## Analisis Sentimen Kebijakan Pemberian Subsidi Motor Listrik Menggunakan Metode Support Vector Machine
Sriani 1 , Suhardi 2 , Irsan Frianda Gultom 3
123 Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 sriani@uinsu.ac.id, 2 suhardi@uinsu.ac.id , 3 irsan.frianda@uinsu.ac.id

## Abstract
The development of electric vehicles is an innovation and technology that continues to develop and change. With the presence of electric vehicles, the Indonesian government is trying to encourage people to switch from fuel powered vehicles to electric powered vehicles. Therefore, the government through the Coordinating Ministry for Maritime Affairs and Investment issued a policy of subsidizing electric motorbikes. This study aims to determine the level of accuracy and application of the Support Vector Machine method in processing sentiment data. With the dataset used as many as 700 tweets obtained from 1000 filtered tweet data from social media Twitter. By going through the preprocessing process and labeling each tweet using the Lexicon dictionary.  The  next  stage  is  classification  with  a  Support  Vector  Machine  which  uses  a  linear  kernel  as  a  hyperplane determinant. From the use of the Support Vector Machine method, an accuracy value of 86.43%, a precision of 83.33%, a recall of 87.30%, and an f1-score of 85.27% are obtained. With this high accuracy obtained, the use of the SVM method is considered to be one of the appropriate methods for calculating accuracy values in sentiment analysis.
Keywords: sentiment analysis, electric motor subsidies, support vector machine.

## Abstrak
Perkembangan kendaraan listrik merupakan sebuah inovasi  dan teknologi yang terus berkembang dan berubah. Dengan  hadirnya kendaraan listrik  tersebut pemerintah  Indonesia  berupaya  untuk  mendorong  masyarakat  agar  beralih  dari kendaraan  bertenaga  bahan  bakar  minyak  ke  kendaraan  bertenaga  listrik.  Oleh  karena  itu  pemerintah  melalui  Kementrian Koordinator  Bidang Kemaritiman  dan  Investasi  (Menko  Marves)  mengeluarkan  kebijakan  pemberian  subsidi motor  listrik. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dan penerapan metode Support Vector Machine dalam mengolah data sentimen. Dengan dataset yang digunakan sebanyak 700 tweet yang diperoleh dari 1000 data tweet yang telah disaring dari media sosial Twitter. Dengan melewati proses preprocessing dan memberikan label pada setiap tweet menggunakan kamus Lexicon .  Tahap  selanjutnya  adalah  klasifikasi  dengan Support  Vector  Machine yang  menggunakan  kernel linear sebagai penentu hyperplane. Dari  penggunaan  metode Support  Vector  Machine tersebut  diperoleh  nilai accuracy sebesar  86.43%, precision sebesar 83.33%, recall sebesar 87.30%, dan f1-score sebesar 85.27%. Dengan perolehan akurasi yang cukup tinggi tersebut maka penggunaan metode SVM dianggap menjadi salah satu metode yang tepat untuk menghitung nilai akurasi pada analisis sentimen.
Kata kunci: analisis sentimen, subsidi motor listrik , support vector machine
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Text mining dapat didefinisikan sebagai sebuah proses yang  dilakukan  untuk  mengekstrak  pengetahuan implisit  yang  tersembunyi  pada  sebuah  data  tekstual. Pengetahuan  implisit  yang  diperoleh  dari  hasil ekstraksi text  mining perlu  dikelola  secara  mendalam karena  memiliki  output  yang  berbeda  dibanding dengan pengelolaan pada tipe data yang lain sehingga perlu  analisis  secara  terpisah.  Dalam text  mining terdapat  beberapa  proses  yang  membedakan  dengan pengolahan data  mining lainnya  yaitu  kategori  teks, ekstraksi konsep atau entitas, text clustering , sentiment analysis ,  produksi  taksonomi  granular,  penyimpulan dokumen serta pemodelan relasi entitas.[1]
Klasifikasi  pada  proses text  mining dapat  dikerjakan dengan menggunakan berbagai jenis metode klasifikasi,  yang  salah  satunya  yaitu  metode Support Vector  Machine (SVM). Support  Vector  Machine
adalah  teknik  regresi,  metode  pengklasifikasian  data berdasarkan data sebelumnya, dan pemodelan dilakukan  terlebih  dahulu.  SVM  termasuk  dalam  tipe pengklasifikasi  linear  biner  dan  tidak  probabilistik. Support  Vector  Machine menggunakan  batasan keputusan  untuk  menentukan  klasifikasi  data  latih sehingga dapat dibangun model linier atau hyperplane terbaik untuk mengklasifikasikan data tersebut.[2]
Tingkat  akurasi  model  yang  dihasilkan  oleh  proses transisi SVM sangat bergantung pada fungsi kernel dan parameter  yang  digunakan.  Metode  SVM  dibedakan menjadi dua menurut karakteristiknya yaitu linear dan non  linear . Linear SVM  merupakan  data  yang dipisahkan  secara linear yaitu  memisahkan  dua  kelas pada hyperplane dengan soft margin . Sedangkan fungsi trik  kernel non  linier berada  pada  ruang  berdimensi tinggi.  SVM  sangat  cepat  dan  efisien  dalam
menyelesaikan  masalah  klasifikasi  teks,  secara geometris  klasifikasi biner dapat  dilihat  sebagai hyperplane ruang  fitur  yang  memisahkan  titik-titik yang  mewakili instance positif  dari  kelas-kelas  yang mewakili keadaan negatif. [3]
Dengan penggunaan metode tersebut dapat digunakan pada topik keputusan Pemerintah Indonesia dalam hal subsidi  motor  listrik  ini  tentu  menjadi  bahasan  yang menarik  sehingga  menimbulkan  beragam  reaksi komentar  pro  dan  kontra  dari  para  pengguna Twitter . Pembatasan  pengguna  dalam  menyaring  informasi tersebut tentu akan menghambat kemampuan masyarakat atau bahkan pemerintah dalam menganalisa informasi yang beredar di masyarakat.
Mengutip  dari  media  berita  CNBC  Indonesia  Selasa (13/12/2022),  ekonom  Indef  Eko  Listiyanto  menilai kebijakan  tersebut  bukanlah  tujuannya.  Sebab,  ia menilai  pemberian  insentif  sebesar  itu  kepada kelompok kelas menengah menunjukkan ketidakadilan. Menurutnya, 6,5 juta rubel lebih cocok untuk digunakan masyarakat miskin.[4]
CNN Indonesia pada plattform Twitter yang membahas tentang  kebijakan  pemberian  subsidi  motor  listrik, menunjukkan  terdapat  868  komentar  yang  berisi komentar  pro  dan  kontra  atas  kebijakan  tersebut. Dengan  banyaknya  sentimen  yang  muncul,  maka diperlukan  suatu  solusi  yang  dapat  mempengaruhi kebijakan  pemerintah.  Analisis  sentimen  merupakan salah  satu  pendekatan  yang  memungkinkan  untuk meredam  sentimen  masyarakat  yang  tinggi  terhadap suatu kebijakan.
Analisis  Sentimen  adalah  bidang  penelitian  yang menganalisis  opini,  penilaian,  evaluasi,  sikap,  dan perasaan  masyarakat  tentang  keseluruhan,  seperti produk,  layanan,  organisasi,  individu,  isu,  peristiwa, atau topik. Analisis ini digunakan untuk mengekstrak informasi  spesifik  dari  dataset  yang  ada.  Analisis sentimen  berfokus  pada  pengolahan  opini  dengan polaritas, yaitu. pendapat positif atau negatif.[3]
Untuk  menganalisis  sentimen  tersebut  diperlukan sebuah  metode,  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  ialah  metode  Support  Vector  Machine. Metode Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi . Secara  keseluruhan,  hasil perolehan FI-score dengan  algoritma Support  Vector Machine memberikan  hasil  yang  cukup  tinggi.  SVM memiliki  keungulan  penting  dalam  pendekatan teorinya    yang    dibenarkan    atas    masalah overfitting yang memungkinkannya bekerja dengan baik.[3]
Berdasarkan  hal  tersebut  penulis  ingin  menganalisis tingkat akurasi dan efektivitas metode Support Vector Machine dalam mengolah data sentimen. Tujuan yang ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui bagaimana  penerapan  metode  klasifikasi Support
Vector  Machine dalam  mengolah  data  sentimen. Analisis ini nantinya dibuat untuk mengklasifikasikan opini  dari  media  sosial twitter .  Hasil  penelitian  ini adalah model klasifikasi untuk analisis sentimen yang diharapkan  dapat  membantu  memberi  informasi tentang sentimen yang terdapat pada opini positif atau negatif  yang  telah  diberikan  oleh  pengguna  terhadap kebijakan tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang dilakukan untuk membuat dan menyelesaikan penelitian.[5] Berikut adalah diagram metodologi pada penelitian ini.
Gambar 1. Alur Penelitian 2.1. Perencanaan
Perencanaan  merupakan  tahapan  awal  serta  pedoman papa  penelitian  ini.  Tanpa  adanya  perencanaan  yang baik, penelitian tidak akan berjalan dengan lancar.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan data  opini  mengenai  kebijakan  pemberian  subsidi motor  listrik  berupa tweet dengan  tahapan  sebagai berikut:
1. Melakukan crawling  data menggunakan library python yaitu snscrape
2. Data yang yang dikumpulkan berupa tweet yang berisi  opini  masyarakat  mengenai  pemberian kebijakan  subsidi  motor  listrik  pada plattform twitter sebanyak 1000 data tweet.
3. Pengumpulan tweet tersebut  dilakukan  dengan memasukkan query tertentu yaitu
#subdisimotorlistrik, #motorlistrik, subsidi motor listrik, dan motor listrik.
4. Data  yang  sudah  diperoleh  disimpan  dalam bentuk ekstensi .csv.
Gambar 2. Contoh Data Tweet Dari Proses Crawling
2.3. Analisis Kebutuhan
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  kombinasi pembagian  data  80%:20%.  Sehingga  dari  700  data yang di dapat dibagi 2 menjadi 560 untuk data training dan  140  untuk data  testing . Data  training digunakan
@ mister_felix14 View 30 November 2022. Setelah semua  kendaraan  berlistrik,  tarif  listrik  kemudian naik hehehe
@_pln_id  View  1  Januari  2023.  Langkah  ini  untuk mendukung  program  transisi  energi  bersih  guna mencapai target Net Zero Emission (NZE) pada 2060 yang dicanangkan pemerintah. #PLN”
untuk membentuk model analisis sentimen yang diberi label  secara  manual  yaitu  positif  dan  negatif  sesuai dengan sentimen dari data yang diperoleh. Sedangkan, data  testing  digunakan  sebagai  data  uji  yang  akan dilabeli oleh sistem secara otomatis.

## 2.4. Perancangan
Proses  perancangan  sistem  pada  penelitian  ini bertujuan  agar  sistem  yang  dihasilkan  sesuai  dengan kebutuhan,  dan  dapat  membantu  pada  saat  penerapan rancangan  ini  menjadi  sebuah  sistem  sehingga  dapat menghemat waktu pembuatan. Proses perancangan dari sistem  analisis  sentimen  yang  akan  dibangun  terdiri dari perancangan flowchart . Berikut disajikan flowchart dari perancangan sistem ini:
Gambar 3. Flowchart System Analisis Umum

## 2.5. Pengujian
Proses pengujian pada sistem yang dibangun memiliki tujuan untuk memastikan bahwa sistem yang dibangun telah berjalan sebagaimana mestinya. Proses pengujian pada sistem yang dibangun untuk melakukan analisis  sentimen  masyarakat  dilakukan  dengan mengumpulkan semua data yang diperlukan, dilanjutkan dengan tahap preprocessing lalu disimpan dalam  format  csv.  Setelah  itu  semua  data  akan melewati proses pemberian label dengan menggunakan kamus lexicon, selanjutnya dilakukan proses klasifikasi pada  data  tersebut  dengan  menggunakan  metode Support Vector Machine .

## 2.6. Penerapan
Dataset yang  berjumlah  1000  data  dikumpulkan  dari plattform twitter menggunakan metode web scrapping dengan  menggunakan  algoritma phyton  snscrape. Dataset  tersebut  disaring  untuk  menghilangkan  data tweet yang  mengandung  kata  sindiran  atau  sarkasme ataupun ironi secara manual sehingga tersisa 700 data. Selanjutnya dataset akan melalui proses preprocessing sehingga menghasilkan dataset bersih. Kemudian data hasil preprocessing diberi  label  positif  atau  negatif menggunakan kamus lexicon.
Kemudian  data  diberi  bobot  dengan  metode  TF-IDF. Selanjutnya, sistem membagi dataset menjadi dataset training dan dataset testing dengan rasio 8:2 sehingga dataset training berjumlah 560 data dan dataset testng berjumlah  140  data.  Berikutnya,  sistem  memproses dataset  training dan  menjadikan dataset  training sebagai  model  pembelajaran  dalam  mengklasifikasi sentimen berbasis kata. Setelah sistem sudah selesai di training dilanjutkan  dengan  sistem  memprediksi sentimen  data testing berbasis  kata.  Setelah  sistem selesai  melakukan  proses  data,  selanjutnya  sistem menampilkan hasil preprocessing yaitu data bersih dan prediksi  sentimen  tiap  kata.  Sistem  diharapkan memiliki tingkat akurasi prediksi yang tinggi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada bab ini akan disajikan hasil survei  analisis opini masyarakat di Twitter mengenai pembiayaan kendaraan  listrik  roda  dua  dengan  metode Support Vector  Machine yang  dilanjutkan  pada  bagian  yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya..

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset berupa  tanggapan  atau  opini masyarakat  Indonesia  terhadap  kebijakan  pemberian subsidi  motor  listrik  yang  berasal  dari  Twitter.  Total dataset  yang  dikumpulkan  1000  tweet.  Proses pengumpulan  dataset  menggunakan  teknik web scraping dengan  memanfaatkan library  python yaitu snscrape .  Dataset  yang  berhasil  dikumpulkan  melalui web  scraping kemudian  diunduh  dalam  bentuk excel dengan  menggunakan  format  “.csv”.  Berikut  ini tampilan dataset yang telah didapatkan dari proses web scraping dengan menggunakan library python.
Gambar 4. Hasil Crawling Data Dalam Bentuk .csv
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  hasil crawling sebanyak  1000  data,  digunakan  700  data  yang  sudah disaring  secara  manual  untuk  menghilangkan  kalimat sarkasme,  sindiran,  serta  duplikat.  Data  tersebutlah yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  analisis sentimen  dengan  metode Support  Vector  Machine meggunakan Jupyter  notebook. Berikut  contoh  data yang  sudah  disaring  dan  dipilih  untuk  penerapan perhitungan manual Support Vector Machine.
3.2 Preprocessing Data
Pada  langkah  ini,  data  yang  sebelumnya  diambil  dari proses  pengindeksan  mengalami preprocessing data, karena data tersebut masih berisi teks tidak terstruktur yang banyak mengandung noise .. Oleh karena itu data tersebut  perlu  dibersihkan  dari  segala  elemen  yang tidak  diperlukan  tersebut.  Berikut  contoh  data  yang akan  diproses  :  “@kompascom  Saya  pingin  motor listrik tp mahal Alhamdulilah d subsidi”.
a. Cleaning
Tahap  pertama  dalam  proses pre-processing yaitu cleaning , tahap ini bertujuan untuk membersihkan atau menghapus  karakter  yang  tidak  perlu  dari  data tweet seperti  tanda  baca, numeric,  url,  username,  mention hashtag dan retweet. Hasil cleaning :  “Saya  pingin motor listrik tp mahal Alhamdulilah subsidi”.
b. Case Folding
Tahapan case  folding dilakukan  untuk  mengkonversi atau  mengubah  huruf  kapital  ke  huruf  kecil  ( lower case ) pada semua data yang terdapat dalam dokumen. Hasil Case  Folding :  “saya  pingin  motor  listrik  tp mahal alhamdulilah subsidi”.
c. Tokenizing
Langkah tokenizing dilakukan  untuk  mengekstrak string atau  memecah  kalimat  menjadi  kata  untuk mendapatkan  nilai  kata.  Hasil Tokenizing :  “['saya', 'pingin',  'motor',  'listrik',  'tp',  'mahal',  'alhamdulilah', 'subsidi']”.
d. Normalization
Pada tahap normalisasi, kata-kata yang disingkat  atau tidak  baku  diubah  dan  dikoreksi  menjadi  kata-kata yang mempunyai makna yang sama berdasarkan KBBI, sehingga  menjadi  informasi  yang  mudah  diolah misalnya "utk" menjadi "untuk", "yg" menjadi "yang" dan  sebagainya.  Hasil Normalization :  “saya  ingin motor listrik tapi mahal alhamdulillah subsidi”.

## e. Stopword Removal
Tahapan  ini  untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak memiliki makna ataupun tidak penting pada data. Pada tahapan  ini  menerapkan  algoritma stoplistt atau stopword dalam library  sasttrawi . Stopword berisi kata-kata yang biasa dipakai tetapi tidak jelas dan dapat dibuang seperti "dari", "yang", "untuk", "dan", "di" dan
sebagainya.  Hasil Stopword  Removal :  “['motor', 'listrik', 'mahal', 'alhamdulillah', 'subsidi']”.
f. Stemming
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  menghapuskan  seluruh kata  imbuhan  yang  terdapat  pada  data  tweet  seperti prefix,  suffix  dan  konfix.  Hasil Stemming : “motor listrik mahal alhamdulillah subsidi”.

## 3.3 Pelabelan
Dataset  yang telah diperoleh sebelumnya, selanjutnya akan dilakukan proses pemberian label (kelas) terhadap data  tersebut.  Pada  pelabelan  ini  data  diolah  secara otomatis  dengan  melakukan  perhitungan  nilai  skor berdasarkan  kamus lexicon . Pelabelan pada penelitian ini akan dibagi dalam dua kelas yaitu kelas positif dan negatif.
Pada penelitian ini penulis akan menggunakan sumber daya kamus lexicon yaitu InSet ( Indonesian Sentiment Lexicon )  yang  dikembangkan  oleh  Fajri  Koto  dan Gemala  Y.  Rahmaningtyas  yang  berjudul  “InSet Lexicon:  Evaluation  of  a  Word  List  for  Indonesian Sentiment Analysis in  Microblogs”. InSet  merupakan kamus lexicon yang pembobotannya dikerjakan manual oleh  dua  orang  penutur  asli  Indonesia  yang  sudah diberikan  instruksi  yang  sama  sebelum  melakukan penilaian.[6]

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
TF-IDF  ( Term  Frekuensi-Invers  Dokumen  Frekuensi ) adalah metode yang digunakan untuk menghitung nilai bobot  setiap  kata  yang  diekstraksi.  Metode  ini digunakan  untuk  menghitung  kata-kata  umum  dalam pengambilan  informasi.  Model  pembobotan  TF-IDF merupakan  metode  yang  mengintegrasikan  model frekuensi  kata  (TF)  dan  model  aliran  teks  (IDF). Frekuensi kemunculan (TF) adalah metode penghitungan  jumlah  kemunculan  kata-kata  yang dianggap  umum  dan  tidak  relevan  dalam  sebuah teks.[7]
Pada  tahap  ini,  sistem  melakukan  pembobotan  pada term untuk  mengetahui  bobot  dari  setiap  kata  yang terdapat  pada  opini  masyarakat  yang  berupa tweet mengenai  kebijakan  pemberian  subsidi  motor  listrik pada plattform  twitter. Perhitungan  pembobotan diperoleh  dari  jumlah  skor  perkata  pada  data  yang sudah dipilih. Berikut rumus pembobotan TF-IDF.
𝐼𝐷𝐹 =   ( |𝐷|+1 𝐷𝐹+1 ) + 1 (1)

## 3.5 Split Dataset
Split  data  merupakan  tahapan  untuk  membagi  dataset menjadi dua bagian yang terdiri dari data latih dan data uji dimana komposisi pembagiannya akan lebih banyak jumlah  data  latih  dibandingkan  data  uji.  Dalam penelitian  ini  akan  diterapkan  split  data  dengan perbandingan  8:2  yang  artinya  80%  dari  total  dataset
akan digunakan sebagaidata latih dan 20% lainnya akan digunakan  sebagai  data  uji.  Presentase  perbandingan 8:2  dipilih  dikarenakan  mendapatkan  hasil  akurasi tertinggi setelah dilakukan beberapa percobaan dengan nilai perbandingan lainnya.
3.6 Klasifikasi Support Vector Machine
Support  Vector  Machine bisa  menjadi  strategi  pilihan yang membandingkan parameter standar dari sekumpulan  nilai  diskrit  yang  disebut  himpunan kandidat, dan memilih salah satu yang memiliki presisi klasifikasi paling baik . [8]
Inti dari  strategi SVM adalah menentukan hyperplane (garis isolasi  antar kelas). Buat pengaturan yang ideal untuk  mempercepat  siklus  dibandingkan  dengan strategi biasa. [9]
Adapun tahapannya adalah sebagai berikut.
1. Melakukan  perhitungan  matriks  dengan  kernel linear.
𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑥. 𝑦 (2)
Keterangan : 𝐾(𝑥, 𝑦) = kernel linear
𝑥 = data 𝑦
= kelas data
2. Inisialisasi parameter yang digunakan, antara lain λ, γ, C, dan iterasi maksimum..
3. Setelah itu, α=0 diinisialisasi dan matriks Hessian dihitung..
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 ) + 𝜆 2 (3)
Untuk i,j = 1,...,n Keterangan : 𝑥 𝑖 = data ke- i
𝑥 𝑗 = data ke- j
𝑦 𝑖 = kelas data ke- i 𝑦 𝑗 = kelas data ke- j n = jumlah data
𝜆
= lamda (𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 ) = fungsi kernel 4. Membuat  3  perhitungan  sebagai  berikut  (sampai batas iterasi)
𝐸 𝑖 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝐽=1 𝐷 𝑖𝐽 (4)
Keterangan : 𝛼 𝑖
= alfa ke-i 𝐷 𝑖𝑗
= matriks Hessian
𝐸 𝑖 = error rate
𝛿𝛼 𝑖 = min {max[ 𝛾(1 − 𝐸 𝑖 ), −𝛼 𝑖 ] , 𝐶 − 𝛼 𝑖 } (5)
Keterangan :
𝛼 𝑖 = alfa ke-i
𝛾 = konstanta gamma 𝐸 𝑖 = error rate 𝐶 = variabel slack 𝛾 = learing rate =
𝑚𝑎𝑥 {𝑖} 𝐷 𝑖𝑖 = nilai maks dari matriks Hessian
𝛼 𝑖 = 𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖 (6)
Keterangan :
𝛼 𝑖 = alfa ke-i
𝛿𝛼 𝑖
= delta alfa ke-i 5. Kemudian  melakukan  perhitungan  nilai  bias  yang ditunjukkan persamaan di bawah ini
𝑏 = − 1 2 [∑ 𝛼 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 + ) + ∑ 𝛼 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − )] (7)
Keterangan : 𝛼 𝑖 = alfa ke-i
𝑦 𝑖 = kelas datake-i 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 + ) = kernel kelas positif 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − ) = kernel kelas negatif 6. Melakukan perhitungan fungsi 𝑓(𝑥)
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 (8) 𝑓(𝑥) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥) + 𝑏 (9)
Keterangan :
∑ 𝛼 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑦 𝑖 = jumlah nilai bobot w
𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥) = nilai kernel 𝑏
= nilai bias
7. Menentukan  kelas  positif  atau  negatif  dengan menggunakan  ketentuan  sebagai  berikut  untuk menentukan kelas data uji.
Data akan bernilai positif apabila : 𝑤. 𝑥 + 𝑏 = 1 (10)
Data akan bernilai negatif apabila :
𝑤. 𝑥 + 𝑏 = −1 (11)
Setelah melalui proses diatas didapatkan hasil nilai bias pada  klasifikasi  penelitian Support  Vector  Machine sebagai berikut :
𝑏 = − 1 2 [𝑤. 𝑥 + + 𝑤. 𝑥 − ] 𝑏 = − 1 2 (0,11587 − 0,093452)
𝑏 = −0,10465
Maka diperoleh nilai hyperplane
𝑓(𝑥) =  𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏
𝑓(𝑥) = 1,9572 . 0,8903 + (−0,10465) = 1,6378
Dan didapatkan :

## 𝐹𝑢𝑛𝑔𝑠𝑖 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 𝑠𝑖𝑔𝑛(1,6378)
= 1
Dapat diketahui bahwa pada fungsi klasifikasi data uji mendapatkan  nilai  berupa  1  sehingga  terklasifikasi sebagai  data  kelas  1  dimana  termasuk  dalam  kelas positif .
3.7 Evaluasi (Confusion Matrix)
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data  mining .  [10]  Setelah  selesai  melakukan proses analisis data, maka diperoleh hasil dari analisis data  berupa  nilai  atau  label  pada  data  yang  dipilih sebagai  data testing dengan  menggunakan  metode Support Vector Machine sesuai dengan sistem analisis sentimen yang dibangun berdasarkan proses pembelajaran yang telah dilakukan. Pada penelitian ini, confusion matrix digunakan sebagai evaluasi hasil dari sistem  yang  dibangun.  Dari confusion  matrix dapat dihitung nilai accuracy , precision , recall , dan f1-score sebagai  hasil  dari  sistem  analisis  sentimen  dan pengklasifikasian  menggunakan  metode Support Vector  Machine .  Berikut  disajikan  tabel confusion matrix pada penelitian ini.
Tabel 1. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi
ij Kelas Prediksi (j) Negatif Positif Kelas Aktual (i) Negatif 66 11 Positif 8 55
Dari Tabel 1 maka dapat dihitung seberapa besar nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 55+66 55+8+66+11 × 100% = 86.43%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 55 55 + 11 × 100% = 83.33%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 55 55 + 8 × 100% = 87.30%
𝑓1𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 87,30 ×83,33 87,30 + 83,33 × 100% = 85.27%
Dari nilai confusion matrix yang diperoleh dari proses klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan nilai  dari precision,  recall,  f1-score serta  untuk mengetahui tingkat  akurasi  yang dimiliki sistem yang telah  dibangun.  Secara  keseluruhan  nilai-nilai  diatas dapat  disajikan  dalam classification  report .  Berikut disajikan classification  report dari confusion  mastrix atas  pengujian  data  uji  dengan  menggunakan  metode Support Vector Machine :
Gambar 5 Classification Report
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat  dilihat  bahwa jumlah  data  uji  sebanyak  140  data  dan  didapat  nilai accuracy sebesar  86.43%, precision sebesar  83.33%, recall sebesar 87.30%, dan f1-score sebesar 85.27%.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  Analisis  sentimen memiliki  jumlah  sentimen  negatif  lebih  banyak dibanding  dengan  sentimen  positif  yaitu  dengan sentimen  negatif  sebanyak  361 tweet dan  sentimen positif  sebanyak  339 tweet ,  menjelaskan  bahwa kebijakan  pemerintah  masih  mendapat  pandangan negatif dari masyarakat.
Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode Support Vector Machine dalam melakukan klasifikasi sentimen (opini masyarakat) dapat dikatakan sangat baik. Hal ini dapat dilihat dari tingkat akurasi yang dihasilkan pada sistem  dengan  menerapkan  metode Support  Vector Machine .  Pada  penelitian  ini  digunakan  dataset  yang diperoleh dengan teknik crawling sebanyak 1000 data. Setelah  dilakukan  penyaringan  secara  manual  dengan cara  menghilangkan  kalimat  sarkasme,  SARA,  serta data  duplikat  maka  diperoleh  700  data  tweet  (opini) dengan  penyeragaman  kata  kunci  “subsidi  motor listrik”, “motor listrik”, “#motorlistrik” dan “#subsidimotorlistrik”.  Dataset  yang  berjumlah  700 data  dengan  perbandingan  data  latih  dan  data  uji sebesar 8:2 yaitu 560 data training dan 140 data testing diperoleh  nilai accuracy sebesar  86.43%, precision sebesar  83.33%, recall sebesar  87.30%,  dan f1-score sebesar 85.27%.

## Daftar Rujukan
[1]   Nugraha, F., Harani, N., & Habibi, R. 2020. Analisis Sentimen Terhadap  Pembatasan  Sosial  Menggunakan  Deep  Learning . Kreatif Industri Nusantara.
[2]   Akbar,  M.  N.,  Hasanahlmar’iyah  Rusydi,  N.,  Hasrul,  M.,  & Ramadhanti,  S.  2022. Sentiment  Analysis  Terhadap  Review Aplikasi Maxim di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine (SVM) . 2 (2), 1.
[3]   Rahman, A., Indra, A., Alita, D., & Satya, N. 2021. Sentimen Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan  Lockdown  Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM. JDMSI , 2 (1), 31–37.
[4]   Sopiah,  A.  2022. Subsidi  Motor  Listrik  Rp6,5  Juta  Salah
Sasaran, Lho Kok Bisa? CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/news/20221214071228-4- 396648/subsidi-motor-listrik-rp65-juta-salah-sasaran-lho- kok-bisa  [Accessed 14 Mei 2023]
[5]   Prasetya,  Y.  N.,  Winarso,  D.,  &  Syahril.  2021.  Penerapan Lexicon  Based  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Twitter Terhadap Isu Covid-19. Jurnal FASILKOM , 11 (2), 97–103.
[6]   Koto,  F.,  &  Rahmaningtyas,  G.  Y.  2018.  Inset  lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs. Proceedings of the 2017 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017, 2018
[7]   Luqyana,  W.  A.,  Cholissodin,  I.,  &  Perdana,  R.  S.  2018. Analisis  Sentimen  Cyberbullying  pada  Komentar  Instagram
dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (11), 4704–4713.
[8]   Rahmawati, S., Alfa, M., Fitri, N., Rizkie, Y., & Nooraeni, R. 2020.  Analisis  Sentimen  Pengguna  Instagram  Terhadap Kebijakan  Kemdikbud  Mengenai  Bantuan  Kuota  Internet dengan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya , 8 (2).
[9]   Alvianda,  F.  2018.  Analisis  Sentimen  Konten  Radikal  Di Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine (SVM). Universitas Brawijaya.
[10]  Widoyoko,  L.,  Silva,  D.,  &  Faflillah,  H.  2020.  Analisis Sentimen E-Commerce Traveloka Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier.