JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1339

## Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023

## Analysis Sentiment Using the SVM Algorithm in Netizen Responses to News of the 2023 Recession
Dadang Iskandar Mulyana* 1 , Nesti Lutfianti 2 1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika ; Jl. Radin Inten No. 8, Jakarta Timur
2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Cipta Karya Informatika e-mail: *1 mahvin2012@gmail.com , 2 nestiluphi@gmail.com

## Abstrak
Saat ini banyak negara yang sedang memperbincangkan kemungkinan terjadinya resesi di  negaranya,  Indonesia  termasuk  diantaranya.  Sinyal  terjadinya  kemungkinan  resesi  dapat terlihat  dari  mulai  melemahnya  aktifitas  ekonomi  sektor  riil  pada  negara  tersebut.    Dengan adanya  isu  berita  tersebut,  menuai  banyak  pendapat  dan  opini  dari  netizen  melalui  paltform media sosial twitter, mereka saling berkomentar terhadap adanya isu berita resesi 2023. Tujuan dari penelitian analisis sentimen ini adalah untuk memahami dan mengetahui opini masyarakat atas isu berita resesi pada 2023 pada media sosial twitter apakah opini tersebut masuk dalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negatif serta mengetahui hasil akurasi persentasi dari setiap kelas. Pengujian dilakukan menggunakan model klasifikasi support vector machine (SVM) dan beberapa metode seperti data crawling, pre-processing, dan pembobotan kata. Berdasarkan hasil pengujian model didapatkan hasil akurasi 98,67% nilai Recall Positif sebesar 99.33%, nilai Recall  Negatif  sebesar  98.00%,  nilai  Precision  Positif  sebesar  98.03%  dan  nilai  Precision Negatif sebesar 99.32%. Data latih sebanyak 300 data sebanyak 149 data terprediksi Positif dan 1 data terprediksi Negatif. Untuk hasil prediksi sentiment negative terdapat 147 data dan 3 data terprediksi  positif.  Dari  proses  sentimen  analisis  dengan  667  data  uji,  dihasilkan  prediksi sebanyak 373 Sentimen Positif dan 294 Sentimen Negatif. Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan hanya berasal dari satu sumber media social, yakni media social twitter. Hal ini dapat menjadi  rujukan  bagi  penelitian  selanjutnya  dengan  menggunakan  sumber  data  media  social lainnya yang berbeda. Peneliti selanjutnya disarankan untuk menambahkan metode klasifikasi lainnya agar dapat menghasilkan perbandingan nilai.
Kata kunci— Analisis sentimen, Tweet, Support Vector Machine, Resesi

## Abstract
Currently  many  countries  are  discussing  the  possibility  of  a  recession  in  their  countries, Indonesia  is  one  of  them.  The  signal  of  the  possibility  of  a  recession  can  be  seen  from  the weakening of the real sector economic activity in the country. With this news issue, reaping a lot of opinions and opinions from netizens through the Twitter social media platform, they comment on  each  other  about  the  2023  recession  news  issue.  The  purpose  of  this  sentiment  analysis research  is  to understand and  find  out public  opinion on  the 2023  recession news  issue  in  the media social twitter whether the opinion is included in the positive sentiment class or negative sentiment  class  and  find  out  the  results  of  the  percentage  accuracy  of  each  class.  Tests  were carried out using a support vector machine (SVM) classification model and several methods such as data crawling, pre-processing, and word weighting. Based on the results of model testing, the

## Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023
results  obtained  were  98.67% accuracy,  a Positive  Recall  value  of  99.33%,  a  Negative  Recall value of 98.00%, a Positive Precision value of 98.03% and a Negative Precision value of 99.32%. The training data is 300 positive predictive data, 149 data and 1 negative predictive data. For negative sentiment prediction results, there are 147 data and 3 positive predicted data. From the sentiment analysis process with 667 test data, predictions were generated as many as 373 Positive Sentiments and 294 Negative Sentiments. In this study, the data source used only came from one source of social media, namely social media Twitter. This can be a reference for further research using  different  sources  of  social  media  data.  Future  researchers  are  advised  to  add  other classification methods in order to produce a comparison of values.
Keywords— Sentiment analysis, Tweets, Support Vector Machine, Recession

## 1. PENDAHULUAN
Pengguna internet di Indonesia setiap tahun terus mengalami peningkatan. Berdasarkan laporan data terbaru Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) tahun 2022 pengguna internet di Indonesia mencapai sekitar 210,03 juta pengguna internet dalam negeri. Dari jumlah tersebut  alasan  utama  user  menggunakan  internet  adalah  untuk  dapat  mengakses  social  media termasuk  mengakses  Facebook,  Whatsapp,  Telegram,  Line,  Twitter,  Instagram,  Youtube  dll. Selain  itu  pengguna  mengakses  social  media  juga  untuk  berbagai  hal  diantaranya,  mengakses layanan public, transaksi online, pekerjaan, hiburan, dan politik.[1]
Twitter  merupakan  salah  satu  media  social  yang  popular  digunakan  oleh  masyarakat sebagai  ruang  ekspresi  generasi  muda,  khususnya  para  remaja.  Berdasarkan  laporan  We  Are Social  jumlah  pengguna  Twitter  tahun  2022  di  Indonesia  mencapai  18,45  juta  pengguna. Algoritma  pada  Twitter  akan  menampilkan  berita  atau  tweet  yang  terbaru  terlebih  dahulu dibandingkan dengan tweet yang sudah lama[2].
Resesi  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  perubahan    keadaan ekonomi  pada  suatu  negara  yang  melambat  atau  turun  secara  terus  menerus.  Adanya  isu  ini menjadikan ramai tanggapan pro-kontra netizen terhadap isu resesi 2023.
Sentimen  analisis  atau opinion  mining merupakan  sebuah  proses    memahami, mengekstraksi suatu data atau text digital untuk mendapatkan sebuah informasi sentiment yang kemudian dianalisis untuk menentukan nada pesan positif atau negative[3].
Penelitian  terdahulu  terkait  analisis  sentiment  pernah  dilakukan  oleh  Nur  Fitriyah  et al.,(2020)  dalam  penelitiannya  penulis  mengklasifikasikan  gojek  pada  media  social  twitter menggunakan klasifikasi support vector machine dengan evaluasi model validasi silang 10 kali lipat serta kernel linier dan kernel RBF. Hasil pelabelan data secara manual menghasilkan tingkat akurasi  keseluruhan  sebesar  79,19%  dan  akurasi  kappa  16,52%  [4].  Penelitian  terdahulu  juga pernah  dilakukan  oleh  Dedi  Darwis  et  al.,(2020)  Penelitian  ini  penulis  melakukan  penerapan analisis sentiment terhadap data twitter KPK Republik Indonesia menggunakan confusion matrix melalui library SVM, penelitian ini menggunakan sckit–lern machine learning pada python versi 3.7.6 dan menghasilkan akurasi  sebesar 82% [5]. Penelitian terkait juga pernah dilakukan oleh Dian Siti Utami et al.,(2021). Penelitian ini membahas tentang analisis sentiment pinjaman online pada  twitter  menggunakan  metode    algoritma support  vector  machine, pengujian  ini menggunakan cros validation atau validasi silang dan menghasilkan akurasi 62.99%[6]
Pada penelitian ini penulis akan melakukan sentiment analisis tanggapan netizen terhadap berita resesi 2023 dengan aloritma SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) untuk menentukan apakah tanggapan tersebut bersentimen positif atau negative.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, dataset penelitian yang digunakan diambil dari data teks public pada media social twitter berbahasa Indonesia. Data teks berupa komentar atau tweet dari pengguna media  social  twitter[7].  Data  tersebut  diambil  menggunakan  API  twitter  yang  di  proses  oleh aplikasi  RapidMiner.  Tahap  penelitian  terdiri  dari  tahap  crawling  data,  preprocessing, pembobotan, klasifikasi, akurasi[8].

## Gambar 1 Tahap Penelitian

## 2.1 Pengambilan data
Crawling  merupakan  proses  pengambilan  data  dari  twitter  dan  berfungsi  untuk mengumpulkan dataset yang akan diproses oleh RapidMiner [9].Untuk dapat menggunakan API twitter maka terlebih dahulu untuk mendaftar pada akun twitter developer, kemudian pendaftar akan  mendapatkan  token  untuk  dapat  masuk  ke  API  twitter.  Pencarian  atau  crawling  data dilakukan  dengan  keyword  pencarian  resesi  ekonomi  2023  yang  diakuisisi  datanya,  kemudian data tersebut akan diolah dan di klasifikasikan menjadi opini positif atau opini negative[10]. Data yang diperoleh menggunakan Teknik crawling ini berjumlah 2000 tweet.

## 2. 2 Preprocessing
Data  yang  diambil  merupakan  data  unstruktur  sehingga  perlu  dilakukan  pre- processing[11].  Dalam  proses  ini  kumpulan  data  dilakukan  preprocessing  untuk  melakukan tranformasi  data  [12].  Tahap  ini  dilakukan  penyiapan  data  teks  dikarenakan  masih  memiliki beberapa permasalahan seperti data duplikat, noise dll
a. Cleansing
Cleansing data merupakan proses pembersihan data yang baru saja di ambil dari twitter. Pada proses tersebut data baru yang diperoleh dari hasil crawling akan terdapat beberapa teks yang tidak  digunakan  seperti  hastag,  url,  @,  retweet  dan  lain  sebagainya,  maka  dari  itu  perlu dilakukan proses cleansing.
b. Casefolding Pada proses casefolding ini dilakukan penyetaraan huruf besar dan huruf kecil, yaitu dengan mengubah semua huruf besar menjadi huruf kecil.
c. Tokenizing
Pada  tahap  ini  proses tokenizing dilakukan  dengan  memotong  kalimat  menjadi  kata  yang terpisah, sehingga setiap kata yang dapat dilakukan pengecekan satu persatu pada langkah selanjutnya.
d. Stopword
Tahap  ini  merupakan  tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  tokenizing.  Proses  ini menghilangkan  kata  yang  tidak  memiliki  makna  seperti  contoh  “yang”,”di”,”ke”  dan  lain sebagainya.
e. Stemming
Stemming merupakan  proses  tahap  pencarian  kata  dasar  dari  hasil  stopword  yaitu  bekerja
Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023
dengan  membuang  kata  –  kata  imbuhan  seperti  contoh  “me-kan”,”ber-kan”  dan  lain sebagainya.
2.3 Pelabelan Data
Pada  proses  ini  data tweet hanya  membagi  kedalam  kelas  positif  dan  kelas  negative. Penilaian parameter pada label positif mengandung kalimat  – kalimat yang baik, seperti pujian, optimis, semangat, dukungan dan lain sebagainya[13]. Dan kalimat negative adalah kalimat yang mengandung kalimat kurang baik seperti hinaan, putus asa, cacian, ejekan dan lain sebagainya.

## 2.4 Pembobotan Data
Setelah dilakukan data preprocessing selanjutnya akan dilakukan pembobotan setiap kata atau term  weighting .  Dalam  proses  ini  term/kata  akan  divektorisasikan  menjadi  bentuk  numerik dikarenakan  dalam  pengklasifikasian  hanya  dapat  dilakukan  dalam  bentuk  numerik  saja[13]. Tujuan dari pembobotan TF-IDF yaitu kata/ term yang terdapat pada dokumen menghasilkan label atau  sentiment  dan  untuk  memnetukan  nilai  atau  bobot  pada  sebuah  term  berdasarkan  tingkat kepentingan dalam dokumen[14]  .

## 2.5 Support Vector Machine
Dalam  proses  klasifikasi  ini  digunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  guna mengenali  pola  data  training,  proses  klasifikasi  ditentukan  menjadi  2  kelas  yaitu  positif  dan negative[15]. Kemudian dataset dibagi menjadi data training dan data testing .
Gambar 2 Ilustrasi Support Vector Machine

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Pengumpulan data
Proses pengambilan data dilakukan dengan cara  crawling dan menghasilkan 2000 data komentar  tweet  pada  twitter  yang  di  ambil  dengan  memanfaatkan  API  twitter  dengan  bantuan aplikasi  RapidMiner  Studio[16].  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan keyword “resesi  2023” hasilnya  mendapat  2000  data  tweet  yang  kemudian  dilakukan remove  duplikasi untuk menghilangkan tweet yang duplikat, kemudian data tersebut dapat disimpan dalam file .csv atau . excel.
Gambar 3 Ilustrasi Pengumpulan Data
Berikut adalah contoh dokumen hasil crawling dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

## Hasil Crawling
Ancaman  resesi  global  pada  2023  menyebabkan  permintaan  industri padat karya menurun sehingga banyak yang mengambil langkah PHK. https://t.co/GJje8VPxWe
RT @sahabatganjar: Gubernur Jawa Tengah (Jateng) Ganjar Pranowo telah  menyiapkan  strategi  untuk  menghadapi  potensi  krisis  pangan pada 2023…
@ainunrozi Gara gara ada nya Tahun gelap di 2023 atau bisa di sebut dengan  resesi.  Gua  jajan  cilok  aja  udah  diomelin  sama  suami,  suami bilang  "  INGET,  JANGAN  BOROS  BOROS..  TAHUN  DEPAN
NYARI DUIT SUSAHHH, BAHAN POKOK NAIKK
YA elaaaa bangggg, cuma goceng dah di ceramahin..

## Table 1 Ilustrasi Hasil Crawling Twitter
3.2 Pelabelan Data
Setelah dilakukan proses preprocessing data kemudian dilakukan pelabelan data secara manual dengan jumlah data 300 masing - masing sebagai data uji dan data latih. Berikut adalah hasil contoh pelabelan data.
@erickthohir  optimis  Indonesia  nisa  melewati  resesi  2023 #BangkitBersamaET https://t.co/izBMWe4HUL Positif Ekonomi  Indonesia  di  Tahun  2023  diperkirakan  tidak  akan mengalami resesi.https://t.co/4yLo4qrGGU Positif Dengan terus mendorong ekspor SDA dalam bentuk jadi, @erickthohir optimis Indonesia bisa lewati resesi 2023. #BangkitBersamaET https://t.co/5MbtNkjgIf Positif RT @Andreansyah_088: Menteri BUMN @erickthohir;Optimisme ini tetap harus kita bangun,dan saya yakin ekonomi nasional tetap akan tumbuh di a… Positif @Tery44117487 @dja_ndaf @OpungituKakek @abu_waras Banyak baca dan belajar ekonomi Pak klo mau tau indikasi resesi global, yg pasti akan berdampak ke Indonesia. Layoff karyawan Goto/Shoppee, buruh pabrik sudah mulai dikurangi jam kerjanya, krisis energi Eropa, zero covid policy di China, fed rate naik, balik lg ke sy Q1-Q2 2023? Negatif @rwodeo optimis bisa hadapi resesi 2023 Positif
Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023
Gencar dgn inflasi dan prediksi resesi yg mengerikan di tahun 2023 ?
#KinerjaBRIQ3 Negatif Table 2 Ilustrasi Pelabelan Data
3.3 Proses Cleansing
Setelah  data  dilakukan  pelabelan  kemudian  data  dilakukan  proses cleansing yang merupakan proses pembersihan data[17]. Pada proses tersebut data baru yang diperoleh dari hasil crawling  akan  terdapat  beberapa  teks  yang  tidak digunakan  seperti  hastag,  url,  @,  retweet  dan lain sebagainya, maka dari itu perlu dilakukan proses cleansing .

## Data Crawling
Ancaman  resesi  global  pada  2023  menyebabkan  permintaan  industri  padat karya  menurun  sehingga  banyak  yang  mengambil  langkah  PHK. https://t.co/GJje8VPxWe

## Cleansing
Ancaman  resesi  global  pada  2023  menyebabkan  permintaan  industri  padat karya menurun sehingga banyak yang mengambil langkah PHK
Table 3 Proses Cleaning
3.4 Preprocessing
Text  preprocessing  merupakan  proses  mengubah  data  yang  sebelumnya  belum terstruktur/tidak terstruktur menjadi sebuah data yang tersetruktur[18]. Pada proses preprocessing terdapat  beberapa  subproses  antaralain  yaitu tokenizing,  casefolding ,  filter  token  dan stopword [19] .

## Gambar 4 Operator Preprocessing
Berikut adalah contoh data preprocessing

## Casefolding
ancaman resesi global pada 2023 menyebabkan permintaan industri padat karya menurun sehingga banyak yang mengambil langkah phk

## Tokenizing
[‘ancaman’ ‘resesi’ ‘global’ ‘pada’ ‘2023’ ‘menyebabkan’ ‘permintaan’ ‘industri’ ‘padat’  ‘karya’  ‘menurun’  ‘sehingga’  ‘banyak’  ‘yang’  ‘mengambil’  ‘langkah’ ‘phk’]
Stopword
[‘ancaman’ ‘resesi’ ‘global’ ‘2023’ ‘menyebabkan’ ‘permintaan’ ‘industri’ ‘padat’ ‘karya’ ‘menurun’ ‘banyak’ ‘mengambil’ ‘langkah’ ‘phk’]

## Stemming
‘ancam’ ‘resesi’ ‘global’ ‘2023’ ‘sebab’ ‘minta’ ‘industri’ ‘padat’ ‘karya’ ‘turun’ ‘banyak’ ‘ambil’ ‘langkah’ ‘phk’]
Table 4 Preprocessing
3.4 Pembobotan TDF-IDF
TF-IDF merupakan suatu metode algoritma yang berguna untuk menghitung bobot setiap kata  yang  umum  digunakan.  Metode  ini  juga  terkenal  efisien,  mudah  dan  memiliki  hasil  yang akurat[20].  Metode  ini  akan  menghitung  nilai  Term  Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document Frequency  (IDF)  pada  setiap  token  (kata)  di  setiap  dokumen  dalam  korpus.  Secara  sederhana, metode  TF-IDF  digunakan  untuk  mengetahui  berapa  sering  suatu  kata  muncul  di  dalam dokumen[21].

## Gambar 5 Proses Pembobotan TDF

## 3.5 Pemodelan SVM
Pada proses ini melibatkan teknik data mining dengan algoritma klasifikasi menggunakan RapidMiner  Studio  Educational  9.10[22].Hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  adalah mengklasifikasi  tweet  positif  dan  tweet  negatif  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine [23]. Data yang di ujikan sebanyak 150 data positif dan 150 data negative.
Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023

## 3.4  Pengujian
Setelah  mengetahui  akurasi  algoritma  SVM  kemudian  dilakukan  analisis  sentiment terhadap  data  latih  dan  data  model  yang  sudah  dibuat[24].  Algoritma  SVM  akan memprediksi setiap opini yang belum memiliki kelas[25]. Apakah opini tersebut termasuk dalam kelas positif atau kelas negative berdasarkan pemodelan yang sudah dibuat sebelumnya.

## Gambar 7 Pengujian Analisis
Hasil dari sentiment analisis, algoritma support vector machine mampu melakukan analisis sentiment terhadap tweet yang belum di labeli dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8 Hasil analisis

## Gambar 9 Hasil Akurasi
Hasil pengujian data latih menggunakan metode SVM menghasilkan Accurasy  sebesar 98.67%, nilai Recall Positif sebesar 99.33%, nilai Recall Negatif sebesar 98.00%, nilai Precision Positif sebesar 98.03% dan nilai Precision Negatif sebesar 99.32%. Data latih sebanyak 300 data sebanyak  149  data  terprediksi  Positif  dan  1  data  terprediksi  Negatif.  Untuk  hasil  prediksi sentiment negative terdapat 147 data dan 3 data terprediksi positif.
3.6 Wordcloud
Wordcould merupakan visualisasi kata  – kata yang sering banyak muncul dalam suatu data, berikut yang paling besar merupakan kata yang sering muncul.

## Gambar 10 Wordcould

## 3.7 Hasil Prediksi
Dari  proses  sentimen  analisis  yang  dilakukan  dengan  667  data  uji,  dihasilkan  prediksi sebanyak 373 Sentimen Positif dan 294 Sentimen Negatif. Dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023

## Gambar 11  Hasil Sentimen Analisis
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, hasil analisis sentiment yang dominan adalah sentiment Positif. Hasil ini menunjukan bahwa masyarakat menanggapi secara positif terkait berita resesi 2023.  Data  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  masyarakat  terhadap  berita  seramnya  resesi  di  media sosial

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sentiment masyarakat terkait isu resesi 2023 menunjukan nilai akurasi 98.67% nilai Recall Positif sebesar 99.33%, nilai Recall Negatif sebesar 98.00%, nilai Precision Positif sebesar 98.03% dan nilai Precision Negatif sebesar 99.32%. Data latih  sebanyak  300  data  sebanyak  149  data  terprediksi  Positif  dan  1  data  terprediksi  Negatif. Untuk  hasil  prediksi  sentiment  negative  terdapat  147  data  dan  3  data  terprediksi  positif.  Dari proses sentimen analisis dengan 667 data uji, dihasilkan prediksi sebanyak 373 Sentimen Positif dan 294 Sentimen Negatif. Disimpulkan bahwa sentiment terhadap isu resesi 2023 positif lebih besar dibandingkan sentiment negative.

## 5. SARAN
Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan hanya berasal dari satu sumber media social,  yakni  media  social  twitter.  Hal  ini  dapat  menjadi  rujukan  bagi  penelitian  selanjutnya dengan  menggunakan  sumber  data  media  social  lainnya  yang  berbeda.  Peneliti  selanjutnya disarankan  untuk  menambahkan  metode  klasifikasi  lainnya  agar  dapat  menghasilkan perbandingan nilai.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  Dadang  Iskandar  Mulyana,M.Kom  selaku dosen pembimbing dan semua pihak yang telah terlibat dan memberi dukungan, nasehat dan saran terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Nooraeni,  A.  Fikri  Fadhilah  I,  H.  Dwi,  S.  Fatimatul,  S.  Pertiwi,  dan  Y.  Ronaldias, “Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Mengenai  Isu  RUU  KPK  Dengan  Metode  Support Vector Machine (SVM),” vol. 22, no. 1, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.
[2] Slamin,  Universitas  Negeri  Jember,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers. Indonesia  Section,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers.  Indonesia  Section. Computer  Society  Chapter,  dan  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, Proceedings,  2019  International  Conference  on  Computer  Science,  Information Technology,  and  Electrical  Engineering  (ICOMITEE  2019) :  October  16th-17th  2019, Jember, Indonesia .
[3] M.  Iqbal  Ahmadi dkk. ,  “SENTIMENT  ANALYSIS  ONLINE  SHOP  ON  THE  PLAY STORE USING METHOD SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Seminar Nasional Informatika , vol. 2020.
[4] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  D.  Asih,  dan  I.  Maruddani,  “ANALISIS SENTIMEN  GOJEK PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER  DENGAN  KLASIFIKASI  SUPPORT  VECTOR MACHINE (SVM),” JURNAL GAUSSIAN , vol. 9, no. 3, hlm. 376–390, 2020, [Daring]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[5] D. Darwis, E. Shintya Pratiwi, A. Ferico, dan O. Pasaribu, “PENERAPAN ALGORITMA SVM  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  PADA  DATA  TWITTER  KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA,” 2020.
[6] D. S. Utami dan A. Erfina, “Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” 2021.
[7] D. Auliya Agustina, S. Subanti, E. Zukhronah, P. Studi Statistika, dan U. Sebelas Maret, “Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” 2020.
[8] N. Öztürk dan S. Ayvaz, “Sentiment analysis on Twitter: A text mining approach to the Syrian refugee crisis,” Telematics and Informatics , vol. 35, no. 1, hlm. 136–147, Apr 2018, doi: 10.1016/j.tele.2017.10.006.
[9] G. Song, “Sentiment analysis of Japanese text and vocabulary learning based on natural language  processing  and  SVM,” J  Ambient  Intell  Humaniz  Comput ,  2021,  doi: 10.1007/s12652-021-03040-z.
[10] W. Budiharto dan M. Meiliana, “Prediction and analysis of Indonesia Presidential election from  Twitter  using  sentiment  analysis,” J  Big  Data ,  vol.  5,  no.  1,  Des  2018,  doi: 10.1186/s40537-018-0164-1.
[11] H. Tuhuteru dan U. Kristen Indonesia Maluku Jl Ot Pattimaipauw, “Analisis Sentimen Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine.”
[12] R.  Sandoval-Almazan  dan  D.  Valle-Cruz,  “Sentiment  Analysis  of  Facebook  Users Reacting to Political Campaign Posts,” Digital Government: Research and Practice , vol. 1, no. 2, Apr 2020, doi: 10.1145/3382735.
[13] A.  J.  Putri,  A.  S.  Syafira,  M.  E.  Purbaya,  dan  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  E- Commerce Lazada pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector
Analisis Sentimen Dengan Algoritma SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita Resesi 2023
Machine,” Jurnal TRINISTIK: Jurnal Teknik Industri, Bisnis Digital, dan Teknik Logistik , vol. 1, no. 1, hlm. 16–21, Mar 2022, doi: 10.20895/trinistik.v1i1.447.
[14] O. Almatrafi, S. Parack, dan B. Chavan, “Application of location-based sentiment analysis using twitter for identifying trends towards indian general elections 2014,” dalam ACM IMCOM 2015 - Proceedings , Jan 2015. doi: 10.1145/2701126.2701129.
[15] H.  C.  Husada  dan  A.  S.  Paramita,  “Analisis  Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, hlm. 18–26, Feb 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[16] IEEE Staff, 2018 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS) . IEEE, 2018.
[17] T. Fazar Tri Hidayat dan dan Azhari Ali Ridha, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine”.
[18] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  dan  W.  Gata,  “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, hlm. 115, Jul 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[19] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” 2017. [Daring]. Available: https://t.co/jrvaMsgBdH
[20] K.  A.  Padhana  dan  M.  Sadikin,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kondisi Perekonomian di Indonesia Pada Masa Pandemi 2020,” Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer , vol. 5, no. 2, 2021.
[21] A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, dan N. Satya Marga, “SENTIMEN ANALISIS PUBLIK  TERHADAP  KEBIJAKAN  LOCKDOWN  PEMERINTAH  JAKARTA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SVM,” JDMSI ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  31–37,  2021, [Daring]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[22] A. Novantirani, M. S. Kania Sabariah, dan V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk  Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota  dengan  Metode Support Vector Machine.”
[23] P.  Arsi  dan  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” vol. 8, no. 1, hlm. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[24] P. Amira Sumitro dkk. , “Terbit online pada laman web jurnal: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/ Analisis Sentimen Terhadapat Vaksin Covid-19 di  Indonesia  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Lexicon Based”,  [Daring].  Available: https://developer.twitter.com
[25] “4.2017 Analisis Waktu nyata dari acara trending teratas di twitter ; Pendekatan Berbasis Leksikon”.