Analisis Sentimen Aplikasi Disney+ Hotstar pada Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine

Analisis Sentimen Aplikasi Disney+ Hotstar pada Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine

• By Ali Budiman Syah;
• S1 - Teknik Informatika
• 354

ABSTRAK

Ali Budiman Syah (12190132), Analisis Sentimen Aplikasi Disney+ Hotstar pada Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine

Menonton film adalah salah satu hiburan populer saat lelah. Apalagi saat ini banyak tersedia aplikasi film secara online dari yang gratis hingga berbayar yang menawarkan berbagai genre film dan bisa ditonton dimana saja secara online menggunakan smartphone. Disney+ Hotstar merupakan aplikasi prabayar film online subtitle bahasa indonesia dan dubbing bahasa indonesia yang dapat mempermudah untuk penonton. Pengguna dapat menonton koleksi konten kreasi Disney, Marvel, Star Wars, National Geographic dan lainnya. Aplikasi Disney+ Hotstar ini tersedia di Google Play. Aplikasi Disney+ Hotstar cukup diminati untuk mengisi waktu saat dirumah. Pelanggan juga dapat memberikan pendapat dan opini melalui ulasan atau komentar pada Disney+ Hotstar yang disediakan oleh Google Play. Komentar yang diberikan cukup beragam komentar tersebut sangat berpengaruh besar bagi pihak pengembang aplikasi Disney+ Hotstar karena meliputi komentar yang positif dan negatif. Penilai positif dan negatif berdasarkan bintang atau jumlah unduhan tidak terlalu berarti karena kolom komentar perlu menjadi pertimbangan. namun rating yang ditampilkan dengan berbagai ulasan bukan berarti bahwa keinginan atau masalah pengguna terpenuhi. Untuk itu diperlukan analisis sentimen yang didapat dari mengklasifikasikan ulasan sentimen pengguna. Dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan pembagian 2 kategori, kategori positif dan negatif. hasil yang didapat dari hasil penelitian ini nilai accuracy 72,83%, nilai precision 73,28%, nilai Recall 85,29%, nilai F-Measure 78,83%, dan nilai AUC 0,787 dengan total true positif 1721 dan true negatif 3914 dari total 7737 data.

• Katakunci Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Disney+ Hotstar, ulasan, aplikasi
• URL http://
• Penerbit Universitas Nusa Mandiri,

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

[1] M. Laras, “23 Aplikasi Nonton Film Gratis di Android atau Laptop, Lengkap!,” balitteknologikaret.co.id. Accessed: May 19, 2023. [Online]. Available: https://balitteknologikaret.co.id/aplikasi-nonton-film-gratis/

[2] T. Hartono, “12 Hal Perlu Tahu Tentang Disney+ Hotstar,” fastpay.co.id. Accessed: May 19, 2023. [Online]. Available: https://www.fastpay.co.id/blog/12-hal-perlu-tahutentang-disney-hotstar.html

[3] S. I. Nurhafida and F. Sembiring, “Analisis Sentimen Aplikasi Novel Online di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 6, no. 1, pp. 317–327, 2022.

[4] U. Kulsum, M. Jajuli, and N. Sulistiyowati, “Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 6, no. 2, pp. 205–212, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

[5] luthfanida, “ANALISIS SENTIMEN DATA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) TENTANG PRESIDEN JOKOWI 3 PERIODE,” Journal of Information Technology Research, vol. 3, no. 1, 2022.

[6] F. S. Pamungkas and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM, NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” vol. 4, pp. 628–634, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/

[7] B. Liu, Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. New York: Cambridge University Press, 2015.

[8] Tim EMS, Berburu Aplikasi Terhebat di Google Play. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2016.

[9] A. Amanda, “Apa Itu Disney+ Hotstar?,” Jagad Media. Accessed: Jul. 27, 2023. [Online]. Available: https://www.jagadmedia.id/2020/11/apa-itu-disney-hotstar.html

[10] P. G. Naik, G. R. Naik, and M. B. Patil, Conceptualizing Python in Google COLAB. Shashwat Publication, 2021.

[11] J. Deny, S. Muhammad, H. Herman, and E. Syahril, Teknik Evaluasi Cluster: Solusi Menggunakan Python dan RapidMiner. Yogyakarta: Deepublish, 2021.

[12] W. Budiharto, Machine Learning and Computation Intelligence. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2016.

[13] F. O. Awalullaili, D. Ispriyanti, and T. Widiharih, “KLASIFIKASI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE SVM GRID SEARCH DAN SVM GENETIC ALGORITHM (GA),” Jurnal Gaussian, vol. 11, no. 4, pp. 488–498, Feb. 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.488-498. 35

[14] R. I. Alhaqq, I. Made, K. Putra, and Y. Ruldeviyani, “Analisis Sentimen terhadap Penggunaan Aplikasi MySAPK BKN di Google Play Store,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi |, vol. 11, no. 2, 2022.

[15] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar, and S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Dengan Algoritma Genetika Pada Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 4, no. 1, pp. 2442–2436, 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.

[16] D. Darwis, E. Shintya Pratiwi, A. Ferico, and O. Pasaribu, “PENERAPAN ALGORITMA SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA DATA TWITTER KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA,” Jurnal Ilmiah Edutic, vol. 7, no. 1, 2020.

[17] Styawati, N. Hendrastuty, A. Rahman Isnain, and A. Yanti Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (IJPIT), vol. 6, no. 3, 2021, [Online]. Available: http://situs.com

[18] A. Witanti, B. Yogyakarta Jl Raya Wates-Jogjakarta, K. Sedayu, K. Bantul, and D. Istimewa Yogyakartalamat, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSINASI COVID-19 PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) P-ISSN, vol. 5, pp. 2622–6901, 2022.

[19] T. Fazar Tri Hidayat and dan Azhari Ali Ridha, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Ilmu Komputer, vol. 14, no. 2, 2021.

[20] A. Yadi kuntoro, T. Asra, L. Effendi, and R. Ocanitra, “SENTIMENT ANALYSIS ON GOJEK AND GRAB USER REVIEWS USING SVM ALGORITHM BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal PILAR Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://gataframework.com/textmining

[21] M. R. Nadhif, D. Wisnu Brata, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi TIX ID di Indonesia pada Google Play Store menggunakan Support Vector Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komuter, vol. 6, no. 8, pp. 3932–3937, 2022, [Online]. Available: http://jptiik.ub.ac.id