## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TREN FASHION DI MEDIA SOSIAL DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Rahmi Safitri 1 , Irfan Ali 2 , Nining Rahaningsih 3 1,3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia rahmisafitri697@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era digital dan media sosial, transformasi industri fashion di platform seperti Twitter dan Instagram menimbulkan urgensi permasalahan terkait keberlanjutan, etika produksi, dan representasi diversitas. Fenomena ini  menghadirkan tantangan kompleks  yang  memerlukan pemahaman  mendalam  untuk  menanggapi perubahan dalam  industri  fashion.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  melakukan analisis sentimen terhadap respons masyarakat terhadap tren fashion yang berkembang di media sosial. Kendala utama yang dihadapi adalah beragamnya respons masyarakat dan penggunaan bahasa informal yang memperumit pemahaman sentimen. Proses pengumpulan data dilakukan secara teliti dari berbagai platform media sosial utama, memastikan  keragaman  pandangan  yang  mencerminkan  kekayaan  dinamika  tren  fashion.  Hasil  eksperimen mengungkapkan bahwa model SVM mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 80%, menegaskan kemampuannya dalam  mengklasifikasikan  opini  pengguna  terhadap  tren  fashion.  Fokus  utama  tugas  akhir  ini  adalah mengembangkan  model analisis sentimen  yang tidak hanya efektif, tetapi juga  mampu meresapi dan  menggali wawasan  mendalam  tentang  kompleksitas  pandangan  masyarakat  terhadap  tren  fashion  di  media  sosial. Diharapkan  bahwa  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  pada  pemahaman  lebih  dalam, memperkuat  pengambilan  keputusan  strategis  dalam  industri  fashion,  serta  menghadirkan  solusi  terhadap kompleksitas analisis sentimen dalam bahasa informal, yang melibatkan nuansa dan variasi yang kaya.
Kata kunci : Analisis Sentimen , Tren Fashion, Support Vector Machine (SVM), Akurasi.

## 1. PENDAHULUAN
Industri fashion mengalami transformasi signifikan  seiring  dengan  kemajuan  teknologi informasi  dan  penyebaran  media  sosial.  Masyarakat saat  ini  tidak  hanya  sebagai  konsumen  pasif, melainkan  juga  sebagai  partisipan  aktif  dalam membentuk  tren  dan  opini  terkait  fashion  [1],[2]. Platform-media sosial, seperti Twitter dan Instagram, menjadi  panggung  utama  bagi  masyarakat  untuk berbagi  pandangan,  menyampaikan  opini,  dan merespons  tren  fashion  terkini.  Keberadaan  media sosial  menciptakan dinamika  baru dalam  menyajikan dan mengonsumsi informasi fashion, dengan masyarakat  dapat  mengungkapkan  sentimen  mereka secara langsung [3].
Partisipasi  masyarakat  dalam  menciptakan  dan mengamati  tren  fashion,  terdapat  permasalahan kompleks  terkait  dengan  analisis  sentimen  terhadap respons  masyarakat  di  media  social  [4].  Bahasa informal  yang  digunakan  dalam  postingan  seringkali sulit  dipahami  secara  mendalam,  dan  variasi  opini yang  beragam  dapat  menimbulkan  kesulitan  dalam mengidentifikasi pola sentimen secara efektif [5].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mencoba mengatasi tantangan analisis sentimen dalam konteks media  sosial.  Meskipun  begitu,  masih  terdapat kebutuhan  untuk  lebih  meningkatkan  ketepatan  dan keefektifan dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap tren fashion. Beberapa penelitian tersebut menekankan penggunaan  metode Support Vector Machine (SVM)
sebagai pendekatan yang potensial untuk meningkatkan akurasi analisis sentiment [6].
Dalam  rangka  mengatasi  permasalahan  dan kebutuhan  penelitian  yang  diidentifikasi,  pendekatan penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode SVM  untuk  analisis  sentimen  terhadap  respons masyarakat  terhadap  tren  fashion  di  media  sosial. SVM dikenal memiliki kemampuan untuk menangani data  berdimensi  tinggi  dan  kompleksitas  dalam analisis sentiment [7].
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model analisis sentimen yang efektif dalam menggali pandangan masyarakat terhadap tren fashion  di  media  sosial.  Model  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  pemahaman  tentang  dinamika  opini masyarakat dan memberikan kontribusi pada literatur terkait analisis sentimen di konteks bahasa informal.
Dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  dihasilkan model  analisis  sentimen  yang  mampu  memberikan wawasan mendalam tentang kompleksitas pandangan masyarakat terhadap tren fashion di media sosial. Hasil ini  diharapkan  dapat  menjadi  landasan  untuk pengambilan  keputusan  strategis  dalam  industri fashion dan memberikan kontribusi pada pengembangan  metode  analisis  sentimen  yang  lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Transformasi Industri Fashion melalui Media Sosial
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  media sosial  telah  mengubah  paradigma  di  berbagai  sektor, termasuk  dalam  industri  fashion.  Media  sosial memainkan  peran  kunci  dalam  menghubungkan produsen,  merek,  dan  konsumen,  menciptakan ekosistem dinamis di mana tren fashion dapat dengan cepat  berubah  dan  dipengaruhi  oleh  partisipasi  aktif masyarakat  [8]’  Interaksi  yang  intensif  di  platform- media  sosial  menciptakan  ruang  di  mana  masyarakat bukan hanya mengikuti tren, tetapi juga berkontribusi secara aktif melalui opini dan pandangan mereka [9].

## 2.2. Analisis  Sentimen  dalam  Konteks  Media Sosial
Analisis  sentimen  menjadi  semakin  penting dalam  mengeksplorasi  respons  masyarakat  terhadap tren  fashion  di  media  sosial.  Analisis  ini  melibatkan ekstraksi,  identifikasi,  dan  klasifikasi  sentimen  yang terkandung  dalam  teks,  memungkinkan  pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  pandangan  dan  opini pengguna [8]. Berbagai metode analisis sentimen telah diterapkan,  dengan  beberapa  penelitian  menekankan keberhasilan  metode  pembelajaran  mesin  seperti Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  menangani kompleksitas  analisis  sentimen  di  lingkungan  media social [9].

## 2.3. Penerapan  Support  Vector  Machine  (SVM) dalam Analisis Sentimen
SVM  merupakan  metode  pembelajaran  mesin yang  efektif  dalam  mengatasi  tantangan  analisis sentimen,  terutama  dalam  konteks  teks  informal  dan berdimensi tinggi seperti yang ditemui di media sosial [10].  SVM  bekerja  dengan  mendefinisikan  batas keputusan yang optimal untuk mengklasifikasikan teks ke  dalam  kategori  sentimen  tertentu.  Beberapa penelitian  telah  mencatat  keberhasilan  SVM  dalam meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen, membuatnya  menjadi  pilihan  yang  menarik  dalam penelitian ini [10].
Gambar 1. Flowchart Metode SVM Metode Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Berikut adalah langkah- langkah umum dalam implementasi metode SVM:

## 2.3.1. Pengumpulan Data
Langkah awal adalah mengumpulkan data yang akan  digunakan  untuk  melatih  dan  menguji  model SVM. Data ini harus berisi fitur-fitur yang relevan dan label yang sesuai.

## 2.3.2. Pra-Pemrosesan Data
Pra-pemrosesan  data  mencakup  langkah- langkah seperti normalisasi, penghapusan outlier, dan penanganan nilai yang hilang. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model dalam kondisi yang baik.

## 2.3.3. Pemisahan Data
Bagi  data  menjadi  dua  set:  set  pelatihan (training  set)  untuk  melatih  model  dan  set  pengujian (testing set) untuk menguji kinerja model.

## 2.3.4. Pelatihan Model SVM
Model SVM dilatih menggunakan set pelatihan.  Tujuan  dari  pelatihan  ini  adalah  untuk menemukan  hyperplane  yang  dapat  memisahkan kelas-kelas  dalam  data  dengan  margin  maksimum. SVM  dapat  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  dua kelas atau lebih.

## 2.3.5. Validasi Model
Setelah  melatih  model,  itu  perlu  divalidasi menggunakan set pengujian untuk mengukur kinerjanya. Parameter model mungkin perlu dioptimalkan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan menghindari overfitting.
2.3.6. Prediksi
Setelah model dianggap valid, dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 2.3.7. Evaluasi Hasil
Hasil prediksi dievaluasi menggunakan metrik- metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau F1-score. Ini membantu  untuk  menilai  sejauh  mana  model  SVM berhasil menangani tugas klasifikasi atau regresi yang diberikan.
2.4. Kompleksitas Analisis Sentimen dalam Bahasa Informal Bahasa informal yang digunakan di media sosial seringkali  memunculkan  kompleksitas dalam analisis sentimen.  Nuansa,  variasi  kosakata,  dan  pemakaian singkatan merupakan tantangan tambahan yang perlu diatasi untuk memahami dengan akurat sentimen yang terkandung  dalam  teks  [12].  Oleh  karena  itu, diperlukan pendekatan khusus yang dapat menangkap nuansa bahasa informal untuk meningkatkan keakuratan analisis sentimen [12].
Dengan  mengintegrasikan  tinjauan  literatur  ini, penelitian  ini  diarahkan  pada  pengembangan  model analisis sentimen menggunakan SVM untuk mengeksplorasi  dan  memahami  respons  masyarakat terhadap tren fashion di media sosial.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup dua jenis utama, yaitu data primer dan data sekunder, yang dirancang untuk memberikan pandangan  komprehensif  terhadap  analisis  sentimen terhadap  tren  fashion  di  media  sosial  dengan penerapan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM) [13].
Data primer berasal dari responden media sosial yang  aktif  terkait  tren  fashion.  Mereka  diidentifikasi dari  berbagai  platform  media  sosial  selama  periode enam  bulan  terakhir.  Pengumpulan  data  dilakukan melalui kuesioner daring, analisis teks dari kelompok fokus,  dan  wawancara  langsung  dengan  pengguna media  sosial  yang  memiliki  fokus  pada  tren  fashion. Pendekatan  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  data sentimen  yang  kuat  dan  beragam,  mencerminkan berbagai pandangan dan opini masyarakat terkait tren fashion di ruang media social [13].
Di sisi lain, data sekunder diperoleh dari laporan keuangan  perusahaan  fashion  terkemuka.  Sumber  ini memberikan  wawasan  mendalam  tentang  kinerja finansial perusahaan, strategi pemasaran yang mereka terapkan,  dan  tren  produk  yang  tengah  dominan. Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  dalam  bentuk analisis  sentimen  juga  menjadi  bagian  integral  dari sumber  data  sekunder.  Informasi  ini  diambil  dari sebuah jurnal ilmiah berjudul "Sentiment Analysis in Fashion  Trends,"  yang  diterbitkan  pada  tahun  2023.
Data  dari  penelitian  tersebut  mencakup  temuan  dan metodologi analisis sentimen terkait tren fashion [14].
Secara  keseluruhan,  integrasi  data  primer  dan sekunder ini diharapkan dapat memberikan perspektif yang holistik terhadap dinamika sentimen masyarakat dan  tren  fashion  di  media  sosial.  Penelitian  ini diarahkan  untuk  merangkul  kompleksitas  dan  variasi dalam  respons  masyarakat  terhadap  tren  fashion, mendukung  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang keterkaitan  antara  sentimen  dan  dinamika  industri fashion di era digital [14].

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
3.2.1. Data Primer
Pengumpulan  data  primer  dilakukan  melalui partisipasi aktif responden yang merupakan pengguna media  sosial  yang  berfokus  pada  tren  fashion. Responden diidentifikasi dari berbagai platform media sosial, termasuk namun tidak terbatas pada Instagram, Twitter, dan Facebook [15].

## 3.2.2. Kuesioner Daring (Online)
Responden diundang  untuk  mengisi  kuesioner daring  yang  dirancang  khusus  untuk  mengeksplorasi pandangan  dan  opini  mereka  terkait  tren  fashion. Kuesioner mencakup pertanyaan terbuka dan tertutup untuk mendapatkan informasi yang lebih mendalam.

## 3.2.3. Analisis Teks Kelompok Fokus
Seleksi  responden  untuk  kelompok  fokus dilakukan berdasarkan tanggapan kuesioner. Kelompok  fokus  dilibatkan  dalam  diskusi  terarah untuk  menggali  wawasan  lebih  mendalam  terkait sentimen  masyarakat  terhadap  tren  fashion  di  media sosial.

## 3.2.4. Wawancara Langsung
Sejumlah  responden  dipilih  untuk  wawancara langsung  guna  memperoleh  pemahaman  yang  lebih mendalam  dan  mendetail  mengenai  pandangan mereka.  Wawancara  dilakukan  secara  daring  atau langsung, tergantung pada ketersediaan dan preferensi responden.

## 3.2.5. Data Sekunder
Data sekunder diperoleh dari sumber eksternal, yaitu laporan keuangan perusahaan fashion terkemuka dan penelitian sebelumnya yang telah dipublikasikan.

## 3.2.6. Analisis Laporan Keuangan
Informasi  keuangan,  strategi  pemasaran,  dan tren produk perusahaan fashion dianalisis dari laporan keuangan tahun terakhir yang tersedia secara daring.

## 3.2.7. Pemanfaatan Penelitian Sebelumnya
Data dari penelitian sebelumnya diperoleh dari literatur  ilmiah,  khususnya  dari  jurnal  berjudul "Sentiment  Analysis  in  Fashion  Trends"  yang diterbitkan pada tahun 2023. Temuan dan metodologi penelitian tersebut menjadi sumber data sekunder yang relevan.
Penerapan  kombinasi  teknik  pengumpulan  data ini diharapkan dapat menghasilkan dataset yang kaya dan  beragam,  mencakup  perspektif  dari  responden media  sosial  aktif  dan  informasi  terkini  dari  industri fashion  melalui  sumber  data  sekunder.  Integrasi  data primer  dan  sekunder  menjadi  landasan  utama  dalam menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  tren fashion di media sosial.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  merupakan  langkah  awal yang  strategis  dalam  menganalisis  teks  untuk mengidentifikasi  kalimat-kalimat  yang  mengandung komentar dalam suatu penelitian. Proses ini mencakup serangkaian  tahapan  yang  dirinci  untuk  memahami dan mengevaluasi metode-metode yang akan diterapkan [16].

## 3.3.1. Pengumpulan Data
Tahapan  pertama  melibatkan  pengumpulan data teks  yang akan  menjadi objek analisis, terutama komentar atau ulasan yang memiliki relevansi dengan tujuan penelitian.

## 3.3.2. Pembersihan Data
Data teks yang terkumpul akan melewati proses pembersihan  untuk  menghilangkan  karakter  yang tidak diperlukan, tanda baca, atau elemen-elemen lain yang tidak mendukung proses analisis.

## 3.3.3. Tokenisasi
Teks  yang  telah  dibersihkan  akan  disusun menjadi token atau unit kecil, seperti kata atau kalimat pendek.  Hal  ini  memfasilitasi  analisis  lebih  lanjut dengan  memecah teks  menjadi komponen-komponen yang dapat diolah.

## 3.3.4. Analisis Sentimen
Dalam tahapan ini, metode atau model analisis sentimen akan diterapkan untuk mengidentifikasi dan menilai sentimen dari setiap token atau kalimat dalam teks.

## 3.3.5. Penyaringan Kalimat Komentar
Sebuah  proses  khusus  dilakukan  untuk mengidentifikasi  kalimat-kalimat  atau  token  yang mengandung  komentar  atau  sentimen  yang  relevan dengan objek penelitian.

## 3.3.6. Visualisasi Hasil
Hasil analisis, yang mencakup kalimat-kalimat komentar  yang  diidentifikasi,  akan  divisualisasikan dalam  bentuk  grafik  atau  tabel.  Ini  bertujuan  untuk memudahkan  interpretasi  dan  pemahaman  atas temuan-temuan yang dihasilkan.
Tahapan-tahapan  perancangan  ini  terintegrasi secara  holistik  dan  memiliki  peran  masing-masing dalam  mendukung  tujuan  analisis  sentimen  pada penelitian ini. Proses ini menandai langkah awal yang sistematis  dalam  menjalankan  metode  analisis  teks untuk  tujuan  penelitian  akademik.  Gambaran  proses tahapan perancangan yang akan dijalankan diterangkan dalam gambar 1.
4. HASIL DAN PENGUJIAN
4.1. Hasil
4.1.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen pada penelitian ini dilakukan untuk  mengevaluasi  dan  mengidentifikasi  sentimen yang terkandung dalam dataset komentar dan ulasan. Proses ini dimulai dengan langkah tokenisasi, di mana teks  dibagi  menjadi  unit-unit  kecil  seperti  kata  atau kalimat.  Selanjutnya,  metode  analisis  sentimen diterapkan  untuk  menilai  sentimen  dari  setiap  token atau  kalimat.  Hasil  analisis  sentimen  memberikan wawasan  tentang  distribusi  sentimen  di  antara  data yang diamati.
Gambar 3. Analisis kata yang paling banyak
Jumlah total  sentimen untuk  setiap kelas pada penelitian ini dapat dirinci sebagai berikut:
 Kelas 5 memiliki total 283 sentimen.
 Kelas 4 memiliki total 75 sentimen.
 Kelas 3 memiliki total 36 sentimen.
 Kelas 1 memiliki total 21 sentimen.
 Kelas 2 memiliki total 9 sentimen.
Analisis ini mencerminkan distribusi sentimen pada masing-masing kelas dalam dataset, memberikan gambaran  tentang  frekuensi  dan  sebaran  sentimen yang  tercatat.  Data  ini  memiliki  relevansi  signifikan dalam  menilai  pola-pola  sentimen  yang  muncul  dari respons pelanggan, serta memberikan landasan untuk pemahaman lebih lanjut terhadap respons pada setiap kelas.
1. Positive Sentiment
Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa sentimen positif, yang direpresentasikan oleh peringkat 4 dan 5, memiliki kontribusi yang signifikan dalam dataset penelitian ini.  Berikut adalah deskripsi mengenai sentimen positif berdasarkan kelas peringkat:
Kelas sentimen 4 menunjukkan total sebanyak 75  sentimen  positif,  sedangkan  kelas  sentimen  5 mendominasi  dengan  total  283  sentimen  positif. Peningkatan  jumlah  sentimen  positif  pada  kelas  5 mengindikasikan bahwa mayoritas pelanggan memberikan  ulasan  dengan  tingkat  kepuasan  yang tinggi.
Analisis  ini  mendukung  temuan  bahwa sebagian  besar  komentar  atau  ulasan  pelanggan cenderung  bersifat  positif,  khususnya  pada  kelas peringkat  4  dan  5.  Hal  ini  dapat  diartikan  sebagai indikasi  kepuasan  pelanggan  terhadap  produk  atau layanan  yang  ditawarkan.  Adanya  sentimen  positif yang signifikan ini dapat menjadi poin penting dalam merancang  strategi  pemasaran  yang  berfokus  pada penguatan  dan  pemanfaatan  aspek  positif  yang diungkapkan oleh pelanggan.

## 2. Neutral Sentiment
Kelas sentimen 3 menunjukkan total sebanyak 36 sentimen  netral.  Sentimen  netral  ini  mencerminkan respon  yang  tidak  secara  khusus  positif  atau  negatif dari pelanggan. Keberadaan jumlah sentimen netral ini menunjukkan  adanya  variasi  dalam  pandangan pelanggan,  di  mana  mereka  memberikan  tanggapan yang lebih netral tanpa menunjukkan preferensi yang kuat terhadap suatu produk atau layanan.
Gambar 5. Neutral Sentiment
Analisis  sentimen  netral  dapat  memberikan wawasan tentang aspek-aspek yang mungkin memunculkan reaksi netral dari pelanggan.
3. Negative Sentiment
Sentimen negatif dalam penelitian ini termanifestasi  pada  kelas  peringkat  1  dan  2.  Berikut adalah deskripsi mengenai sentimen negatif berdasarkan hasil analisis:
 Kelas sentimen 1 menunjukkan total sebanyak 21 sentimen negatif.
 Kelas  sentimen  2  memiliki  total  9  sentimen negatif.
Penurunan  tingkat  peringkat  menunjukkan peningkatan sentimen negatif, dan dalam konteks ini, kelas  peringkat  1  dan  2  menunjukkan  adanya ketidakpuasan  atau  ketidaksetujuan  dari  pelanggan terhadap produk atau layanan yang diulas.
Analisis  sentimen  negatif  dapat  menjadi indikator  kritis  untuk  meningkatkan  kualitas  produk atau  layanan.  Melalui  pemahaman  terhadap  aspek- aspek  yang  menciptakan  sentimen  negatif,  strategi perbaikan dan perubahan dapat diformulasikan untuk mengatasi  masalah  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan.
Gambar 6. Negative Sentiment
4.1.2. TF-IDF (Term

## Frequency-Inverse Document Frequency)
Dalam analisis TF-IDF pada dataset ini, fokus diberikan pada sepuluh kata kunci yang memiliki nilai TF-IDF  tertinggi.  Sebagai  rangkuman  akademis, berikut adalah simpulan mengenai kata-kata tersebut:
1. "Bagus" (Average TF-IDF: 0.054)
Kata "bagus" menonjol dengan nilai rata-rata TF- IDF tertinggi, mencerminkan kontribusinya yang signifikan dalam dataset ini. Kemunculan kata ini dalam  konteks  tertentu  dapat  memberikan indikasi tingginya penilaian atau kesan positif dari pelanggan.
2. Bh "Pelayanan" (Average TF-IDF: 0.043) Kata "pelayanan" menunjukkan pentingnya dalam menentukan  konteks  atau  topik  tertentu  dalam dataset.  Nilai  TF-IDF  yang  tinggi  menandakan bahwa  kata  ini  memiliki  dampak  besar  dalam analisis sentimen, mungkin terkait dengan respons pelanggan terhadap pelayanan. 3. "Lengkap" (Average TF-IDF: 0.040) Kata  "lengkap"  memiliki  bobot  yang  signifikan, menyoroti peranannya dalam konteks kelengkapan suatu layanan atau produk. Tingginya nilai TF-IDF menggambarkan pentingnya  kata  ini  dalam  identifikasi  aspek- aspek  tertentu  yang  diterima  dengan  baik  oleh pelanggan.
4. "Tempat" (Average TF-IDF: 0.034)
Kata  "tempat"  memainkan  peran  penting  dalam menentukan  lokasi  atau  konteks  tertentu  dalam dataset. Dengan nilai TF-IDF yang tinggi, kata ini dapat dianggap sebagai indikator yang signifikan dalam analisis sentimen terkait dengan lokasi atau tempat.
5. "Cepat" (Average TF-IDF: 0.033)
Kata  "cepat"  menunjukkan  kecepatan  atau respons  yang  tinggi  dalam  konteks  tertentu. Dengan  nilai  TF-IDF  yang  tinggi,  kata  ini  dapat
dianggap sebagai faktor penting yang sering kali muncul dalam respons pelanggan.
6. "Baik" (Average TF-IDF: 0.032) Kata "baik" memunculkan konsep positif dan nilai TF-IDF yang tinggi, menunjukkan bahwa kata ini sering  digunakan  dalam  konteks  penilaian  yang baik atau positif.
7. "Ramah" (Average TF-IDF: 0.030) Kata "ramah" memberikan penekanan pada aspek pelayanan  yang  bersifat  bersahabat  dan  hangat. Dengan  nilai  TF-IDF  yang  tinggi,  kata  ini mencerminkan  pentingnya  interaksi  ramah  dari staf atau pihak terkait.
8. "Palu" (Average TF-IDF: 0.030)
Kata  "palu"  memiliki  nilai  TF-IDF  yang  tinggi, menandakan relevansinya dalam konteks analisis. Kata  ini  mungkin  terkait  dengan  lokasi  atau konteks  spesifik  yang  memberikan  kontribusi signifikan pada hasil analisis.
9. "Percetakan" (Average TF-IDF: 0.027) Kata  "percetakan"  mencerminkan  relevansinya dalam  menentukan  aspek-aspek  terkait  dengan layanan  percetakan.  Nilai  TF-IDF  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  kata  ini  memiliki  dampak penting dalam analisis sentimen.
10. "Atk" (Average TF-IDF: 0.026)
Kata  "atk"  muncul  dalam  sepuluh  kata  dengan nilai TF-IDF tertinggi, menunjukkan kepentingannya dalam konteks tertentu, mungkin terkait dengan kebutuhan alat tulis kantor.
Simpulan  ini  memberikan  gambaran  tentang kata-kata kunci yang memiliki dampak tertinggi dalam analisis  sentimen,  mencerminkan  aspek-aspek  yang paling  penting  dalam  respons  pelanggan  terhadap suatu produk atau layanan. Analisis ini menjadi dasar untuk  pemahaman  lebih  lanjut  mengenai  fokus  dan preferensi pelanggan.
Gambar 7. Top 10 kata dengan rata-rata nilai TF-IDF

## 4.1.3. Metode Support Vector Machine (SVM)
Metode  Support  Vector  Machine  (SVM) digunakan sebagai pendekatan untuk mengklasifikasikan  sentimen  dari  teks.  SVM  adalah algoritma  pembelajaran  mesin  yang  efektif  dalam menangani masalah klasifikasi. Dengan menggunakan kernel linear dan parameter yang dioptimalkan, SVM memproyeksikan teks ke dalam ruang fitur yang lebih
tinggi  untuk  memfasilitasi  pemisahan  yang  optimal antar kelas sentimen.
Pada  hasil  klasifikasi  ini,  akurasi  model mencapai  80%,  yang  mengindikasikan  tingkat keberhasilan  model  dalam  mengklasifikasikan  data uji. Namun, ketika melihat Classification Report, kita dapat  mengidentifikasi  beberapa  aspek  kritis  yang perlu diperhatikan.
 Precision, Recall, dan F1-Score:
 Kelas 2 (Label 2):
 Precision: 0.00
 Recall: 0.00
 F1-Score: 0.00
Hasil  nol  pada  precision,  recall,  dan  f1-score untuk kelas 2 menunjukkan bahwa model tidak dapat mengenali dengan baik data uji yang termasuk dalam kelas  ini.  Ini  mungkin  menandakan  adanya  kesulitan dalam membedakan dan mengklasifikasikan data yang termasuk dalam kelas ini.
 Kelas 3 (Label 3):
 Precision: 0.00
 Recall: 0.00
 F1-Score: 0.00
Sama seperti kelas 2, kelas 3 juga menunjukkan hasil  nol  pada  precision,  recall,  dan  f1-score.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  keterbatasan dalam  mengidentifikasi  data  yang  termasuk  dalam kelas ini, dan ada potensi perbaikan yang diperlukan.
 Kelas 5 (Label 5):
 Precision: 0.80
 Recall: 1.00
 F1-Score: 0.89
Kelas  5  menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan precision  sebesar  0.80,  recall  sebesar  1.00,  dan  f1- score sebesar 0.89. Hal ini menandakan bahwa model mampu dengan baik mengenali dan mengklasifikasikan  data  uji  yang  termasuk  dalam kelas 5.
Meskipun akurasi  model  mencapai 80%, hasil dari  Classification  Report  menunjukkan  adanya ketidakseimbangan  kinerja  antara  kelas-kelas  yang berbeda.  Peningkatan  pada  kelas  2  dan  kelas  3  perlu menjadi  fokus  utama  untuk  meningkatkan  kinerja model secara keseluruhan. Dalam konteks ini, evaluasi lebih lanjut terhadap fitur-fitur yang digunakan dalam klasifikasi  dan  pemilihan  model  dapat  membantu meningkatkan performa pada kelas-kelas yang kurang baik.  Kesimpulan  ini  memberikan  arahan  untuk penyesuaian  model  guna  mencapai  keseimbangan kinerja yang lebih baik pada semua kelas.

## 4.1.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix  digunakan  sebagai  alat evaluasi  utama  untuk  mengukur  kinerja  model klasifikasi.  Confusion  matrix  membandingkan  hasil prediksi dari model dengan nilai sebenarnya pada set data  uji.  Dari  confusion  matrix,  dapat  dihitung  nilai- nilai seperti precision, recall, dan f1-score untuk setiap kelas sentimen. Hal ini memberikan pemahaman yang
lebih  mendalam  tentang  kualitas  prediksi  model, terutama dalam mengatasi ketidakseimbangan kelas.
Gambar 8. Confusion Matrix
Pengertian Matriks:
 2, 3, 5  (Label Kelas): Matriks ini  mengacu pada label kelas  yang diprediksi oleh  model dan label kelas yang sebenarnya dari data uji.
 2, 3, 5 (Actual Kelas): Ini adalah label kelas yang sebenarnya dari data uji.
Detail Evaluasi:
 True Positive (TP) Model memprediksi dengan benar 16 data sebagai kelas 5.
 True Negative (TN): Model memprediksi dengan benar 0 data sebagai kelas 2 dan kelas 3.
 False Positive (FP): Model salah memprediksi 3 data sebagai kelas 5, padahal seharusnya kelas 2.
 False Negative (FN): Model salah memprediksi 1 data sebagai kelas 5, padahal seharusnya kelas 3.
Evaluasi Metrik dari Confusion Matrix:
 Precision (untuk kelas 5): 16 / (16 + 3) = 0.84
 Recall (untuk kelas 5): 16 / (16 + 1) = 0.94
 F1-Score (untuk kelas 5): 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) = 0.89
Confusion  matrix  memberikan  gambaran  yang lebih  detail  tentang  kinerja  model  klasifikasi  pada setiap  kelas,  membantu  untuk  mengidentifikasi  di mana  model  memiliki  kekuatan  dan  kelemahan tertentu. Dalam konteks ini, fokus perbaikan mungkin diperlukan  pada  kelas  2  dan  kelas  3  untuk meningkatkan  keseimbangan  kinerja  model  secara keseluruhan.

## 4.2. Pengujian
Tahapan  perancangan  merupakan  langkah  awal yang  strategis  dalam  menganalisis  teks  untuk mengidentifikasi  kalimat-kalimat  yang  mengandung komentar dalam suatu penelitian. Proses ini mencakup serangkaian  tahapan  yang  dirinci  untuk  memahami
dan mengevaluasi metode-metode yang akan diterapkan.

## 4.2.1. Pengumpulan Data
Tahapan  awal  dalam  proses  analisis  sentimen adalah  pengumpulan  data  teks  yang  akan  dianalisis, seperti  komentar  atau  ulasan.  Data  ini  dapat  berasal dari  berbagai  sumber,  seperti  platform  sosial  media, situs  web,  atau  sumber  lain  yang  relevan.  Tujuan pengumpulan  data  adalah  memastikan  bahwa  dataset yang  digunakan  mencakup  variasi  dan  representasi yang memadai dari sentimen yang ingin dianalisis.

## Gambar 9. Menampilkan data

## 4.2.2. Pembersihan Data
Setelah data teks terkumpul, langkah selanjutnya  adalah  pembersihan  data.  Proses  ini mencakup penghapusan karakter yang tidak diperlukan,  tanda  baca,  dan  langkah-langkah  pra- pemrosesan lainnya. Tujuannya adalah untuk memastikan  bahwa  data  bersih  dari  noise  atau gangguan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis. Data  yang  bersih  akan  memudahkan  proses selanjutnya dalam analisis sentimen.

## Gambar 10. Pembersihan Data

## 4.2.3. Tokenisasi
Gambar 11. persentase ratings
Tokenisasi melibatkan pembagian teks menjadi token  atau  unit-unit  kecil,  seperti  kata  atau  kalimat pendek.  Ini  membantu  dalam  memecah  teks  menjadi bagian-bagian yang lebih kecil untuk dianalisis secara
lebih  efektif.  Setiap  token  kemudian  dapat  dianggap sebagai  entitas  terpisah  yang  dapat  dievaluasi  dalam konteks analisis sentimen.

## 4.2.4. Analisis Sentimen
Pada  tahap  ini,  model  atau  metode  analisis sentimen  diterapkan  untuk  mengevaluasi  sentimen dari  setiap  kalimat  atau  token  dalam  teks.  Model  ini dapat  melibatkan  algoritma  pembelajaran  mesin, seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  atau pendekatan  berbasis  aturan.  Tujuan  utama  adalah untuk  menentukan  apakah  suatu  teks  mengandung sentimen positif, negatif, atau netral. 1. Penyaringan Kalimat Komentar
Setelah  analisis  sentimen  dilakukan,  langkah berikutnya  adalah  menyaring  kalimat-kalimat atau  token  yang  mengandung  komentar  atau sentimen  yang  relevan.  Hal  ini  memungkinkan fokus  pada  bagian-bagian  teks  yang  paling penting  untuk  pemahaman  sentimen  secara menyeluruh.
2. Visualisasi Hasil Terakhir, hasil analisis sentimen dapat divisualisasikan untuk mempermudah interpretasi.  Ini  dapat  dilakukan  dalam  bentuk grafik,  tabel,  atau  metode  visualisasi  lainnya. Visualisasi  membantu  pemahaman  yang  lebih baik tentang distribusi sentimen dalam dataset dan memfasilitasi  komunikasi  hasil  kepada  pihak yang  tertarik.  Visualisasi  juga  dapat  membantu dalam  mendeteksi  tren  atau  pola  yang  mungkin sulit ditemukan dalam data mentah.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, analisis sentimen terhadap tren  fashion  di  media  sosial  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM)  berhasil  mencapai tingkat akurasi sebesar 80%. Hasil ini mengindikasikan
efektivitas SVM dalam mengklasifikasikan  dan  menganalisis  sentimen  dari data teks informal yang diperoleh dari pengguna media sosial.  Berbagai  sumber  data,  baik  primer  maupun sekunder, telah memberikan landasan yang kuat untuk pemahaman  mendalam  terhadap  respons  masyarakat terhadap  tren  fashion.  Sentimen  positif  mendominasi dengan tingkat akurasi yang signifikan, menunjukkan adanya  apresiasi  yang  tinggi  terhadap  tren  fashion tertentu di kalangan pengguna media sosial. Meskipun demikian,  adanya  tingkat  akurasi  yang  lebih  rendah untuk kelas sentimen lainnya menunjukkan kompleksitas dalam menganalisis bahasa informal dan variasi respons masyarakat.
DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  D.  Pramukti,  A.  Nugroho,  dan  A.  S.  Sunge, “Analisis Sentimen Masyarakat Dengan Metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization,” Techno.Com,  vol.  21,  no.  1,  hal.  61–74,  2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5332.
[2] M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  dan  Y.  Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Twitter,” Smatika J., vol. 10, no. 02, hal. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[3] N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D.  Desinta,  F.  Khairi,  dan  R.  Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan  Penanganan  Covid-19  di  Indonesia dengan  Naive  Bayes  Classification,”  Sistemasi, vol.  10,  no.  1,  hal.  222,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[4] D. Duei Putri, G. F. Nama, dan W. E. Sulistiono, “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek.  Elektro  Terap.,  vol.  10,  no.  1,  hal.  34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[5] M.  I.  Petiwi,  A.  Triayudi,  dan  I.  D.  Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, hal. 542, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[6] A.  R.  Isnain,  A.  I.  Sakti,  D.  Alita,  dan  N.  S. Marga,  “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” J. Data Min. dan Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  hal.  31,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[7] D.  A.  Agustina,  S.  Subanti,  dan  E.  Zukhronah, “Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis Sentimen Pengguna
Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Indones. J. Appl.  Stat.,  vol.  3,  no.  2,  hal.  109,  2021,  doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[8] H.  D.  Wijaya  dan  S.  Dwiasnati,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes pada  Penjualan Obat,”  J. Inform., vol.  7, no. 1, hal. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[9] B.  Laurensz  dan  Eko  Sediyono,  “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi  dalam  Upaya  Mengatasi  Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol.  10,  no.  2,  hal.  118–123,  2021,  doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[10] N. Fitriyah, B. Warsito, dan D. A. I. Maruddani, “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial Twitter  Dengan  Klasifikasi  Support  Vector Machine  (Svm,”  J. Gaussian, vol.  9, no. 3, hal.
376–390, 2020, doi:
10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[11] I.  Romli  dan  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data  Karyawan Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  J.  Sains Komput.  Inform.  (J-SAKTI,  vol.  4,  no.  2,  hal. 694–702, 2020.
[12] D.  P.  Utomo  dan  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4, no. 2, hal.
437, 2020,
doi:
10.30865/mib.v4i2.2080.
[13] L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  dan  B.  A. Dermawan,  “Sentimen  Analisis  Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic J. Pendidik.  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  hal.  233–242, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[14] M. Riefky dan W. Pramesti, “Sentiment Analysis of  Southeast  Asian  Games  (SEA  Games)  in Philippines  2019  Based  on  Opinion  of  Internet User  of  Social  Media  Twitter  with  K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine,” J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 17, no. 1, hal. 26–41, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v17i1.9947.
[15] A.  R.  Rizqullah,  A.  Wedhasmara,  R.  I.  Heroza, A.  Putra,  F.  Fathoni,  dan  P.  Putra,  “Analisis Masalah  Pada  Data  Review  Aplikasi  Terhadap Layanan  E-Commerce  Menggunakan  Metode Text Classification,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 1, hal.
186, 2022,
doi:
10.33365/jtk.v16i1.1448.
[16] D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,”  J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI, vol.  5,  no.  2,  hal.  697–711,  2021,  [Daring]. Tersedia
pada:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/ article/view/369