JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021, Halaman 346 - 358 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI TIKTOK DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN ASOSIASI
Sola Fide 1 , Suparti 2 , Sudarno 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
solafide34@gmail.com

## ABSTRACT
Corona virus pandemic requires people to do activities from home so the number of internet usage in Indonesia  has  increased  because  information is  carried  out  through  social  media. One  of  the  popular social media in Indonesia is TikTok. However, the Tiktok’s popularity cannot be separated from the footsteps of TikTok in Indonesia which was blocked by government for committing many violations. Each application allows users to provide a review about the application. To find out the users TikTok’s sentiment, sentiment analysis was carried out to classify reviews into positive and negative sentiments. Classification is carried out using the Support Vector Machine (SVM) with kernel Radial Basis Function (RBF) method which is more effective classification algorithm and kernel function, seen from previous studies.  The  parameters  used  in  the  SVM  gamma  default  0.0004255  and  the  Cost  (C)  parameter experiment used is 0,01; 0,1; 1; 10; 100; 1000. The  results can provide information that can be retrieved using the association method. The steps are scrapping data, data preprocessing, sentiment scoring, TF- IDF weighting, classifying using the SVM RBF kernel method and text association. Evaluation of the model using a confusion matrix with the value of accuracy and kappa. The greater the value of accuracy and kappa, the better the performance of the classification model. The review classification resulted in the best accuracy rate of 90.62% and the best kappa of 81.24% which means that it includes an almost perfect classification result. Based on the data association, positive reviews are given because users like and are comfortable with the current version of TikTok which contains funny videos on fyp. Meanwhile, negative reviews were given because the user failed to register and his account was blocked, so the user asked TikTok to continue to make improvements.
Keywords :  TikTok,  sentiment  analysis,  Suport  Vector  Machine  (SVM),  TF-IDF,  accuracy,  kappa, association

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  virus  corona  menyebabkan  terjadinya  perubahan  di  masyarakat.  Perubahan didukung  dengan  berkembangnya  teknologi  komunikasi  yang  membuat  angka  penggunaan internet meningkat yang mendorong persebaran informasi dengan sangat cepat melalui media social. Salah satu media sosial yang populer di Indonesia adalah aplikasi TikTok . Kepopuleran aplikasi TikTok tersebut tidak bisa lepas dari  jejak TikTok di Indonesia yang sempat diblokir oleh pemerintah karena dianggap banyak melakukan pelanggaran, seperti pornografi, pelecehan agama,  dan  lainnya  (CNN,  2018).  Jumlah  pengguna TikTok di  Indonesia  makin  meningkat terlebih  di  masa  pandemi.  Menurut  laporan  perusahaan  riset  pasar  aplikasi mobile Sensor Tower ,  pada  periode  Juli  2020,  jumlah  pengguna  TikTok  di  Indonesia  sebanyak  8,5  persen, terbanyak  kedua  setelah  Amerika  sebanyak  9,7  persen  (Liputan  6,  2020).  Berdasarkan pernyataan  di  atas,  penulis  akan  meneliti  bagaimana  sentimen  ulasan  pengguna TikTok di Google Play dengan analisis sentimen.
Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi ulasan pengguna TikTok ke dalam dua sentimen, yaitu  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif.  Pengklasifikasian  dilakukan  dengan  metode Support Vector Machine (SVM). SVM adalah algoritma yang sudah mendapatkan pengakuan luas untuk klasifikasi dengan akurasi yang baik. Umumnya, masalah dalam dunia nyata jarang yang bersifat linear separable . Untuk  menyelesaikan problem nonlinear , SVM  dimodifikasi dengan  memasukkan  fungsi kernel RBF,  yang  bisa  membuat klasifikasi menggunakan  SVM dapat beroperasi dalam ruang dimensi tinggi (Wang, 2005). Selanjutnya dilakukan eksplorasi data  ulasan  menggunakan  metode  asosiasi  teks  untuk  mencari  kata-kata  berhubungan  yang dapat  memberikan informasi  hubungan antarkata dalam ulasan  sebagai bahan rujukan  dalam proses evaluasi aplikasi (Santosa dan Nugroho, 2019).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah metode untuk mengekstrak opini dan sentimen dari teks bahasa alami menggunakan metode komputasi. Opini dan sentimen terkait dengan evaluasi, penilaian, sikap, pengaruh, emosi, dan suasana hati (Liu, 2015).

## 2.2. Text Mining
Text mining adalah proses mengekstrak informasi melalui identifikasi dan eksplorasi pola yang  menarik  dari  sumber  data  berupa  kumpulan  dokumen  data  tekstual  tidak  terstruktur. Preprocessing data dilakukan untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi lebih terstruktur sehingga data siap diproses. Preprocessing yang dilakukan adalah case folding, cleaning, dan normalisasi  kata. Case  folding yaitu  proses  penyeragaman  bentuk  huruf  pada  dokumen. Cleaning yaitu penghapusan karakter selain yang ditentukan, seperti huruf   atau   karakter   di luar  dari  alfabet  a-z, tanda baca, angka, dan emoticon . Normalisasi kata yaitu perbaikan kata yang tidak sesuai pedoman (Fatmawati dan Affandes, 2017).

## 2.3. Sentiment Scoring
Sentiment  scoring dilakukan  dengan  menggunakan  kamus  sentimen  dan boosterwords . Kamus  sentimen  berisi  kumpulan  kata  yang  telah  diberi  kekuatan  sentimen,  yaitu  kekuatan negatif antara -1 hingga -5 dan kekuatan positif antara +1 hingga +5. Boosterwords adalah kata yang dapat meningkatkan atau mengurangi intensitas sentimen kata di sebelahnya dengan bobot 1-2 (Wahid dan Azhari, 2016).

## 2.4. Feature Selection
Feature  selection merupakan  tahapan  untuk  mengurangi  dimensi  data  tekstual  sehingga hasil text  mining berkualitas  lebih  baik. Feature  selection yang  dilakukan  adalah stopword removal , stemming , dan tokenizing. Stopword removal adalah tahap menghilangkan kata-kata yang  dianggap  tidak  menggambarkan  isi  kalimat. Stemming adalah  tahap  menghilangkan imbuhan kata untuk mendapatkan kata dasar. Tokenizing adalah tahap  pemisahan  setiap kata dalam suatu kalimat (Indraloka dan Santosa, 2017).
2.5. Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Term frequency (tf) merupakan sistem pembobotan yang mengukur frekuensi kemunculan istilah dalam dokumen. Semakin tinggi tf berarti term sering muncul maka dapat dianggap term umum sehingga tidak penting nilainya. Inverse Document Frequency (idf) merupakan frekuensi berbanding terbalik. Persamaan TF-IDF (Christian et al ., 2016).
2 di di log jumlah term dok TF jumlah seluruh term dok
jumlah seluruh dok
IDF jumlah dok pada term  
TF IDF TF IDF   (2.1)
2.6. Support Vector Machine (SVM)
SVM  adalah  metode supervised  learning yang  menghasilkan  fungsi  pemetaan  berupa fungsi  klasifikasi  melalui  pembuatan hyperplane dengan  margin  maksimum  (Wang,  2005). Margin adalah jarak antara hyperplane dengan pattern terdekat masing-masing kelas. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector (Nugroho et al., 2003).

## 2.6.1 SVM Linearly Separable Data
Linearly  separable  data adalah  data  yang  dapat  dipisahkan  secara  linear.  Misalkan d i x R  dan  label  kelas  sebagai   1,  +1 i y   untuk 1, 2,..., i n  , n adalah  banyaknya  data.
Model linier metode SVM untuk menghasilkan hyperplane (Wang, 2005).
, 1, 2,.., T i i y b i n    w x (2.2)
dengan w : vektor parameter bobot
i x : vektor variabel bebas
b : bias atau error
  1, 1 i y +   : nilai target dari himpunan data x
Diasumsikan  kedua  kelas  -1  (positif)  dan  +1  (negatif)  terpisah  secara  sempurna  oleh hyperplane 0
T b   w x (Wang, 2005). Jika 1 T b    1 w x adalah hyperplane -pendukung dari
kelas  +1  (positif)  dan -1 T b   2 w x hyperplane -pendukung  dari  kelas  −1  (negatif),  margin dihitung dengan mencari jarak kedua hyperplane -pendukung kedua kelas.
  1 1 2 T T T b b        1 2 1 2 w x w x w x - x   2 || || || || 
      1 2 w x - x w w (2.3)
Untuk  mendapat hyperplane terbaik digunakan  rumus Quadratic  Programming  (QP) problem yang merupakan salah satu bentuk persamaan optimasi yang banyak digunakan dengan mengoptimalkan invers persamaan (2.3), yaitu
  2 . 1
m 2 in || ||
2 , 1, 1, , ., T i i to n subjec y b i t    w w x (2.4)
Optimalisasi dipecahkan dengan teknik Lagrange Multiplier , yang menghasilkan
    2 1 1 ( , , ) || || 1 2 n T p i i i i L b y b    
   w α w w x (2.5)
dengan i  merupakan  nilai Lagrange  multiplier dengan  nilai 0 i   .  Kemudian p L diminimumkan dengan menurunkan parsial p L terhadap w dan b lalu disamadengankan 0.
  1
, , 0 n p i i i i L b y b   
     w α w x (2.6)
  1 , , 0 0 n p i i i L b y         w α w (2.7)
2 || || w dijabarkan berdasarkan persamaan (2.6)
  2 1 1 1 1 | | | | n n n n T T i i i j j j i j i j i j i j i j T y y y y    
       
  w x x x w w x (2.8)
p L ( primal  problem )  diubah  ke  dalam dual  problem d L dengan  mensubsitusikan persamaan  (2.6),  (2.7),  dan  (2.8)  ke  persamaan p L (2.5).  Nilai  optimal  diperoleh  dengan memaksimalkan d L terhadap  untuk mendapat pemisahan bidang terbaik (Wang, 2005):
   
1 1 1 1 1 max max , 0, 0 1, 2,.. .,
2 n n n n T d i i j i j i j i i i i i j i
L y y dengan syarat y i n                        x x (2.9)
0 i   adalah support vector , sisanya 0 i   tidak terletak di hyperplane (Nugroho et al. , 2003).

## 2.6.2 SVM Nonlinearly Separable Data
Umumnya dua buah class pada input space tidak dapat terpisah secara sempurna, maka SVM  dirumuskan  ulang  dengan  memperkenalkan  teknik softmargin .  Dalam softmargin , persamaan (2.4) dimodifikasi dengan memasukkan slack variabel i    0 i   .
    2 1 1 , 1, 2,.., , 0 min , i 1 || | m 2 n | T i i i i n w i i y C b n w i   
                w x w ξ (2.10)
Parameter C ( Cost ) dipilih untuk mengontrol tradeoff antara margin dan error klasifikasi ξ . Nilai C yang besar berarti akan memberikan penalti yang lebih besar terhadap error klasifikasi tersebut (Nugroho et al. , 2003). Bentuk primal problem menjadi persamaan (2.11)
    2 1 1 1 1 ( , , ) || ||
1 2 n n n p i i i i i i i i i L b C y b                   T i w ξ,α,β w w x
dimana i  dan i  merupakan Lagrange multiplier . Optimasi p L dihitung dengan menurunkan
p L terhadap , b w, ξ secara parsial lalu disamadengankan 0, sehingga diperoleh sebagai berikut.
1 0 n i i i L y      
  i w x w (2.12)
1 0 0 n i i i L y b         (2.13)
0 0 i i i i L
C C                (2.14)
dari persamaan (2.12), (2.13) dan (2.14) diperoleh persamaan d L yang dimaksimalkan
  1 1 1 1 max max 2 n n n T d i i j i j i j i i j L y y                 x x (2.15)
dengan batas 0 , 1, 2,3,..., i C i n     dan 1 0 n i i i y    
Karena  masalah  dunia  nyata  jarang  bersifat linear, tetapi nonlinear ,  maka  SVM dimodifikasi  dengan  memasukkan  fungsi kernel ,  yaitu  fungsi  yang  sering  digunakan  untuk mengubah data masukan menjadi berdimensi tinggi sehingga dapat dipisahkan (Wang, 2005).
Dalam SVM nonlinearly separable data, data x dipetakan oleh fungsi   x  ke ruang vektor yang berdimensi lebih tinggi sehingga kedua kelas dapat dipisahkan secara linier oleh sebuah hyperplane . Notasi matematika dari mapping adalah sebagai berikut.
: d q R R   d q  (2.17)
Gambar 1. Fungsi Φ memetakan data ke ruang dimensi tinggi (Nugroho et al ., 2003)
Selanjutnya  proses  pembelajaran  pada  SVM  dalam  menemukan  titik-titik support vector , hanya bergantung pada dot product dari data yang sudah ditransformasikan pada ruang berdimensi lebih tinggi, yaitu     i j x x   . Umumnya transformasi  sulit untuk dipahami, maka perhitungan dot product digantikan fungsi kernel yang biasa disebut Kernel Trick.       , T i j i j K x x x x    (2.18)
Fungsi kernel yang umum digunakan salah satunya kernel Radial Basis Function (RBF).     2 , e | =  xp | || i j i j K x x x x    (2.19)
dengan i x dan j x adalah  pasangan  dua  data. d adalah degree ,  makin  tinggi  maka  batas keputusan  yang lebih  fleksibel.  adalah gamma , yaitu tingkat pembelajaran yang  mengatur lebar kurva berbentuk lonceng, jika makin besar maka kurva makin sempit. Selanjutnya hasil klasifikasi dari data x diperoleh dari persamaan berikut (Nugroho et al. , 2003)
              1 1 1 , 1, ,
0
1 , , 0 ns i i i i ns i i i i ns i i i i f sign y K b jika y K b
f jika y K b                              x x x x x x
x x
(2.20) dengan     f  x : hasil klasifikasi dari data x i y : kelas data
i  : koefisien lagrange
  , i K x x : fungsi kernel data uji dan data latih b : bias
ns : banyak support vector

## 2.7. Evaluasi Sistem Klasifikasi
Suatu sistem klasifikasi harus dievaluasi agar dapat diketahui tingkat akurasi dari prediksi yang  dihasilkan  oleh  sistem  klasifikasi  tersebut.  Untuk  proses  evaluasi  akurasi  klasifikasi dilakukan  dengan  memperhatikan confusion  matrix . Confusion  matrix digambarkan  dengan tabel jumlah data uji yang benar dan salah diklasifikasikan (Rahman et al., 2017). Tabel 1. Confusion Matrix (Rahman et al., 2017) Corect Classification Classified as Predicted “+” Predicted “-“ Actual “+” True Positives False Negatives Actual “-“ False Positives True Negatives dengan True Positives (TP)   : banyak record data positif yang diklasifikasikan positif False Positives (FP)   : banyak record data negatif yang diklasifikasikan positif
False Negatives (FN)  : banyak record data positif yang diklasifikasikan negatif True Negatives (TN)  : banyak record data negatif yang diklasifikasikan negatif. Tabel 2. Ukuran Evaluasi Model Klasifikasi Ukuran Rumus Accuracy TP TN TP TN FP FN
   
Kappa statistic
0 P c P Accuracy TP FP TP FN FN TN FP TN
Total
Total Total Total                                     
  0 P 1 P c c P K   

## 2.8. Asosiasi
Asosiasi  adalah  hubungan  antara  dua  variabel,  yaitu  antarkata  pada  ulasan  sehingga mendapat informasi sebagai bahan rujukan dalam proses evaluasi aplikasi. Nilai asosiasi yang besar  berarti  korelasi  semakin  besar  dan  menunjukkan  kata-kata  tersebut  sering  muncul bersamaan dalam satu kalimat (Santosa dan Nugroho, 2019).
1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 n n n i i i i i i i xy n n n n i i i i i i i i n X Y X Y
r n X X n Y Y                                                        
    (2.21)
dengan xy r : Nilai korelasi antara variabel 𝑥 dan variabel y n : Banyaknya pasangan data 𝑥 dan y
1 n i i X   : Jumlah nilai pada variabel 𝑥 atau variabel pertama
1 n i i Y   : Jumlah nilai pada variabel y atau variabel kedua
2 1 n i i X   : Kuadrat dari total nilai variabel 𝑥 2 1 n i i Y   : Kuadrat dari total nilai variabel y
1 n i i i X Y   : Jumlah dari hasil perkalian antara nilai variabel 𝑥 dan y

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder,  yaitu  data  ulasan  bahasa  Indonesia aplikasi TikTok di Google  Play  Store pada  bulan  September  2020  hingga  Februari  2021 sebanyak  3200  ulasan.  Pengumpulan  data  menggunakan  teknik web  scraping ,  yaitu pengambilan sebuah dokumen semi-terstruktur dari halaman web (Ayani et al. , 2019). Variabel yang digunakan adalah tanggal memberi ulasan, nama akun Google , dan ulasan pengguna.
3.2. Langkah-langkah Analisis
Penelitian  dilakukan  dengan  bantuan software Data  Miner untuk web  scrapping dan Rstudio untuk analisis data. Adapun tahapan-tahapan analisis yang dilakukan:
1. Scraping data ulasan aplikasi TikTok di Google Play
2. Analisis deskriptif data ulasan aplikasi TikTok di Google Play .
3. Pre-processing data (case folding, cleaning , dan normalisasi kata).
4. Pelabelan data dengan sentiment scoring.
5. Feature selection ( stopwords , stemming , dan tokenizing )
6. Pembobotan TF-IDF
7. Pembuatan data latih dan data uji dengan perbandingan 80%:20%
8. Membangun model klasifikasi Suport Vector Machine dengan fungsi kernel RBF
9. Menghitung  akurasi  dan kappa menggunakan confusion  matrix dari  data  uji  untuk mengevaluasi model klasifikasi
10. Membuat asosiasi teks
11. Interpretasi hasil.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ulasan TikTok di Google  Play menggunakan  metode scraping  data dengan aplikasi Data Miner . Data yang diambil berisi tanggal, nama, dan ulasan yang disimpan dalam bentuk Comma Separated Value (CSV). Berikut banyak data ulasan TikTok per bulan.
Gambar 2. Histogram banyak ulasan TikTok per bulan 4.2. Pre-Processing Data
Preprocessing data dilakukan untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi terstruktur
Tabel 3. Contoh proses pre-processing data Proses Sebelum Sesudah Case folding A pk ini bagus banget!!!!!!!!!!!!!! apk ini bagus banget!!!!!!!!!!!!!! Cleaning apk ini bagus banget !!!!!!!!!!!!!! apk ini bagus banget Normalisasi apk ini bagus banget aplikasi ini bagus banget

## 4.3. Pelabelan Data dengan Sentiment Scoring
Pada  proses  pelabelan  data  dengan sentiment  scoring menggunakan  dua  kamus,  yaitu kamus boosterwords dan kamus sentimen dengan ketentuan menghitung skor sebagai berikut. 1. Kamus  sentimen  berisi kata  berserta  skor  yang diberikan.  Kata  yang tidak terdapat pada
402 777 768 109 766 378 0 1000
September Oktober November Desember Januari Februari
kamus sentimen diberi nilai 0. Contoh: kata “baik” bernilai 4, kata “buruk” bernilai -4, kata “ada” tidak terdapat pada kamus sentimen, maka bernilai 0.
2. Kamus boosterwords digunakan dengan melihat skor pada kamus sentimen. Jika kata pada kamus sentimen >0 dan diikuti kata boosterwords, maka skor ditambahkan . Sebaliknya, jika kata pada kamus sentimen <0 dan diikuti kata boosterwords , maka skor dikurangi .
3. Pada kalimat yang mengandung kata negasi, akan dilakukan replace dengan lawan katanya, seperti “tidak bagus” diganti dengan “jelek” dan sebaliknya “tidak jelek” diganti “bagus”.
4. Ulasan dengan total skor akhir ≥0 maka akan diberi label positif, sedangkan ulasan dengan total skor akhir <0 maka akan diberi nilai negatif.
Contoh perhitungan sentiment scoring adalah sebagai berikut.
Hasil pelabelan dari 3200 terdiri dari 1741 sentimen positif dan 1459 sentimen negatif.
4.4. Feature Selection
4.4.1 Stopwords Removal
Stopwords yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 875 kata. Dengan dilakukan proses stopwords removing jumlah term dalam dokumen menjadi berkurang.
4.4.2 Stemming
Stemming merupakan  tahap  mengubah  kata-kata  dalam  dokumen  teks  menjadi  kata dasar. Stemming pada software R dilakukan dengan menggunakan package katadasaR.
Tabel 4. Hasil Stemming Ulasan ke- Ulasan 1 suka main tiktok main tiktok seru iya main tiktok seru terimakasih aplikasi tiktok pandemi covid main tiktok biar hibur 2 aplikasi bagus banget
4.4.3 Tokenizing
Tokenizing merupakan  tahap  pemisahan  setiap  kata  dalam  suatu  kalimat.  Tujuan tokenizing adalah memotong kalimat berdasarkan tiap kata yang menyusun kalimat tersebut.
4.5. Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Term frequency (tf) untuk mengukur  frekuensi kemunculan kata dalam  setiap ulasan. Ketika tf tinggi yang berarti term sering muncul dalam ulasan. Berikut hasil perhitungan tf Tabel 5. Hasil perhitungan term frequency (tf) Ulasan ke aba …  aplikasi … bagus … zoom Jumlah term 1 0 … 1 … 0 … 0 19 2 0 … 1 … 1 … 0 3 3200 0 … 0 … 0 … 0 10 Jumlah dok 1 … 1634 … 835 … 8 Contoh perhitungan pembobotan TF-IDF. aplikasi ini bagus banget bagus (kamus sentimen) =1 banget ( boosterwords ) =4 Total skor =5 (positif) Gambar 3. Contoh perhitungan sentiment scoring
, 1
2 2 di
1 3200 w log log 0, 051 di 19 1634 aplikasi dok jumlah term dok jumlah seluruh dok jumlah seluruh term dok jumlah dok pada term      Tabel 6. Hasil pembobotan dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency Ulasan ke aba … aplikasi … bagus … zoom 1 0 … 0,051 … 0 … 0 2 0 … 0,323 … 0,646 … 0 3200 0 … 0 … 0 … 0 4.6. Klasifikasi

## 4.6.1 Pembuatan Data Latih dan Data Uji
Data latih dan data uji yang digunakan adalah data  pembobotan TF-IDF beserta  label kelas, dengan perbandingan data uji dan data latih adalah 20% : 80%. Pembuatan data latih dan data uji dilakukan dengan asumsi  bahwa  setiap data ulasan  punya  peluang yang  sama untuk dapat  digunakan  sebagai  data  uji  maupun  data  latih.  Maka  pemilihan  data  uji  dan  data  latih berdasarkan  urutan  ulasan,  yaitu  dari  total  3200  data  ulasan,  digunakan  sebanyak  2560  data ulasan pertama sebagai data latih dan sisanya sebanyak 640 data sebagai data uji.

## 4.6.2 Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Pada penelitian ini digunakan metode SVM dengan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF). Pada kernel RBF terdapat dua parameter yaitu nilai Cost dan gamma . Pengoptimalan parameter C dapat dilakukan dengan cara trial and error . Nilai Cost (C) yang digunakan adalah 0,01; 0,1; 1 10, 100, 1000 dan gamma sesuai nilai default, yaitu 5 1 1 235 0, 000425 319 0 ncol     .
Proses  SVM  dalam  menemukan titik-titik support vector , hanya bergantung pada dot product dari data yang sudah ditransformasikan pada ruang baru yang berdimensi lebih tinggi. Untuk menentukan dot product dilakukan dengan memasukkan kernel RBF pada setiap data. Seluruh data dihitung dengan cara sama sehingga menghasilkan nilai kernel yang membentuk matrix berukuran 2560 2560  . Contoh perhitungan fungsi kernel RBF pada data latih.
                          2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 , exp || || exp 0 1 0 ... 0 0 0 e = . = 0. 0 0 0 0 0 , xp 0 0 0 0 0 0 0 0425531 . 9 . 0 0 = 0 n i j i j i j j K x x x x x x K x x              


                                  
Selanjutnya dicari nilai α dan b paling optimal dengan Quadratic Programming (QP) pada Cost (C) yang dicoba, yaitu 0,01; 0,1; 1; 10; 100; 1000 dengan bantuan software Rstudio untuk memprediksi klasifikasi data uji. Dot product data latih  dan data uji diperoleh  dengan cara yang  sama,  yaitu  memasukkan  data uji ke  data latih  dalam  fungsi kernel RBF  sehingga menghasilkan matriks kernel ukuran  2560 640  Tabel 7. Nilai α dan b pada tiap nilai C Cost 0,01 0,1 1 10 100 1000
α
2560 1 0, 01 0   
        2560 1
0,1 0         
  2560 1 1 0
          
2560 1 10 0            2560 1 0 0
           2560 1 0 0
          
b -0,9993469 -0,9934695 -0,927911 -0,3033061 2,071065 1,503933
Untuk C=0,01, persamaan untuk SVM kernel RBF adalah sebagai berikut.
     
  1 1 1 2561 1 2 2 56 561 1 , , 1 0, 9993469 0, 9 0 99 , , , 0 3469 ns ns ns g i ulas i i i i i training testin i i training testing i i i ns i i training i ulasan an y y K y K y K
y sign b sign b sign
y s si n K y ign g       
                                      x x x x x x x x
      9 1 1
0 1 1 . 1 0, 99934 4 . 69 0, 993 69 .                 
Perhitungan yang sama dilakukan untuk semua data uji pada tiap C yang digunakan. Untuk  mengukur  performa  model  klasifikasi,  dapat  dilihat confusion  matrix data  uji hasil output software R yang merupakan proses klasifikasi SVM kernel RBF di setiap C.
Tabel 8. Confusion Matrix C = 0,01 C = 0,1 C = 1 C = 10 C = 100 C = 1000 Prediksi Aktual Aktual Aktual Aktual Aktual Aktual N P N P N P N P N P N P N 277 47 284 61 286 66 286 67 282 36 272 39 P 29 287 22 273 20 268 20 267 24 298 34 295
Contoh perhitungan accuracy dan kappa pada confusion matrix C=0,01
    0 287 277 0,8812 287 277 29 47 P 0,8812 0, 4997 0, 7626 1 P 1 0, 4997 c c prediksi TP TN Accuracy
total TP TN FP FN P Ka p
data benar
a data
p                   
Berdasarkan perhitungan accuracy dan kappa pada nilai C sebesar 0,01; 0,1; 1; 10; 100; 1000 yang telah dilakukan. Tabel hasil percobaan performa kernel RBF dengan nilai gamma tetap dan berbagai nilai Cost (C) adalah sebagai berikut.
Tabel 9 . Nilai Accuracy dan Kappa pada Kernel RBF Evaluasi Model Cost (C) 0,01 0,1 1 10 100 1000 Accuracy 0,8812 0,8703 0,8656 0,8641 0,9062           0,8859 Kappa 0,7626 0,7415 0,7324 0,7293 0,8124           0,7716
Maka nilai C yang paling optimal adalah 100, dengan nilai accuracy 0,9062 dan kappa 0,8124.

## 4.7. Visualisasi dan Asosiasi
Visualisasi  data  ulasan TikTok dilakukan  pada  masing-masing  kelas  untuk  mengambil informasi tentang topik yang sering dibicarakan. Ulasan diidentifikasi berdasarkan banyaknya frekuensi kata tertinggi  yang  merupakan  topik  pembicaraan  paling  banyak ditulis pengguna. Berikut merupakan hasil visualisasi ulasan positif dan negatif.
Gambar 4. Histogram kata frekuensi terbanyak ulasan positif dan negatif Asosiasi kata dari sepuluh kata paling sering muncul dengan batas bawah nilai asosiasi adalah 0,2 yang dianggap cukup menunjukkan besar hubungan antarkata berdasarkan kondisi data.
Tabel 10. Asosiasi kata positif aplikasi tiktok bagus banget video semat 0,32 terimakasih 0,21 - unduh 0,24  fyp 0,23 bikin 0,24 pokok 0,21  lucu 0,23 versi 0,23 suka 0,2 suka terimakasih hibur unduh iya banget 0,2 semoga 0,23 - buru 0,36 - nyaman 0,22 sesal 0,32 tiktok 0,21 ayo 0,24 Tabel 11 . Asosiasi kata negatif tiktok gagal aplikasi iya tolong tiktoker 0,23 syarat 0,31 bagus 0,25 - baik 0,37 cipta 0,21 daftar 0,27 jelek 0,22 tiktoker 0,27 lahir 0,25 cipta 0,23 tanggal 0,25 masuk 0,23 coba 0,21 video aneh akun bintang baik unggah 0,27 - kembali 0,26 kasih 0,66 tolong 0,37 blokir 0,24 dislike 0,27 maaf 0,24
Contoh perhitungan asosiasi kata “video” dan “fyp” berdasarkan nilai tf pada kelas positif.
    

           1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1
1741 160 177 537 0, 23 1741 281 177 1741 995 537
n n n i i i i i i i XY n n n n i i i i i i i i n X Y X Y r n X X n Y Y                                                                    
Informasi yang bisa dibangun dari asosiasi kata di ulasan positif adalah pengguna yang memberikan ulasan positif karena suka sekali dengan aplikasi TikTok versi sekarang yang berisi video-video  lucu  di fyp atau  beranda TikTok .  Pengguna  menyatakan  tidak  menyesal  telah mengunduh TikTok dan mengajak pembaca untuk mengunduh juga . Pengguna berterima kasih karena merasa nyaman menggunakan aplikasi TikTok.
Sedangkan,  informasi  yang  bisa  dibangun  dari  asosiasi  kata  di  ulasan  negatif  adalah pengguna  yang  memberikan  ulasan  negatif  karena  gagal  mencoba  daftar  atau  masuk  akun disebabkan tidak terpenuhinya  syarat tanggal lahir. Pengguna tidak menyatakan TikTok jelek
secara  keseluruhan,  tapi  juga  mengakui  ada  bagian  yang  bagus. Pengguna  meminta  pihak TikTok mengembalikan  akunnya  yang  diblokir.  Pengguna  yang  memberikan  ulasan  negatif meminta  maaf  karena  memberikan dislike atau  sedikit  bintang  penilaian  di Google  Play . Pengguna TikTok meminta tolong pihak TikTok dan TikToker (sebutan untuk para pencipta atau pengunggah video di TikTok ) bisa membuka TikTok menjadi semakin baik .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Persepsi  pengguna TikTok berdasarkan  pelabelan  sentimen ulasan  bulan September  2020 sampai Februari 2021 di Google Play sebanyak 3200 ulasan adalah jumlah ulasan positif lebih banyak, yaitu 1741 (54,41%) dibanding jumlah ulasan negatif, yaitu 1459 (45,59%).
2. Klasifikasi  sentimen  dari  hasil sentiment  scoring ulasan  aplikasi TikTok di Google  Play menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) kernel RBF dengan perbandingan data latih dan  data uji  sebesar 80 : 20  menghasilkan tingkat accuracy dan kappa terbaik sebesar 90,62% dan 81,24% yang berarti termasuk hasil klasifikasi yang hampir sempurna.
3. Berdasarkan hasil klasifikasi dan asosiasi, pengguna memberikan ulasan positif karena suka sekali  dengan TikTok versi  sekarang  yang  berisi  video-video  lucu  di fyp atau  beranda TikTok .  Pengguna  menyatakan  bahwa  tidak  menyesal  telah  mengunduh TikTok dan mengajak  pembaca  untuk  mengunduh  juga.  Sedangkan  pada  kelas  sentimen  negatif, pengguna  memberikan ulasan  negatif karena  gagal dalam  mencoba daftar  atau masuk ke akun TikTok karena tidak memenuhi syarat tanggal lahir. Pengguna meminta pihak TikTok mengembalikan akunnya yang  diblokir. Pengguna  yang  memberi ulasan  negatif  biasanya juga memberikan dislike atau sedikit bintang penilaian di Google Play serta meminta tolong pihak TikTok dan TikToker (sebutan untuk para pencipta atau pengunggah video di TikTok ) bisa membuat TikTok menjadi semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayani, D. D., Pratiwi, H. S.,dan Muhardi, H. 2019. Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace. Sistem dan Teknologi Informasi Vol 7, No 4, Hal. 257-262. Christian, H., Agus, M. P., dan Suhartono, D. 2016. Single Document Automatic Text Summarization Using Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF) . ComTech,Vol.7, Hal.285-294. CNN, 2018. Penuhi 9 dari 10 Syarat Kominfo, Blokir TikTok Dibuka.
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20180710162606-185-313025/penuhi-9-dari-10- syarat-kominfo-blokir-tik-tok-dibuka. Diakses: 2 September 2020.: s.n.
Fatmawati dan Affandes, M.. 2017. Klasifikasi Keluhan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) (Studi Kasus : Akun Facebook Group iRaise Helpdesk). Jurnal CoreIT, Vol.3, No.1, Hal. 24-30.
Indraloka, D. S. dan Santosa, B. 2017. Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia. JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 2.
Liputan 6. 2020. Orang Indonesia Kedua Paling Banyak Unduh TikTok per Juli 2020.
https://www.liputan6.com/tekno/read/4324103/orang-indonesia-kedua-paling-banyak-unduh- tiktok-per-juli-2020. Diakses: 31 Agustus 2020.
Liu, B. 2015. Sentiment Analysis Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. New York: Cambridge University Press.
Nugroho, A. S., Witarto, A. B., dan Handoko, D. 2003. Support Vector Machine Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika. https://www.academia.edu/24381027/Support_Vector _Machine_Teori_dan_Aplikasinya_dalam_Bioinformatika_1. Diakses: 5 November 2020.
Rahman, M., Darmawidjadja, Alamsah, D. 2017. Klasifikasi Untuk Dianosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network(RBNN) . Informatika , Vol 11, No 1. Santosa, E. B. & Nugroho, A. 2019. Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik di Facebook. Eksplora Informatika, Hal 60-69.
Wahid dan Azhari. 2016. Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity. Indonesian Journal of Computing & Cybernetics Systems, Vol 10,No 2. Wang, L. 2005. Support Vector Machines: Theory and Applications. Berlin: Springer.