## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h ttp ://w w w . in feb . o rg 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  65-71 e-ISSN: 2714-8491

## Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Social Network Analysis (SNA)
Tri Putri Lestari 1 
1 Independent Researcher
triputrilestarii@gmail.com

## Abstract
Online  loans  are  growing  rapidly  in  Indonesia  in  the  last  two  years.  This  is  because  the  online  loan  administration requirements  are  easier  compared  to  bank  financial  service  loans.  Online  loans  are  financial  services  that  provide  online- based  services.  Along  with  the  development  of  online  loans,  many  illegal  online  loans  have  sprung  up  and  often  commit violations,  such  as  leaking  customer  personal  information  and  abusing  data  by  carrying  out  extreme  actions  such  as terrorizing customers who make online loan transactions. This certainly gets a lot of comments from the public, especially on social media twitter. This study aims to conduct a sentiment analysis to see what phenomena are happening among the public regarding online loans. The data used are tweets or retweets from Twitter social media with #pinjamanonline #pinjol. Twitter social  media  was  chosen  because  an  incident  can become  a  phenomenon  if  it  gets  a  lot  of  attention  from  the  community, especially  on  Twitter  social  media.  In  this  study,  using  text  mining  techniques  by  applying  the  Support  Vector  Machine algorithm to classify sentiments on twitter users regarding online loans. This study also looks at the interactions that occur on social media Twitter using social network analysis (SNA). the results of research and testing of the Support Vector Machine method to classify online loans with an Accuracy value level of 86.6%, with a positive precision of 86%, neutral of 1.00% and negative of 87%, positive recall of 90%, neutral 87% and negative of 26 % and positive F1-Score of 88% neutral 42% and  negative  86%.  Then  at  the  Social  Network  Analysis  stage  there  is  the  most  influential  account,  namely  influencer @alvinline21 with 1402 nodes.
Keywords: Social Network Analysis, Support Vector Machine, Text Mining, Twitter, Online Loan.

## Abstrak
Pinjaman  Online  berkembang  dengan  pesat  di  Indonesia  dengan  rentang  waktu  dua  tahun  terakhir.  Ini  disebabkan  karna persyaratan  administrasi  pinjaman  online  yang  lebih  dipermudah  di  bandingkan  dengan  pinjaman  layanan  keuangan perbankkan.  Pinjaman  online  merupakan  jasa  keuangan  yang  meyediakan  layanan  berbasis  online.  Seiringan  dengan perkembangan  pinjaman  online  tersebut,  banyak  pinjaman  online  illegal  bermunculan  dan  sering  melakukan  pelanggaran, seperti  membocorkan  informasi  pribadi  nasabah  dan  melakukan  penyalahgunaan  data  dengan  menjalankan  aksi  ekstrem seperti  melakukan  teror  kepada  nasabah  yang  melakukan  transaksi  pinjaman  online.  Hal  ini  tentunya  mendapat  banyak komentar  dari  kalangan  masyarakat  khususnya  di  media  sosial  twitter.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  Analisa sentiment  guna  melihat  fenomena  apa  yang  sedang  terjadi  di  kalangan  masyarakat  mengenai  pinjaman  online.  Data  yang digunakan merupakan tweet atau retweet dari media sosial twitter dengan #pinjamanonline #pinjol. Media sosial twitter di pilih  di  karenakan  suatu  kejadian  dapat  menjadi  fenomena  jika  mendapat  banyak  perhatian  dari  kalangangan  masyarakat terutama di media sosial twitter. Pada penelitian ini menggunakan teknik text mining dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine guna melakukan klasifikasi sentimen pada pengguna twitter mengenai pinjaman online. Pada penelitian ini juga dilihat interaksi yang terjadi di sosisl media twitter dengan menggunakan sosial network analysis (SNA). hasil penelitian dan pengujian metode Support Vector Machine untuk mengklasifikasi pinjaman online dengan tingkat nilai Accuracy sebesar 86.6%,  dengan precision  sebesar  positif sebesar  86 %,  netral 1.00%  dan  negatif  sebesaar  87%,  recall  positif  sebesar  90%, netral 87% dan negatif sebesar 26% dan F1-Score positif sebesar 88% netral 42% dan negatif sebesar 86%. Kemudian pada tahap Social Network Analysis terdapat akun paling berpengaruh yaitu influencer @alvinline21 dengan 1402 nodes.
Kata kunci: Social Network Analysis, Support Vector Machine, Text Mining, Twitter, Pinjaman Online.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pinjaman  Online(  pinjol)  tumbuh  dengan  pesat  di Indonesia  dengan  rentang  waktu  2  tahun  terakhir  [1]. Ini  disebabkan  karna  persyaratan  administrasi  pinjol yang  lebih  dipermudah  di  bandingkan  dengan pinjaman layanan keuangan perbankkan [2]. Kemudahan dan kecepatan yang ditawarkan
memunculkan  daya  tarik  tersendiri.  Selain  itu,  situasi ekonomi  yang  pelik  akibat  pandemi  Covid-19 menjadikan tingginya permintaan pinjam meminjam di masyarakat.  Pinjol  merupakan  salah  satu  fasilitas pinjaman uang oleh badan tertentu dengan memanfaatkan teknologi secara online [3]
Semenjak  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  menerbitkan aturan  tentang  Pear  to  Pear  lending  melalui  tata  tertib Nomor  77/POJK.01/2016  [4].  Industri  jasa  keunagan mengalami banyak perkembangan dengan sangat pesat dan  memberikan  masyarakat  pilihan  untuk  meminum madu  maupun  racun  [5].  Dengan  kemajuan  teknologi serta  kemudahan  yang  disediakan  sehingga  banyak alibi  warga  memafaatkan  jasa  industri  keuangan  [6]. Namun,  bersamaan  dengan  perkembangan  tersebut, banyak  pinjol  ilegal  yang  kedapatan  sering  melalukan pelanggaran, seperti mengungkapkan informasi individu  nasabah  serta  menyalahgunakan  infrormasi pribadi nasabah dengan melakukan tindakan berbahaya seperti melakukan ancaman dan teror terhadap nasabah dalam  melaksanakan  penagihan  pinjaman  [7].  Dengan maraknya kasus pinjol  ilegal, tidak sedikit  masyarakat yang  menjadi  korban,  Sehingga  memunculkan  banyak sentiment di masyarakat khususnya di sosial media.
Dari  fenomena  yang  terjadi  maka  peneltian  ini  akan menganalisis text  mining pada  sosial  media  twitter terhadap  opini  masyarakat  mengenai  pinjol.  Dengan adanya penelitian ini nantinya akan melalukan analisis terhadap  opini  atau  pendapat  masyarakat  mengenai pinjol  yang  di  posting  di twitter apakah  itu  bersifat positif, negatif maupun netral. Untuk mewujudkan hal tersebut  penelitian  ini  akan  mengguanakan  senitiment analisis dan Social Network Analysis (SNA).
Analisis  sentimen  ataupun  opinion  mining  adalah proses  menguasai,  mengekstrak  serta  mencerna informasi  tekstual  secara  otomatis  buat  memperoleh data  sentimen  yang  tercantum  dalam  sesuatu  kalimat opini  [8].  Analisis  sentimen  dibuat  guna  melihat komentar ataupun kecenderungan opini terhadap suatu permasalahan  ataupun  objek  oleh  seorang,  apakah cenderung beropini negatif ataupun positif [9]. Analisa sentimen  juga  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengukur akurasi dalam menentukan setimen. Banyak metode yang digunakan untuk  mengukur akurasi  pada sentimen  analysis, diataranya Naïve  Bayes Classifier [10], K-nearest  neighbors  algorithm [11],  dan  lain sebagainya.
SVM dapat dijelaskan secara sederhana menjadi usaha mencari  hyperplane  terbaik  yang  berfungsi  menjadi pemisah  2  buah  kelas  di input  space [12].  SVM  juga dikenal  menjadi  teknik  pembelajaran  mesin  ( machine learning )  paling  terkini  setelah  pembelajaran  mesin sebelumnya yg dikenal  menjadi Neural  Network (NN) [13], SVM  merupakan  teknik  untuk  melakukan klasifikasi  opini,  Metode  SVM  dipilih  dikarenakan SVM  memiliki  di  nilai  hasil  yang  cukup  tinggi  pada tingkat  keaku-ratan  dibandingkan  dengan  algoritma yang  lain,  ini  dapat  di  lihat  pada  penelitian  terdahulu [13],  [9],  [14].  Selain  itu  penelitian  ini  akan menggunakan Social  Network  Analysis (SNA)  untuk melihat  influenser  yang  berpengaruh  di  sosial  media twitter.  Metode  SNA  merupakan  metode  yang mempelajari  hubungan  antar  satu  unit  entitas  dengan
unit  entitas  lainnya  menggunakan  bantuan  teori graph [15].
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan Metode Support  Vector  Machine (Svm)  guna  melihat kebijakan  Lockdown  yang  dilakukan  oleh  pemerintah jakarta  dengan  mengambil  berjumalah  2000  data  di media  sosial,  hasil  penelitian  ini  dinilai  cukup  baik  di karnakan  memiliki  akurasi  sebesar  74%  [16], kemudian  penelitian  mengenai  pembagian  terstruktur mengenai Ujaran
Kebencian menggunakan menggunakan Support Vector Machine di sosial media twitter menggunakan  akurasi  paling  tinggi  dengan Kernel  RBF  sebesar  93%  penelitian  ini  memakai  data sebesar  700  data Twitter [17],  Analisis  Sentimen Media Sosial Twitter dengan Kasus Pembatasan Sosial Berskala  Besar  di  Jakarta  Menggunakan Algoritma Support  Vector Machine dengan  menggunakan  data tweet sebanyak  1080  opini  Proses  penjabaran dilakukan  menggunakan  empat  skenario  pemisahan data  yaitu  60:40,  70:30,  80:20,  90:10  menggunakan akibat  rasio  pemisahan  data  90:10  menggunakan  fitur ekstraksi  TFIDF  lebih  unggul  dengan  nilai  akurasi 85,185% dan  F1-Score 72,413% [18].
Social  Network  Analysis (SNA)  suatu  proses  yang mempelajari  struktur  sosial  melalui  penggunaan Network Science [19]. Network Science artinya bidang kajian  akademik  baru  yang  menelaah  jaringan kompleks  mirip  jaringan  telekomunikasi,  jaringan personal  personal  komputer,  jaringan  biologis,  serta jaringan  sosial,  kajian  ini  mendasarkan  dirinya  di Graph  Theory [20].  Pendekatan  SNA,  dimana visualisasi  jaringan  dimodelkan  dengan  menggunakan metode  graph  tipe  undirected  [21].  Penelitian  terkait dengan  SNA,  dilakukan  untuk  melihat  interaksi  antar aktor  di  media  sosial  salah  satunya  pada hastag #pinjaman online, #pinjol.
Langkah-langkah yang akan dilakukan pada penelitian ini  yaitu,  Langkah  yang  melakukan  sentimen  analisa guna  melihat  komentar  ataupun  kritikan netizen mengenai Pinjol dengan menggunakan SNA. Langakah  selanjutnya  penelitian  ini  melihat  hubungan antar tweet menggunakan  metode  SNA. Peneletian  ini bertujuan  untuk  melihat  fenomena  apa  yang  sedang terjadi  di  kalangan  masyarakat  mengenai  pinjaman online, sehingga hasil yang di dapat dari penelitian ini diharapkan  dapat  berguna  bagi  masyarakat  dalam mempertimbangkan  resiko  tentang  pinjaman  online dan meminimalisir adanya penipuan online yang sering terjadi.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam melalukan sebuah penelitian data dan informasi bersifat  objektif  yang  akan  digunakan  sebagai  titik acuan  dalam  penelitian,  dengan  adanya  data-data tersebut  diharapkan  penelitian  yang  dihasilkan  adalah penelitian  yang  berkualitas.  Peroses  dalam  melakukan penelitian  ini  digambarkan  dalam  sebuah  flowchart pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
a. Indetifikasi Masalah
Identifikasi  ini  dilakukan  sebagai  langkah  awal penelitian.  Jadi,  secara  ringkas,  identifikasi  adalah mendefinisikan masalah penelitian. Selain itu, identifikasi  masalah  juga  dapat  diartikan  sebagai proses dan hasil pengenalan masalah atau inventarisasi masalah.
b. Crawling Data
Crawling  data  merupakan  pengumpulan  data  di  mana pengumpulan data dilakukan dengan mengakses portal Drone  Emprit  Academy  (DEA)  yang  telah  disediakan oleh  Universitas  Islam  Indonesia  yang  merupakan sebuah system yang  dapat  memonitor  dan  bisa melaukan  analisis  media social online .  Data  yang diambil  berjumlah  5000  tweet.  Pencarian  data  twitter berdasarkan  keyword  berbahasa  Indonesia  yaitu “pinjaman  online”  dan  “pinjol”.  Berikut  adalah tampilan platform DEA  UII  yang  di  sajikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Platform DEA UII
c. Natural language processing (NLP)
Natural  Language  Processing (NLP) data  pada penelitian dilakukan menggunakan 5 tahap, yaitu:
i. Cleaning yaitu  membersihkan text dari  tanda baca  atau  HTML  tag  Bila  hasil crawling asal website [22].
ii. Case  folding merupakan  proses  pada text preprocessing yang dilakukan buat menyamakan karakter pada data [23]. iii. Tokenisasi adalah  proses  pemoto-ngan string input sesuai  istilah  yang  menyusunnya  dan membedakan karakter-karakter eksklusif yang dapat diperlakukan menjadi pemisah kata atau bukan [24].
iv. Stopwords ,  yaitu  menghilangkan  kata  yang dianggap kurang efectif [25] v. Stemming merupakan proses di mana mengubah kata menjadi bentuk dasarnya [26].
d. Proses  SNA  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk melihat  pro-kontra  yang  terjadi  sepanjang  tahun 2020. Proses SNA dilihat dari portal drone emprit academic  (dea.uii.ac.id).  Hastag  #Pinjamanonline #pinjol Jenis data dalam penelitian ini adalah data kuantitatif  dari  01  juni  2022  sampai  dengan  30 juni 2022 yang memiliki selang waktu 30 hari Hal ini  dilakukan  untuk  melihat  seberapa  banyak masyarakat  yang  beropini  mengenai  Pinjol  di sosial media twitter.
e. Proses  pembentukan  analisis  sentimen  memakai Metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  setelah dilakukan proses analisis sentimen, maka membuat akurasi dari metode.
f. Seleksi Fitur
Pada  seleksi  fitur  ini  di  buat  menaikkan  kinerja classifier yg berguna untuk menaikkan akurasi dan mengurangi  waktu  komputasi.  dalam  hal  ini  fitur yang  digunakan  yaitu  TF-IDF  [27].  Hasil  dari seleksi fitur TF-IDF disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Training Dokumen Setelah K1 lebih horror dr terror pinjol K2 tambahan, jangan sampe kamu gantung diri gara-gara namamu dipinjem buat pinjol ya, udah kejadian ditempat sya, nama dipinjem temen, hutang gak dibayar, dia yang diuber sampe depresi akhirnya gantung diri K3 Nonton  timnas,  beli  tiketnya  suruh  siapin  nik sama  selfie  pake  ktp  lu  federasi  bola  apa  jasa pinjol K4 Pinjaman, online, ilegal, yang, meresahkan K5 yuk  pak  yg  butuh  pinjaman  uang  untuk kebutuhan‚ dg syarat mudah no admin auto acc dan  Langsung  cair  ke  rekening  klik  link dibawah  ini  ya  pak  tanpa  biaya  admin,
pinjaman  online  langsung  cair  ke  rekening hanya modal ktp
g. TF-IDF
Pada tahapan TF-IDF ini, kata-istilah yang tersusun dalam  setiap tweet untuk  diberikan  bobot  dengan cara  perkalian  nilai Term  Frequency (TF)
menggunakan Inverse Document  Frequency (IDF).
Hasil dari TF-IDF disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Perhitungan TF-IDF
Kata TF
IDF K1 K2 K3 K4 K5 Acc 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989 Admin 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989 Akhirnya   0 1 0 0 0 Log(5/ 1) = 0.6989 A pa 0 0 1 0 0 Log(5/ 1) = 0.6989 langsung 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989 Biaya 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989 Bola 0 0 1 0 0 Log(5/ 1) = 0.6989
Buat 0 1 0 0 0 Log(5/ 1) = 0.6989 Butuh 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989 Cair 0 0 0 0 1 Log(5/ 1) = 0.6989
h. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini,  akan  membahas  hasil  yang  diperoleh dari pengujian yang dilakukan menggunakan beberapa aplikasi.

## 2.1. Klasifikasi Menggunakan Metode SVM
Proses  dengan  membuat  data training dan testing dari hasi crawling data yang dilakukan dengan menggunakan rasio dataset 80% data training dan 20% data testing disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Training dan Testing No Pembagian data Jumlah Data
Data Training Data Testing Data Training Data Testing 1 80% 20% 4000 1000
Data pelatihan 80% dan data pengujian 20% yang akan diklasifikasikan  menggunakan  model  pembelajaran SVM  dengan menggunakan  confusion  matrik yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion matrix Data Aktual Data Prediksi Negatif Netral Positif Negatif TNg NgN FN Netral NNg TN NP Positif FP PN
TP
Pada  Tabel  4  dijelakan  Confusion  matrix  merupakan hasil  prediksi  menggunakan  mesin  klasifikasi  SVM yang  diukur  performa  dari  tiap-tiap  kelas  dengan  cara menghitung precision, recall, dan F1-score, keterangan:
TNg = Kelas kata negatif terprediksi negatif NNg = Kelas kata negatif terprediksi netral
FN
= Kelas kata negatif terprediksi kata positif
NgN = Kelas kata netral terprediksi kata negatif
TN
= Kelas kata terprediksi netral
NP = Kelas kata netral terprediksi sebagai kata positif FP  = Kelas kata positif terprediksi negatif PN = Kelas kata positif terprediksi netral TP = Kelas kata prediksi benar bernilai positif Dari  perhitungan  manual  tersebut  sesuai  dengan  hasil yang  diberikat  oleh  bahasa  pemograman python pada percobaan  pertama  ini  dengan  proporsi  data  80:20 yang disajikan pada Gambar 3
Gambar 3. Hasil SVM dengan proporsi data 80:20

## 2.2 Analisis Sentimen
Pada  pembahasan  analisis  sentimen,  menggunakan metode  pengujian,  dan  data  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi  proporsi  data,  yakni  80:20  dengan confusion matrix yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil 80:20 SVM
Data Aktual Data Prediksi Precision Recall F1-Score Neg Net Pos Neg 150 3 20 0.86 0.90 0.88 Net 11 19 26 1.00 0.87 0.42 Pos 17 4 144 0.87 0.26 0.86
Nilai akurasi Support Vector Machine
Akurasi = 86.6%
Presisi = (TP)/(TP+FP)
= (97)/ (97+94) x 100% = 50,7%
Hasil  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  data  uji  sebanyak  4000  komentar  dari masyarakat mengenai topik pinjaman online dan pinjol menggunakan  media  massa  twitter  pada  metode SVM menghasilkan  nilai  Akurasi  sebesar  86.6%dan  presisi 50,7%.
2.3. Perhitungan Nilai Centrality
Pada  tahap  merupakan  tahap  perhitungan  nilai centrality  ( degree  centrality,  closeness  centrality, dan betweeness  centrality )  node  atau  aktor  untuk mengidentifikasi  aktor  berpengaruh  dengan  jumlah interaksi yang tinggi.
Perhitungan  degree  centrality  pada  hastag  pinjaman online dan pinjol dengan node @denni_sauya di mana perhitungan  degree  centrality  yang  dilakukan  dengan bantuan  software  gephi  di  dapat  4  (Empat)  interaksi yang terjadi, maka dilakukan pertihungan menggunakan Rumus (1).
(1)

## Gambar 4. Interaksi Degree Centrality
Pada  Ggambar  4  pada  node  @denni_sauya  dapat  di lihat degree centrality terdapat ada 4 (Empat) interaksi node. Maka di ketahui:
= 4
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Support Vector Machine
Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  fitur  TF-IDF bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai Accuracy, Precision, recall dan F1-Score , berdasarkan pengujian  memiliki  hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel 4  Ini  merupakan  hasil dataset dengan  perbandingan 80:20. Berikut hasil dari proses percobaan menggunakan Python dalam  klasifikasi  SVM  yang  di sajikan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi SVM
Hasil  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan data uji sebanyak 4000 tweet  mengenai topik  pinjaman  online  dan  pinjol  menggunakan media massa  twitter  pada  metode  SVM  menghasilkan  nilai presisi 91 %, recall sebesar 68 % kemudian untuk nilai akurasi  menghasilkan  nilai  persentase  sebesar  87  %. Dapat dilihat pada Tabel 5 Rekap hasil SVM
Tabel 5. Rekap hasil SVM
Support Vector Machine Accuracy Recall Preccision F1- Score(%) Positif 86.6 % 0.90 %  0.86 % 0.88 Netral 86.6 % 0.87 %  1.00 % 0.42 Negatif  86.6 % 0.26 %  0.87 % 0.86
Dari  proporsi  data  percobaan  yang  dilakukan menggunakan SVM pada Tabel 5 di sajikan data yang merupakan  rekap  dari  hasil  percobaan  menggunakan SVM  yang  terdapat  pada  gambar  4  Hasil  Klasifikasi SVM.

## 3.1.1 Word Cloud
Word  Cloud  menggambarkan  kata-kata  yang  paling sering  muncul  dan  menjadi  topik  utama  dari  5000 tweets  yang  terdapat  pada  postingan  di  media  sosial twitter  tersebut.  Word  colud  merupakan  topik  teratas digambarkan melalui kumpulan kata. Kata yang paling sering  muncul  akan  ditampilkan  dalam  ukuran  yang lebih  besar  dari  yang  lainnya,  seperti  yang  telah  di sajikan  pada  Gambar  6  dan  7  visualisasi  berbentuk wordcloud dengan 2 kelas, yaitu positif, dan negatif.
visualsiasi wordcloud untuk sentiment “Positive” :
Gambar 6. Wordcloud dengan label positive
Berikut ini visualsiasi worcloud untuk sentiment “Negative” :
Gambar 7. Wordcloud dengan label negative
3.2 Social Network Analysis (SNA)
Pada  SNA  yang  terlihat  pada  gambar  3,  terdapat  3 influencer yang  begitu  dominan,  yaitu  @alvinline21, @drh_slamet dan @Footballtrophlk. Ketiga influencer ini merupakan orang yang berpengaruh di media sosial twitter .  Sehingga  pemerintah  dapat  menjadikan  ketiga
akun  tersebut  sebagai  infuencer  terhadap  masyarakat dalam memberikan edukasi mengenai pinjaman online.
Perhitungan  hasil  data hastag pinjaman  online  dan pinjol  di  media  sosial twitter menggunakan software gephi versi  0.9.6  terhadapat  nilai degree  centrality, closeness centrality , dan betweeness centrality maka di ketahui  aktor  yang  berpengaruh  terhadap  interaksi jejaring  sosial  adalah  @alvinline21  yang  unggul  pada nilai degree  centrality,  closeness  centrality ,  dan betweeness ,  akun  @drh_slamet,  dengan  nilai degree 208, @Footballtrophlk dengan nilai degre e 207, dan di susul oleh @Partono_ADjem dengan nilai degree 180. Adapun  gambar  model  jaringan  dapat  di  lihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi jaringan #pinjol #pinjamanonline
SNA  ialah  hubungan  yang  terjadi  terhadap  user  yang dilambangkan  menggunakan  titik  (nodes)  serta hubungan antar user tersebut yg dilambangkan dengan garis  (edges)  [28].  SNA  membantu  untuk  memahami korelasi  sosial  yang  melambangkan  user  dengan  titik (nodes)  dan  korelasi  antar  user  dilambangkan menggunakan  garis  (edges)  di Online  Social  Network (OSN) [26]. Pada Tabel 8 merupakan 10 tertinggi dari nodes SNA influencer.
Tabel 8. Nodes SNA Influencer Name Type Size @alvinline21 person  1402 @drh_slamet person  1385 @Partono_ADjem person  315 @geloraco person  307 @footballtrophik person  197 @DivHumas_Polri person  185 @BossTemlen person  174 @1trenggalek person  145 @quintta1217 person  144 @HumasPoldaJatim  person  139
3.2.1 Word Cloud
Word  Cloud menggambarkan  katakata  yang  paling sering  muncul  dan  menjadi  topik  utama  dari  5000 tweets  yang  terdapat  pada  postingan  di  media  sosial twitter  tersebut. Word  Could merupakan  topik  teratas digambarkan melalui kumpulan kata. Kata yang paling sering  muncul  akan  ditampilkan  dalam  ukuran  yang lebih  besar  dari  yang  lainnya,  yang  disajikan  pada Gambar 9 Word Could pinjaman online:

## Gambar 9. Word Could pinjaman online

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  metode Support  Vector  Machine untuk  mengklasifikasi pinjaman online dengan tweet berbahasa  Indonesia menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF didapat kesimpulan bahwa penggunaan metode Support Vector Machine tingkat nilai Accuracy sebesar 86.6%, dengan Precision sebesar Positif sebesar  86  %, Netral 1.00% dan Negatif sebesaar 87%, Recall Positif sebesar 90%, Netral 87%  dan Negatif sebesar  26%  dan F1-Score Positif sebesar  88% Netral 42%  dan Negatif sebesar 86%.  Setelah  menyelesaikan  serangkaian  tahapan terhadap  analisa  data  sentimen  pada  twitter  dengan objek  Pinjaman Online .  Kemudian  pada  tahap  SNA terdapat 3 akun paling berpengaruh yang terdapat pada 2  cluster.  Cluster  pertama  terdapat  akun  influencer @alvinline21  dan  @drh_slamet.  Kemudian  pada cluster  ke  2  terdapat  @Footballtrophlk  yang  paling berpengaruh pada hastag #pinjaman online dan #pinjol.

## Daftar Rujukan
[1] Akyuwen,  R.,  Nanere,  M.,  &  Ratten,  V.  (2022).  Technology entrepreneurship: Fintech lending in Indonesia. In Entrepreneurial  innovation (pp.  151-176).  Springer,  Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-4795-6_14
[2] Syarvina,  W.,  &  Sudiarti,  S.  (2022).  Analisa  Risiko  Pinjaman Online  Ilegal  Dalam  Praktik  Teknologi  Finansial. Jurnal  Riset Akuntansi dan Bisnis, 22(1), 18-28. DOI:
http://dx.doi.org/10.30596%2F8939
[3] Wahyuni,  R.  A.  E.,  &  Turisno,  B.  E.  (2019).  Praktik  Finansial Teknologi  Ilegal  Dalam  Bentuk  Pinjaman  Online  Ditinjau  Dari Etika Bisnis. Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia , 1(3), 379- 391. DOI: https://doi.org/10.14710/jphi.v1i3.379-391
[4] Sopiyanti,  R.  (2022).  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (Ojk) Terhadap  Perlindungan  Konsumen  Atas  Data  Pribadi  Dalam
Transaksi  Peer  To  Peer  Lending  (P2p  Lending)  Berbasis Teknologi  Informasi  (Doctoral  Dissertation, Universitas Siliwangi. DOI: https://doi.org/10.31289/jiph.v8i1.512
[5] Marsden,  G.,  &  Docherty,  I.  (2021).  Mega-disruptions  and policy  change:  Lessons  from  the  mobility  sector  in  response  to the Covid-19 pandemic in the UK. Transport Policy , 110, 86-97. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2021.05.015
[6] Levidow, L. (2022). Green New Deals: What Shapes Green and
Deal Capitalism Nature Socialism, 1-22. DOI:
https://doi.org/10.1080/10455752.2022.2062675
[7] Sidiq,  V.  A.  R.  A.,  &  Setiawan,  H.  (2022).  Analisis  Framing Pemberitaan Kasus Pinjaman Online Warga Negara China pada Media  Online  CNNIndonesia.  com  dan  Nasional  Tempo.  com. Edukatif :  Jurnal  Ilmu  Pendidikan ,  4(1),  851-861.  DOI: https://doi.org/10.31004/edukatif.v4i1.1935
[8] Bourequat,  W.,  &  Mourad,  H.  (2021).  Sentiment  analysis approach  for  analyzing  iPhone  release  using  support  vector machine. International  Journal  of  Advances  in  Data  and Information Systems, 2(1), 36-44. DOI:
https://doi.org/10.25008/ijadis.v2i1.1216
[9] Fitriyah,  N.,  Warsito,  B.,  &  Di  Asih,  I.  M.  (2020).  Analisis Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Klasifikasi Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal  Gaussian ,  9(3),  376- 390. DOI: https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i3.28932
[10] Salsabila,  S.  M.,  Murtopo,  A.  A.,  &  Fadhilah,  N.  (2022). Analisis  Sentimen  Pelanggan  Tokopedia  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Minfo Polgan, 11(2), 30-35. DOI: https://doi.org/10.33395/jmpv11i2.11640
[11] Gunawan,  R.,  Septiadi,  R.,  Wenando,  F.  A.,  &  Mukhtar,  H. (2022).  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  Menganalisis Sentimen  terhadap  Kebijakan  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka  pada  Komentar  Twitter. Jurnal  CoSciTech  (Computer Science  and  Information  Technology), 3(2),  152-158.  DOI: https://doi.org/10.37859/coscitech.v3i2.3841
[12] Denny,  Y.  R.,  Permata,  E.,  &  Assaat,  L.  D.  (2022). Classification  of  diseases  of  banana  plant  fusarium  wilted banana  leaf  using  support  vector  machine.  Gravity: Jurnal Ilmiah Penelitian  dan  Pembelajaran  Fisika ,  8(1).  DOI: http://dx.doi.org/10.30870/gravity.v8i1.15893
[13] Alhaq, Z., Mustopa, A., Mulyatun, S., & Santoso, J. D. (2021). Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  Untuk  Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter. Journal  Of  Information  System Management (Joism), 3(1), 16-21. DOI:
https://doi.org/10.24076/joism.2021v3i2.558
[14] Mutawalli, L., Zaen, M. T. A., & Bagye, W. (2019). Klasifikasi Teks  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Support  Vector Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto). Jurnal  Informatika dan Rekayasa Elektronik, 2(2), 43-51. DOI:
https://doi.org/10.36595/jire.v2i2.117
[15] Anam, M. K., Lestari, T. P., Firdaus, M. B., & Fadli, S. (2021). Analisis  Kesiapan  Masyarakat  Pada  Penerapan  Smart  City  di Sosial  Media  Menggunakan  SNA. Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) ,  5(1),  69-81.  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2742
[16] Isnain,  A.  R.,  Sakti,  A.  I.,  Alita,  D.,  &  Marga,  N.  S.  (2021). Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan  Lockdown Pemerintah  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Svm. Jurnal  Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 31-37. DOI: https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i1.1021
[17] Rahman,  O.  H.,  Abdillah,  G.,  &  Komarudin,  A.  (2021). Klasifikasi  Ujaran  Kebencian  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Support  Vector  Machine. Jurnal  RESTI
(Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  5(1),  17-23.  DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2700
[18] Saragih,  P.  S.,  Witarsyah,  D.,  Hamami,  F.,  &  Machado,  J.  M. (2021,  October).  Sentiment  Analysis  of  Social  Media  Twitter with  Case  of  Large  Scale  Social  Restriction  in  Jakarta  using Support  Vector  Machine  Algorithm. In  2021  International Conference  Advancement  in  Data  Science,  E-learning  and Information  Systems  (ICADEIS)  (pp.  1-6).  IEEE .  DOI: https://doi.org/10.1109/ICADEIS52521.2021.9701961
[19] Powell,  K.  R.,  Popescu,  M.,  &  Alexander,  G.  L.  (2021). Examining  Social  Networks  in  Text  Messages  About  Nursing Home  Resident  Health  Status. Journal  of  Gerontological Nursing ,  47(7),  16-22.  DOI: https://doi.org/10.3928/00989134- 20210604-02
[20] Taira, K., & Nair, A. G. (2022). Network-based analysis of fluid flows:  Progress  and  outlook. Progress  in  Aerospace  Sciences ,
131, 100823. DOI: https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2022.100823
[21] Oroh,  A.  J.,  Bandung,  Y.,  &  Zagi,  L.  M.  (2021,  April). Detection of the Key Actor of Issues Spreading Based on Social Network  Analysis  in  Twitter  Social  Media. In  2021  IEEE  Asia Pacific  Conference  on  Wireless  and  Mobile  (APWiMob)  (pp.
206-212). IEEE. DOI:
https://doi.org/10.1109/APWiMob51111.2021.9435268
[22] Lowphansirikul,  L.,  Polpanumas,  C.,  Rutherford,  A.  T.,  & Nutanong,  S.  (2022).  A  large  english–thai  parallel  corpus  from the  web  and  machine-generated  text .  Language  Resources  and Evaluation,
56(2), 477-499. DOI:
https://doi.org/10.1007/s10579-021-09536-6
[23] Yunanda,  G.,  Nurjanah,  D.,  &  Meliana,  S.  (2022). Recommendation System from Microsoft News Data using TF- IDF  and  Cosine  Similarity  Methods .  Building  of  Informatics, Technology  and  Science  (BITS), 4(1),  277-284.  DOI: https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1670
[24] Hacquard,  A.,  &  Verna, D.  (2021,  May).  A Corpus  Processing and  Analysis  Pipeline  for  Quickref.  In 14th  European  Lisp Symposium. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4714443
[25] Kochhar,  T.  S.,  &  Goyal,  G.  (2022).  Design  and Implementation  of  Stop  Words  Removal  Method  for  Punjabi Language  Using  Finite  Automata .  In  Advances  in  Data Computing, Communication and Security (pp. 89-98). Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-8403-6_8
[26] Hutajulu,  T.  A.,  Priyadi,  Y.,  &  Gandhi,  A.  (2022,  June).  Text Data  Processing  in  Requirement  Specifications  as  a  Reference for  Similarities  Between  Use  Case  Diagrams  and  Use  Case Descriptions  for  Smart  Sleeping  Lamp  Application  Documents. In  2022  IEEE  World  AI  IoT  Congress  (AIIoT)  (pp.  665-671). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/AIIoT54504.2022.9817197
[27] Septianingrum,  F.,  Jaman,  J.  H.,  &  Enri,  U.  (2021).  Analisis Sentimen  Pada  Isu  Vaksin  Covid-19  di  Indonesia  dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier.  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 5(4), 1431-1437. DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i4.3260
[28] Prabowo, N. A., Pujiarto, B., Wijaya, F. S., Gita, L., & Alfandy, D.  (2021).  Social  network  analysis  for  user  interaction  analysis on  social  media  regarding  e-commerce  business.  International Journal  of  Informatics  and  Information  Systems,  4(2),  95-102. DOI: https://doi.org/10.47738/ijiis