JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine
Piqih Aditiya, Ultach Enri * , Iqbal Maulana
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1 piqih.aditiya18093@student.unsika.ac.id, 2,* ultach@staff.unsika.ac.id, 3 iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id Email Penulis Korespondensi: ultach@staff.unsika.ac.id Submitted 10-08-2022 ; Accepted 22-08-2022 ; Published 30-08-2022
Abstrak
Perkembangan teknologi semakin pesat, hal ini mempermudah komunikasi informasi dan transaksi pembelanjaan, salah satu inovasi yang sedang di adopsi adalah layanan digital, seperti self service . Salah satu self service adalah myim3 yang merupakan produk dari PT  indosat  ooredoo  hutchison  sebagai  perusahaan  penyedia  layanan  jaringan  internet,  dengan  semakin  banyaknya  pengguna  dari aplikasi tersebut membuat banyaknya opini atau sentimen masyarakat yang dibagikan di kolom komentar atau ulasan, oleh karenanya hal ini perlu dilakukan analisis terhadap ulasan aplikasi MyIM3 untuk mengetahui opini masyarakat mengenai aplikasi tersebut. Data ulasan diperoleh dari situs web Google Play yang diambil menggunakan metode scraping dengan bantuan library pihak ke 3 di python . Jumlah data yang diperoleh dalam penelitian ini sebanyak 3484 data. Pelabelan data dibantu oleh pakar untuk menentukan positif serta negatif. Pada tahap preprocessing data di bersihkan untuk mengurangi atribut yang kurang berpengaruh. Di tahap berikutnya melakukan proses transformation dengan  TF-IDF.  Proses  klasifikasi  klasifikasi  dibagi  menjadi  beberapa  skenario  dengan  algoritma  yang digunakan adalah support vector machine dengan 2 kernel ya itu linear dan RBF . Hasil terbaik terdapat pada skenario (70:30) untuk kernel linear dengan akurasi 87% dan skenario (90:10) dengan akurasi 87% di kernel RBF. Proses klasifikasi menghasilkan kata yang paling sering muncul pada masing-masing kelas sentimen yang divisualisasikan dengan word cloud . Kata “bagus” merupakan kata yang  paling  dominan  pada  data  ulasan  positif,  sedangkan  kata  “jaringan”  yang  paling  dominan  pada  data  ulasan  negatif  aplikasi MyIM3.
Kata Kunci: MyIM3; Text Mining; Support Vector Machine (SVM); Ulasan, Word Cloud

## Abstract
Technological developments are increasingly rapid, this makes it easier to communicate information and shopping transactions, one of the innovations that are being adopted is digital services, such as self-service. One of the self-services is myim3 which is a product of PT Indosat Ooredoo Hutchison as an internet network service provider company, with the increasing number of users of the application, many opinions or public sentiments are shared in the comments or reviews column, therefore it is necessary  to analyze this MyIM3 application review to find out public opinion about the application. The review data is obtained from the Google Play website which is retrieved using the scraping method with the help of 3rd party libraries in python. The amount of data obtained in this study was 3484 data. Experts assist in data labeling to determine positive and negative. In the preprocessing stage, the data is cleaned to reduce the less influential attributes. In the next stage, perform the transformation process with TF-IDF. The classification process is divided into several scenarios with the algorithm used as a support vector machine with 2 kernels, linear and RBF. The best results are in the scenario  (70:30)  for  the  linear  kernel  with  87%  accuracy  and  the  scenario  (90:10)  with  87%  accuracy  in  the  RBF  kernel.  The classification process produces the most frequently occurring words in each sentiment class which is visualized with a word cloud. The word "good" is the most dominant in the positive review data, while the word "network" is the most dominant in the harmful review data of the MyIM3 application.
Keywords : MyIM3; Text Mining; Support Vector Machine (SVM); Review; Word Cloud

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  sekarang  ini  semakin  canggih  dalam  memberikan  kemudahan  seperti  halnya  dalam telekomunikasi,  informasi,  dan  transaksi  pembelanjaan.  Hal  yang  sedang  ramai  di  adopsi  di  indonesia  adalah  layanan digital, salah satunya self service application , hal ini dipengaruhi oleh gaya hidup di era generasi milenial yang ingin semuanya  menjadi  praktis,  serba  cepat  dan  tidak  merepotkan[1].  Dibuktikan  dengan  semakin  banyaknya  pengguna internet , menurut Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) pengguna internet mengalami kenaikan setiap tahunnya seperti pada survei terbaru mereka di tahun 2019-2020 jumlah pengguna internet terdapat sebanyak 197,71 juta orang dengan kenaikan 8,9% dari tahun sebelumnya di 2018 yang berjumlah 171,17 juta orang[2]. Salah satu operator seluler besar di indonesia adalah Indosat Ooredoo Hutchison yang di tahun 2021 mempunyai 60,3 juta pengguna baik prabayar maupun pascabayar yang aktif, jumlah tersebut bertambah 5,3% dari tahun sebelumnya [3], sebagai perusahaan penyedia layanan jaringan telekomunikasi mereka meluncurkan aplikasi self service untuk mempermudah pelayanan nya yaitu  MyIM3,  menyediakan  fitur  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna  seperti  kontrol  data  untuk  menghemat penggunaan data dan layanan gratis lainnya [4] Aplikasi ini telah diunduh lebih dari 100 juta pengguna dan lebih dari 5 juta ulasan di google play store . Google play store adalah sebuah layanan konten digital, dimana pengguna smartphone dengan sistem operasi android dapat mengunduh aplikasi maupun produk online lainnya yang disediakan seperti e-book film, game, dan lain sebagainya secara gratis maupun berbayar [5]. Di google play store ada sebuah fitur yaitu rating dan ulasan  ( review ),  fitur  itu  bisa  akan  mempengaruhi  calon  pengguna  dikarenakan  kecenderungan  pengguna  sebelum mengunduhnya akan melihat kolom ulasan atau review ini sebagai tolak ukur bagus atau tidaknya suatu produk, serta opini opini yang di tuangkan di dalamnya. ulasan ini biasanya terbagi menjadi ulasan positif dan ulasan negatif tetapi ulasan  dari  sosial  media  mempengaruhi  keputusan  seseorang  untuk  membeli  atau  menggunakan  produk  tersebut  [6]
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
ditambah  dengan  kecenderungan  pengguna  ingin  mengetahui  pendapat  serta  pengalaman  pengguna  lain  yang  terkait aplikasi tersebut [7] oleh sebab itu diperlukan metode untuk menyortir serta menganalisis ulasan dengan cepat dan akurat serta mengkategorikan antara ulasan positif dengan negatif.
Sentimen analisis menurut (Feldman & Sanger, 2007) bisa disebut juga dengan Opinion mining adalah salah satu cabang studi yang berfokus pada analisis pendapat atau opini seseorang, perilaku, dan emosi yang diekspresikan secara tekstual [8] sedangkan menurut (Manik & Ernawati, 2021) analisis sentimen merupakan proses menganalisis, identifikasi dan pengelompokan tanggapan atau opini pada teks, dengan maksud membedakan apakah itu opini positif dan negatif [9] Pada penelitian ini menggunakan salah satu algoritma yang populer untuk mengklasifikasikan text yaitu Support vector machine, pemilihan  algoritma  tersebut  karena  memiliki  memiliki  akurasi  tertinggi  dalam  hal  pengklasifikasian  data teks[10]-[11] algoritma SVM mempunyai beberapa kernel diantaranya Linear, Rbf (Radial Basis Function), Polynomial, dan multiquadric. Pemilihan  kernel  ini  penting  adanya  karena  akan  mempengaruhi  hasil  dari  outputnya,  hal  ini dimaksudkan  agar feature  space bisa  ditentukan  untuk  mencari  clasifiernya  [12].  Pada  penelitian  terdahulu  yang dilakukan oleh Hilda Kusumahadi dkk, 2019 yang berjudul “Klasifikasi keluhan pelanggan berbasis twitter menggunakan metode Support Vector Machine (SVM)(Studi kasus: Pos Indonesia)” membandingkan fungsi kernel di algoritma svm kernel yang digunakan adalah Linera, Rbf, Polynomial menghasilkan kesimpulan kernel Linear mendapatkan nilai akurasi lebih  kecil  dibanding Rbf yaitu  sebesar  81,26%  sedangkan Rbf sendiri  menghasilkan  81,44%  dan Polynomial sebesar 67,12%. Tetapi di hasil presisi, recall, f1-score linear lebih unggul dengan hasil masing masing 90%, 89%,dan 89% di banding  kernel  rbf.  Sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oryza  Habibie  Rahman  dkk,  2021  dengan  judul “Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine” dalam penelitiannya membandingan  antara  fungsi  kernel  yang  ada  di  algoritma  svm  yang  menghasilkan  kesimpulan  terdapat  dua  kernel dengan nilai tertinggi yaitu rbf dan linear, hasil akurasi di kernel rbf 93% sedangkan precision 84%, recall 86%, dan f- measure 83%, sementara itu linear mendapatkan akurasi 92%, dengan presisi 85%, recall 88% dan f-measure 85%.
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas peningkatan jumlah pemakaian internet, peneliti merasa perlu untuk menganalisa lebih lanjut terhadap review atau ulasan pengguna di salah satu aplikasi self service yang dimiliki oleh  perusahaan  penyedia  layanan  jasa  telekomunikasi  untuk  mengetahui  bagaimana  opini  atau  pendapat  dari penggunanya  terhadap  layanan  dari  aplikasi  tersebut,  dengan  cara  menganalisis  sentimen  tersebut  dengan  proses text mining menggunakan algoritma svm, sedangkan di algoritma svm sendiri pengaruh dari pemilihan fungsi kernel memiliki pengaruh yang cukup besar dalam menentukan ruang feature space yang berimbas pada hasil akhir nantinya, peneliti telah mengumpulkan  beberapa  referensi  penelitian  terdahulu  terdapat  2  kernel  yang  akan  di  komparisi  terhadap  hasil  yang dikeluarkan yaitu kernel linear and rbf .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  from  Data dengan  tahapan didalamnya yakni Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, Evaluation . Pada tahapan Preprocessing prosesnya menggunakan proses Text Mining untuk membersihkan datanya. Agar dapat lebih mudah keterangan dari alur penelitian terdapat pada gambar 1.

## 2.1 Data Collection
Data  dari  ulasan  pengguna  diperlukan untuk  menunjang  penelitian  kali  ini,  pengumpulan  Data  diambil  menggunakan teknik web scraping dengan menggunakan bahasa pemrograman phyton . Ulsan atau komentar ( review ) pengguna aplikasi
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
MyIM3 di Google Play Store merupakan data yang akan di scraping . Pengumpulan data diperlukan dalam proses analisis data yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian, pengambilan data fokus pada kategori relevan dengan estimasi waktu pengumpulan  data  adalah  3  bulan,  dimulai  dari  bulan  februari  2022  hingga  april  2022.  Kemudian  data  ulasan  yang terkumpul akan dilakukan pelabelan yang dibantu oleh pakar bahasa yang dibagi kedalam dua dengan 2 klasifikasi yaitu positif dan negatif.

## 2.2 Preprocessing
Proses preprocessing data  dilakukan  karena  banyak  data  yang  masih  menggunakan  bahasa  yang  tidak  sesuai  ejaan ataupun  ada  beberapa  atribut  data  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses  penelitian  ini  kedepannya.  Di  tahapan  ini menggunakan tahapan text mining, sedangkan Text mining adalah proses analisis teks pencarian sebuah informasi yang dianggap penting untuk sebuah hasil spesifik. Dengan prinsip dan cara data mining dilakukan agar mengetahui pola yang ada di suatu teks [13]. Proses text mining mencakup beberapa sub-task, seperti information retrieval, categorization, POS tagging, Clustering, dan lainnya, dengan kategori framework “Knowledge Discovery in Databases” (KDD)[14]. Tetapi yang akan digunakan pada penelitian dapat dilihat pada gambar 2
Gambar 2. Proses Text mining di tahap preprocessing

## 2.2.1 Cleaning
proses pembersihan suatu kalimat dari kata yang tidak digunakan serta tidak berpengaruh pada hasil nantinya. Seperti symbol, link dan emoji.

## 2.2.2 Case Folding
proses perubahan huruf yang tadinya kapital ( Uppercase ) menjadi huruf kecil ( LowerCase ), huruf yang di udah mulai dari  “a”  sampai  dengan  “z”  selain  itu  akan  dihilangkan  atau  tidak  diproses,  contohnya  “Akhir  ini  jaringan  sering bermasalah LEMOT dan sangat LAMBAT” maka akan diubah menjadi “akhir ini jaringan sering bermasalah  lemot dan sangat lambat”.

## 2.2.3 Tokenizing
proses memisahkan suatu kalimat menjadi lebih sederhana / kecil atau menjadi beberapa kata dari kalimat panjang, hasil dari prosesnya disebut token, contohnya “akhir ini jaringan sering bermasalah. lemot dan sangat lambat” menjadi “akhir”, “ini”, “jaringan”, “sering”, “bermasalah”, “lemot”,  “dan”,  “sangat”,  “lambat”.

## 2.2.4 Normalization
proses memperbaiki kata yang semula tidak baku menjadi kata baku, fungsi proses ini adalah menyeragamkan kata kata yang ditemukan menjadi kata baku yang sesuai, contohnya “paket data tak kunjung masuk” menjadi “paket data tidak kunjung masuk”.

## 2.2.5 Filtering
proses  penyaringan  atau  pengambilan  inti  kata  dari  tahap tokenizing untuk  membuang  kata-kata  yang  dianggap  tidak mempunyai makna dikenal sebagai stopword . Stopword dalam kalimat mengandung istilah-istilah yang sering keluar & dipercaya  nir  krusial  contohnya  waktu,  penghubung  &  lain  sebagainya.  Hal  tersebut  diperlukan  upaya  untuk menghapusnya. Proses menghapus ini memerlukan sebuah kumpulan istilah yang nantinya dijadikan sebagai referensi untuk upaya penghapusan tersebut [15].

## 2.2.6 Stemming
Proses pencarian suatu kata dasar atau menghilangkan imbuhan atau kata jamak menjadi kata dasar dalam suatu dokumen. Contohnya minuman, diminum, meminumkan, terminum, dimana kata dasarnya ialah kata “minum”.
2.3 Transformation
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Data yang telah di proses pada tahap sebelumnya masihlah bersifat tekstual sedangkan pada penelitian ini diperlukan data yang  bersifat  numerik  untuk  memudahkan  perhitungan  pada  tahap  berikutnya  yaitu  data  mining,  oleh  karena  itu perubahan data harus dilakukan, hal ini bisa dilakukan dengan beberapa metode, metode yang dipakai pada penelitian ini adalah TF-IDF ( Term Frequency – Inverse Document Frequency) . TF-IDF adalah cara yang dipakai mencari sebanyak mana hubungan dari kata ( term ) ke dokumen yang akan diberikan bobot. Dengan menyatukan kedua konsep frekuensi adanya hubungan antar kata dan inverse frekuensi yang ada di dalam dokumen tersebut [16]. TF merupakan rasio dari jumlah suatu kata pada kalimat dan dibandingkan dengan panjang dari kalimat tersebut, sementara IDF dari setiap kata adalah  rasio  berdasarkan  total  dokumen  dengan  jumlah  dari  dokumen  tertentu  yang  terdapat  teks  tersebut  [17] persamaannya dituliskan pada persamaan 1
𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓 = 𝑡𝑓   ×  𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓 (1)
Keterangan tf : Term Frequency idf : Inverse Document Frequency N : Jumlah total dokumen dalam corpus N df : Jumlah dokumen yang mengandung term sebuah kata 2.4. Data Mining proses klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan beberapa skenario yaitu 90% data training dan  10%  data  testing, 80%  data  training  dan 20%  data  testing,  70%  data  training  an 30%  data  testing,  dan  60%  data training  dan  40%  data  testing  [18].  Dengan  menggunakan  2  kernel  yaitu Linear dan Rbf  (Radial  Basis Function). Persamaan kernel Linear ada di persamaan 2 sedangkan persamaan kernel Rbf di persamaan 3
𝐾( 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  , 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) =  ∅(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ ). ∅(𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) (2) 𝐾( 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  , 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = 𝑒𝑥𝑝 (− ‖  𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗⃗⃗   . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗⃗⃗  ‖ 2
2𝜎 2 ) (3)
Keterangan: 𝑥 = vektor masukan yang diperluas 𝛼 = alpha 𝛽 = beta 𝜎 = sigmoid

## 2.2 Evaluation
Tahap terakhir melakukan evaluasi pada hasil yang didapat sebelumnya diproses klasifikasi yang menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan menggunakan metode Confusion Matrix . Confusion matrix merupakan salah-satu alat bantu untuk analitik prediktif yang dapat menampilkan dan membandingkan nilai aktual atau nilai sebenarnya dengan nilai hasil prediksi model yang dapat digunakan untuk menghasilkan matrik evaluasi[19]. Berikut tabel Confusion matrix
Tabel 1. Confusion matrix
Actual Positif Actual Negatif Predicted Positif TP FP Predicted Negatif FN TN
Berdasarkan tabel confusion matrix diatas, true positive (TP) adalah  persentase dari kelas positif yang berhasil diklasifikasi sebagai kelas positif, false positive (FP) adalah kelas negatif yang diklasifikasi sebagai kelas positif, false negative (FN)  adalah  kelas positif  yang  diklasifikasi  sebagai  kelas  negatif, True negative (TN)  adalah  persentase  dari kelas negatif yang berhasil diklasifikasi sebagai kelas negatif. Hasil dari confusion matrix seperti accuracy, precision, recall dan f1-score (f-measure) berikut persamaannya [19].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)

## 2.2 Word Cloud
Word  cloud  merupakan  salah  satu  dari  sekian  metode text mining untuk  menunjukan  kata  yang  banyak  terdapat  pada dokumen tersebut. Sedangkan besarnya font berpengaruh kepada sering kali kata tersebut ada di data yang digunakan [9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  menganalisis  sentimen  dengan  cara  mengklasifikasikan  ulasan pengguna aplikasi self service myIM3 di situs google play store . Menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan 2 kernel yaitu Kernel Linear dan Kernel RBF. Untuk mengetahui kernel mana yang terbaik dari keduanya, di penelitian ini  membandingkan  empat nilai  yang dihasilkan  dari pemrosesan  pada text  mining diantaranya  adalah  nilai accuracy, recall, precision , dan f1-score.

## 3.1 Data Collection
Pengumpulan  data  dilakukan  di  website google  play  store dengan  menggunakan  teknik web  scraping ,  dengan menggunakan bantuan library eksternal di python , data yang digunakan adalah data berbentuk teks, yaitu data ulasan pengguna  aplikasi self  service myIM3  selama  bulan  februari  sampai  april  data  yang  didapatkan  berjumlah  3721. Selanjutnya  data  dipilih  dengan  beberapa  kriteria  yang  ditentukan,  yaitu  data  ulasan  berbahasa  Indonesia,  tidak mengandung unsur SARA, tidak memuat kata-kata kasar, dan merupakan kalimat yang benar-benar berisi ulasan suatu aplikasi,  baik  ulasan  yang  bersifat  positif  maupun  ulasan  negatif.  Setelah  didapatkan  data  yang  sesuai  selanjutnya dilakukan pelabelan data dengan cara membaginya berdasarkan rating, untuk rating 5-4 di labelkan positif, sedangkan 1- 2 dilabelkan negatif, dan untuk rating 3 di labelkan oleh pakar yaitu seorang guru bahasa indonesia. Data yang akan di proses berjumlah 3.484 dataset yang berisikan 652 data ulasan positif dan 2.832 data ulasan negatif, ditunjukkan pada tabel perbandingan data.
Tabel 2. Perbandingan Data Positif 652 Negatif 2832

## 3.2 Preprocessing
Data hasil scraping tidak bisa langsung diolah, karena mengandung banyak noise (gangguan), karenanya diperlukan tahap preprocessing sebagai bagian membersihkan data atau mengurangi atribut yang tidak berpengaruh di tahap berikutnya untuk mengurangi gangguan atau noise. Tahapan preprocessing akan ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tahap Preprocessing Tahapan Sebelum Sesudah Cleaning Untuk  Indosat,tolong  ya  khususnya  di  kota,Ogan Komering  ulu  timur,sumatera  selatan..di  mohon  di perbaiki  ya,masalahnya  untu  akses  jaringannya susahnya  lebih  dari  susah  banget,hampir  di  daerah kami semua pengguna mengeluh indosat..jadi tolong ya di perkuat lagi..terimakasih Untuk Indosattolong ya khususnya di kota Ogan Komering  ulu  timur  sumatera  selatan  mohon diperbaiki ya masalahnya untuk akses jaringannya susahnya lebih dari susah bangethampir  di  daerah  kami  semua  pengguna mengeluh  indosat  jadi  tolong  ya  diperkuat  lagi terimakasih Case Folding Untuk  Indosat  tolong  ya  khususnya  di  kota  Ogan Komering  ulu  timur  sumatera  selatan  mohon diperbaiki  ya  masalahnya  untuk  akses  jaringannya susahnya  lebih  dari  susah  bangethampir  di  daerah kami semua pengguna mengeluh indosatjadi tolong ya diperkuat lagi terimakasih
untuk indosat tolong ya khususnya di kota ogan komering  ulu  timur  sumatera  selatan  di  mohon diperbaiki ya masalahnya untuk akses jaringannya  susahnya  lebih  dari  susah  banget hampir  di  daerah  kami  semua  pengguna mengeluh  indosat  jadi  tolong  ya  diperkuat  lagi terimakasih
Tokenizing untuk  indosat  tolong  ya  khususnya  di  kota  ogan komering  ulu  timur  sumatera  selatan  di  mohon diperbaiki  ya  masalahnya  untuk  akses  jaringannya susahnya  lebih  dari  susah  banget  hampir  di  daerah kami semua pengguna mengeluh indosat jadi tolong ya diperkuat lagi terimakasih
[“untuk”  “indosat”  “tolong”  “ya”  “khususnya” “di”  “kota”  “ogan”  “komering”  “ulu”  “timur” “sumatera”  “selatan”  “di”  “mohon”  “di” “perbaiki”  “ya”  “masalahnya”  “untuk”  “akses” “jaringannya”    “susahnya”    “lebih”  “dari” “susah” “banget” “hampir” “di” “daerah” “kami” “semua”  “pengguna”  “mengeluh”  “indosat” “jadi”  “tolong”  “ya”    “di”    “perkuat”    “lagi” “terimakasih”]
Filtering
[“untuk” “indosat” “tolong” “ya” “khususnya” “di”
“kota” “ogan” “komering” “ulu” “timur” “sumatera” “selatan”  “di”  “mohon”  “di”  “perbaiki”    “ya” “masalahnya”    “untu”    “akses”  “jaringannya” “susahnya”    “lebih”  “dari”  “susah”  “banget” “hampir” “di” “daerah” “kami” “semua” “pengguna”  “mengeluh”  “indosat”  “jadi”  “tolong” “ya”  “di”  “perkuat”  “lagi” “terimakasih”]
indosat,tolong,kota,ogan,komering,ulu,timur,su matera,selatan,mohon,perbaiki,masalahnya,akse s,jaringannya,susahnya,susah,banget,hampir,dae rah,pengguna,mengeluh,indosat,jadi,tolong,perk uat,lagi,terimakasih
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Stemming indosat,tolong,kota,ogan,komering,ulu,timur,sumat era,selatan,mohon,perbaiki,masalahnya,akses,jaring annya,susahnya,susah,banget,hampir,daerah,penggu na,mengeluh,indosat,jadi,tolong,perkuat,lagi,terima kasih mohon baik akses jaring susah susah daerah guna keluh tolong kuat

## 3.3 Transformation
Pada tahap ini data yang bersifat tekstual akan diubah menjadi data numerik dengan metode TF-IDF, dimana sebelum mencari nilai dari TF-IDF sendiri kita memerlukan berapa banyak jumlah suatu kata pada data ulasan tadi, pada tabel 4 dapat dilihat beberapa kata beserta jumlahnya
Tabel 4. Jumlah Kata Pada Ulasan Kata Jumlah Kata Kesini 104 Im3 686 Jaring 1414 Buruk 247 Lag 143 Paket 1299 beli 885
Setelahnya nilai TF bisa dihitung dengan cara hasil bagi antara periode munculnya sebuah kata dengan total dari jumlah kata yang ada di dokumen tersebut, nilai TF ini berfungsi untuk menentukan berapa seringnya suatu kata muncul dalam sebuah dokumen. Nilai TF sudah diketahui langkah berikutnya adalah mencari IDF, yang mempunyai fungsi agar jika suatu kata banyak tersebar di sebuha dokumen maka nilainya akan berkurang. Terakhir ketika sudah mengetahui nilai dari TF dan juga IDFnya, barulah kemudian TF-IDF dapat dilakukan dengan cara mengalikan TF dan IDF. Hasil nilai proses TF-IDF dapat lebih mudah dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Proses TF-IDF Kata TF IDF TF-IDF Kesini 0.058823 3.521207 0.207129 Im3 0.058823 1.898268 0.111662 Jaring 0.117647 2.097681 0.246683 Buruk 0.058823 2.704897 0.159111 Lag 0.058823 3.419737 0.201161 Paket 0.117647 1.220565 0.143595 beli 0.058823 1.447852 0.085167

## 3.4 Data Mining
Pemodelan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) dilakukan  di  tahap  ini,  dengan  kernel  yang  akan digunakan  adalah Linear dan Rbf .  Sebelum  proses  pemodelan  dilakukan  pembagian  data  antara  data  testing  dan  data training menjadi 4 skenario hal ini dimaksudkan untuk mendapatkan nilai performa yang lebih baik pada pemodelan di penelitian, untuk pembagian skenario dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pembagian Skenario Skenario Data Training Data Testing A 90% 10% B 80% 20% C 70% 30% D 60% 40%

## 3.4.1 Skenario A
Setelah dilakukan pengujian ulasan dengan menggunakan kernel linear mendapatkan akurasi sebesar 86,3% sedangkan di kernel Rbf mendapatkan akurasi sebesar 87,0%. Hal ini dikarenakan didapatkan data yang berhasil diklasifikasi dengan benar dari data testing yang digunakan pada nilai TP dan TN di confusion matrix , Hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 7
Tabel 7. Confusion Matrix Skenario A Linear Rbf 275 10 277 8 38 26 38 26
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.4.2 Skenario B
Setelah dilakukan pengujian ulasan dengan menggunakan kernel linear mendapatkan akurasi sebesar 86,3% sedangkan di kernel Rbf mendapatkan akurasi sebesar 86%. Hal ini dikarenakan didapatkan data yang berhasil diklasifikasi dengan benar dari data testing yang digunakan pada nilai TP dan TN di confusion matrix , Hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 8
Tabel 8. Confusion Matrix Skenario B Linear Rbf 556 14 554 16 81 46 81 46

## 3.4.3 Skenario C
Setelah dilakukan pengujian ulasan dengan menggunakan kernel linear mendapatkan akurasi sebesar 86,3% sedangkan di kernel Rbf mendapatkan akurasi sebesar 86%. Hal ini dikarenakan didapatkan data yang berhasil diklasifikasi dengan benar dari data testing yang digunakan pada nilai TP dan TN di confusion matrix , Hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Confusion Matrix Skenario C Linear Rbf 834 21 834 21 119 72 122 69

## 3.4.4 Skenario D
Setelah dilakukan engujian ulasan dengan menggunakan kernel linear mendapatkan akurasi sebesar 86,3% sedangkan di kernel Rbf mendapatkan akurasi sebesar 86%. Hal  ini dikarenakan  didapatkan data yang berhasil diklasifikasi dengan benar dari data testing yang digunakan pada nilai TP dan TN di confusion matrix, Hasil dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Confusion Matrix Skenario D Linear Rbf 1112 25 1127 10 167 90 202 55

## 3.5 Evaluation
Keseluruhan pengujian model yang dilakukan menggunakan algoritma SVM pada tahap ini akan di bandingkan dengan maksud mencari model terbaik dalam proses klasifikasi, hasil yang didapatkan adalah kernel linear mendapatkan akurasi terbesar pada skenario C (70:30) sebesar 87% dan kernel RBF pada skenario A (90:10) sebesar 87%. Sedangkan hasil akurasi terendah didapat kernel RBF pada skenario B (80:20) sebesar 86,0%. Hasil evaluasi tidak hanya menghasilkan akurasi tetapi ada beberapa nilai lagi seperti precision, recall dan f1-score untuk bahan pertimbangan evaluasi model. Precision terbesar di kernel linear ada di skenario C (70: 30) dan 4 (90:10) dengan nilai 88%, di kernel RBF terdapat di skenario  A  (90:10) dengan  nilai  88%,  sedangkan  Precision  terkecil  dengan  kernel  linear  terdapat di  skenario  C,  B, A dengan nilai 77% di RBF ada di skenario B dengan nilai 74%. Nilai recall di kernel linear terbesar ada di skenario D,C,B dengan  nilai  98%  sedangkan  di  RBF  skenario  D  sebesar  98%,  sedangkan  untuk  nilai  terkecil  kernel  linear  dan  RBF masing-masing berada di skenario D sebesar 35% dan 21%. F1-score di semua skenario kernel linear mendapatkan 92% sedangkan di kernel RBF kecuali skenario ke D mendapatkan nilai yang sama dengan kernel linear, sama seperti recall nilai  terendah  ada  di  skenario  D  untuk  f1-score  dengan  nilai  masing  masing  linear  48%  dan  RBF  34%  hasil  dari keseluruhan perbandingan dapat dilihat pada tabel 11
Tabel 11. Perbandingan Evaluasi Model Skenario Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1-score (%) L R L R L R L R 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 A 86,3 87 77 88 76 88 41 96 41 97 52 92 53 92 B 86,3 86,0 77 87 74 87 36 98 36 97 49 92 49 92 C 87 86,3 77 88 77 87 38 98 36 98 51 92 49 92 D 86,2 85 78 87 85 85 35 98 21 99 48 92 34 91
Keterangan:
L : Kernel Linear R : Kernel Rbf 1 : Positif
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4673 Hal 1020−1028 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
0 : Negatif
Hasil analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi self service MyIM3 dapat divisualisasikan dengan menggunakan word  cloud  untuk  mengetahui  gambaran  atau  informasi  umum  mengenai  data  ulasan  pengguna  aplikasi  self  service MyIM3 pada situs Google Play. Terdapat beberapa kata untuk masing masing ulasan baik itu positif dan negatif, kata “bagus”, “kuota”,” sinyal”, “paket”, dan “jaringan” menjadi kata yang paling sering muncul yang digunakan untuk ulasan positif sedangkan, kata “jaringan”, “sinyal”, “paket”, “kuota”, dan “pulsa” menjadi kata yang paling sering muncul yang digunakan untuk ulasan negatif pada aplikasi self service MyIM3 pada penelitian ini. Di word cloud semakin besar ukuran kata dalam word cloud maka semakin tinggi pula frekuensi kata tersebut. Artinya kata tersebut sering digunakan sebagai ulasan aplikasi MyIM3.Untuk lebih jelas nya bisa dilihat pada gambar 3 dan gambar 4
Gambar 3. Ulasan Positif
Gambar 4. Ulasan Negatif

## 4. KESIMPULAN
Penerapan algoritma Support Vector Machine menggunakan kernel linear dan RBF untuk melakukan analisis sentimen ulasan yang dikerjakan dengan beberapa proses diantaranya data collection dengan menggunakan metode web scraping, preprocessing dengan proses text mining yang didalamnya mencakup data cleaning, case folding, tokenizing, filtering, stemming dengan bantuan library sastrawi, setelahnya melakukan transformation dengan pembobotan kata (TF-IDF), lalu dilakukan pemodelan menggunakan 4 skenario pengujian secara acak dengan tujuan mencari  model terbaik untuk kedua kernel  yang  dipakai  yaitu  linear  dan  RBF  di  algoritma  SVM  berhasil  dilakukan.  Gambaran  atau  informasi  umum mengenai data ulasan pengguna aplikasi self service MyIM3 diperoleh dari visualisasi dengan menggunakan word cloud. kata “bagus”, “kuota”,” sinyal”, “paket”, dan “jaringan” menjadi kata yang paling sering muncul yang digunakan untuk ulasan positif aplikasi MyIM3 pada penelitian ini. Sedangkan untuk ulasan negatif kata yang paling sering muncul adalah kata “jaringan”, “sinyal”, “paket”, “kuota”, dan “pulsa”. Dalam hal ini, kata “kuota” merupakan kata yang paling dominan pada data ulasan positif yang mengandung persepsi baik mengenai aplikasi self service MyIM3, sedangkan kata “sinyal” yang  paling  dominan  pada  ulasan  negatif  mengandung  persepsi  negatif  mengenai  aplikasi  self  service  MyIM3. Perbandingan kernel pada algoritma SVM mendapatkan hasil kernel linear dengan hasil prediksi yang bagus pada skenario C (70:30) memiliki akurasi 87% karena model sanggup dalam mengklasifikasikan ulasan positif dan bukan ulasan positif. Selain itu, kernel RBF memiliki hasil yang bagus juga di skenario A (90:10) dengan akurasi sebesar 87%. Nilai akurasi terendah terdapat pada skenario B (80:20) dengan nilai 86,0% pada kernel RBF di karenakan model yang didapat juga kurang  baik  dalam  mengklasifikasikan  ulasan  positif  maupun  ulasan  negatif.  Sedangkan  untuk  masing  masing  nilai Precision, Recall, F1-Score Nya. Precision di kernel Linear paling besar berada di skenario C (70:30) dan skenario A (90:10) dengan nilai 88% sedangkan di kernel RBF dengan nilai yang sama 88% di skenario A (90:10), Recall di kernel Linear nilai tertinggi adalah 98% di skenario ke D (60:40) dan C (70:30) sedangkan kernel RBF mendapat nilai tinggi di
skenario D (60:40) dengan nilai 99%. F1-Score di kernel liner mendapat 92% di semua skenario sedangkan di kernel RBF mendapat 92% di semua skenario kecuali skenario

## REFERENCES
[1] I. Umiyati, T. E. Putri, dan N. Maya, “Social Influence, Usability And Security On The Intensity Of DANA e-Wallet Use,” JASS (Journal Account. … , vol. 03, hal. 113–130, 2021.
[2] Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, “Laporan Survei Internet APJII 2019 – 2020,” Jakarta, 2020.
[3] V. B. Kusnandar, “Telkomsel Jadi Operator Seluler dengan Pelanggan Terbanyak di Indonesia,” 2021. [Daring]. Tersedia pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/09/22/telkomsel-jadi-operator-seluler-dengan-pelanggan-terbanyak-di- indonesia. [Diakses: 07-Apr-2022].
[4] Indosat  dan  Ooredoo,  “Fitur  MyIM3,”  2022.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://indosatooredoo.com/portal/id/indexpersonal. [Diakses: 07-Apr-2022].
[5] Google,  “Persyaratan  Layanan  Google  Play,”  2020.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://play.google.com/intl/id_id/about/play- terms/. [Diakses: 07-Apr-2022].
[6] S. Hilda Kusumahadi, H. Junaedi, dan J. Santoso, “Klasifikasi Helpdesk Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, hal. 54–60, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1125.
[7] B. Liu, “Sentiment analysis and opinion mining,” Synth. Lect. Hum. Lang. Technol. , vol. 5, no. 1, hal. 1–167, 2012.
[8] R. Feldman dan J. Sanger, The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data , 3 ed. United States of America: Cambridge university press, 2007.
[9] G. Manik, I. Ernawati, dan I. Nurlaili, “Analisis Sentimen Pada Review Pengguna E-Commerce Bidang Pangan Menggunakan Metode Support Vector Machine ( Studi Kasus : Review Sayurbox dan Tanihub pada Google Play ),” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , no. September, hal. 64–74, 2021.
[10]  X. Wu et al. , “Top 10 algorithms in data mining,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 14, no. 1, hal. 1–37, 2008, doi: 10.1007/s10115-007- 0114-2.
[11]  F. Sodik dan I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” Prisma , vol. 4, hal. 628–634, 2021.
[12]  L. B. Ilmawan dan M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen  pada  Ulasan  Tekstual  di  Google  Play  Store,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  hal.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[13]  M.  Tri  Anjasmoros  dan    dan  Fitri  Marisa,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Go-Jek  Menggunakan  Metode  Svm  Dan  Nbc  (Studi Kasus: Komentar Pada Play Store),” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, hal. 489–498, 2020.
[14]  I.  Adiwijaya,  “Text  Mining  dan  Knowledge  Discovery,” Kolok.  bersama  komunitas  datamining  Indones.  soft-computing Indones. , vol. 1, hal. 1–9, 2006.
[15]  A. Erfina, E. S. Basryah, A. Saepulrohman, dan D. Lestari, “Analisis Sentimen Aplikasi Pembelajaran Online Di Play Store Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm),” Semin. Nas. Inform. , vol. 1, no. 1, hal. 145– 152, 2020.
[16]  N.  Fikria,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Review  Aplikasi  E-Ticketing  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan Asosiasi,” Univ. Islam Indones. , vol. 1, no. 2018-05–15, hal. 101, 2018.
[17]  A. Kulkarni dan A. Shivananda, Natural Language Processing Recipes . 2019.
[18]  A.  Silvia,  F.  T.  Muhammad, dan  F.  A.  Mochammad,  “Klasifikasi  Penyakit Skizofrenia  dan  Episode  Depresi  pada  Gangguan Kejiwaan dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, hal. 5611–5618, 2018.
[19]  R. N. Devita, H. W. Herwanto, dan A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  indonesia,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  hal.  427,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854773.