Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP UU CIPTA KERJA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## TWITTER SENTIMENT ANALYSIS OF THE CIPTA KERJA LAW USING THE NAÏVE BAYES ALGORITHM AND SUPPORT VECTOR MACHINE
Frencis Matheos Sarimole 1 , Andrian Nur Ihsan 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika andriannurihsan.sdjcell@gmail.com

## ABSTRACT
The purpose of the Cipta Kerja Law is to encourage investment and create jobs through simplification of the bureaucratic and licensing systems, making it easier for business people, especially UMKM. Many people reject the  Cipta  Kerja  Law  because  they  are  seen  as  not  taking  sides  with  the  community,  especially  workers  and employees. Several articles of the Cipta Kerja Law are considered detrimental to workers. One of them concerns dismissal and reduced severance pay. Many people disagree with the ratification of the law. The purpose of this research is to understand and find out public opinion on the Cipta Kerja Law, whether this opinion belongs to the positive sentiment class or the negative sentiment class and to find out the accuracy of the percentage results for each class. Tests were carried out using the Naïve Bayes algorithm and Support Vector Machine (SVM) Based on the test results of the Naïve Bayes algorithm model, it produces an accuracy value of 75.43% and a Support Vector Machine of 81.31%. From the sentiment analysis testing process using 1442 data, it produces predictions of 970 Positive Sentiments and 472 Negative Sentiments.
Keywords: Analysis, Sentiment, Twitter, Naïve Bayes, Support Vector Machine

## ABSTRAK
Undang-Undang Cipta Kerja tujuannya adalah untuk mendorong investasi dan penciptaan lapangan kerja melalui penyederhanaan  sistem  birokrasi  dan  perizinan,  kemudahan  bagi  pelaku  usaha,  khususnya  UKM.  Banyak masyarakat yang menolak UU Cipta Kerja karena dinilai tidak memihak kepada masyarakat, khususnya kepada buruh dan karyawan. Beberapa pasal UU Cipta Kerja dianggap merugikan pekerja. Salah satunya menyangkut pemecatan dan nilai pesangon yang dikurangi. Banyak masyarakat yang tidak setuju dengan pengesahaan UU tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  dan  mengetahui  opini  masyarakat  atas  UU  Cipta Kerja, apakah opini tersebut masuk dalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negatif serta mengetahui hasil akurasi persentasi dari setiap kelas. Pengujian dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan hasil pengujian model algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar  75,43%  dan  Support  Vector  Machine  sebesar  81,31%,  Dari  proses  pengujian  sentimen  analisis menggunakan 1442 data, menghasilkan prediksi sebanyak 970 Sentimen Positif dan 472 Sentimen Negatif.
Kata Kunci: Analisis, Sentimen, Twitter, Naïve Bayes, Support Vector Machine.

## PENDAHULUAN
Menurut  laporan  terbaru We  Are Social ditahun  2023,  dikatakan  bahwa jumlah pengguna internet di Indonesia ada sekitar  212,9  juta  orang.  Dari  jumlah  itu, ada 167 orang yang menggunakan internet untuk  mengakses  media  sosial.  Salah  satu media sosial yang digunakan adalah twitter, untuk  pengguna  twitter  saat  ini  mencapai 24  juta  orang.  Tidak  heran  banyak tweet dari  para  penggunanya  yang  membahas tentang  berbagai  hal  seperti:  hiburan,
pendidikan,  pekerjaan,  politik,  termasuk tentang agama. Salah satu isu yang trending topic dan  menjadi  perbincagan  banyak orang  di  twitter  adalah  tentang  Undang- Undang Cipta Kerja.
Disebutkan  Undang-Undang  Cipta Kerja  tujuannya  adalah  untuk  mendorong investasi  dan  penciptaan  lapangan  kerja melalui  penyederhanaan  sistem  birokrasi dan  perizinan,  kemudahan  bagi  pelaku usaha,  khususnya  UKM,  ekosistem investasi  yang  kondusif,  dan  penciptaan
lapangan kerja untuk memenuhi kebutuhan tenaga  kerja  yang  terus  bertambah  yang menghambat pertumbuhan.
Banyak  masyarakat  yang  menolak UU  Cipta  Kerja  karena  dinilai  tidak memihak  kepada  masyarakat,  khususnya kepada  buruh  dan  karyawan.(Kartikasari and Fauzi 2021) Beberapa pasal UU Cipta Kerja  dianggap  merugikan  pekerja.  Salah satunya  menyangkut  pemecatan  dan  nilai pesangon yang dikurangi. Banyak masyarakat  yang  tidak  setuju  dengan pengesahaan  UU  tersebut.  Bahkan  dari  9 fraksi yang ada di DPR hanya ada 2 fraksi yang tidak setuju dengan disahkannya UU Cipta  Kerja  yaitu  Fraksi  Demokrat  dan fraksi  PKS.  Banyak  dari  elemen  buruh, karyawan dan mahasiswa yang melakukan aksi demo untuk menolak UU Cipta Kerja.
Hal ini yang menjadi trending topic di twitter,  diantara  banyaknya  penolakan terhadap UU Cipta Kerja, tidak sedikit juga yang setuju terhadap disahkannya UU Cipta Kerja. Dari fenomena tersebut dapat dapat digunakan sebagai bahan analisis sentimen untuk  mengetahui  presentase  positif  dan presentase  negatif  pendapat  masyarakat Indonesia tentang masalah ini.
Analisis  sentimen  atau  opinion mining merupakan metode analisis berbasis komputasi  mengenai  pendapat,  sentimen, dan  emosi.(Liu  and  Tsai  2010) Analisis sentimen  digunakan  untuk  melihat  ke- cenderungan suatu sentimen atau pendapat, apakah  pendapat  tersebut  cenderung beropini  positif  atau  negatif.(Nurzahputra and  Muslim  2016)  Sebelum  dilakukan analisis sentimen, perlu dilakukan preprocess  dengan  menggunakan  metode text  mining untuk  mengolah  data  teks. Praproses  teks  tersebut  meliputi  case folding, tokenizing ,  stop-  words,  dan stemming . Penulis pada penelitian ini akan melakukan  analisis  sentimen  kepada  para pengguna  twitter  terhadap  UU  cipta  kerja dengan  menggunakan  metode  algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine METODE
Metode  yang  digunakan  pada penelitian   dalam   analisis   sentimen   ini
menggunakan pendekatan Natural Language  Processing  (NLP) dengan penerapan  algoritma  naïve  bayes  dan algoritma support vector machine.

## Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  kumpulan  tweet mengenai  UU  cipta  kerja  pada  tanggal  21 oktober 2021 hingga 27 maret 2023. Data yang  didapat  sebanyak  1442  tweet.  Data yang telah dikumpulkan ialah sebagai input sistem  agar  dapat  diproses  lebih  lanjut. Adapun  contoh  data  hasil crawling yakni sebagai berikut:
Tabel 1. Contoh Tweet Tweet Label  Keterangan Dengan adanya Perpu Cipta kerja bikin Izin usaha menjadi super cepat. Perizinan terintegrasi dengan sistem online (OSS)Perppu Ciptaker Sah 1 Positif @BossTemlen ini orang ngomong base on data apa berasal dari
angan angan dia sih...  dia lupa abis teken UU Cipta kerja yg sangat merugikan lingkuan hidup..
-1 Negatif Penerapan Metodologi Dalam penelitian ini penulis menggunakan  beberapa  metode  untuk memproses  data,  berikut  adalah  metode yang digunakan:

## Gambar 1. Tahapan Metodologi

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data twitter ini menggunakan  teknik crawling data  yaitu proses  pengambilan  data  dari  twitter  yang diproses  dengan  Jupyter  Notebook, berfungsi  untuk  mengumpulkan dataset yang  akan  diolah  serta  merupakan  tahap awal  dalam  penelitian  ini.  Data  yang dikumpulkan merupakan data tweet dengan keyword “Cipta Kerja”. Dari hasil crawling tersebut  berhasil  mendapatkan  data berjumlah 1442 data tweet yang selanjutknya  akan  dilakukan  pengolahan agar  menjadi  data  yang  berkualitas  dalam proses analisis sentimen.

## Pelabelan Data
Data yang telah di ambil dari twitter akan  dilakukan  pelabelan  secara  otomatis dengan library  textblob berdasarkan polarity .  Pada  proses  ini  data  tweet  hanya membagi kedalam kelas positif(polaritas=1) dan  kelas  negatif(polaritas=-1).  Penilaian parameter  pada  label  positif  mengandung kalimat – kalimat yang baik, seperti pujian, semangat,  dukungan  dan  lain  sebagainya. Dan  kalimat  negatif  adalah  kalimat  yang mengandung  kalimat  kurang  baik  seperti hinaan,  putus  asa,  cacian,  ejekan  dan  lain sebagainya.(Sisfotenika 2023)

## Data Preparation (Preprocessing)
Data  yang  diambil  merupakan  data yang  tidak  terstruktur  sehingga  perlu dilakukan  proses preprocessing .  Dalam proses  ini,  kumpulan  data tweet melalui proses prepocessing untuk melakukan ransformasi  data.(Muttaqin  and  Bachtiar 2016) Pada tahap ini dilakukan penyiapan
data  teks  yang  memiliki  beberapa permasalahan seperti noise , tidak lengkap. Proses  tersebut  meliputi  beberapa  tahap yaitu:
a. Casefolding
Tahap Casefolding merupakan proses dalam  text preprocessing yang  dilakukan untuk menyeragamkan karakter pada data. Proses case folding adalah proses merubah semua huruf menjadi huruf kecil.
b. Tokenizing Tokenizing adalah tugas memisahkan deretan  kata  di  dalam  kalimat,  paragraph atau halaman menjadi token atau potongan kata.  Tahapan  ini  juga  menghilangkan karakter-karakter  tertentu  seperti  tanda baca, mention, hastag dan link . c. Stopwords Filtering ( stopwords  removal ). Stop word didefinisikan sebagai term yang tidak berhubungan  (irrelevant)  dengan  subyek utama dari database meskipun katater sebut sering kali hadir di dalam dokumen. Contoh stop  words adalah  ada,  adalah,  adanya, adapun, agak, dll.
d. Stemming Stemming merupakan  proses  tahap pencarian  kata  dasar  dari  hasil  proses filtering dengan membuang kata imbuhan.
Sebagai contoh, kata terdaftar, pendaftaran berbagi-pakai term stem umum daftar, dan dapat diperlakukan sebagai bentuk lain dari kata ini.

## Pembobotan Kata
Metode  TF-IDF  merupakan  metode penghitungan bobot setiap kata yang paling umum  digunakan  dalam  temu  kembali informasi.  Cara  ini  juga  dikenal  efektif, mudah,  dan  memberikan  hasil  yang akurat.(Azis Maarif 2015) Metode ini akan menghitung nilai Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF) untuk setiap  token (word )  pada  setiap  dokumen dalam  korpus.  Cara  ini  akan  menghitung bobot  setiap  token  pada  dokumen  dengan rumus:
Start Pengumpulan data twitter Pelabelan data Pre-processing data Pembobotan kata tf - idf Pemodelan naïve bayes dan SVM Pengujian End
Term  Frequency istilah  menentukan frekuensi  (tingkat  frekuensi)  istilah  dalam dokumen.  Sedangkan  frekuensi  dokumen adalah  banyaknya  dokumen  yang  terdapat istilah. Seperti yang anda lihat pada rumus di atas, yang digunakan dalam perhitungan adalah nilai term frequency dari document frequency.  N  disebut  dengan  jumlah seluruh dokumen dan df menyatakan nilai document  frequency dari term yang  akan dicari invers nya.  Nilai  in vers  document frequency (idf)  diperoleh  dari  perhitungan berikut:
N  adalah  jumlah  total document dalam corpus , N =|D|. |{d ∈ D : t ∈ d}| = df(t),  adalah  jumlah  dokumen  yang mengandung term t.  IDF  juga  dapat dituliskan dalam bentuk:
Penambahan  1  untuk  menghindari pembagian  terhadap  0  jika  df(t)  tidak ditemukan  pada  corpus.  Setelah  itu apply L1 normalization dengan fungsi normalize ()  pada library  scikitlearn  reprocessing sehingga  formulanya  tepat  sama  dengan definisi TF diawal tulisan.
L1
Normalization ditulis dalam bentuk:
Selanjutnya lakukan perkalian antara TF  dan  IDF  dengan  fungsi multiply (), sehingga  didapatkan  TFIDF  vector. Penggunaan  smooth_idf  =  False  seperti dibahas  sebelumnya  agar  fungsi  IDF berbentuk, idf(t) = log [ n / df(t) ] + 1.

## Pemodelan Naïve Bayes
Setelah  melalui praprocessing data dan vectorizer selanjutnya  dibuat  model yang  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  pada  data  uji.  Proses  ini dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan library pada bahasa pemograman Python3 yang  bernama  scikit-learn  untuk  proses klasifikasi. Pada proses klasifikasi digunakan data uji sebanyak 20% dari data keseluruhan.

## Pemodelan Support Vector Machine
Seperti halnya metode Naïve Bayes, tahap  ini  membagi  data  set  menjadi  dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan rasio test dan train yaitu  20%  dari keseluruhan data.
Pengujian Model Metode  yang  digunakan  untuk evaluasi adalah confusion matrix.
Confusion  matrix merupakan  salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi.(Ainurrohmah 2021) Tabel 2. Confusion Matrix Nilai prediksi Nilai aktual Positive Negative Postive TruePositive   FalseNegativ e Negativ e FalsePositiv e TrueNegative Tabel  di  atas  merupakan  tabel confusion  matrix  dengan  keterangan sebagai berikut:
a. TP  (True  Positive) =  jumlah  data  nilai aktual kelas positif dan nilai prediksi kelas positif
b. TN (True Negative) = jumlah data nilai aktual negatif dan nilai prediksi negatif c. FP (False Positive) = jumlah data nilai aktual positif dan nilai prediksi negatif d. FN (False Negative) = jumlah data nilai aktual negatif dan nilai prediksi positif Akurasi adalah nilai rasio data tweet yang  sudah  terdeteksi  dalam  pengujian. Nilai akurasi dapat menunjukkan kedekatan antara  nilai  prediksi  sistem  dan  prediksi manusia(Azhari, Situmorang, and Rosnelly 2021). Berikut rumusnya: Akurasi =
TP + TN TP + TN + FP + FN Presisi  adalah  nilai  ketepatan  sistem mengenai informasi sistem untuk menunjukan  data  postif  dan  data  negatif yang benar. Nilai presisi ini dihasilkan dari nilai  prediksi  positif  berbanding  dengan jumlah nilai yang positif(Azhari, Situmorang,  and  Rosnelly  2021),  dengan rumus sebagai berikut:
Presisi =    TP

## TP + FP
Recall adalah nilai yang menunjukan tingkat  keberhasilan  untuk  mengetahui kembali  informasi  mengenai  data  positif dan  negatif  yang  benar. Recall dihasilkan dari jumlah nilai true positif dibanding nilai aktual  positif(Azhari,  Situmorang,  and Rosnelly 2021), sebagai berikut: Recall =      TP
TP + FN Spesifikasi
adalah kebenaran memprediksi negatif dibandingkan dengan jumlah  data  negatif(Irwansyah  Saputra
2022), dengan rumus sebagai berikut: Spesifikasi =   TN
TN + FP F1 Score adalah  perbandingan  rata- rata presisi dan recall yang dibobotlan(Irwansyah Saputra 2022), dengan rumus sebagai berikut:
F1 Score =     2 x Recall x Presisi Recall + Presisi

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data
Hasil Pengumpulan data diambil dari twitter  dengan  yang  kata  kunci  “Cipta Kerja‟. Crawling data yang diambil dalam bentuk  teks  yang  merupakan  tweet  dari pengguna twitter. Data yang diambil pada pada  tanggal  21  oktober  2021  hingga  27 maret  2023d  data  yang  didapat  sebanyak 1442 tweet.
Tabel 3. Contoh Hasil Crawling
Data Hasil Crawling Gw sempet nanya, sih, apakah mbak CS familiar atau pernah akses @AHU_Online dan @OSS_id. Jawabnya  tentu  saja  belum.  Terus  gw jelasin,  deh,  kalo  PT  Perorangan  ini implementasi UU Cipta Kerja, ngurusnya  serba  online.  Ada  nomor pendirian dari Kemenkumham.
Besok  diminta  ngejelasin  perppu  cipta kerja yang baru, padahal sampe skrg w sendiri  masih  bingung  knp  ini  perppu tahun 2022 kok bisa aturan pelaksananya mengacu ke pp tahun 2021. Retroaktif? Lmao
Perpu  cipta  kerja  ada  apa  dengan  nya kenapa malah jadi bikin ribet sih. Yang kerja 5 hari dalam seminggu selama ini sebenarnya  siapa,  orang  kantoran  nya kalo  yang  dilapangan  mana  ada  justru hari  kerja  nya  full  termasuk  tanggal merah tetap kerja biarpun di BUMN.

## Prepocessing Data
Tahapan praprocessing data  perlu dilakukan  karena  beberapa  kalimat tweet yang didapatkan tidak sepenuhnya menggunakan kata baku dan menggunakan bahasa indonesia yang baik. Preprocessing dilakukan  menggunakan  bantuan  library pada bahasa pemrograman Python. Praprocessing data dilakukan dengan tahap Case  Folding,  Tokenizing,  Stopwords, Stemming sehingga  menghasilkan  data bersih  dan  siap  untuk  lanjut  pada  proses berikutnya.
a. Casefolding
Tahap Casefolding merupakan proses yang  dilakukan  untuk  menyeragamkan karakter  pada  data.  Proses casefolding adalah  proses  merubah  semua  huruf menjadi  huruf  kecil.(Aditia  Rakhmat Sentiaji et al. 2014)
Tabel 4. Hasil Casefolding
Sebelum
Casefolding Hasil Casefolding Gw sempet nanya, sih, apakah mbak CS familiar atau pernah akses @AHU_Online dan @OSS_id. Jawabnya tentu saja belum. Terus gw jelasin, deh, kalo PT Perorangan ini implementasi UU Cipta Kerja, ngurusnya serba online. Ada nomor pendirian dari Kemenkumham.
gw sempet nanya,
sih, apakah mbak cs familiar atau pernah akses @ahu_online dan @oss_id. jawabnya tentu saja belum. terus gw jelasin, deh, kalo pt perorangan ini implementasi uu cipta kerja, ngurusnya serba online. ada nomor pendirian dari kemenkumham.
b. Tokenizing
Tokenizing adalah  tugas  memisahkan deretan  kata  di  dalam  kalimat, paragraph atau halaman menjadi token atau potongan kata.  Tahapan  ini  juga  menghilangkan karakter-karakter  tertentu  seperti  tanda baca,  mention,  hastag  dan  link.(Aditia Rakhmat Sentiaji et al. 2014)
Tabel 5. Hasil Tokenizing Sebelum Tokenizing
Hasil Tokenizing
Gw sempet nanya, sih, apakah mbak CS familiar atau pernah akses @AHU_Online dan @OSS_id. Jawabnya tentu saja belum. Terus gw jelasin, deh, kalo PT Perorangan ini implementasi UU Cipta Kerja, ngurusnya serba online. Ada nomor pendirian dari
Kemenkumham..
['gw', 'sempet', 'nanya', 'sih', 'apakah', 'mbak', 'cs', 'familiar', 'atau',
'pernah', 'akses', 'online', 'dan', 'id', 'jawabnya', 'tentu', 'saja', 'belum', 'terus',
'gw', 'jelasin', 'deh',
'kalo', 'pt', 'perorangan', 'ini', 'implementasi', 'uu', 'cipta', 'kerja', 'ngurusnya', 'serba', 'online', 'ada', 'nomor', 'pendirian', 'dari',
'kemenkumham']
c. Stopwords
Stop word didefinisikan sebagai term yang tidak berhubungan (irrelevant) dengan subyek  utama  dari  database  meskipun katater  sebut  sering  kali  hadir  di  dalam dokumen.(Aditia  Rakhmat  Sentiaji  et  al. 2014)
Tabel 6. Hasil Stopwords Sebelum Stopwords Hasil Stopwords
Gw sempet nanya, sih, apakah mbak CS familiar atau pernah akses @AHU_Online dan @OSS_id. Jawabnya tentu saja belum. Terus gw jelasin, deh, kalo PT Perorangan ini implementasi UU Cipta Kerja, ngurusnya serba online. Ada nomor pendirian dari Kemenkumham..
['gw', 'sempet', 'nanya', 'mbak', 'cs', 'familiar', 'akses',
'online', 'id', 'gw',
'jelasin', 'deh', 'pt', 'perorangan', 'implementasi', 'uu',
'cipta', 'kerja',
'ngurusnya', 'serba', 'online', 'nomor',
'pendirian',
'kemenkumham']
d. Stemming
Stemming merupakan  proses  tahap pencarian  kata  dasar  dari  hasil  proses filtering dengan membuang kata imbuhan.(Aditia  Rakhmat  Sentiaji  et  al.
2014) Tabel 7. Hasil Stemming Sebelum Stemming Hasil Stemming Gw sempet nanya, sih, apakah mbak CS familiar atau pernah akses @AHU_Online dan @OSS_id. Jawabnya tentu saja belum. Terus gw jelasin, deh,
kalo PT
Perorangan ini implementasi UU Cipta Kerja,
ngurusnya serba online. Ada nomor pendirian dari Kemenkumham.. ['gw', 'sempet', 'tanya', 'mbak', 'cs', 'familiar', 'akses', 'online', 'id', 'gw', 'jelas', 'deh', 'pt', 'orang', 'implementasi', 'uu', 'cipta', 'kerja', 'ngurusnya', 'serba', 'online','nomor', 'diri',
'kemenkumham']

## Pembobotan Kata (TF-IDF)
Metode  TF-IDF  merupakan  metode penghitungan bobot setiap kata yang paling umum  digunakan  dalam  temu  kembali informasi.  Cara  ini  juga  dikenal  efektif, mudah, dan memberikan hasil yang akurat. Metode  ini  akan  menghitung  nilai Term Frequency  (TF) dan Inverse  Document Frequency  (IDF) untuk  setiap  token (word ). Berikut beberapa kata yang sudah memiliki nilai:
Tabel 8. Hasil Pembobotan Kata Term TF TF-IDF aksi 0.0625  0.261421491530 41117 download 0.0625  0.411289946080 30933 hp 0.0625  0.367968247295 31274 masingmasi ng 0.0625  0.411289946080 30933 jagajaga 0.0625  0.411289946080 30933
tangkap 0.0625  0.342626678038 55246 ditanyain 0.0625  0.385948376823 54904 demo 0.0625  0.212661581683 56272 kasih 0.0625  0.294302310023 95985 muka 0.0625  0.367968247295 31274 lho 0.0625  0.317285108781 79217 perpu 0.0625  0.176214938849 46166
Pemodelan dan Pengujian a. Pemodelan
Gambar 2. Code Pemodelan
Pemodelan  diatas  diawali  dengan membagi  data  latih  dan  data  uji,  dimana data latih sebanyak 80 % dan data uji 20%, pemodelan  diatas  juga  membuat  model untuk  pengujian confusion  matrix dengan menggunakan  performance  matrix  seperti Accuracy, precision, recall, dan fscore.

## b. Pengujian Algoritma Naïve Bayes

## Gambar 3. Code Pengujian Naïve Bayes
Berikut adalah output dari pengujian algortima  naïve  bayes  menggunakan confusion matrix ,

## Gambar 4. Output Pengujian
Dari  hasil  output  diatas  akurasi  yang didapat  adalah  75.43  %,  Dari confusion matrix dapat  dijelaskan  bahwa  model mengklasifikasikan  secara  benar  sebesar 185  data  sebagai  positif,  dan  33  sebagai data negatif.

## c.  Pengujian  Algoritma  Support  Vector Machine
Setelah  menentukan  uji  klasifikasi dengan  algoritma  naïve  bayes,  maka selanjutnya  menentukan  parameter  model klasifikasi menggunakan algoritma support vector machine (SVM) dengan code python sebagai berikut,
Gambar 5. Code Pengujian SVM Berikut adalah output dari pengujian algortima support vector machine di atas,

## Gambar 6. Output Pengujian
Dari hasil output diatas akurasi yang didapat  adalah  81.31  %,  Dari confusion matrix dapat  dijelaskan  bahwa  model mengklasifikasikan  secara  benar  sebesar
177  data  sebagai  positif,  dan  58  sebagai data negatif.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil
pengujian algoritma Naive Bayes Classifier yang telah dilakukan  ada  beberapa  hal  yang dihasilkan, antara lain:
a. Pada  penelitian  ini,  algoritma  Naive Bayes  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  75,43%.  dan  memiliki  nilai Precision  sebesar  84,80%,  nilai  Recall sebesar  65,75%  dan  nilai  F1-Score sebesar 66,03%.
b. algoritma  Support  Vector  Machine menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 81,31%. memiliki nilai Precision sebesar 83,14%, nilai Recall sebesar 75,73% dan nilai F1-Score sebesar 77,49%.
c. Berdasarkan hasil pengujian dari kedua metode, metode Support Vector Machine (SVM) mempunyai nilai yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan metode Naïve Bayes sehingga yang kita ambil  adalah  metode  Support  Vector Machine (SVM).

## DAFTAR PUSTAKA
Aditia Rakhmat Sentiaji, Adam Mukaharil Bachtiar  et  al.  (2014).  Analisis Sentimen  Terhadap  Acara  Televisi Berdasarkan  Opini  Publik. Jurnal Ilmiah  Komputer  dan  Informatika
(KOMPUTA) . Ainurrohmah.  (2021).  Akurasi  Algoritma Klasifikasi Pada Software Rapidminer  Dan  Weka. Prosiding Seminar  Nasional  Matematika 4: 493–99. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.
php/prisma/. Azhari,  Mulkan,  Zakaria  Situmorang,  and Rika Rosnelly. (2021). “Perbandingan  Akurasi,  Recall,  Dan Presisi  Klasifikasi  Pada  Algoritma C4.5,  Random  Forest,  SVM  Dan Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma 5(2): 640.
Azis  Maarif,  Abdul.  (2015).  Penerapan
Algoritma  Fuzzy.” Universitas  Dian Nusantara .
repository.unair.ac.id/29371/3/15 BAB II.pdf. Irwansyah Saputra, Dinar Ajeng Kristiyanti. (2022). Machine Learning Untuk Pemula . Informatika Bandung. Kartikasari,  Hesty,  and  Agus  Machfud Fauzi. (2021). “Penolakan Masyarakat  Terhadap  Pengesahan Omnibus  Law  Cipta  Kerja  Dalam Perspektif Sosiologi Hukum.”
Doktrina:  Journal  of  Law 4(1):  39– 52.
Liu,  Chin-Hung,  and  Wei-Shih  Tsai. (2010).  “The  Effects  of  Service Quality  and  Lifestyle  on  Consumer Choice of Channel Types: The Health Food  Industry  as  an  Example.”
African Journal of Business Management 4(6): 1023–39. http://www.academicjournals.org/AJ BM. Muttaqin,  Firdaus  Akhmad,  and  Adam Mukaharil Bachtiar. (2016). Implementasi  Teks  Mining  Pada Aplikasi  Pengawasan  Penggunaan Internet  Anak  ‘Dodo  Kids  Browser. Jurnal Ilmiah Komputer dan
Informatika : 1–8.
Nurzahputra, Aldi, and Much Aziz Muslim. (2016). Analisis Sentimen Pada Opini
Mahasiswa  Menggunakan  Natural
Language Processing. Seminar Nasional  Ilmu  Komputer (Snik):
114–18.
Sisfotenika,  Jurnal.  (2023).  Analisis
Sentimen  Dengan  Algoritma  SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023 Analysis Sentiment Using the SVM Algorithm in Netizen Responses to News of the 2023 Recession.13(1): 53–64.