ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI X PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN KOMPARASI SVM, KNN, DAN NAIVE BAYES

Jim Maxwell Manampiring; Jenianus Halawa; Jefiri Zai; Ika Kurniawati; Riza Fahlapi; Waeisul Bismi

doi:10.46576/djtechno.v7i1.8095

ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI X PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN KOMPARASI SVM, KNN, DAN NAIVE BAYES

Jim Maxwell Manampiring, Jenianus Halawa, Jefiri Zai, Ika Kurniawati, Riza Fahlapi, Waeisul Bismi

Abstract

Transformasi rebranding media sosial Twitter menjadi X menimbulkan respons yang beragam dari pengguna global, termasuk di Indonesia. Ulasan pengguna pada platform Google Play Store memuat informasi berharga mengenai kepuasan dan keluhan pengguna, namun volume data yang besar dan tidak terstruktur menyulitkan analisis secara manual. Studi ini difokuskan pada penerapan analisis sentimen guna mengklasifikasikan opini pengguna menjadi kategori positif dan negatif, serta membandingkan kinerja tiga algoritma Machine Learning, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan berjumlah 10.000 data berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui scraping. Melalui tahapan preprocessing yang meliputi cleaning, tokenizing, dan stemming, data dilatih dengan pembagian rasio 80:20. Hasil pengujian menunjukkan algoritma SVM menggunakan kernel linear menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 84,8%, diikuti oleh Naive Bayes sebesar 83,1%, dan KNN sebesar 79,7%. Kesimpulan dari studi ini menegaskan bahwa SVM merupakan metode yang paling efisien guna menangani klasifikasi teks pada data ulasan aplikasi X yang memiliki dimensi tinggi, meskipun terdapat ketidakseimbangan kelas pada dataset.

Keywords

Analisis Sentimen, X (Twitter), Support Vector Machine, Naive Bayes, KNN.

Full Text:

PDF

References

S. A. S. Mola, D. L. B. Baun, I. O. Nunes, and M. M. A. R. Sani, “Analisis sentimen aplikasi Halo BCA di Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes, Support Vector Machine dan Random Forest,” HOAQ: J. Teknol. Inf., vol. 15, no. 2, pp. 69–79, Dec. 2024, doi: 10.52972/hoaq.vol15no2.p69-79.

M. A. Febrian et al., “Analisis sentimen terhadap respon perubahan nama Twitter menjadi ‘X’ menggunakan metode Naïve Bayes Classifier,” JATI (J. Mhs. Tek. Inform.), vol. 8, no. 5, pp. 9948–9954, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i5.10720.

H. Hansen, “Analisis sentimen terhadap rebranding Twitter menjadi X dengan Naive Bayes, SVM, dan En-semble Learning,” B.S. thesis, Univ. Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia, 2024. [Online]. Availa-ble: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/40359/. [Accessed: Dec. 13, 2025].

D. N. Novianti, D. F. Shiddieq, F. F. Roji, and W. Susilawati, “Komparasi algoritma Support Vector Ma-chine dan Naïve Bayes untuk analisis sentimen pada metaverse,” MALCOM: Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 231–239, Jan. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1061.

S. A. Putri and K. Kusnawi, “Komparasi algoritma Naive Bayes, KNN, dan SVM pada analisis sentimen ulasan aplikasi media sosial di Google Play Store,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf.), vol. 7, no. 3, pp. 602–610, Jun. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i3.4883.

A. S. R. Ansori and A. N. Fajar, “Studi komparatif algoritma KNN, SVM, dan Naive Bayes untuk analisis sentimen pada review Google Play aplikasi Traveloka,” JITU: J. Inform. Technol. Commun., vol. 9, no. 2, pp. 192–201, Nov. 2025, doi: 10.36596/jitu.v9i2.1861.

T. U. Haque et al., “Sentiment analysis on large scale Bengali text data using SVM, KNN, and Naive Bayes,” in 2022 Int. Conf. on Innovations in Sci., Eng. and Technol. (ICISET), Chittagong, Bangladesh, 2022, pp. 192–197, doi: 10.1109/ICISET54810.2022.9775904.

M. A. F. R. Pohan and Y. A. Sari, “Analisis sentimen menggunakan metode Lexicon-Based dan Support Vec-tor Machine pada Presiden dan Wakil Presiden Indonesia periode 2024-2029,” J. Ilm. Tek. Elektro Terap. (JITET), vol. 13, no. 1, pp. 182–191, Jan. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i1.5604.

L. A. Susanto, “Komparasi model Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor pada analisis sentimen aplikasi Polri Super App,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. (JITET), vol. 12, no. 2, pp. 1180–1190, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4152.

A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis sentimen aplikasi Ruang Guru di Twitter menggunakan algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 2, pp. 115–123, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.

R. N. Rahman, A. Rahim, and W. J. Pranoto, “Analisis sentimen ulasan game eFootball 2024 pada Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform. (JIF), vol. 13, no. 1, pp. 38–44, 2025. [Online]. Avaliable: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif/article/view/9913. [Accessed: Dec. 14, 2025].

I. H. Kusuma and N. Cahyono, “Analisis sentimen masyarakat terhadap penggunaan e-commerce menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT (JPIT), vol. 8, no. 3, pp. 302–307, Sep. 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i3.5734.

A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen analisis publik terhadap kebijakan PPKM Da-rurat di Twitter menggunakan algoritma Naive Bayes classifier,” J. Data Min. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 58–66, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i2.1344.

M. R. Hanafi and R. K. R, “Analisis sentimen pada ulasan aplikasi Sirekap di Google Play menggunakan algoritma Naive Bayes,” MALCOM: Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1578–1586, Oct. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1693.

M. Apriliyani, M. I. Musyaffaq, S. Nur’Aini, M. R. Handayani, and K. Umam, “Implementasi analisis sen-timen pada ulasan aplikasi Duolingo di Google Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes,” AITI: J. Teknol. Inf., vol. 21, no. 2, pp. 298–311, Sep. 2024, doi: 10.24246/aiti.v21i2.298-311.

M. Iqrom, M. Afdal, R. Novita, M. Rahmawita, and T. K. Ahsyar, “Sentiment analysis of Gojek, Grab, Max-im applications using Support Vector Machine algorithm,” Inovtek Polbeng - Seri Inform., vol. 10, no. 1, pp. 237–248, Jun. 2025. [Online]. Available: https://jurnal.polbeng.ac.id/index.php/ISI/article/view/353.

G. N. V. Kurniawan and N. R. Feta, “Perbandingan akurasi algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Ma-chine dalam analisis sentimen pengguna Twitter terhadap aplikasi Sirekap,” Fountain of Inform. J., vol. 9, no. 2, pp. 65–71, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/FIJ/article/view/12717. [Accessed: Dec. 14, 2025].

A. M. Ndapamuri, D. Manongga, and A. Iriani, “Analisis sentimen ulasan aplikasi Tripadvisor dengan metode Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, dan Naive Bayes,” Inovtek Polbeng - Seri Inform., vol. 8, no. 1, p. 127, Jun. 2023, doi: 10.35314/isi.v8i1.3260.

T. P. R. Sanjaya, A. Fauzi, and A. F. N. Masruriyah, “Analisis sentimen ulasan pada e-commerce Shopee menggunakan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Infotech: J. Inform. & Teknol., vol. 4, no. 1, pp. 16–26, Jun. 2023, doi: 10.37373/infotech.v4i1.422.

I. S. Widianto, Y. R. Ramadhan, and M. A. Komara, “Analisis sentimen e-wallet Gopay, ShopeePay, dan OVO menggunakan algoritma Naive Bayes,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. (JITET), vol. 12, no. 3, pp. 1956–1963, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3S1.5277.

DOI: https://doi.org/10.46576/djtechno.v7i1.8095