## Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi WeTV di Google Play Store Menggunakan Algoritma NBC dan SVM

## Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms
1 Petronilia Palinggik Allorerung*, 2 Rismayani
1 Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar,
2 Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Dipa Makassar Jalan Perintis Kemerdekaan KM. 9, Kec. Tamalanrea, Kota Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia 90245 *e-mail: petroniliaallorerung@gmail.com
( received : 22 Desember 2022, revised : 19 Maret 2023, accepted : 24 Maret 2023)

## Abstrak
Sejak  wabah Covid-19 melanda  Indonesia,  semua  kegiatan  masyarakat  menjadi  sangat  terbatas. Keputusan  pemerintah  tentang  PPKM  demi  menurunkan  tingkat  kasus Covid-19 ,  membuat masyarakat harus menurunkan tingkat kegiatan di luar rumah termasuk bekerja. Kegiatan yang akhir- akhir  ini  digemari  oleh  masyarakat  salah  satunya  adalah  menonton  film  melalui  layanan streaming online yang  tersedia  di Google  Play  Store .  Aplikasi  dengan  total  unduhan  dan  rating  yang  tinggi menunjukkan minat masyarakat pada aplikasi tersebut. Layanan streaming online WeTV merupakan salah satu aplikasi yang  memiliki unduhan  dan rating yang tinggi pada Google Play Store . Layanan ini  menyajikan  beragam  jenis  konten  dari  berbagai  negara.  Kendati  demikian,  aplikasi  WeTV  juga memiliki  kekurangan  yang  terlihat  pada  ulasan-ulasan  dari  para  pengguna.  Berdasarkan  hal  tersebut dilakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  dari  pengguna  aplikasi  WeTV. Algoritma  klasifikasi  yang  diimplementasikan  ada  dua  yakni  Naïve  Bayes  Classifer  (NBC)  dan Support  Vector  Machine  (SVM).  Selain  mengklasifikasikan  ulasan  positif  dan  negatif,  analisis sentimen ini juga bertujuan untuk melakukan komparasi performa dari kedua algoritma tersebut. Total data  yang  digunakan  adalah  100  data.  Setelah  melakukan  analisis  sentimen,  diperoleh  kesimpulan bahwa  metode  klasifikasi  SVM  merupakan  metode  klasifikasi  terbaik  pada  penelitian  ini  dengan accuracy 80.00%, precision 80.00%, dan recall 80.00%.
Kata kunci: Google Play Store, NBC, Sentimen, SVM, WeTV

## Abstract
Since  the  Covid-19  outbreak  hit  Indonesia,  all  community  activities  have  become  very  limited.  The government's decision regarding PPKM to reduce the level of Covid-19 cases forced the community to reduce the level of activities outside the home including work. One activity that has recently been popular  with  the  public  is  watching  movies  through  the  online  streaming  service  available  on  the Google Play Store. Applications with high total downloads and ratings show people's interest in the application.  The  WeTV  online  streaming  service  is  an  application  that  has  high  downloads  and ratings  on  the  Google  Play  Store.  This  service  provides  various  types  of  content  from  various countries. However, the WeTV application also has drawbacks that can be seen in the reviews from users. Based on this, research was conducted on the classification of positive and negative sentiments from  WeTV  application  users.  There  are  two  classification  algorithms  implemented,  namely  Naïve Bayes  Classifier  (NBC)  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  Apart  from  classifying  positive  and negative reviews, this sentiment analysis also aims to compare the performance of the two algorithms. The total data used is 100 data. After conducting sentiment analysis, it was concluded that the SVM classification method was the best classification method in this study with 80.00% accuracy, 80.00% precision, and 80.00% recall.
Keywords: Google Play Store, NBC, Sentiment, SVM, WeTV
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 1 Pendahuluan
Kasus Covid-19 pertama kali muncul di Wuhan, China pada 31 Desember 2019 yang kemudian menyebar  ke  wilayah  lain  di  China.  Pada  awalnya,  kasus  ini  diduga  sebagai  penyakit  pneumonia dengan gejala seperti influenza pada umumnya namun dapat berkembang dengan cepat bahkan dapat mengakibatkan  infeksi  parah  dan  gagal  organ  [1].  Kasus  serupa  juga  segera  terdeteksi  di  beberapa negara  di  setiap  benua  seperti  Asia,  Eropa,  Australia,  Afrika,  dan  Amerika  [2].  Di  Indonesia,  kasus terinfeksi Covid-19 pertama kali dilaporkan pada awal tahun 2020 dan menurut laporan Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, sepanjang tahun 2020 terdapat 743.198 kasus [3]. Karena peningkatan kasus  positif  di  Indonesia  masih  berlangsung  pada  tahun  berikutnya,  maka  pemerintah  segera menerapkan  kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  untuk  mengurangi kegiatan diluar rumah terutama yang menyebabkan keramaian.
Penyebaran Covid-19 yang  sangat  cepat  dan  belum  ditemukannya  vaksin,  menimbulkan kekacauan ditengah masyarakat dan mempengaruhi banyak sektor kehidupan seperti ekonomi, politik, industri,  pendidikan,  medis,  dan  sosial  [4].  Berbagai  aktivitas  yang  sebelumnya  dilakukan  secara langsung  seperti  bekerja,  belajar,  berbelanja,  dan  menonton  film  di  bioskop  telah  dilakukan  secara online selama  PPKM.  Hal  ini  di  dukung  dari  data  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia kuartal  II  tahun  2020  yang  menyebutkan  bahwa  pengguna  internet  di  Indonesia  sudah  mencapai 73,7% atau 196,71 juta pengguna [5].
Aktivitas yang belakangan ini digemari oleh masyarakat adalah menonton film melalui layanan streaming online yang bisa didapatkan pada Google Play Store . WeTV merupakan salah satu aplikasi streaming online populer milik perusahaan Tiongkok yaitu Tencent yang telah diunduh lebih dari 50 juta  kali  di Google  Play  Store .  Aplikasi  ini  menayangkan  berbagai  jenis  konten  film,  drama,  acara olahraga, dan acara televisi dari berbagai negara, terutama Asia [6].
Banyaknya  jumlah  unduhan  pada Google  Play  Store ,  menunjukkan  minat  masyarakat  terhadap aplikasi ini. Meski begitu, setiap aplikasi tentu memiliki kelebihan dan kekurangan, termasuk aplikasi WeTV.  Disamping  tersedianya  berbagai  konten  yang  sedang  populer  yang  menjadi  salah  satu keunggulan  aplikasi  ini,  juga  terdapat  beberapa  kekurangan  yang  terlihat  pada  ulasan-ulasan  yang diberikan  oleh  pengguna  mengenai  kualitas  dari  aplikasi  WeTV.  Namun  karena  banyaknya  ulasan tersebut, developer menjadi kesulitan untuk membaca semuanya. Proses ini tentu sangat tidak efektif karena memerlukan banyak waktu dan tenaga serta menghambat proses perbaikan aplikasi.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  dilakukan  penelitian  ini  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan ulasan pada  aplikasi WeTV di Google Play Store dengan menerapkan NBC dan SVM  serta  mengkomparasi  kedua  algoritma  tersebut  untuk  mengetahui  algoritma  dengan  performa tertinggi  didasarkan  pada  tingkat accuracy,  precision, dan recall .  Analisis  sentimen  tersebut dilakukan  agar  para  developer  dapat  melakukan  perbaikan  untuk  lebih  meningkatkan  kualitas  dari aplikasi WeTV sehingga menarik lebih banyak minat masyarakat dengan memperhatikan ulasan yang diberikan oleh pengguna.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  menggunakan  algoritma  yang  sama  dipakai  oleh  penulis yaitu  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Zoom  Cloud  Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine”  yang  dilakukan  oleh  Herlinawati  et  al.  pada  tahun  2020.  Pada penelitian ini, Support Vector Machine menghasilkan kinerja lebih tinggi di mana akurasinya sebesar 81,22% [7].
Penelitian  lainnya  yaitu  “Sentimen  Analisis  Mengenai  Aplikasi  Streaming  Film  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  di  Play  Store”  yang  dilakukan  oleh  Al-shufi  dan  Erfina  pada tahun  2021  yang  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  aplikasi streaming  film tertinggi  adalah  Iflix 92,67%, Disney hotstar 69,33%, WeTV 64,67%, Netflix 81,33% dan Vidio 62,00% [8].
Penelitian selanjutnya yaitu “Analisis Sentimen pada Review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan  Support  Vector  Machine”  yang  dilakukan  oleh  Wahyudi  dan  Kusumawardhana  pada tahun  2021  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  85,54%  [9]  dan  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan Aplikasi Kredivo Dengan Algoritma SVM Dan NBC” yang dilakukan oleh Muhammadin dan Sobari pada  tahun  2021  dan  menjadikan  SVM  algoritma  dengan  performa  terbaik  dengan  akurasi  83,3%
e-ISSN:2540-9719
[10].  Adapula  penelitian  lain  yaitu  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Tokopedia  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifer” yang dilakukan oleh Salsabila et al. pada tahun 2022 dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,10% [11].
Penelitian  berikutnya  adalah  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  Mengenai  Vaksin COVID-19  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifer  dan  Support Vector  Machine”  yang  dilakukan  oleh  Permatasari  dan  Irhamah  pada  tahun  2022  dan  menjadikan metode SVM dengan performa  tertinggi dibandingkan  NBC dan SVM kernel  memperoleh  performa klasifikasi  tertinggi  dibandingkan  SVM  kernel  RBF  [12].  Kemudian  judul  selanjutnya  yaitu “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan  Lockdown  Pemerintah  Jakarta  Menggunakan Algoritma SVM” oleh Isnain et al. pada tahun 2021 dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 74% [13]  dan  “Klasifikasi  Data  Review  IMDb  Berdasarkan  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine” yang dilakukan oleh Cahyani et al. pada tahun 2022 dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,5% [14].
Selanjutnya penelitian dengan judul “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes” yang dilakukan oleh Setiawan et al. pada tahun 2021 dan dihasilkan algoritma SVM yang terbaik dengan nilai akurasi 85% [15]. Lalu ada juga judul penelitian yang lain yaitu “Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Wabah  Covid-19  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifer  dan  Support  Vector  Machine”  yang dilakukan  oleh  Sujadi  et  al.  pada  tahun  2022  dan  dihasilkan  metode  SVM  sebagai  metode  terbaik dengan  nilai  akurasi  81,6%  dan  jika  menggunakan  Cross  Validation  akan  dihasilkan  rata-rata  nilai akurasi metode SVM sebesar 74,4% [16].
Ada  juga  penelitian  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi  PeduliLindungi  pada Google Play Store Menggunakan NBC” yang dilakukan oleh Locarso pada tahun 2022 dan dihasilkan nilai  akurasi  sebesar  83,3%  [17].  Selanjutnya  terdapat  penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona di Twitter” yang dilakukan  oleh Hasri dan Alita pada tahun 2022 dan dihasilkan metode Naïve Bayes sebagai metode dengan nilai akurasi tertinggi sebesar 81,07% [18].
Selain itu, terdapat penelitian berjudul “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Astrazeneca di Twitter” oleh Indriyani et al. pada tahun  2022  dan  menjadikan  Support  Vector  Machine  sebagai  metode  dengan  akurasi  terbesar  yaitu 87,27%  [19]  dan  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Transportasi  Online  KRL  Access  Menggunakan Metode Naïve Bayes” yang dilakukan oleh Nurwahyuni pada tahun 2019 dan dihasilkan nilai akurasi sebesar  84%  [20].  Penelitian  selanjutnya  yaitu  “Implementasi  Algoritma  Text  Mining  dan  Cosine Similarity untuk Desain Sistem Aspirasi Publik Berbasis Mobile” yang dilakukan oleh Rismayani et al.  pada  tahun  2022  dan  menghasilkan  aplikasi  yang  menggunakan method text mining  serta  cosine similarity  untuk  pengukuran  tingkat  kemiripan  fungsional  setiap  bidang  pemerintahan  dengan aspirasional yang dimasukkan masyarakat agar sesuai [21].
Berdasarkan  penelitian  di  atas  terutama  pada  penelitian  ulasan  pengguna  pada  suatu  aplikasi, belum ada yang melakukan analisis sentimen yang berfokus pada satu layanan streaming online , yaitu WeTV  kemudian  melakukan  komparasi  terhadap  dua  algoritma.  Maka  dari  itu,  dilakukan pengelompokkan  sentimen  pengguna  terhadap  aplikasi  WeTV  dengan  NBC  dan  SVM  lalu mengkomparasi  keduanya  untuk  mendapatkan  algoritma  dengan  performa  tertinggi  untuk accuracy, precision, dan recall .

## 3 Metode Penelitian
Metode yang dilakukan penulis pada pada proses analisis sentimen ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 404-414
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1.  Tahap Analisis Sentimen

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap yang pertama adalah mengumpulkan data berupa ulasan pada WeTV di Google Play Store yang  diperoleh  melalui tools Google  Colab menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Data  yang diperoleh  dari  hasil  scrapping  ini  akan  langsung  di export ke  dalam  format  excel.  Dataset  yang digunakan  sebanyak  100  data  dalam  rentang  waktu  25  Oktober  2022  sampai  2  Desember  2022,  di mana terdiri dari 50 data positif dan 50 data negatif.

## Gambar 2.  Proses Penyimpanan Dataset
Gambar 2 menunjukkan bahwa data yang telah diperoleh dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, akan diproses pada Rapidminer dengan hanya memilih atribut yang berisi ulasan atau komentar menggunakan operator “Select Atributes”, menghilangkan data yang duplikat dengan operator “Remove Duplicates”, kemudian dataset tersebut akan di simpan ke dalam format excel menggunakan operator “Write Excel”. Proses pengolahan dataset ini akan tetap menghasilkan 100 data karena tidak adanya duplikat pada data.

## 3.2 Pelabelan Data
Tahap  yang  kedua  yaitu  melakukan  pelabelan  data  untuk  mengelompokkan  sentimen  sehingga membentuk class positif  dan  negatif.  Pengelompokkan class ini  didasarkan  pada  ulasan  pengguna terhadap  aplikasi  WeTV.  Jika  ulasan  tersebut  berisikan  kata  positif  atau  netral  dan  merasa  senang dalam  menggunakan  aplikasi  WeTV,  maka  akan  dikategorikan  ke  dalam class positif.  Namun,  jika ulasan tersebut berisikan kata negatif dan merasa kecewa dalam menggunakan aplikasi WeTV, maka akan dikategorikan ke dalam class negatif. Gambar 3 adalah contoh dari dataset yang berlabel.
Gambar 3.  Contoh Dataset Dengan Label
e-ISSN:2540-9719

## 3.3 Pembagian Data
Tahap yang ketiga yaitu pembagian dataset jadi dua, yakni data latih 80% atau sebanyak 80 data sedangkan  untuk  data  uji  adalah  20%  atau sebanyak  20  data. Keseluruhan  dataset  yang  telah  dibagi dapat  dilihat  pada https://drive.google.com/drive/folders/1SkXhsMv5nNgQlUfLNftJx7_ccEeK8ubo . Gambar 4 menunjukkan pembagian dataset menggunakan operator “Split Data”.

## Gambar 4.  Proses Pembagian Data

## 3.4 Pre-processing
Tahap  berikutnya  yaitu  pre-processing  terhadap  dataset  yang  telah  diberi  label.  Sebelum dilakukan  klasifikasi,  data  latih  dan  data  uji  harus  melakukan  tahap  per-processing.  Proses  ini bertujuan  untuk  membuat  data  menjadi  terstruktur  sehingga  dapat  memudahkan  dalam  pemrosesan data. Tahap pre-processing ini berguna dalam mengurangi kata-kata yang tidak diperlukan. Tahap ini dibagi ke dalam dua operator yaitu, “Subprocess” dan “Process Documents from data”. Pada operator “Subprocess”,  dilakukan  tahap  cleansing  untuk  menghapus  simbol  dan  angka  yang  terdapat  pada ulasan pengguna WeTV. Gambar 5 menunjukkan operator “Replace” yang digunakan pada tahap ini.

## Gambar 5.  Proses Pre-processing (Cleansing Data Dalam Subprocess)
Tahap  kedua  terjadi  di  operator  “Process  Documents  from  Data”.  Adapun  operator  untuk melakukan pre-processing ini yaitu “Transform Cases”, “Tokenize”, “Filter Stopword (Dictionary)”, dan  Stem  (Dictionary).  Gambar  6  menunjukkan  model  pre-processing  yang  terjadi  dalam  “Process Documents from Data”.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6.  Proses Pre-processing (Dalam Process Documents From Data)
Berikut penjelasan dari 7 tahapan pre-processing yang telah dilakukan.
1. Cleansing
Cleansing  merupakan  tahap  untuk  menghapus  hal  yang  tidak  dibutuhkan  pada  teks  pada proses analisis sentimen seperti tag (#) username (@), angka, URL, RT, dan lain sebagainya. Tahap  ini  berfungsi  untuk  mengurangi  noise  pada  dataset.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan cleansing  menggunakan  parameter  regular  expression  yang  terdapat  pada  operator “Replace”. Adapun regular expression yang digunakan yaitu “[- !"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]”  dan  [0-9].  Tabel  1  merupakan  contoh  dari  hasil cleansing.
Tabel 1. Contoh Hasil Cleansing Sebelum Sesudah Kenapa  suaranya  suka  hilang  saat  nonton, sebelumnya gak pernah gini.. Kenapa  suaranya  suka  hilang  saat  nonton sebelumnya gak pernah gini
2. Case Folding
Transform  case  adalah  operator  yang  digunakan  pada  tahap  ini  yang  berfungsi  untuk mengonversikan seluruh huruf menjadi besar atau kecil. Pada penelitian ini, akan dilakukan pengubahan kata menjadi huruf kecil. Tabel 2 adalah contoh dari hasil tahap ini.
Tabel 2. Contoh Hasil Case Folding Sebelum Sesudah Kenapa suaranya suka hilang saat nonton sebelumnya gak pernah gini kenapa suaranya suka hilang saat nonton sebelumnya gak pernah gini 3. Tokenization
Tokenisasi  merupakan  tahap  pemotongan text menjadi term agar  semakin  berarti.  Tabel  3 merupakan contoh dari hasil tokenisasi.
Tabel 3. Contoh Hasil Tokenization Sebelum Sesudah kenapa suaranya suka hilang saat nonton sebelumnya gak pernah gini [‘kenapa’, ‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘saat’, ‘nonton’, ‘sebelumnya’, ‘gak’, ‘pernah’, ‘gini’]
4. Filter Token
Filter token merupakan  tahap untuk pemilihan kata berdasarkan jumlah karakter yang telah ditentukan.  Pada  penelitian  ini,  kata  dari  proses  tokenisasi  yang  memiliki  4  hingga  24 karakter akan diproses. Tabel 4 merupakan contoh dari hasil filter token.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 404-414
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4. Contoh Hasil Filter Token Sebelum Sesudah [‘kenapa’, ‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘saat’, ‘nonton’, ‘sebelumnya’, ‘gak’, ‘pernah’, ‘gini’] [‘kenapa’, ‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘saat’, ‘nonton’, ‘sebelumnya’, ‘pernah,
‘gini’]
5. Stopword Removal
Stopword  removal  yaitu  teknik  penghapusan  token yang  tidak  menggambarkan  sesuatu. Token yang dihapus didasarkan pada dictionary yang digunakan. Tabel 5 merupakan contoh dari hasil tahap ini.
Tabel 5. Contoh Hasil Penghapusan Token
Sebelum Sesuda [‘kenapa’, ‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘saat’, ‘nonton’, ‘sebelumnya’, ‘pernah, ‘gini’] [‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘nonton’,
‘gini’]
6. Stemming
Stemming  merupakan  tahap  untuk  mengonversikan term berimbuhan  menjadi term dasar agar ulasan yang diperoleh menjadi lebih spesifik ketika dilakukan pengkategorian. Tabel 6 merupakan contoh dari hasil stemming.
Tabel 6. Contoh Hasil Stemming Sebelum Sesudah [‘suaranya’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘nonton’, ‘gini’] [‘suara’, ‘suka’, ‘hilang’, ‘nonton’, ‘gini’]
7. Weighting
Weighting  adalah  tahap  untuk  melakukan  pembobotan  kata  berdasarkan  jumlah kemunculannya berdasarkan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).

## 3.5 Klasifikasi Analisis Sentimen
Setelah semua tahap di atas selesai, kemudian dilakukan pengklasifikasikan ulasan atau data ke class tertentu.  Proses  tersebut  bertujuan  untuk  melatih  data  dan  menggunakan method klasifikasi. Penelitian ini menerapkan dua algoritma klasifikasi, sehingga digunakan operator “Naïve Bayes” dan “SVM”  untuk  dilakukan  perbandingan  hasil.  Setelah  model  yang  diusulkan  dibuat,  langkah selanjutnya yaitu melakukan pengujian model dengan dataset yang dipisah sebagai data latih dan data uji.  Operator  yang  dioperasikan  agar  menyajikan  nilai accuracy,  precision, dan recall adalah “Performance”.

## 3.5.1 Naïve Bayes Classifer
Naïve  Bayes  Classifer  (NBC)  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  menerapkan  teorema  Bayes dalam perhitungan  peluang. Berlandaskan teorema  Bayes, maka dilakukan  prediksi peluang  di masa depan yang didasarkan pada pengetahuan pada masa lalu [11].
𝑃(𝑀|𝑁) = 𝑃(𝑁|𝑀)𝑃(𝑀) 𝑃(𝑁) (1) Di mana:
P(M|N) = probabilitas M terjadi didasarkan peristiwa N P(M) = probabilitas peristiwa M P(N|M) = probabilitas N terjadi didasarkan peristiwa M P(N) = probabilitas peristiwa N

## 3.5.2 Support Vector Machine
SVM  yaitu method yang  digunakan  dalam  analisis  dan  pengenalan  model  dalam pengklasifikasian.  Penelitian  ini,  berfokus  pada  klasifikasi  dua class yakni  positif  dan  negatif.  Teks merupakan  data  yang  cocok  mengimplementasikan  algoritma  SVM  dalam  pengklasifikasiannya karena  cenderung  berdimensi tinggi,  yang  memiliki  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  namun  berkorelasi dengan yang lain dan disusun pada kelompok yang terbagi dengan linear [22].

## 3.6 Evaluasi Analisis Sentimen
Pada  tahap  ini,  evaluasi  dilakukan  demi  menguji  hasil  klasifikasi  dengan  mengukur  tingkat keakuratan  suatu  metode  dalam  menganalisis  komentar.  Parameter  pengujiannya  adalah  accuracy, precision, dan recall. Model confusion matrix dijelaskan pada Gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Confusion Matrix
Accuracy  merupakan  total  data  yang  terklasifikasi  tepat,  yaitu  dimana  hasil prediction sesuai dengan nilai label yang diatur sebelumnya [22]. Nilai accuracy dihasilkan melalui rumus:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (2)
Precision  adalah  data  yang  diklasifikasikan  menjadi  True  Positive  dari  semua  data  yang  di prediction menjadi class positif [22]. Nilai precision dihasilkan melalui rumus:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% (3)
Recall  merupakan  jumlah  data  terklasifikasi  True  Positive  dari  seluruh  data  yang  sebenarnya positif [22]. Nilai recall dihasilkan melalui rumus:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (4)

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini bermaksud menganalisa sentimen yaitu ulasan pada WeTV di Google Play Store . Adapun algoritma yang diimplementasikan yakni NBC dan SVM lalu dilakukan komparasi algoritma tersebut  agar  mendapatkan  algoritma  dengan  performa  tertinggi.  Dataset  ulasan  pada  penelitian  ini berjumlah 100 ulasan, dimana 80% menjadi data latih atau 80 ulasan dan 20% menjadi data uji atau 20 ulasan.

## Gambar 8.  Proses Utama
Gambar  8  menjelaskan  proses  utama  dalam  penelitian  ini.  Operator  “Read  Excel”  berfungsi membaca  dataset  dengan  format  excel.  Operator  “Subprocess”  berfungsi  melakukan  pre-processing tahap  pertama  yaitu  cleansing  data.  Operator  “Process  Document  from  Data”  berfungsi  melakukan pre-processing  tahap  kedua  dan  pembobotan  kata.  Operator  “Naïve  Bayes”  dan  “SVM”  merupakan operator  dari  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan.  Operator  “Apply  Model”  berfungsi  untuk menerapkan model algoritma dari data latih agar melakukan pengklasifikasian pada data uji. Operator “Performance” digunakan untuk menampilkan nilai accuracy, precision, dan recall.

## Gambar 9.  Hasil Prediksi Menggunakan RapidMiner
Gambar 9 menampilkan perbandingan antara label hasil prediksi dengan label sentimen yang telah ditentukan sebelumnya.
Tabel 7. Perbandingan Sentimen Dari Hasil Prediksi
Algoritma Komentar Positif Komentar Negatif NBC 8 12 SVM 10 10
Tabel  7  menunjukkan  perbandingan  jumlah  sentimen  dari  hasil  prediksi  ulasan.  Dari  analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes Classifer, diperoleh sebanyak 8 data berisikan ulasan positif dan  sebanyak  12  data  berisikan  ulasan  negatif.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  ulasan pengguna aplikasi WeTV didominasi oleh komentar negatif. Sedangkan jika menggunakan algoritma Support  Vector  Machine,  diperoleh  sebanyak  10  data  berisikan  ulasan  positif  dan  sebanyak  10  data berisikan  ulasan  negatif.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  jumlah  komentar  positif  dan  negatif terhadap aplikasi WeTV sama.
Tabel 8 di bawah ini, merupakan hasil confusion matrix dari method NBC dan SVM.
e-ISSN:2540-9719
Tabel 8. Confusion Matrix Masing-Masing Algoritma Algoritma TP FP TN FN NBC 8 4 6 2 SVM 8 2 8 2
Berdasarkan Tabel 8, nilai mean accuracy, precision, dan recall ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Accuracy, Precision, dan Recall Algoritma Accuracy Precision Recall NBC 70.00% 70.83% 70.00% SVM 80.00% 80.00% 80.00%
Dari  Tabel  9,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  accuracy  NBC  sebesar  70,00%,  sedangkan  SVM sebesar  80.00%.  Nilai  precision  NBC  sebesar  70.83%  dan  untuk  SVM  sebesar  80.00%.  Sementara nilai recall NBC sebesar 70.00% dan nilai recall SVM sebesar 80.00%. Berdasarkan ketiga parameter tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  adalah  yang  terbaik  dalam menganalisis sentimen pada penelitian ini.

## 5 Kesimpulan
Pengklasifikasian sentimen di penelitian ini menerapkan dua method yakni NBC dan SVM untuk menganalisis  ulasan  aplikasi WeTV  pada Google  Play  Store .  Total  dataset  adalah  100  data  yang berisikan  50  data  positif  dan  50  data  negatif  di  mana  persentase  data  latih  80%  dan  data  uji  20%. Pemilihan algoritma terbaik pada analisis sentimen ini didasarkan pada nilai accuracy, precision, dan recall .  Pada  penelitian  ini,  hasil accuracy NBC  dan  SVM  sebesar  70.00%  dan  80.00%.  Hasil precision NBC  dan  SVM  sebesar  70.83%  dan  80.00%.  Dan  hasil recall NBC  dan  SVM  sebesar 70.00%  dan  80.00%.  Dari  hasil  tersebut,  diketahui  bahwa  SVM  mendapatkan  performa  tertinggi sehingga  menjadi  algoritma  terbaik  dalam  penelitian  ini,  di  mana  tidak  terdapat  komentar  yang mendominasi. Berdasarkan hasil tersebut, dapat diketahui bahwa total pengguna aplikasi WeTV yang merasa puas dan tidak puas sama.

## Referensi
[1] J. Majid, “Perlakuan Social Distancing: Upaya Masyarakat dan Tenaga Medis Dalam Mengurangi Penyebaran Virus Corona COVID-19,” J. Multidisiplin Dehasen MUDE , vol. 1, no. 2, Art. no. 2, Apr. 2022, doi: 10.37676/mude.v1i2.2090.
[2] K. C. Media, “Apa Itu Virus Corona? Halaman all,” KOMPAS.com , Mar. 22, 2020. https://www.kompas.com/skola/read/2020/03/22/183000269/apa-itu-virus-corona (accessed Mar. 21, 2023).
[3] Kompasiana.com, “Dampak akibat Covid-19 di Indonesia,” KOMPASIANA , Jul. 16, 2021. https://www.kompasiana.com/dinsalsabilla/60f11ef815251016f8403d22/dampak-akibat- covid-19-di-indonesia (accessed Mar. 21, 2023).
[4] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter,” J. Dinda Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i1.180.
[5] “Pengguna Internet Indonesia Mendekati Angka 200 Juta.” https://tekno.kompas.com/read/2020/11/10/07160027/pengguna-internet-indonesia- mendekati-angka-200-juta (accessed Mar. 21, 2023).
[6] “Download Aplikasi WeTV, Layanan Streaming Gratis! - Tertekno.” https://tertekno.com/download-aplikasi-wetv-layanan-streaming-gratis/ (accessed Mar. 21, 2023).
[7] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Jul. 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 404-414
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[8] M. F. Al-shufi and A. Erfina, “Sentimen Analisis Mengenai Aplikasi Streaming Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine di Play Store,” Semin. Nas. Sist. Inf. Dan Manaj. Inform. Univ. Nusa Putra , vol. 1, no. 01, Art. no. 01, Sep. 2021.
[9] R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Sep. 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.9681.
[10] A. Muhammadin and I. A. Sobari, “Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Kredivo dengan Algoritma SVM dan NBC,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2021, doi: 10.31294/reputasi.v2i2.785.
[11] S. M. Salsabila, A. A. Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.
[12] R. W. Permatasari and I. Irhamah, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Mengenai Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine,” J. Sains Dan Seni ITS , vol. 11, no. 2, Art. no. 2, Jul. 2022, doi: 10.12962/j23373520.v11i2.73995.
[13] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM,” J. Data Min. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[14] G. Cahyani, W. Widayani, S. D. Anggita, Y. Pristyanto, I. Ikmah, and A. Sidauruk, “Klasifikasi Data Review IMDb Berdasarkan Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, Art. no. 3, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4023.
[15] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika Komputasi Dan Inform. , vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[16] H. Sujadi, “Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter terhadap Wabah Covid-19 dengan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine,” INFOTECH J. , vol. 8, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.1883.
[17] G. K. Locarso, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Pedulilindungi pada Google Play Store Menggunakan NBC,” no. 2, p. 9, 2022.
[18] C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen terhadap Dampak Virus Corona di Twitter,” J. Inform. Dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2022, doi:
10.33365/jatika.v3i2.2026.
[19] E. R. Indriyani, P. Paradise, and M. Wibowo, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen terhadap Vaksin Astrazeneca di Twitter,”
J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 3, Art. no. 3, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4220.
[20] S. Nurwahyuni, “Analisis Sentimen Aplikasi Transportasi Online KRL Access Menggunakan Metode Naive Bayes,” Swabumi Suara Wawasan Sukabumi Ilmu Komput. Manaj. Dan Sos. , vol. 7, no. 1, Art. no. 1, May 2019, doi: 10.31294/swabumi.v7i1.5575.
[21] R. Rismayani, H. Sy, T. Darwansyah, and I. Mansyur, “Implementasi Algoritma Text Mining dan Cosine Similarity untuk Desain Sistem Aspirasi Publik Berbasis Mobile,” Komputika J. Sist. Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 169–176, Aug. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6501.
[22] T. T. Widowati and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Simetris J. Tek. Mesin Elektro Dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 626–636, Oct. 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.