## Klasifikasi Teks Ulasan Aplikasi Netflix Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan SVM
Nabiilah Khoirunnisaa 1 , Kaylista Nabila Nastiti Kesuma 2 , Septhiyanthi Setiawan 3 , Ajif Yunizar Pratama Yusuf 4* 1,2,3,4 Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Bekasi, Indonesia E-mail: 1 202010225270@mhs.ubharajaya.ac.id, 2 202010225160@mhs.ubharajaya.ac.id,
3 202010225055@mhs.ubharajaya.ac.id, 4* ajif.yunizar@dsn.ubharajaya.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Netflix  ialah  platform streaming berlangganan  yang  menyajikan  beragam  acara  seperti  tv  series, dokumenter,  serta  film  yang  terhubung  pada  sebuah  perangkat  yang  terkoneksi  dengan  internet.  Netflix salah satu platform aplikasi streaming video yang digunakan paling banyak di seluruh dunia dan kini mulai menerapkan  teknologi  analisis  data  dan machine  learning untuk  meningkatkan  layanan  penggunanya. Melalui Google  Play  Store ,  pengguna  dapat  menyampaikan  berbagai  macam  ulasan  mengenai  aplikasi Netflix.  Dari  banyaknya  data  ulasan  tersebut,  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengekstrak  informasi  penting yang tersembunyi dan bermanfaat untuk mengevaluasi kualitas suatu aplikasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan guna mengklasifikasikan ulasan teks aplikasi Netflix dengan membandingkan dua algoritma yang  diterapkan  yakni, Support  Vector  Machine (SVM)  serta Naive  Bayes .  Dengan  maksud  untuk mendapati manakah algoritma yang lebih efektif dari segi akurasinya. Dataset diperoleh  melalui Google Play  Store dan  menerapkan  metode scraping, sebanyak  1000  ulasan  dan  diolah  menggunakan  bahasa pemrograman Python. Kemudian data ulasan aplikasi Netflix yang telah didapatkan dipecah menjadi train data 70% dan test data 30%. Penerapan algoritma Naive Bayes mendapatkan hasil accuracy senilai 82%, lalu Support Vector Machine (SVM) memperoleh hasil accuracy senilai 85%. Sehingga, menunjukkan hasil penerapan algoritma Naive Bayes tidak lebih efektif dibandingkan Support Vector Machine (SVM).
Kata kunci: Klasifikasi Teks, Google Play Store , Naive Bayes, Netflix, Support Vector Machine (SVM)

## Abstract
Netflix is a subscription streaming platform that presents various shows, such as TV series, documentaries, and  films,  connected  to a  device  connected  to  the  internet.  One  of  the  most  popular  sites  for  streaming videos is Netflix, throughout the world and  is now starting to apply data analysis and machine learning technology to improve its user services. Through the Google Play Store, users can submit various reviews about the Netflix application. It is possible to extract significant hidden information from this vast quantity of review data that is helpful for assessing an application's quality. Therefore this research aims to classify text reviews of the Netflix application by comparing the two algorithms applied,  that is, Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes. With the aim of finding out which algorithm performs better in terms of accuracy. The dataset was obtained through the Google Play Store and applied to the scraping method, totaling  1000  reviews,  and  processed  utilizing  the  Python  programming  language.  Then  the  Netflix application review data that was obtained was divided into 70% train data and 30% test data. 82% of the accuracy results were obtained using the Naive Bayes approach., while the support vector machine (SVM) yielded  85%  accuracy.  It  therefore  demonstrates  that  support  vector  machines  (SVM)  are  no  more successful than the outcomes of applying the Naive Bayes method.
Keywords: Text Classification, Google Play Store, Naive Bayes, Netflix, Support Vector Machine (SVM)

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  era  digital  yang  begitu  pesat,  aplikasi  perangkat  lunak  menjadi  bagian utama  dari  kehidupan  sehari-hari  yang  tidak  terpisahkan  bagi  para  penggunanya. Google  Play Store menyediakan  ratusan  ribu  aplikasi  yang  bisa  di- download di  perangkat mobile dengan system android.  Seiring  dengan  popularitas  aplikasi,  ulasan  pengguna  di  platform  distribusi seperti Google Play Store menjadi penilaian utama untuk mengevaluasi kualitas dan kepuasan pengguna terhadap suatu aplikasi.
Salah satu aplikasi yang mendapatkan perhatian besar dalam hal ulasan pengguna adalah Netflix , platform penyedia konten streaming terkemuka. Netflix didirikan pada tahun 1997 dan kini sudah menyebar ke lebih dari 190 negara termasuk Indonesia. Aplikasi Netflix menawarkan berbagai macam acara, seperti film dokumenter, serial televisi, dan film dari berbagai bahasa serta gaya.  Aplikasinya  memungkinkan  pengguna  melakukan streaming setiap  saat  dengan  syarat terhubung  ke  jaringan  internet.  Ini  dapat  dilakukan  melalui  smartphone,  TV  pintar,  PC,  atau laptop [1].
Pada Google Play Store hingga bulan Desember 2023, lebih dari 1 Miliar kali unduhan dan tercatat  14,4  juta  ulasan  pengguna  di  kolom  komentar  untuk  aplikasi Netflix. Ulasan  dari pengguna  pada Google  Play  Store ,  umumnya  terdiri  dari  ulasan  yang  mengandung  sentimen positif dan negatif antara lain berupa saran atau kritik serta keluhan yang ditujukan pada aplikasi Netflix .  Ulasan-ulasan  tersebut  memuat  pendapat  dari  pengguna  aplikasi Netflix sehingga pengguna baru akan melihat review dari aplikasi Netflix sebagai bagian dari menimbang apakah akan mengunduh dan menggunakannya atau tidak [2].
Ulasan yang terdapat pada Google Play Store sendiri sangat banyak, sangat beragam serta tidak terstruktur. Untuk memudahkan pengguna mencari review mengenai suatu program yang tersedia di Netflix , maka penilitian ini bertujuan untuk menglasfikasikan teks ulasan yang terdapat pada Google  Play  Store terhadap  aplikasi Netflix .  Dalam data  mining, klasifikasi  teks diperuntukan  untuk  menemukan  atau  menata class di  dalam  suatu  dokumen.  Klasifikasi  ini dibedakan  berdasarkan  berbagai  karakteristik  sehingga  membuat  model  dapat  diterapkan  pada data  yang  akan  dujiakan[3].  Diterapkan  dua  algoritma  guna  klasifikasi,  yakni Support  Vector Machine (SVM)  dan Naive  Bayes. Perbandingan  antara  keduanya  ini  diharapkan  mampu memberikan pemahaman yang kian mendalam mengenai keunggulan dan keterbatasan masing- masing  algoritma.  Penelitian  ini  menghasilkan  keluaran  hasil  algoritma  mana  untuk  diketahui yang bekerja lebih baik dari segi tingkat akurasinya dalam klasifikasi teks ulasan aplikasi Netflix pada Google Play Store .

## 2. METODE PENELITIAN
Salah  satu  yang  terdapat  dalam data  mining ialah  pegolahan text  mining . Text  mining bertujuan untuk  mendapatkan  informasi  dari  sekumpulan  dokumen  yang  akan  dipergunakan dalam proses klasifikasi itu sendiri. Text mining dapat diolah memanfaatkan bagian klasifikasi, yaitu pengkategorian teks ( text categorization ) dan pengelompokan teks ( text clustering ) [4]. Pada proses text mining , menggunakan data yang bersumber dari sekumpulan teks dalam bentuk yang tidak terstruktur atau setidaknya sebagian terstruktur. Gambar 1 menampilkan urutan alur yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 2.1. Pengumpulan Data
Selanjutnya,  ialah  mengumpulkan  data  guna  pengolahan  lebih  lanjut.  Dalam  hal  ini, dikumpulkan data yang berbentuk teks ulasan mengenai aplikasi Netflix pada Google Play Store menggunakan teknik scraping dengan perintah google-play-scraper . Data ulasan aplikasi Netflix yang dikumpulkan berjumlah sebanyak 1000 ulasan dan rating dari bintang 1 sampai bintang 5.
2.2. Pre-Processing Data
Pada tahapan selanjutnya ialah pre-processing data . Proses yang begitu mendalam dalam menentukan  kualitas  untuk  tahapan  selanjutnya  yaitu pada  tahap  klasifikasi  ialah  tahapan pre- processing ini. Pada tahap pre-processing , data yang telah didapatkan sebelumnya akan diproses untuk memperoleh data yang dibutuhkan lalu dilakukan cleaning data atau membersihkan data- data  yang  tidak  diperlukan  seperti missing  value dan whitespace [5].  Tujuannya  adalah  untuk membuang noise serta memperbaiki data menjadi lebih terstruktur.
2.3. Pembagian Data Pada  tahapan  berikutnya  ialah  pembagian  / split  data .  Pada  dasarnya  pembagian  data dipisahan  ke  dalam  dua  bagian,  yakni  data  uji  dan  data  latih.  Data  latih (training) membantu pembuatan  model,  sementara  data  pengujian  menakar  hasil  kerja  model  pada  data  yang sebelumnya belum sempat terlihat. Split data dapat dipecah menjadi perbandingan 8:2, 7:3, dan 6:4.

## 2.4. Klasifikasi Teks
Machine learning terdapat dua tipe yaitu supervised dan unsupervised . Supervised adalah model machine learning yang menggunakan data berlabel. Sementara unsupervised adalah model machine learning yang mempelajari pola data tanpa adanya target / label data.  Klasifikasi teks termasuk kedalam tipe supervised learning yaitu proses mengklasifikasikan dokumen-dokumen yang telah diinterpretasikan sebelumnya ke dalam setidaknya satu atau lebih kelompok dari kelas- kelas yang sama[6].
Klasifikasi  teks  adalah  suatu  metode  dalam  bidang  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dan machine  learning yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau  menetapkan  label  kepada  teks berdasarkan  karakteristik  tertentu.  Mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  yang  telah ditetapkan sebelumnya juga digunakan dalam klasifikasi teks untuk memprediksi data dari kelas yang sebelumnya belum diketahui[7].
Teknik klasifikasi melalui penerapan Naive Bayes Algorihtm dan Support Vector Machine (SVM) termasuk ke dalam supervised learning yang diterapkan dalam penelitian ini. Oleh sebab itu, memungkinkan setiap data training model yang dipergunakan adalah yang telah dilabeli.
2.5. Naive Bayes
Dalam metode Machine Learning salah satu algoritmanya ialah Naive Bayes , yang banyak digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP).  Seorang  ilmuwan  asal  Inggris  yang mempublikasikan  teori  Bayes  bernama  Thomas  Bayes,  merupakan  suatu  teori  guna memperkirakan kemungkinan di masa depan yang berdasar pada kejadian di masa lalu. Penerapan teori ini, yaitu pengalaman di masa lalu diibaratkankan sebagai pelatihan data, dan pengibaratan masa depan sebagai penilaian data[8].
Dengan  asumsi  bahwa  atribut-atributnya  memiliki  sifat  yang  bebas  ( independent ), pengklasifikasian  Naive  Bayes  disederhanakan  melalui  penggunaan  model  probabilitas  dan statistik[7].  Menurut klasifikasi Naive Bayes , ada atau tidaknya suatu karakteristik kelas tertentu tidak  terkait  dengan  karakteristik  kelas  lainnya.  Keunggulan  dari Naive  Bayes adalah  paling simpel, tangkas, dan memiliki ketepatan yang cukup tinggi. Naive Bayes sering kali menghasilkan hasil yang baik meski sederhana, terutama pada tugas klasifikasi teks. Naive Bayes memiliki rumus :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) … … (1)
Keterangan:
X = Data yang memiliki kelas yang tidak diketahui H
= Asumsi data X melambangkan kelas tertentu atau spesifik P(H|X) = Peluang asumsi H berlandaskan keadaan X (posterior probability) P(H) = Peluang asumsi H (prior probability)
P(X|H) = Peluang asumsi X berlandaskan keadaan H (likelihood) P(X) = Peluang dari X (predictor prior probability)
2.6. Support Vector Machine (SVM)
SVM  memperkirakan  permasalahan  klasifikasi  dan  regresi.  Dasar  prinsip  SVM  ialah sebagai linear  classification ,  dengan  artian  kasus linear  classification mampu  dipisahkan. Namun,  SVM  telah  dibangun  guna  memecahkan  permasalah non-linier ,  ke  dalam  ruang  kerja yang luas yakni melalui memasukkannya konsepsi kernel[9]. Jika hyperplane mengklasifikasikan dataset secara linier maka algoritmanya kita sebut sebagai Support Vector Classifier (SVC) dan algoritma  yang  memisahkan  dataset  dengan  pendekatan non-linier maka  kita  sebut  sebagai Support Vector Machine (SVM). Hyperplane merupakan  bagian dari tugas yang dipergunakan sebagai partisi antar kelas yang ada.
Pada karakteristik ruang, SVM dapat dilihat sebagai hyperplane . Ini karena titik-titik yang menunjukkan jenis positif dan negatif terpisah satu sama lain. Prinsip kerja SVM adalah untuk membuat hyperplane dengan ukuran margin yang sama dan kecenderungan untuk tidak sebanding area  kelas  tertentu.  Hal  ini  dapat  dicapai  dengan  mengukur  margin  dan  kemudian  melakukan pencarian titik maksimalnya. [7].
Berbeda  dengan  SVM,  SVC  sendiri  mencari hyperplane yang  dapat  memartisi  kelas dengan  menerapkan  kriteria  kesalahan  minimal.  Sedangkan  SVM  mencari hyperplane yang memaksimalkan margin di antara kelasnya. SVC sendiri hanya berusaha dalam meminimalkan kekeliruan  klasifikasi  dan  tidak  memaksimalkan  margin,  menggunakan  teknik  optimasi matematis.
Rumus dalam menentukan hyperline adalah sebagai berikut:
𝑤 . 𝑥 + 𝑏 = 0 → 𝑤 0 + 𝑤 1 𝑥 1 + w 2 x 2 ………. (2) Keterangan: W = { 𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤𝑛 } → bobot n = Jumlah atribut b = Skalar yang digunakan sebagai bias x = Nilai atribut
Dalam  penelitian  ini,  ialah  menerapkan  model  pendekatan  kernel  linier  atau  sama  saja dengan Support Vector Classifier (SVC). Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑘(𝑥, 𝑧) = 𝜑(𝑥) 𝑡 𝜑(𝑧) ………. (3)
Keterangan: k = Fungsi kernel untuk semua vektor input dan a 𝜑 = Fungsi pemetaan dari area input ke area fitur
2.7. Evaluasi
Setelah model dibuat menggunakan klasifikasi  Naive Bayes dan SVM, selanjutnya ialah tahap  evaluasi  akan  dilakukan.  Penelitian  ini  menggunakan  evaluasi  untuk  mengevaluasi keakuratan  metode  klasifikasi  teks.  Evaluasi  juga  mengevaluasi  kinerja  atau  performa  sistem. Penelitian  ini  menerapkan  evaluasi  dengan  menggunakan confusion  matix .  Metode  ini  dapat menemukan f1-score , akurasi, presisi, dan recall [10].
Metode confusion matrix diterapkan guna menjalankan akurasi perhitungan pada gagasan data  mining [11]. Confusion  matrix juga  digunakan  untuk  memprediksi  kata  guna membandingkan  dari  data  input  kelas  yang  asli. Confusion  matrix ini  terdiri  dari  kelas  yang diprediksi  dan  kelas  yang  sebenarnya.  Nilai  sebenarnya  yang  dimiliki  adalah  data  aktual, sedangkan  data prediksi  adalah  nilai  yang  diperoleh  dari  hasil  pemodelan  pembelajaran  mesin yang terlihat pada Tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Confusion Matrix
Actual Class Positive Negative Predicted Class Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative

## Keterangan:
True Positive (TP) :    Total sample yang diklasifikasikan dengan benar menjadi positif True Negative (TN)
: Total sample yang diklasifikasikan dengan benar menjadi negatif False Positif (FP) : Total sample yang seharusnya diklasifikasikan menjadi negatif, tetapi salah
False Negative (FN) : Total sample yang  seharusnya  diklasifikasikan  menjadi  positif,  tetapi  salah diklasifikasikan sebagai negatif
Berdasarkan confusion  matrix ,  didapatkan  berbagai  parameter  dari  pengukuran  kinerja suatu  algoritma,  yaitu  dan f1-score, accuracy,  precision, serta recall [12]. Accuracy adalah persentase keseluruhan sampel yang diklasifikasikan dengan benar oleh suatu model, Precision adalah  proporsi  dari  prediksi  positif  yang  kenyataannya  benar, Recall ialah  proporsi  dari  hal positif  hingga  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  model,  dan f1-score ialah  ukuran  kombinasi dari presisi dan recall .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 … … (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 … … (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 … … (6) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 … … (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  ulasan  menggunakan  cara web  scraping menerapkan  perintah google-play-scraper pada Google  Play  Store di  bahasa  pemrograman  python.  Data  yang terkumpul  merupakan  data  teks  berupa review (komentar)  dan rating yang  diberikan  oleh pengguna aplikasi Netflix dengan jumlah sebanyak 1000 ulasan dan rating dari bintang 1 sampai bintang  5.  Dataset  tersebut  terdiri  dari  11  atribut  yaitu userImage,  appVersion , reviewCreatedVersion, userName, score, reviewId, thumbsUpCount, content, at, dan repliedAt , replyContent . Gambar 2 menunjukkan dataset yang akan digunakan.

## Gambar 2.  Pengumpulan Data

## 3.2 Pre-Processing Data
Setelah data diperoleh, tahap selanjutnya ialah  dilakukannya proses untuk menyiapkan data atau tahap pre-processing . Tahapan pre-processing data ialah bertujuan untuk menghapus beberapa  atribut  yang  tidak  digunakan.  Sehingga,  data  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini  hanya terdiri dari 2 atribut yaitu content dan score dengan proses filtering . Content merupakan ulasan pengguna Netflix dan score merupakan rating yang  diberikan  oleh  pengguna Netflix .  Pada Gambar 3 ditampilkan data yang telah dilakukan proses filtering .

## Gambar 3. Filtering Data
Selanjutnya  akan  dilakukan  pelabelan  data  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  4.  Pelabelan data ini dilakukan agar data siap diklasifikasikan. Pelabelan data biasanya berupa kategori atau kelas yang menunjukkan keanggotaan suatu entitas data ke dalam kelompok tertentu. Rating atau komentar yang dituangkan pengguna kepada aplikasi Netflix digunakan untuk melabelkan data dalam  penelitian  ini.  Semua  label dibagi  menjadi tiga  kelompok,  kelompok  dengan rating 1-2 menunjukkan  hasil  negatif,  kelompok  dengan rating 3  menunjukkan  hasil  ambigu  (akan dihilangkan),  dan  kelompok  dengan rating 4-5  menunjukkan  hasil  positif. Rating 3  akan dihilangkan karena mencakup ulasan yang tidak termasuk positif maupun negatif sehingga tidak akan digunakan dalam penelitan ini.
Gambar 4.  Pelabelan Data
Selanjutnya akan dilakukan cleaning data atau pembersihan data. Cleaning data dikerjakan guna  membersihkan  data-data  yang  tidak  berguna  seperti missing  value dan whitespace yang bertujuan  untuk  membuang noise dan  membuat  data  lebih  terstruktur.  Sebelum  melakukan cleaning data , perintah info() akan menunjukan informasi lengkap mengenai dataframe , seperti jumlah baris data, nama-nama kolom, jumlah data, dan tipe data. Gambar 5 menampilkan data sebelum dilakukan proses cleaning.
Gambar 5.  Sebelum Cleaning Data
Selanjutnya dilakukan pengecekan berapa banyak terdapat missing value . Lalu, diketahui terdapat  98 record yang  berisi  nilai null ( missing  value ). Maka  harus  dilakukan cleaning data untuk menghapus missing value tersebut. Sehingga diperoleh 902 record data dari sebelumnya 1000 record data, yang ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6.  Setelah Cleaning Data
Dikarenakan class untuk rating 3  (ambigu)  telah  dihilangkan,  sehingga  dari  902  data didapatkan  hasil  sebanyak  308  data  yang  tergolong class positif,  dan  sebanyak  594  data class negatif . Persentase class ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7.  Persentase Class Positif dan Negatif

## 3.3 Pembagian Data
Data ulasan aplikasi Netflix dipecah ke dalam dua bagian, training data (data pelatihan) serta testing data (data uji). Untuk penelitian ini, modul sklearn yakni train_test_split digunakan pada python. Dari 902 data bersih yang diterapkan, 631 adalah data pelatihan dan 271 adalah data pengujian.

## 3.4 Evaluasi Klasifikasi
Kedua  algoritma  yang  diterapkan  ialah  dipergunakan  sebagai  algoritma  untuk  klasifikasi, SVM  serta Naive  Bayes akan  diterapkan  guna  melaksanakan  klasifikasi  dalam  penelitian  ini. Setelah  itu,  tahap  evaluasi  pada  model  dilakukan  melalui  penerapan confusion  matrix .  Hasil pengujian pada model yang telah didapat melalui penerapan algoritma Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 82%, seperti dalam Tabel 2:
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma Naive Bayes precision recall f1-score support Negatif 0.79 1.00 0.88 184 Positif 1.00 0.45 0.62 87 accuracy 0.82 271 macro avg 0.90 0.72 0.75 271 weighted avg 0.86 0.82 0.80 271
Sedangkan, hasil pengujian dengan algoritma SVM didapatkan nilai akurasi sebesar 85%. Tabel 3 menunjukan hasil dari algoritma SVM yang telah diterapkan pengujiannya pada model:
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma SVM
precision recall f1-score support Negatif 0.85 0.94 0.89 184 Positif 0.84 0.66 0.74 87 accuracy 0.85 271 macro avg 0.85 0.80 0.81 271 weighted avg 0.85 0.85 0.84 271

## 4. KESIMPULAN
Menurut  hasil,  diperoleh  dalam  penelitian  ini  dengan  melakukan  klasifikasi  teks  ulasan terhadap aplikasi Netflix , maka kesimpulan yang didapat yaitu, penerapan metode scraping untuk memperoleh data pada Google Play Store dengan jumlah sebanyak 1000 data, yang  kemudian diterapkan pre-processing data dengan menghilangkan atribut-atribut yang tidak diperlukan, lalu dilakukan  pelabelan  data,  serta  dilakukan cleaning  data (pembersihan  data)  untuk  menghapus data yang berisi nilai null ( missing value ). Sehingga setelah dilakukan tahap preprocessing data , dihasilkan 902 data yang terbagi atas dua class yaitu, class positif sejumlah 308 data, dan class negatif sejumlah 594 data. Selanjutnya, 30 % data dibagi untuk data uji yang berjumlah 271 data, dan  70%  untuk  data  latih  yang  berjumlah  631  data.  Dilanjutkan  dengan  tahap  evaluasi  atau pengujian model dengan menggunakan confusion matrix ,
Pengujian  model  dengan  membandingkan  algoritma Naive  Bayes dan  SVM  untuk mengklasifikasikan ulasan teks aplikasi Netflix pada Google Play Store , terbukti bahwa model klasifikasi SVM menunjukkan hasil terbaik yaitu Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi 0,85 (85%) dan Naive Bayes menghasilkan akurasi 0.82 (82%). Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  lebih  baik  dan  efektif  daripada Naive Bayes Algorithm untuk melakukan klasifikasi ulasan teks aplikasi Netflix pada Google Play Store .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Anggono, A. S. Y. Irawan, and P. Purwantoro, “Klasifikasi Minat Masyarakat Dalam Berlangganan Netflix di Masa Pandemi Covid-19 dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus: Kecamatan Karawang Timur),” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidika. , vol. 9, no. 8, pp. 31–44, 2023.
[2] S. A. Aaputra, et al, “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) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019.
[3] R. A. Subagja, Y. Widiastiwi, and N. Chamidah, “Klasifikasi Ulasan Aplikasi Jenius pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Informatik    Jurnal  Ilmu Komputer , vol. 17, no. 3, p. 197, 2021.
[4] I. S. Milal, et al., “Klasifikasi Teks Review Pada E-Commerce Tokopedia Menggunakan Algoritma Svm,” Naratif  Jurnal Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 34–45, 2023..
[5] R. Wahyudi and G. Kusumawardana, “Analisis Sentimen pada Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” Jurnal Informatika. , vol. 8, no. 2, pp. 200–207, 2021.
[6] L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  and  W.  Bagye,  “Klasifikasi  Teks  Sosial  Media  Twitter Menggunakan  Support  Vector  Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto),” Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronika , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019.
[7] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika Jurnal , vol. 10, no. 02, pp. 71– 76, 2020.
[8] F. Nurwanda, J. R. Rizkiani  “Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter Topik Lifestyle,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 9, no. 21, pp. 314–323, 2023.
[9] U. Riyanto, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Jumlah Pembaca Artikel Online,” JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 2, no. 2, pp. 62–72, 2018.
[10]  A. J. Firdausi, W. Astuti, Adiwijaya“Perbandingan Algoritma Klasifikasi SVM dan Naive Bayes  Dalam  Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  di  Masa  Pandemi  COVID-19  di
Twitter,” e-Proceedings of Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 2065–2083, 2022.
[11]  Y. Pratiwi, A. Yaqin, S. Informasi, F. I. Komputer, F. I. Komputer, and N. B. Classifier, “Klasifikasi  Tweet  Tidak  Senonoh  Twitter  dengan  Naive  Bayes  Classifier,” e-Jurnal JUSITI  (Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  11,  no.  01,  pp.  70–80, 2022.
[12]  A.  C.  Saputra  and  A.  S.  Saragih,  “Klasifikasi  Rating  Aplikasi  Android  Di  Google  Play Store  Menggunakan  Algoritma  Gradient  Boost,” Jurnal  Teknika  (Jurnal  Teoritis  dan Terapan Bidang Keteknikan) , vol. 6, no. 1, pp. 18–29, 2022.