## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1244-1252 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Support Vector Machine Algorithm for Sentiment Analysis of Online Loan Application Review Data on Google Play Store

## Implementasi Algoritma Support Vector Machine untuk Analisa Sentimen Data Ulasan Aplikasi Pinjaman Online Di Google Play Store
Muhammad Iqbal 1* , M. Afdal 2 , Rice Novita 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indoneisa
E-Mail: 1 11950311567@students.uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id, 3 rice.novita@uin-suska.ac.id
Received Jun 3rd 2024; Revised Jul 15th 2024; Accepted Jul 22th 2024 Corresponding Author: Muhammad Iqbal

## Abstract
Online  lending  (pinjol)  have  sparked  significant  controversy  due  to  their  easy  access  and  widespread  advertising  on social  media.  Pinjol  also  employs  distressing  collection  methods,  high-interest  rates,  and  short  repayment  periods, especially  for  illegal  loans.  Based on  these  issues,  this  study  conducts a  sentiment analysis  on  five  pinjol  applications: Kredivo,  Easycash,  Rupiah  Cepat,  Kredit  Pintar,  and  Ada  Pundi.  Application  review  data  was  collected  from  Google Play  Store  using  scraping  techniques.  Sentiment  labeling  was  then  performed  automatically  using  the  Indonesian sentiment  dictionary  (Inset).  The  labeling  results  indicate  that  all  pinjol  applications  predominantly  have  negative sentiments.  Kredivo  has  the  highest  number  of  positive  sentiments  (46%),  while  Easycash  has  the  most  negative sentiments (65%). The labeled data was then used for classification modeling with the SVM algorithm. Evaluation results show that the SVM algorithm performs quite well with an average accuracy of 72%, precision of 76%, and recall of 85%. However, specifically, SVM excels in classifying sentiments for the Kredit Pintar application with an accuracy of 83%. Visualization  analysis  using  word  cloud  was  also  conducted  to  understand  the  context  of  user  reviews  of  the  pinjol applications.  Observations  show  that  users  almost  always  discuss  loan  limits  in  every  sentiment  across  all  five applications.
Keyword: Classification, Online Lending Application, Sentiment Analysis, Support Vector Machine, User Review

## Abstrak
Pinjaman  online  (pinjol)  banyak  menuai  pro  dan  kontra  karena  aksesnya  yang  mudah  dan  iklannya  tersebar  di  media sosial.  Penyelenggara  pinjaman  daring  juga  seringkali  menggunakan  metode  penagihan  yang  mengganggu, memberlakukan  bunga  yang  tinggi,  dan  menetapkan  jangka  waktu  pembayaran  yang  pendek,  terutama  pada  pinjaman daring ilegal. Karenanya, penelitian ini melakukan analisis sentimen pada lima aplikasi pinjol, yaitu Kredivo, Easycash, Rupiah Cepat, Kredit Pintar, dan Ada Pundi. Data ulasan aplikasi diambil dari Google Play Store menggunakan teknik scraping.  Kemudian,  pelabelan  sentimen  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  kamus  sentimen  Bahasa  Indonesia (Inset). Hasil pelabelan menunjukkan bahwa semua aplikasi pinjol mayoritas memiliki sentimen negatif. Kredivo menjadi aplikasi dengan  jumlah  sentimen  positif  terbanyak  (46%),  sementara  itu  Easycash  memiliki  sentimen  negatif  terbanyak (65%). Data yang di labeli kemudian digunakan untuk pemodelan klasifikasi dengan algoritma Support Vector Machine (SVM).  Hasil  evaluasi  menghasilkan  algoritma  SVM  mempunyai  kinerja  yang  cukup  baik  dengan  rata-rata  akurasi sebesar 72%, presisi 76%, dan recall 85%. Namun secara khusus, SVM sangat baik melakukan klasifikasi sentimen pada aplikasi Kredit Pintar dengan akurasi sebesar 83%. Analisis visualisasi menggunakan word cloud juga dilakukan untuk memahami  konteks  ulasan  pengguna  aplikasi  pinjol.  Hasil  pengamatan  menunjukkan  bahwa  pengguna  hampir  selalu membahas tentang limit pinjaman disetiap sentimen pada kelima aplikasi.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Aplikasi Pinjaman Online, Klasifikasi, Support Vector Machine, Ulasan Pengguna

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  yang  cepat  dalam  teknologi  telah  memberikan  pengaruh  besar  pada  berbagai  aspek kehidupan saat ini, termasuk dalam hal ini terkait dengan aplikasi yang dapat memudahkan seseorang dalam melakukan  segala  aktivitas  hanya  dalam  satu  genggaman  yaitu  dengan  menggunakan  ponsel  [1].  Sebagai
contoh dalam hal keuangan terdapat berbagai macam aplikasi yang menawarkan pinjaman secara instan, atau biasa di kenal sebagai pinjaman online (pinjol).
Pinjaman  online  (pinjol)  adalah  produk  dari Financial  Technology (fintech)  yang  menyediakan layanan  peminjaman  uang  berbasis  teknologi.  Platform  ini  menghubungkan  antara  pemberi  pinjaman  dan penerima pinjaman untuk menjalin perjanjian peminjaman dalam bentuk mata uang rupiah secara langsung melalui  sistem  elektronik  [2].  Sebagian  dari  aplikasi  pinjaman  online  telah  mendapat  izin  dari  otoritas  jasa keuangan (OJK). Pinjol yag telah diawasi oleh OJK merupakan pinjaman online legal, sedangkan pinjaman online  yang  tidak  mendapat  izin  OJK,  atau  tidak  berada  di  bawah  pengawasann  OJK  merupakan  pinjaman online illegal.
Saat  ini,  pinjol  menuai  banyak  pro  dan  kontra  di  masyarakat,  baik  yang  legal  maupun  yang  illegal. Banyak masyarakat resah dengan keberadaan aplikasi pinjol karena aksesnya yang mudah, maraknya iklan di berbagai  media  sosial  dan  penggunaan  yang  tidak  tepat.  Salah  satu  hal  yang  menjadi  kekhawatiran masyarakat adalah pinjol mempunyai cara penagihan yang meresahkan, terutama pinjol illegal [3]. Selain itu, pinjol  juga  memiliki  bunga  yang  tinggi  dan  jangka  waktu  pembayaran  tidak  panjang,  terlebih  lagi  pinjol illegal  [4].  Hal  inilah  yang  menyebabkan  banyak  nasabah  pinjol  kesulitan  untuk  membayar  tagihan  atau gagal  bayar.  Apabila  tindakan  gagal  bayar  ini  dilakukan  pada  aplikasi  legal,  akan  menyebabkan  namanya tidak memenuhi standar Slik OJK (dulu di sebut juga sebagai BI Checking) sehingga membuat nasabah sulit untuk  melakukan  permohonan  kredit  seperti  kredit  pemilikan  rumah  (KPR),  kredit  tanpa  agunan  (KTA), hingga  kredit  kendaraan.  Namun,  pinjol  akan  sangat  membantu  apabila  di  pergunakan  dengan  tepat,  seprti digunakan untuk pembiayaan usaha kecil menengah untuk pengembangan usahanya.
Sebagai  tanggapan  terhadap  penunjukan  suatu  entitas  sebagai  penyelenggara  pinjol  yang  melanggar hukum,  OJK  telah  mengambil  langkah-langkah  tertentu.  OJK  telah  membentuk  Satgas  Waspada  Investasi untuk  mengawasi  dan  menangani  aktivitas  investasi  dan  pinjaman  online,  yang  mencakup  publikasi  daftar layanan  pinjaman  online  yang  melanggar  ketentuan  hukum.  Di  samping  itu,  OJK  juga  telah  mengajukan permintaan pemblokiran situs web, akun media sosial, dan aplikasi yang menawarkan pinjaman online yang melanggar  hukum  kepada  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  Republik  Indonesia.  Selain  itu,  OJK telah menjalin kerja sama dengan Google terkait persyaratan aplikasi pinjaman pribadi di Indonesia [5].
Akses pinjol yang mudah dapat dilihat dari banyaknya aplikasi pinjol di google play store maupun app store, baik itu yang legal maupun  illegal. Di play Store sendiri ada beberapa aplikasi popular 5 diantaranya adalah Kredivo, EasyCash, Rupiah Cepat, Kredit Pintar, dan Ada Pundi. Kepoluleran aplikasi tersebut dapat dilihat  berdasarkan  peringkat  dan  jumlah  unduhan  yang  ada  pada  google  play  store.  Faktor  inilah  yang membuat aplikasi tersebut menjadi objek utama penelitian ini. Salah satu diantara 5 aplikasi tersebut adalah Kredivo,  Kredivo  sendiri  merupakan  aplikasi  legal  yang  telah  diberi  izin  oleh  OJK.  PT  Kredivo  Finance Indonesia  merupakan  salah  satu  perusahaan  fintech  besar  di  Indonesia  [6].  Aplikasi  ini  telah  mendapatkan rating  4,8  dengan  3  juta  ulasan  di  Google  Play  Store,  yang  mana  setiap  ulasan  tersebut  dapat  digunakan sebagai sumber data untuk menentukan analisis klasifikasi dan mendapatkan penilaian pengguna [7].
Dalam  kajian  ini,  peneliti  melakukan  analisis  sentimen  untuk  mengolah  berbagai  macam  opini masyarakat pengguna Google Play Store pada aplikasi pinjaman online populer. Hasil analisis sentimen tentu memiliki  keterkaitan  dengan  rating  pengguna  aplikasi.  Jumlah  sentimen  positif  yang  tinggi  umumnya menunjukkan  rating  aplikasi  yang  tinggi,  dan  sebaliknya.  Namun,  analisis  berdasarkan  rating  dinilai  tidak memberikan  wawasan  yang  mendalam  terhadap  aspek  ulasan  pengguna.  Selain  itu,  terkadang  komentar pengguna  tidak  sesuai  dengan  rating  yang  diberikan.  Sebaliknya,  analisis  sentimen  mampu  memberikan pengetahuan  yang  lebih  berharga  tentang  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi  pinjol,  serta  aspek  apa  yang membuat pengguna memberikan ulasan positif atau negatif.
Analisis  sentimen  merupakan  proses  untuk  memahami  dan  mengklasifikasikan  emosi  (positif, negatif,  dan  netral)  dalam  teks  menggunakan  teknik  analisis  teks  [8].  Analisis  sentimen  merupakan  teknik yang  efektif  untuk  mengevaluasi  reputasi  produk  dan  perilaku  konsumen.  Setiap  pelanggan  memiliki pengalaman  dan  sudut  pandang  yang  unik  terhadap  produk  tersebut.  Mereka  mungkin  merasa  puas,  netral, atau  tidak  puas  dengan  produk  yang  digunakan  [9].  Analisis  sentimen,  yang  juga  dikenal  sebagai opinion mining ,  merupakan  proses  untuk  mengungkap  emosi  yang  terkandung  dalam  kata-kata  pelanggan  [10]. Teknik klasifikasi machine learning yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen ini adalah algoritma Support Vector Machine (SVM).
Algoritma  klasifikasi  SVM  adalah  teknik  dalam  supervised  learning  yang  umum  digunakan  untuk klasifikasi dan regresi baik yang bersifat linier maupun non-linier [11]. Dalam konteks pemodelan klasifikasi, SVM menawarkan konsep yang lebih baik dan terdefinisi secara matematis dibandingkan dengan pendekatan klasifikasi  lainnya.  SVM  digunakan  dalam  menemukan hyperplane optimal  dengan  memaksimalkan  jarak antara  kelas-kelas. Hyperplane adalah  fungsi  yang  digunakan  sebagai  pemisah  antara  kelas-kelas  tersebut. Dalam ruang dua dimensi (2D), fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas disebut garis, sedangkan dalam  ruang  tiga  dimensi  (3D)  disebut  bidang.  Demikian  pula,  dalam  ruang  dengan  dimensi  yang  lebih tinggi,  fungsi  ini  disebut hyperplane [12].  Secara  sederhana,  SVM  adalah  upaya  untuk  menemukan hyperplane  optimal  yang  berperan  sebagai  pemisah  antara  dua  kelas  dalam  ruang  masukan.  SVM  adalah
teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen.  Pemilihan  algoritma  SVM  disebabkan  oleh hasil akurasi yang lebih baik dalam pengklasifikasian jika dibandingkan dengan algoritma lainnya [13].
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  melakukan  analisis  sentimen  tentang  aplikasi pinjaman online mengggunakan pendekatan metode klasifikasi machine learning. Penelitian [14], melakukan analisis  sentimen  aplikasi  pinjol  Adakami  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi sebesar  84.55%,  presisi  83.00%,  dan  recall  86.00%.  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [15], melakukan  analisis  sentimen  aplikasi  pinjol  yaitu  Akulaku  dan  Kredivo  menggunakan  algoritma  SVM menghasilkan  akurasi  sebesar  75%  pada  aplikasi  Akulaku  dan  81%  pada  aplikasi  Kredivo.  Penelitian berikutnya [15], melakukan analisis sentimen aplikasi pinjol Akulaku dan Adakami menggunakan algoritma SVM  menghasilkan  akurasi  sebesar  82.60%  pada  aplikasi  Akulaku  dan  88.20%  pada  aplikasi  Kredivo. Penelitian  lainnya  [16],  melakukan  analisis  sentimen  pada  aplikasi  pinjol  Kredivo  menggunakan  algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 87%, presisi 84% recall 85%, dan F1-Score 85%.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penelitian  ini  menerapkan  algoritma  SVM  untuk  menghasilkan analisis  sentimen  komentar  pengguna  pada  5  aplikasi  pinjaman  online  terpopuler  di  Google  Play  Store. Urgensi  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  lebih  dalam  bagaimana  persepsi  dan  pengalaman  pengguna terhadap  aplikasi  pinjaman  online  yang  populer  di  Google  Play  Store.  Dengan  begitu,  pengguna  dapat mengetahui  aplikasi  pinjol  yang  relevan  dengan  kebutuhan  mereka.  Selain  itu,  pengembang  juga  dapat mengevaluasi  layanan  aplikasi  dan  kebijakannya  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan  pengguna  dan menjangkau pengguna aplikasi lebih luas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  selama  pelaksanaan  penelitian  untuk memastikan  proses  berjalan  dengan  baik  dan  terstruktur,  serta  mencapai  tujuan  penelitian  yang  ditetapkan. Berikut adalah alur dari metodologi penelitian ini.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  dataset  dilakukan  menggunakan  metode  web  scraping  dengan  bahasa  pemrograman Python  dengan  pustaka  google-play-scraper.  Data  yang  diambil  adalah  ulasan  yang  berasal  dari  wilayah Indonesia  dan ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  bersumber  dari  Google  Play  Store.  Terdapat  beberapa  ulasan pengguna aplikasi pinjol yang diambil, yaitu Kredivo, Easycash, Rupiah Cepat, Kredit Pitar, dan Ada Pundi. Proses  pengumpulan  data  diambil  berdasarkan  komentar most  relevant, dengan  rentang  waktu  mulai  dari bulan 1 Maret – 31 Mei 2024 yang menghasilkan 200 baris data pada masing-masing aplikasi pinjol.
2.2. Text Pre-processing
Text  preprocessing merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  mengolah  data  teks  agar  menjadi  lebih terstruktur,  melalui  serangkaian  tahapan  yang  mencakup case  folding,  tokenisasi,  penyaringan, dan stemming. Namun, tidak ada pedoman baku mengenai setiap langkah dalam text preprocessing , karena proses ini  merupakan  salah  satu  bentuk  implementasi  dari text  mining [17]. Text  preprocessing sediri  memiliki beberapa tahapan yaitu:
1. Cleaning
Cleaning bertujuan mengganti huruf pada teks menjadi huruf kecil ( lowercase ), kemudian menghapus karakter selain huruf seperti angka, symbol, link, dan tanda baca.
2. Tokenizing
Tokenizing adalah proses memisahkan atau memecah teks menjadi bagian kata yang disebut token.
3. Filtering
Pada  tahap filtering ,  dilakukan  pengecualian  kata-kata  yang  dianggap  penting  dari  hasil  tokenisasi sebelumnya. Kata-kata umum yang sering muncul dan memiliki sedikit atau tidak ada makna disebut sebagai  stopword.  Contohnya  adalah  kata-kata  penghubung  seperti  "dan",  "yang",  "serta",  "setelah",
Pengumpulan
Data Mulai
Pelabelan Data Pre-processing Data TF-IDF Support Vector Machine (SVM) Evaluasi Model Visualisasi dan Analisis Selesai Pembagian Data
dan  lainnya.  Penghapusan stopword ini  memiliki  potensi  untuk  mengurangi  ukuran  indeks  dan mempercepat waktu pemrosesan.
4. Stemming
Stemming adalah  proses  yang  bertujuan untuk  mengurangi jumlah  indeks  yang berbeda dari  satu  set data dengan mengembalikan kata-kata ke bentuk dasarnya, termasuk menghilangkan suffix dan prefix . Terlebih lagi, stemming juga dimanfaatkan untuk mengkategorikan kata-kata yang memiliki akar kata dan makna yang serupa, meskipun memiliki variasi bentuk akibat penggunaan berbagai imbuhan.

## 2.3. Pelabelan
Pada  tahap  ini  skema  pelabelan  dilakukan  menggunakan  kamus  sentimen  untuk  membagi  opini menjadi tiga kategori yaitu, positif, negatif, dan netral. Pada penelitian ini proses pelabelan dilakukan secara otomatis  menggunakan  kamus  sentimen  bahasa  indonesia  (InSet)  dari  penelitian  Koto  &  Rahmaningtyas pada  tahun  2017  [18].  Pelabelan  menggunakan  kamus  dipilih  karena  mudah  diimplementasikan  dan  cepat, terutama pada kumpulan data yang besar. Kamus sentimen InSet ini terdiri dari 3.609 kata positif dan 6.609 kata negatif dengan bobot berkisar antara -5 hingga +5.

## 2.4. Term Frequency and Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai  atau  bobot  dari  kata-kata  yang  telah  diekstraksi. Metode ini bergantung pada kemunculan kata (term) dalam dokumen dengan mengalikan frekuensi term (TF) dengan  invers  dari  frekuensi  dokumen  (IDF).  Frekuensi  kemunculan  sebuah  term  akan  mempengaruhi penilaian bobotnya [19].

## 2.5. Pembagian Data
Sebelum melakukan pemodelan, data akan dibagi dua bagian yaitu data latih ( trainning ) dan data uji ( testing ).  Proses  pembagian  data  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  salah  satu  teknik  sederhana  yaitu hold-out  validation.  Persentase  pembagian  yang  diguanakn  pada  penelitian  ini  adalah  80:20.  Artinya  80% dari  total  data  akan  dijadikan  sebagai  data  latih  dan  lainnya  sebagai  data  uji  yaitu  20%.  Data  pelatihan digunakan  untuk  melatih  model  agar  dapat  mengidentifikasi  pola  dalam  data,  sementara  data  pengujian digunakan untuk mengevaluasi dan menilai sejauh mana kemampuan model yang telah dilatih [20].

## 2.6. Support Vector Machine (SVM)
Vladimir  N.  Vapnik  dan  Alexey  Ya.  Chervonenkis  menemukan  SVM  pada  tahun  1963,  tetapi  pada tahun 1992, Vapnik bersama Boser dan Guyon memperkenalkan ulang teori ini, yang kemudian mengalami perkembangan yang signifikan. Sejak itu, SVM telah diterapkan dalam berbagai bidang termasuk klasifikasi teks, hiperteks, dan gambar. SVM  merupakan  algoritma pembelajaran  mesin yang berbasis  ruang  vektor [11].  Algoritma  ini  beroperasi  untuk  menemukan hyperplane atau  batas  keputusan  terbaik  yang  dapat memisahkan  dua  kelas  atau  lebih  dalam  ruang  masukan. Hyperplane dapat  berupa  garis  pada  dimensi  dua, dan dapat berupa bidang datar pada dimensi yang lebih tinggi [21]. Berdasarkan sifatnya, SVM memiliki dua jenis  utama,  yaitu  SVM  Linier  dan  SVM  Non-Linier,  sesuai  dengan  karakteristiknya.  SVM  Linier mengelompokkan  data  secara  linier,  dengan  mengatur  kedua  kelas  pada  hyperplane  dan  menggunakan  soft margin.  Sedangkan  SVM  Non-Linier  menggunakan  teknik  kernel  untuk  memproyeksikan  data  ke  dalam ruang berdimensi tinggi [11]. Persamaan algoritma SVM ditunjukkan sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = 𝑛 𝑖=1 𝛼 𝑖 𝐾𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 +  𝑏 (1)

## 2.7. Evaluasi Model
Evaluasi  model  klasifikasi  dilakukan  dengan  confusion  matrix  untuk  mengukur  akurasi,  presisi,  dan recall model dalam melakukan klasifikasi [21]. Berikut ini adalah persamaan yang digunakan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  =   (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 ) / (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  =   (𝑇𝑃) / (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  =   (𝑇𝑃) / (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (4) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2 ∗ (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) / (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  +  𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (5)

## 2.8. Visualisasi dan Analisis
Visualisasi  dan  analisis  dilakukan  untuk  melihat  dan  memahami  frekuensi  kata  yang  paling  sering muncul  pada  setiap  sentimen  dari  aplikasi  pinjaman  online.  Proses  visualisasi  ini  dilakukan  menggunakan
teknik visualisasi word cloud. Dengan melakukan visualisasi, analisis opini dapat dilakukan dengan mudah tanpa membaca seluruh komentar satu-persatu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Datset  dikumpulkan  melalui  proses  scraping  pada  google  playstore  untuk  mendapatkan  ulasan pengguna  aplikasi  pinjaman  online  yaitu  Kredivo,  Easycash,  Rupiah  Cepat,  Kredit  Pitar,  dan  Ada  Pundi. Proses  scraping  menghasilkan  sebanyak  200  ulasan  pengguna  pada  masing-masing  aplikasi.  Seluruh  data kemudian dilakukan preprocessing yang terdiri dari beberapa proses. Pada proses cleaning , teks akan diubah menjadi  lowercase,  menghapus  angka  dan  simbol  tertentu.  Kemudian  pada  proses  tokenizing,  teks  akan dipisah  kata  demi  kata.  Selanjutnya  pada  proses  filtering,  teks  yang  memiliki  makna  akan  dikecualikan karena  seperti  kata  hubung.  Terakhir,  proses  stemming  mengubah  teks  menjadi  kata  dasar  dengan menghilangkan imbuhan. Hasil dari tahapan preprocessing data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tahapan Pre-processing (Sampel dari Dataset Kredit Pintar)
Tahapan Hasil Data Awal Sebenarnya  aplikasi  ini  bagus  cicilan  nya  pun  bisa  di  ansur  tiap  bulan.  Namun  saya kecewa  karna  setelah  lunas  mau  minjem  lagi  limit  di  kunci.  Padahal  pembayaran  nya tepat  waktu  bahkan  sebelum  jatuh  tempo  sdh  di  bayar.  Gk  pernah  lewat  jatuh  tempo ataupun nunggak cicilan. Tlng diperbaiki sistim nya dan alasan nya apa limit di kunci. Cleaning sebenarnya aplikasi ini bagus cicilan bisa di ansur tiap bulan namun saya kecewa karena setelah  lunas  mau  minjem  lagi  limit  di  kunci  padahal  pembayaran  tepat  waktu  bahkan sebelum  jatuh  tempo  sudah  di  bayar  tidak  pernah  lewat  jatuh  tempo  ataupun  nunggak cicilan tolong diperbaiki sistem dan alasan apa limit di kunci Tokenizing ['sebenarnya',  'aplikasi',  'ini',  'bagus',  'cicilan',  'bisa',  'di',  'ansur',  'tiap',  'bulan',  'namun', 'saya',  'kecewa',  'karena',  'setelah',  'lunas',  'mau',  'minjem',  'lagi',  'limit',  'di',  'kunci', 'padahal',  'pembayaran',  'tepat',  'waktu',  'bahkan',  'sebelum',  'jatuh',  'tempo',  'sudah',  'di', 'bayar',  'tidak',  'pernah',  'lewat',  'jatuh',  'tempo',  'ataupun',  'nunggak',  'cicilan',  'tolong', 'diperbaiki', 'sistim', 'dan', 'alasan', 'apa', 'limit', 'di', 'kunci'] Filtering ['aplikasi',  'bagus',  'cicilan',  'ansur',  'kecewa',  'lunas',  'minjem',  'limit',  'kunci', 'pembayaran',  'jatuh',  'tempo',  'bayar',  'jatuh',  'tempo',  'nunggak',  'cicilan',  'tolong', 'diperbaiki', 'sistim', 'alasan', 'limit', 'kunci'] Stemming ['aplikasi', 'bagus', 'cicil', 'ansur', 'kecewa', 'lunas', 'minjem', 'limit', 'kunci', 'bayar', 'jatuh', 'tempo',  'bayar',  'jatuh',  'tempo',  'nunggak',  'cicil',  'tolong',  'baik',  'sistim',  'alas',  'limit', 'kunci']
Catatan: Hasil olah data pada tabel hanya sampel dari satu aplikasi yaitu Kredit Pintar
Setelah  melewati  tahap preprocessing ,  data  kemudian  diberi  bobot  menggunakan  metode  TF-IDF. Nilai  bobot  suatu  term  akan  meningkat  seiring  dengan  frekuensi  kemunculannya.  Perhitungan  TF-IDF dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan  menggunakan library dari Scikit-Learn .Hasil dari proses TF-IDF dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Implementasi TF-IDF (Sampel dari Dataset Kredit Pintar)
No aju aplikasi bagus bayar kecewa limit pinjam … tolak 1 0,0000 0,3883 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,1719 … 0,2067 2 0,1034 0,0748 0,3019 0,2082 0,0000 0,0000 0,0994 … 0,1195 3 0,1462 0,1058 0,0000 0,2944 0,0000 0,1690 0,0000 … 0,0000 4 0,0000 0,0817 0,1649 0,2274 0,1825 0,2611 0,0000 … 0,0000 5 0,0000 0,0924 0,1865 0,1286 0,0000 0,0000 0,1228 … 0,1476 … … … … … … … … … … 200 0,0000 0,0000 0,5340 0,1227 0,1970 0,0000 0,1172 … 0,4227
Catatan: Hasil olah data pada tabel hanya sampel dari satu aplikasi yaitu Kredit Pintar
Proses pelabelan dilakukan secara otomatis menggunakan kamus sentimen bahasa indonesia (InSet). Pada  implementasinya,  setiap  kata  akan  dicocokkan  dengan  entri  di  dalam  kamus.  Jika  kata  tersebut  ada dalam  kamus,  nilai  polaritas  dari  kata  tersebut  akan  diambil  dan  dijumlahkan.  Ketika  skor  akumulasinya dibawah nol atau negatif, maka kalimat tersebut akan di tetapkan sebagai sentimen negatif. Sedangkan ketika diatas nol akan di tetapkan sebagai sentiment positif. Kemudian apabila hasilnya sama dengan nol maka akan di tetapkan sebagai netral. Tabel 3 menunjukkan hasil pelabelan data pada setiap aplikasi pinjaman online.
Tabel 3. Hasil Pelabelan Data Aplikasi Jumlah dan Persentase Sentimen Positif Negatif Netral Kredivo 92 (46%) 104 (52%) 4 (2%)
Aplikasi Jumlah dan Persentase Sentimen Positif Negatif Netral Easycash 59 (29.5%) 138 (69%) 3 (1.5%) Rupiah Cepat 62 (31%) 130 (65%) 8 (4%) Kredit Pitar 56 (28%) 135 (67.5%) 9 (4.5%) Ada Pundi 58 (29%) 132 (66%) 10 (5%)
Hasil  pelabelan  menunjukkan  bahwa  semua  aplikasi  pinjaman  online  mendapatkan  sentimen  negatif yang  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  sentimen  positif  maupun  netral.  Ini  menunjukkan  bahwa  layanan aplikasi  pinjaman  online  masih  menjadi  fokus  utama  untuk  dievaluasi  dan  ditingkatkan  lebih  lanjut. Berdasarkan  jumlahnya,  Kredivo  menjadi  aplikasi  yang  memiliki  sentimen  positif  terbanyak  (46%  atau sebanyak  92  sentimen),  kemudian  Easycash  memiliki  sentimen  negatif  terbanyak  (65%  atau  sebanyak  138 sentimen),  dan  Ada  Pundi  memiliki  sentimen  netral  terbanyak  (5%  atau  sebanyak  10  sentimen)  jika dibandingkan dengan sentimen pada aplikasi lainnya.
Aplikasi  Kredivo  memiliki  lebih  banyak  sentimen  positif  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  utama sebagai  kelebihannya,  yaitu  akses  yang  mudah  dan prosesnya  yang  cepat.  Proses  yang  cepat  tersebut dapat ditemukan  pada  saat  pendaftaran  yang  hanya  membutuhkan  KTP  serta  unggah  foto  selfie  tanpa  perlu  ada verifikasi  telepon  atau  video  call,  sehingga  membuat  pengguna  bisa  dengan  segera  menikmati  layanan Kredivo.  Selain  itu,  Kredivo  juga  memberikan  kemudahan  pembayaran  cicilan  dengan  bunga  rendah  dan limit yang tinggi.
Sebelum melakukan pemodelan, terlebih dahulu data dibagi menjadi data latih dan data uji. Persentase pembagian  yang  digunakan  adalah  80:20.  Hasilnya  dari  total  200  data,  sebanyak  160  data  dialokasikan sebagai  data  training  dan  sebanyak  40  data  dialokasikan  sebagai  data  testing.  Data  training  tersebut digunakan untuk melatih model SVM sehingga dapat mengenali pola sentimen pada data, sedangkan data uji digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  menilai  seberapa  baik  kemampuan  model  SVM  yang  telah  dilatih melakukan klasifikasi.

## Gambar 2. Hasil Evaluasi Model SVM
Model yang telah dilatih  kemudian dievaluasi berdasarkan metrik akurasi, presisi, dan recall. Secara umum,  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  memiliki  kemampuan  yang  cukup  baik  dalam melakukan  klasifikasi  sentimen  aplikasi  pinjaman  online  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  72%,  presisi sebesar  76%,  dan  recall  sebesar  85%.  Namun  secara  khusus,  SVM  sangat  baik  melakukan  klasifikasi sentimen pada aplikasi Kredit Pintar yang memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 83%, diikuti oleh aplikasi Rupiah  Cepat  sebesar  76%,  Ada  Pundi  sebesar  73%,  dan  yang  terendah  adalah  aplikasi  Kredivo  dengan akurasi sebesar 62%.
Hasil  klasifikasi  sentimen  pada  aplikasi  Kredit  Pintar  menunjukkan  akurasi  yang  tinggi  disebabkan oleh  beberapa  faktor.  Faktor  utama  adalah  proses  pelabelan  menggunakan  kamus  InSet  memberikan ketepatan  yang  baik  dalam  mengkategorikan  sentimen  pada  aplikasi  ini  dibandingkan  dengan  aplikasi lainnya. Dengan begitu, pelabelan secara manual lebih direkomendasikan dibandingkan menggunakan kamus demi  meningkatkan  ketepatan  pelabelan  agar  sesuai  konteksnya.  Selain  itu,  algoritma  SVM  yang diimplementasikan  pada  kasus  ini  memiliki  kemampuan  yang  unggul  dalam  mengenali  pola  sentimen negatif.  Hal  ini  sangat  relevan  mengingat  aplikasi  Kredit  Pintar  memiliki  persentase  sentimen  negatif  yang
Kredivo Easycash Rupiah Cepat Kredit Pitar Ada Pundi Akurasi 62% 68% 76% 83% 73% Presisi 57% 79% 77% 89% 76% Recall 75% 79% 89% 89% 93% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Akurasi Presisi Recall
cukup  tinggi.  Kombinasi  antara  ketepatan  pelabelan  dan  kemampuan  pengenalan  pola  sentimen  negatif menjadikan model SVM pada aplikasi Kredit Pintar lebih baik dan andal.
Gambar 3. Visualisasi Word Cloud Aplikasi Kredivo (a) Positif, (b) Negatif, dan (c) Netral
Berdasarkan  hasil  visualisasi  kemunculan  kata  pada  aplikasi  Kredivo  menggunakan  word  cloud, terdapat 5 kata kunci pada sentimen positif yaitu limit, bayar, mudah, transaksi, dan cepat. Selanjutnya 5 kata kunci  pada  sentimen  negatif  yaitu  bayar,  kecewa,  transaksi,  limit,  dan  tempo.  Kemudian  5  kata  kunci sentimen netral yaitu bayar, pinjam, cicil, premium, dan limit.
Gambar 4. Visualisasi Word Cloud Aplikasi Easycash (a) Positif, (b) Negatif, dan (c) Netral
Berdasarkan  hasil  visualisasi  kemunculan  kata  pada  aplikasi  Easycash  menggunakan  word  cloud, terdapat 5 kata kunci pada sentimen positif yaitu limit, bayar, pinjaman, nasabah, dan bantu. Selanjutnya, 5 kata  kunci  pada  sentimen  negatif  yaitu  limit,  pinjaman,  bayar,  verifikasi,  dan  kecewa.  Kemudian,  5  kata kunci sentimen netral yaitu bayar, limit, pinjam, cepat, dan layanan.
Gambar 5. Visualisasi Word Cloud Aplikasi Rupiah Cepat (a) Positif, (b) Negatif, dan (c) Netral
Berdasarkan hasil visualisasi kemunculan kata pada aplikasi Rupiah Cepat menggunakan word cloud, terdapat  5  kata  kunci  pada  sentimen  positif  yaitu  cepat,  limit,  bantu,  mudah,  dan  cair.  Selanjutnya,  5  kata kunci pada sentimen negatif yaitu data, aju, hapus, pinjam, dan limit. Kemudian, 5 kata kunci sentimen netral yaitu cepat, app, jatuh, tempo, dan darurat.
Gambar 6. Visualisasi Word Cloud Aplikasi Kredit Pintar (a) Positif, (b) Negatif, dan (c) Netral
Berdasarkan hasil visualisasi kemunculan kata pada aplikasi Rupiah Cepat menggunakan word cloud, terdapat  5  kata  kunci pada  sentimen  positif  yaitu  kredit,  pintar, bayar,  limit, dan bantu. Selanjutnya, 5 kata kunci pada sentimen negatif yaitu data, aju, hapus, pinjam, dan limit. Kemudian, 5 kata kunci sentimen netral yaitu aju, data, pinjaman, tolak, tempo, dan limit.
Gambar 7. Visualisasi Word Cloud Aplikasi Ada Pundi (a) Positif, (b) Negatif, dan (c) Netral
Berdasarkan  hasil  visualisasi  kemunculan  kata  pada  aplikasi  Ada  Pundi  menggunakan  word  cloud, terdapat  5  kata  kunci pada  sentimen  positif  yaitu  bayar,  cepat,  bantu, pinjaman,  dan  mudah.  Selanjutnya,  5 kata kunci pada sentimen negatif yaitu data, hapus, pinjam, tolak, dan limit. Kemudian, 5 kata kunci sentimen netral yaitu rendah, tolong, cair, accepted, dan kecewa.
Melalui hasil visualisasi, dapat diperoleh analisis yang menunjukkan bahwa pengguna hampir selalu memberikan komentar dan membahas tentang limit pinjaman yang diberikan pada seluruh aplikasi pinjaman online. Kata kunci 'limit' bahkan muncul dalam setiap sentimen, baik itu positif, negatif, maupun netral. Hasil pengamatan  menunjukkan  hal  tersebut  terjadi  karena  pengguna  meresa  kecewa  karena  limit  yang  sudah berkurang, tidak dapat mengajukan pinjaman karena limit, dan bahkan limit pinjaman terkunci.
Meskipun hasil implementasi yang dihasilkan sudah cukup baik, namun penelitian ini masih memiliki beberapa batasan yang dapat ditingkatkan pada penelitian berikutnya. Pada penelitian ini, model masih belum memahami konteks dengan baik pada teks yang mengandung sarkasme dan bahasa slang (tidak baku) karena proses  pelabelan  masih  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  kamus  yang  sangat  bergantung  pada  nilai polaritas. Penggunakan anotator seperti pakar bahasa lebih direkomendasikan untuk mendapatkan hasil yang lebih  maksimal.  Kemudian,  jumlah  data  yang  digunakan  masih  dapat  ditingkatkan  untuk  menghasilkan informasi  ulasan  pengguna  yang  lebih  mendalam.  Selain  itu,  penggunaan  algoritma  yang  lebih  canggih berbasis  neural  network  seperti  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  atau  Transformer  dengan  model Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers  (BERT),  ataupun  pendekatan  lainnya  dapat dipertimbangkan untuk meningkatkan kinerja model.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pelabelan  sentimen  menunjukkan  bahwa  semua  aplikasi  pinjol  mayoritas  memiliki  sentimen negatif.  Kredivo  menjadi  aplikasi  dengan  jumlah  sentimen  positif  terbanyak  (92  sentimen),  sementara  itu Easycash  memiliki  sentimen  negatif  terbanyak  (138  sentimen).  Kemudian,  hasil  evaluasi  model  SVM menunjukkan  kinerja  yang  cukup  baik  dengan  hasil  akurasi  sebesar  72%,  presisi  76%,  dan  recall  85%. Namun secara khusus, SVM sangat baik melakukan klasifikasi sentimen pada aplikasi Kredit Pintar dengan akurasi sebesar 83%. Analisis visualisasi menggunakan word cloud juga dilakukan untuk memahami konteks ulasan pengguna aplikasi pinjol. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa pengguna hampir selalu membahas tentang limit pinjaman disetiap sentimen pada kelima aplikasi.

## REFERENSI
[1] Hamirul,  M.  Syukurman,  D.  Juniarsih,  Darmawanto,  and  Zulkifli, Pinjaman  Online  Membawa Sengsara , 1st ed. Mojokerto: Insight Mediatama, 2023.
[2] R.  R.  Suryono,  B.  Purwandari,  and  I.  Budi,  “Peer  to  peer  (P2P)  lending  problems  and  potential solutions: A systematic literature review,” Procedia Computer Science , vol. 161, pp. 204–214, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.116.
[3] A.  M.  Gomulya,  “Efektivitas  Peran  Literasi  Digital  Dalam  Pembangunan  Ekonomi  Digital,  Studi Kasus Pada Korban Kejahatan Pinjaman Online Ilegal,” Kritis , vol. 32, no. 2, pp. 117–136, 2023, doi: 10.24246/kritis.v32i2p117-136.
[4] D.  Salasa  Anastasia,  “Urgensi  Pembentukan  Hukum  Fintech  Untuk  Memberi  Perlindungan  Hukum Kepada Konsumen Dalam Pinjaman Online,” Jurnal Hukum dan HAM Wara Sains , vol. 2, no. 02, pp. 136–151, 2023, doi: 10.58812/jhhws.v2i02.227.
[5] N.  U.  Qinvi  and  B.  A.  Prastyo,  “Penindakan  Terhadap  Aplikasi  Pinjaman  Online  Ilegal  Di  Google Play Store,” Technology and Economics Law Journal , vol. 1, no. 2, pp. 146–155, 2022.
[6] E.  K.  Panginan  and  I.  Irwansyah,  “Fenomena  Aplikasi  Kredit  Dan  Pinjaman  Online  Kredivo  di Indonesia,” Jurnal Komunikasi dan Kajian Media , vol. 4, no. 1, pp. 12–26, 2020.
[7] S.  Rohmah  and  M.  Ary,  “Analisis  Pengalaman  Pengguna  Aplikasi  Pinjaman  Online  Menggunakan Metode  Usability  Testing  Dan  User  Experience  Questionnaire  (  Studi  kasus :  pada  Akulaku  dan Kredivo Indonesia ) Departemen Sistem Informasi , Fakultas Teknologi Informasi , Industri keuanga,” JSI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 13, no. 1, pp. 2230–2245, 2021.
[8] M.  Cindo,  D.  P.  Rini,  and  Ermatita,  “Seminar  Nasional Teknologi  Komputer &  Sains  (SAINTEKS) Literatur  Review:  Metode  Klasifikasi  Pada  Sentimen  Analisis,”  in Seminar  Nasional  Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 66–70.
[9] A.  Putra  and  R.  Latifah,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Aplikasi  Pinjaman  Online Menggunakan Metode Support Vector Machine,” in Seminar Nasional Penelitian LPPM UMJ , 2022, pp. 1–7.
[10] T.  D.  Ramadhan,  D.  Wahiddin,  and  E.  E.  Awal,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Pinjaman  Online (Pinjol)  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Scientific  Student  Journal  for  Information, Technology and Science , vol. 4, no. 1, pp. 82–87, 2023.
[11] A. Rahmadeyan and Mustakim, “Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa  Saat  dan  Pasca  Pandemi  COVID-19,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi , vol. 9, no. 1, pp. 21–32, 2023, doi: 10.25077/TEKNOSI.v9i1.2023.21-32.
[12] D. S. Utami and A. Erfina, “Analisis Sentimen Pinjaman Online di Twitter Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),” SISMATIK  (Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika) , vol. 1, no. 1, pp. 299–305, 2021.
[13] T. P. Lestari, “Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Social Network Analysis (SNA),” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , vol. 4, no. 3, pp. 65–71, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.146.
[14] E.  Eviyanti,  B.  Irawan,  and  A.  Bahtiar,  “Penggunaan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Menganalisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Adakami  Di  Google  Play  Store,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , vol. 7, no. 6, pp. 3879–3885, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8272.
[15] N. S. N. Salman and F. Kusuma, “Tinjauan Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Peminjaman Online dengan Metode Support Vector Machine (SVM),” AGENTS: Journal of … , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2024.
[16] A.  Agustin,  S.  Andrean,  S.  Susanti,  R.  Rahmiati,  and  H.  Hamdani,  “Review  Aplikasi  Kredivo Menggunakan  Analisis  Sentimen  Dengan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” Rabit :  Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi  Univrab ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.36341/rabit.v9i1.4107.
[17] S.  Khomsah  and  A.  S.  Aribowo,  “Model  Text-Preprocessing  Komentar  Youtube  Dalam  Bahasa Indonesia,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  648–654, 2020.
[18] F.  Koto  and  G.  Y.  Rahmaningtyas,  “InSet  Lexicon:  Evaluation  of  a  Word  List  for  Indonesian Sentiment  Analysis  in  Microblogs,”  in International  Conference  on  Asian  Language  Processing (IALP) , 2017, pp. 391–394, doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.
[19] A. Simanungkalit, J. Panda, P. Naibaho, and A. De Kweldju, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Ulasan  Aplikasi  Shopee  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Jutisi :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 13, no. 1, pp. 659–670, 2021, doi: 10.35889/jutisi.v13i1.1826.
[20] A.  Rahmadeyan,  Mustakim,  I.  Ahmad,  A.  D.  Alexander,  and  A.  Rahman,  “Phishing  Website Detection  with  Ensemble  Learning  Approach  Using  Artificial  Neural  Network  and  AdaBoost,”  in 2023 International Conference on Information Technology Research and Innovation (ICITRI) , 2023, pp. 162–166, doi: 10.1109/ICITRI59340.2023.10249799.
[21] A. A. G. R. Gunawan, S. Nurdiati, and Y. Arkeman, “Identifikasi Jenis Kayu Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Data Citra,” Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika , vol. 3, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.29244/jika.3.1.1-8.