## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee Mengunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Irma Surya Kumala Idris Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia mhaladp@gmail.com
Yasin Aril Mustofa*
Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia arieldcc@gmail.com
Irvan Abraham Salihi Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia irvanabrahams@gmail.com Diterima : Agustus 2022 Disetujui         : Oktober 2022
Dipublikasi   : Januari 2023
Abstrak — Analisis Sentimen merupakan cabang dari penelitian text mining yang melakukan proses pengklasifikasian dokumen teks.  Analisis  sentimen  dapat  melakukan  ekstraksi  pendapat, emosi,  dan  evaluasi  tertulis  seseorang  tentang  topik  tertentu menggunakan  teknik  pemrosesan  Bahasa  alami.  Pada penelitian  ini  melakukan  analisis  sentiment  terhadap penggunaan aplikasi  Shopee  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi data komentar dari pengguna aplikasi  Shopee kedalam  komentar  positif  dan  negatif  dengan  mempelajari pendapat  pengguna  tentang  aplikasi  Shopee  melalui  ulasan yang  diberikan,  dan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  metode pengklasifikasi  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini  data diperoleh  dengan  cara  mengangkat  data  dari  ulasan penggunakan  aplikasi  Shopee  menggunakan  metode scraping dan  berhasil  mendapat  3000  data  ulasan.  Hasil  penelitian menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine terbukti mampu  menghasilkan  kinerja  yang  cukup  baik  dengan  hasil akurasi  sebesar  98%  dan  f1-score  sebesar  0.98  atau  sebesar 98%.
Kata Kunci — SVM ; Shopee ; Analisis Sentimen
Abstrak — Sentiment analysis is a branch of text mining research that  carries  out  the  process  of  classifying  text  documents. Sentiment  analysis  can  extract  one's  opinions,  emotions,  and evaluations  about  a  certain  topic  using  natural  language techniques. In this study, sentiment analysis was carried out on the use of the Shopee application using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The purpose of this study is to classify comment data  from  Shopee  application  users,  positive  and  negative comments by studying user opinions about the Shopee application through the reviews provided, and to determine the performance of the classifier method used. In this study, the data was obtained by  collecting  data  from  reviews  on  the  use  of  the  Shopee application using the scraping method and managed to get 3000 data  reviews.  The  results  of  research  using  the  Support  Vector Machine algorithm are proven to be able to produce quite good performance with an accuracy of 98% and an f1-score of 0.98 or 98%.
Keyword — SVM, Shopee, Sentiment Analysis

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan pertumbuhan e-commerce yang sangat pesat. Sebagian besar masyarakatnya  pernah  melakukan  transaksi  belanja  secara online .  Banyaknya  transaksi online tersebut  dilakukan melalui  berbagai  macam  platform marketplace seperti Lazada, Tokopedia, Shopee, Bukalapak, dan berbagai macam marketplace lainnya . Tren marketplace terus  berkembang seiring  perkembangan  internet  dan  teknologi  digital  di Indonesia.  Minat  dan  antusiasme  masyarakat  terhadap perkembangan  ini  menyebabkan  semakin  banyak  jumlah matketplace yang  bermunculan  di  Indonesia.  Salah  satu marketplace yang  saat  ini  banyak  diminati  di  Indonesia adalah  Shopee.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari databoks,  Shopee  merupakan marketplace yang  berada  di peringkat kedua setelah Tokopedia [1].
Kemajuan  teknologi  menyebabkan  toko  online  dapat diakses melalui website atau aplikasi, sehingga saat ini kita hanya perlu berbelanja  melalui gadget  t anpa keluar rumah. Selain  hemat  waktu  dan  tenaga,  banyaknya  promosi  dan harga yang lebih murah dibandingkan membeli di toko biasa membuat orang senang berbelanja online [2]. Banyak start-up di bidang e-commerce berlomba-lomba membuat aplikasi toko online. Berikut urutan 10 e-commerce berdasarkan  jumlah  pengunjung  terbanyak  di  Indonesia kuartal I 2022  [3]:

## Gambar 1. Pengunjung E-Commerce Kuartal I 2022
Shopee  menjadi  toko  online  dengan  penggunjung terbanyak  ke  dua  setelah  Tokopedia,  yaitu  132,8  juta pengunjung pada kuartal I 2022, mengalahkan beberapa toko online  terkenal  lainnya.  Jumlah  kunjungan  web  Shopee  di Indonesia  meningkat  +117%  dibandingkan  jumlah kunjungan  pada  kuartal  pertama  tahun  2018.  Perusahaan yang berbasis di Singapura ini mencatat rata-rata 74.995.300 kunjungan  per  bulan  ke  situs  pertamanya  selama  kuartal tahun  2019.  Pada  kuartal  pertama  2018,  Shopee  hanya mampu mengimport sekitar 34.510.800 pengunjung di situs versi Indonesia. Peningkatan rata-rata pengunjung web juga meningkatkan posisi Shopee dari tahun ke tahun, dari posisi 8 di Q1 2017 menjadi posisi 3 di peta elektronik Q1 2019[4] dan di tahun 2022 berada di posisi 2. Namun, aplikasi toko online  tentu  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan,  termasuk Shopee.  Pengalaman  pengguna  Shopee  sebagai  aplikasi dengan pengguna paling aktif kedua sering  diungkapkan di kolom  komentar  di Play  Store baik  berupa  kritik  maupun kepuasan.  Perasaan  negatif  atau  positif  pengguna  tentang suatu  produk  berhubungan  dengan  berbagai  aspek  produk. Misalnya,  aplikasi  Shopee,  meskipun  tidak  terlihat  bagus, tetap popular karena fiturnya yang mudah digunakan.
Masalah  ini  disebut Aspect-Based  Sentiment  Analisis (ABSA).  Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  pada  data review film[5]. Teks ulasan tidak hanya menjelaskan nuansa umum film, tetapi menunjukkan berbagai aspek seperti suara, lirik,  kualitas  rekaman,  kreativitas,  dan  lain-lain.  Contoh kalimatnya  adalah  “Saya  suka  ceritanya,  tapi  tidak  suka musiknya” kalimat tersebut mengandung dua perasaan yang berlawanan dari dua aspek, yaitu cerita dan musik. Penelitian ini melakukan pemeringkatan sentimen dengan mengklasifikasikan  setiap  kata  sebagai positif  atau  negatif, dengan  mengambil  skor  rata-rata  semua  kata  di SentWordNet. Jika rata-rata lebih besar dari 0, kalimat dinilai sebagai  sentimen positif,  sebaliknya  negatif.  Proses klasifikasi aspek menggunakan tag semantic yang dianotasi dengan  proses semantic .  Pencarian  lainnya  juga  dilakukan pada data blog berbahasa Mandarin[6], pencarian tema global dilakukan  menggunakan  model Latent  Dirichlet  Allocation (LDA) kemudian untuk tema yang lebih spesifik yaitu tema local menggunakan  metode sliding  window .  Penelitian  ini menunjukkan  akurasi  sebesar  92,15%.  Penelitian  lainnya tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Acara  Televisi Berdasarkan  Opini  Publik.  Penelitian  ini  melakukan
klasifikasi  terhadap  acara  televisi  dan  menghasilkan  opini yang dibagi  ke dalam dua kelas positif dan negatif, dengan menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier serta pengujian  menggunakan  algoritma percentage  split dan diperoleh hasil akurasi sebesar 90% [7].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penelitian  ini  akan dilakukan  dengan  bantuan  Algoritma Support  Vector Machine (SVM)  sebagai  algoritma  pengklasifikasi  yang mampu melakukan klasifikasi terhadap komentar pengguna aplikasi  Shopee  ke  dalam  komentar  negatif  dan  positif. Algoritma Support  Vector  Machine merupakan  algoritma klasifikasi  yang  lebih  unggul  dibanding  Metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan  perolehan  akurasi  mencapai 89,70%  [8].  Bahkan  pada  penelitian  yang  dilakukan Primandani  Arsi  dan  Retno  Waluyo  SVM  mampu menghasilkan akurasi sebesar 96,68% [9].

## II. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif, dengan  melakukan  pemecahan  masalah  terhadap  kondisi pokok ataupun pada penelitian  berdasarkan fakta yang ada. Berikut tahapan penelitian yang ada pada gambar 2 :

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## A. Text Mining
Text  Mining merupakan  proses  mengekstraksi  suatu pola untuk diteliti yang datanya berasal dari sebuah teks. Text Mining merupakan  disiplin  ilmu  yang  didasarkan  pada information retrival, data mining, machine learning, statistic dan linguistic komputasi[10].
B. Prepocessing
Tahapan preprocessing yang  dilakukan  dalam penelitian ini :
1. Mengubah kata Slang
Slang merupakan kata-kata  tidak baku  yang  bersifat musiman  dan  biasanya  digunakan  oleh  remaja  atau kelompok social tertentu  sehingga  hanya  kelompok tersebut  yang  dapat  memahami  komunikasinya[11]. Kata-kata di kolom komentar seringkali mengandung jargon  atau  akronim,  sehingga  jargon  atau  akronim perlu  diganti  dengan  kata-kata  yang  mudah  kita pahami.  Untuk  mengubah  kata  slang  menjadi  kata baku diperlukan sebuah alat bantu berupa kamus kata.
2. Case-folding Case-folding mengubah  semua  karakter  menjadi sama, misalnya kata-kata diubah dari huruf besar ke
huruf kecil[10]. Untuk mengubah semua data ke huruf kecil menggunakan fungsi string.lower() ,
sedangkan  untuk  menggubah  data  ke  huruf  besar menggunakan  fungsi string.upper() atau  bisa  juga membuat  fungsi  sendiri  untuk  mengonversi  semua huruf menjadi besar atau kecil. [13]
3. Menghapus Stopword
Stopword merupakan  kata  yang  tidak  memiliki semantic  dan  tidak  merujuk  pada  informasi  yang relevan  dengan  kasus  yang  diteliti,  umumnya  kata depan  dan topik  [10]. Perlu  dibuat directory khusus untuk  kata-kata stopword ,  yang  dapat  diperbarui sesuai  dengan  data  yang  akan  diperiksa.  Contoh stopword dalam  Bahasa  inggris  seperti “the”,  “a”, “when”, “is” , dan lain-lain. 4. Menghapus Simbol ( cleansing )
Karena kumpulan komentar apa pun, baik di web atau di jejaring social , sering kali berisi karakter non-huruf, komentar tersebut harus dihapus karena pemrosesannya juga tidak penting untuk analisis data.
C. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM) adalah  Teknik pembelajaran  dengan  banyak  kualitas  yang  diinginkan dan  menjadikan  algoritma  SVM  sangat  popular.  SVM mempunyai  dasar  teoritis  yang  kuat  dan  melakukan klasifikasi  lebih  akurat  daripada  kebanyakan  algoritma lain  di  banyak  aplikasi.  Banyak  penelitian  telah melaporkan bahwa SVM merupakan metode yang paling akurat  untuk  klasifikasi  teks[12].  SVM  juga  banyak  di gunakan dalam klasifikasi sentimen[5].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Ulasan
Total  data  ulasan  yang  diperoleh  melalui  proses scraping , terdapat 3000 data ulasan terbaru. Berikut contoh data yang berhasil di angkat menggunakan metode scraping :
T ABEL 1. HASIL SCRAPING
Untuk  melakukan  pelabelan,  pada  penelitian  ini  akan melihat  dari rating penguna  melalui  ulasan  pada  aplikasi Shopee. Proses pelabelan akan di bagi menjadi dua yaitu label positif  dilihat  dari  pemberian score di  atas  3  sampai  5 sedangkan untuk label negatif dari score 1 sampai dengan 3. Sebagai contoh pada tabel 1 diatas content “Kok lelet banget sih kirain karena sinyal” dengan score 1 maka akan di label kan  negatif,  sedangkan content “Biarkan  bintang  bicara” dengan score 5 akan dilabelkan positif.
T ABEL 2. JUMLAH ULASAN TIAP RATING Rating Jumlah 1 1005 2 270 3 258 4 185 5 1282 Total 3000
Berdasarkan tabel 2. Jumlah ulasan tiap rating , rating 5 mempunyai jumlah terbanyak dari rating lainnya yaitu 1282 ulasan  disusul  dengan  rating  1  sebanyak  1005  ulasan  dan rating 4 memiliki jumlah terendah yaitu 185 ulasan.

## Gambar 3. Grafik Rating Ulasan
Setelah  pelabelan  selesai,  langkah  selanjutnya menghilangkan  variebel  yang  tidak  diperlukan  sehingga akan  menyisakan  variabel  yang  dibutuhkan  saja  yaitu content dan sentimen, berikut contoh data setelah dilakukan drop variabel yang tidak di butuhkan :
5a1de6 57- c2a4-
404c- 9782- 7de5b5 a8cfbd Superkopi Roastery Jolke tahu wae, Lik . . 3 22/10/ 22 13.17 hii kak, maaf ya atas kendalanya. Shopee terus... f94b20 ad- f259- 483a- b986- 321597 2b2f58 Neni Nine Kok lelet banget sih kirain karena sinyal tern... 1 22/10/ 22 13.17 Halo kak , maaf ya udah buat kamu ga nyaman. M... review Id User Name content score at Reply Content a8b337 49- c113- 41d4- 8d35- 4c0597 8c45b0 Said Ajjh Biarkan bintang bicara. 5 22/10/ 22 13.18 Hai kak , makasih ya buat review positifnya. M... 1be7c6 e9- 7407- 4d6e- 9821- 1b1462 c3c191 odik simanto
kembalikan shopee ke versi lama , apk mulai ga... 1 22/10/ 22 13.18 Hi kak, mohon maaf buat km ganyaman. Terkait a... a5336f 16- f8e9- 42db- 8e82- 67ffc9 72df12 Jayanti Ida CUSTOME R CARE BURUK SEKALI PENYELE SAIAN MASALA.. . 1 22/10/ 22 13.17 hi kak, maaf ya atas kendalanya.
Shopee terus ...

## T ABEL 3. CONTOH DATA SETELAH DILAKUKAN DROP VARIABEL
No content sentimen 0 Biarkan bintang bicara. Positif 1 kembalikan shopee ke versi lama , apk mulai ga... Negatif 2 CUSTOMER CARE BURUK SEKALI PENYELESAIAN MASALA... Negatif 3 Jolke tahu wae, Lik . . Negatif 4 Kok lelet banget sih kirain karena sinyal tern... Negatif

## B. Pre-Processing
Pada  proses  ini  dilakukan filtering , case-folding , stopword dan cleansing atau pembersihan. Berikut data yang telah dilakukan proses pre-processing :
T ABEL 4. DATA SETELAH PROSES PRE-PROCESSING No Content Sentimen 1250  alhamdulillah Positif 1927  aplikasi belanja online pale suka lemooot kadan… Positif 2560  mantep Positif 1783 Positif 1048  Bagu Positif … … … 2221  tolong update jaringan lemot padah buka aplikas… Negatif 1086  lemot aplikasi nya jaringan dah kenceng coba c… Negatif 995 shope rudet hoream Negatif 63 padah  sinyal bagu aplikasi lancar yg load tru… Negatif 235 updat wara update tolol Negatif
Untuk  mengetahui  kata-kata yang  sering  muncul  atau visualisasi data di label negatif dan positif, digunakan fungsi wordcloud . Tampilannya seperti dibawah, wordcloud warna biru  label  positif  sedangkan wordcloud warna  merah  label negatif :
Gambar 4. Wordcloud label Positif dan Negatif
Langkah  selanjutnya  dilakukan  proses  SVM  dengan menggunakan  parameter  C =  0.01,  0.05,  0.25, 0.5,  0.75, 1 sehingga di dapat nilai tertinggi :
Akurasi untuk C = 0.01: 0.9063032367972743
Akurasi untuk C = 0.05: 0.9557069846678024 Akurasi untuk C = 0.25: 0.979557069846678 Akurasi untuk C = 0.5: 0.9812606473594548 Akurasi untuk C = 0.75: 0.9812606473594548 Akurasi untuk C = 1: 0.9812606473594548
Dari  nilai  diatas  didapatkan  nilai  terbaik  dari  nilai  C yang  diberikan  adalah  C  =  0.75: 0.9812606473594548 akurasi yang didapatkan adalah 98 %
T ABEL 5. HASIL EVALUASI KINERJA SVM precision recall f1-score support Negatif 0.99 0.97 0.98 285 Positif 0.97 0.99 0.98 302 Accuracy 0.98 587 Macro ayg 0.98 0.98 0.98 587 Weighted ayg 0.98 0.98 0.98 587 IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dapat disimpulkan  bahwa,  SVM  terbukti  sebagai  algoritma klasifikasi  yang  cukup  baik untuk  menganalisis  sentimen pada  pengguna  aplikasi  shopee  dengan  perolehan  akurasi sebesar 98% dan f1-score 0.98 atau sebesar 98%.

## R EFFERENSI
[1] C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, I. R. Widiasari, F. T. Informasi, U.
Kristen,  and  S.  Wacana,  “Analisis  sentimen  pada rating  aplikasi Shopee  menggunakan  metode  Decision  Tree  berbasis  SMOTE,” vol. 18, no. 2, pp. 173 – 184, 2021.
[2] C. A. Sukandar, “Ternyata Ini 5 Alasan Millenial Gemar Belanja Online, Enggak Heran Deh!,”
2018. https://wartaekonomi.co.id/read203120/ternyata-ini-5-alasan-.
[3] V.  A.  Dihni,  “10  E -Commerce  dengan  Pengunjung  Terbanyak Kuartal I 2022,” 2022. https://databoks.katadata.co.id/ datapublish /2022/07/19/10-e-commerce-dengan-pengunjung-terbanyak- kuartal-i-2022 (accessed Oct. 13, 2022).
[4] A. Luthfi, “11 Temuan Penting Peta E-Commerce Indonesia di Q1 2019,” 2019.
[5] T.  T.  Thet,  J.  Na,  and  C.  S.  G.  Khoo,  “Aspect -based  sentiment analysis of movie reviews on discussion boards,” vol. 36, no. 6, pp. 823 – 848, 2010, doi: 10.1177/0165551510388123.
[6] F. Xianghua, L. Guo, G. Yanyan, and W. Zhiqiang, “Knowledge -
Based Systems Multi-aspect sentiment analysis for Chinese online social  reviews  based  on  topic  modeling  and  HowNet  lexicon,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  37,  pp.  186 – 195,  2013,  doi: 10.1016/j.knosys.2012.08.003.
[7] Sentiaji,  A.  R.,  &  Bachtiar,  A.  M.  (2014).  Analisis  sentimen terhadap  acara  televisi  berdasarkan  opini  publik. Jurnal  Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , 2 (1), 55-60.
[8] Nasution, M. R. A., & Hayaty, M. (2019). Perbandingan Akurasi dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter. Jurnal Informatika , 6 (2), 226-235.
[9] Arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis  Sentimen  Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector  Machine  (SVM). Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 8 (1), 147.
[10] I. S. K. I dris and Y. A. Mustofa, “Typo Checking Menggunakan Algoritma Rabin- Karp,” Jambura J. Electr. … , 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjeee/article/view/12150.
[11] Kamus versi online/daring (dalam jaringan), “Kamus Besar Bahasa In donesia (KBBI),” 2022. https://kbbi.web.id/slang (accessed Oct. 23, 2022).
[12] T. N. Wijaya, R. Indriati, and M. N. Muzaki, “Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Undang-Undang Cipta Kerja Pada Twitter,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 78 – 83, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10885.
[13] B. Liu, Web Data Mining . Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011.
[14] M. Tsytsarau and T. Palpanas, “Survey on mining subjective data on the web,” Data Min. Knowl. Discov. , vol. 24, no. 3, pp. 478 – 514, 2012, doi: 10.1007/s10618-011-0238-6.