## Sentimen Analisis Kegiatan Trading Pada Ap- likasi Twitter dengan Algoritma SVM, KNN  Dan Random Forrest
Neng Resti Wardani 1 , Sudin Saepudin 2 , Cecep Warman 3
1,2 Fakultas Teknologi Informasi Dan Komputer, Universitas Nusa Putra, Indonesia e-mail: neng.resti_si18@nusaputra.ac.id 1 , sudin.saepudin@nusaputra.ac.id 2 , ce- cep.warman@nusaputra.ac.id 3

## Abstrack
This study aims to find out how people comment on trading activities that are currently busy. As we know that lately there have been cases of trading involving affiliates, many people feel that they have been deceived by these activities. From this case, we conducted research using data  collection  methods  regarding  trading,  which  were  taken  from  the  Twitter  social  media platform  using  the  Orange  application.  The  data  obtained  through  the  scraping  process  will then be filtered to separate positive and negative sentiments, so that the data ready for senti- ment analysis is 1,400 tweets. Data were analyzed using three methods, namely Random Forest, KNN, and SVM (Support Vector Machines). The results obtained from the research conducted which has 3 variables, namely positive sentiment has a value of 29%, negative is 10%, and neu- tral has a value of 62%. To analyze sentiment data from Twitter the author uses 3 classification methods and produces an accuracy value of KnN of 0.999, Random forest 0.994 and Naïve SVM 0.992. Based on the results of the analysis that has been carried out regarding trading activi- ties, people think that not all trading is illegal and fraudulent because many sites are still legal.
Keywords: trading; orange anaconda; classification

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengetahui  bagaimana komentar masyarakat terhadap kegiatan trading yang sedang ramai. Seperti yang kita ketahui akhir akhir ini terdapat kasus mengenai trading yang melibatkan affliator, banyak masyarakat yang merasa tertipu dengan kegiatan  tersebut.  Dari  kasus  tersebut  kami  melakukan  penelitian  dengan  metode  pengum- pulan data mengenai trading, yang  di ambil dari platfrom media sosial twitter menggunakan applikasi  orange.  Data  yang  di  peroleh  memlalui  proses  scraping  kemudian  akan  dilakukan proses filter untuk memisahkan sentimen positif dan setimen negatif, sehingga data yang siap dianalisis  sentimen  sebanyak  1400  tweets.  Data  dianalisis  menggunakan  tiga  metode  yaitu Random  Forest,  KNN,  dan  SVM  (Support  Vector  Machines).  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian yang dilakukan yang memiliki 3 variabel yaitu sentimen positif memiliki nilai sebe- sar  29%,  negatif  sebesar  10%,  dan  netral  memiliki  nilai  62%  ,  Untuk  menganalisis  sentimen data dari Twitter penulis menggunakan 3  metode klasifikasi  dan  menghasilkan  nilai akurasi KnN sebesar 0,999, Random forest 0,994 dan Naïve SVM 0,992. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan tentang kegiatan trading, masyarakat beranggapan  bahwa tidak semua trad- ing itu ilegal dan penipuan karna banyak sekali situs yang masih legal.
Kata kunci: trading; orange anaconda; klasifikasi
1.  PENDAHULUAN Indonesia  untuk  saat  ini  sedang  berada  di  fase  industri  4.0  dimana adanya perkembangan dalam berbagai bidang terutama ekonomi, salah satu lingkup  dalam  bidang  ekonomi  yaitu  pasar  modal  diantaranya  adalah  trad- ing.  Trading  merupakan  salah  satu  kegiatan  atau  aktifitas  jual  beli  produk barang  dan  jasa  . Selain  itu  trading  juga  kerap  kali  dilakukan  di  pasar  ber- jangka dan juga pasar valuta asing atau yang saat ini sering kita dengar se-
bagai  forex  ( foreign  exchange ).  Saat  ini  bahkan  sudah  banyak  orang  yang melakukan  trading  untuk  menambah  penghasilannya,  hal  tersebut  dikare- nakan  trading  memang  mampu  mendatangkan  keuntungan  yang  sangat menggiurkan[1].
Kegiatan  trading  ini  menjadi  salah  satu  kegiatan  yang  saat  ini  banyak sekali  peminat  mengingat  di  masa  sekarang  banyak  sekali  pekerja  yang dikeluarkan dari perusahaannya serta banyaknya affiliator yang sukses kar- na  trading.  kegiatan  trading  ini  dapat  dilakukan  secara  online  melalui plat- form yang menyediakan ruang untuk melakukan kegiatan trading. Akan teta- pi kegiatan trading ini memiliki kontrofersi karna banyaknya opini masyara- kat  yang  menganggap  bahwa  kegiatan  trading  dianggap  sebagai  penipuan. Seperti kasus yang saat ini sedang hangat di perbincangkan dimana banyak sekali  affilator  trading  yang  mengiklankan  situs  trading  namun  akhir  akhir ini banyak timbul opini bahwa kegiatan trading ilegal. Adapun kerugian dari kasus penipuan trading ilegal  pada tahun 2021 seperti pada gambar 1

## Gambar 1. Grafik Kasus kerugian Pada Kegiatan Trading
Berdasarkan  tempo.co  telah  terdapat  laporan  kepada  pihak berawajib terkait  kasus  penipuan,  pada  tanggal  1  april  2022  terdapat  sebanyak  242 melaporkan dengan dugaan kasus penipuan berkedok  trading dengan keru- gian  kurang  lebih  sebanyak  737  milyar[2].  Dari  sinila  timbul  opini  opini masyarakat yang menganggap bahwa trading merupakan penipuan.
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  metode  dalam  menghimpun komentar  dan  ulasan  orang  lain  mengenai  suatu  hal  seperti  isu  pada  suatu jejaring sosial berbasis web Twitter merupakan salah satu platform media so- sial  yang  saat  ini  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  dunia  termasuk masyarakat Indonesia. Tak sedikit juga warga net menjadikan twitter sebagai tempat untuk menuangkan sesuatu baik berupa hal positif maupun hal nega- tive[3].
Untuk  saat  ini  terdapat  beberapa  aplikasi  trading  yang  banyak digunakan  oleh  masyarakat  dan  terkenal  dikalang  trader  beserta  affiliator seperti  forex,  binomo,  binance  ,  broker  IQ  dan  Olymp  Trade.  Maka  dari  itu
penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komentar  masyarakat pada so- sial  media twitter untuk  mengetahui  opini  masyarakat  mengenai  kegiatan trading.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data Twitter di Indone- sia dan khusus membahas respon dari pengguna Twitter terhadap kegiatan trading pada tahun 2022.
Gambar 2. Alur Analisis Data
Gambar 3. Proses Pengambilan Analisis Data
Gambar 4. Proses Analisis Data
Gambar 5. Proses menghitung tiga algoritma
Gambar 6. Hasil perhitungan tiga algoritma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Twitter  diperoleh  dengan  metode scrapping dengan  bantuan  ap- likasi Orange  Anaconda dengan tools  Twitterscrapper dengan  kata  kunci bahwa  kegiatan  trading .  Data  Twitter  yang  dikumpulkan  sebanyak  1500 tweets . Data Twitter yang telah diperoleh selanjutnya akan diolah dengan ap- likasi orange untuk dilakukan filter  data dan preprocessing text . Setelah dil- akukan pengumpulan data, selanjutnya data akan di filter untuk diambil ma- na  data  yang  memiliki  sentimen  positif  dan  mana  yang  memiliki  sentimen negatif.  Sehingga  data  yang  siap  dianalisis  sentimen  sebanyak  1400 tweets . Analisis  sentimen  merupakan  cabang  ilmu  dari  penelitian text  mining atau data mining. Analisis sentimen bertujuan untuk mengekstrak atribut dari se- buah  komentar  (opini,  sentimen,  dan  emosi)  yang  diekspresikan  secara tekstual  dalam  sebuah  halaman  [4]  .  Analisis  ini  dilakukan  untuk  melihat opini atau kecenderungan opini seseorang terhadap sebuah masalah atau ob- jek. Apakah cenderung positif , negatif atau netral.
Random  Forest merupakan  metode  yang  berisi  kumpulan  pengklasifi- kasian dari Decision Tree atau Pohon Keputusan [5]. Secara individu, Pohon Keputusan  dihasilkan  menggunakan  sebuah  pemilihan  acak  dari  atribut  di setiap node atau setiap pengklasifikasian yang terbentuk untuk menentukan pembagiannya.  Lebih  jelasnya  lagi,  setiap  pohon  tergantung  pada  nilai  dari sebuah vektor acak yang disampel secara independen dan dengan distribusi
yang sama untuk semua pohon di hutan. Dalam pengklasifikasiannya, setiap pohon dipilih dan kelas yang paling populer akan dikembalikan [6].
KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  non-parametrik  yang prinsip kerjanya mengklasifikasikan suatu objek dalam test set berdasarkan mayoritas  kelas  dari  sejumlah  k  tetangga  terdekatnya  (neighbour)  dalam training set. Nilai k merupakan merupakan bilangan bulat positif yang diten- tukan oleh pengguna/user. Sebagai pertimbangan, semakin kecil nilai k maka akan  semakin  rentan  terhadap  pengaruh  noise/outlier,  sedangkan  semakin besar  nilai  k  maka  pengaruh  noise/outlier  akan  semakin  kecil  namun  akan membuat  batasan  antar  kelas  menjadi  lebih  kabur.  Untuk  mencari  nilai  k yang optimal dapat digunakan teknik cross validation.” [7].
Algoritma Support Vector Machine Salah satu metode analisis yang ser- ing  digunakan  untuk  menganalisis  suatu  data  yaitu  biasa  dikenal  dengan metode  SVM  ( Support  Vector  Machines ).  Seperti  yang  kita  ketahui  bahwa metode  SVM  merupakan  salah  satu  metode  yang  sudah  banyak  digunakan. penelitian  sebelumnya  mengungkapkan  bahwa  metode  ini  memiliki  tingkat akurasi yang cukup tinggi untuk mengidentifikasi mana yang terbaik. Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang banyak mendapat perhatian dalam Pattern Recognition sebagai state of the art . Di mana pattern recognition ,  adalah  metode  pemetaan  suatu  data  ke  dalam  konsep  tertentu yang disebut juga Category atau Class. Dan dalam metode SVM ini secara ma- tematisn jauh lebih jelas dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya, ser- ta  mampu  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan  regresi  dengan  linier  maupun non linier [8]
Adapun penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Implementasi Analisis  Sentimen  Twitter  Untuk  Review  Film  Menggunakan  Algoritma Dukungan Mesin Vektor diteliti oleh (Rahutomo, Saputra, &Fidyawan, 2018). Prosedur  kategorisasi,  yang  menggunakan  algoritma  Support  Vectore  Ma- chine, memudahkan untuk melihat komentar  yang menguntungkan, negatif, atau netral. Evaluasi akurasi menghasilkan tingkat akurasi yang stabil hingga 76 % selama proses pelatihan, yang lebih tinggi dari tingkat akurasi algorit- ma Nave Bayes Classifier, yang hanya stabil hingga 75 % [9].
Analisis  Sentimen  di  Twitter  tentang  pemilihan  Calon  Presiden  2019 Menggunakan  Prosedur  SVM  (Tane,  Lhaksmana,  &Nhita,  2019).  (  support Vector  Machine).  Dengan  tujuan  mengakui  harapan  besar  warga  negara  In- donesia  sebagai  presiden  negara  dipilih  secara  universal  pada  tahun  2019. Pada penelitian ini memiliki peringkat akurasi 91,5 persen [10].
Kasus  penipuan  trading  yang  telah  dilakukan  oleh  affiliator  yang berinisial  DS  dan  IK  menjadi  buah  bibir  masyarakat  karna  banyaknya masyarakat yang merasa dirugikan oleh kegiatan trading itu sendiri, sehing- ga  timbul  lah  opini  yang  menyebutkan  bahwa  kegiatan  trading  itu  sebagai penipuan.  Maka  dari  itu    dan  penenlitian  ini  bertujuan  uantuk  mengetahui sentimen masyarakat mengenai kegiatan trading
Tabel 1. Contoh komentar positif, negatif, dan netral Jenis sentimen waktu tweet Positif 25 April 2022 “Trading sangat menguntungkan bagi sebagian
Jenis sentimen waktu tweet kalangan  yang  sudah  memahami  sistem  ana- lisanya” Negatif 25 April 2022 “Trading  membuat  orang  hilang  akal  bahkan gila sekalipun, banyak kasus penipuan trading jadi mikir mikir lagi buat join” Neutral 25 April 2022 “Trading tidak selalu profit, namun, bagaimana caranya  untuk  meminimalisir  kerugian.  Ada baik nya penempatan level stop-loss”
Dari beberapa contoh tweet diatas, sentimen negatif menunjukan bah- wa  kegiatan  trading  itu  berdampak  buruk  bagi  pengguna  itu  sendiri  jika mengalami  kekalahan  atau  kerugian  yang  sangat  banyak.  Sedangkan  sen- timen positif menunjukan bahwa kegiatan trading memberikan penghasilan tambahan ditengah tengah masa perekonomian yang sedang melemah apabi- la  kita  memilih aplikasi  yang  legal  serta  memahami  analisa  dari  penurunan dan kenaikan trading itu sendiri. Berdasarkan tabel 1. Hasil pengolahan ana- lisis sentimen menunjukan bahwa sebanyak 430 tweet masyarakat di Twitter beropini positif, 147 tweet beropini negatif dan 923 tweet lainnya beropini netral.

## Gambar 7. Frekuensi Sentimen Masyarakat di Twitter
Selain melihat sentimen masyarakat di Twitter mengenai kegiatan trad- ing ini, penelitian ini juga melihat efek dari sentimen tersebut terhadap ke- percayaan masyarakat pada kegiatan trading.
Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Berdasarkan  tabel  diatas  bisa  dilihat bahwa  dari  hasil  perbandingan  antara  beberapa  metode  klasifikasi, metode yang menghasilkan akurasi paling tinggi adalah dengan metode KNN. Selan- jutnya  terdapat  metode  Random  forest  dan  Metode  SVM  dengan  masing- masing akurasi 0,994 dan 0.992.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini,  respon  ter- hadap pembatalan maka penulis menyimpulkan :
a) Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan penulis bahwa respon atau
komentar  masyarakat  terhadap  kegiatan  trading  menuai  respon  ne- tral  karna  kegiatan  trading  hanya  beberapa  situs  ilegal  yang  menga- tasnamakan trading dan itupun sudah dilaporkan kepada pihak yang berwajib.
b) Dari ke 3 metode yang digunakan tersebut maka metode yang paling unggul  adalah  metode  KNN  karena  metode  tersebut  menggunakan probabilitas dan statistik.
c) Tool yang digunakan untuk analisis sentimen yaitu aplikasi orange 3, diharapkan  kedepannya  mudah-mudahan  ada  penulis  yang menggunakan tools lain untuk analisisnya agar lebih baik dan lengkap tools nya.
d) Berdasarkan  table  1.  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  hasil  per- bandingan  antara  beberapa  metode  klasifikasi,  metode  yang menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  adalah  dengan  metode  KNN.    Se- lanjutnya  terdapat  metode  Random  forest  dan  Metode  SVM  dengan masing-masing akurasi 0,994 dan 0.992.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  mengucapkan  banyak  terimaksihkepada  pihak  yang  sudah  men- dukung  dalam  penelitian  yang  saya  lakukan  ini,  pertama  saya  ucapkan  ter- imakasih kepada Tuhan yang Maha Esa , kepada dosen pembimbing yang te- lah  membantu  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  se- bagai  mana  mestinya  ,  tak  lupa  juga  terhadap  pihak  keluarga  yang  sudah memberikan support serta dukungan terhadap saya. Dan juga terhadap pihak jurnal yang telah memberikan saya kesempatan untuk dapat mempublikasi- kan jurnal yang telah saya teliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Maghfirah,  S.  (2022,  04  15). Apa  Itu  Trading?  Simak  Pengertian  dan
Jenis-Jenisnya .
Retrieved from compas.com: https://money.kompas.com/read/2022/04/15/160000926/apa-itu- trading-simak-pengertian-dan-jenis- jenisnya?page=all#:~:text=Trading%20adalah%20proses%20transak si%20yang,lebih%20tinggi%20daripada%20saat%20membelinya.
[2] Wibowo,  E.  A.  (2022,  03  28). 122  Korban  Laporkan  Kasus  Robot Trading  DNA  Pro  ke  Bareskrim  Polri .  Retrieved  from https://nasional.tempo.co/:
https://nasional.tempo.co/read/1575668/122-korban-laporkan- kasus-robot-trading-dna-pro-ke-bareskrim-polri.
[3] Erfina, Adhitia, and Neng Resti Wardani. "Analisis Sentimen Perguru- an  Tinggi  Termewah  Di  Indonesia  Menurut  Ulasan  Google  Maps Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)." Jurnal  Ma- najemen Informatika dan Sistem Informasi 5.1 (2022): 77-85.
[4] Saepulrohman,  Acep;  Saepudin,  Sudin;  Gustian,  Dudih.  Analisis  Sen- timen  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Whatsapp  Menggunakan  Algorit- ma  NaÃ¯  ve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine. @  is  The  Best:  Ac- counting Information Systems and Information Technology Business En- terprise , 2021, 6.2: 91-105.
[5]      Kartika, Mila, Sudin Saepudin, and Dudih Gustian. "Analisis Sentimen Dampak  Covid-19  Terhadap  Pembatalan  Keberangkatan  Ibadah  Haji Pada  Tahun  2020." J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informat- ika) 5.2 (2021): 964-972.
[6]     Firdaus, Muhammad Romy, et al. "Analisis sentimen dan topic model- ling dalam aplikasi ruangguru." J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan In- formatika) 4.1 (2020): 66-76.
[7]        Saepulrohman,  Acep,  Sudin  Saepudin,  and  Dudih  Gustian.  "Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Whatsapp Menggunakan Algo- ritma NaÃ¯ ve Bayes Dan Support Vector Machine." @ is The Best: Ac- counting Information Systems and Information Technology Business En- terprise 6.2 (2021): 91-105.
[8]        Sari,  Bety  Wulan,  and  Fadholi  Fat  Haranto.  "Implementasi  Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pelayanan Telkom Dan Biznet." Pilar Nusa Mandiri: Journal of Compu- ting and Information System 15.2 (2019): 171-176.
[9]       Rahutomo,  Faisal,  Pramana  Yoga  Saputra,  and  Miftahul  Agtamas  Fi- dyawan.  "Implementasi  Twitter  Sentiment  Analysis  Untuk  Review Film  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine." Jurnal  In- formatika Polinema 4.2 (2018): 93-93.
[10]     Tane,  Okky  Zoellanda  A.,  and  Kemas  Muslim  Lhaksmana.  "Analisis Sentimen  Pada  Twitter  Tentang  Calon  Presiden  2019  Menggunakan Metode  Svm  (Support  Vector  Machine)." eProceedings  of  Engineer- ing 6.2 (2019).