## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149

## Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Dampak Penurunan Global Sebagai Akibat Resesi di Twitter
Stephen Aprius Sutresno *
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: stephen.sutresno@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: stephen.sutresno@atmajaya.ac.id Submitted: 15/02/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Resesi  memiliki  arti  yaitu  penurunan  signifikan  di  dalam  aktivitas  ekonomi  dan  tersebar  di  seluruh  ekonomi  dalam kondisi  terbesar  lebih  dari  beberapa  bulan.  Pemerintah  dan  masyarakat  merupakan  kunci  peranan  penting  dalam  kondisi  ini, dibutuhkan perhatian khusus dan strategi yang tepat dalam melawan resesi ekonomi pada tahun 2023. Diperlukan analisa untuk mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  menyebabkan  resesi,  selain  itu  juga  tanggapan  mengenai  dampak  negatif  yang menjadi kekhawatiran masyarakat luas. Akhir-akhir ini banyak sekali opini masyarakat mengenai resesi yang akan terjadi di tahun 2023 khususnya di negara Indonesia. Opini masyarakat ini bisa dijumpai di berbagai media sosial salah satunya adalah Twitter. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dilakukan analisis sentimen terhadap tweet untuk mencari informasi dari polaritas positif atau negatifnya opini tersebut menggunakan metode Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) guna memilih metode yang lebih  efektif  dalam  studi  kasus  untuk  menentukan  prediksi  sentimen.  Tahapan  yang  dilakukan  terdiri  dari  pengumpulan  data, pengolahan data, pembobotan data, proses klasifikasi, evaluasi dan validasi, serta hasil dan pembahasan. Digunakan teknik  web scrapping dan setelah melalui tahapan  cleaning data didapatkan total 780 data  tweet. Hasil uji klasifikasi menunjukkan metode SVM memiliki tingkat akurasi lebih besar dengan persentase 79,5% dibandingkan metode Naive Bayes dengan persentase 72,5%. Hasil  prediksi  menggunakan  metode  SVM  juga  menunjukkan  sejumlah  144  sentimen  positif  dan  636  negatif.  Dilihat  dari Wordcloud yang dibentuk maka dapat diasumsikan bahwa masyarakat khawatir dengan adanya kondisi ekonomi mereka, salah satunya adalah tidak stabilnya harga minyak yang dapat memicu terjadinya resesi.
Kata Kunci: Resesi; Analisis Sentimen; Naive Bayes; Support Vector Machine
Abstract− A recession is a significant reduction in economic activity and is spread across the economy at its greatest for more than a few months. The government and society play an important key role in this condition. Special attention and the right strategy are needed in fighting the economic recession in 2023. An analysis is required to find out what factors can cause a recession, as well as responses to the negative impacts that are a wide concern community. Recently, there has been a lot of public opinion regarding the recession that will occur in 2023, especially in Indonesia, on various social media such as Twitter. Based on these probl ems, sentiment analysis was carried out on tweets to obtain information on the positive or negative polarity of these opinions using the Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM) methods to choose a more effective way in case studies to determine sentiment predictions.  The  steps  are  taken  consist  of  data  collection,  processing  data,  weighting  data,  classification  process,  evaluation, validation, and results and discussion. The web scraping technique was used, and after going through the data cleaning stages, a total of 780 tweet data was obtained. The results of the classification test show that the SVM method has a greater accuracy  rate with a proportion of 79.5% compared to the Naive Bayes method with a proportion of 72.5%. The SVM method's prediction results also show several 144 positive and 636 negative sentiments. Judging from the Wordcloud that was formed, it can be assumed that people are worried about their economic conditions, one of which is the unstable oil price which can trigger a recession.
Keywords : Recession; Sentiment Analysis; Naive Bayes; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Mendengar  kata  resesi  sudah  tidak  lagi  asing  bagi  hampir  semua  orang.  Resesi  memiliki  arti  yaitu  penurunan signifikan  di  dalam  aktivitas  ekonomi  dan  tersebar  di  seluruh  ekonomi  dalam  kondisi  terbesar  lebih  dari  beberapa bulan, selain itu juga dapat dilihat di PDB Rill, pendapatan Rill, Lapangan Kerja, Produksi Industri, maupun Penjualan Grosir-Eceran [1]. Resesi sendiri berawal dari pelemahan ekonomi dalam negeri di berbagai negara di dunia, dimana semakin  besarnya  ketergantungan  ekonomi  satu  negara  pada  perekonomian  global,  maka  semakin  cepat  pula terjadinya resesi di negara tersebut [2].
Pemerintah dan masyarakat merupakan kunci peranan penting dalam kondisi ini, dibutuhkan perhatian khusus dan strategi yang tepat dalam melawan resesi ekonomi pada tahun 2023. Diperlukan analisa untuk mengetahui faktor- faktor apa saja yang dapat  menyebabkan resesi, selain itu juga tanggapan mengenai  dampak negatif yang menjadi kekhawatiran masyarakat luas. Beberapa faktor penyebab terjadinya resesi ekonomi secara umum antara lain adanya guncangan atau persaingan ekonomi secara tiba-tiba, hutang yang berlebihan, gelembung aset investasi berlebihan di pasar saham, terlalu banyak inflasi atau deflasi, dan juga perubahan teknologi  penemuan baru yang berguna untuk peningkatan produktivitas dan perekonomian dalam jangka waktu yang panjang [1, 3].
Akhir-akhir ini banyak sekali opini masyarakat mengenai resesi yang akan terjadi di tahun 2023 khususnya di negara Indonesia. Opini masyarakat ini bisa dijumpai di berbagai media sosial salah satunya adalah Twitter. Twitter adalah  media  sosial  yang  digunakan  oleh  semua  kalangan  untuk  berkomunikasi  tanpa  batas  dengan  siapapun  [4]. Hingga saat ini di tahun 2023 terdapat 368,4 juta akun Twitter aktif dari total 1,3 miliar [5]. Banyaknya pengguna Twitter yang menyampaikan opini-opini mengenai topik resesi, maka dapat dilakukan analisa terhadap tweet untuk mencari  informasi  dari  polaritas  positif  atau  negatifnya  opini  tersebut.  Penambangan  informasi  ini  membutuhkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
teknik  analisis  yang  tepat  sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna  ke  berbagai  pihak  yaitu  dengan penggunaan analisis sentimen [6].
Salah satu penelitian sebelumnya mengenai analisis sentimen masyarakat terhadap tindakan vaksinasi dalam upaya mengatasi pandemi COVID-19 . Berlatar belakang dari masyarakat yang mendukung atau bahkan tidak setuju terhadap  tindakan  vaksinasi  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  dilihat  dari  tanggapan  mereka  di  medsos  Twitter, sehingga  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat  dilakukan  analisis  menggunakan  uji  klasifikasi  dengan  metode Naive  Bayes dan  SVM.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  penggunaan  metode Naive  Bayes dengan  kata  kunci pertama  “vaksinsinovac”  mendapatkan  nilai  sentimen  positif  66%  dan  negatif  34%,  kata  kunci  kedua “vaksinmerahputih” mendapatkan nilai sentimen positif 89% dan negatif 11%, sedangkan metode SVM dengan kata kunci pertama mendapatkan nilai sentimen positif 96% dan negatif 4%, kata kunci kedua mendapatkan nilai sentimen positif 98% dan negatif 2%. Selain dari hasil tersebut juga dilihat bahwa metode Naive Bayes mendapatkan nilai rata- rata akurasi lebih besar dengan persentase 85,59%, sedangkan SVM sebesar 84,41% [7].
Penelitian  lainnya  mengenai  analisis  sentimen  kuliah online pasca COVID-19 .  Berawal  dari  cepatnya penyebaran  virus,  maka  pemerintah  memberikan status  penguncian  daerah  dan  memberlakukan  kuliah online atau daring. Melihat postingan opini dan pendapat masyarakat pada Twitter sebagai instrumen untuk pengukuran tingkat kepuasan masyarakat mengenai belajar online , maka dilakukan sentimen analisis menggunakan algoritma Naive Bayes dan SVM. Hasil dari penelitian menunjukkan performa dari algoritma Naive Bayes sebesar akurasi  81,20%, waktu 9,00 detik, recall 79,60%, presisi 79,40%, sedangkan performa dari algoritma SVM sebesar akurasi 85%, waktu 31,60 detik, recall 84%, presisi 83,60% [8]. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dari Naive Bayes namun membutuhkan waktu yang lebih lama.
Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  memiliki  persamaan  dalam  metode  yang  digunakan dalam  analisis  sentimen  yaitu  metode Naive  Bayes dan  SVM,  namun  memiliki  hasil  dan  kesimpulan  yang  cukup berbeda dari segi akurasi. Pada penelitian ini mengadaptasi metode yang digunakan pada penelitian sebelumnya yaitu menggunakan metode Naive Bayes dan SVM untuk uji klasifikasi, namun pada penelitian ini akan membuktikan untuk mencari metode mana yang lebih efektif dan memiliki performa lebih tinggi pada data yang digunakan pada penelitian. Perbedaan  yang  terlihat  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  hasil  uji  klasifikasi  metode  yang  terbaik  akan dilanjutkan untuk digunakan dalam penentuan prediksi sentimen pada data yang belum diketahui jenis sentimennya. Berdasarkan  hal  tersebut  dan  latar  belakang  masalah  yang  terjadi,  dilakukan  penelitian  tentang  analisis  sentimen masyarakat Indonesia terhadap dampak penurunan global sebagai akibat resesi di Twitter menggunakan metode Naive Bayes dan Support  Vector Machine guna memilih  metode yang lebih efektif dalam studi kasus untuk  menentukan prediksi sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian untuk mendapatkan hasil yang baik. Tahapan terdiri dari pengumpulan  data,  pengolahan  data,  pembobotan  data,  proses  klasifikasi,  evaluasi  dan  validasi,  serta  hasil  dan pembahasan. Tahapan-tahapan tersebut lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  dalam  mengartikan  serta  memahami  opini  untuk  melihat sentimen yang terkandung di dalamnya untuk menjadi sebuah informasi yang bernilai positif, negatif, atau netral [9, 10]. Secara garis besar, tahapan proses dalam analisis sentimen adalah memahami, mengekstrak dan mengolah data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
tekstual dengan tujuan membentuk sekumpulan informasi yang bermakna dan berarti [11]. Analisis sentimen ini dapat dilakukan menggunakan pendekatan text mining yang menjadi tindakan tepat untuk dapat memahami dan mengenali maksud dari setiap teks opini yang didapatkan [12].

## 2.3 Text Mining
Text mining adalah salah satu cabang teknik dari data mining yang populer dan dipakai banyak orang daripada data mining itu sendiri, karena 80% dari tiap perusahaan pastinya memiliki dokumen informasi dalam bentuk teks. Text mining merupakan  teknik  penggalian  atau  pencarian  data  teks  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  sehingga menghasilkan  pengetahuan  baru  [13].  Terdapat  beberapa  model  yang  dapat  digunakan  di  dalam text  mining ,  salah satunya adalah klasifikasi. Terdapat  beberapa metode yang dapat  digunakan untuk model klasifikasi, yaitu metode Decision  Tree berupa  aturan  “jika-maka”,  metode Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine berupa  formula matematis  [14].  Metode text  mining yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Naive  Bayes dan Support  Vector Machine yang bertujuan untuk memprediksi hasil sentimen dari setiap data tweet .
2.4 Naive Bayes
Naive  Bayes termasuk  dalam  salah  satu  metode machine  learning yang  penerapannya  menggunakan  perhitungan probabilitas dengan menggunakan konsep dasar Teorema Bayes [15]. Bentuk umum Teorema Bayes dapat dilihat pada persamaan (1) :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
P(H|X)  : Probabilitas posterior bersyarat suatu hipotesis H terjadi jika diberikan evidence /bukti X terjadi P(X|H)  : Probabilitas sebuah evidence X terjadi akan mempengaruhi hipotesis H P(H) : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang evidence apapun
P(X) : Probabilitas awal (priori) evidence X terjadi tanpa memandang hipotesis/ evidence yang lain Metode ini memiliki kelebihan pada jumlah data latih yang digunakan cukup kecil atau sedikit sehingga dalam perhitungan dapat lebih cepat dan efisien. Namun metode ini juga memiliki kelemahan dalam hal akurasi yang cukup rendah, serta membutuhkan waktu perhitungan lebih jika terjadi kesalahan dalam memilih fitur [16, 17].

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode pembelajaran berdasarkan ruang hipotesis terkait fungsi- fungsi  linear,  kemudian  dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran  berdasarkan  teori  optimasi  [18].  Analisa dilakukan  pertama  kali  dengan  proses  pengubahan  teks  ke  dalam  bentuk  vektor,  dilanjutkan  proses  pembobotan menggunakan Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  [19].  SVM  memiliki  kelebihan  untuk mengidentifikasi hyperlane secara terpisah, sehingga hal ini dapat memaksimalkan margin pada kelas yang berbeda. Namun  SVM  juga  memiliki  kelemahan,  dimana  kesamaan  fitur  sangat  berpengaruh  siginifikan  terhadap  tingkat akurasinya [20]. SVM memiliki cara kerja dengan menggunakan beberapa titik data terpilih yang bisa disebut sebagai support vector untuk membentuk model yang akan digunakan dalam proses klasifikasi [21]. Bentuk umum dari SVM dapat dilihat pada persamaan (2) :
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 (2)
Keterangan: w  : Parameter hyperlane yang dicari (garis tegak luru antara hyperlane dan titik support vector ) x  : Titik data masukan SVM b  : Parameter hyperlane yang dicari (nilai bias)

## 2.6 Tahapan Pengumpulan Data
Sumber data didapatkan dari Twitter dengan kata kunci “resesi (turun OR penurunan) until:2023-01-08 since:2022- 01-01”, dapat diartikan mengambil semua data tweet yang mengandung kata “resesi” dan mengandung kata “turun” atau “penurunan” dari tanggal 1 Januari 2022 s/d 8 Januari 2023. Pengumpulan data dilakukan menggunakan teknik web scrapping dengan memanfaatkan RESTful API Twitter dan tools PHP yang menghasilkan  total  data sejumlah 824 tweet . Web scrapping merupakan teknik pengambilan data dari berbagai sumber website pada jaringan internet. Sumber data yang diambil dari  halaman web berisi bahasa markup atau dalam bentuk lainnya, kemudian dianalisa dan dipilih sebagian data penting untuk diambil sesuai keperluan [21].

## 2.7 Tahapan Pre-processing Data
Dilakukan pemilahan data dengan tahapan cleaning dan remove duplicates data seperti gambar 2 menggunakan tools RapidMiner Studio, dimana dari semula 824 data menjadi 780 data yang akan digunakan untuk proses selanjutnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
Gambar 2. Cleaning dan Remove Duplicates Data
Tahapan cleaning adalah tahapan untuk menghilangkan kata-kata yang tidak terpakai seperti Retweet , URL, HashTag , Mentions , simbol-simbol dan spasi di awal akhir kalimat. Tahapan remove duplicates data digunakan untuk menghapus data tweet yang identik dengan lainnya. Contoh hasil cleaning ini dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Hasil Cleaning Data Data No Sebelum Cleaning Setelah Cleaning 22 #DPR Masuk Masa Reses hingga 14 Maret, Puan Ingatkan Anggota Turun ke Dapil - https://t.co/WPcIliBPMa - Nasional https://t.co/WPcIliBPMa #PuanMaharani https://t.co/UKW6rjtB2Z Masuk  Masa  Reses  hingga  14  Maret  Puan Ingatkan Anggota Turun ke Dapil Nasional 44 @psi_id @JihanMila0 Jakarta barat  daerah Tegal Alur kpn boss? Anggota PSI yg dapil Jakbar kpn reses turun ke daerah tegal alur..minyak msh susah dan harga msh mahal Jakarta  barat  daerah  Tegal  Alur  kpn  boss Anggota PSI yg dapil Jakbar kpn reses turun ke daerah  tegal  alurminyak  msh  susah  dan  harga msh mahal 182 Harga  Minyak  Turun  3%  Khawatir  Ekonomi  AS Resesi #LengkapCepatBeritanya #Keuangan #Ekonomi #Ekonomi #EkonomiIndonesia . https://t.co/T4uZ7BifqW Harga  Minyak  Turun  3  Khawatir  Ekonomi  AS Resesi 458 WTI  turun  itu  sebenernya  'too  good  to  be  true'  , entah  itu  signal  RESESI  atau  memang  sedang KOREKSI. WTI  turun  itu  sebenernya  too  good  to  be  true entah  itu  signal  RESESI  atau  memang  sedang KOREKSI
Proses selanjutnya adalah pemberian atau pelabelan setiap data tweet menjadi  sentimen negatif atau positif. Sejumlah 200 tweet diberi  label  dan 580 tweet  tidak diberi  label, data yang diberi  label  disebut  sebagai  data latih, sedangkan data yang tidak diberi label disebut sebagai data uji. Data tweet yang telah dikumpulkan dan diberi label, dilanjutkan  dengan  melakukan  pengolahan/ pre-processing  data dengan  beberapa  tahapan  yaitu tokenizing , case folding , filter stopwords , filter tokens yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pre-processing Data
Tokenize adalah proses untuk mengubah kalimat menjadi per kata untuk dapat dilakukan proses selanjutnya. Case  folding adalah  proses  untuk  mengubah  teks  menjadi upper  case atau lower  case ,  pada  penelitian  ini menggunakan lower case yang bertujuan untuk membuat semua karakter menjadi huruf kecil. Filter stopwords adalah proses untuk membuang semua kata yang tidak diperlukan atau tidak memiliki makna berarti, daftar kata ini sudah dipersiapkan dan disimpan dalam file ekstensi .csv. Filter tokens adalah proses untuk menghilangkan kata yang di luar batasan minimum atau maksimum karakter, pada penelitian menggunakan batasan 4 s/d 25 karakter.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada  penelitian  ini,  proses  analisis  selengkapnya  dilakukan  menggunakan tools RapidMiner  Studio.  Data  yang digunakan dalam penelitian terdapat 780 data tweet yang sudah melalui proses pre-processing data . Proses berikutnya adalah pembobotan data dengan menggunakan perhitungan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Teknik perhitungan TF-IDF sebenarnya tidak terlepas dari tahapan pre-processing sebelumnya, dimana hasil dari pre- processing akan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  frekuensi  munculnya  kata  dalam  dokumen  yang  menunjukkan pentingnya  kata  itu  di  dalam  sebuah  dokumen  [22].  Metode  ini  dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  TF  dan  IDF berdasarkan hasil query -nya dengan tahapan seperti berikut: - Menentukan TF ( Term Frequency ) terdiri dari Q, D1, D2, D3 Q = Query D1 = Dokumen 1 D2 = Dokumen 3 D3 = Dokumen 3
- Menghitung df (data frekuensi) df = Q + D1 + D2 + D3
- Menghitung Idf = log(D/df)
- Menentukan W (pembobotan kata) terdiri dari Q, D1, D2, D3
Q = log(D/df) x Q
Output dari perhitungan TF-IDF dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pembobotan Kata dengan Teknik TF-IDF Data No Teks abis acara acuan 454 penurunan  inflasi  sentimen  positif  pasar  saham  penurunan  inflasi indikasi resesi kenaikan suku bunga acuan cmiiw 0 0 0,356 457 jadwal  suku  bunga  inflasi  turunturun  inflasi  resesi  hyperinflasi cooming 0 0 0 458 analis  menilai  kenaikan  suku  bunga  acuan  instrumen  investasi menarik  emas  faktor  menahan  penurunan  harga  emas  resesi ketegangan geopolitik ulasanhargaemas 0 0 0,235 464 bursa  efek  indonesia  rabu  pagi  turun  dipicu  kekhawatiran  resesi akibat kebijakan moneter agresif bank sentral global 0 0 0 466 abis  perusahaan  jogja  pergi  penghasilan  kota  jogjanya  turun penghasil  pajaknya  ilang  pengangguran  harga  wisatawan  main kesana belanja murah puter haluan 0,211 0 0
Pembobotan kata dengan teknik TF-IDF yang terlihat pada tabel 2 mendapatkan total 2.984 kata dengan range nilai antara 0 s/d 1. Nilai 0 berarti kata tersebut tidak muncul sama sekali di dalam teks, sedangkan nilai 1 berarti kata tersebut  muncul  keseluruhan  dalam  teks  atau  berarti  teks  hanya  terdiri  dari  kata  tersebut.  Hasil  pembobotan  kata selanjutnya  digunakan  untuk  pengujian  klasifikasi  menggunakan  metode Naive  Bayes dan  SVM  seperti  terlihat  di gambar 4.
Gambar 4. Proses Uji Klasifikasi Naive Bayes dan SVM
Data diuji dan diklasifikasi dengan metode k-fold Cross Validation menggunakan parameter nilai 10 untuk k- fold , artinya total dari data yang digunakan akan dibagi menjadi sepuluh bagian secara acak dan akan diulang-ulang sebanyak jumlah kelompok yang sudah ditentukan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
Tabel 3. Persentase Hasil Pengujian Metode Klasifikasi
Metode Akurasi Presisi Recall Naive Bayes 72,5% 83,8% 79,3% SVM 79,5% 78,6% 100%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  analisis  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  72,5%,  presisi  83,8%, recall 79,3%.  Untuk  hasil  analisis menggunakan metode SVM mendapatkan tingkat akurasi sebesar 79,5%, presisi 78,6%, recall 100%. Terlihat bahwa metode SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Naive Bayes , sehingga disini akan ditetapkan metode SVM sebagai proses berikutnya.
Selanjutnya 200 data yang sudah diberi label atau bisa disebut sebagai  data latih akan dilakukan pemodelan menggunakan  metode  SVM.  Pada  proses  juga  ditambahkan  algoritma SMOTE Upsampling yang  bertujuan  untuk mengatasi ketidaksimbangan data dikarenakan jumlah sentimen positif dan negatif yang tidak seimbang di dalam 200 data tersebut. Proses lengkap pelatihan data dapat dilihat di gambar 5.

## Gambar 5. Proses Pelatihan Data
Hasil pelatihan data dari gambar 5 akan menghasilkan 2 file yaitu data model dan data latih. Kedua file inilah yang menjadi landasan untuk digunakan dalam proses prediksi sentimen pada data uji.

## Gambar 6. Proses Pengujian Data
Hasil  dari  proses  pengujian  data  di  gambar  6  digunakan  untuk  memprediksi  sentimen  dengan  tingkat confidence masing-masing. Prediksi sentimen ini dapat digunakan sebagai acuan dalam melihat sentimen setiap tweet dengan tingkat akurasi seperti yang sudah didapatkan sebelumnya yaitu 79,5%. Beberapa contoh data yang dihasilkan dari proses pengujian data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji / Prediksi Sentimen Data No Teks Sentimen Prediksi Confidence (Positif) Confidence (Negatif) 250 minyak penurunan terburuk terbebani kekhawatiran resesi negatif 47,5% 52,5% 374 gelap  artian  ekonominya  perbanyak  tabungan  dana darurat  kalo udah resesi  inflasi  harga emas harga saham turun negatif 44,9% 55,1% 432 pendapatan perusahaan turun fedex bahas resesi global negatif 35,7% 64,3% 433 danny  ismaya  gelar  reses  aspirasi  penurunan  harga menggema arena reses positif 59,4% 40,6% 559 ancaman  resesi  global  pelaku  usaha  tekstil  ekspor terhambat penurunan positif 50,3% 49,7%
Didapatkan hasil dari proses akhir adalah 144 sentimen positif dan 636 sentimen negatif. Terlihat ada beberapa sentimen prediksi yang tidak sesuai seperti pada tabel 4 data no 559, seharusnya dilihat dari kalimat teksnya masuk di  dalam  sentimen  negatif,  namun  untuk  prediksinya  adalah  sentimen  positif.  Hal  ini  bisa  dilihat  dari  tingkat confidence yang memiliki selisih sedikit antara confidence positif 50,3% dan confidence negatif 49,7%.
Penelitian  ini  juga  menghasilkan Wordcloud untuk  menganalisa  kata-kata  apa  saja  yang  sering  keluar  atau muncul  di  dalam  teks. Wordcloud sendiri  memiliki  arti  representasi  visual  dari  data  teks  dan  digunakan  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
memvisualisasikan  suatu  bentuk  teks  secara  bebas. Wordcloud digunakan  untuk  menampilkan  daftar  kata  yang memiliki  frekuensi  terbanyak,  dimana  kata  dengan  frekuensi  tertinggi  memiliki  makna  bahwa  kata  tersebut  lebih menonjol atau lebih sering digunakan oleh orang dibandingkan dengan kata-kata yang lainnya [23]. Wordcloud dalam penelitian  di- generate menggunakan tools RapidMiner  Studio  dengan  menghilangkan  kata-kata  yang  sudah digunakan sebagai  kata kunci pencarian di awal pengambilan data seperti kata ”resesi”, ”turun” dan ”penurunan”. Data  juga  diberi  batasan  maksimal  sebanyak  30  kata  teratas  sesuai  peringkat  frekuensi  kemunculan  yang  hasilnya dapat dilihat seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Wordcloud Hasil Analisa
Dari total 30 kata teratas yang sering muncul, didapatkan bahwa peringkat 1 adalah kata “ekonomi” dengan frekuensi kemunculan sebanyak 252 kali, disusul oleh kata “harga” sebanyak 241 kali, kata ”minyak” sebanyak 169 kali, dan kata “kekhawatiran” sebanyak 137 kali.

## 3.2 Pembahasan
Penelitian  ini  menunjukkan  kemiripan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  mengenai  analisis  sentimen kuliah online pasca COVID-19 [8]. Hasil dari uji klasifikasi menunjukkan bahwa metode SVM memiliki performa lebih baik dari Naive Bayes terutama mengenai tingkat akurasi. Hal ini berlawanan dengan hasil penelitian lainnya mengenai analisis sentimen masyarakat terhadap tindakan vaksinasi dalam upaya mengatasi pandemi COVID-19 [7], yang menunjukkan metode Naive Bayes memiliki nilai akurasi lebih besar dari SVM.
Dapat  diketahui  bahwa  pemilihan  data  yang  tepat  menjadi  peranan  yang  penting  dan  berpengaruh  terhadap hasil performanya, karena data adalah variabel utama yang digunakan dalam proses perhitungan uji performa metode tersebut. Faktor yang berpengaruh terhadap data adalah dari segi kuantitas maupun kualitas, sehingga tahapan pre- processing termasuk faktor pendukung untuk meningkatkan performa metode yang digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian sentimen masyarakat Indonesia terhadap dampak penurunan global sebagai akibat resesi dari media sosial Twitter berjumlah 780 data tweet , hasil uji klasifikasi menunjukkan metode SVM memiliki tingkat akurasi  lebih  tinggi  dari  metode Naive  Bayes yaitu  sebesar  79,5%.  Hasil  prediksi  menggunakan  metode  SVM menunjukkan sejumlah 144 sentimen positif dan 636 negatif, maka dapat disimpulkan masyarakat Indonesia terhadap dampak penurunan global sebagai akibat resesi dominan beropini secara negatif. Hal ini dapat dilihat dari Wordcloud yang  terbentuk  untuk  kata-kata  yang  sering  dilontarkan  oleh  masyarakat  seperti  ekonomi,  harga,  minyak, kekhawatiran,  dll.  Dapat  diasumsikan  bahwa  masyarakat  khawatir  dengan  adanya  kondisi  ekonomi  mereka,  salah satunya adalah tidak stabilnya harga minyak yang dapat  memicu terjadinya resesi. Berikut contoh  salah satu tweet dari masyarakat “Harga minyak dunia kan lagi turun harga bbm jangan dinaikan kami sedang kesulitan dimasa resesi”. Opini lainnya juga banyak yang menyinggung negara agar dapat turun langsung ke masyarakatnya seperti yang ada di  salah  satu tweet berikut  “Lucu  nya  pejabat  hari  ini  Ketika  datangnya  masa  pemilu  mereka  datang  dan  turun  ke tengah  tengah  rakyat  mengumpulkan  masa  sebanyak  banyaknya  untuk  dapat  mendengar  keluhan  dan  dijadikan aspirasi Begitu terpilih dan pulang di saat reses hanya kelompok/komunitas yang ditemuiny”.

## REFERENCES
[1]   A. S. Zahra, N. Murialti and M. F. Hadi, "Analisis Pengaruh Resesi Ekonomi di Provinsi Riau Tahun 2006-2020," Economics, Accounting and Business Journal, vol. 2, no. 1, pp. 141-150, 2022.
[2]   B. H. Miraza, "Seputar Resesi dan Depresi," Jurnal Ekonomi KIAT, vol. 30, no. 2, pp. 11-13, 2019.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1959 − 1966 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3149
[3]   H.  J.  Christanto,  "Game  Theory  Analysis  on  Marketing  Strategy  Determination  of  KAI  Access  and  Traveloka  based on Usability of HCI (Human-Computer Interaction)," Journal of Information Systems and Informatics, vol. 4, no. 3, pp. 665- 672, 2022.
[4]   S.  Azeharie  and  O.  Kusuma,  "Analisis  Penggunaan  Twitter  Sebagai  Media  Komunikasi  Selebritis  di  Jakarta,"  Jurnal Komunikasi Universitas Tarumanagara, vol. 6, no. 2, pp. 83-98, 2014.
[5]   M. Ahlgren, "55+ STATISTIK TWITTER, FAKTA & TREN UNTUK 2023," 2023. Website: https://www.websiterating.com/id/research/twitter-statistics/. [Diakses 12 Januari 2023].
[6]   T. T. Widowati and M. Sadikin, "Analisa Sentimen Twitter Terhadap Tokoh Publik Dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine," Jurnal Teknik Industri, Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 2, pp. 626-636, 2020.
[7]   B. Laurensz and E. Sediyono, "Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19," Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 118-123, 2021.
[8]   H. Setiawan, E. Utami and Sudarmawan, "Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes," Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 43-51, 2021.
[9]   F. V. Sari and A. Wibowo, "Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online JD.ID Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi," Jurnal Teknik Industri, Mesin, Elektro dan  Ilmu Komputer, vol. 10, no. 2, pp. 681-686, 2019.
[10]   V. K. S. Que, A. Iriani and H. D. Purnomo, "Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization," Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 162-170, 2020.
[11]   D.  Ikasari,  Y.  Fajarwati  and  Widiastuti,  "Analisis  Sentimen  dan  Klasifikasi  Tweets  Berbahasa  Indonesia  Terhadap Transportasi Umum MRT Jakarta Menggunakan Naive Bayes Classifier," Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 25, no. 1, pp. 64-75, 2020.
[12]   H. J. Christanto and Y. A. Singgalen, "Sentiment Analysis of Customer Feedback Reviews Towards Hotel’s Products and Services in Labuan Bajo," Journal of Information Systems and Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 805-822, 2022.
[13]   A. Firdaus and W. I. Firdaus, "Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi : (Sebuah Ulasan," Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer, vol. 13, no. 1, pp. 66-78, 2021.
[14]   E. K. Putri and T. Setiadi, "Penerapan Text Mining Pada Sistem Klasifikasi Email Spam Menggunakan Naive Bayes," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 2, no. 3, pp. 73-83, 2014.
[15]   H. Susana, N. Suarna, Fathurrohman and Kaslani, "Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet," Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 1-8, 2022.
[16]   A. F. Watratan, A. Puspita and D. Moeis, "Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia," Journal of Applied Computer Science and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 7-14, 2020.
[17]   S.  Hikmawan,  A.  Pardamean  and  S.  N.  Khasanah,  "Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Joko  Widodo  Terhadap  Wabah Covid-19 Menggunakan Metode Machine Learning," Jurnal Kajian Ilmiah, vol. 20, no. 2, pp. 167-176, 2020.
[18]   I.  M.  Parapat,  M.  T.  Furqon  and  Sutrisno,  "Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada  Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 10, pp. 3163-3169, 2018.
[19]   H. Tuhuteru and A. Iriani, "Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier," Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 3, no. 3, pp. 394-401, 2018.
[20]   H. Irsyad, A. Farisi and M. R. Pribadi, "Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa ISP MyRepublic dengan Naive Bayes," Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 30-34, 2019.
[21]   Herianto, "Penerapan Text-Mining untuk Mengidentifikasi Pengguna Twitter Terhadap Fenomena Peran DPR RI," Jurnal Sains & Teknologi, vol. 8, no. 2, pp. 36-44, 2018.
[22]   M. A. Rofiqi, A. C. Fauzan, A. P. Agustin, A. Agun and H. Di, "Implementasi Term-Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query," Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 58-64, 2019.
[23]   Andreyestha,  "Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Fenomena  Teroris  Melalui  Twitter  di  Indonesia,"  Jurnal  Kajian Ilmiah, vol. 19, no. 3, pp. 239-247, 2019.