Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1059 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1305-1312 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF COMMENTS ON GOOGLE PLAY STORE, TWITTER AND YOUTUBE TO THE MYPERTAMINA APPLICATION WITH SUPPORT VECTOR MACHINE
Aji Nursalim *1 , Rice Novita 2
1,2 Information Systems Study Program, Faculty of Science and Technology, UIN Suska Riau, Indonesia Email: 1 11950311518@students.uin-suska.ac.id , 2 rice.novita@uin-suska.ac.id
(Article received: May 21, 2023; Revision: May 30, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
Application is an important requirement in a business because it makes work more efficient thereby increasing the results of the company, pertamina as a supplier of fuel oil (BBM) in Indonesia provides the latest innovations by launching  the  mypertamina  application  for  purchasing  BBM  which  raises  public  opinion,  and  conveys  its aspirations  in  social  media.  Text  mining  is  a  way  to  group  community  comments  because  text  mining  has  an analysis that focuses on analyzing a comment that is extracted into information. The purpose of this study was to determine public sentiment towards the use of mypertamina by classifying comments using the Support Vector Machine (SVM) algorithm and finding the best kernel among linear, polynomial and RBF. In this study, data was taken from three social media, namely Google Play Store with 18.000 data, Twitter with 20.000 data and YouTube with 6.400 data with a total of 44.400 data. Sentiment is carried out by giving positive and negative classes, the accuracy obtained from sentiment is carried out for Google Play Store data of 95%, Twitter 76% and YouTube 99% and it is known that the best svm kernel in this study is the RBF kernel which outperforms the linear and polynomial kernels.
Keywords : application, mypertamina, sentimen, SVM.

## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PADA GOOGLE PLAY STORE, TWITTER DAN YOUTUBE TERHADAP APLIKASI MYPERTAMINA DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Aplikasi merupakan kebutuhan yang penting dalam sebuah bisnis karena membuat pekerjaan menjadi lebih efesien sehingga  meningkatkan  hasil  dari    perusahaan,  pertamina  selaku  penyuplai  bahan  bakar  minyak  (BBM)  di Indonesia  memberikan inovasi terbaru dengan  meluncurkan aplikasi  mypertamina  untuk pembelian BBM yang menimbulkan opini  masyarakat, dan  menyampaikan aspirasinya di sosial  media. Text  mining  merupakan salah satu cara untuk mengelompokan komentar masyarakat karena text mining memiliki analisa yang berfokus untuk menganalisa suatu  komentar  yang diekstrak  menjadi sebuah informasi. Tujuan penelitian ini untuk  mengetahui sentiment  masyarakat  terhadap  penggunaan  mypertamina  dengan  pengklasifikasian  komentar  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan mencari kernel terbaik diantara linear , polynomial dan RBF. Dalam penelitian ini data diambil dari tiga media sosial yaitu Google Play Store sebanyak 18.000 data, Twitter sebanyak 20.000 data dan YouTube sebanyak 6.400 data dengan total sebanyak 44.400  data. Sentimen dilakukan dengan memberikan kelas positif dan negatif, akurasi yang di dapat dari sentiment yang dilakukan untuk data google play store sebesar 95%, twitter 76% dan youtube 99% serta diketahui kernel svm terbaik dalam penelitian ini adalah kernel RBF yang mengungguli kernel linear dan polynomial .
Kata kunci : aplikasi, mypertamina, sentimen, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu dari lima negara dengan  penduduk  paling  banyak  di  dunia,  dengan banyaknya mobilitas penduduk di Indonesia
menimbulkan  banyaknya  rakyat  yang  menggunakan kendaraan  dalam  setiap  kegiatan  aktivitasnya. Berdasarkan  data  kendaraan  yang  diterbitkan  laman korlantas.polri.go.id  total  kepemilikan  kendaraan  di Indonesia  sebanyak  150.786.747  unit.  Bahan  Bakar

## 1306 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1305-1312
Minyak  (BBM)  iyalah  bahan  bakar  yang  digunakan oleh  rakyat  Indonesia,  banyaknya  kendaraan  di negara ini mengakibatkan besarnya permintaan BBM [1].
BBM  sangat  penting  bagi  masyarakat  [2]. Indonesia  memiliki  kewenangan  dalam  menetapkan harga  jual  BBM.  Pemerintah  selalu  menjaga  harga BBM  agar  tetap  stabil  dan  terjangkau  untuk masyarakat  Indonesia,  namun  tingginya  konsumsi BBM  masyarakat  dan  naiknya  harga  BBM Internasional mengakibatkan harga BBM dalam negri harus  disesuaikan  dengan  harga  BBM  internasional agar  keberlangsungan  fiscal  negara  tidak  terancam dan tetap aman [3].
Pertamina
selaku Perusahaan yang memproduksi  serta  mensuplai  bahan  bakar  di Indonesia  telah  menerbitkan  inovasi  terbaru  dalam segi pembayaran untuk memastikan kemudahan bagi konsumen  dalam  bertransaksi  untuk  pembelian berbagai  produk  Pertamina  [4].  Untuk  mengikuti program  yang  sedang  dijakankan  pemerintah  yakni cashless ataupun  transaksi  non  tunai,  Pertamina menghimbau  masyarakat  agar  menggunakan  e- payment  dari  aplikasi  MyPertamina  yang  bekerja sama dengan Link Aja[5].
Dari  berbagai  fasilitas  yang  PT.  Pertamina berikan  melalui  MyPertamina,  masih  didapati persoalan  yang  ada  pada  masyarakat  seperti  proses membuka aplikasi mypertamina yang sulit, banyaknya  SPBU  yang  tidak  support  dengan MyPertamina,  sering  gagalnya  proses  pendaftaran akun  dan  transaksi  yang  sukses  pada  MyPertamina tetapi poin konsumen tetap sama yang mengakibatkan  menurunnya  kepercayaan  pada MyPertamina  dan  konsumen  kurang  mendapatkan keuntungan dari adanya MyPertamina [4].
Uji coba pembatasan pembelian BBM bersubsidi  telah  dilakukan  oleh  pemerintah  dengan menerapkan MyPertamina untuk mengontrol pembelian  BBM  bersubsidi  mulai  juli  2022,  agar dapat  meringankan  beban  kuangan  negara.  Pada September  2019  diluncurkan  terdapat  179.854 konsumen aktif, kemudian meningkat signifikan pada tahun  2021  sebanyak  5.975.478  namun  terjadi penurunan  pada  bulan  Januari-April  2022  sebanyak 4.923.805 konsumen aktif [6]. konsumen memberikan  ulasan  tentang  aplikasi  MyPertamina pada  kolom  komentar  Google  Play  Store,  Youtube maupun  Twitter.  Ulasan  tersebut  dikemas  dalam bentuk komentar positif, dan negatif. Komentar yang didapat  pada  google  play  store  sebanyak  18.000, twitter 20.000 dan youtub 6.400. Dari data komentar ini dapat dianalisis menggunakan text mining [7]. Text  mining merupakan  suatu  proses  dengan tujuan  menemukan  informasi  atau  tren  terbaru  yang belum  terungkap  [8],  juga  dapat  diartikan  sebagai suatu  teknik  untuk  mengambil  informasi  dari sejumlah data unsupervised pada suatu topik tertentu yang berkualitas tinggi hingga didapat permasalahan data-data dalam teks  [9]. Pada Text Mining terdapat
beberapa    tahapan  pengolahan  sumber  data diantaranya Text  Preprocessing .  Dalam Text Preprocessing terdapat  beberapa  tahapan  seperti Cleaning,  Case  Folding,  Stopword,  Tokenize ,  dan Stemming [10].
Dalam  analisis  sentimen  dengan  metode penerapan machine  learning ada  beberapa  metode yang sering digunakan seperti Decision Tree, KNN, NB  dan  SVM  [11]. Machine  learning merupakan salah  suatu  cabang  ilmu  dari  kecerdasan  buatan (Intelligence), metode mechine learning memanfaatkan  bahasa  pemrograman  agar  komputer dapat  memproses  data  historis  dalam  jumlah  besar dan mengidentifikasi pola data [12], untuk melakukan analisis pada sekumpulan data besar ( Big Data ) dapat diproses  menggunakan machine  learning untuk mendapatkan  suatu  pola  tertentu  [13].  Jika  ingin mengklasifikasikan sebuah data maka dapat digunakan algoritma SVM.
Adapun  kelebihan  dari  algoritma  SVM  yaitu mampu mengatasi  permasalahan  regresi dan klasifikasi  secara  linear  ataupun  non-linear  serta akurasi  yang  dimiliki  cenderung  lebih  baik  [14]. Penelitian  yang  dilakukan    Rokhman  dkk,  dalam penelitian-nya  digunakan  data  sentimen    aplikasi gojek, pada penelitian ini digunakan metode Decision Tree dan Support  Vectore  Machine ,  untuk Decision Tree diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  89.80% sedangkan  untuk  SVM  diperoleh  hasil  sebesar 90.20%  [15].  Sementara  itu  Ichwan  dkk  melakukan penelitian tingkat kematangan buah manga berdasarkan  fitur  warna  menggunakan  algoritma KNN dan SVM, berdasarkan  hasil proses pengujian yang dilakukan didapat akurasi sebesar 83.3% untuk metode KNN sedangkan untuk metode SVM didapat akurasi sebesar 87.5% [16]. SVM memiliki beberapa tipe  kernel  diantaranya linear,  polynomial dan  RBF [17].
Penelitian  mengenai  tipe  kernel  svm  yang dilakukan oleh feta dan ginanjar yang membandingkan  fungsi  kernel  support  vector machine  mengenai  penyakit  tanaman  kedelai, diketahui  kernel  terbaik  yaitu  RBF  dengan  akurasi 83%  [18].  Adapun  penelitian  yang  dilakukan  Liani dkk, yang membandingkan kernel dari support vector machine untuk  klasifikasi  skripsi  berdasarkan abstrak, mendapatkan hasil kernel terbaik yaitu linear dengan  akurasi  81%  [19].  Sementara  itu  Aulia  dkk melakukan  penelitian  untuk  membandingkan  kernel dari support vector machine pada sentimen vaksinasi covid19,  didapat  kernel  terbaik  yaitu  sigmoid  dan linear dengan akurasi 87% [20].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  SVM untuk melakukan analisis sentimen mengenai aplikasi mypertamina berdasarkan tiga sumber data yaitu data dari  google  play  store,  twitter  dan  youtube.  Proses pengerjaan  dalam  penelitian  ini  menggunakan phyton,  yang  nantinya  akan  dicari  kernel  terbaik diantara  tiga  tipe  kernel  SVM  yaitu linear, polynomial dan RBF  serta akan didapat hasil akurasi
algoritma  SVM  dan  analisis  sentimen  yang    telah dikelompokan  dalamkelas negatif dan positif.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur yang dibangun pada penelitian ini memiliki beberapa proses, berikut proses dari penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai TAHAP PERENCANAAN Identifikasi Masalah Menentukan Tujuan Studi Pustaka
Menentukan Batasan Masalah TAHAP PENGUMPULAN DATA
Pengumpulan Data Ulasan Aplikasi MyPertamina Polarity TAHAP ANALISIS DAN HASIL
Pembobotan TF-IDF Klasifikasi dengan
SVM Analisis dan Hasil Klasifikasi Selesai Preprocessing Visualisasi Data
Gambar 1. Metodologi penelitian
Proses  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah mengumpulkan  sumber  data,  pengambilan  data dilakukan pada priode Juli hingga Desember 2022.
Data  tersebut  berupa  komentar  yang  diambil dengan metode crawling data. Data yang dikumpulkan  merupakan  data  komentar  dari  google play  store,  twitter  dan  youtube    mengenai  aplikasi mypertamina. Jumlah komentar Yang di kumpulkan untuk  data  dari  google  play  store  sebanyak  18.000 komentar,  twitter  sebanyak  20.000  komentar  dan youtube  sebanyak  6.400  komentar  yang  nantinya dapat  digunakan  untuk  data  penelitian.  Berikutnya memberikan  label  pada  data  yang  sudah  didapat untuk  menentukan  apakah  data  tersebut  memiliki sentimen positif ataupun negatif. Proses pelabelan ini dilakukan dengan bantuan dari seorang pakar bahasa.
Setelah  dilakukan  pelabelan,  data yang dikumpulkan  akan  dilakukan  tahapan preprocessing yang  meliputi cleaning,  case  folding,  tokenizing, stopword,  normalisasi dan stemming agar  data menjadi terstruktur. Selanjutnya melakukan pembobotan  pada  setiap  kata  yang  ada  pada  data dengan  metode  TF-IDF.  Setelah  melewati  tahapan TF-IDF  selanjutnya akan diterapkan algoritma SVM, dalam  proses  SVM  terdapat  beberapa  kernel,  tiap kernel  akan  memiliki  akurasi  yang  berbeda,  pada tahap  ini  akan  dicari  kernel  terbaik  dari  tiga  kernel
yaitu linear, polynomial dan RBF. Proses akhir dalam penelitian  ini  yaitu  mengklasifikasikan  masing- masing  sumber  data  (google  play  store,  twitter  dan youtube)  menggunakan  SVM  sehingga  didapatkan hasil akurasi, sentimen dan visualisasi kata.

## 2.1. Text Mining
Text  mining merupakan  sebuah  proses  untuk menemukan informasi terbaru yang sebelumnya tidak diketahui  [21], text  mining dapat  mengekstrak informasi  dari  seumber-sumber  yang  berbeda. Dengan text  mining kita  dapat  mengetahui  isi  pada sekumpulan teks walaupun tidak membaca semua isi teks  tersebut  sehingga  dapat  mempersingkat  waktu [10].

## 2.2. Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF)
Pemberian  bobot  pada  kata  bertujuan  untuk mengetahui  nilai  dari  sebuah  kata  berdasarkan frekuensi kemunculan kata. Term Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  merupakan  metode yang digunakan untuk menghitung bobot dari setiap kata yang telah diekstrak. Model pembobotan TF-IDF adalah  metode  yang  mengintegrasikan  model term frequency (TF)  dan inverse  document  frequency (IDF)  [22].  Persamaannya  dapat  dilihat  sebagai berikut:
𝑇𝐹  =  0.5 + 0.5 𝑡𝑓 𝑚𝑎 𝑥(𝑡𝑓) (1)
𝐼𝐷𝐹  =  𝑙𝑛 𝑁 𝑑𝑓 +  1 (2)
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹  =  𝑇𝐹 𝑥 𝐼𝐷𝐹 (3) Keterangan : df = jumlah kata pada dokumen In = logaritma natural N = total dokumen Tf = banyaknya data mucul dalam sebuah dokumen
max(tf)   = panjang data sebuah dokumen.
2.3. Support Vector Machine (SVM)
Vapink memperkenalkan Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  pertama  kalinya  pada  tahun 1992  sebagai  metode  yang  efisien  untuk  klasifikasi dalam  permasalahan  nonlinear  [23].  Pada  masalah nonlinear SVM melakukan perhitungan
menggunakan mapping non linear untuk mentransformasikan  training  data  awal  kedimensi yang lebih tinggi [24].   Dalam pemodelan klasifikasi, SVM  memiliki  kematangan  konsep  yang  lebih  dan jelas  secara  Matematis  dibanding  teknik  klasifikasi lainnya. SVM memiliki kelebihan diantaranya untuk menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan dua  kelas, hyperplane pemisah  terbaik  antara  kedua

## 1308
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1305-1312
class dapat ditemukan dengan mengukur margin dari hyperplane dan mencari titik maksimalnya [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  mentah  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  44.400  data  komentar  yang berasal  dari  google  play  store,  twitter  dan  youtube. Data  diambil  dengan  metode crawling data menggunakan  bahasa  pemrograman  Phyton.  Data yang telah dikumpulkan selanjutnya akan memasuki tahap preprocessing agar  data  menjadi  terstruktur, kemudian  dilakukan  pelabelan  serta  pembobotan pada  setiap  kata  menggunakan  TF-IDF  dan  barulah dataset bisa dipakai untuk pengujian algoritma SVM untuk mencari akurasi dan kernel terbaik.

## 3.1. Data Awal
Data  awal  yang  digunakan  pada  penelitian  ini bersumber  dari  tiga  sosial  media  yaitu  google  play store, twitter dan youtube. Data yang diambil berupa komentar  dan  proses  pengambilan  data  dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python. Sampel data awal dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Awal Sumber Username Komentar play store Saiful saiful Bagus sekali mypertamina Zulvatun najwa Aplikasi  susah...ribed  juga  harus di ulang ulang...#ribed twitter kabarS4 habat MyPertamina  cara  agar  subsidi tepat sasaran.! paaandaaak Ini  min  setelah  melakukan  claim di mypertamina malah ngeleg eror mulu ni aplikasi. youtube Ahmad sairi
Mantap saya setuju dengan peraturan  ini,  semoga  cepat terlaksana sakila nurohma Rumit kaya hidupmu pak

## 3.2. Pelabelan
Pelabelan  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah komentar tersebut bermakna positif ataupun negatif. Sebelumnya  data  mentah  yang  didapat  dari  hasil crawling dibersihkan dari data yang duplikat dan data yang  tidak  berhubungan  dengan  mypertamina, sampel hasil pelabelan terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Sampel Pelabelan Data Sumber Komentar Sentimen play store Bagus sekali mypertamina positif Aplikasi  susah...ribed  juga  harus  di ulang ulang...#ribed negatif twitter MyPertamina cara agar subsidi tepat sasaran.! positif Ini  min  setelah  melakukan  claim  di mypertamina  malah  ngeleg  eror mulu ni aplikasi. negatif youtube Mantap saya setuju dengan peraturan ini, semoga cepat terlaksana positif Rumit kaya hidupmu pak
negatif

## 3.3. Pre Processing
Preprocessing merupakan  proses  mengubah data mentah kedalam bentuk yang mudah dipahami, data  harus  melalui  tahapan preprocessing terlebih dahulu sebelum memasuki tahapan klasifikasi dengan algoritma.  Data  awal  yang  di  ambil  dengan  teknik crawling masih  berupa unsupervised (data  tidak terstruktur) maka preprocessing dibutuhkan agar data tersebut dapat digunakan.

## 3.3.1. Case Folding
Case folding digunakan untuk merubah seluruh huruf  menjadi  lowercase.  Sampel  hasil case  folding terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Sampel hasil case folding Sumber Komentar play store bagus sekali mypertamina aplikasi  susah...ribed  juga  harus  di  ulang ulang...#ribed twitter mypertamina cara agar subsidi tepat sasaran.! ini min setelah melakukan claim di mypertamina malah ngeleg eror mulu ni aplikasi. youtube mantap saya setuju dengan peraturan ini, semoga cepat terlaksana
rumit kaya hidupmu pak
3.3.2. Cleaning
Cleaning merupakan proses  penghapusan kata- kata  yang  tidak  diperlukan  dan  juga  tanda  baca ( delmiter )  dan  simbol-simbol  lainya  yang  tidak penting  [25].  Sampel  hasil cleaning terdapat  pada tabel 4.
Tabel 4. Sampel hasil cleaning Sumber Komentar play store bagus sekali mypertamina aplikasi  susah  ribed  juga  harus  di  ulang  ulang ribed twitter mypertamina cara agar subsidi tepat sasaran ini min setelah melakukan claim di mypertamina malah ngeleg eror mulu ni aplikasi youtube mantap saya setuju dengan peraturan ini semoga cepat terlaksana
rumit kaya hidupmu pak

## 3.3.3. Tokenizing
Tahap  berikutnya  adalah tokenizing yang dilakukan untuk memecah kalimat menjadi beberapa kata. Sampel hasil tokenizing terdapat pada tabel 5.
Tabel 5. Sampel hasil tokenizing
Sumber Komentar
play store bagus, sekali, mypertamina aplikasi,  susah,  ribed,  juga,  harus,  di,  ulang, ulang, ribed, twitter
mypertamina, cara, agar, subsidi, tepat, sasaran, ini,  min,  setelah,  melakukan,  claim,  di, mypertamina,  malah,  ngeleg,  eror,  mulu,  ni,
aplikasi,
youtube mantap,  saya,  setuju,  dengan,  peraturan,  ini, semoga, cepat, terlaksana, rumit, kaya, hidupmu, pak,
Aji Nursalim, et. al., SENTIMENT ANALYSIS OF COMMENTS ON … 1309

## 3.3.4. Stopword
Stopword digunakan  untuk  menghapus  kata yang  mengandung  informasi  rendah.  Sampel  hasil stopword terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Sampel hasil stopword Sumber Komentar play store bagus mypertamina aplikasi susah ribed ulang ulang ribed twitter mypertamina subsidi sasaran min  claim  mypertamina  ngeleg  eror  mulu  ni aplikasi youtube
mantap setuju peraturan semoga cepat terlaksana rumit hidupmu

## 3.3.5. Normalisasi
Normalisasi dilakukan untuk mengubah kalimat yang tidak baku kedalam kalimat yang baku. Sampel normalisasi terdapat pada tabel 7.
Tabel 7. Sampel hasil normalisasi Sumber Komentar play store bagus mypertamina aplikasi susah ribed ulang ulang ribed twitter mypertamina subsidi sasaran min  claim  mypertamina  ngeleg  eror  mulu  nih aplikasi youtube mantap setuju peraturan semoga cepat terlaksana rumit hidupmu
3.3.6. Stemming
Stemming dilakukan  untuk  menghilangkan imbuhan  pada  awalan  kata  maupun  akhiran  kata sehingga  kembali  menjadi  kata  dasar.  Sampel stemming terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Sampel hasil stemming Sumber Komentar play store bagus mypertamina aplikasi susah ribed ulang ulang ribed twitter mypertamina subsidi sasar min  claim  mypertamina  ngeleg  eror  mulu  nih aplikasi youtube mantap setuju atur moga cepat laksana rumit hidup

## 3.4. Tf-Idf
Tahap TF-IDF dilakukan dengan menggunakan dataset  yang telah dibersihkan dan diberi label pada proses sebelumnya [26]. Metode ini bertujuan untuk memberikan nilai pada kata dalam sebuah dokumen dan  mencari  kata-kata  yang  menjadi  kunci  dari dokumen  tersebut.[27].  Hasil  TF-IDF  terdapat  pada tabel 9.
Tabel 9. Sampel hasil tfidf Kata Frekuensi Nilai TF-IDF aplikasi 4647 0.35333051803771154 susah 4612 0.3719187466468923 ribet 4040 0.4438159288452775 ulang 3573 0.2696290493886085 aneh 1658 0.49185931788941595

## 3.5. Klasifikasi SVM
Tahap Setelah dataset melalui tahapan preprocessing, pelabelan dan TF-IDF, kemudian akan dilakukan  klasifikasi  dengan  menerapkan  model SVM.  dalam  proses  klasifikasi  SVM  kombinasi parameter  dilakukan  dari  mulai  mencari  tipe  kernel terbaik  diantara linear,  polinomial dan  RBF.  Hasil pengujian tipe kernel SVM terdapat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil pengujian kernel Akurasi linear polynomial rbf Play Store 0.943 0.934 0.946 Twitter 0.736 0.738 0.762 Youtube 0.986 0.989 0.989
Berdasarkan pengujian yang dilakukan dari tiga tipe  kernel  SVM  yakni  linear,  polynomial  dan  rbf terhadap ketiga data. Akurasi terbaik yakni pada tipe kernel  rbf  dengan  akurasi  masing-masing  0.946, 0.762 dan 0.989. Setelah didapat kernel terbaik proses selanjutnya  adalah melakukan validasi menggunakan perhitungan confusion matrix .
Tabel 11. Hasil confusion matrix
Sumber data True positive True negative False positive False negative PlayStore 58 1276 64 12 Twitter 773 124 91 194 Youtube 0 1039 11 0
Berdasarkan  Tabel  11  diketahui  bahwa  total ketepatan prediksi data play store adalah 1410, yang dihasilkan dari true positif = 58, true negatif 1276 dan jumlah  eror  sebanyak  76.  Kemudian  untuk  data twitter total ketepatan prediksinya adalah 1200, yang dihasilkan dari true positif = 773, true negatif 124 dan jumlah  eror  sebanyak  285.  Sedangkan  untuk  data youtube  total  ketepatan  prediksinya  adalah  1050, yang  dihasilkan  dari  true  positif  =  0,  true  negatif  = 1039 dan jumlah eror sebanyak 11, yang merupakan hasil  kesalahan  prediksi  dari  kelas  sebenarnya,  baik positif, maupun negatif.

## 3.6. Evaluasi
Setelah  melewati  proses  validasi  dengan algoritma  SVM,  evaluasi  yang  dilakukan  dengan metode confusion  matrix akan  menghasilkan  nilai precision,  recall,  F1-score dan  akurasi  dari  SVM model. Terdapat pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil evaluasi Sumber Precision Recall F1-Score Akurasi play store 0.95 0.99 0.97 0.95 Twitter 0.80 0.89 0.84 0.76 Youtube 0.99 1.00 0.99 0.99
Pada data play store evaluasi dilakukan terhadap 1410  data  uji,  30%  dari  total  data  dengan  nilai precision 0.95,  nilai recall 0.99,  nilai f1-score 0.97 dan nilai akurasi 0.95 atau 95%. Serta hasil sentimen data google play store mengenai penggunaan aplikasi mypertamina  adalah  negatif  Untuk  data  twitter

## 1310
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1305-1312
evaluasi dilakukan terhadap 1200 data uji, 30% dari total  data  dengan  nilai precision 0.80,  nilai recall 0.89,  nilai f1-score 0.84  dan  nilai  akurasi  0.76  atau 76%.  Serta  hasil  sentiment  data  twitter  mengenai penggunaan  aplikasi  mypertamina  adalah  positif. Kemudian  untuk  data  youtube  evaluasi  dilakukan terhadap  1050  data  uji,  30%  dari  total  data  dengan nilai precision 0.99,  nilai recall 1.00,  nilai f1-score 0.99  dan  nilai  akurasi  0.99  atau  99%.  Serta  hasil sentimen  data  youtube  mengenai  penggunaan aplikasi mypertamina adalah negatif.

## 3.7. Visualisasi Kata
Setelah Berikut merupakan hasil dari visualisasi kata yang memanfaatkan wordcloud dari tools google colab  dengan  bahasa  pemrograman  python  yang mencakup data komentar positif dan negatif.
Gambar 2. Visualisasi kata data play store
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa kata yang  sering  muncul  pada  komentar  data  play  store yaitu  kata  “aplikasi”,  “daftar”,  “ribet”,  “pertamina” dan “bahan bakar”.

## Gambar 3. Visualisasi kata data twitter
Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat bahwa kata yang sering muncul pada komentar data twitter yaitu kata “bahan bakar”, “bakar minyak”, “mypertamina”, “aplikasi” dan “minyak subsidi”.
Berdasarkan Gambar 4 dapat dilihat bahwa kata yang sering muncul pada komentar data youtube yaitu kata  “baru”,  “ribet”,  “atur”,  “rakyat”  dan  “bakar minyak”.

## Gambar 4. Visualisasi kata data youtube

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap  data  komentar  masyarakat  terkait  dengan aplikasi  MyPertamina  yang  diambil  dari  tiga  media sosial yaitu Google Play Store, Twitter dan Youtube. Pengujian  dilakukang  dengan  algoritma  Support Vector Machine, dari hasil pengujian didapat akurasi untuk  data  Google  Play  Store  sebesar  95%,  Twitter sebesar 76% dan Youtube sebesar 99%. Penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap tiga kernel SVM yaitu linear,  polynomial dan  RBF,  dari  hasil pengujian menggunakan ketiga data diketahui kernel terbaik  adalah  RBF  dengan  akurasi  masing-masing data sebesar 0.946, 0.762 dan 0.989.
Penelitian  ini  memiliki  hasil  yang  berbeda dengan penelitian sebelumnya yang membandingkan kernel  SVM,  dimana  pada  penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh Liani dkk didapat kernel terbaik yaitu linear ,  sedangkan  pada  penelitian  ini  didapat kernel  tebaiknya  adalah  RBF.  sumber  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  juga  berbeda  dengan penelitian  sebelumya  serta  jumlah  data  yang digunakan juga lebih banyak.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  yang  telah dilakukan,  maka  didapat  hasil  pengujian  akurasi dengan  menggunakan  Algoritma  SVM  untuk  data google play store adalah 95% dengan hasil sentimen negatif.  Untuk  data  twitter  didapat  akurasi  76% dengan hasil sentimen positif. Sedangkan untuk data youtube  mendapatkan  akurasi  99%  dengan  hasil sentimen negatif.
Pengujian  kernel  yang  dilakukan  dari  tiga  tipe kernel  SVM  yakni linear,  polynomial dan  rbf terhadap ketiga data. Akurasi terbaik yakni pada tipe kernel rbf dengan akurasi masing-masing 0.946 atau 94.6% untuk data google playstore, 0.762 atau 76.2% untuk  data  twitter dan 0.989  atau 98.9% untuk data youtube.
Hasil  dari  visualisasi  kata  yang  dilakukan dengan memanfaatkan wordclouds dari tools google colab,  untuk  data  google  playstore  kata  yang  paling sering  muncul  adalah  “aplikasi”,  untuk  data  twiter adalah “bahan bakar” dan untuk data youtube adalah ”baru”.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
G. R. Hrp and N. Aslami, “Analisis Dampak Kebijakan  Perubahan  Publik  Harga  BBM terhadap  Perekonomian  Rakyat  Indonesia,” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 1464–1474, 2022.
[2] R. I. Liperda, I. K. Hardianti, I. N. Widyah, A.  Rahmadini,  N.  A.  Fadjri,  and  R.  R.
Agustin, “Simulasi-Optimasi
Sistem
Transportasi  Penentuan  Kebutuhan  Truk Tangki  Pada  Proses  Distribusi  BBM:  Studi Kasus TBBM Plumpang,” JISI J. Integr. Sist. Ind. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  92,  2022,  doi: 10.24853/jisi.9.2.92-102.
[3] A.  A.  Writings,  C.  Hendriyani,  and  F. Damayanti,  “MyPertamina  Application  To Increase Consumer Engagement,” Int. J. Bus. Rev.  … ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  65–73,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/thejobsrev iew/article/view/48470
[4] R.  M.  Ibrahim  and  N.  N.  K.  Moeliono, “Pengaruh manfaat, kepercayaan, efikasi diri, kemudahan penggunaan, keamanan terhadap persepsi konsumen pada my pertamina (Studi pada  penggunaan  my  pertamina  kota Bandung,” J.  Ilm.  Mhs.  Ekon.  Manaj. Accredit. SINTA , vol. 4, no. 2, pp. 396–413, 2020, [Online].
Available: http:jim.unsyiah.ac.id/ekm
[5] G.  S.  Heryadi,  “Strategi  Promosi  Loyality Program My Pertamina yang Dilakukan Oleh PT Pertamina (PERSERO) Tahun 2018,” Visi Komun. , vol. 17, no. 01, pp. 23–44, 2018.
[6] A.  A.  Sinurat,  C.  Hendriyani,  and  F. Damayanti,  “MyPertamina  Application  To Increase Consumer Engagement,” Int. J. Bus. Rev. (The Jobs Rev. , vol. 5, no. 1, pp. 65–74, 2022, doi: 10.17509/tjr.v5i1.48470.
[7] A.  W.  Syaputri,  “Analisis  Sentimen  Pada Ulasan  Hotel  Grand  Elite  Di  Website Traveloka  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[8] C. Dreisbach, T. A. Koleck, P. E. Bourne, and S.  Bakken,  “A  systematic  review  of  natural language  processing  and  text  mining  of symptoms  from  electronic  patient-authored text data,” Int. J. Med. Inform. , vol. 125, no. February, pp. 37–46,
2019, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.02.008.
[9] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini  Film  Pada  Twitter,” INOVTEK Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[10] V.  A.  Flores,  L.  Jasa,  and  L.  Linawati, “Analisis  Sentimen  untuk  Mengetahui
Kelemahan  dan  Kelebihan  Pesaing  Bisnis Rumah Makan Berdasarkan Komentar Positif dan Negatif di Instagram,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro ,  vol.  19,  no.  1,  p.  49,  2020,  doi:
10.24843/mite.2020.v19i01.p07.
[11] A.  M.  Zuhdi,  E.  Utami,  and  S.  Raharjo, “Analisis Sentiment Twitter Terhadap Capres Indonesia  2019  dengan  Metode  K-NN,” J. Inf. Politek. Indones. Surakarta , vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[12] E. Retnoningsih and R. Pramudita,
“Mengenal  Machine  Learning  Dengan
Teknik Supervised Dan Unsupervised Learning Menggunakan Python,” Bina Insa. Ict  J. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  156,  2020,  doi: 10.51211/biict.v7i2.1422.
[13] P. P. P. A. N. . F. I. R.H. Zer, B. H. Hayadi, and  A.  R.  Damanik,  “Pendekatan  Machine Learning  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Berbasis  Pso  Dalam  Analisa  Pemahaman Pemrograman Website,” J. Inform. dan Tek. Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  3,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i3.2700.
[14] D. A. Otchere, T. O. Arbi Ganat, R. Gholami, and  S.  Ridha,  “Application  of  supervised machine learning paradigms in the prediction of petroleum reservoir properties: Comparative  analysis  of  ANN  and  SVM models,” J.  Pet.  Sci.  Eng. ,  vol.  200,  no. August  2020,  p.  108182,  2021,  doi: 10.1016/j.petrol.2020.108182.
[15] K.  A.  Rokhman,  B.  Berlilana,  and  P.  Arsi, “Perbandingan  Metode  Support  Vector Machine  Dan  Decision  Tree  Untuk  Analisis Sentimen  Review  Komentar  Pada  Aplikasi Transportasi  Online,” J.  Inf.  Syst.  Manag. , vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.24076/joism.2021v3i1.341.
[16] M.  Ichwan,  I.  A.  Dewi,  and  Z.  M.  S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Untuk Menentukan
TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” MIND J. , vol.  3,  no.  2,  pp.  16–23,  2019,  doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
[17] D. L. Rianti, Y. Umaidah, and A. Voutama,
“Tren  Marketplace  Berdasarkan  Klasifikasi Ulasan Pelanggan Menggunakan Perbandingan Kernel Support Vector Machine,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 1, p. 98, 2021, doi: 10.30998/string.v6i1.9993.
[18] N.  R.  Feta  and  A.  R.  Ginanjar,  “Komparasi Fungsi  Kernel  Metode  Support  Vector Machine  Untuk  Pemodelan  Klasifikasi Terhadap Comparison of the Kernel Function of  Support  Vector  Machine  Method  for Modeling  Classification  of  Soybean  Plat Disease,” J.  Ilm.  Ilmu  Komputer,  Sains  dan
1312 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1305-1312
Teknol. Terap. , vol. 1, no. 1, pp. 33–39, 2019.
[19] A.  Liani,  “Analisis  Perbandingan  Kernel Algoritma  Support  Vector  Machine  dalam Mengklasifikasikan Skripsi Teknik
Informatika  berdasarkan  Abstrak,” JOINS
(Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 240–249,
2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3715.
[20] T.  M.  Permata  Aulia,  N.  Arifin,  and  R. Mayasari,  “Perbandingan  Kernel  Support Vector  Machine  (Svm)  Dalam  Penerapan
Analisis  Sentimen  Vaksinisasi  Covid-19,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 139–145, 2021, doi:
10.31598/sintechjournal.v4i2.762.
[21] M. Pejic-Bach, T. Bertoncel, M. Meško, and Ž.  Krstić,  “Text  mining  of  industry  4.0  job advertisements,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 50, no. July, pp. 416–431, 2020, doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2019.07.014.
[22] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  and  R.  S. Perdana,  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2,  no.  11,  pp.  4704–4713,  2018,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[23] Y.  Al-amrani,  M.  Lazaar,  and  K.  Eddine,
“Sentiment  Analysis  Using  Hybrid  Method of,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 96, no. 7, pp. 1886–1895, 2018, [Online]. Available: www.jatit.org
[24] S. Sumayah, F. Sembiring, and W. Jatmiko, “Analysis  of  Sentiment  of  Indonesian
Community  on  Metaverse  Using  Support Vector Machine Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 143–150, 2023.
[25] S.  Mulyani,  R.  Novita,  P.  Studi,  and  S. Informasi,  “IMPLEMENTATION  OF  THE NAIVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM FOR CLASSIFICATION OF COMMUNITY SENTIMENT ABOUT DEPRESSION ON IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK,” vol. 3, no. 5, 2022.
[26] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L. Muflikhah, “Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan
Cosine  Similarity,” Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 306–312,
2018, [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/796
[27] W.  S.  U.  Saragih,  N.  A.  Hasibuan,  and  ...,
“Penerapan Text Mining Dengan Menggunakan Metode TF-IDF Untuk Menentukan  Genre  Dari  Komik,” KOMIK (Konferensi  … ,  vol.  4,  pp.  191–199,  2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2679.