## Text Mining Untuk Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Fajar Romadoni [1]* , Yuyun Umaidah [2] , Betha Nurina Sari [3]
Fakultas Ilmu Komputer [1], [2], [3]
Universitas Singaperbangsa Karawang Karawang, Indonesia fajar.16083@student.unsika.ac.id [1] , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id [2] , betha.nurina@staff.unsika.ac.id [3]
Abstract— Electronic money is a cashless payment instrument whose money is stored in media server or chip that can be moved for  the  benefit  of  payment  transactions  or  fund  transfers.  In Indonesia, there are already many electronic money products, one of  which  is  OVO.  OVO  is  very  popular  with  the  people  of Indonesia  because  it  offers  many  promos  such  as  discounts  and cashback. But over time, that much promotion is detrimental to OVO shareholders, so the portion of promo given by OVO to its customers is finally reduced. That incident caused many pros and cons opinions about OVO, one of them is on social media Twitter. Sentiment analysis can be used as a solution to process the opinions of  OVO  customers  on  Twitter.  This  study  aims  to  classify  the customer  opinions  on  OVO  services  into  positive  and  negative classes.  This  study  uses  the  Support  Vector  Machine  algorithm with 3852 data taken from Twitter with keyword @ovo_id using web  scraping  techniques.  The  dataset  divided  into  two  classes, 2034 positive and 1818 negative sentiment data. The classification process is carried out with four splitting data scenarios, with 60:40, 70:30, 80:20, 90:10 data ratio and with four kernel such as linear, rbf,  sigomid,  and  polynomial.  The  final  results  show  that  the greatest accuracy value obtained by linear kernel with 90:10 data ratio which gets an accuracy value of 98.7%.
Keywords— Classification, Electronic Money, Kernel, Sentiment Analysis, Support Vector Machine
Abstrak— Uang elektronik adalah alat pembayaran nontunai atau cashless yang nilai uangnya disimpan di dalam media server ataupun  chip  yang  dapat  dipindahkan  untuk  kepentingan transaksi  pembayaran  atau  transfer  dana.  Di  Indonesia  sendiri sudah banyak produk uang elektronik, salah satunya OVO. OVO sangat digemari oleh masyarakat Indonesia karena menawarkan banyak  promo  seperti  diskon  dan  cashback.  Tetapi  seiring berjalannya waktu justru pemberian promo yang sangat banyak itu merugikan para pemegang saham OVO, sehingga porsi promo yang  diberikan  OVO  kepada  para  pelanggannya  akhirnya dikurangi. Kejadian itu menimbulkan banyak pendapat pro dan kontra  terhadap  OVO salah satunya  pada  media sosial  Twitter. Analisis sentimen dapat dijadikan solusi mengolah pendapat dari para pelanggan OVO pada Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  pendapat  para  pelanggan  terhadap  layanan uang  elektronik  OVO  ke  dalam  kelas  positif  dan  negatif. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine
dengan dataset berjumlah 3852 yang diambil dari Twitter dengan kata kunci @ovo_id dengan teknik web scraping. Dataset terbagi menjadi dua kelas yaitu 2034 data sentimen positif dan 1818 data sentimen  negatif.  Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  empat skenario splitting data yaitu dengan rasio 60:40, 70:30, 80:20, 90:10 dan  dengan  empat  kernel  yaitu  kernel  linear,  rbf,  sigomid,  dan polynomial.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi terbesar didapat oleh kernel linear dengan rasio data 90:10 yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 98.7%.
Kata  Kunci— Analisis  Sentimen,  Kernel,  Klasifikasi,  Support Vector Machine, Uang Elektronik.

## I. PENDAHULUAN
Uang  elektronik  adalah  alat  pembayaran  nontunai  atau cashless yang  nilai  uangnya  disimpan  secara  elektronik  di dalam media server ataupun chip yang dapat dipindahkan untuk kepentingan  transaksi  pembayaran  atau  transfer  dana  [1]. Dengan perkembangan teknologi yang semakin maju tentu saja persebaran  uang  elektronik  semakin  cepat.  Dengan  adanya uang  elektronik  tentu  saja  masyarakat  Indonesia  dimudahkan dalam  banyak  hal,  seperti  membeli  pulsa,  belanja,  membayar pajak dan masih banyak lagi. Di Indonesia sendiri sudah banyak produk uang elektronik seperti OVO, Go-Pay, DANA, Tcash, dll. Persaingan bisnis tersebut tentu saja  bukan hanya mencari keuntungan semata, tetapi  mencoba menjadi yang terbaik  dan memuaskan para pelanggan.
OVO  adalah  produk  dompet  digital  yang  memberikan banyak layanan transaksi secara daring, yaitu bisa menyimpan uang  tunai  menjadi  uang  elektronik,  mengirim  uang  serta membayar  berbagai  transaksi . OVO  juga  aman  digunakan karena  sudah  mendapat  izin  lisensi  dari  Bank  Indonesia. Dengan  aplikasi  OVO  masyarakat  dapat  melakukan  transaksi tanpa  harus  membawa  uang  tunai  dalam  jumlah  yang  besar. Sampai  sekarang  banyak  masyarakat  menggunakan  OVO, bahkan  OVO  menjadi  aplikasi  penyimpanan  uang  elektronik favorit  bagi  masyarakat  Indonesia  karena  banyaknya  promo yang  ditawarkan  oleh  OVO.  OVO  merupakan  aplikasi  uang
elektronik berbasis mobile dengan nilai transaksi terbesar pada semester  pertama  tahun  2019  di  Indonesia,  dari  keseluruhan nilai  transaksi  sebesar  Rp.  56.1T,  OVO  merupakan  aplikasi dengan nilai transaksi terbesar yaitu dengan nilai pangsa pasar 37% atau Rp. 20.8T dari keseluruhan transaksi uang elektronik berbasis mobile ,  mengalahkan  para  pesaingnya  yaitu  Gopay yang memiliki porsi 17% atau setara Rp. 9.5T, aplikasi DANA sebesar  10%,  dan  LinkAja  sebesar  3%  [2].  OVO  sangat digemari  oleh  masyarakat  Indonesia  karena  menawarkan banyak  promo  seperti  diskon  dan cashback. Tetapi  seiring berjalannya waktu justru pemberian promo yang sangat banyak itu merugikan para pemegang saham OVO, salah satunya Lippo Group  sebagai  pemegang  saham  utama  OVO.  Lippo  Group melepas 2/3 sahamnya atau sekitar 70% dikarenakan tidak kuat lagi  untuk  “bakar  uang”  atau  sebuah  kegiatan  menghabiskan uang yang banyak untuk sebuah proses bisnis misalnya dengan menawarkan diskon, layanan gratis atau cashback seperti yang dilakukan OVO kepada para pelanggannya [3]. Hal ini tentunya akan  mengurangi  porsi  promo  yang  diberikan  OVO  kepada para  pelanggannya  dan  dengan  kejadian  itu  pastinya  banyak tanggapan  pro  dan  kontra  terhadap  OVO  salah  satunya  pada media  sosial  Twitter.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  akan menganalisis  sentimen  para  pelanggan  terhadap  pelayanan uang elektronik OVO.
Analisis  sentimen  atau opinion  minin g  merupakan perpaduan dari data mining dan text mining, suatu teknik untuk menganalisa  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap,  penilaian, perasaan dan emosi  seseorang apakah pembicara  atau penulis berkenan  dengan  suatu  topik,  produk,  layanan,  organisasi, individu, ataupun kegiatan tertentu.  Dengan analisis sentimen kita  bisa  mengetahui  apakah  isi  teks  itu  bersifat  positif  atau negatif.  Sentimen  mengacu  pada  fokus  topik  tertentu, pernyataan  suatu  topik  mungkin  akan  berbeda  makna  dengan pernyataan  sama  pada  subjek  berbeda,  oleh  karena  itu,  pada beberapa penelitian didahului dengan menentukan elemen dari sebuah  produk  yang  sedang  dibicarakan  sebelum  memulai analisis  sentimen  [4].  Terdapat  banyak  algoritma  untuk melakukan  analisis  sentimen  salah  satunya  algoritma Support Vector  Machine (SVM) . SVM  mampu  memisahkan  data dengan baik dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya karena memiliki  fungsi kernel  trick yang  dapat  digunakan  untuk mentransformasi  data  ke  ruang  berdimensi  lebih  tinggi  yang disebut sebagai ruang kernel [5].
Analisis  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengklasifikasi sentimen  para  pelanggan  terhadap  layanan  uang  elektronik OVO  melalui  teknik text  mining dengan  data  yang  diperoleh dari tweet para  pelanggan  OVO  pada  media  sosial  Twitter menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dengan berbagai macam kernel yaitu kernel linear, polynomial, rbf, dan sigmoid  untuk  mencari  nilai  akurasi  terbaik.  Penelitian  ini diharapkan dapat membantu pihak OVO untuk mengembangkan  bisnisnya  serta  memperbaiki  apa  yang dikeluhkan para pelanggannya.

## II. TEORI PENUNJANG
A. Algoritma Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode supervised learning yang  memprediksi  kelas  berdasarkan  pola  dari  hasil proses training. Klasifikasi dilakukan dengan hyperplane yang memisahkan antara kelas positif dan negatif. Suatu hyperplane yang  baik  adalah  yang  memiliki  jarak  terbesar  ke  titik  data pelatihan  terdekat  dari  setiap  kelas,  karena  pada  umumnya semakin besar margin, semakin rendah error generalisasi dari pemilah. Hyperplane pemisah terbaik antara kedua kelas dapat dilakukan  dengan  mengukur margin  hyperplane dan  mencari titik maksimalnya [6].
Ketika  terdapat  permasalahan  data  yang  tidak  terpisah secara  linear  dalam  ruang  input  SVM,  SVM  tidak  dapat menemukan hyperplane pemisah yang kuat yang meminimalkan misklasifikasi dari data points serta menggeneralisasi  dengan  baik.  Untuk  itu, kernel  trick dapat digunakan  untuk  mentransformasi  data  ke  ruang  berdimensi lebih  tinggi  yang  disebut  sebagai  ruang  kernel,  dimana  akan menjadikan data terpisah secara linear [7], konsep dasar kernel trick dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Konsep Kernel SVM
Pada  dasarnya  pembelajaran  SVM  untuk  menentukan support  vector hanya  bergantung  pada dot  product dari  data pada  ruang  fitur,  yaitu ɸ 𝑖 ɸ 𝑗 .  Pada  umumnya  transformasi  ɸ tidak  diketahui  dan  sangat  sulit  dipahami.  Oleh  karena  itu, perhitungan dot  product dapat  diganti  dengan  fungsi  kernel 𝐾𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 yang mendefinisikan secara implisit fungsi transformasi ɸ,  itulah  yang  dimaksud kernel  trick.  Kernel  trick diformulasikan sebagai berikut [8]:
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   ɸ 𝑗 (𝑥 𝑖 ). ɸ 𝑗 (𝑥 𝑗 ) (1)
Pada  umumnya  terdapat  empat  jenis  fungsi  kernel  yang dapat digunakan, yaitu:
1. Kernel Linier
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 (2)
2. Kernel Polynomial
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) =   𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 𝑑 + 1 (3)
3. Kernel Radial Basis Function (RBF)
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑒𝑥𝑝 {−||𝑥 − 𝑥 𝑘 || 2 2 / 𝜎 2 } (4)
4. Kernel Sigmoid
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ [𝑘 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 + 𝜃] (5)

## B. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Databases merupakan  metode untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  basis  data  yang  ada. Didalam  basis  data  tersebut  terdapat  tabel-tabel  yang  saling berelasi.  Hasil  pengetahuan  dalam  proses  tersebut  dapat digunakan  sebagai knowledge  base untuk  kepereluan pengambilan  keputusan.  KDD  dan  data  mining  sering digunakan untuk  penggalian informasi  tersembunyi dari  basis data  yang  besar.  Proses  KDD  dibagi  menjadi  5  tahapan, diantaranya yaitu data selection, preprocessing, transformation, data mining , dan evaluation [9].
C. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan  suatu  alat  yang  berfungsi untuk  menganalisis  seberapa  baik  hasil  klasifikasi  dalam mengenali tuple dari kelas yang berbeda. Confusion matrix juga bisa digunakan untuk mencari nilai akurasi. Akurasi merupakan rasio  prediksi  yang  benar  dengan  data  keseluruhan.  Contoh confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1 [10].
TABLE I T ABEL C ONFUSION M ATRIX
Data Aktual True (Positif) False (Negatif) Prediksi True (Positif) TP FP False (Negatif) FN TN
Penjelasan dari Tabel 1 yaitu sebagai berikut :
1. True  Positive (TP)  yaitu  data  kelas  positif  yang diklasifikasikan sebagai kelas positif.
2. False  Positive (FP)  yaitu  data  kelas  negatif  yang diklasifikasikan sebagai kelas positif.
3. True  Negative (TN)  yaitu  data  kelas  negatif  yang  di klasifikasikan sebagai kelas negatif.
4. False  Negative (FN)  yaitu  data  kelas  positif  yang diklasifikasikan sebagai kelas negatif.
Untuk menghitung nilai akurasi bisa menggunakan persamaan seperti berikut :
Accuracy = 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁
(6)

## D. Web Scraping
Web scraping atau sering disebut sebagai ekstrasi web yaitu proses  pengambilan  sebuah  informasi  dokumen  dari  sebuah web dan menganalisis dokumen tersebut untuk mengambil data dari halaman tersebut untuk digunakan bagi kepentingan yang lain  [11]. Scraping merubah  data  tidak  terstruktur  menjadi terstruktur  dan  disimpan  dalam  sebuah database .  Proses scraping sangat  membantu  dalam  pengambilan  sebuah  data yang  besar  salah  satunya  mengambil  data tweet dari  Twitter dalam jumlah yang banyak.

## III. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  yaitu  metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang  memiliki  5 tahap yaitu selection data , preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation seperti pada Gambar 2 .
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Databases

## A. Selection Data
Pada  tahapan  awal  ini  akan  dilakukan  pencarian  dan pengambilan  data tweet dari  Twitter  yang  relevan  dengan penelitian.  Data  yang  diambil  menggunakan  teknik web scraping dengan bantuan package Twitterscraper dengan tools Anaconda Prompt. Data yang diambil dari Twitter yaitu tweet dari bulan januari 2019 sampai bulan januari 2020 dengan kata kunci  @ovo_id.  Untuk  proses scraping pada  Twitterscraper dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses scraping menggunakan Twitterscraper
Penjelasan sintaks dari Gambar 3 yaitu :
a. Twitterscraper merupakan package dari python yang berfungsi untuk scraping data dari Twitter
b. “@ovo_id”  merupakan  kata  kunci  untuk  pencarian tweet dari Twitter
c. -bd ( begin date ) merupakan tanggal awal dari tweet yang akan dicari
d. -ed ( end date ) merupakan akhir atau batas pencarian e. --lang  merupakan  bahasa  dari tweet yang  akan diambil
f. --output merupakan nama file hasil scraping
g. --csv merupakan ektensi dari file hasil scraping .
Output dari hasil scraping merupakan file tweet dari Twitter berbentuk  CSV dengan 21 attribut , data tersebut dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Dataset hasil scraping
Langkah  selanjutnya  setelah  proses scraping yaitu melakukan  penghapusan  kolom  atau attribut yang  tidak terpakai,  untuk  proses  sentimen  sendiri  hanya  memerlukan attribut text  saja  yang  berisikan tweet dari  para  pelanggan, maka dari itu attribut yang tidak terpakai akan dihapus seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Dataset setelah penghapusan attribut

## B. Preprocessing
Setelah  data tweet tersebut  selesai  diseleksi,  tahapan selanjutnya yaitu tahapan preprocessing . Tahapan preprocessing bertujuan untuk membersihkan data yang kotor. Pada  tahapan  ini  URL, mention,  hashtag ,  angka,  simbol,  dan tanda baca akan dibersihkan. Selanjutnya mengubah kata-kata yang  disingkat  dan  mengubah  kata-kata  gaul  ( slangword ) menjadi kata yang sebenarnya sesuai kaidah bahasa Indonesia. Kemudian menghapus kata-kata yang tidak penting ( stopword ) seperti “yang”, “di”, dll. Setelah data dibersihkan selanjutnya masuk  ke  tahapan  terakhir preprocessing yaitu tweet tersebut akan  diberikan  label  dengan  menggunakan  teknik  skoring. Contoh tahapan preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
TABLE II P REPROCESSING Sebelum preprocessing Sesudah preprocessing @ovo_id Kemarin topup di indomart blm masuk min. kemarin  topup  indomart  belum masuk #CashbackOVO mantap sekali pake ovo selalu dpt cashback mantap  pake  ovo  selalu  dapat cashback
Setelah  dataset  bersih  selanjutnya  melakukan  tahapan teknik  skoring.  Skoring  merupakan  tahap  untuk  memberikan label  pada  data unsupervised .  Sebelum  mengklasifikasikan dataset menggunakan  algoritma  SVM,  data  tersebut  harus mempunyai  label  terlebih  dahulu.  Setiap    kata  yang mengandung  kata  positif  akan  mendapat  skor  +1,  sementara kata negatif mendapat skor –1 berdasarkan kamus kata positif dan negatif [12]. Setelah itu untuk menentukan kelas tweet yaitu dengan  cara  menghitung  jumlah  kata  positif  dikurang  jumlah kata negatif. Hasil kalimat dari perhitungan skor tersebut yaitu jika    >0  akan  dilabeli  kelas  positif,  sementara  skor  <0  akan dilabeli negatif [13]. Jadi ketika di dalam sebuah tweet terdapat kata positif sebanyak 2 kata, maka skor akhirnya adalah 2 yang termasuk ke dalam kelas positif, dan jika di dalam sebuah tweet terdapat 2 kata negatif dan 1 kata positif maka skornya adalah - 1  dan  masuk  ke  dalam  kelas  negatif.  Contoh  perhitungan dengan teknik skoring dapat dilihat pada tabel 3.
TABLE III C ONTOH P ERHITUNGAN S KORING Tweet Positif Negatif Skor Sentimen promo OVO cashback promo, cashback - 2-0 = 2 Positif salah kirim isi ulang hangus, tapi cashback masuk cashback salah, hangus 1-2 = -1 Negatif
Dari  total  3852  data  yang  sudah  dibersihkan  dan  sudah melalui  tahap  skoring,  sebanyak  2034  data  berhasil diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  positif,  dan  1818  data diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  negatif.  Data  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Dataset setelah tahap skoring
Selanjutnya data-data tersebut akan ditransformasi menjadi data berbentuk vektor agar bisa diolah oleh algoritma SVM.

## C. Transformation
Transformation merupakan  tahap  perubahan  data,  karena algoritma  SVM  hanya  bisa  memproses  data  numerik  atau berbentuk  vektor,  maka  data tweet yang  sudah  diberi  label diubah  menjadi  data  numerik  dengan  cara  pembobotan  kata. Tahapan term  weighting atau  pembobotan  kata  dilakukan dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  ( term frequency )  di  dalam  sebuah tweet dan  kata  di  dalam tweet tersebut  menjadi attribut . Term  Frequency (TF)  merupakan salah satu skema pembobotan paling populer saat ini, 83% dari sistem rekomendasi berbasis teks di perpustakaan menggunakan TF [14] . Untuk contoh perhitungan TF, Misalnya dataset yang akan diolah memiliki 2 tweet yaitu “c ashback ovo baik  baik”  dan  “pelayanan  ovo  mengecewakan”,  dari  data tersebut  maka term  frequency yang  diperoleh  adalah  sebagai sebagaimana pada tabel 4.
TABLE IV H ASIL T ERM F REQUENCY
Nomor cashback ovo baik pelayanan mengecewakan 1 1 1 2 0 0 2 0 1 0 1
1
Tabel 4 merupakan hasil dari pembobotan kata dengan term frequency , kata di dalam tweet menjadi attribute dan di dalam attribute tersebut  merupakan  frekuensi  munculnya  kata  di dalam sebuah tweet .
D. Data Mining
Tahapan data  mining merupakan  tahapan  penerapan algoritma  untuk  klasifikasi.  Pada  tahapan  ini  sebelum  mulai melakukan  penerapan  algoritma,  kita  harus  membagi  terlebih dahulu dataset menjadi data training dan data testing .

## Gambar 7. Alur proses data mining
Gambar  7  menjelaskan  alur  proses data  mining.  Dataset yang  telah  di  transformasi  selanjutnya  dibagi  menjadi data training dan data testing . Data training bertujuan untuk melatih dataset agar algoritma mengenali mana data yang termasuk ke dalam  kelas  positif  dan  mana  yang  termasuk  ke  dalam  kelas negatif.  Sesudah  dilatih,  selanjutnya  akan  dilakukan  tes  pada data  testing terhadap  model  yang  telah  didapat  dari data training tersebut.  Pada  penelitian  ini  untuk  mencari  akurasi terbaik  maka splitting  data dibagi  menjadi  4  skenario  yaitu membagi  dataset  secara  acak  menjadi  data  training  dan  data testing dengan rasio sebagai berikut :
Pertama : 60% data training dan 40% data testing Kedua : 70% data training dan 30% data testing Ketiga : 80% data training dan 20% data testing Keempat : 90% data training dan 10% data testing Untuk hasil splitting data bisa dilihat pada Tabel 5.
TABLE V. H ASIL S PLITTING D ATA Skenario Training Testing 60 – 40 2311 1541 70 – 30 2697 1155 80 – 20 3081 771 90 – 10 3467 385
Setelah splitting  data dilakukan  maka  selanjutnya  adalah melakukan training terhadap  algoritma  SVM  dengan menggunakan data training hasil dari splitting data , setelah itu hasil training tersebut  bisa  langsung  diterapkan  untuk klasifikasi sentimen menggunakan data testing . Untuk mencari akurasi terbaik maka dilakukan perbandingan kernel dari SVM antara lain yaitu kernel linear, rbf, sigmoid, dan polynomial.

## E. Evaluation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  KDD,  untuk memudahkan  perhitungan  akurasi  hasil testing dari  setiap dataset pada tahap sebelumnya, maka digunakanlah confusion matrix .  Akurasi  menunjukkan  banyaknya  data  yang  benar
diklasifikasikan sesuai label. Hasil salah satu confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Confusion matrix
Pada Gambar 8 dapat disimpulkan bahwa sebanyak 182 data negatif  berhasil  diklasifikasikan  kedalam  kelas  negatif  (true negative), sementara 198 data positif berhasil diklasifikasikan kedalam kelas positif (true positive), dan sebanyak 5 data yang salah diklasifikasikan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses KDD  yang telah dilakukan,  data yang didapat dari proses scraping pada Twitter mulai dari bulan januari 2019 hingga  bulan  januari  2020  yaitu  sebanyak  3852  yang  terbagi menjadi 2034 kelas positif, dan 1818 kelas negatif seperti yang terdapat pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi data hasil labelling
Setelah dataset memiliki  label,  langkah  selanjutnya  data- data  tersebut  akan  ditransformasi  menjadi  data  numerik  agar bisa  diolah  oleh  algoritma  SVM.  Proses  transformasi menggunakan teknik term frequency yang hasilnya dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Hasil transformasi data
Pada  Gambar  10  bisa  dilihat  bahwa  dari  sebanyak  3852 tweet yang  sudah  dibersihkan,  terdapat  sebanyak  5732  terms (kata) yang berbeda-beda. Kata tersebut nantinya akan menjadi attribute pada dataset .  Setelah  proses  transformasi  selesai dilakukan, tahapan selanjutnya merupakan tahap data mining .
Gambar 11. Kernel SVM
Gambar  11  merupakan  kernel-kernel  SVM  dengan parameter C = 1 yang akan digunakan untuk proses klasifikasi. Parameter  C  diatur  menjadi  1  karena  pada  penelitian  [15] akurasi terbaik yaitu 100% didapatkan ketika parameter C = 1. Setelah  melakukan  proses testing ,  maka  akan  dicari  nilai akurasi  terbaik  dengan  menggunakan confusion  matrix pada tahapan evaluation . Untuk hasil nilai akurasi yang didapat dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 6.
TABLE VI N ILAI A KURASI B ERBAGAI K ERNEL SVM
Rasio Splitting Data Kernel Linear RBF Sigmoid Polynomial 60 : 40 0.9637 0.9176 0.8735 0.8884 70 : 30 0.9671 0.9333 0.8736 0.8952 80 : 20 0.9741 0.9351 0.8677 0.8833 90 : 10 0.987 0.9325 0.839 0.8909
Berdasarkan  tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi terendah terdapat pada kernel sigmoid dengan rasio data 90 : 10 yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.839. Sementara nilai akurasi  terbesar  terdapat  pada  kernel  linear  dengan  rasio  data 90 : 10 yang mendapatkan nilai akurasi 0.987 .
Dengan  hasil  akurasi  yang  sangat  besar  yaitu  mencapai 98.7% pada penelitian ini membuktikan bahwa algoritma SVM dan  teknik  skoring  untuk labelling memiliki  performa  yang sangat  baik  untuk  mengklasifikasi  data  sentimen  positif  atau negatif.
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dapat  dievaluasi
bahwa  tingkat  akurasi  ditentukan  oleh  proses preprocessing , semakin  bersih  data  yang  akan  diolah  semakin  bagus  juga algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasi  data.  Selain  itu  hal berpengaruh  lainnya  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  bagus adalah  jumlah data  training dan data  testing ,  dan  pemilihan kernel.

## V. KESIMPULAN
Setelah dataset diberikan label sentimen positif atau negatif, untuk mengklasifikasikan dataset tersebut menggunakan SVM maka dataset  tersebut  harus  ditransformasikan terlebih  dahulu menjadi data numerik karena SVM hanya bisa memproses data numerik  saja.  Proses  transformasi  menggunakan  teknik  TF (term frequency ) yaitu menghitung frekuensi kemunculan kata pada  tweet.  Setelah  selesai  di  transformasi  menjadi  data numerik  selanjutnya dataset  di split menjadi  data training dan data  testing  yaitu  dengan  pembagian  rasio  data  60:40,  70:30, 80:20, dan 90:10. Setelah splitting data maka proses klasifikasi dengan  algoritma  SVM  sudah  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  berbagai  kernel  yang  tersedia  pada  algoritma SVM.
Dari sebanyak 16 kali percobaan klasifikasi, dengan 4 data testing dan  4  kernel  yang  berbeda-beda,  nilai  akurasi  terbaik didapatkan  oleh  kernel  linear  dengan  rasio  data  90%  (3467 data) untuk data training dan 10% (385 data) untuk data testing dengan  nilai  akurasi  yang  didapat  yaitu  sebesar  0.987  atau 98.7%.

## REFERENCES
[1]   Suharni, "Uang Elektronik (E-Money) ditinjau dari Perspektif Hukum dan Perubahan Sosial," Jurnal Spektrum Hukum, pp. 15-43, 2018.
[2]   "Kata Data," 25 September 2019. [Online]. Available: https://katadata.co.id/berita/2019/09/25/ovo-jadi-dompet-digital- terbesar-di-indonesia-berkat-ekosistem-grab.
[3]   "CNN  Indonesia,"  29  November  2019.  [Online].  Available: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20191129080739-92-
452526/bendera-putih-lippo-bakar-uang-untuk-ovo.
[4]   E.  M.  Sipayung,  H.  Maharani  and  I.  Zefanya,  "Perancangan Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes  Classifier," Jurnal  Sistem  Informasi  (JSI),  Vol.  8,  NO.1, pp. 958-965, 2016.
[5]   I.  A.  Muis  and  M.  Affandes,  "Penerapan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) Menggunakan Kernel Radial Basis Function (RBF) Pada Klasifikasi Tweet," Journal of Science Technology and Industry, vol. 12, no. 2, pp. 189-197, 2015.
[6]   Neneng, K. Adi and R. R. Isnanto, "Support Vector Machine Untuk Klasifikasi  Citra  Jenis  Daging  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurance Matrices (GLCM)," Jurnal Sistem Informasi Bisnis, pp. 1-10, 2016.
[7]   M.  Awad  and  R.  Khanna,  Efficient  Learning  Machines  :  Theories,
Concepts,  Applications  for  Engineers  and  System  Designers,  New York City: Apress, 2015.
[8]   R.  Munawarah,  O.  Soesanto  and  M.  R.  Faisal,  "Penerapan  Metode Support Vector Machine Pada Diagnosa Hepatitis," Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK), vol. 04, no. 01, pp. 103-113, 2016.
[9]   Y. Mardi, "Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Edik Informatik, pp. 213-219, 2017.
[10]  M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, "Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi  Serangan  Pada  Jaringan  Komputer  Dengan  Metode  Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 3112-3123, 2018.
[11]  F. R. Wibowo, D. S. Rusdianto and A. Arwan, "Pengembangan Sistem Pengumpulan  Promo  E-Commerce  Berbasis  Website  Dengan Menerapkan Teknik Web Scraping Dalam Proses Pengambilan Data Promo," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, pp. 2887-2893, 2019.
[12]  D.  Haryalesmana,  "Github,"  24  March  2017.  [Online].  Available: https://github.com/masdevid/ID-OpinionWords.
[13]  R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro  and  M.  B.  Setyawan,  "Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan Metode Lexicon Based dan Support Vector Machine," KOMPUTEK : Jurnal Teknik Universitas Muhammadiyah Ponorogo, pp. 52-63, 2019.
[14]  M.  W.  Sardjono,  M.  Cahyanti,  M.  Mujahidin  and  R.  Arianty,
"Pendeteksi  Kesamaan  Kata  Untuk  Judul  Penulisan  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Stemming  Nazief-Ardiani," SEBATIK, pp. 138-146, 2018.
[15]  R. Diani, U. N. Wisesty and A. Aditsania, "Analisis Pengaruh Kernel Support  Vector  Machine  (SVM)  pada  Klasifikasi  Data  Microarray untuk  Deteksi  Kanker," Ind.  Journal  On  Computing  Volume  2, pp. 109-117, 2017.