Page 82 - E-Skripsi Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Sapawarga Jabar Super Apps Pada Ulasan Google Play Store

Berikut contoh hasil ulasan sebelum dan sesudah melalui proses

stemming yang terdapat pada Tabel 4.5.

Tabel 4. 5 Contoh Hasil Proses Stemming

No. Username Sebelum (Stopword Removal) Sesudah (Stemming)

1 Arif Sherif terima kasih membantu memudahkan terima kasih bantu mudah akses

akses birokrasi baik informasi seputar birokrasi baik informasi putar jabar

jabar bantuan kemanusiaan sukses bantu manusia sukses

2 Ayik super aplikasi jabar juara menyediakan super aplikasi jabar juara sedia
Mardiansah informasi inovasi jawa barat wajib informasi inovasi jawa barat wajib

(Ayik) login aplikasi layanan genggaman login aplikasi layan genggam

3 Didi aplikasi bagus cuman bantuan hotline aplikasi bagus cuman bantu hotline

Permadi tidak balasan chat wa tidak respons tidak balas chat wa tidak respons

4 Rudi aplikasinya sebenarnya bagus cuma aplikasi benar bagus cuma tidak

Irawan tidak bisa dibuka iya percuma daftar bisa buka iya percuma daftar

lowongan kerja data isi pas besoknya lowong kerja data isi pas besok

tidak bisa dibuka error aplikasi tidak tidak bisa buka error aplikasi tidak

berguna guna

5 Rendra aplikasinya sangat membantu tapi mau aplikasi sangat bantu tapi mau

Elgiawan mengakses perizinan aplikasi akses izin aplikasi sapawarga
sapawarga belum bisa diakses belum bisa akses

4.2.5 Tokenization

Tahap tokenization akan memecah kalimat menjadi kata-kata. Pemecahan

kalimat menggunakan ekstraksi fitur unigram-bigram, yaitu pemecahan dalam

satu kata dan dua kata. Berikut ini tahapan dan script proses tokenization:

a. Mengimpor pustaka CountVectorizer untuk mengubah teks menjadi

representasi numerik.

68