## ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI AL QUR’AN DIGITAL
Iis Siti Aisah, Bambang Irawan, Tati Suprapti Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln. Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon iissitiaisahh.01@gmail.com

## ABSTRAK
Aplikasi Al-Qur'an digital merupakan salah satu aplikasi yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Aplikasi  ini  menyediakan  berbagai  fitur  yang  memudahkan  pengguna  untuk  membaca,  mempelajari,  dan menghafal  Al-Qur'an.  Namun,  untuk  dapat  memberikan  layanan  yang  terbaik  kepada  pengguna,  pengembang aplikasi perlu memahami respons pengguna terhadap aplikasi tersebut. Salah satu cara untuk memahami respons pengguna adalah dengan menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Sentimen merupakan emosi atau perasaan yang  diungkapkan  oleh  pengguna  dalam  ulasannya.  Dengan  menganalisis  sentimen  dari  ulasan  pengguna, pengembang aplikasi dapat mengetahui apa yang disukai dan tidak disukai pengguna, serta area mana yang perlu ditingkatkan. Ada banyak algoritma  yang dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna. Salah  satu  algoritma  yang  populer  adalah  Support  Vector  Machine  (SVM).  SVM  adalah  algoritma  klasifikasi yang  menggunakan  konsep  margin  untuk  memisahkan  data  positif  dan  negatif.  SVM  memiliki  beberapa keunggulan,  yaitu  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  efisien  dalam  penggunaan  memori  dan  dapat  menangani  data yang  tidak  terdistribusi  secara  normal.  Berdasarkan  keunggulan-keunggulan  tersebut,  algoritma  SVM  dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini telah berhasil mengimplementasikan algoritma SVM untuk menganalisis  sentimen  dari  ulasan  pengguna  aplikasi  Al-Qur'an  digital.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma SVM memiliki akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 85.11%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat digunakan untuk memahami respons pengguna terhadap aplikasi Al-Qur'an digital. Implikasi praktis dari  penelitian  ini  adalah  memungkinkan  pengembang  aplikasi  untuk  fokus  pada  aspek  yang  diapresiasi  oleh pengguna dan secara proaktif mengatasi area yang dapat ditingkatkan, meningkatkan kepuasan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Kata kunci: ulasan aplikasi, google play store, support vector machine, analisis sentimen, rating

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat, menyebabkan  terjadinya  transformasi  di  berbagai bidang  kehidupan.  Penerapan  teknologi  digital  telah menjadikan  aplikasi  perangkat  lunak  sebagai  media utama  dalam  penyebaran  informasi  dan  interaksi. Aplikasi Al-Qur'an Digital di Google Play Store telah meraih  popularitas  yang  signifikan  di  Indonesia, terutama di kalangan masyarakat muslim. Popularitas aplikasi  ini  telah  meningkatkan  jumlah  ulasan  dan umpan  balik  pengguna,  yang  memerlukan  analisis mendalam.  Dalam  persaingan  yang  ketat  di  ranah aplikasi,  pemahaman  persepsi  pengguna  terhadap Aplikasi  Al-Qur'an  Digital  memiliki  implikasi strategis yang signifikan. Evaluasi terhadap ulasan dan umpan balik pengguna dapat memberikan pemahaman mendalam mengenai kinerja aplikasi, fitur yang paling diminati, dan potensi kendala yang mungkin dihadapi oleh  pengguna.  Pemahaman  ini  dapat  membantu pengembang  untuk  mengimplementasikan  tindakan perbaikan  yang  sesuai  dalam  rangka  meningkatkan mutu dan responsivitas aplikasi.
Ulasan pengguna terdiri dari dua elemen utama, yakni  nilai  yang  berupa rating dan  komentar  dalam bentuk  teks.  Nilai rating mencerminkan  evaluasi keseluruhan  pengalaman  pengguna,  diungkapkan dalam  skala  numerik,  sedangkan  komentar  tekstual memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam.
Analisis dari ulasan pengguna di Play Store mencakup kedua jenis ulasan, baik yang bersifat positif maupun negatif, yang meliputi keluhan, kritik, atau saran [1].
Penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna berdasarkan rating  di  google  play  store pernah dilakukan  oleh  Diki  Hendriyanto  dan  kawan-kawan terhadap sebuah aplikasi untuk streaming video yaitu aplikasi  MOLA.  Penelitian  ini  menerapkan  metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) untuk mengolah  dataset  ulasan  yang  terdiri  dari  520  data dengan  rincian  312  ulasan  positif  dan  208  ulasan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario 1 (90:10) dengan kernel RBF (Radial Basis Function) menghasilkan  tingkat  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1- score  yang  paling  optimal,  mencapai  masing-masing 92,31%,  96,3%,  89,66%,  dan  92,86%  [2].  Penelitian selanjutnya menganalisis respons masyarakat terhadap aplikasi  dompet  digital  DANA.  Respons  tersebut tercermin  dari  komentar-komentar  di Google  Play Store ,  yang  dapat  dikategorikan  menjadi  pro  dan kontra. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sentimen positif dan negatif dari para pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Penelitian  ini menerapkan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan komentar-komentar tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sekitar 35% pengguna menyatakan sentimen positif,
sementara 65% menyatakan sentimen negatif. Dengan menggunakan  metode  klasifikasi Support  Vector Machine (SVM),  penelitian  ini  mencapai  tingkat akurasi sebesar 80%. Tingkat akurasi tersebut dicapai dengan  presisi  84.06%  untuk  sentimen  negatif  dan 74.08% untuk sentimen positif. Selain itu, nilai recall untuk sentimen negatif  mencapai 87.02%, sedangkan untuk sentimen positif sebesar 69.21% [3]. Berikutnya pemenlitian  mengenai  dampak  media  sosial  terhadap pergeseran  perilaku  masyarakat,  termasuk  budaya, etika, dan norma, yang memungkinkan mereka untuk menyuarakan  opini  pribadi.  Konteks  penelitian  ini melibatkan pandemi virus Covid-19 di Indonesia, yang memicu  munculnya  berbagai  opini  dari  masyarakat terkait  kebijakan  pemerintah,  terutama  terkait lockdown dan  pembatasan  sosial  berskala  besar. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis sentimen  publik  terhadap  kebijakan  tersebut  dengan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF.  Melalui  pembagian kelas  menjadi  sentimen  positif  sebesar  68,75%  dan negatif sebesar 31,25%, penelitian  ini  mencapai  nilai akurasi  sebesar  74%,  presisi  sebesar  75%,  recall sebesar 92%, dan F1-Score sebesar 83% [4].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  dan  mengembangkan  sebuah  model analisis sentimen yang dapat diterapkan secara efektif dalam  menganalisis  ulasan  pengguna  terkait  aplikasi Al-Qur'an  digital  di platform  Google  Play  Store . Dengan  menerapkan  algoritma Support  Vector Machine  (SVM) sebagai  metode  analisis  sentimen untuk  mengidentifikasi  dan  memisahkan  sentimen positif  dan  negatif  yang  terkandung  dalam  ulasan tersebut.  Keberhasilan  penelitian  ini  memiliki signifikansi  penting  karena  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait  respons pengguna  terhadap  aplikasi.  Hasil  analisis  yang dihasilkan dapat dijadikan landasan oleh pengembang aplikasi  untuk  melakukan  perbaikan  dengan  tujuan untuk meningkatkan mutu dan pengalaman pengguna yang berinteraksi dengan aplikasi tersebut [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  evaluasi terhadap  suatu  kejadian  berdasarkan  pandangan  dan sikap  individu  terhadap  suatu  objek.  Secara  umum, analisis  sentimen  dilakukan  dengan  maksud  untuk menghimpun  dan  memahami  pendapat  masyarakat yang  terungkap  melalui platform-platform digital seperti Blog, Twitter, Facebook, dan  lainnya. Tujuan utama dari analisis sentimen adalah untuk mendapatkan  wawasan  mengenai  pandangan  publik terhadap  suatu  objek  tertentu.  Opini-opini  yang terkumpul  dapat  berkisar  antara  positif  atau  negatif, bergantung  pada  persepsi  masyarakat terhadap  objek yang dianalisis [6].

## 2.2. Web Scraping
Web  Scraping adalah  suatu  metode  untuk mengekstrak  sekumpulan  data  yang  bersifat  tidak terstruktur dari suatu situs web secara otomatis melalui instruksi  program.  Hasil  dari  proses web  scraping umumnya  disimpan  dalam  format spreadsheet atau comma-separated values (CSV) [7].

## 2.3. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode machine learning (supervised learning) yang memprediksi kelas berdasarkan pola dari hasil proses training yang  diciptakan  oleh  Vladimir  Vapnik. Klasifikasi dilakukan dengan garis pembatas (hyperlane) yang  memisahkan  antara  kelas  opini positif  dan  opini  negatif.  Garis  pembatas  yang  baik adalah  yang  memiliki  jarak  terbesar  ke  titik  data pelatihan  terdekat  dari  setiap  kelas,  karena  pada umumnya  semakin  besar  margin,  semakin  rendah error generalisasi  dari  pemilah.  Margin  adalah  jarak dari  suatu  titik  vektor  di  suatu  kelas  terhadap hyperplane . Metode  Support  Vector  Machine  (SVM) digunakan untuk melakukan klasifikasi otomatis. Pada beberapa penelitian dijelaskan bahwa Metode Support Vector  Machine  (SVM) adalah  metode  yang  efisien. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  ulasan pengguna  aplikasi  Al  Qur'an  digital  di google  play store [8].
2.4. Text Preprocessing
Pada  tahap text  preprocessing ,  pengolahan  data dilakukan  dengan  memilih  data  dan  mengubahnya menjadi data dari tidak terstrukturmenjadi yang lebih terstruktur.  Tujuan  dari  preprocessing  adalah  untuk menghasilkan data  yang relevan dengan  memperoleh data  yang  isinya  lebih  mudah  untuk  diolah  dalam sistem. [9]

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi performa suatu sistem dengan membandingkan hasil prediksi sistem dengan data  aktual  yang  ada[10].  Presentasi  dari Confusion Matrix dapat dilihat melalui Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Predicted Value Actual Value Positive Negative Positive TP FP Negative FN TN Keterangan Tabel: TP : Data positif yang diprediksi positif
TF : Data negatif yang diprediksi negatif FP : Data negatif yang diprediksi positif FN : Data positif yang diprediksi negatif
Confusion Matrix menghasilkan keluaran berupa F1-score, yang  merupakan  nilai  rata-rata  harmonik dari  presisi  dan recall .  Akurasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  metode  tersebut  mampu
memprediksi output dengan benar. Recall mencerminkan rasio antara jumlah sampel positif yang terdeteksi dengan benar terhadap jumlah total sampel yang  sebenarnya  positif,  sementara  presisi  adalah proporsi  antara  jumlah  data  positif  yang  berhasil diklasifikasikan  secara  akurat  oleh  sistem  klasifikasi dengan jumlah keseluruhan data yang diklasifikasikan sebagai  data  positif  oleh  sistem  klasifikasi.  Setiap keluaran  ini  dinyatakan  dalam  bentuk  persentase, dengan  rentang  nilai  antara  1  hingga  100%.  Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai dari masing-masing keluaran Confusion Matrix [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisa Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Tahapan analisa data dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan KDD
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) merujuk  pada  serangkaian  proses  yang  digunakan untuk menemukan pengetahuan yang dapat memberikan  manfaat  dari  suatu  kumpulan  data  yang melibatkan rangkaian langkah transformasi, termasuk tahapan preprocessing dan post-processing [12].
Berikut adalah tahapan atau alur dari rancangan sistem secara menyeluruh dengan diagram alir sistem, proses scraping data,  pelabelan dataset , text preprocessing , manualisasi pembobotan kata, manualisasi klasifikasi dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).

## 3.1. Data Selection
Data  selection adalah  proses  pemilihan  subset data dari kumpulan data yang lebih besar berdasarkan kriteria  atau  parameter  tertentu.  Ini  sering  dilakukan untuk  fokus  pada  aspek  data  tertentu  atau  untuk mengurangi  jumlah  data  yang  perlu  dianalisis  atau diproses. Data diambil dari website google play store langsung  dengan  menggunakan  teknik  scraping  dan diperoleh data mentah sebanyak 1197 ulasan.
3.2. Data Preprocessing
Proses  pembersihan  atau cleansing data  yang melibatkan  penanganan  nilai  yang  hilang  atau  tidak konsisten  merupakan  tahap  penting  dalam  langkah preprocessing .  Sebelum  menjalankan  langkah  ini, analisis  awal  dilakukan  untuk  mengevaluasi  apakah atribut  dalam  dataset  yang  dipilih  mengandung  nilai yang hilang atau tidak konsisten. Hasil analisis statistik dataset,  sebagaimana  diperlihatkan  pada  gambar  di bawah,  menunjukkan  adanya  atribut  yang  memiliki nilai yang hilang.
Gambar 3. Statistik Dataset
Dari  gambar  data  statistik  diatas,  maka  proses Preprocessing perlu dilakukan karena terdapat atribut pada dataset yang memiliki nilai missing .

## 3.3. Transformation
Transformasi dilakukan untuk mengubah atribut yang  memiliki  nilai  nominal  kemudian  diganti menjadi text.
Operator  ini  biasanya  diterapkan  pada  variabel target yang akan dianalisis sentimennya.
3.4. Data Mining Tujuan dari data mining adalah untuk menerapkan  teknik  dan  metode  tertentu  untuk mengekstrak  informasi  yang  berarti  dari  sejumlah besar  data.  Dalam  penelitian  ini,  menerapkan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mengukur dan mengevaluasi kinerja algoritma.  Proses selanjutnya  adalah  klasifikasi  algoritma Support Vector Machine (SVM).
3.5. Evaluation Evaluation didefinisikan  untuk  mengidentifikasi model  yang  meningkatkan  wawasan  berdasarkan metrik tertentu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection Proses  ini  melakukan  pembacaan  data  dalam bentuk file  csv dengan  menggunakan  operator Read CSV seperti pada gambar 2 berikut.

## Gambar 5. Operator Read CSV
Dari  hasil  pembacaan  operator Read  CSV didapatkan  informasi  data  seperti  pada  gambar  3 dibawah ini.
Gambar 6. Data Ulasan
Dataset berikut didapatkan secara  langsung dari website play store dengan melakukan teknik scraping menggunakan google collab dengan API Google-Play- Scraper .  Langkah  selanjutnya  yaitu  menambahkan operator Set  Role .  Operator Set  Role di  Rapidminer digunakan untuk mengubah peran dari satu atau lebih atribut.  Peran  atribut  menentukan  cara  operator  lain menangani  atribut  tersebut.  Peran default adalah regular ,  peran  lainnya  diklasifikasikan  sebagai special .  Pada  penelitian  ini,  Operator Set  Role digunakan  untuk  memberikan  label  pada  atribut sentimen yang bertindak sebagai atribut target operator learning.
4.2. P reprocessing Proses  pembersihan  atau cleansing data  yang melibatkan  penanganan  nilai  yang  hilang  atau  tidak konsisten  merupakan  tahap  penting  dalam  langkah preprocessing .  Sebelum  menjalankan  langkah  ini, analisis  awal  dilakukan  untuk  mengevaluasi  apakah atribut  dalam  dataset  yang  dipilih  mengandung  nilai yang hilang atau tidak konsisten.
Gambar 7. Statistik dari Dataset
Hasil  analisis  statistik dataset ,  sebagaimana diperlihatkan  pada  gambar  4  diatas,  menunjukkan adanya  atribut  yang  memiliki  nilai  yang  hilang.  Dari uraian  diatas,  maka  proses Preprocessing perlu dilakukan  karena  terdapat  atribut  pada  dataset  yang memiliki nilai missing . Untuk mengatasi nilai missing digunakan  operator Replace  Missing .  Berikut  adalah operator Replace Missing .
Gambar 8. Operator Replace Missing
Berikut  adalah  hasil  dari  penggunaan  operator Replace Missing.
Gambar 9. Hasil dari Replace Missing
Dapat dilihat pada gambar 7, dataset sudah tidak memiliki  lagi  nilai missing .  Proses  selanjutnya  yaitu menambahkan Operator Replac e seperti tampak pada gambar 8 berikut.

## Gambar 10. Operator Replace
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  operator Replace untuk  menghilangkan  berbagai  karakter khusus  yang  ada  dalam  data.  Parameter  yang disesuaikan untuk operator Replace ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Parameter Operator Replace No. Parameter Isi 1. Attribute Filter Type All 2. Replace by [- !"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{| }~]
Parameter Attribute Filter Type diatur ke semua. Artinya  semua  atribut  dalam  dataset  akan  diproses. Parameter Replace by diisi ke karakter khusus artinya semua  tanda  baca  berarti  karakter  khusus  diganti dengan karakternya kosong di bawah ini adalah hasil data sebelum dan sesudah penggantian.
Gambar 11. Data Sebelum Replace
Gambar  diatas  masih  terdapat  tanda  baca  dan karakter  khusus  pada  atribut  ulasan  yang  belum dibersihkan.
Gambar 12. Data Sesudah Replace
Setelah menambahkan operator substitusi mencegah tanda  baca dan karakter khusus disertakan dalam atribut validasi data.

## 4.3. Labeling
Data diberi label secara manual sebagai sentimen positif dan negatif.
Tabel 3. Labeling No. Ulasan Sentimen 1. Aplikasi sangat bermanfaat untuk digunakan setiap hari. Positif 2. Suara adzan tidak menyala aplikasinya jadi kurang memuaskan. Negatif
Label  adalah  cara  terbaik  untuk  memberikan informasi  seperti  ID,  nama,  lokasi,  dan  ulasan.  Pada penelitian ini, sentimen ditentukan berdasarkan rating . Rating 5 berarti positif dan rating 1 berarti negatif.

## 4.4. Support Vector Machine
Proses  selanjutnya  adalah  klasifikasi  algoritma support  vector  machine  (SVM).  Proses  ini  dilakukan untuk mengukur dan mengevaluasi kinerja algoritma. Selama  fase  ini,  data  diperiksa  untuk  menghindari pengelompokan  data.  Berikut  adalah  gambar  dari proses  implementasi  algoritma  Support  Vector Machine (SVM).

## Gambar 13. Penerapan Algoritma SVM
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma  yang  terintegrasi  dengan  pembelajaran mesin  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  atau regresi.  Support  Vector  Machines  (SVM)  adalah algoritma  yang  kuat  dan  serbaguna  yang  dapat diterapkan  pada  berbagai  masalah,  termasuk  analisis sentimen. Operator apply model memiliki kemampuan untuk menerapkan model pembelajaran mesin ke data baru. Operator ini menggunakan model terlatih untuk memprediksi  nilai  atribut  keluaran  untuk  data  baru. Operator  kinerja (performance) digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  pembelajaran  mesin. Operator-operator  ini  menghasilkan  berbagai  metrik kinerja  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Hasil performa yang diperoleh dengan menerapkan metode Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 14. Performa Support Vector Machine
Berdasarkan  Gambar  12  diatas,  kinerja  yang disiapkan  pada  subjek  analisis  sentimen  terhadap review aplikasi  Al-Quran  di Google  Play  Store memiliki accuracy sebesar  85,11% precision sebesar 83,44% dan recall 88,61%.

## 4.5. Evaluation
Tujuan  evaluasi  adalah  untuk  mengevaluasi seberapa akurat model algoritma yang dibuat. Evaluasi kinerja  ini  dilakukan  dengan  mengutamakan  akurasi sebagai  parameter  evaluasi  untuk  memperoleh  nilai presisi  dan  recall,  penelitian  ini  menggunakan confusion matrix . Confusion matrix berfungsi sebagai alat  analisis  untuk  mengevaluasi  kemampuan  model klasifikasi dalam mengenali tupel data yang berbeda.
True  Positive (TP)  adalah  kelas  positif  yang diprediksi  secara  tepat  sebagai  kelas  positif.  Pada penelitian ini diperoleh 529 kelas positif. False Positif (FP)  merupakan  kelas  negatif  yang  diprediksi  salah sebagai  kelas  positif  diperoleh  sebanyak  105. Kemudian True  Negative (TN)  merupakan  kelas negatif yang diprediksi benar, diperoleh sebanyak 460 kelas  negatif,  dan False  Negative (FN)  merupakan kelas positif yang salah diprediksi diperoleh sebanyak 68 kelas negatif. Di bawah ini adalah hasil perhitungan yang  dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan perhitungan confusion matrix . Rumus perhitungan nilai Accuracy :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 529+460 529+460+105+68 = 85.11% (1)
Rumus perhitungan nilai Precision :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 529 529+68 = 88.61% (2)
Rumus perhitungan nilai Recall :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 529 529+105 = 83.44% (3)
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan tingkat accuracy sebesar 85.11%. Micro average yang juga  mencapai  85.11%  memberikan  gambaran keseluruhan  tentang  efisiensi  model  klasifikasi  ini. Selain itu, analisis hasil performance mengungkapkan tingkat precision sebesar 88.61%, yang mencerminkan kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  dengan tepat  ulasan  yang  benar-benar  positif. Recall sebesar 83.44%  menunjukkan  sejauh  mana  model  dapat mengenali  seluruh  ulasan  yang  sebenarnya  positif. Dengan  demikian,  temuan  ini  memberikan  indikasi positif  terhadap  efektivitas  Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  menganalisis  sentimen  ulasan  aplikasi Al-Qur'an digital.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  mengenai  analisis  sentimen pendekatan machine learning menggunakan algoritma Support  Vector  Machine  pada  ulasan  pengguna
aplikasi digital Al-Quran, model yang dikembangkan dievaluasi  dan  diperoleh  model  terbaik  dengan  nilai akurasi  sebesar  85,11%,  tingkat  presisi  sebesar 88,61%,  dan  tingkat  recall  sebesar  83,44%.  Peneliti dapat menyimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine  adalah  metode  yang  cocok  untuk  mencapai hasil  yang  baik  dalam  klasifikasi data  mining . Penelitian di masa depan didorong untuk memperluas penggunaan  metode  klasifikasi  dan  optimasi  yang berbeda untuk membandingkan kinerja dengan metode yang  diterapkan  sebelumnya.  Selain  itu,  penelitian lebih lanjut dapat memperpanjang periode pengumpulan  data  dan  membuat  model  yang dikembangkan menjadi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Wahyudi et  al. ,  “Analisis  Sentimen  pada review  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[2]  M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MOLA  PADA  GOOGLE  PLAY  STORE MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT
VECTOR
MACHINE
SENTIMENT ANALYSIS OF MOLA APPLICATION REVIEWS  ON  GOOGLE  PLAY  STORE USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM,” J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , vol. 5, no. 1, 2022.
[3]  W. E. Saputro, H. Yuana, and W. D. Puspitasari, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA
DOMPET  DIGITAL  DANA  PADA  KOLOM KOMENTAR GOOGLE PLAY STORE DENGAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2023.
[4]  A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N.  Satya  Marga,  “SENTIMEN  ANALISIS PUBLIK TERHADAP
KEBIJAKAN
LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA
MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM,” JDMSI , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[5]  D.  Diandra  Audiansyah,  D. Eka  Ratnawati,  and B. Trias Hanggara, “Analisis Sentimen Aplikasi MyXL  menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  berdasarkan  Ulasan  Pengguna  di Google  Play  Store,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 8, pp. 3987–3994, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  G.  Ginabila  and  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen Terhadap Pemutar Musik Online Spotify Dengan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine,” J.  Ilm.  Ilk.  -  Ilmu  Komput.  Inform. , vol.  6,  no.  2,  pp.  111–122,  2023,  doi: 10.47324/ilkominfo.v6i2.180.
[7]  M.  Rangga,  A.  Nasution,  and  M.  Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis
Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp.
212–218, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[8]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022.
[9]  P.  Aditiya,  U.  Enri,  and  I.  Maulana,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Myim3 Pada  Situs  Google  Play  Menggunakan  Support Vector  Machine,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1020, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[10]  T. T. Thet, J. C. Na, and C. S. G. Khoo, “Aspect- based  sentiment  analysis  of  movie  reviews  on
discussion boards,” J. Inf. Sci. , vol. 36, no. 6, pp.
823–848, Dec. 2010, doi: 10.1177/0165551510388123. [11]  H. Hidayatullah and Y. Umaidah,
“PENERAPAN  NAÏVE  BAYES  DENGAN OPTIMASI  INFORMATION  GAIN  DAN SMOTE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CHATGPT,” 2023.
[12]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  Dec.  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.