Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Analisis sentimen pengguna aplikasi BSI mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support vector machine
Sentiment analysis user application of BSI mobile due to ransomware using the support vector machine algorithm

## Nela Meilani*, Mhd. Furqan, Suhardi
* Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia, 20353

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History: Submission: 20-03-2024 Revised: 05-04-2024 Accepted: 27-04-2024
Kata Kunci : Analisis sentimen; BSI mobile; support vector machine; ransomware Keywords: Sentiment analysis; BSI mobile; support vector machine; ransomware

## Korespondensi:
Nela Meilani nelameilani2305@gmail.com
Perbankan  Syariah,  dikenal  sebagai Islamic  Banking ,  mengalami perkembangan signifikan sejak revisi UU No. 10 Tahun 1998 tentang perbankan,  memberikan  peluang  bagi  pengembangan  perbankan syariah. Bank Syariah Indonesia (BSI), hasil merger tiga bank syariah besar,  didirikan  untuk  menerapkan  prinsip-prinsip  syariah  dalam transaksi. Namun, pada 08 Mei 2023, BSI mengalami kebocoran data melalui  serangan  ransomware,  menyebabkan  kerugian  nasabah. Respons nasabah terungkap melalui media sosial, terutama Twitter, memunculkan  hashtag  dan  analisis  sentimen  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine untuk  mengeksplorasi  opini pengguna  terhadap  BSI Mobile pasca-serangan ransomware .  Oleh sebab  itu,  dilakukan  penelitian  terhadap  tanggapan  pengguna aplikasi  BSI Mobile dengan  melakukan  analisis  sentimen menggunakan  metode Support Vector  Machine dengan  fitur kernel linear  dan  dirancang  dengan  bahasa  pemrograman python .  Pada analisis yang dilakukan, perbandingan antara data latih dan data uji adalah  8:2.  Dengan  dataset  setelah  preprocessing  yang  berjumlah 700  data,  560  diantaranya  akan  dijadikan  sebagai  data  latih sedangkan  140  sebagai  data  uji,  diperoleh  nilai accuracy sebesar 77%, precision sebesar  72%, recall sebesar  83%,  dan  f1- score sebesar 77%.

## ABSTRACT
Islamic  banking,  known  as  Islamic  Banking,  has  experienced significant change since the revision of Law No. 10 of 1998 on banking, providing  development  opportunities  for  the  growth  of  Islamic banking. Bank Syariah Indonesia (BSI), a result of the merger of three major Islamic banks, was established to implement Sharia principles in  transactions.  However,  on  May  08,  2023,  BSI  experienced  a  data breach  through  ransomware  attack,  causing  customer  losses. Customer  responses  surfaced  on  social  media,  especially  Twitter, creating  hashtags  and  sentiment  analysis  using  Support  Vector Machine  algorithms  to  explore  user  opinions  on  BSI  Mobile  post- ransomware  attacks.  Therefore,  research  was  conducted  on  user responses  to  the  BSI  Mobile  application  by  performing  sentiment analysis using the Support Vector Machine method with a linear kernel feature, designed in the Python programming language. In the analysis conducted, the ratio between training and testing data was 8:2. With
Volume 5, Nomor 1, Juni 2024, hlm 42-51 INFOTECH: Jurnal Informatika Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
a preprocessed dataset of 700 data points, 560 of them were used as training  data,  while  140  were  used  as  testing  data,  resulting  in  an accuracy of 77%, precision of 72%, recall of 83%, and an f1-score of 77%.

## 1. PENDAHULUAN
Sesuai dengan survey We are Social pada tahun 2020 lalu, dinyatakan bahwa adanya kurang lebih 175 juta pengguna internet di Indonesia [1] . Dengan  data  tersebut, 160 juta diantaranya adalah pengguna internet dalam mengakses media sosial, seperti Facebook, Instagram, Twitter, WhatsApp, dan sebagainya [2] .
Media  sosial  merupakan platform atau  situs  web  yang  memberikan  kesempatan  bagi penggunanya dalam berbagi serta berinteraksi dengan konten yang dibagikan oleh pengguna lain [3] . Media sosial  umumnya memberikan kesempatan pada pengguna  untuk membangun profil pribadi maupun bisnis dengan berbagai konten sesuai keinginan dan kebutuhan masing-masing, seperti foto, video, dan pesan dengan teman atau pengikut mereka. Media sosial telah menjadi sarana komunikasi dan interaksi dalam kehidupan masyarakat dunia [4] .
Twitter adalah satu diantara beberapa media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia yang mencapai angka sekitar 19,5 juta pengguna (KOMINFO, Indonesia). Hal tersebut selaras dengan banyaknya cuitan dari pengguna twitter yang menyangkut berbagai hal seperti pendidikan, kesehatan, musik, bahkan politik. Salah satu topik hangat yang masih cukup sering dibahas dalam dunia twitter adalah tentang BSI terserang ransomware [5] .
BSI merupakan bank hasil merger antara PT Bank BRI Syariah Tbk, PT Bank Syariah Mandiri dan PT Bank BNI Syariah. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) secara resmi mengeluarkan izin merger tiga  usaha  bank  syariah  tersebut  pada  27  Januari  2021.  Selanjutnya,  pada  1  Februari  2021 Presiden  Joko  Widodo  meresmikan  kehadiran  BSI.  BSI  didirikan  dengan  maksud  untuk mempromosikan dan mengembangkan penerapan prinsip-prinsip syariah dalam transaksi [6][7] . Dikutip dari Kompas.com pada tanggal 08 Mei 2023 BSI mengalami kebobolan data melalui virus ransomware yang mengakibatkan data-data nasabah bocor ke pihak yang tidak bertanggung jawab,  sehingga  proses  transaksi  perbankan  baik  dari  ATM,  Mobile  banking,  maupun  internet banking  mengalami  kendala  sehingga  sangat  merugikan  nasabah.  Adapun  data  yang  bocor termasuk  diantaranya data karyawan, dokumen keuangan, dokumen ilegal, NDA, dan lain-lain. Sementara data pelanggan yang bocor diantaranya adalah nama, nomor handphone, alamat, saldo rekening,  nomor  rekening,  history  transaksi,  tanggal  pembukaan  rekening,  dan  informasi pekerjaan. Total data yang dicuri 1,5 TB. Diantaranya 15 juta data pengguna dan password untuk akses internal dan layanan yang mereka gunakan [8] . Support Vector Machine atau SVM merupakan metode yang dapat diterapkan dalam proses klasifikasi. Support Vector Machine merupakan algoritma machine learning yang diterapkan dalam proses  klasifikasi  dan  regresi  data.  SVM  awalnya  dikembangkan  untuk  tugas  klasifikasi  dan kemudian diadaptasi untuk tugas regresi [9] . Dalam  konteks  klasifikasi, Support  Vector  Machine mencari hyperplane (bidang  pembatas) yang optimal untuk memberikan pemisahan dua kelas data [10] . Hyperplane ini dipilih sedemikian rupa sehingga jarak terdekat dari data paling dekat dari kedua kelas (disebut vektor pendukung atau support vector ) ke hyperplane adalah maksimum [11] . Dengan kata lain, SVM berusaha untuk mencari hyperplane yang memiliki margin terbesar di antara kedua kelas [12] . Salah satu keuntungan utama SVM adalah kemampuannya menangani data yang tidak linier dengan memanfaatkan transformasi data ke dimensi ruang yang lebih tinggi ( kernel trick ) [13] . Dengan kernel trick , SVM dapat mengubah data yang tidak terpisahkan secara linier menjadi ruang dimensi yang lebih tinggi, dimana pemisah linier menjadi mungkin [14] .
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  Implementasi multiclass  support  vector  machine pada Sistem Rekomendasi Obat Berdasarkan Gejala Penyakit penelitian ini menggunakan 200 data obat

## 44 Nela Meilani, Mhd. Furqan, Suhardi
Analisis sentimen pengguna aplikasi BSI mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support vector machine
bebas  dan  obat  bebas  terbatas  dari  buku  ISO  (Informasi Spesialite Obat  Indonesia)  dengan  2 atribut  utama dan 3  kelas.  Berdasarkan pengujian 3- fold  cross validation yang  telah dilakukan didapatkan nilai akurasi sebesar 96,5% [15] .
Selanjutnya penelitian dengan judul analisis sentimen masyarakat terhadap program kartu prakerja  pada  twitter  dengan  metode support  vector  machine pada  penelitian  ini  dilakukan perbandingan  dua  kernel  yaitu  linear  dengan  RBF.  Hasil  evaluasi  yang  dilakukan  pada  nilai akurasi kernel linear 98.67%, precision 98%, recall 99%, dan F1- Score 98%, sedangkan pada nilai akurasi kernel RBF 98.34%, precision 97%, recall 98%, F1- Score 98%, dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat dari pengguna twitter terhadap program kartu prakerja dimasa pandemi lebih condong ke netral sebesar 98,34%. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel  linear menghasilkan nilai akurasi 98.67%, sedangkan kernel RBF menghasilkan akurasi 98.34%. Maka dari sisi akurasi kernel linear lebih akurat dari pada kernel RBF [16] . Jumlah data yang digunakan dalam kedua penelitian terdahulu diatas tidak selisih jauh dan dengan penggunaan fitur yang sama, namun hasil akurasi dari kedua penelitian tersebut berbeda. Dan dengan berbagai uraian yang telah disampaikan di atas, peneliti akan melakukan penelitian yang berjudul “analisis sentimen pengguna aplikasi BSI Mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support  vector  machine ”.  Penelitian  tersebut  dilakukan  untuk  memastikan  dan memaksimalkan nilai akurasi yang dihasilkan dari penggunaan metode SVM dengan jumlah data yang lebih banyak dibandingkan dengan penelitian lainnya dan untuk menentukan apakah tweet tersebut bersentimen negatif maupun positif.

## 2. METODE
Terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui untuk melakukan penelitian ini, yakni sebagai berikut:
Perencanaan penelitian
Studi literatur
Pengujian
Analisis Data
Perancangan Sistem
Gambar 1 . Kerangka kerja penelitian.
Gambar  1 merupakan  kerangka  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  masalah yang  dibahas,  digunakan  untuk  membantu  peneliti  dalam  menyusun  kerangka  yang  jelas tahapannya.
Perencanaan penelitian
Tahap awal yang diterapkan yaitu dengan perencanaan penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode Support Vector Machine dalam proses analisis sentimen pada twitter yang  membahas  BSI  terserang Ransomware dan menghasilkan  data  berupa  sentiment  bernilai negatif maupun positif.
Studi literatur
Tahap berikutnya adalah dengan menerapkan studi literatur dengan metode membaca serta memahami beberapa penelitian terdahulu, baik itu dalam bentuk jurnal, artikel, skripsi, ataupun tesis yang berkaitan.

## Pengumpulan data
Proses dalam mengumpulkan data sentiment masyarakat terkait BSI terserang Ransomware diterapkan pada media sosial twitter yakni dengan menerapkan Node Js. Dengan dilakukannya scraping tersebut, berhasil didapatkan sebanyak 700 data, yang kemudian terbagi menjadi 80% data training dan  20%  data testing .  Artinya,  sebanyak  700  dari  data  tersebut  merupakan kelompok data training , dan sisanya adalah data testing.

## Perancangan sistem
Perancangan sistem merupakan tahap dalam menentukan proses dan data yang dibutuhkan untuk  sistem  yang  akan  dirancang.  Hal  ini  bertujuan  guna  memastikan  kebutuhan  dalam penggunaan sistem terpenuhi dengan baik dan jelas dengan rancang bangun yang lengkap pula. Tahap  perancangan  sistem  yang  diawali  dengan  perancangan flowchart yang  sesuai  dengan proses penelitian ini.
Mulai Pre-Processing Input Hasil pre- processing Labelisasi dataset Hasil Labelisasi dataset Pembobotan TF-IDF Hasil Pembobotan TF-IDF Klasifikasi Text Score SVM > 0 Komentar Score SVM < 0 Komentar Evaluasi Hasil Evaluasi Selesai Gambar 2 . Flowchart sistem klasifikasi.
Gambar 2 merupakan tahap perancangan sistem yang diawali dengan flowchart yang sesuai dengan  proses  penelitian  ini. Flowchart tersebut  akan  dijadikan  sebagai  panduan  dalam melakukan setiap tahap atau proses dalam sistem klasifikasi dengan menerapkan metode support vector machine.

## 46 Nela Meilani, Mhd. Furqan, Suhardi
Analisis sentimen pengguna aplikasi BSI mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support vector machine
Pengujian
Tahap  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  data  yang  telah  berhasil dikumpulkan  dengan  menjadikan flowchart yang  telah  dilampirkan  di  atas  sebagai  panduan dalam tindakan pengujian ini.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis data
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  aplikasi  BSI Mobile berdasarkan review mereka di twitter. Tahap awal penelitian adalah mengumpulkan data review pengguna.  Data review dikumpulkan  menggunakan library  python untuk scraping data  dari aplikasi twitter. Data review dikumpulkan tanpa dibatasi oleh rentang waktu tertentu. Data review yang dikumpulkan adalah review sejak tanggal 08 Mei 2023 pada aplikasi BSI Mobile. Data review kemudian diubah ke dalam ekstensi.csv dan diolah menggunakan bahasa pemrograman python. Jumlah data review yang dikumpulkan adalah 700 data review .
Gambar 3 . Persebaran data.
Gambar  3 merupakan  hasil  dari  persebaran  data  yang  didapat,  warna  biru  merupakan persebaran sentimen positif dan warna merah merupakan persebaran sentimen negatif.
Preprocessing Data
Data  hasil scraping harus  melalui  tahapan preprocessing sebelum  dapat  dianalisis.  Tahap preprocessing bertujuan  untuk  merubah  dataset  yang  awalnya  tidak  terstruktur  dan  memiliki banyak noise menjadi data bersih yang siap diproses.
Sebagai  sampel  perhitungan  manual  dalam  penelitian  ini,  berikut  dilampirkan  sebanyak  5 data training dan 2 data testing , Tabel 1 menjelaskan tentang sampel perhitungan nilai TF dan nilai DF dari 5 buah data latih.
Tabel 1 . Data training. Sentimen Latih Kelas ['serang', 'bank', 'indonesia'] Positif ['audit', 'forensik', 'virus', 'ganggu', 'ransomware'] Positif ['kena', 'virus'] Positif ['dapat', 'trojan', 'mobile', 'banking', 'akses', 'id'] Negatif ['langsung', 'nasabah', 'kejahatan', 'aman', 'bank', 'nasabah', 'prioritas'] Negatif
0 50 100 150 200 250 300 350 400 Positif Negatif Kelas
Tabel 2 . Data testing .

## Sentimen Uji
['kenal', 'lockbit', 'audit', 'kena', 'virus', 'forensik', 'kena', 'sebar', 'dark', 'audit']
['virus', 'global', 'prioritas', 'rugi']
Tabel 2 menjelaskan tentang sampel perhitungan nilai TF dan nilai DF dari 2 data uji. Setelah melaLui proses preprocessing , sampel data yang telah dilampirkan di atas akan menjadi data yang layak digunakan untuk tahap klasifikasi selanjutnya.
Pembobotan TF-IDF
Tahap yang dilakukan selanjutnya adalah tahap pembobotan TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ), dengan menerapkan perhitungan pada setiap kata, dihitung bobot (term) dari  setiap  kata  dan  setiap  kata  kemudian  dikalikan  dengan  IDF.  Berikut  merupakan  sampel perhitungan nilai TF dan nilai DF dari 5 buah data training dan 2 data testing.
Tabel 3 . Nilai DF dari Data Latih. Term TF DF D1  D2 D3  D4  D5 serang 1 0 0 0 0 1 bank 1 0 0 0 1 2 indonesia 1 0 0 0 0 1 audit 0 1 0 0 0 1 forensik 0 1 0 0 0 1 virus 0 1 1 0 0 2 ganggu 0 1 0 0 0 1 ransomware 0 1 0 0 0 1 kena 0 0 1 0 0 1 dapat 0 0 0 1 0 1 trojan 0 0 0 1 0 1 mobile 0 0 0 1 0 1 banking 0 0 0 1 0 1 akses 0 0 0 1 0 1 id 0 0 0 1 0 1 langsung 0 0 0 0 1 1 kejahatan 0 0 0 0 1 1 aman 0 0 0 0 1 1 nasabah 0 0 0 0 2 1 prioritas 0 0 0 0 1 1
Tabel 3 menjelaskan tentang tahap pembobotan TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ), dengan menerapkan perhitungan pada setiap kata, dihitung bobot (term) dari setiap kata dan setiap kata kemudian dikalikan dengan IDF
Setelah  nilai  TF  dan  IDF  diperoleh  barulah  dapat  dihitung  untuk  nilai  TF-IDF  nya.  Untuk mencari nilai TF-IDF digunakan persamaan dibawah ini.
𝑊 = 𝑇𝐹𝑥𝐼𝐷𝐹 (1) Dengan:
W : Bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t
TF : Jumlah kata dalam dokumen yang dicari

## 48 Nela Meilani, Mhd. Furqan, Suhardi
Analisis sentimen pengguna aplikasi BSI mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support vector machine
IDF : Inversed Document Frequency
Tabel 4 menjelaskan tentang hasil perhitungan pembobotan TF-IDF dari data latih.
Tabel 4 . Nilai TF-IDF dari Data Latih. Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 serang 2.099 0 0 0 0 bank 1.693 0 0 0 1.693 indonesia 2.099 0 0 0 0 audit 0 2.099 0 0 0 forensik 0 2.099 0 0 0 virus 0 1.693  1.693 0 0 ganggu 0 2.099 0 0 0 ransomware 0 2.099 0 0 0 kena 0 0 2.099 0 0 dapat 0 0 0 2.099 0 trojan 0 0 0 2.099 0 mobile 0 0 0 2.099 0 banking 0 0 0 2.099 0 akses 0 0 0 2.099 0 id 0 0 0 2.099 0 langsung 0 0 0 0 2.099 kejahatan 0 0 0 0 2.099 aman 0 0 0 0 2.099 nasabah 0 0 0 0 4.198 prioritas 0 0 0 0 2.099
Selanjutnya  nilai  TF-IDF  dinormalisasikan  untuk  menyamakan  interval  dari  setiap  data, adapun persamaan yang digunakan untuk menormalisasi data
𝑇𝐹 (𝑡, 𝑑) = ( , )
∑ ( , ) (2)
Dengan, d
: Dokumen ke-d t : Kata ke-t dari kata kunci
TF : Jumlah kata dalam dokumen yang dicari Sampel dalam menerapkan rumus tersebut, diantaranya:
𝑇𝐹 (𝑡, 𝑑) = ( , ) ∑ ( ( , )) = . ( . )    ( . ) …   ( . ) = . √ . = 0.209
Tabel 5 menjelaskan tentang hasil perhitungan normalisasi data yang dilakukan.
Tabel 5 . Normalisasi data. No. D1 D2 D3 D4 D5 1 0.206 0 0 0 0 2 0.166 0 0 0 0.166 3 0.206 0 0 0 0 4 0 0.206 0 0 0 5 0 0.206 0 0 0 6 0 0.166 0.166 0 0 7 0 0.206 0 0 0
No. D1 D2 D3 D4 D5 8 0 0.206 0 0 0 9 0 0 0.206 0 0 10 0 0 0 0.206 0 11 0 0 0 0.206 0 12 0 0 0 0.206 0 13 0 0 0 0.206 0 14 0 0 0 0.206 0 15 0 0 0 0.206 0 16 0 0 0 0 0.206 17 0 0 0 0 0.206 18 0 0 0 0 0.206 19 0 0 0 0 0.412 20 0 0 0 0 0.206
Untuk mencari nilai support vector masing-masing dokumen menggunakan nilai αi terbaru. Diambil nilai terbesar dari masing-masing kelasnya, seperti pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Penentuan Support Vector Machine . No. D1 D2 D3 D4 D5 α Kelas 1 0.206 0 0 0 0 0.257893 1 2 0.166 0 0 0 0.166 0.255541 1 3 0.206 0 0 0 0 0.257893 1 4 0 0.206 0 0 0 0.256946 1 5 0 0.206 0 0 0 0.256946 1 6 0 0.166 0.166 0 0 0.256688 1 7 0 0.206 0 0 0 0.256946 1 8 0 0.206 0 0 0 0.256946 1 9 0 0 0.206 0 0 0.258367 1 10 0 0 0 0.206 0 0.343225 -1 11 0 0 0 0.206 0 0.259225 1 12 0 0 0 0.206 0 0.259225 1 13 0 0 0 0.206 0 0.259225 1 14 0 0 0 0.206 0 0.343225 -1 15 0 0 0 0.206 0 0.343225 -1 16 0 0 0 0 0.206 0.25599 1 17 0 0 0 0 0.206 0.25599 1 18 0 0 0 0 0.206 0.25599 1 19 0 0 0 0 0.412 0.252738 1 20 0 0 0 0 0.206 0.25599 1
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  fungsi  kernel  masing-masing  kelas  menggunakan nilai α tertinggi pada setiap kelas. Nilai K (xi, x+) berdasarkan nilai αi tertinggi dari kelas positif yakni 0.259225, sedangkan nilai K (xi, x-) berdasarkan nilai αi tertinggi dari kelas negative yakni 0.343225.
Setelah selesai melakukan proses pengujian pada algoritma support vector machine maka akan diperoleh hasil. Dimana hasil yang dimaksud adalah label dari data uji yang diperoleh dari model pada saat proses pelatihan. Hasil klasifikasi data uji yang berupa kelas sentimen yang didapatkan dari  program  akan  dibandingkan  dengan  data  kelas  sebenarnya  sehingga  akan  terlihat  nilai accuracy, precision, recall dan f1-score dari model yang digunakan terhadap dataset.

## 50 Nela Meilani, Mhd. Furqan, Suhardi
Analisis sentimen pengguna aplikasi BSI mobile akibat ransomware menggunakan algoritma support vector machine
Tabel 7 . Confusion Matrix
Prediksi Negatif  Positif Aktual Negatif 53 21 Positif 11 55
Tabel 7 menjelaskan tentang instrumen yang digunakan untuk mengevaluasi performa dari model  klasifikasi  yang  telah  dihasilkan.  Dari  Tabel  7,  maka  dapat  dihitung  nilai  dari accuracy , precision, recall dan f1- score dengan menggunakan persamaan.
Accuracy = x 100%   = 77% Precision = x 100% = 72% Recall = x 100% = 83%
F1-Score = x 100% = 77%
Gambar 4 . Classification report .
Gambar  4 menjelaskan  tentang  dari  hasil  yang diperoleh,  maka dapat  disimpulkan dengan menggunakan  560  sentimen  latih  dan  140  sentimen  uji  diperoleh  nilai accuracy senilai  77%, precision senilai 72%, recall senilai 83% dan f1-score senilai 77%.

## 4. SIMPULAN
Pasca  adanya  ransomware  pada  aplikasi  BSI  Mobile,  diketahui  bahwa  dari  700  data  yang diperoleh dari tweet terdapat 47% merupakan ulasan yang bersifat positif dan 53% ulasan yang bersifat  negatif.  Hasil  klasifikasi  ulasan  pengguna  aplikasi  BSI Mobile menggunakan  algoritma Support Vector Machine yang sesuai dengan data sebenarnya berjumlah 108 data dari total 140 data uji. Nilai akurasi dari klasifikasi ulasan pengguna aplikasi BSI Mobile menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang diperoleh yaitu 77%. Perlu dibuat kamus khusus yang lebih lengkap untuk penanganan kata-kata non-informatif yang terkandung pada isi review pengguna. Untuk  meningkatkan  akurasi  maka  sebaiknya  dilakukan  pengujian  dengan  beberapa  model pelatihan dan peningkatan jumlah dataset.

## Ucapan Terima Kasih
Kami atas nama tim mengucapkan terimakasih kepada pihak kampus Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan yang telah membantu terlaksananya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] P. Felita, C. Siahaja, V. Wijaya, G. Melisa, M. Chandra, and R. Dahesihsari, “Pemakaian Media Sosial Dan Self Concept Pada Remaja,” J. Ilm. Psikol. MANASA , vol. 5, no. 1, pp. 30–41, 2016.
[2] A.  D.  Saputri  and  E.  P.  Sani,  “Pengaruh  Variasi  Produk  dan  Strategi  Promosi  Melalui Instagram  Terhadap  Keputusan  Pembelian  pada  Produk  Somethinc,” J.  Ris.  Manaj.  dan Akunt. , vol. 2, no. 1, pp. 7–28, 2022.
[3] A. Asistyasari, Bibit Sudarsono, and Umi Faddilah, “Klasifikasi Berita Hoaks Menggunakan Algoritma  Vector  Space  Model,” INFOTECH    J.  Inform.  Teknol. ,  vol.  2,  no.  2,  2021,  doi: 10.37373/infotech.v2i2.176.
[4] F.  Alvianda,  “Analisis  Sentimen  Konten  Radikal  Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 241–246, 2019.
[5] A.  Novantirani,  M.  K.  Sabariah,  and  V.  Effendy,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota  dengan  Metode  Support Vector Machine,” e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2015.
[6] A. N. Ulfah, M. K. Anam, J. T. Informatika, H. Speech, and S. V. Machine, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” vol. 7, no. 1, 2020.
[7] H.  C.  Husada  and  A.  S.  Paramita,  “Analisis  Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[8] N.  Hendrastuty et  al. ,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Program  Kartu  Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021.
[9] I. P. Monika  and M.  T. Furqon, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3165–3166, 2018.
[10]  Obey Al Farobi, “Implementasi Metode Support Vector Machine ( Svm ) Untuk Mengetahui Respon Masyarakat Indonesia Terhadap Implementasi Metode Support Vector Machine ( Svm ) Untuk Mengetahui Respon Masyarakat Indonesia Terhadap,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , p. 82, 2021.
[11]  N.  B.  Putri  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 59–66, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
[12]  R. Umar, S. Sunardi, and M. N. Ardhiansyah, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Hashtag Twitter,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1607, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4877.
[13]  Y. X. Chu, X. G. Liu, and C. H. Gao, “Multiscale models on time series of silicon content in blast furnace hot  metal  based  on  Hilbert-Huang  transform,” Proc.  2011  Chinese Control  Decis. Conf. CCDC 2011 , pp. 842–847, 2011, doi: 10.1109/CCDC.2011.5968300.
[14]  R. R. Fiska, “Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine,” Sains dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: DOI: 10.33372/stn.v3i1.200.
[15]  A. P. Putra, I. Mulyana, S. Maryana, and F. Susanti, “Implementasi Multiclass Support Vector Machine Pada Sistem Rekomendasi Obat Berdasarkan Gejala Penyakit,” Semin. Nas. Sains Teknol. dan Inov. Indones. (SENASTINDO AAU) , vol. 1, no. 1, pp. 211–222, 2019.
[16]  S.  Styawati,  N.  Hendrastuty,  and  A.  R.  Isnain,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.