Judul: Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Female Daily Menggunakan Support Vector Machine: Evaluasi Leksikon Sentistrenghtid dan InSet
Abstrak: Female Daily merupakan sebuah aplikasi kecantikan yang menyediakan wadah bagi sesama penggunanya untuk berdiskusi tentang produk kecantikan. Aplikasi ini dapat diunduh salah satunya melalui Google Play dimana penggunanya dapat memberikan ulasan yang berupa komentar positif, netral, maupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Female Daily, serta mengidentifikasi perbedaan performa penggunaan kamus dari leksikon sentistrenghtid dan InSet untuk proses pelabelan data pada algoritma Support Vector Machine. Data yang digunakan merupakan data ulasan hasil scrapping dari Google Play dalam rentang waktu Januari 2019 hingga Desember 2023. Grid search digunakan untuk mencari kombinasi fungsi kernel dan hyperparameter (C, ?, P) yang optimal. Pemodelan dilakukan menggunakan metode multi-class Support Vector Machine (SVM) dengan menerapkan algoritma One Against All (OAA). Model SVM pertama dibentuk menggunakan data hasil pelabelan sentistrenghtid dengan fungsi kernel RBF serta nilai C = 5 dan gamma = ’scale’. Selanjutnya, model SVM kedua dibentuk menggunakan data hasil pelabelan InSet dengan fungsi kernel linear serta nilai C = 1. Hasil evaluasi kedua model menggunakan data uji memperlihatkan nilai akurasi model sebesar 78% dan 76%. Selanjutnya, kedua model diterapkan ke seluruh data lalu dievaluasi menggunakan sentimen nilai rating. Akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 65% dan 57%., Female Daily is a beauty application that provides a forum for fellow users to discuss beauty products. This application can be downloaded via Google Play, where users can provide reviews in the form of positive, neutral, or negative comments. This research aims to conduct sentiment analysis on the reviews of Female Daily application users and to identify the differences between the performance of using the dictionary from sentistrenghtid and InSet lexicon for data labeling process in the Support Vector Machine algorithm. The data used is review data scraped from Google Play from January 2019 to December 2023. Grid search is used to find the optimal combination of kernel function and hyperparameters (C, ?, P). Modeling was done using the multi-class Support Vector Machine (SVM) method by applying the One Against All (OAA) algorithm. The first SVM model was formed using data from the sentristrenghtid labeling with the RBF kernel function and the values C = 5 and gamma = 'scale'. Then the second SVM model was formed using data from the InSet labeling with the Linear kernel function and the value C = 1. Evaluation results of the two models using test data showed model accuracy values of 78% and 76%. Furthermore, when the two models were applied to all data and then evaluated using the sentiment of rating value, the accuracy obtained was 65% and 57%.
Keyword: analisis sentimen, SVM, grid search, InSet, sentistrenghtid

Judul: Implementation of Support Vector Machine for Sentiment Analysis of LinkedIn App Reviews
Abstrak: LinkedIn adalah aplikasi yang digunakan untuk membantu individu membangun jaringan dan menemukan peluang karir dengan lebih dari 722 juta pengguna di seluruh dunia. Popularitas aplikasi LinkedIn yang tinggi juga diiringi oleh tuntutan akan layanan aplikasi yang berkualitas tinggi. Hal tersebut ditunjukkan pada ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini mengidentifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store yang diklasifikasikan menjadi opini positif dan negatif menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan aplikasi LinkedIn berbahasa Inggris di Google Play Store sejak tanggal 22 Februari 2023 hingga 22 Maret 2023. Mayoritas ulasan sentimen positif menunjukkan bahwa aplikasi LinkedIn memberikan layanan sesuai yang dijanjikan, yaitu membantu memperluas jaringan professional. Mayoritas ulasan sentimen negatif menyebutkan keluhan pada aplikasi, seperti gagal membayar premi, tidak bisa login, dan kendala pembaruan aplikasi. Pemodelan SVM menggunakan kernel linier menghasilkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen, dengan nilai rata-rata akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas dengan 10-fold cross-validation sebesar 95,6%, 96,7%, dan 92%. Nilai akurasi menyatakan bahwa 95,6% prediksi klasifikasi kelas sentimen sesuai dengan kelas sentimen sebenarnya., LinkedIn is an application used to help individuals build networks and find career opportunities. LinkedIn is the world's largest professional network, with over 722 million global users. The high popularity of the LinkedIn app is also accompanied by a demand for high quality app services. This is reflected in user reviews on the Google Play Store. This research identifies the sentiment of application user reviews on the Google Play Store which are classified into positive and negative opinions using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data used in this study is the English-language LinkedIn application review data on the Google Play Store from February 22, 2023 to March 22, 2023. The majority of positive sentiment reviews indicate that the LinkedIn application provides the promised service, which helps expand the professional network. The majority of negative sentiment reviews mentioned complaints about the application, such as failing to pay premiums, not being able to log in, and application update problems. SVM modeling using a linear kernel resulted in a fairly good performance in classifying sentiment, with average values of accuracy, sensitivity, and specificity with 10-fold cross-validation of 95.6%, 96.7%, and 92%. The accuracy value states that 95.6% of the predicted sentiment class classification matches the actual sentiment class.
Keyword: linkedin, sentiment analysis, review, support vector machine

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Western By Pass di Kotamadya Denpasar, Bali
Abstrak: Jalan Western By Pass dengan panjang keseluruhan .t 13 km merupakan salah satu jalan yang akan dibangun di wilayah Denpasar bagian barat, digunakan untuk menghubungkan daerah-daerah di sebelah utara (Tabanan, Kintamani, Sangeh, dll) dan selatan Denpasar (Kuta dan Nusa Dua). Jalan yang berfungsi sebagai jalan Arteri Primer ini bersama-sama dengan Northern dan Southern By Pass akan membentuk jaringan Outer Ring Road yang mengelilingi Kotamadya Denpasar dan direncanakan selesai serta mulai beroperasi secara optimal pada tahun 2002.
Keyword: