Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2061 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 469-477 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PERFORMANCE COMPARISON OF SVM, NAIVE BAYES, AND LOGISTIC REGRESSION CLASSIFICATION ALGORITHMS IN ANALYZING NOICE APP USER REVIEWS
Ahmad Bahar *1 , Tri Astuti 2 , Primandani Arsi 3
1,2,3 Informatics, Faculty of Computer Science, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia Email: 1 ahmadbahar911@gmail.com , 2 tri_astuti@amikompurwokerto.ac.id , 3 ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id
(Article received: May 7, 2024; Revision: June 14, 2024; published: August 09, 2024)

## Abstract
In the rapidly growing digital era, user reviews on distribution platforms such as the Google Play Store are a key indicator in assessing the popularity, quality, and user satisfaction of applications. This study aims to compare the performance of SVM, Naive Bayes, and Logistic Regression classification algorithms in analyzing user reviews of  the  Noice  app,  an  audio  content  platform.  The  research  involves  steps  such  as  data  collection,  data  pre- processing, word embedding, modeling, model evaluation, and sentiment analysis. Testing was conducted using 1877 data. The data from the reviews were divided into scenarios, with training and testing data divided in ratios of 90:10, 80:20, and 70:30. The results showed that the SVM algorithm achieved the highest accuracy rate (80%) in the 90:10 data split scenario. However, Naive Bayes also showed competitive results with 78% accuracy in the same scenario. Meanwhile, Logistic Regression achieved 78% accuracy when the data was split in an 80:20 ratio. Evaluation was done using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Sentiment analysis showed a positive trend with 1194 positive data compared to 683 negative data. From the comparison of data sharing scenarios and algorithms, SVM at 90:10 data sharing gave the best results.
Keywords : Logistic Regression, Naive Bayes, Noice, SVM.

## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA KLASIFIKASI SVM, NAIVE BAYES, DAN LOGISTIC REGRESSION DALAM ANALISIS ULASAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI NOICE

## Abstrak
Dalam  era  digital  yang  berkembang  pesat,  ulasan  pengguna  di  platform  distribusi  seperti  Google  Play  Store menjadi indikator utama dalam menilai popularitas, kualitas, dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  SVM,  Naive  Bayes,  dan  Logistic  Regression dalam  menganalisis  ulasan  pengguna  terhadap  aplikasi  Noice,  sebuah  platform  konten  audio.  Penelitian  ini melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  embedding  kata,  pemodelan, evaluasi  model,  dan  analisis  sentimen.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  1877  data.  Data  dari  ulasan tersebut dibagi menjadi beberapa skenario, dengan data pelatihan dan pengujian dibagi dalam rasio 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mencapai tingkat akurasi tertinggi (80%) dalam skenario  pembagian  data  90:10.  Namun,  Naive  Bayes  juga  menunjukkan  hasil  yang  kompetitif  dengan  akurasi 78% dalam skenario yang sama. Sedangkan, Logistic Regression mencapai akurasi 78% ketika data dibagi dalam rasio 80:20. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Analisis sentimen  menunjukkan  kecenderungan positif dengan 1194 data positif dibandingkan dengan 683 data negatif. Dari perbandingan skenario pembagian data dan algoritma, SVM pada pembagian data 90:10 memberikan hasil terbaik.
Kata kunci : Logistic Regression, Naive Bayes, Noice, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  berkembang  pesat, ulasan pengguna di platform distribusi seperti Google
Play Store menjadi salah satu indikator utama dalam menilai popularitas, kualitas, dan kepuasan pengguna terhadap  sebuah  aplikasi.  Jutaan  ulasan  yang diposting  setiap  hari  memberikan  gambaran  yang

## 470
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 469-477
berharga  tentang  bagaimana  pengguna  menanggapi dan  mempersepsikan  berbagai  fitur,  layanan,  dan pengalaman yang ditawarkan oleh aplikasi.
Aplikasi  Noice,  sebuah  platform  konten  audio yang  berfokus  pada  podcast,  radio,  audiobook,  dan audioseries,  juga  tidak  luput  dari  pengaruh  ulasan pengguna  di  Google  Play  Store.  Pada  tahun  2018, Noice  memasuki  panggung  sebagai  salah  satu penyedia audio terkemuka di Indonesia, menawarkan berbagai  macam  konten  audio  berkualitas.  Hingga kini,  lebih  dari  2  Juta  pengguna  telah  menikmati beragam podcast, audiobook, dan serial orisinal yang ditawarkan  oleh  platform  ini  [1].  Pada  tahun  2023, Noice, platform streaming konten audio lokal, diakui oleh  Google  Play  sebagai  salah  satu  aplikasi  lokal terkemuka.  Penghargaan  ini  menegaskan  komitmen Noice sebagai platform lokal  yang berdedikasi pada pengembangan ekosistem konten audio di Indonesia. Mereka fokus pada kualitas, kreativitas, dan relevansi konten  yang  mencerminkan  kekhasan  budaya  lokal [2].  Selanjutnya,  Noice  telah  menambahkan  fitur tambahan,  yakni  kemampuan  untuk  membuat  dan menayangkan video podcast dan livestream. Fitur ini dirancang untuk membantu para kreator memperkuat hubungan dengan para pendengar mereka. Selain itu, ada  juga  fitur  VIP  dan  Premium  di  Noice,  yang merupakan  opsi  berlangganan  yang  bebas  iklan. Dengan berlangganan ini, pengguna dapat menikmati konten-konten  khusus  yang  tersedia  di  platform Noice,  seperti  dari  Musuh  Masyarakat,  Berizik, Ruang 28, dan Trio Kurnia. Dengan penambahan fitur baru  dan  peningkatan  jumlah  pengguna  yang  terus meningkat, penting bagi pengembang untuk memahami  dengan  cermat  sentimen  dan  pendapat pengguna  terhadap  layanan  yang  mereka  tawarkan. Untuk memastikan kualitas layanan yang disediakan tetap  terjaga,  ulasan  dari  pengguna  aplikasi  bisa memberikan  wawasan berharga tentang pengalaman mereka saat menggunakan aplikasi tersebut.
Jumlah  ulasan  yang  melimpah  di  internet menyulitkan proses ekstraksi informasi jika dilakukan  secara  manual  dengan  membaca  seluruh ulasan  satu  per  satu.  Maka,  diperlukan  pendekatan berbeda  untuk  mendapatkan  informasi  dari  ulasan- ulasan  yang  ada.  Analisis  sentimen  adalah  metode yang  digunakan  untuk  memahami  opini  yang disampaikan  oleh  pengguna  melalui  platform  media sosial. Pengguna memiliki kebebasan untuk menyatakan pandangan, opini, dan perasaan mereka tentang  berbagai  topik  populer  dan  peristiwa  yang sedang trending. Analisis sentimen membantu dalam mengekstraksi  informasi  yang  terkandung  dalam postingan yang dipublikasikan. Proses ini melibatkan pemahaman  dan  pengukuran  emosi  yang  tercermin dalam teks yang ditulis oleh pengguna. Media sosial memfasilitasi  interaksi  antar  pengguna  di  seluruh dunia  dan  memungkinkan  mereka  untuk  berbagi pendapat  tentang  topik  yang  relevan.  Analisis sentimen  dapat  dimanfaatkan  untuk  meningkatkan layanan pelanggan, strategi pemasaran, serta sebagai
indikator kinerja media sosial. Dalam beberapa tahun terakhir, peran media sosial dalam kehidupan sehari- hari  semakin  signifikan,  bahkan  menjadi  sumber informasi  tentang  peristiwa  besar  maupun  kecil. Pengguna tidak hanya menyampaikan konten tentang acara yang mereka ikuti, tetapi juga mengekspresikan perasaan  yang  mereka  alami  terkait  konten  tersebut [3].
Penelitian yang dilakukan memberikan ikhtisar terhadap beberapa penelitian sebelumnya yang telah dilakukan dalam domain analisis sentimen. Menurut penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  analisis sentimen  terhadap  aplikasi  ruangguru  menggunakan algoritma  naive  bayes,  random  forest  dan  support vector  machine  menerapkan  analisis  sentimen  pada aplikasi  ruangguru  sebagai  salah  satu  platform pembelajaran  daring  yang  populer,  terutama  di kalangan  siswa  Indonesia.  Penelitian  ini  telah menghasilkan  hasil  bahwa  dari  model  klasifikasi Random Forest dengan menggunakan Cross Validation, mencapai tingkat akurasi sebesar 97,16% dan  skor  AUC  sebesar  0,996.  Kemudian,  akurasi dengan  model  klasifikasi  Support  Vector  Machine mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  96,01%  dengan nilai AUC sebesar 0,543, dan akurasi pada pengujian model  klasifikasi  Naive  Bayes  mencapai  94,16% dengan skor AUC sebesar 0,999 [4]. Pada penelitian yang  berjudul    perbandingan  algoritma  klasifikasi support  vector  machine,  random  forest  dan  logistic regression  pada  ulasan  shopee  penelitian  ini dilaksanakan  dengan  tujuan  menganalisis  pendapat pengguna  aplikasi  shopee  di  Indonesia.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi algoritma  Logistic  Regression  sebesar  86%,  diikuti oleh  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  91%, dan Random Forest mencapai 94% [5].
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan tentang analisis sentimen pada ulasan aplikasi Gojek di  Google  Play  Store  [6].  Berdasarkan  hasil penelitian, performa dari empat algoritma yang diuji yaitu  Logistic  Regression,  MultinomialNB,  SVM, dan  K-NN.  Di  antara  algoritma  tersebut,  Logistic Regression  menunjukkan  performa  paling  unggul secara  keseluruhan.  Skor  performa  akurasi,  presisi, recall, dan F1-Score dari Logistic Regression secara berurutan  adalah  82,45%,  82,49%,  82,45%,  dan 82,43%. Selain itu, penelitian analisis sentimen juga telah  dilakukan  pada  Twitter  terkait  aplikasi PeduliLindungi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan  Support  Vector  Machine  [7].  Hasil  klasifikasi menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine menunjukkan bahwa Support Vector Machine  memiliki  akurasi  lebih  tinggi,  yaitu  91%, sedangkan  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  sebesar 90%.
Berdasarkan literatur sebelumnya, dalam penelitian  ini  akan  menerapkan  beberapa  algoritma machine  learning  seperti  Support  Vector  Machine, Logistic  Regresion,  serta  Naïve  Bayes.  Support Vector Machine merupakan metode machine learning
yang  bertujuan  untuk  menemukan  hyperplane optimal  yang  dapat  memisahkan  dua  kelas  dalam ruang  input  [8].  Keunggulan  Logistic  Regression adalah  kemampuan  interpretasi  model  yang  tinggi, memungkinkan  pemahaman  yang  jelas  tentang hubungan  antara  fitur  dan  probabilitas  kelas  [9]. Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang menggunakan  perhitungan  probabilitas  berdasarkan teorema Bayes untuk menentukan kelas yang optimal dari setiap kelompok atribut [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggabungkan machine  learning  dengan  menggunakan  algoritma SVM,  Naive  Bayes,  dan Logistic  Regression berdasarkan  tingkat  akurasi  model  dalam  berbagai skenario  pembagian  data  untuk memperoleh informasi  mengenai  pengalaman  pengguna  dalam menggunakan  aplikasi  Noice.  Dengan  menerapkan analisis  sentimen,  ulasan  dapat  diklasifikasikan menjadi ulasan dengan sentimen positif dan negatif. Aplikasi  yang  terpilih  dalam  penelitian  ini  dipilih berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh peneliti,  dengan  harapan  aplikasi  tersebut  dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi  yang  lebih  baik.  Selain  itu,  algoritma  yang menunjukkan  hasil  terbaik  dalam  penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  sumber  inovasi  untuk penelitian mendatang yang akan dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  langkah proses.  Data  dan  informasi  obyektif  akan  menjadi landasan dalam penelitian ini, diharapkan penelitian yang  dihasilkan  akan  memiliki  kualitas  yang  baik.
gambar  1  menggambarkan  langkah-langkah  proses seperti  pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data, embedding  kata,  pemodelan,  evaluasi  model,  dan analisis sentimen.

## 2.1. Pengumpulan data
Google  Play  adalah  platform  multiplatform yang  dapat  diakses  baik  melalui  perangkat  seluler maupun situs web. Dalam penelitian ini, data ulasan aplikasi  "Noice"  diambil  melalui  situs  web  Google Play. Teknik yang diterapkan dalam mengambil data ulasan aplikasi "Noice" adalah teknik  web scraping. Data  yang  diambil  melalui  proses  web  scraping berasal  dari  halaman  web  dengan  tool  yang disediakan  Google  Colab.  Setelah  berhasil  diambil, data akan disimpan dalam format CSV.
2.2. Pre-Processing Data
Tahap Pre-Processing diperlukan untuk menghilangkan  data  yang  tidak  perlu,  sehingga memungkinkan  metode  klasifikasi  SVM,  Naïve Bayes dan Logistic Regression bekerja lebih optimal dalam  perhitungannya.  Tahap  ini  melibatkan pengenalan konten dan struktur teks yang disesuaikan dengan  pengelompokannya  [11].  Berikut  adalah langkah-langkah pra-pemrosesan:
 Cleaning . Ini adalah langkah untuk membersihkan  kata-kata  yang tidak diperlukan guna  mengurangi  gangguan.  Kata-kata  yang dihilangkan  termasuk  URL,  tanda  pagar  (#), nama pengguna (@username), dan alamat surel, serta tanda baca.
 Case folding . Ini adalah tahap mengubah bentuk kata  menjadi  bentuk  yang  sama,  baik  itu seluruhnya huruf kecil atau huruf besar.
 Tokenizing . Proses ini bertujuan untuk memahami  kata-kata  dalam  teks  dengan membaginya  menjadi  urutan-urutan  yang terpisah oleh spasi atau karakter khusus.  Filtering . Tahap ini berfungsi untuk
menghilangkan  kata-kata  umum  yang  sering muncul dan kurang relevan  dengan teks. Kata- kata  yang akan dihapus telah ditetapkan dalam stop word list .

Stemming . Ini adalah langkah untuk mengembalikan  kata-kata  yang  telah  diubah menjadi bentuk asalnya.

## 2.3. Pelabelan
Langkah berikutnya adalah memberi label pada data.  Dalam  penelitian  ini,  proses  pelabelan didasarkan pada rating, di mana rating dengan skor 1- 3  mengindikasikan  ketidakpuasan  pengguna  dan diberi label "negatif", sedangkan rating dengan skor 4-5 menandakan kepuasan pengguna dan diberi label "positif" [12].

## 472
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 469-477

## 2.4. TF-IDF
TF-IDF  ( Term  Frequency–Inverse  Document Frequency )  adalah  teknik  pembobotan  yang  sering digunakan dalam pencarian informasi dan penambangan  data.  TF  atau  frekuensi  term  merujuk pada  seberapa  sering  sebuah  kata  muncul  dalam sebuah  teks,  sementara  IDF  merujuk  pada  indeks frekuensi  teks  yang  terbalik.  Konsep  dasar  di  balik TF-IDF  adalah  bahwa  kata-kata  yang  muncul  lebih sering  dalam  satu  dokumen  dan  lebih  jarang  dalam dokumen lain seharusnya lebih penting karena lebih berguna untuk klasifikasi [13]. Sehingga, metode ini sering  digunakan  dalam  mengekstraksi  kata  kunci, membandingkan kesamaan teks, dan mengklasifikasikan topik. Algoritma TF-IDF digunakan untuk  menghitung  nilai bobot setiap kata dalam setiap teks dokumen. Algoritma ini memperhitungkan  probabilitas  kemunculan  kata dalam  satu  teks  (TF)  dan  bobot  kata  tersebut  dalam seluruh  dokumen  (IDF)  [14].  Pembobotan  TF-IDF terbentuk berdasarkan persamaan 1.
𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 𝑖,𝑗 𝑥 𝐼𝐷𝐹 𝑖,𝑗 = 𝑇𝐹 𝑖,𝑗 𝑥 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝐷𝐹𝑗 (1)
Dimana,
N = Jumlah dokumen yang terdapat dalam koleksi TF = term frequency IDF = inverse document frequency.

## 2.5. Splitting Data
Setelah  melakukan  word  embedding  dengan menggunakan  TF-IDF,  langkah  berikutnya  adalah membagi  data  menjadi  data  pelatihan  dan  data  uji. Pembagian ini memungkinkan kerangka kerja untuk menginspeksi kumpulan data terlebih dahulu, diikuti dengan  pengujian  informasi  untuk  memastikan tingkat  akurasi.  Dengan  menggunakan  pembagian data seperti 70:30, 80:20 dan 90:10. Data uji adalah data  yang  sebelumnya  tidak  digunakan  dalam penelitian  namun  digunakan  untuk  mengevaluasi keberhasilan  penelitian,  sementara  data  pelatihan adalah data yang akan digunakan dalam penelitian.

## 2.6. SVM
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan metode supervised learning untuk mengklasifikasikan  data.  SVM  memiliki  konsep matematis yang lebih terperinci dibandingkan dengan teknik  klasifikasi  lainnya.  Metode  ini  dapat menyelesaikan  masalah  klasifikasi  linear  dan  non- linear.  Ini  merupakan  sistem  pembelajaran  yang memakai ruang hipotesis dengan representasi berupa fungsi linear pada fitur-fitur berdimensi tinggi, yang dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran  berdasarkan pada prinsip optimisasi [15]. SVM beroperasi dengan mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan dua  kelas  data,  yang  ditentukan  oleh  jarak  margin terbesar  antara  hyperplane  dan  vektor  pendukung ( support  vector )  [16]  .Persamaan  untuk  menghitung
hyperplane pada klasifikasi SVM linear dapat dilihat pada persamaan 2.
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 (2) Keterangan:
w: Vektor bobot x: Vektor data b: bias.

## 2.7. Naive Bayes
Metode Naïve Bayes adalah salah satu algoritma yang  terkenal  dalam  analisis  sentimen  untuk mengklasifikasikan  teks  atau  data  berdasarkan  pada sentimen yang terkandung di dalamnya. Algoritma ini bekerja  berdasarkan  prinsip  probabilitas.  Sebagai algoritma pembelajaran berbasis pengawasan, Naïve Bayes  mengadopsi  asumsi  sederhana  bahwa  setiap pasangan  variabel  kelas  adalah  independen.  Naïve Bayes menerapkan teorema Bayes [17]. Naïve Bayes hanya  memerlukan  sedikit  data  pelatihan  dan  pada atribut  yang  tidak  relevan,  Naïve  Bayes  tetap  dapat diandalkan  [18],  seperti  yang  terlihat  dalam persamaan 3.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴)/𝑃(𝐵) (3)
Keterangan:
P(A│B)  :  Probabilitas  terjadinya  A  dengan  syarat bahwa B telah terjadi P(B│A)  :  Probabilitas  terjadinya  B  dengan  syarat bahwa A telah terjadi P(A) : Probabilitas A terjadi P(B) : Probabilitas B terjadi

## 2.8. Logistic Regression
Logistic  Regression merupakan  algoritma machine  learning  yang  berguna  dalam  analisis sentimen  Dalam  analisis  sentimen  Regresi  Logistik menggunakan  metode  statistik  untuk  memprediksi probabilitas sentimen positif dan negatif berdasarkan variabel  input  Sebagai  algoritma  machine  learning Logistic Regression dapat mengelompokkan data ke dalam dua kategori yaitu kelompok sentimen negatif dan  positif  [19].  Logistic  regression  memiliki  peran dalam memodelkan beberapa fungsi linier yang dapat dilihat pada persamaan 4.
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑃) =  𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 … 𝛽𝑘𝑋𝑘 (4)
Keterangan P= Peluang fitur X1, X2, … Xk = nilai prediktor βk1, βk 2, …… βk = intersepsi model.

## 2.9. Evaluasi
Proses  evaluasi  melibatkan  penggunaan  alat seperti Confusion Matrix  dan word cloud. Confusion Matrix adalah  alat  evaluasi  umum  dalam  klasifikasi dan analisis data yang menunjukkan jumlah data yang
diklasifikasikan dengan benar dan yang salah dalam bentuk  tabel.  Dengan  menggunakan Confusion Matrix , kita dapat menghitung metrik evaluasi seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-Score. True  positive, false positive, true negative, dan false negative adalah istilah  yang  digunakan  dalam  evaluasi  klasifikasi model  melalui  Confusion  Matrix.  Presisi  mengukur proporsi positif  yang benar-benar positif dari semua hasil yang diklasifikasikan sebagai positif, sedangkan recall  mengukur  proporsi  positif  yang  berhasil diidentifikasi  dari  semua  data  yang  seharusnya positif. F1-Score adalah metrik yang menggabungkan presisi  dan  recall  dengan  memberikan  bobot  yang seimbang.  Akurasi  mencerminkan  seberapa  dekat hasil  klasifikasi  dengan  klasifikasi  aktual  secara keseluruhan.  Dengan  menggunakan  metrik-metrik ini,  kita  dapat  memahami  kinerja  model  klasifikasi dalam  mengidentifikasi  kelas-kelas  yang  berbeda [20].  Word  cloud  pada  dasarnya  merupakan visualisasi dari teks yang digunakan dalam berbagai konteks, biasanya dibuat dengan merangkum isi teks. Umumnya, ini berguna dalam menganalisis teks yang berasal  dari  sejumlah  sumber,  membantu  dalam mengevaluasi  kesamaan  informasi  untuk  tujuan penelitian  tertentu.  Dengan  menyajikan  ringkasan kata-kata  individual  tanpa  mempertimbangkan signifikansi  linguistik  atau  asosiasi, word  cloud bertujuan  untuk  keperluan  statistik,  meskipun memiliki keterbatasan atau bahkan tidak menawarkan kemampuan interaktif  [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab  ini  akan  menjelaskan  satu  per  satu  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  mulai  dari Pengumpulan Data, Pra-pemrosesan Data, Pelabelan Data,  TF-IDF,  Spliting  Data,  Klasifikasi,  dan Evaluasi Hasil Klasifikasi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dengan  memanfaatkan  teknik  Web  Scraping, penelitian  ini  berhasil  mengumpulkan  1877  data rating  dan  ulasan  dari  pengguna  aplikasi  Noice  di Situs Web Google Play Store.

## Tabel 1. Data Hasil Web Scraping
Komentar Rating
Ini  app  noice  tiap kali  lagi dengerin podcast  sering bgt force close, tiba2 mati sendiri dan harus diulang lagi  dari  awal.  Tolong  lah  diperbaiki  ini  appnya padahal udah  sering diupdate tetap  aja  begitu mulu masalahnya  cuma  bikin  kesel  doang  tiap  mau dengerin podcast di noice. App gak guna!!
1
Menurut  ku  ini  Aplikasi  luar  biasa  untuk  konten audio.Konten  nya  bagus  bagus  ada  yang  lucu  ada yang berpikir banyak lah jenis nya.Kalo saya paling suka  musmas dan  ruang 28.Makan tidak perlu,koin noice nomor 1 😋 Cuman saran saya untuk auto rotasi di video nya dibagusin lah.Mutar mutar terus hp ku kalo nonton yang ada videonya.Udah di setting dari hp(kunci  rotasi)  masih  tetep  muter  muter.  Semoga noice bisa lebih baik...Aamiin
4
Tabel  I  menunjukkan  hasil  dari  proses pengumpulan data menggunakan web scraping, yang menghasilkan data komentar dan rating dari aplikasi Noice.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan  dua  jenis data  tersebut  dari  pengguna  Noice  di  Google  Play Store setelah proses web scraping, dengan melakukan filter agar hanya data komentar dan rating yang tetap ada.

## 3.2. Pra-pemrosesan Data
Seperti yang dijelaskan dalam metode penelitian,  langkah-langkah  pra-pemrosesan  dalam penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahap,  seperti  Case folding,  Cleaning  data,  melakukan  tokenisasi, Filtering, dan mmelakukan stemming.
Tabel 2. Hasil Cleaning dan Case folding Komentar Hasil Cleaning dan Case folding
Ini  app  noice  tiap  kali  lagi dengerin  podcast  sering  bgt force  close,  tiba2  mati  sendiri dan harus diulang lagi dari awal. Tolong lah diperbaiki ini appnya  padahal  udah  sering diupdate  tetap  aja  begitu  mulu masalahnya  cuma  bikin  kesel doang tiap mau dengerin podcast  di  noice.  App  gak guna!!
ini  app  noice  tiap  kali  lagi dengerin podcast sering bgt force  close  tiba2  mati sendiri  dan  harus  diulang lagi  dari  awal.  tolong  lah diperbaiki ini appnya padahal udah sering diupdate  tetap  aja  begitu mulu  masalahnya  cuma bikin kesel doang tiap mau dengerin  podcast  di  noice app gak guna Menurut  ku  ini  Aplikasi  luar biasa untuk konten audio.Konten  nya  bagus  bagus ada yang lucu ada yang berpikir banyak  lah  jenis  nya.Kalo  saya paling  suka  musmas  dan  ruang 28.Makan tidak perlu,koin noice  nomor  1 😋 Cuman  saran saya  untuk  auto  rotasi  di  video nya  dibagusin  lah.Mutar  mutar terus  hp  ku  kalo  nonton  yang ada  videonya.Udah  di  setting dari hp(kunci rotasi) masih tetep muter muter. Semoga noice bisa lebih baik...Aamiin
menurut ku ini aplikasi luar biasa  untuk  konten  audio konten nya bagus ada yang lucu  ada  yang  berpikir banyak  lah  jenis  nya.kalo saya  paling  suka  musmas dan  ruang  28  makan  tidak perlu  koin  noice  nomor  1 cuman  saran  saya  untuk auto  rotasi  di  video  nya dibagusin  lah.mutar  terus hp ku kalo nonton yang ada videonya  udah  di  setting dari  hp  kunci  rotasi  masih tetep  muter.  semoga  noice bisa lebih baik aamiin
Tabel  2  menampilkan  hasil  dari  proses pembersihan  data.  Dalam  tabel  tersebut,  terlihat bahwa data telah melewati tahap pembersihan teks, di mana semua huruf besar telah diubah menjadi huruf kecil  dan  emoji  serta  tanda  baca  juga  telah dihilangkan.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Hasil Cleaning dan Case folding Hasil Normalisasi
ini  app  noice  tiap  kali  lagi dengerin podcast sering bgt force  close  tiba2  mati sendiri  dan  harus  diulang lagi  dari  awal.  tolong  lah diperbaiki ini appnya padahal udah sering diupdate  tetap  aja  begitu mulu  masalahnya  cuma bikin kesel  doang  tiap  mau
ini  aplikasi  noice  tiap  kali  lagi dengerin  podcast  sering  banget force  close  tiba2  mati  sendiri dan harus diulang lagi dari awal tolong lah di perbaiki ini appnya padahal sudah sering di perbarui  tetap  saja begitu  mulu masalahnya  cuma  bikin  kesel saja tiap  mau dengerin  podcast di noice aplikasi tidak guna

## 474
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 469-477
dengerin  podcast  di  noice app gak guna menurut ku ini aplikasi luar biasa  untuk  konten  audio konten nya bagus ada yang lucu  ada  yang  berpikir banyak  lah  jenis  nya.kalo saya  paling  suka  musmas dan  ruang  28  makan  tidak perlu  koin  noice  nomor  1 cuman  saran  saya  untuk auto  rotasi  di  video  nya dibagusin  lah.mutar  terus hp ku kalo nonton yang ada videonya  udah  di  setting dari  hp  kunci  rotasi  masih tetep  muter.  semoga  noice bisa lebih baik aamiin
menurut  saya  ini  aplikasi  luar biasa untuk konten
audio.konten  nya  bagus  ada yang  lucu  ada  yang  berpikir banyak  lah  jenis  nya.kalo  saya paling  suka  musmas dan  ruang 28.makan tidak perlu koin noice nomor  1  cuman  saran  saya untuk  otomatis  rotasi  di  video nya  dibagusin  lah.mutar  terus handphone  saya  kalau  nonton yang  ada  videonya.udah  di setting  dari  handphone  kunci rotasi  masih  tetap  memutar semoga  noice  bisa  lebih  baik aamiin
Tabel  3  memperlihatkan  output  dari  proses normalisasi. Dari tabel ini, terlihat bahwa data telah melalui  tahap  normalisasi,  di  mana  kalimat  yang disingkat  telah  diubah  menjadi  bentuk  standar  dan sejenisnya.

## Tabel 4. Hasil Tokenisasi
Hasil Normalisasi Hasil Tokenisasi
ini  aplikasi  noice  tiap  kali lagi dengerin podcast sering banget force close tiba2 mati sendiri  dan  harus  diulang lagi  dari  awal  tolong  lah  di perbaiki  ini  appnya  padahal sudah  sering  di  perbarui tetap  saja  begitu  mulu masalahnya cuma bikin kesel saja tiap mau dengerin podcast  di  noice  aplikasi tidak guna 'aplikasi',  'noice',  'tiap',  'kali', 'lagi', 'dengerin', 'podcast',
'sering', 'banget', 'force', 'close', 'tiba2',  'mati',  'sendiri',  'harus', 'diulang',  'lagi',  'dari',  'awal', 'tolong',  'perbaiki',  'appnya',
'padahal', 'sudah', 'sering', 'perbarui', 'tetap', 'saja', 'begitu',
'mulu',  'masalahnya',  'cuma',
'bikin',  'kesel',  'saja',  'tiap', 'dengerin',  'podcast',  'noice',
'aplikasi', 'tidak', 'guna' menurut  saya  ini  aplikasi luar  biasa  untuk  konten audio.konten nya  bagus ada yang lucu ada yang berpikir banyak  lah  jenis  nya.kalo saya  paling  suka  musmas dan  ruang  28.makan  tidak perlu  koin  noice  nomor  1 cuman  saran  saya  untuk otomatis rotasi di video nya dibagusin  lah.mutar  terus handphone saya kalau nonton yang ada videonya.udah  di  setting dari handphone kunci  rotasi masih tetap memutar semoga noice bisa lebih baik aamiin 'menurut', 'saya', 'aplikasi', 'luar',  'biasa',  'untuk',  'konten', 'audio.konten',  'bagus',  'yang', 'lucu', 'yang', 'berpikir', 'banyak',  'jenis',  '.kalo',  'saya', 'paling', 'suka', 'musmas', 'ruang', '.makan', 'tidak', 'perlu', 'koin', 'noice', 'nomor', 'cuman', 'saran', 'saya', 'untuk', 'otomatis', 'rotasi', 'video',
'dibagusin',  '.mutar',  'terus',
'handphone', 'saya', 'kalau',
'nonton', 'yang', 'videonya.udah', 'setting', 'dari', 'handphone',  'kunci',  'rotasi', 'masih', 'tetap', 'memutar', 'semoga',  'noice',  'bisa',  'lebih', 'baik', 'aamiin'
Tabel  4  menunjukkan  hasil  dari  proses tokenisasi.  Pada  tahap  ini,  penelitian  berhasil membagi kalimat-kalimat panjang menjadi kata-kata atau  yang  biasa  disebut  sebagai  token.  Setiap  token berupa kata, dan dipisahkan oleh koma (,).

## Tabel 5. Hasil Stopword
Hasil Tokenisasi Hasil Stopword
'aplikasi',  'noice',  'tiap',  'kali', 'lagi', 'dengerin', 'podcast', 'sering',  'banget',  'force',  'close', 'tiba2',  'mati',  'sendiri',  'harus', 'diulang',  'lagi',  'dari',  'awal',
'tolong', 'perbaiki', 'appnya',
'padahal', 'sudah', 'sering',
'aplikasi',  'noice',  'kali', 'dengerin',
'podcast', 'banget',  'force',  'close', 'tiba2',  'mati',  'diulang', 'tolong', 'perbaiki', 'appnya', 'perbarui', 'mulu',
'perbarui',  'tetap',  'saja',  'begitu', 'mulu', 'masalahnya', 'cuma', 'bikin', 'kesel', 'saja', 'tiap',
'dengerin', 'podcast', 'noice', 'aplikasi', 'tidak', 'guna' 'bikin',  'kesel',  'dengerin', 'podcast', 'noice', 'aplikasi' 'menurut', 'saya', 'aplikasi', 'luar', 'biasa', 'untuk', 'konten', 'audio.konten',  'bagus',  'yang', 'lucu', 'yang', 'berpikir', 'banyak', 'jenis',  '.kalo',  'saya',  'paling', 'suka', 'musmas', 'ruang', '.makan',  'tidak',  'perlu',  'koin', 'noice',  'nomor',  'cuman',  'saran', 'saya', 'untuk', 'otomatis', 'rotasi', 'video', 'dibagusin', '.mutar', 'terus', 'handphone', 'saya', 'kalau', 'nonton', 'yang', 'videonya.udah',  'setting',  'dari', 'handphone', 'kunci', 'rotasi', 'masih', 'tetap', 'memutar', 'semoga',  'noice',  'bisa',  'lebih', 'baik', 'aamiin' 'aplikasi', 'konten', 'audio.konten', 'bagus', 'lucu',  'berpikir',  'jenis', '.kalo',  'suka',  'musmas', 'ruang',  '.makan',  'koin', 'noice',  'nomor',  'cuman', 'saran',  'otomatis',  'rotasi', 'video', 'dibagusin', '.mutar', 'handphone', 'nonton',  'videonya.udah', 'setting', 'handphone', 'kunci',  'rotasi',  'memutar', 'semoga', 'noice', 'aamiin'
Tabel  5  menggambarkan  output  dari  proses stopword.  Pada  tahap  ini,  diperlihatkan  hasil  dari proses stopword yang dilakukan dengan membandingkan  kata-kata  hasil  tokenisasi  dengan daftar  kata-kata  stopword,  di  mana  jika  tidak  ada kesamaan, kata-kata tersebut akan dihapus.
Tabel 6. Hasil Stemming
Hasil Stopword
Hasil Stemming 'aplikasi',  'noice',  'kali',  'dengerin', 'podcast',  'banget',  'force',  'close', 'tiba2',  'mati',  'diulang',  'tolong', 'perbaiki', 'appnya', 'perbarui', 'mulu',  'bikin',  'kesel',  'dengerin', 'podcast', 'noice', 'aplikasi' aplikasi noice kali dengerin  podcast  banget force  close  tiba2  mati ulang tolong baik appnya baru  mulu  bikin  kesel dengerin  podcast  noice aplikasi
'aplikasi',  'konten',  'audio.konten',
'bagus',  'lucu',  'berpikir',  'jenis',
'.kalo',  'suka',  'musmas',  'ruang', '.makan',  'koin',  'noice',  'nomor', 'cuman', 'saran', 'otomatis', 'rotasi', 'video', 'dibagusin', '.mutar', 'handphone', 'nonton', 'videonya.udah', 'setting', 'handphone', 'kunci', 'rotasi', 'memutar', 'semoga', 'noice',
'aamiin'
aplikasi  konten  audio konten  bagus  lucu  pikir jenis  kalo  suka  musmas ruang  makan  koin  noice nomor cuman saran otomatis  rotasi  video dibagusin
mutar handphone  nonton  video udah  setting  handphone kunci  rotasi  putar  moga noice aamiin
Tabel  6  menampilkan  hasil  dari  proses stemming dengan melakukan penyesuaian pada kata- kata  dalam  data  untuk  menghindari  kebingungan yang  mungkin  terjadi  pada  sistem,  termasuk penanganan  kata-kata  seperti  "di",  "me-",  "meng-", "kan", "nya", dan sejenisnya.

## 3.3. Pelabelan
Setelah  melalui  tahap  preprocessing,  dataset kemudian diberi label sentimen, terutama positif dan negatif. Dalam proses pelabelan ini, data akan diolah secara  otomatis,  terutama  dalam  menghitung  nilai poin.  Penentuan  apakah  data  termasuk  dalam kelompok  sentimen  positif  atau  negatif  didasarkan pada nilai rating. Jika nilai rating kalimat > 3, maka kalimat  tersebut  dikategorikan  sebagai  sentimen positif. Sebaliknya, jika nilai rating kalimat ≤ 3, maka kalimat  tersebut  dikategorikan  sebagai  sentimen
negatif.  Untuk  hasil  pelabelan  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pelabelan Data

## 3.4. TF-IDF
Pada  langkah  ini,  upaya  dilakukan  untuk meningkatkan  kinerja  klasifikasi  guna  memperbaiki akurasi  dan  mempercepat  waktu  komputasi.  Untuk tujuan  ini,  fitur  yang  dimanfaatkan  adalah  TF-IDF. Tabel 7 menampilkan output dari proses pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF dengan Python.
Tabel 7. Hasil TF-IDF Indeks Baris Nomor Kata Skor TF-IDF 0 2736 0.2900410323314745 0 2727 0.11010941837781357 0 2052 0.20896898419071927 0 1836 0.09425851550192099 0 1737 0.2788250522908901 0 1352 0.12515297079348084 0 1239 0.21236133276253727 0 1199 0.18623361857882967 0 959 0.25700707992164684 0 476 0.611698136675617 0 431 0.1942592578256201 0 391 0.14021122573178327 0 258 0.42472266552507454
Dari  tabel  7,  dapat  disimpulkan  bahwa  angka Indeks  baris  mewakili  indeks  baris  dari  setiap  data yang  telah  diproses.  Nomor  kata  adalah  nomor integer  yang  unik  untuk  setiap  kata  yang  terdapat dalam  baris  tersebut.  Sementara  skor  TF-IDF merupakan  hasil  pembobotan  (skor)  yang  dihitung menggunakan  metode  TF-IDF.  Setelah  melalui proses preprocessing dan pembobotan TF-IDF, dapat dilihat  kata-kata  yang  paling  umum  atau  kata  kunci utama  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram  plot, Seperti yang ditampilkan dalam ilustrasi pada gambar 3.

## 3.5. Klasifikasi dan Evaluasi Hasil Klasifikasi
Dalam penilaian model, teknik confusion matrix diterapkan  di  berbagai  pengaturan  yang  berbeda  di mana data pelatihan dan pengujian dibagi dalam rasio 90:10,  80:20,  dan  70:30.  Hasilnya  menunjukkan accuracy, precision, F1-Score dan recall dari model yang  dievaluasi.  Mengevaluasi  model  di  berbagai skenario  pembagian  data  memberikan  wawasan tentang kinerjanya dalam kondisi yang beragam.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Algoritma SVM Skenario SVM Accuracy Precision Recall F1-Score 90:10 0.80 0.81 0.80 0.80 80:20 0.78 0.79 0.78 0.78 70:30 0.79 0.79 0.79 0.79
Berdasarkan  tabel  8,  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi algoritma SVM menggunakan pembagian data  90:10  menghasilkan  tingkat  akurasi  80%,  F1- score  80%,  recall  80%,  dan  presisi  81%  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan pembagian data menjadi 70:30 dan 80:20. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa pembagian data 90:10 memberikan lebih banyak data latih  untuk  algoritma  klasifikasi  belajar,  sementara data  uji  cenderung  lebih  kecil  dibandingkan  dengan dua skenario lainnya.

## Tabel 9. Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Skenario Naïve Bayes Accuracy Precision Recall F1-Score 90:10 0.78 0.80 0.78 0.78 80:20 0.77 0.78 0.77 0.77 70:30 0.77 0.78 0.77 0.76
Berdasarkan tabel 9, Naïve Bayes menunjukkan hasil  akurasi  78%,  F1-score  78%,  recall  78%,  dan presisi 80% yang lebih unggul dalam pembagian data 90:10,  yang  sebanding  dengan  klasifikasi  yang dilakukan oleh algoritma SVM.

## Tabel 10. Hasil Klasifikasi Algoritma Logistic Regression
Skenario Logistic Regression Accuracy Precision Recall F1-Score 90:10 0.77 0.77 0.77 0.77 80:20 0.78 0.78 0.78 0.78 70:30 0.77 0.77 0.77 0.77
Dari  tabel  10  menunjukkan  perbedaan  hasil antara  algoritma  SVM,  Naïve  Bayes,  dan  Logistic Regression.  Ditemukan  bahwa  dalam  algoritma Logistic  Regression  menghasilkan  akurasi  78%, Precision 78%, Recall 78%, dan F1-Score 78%, lebih baik ketika data dibagi dengan rasio 80:20.

## 3.2. Visualisasi Wordcloud
Wordcloud dalam penelitian ini mencerminkan seberapa  kerap  atau  pentingnya  kata-kata  tersebut. Semakin  besar  ukuran  kata,  semakin  terus  menerus kemunculan kata tersebut dalam dokumen. Di bawah ini adalah awan kata hasil dari data yang telah melalui tahap pra-pemrosesan.

## Gambar 4. Word Cloud Positif
Gambar  4  adalah  word  cloud  positif  dari  data yang  telah  melalui  tahap  pra-pemrosesan.  Kata-kata yang  kerap  keluar  dalam  ulasan  positif  adalah aplikasi, noice, podcast, dan bagus.

## Gambar 5. Word Cloud Negatif
Gambar  6  adalah  word  cloud  negatif  dari  data yang  telah  melalui  tahap  pra-pemrosesan.  Kata-kata yang  kerap  keluar  dalam  ulasan  negatif  adalah aplikasi, noice, iklan, unduh, dan banget.

## 4. DISKUSI
Berikut ini adalah beberapa penelitian terdahulu yang  membahas  mengenai  kepuasan  menggunakan metode klasifikasi  SVM, Naïve Bayes, dan Logistic Regression.  Penelitian  awal  yang  dilakukan  oleh Ratna  Andini  Husen  dan  rekan-rekannya  meneliti kepuasan  layanan  di  Bank  BSI.  Hasil  eksperimen menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi sebesar 0,88%,  Naive  Bayes  mencapai  akurasi  sebesar 0,76%,  sementara  logistic  regression  mencapai akurasi  sebesar  0,86%  [22].  Penelitian  kedua,  yang dilakukan oleh Rifky Aziz Fauzianto dan Supatman, mengeksplorasi  pendapat  masyarakat  tentang  Tech Winter  di  Twitter.  Mereka  menggunakan  algoritma logistic regression, SVM, dan Naive Bayes. Hasilnya menunjukkan  bahwa  model  logistic  regression mencapai  akurasi  sebesar  83,33%,  model  SVM mencapai  akurasi  yang  sangat  tinggi  yaitu  94,44%, dan  model  naive  Bayes  juga  menunjukkan  akurasi yang  tinggi,  sebanding  dengan  SVM,  yaitu  94,44% [23].  Kedua  penelitian  ini  mengonfirmasi  bahwa algoritma logistic regression, SVM, dan Naive Bayes efektif dalam melakukan klasifikasi analisis sentimen.  Temuan  ini  menjadi  alasan  utama  bagi peneliti untuk memilih algoritma logistic regression, SVM, dan Naive Bayes dalam penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN
Hasil analisis terhadap aplikasi Noice berdasarkan  ulasan  yang  paling  relevan  dan  terbaru menggunakan tiga algoritma klasifikasi, yaitu SVM, Naive  Bayes,  dan  Logistic  Regression,  serta  tiga
skenario  pembagian  data  (70:30,  80:20,  dan  90:10). Hasilnya menunjukkan kecenderungan arah sentimen menuju  positif  yaitu  1194  data  sementara  itu, sentimen  negatif  memiliki  proporsi  sebanyak  683 data. Dari perbandingan menggunakan tiga skenario pembagian  data  (70:30,  80:20,  dan  90:10)  dengan algoritma  SVM,  Logistic  Regression,  dan  Naïve Bayes,  hasilnya  menunjukkan  akurasi  tertinggi diperoleh  menggunakan  algoritma  SVM  dengan skema pembagian data 90:10, nilai akurasi mencapai 80%.
Peneliti  selanjutnya  disarankan  untuk  lebih mengoptimalkan  proses  penyiapan  data,  termasuk pengembangan  kamus  kata,  serta  memperhatikan aspek seperti kapitalisasi teks, tanda baca, dan tanda lainnya  untuk  memahami  ulasan  dengan  lebih  baik. Penerjemahan  emoji  harus  dilakukan  dengan memperhatikan
konteks ulasan untuk menggambarkan  sentimen  pengguna  aplikasi  secara akurat.  Metode  seleksi  fitur  yang  efisien  perlu dipertimbangkan untuk mengurangi waktu komputasi,  dengan  memilih  metode  yang  dapat menyeleksi fitur tanpa kehilangan banyak informasi. Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat  menguji  dan membandingkan  kinerja  metode  lain,  seperti algoritma deep  learning atau  analisis  teks  berbasis aturan,  untuk  memastikan  penggunaan  pendekatan yang  paling  efektif  dalam  menganalisis  sentimen publik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Noice, “Tentang Noice.” https://www.noice.id/tentang-noice/ (accessed Mar. 25, 2024).
[2] C.  Fikri,  “Noice  Dinobatkan  Google  Play Jadi Aplikasi Lokal Terkemuka,” Berita Satu , 2023. https://www.beritasatu.com/ototekno/10627 58/noice-dinobatkan-google-play-jadi- aplikasi-lokal-terkemuka  (accessed  Mar.  25, 2024).
[3] S.  Vashishtha  and  S.  Susan,  “Fuzzy  rule based  unsupervised  sentiment  analysis  from social  media posts,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.
138, p.
112834, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.112834.
[4] E.  Fitri,  “Sentiment  Analysis  of  the Ruangguru  Application  Using  Naive  Bayes, Random Forest and Support Vector Machine Algorithms,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020.
[5] A.  Saepudin,  A.  Faqih,  and  G.  Dwilestari, “Perbandingan
Algoritma Klasifikasi
Support Vector Machine, Random Forest dan Logistic Regression Pada Ulasan Shopee,” J. TEKNO  KOMPAK ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  178– 192, 2024.
[6] A.  Maulana,  Inayah  Khasnaputri  Afifah, Asghafi Mubarrak, Kiagus Rachmat Fauzan,
Ardhan Dwintara, and B. P. Zen, “Comparison  of  Logistic  Regression, Multinomialnb, Svm, and K-Nn Methods on
Sentiment  Analysis  of  Gojek  App  Reviews on  the  Google  Play  Store,” J.  Tek.  Inform. , vol.  4,  no.  6,  pp.  1487–1494,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.863.
[7] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “Twitter Sentiment Analysis Pedulilindungi Application Using Naïve Bayes and Support Vector Machine,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no.
4, pp. 807–814,
2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.292.
[8] E.  Suryati,  Styawati,  and  A.  Ari  Aldino, “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online
Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 96–106, 2023.
[9] M.  Prasetya,  M.  Wulandari,  and  S.  A. Nikmah,  “Implementasi  NLP  (Natural Language  Processing)  Dasar  pada  Analisis Sentiment Review Spotify,” Stain. (Seminar Nas.  Teknol.  Sains) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  145– 153, 2024.
[10] A. Lattu and D. Novira, “Analisis Sentimen Masyarakat  Di  Instagram  Mengenai  Kereta Cepat Jakarta-Bandung Menggunakan
Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Sismatik , vol. 1, pp. 1–8, 2023.
[11] S.  Wahyu  Handani,  D.  Intan  Surya  Saputra, Hasirun, R. Mega Arino, and G. Fiza Asyrofi Ramadhan, “Sentiment analysis for go-jek on google  play store,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1196,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1196/1/012032.
[12] Primandani  Arsi,  Pungkas  Subarkah,  and Bagus  Adhi  Kusuma,  “Analisis  Sentimen Game  Genshin  Impact  pada  Play  Store Menggunakan Naïve Bayes Clasifier,” J. Ilm. Tek. Mesin, Elektro dan Komput. , vol. 3, no.
1, pp.
161–170, 2023, doi: 10.51903/juritek.v3i1.1962.
[13] H. Liu, X. Chen, and X. Liu, “A Study of the Application  of  Weight  Distributing  Method Combining  Sentiment  Dictionary  and  TF- IDF  for  Text  Sentiment  Analysis,” IEEE Access , vol. 10, pp. 32280–32289, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3160172.
[14] Imamah  and  F.  H.  Rachman,  “Twitter sentiment  analysis  of  Covid-19  using  term weighting  TF-IDF  and  logistic  regresion,” Proceeding  -  6th  Inf.  Technol.  Int.  Semin.
ITIS  2020 ,  pp.  238–242,  2020,  doi:
10.1109/ITIS50118.2020.9320958.
[15] R.  Irwanda et  al. ,  “Sentiment  analysis  of Aceh  tourism  and  its  culture  from  Twitter data  using  support  vector  machine  (SVM),
naive  Bayesian  and  k-nearest  neighbour (KNN),” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  3082,  no.  1,
2024, doi: 10.1063/5.0202198.
[16] I. Maulana, W. Apriandari, and A. Pambudi, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap
Ulasan Aplikasi Mypertamina Menggunakan Support
Vector Machine,”
IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 172– 181, 2023, doi: 10.36080/idealis.v6i2.3022.
[17] S.  H.  Dinar  Ajeng  Kristiyanti,  “Sentiment Analysis  of  Public  Acceptance  of  Covid-19 Vaccines  Types  in  Indonesia  using  Naïve Bayes,  Support  Vector  Machine,  and  Long Short-  Term  Memory  (LSTM),”  vol.  5,  no. 158, pp. 2–6, 2023.
[18] A.  Harun  and  D.  Putri  Ananda,  “Analisa Sentimen  Opini  Publik  Tentang  Vaksinasi Covid-19  di  Indonesia  Menggunakan  Naïve bayes  dan  Decission  Tree,” MALCOM Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  vol. 1, no. 1, pp. 58–64, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.63.
[19] K.  Hasanah,  “Comparison  of  Sentiment Analysis  Model  for  Shopee  Comments  on Google Play Store,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan  Komputer) ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  21–30, 2024, doi: 10.32736/sisfokom.v13i1.1916.
[20] R.  I.  Borman,  Y.  Fernando,  and  Y.  Egi Pratama  Yudoutomo,  “Identification  of Vehicle  Types  Using  Learning  Vector Quantization  Algorithm  with  Morphological Features,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 339–345, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3954.
[21] A. I. KABIR, K. AHMED, and R. KARIM, “Word  Cloud  and  Sentiment  Analysis  of
Amazon  Earphones
Reviews with R Programming Language,” Inform. Econ. , vol. 24,  no.  4/2020,  pp.  55–71,  2020,  doi: 10.24818/issn14531305/24.4.2020.05.
[22] R.  A.  Husen,  R.  Astuti,  L.  Marlia,  R. Rahmaddeni,  and  L.  Efrizoni,  “Analisis Sentimen  Opini  Publik pada  Twitter
Terhadap Bank BSI Menggunakan Algoritma Machine  Learning,” MALCOM  Indones.  J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 211–218, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.901.
[23] R.  A.  Fauzianto et  al. ,  “Analisis  Sentimen Opini  Masyarakat  Terhadap  Tech  Winter Pada Twitter,” vol. 4, no. 9, pp. 1577–1585, 2023, doi: 10.46799/jsa.v3i9.909.