katanya,  maka  semakin  sering  muncul  kata  tersebut  muncul.  Pada  kelas  negatif  aplikasi, belanja, pesan, barang, bayar, batal, masuk, kirim, dan toko merupakan kata yang frekuensi kemunculannya  paling  tinggi.  Dari  visualisasi  tersebut,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa beberapa pengguna mengalami permasalahan pada proses masuk ke dalam aplikasi, barang yang mungkin tidak sesuai antara toko dan aplikasi, pembayaran yang susah, permasalahan pada pembatalan pesanan dan proses kirim barang.

## Gambar 4 Visualisasi Positif
Gambar  4  merupakan  visualisasi  kelas  positif.  Kata  bantu,  belanja,  cepat,  mudah,  dan bagus merupakan kata dengan frekuensi kemunculan paling tinggi. Dari visualisasi di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa sebagian pengguna merasa puas, aplikasi dapat membuat belanja  menjadi  lebih  mudah  dan  praktis,  sehingga  dapat  membantu  para  pengguna. Pelayanan terbilang ramah dan baik, serta pengiriman barang yang cepat.

## SIMPULAN
Dari uraian pembahasan tersebut di atas, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, Akurasi tertinggi dimiliki oleh kernel Sigmoid dengan rasio perbandingan 90:10 dan menggunakan fitur ekstraksi Bag of Word, yaitu sebesar 92%,
presisi 89%, recall 96%, dan F1-Score 92%. Adapun hasil akurasi terendah dimiliki oleh kernel Polynomial dengan rasio perbandingan 80:20 dan menggunakan fitur ekstraksi yang sama yaitu BoW. Akurasi yang didapatkan sebesar 64%, presisi 60%, recall 98%, dan F1-Score 75%. Pada sentimen  positif  dapat  diketahui  bahwa  pengguna  puas  dengan  layanannya  yang  dapat membuat pengguna berbelanja dengan cepat dan mudah. Sedangkan pada sentiment negatif dapat disimpulkan bahwa beberapa pengguna mengalami permasalahan pada proses masuk ke dalam aplikasi, barang yang mungkin tidak sesuai antara toko dan aplikasi, pembayaran yang susah, permasalahan pada pembatalan pesanan dan proses kirim barang.

## DAFTAR PUSTAKA
Aulia, T. M. P., Arifin, N., & Mayasari, R. (2021). Perbandingan Kernel Support Vector Machine (SVM) Dalam Analisis Sentimen Vaksinasi Covid-19. Science And Information Technology, 4(2), 140 –
145. https://doi.org/https://doi.org/10.31598
Hendrastuty, N., Rahman Isnain, A., & Yanti Rahmadhani, A. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), 6(3). http://situs.com
Ilmawan, L. B., & Mude, M. A. (2020). Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(2), 154 – 161. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161
Nurul Hassanah, I., Faisal, S., Mutoi Siregar, A., Buana Perjuangan Karawang Jl HSRonggo Waluyo,
U., Timur, T., & Barat, J. (2023). Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Dengan Decision Tree Pada Aplikasi Ruangguru. Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 10, 39 – 50. Pamungkas, F. S., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen dengan SVM, Naive Bayes, dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 4, 628 – 634.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
Putri, M. I., & Kharisudin, I. (2022). Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Terhadap Analisis Sentimen Data Review Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 5, 759 – 766.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
Rianti, D. L., Umaidah, Y., & Voutama, A. (2021). Tren Marketplace Berdasarkan Klasifikasi Ulasan Pelanggan Menggunakan Perbandingan Kernel Support Vector Machine.
Somantri, O., & Apriliani, D. (2018). Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentimen Analysis Kepuasan pelanggan Terhadap Pelayanan  Warung Dan Restoran Kuliner Kota Tegal. Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 5, 537 – 548.
https://doi.org/10.25126/jtiik20185867