## Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi M- Banking Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree
Nur Zelina #1 , Afiyati Afiyati #2
# Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan Jakarta Barat
1 41519010059@student.mercubuana.ac.id
2 afiyati.reno@mercubuana.ac.id
Abstrak—  Kemajuan  teknologi  dan  informasi  membawa pengaruh  besar  pada  kehidupan  manusia.  Pemanfaatan teknologi  tersebut  telah  banyak  digunakan  manusia khususnya  adalah  pemanfaatan  teknologi  internet.  Internet yang dapat digunakan dengan harga yang terjangkau beserta dengan perangkat keras pendukung yang mudah didapatkan telah  membawa  manusia  ke  dalam  era  yang  lebih  modern. Pada  penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen  terhadap penggunaan aplikasi Motion Banking menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  algoritma Decision Tree. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery  in  Database  (KDD).  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk  mengklasifikasikan  data ulasan  dari  pengguna aplikasi  Motion  Banking  kedalam  sentimen  positive  dan negative  dengan  mempelajari  pendapat  pengguna  tentang aplikasi Motion Banking melalui ulasan yang diberikan,  dan untuk mengetahui performa dari metode pengklasifikasi yang digunakan.  Pada  penelitian  ini  data  diperoleh  dengan  cara mengangkat  data  dari  ulasan  pengguna  aplikasi  Motion Banking pada Google Play Store menggunakan teknik scraping dan  berhasil  mendapatkan  7000  data  ulasan.  Hasil  terbaik diperoleh  pada  skenario  3  (70:30)  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  dengan  kernel  Linear  yang menghasilkan accuracy sebesar 93,7%, precision 93,6%, recall 91%, dan f1-score 92,3%, sedangkan untuk algoritma Decision Tree memiliki nilai accuracy 83%, precision 80,7%, recall 77%, dan  f1-score 79,1%.
Kata kunci — Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Decision Tree

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dan  informasi  membawa  pengaruh besar  pada  kehidupan  manusia.  Pemanfaatan  teknologi tersebut telah banyak digunakan manusia khususnya adalah pemanfaatan  teknologi  internet.  Internet  yang  dapat digunakan  dengan  harga  yang  terjangkau  beserta  dengan perangkat  keras  pendukung  yang  mudah  didapatkan  telah membawa  manusia  ke  dalam  era  yang  lebih  modern. Pernyataan tersebut didukung oleh sebuah data statistik dari
Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. Tercatat di dalamnya bahwa pengguna internet di Indonesia pada tahun 2020  telah  mencapai  196,7  juta  pengguna.  Fenomena  ini terjadi  dikarenakan  saat  ini  masyarakat  Indonesia  dapat memperoleh akses internet dengan mudah dengan didukung oleh perangkat smartphone yang terjangkau seperti android. Berbagai macam aplikasi yang ada didalamnya juga dapat diunduh dengan mudah sesuai dengan kebutuhan pengguna lewat Google Play Store [1]. Data unduhan aplikasi dalam skala  global  telah  mencapai  36,6  miliar  pada  kuartal pertama  tahun  2021.  Capaian  tersebut  naik  sebesar  8,7% jika  dibandingkan periode yang sama tahun 2020 sebanyak 33,7 miliar[2].
Motion  Banking  adalah  aplikasi  berbasis  digital  yang dibangun oleh PT Bank MNC Internasional Tbk. Berbagai macam  fitur  layanan  perbankan  disediakan  pada  aplikasi tersebut  untuk  menunjang  kegiatan  perbankan  nasabah. Nasabah  dapat  menikmati  fasilitas  yang  diberikan  seperti transaksi finansial dan non finansial 24 jam dan dari mana saja. Data yang diperoleh dari Google Play Store , aplikasi Motion Banking telah mendapatkan capaian unduhan 1 juta pengguna dengan rerata rating mencapai 4,2 dari skala 5 [3]. Aplikasi tersebut juga memperoleh lebih dari 10 ribu ulasan pengguna  yang  setiap  harinya  semakin  bertambah. Bertambahnya  jumlah  ulasan  yang  setiap  hari  meningkat menyebabkan  perusahaan  kesulitan  dalam  melakukan pengelompokan ulasan dengan kategori positif dan kategori negatif. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan sebuah teknik pengolahan  data  ulasan  untuk  dapat  mengkategorikan ulasan  tersebut  [4].  Pihak  perusahaan  memerlukan  sebuah teknik  analisis sentimen pada ulasan aplikasi yang masuk. Analisis  sentimen  tersebut  diperlukan  dengan  tujuan perusahaan  dapat  mengetahui  suatu  ulasan  tersebut memiliki  ulasan  positif  atau  negatif.  Selain  itu  Analisis Sentimen  merupakan  bagian  dari  penelitian  text  mining yang memiliki potensi nilai komersial [5].
Analisis  sentimen  adalah  suatu  teknik  yang  biasanya digunakan  sebagai  pengolahan  data  dengan  jumlah  data
yang besar. Adapun proses pengumpulan data informasional yang dibutuhkan sangat cocok menggunakan teknik scraping . Hasil dari proses scrapping tersebut masih bersifat kasar sehingga masih perlu untuk dilakukan proses pembersihan  data  [6].  Proses  pembersihan  data  tersebut dilakukan dengan tujuan data yang telah dilakukan scraping menjadi lebih terstruktur [7]. Proses menyiapkan dokumen teks  atau  sekumpulan  data  mentah  yang  tidak  terstruktur juga  dikenal  sebagai  teks  preprocessing  [8].  Tahapan  ini adalah  tahapan  yang  berfungsi  untuk  mengkonversi  data yang  sebelumnya  tidak  terstruktur  menjadi  sebuah  data yang terstruktur untuk kemudian selanjutnya akan disimpan ke dalam basis data [9].
Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  yang  dikolaborasikan  dengan algoritma Decision Tree sebagai pembandingnya. Pada saat proses  pengelompokan  ulasan  positif  dan  negatif, dibutuhkan  sebuah  proses  analisa  sentimen.  Klasifikasi merupakan  pengelompokan  terhadap  beberapa  dokumen untuk  dimasukkan  ke  dalam  kategori  tertentu  [10]. Sementara itu, hyperlance terbaik dapat ditemukan dengan SVM  untuk  memisahkan  kategori  negatif  maupun  positif terhadap ulasan yang masuk [11]. Di dalam SVM terdapat beberapa  kernel  yang  dapat  difungsikan  sebagai  proses pengklasifikasian  tersebut  antara  lain  kernel  linear,  RBF, Sigmoid,  dan  Polynomial  [12].  Hasil  penelitian  yang sebelumnya dilakukan, SVM memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan NBC yaitu sebesar 76,42% dibanding dengan  67,2%  dengan  studi  kasus  analisis  sentimen  pada twitter guna mengetahui informasi perusahaan listrik negara di  pulau  Ambon  [13].  Dengan  membandingkan  antara algoritma  SVM,  Naive  Bayes,  dan  KNN  untuk  analisis sentimen  gadget,  SVM  mendapat  rerata  akurasi  terbaik yakni 96,43% [14]. Penelitian selanjutnya juga menghasilkan  bahwa  SVM  mampu  mendapat  tingkat akurasi  90,20%  lebih  tinggi  dibandingkan Decision  Tree [15].
Berdasarkan  dari  penjabaran  latar  belakang  tersebut ditambah  dengan  beberapa  data  dari  hasil  penelitian terdahulu, peneliti akan melakukan tahapan scraping untuk melakukan pengumpulan data terhadap ulasan yang masuk dari para nasabah. Selanjutnya akan dilakukan penyeleksian data  dengan text  preprocessing guna  menyeleksi  dan mengkonversi  menjadi  sebuah  data  yang  lebih  terstruktur dari  sebelumnya  guna  kepentingan  penelitian.  Setelah dilakukan text  preprocessing langkah  selanjutnya  adalah melakukan proses pelabelan terhadap data untuk kemudian dimasukkan ke dalam dua kategori yaitu positif dan negatif menggunakan kamus lexicon Bahasa Indonesia. Hasil dari text preprocessing kemudian akan dibobotkan dengan cara memberi  nilai  pada  suatu  kata  di  dalam  dokumen  dengan menggunakan teknik Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF).  Setelah  semua  langkah  tersebut dilakukan,  maka  akan  dilakukan  pengolahan  dengan klasifikasi  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM) dan algoritma Decision Tree .
Hasil dari analisis sentimen tersebut akan menghasilkan sebuah visualisasi data dari ulasan-ulasan yang sebelumnya telah diproses. Selain itu juga akan menjelaskan persentase
antara jumlah ulasan positif dan ulasan negatif pada ulasan dari nasabah aplikasi Motion Banking

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini termasuk dalam sifat kuantitatif. Berikut ini merupakan tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti yang telah dipaparkan pada Gambar. 1.

## Gambar. 1  Tahapan Penelitian
Penelitian yang dilakukan menggunakan sebuah metode yang dinamakan KDD ( Knowledge Discovery in Database ). Pertimbangan  ini  dipilih  dikarenakan  KDD  memiliki keunggulan  identifikasi  yang  lebih  terkoordinasi  dari serangkaian  data  kompleks  yang  masuk  sehingga  mudah untuk dibaca dan dipahami.

## A. Data Selection
Data selection adalah tahap awal dalam penelitian untuk mengumpulkan  data.  Selanjutnya  akan  dilakukan  seleksi data. Dataset diambil pada tanggal 12 Agustus 2020 hingga 22 Maret 2023 melalui website Google Play Store . Dataset ini memiliki total sebanyak 7000 data.

## B. Text Preprocessing
Text  preprocessing digunakan  dalam  mempersiapkan data  atau  dokumen  sebelum  dilakukan  proses  yang  lain. Adapun  tahapan  dari text  preprocessing penelitian  ini seperti:
1. Case  Folding , tahapan  ini  dilakukan  proses perubahan huruf  kapital  menjadi  huruf kecil  dalam dokumen.
2. Cleansing, merupakan tahapan untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  diperlukan seperti symbol, tautan link, emoji dan tanda baca.
3. Tokenizing,  tahap  ini  dilakukan  proses  pemecahan kalimat menjadi kata yang disebut dengan token.
4. Normalization ,    tahap  ini  dilakukan  proses  untuk merubah fitur pada kumpulan data ke skala umum.
5. Stopword  Removal ,  tahap  ini  dilakukan  pemilihan kata-kata  yang  dianggap  penting  dari  hasil  token atau  menghilangkan  kata  yang  tidak  relevan terhadap kalimat.
6. Stemming , Tahapan ini adalah tahapan dimana suatu kata dihilangkan imbuhannya untuk menjadi sebuah kata dasar.

## C. Pelabelan
Pada  proses  pelabelan  dilakukan  secara  otomatis menggunakan kamus lexicon Bahasa Indonesia. Cara untuk mengetahui kelas sentimen adalah dengan mengambil total skor >= 0 akan diberi label positif, sedangkan total skor < 0 maka diberi label negatif.

## D. Transformation
Tahapan  ini  adalah  tahapan  dimana  mengubah  bentuk agar bisa diproses pada data mining. Pada tahapan ini, data akan dibagi menjadi 4 skenario pengujian, yaitu skenario 1 (90% data latih dan 10% data uji), skenario 2 (80% data latih dan 20% data uji), skenario 3 (70% data latih dan 30% data uji), skenario 4 (60% data latih dan 40% data uji). Kemudian akan  dilakukan  pembobotan  kata  yang  akan  diterapkan menggunakan TF-IDF yang berguna untuk mengubah data teks menjadi vektor agar setiap kata dalam suatu dokumen dapat  diketahui  bobotnya. TF-IDF  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
TF - = x Dimana, = log

## E. Data Mining
Pada  tahap data  mining ,  tahap  ini  melakukan  proses klasifikasi  sentimen  pada  data review menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  kernel Radial  Basis  Function (RBF),  Linear,  Polynomial  dan algoritma  Decision  tree  dalam  menentukan  klasifikasi terbaik dari kelas positive dan negative.

## F. Evaluation
Pada  tahapan  evaluasi,  akan  menggunakan confusion matrix untuk  mengetahui  performansi  dari  setiap  kernel algoritma Support Vector Machine dan algoritma Decision Tree dengan hasil evaluasi berupa nilai accuracy, precision, recall, dan f1-score .
1. Accuracy =
2. Precision =
3. Recall =
4. F1 score =  2x

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Selection
Data  ulasan  aplikasi  Motion  Banking  berhasil dikumpulkan dengan teknik scraping menggunakan library Google  Play  Scraper dan IDE  Google  Collab ,  data  yang didapatkan sebanyak 7000, pada tanggal 12 Agustus 2020 hingga 22 Maret 2023. Data yang telah terkumpul memiliki 4  attribut yaitu, userName,  score,  at, dan content .  Berikut contoh dataset hasil scraping pada Gambar. 2.
Gambar. 2 Dataset Hasil Scraping
Setelah  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Motion  Banking didapat, maka dilakukan penghapusan kolom dan baris data yang  terdapat  duplikasi,  dalam  proses  sentimen  sendiri hanya  memerlukan  attribut content dan  sentimen  saja, berikut  contoh  data  setelah  dilakukan drop kolom  atau attribut  dan drop duplikasi  yang  tidak  dibutuhkan  dapat dilihat pada Gambar. 3.
Gambar. 3 Data Setelah Dilakukan Drop attribut dan Duplikasi

## B. Text Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan preprocessing atau menyiapkan data ulasan sebelum melakukan proses klasifikasi. Tahap ini dibagi menjadi beberapa langkah diantaranya Case folding, Cleaning,  Tokenizing , Normalization,  Stopword  Removal dan S temming. Berikut contoh hasil text preprocessing yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I
H ASIL T EXT P REPROCESSING Proses Hasil Data Ulasan Mohon bantuannyaðŸ™ � ðŸ™ � saya susah login udah lupa nomor
rekening dan email pendaftaran pun udah ke hapusðŸ¥ºðŸ™ Case Folding mohon bantuannyaðŸ™ � ðŸ™ � saya susah login udah lupa nomor
rekening dan email pendaftaran pun udah ke hapusðŸ¥ºðŸ™ � Cleaning mohon bantuannya saya susah login udah lupa nomor rekening dan email pendaftaran pun udah ke hapus Tokenizing ['mohon', 'bantuannya’, ‘saya', 'susah', 'login', 'udah', 'lupa', 'nomor', 'rekening', 'dan', 'email', 'pendaftaran', 'pun', 'udah', 'ke', 'hapus'] Normalization ['mohon', 'bantuannya’, ‘saya', 'susah', 'login', 'sudah', 'lupa', 'nomor', 'rekening', 'dan', 'email', 'pendaftaran', 'pun', 'sudah', 'ke', 'hapus'] Stopword Removal ['mohon', 'bantuannya', 'susah', 'login', 'lupa', 'nomor', 'rekening', 'email', 'pendaftaran', 'hapus'] stemming ['mohon', 'bantuan', 'susah', 'login', 'lupa', 'nomor', 'rekening', 'email', 'daftar', 'hapus']

## C. Pelabelan
Tahapan  ini  dilakukan  pelabelan  secara  otomatis menggunakan  kamus Lexicon Bahasa  Indonesia.  Sebuah kalimat yang telah melewati proses pembobotan akan diberi label berdasarkan skor sentimennya. Kalimat yang memiliki total skor lebih dari 0 dilabelkan sebagai positif, sedangkan kalimat  yang memiliki  total  skor  kurang  dari  0  dilabelkan sebagai negatif, jika kalimat yang tidak memiliki skor maka akan  diberi  label  netral.  Berukut  merupakan  contoh  hasil pelabelan menggunakan kamus Lexicon pada Tabel 2 .
TABEL II
H ASIL P ELABELAN
Setelah  dilakukan  pelabelan  dalam  penelitian  hanya menggunakan  label  positif  dan  label  negatif  untuk mengklasifikasikan  data  ulasan  aplikasi  Motion  Banking,
untuk itu dilakukan penghapusan atau drop data untuk kelas sentimen netral.
Gambar. 4 Ulasan Sentimen Positif dan Negatif
Gambar  4  menunjukkan  total  data  ulasan  aplikasi  Motion Banking  sebanyak  7000  diperoleh  3320  data  ulasan bersentimen negatif dan 2372 data termasuk ke dalam kelas bersentimen  positif  setelah  dilakukan  tahapan text preprocessing.

## D. Transformation
Pada  tahapan transformation ,  data  ulasan  yang  telah melalui preprocessing masih  berupa  teks  atau  kata-kata, namun dalam menganalisis klasifikasi data harus berbentuk numerik atau angka. Data ulasan terlebih dahulu dilakukan pengelompokan  data  dan  kemudian  dibagi  menjadi  data training dan testing menjadi empat skenario. Adapun teknik yang  digunakan  untuk  pembagian  ini  adalah  dengan train test  split dengan  parameter random_state =42.  Tabel  3 menunjukkan hasil pembagian data dalam 4 skenario.
TABEL III H ASIL P EMBAGIAN D ATA T RAINING DAN D ATA T ESTING
Skenario Rasio Perbandingan Data Training Data Testing 90:10 5122 570 80:20 4553 1139 70:30 3984 1708 60:40 3415 2277
Apabila data tersebut sudah terbagi menjadi data training dan  testing,  maka  langkah  selanjutnya  data  tersebut  akan dikonversi  ke  dalam  numerik  dengan  pembobotan  kata menggunakan  TF-IDF  dengan  kolom content dijadikan variable X,  dan  kolom  label  dijadilan variable Y.  Proses pembobotan kata menggunakan TF-IDF untuk menampilkan  term  yang  memiliki  bobot  terbesar.  Berikut merupakan contoh hasil pembobotan kata yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Data Nilai Sentimen mohon  bantuan  susah  login  lupa  nomor rekening email daftar hapus -10 negative mantap cashbacknya motionbanking 5 positive kalo bi fast promonya 0 neutral motion bang bagus banget aman ayo pakai motion  bank  mudah  aman  berteransaksi
apa
3 positive
TABEL IV
H ASIL P EMBOBOTAN K ATA TF-IDF Term Weight Aplikasi 0.423978 Daftar 0.493464 Uang 0.514565 Koneksi 0.441993 Gagal 0.590001 data 0.399599 Bonus 0.410726 Email 0.313523

## E. Data Mining
Pada tahap ini merupakan proses pengklasifikasian data ulasan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dan algoritma Decision Tree.
● Klasifikasi dengan Support Vector Machine
Tahapan  ini  melakukan  pembagian  kepada  empat skenario  data  yang  telah  dilakukan  melalui  kernel
Support  Vector  Machine .  Berikut  merupakan  hasil klasifikasi yang dapat dilihat pada tabel 5.
TABEL V H ASIL K LASIFIKASI SVM Skenario Kernel Accuracy 90:10 Linear 93,3 % RBF 91,8 % Polynomial 84,2 % Sigmoid 91,9 % 80:20 Linear 93,5 % RBF 92,4 % Polynomial 83,8 % Sigmoid 83,2 % 70:30 Linear 93,7 % RBF 92,8 % Polynomial 81,6 % Sigmoid 93,1 % 60:40 Linear 92,9 % RBF 93,4 % Polynomial 80,3 % Sigmoid 92,5 %
● Klasifikasi dengan Decision Tree
Tahap  ini  dilakukan  klasifikasi  sentimen  dengan pembagian empat skenario data yang telah dilakukan pada  algoritma Decision  Tree .  Tabel  6,  merupakan hasil klasifikasi dari algoritma Decision Tree .
TABEL VI H ASIL K LASIFIKASI D ECISION T REE Skenario Accuracy 90:10 81,8% 80:20 81,3% 70:30 83% 60:40 82,5%

## F. Evaluation
Pada tahap evaluasi akan menggunakan confusion matrix pada  algoritma Support  Vector  Machine dengan  kernel Linear dan Decision Tree dengan hasil terbaik di dapatkan pada  skenario  3 dengan  pembagian  data  latih  dan  data uji 70:30.

## Gambar. 5 Confusion Matrix SVM
Seperti yang dapat dilihat pada Gambar. 5 menunjukkan pada  data  ulasan  pengguna  Motion  Banking  terdapat  647 data positif yang benar diprediksi termasuk ke dalam kelas sentimen  positif  (TP)  dan  44  data  positif  yang  diprediksi termasuk ke dalam kelas sentimen negatif (FP), kemudian terdapat 953 data negatif yang benar diprediksi termasuk ke dalam kelas sentimen negatif (TN) dan 64 data negatif yang diprediksi termasuk ke dalam kelas sentimen positif (FN). Hasil  evaluasi confusion  matrix dari  algoritma Support Vector Machine disajikan pada Tabel 7.
TABEL VII H ASIL E VALUASI S UPPORT V ECTOR M ACHINE S KENARIO 3 Kernel Accuracy Precision Recall F1-score RBF 92,8% 93,8% 88,6% 91,1% Linear 93,7% 93,6% 91% 92,3% Polynomial 81,6% 90,4% 62,3% 73,8% Sigmoid 93,1% 93,5% 89,7% 91,6%
Gambar. 6 Confusion Matrix Decision Tree
Gambar.  6  menunjukkan Confusion  matrix diatas memberi  informasi  552  data yang diklasifikasikan dengan benar  sebagai  kelas  positif  (TP),  865  data  yang diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  kelas  negatif  (TN), 159  data  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  kelas  positif (FP) dan 132 data yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif  (FN).  Berikut  ini  merupakan  hasil  evaluasi confusion  matrix dari  algoritma Decision  Tree disajikan pada Tabel 8.
TABEL VIII
H ASIL E VALUASI D ECISION T REE S KENARIO 3 Accuracy Precision Recall F1-score 83% 80,7% 77,6% 79,1%
Penelitian  ini  memberikan  hasil  bahwa  performa  dari algoritma Support Vector Machine (SVM) jauh lebih baik dan  akurat  dibandingkan  algoritma Decision  Tree dalam mengklasifikasikan ulasan aplikasi Motion Banking dengan menerapkan kernel Linear yang memberikan output akurasi sebesar  93,7%, precision 93,6%, recall 91%, dan f1-score 92,3%, sedangkan untuk algoritma Decision Tree memiliki nilai akurasi 83%, precision 80,7%, recall 77,6%, dan f1- score 79,1%.
Kata-kata yang sering muncul kemudian divisualisasikan dalam bentuk word cloud sebagai berikut:
Gambar. 7 Word Cloud Sentiment Positive
Gambar .8 Word Cloud Sentiment Negative
Gambar.  7  menunjukkan  hasil  visualisasi  ulasan sentimen  positive,  didapatkan  informasi  kata  yang  sering muncul  pada  kelas  sentimen  positive  adalah  kata-kata seperti “aplikasi”, “mudah”, “transaksi”, “bagus”, “motion banking”,  “mantap”,  dan  “buka  rekening”.  Sedangkan Gambar  8  menunjukkan  hasil  visualisasi  ulasan  sentimen negative,  didapatkan  informasi  kata  yang  sering  muncul pada  kelas  sentimen  negative  adalah  kata-kata  seperti “aplikasi”,  “masuk”,  “daftar”,  “saldo”,  “tolong”,  “bank”, dan “pakai”.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna aplikasi Motion  Banking  memberikan  2372  ulasan  yang  bersifat positive  dan  3320  ulasan  yang  bersifat  negative.  Analisis visualisasi  menunjukkan  kata-kata  yang  sering  disebutkan dalam  ulasan  positive  adalah  “aplikasi”,  “mudah”, “transaksi”,  “bagus”,  “motion  banking”,  “mantap”  dan “buka rekening”. Sedangkan kata-kata yang sering muncul dalam ulasan negative adalah “aplikasi”, “masuk”, “daftar”, “saldo”, “tolong”, “bank” dan “pakai”. Penerapan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan  algoritma Decision Tree dengan  melakukan  komparasi  terhadap  empat  kernel SVM  dengan  empat  skenario  split  data,  diperoleh  hasil terbaik pada skenario 3 dengan rasio data training 70% dan data  testing  30%  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine pada  kernel Linear dengan  tingkat accuracy sebesar  93,7%, precision 93,6%, recall 91%, dan f1-score 92,3%, sedangkan untuk algoritma Decision Tree memiliki nilai accuracy 83%, precision 80,7%, recall 77,6%, dan f1- score 79,1%.  Adapun  saran  dari  peneliti yaitu  selanjutnya dapat menambahkan data ulasan dalam bahasa asing, dapat menggunakan  seleksi  fitur  seperti Chi-Square dan Information  Gain ,  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar agar hasil akurasi yang dihasilkan lebih akurat.
.
R EFERENSI [1] “Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia.” https://apjii.or.id/survei (diakses 29 Oktober 2022) [2] “Jumlah  Unduhan  Aplikasi  Global  Naik  8,7%  pada  Kuartal  I-
2021.”https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/05/07/juml ah-unduhan-aplikasi-global-naik-87-pada-kuartal-i-2021  (diakses 29 Oktober 2022)
[3] PT  Bank  MNC  Internasional  Tbk.  (2020).  Motion  Banking. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mnc.mbanking &hl=id (diakses 29 Oktober 2022)
[4] Aaputra,  S.  A.,  Didi  Rosiyadi,  Windu  Gata,  &  Syepry  Maulana Husain.  (2019).  Sentiment  Analysis  Analysis  of  E-Wallet Sentiments on Google Play Using the Naive Bayes Algorithm Based on  Particle  Swarm  Optimization.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan Teknologi Informasi). https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1118.
[5] Zamachsari,  F.,  Vangeran  Saragih,  G.,  Susafa’ati,  &  Gata,  W. (2017).  Analisis  Sentimen  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  dengan Feature  Selection  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 1(3), 504–512.
[6] Moraes, R., Valiati, J. F., & Gavião Neto, W. P. (2013). Document- level  sentiment  classification:  An  empirical  comparison  between SVM and ANN. Expert Systems with Applications. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.07.059.
[7] Herlinawati,  N.,  Yuliani,  Y.,  Faizah,  S.,  Gata,  W.,  &  Samudi,  S. (2020).  Analisis  Sentimen  Zoom  Cloud  Meetings  di  Play  Store Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine.  CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 5(2), 293- 298.
[8] Alhari,  M.  I.,  Pratiwi,  O.  N.,  &  Lubis,  M.  (2022).  Sentiment Analysis of The Public Perspective Electric Cars in Indonesia Using Support Vector Machine Algorithm. 2022 International Conference of  Science  and  Information  Technology  in  Smart  Administration, ICSINTESA 2022.https://doi.org/10.1109/ICSINTESA56431.2022.10041604.
[9] Kambey,  G.  E.  I.,  Sengkey,  R.,  &  Jacobus,  A.  (2020).  Penerapan Clustering  pada  Aplikasi  Pendeteksi  Kemiripan  Dokumen  Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Teknik Informatika, 15(2), 75-82.
[10] Pratama,  A.,  Wihandika,  R.  C.,  &  Ratnawati,  D.  E.  (2018). Implementasi  algoritme  support  vector  machine  (SVM)  untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(April), 1704–1708.
[11] Wahyudi,  R.,  &  Kusumawardana,  G.  (2021).  Analisis  Sentimen pada  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support Vector Machine. Jurnal Informatika. https://doi.org/10.31294/ji.v8i2.9681.
[12] Zuriel,  H.  P.  P.,  &  Fahrurozi,  A.  (2021).  Implementasi  Algoritma
Klasifikasi  Support  Vector  Machine  Untuk  Analisa  Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Kebijakan  Psbb.  Jurnal  Ilmiah Informatika Komputer, 26(2), 149-162.
[13] Tuhuteru,  H.,  &  Iriani,  A.  (2018).  Analisis  Sentimen  Perusahaan Listrik  Negara  Cabang  Ambon  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine  dan  Naive  Bayes  Classifier.  Jurnal  Informatika: Jurnal Pengembangan IT. https://doi.org/10.30591/jpit.v3i3.977.
[14] Iskandar, J. W., & Nataliani, Y. (2021). Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi). https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3588.
[15] Rokhman,  K.  A.,  Berlilana,  B.,  &  Arsi,  P.  (2021).  Perbandingan Metode Support Vector Machine Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen  Review  Komentar  Pada  Aplikasi  Transportasi  Online. Journal of Information System Management (JOISM) , 3 (1), 1–7.