## ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS IPHONE 14 PRO MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST

## Galih Arum Prabowo, Basuki Rahmat, Henni Endah Wahanani
Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Jl Raya Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya, Indonesia galiharum181100@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritma XGBoost untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek  pada  kolom  komentar  video  youtube  review  iPhone  14  Pro,  yang  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat performansi algoritma XGBoost dalam mengklasifikasi ulasan ke dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif- negatif,  sekaligus  mengetahui  kelebihan  dan  kelemahan  Iphone  iPhone  14  pro.  Dari  hasil  pengujian  didapat tingkat akurasi yang cukup tinggi, yaitu berkisar antara 89% sampai 97%. Selain itu, dari penelitian ini juga dapat diketahui  bahwa  kelebihan  yang  dimiliki  terdapat  pada  aspek  citra  merek  dan  performa.  Sedangkan  untuk kelemahannya,  iPhone  14  pro  masih  banyak  mendapat  sentimen  negatif  terutama  pada  aspek  desain  dan spesifikasi
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspect-Based, iPhone 14 pro, XGBoost

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  sekarang  teknologi  membawa  banyak kemudahan,  salah  satu  kemudahan  dalam  mengakses informasi  melalui  internet.  Dilansir  dari  hasil  survei yang  dilakukan  oleh  hootsuite  (We  Are  Social) mengenai Indonesia Digital Report, terdapat sebanyak 80,1%  menggunakan  internet  untuk  menemukan informasi.  Hal  tersebut  didukung  dengan  banyak platform penyedia layanan informasi seperti Youtube, Twitter,  Instagram  dan  banyak  lagi.  Dengan kepopuleran  Youtube  terbukti  dari  hasil  survei  yang dilakukan  oleh  hootsuite  (We  Are  Social)  mengenai Indonesia  Digital  Report,  Youtube  menempati  posisi kedua  setelah  google  dalam  kategori  website  yang banyak  dikunjungi  orang  Indonesia  pada  tahun  2022 dengan total 241 miliar orang[1]. Hal ini dimanfaatkan banyak  pihak  sebagai  wadah  untuk  branding  dan penyebaran informasi, termasuk penyebaran informasi mengenai  barang  elektronik,  salah  satu  channel  yang cukup  menarik  pengguna  Youtube  khususnya  para penggemar gadget yaitu GadgetIn
GadgetIn  membahas  seputar  barang  barang elektronik.  Salah  satu  videonya  yang  membahas iPhone  14  Pro.  Di  dalam  video  menjelaskan  tentang Iphone  14  Pro  Indonesia  yang  sedang  marak  di kalangan  masyarakat  indonesia  karena  inovasi  baru pada  iphone  14.  Banyak  masyarakat  indonesia  yang bertanya mengenai performa teknologi baru dari brand Iphone  ini.  Dibutuhkan  informasi  untuk  melihat apakah  masyarakat tertarik pada gadget baru  ini  atau tidak.  Maka  dari  itu  untuk  mengatasi  masalah  ini, dilakukan  penelitian  analisis  sentimen  melalui komentar  pengguna  youtube  pada  channel  GadgetIn untuk  melihat  minat  beli  masyarakat  sebagai konsumen  terhadap  produk  Iphone  14  pro.  Analisis sentimen  secara singkat dapat diartikan sebagai studi komputasi  yang  memanfaatkan  teks  berisi  opini,
pandangan, pendapat, penilaian, serta emosi seseorang terhadap suatu objek [2].
Sentimen  pada  ulasan-ulasan  tersebut  nantinya akan  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kategori,  yaitu sentimen  positif  dan  sentimen  negatif.  Untuk algoritma  klasifikasinya,  peneliti  akan  fokus  pada algoritma XGBoost sebagai algoritma klasifikasi  dan metode TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)  sebagai  metode  word  embedding.  Secara singkat  word  embedding  adalah  bentuk  representasi numerik  dari  sebuah  frasa  [3].  Sedangkan  algoritma Extreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  adalah  salah satu  algoritma  berkinerja  terbaik  yang  digunakan untuk  supervised  learning.  Dapat  digunakan  untuk masalah regresi dan klasifikasi. Xgboost disukai oleh ilmuwan karena kecepatan eksekusinya yang tinggi[4].  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  metode XGBoost  menjadi  metode  yang  banyak  digunakan pada kompetisi machine learning[5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  para  calon  user untuk  mengetahui  kelebihan  dan  kelemahan  dari iPhone  14  Pro  selain  itu  hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  sumber  rujukan  pihak iPhone  memberikan  model  algoritma  yang  cukup akurat  dalam  menganalisis  sentimen  publik  di Youtube mengenai produk iPhone 14 pro. Oleh karena itu,  pada  penelitian  ini  akan  mennggunakan  TF-IDF sebagai  metode  word  embedding.  Lalu  algoritma klasifikasi XGBoost

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori  dasar  yang  akan  dipakai  untuk  penelitian diperlukan untuk mendukung penelitian ini. Landasan teori  yang akan digunakan adalah  Analisis  Sentimen, Preprocessing, TF-IDF, XGBoost, Confusion Matrix.

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  teknik  pengolahan bahasa alami yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengekstrak,  dan  mengevaluasi  opini  dan  sentimen yang terkandung dalam teks dalam rangka menentukan apakah  opini  tersebut  bersifat  positif,  negatif,  atau netral.  Analisis  sentimen  juga  biasa  disebut  sebagai opinion  mining.  Analisis  sentimen  atau  opinion mining  bertujuan  untuk  memahami  kecenderungan pendapat  publik  terhadap  suatu  objek  permasalahan, apakah  cenderung  ke  arah  opini  positif  atau  ke  arah opini  negatif.  Analisis  sentimen  ini  mulai  popular sebagai topik penelitian sejak tahun 2002[6].

## 2.2. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)
Aspect-based sentiment analysis (ABSA) adalah sebuah  pendekatan  yang  akan  mengambil  aspek  dan sentimen  pada  sebuah  kalimat  sehingga  setelahnya dapat  diketahui  sentimen-sentimen  dari  masing- masing  aspek  yang  ada.  Contoh  dari  aspect-based sentiment  analysis  bisa  diambil  dari  sebuah  kalimat ulasan produk, “Ni hape jujur bagus, dengan layar yg memanjakan mata, performa yang tinggi, apalagi fitur dynamic island nya cukup dieksekusi dengan mantap oleh apple, yang biasanya tompel ditutup tutupi di hp android, di iphone malah dibuat fitur wkwkwkw, tetep aja inovasi apple sekarang engga se gahar dulu”. Dari kalimat tersebut, aspek ulasan  yang dibahas ada tiga, yakni citra merek, spesifikasi, dan desain. Untuk aspek citra  merek  termasuk  sentimen  negatif  karena dianggap  tidak  segahar  dulu,  sedangkan  untuk  aspek spesifikasi  dan  desain  termasuk  ke  dalam  sentimen positif karena dapat merubah kekurangan di merek lain menjadi kelebihan dan terobosan baru.

## 2.3. Preprocessing
Teks atau kalimat yang diambil dari sumber bisa disebut  sebagai  data  mentah.  Hal  ini  dikarenakan dataset tersebut merupakan data yang tidak terstruktur sehingga  komputer  akan  sulit  untuk  mengolah  data tersebut. Karena hal tersebut, diperlukanlah tahap text preprocessing sebelum  nantinya dilakukan penentuan fitur,  atau  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan pembobotan setiap kata dengan menggunakan metode TF-IDF[7].  Pada  penelitian  ini,  terdapat  5  tahap  text preprocessing yaitu case-folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, dan stemming.

## 2.4. TF-IDF
Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) adalah sebuah metode word embedding atau pengubahan  kata  menjadi  nilai  numerik,  yang  mana nilai numerik tersebut dapat mewakili bobot dari setiap kata  yang  ada  di  dalam  sebuah  kumpulan  dokumen [8].

## 2.5. XGBoost
Gradient Boosting adalah algoritma pembelajaran  mesin  yang  pengembangan  algoritma akselerasi  adaptif.  Gradient  Boost  mampu  mencegah
over-tuning membangun pohon keputusan berdasarkan  pertumbuhan  struktur  pohon  Belajar  itu lemah,  begitu  juga  memperbaiki  kesalahan  pohon keputusan[10].

## 2.6. Confusion Matrix.
Confusion  matrix  merupakan  matriks  atau tabel yang  mampu  merepresentasikan  performa  algoritma dalam proses pengklasifikasian kelas-kelas [11]

## 3. M ETODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pemuatan skripsi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengambilan  data  merupakan  tahapan awal pada perancangan sistem ini, dimana sistem akan melakukan  scrapping  data  sebanyak  1000  buah  data yang  nantinya  akan  diproses  lebih  lanjut  untuk diklasifikasi. Dataset di-scrapping dengan menggunakan  google  developer.  Google  developer merupakan  sebuah  package  berbasis  python  yang mampu  mengambil  berbagai  data  yang  ada  Youtube, salah  satunya  adalah  kolom  komentar  Youtube. Selanjutnya  data  tersebut  dibagi  menjadi  4  aspek, yaitu:
1. Citra  Merek  (Seberapa  Iphone  mendapatkan perhatian terhadap inovasi dan harga yang ada)
2. Desain (seberapa suka dengan desain iphone 14 terbaru  dan  desain  fitur  baru  yaitu  dynamic island)
3. Spesifikasi  (seberapa  puas  pengguna  dengan spesifikasi kamera layar speaker)
4. Performa (seberapa puas user dengan iphone 14 terutama seperti baterai, chipset 16 bionic)

## 3.2. Preprocessing
Tahap  selanjutnya  ialah  tahap  preprocessing. Secara singkat, tahap ini dilakukan untuk memproses data  agar  siap  digunakan  pada  tahapan-tahapan selanjutnya.  Beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan pada  preprocessing  data  ini  ialah  case-folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, dan stemming.

## 3.2.1. Case Folding
Tahap  text  preprocessing  yang  pertama  ialah case-folding.  Case-folding  ialah  proses  yang  akan merubah karakter yang ada pada dataset agar menjadi huruf kecil semua.

## 3.2.2. Cleaning
Tahap  text  preprocessing  yang  selanjutnya adalah cleaning. Cleaning adalah proses pembersihan kalimat dari atribut-atribut yang mengganggu, seperti angka, simbol, tanda baca, dan karakter kosong.

## 3.2.3. Tokenizing
Lalu  selanjutnya  ialah  tahap  tokenizing. Tokenizing  adalah  proses  yang  akan  memotong
kalimat  pada  dataset  agar  terpisah-pisah  menjadi satuan kata.

## 3.2.4. Stopword Removal
Stopword  Removal  adalah  suatu  tahapan penghapusan  kata-kata  pada  dataset  yang  tidak relevan,  tidak  berhubungan,  dan  tidak  berpengaruh pada  tahap  pemrosesan  data  selanjutnya.  Kata  tanya, kata hubung, kata depan, dan kata-kata tidak bermakna lainnya juga akan dibuang pada tahap ini. Contoh kata- kata yang akan dibuang pada tahap stopword removal ini adalah di, ke, adalah, merupakan, sangat, dan, jika, agak, saja, itu, begitu, banget, saja.

## 3.2.5. Stemming
Kata-kata  yang  ada  di  dataset  biasanya bermacam-macam,  ada  yang  hanya  berbentuk  kata dasar,  ada  pula  kata  yang  memiliki  imbuhan.  Untuk memaksimalkan  tahapan  preprocessing,  kata-kata yang  memiliki  imbuhan, perlu diubah ke bentuk kata dasar. Tahap inilah yang disebut tahap stemming.

## 3.3. TF-IDF
Setelah  di  lakukan  preprocessing  langkah selanjutnya  ialah  pembobotan  setiap  kata  tadi menggunakan Metode TF-IDF memberikan nilai atau bobot  pada  setiap  kata  didasarkan  pada  frekuensi kemunculan sebuah kata. Namun sebelum metode TF- IDF diterapkan, diperlukan juga proses label encoding untuk  mengubah  kelas  target  menjadi  bentuk  angka. Tahapan-tahapan  dalam  melakukan  perhitungan secara  manual dengan  menggunakan  metode TF-IDF ialah sebagai berikut:
1. Ketahuilah  nilai  DF  dan  nilai  D  (jumlah kalimat) di dalam corpus
2. Hitung nilai TF
3. Hitung nilai IDF
4. Hitung nilai w (bobot) dengan mengalikan nilai TF dan IDF.
𝑊 = 𝑇𝐹  ×  𝐼𝐷𝐹 (1) 𝑊 =   𝑓 𝑡,𝑑 × 𝐷 𝑑𝑓(𝑡) (2)

## 3.4. XGBoost
Setelah  setiap  kata  mendapat  bobot  masing masing  menggunakan  metode TF-IDF  lalu dilakukan klasifikasi  menggunakan  Algoritma  XGBoost  dalam melakukan  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  Algorima  XGBoost.  Adapun  contoh proses perhitungan Algorima XGBoost :

## 1. Langkah 1 Menentukan Probabilitas
Menentukan  nilai  probabilitas  awal  (Pr)  dan residual  Nilai  probabilitas  ditentukan  lebih awal, karena label terdiri dari 2 kategori maka probabilitas  yang  digunakan  bernilai  0.5  dan contoh  perhitungan  nilai  residual  untuk instance 1, sebagai berikut:
𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 = 𝑌 − 𝐹 0 (𝑥)
(5)

## 2. Langkah 2 Menentukan SW
Untuk menentukan simpul 1 atau cabang yang pertama  pada  pohon  ditentukan  dengan  nilai gain.  Setelah  didapatkan  hasil  dari  nilai  gain maka  dilakukan  perhitungan  similarity  weight (SW) atau similarity score
𝑆𝑊 = (∑ 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙) 2 ∑(Pr (1−𝑃𝑟)+𝜆 (6)

## 3. Langkah 3 Menentukan Gain
Setelah  mendapatkan  nilai  similarity  weight (SW) atau similarity score selanjutnya nilai SW ini  akan  digunakan  untuk  menentukan  Gain. Dimana nilai gain digunakan untuk menentukan atribut mana yang akan digunakan untuk menjadi simpul sesuai dengan nilai gain tertinggi.  Berikut  contoh  perhitungan  untuk mendapatkan nilai Gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝑆𝑤 𝑘𝑖𝑟𝑖 + 𝑆𝑤 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 − 𝑆𝑤 𝑎𝑤𝑎𝑙 (7)

## 3.5. Confusion Matrix
Setelah  melakukan  klasifikasi  menggunakan algoritma  XGBoost  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi maka di lakukan menggunakan perhitungan confusion matrix. Terdapat empat elemen pada confusion matrix yaitu  TP  (True  Positive)  yaitu  hasil  dari  klasifikasi yang  tepat,  TN  (True  Negative)  yaitu  hasil  dari klasifikasi  yang tidak tepat, FP (False Positive)  yaitu hasil dari klasifikasi yang tepat tetapi faktanya kurang tepat, FN (False Negative)  yaitu hasil dari klasifikasi yang kurang tepat tetapi faktanya tepat. Empat elemen tersebut  selanjutnya  dapat  diolah  untuk  memperoleh data  data  lain  yang  mampu  mengukur  tingkat performansi  sebuah  algoritma,  yaitu  accuracy, precision, recall, dan F1 score.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (8) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (9) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (10) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (11)

## 4. METODE PENELITIAN
Adapun  hasil  dan  pembahasan  yang  akan dijelaskan menjadi beberapa sub bab.

## 4.1. Pengumpulan Data
Dalam proses pengambilan dataset, memanfaatkan  Youtube  Data  API  v3.  Sebelum  nya penulis sudah mengaktifkan layanan google developer console dimana untuk mendapatkan API key. Setelah mendapatkan API key penulis meng-import beberapa library dasar yang akan membantu proses pengambilan dataset,  seperti  library  pandas  untuk  mengolah  data dan  library google  api client. Setelah  import  berhasil penulis  membuat  fungsi  untuk  crawling.  Dimana
penulis memanggil fungsi dari library google api client untuk mengakses/mengambil data komentar.

## Gambar 1. Tampilan Keseluruhan Data
Data seluruh komentar ada 4027 komentar akan tetapi  yang di gunakan pada penelitian kali  ini  hanya 1000 data  karena banyak komentar yang tidak sesuai dengan batasan seperti berbahasa Indonesia lalu sesuai dengan 4 aspek yang di tentukan.

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing  data,  penulis  terlebih  dahulu melakukan  install  atau  import  beberapa  library  yang tersedia  di  python,  di  antaranya  yaitu  Sastrawi,  nltk, dan  beberapa  basic  library  seperti  pandas,  numpy, string,  dan  lainnya.  Berikut  hasil  preprocessing menggunakan  5  tahapan  (case  folding,  cleaning, tokenizing, stopword removal, stemming).
Tabel 1.  Hasil Preprocessing
Proses Hasil Case Folding wah yang Dynamic Island inovasinya keren sih, kelemahan dibuat jadi keunggulan yang mempermudah dan bermanfaat, pasti bentar lagi banyak ditiru ðŸ˜… Cleaning wah yang dynamic island inovasinya keren sih, kelemahan dibuat jadi keunggulan yang mempermudah dan bermanfaat, pasti bentar lagi banyak ditiru ðÿ˜… Tokenizing [‘wah’, ‘yang’, ‘dynamic’, ‘island’, ‘inovasinya’, ‘keren’, ‘sih’, ‘kelemahan’,
‘dibuat’, ‘jadi’, ‘keunggulan’, ‘yang’,
‘mempermudah’, ‘dan’, ‘bermanfaat’,
‘pasti’, ‘bentar’, ‘lagi’, ‘banyak’, ‘ditiru’]
Stopword Removal [‘dynamic’, ‘island’, ‘inovasinya’, ‘keren’, ‘kelemahan’, ‘dibuat’, ‘keunggulan’, ‘mempermudah’, ‘bermanfaat’, ‘bentar’, ‘banyak’, ‘ditiru’]
Stemming [‘dynamic’, ‘island’, ‘inovasi’, ‘keren’, ‘lemah’, ‘buat’, ‘unggul’, ‘mudah’, ‘manfaat’, ‘bentar’, ‘banyak’, ‘tiru’]
Hasil  dari  preprocessing  ini  berupa  kata  dasar dari  setiap  sentimen  yang  ada  yang  nantinya  akan  di proses  kembali  menggunakan  metode  TF-IDF  untuk mendapatkan bobot untuk setiap kata yang ada.

## 4.3. TF-IDF
TF-IDF ini hanya dilakukan pada kolom ‘Ulasan’ saja,  dengan  TF-IDF  ini, tiap  kata  yang  ada  pada dataset  telah  memiliki  bobot  masing-masing  untuk
selanjutnya  dapat  digunakan  pada  proses  klasifikasi data.

## Gambar 2. Hasil TF-IDF
Data  yang  sebelumnya  berupa  kata  tiap sentimennya dirubah menjadi angka dengan menggunakan metode pembobotan TF-IDF.

## 4.4. XGBoost
Setelah mendapatkan bobot pada setiap kata pada bagian  ini  proses  pembuatan  sebuah  model  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi. Dimana yang sebelumnya  sudah  melakukan  proses  preprocessing data,  dan  labelling  pada  tahap  ini  data  tersebut  akan digunakan  sebagai  masukkan  algoritma  klasifikasi, yaitu Extreme Gradient Boosting (XGboost).
Gambar 3. Cara kerja Algoritma XGBoost
Berdasarkan  gambar  3  ilustrasi  dimana  xgboost ini  algoritma  yang  belajar  dari  kesalahan  seperti contoh  pada  iterasi  pertama  biru  sebagai  positif  dan merah  sebagai  negatif  setelah  di  lakukan  iterasi pertama hasilnya sudah benar akan memudar dan yang salah  akan  lebih  tebal  dan  begitu  juga  pada  iterasi kedua  hasil  kesalahan  dari  iterasi  pertama  menjadi bahan  untuk  dipelajari  dan  hasilnya  yang  tadinya sudah  benar  jadi  semakin  memudar  lagi  dan  begitu seterusnya lalu hasil dari banyak week learner tadi di gabungkan.  Untuk  menghitung  pohon  yang  ada menggunakan  persamaan  (6)  dan  untuk  menentukan evaluasi model pada pohon selanjutnya menggunakan nilai gain menggunakan persamaan (7). Nantinya hasil prediksi XGBoost akan di hitung pada pengujian yang dilakukan menggunakan metode pengujian Confusion Matrix.

## 4.5. Confusion Matrix
Bagian ini proses pembuatan sebuah model yang digunakan untuk melakukan klasifikasi. Dimana yang sebelumnya  sudah  melakukan  proses  preprocessing
data, labelling dan metode optimasi pada tahap ini data tersebut akan digunakan sebagai masukkan algoritma klasifikasi, yaitu Extreme Gradient Boosting (XGboost). Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Aspek Training Testing Accuracy Citra Merek 90% 10% 96% 80% 20% 94% 70% 30% 96% Desain 90% 10% 92% 80% 20% 92% 70% 30% 89% Spesifikasi 90% 10% 96% 80% 20% 92% 70% 30% 95% Performa 90% 10% 96% 80% 20% 96% 70% 30% 97%
Berdasarkan diagram pada tabel 4.1, dapat dilihat bahwa  tingkat  akurasi  paling  baik  untuk  hasil pengujian ialah yang menggunakan perbandingan data training dan data testing sebesar 90% :  10%. Namun untuk aspek performa akurasi lebih tinggi didapatkan menggunakan  perbandingan  70%  :  30%  tapi  tidak terpaut  jauh  hanya  berbeda  1%.  Lalu  untuk perbandingan 80% : 20% dan 70% : 30% tidak dapat ditentukan  yang  mana  yang  lebih  baik.  Hal  ini dikarenakan  pada  aspek  desain  pengujian  yang menggunakan  perbandingan  80%  :  20%  lebih  tinggi nilai  akurasinya  dibanding  dengan  pengujian  yang menggunakan  perbandingan  70%  :  30%.  Hal  ini berbanding  terbalik  dengan  tiga  aspek  lainnya.  Pada aspek  citra  merek,  spesifikasi  dan  performa perbandingan 80% : 20% nilai akurasinya lebih rendah dibanding  dengan  pengujian  yang  menggunakan perbandingan  70%  :  30%.  Meskipun  begitu,  pada penelitian  tugas  akhir  ini  perbandingan  pembagian data yang memberikan nilai akurasi paling tinggi ialah skenario pengujian  yang  menggunakan perbandingan 80% : 20% dengan hasil  akurasi paling tinggi  berada di  pada  skenario  pengujian  12  yang  mengukur keakuratan  proses  klasifikasi  aspek  performa  dengan tingkat akurasi mencapai 97%, disusul oleh aspek citra merek, desain, dan spesifikasi, dengan tingkat akurasi masing-masing sebesar 96%, 92%, dan 96%.

## 4.6. Analisis Sentimen Aspek
Untuk  mengetahui  kelebihan  dan  kelemahan Iphone 14 pro, penulis akan menganalisis kecenderungan  ulasan  pada  masing-masing  aspek, apakah cenderung  mengandung sentimen positif  atau sentimen  negatif.  berikut  akan  ditampilkan  diagram jumlah sentimen masing-masing aspek.
Gambar 4. Analisis Sentimen Masing Masing Apek
Berdasarkan  gambar  4  dari  1000  data  ulasan paling relevan yang di scraping dari kolom komentar youtube  pada  tanggal  1  Maret  2023,  terlihat  bahwa ulasan  pada  aspek  desain  mengandung  sentimen negatif paling banyak di antara keempat aspek lainnya.
Jumlah  ulasan  dan  persentase  sentimen  pada masing-masing  aspek  secara  tidak  langsung  mampu memberikan gambaran terkait kelebihan dan kelemahan  iphone  14  pro  ini.  Berdasarkan  hasil analisis  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  kelemahan iphone  14  pro  ini  terletak  pada  aspek  desain  dan spesifikasi. Para pengguna iphone merasa desain pada 14  pro  ini  terlalu  monoton  sama  dengan  seri sebelumnya  dan  inovasi  baru  dynamic  island  juga mengganggu  di  beberapa  aplikasi  yang  ada  seperti tombol search pada aplikasi tokopedia
Gambar 5. Analisis Sentimen Aspek Design
Berdasarkan  gambar  5  dari  pembobotan  kata terdapat  kata  pada  sentimen  yang  di  prediksi  negatif pada  aspek  desain,  terlihat  bahwa  kata  dynamic  dan tompel  (kata  lain  dari  dynamic  island  karena bentuknya  menyerupai  tompel)  menjadi  kata  teratas dalam  aspek  desain  hal  ini  membuktikan  beberapa masyarakat  Indonesia  memberikan  sentimen  negatif terhadap kata dynamic
Selain  itu  masalah  pada  kamera  iphone  14  pro dimana  kekurangan  pada  seri  sebelumnya  belum terselesaikan yaitu kamera yang ngeflare pada malam hari. Sedangkan untuk kelebihannya, iphone 14 pro ini cukup unggul untuk chipset yang digunakan yaitu A16 bionic  dan  inovasi  yang  selalu  dihadirkan  di  setiap serinya  dari  hasil  ulasan  dan  persentase  sentimen iphone  14  pro  berhasil  membuat  banyak  masyarakat indonesia  puas  terhadap  keseluruhan  inovasi  dan spesifikasi yang diberikan di iphone 14 pro ini.
182 144 168 185 68 106 82 65 C I T R A   M E R K D E S I G N S P E S I F I K A S I P E R F O R M A
A N A L I S I S   S E N T I M E N   M A S I N G M A S I N G   A S P E K Positif Negatif
1.151956 544 3.026436 354 8.735141 943 0 5 10 desain dynamic tompel Aspek Design

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  penelitian  tugas akhir  ini  ialah  sebagai  berikut:  Algoritma  Extreme Gradient  Boost  berhasil  diimplementasikan  untuk analisis sentimen pada kolom komentar video youtube iPhone 14 Pro pada channel GadgetIn. Tingkat akurasi penggunaan algoritma Extreme Gradient Boost dalam analisis sentimen pada kolom komentar video youtube iPhone 14 Pro pada channel GadgetIn berkisar antara 89%  hingga  97%.  Akurasi  tertinggi  pada  masing- masing aspek didapatkan dari skenario pengujian yang menggunakan  perbandingan  80%  :  20%  pada pembagian  data  training  dan  data  testing.  Iphone  14 pro  memiliki  kelemahan  iphone  14  pro  ini  terletak pada  aspek  desain  dan  spesifikasi.  Para  pengguna iphone merasa desain pada 14 pro ini terlalu monoton sama  dengan  seri  sebelumnya  dan  inovasi  baru dynamic island juga mengganggu di beberapa aplikasi yang ada seperti tombol search pada aplikasi tokopedia selain itu masalah pada kamera iphone 14 pro dimana kekurangan pada seri sebelumnya belum terselesaikan yaitu  kamera  yang  ngeflare  pada  malam  hari. Sedangkan  untuk  kelebihannya,  iphone  14  pro  ini cukup unggul untuk chipset yang digunakan yaitu A16 bionic  dan  inovasi  yang  selalu  dihadirkan  di  setiap serinya  dari  hasil  ulasan  dan  persentase  sentimen iphone  14  pro  berhasil  membuat  banyak  masyarakat indonesia  puas  terhadap  keseluruhan  inovasi  dan spesifikasi yang diberikan di iphone 14 pro ini.
Berikut  ini  adalah  beberapa  saran  berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan,  yaitu  :  Pada pengembangan selanjutnya dapat ditambahkan jumlah dataset  yang  digunakan  agar  meningkatkan  akurasi dan prediksi dari proses analisis sentimen. Diharapkan penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  aspek- aspek  lain  agar  kelebihan  dan  kelemahan  aplikasi dapat makin teridentifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andi  Dwi  Riyanto.  (2022,  February  15). Hootsuite  (We  are  Social):  Indonesian  Digital Report 2022 . Hootsuite.
[2] Pasek,  P.,  Mahawardana,  O.,  Sasmita,  G.  A., Agus,  P.,  &  Pratama,  E.  (2022).  Analisis Sentimen  Berdasarkan  Opini  dari  Media  Sosial Twitter terhadap “Figure
Pemimpin”
Menggunakan Python. In JITTER-Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer (Vol. 3, Issue 1).
[3] Muhammad Arief Rahman, Herman Budianto, & Ester  Irawati  Setiawan.  (2019).  Aspect  Based Sentimen  Analysis  Opini  Publik  Pada  Instagram dengan Convolutional Neural Network. JOURNAL  OF  INTELLIGENT  SYSTEMS  AND COMPUTATION , 1 (2), 50–57. https://doi.org/https://doi.org/10.52985/insyst.v1i
2.83
[4] Ibrahem  Ahmed  Osman,  A.,  Najah  Ahmed,  A., Chow,  M.  F.,  Feng  Huang,  Y.,  &  El-Shafie,  A.
(2021).  Extreme  gradient  boosting  (Xgboost) model  to  predict  the  groundwater  levels  in Selangor  Malaysia.  Ain  Shams  Engineering Journal, 12(2), 1545–1556. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.11.011
[5] Chen,  T.,  &  Guestrin,  C.  (2016).  XGBoost:  A scalable tree boosting system. Proceedings of the ACM  SIGKDD  International  Conference  on Knowledge Discovery and Data Mining, 13-17- August-2016,
785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785.
[6] Andi Nurul Hidayat. (2015). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP  WACANA  POLITIK PADA MEDIA MASA ONLINE
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT VECTOR  MACHINE  DAN  NAIVE  BAYES (Vol. 1, Issue 1).
[7] Andi  Nurul  Hidayat.  (2015).  ANALISIS SENTIMEN TERHADAP WACANA POLITIK PADA MEDIA MASA ONLINE
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT VECTOR  MACHINE  DAN  NAIVE  BAYES (Vol. 1, Issue 1).
[8] Diki Hendriyanto, M., Ridha, A. A., & Enri, U. (2022).  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.
Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 5(1).
[9] Syulistyo, A. R., Jati Purnomo, D. M., Rachmadi, M.  F.,  &  Wibowo,  A.  (2016).  PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) FOR TRAINING OPTIMIZATION ON CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK (CNN).  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informasi, 9(1), 52. https://doi.org/10.21609/jiki.v9i1.366
[10] Rifky Hendrawan, I. (2022). “Jurnal TRANSFORMASI (Informasi & Pengembangan Iptek)” (STMIK BINA PATRIA)
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,  SVM  DAN  XGBOOST  DALAM KLASIFIKASI TEKS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PRODUK LOKAL DI INDONESIA. In Jurnal
TRANSFORMASI (Vol. 18, Issue 1).
[11] Farah Zhafira, D., Rahayudi, B., &
Korespondensi, P. (2021). ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN KAMPUS MERDEKA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN PEMBOBOTAN TF-IDF BERDASARKAN KOMENTAR PADA YOUTUBE (Vol. 2, Issue 1).