ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEMBELAJARAN ONLINE DI PLAY STORE PADA MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

Abstract
The condition of the Covid-19 pandemic in Indonesia this time has caused face-to-face learning to be temporarily stopped, which indirectly encourages anapplication E-Learning on the Play Store to have a high level of usage and a high number of downloads. So far, a predicate for the best application has been given to the application with the highest number of downloads and star rating in the play store. Meanwhile, the author considers that comments from user reviews need to be taken into account because a lot ofapplications E-learning have almost the same number of downloads and star ratings, thus making the best predicate for these applications irrelevant. Therefore this study aims to analyze user reviews comments ofapplications E-learning as an additional variable to determine whichapplication E-learning is the best in the play store. In this study, the SVM (algorithm is usedSupport Vector Machine), the results of previous studies that have been conducted concluded that this algorithm has a high level of accuracy that is considered high enough to determine whichapplication E-learning is the best. After collecting data, the number of which is around 1500 reviews obtained from each application, namely as many as 300 reviews, the results of the data analysis process show that the level of accuracy for the first best application is the Teacher Room of 83.33%, the second Zenius is 82.67% , the third Smart Class was 82.00%, the fourth Edmodo was 74.67%, and the fifth Google Classroom was 64.33%.
Keywords: Sentiment Analysis, Covid-19, E-Learning Application, Play Store Reviews, Support Vector Machine (SVM).

Kondisi pandemi Covid-19 di Indonesia kali ini menyebabkan pembelajaran secara tatap muka diberhentikan secara sementara, yang secara tidak langsung mendorong sebuah aplikasi E-Learning yang ada di Play Store memiliki tingkat penggunaan dan jumlah unduhan yang tinggi. Selama ini sebuah predikat untuk aplikasi terbaik diberikan kepada aplikasi dengan jumlah unduhan dan pemberian bintang paling tinggi di play store. Sementara penulis menganggap bahwa komentar dari ulasan pengguna perlu diperhitungkan karena banyak sekali aplikasi E-learning yang memiliki jumlah unduhan dan penilaian bintang hampir sama, sehingga membuat predikat terbaik bagi aplikasi tersebut menjadi tidak relevan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komentar ulasan pengguna aplikasi E-learning sebagai variabel tambahan untuk menentukan aplikasi E-learning mana yang terbaik yang ada di play store. Dalam penelitian ini digunakan algoritma SVM (Support Vector Machine), hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa algoritma ini memiliki tingkat keakuratan yang dinilai cukup tinggi untuk menentukan aplikasi E-learning mana yang terbaik. Setelah melakukan pengumpulan data yang berjumalah sekitar 1500 ulasan yang didapat dari masing-masing aplikasi yakni sebanyak 300 ulasan, hasil dari proses analisis data menunjukan bahwa tingkat keakurasian untuk aplikasi terbaik pertama yaitu Ruang Guru sebesar 83,33%, kedua Zenius sebesar 82,67%, ketiga Kelas Pintar sebesar 82,00%, keempat Edmodo sebesar 74,67%, dan kelima Google Classroom sebesar 64,33%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Covid-19, Aplikasi E-Learning, Ulasan Play Store, Support Vektor Machine (SVM).