## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI EHADRAH DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Ayu  Basirotul Muzayyanah 1* ,  Ratri  Enggar  Pawening 2 ,  Zainal  Arifin 3
1,2, 3 Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid, Karanganyar, Paiton, Probolinggo, Jawa Timur, Indonesia
Email: 1* ayuayunda489@gmail.com , 2 enggar.r@unuja.ac.id , 3 zainal@unuja.ac.id (*coressponding author)
Abstrak - Aplikasi Ehadrah adalah sebuah aplikasi untuk mendengarkan dan mengakses konten hadrah, seni musik tradisional islami.  Jumlah  pengguna  aplikasi  Ehadrah  semakin  meningkat  di  era  digital  saat  ini  karena  popularitasnya  yang  terus bertambah. Namun, ulasan pengguna sering tidak sesuai dengan rating yang ditampilkan di Google Play Store , menciptakan kesenjangan yang dapat menghambat pengembangan aplikasi lebih lanjut.  Oleh karena itu, diperlukan analisis sentimen untuk memahami sentimen pengguna secara lebih mendalam. Data ulasan diperoleh melalui web scraping menggunakan Google Play Store  API dan  kemudian  diproses  melalui  tahapan preprocessing seperti case  folding,  tokenizing , stopword  removal,  dan stemming . Pemodelan menggunakan teknik Support Vector Machine (SVM) dengan membandingkan kedua kerne l SVM yaitu Linear dan RBF untuk mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan pengguna. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sentimen pengguna terhadap aplikasi eHadrah di Google Play Store dengan menggunakan algoritma SVM. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  SVM  dengan kernel Linear  lebih  unggul  dibandingkan  kernel  RBF.  SVM  dengan Kernel Linear menghasilkan akurasi 95.46%, precision 81.83%, recall 55.61%, dan f- measure 62.82%, sementara kernel RBF menghasilkan akurasi 94.15%, precision 58.03%, recall 40.33%, dan f -measure 43.24% dengan menggunakan 976 data ulasan.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Ehadrah, Google Play Store, Support Vector Machine
Abstract- The Ehadrah app is an application for listening to and accessing hadrah content, a traditional Islamic musical art. The number of users of the Ehadrah app is increasing in the current digital era due to its growing popularity. However, user reviews often do not match the ratings displayed on the Google Play Store, creating a gap that can hinder further development of  the  app.    Therefore,  sentiment  analysis  is  required  to  understand  user  sentiment  more  deeply.  Review  data  is  obtained through web scraping using the Google Play Store API and then processed through preprocessing stages such as case folding, tokenizing, stopword removal, and stemming. Modeling using Support Vector Machine (SVM) technique by comparing the two SVM kernels namely Linear and RBF to classify sentiment in user reviews. The purpose of this research is to evaluate user sentiment towards the eHadrah application on the Google Play Store using the SVM algorithm. The results showed that SVM with Linear kernel is superior to RBF kernel. SVM with Linear Kernel produces 95.46% accuracy, 81.83% precision, 55.61% recall, and 62.82% f-measure, while RBF kernel produces 94.15% accuracy, 58.03% precision, 40.33% recall, and 43.24% f- measure using 976 review data.
Keywords: Sentiment Analysis, Ehadrah, Google Play Store, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  aplikasi  telah  menjadi  komponen  integral  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Berbagai kategori  aplikasi  sangat  fokus  pada  pengalaman  pengguna,  dan  jumlah  pengguna  aplikasi  seluler  terus bertambah, khususnya di platform distribusi terkemuka seperti Google Play Store . Google Play Store merupakan toko aplikasi resmi untuk ponsel pintar Android, yang menampung banyak  aplikasi yang memenuhi berbagai kebutuhan  dan  preferensi  pengguna. Google  Play  Store memiliki  sistem  penilaian  dan  ulasan  yang  tersedia memungkinkan  pengguna  untuk  memberikan  masukan  dan  evaluasi  terhadap  aplikasi  yang  telah  mereka gunakan[1]. Maka dari itu, penting untuk memahami tingkat kepuasan konsumen terhadap aplikasi tersebut.
Namun, ulasan yang diberikan pengguna sering kali tidak mencerminkan penilaian secara keseluruhan. Hal ini  menimbulkan  kebutuhan  untuk  memahami  tingkat  kepuasan  konsumen  secara  lebih  mendalam  melalui analisis sentimen[2]. Analisis sentimen adalah teknik yang digunakan untuk mengekstraksi informasi dari data teks,  menggunakan  metode  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dan  pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi  dan mengkategorikan pandangan atau emosi dalam teks tertulis[3]. Teknik ini memungkinkan kita untuk menentukan apakah ulasan pengguna cenderung positif, negatif, atau netral[4].
Salah  satu  aplikasi  yang  membutuhkan  analisis  sentimen  mendalam  adalah  eHadrah,  aplikasi  yang menyediakan konten musik hadrah, seni musik tradisional Islami. Berdasarkan data dari Google Play Store per 7 Januari 2024, eHadrah telah diunduh lebih dari 1 juta kali dan memiliki rating 4.3 dengan total 796 ulasan pengguna yang terdokumentasi. Ulasan ini beragam, mulai dari masukan positif hingga keluhan dan saran untuk pengembangan  aplikasi  [5].  Meskipun  eHadrah  memiliki  rating  yang  cukup  tinggi  yaitu  4.3,  ulasan  yang diberikan pengguna menunjukkan beragam pendapat yang signifikan. Banyak ulasan yang mengandung keluhan atau saran yang menunjukkan adanya aspek yang perlu diperbaiki dalam aplikasi. Diskrepansi ini menimbulkan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
pertanyaan  mengenai  sejauh  mana  rating  angka  mencerminkan  kepuasan  pengguna  secara  keseluruhan  [6]. Ulasan  pengguna  di  Google  Play  Store  sering  kali  tidak  terstruktur,  membuat  sulit  untuk  mengidentifikasi masalah  spesifik  dan  area  yang  perlu  pengembangan.  Pengguna  mungkin  memberikan  rating  tinggi  namun mencantumkan keluhan di dalam ulasan teks, atau sebaliknya, memberikan rating rendah dengan alasan yang kurang jelas. Ketidakjelasan ini menyulitkan pengembang dalam mendapatkan wawasan yang akurat dari umpan balik  pengguna[7].  engingat    banyaknya    jumlah    ulasan    pengguna    yang    tidak    terstruktur    dan    tidak terkategorikan,  diperlukan  suatu  teknik  untuk  memperoleh  data  evaluasi,  yaitu  dengan  melakukan  analisis sentimen terhadap kumpulan data ulasan pengguna[8]
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kesenjangan antara ulasan pengguna dan penilaian aplikasi yang tersedia. Dengan menggunakan teknik analisis sentimen, ulasan pengguna dapat dikategorikan menjadi sentimen positif, negatif, atau netral, yang memberikan wawasan lebih dalam mengenai pengalaman pengguna dan area yang memerlukan perbaikan. Selain itu, penelitian ini akan membandingkan dua kernel pada algoritma (SVM), yaitu kernel Linear dan kernel Radial Basis Function (RBF), untuk menentukan kernel mana yang memberikan akurasi tertinggi dalam analisis sentimen [9].
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sentimen pengguna terhadap aplikasi eHadrah di Google Play Store dengan menggunakan algoritma SVM. Penelitian ini akan membandingkan akurasi dari kernel Linear  dan  RBF  pada  algoritma  SVM  untuk  menentukan kernel yang  paling  efektif  dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang  aplikasi  dalam  meningkatkan  kualitas  aplikasi  berdasarkan  umpan  balik  pengguna  yang  lebih akurat dan terstruktur [10].
Dalam penulisan yang dilakukan oleh Andriani Nurian dan Betha Nurina Sari pada tahun 2023 yang bertajuk “Analisis  Sentimen Review Pengguna  Aplikasi Google  Play Menggunakan Naïve  Bayes ”  meneliti  tentang analisis  sentimen  yang  sudah  ada.  Tujuan  dari  analisis  ini  ialah  untuk  memahami  sentimen  dan  perspektif pengguna  mengenai  aplikasi  Dana,  dan  untuk  menawarkan  wawasan  berharga  kepada  pengembang  untuk meningkatkan kualitas layanan dan fitur yang ditawarkan. Berdasarkan hasil analisis, lebih dari 60% pengguna memberikan  penilaian yang  baik  terhadap  aplikasi  Dana.  Di  sisi  lain,  ulasan  negatif  hanya  berjumlah  sekitar 12%, sedangkan peringkat netral berjumlah sekitar 28%[1] .
Fanka Angelina Larasati, Dian Eka Ratnawati, dan Buce Trias Hanggara melakukan penelitian lebih lanjut dengan judul “Analisis Sentimen Tinjauan Penerapan Dana Menggunakan Metode Random Forest ”. Penulisan ini  menggunakan  teknik random  forest untuk  mengklasifikasikan  sentimen  ke  dalam  tiga  kategori:  positif, negatif,  dan  netral.  Selain  itu,  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  perolehan,  presisi,  dan  pengukuran-f  juga digunakan. Percobaan dilakukan dengan menggunakan 1.354 titik data untuk menguji dampak jumlah pohon dan kedalaman pohon. Data dibagi menjadi beberapa kelas, dengan masing-masing kelas berisi 250 titik data. Nilai presisi, recall, F1-Score, dan akurasi ditentukan melalui pengujian dan analisis. Data latih dibandingkan dengan  data  uji  dengan  menggunakan rasio 80%:20%. Presisi,  recall,  F1-Score, dan akurasi semuanya ditemukan  sebesar  84%.  Temuan  ini  diperoleh  dengan  menggunakan  kedalaman  pohon  65  dan  total  400 pohon[11].
Mengetahui emosi pengguna aplikasi mypertamina yang dapat dikategorikan menjadi dua golongan, yaitu baik dan negatif. Kumpulan data terdiri dari 5.722 titik data dengan label positif dan negatif. Analisis sentimen mypertamina  menghasilkan akurasi 87%, presisi 86%, recall 90%,  dan f1-score 87%  dengan  menggunakan algoritma NBC [12].
Banyaknya evaluasi pengguna memerlukan penerapan metodologi yang dapat mengklasifikasikan ulasan menjadi  baik  atau  negatif.  Teknik  klasifikasi  yang  digunakan  ialah Stochastic  Gradien  Descending (SGD). Temuan  kategorisasi  Tokopedia  menunjukkan akurasi 84%, presisi 87%,  dan recall 90%.  Untuk Shoppe , hasilnya menunjukkan akurasi 66%, presisi 65%, dan memori 66% [13].
Meskipun  berbagai  penelitian  telah  dilakukan  menggunakan  metode  yang  berbeda,  masih  terdapat kesenjangan dalam memahami sentimen pengguna secara mendalam pada aplikasi tertentu seperti eHadrah. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada penggunaan algoritma SVM dengan dua jenis kernel untuk memberikan analisis yang lebih akurat dan relevan bagi pengembangan aplikasi eHadrah[9] .

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penulisan  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini  meliputi  pengumpulan  data,  pengolahan  teks, penerapan  pembobotan  TF-IDF,  dan  evaluasi  hasil  yang  diperoleh.  Gambar  1  menggambarkan  tahapan  penulisan berurutan yang akan dijalankan.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 1. Tahapan Penulisan

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik web  scraping pada Google  Play  Store . Scrapping dilakukan  dengan google-play-scraper menggunakan Python [5].  Scrapping mengacu pada ekstraksi informasi dari ulasan pengguna di platform seperti Google Play Store, Apple App Store , atau situs lain yang menawarkan ulasan pengguna [10]. Data dikumpulkan pada tanggal 7 Januari 2024 hingga  tanggal  09  Maret  2024,  dan  frase  pencarian  yang  diperlukan  dimasukkan  dalam  bentuk com.unuja.ft.ehadrah untuk  mendapatkan  jumlah  data  yang  maksimal.  Data  yang  dikumpulkan  berkaitan dengan  penilaian  terhadap  aplikasi  ehadrah  yang  tersedia  di Google  Play  Store .  Data  yang  didapatkan berjumlah 796 data dan disimpan dalam format CSV. Tabel 1 menampilkan hasil data scraping.
Tabel 1. Hasil Scrapping Data userName score at content Wahyu Hidayat 5 5/11/2024 1:38:56 PM Aku mau belajar aplikasi eHadrah karena aku di posisi bas Hasan Andika 5 10/22/2023 8:25:19 AM Wahhh aplikasinya bagus sekali, saya sangat suka, mantap bos ku, EHadrah paling keren. Dmsadyp 5 9/28/2023 4:19:36 PM eHadrah mantap untuk developer update lagi apknya supaya tambah keren. MUHAMMAD SAYYIDINA AKBAR 5 9/17/2023 4:50:18 AM Bagus banget nih Apk nya bisa buat latihan hadroh, matep sihh Btw kerja bagus eHadrah banyak banyakin buat update ya makasih eHadrah .

## 2.2 Text pre-processing
Pra-pemrosesan  teks  mengacu  pada  manipulasi  dan  analisis  teks  menggunakan  algoritma  dan pendekatan komputer. Tujuannya ialah untuk memahami, menganalisis, dan memanipulasi data yang dicakup oleh bahasa tertulis. Pemrosesan mencakup banyak tugas. Pada tahap text pre-processing , teks yang diambil akan menjalani ekstraksi data untuk mengidentifikasi informasi yang relevan dan menghilangkan materi yang tidak relevan [14]. Gambar 2 menampilkan hasil pengolahan data.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 2 mengilustrasikan langkah-langkah berurutan yang terlibat dalam pra-pemrosesan teks, yang meliputi case  folding , tokenisasi ,  penghapusan stopword,  stemming, dan  analisis  sentimen.  Proses pemrosesan teks melibatkan langkah-langkah berikut:
1. Case folding ialah mengubah semua huruf dalam teks tertentu menjadi huruf kecil. Tujuannya ialah untuk menjamin keseragaman penggunaan huruf kapital dalam teks.
2. Tokenisasi ialah  tindakan  membagi  teks  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  disebut  token,  yang  dapat berupa  kata,  frasa,  atau  bahkan  karakter  individual.  Tujuan  utamanya  ialah  untuk  memfasilitasi  proses analisis teks[15].
3. Reduksi stopword melibatkan penghapusan istilah-istilah yang sering digunakan yang tidak memiliki nilai informasi  signifikan  dalam  analisis  teks.  Kata-kata  tersebut  terdiri  dari  “dan”,  “atau”,  “ialah”,  dan seterusnya.
4. Stemming ialah  tata  cara  mereduksi  kata  menjadi  bentuk  dasarnya  yang  disebut stem .  Hal  ini  dicapai dengan  memperpendek  bagian  akhir  sebuah  kata  untuk  mencapai  bentuk  akar  kata  yang  lebih  sering digunakan.

## 2.3 Pelabelan Data
Pelabelan  data  melibatkan  pemberian  label  atau  anotasi  pada  data  yang  belum  diproses  untuk menemukan informasi terkait yang dapat digunakan untuk pelatihan model pembelajaran mesin. Pelabelan data sangat penting dalam pembelajaran yang diawasi, karena model dilatih menggunakan data berlabel untuk membuat prediksi atau mengelompokkan data. Proses pelabelan data ini menggunakan Vader Lexicon . Vader Lexicon ialah kompilasi kata-kata yang telah diberi nilai sentimen, yang dapat berupa baik, negatif, atau netral. Vader  Lexicon sangat  mahir  dalam  menganalisis  konten  yang  berasal  dari  media  sosial,  yang  sering  kali menyertakan emotikon, bahasa gaul, dan akronim[16].

## 2.4 Pembobotan TF-IDF
TF-IDF ialah akronim yang singkatan dari " Term Frekuensi-Invers Dokumen Frekuensi ". Analisis dan pengelompokan  teks  menggunakan  teknik  ini.  Metode  ini  menilai  signifikansi  suatu  kata  dalam  suatu dokumen atau kumpulan dokumen dengan mengalikan frekuensi kemunculan kata tersebut dalam dokumen (TF) dengan nilai kebalikan dari frekuensi kemunculan kata tersebut di seluruh kumpulan dokumen (IDF). Metodologi ini memfasilitasi identifikasi kata-kata yang paling relevan dalam konteks atau pokok bahasan tertentu. Pentingnya sebuah kata dalam sebuah dokumen atau sekelompok dokumen meningkat seiring dengan meningkatnya nilai TF-IDF-nya. Rumus TF-IDF berasal dari kutipan [17] dan diwakili oleh persamaan 1.
𝑇𝐹 . 𝐼𝐷𝐹 (t) = 𝑡𝑓 𝑡 X 𝑙𝑜𝑔 𝑛 t (1)
𝑠𝑡𝑑 𝑑 𝑑𝑓
t : kata atau term yang sedang dihitung nilainya. 𝑡𝑓 𝑑 𝑡 : Term Frequency , yaitu jumlah kemunculan kata t dalam dokumen d. n : Total jumlah dokumen dalam korpus. 𝑙𝑜𝑔 𝑑𝑓 𝑛 t : Invers Document Frequency , mengukur seberapa umum atau jarang kata t di seluruh dokumen dalam korpus.
𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹 𝑠𝑡𝑑 (t) : Nilai TF-IDF standar untuk kata t.

## 2.5 Evaluasi Hasil
Pada tahap ini, dua jenis kernel linear dan RBF akan diterapkan dalam teknik Support Vector Machine untuk klasifikasi sentimen pada data tinjauan. Mengukur metrik akurasi, presisi, recall, dan f-meansure akan memungkinkan  seseorang  menilai  kinerja  setiap kernel [18].  Persamaan  2  memegang  rumus kernel linier; persamaan 3 memegang rumus kernel RBF.
a) Kernel Linear 𝑘 ( 𝑥 𝑖 , x) = 𝑥 𝑖 . x
(2)
𝑘 ( 𝑥 𝑖 x) : Fungsi kernel antara dua vektor fitur 𝑥 𝑖 dan 𝑥 .
𝑥 𝑖 . x : Hasil perkalian dot inner product antara dua vektor fitur 𝑥 𝑖 dan 𝑥 . Dalam konteks ini, kernel linear sebenarnya hanya mengukur kesamaan linear antara dua vektor.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
b) Kernel RBF 𝑘 ( 𝑥 𝑖 , x) = exp (− ‖𝑥 𝑖−𝑥 ‖ 2𝜎 2 ) (3)
𝑘 ( 𝑥 𝑖 x ) : Fungsi kernel antara dua vektor fitur 𝑥 𝑖 dan 𝑥 .
exp (− ‖𝑥 𝑖−𝑥 ‖ 2𝜎 2 ) : Fungsi eksponensial yang dihitung berdasarkan jarak antara 𝑥 𝑖 dan 𝑥 . ‖ 𝑥 𝑖−𝑥 ‖ : Norma Euclidean kuadrat (atau jarak Euclidean kuadrat) antara dua vektor fitur
𝑥 𝑖 dan 𝑥 . Ini mengukur seberapa jauh dua vektor tersebut dalam ruang fitur.
σ: Parameter yang menentukan "lebar" atau "skala" dari fungsi kernel . Nilai ini mempengaruhi seberapa jauh pengaruh dari setiap titik data meluas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi analisis, hasil pelaksanaan, pengujian, dan topik pembahasan pada bagian ini. Bagian ini juga mencakup penjelasan bergambar grafis yang didukung oleh tabel dan alat bantu visual lainnya.

## 3.1 Text Pre-Processing
Mengacu pada langkah-langkah penulisan yang disebutkan sebelumnya, bagian ini akan membahas hasil penulisan  yang  telah  dilakukan.  Kumpulan  data  awalnya  akan  diproses  sebelum  pengujian  dimulai.  Dikenal dengan Case Folding , pada tahap ini hanya huruf besar ke huruf kecil yang akan diubah. Tabel 2 menunjukkan hasil Case Folding .
Tabel 2. Hasil Case Folding Full text Case Folding @Fathur media udah bagus banget min, tolong kembangin lagi b.. udah bagus banget min, tolong kembangin lagi b.. @Zikry  Ahmad  Aplikasinya  udah  bagus  dan  mantap min tolong.. aplikasinya udah bagus dan mantap min,,tolong .. @Fahrizal  Mansyur  Project  Saya  habis  ngiringin majelisan pake aplikasi i.. saya habis ngiringin majelisan pake aplikasi i.. @Fadhil  Al-Faqir  Pokoknya  harus  diupdate  trus! Fasilitasnya dip.. pokoknya harus diupdate trus! fasilitasnya dip.. @Raisyahardiyantirusli  Raisya  Bagus  banget  sih  aku suka kalau mau main atau.. bagus banget sih aku suka kalau mau main atau ..
Untuk processing selanjutnya  yaitu Tokenizing dimana  setelah  melakukan  Hasil  proses case  folding , kalimat akan diproses dengan menguraikannya menjadi token-token atau kata-kata. Pada tahap ini akan dibantu dengan library NLTK. Tabel 3 menunjukkan hasil tokenizing .
Tabel 3. Hasil Tokenizing Case Folding Tokenizing
udah bagus banget min, tolong kembangin lagi b.. [udah, bagus, banget, min, ,, tolong, kembangi.. aplikasinya udah bagus dan mantap min,,tolong .. [aplikasinya, udah, bagus, dan, mantap, min, ,.. saya  habis  ngiringin  majelisan pake aplikasi i..
[saya, habis, ngiringin, majelisan, pake, apli.. pokoknya  harus  diupdate  trus! fasilitasnya dip.. [pokoknya, harus, diupdate, trus,
!, fasilitas..
bagus banget sih aku suka kalau mau main atau .. [bagus, banget, sih, aku, suka, kalau, mau, ma..
Selanjutnya kita akan melanjutkan dengan penghapusan stopword . Dalam segmen penghapusan stopword , hanya kata-kata yang tidak penting yang dipilih dan dihilangkan. Perpustakaan NLTK memberikan bantuan pada langkah ini. Hasil eliminasi stopword ditampilkan pada Tabel 4.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 4. Hasil StopWord Tokenizing Stopword removal
[udah,  bagus,  banget,  min,  ,, tolong, kembangi..
[udah, bagus, banget, min, ,, tolong, kembangi..
[aplikasinya, udah, bagus, dan, mantap, min, ,..
[aplikasinya, udah, bagus, mantap, min, ,, ,to..
[saya, habis, ngiringin, majelisan, pake, apli.. [habis, ngiringin, majelisan, pake, aplikasi, .. [pokoknya, harus,  diupdate, trus, !, fasilitas.. [pokoknya, diupdate, trus, !, fasilitasnya, di.. [bagus, banget, sih, aku, suka, kalau, mau, ma..
[bagus, banget, sih, suka, main, gabut, nyanyi..
Selanjutnya  yaitu stemming ,  proses stemming dilakukan  perubahan kata  yang  berimbuhan  menjadi kata dasar. Tahap ini dibantu dengan library Sastrawi dan Swifter. Tabel 5 menunjukkan hasil stemming .
Tabel 5. Hasil Steming Stopword removal Stemming
[udah,  bagus,  banget,  min,  ,, tolong, kembangi..
[udah, bagus, banget, min, , tolong, kembangin..
[aplikasinya, udah, bagus, mantap, min, ,, ,to.. [aplikasi, udah, bagus, mantap, min, , tolong,..
[habis, ngiringin, majelisan, pake, aplikasi, .. [habis, ngiringin, majelis, pake, aplikasi, , .. [pokoknya, diupdate, trus, !, fasilitasnya, di..
[pokok, diupdate, trus, , fasilitas, banyak, l..
[bagus, banget, sih, suka, main, gabut, nyanyi..
[bagus, banget, sih, suka, main, gabut, nyanyi..

## 3.2 Pelabelan Data
Tahapan  selanjutnya  menentukan  lapisan  output  yaitu  untuk  mengetahui  hasil  positif,  negatif  dan  juga netral dengan menggunakan kamus vader lexicon . Gambar 3 menunjukkan hasil code vader lexicon .
Gambar 3. Library Vader Lexicon
Tujuan dari code vader lexicon pada  Gambar  3 ialah untuk melakukan analisis sentimen yang cepat dan akurat pada teks. Vader lexicon sangat efektif dalam menganalisis teks dari media sosial karena kemampuannya untuk mengenali sentimen positif, negatif, dan netral dalam teks serta mengukur intensitas sentimen. Hasil dari pelabelan sentimen dapat dilihat pada Gambar 4, di mana nilai sentimen yang lebih besar dari 0 menunjukkan hasil yang positif, nilai yang kurang dari 0 menunjukkan hasil yang negatif, dan nilai sentimen yang sama dengan 0 menunjukkan hasil yang netral.
Gambar 4. Hasil Dari Pelabelan Sentimen
Total  keseluruhan  dari  setiap  kelas  sentimen  (positif,  negatif,  netral)  dalam  dataset  ditampilkan  dalam visualisasi  menggunakan  diagram  batang  menggunakan library  seaborn .  Gambar  5 menunjukkan hasil class distribution.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## Gambar 5. Class Distribution
Grafik  pada  Gambar  5  mengilustrasikan  hasil  analisis  sentimen  berdasarkan  kuantitas  ulasan  aplikasi Ehadrah, yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori berbeda: positif, negatif, dan netral. Hasil sentimen netral lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  sentimen  positif  dan  negatif,  sedangkan  hasil  sentimen  positif  dan  negatif sama.

## 3.3 Pembobotan TF-IDF
Berikut  ini  ialah  prosedur  pembobotan  kata  dengan  TF-IDF.  Pada  tahap  ini  kata-kata  diberi  bobot berdasarkan  hasil stemming dengan  menggunakan  pendekatan Term  Inverse  Document  Frekuensi (TF-IDF). Metode TF-IDF digunakan untuk menentukan frekuensi kemunculan suatu kata dalam suatu dokumen. Level ini difasilitasi oleh perpustakaan Sklearn . Gambar 6 menampilkan hasil pembobotan TF-IDF.
Gambar 6. Hasil Pembobotan TF-IDF
Dari hasil  pembobotan  kata  pada  Gambar  6  dengan  menggunakan  TF-IDF,  kata  “bagus”  paling  banyak muncul di dalam data ulasan ehadrah dan menghasilkan kemunculan sejumlah 78, kata “banget” menghasilkan kemunculan 26, kata “aplikasi” menghasilkan kemunculan 23, kata “suara” menghasilkan kemunculan 23, kata “mantap” menghasilkan kemunculan 19, kata “ game” menghasilkan kemunculan 17, kata “keren” menghasilkan kemunculan 13, kata “hadroh” menghasilkan kemunculan  13, kata “suka” menghasilkan kemunculan 12, dan kata “apk” menghasilkan kemunculan 12.

## 3.4 Evaluasi Hasil
Langkah  selanjutnya  dalam  proses  ini  melibatkan  pengklasifikasian  ulasan  pengguna  menggunakan algoritma SVM, dengan bantuan dari modul Scikit-Learn . Teknik klasifikasinya menggunakan dataset latih dan dataset uji dengan rasio 80% hingga 20%.  Percobaan dilakukan menggunakan kernel RBF dan kernel Linier. Tabel 6 menampilkan hasil penilaian RBF dan model Linier.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 6. Hasil Evaluasi SVM Kernel Accuracy Precision Recall F-Measure RBF 94,15% 58,03% 40,33% 43,24% Linear 95,46% 81,83% 55,61% 62,82%
Tabel 6 menampilkan metrik kinerja untuk kernel yang berbeda. Kernel Linear mencapai akurasi 95,46%, presisi sebesar 81,83%, recall sebesar 55,61%, dan f-measure sebesar 62,82%. Sedangkan kernel RBF mencapai akurasi 94,15%, presisi 58,03%, recall 40,33%,  dan f-measure 43,24%  dengan  menggunakan  796  data.  Dan hasil yang lebih baik yaitu kernel Linear.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membahas  analisis  sentimen  pada  ulasan  aplikasi  Ehadrah  di  Google  Play  Store menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  Data  ulasan  diklasifikasikan  ke  dalam  tiga  kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi, dengan proporsi sentimen positif dan negatif yang lebih sedikit dan hampir seimbang. Dalam analisis lebih lanjut, kata- kata yang sering muncul dalam ulasan positif adalah “baik,” “menyenangkan,” dan “hebat,” sedangkan dalam ulasan  negatif  sering  muncul  kata  “kurang,”  “tolong,”  dan  “tolong.”  Ulasan  netral  sering  mengandung  kata "aplikasi ini," "buat," "bass," dan "saran".
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat,  digunakan  teknik  SVM  dengan  pemilihan  fitur  TF-IDF.  Dalam pengujian, kernel linier mencapai akurasi sebesar 95,46%, presisi 81,83%, recall 55,61%, dan f-measure 62,82%. Kernel  RBF  mencapai  akurasi  94,15%,  presisi  58,03%,  recall  40,33%,  dan  f-measure  43,24%.  Dari  hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa penggunaan kernel linier dalam SVM memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan  kernel  RBF  dalam  analisis  sentimen  ulasan  aplikasi  Ehadrah.  Penelitian  ini  menyarankan penggunaan metodologi alternatif untuk meningkatkan akurasi dan presisi analisis sentimen di masa depan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami mengucapkan terima kasih yang setulus-tulusnya kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan  upayanya  hingga  terselesaikannya  makalah  ini.  Terima  kasih  saya  sampaikan  kepada  Ibu  Ratri  Enggar Pawening  dan  Bapak  Zainal  Arifin  atas  bimbingannya,  saran-sarannya  yang  bermanfaat,  serta  ilmu  dan kompetensinya yang luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Nurian,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Google  Play  Menggunakan  Naïve  Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 3s1, pp. 829–835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[2]  T. Tinaliah and T. Elizabeth, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu Menggunakan Metode Support Vector Machine,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 3436–3442, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3586.
[3]  A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[4]  A.  Novantika,  “Analisis  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi  video  conference  google  meet  menggunakan metode svm dan logistic regression,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5, pp. 808–813, 2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[5]  R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[6]  M. R. U. Pulungan, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PeduliLindungi dengan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komun. , vol. 6, no. 9, pp. 4378–4385, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/11582/5142
[7]  D.  Nurwahidah,  G.  Dwilestari,  N.  Dienwati  Nuris,  and  R.  Narasati,  “Analisis  Sentimen  Data  Ulasan Pengguna  Aplikasi  Google  Kelas  Pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 6, pp. 3673–3678, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.8245.
[8]  I. Maulana, W. Apriandari, and A. Pambudi, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Mypertamina Menggunakan Support Vector Machine,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 172– 181, 2023, doi: 10.36080/idealis.v6i2.3022.
[9]  D.  Safryda  Putri  and  T.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Pospay  Dengan  Algoritma  Support

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 258-266 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Vector Machine,” J. Ilm. Inform. , vol. 11, no. 01, pp. 32–40, 2023, doi: 10.33884/jif.v11i01.6611.
[10]  E.  Indrayuni,  A.  Nurhadi,  and  D.  A.  Kristiyanti,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes,  Support  Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 2, p. 64, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9697.
[11]  B.  T.  H.  Fanka  Angelina  Larasati,  D.  Eka  Ratnawati,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Dana  dengan Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 6, no.  9,  pp. 4305–4313,  2022,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]  R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play  Store  menggunakan  Algoritma  NBC,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  42–48,  2023,  doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.
[13]  W.  Kurnia,  “Sentimen  Analisis  Aplikasi  E-Commerce  Berdasarkan  Ulasan  Pengguna  Menggunakan Algoritma Stochastic Gradient Descent,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 138–143, 2023.
[14]  M.  M.  Maarif  and  N.  Setiyawati,  “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi  LinkedIn  di  Google  Play  Store Menggunakan  Support  Vector  Machine,” Progresif  J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  20,  no.  1,  p.  454,  2024,  doi: 10.35889/progresif.v20i1.1614.
[15]  S. Fathoniah and C. Rozikin, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Teroris dalam Media Sosial Twitter menggunakan NLP,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 2022, no. 13, pp. 412–419, 2022.
[16]  Y. Asri, W. N. Suliyanti, D. Kuswardani, and M. Fajri, “Pelabelan Otomatis Lexicon Vader dan Klasifikasi Naive Bayes dalam menganalisis sentimen data ulasan PLN Mobile,” Petir , vol. 15, no. 2, pp. 264–275, 2022, doi: 10.33322/petir.v15i2.1733.
[17]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government  pada  Google  Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[18]  M. Diki Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Sentiment Analysis of Mola Application Reviews on Google Play Store Using Support Vector Machine Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022.