Hal: 65-72
Email: diahayu@unisla.ac.id
Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media Menggunakan SVM ( Support Vector Machine)
*Diah Ayu Novitasari, Putri Novitasari, Imroatus sholikhah, Fiqih Akbar Firmansyah, Muhammad Rendi Fazrien Aziz Universitas Islam Lamongan, Indonesia
DOI: 10.46821/benchmark.v4i2.441

## ABSTRAK
Pada  akhir  Tahun  2022,  beberapa  negara  mengalami  pertumbuhan  ekonomi  yang melambat.  Bahkan  diantaranya  ada  negara  maju  yang  juga  mengalami  perlambatan  laju ekonomi.  Hal  ini  membuat  pengamat ekonomi  dunia  mengeluarkan  peringatan  kepada negara-negara  di  dunia  agar  waspada  terhadap  kemungkinan  terjadinya  resesi  ekonomi, begitu juga dengan Indonesia. Isu resesi ekonomi ini semakin berkembang hingga Tahun 2023 hingga sempat menimbulkan kekhawatiran di sektor perekonomian. Harapan dari penelitian  adalah  mendapatkan  informasi  tentang  sentimen  masyakarat  Indonesia terhadap resesi ekonomi. Sentimen persepsi publik ini dibagi menjadi tiga yaitu posotif, netral dan negatif. Penelitian menggunakan metode analisis sentimen klasifikasi dengan SVM.  Data  diambil  dari  media  sosial  mulai  bulan  Juni  2023.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  klasifikasi  sentimen  masyarakat  Indonesia  netral  sebanyak  83,5% dengan hasil akurasi klasifikasi 97,07% yang menandakan bahwa hasil klasifikasi sangat akurat.
Kata Kunci: Resesi Ekonomi, Analisis Sentimen, SVM (Support Vector Machine) .

## ABSTRACT
At the end of 2022, several countries will experience slowing economic growth. There are even developed countries that are also experiencing a slowdown in economic growth. This  has  prompted  world  economic  observers  to  issue  warnings  to  countries  in  the world to be alert to the possibility of an economic recession, including Indonesia. The issue of an economic recession will continue to grow until 2023, causing concern in the economic sector. The hope of the research is to obtain information about the sentiments of  the  Indonesian  people  regarding  the  economic  recession.  This  public  perception sentiment is divided into three, namely positive, neutral and negative. The research uses a classification sentiment analysis method with SVM. Data was taken from social media starting  in  June  2023.  The  research  results  show  that  the  classification  of  Indonesian public sentiment is neutral at 83.5% with a classification accuracy result of 97.07% which indicates that the classification results are very accurate.
Keywords: Economic Recession, Sentiment Analysis, SVM (Support Vector Machine).
This is an open access article under the CC-BY
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media
Bhencmark
Vol. 4 No. 2

## PENDAHULUAN
Istilah  resesi  dikenal  sebagai  keadaan  yang  ditandai  dengan  adanya  pelambatan  laju ekonomi  dari  suatu  negara  dengan  Produk  Dosmetik  Bruto  yang  mengalami  kontraksi selama  enam  bulan  atau  lebih  secara  bersamaan    (fiskal.kemenkeu.go.id).  Saat  ini  ada lebih dari 30 negara sedang mengalami kontraksi produk Dosmetik Bruto (PDB) selama enam bulan terakhir. PDB 31 negara ini setara dengan PDB Dunia. Fenomena ini tidak pernah diprediksi maupun diramal oleh Lembaga Internasional. Resesi Ekonomi sedang melanda dunia (Haa CNBC Indonesia, 2022).
Resesi terjadi saat perekonomian negara semakin melemah ditandai dengan jumlah pengangguran  yang  semakin  naik,  namun  terjadi  penurunan  ritel,  dan  pendapatan mengalami kontraksi untuk jangka waktu yang lama secara berturut-turut (Ahmad, 2022). Biasanya  resesi  ekonomi  diikuti  dengan  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK),  Investasi menurun, daya beli masyarakat melemah.
Ancaman akan terjadinya resesi ekonomi dunia harus ditanggapi dan disikapi oleh pemerintah  dengan  melakukan  langkah  antisipatif  untuk  meningkatkan  kinerja perekonomian nasional. Persepsi masyarakat tentang resesi ekonomi menjadi suatu hal yang  penting  bagi  pemerintah  agar  tepat  membuat  kebijakan  terkait  resesi  ekonomi. Persepsi masyarakat ini dapat kita lihat berdasarkan data yang tersebar di media sosial. Sosial media atau media sosial merupakan media yang dikemas secara online yang memudahkan  penggunanya  agar  dapat  ikut  serta, sharing ,  melakukan  jejaring  sosial, berkomunikasi  di  dunia  virtual.  Media  sosial  memberikan  begitu  banyak  manfaat.  Hal positif  dalam  berkegiatan  di  media  sosial  adalah  memudahkan  pengguna  untuk berinteraksi  dengan  banyak  orang,  memperluas  pergaulan,  jarak,  dan  waktu.  Informasi dari manapun dan dari bidang apapun juga dapat menyebar cepat dan update. Data merupakan sesuatu yang sangat penting di masa yang serba digital ini. Data dalam bentuk teks maupun angka jika dibiaran akan menjadi sesuatu yang tidak berguna, namun jika diolah akan memberikan informasi yang menakjubkan. Salah satu data yang bisa diakses adalah data di media sosial. Saat ini yang sedang menjadi tren adalah sebuah metode  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  data  khususnya  pada  media  sosial  yang dikenal  dengan  istilah Text  Mining atau  sering  juga  disebut  dengan  sentimen  analisis. Analisis  sentimen  yaitu  suatu  cara  memahami,  dan  mengubah  data  dari  teks  serta mengolah  data  untuk  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  untuk  melihat  respon terhadap  suatu  isu,  produk  maupun  objek  dengan  respon  berupa  respon  positif  atau negatif atau netral (Rozi, 2012).
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui persepsi atau respon masyarakat Indonesia  tentang  isu  resesi  ekonomi  di  media  sosial.  Data  mining  dilakukan  pada komentar  pengguna  akun  media  sosial  berupa  tagar  resesiekonomi2023, resesiekonomi23, lawanresesiekonomi, hadapiresesiekonomi, cerdasresesiekonomi. Hasil penelitian  diharapkan  mampu  membantu  pemerintah  dalam  membuat  kebijakan  yang tepat  dan  sesuai  dengan  persepsi  masyarakat  Indonesia  untuk  menghadapi  resesi ekonomi tahun 2023.
Penelitian  sebelumnya  tentang  analisis  sentimen  dilakukan  untuk  mereview produk, dan melakukan analsisis klasifikasi (Tineges, 2020). Penelitian lain terkait analisis sentimen  yaitu  tentang  opini  publik  mengenai  topik  atau  isu  terkini  yang  banyak dibicarakan oleh masyarakat Indonesia . Namun, penelitian tentang opini publik dengan
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media
Bhencmark Vol. 4 No. 2 tema  isu  terkini  belum  ada  yang  mengangkat  tema  ekonomi.  Tema  atau  topik  yang dibahas  sebelumnya  yaitu  tentang  PPKM  (Krisdiyanto,  2021),  pembatasan  social berskala besar (Tuhuteru, 2022) dan tentang figure pemimpin (Mahawardana, 2022). State of Art dari  penelitian  ini  adalah  penggunaan  analisis  sentimen  dalam  bidang  ekonomi dengan mengangkat topik atau isu terkini yaitu resesi ekonomi yang selama ini menjadi bayang-bayang  menakutkan  dalam  masyarakat.  Namun,  ada  sebagian  masyarakat  yang juga  menganggap  resesi  ekonomi  sebagai  hal  yang  biasa.  Hal  ini  lah  yang  menjadi keunggulan atau perbedaan di dalam penelitian ini dimana menggabungkan dua bidang ilmu yaitu bidang teknologi Informasi (TI) atau lebih tepatnya data science dengan bidang ilmu ekonomi.

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang dihasilkan dari media social yaitu twitter, Instagram, facebook,  youtube, tiktok). Data yang dikumpulkan yaitu data berupa teks yang berkaitan dengan resesi ekonomi diantaranya yaitu resesiekonomi2023, resesiekonomi23,  lawanresesiekonomi,  hadapiresesiekonomi,  cerdasresesiekonomi, hadapiresesi. Data ini dapat berubah menjadi sesuatu yang penting dan bermanfaat bagi organisasi maupun Masyarakat jika diolah, dianalisa dan menjadi suatu kesimpulan. Salah satunya  sentimen  analisis  dari  twitter,  yang  mengeksplorasi  tentang  konten  yang dikumpulkan  dalam  keadaan  positif,  negatif  atau  netral  (Luqyana,  2018).  Data  set dikumpulkan  dan  diolah  dengan  menggunakan  SVM  ( Support  Vector  Machine ). Pengumpulan data set dilakukan sejak bulan Juni 2023.  Data diambil dari sosial media yang  dikumpulkan  dalam  bentuk  teks  yang  berkaitan  dengan  resesi  ekonomi,  Dimana data  tersebut  akan  diolah  menggunakan  SVM  dan  menjadi  informasi  tentang  resesi ekonomi.

## Analisis Data
Analisis  sentimen  adalah  analisis  yang  digunakan  untuk  menentukan  sebuah  teks mengekspresikan suatu respon tertentu yaitu negative dan positif (Zhang, 2011). Analisis sentimen juga merupakan cara untuk mengumpulkan pendapat orang terhadap sesuatu isu  seperti  layanan  publik,  isu,  kinerja  pemerintahan  atau  hal  lainnya  (Suryono,  2021). Analisis  sentimen  dapat  memberikan  penjelasan  tentang  sentimen  publik  berupa pendapat, sikap, emosi, dan respon terhadap produk, topik, individu, organisasi, maupun jasa  (Oktavianto,  2019).  Proses  analisis  sentimen  tidak  mudah  dibandingkan  metode machine lerning lain  karena  data  pada  analisis  sentimen  berupa  opini  yang  nilainya  tidak kongkrit (Ferdiana, 2019).
Analisis  sentimen  atau opinion  mining adalah  cabang  dari text  classification pada bidang  yang  luas  yang  bertujuan  menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  sikap, penilaian,  dan  emosi  seseorang  pembicara  atau  penulis  berkenaan  dengan  suatu  topik, produk,  layanan,  organisasi,  individu,  ataupun  kegiatan  tertentu  lainnya  (Liu,2016). metode  yang  dapat  dilakukan  untuk  klasifikasi  secara  cepat  adalah  dengan text mining . Text mining yang menjadi bagian dari bidang data mining bertujuan untuk  mencari dan menemukan informasi-informasi, pola, dan tren yang tersembunyi dari jumlah data yang besar (Widaningsih & Suheri, 2018).
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media
Bhencmark Vol. 4 No. 2
Langkah  pertama  yang  wajib  dilakukan  adalah  mengumpulkan  data  teks  yang sudah diberi label sentimen positif dan negatif, memecah kalimat utuh menjadi kata-kata ( feature extraction ),  dan  kemudian  melatih  algoritma  untuk  mengklasifikasikan  sentimen. Data  kemudian  mengalami case  folding,  tokenizing,  cleaning,  stopwords,  stemming kemudian data menghasilkan kesimpulan. Proses pengambilan data dari Twitter dilakukan melalui Phyton dan https://colab.research.google.com/. Setelah didapatkan data tentang resesi ekonomi, maka data diolah menggunakan SVM sehingga memberikan informasi tentang visualisasi data dan klasifikai sentimen masyarakat Indonesia terhadap resesi ekonomi.

## HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Ada beberapa tahapan dalam analisis sentimen yang harus dilakukan. Tahapan ini adalah tahapan preprocessing. Tahapan preprocessing yang dilakukan yaitu membersihkan data berupa teks , melakukan case folding, tokenization, stop removal/ stopword dan stemming . Setelah itu  data  akan  diolah  menggunakan  SVM  dan  menghasilkan  visualisasi  dan  klasifikasi sentimen.
Visualisasi  dari  hasil  analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini  berisi  kata-kata  yang dominan pada isu resesi ekonomi. Visualisasi ini digambarkan dalam bentuk Wordcloud . Suatu  kata  akan  ditampilkan  semakin  besar  pada  visualisasi wordcloud jika  kata  tersebut sering digunakan di ulasan twitter. Visualisasi wordcloud analisis sentiment resesi ekonomi akan digambarkan pada Gambar 1.
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Gambar  1. Visualisasi Word Cloud Sentimen Resesi Ekonomi
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media

## Bhencmark
Vol. 4 No. 2
Gambar  1  menampilkan  kata  yang  tampilannya  lebih  besar  dibandingkan  kata yang lain. Kata-kata yang menonjol yaitu recession, resesi apa, ekonomi Indonesia, resmi resesi,  dan  apa  siap.  Kata  ini  menunjukkan  bahwa  sentimen  masyarakat  Indonesia terhadap resesi ekonomi memang ada dan menjadi topik hangat di Twitter. Hasil  pengolahan  data  Twitter  resesi  ekonomi  di  Indonesia  menggunakan  SVM ada dua yakni visualisasi dan klasifikasi. Wordcloud merupakan hasil visualisasi data dari analisis  sentimen.  Hasil  kedua  yaitu  klasifikasi  data.  Klasifikasi  data  dari  analisis sentiment terhadap resesi ekonomi dibagi menjadi tiga yaitu netral, positif dan negatif. Hasil  klasifikasi  data  ditunjukkan  di  Gambar  2  di  bawah  ini.  Berdasarkan  Gambar  2 didapatkan  sentimen  netral  Masyarakat  Indonesia  terhadap  resesi  ekonomi  sebanyak 83,5%. Masyarakat Indonesia menanggapi resesi ekonomi secara negative sebanyak 11, 6%. Sisanya sebanyak 4,9% dari data yang dikumpulkan menanggapi secara positif.

## Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Gambar 2. Sentimen Polarity pada Data Resesi Ekonomi
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Gambar  3. SVM Confusion Matrix
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media

## Sumber: Data Primer Diolah, 2023

## Gambar  4. Classification Report SVM
Gambar  3  merupakan  hasil  matrix  SVM  dalam  mengklasifikasikan  sentimen masyaraat  Indonesia  tentang  resesi  ekonomi.  Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diperoleh informasi  bahwa  sentimen  negative  Masyarakat  Indonesia  sebesar  26  sentimen  dan sentimen  negative  yang  dianggap  netral  sebanyak  2  sentimen.  Sentimen  Masyarakat Indonesia  bersifat  netral  terhadap  resesi  ekonomi  sebanyak  168.  Sentimen  positif terhadap  resesi  ekonomi  ada  5  dan  yang  dianggap  sentiment  positif  meskipun  netral sebanyak 4. Hal ini dapat memberi kesimpulan bahwa sebenarnya Masyarakat Indonesia tidak  begitu  peduli  dengan  isu  resesi  ekonomi  di  Tahun  2023  kemarin.  Masyarakat cenderung  tidak  terpengaruh  dan  Tangguh  dalam  menghadapi  resesi  ekonomi.  Hasil matrix SVM ini juga dapat ditampilkan dalam tabel klasifikasi SVM di bawah ini.
Gambar  4  menunjukkan  hasil  klasifikasi  dari  sentimen  Masyarakat  Indonesia terhadap  resesi  ekonomi.  Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  diketahui  informasi  yang sama  yaitu  jumlah  sentimen  negative  sebanyak  26,  sentiment  netral  sebanyak  168  dan sentiment positif ada 5. Hasil akurasi klasifikasi menggunakan SVM ini adalah 0,970731. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  klasifikasi  97,0731%  mendekati  100%  yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasi sangat akurat.
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  persepsi  masyarakat Indonesia tentang isu resesi ekonomi di media sosial. Berdasarkan hasil dan pembahasan didapatkan  bahwa  mayoritas  masyarakat  Indonesia  menanggapi  isu  resesi  ekonomi dengan  netral.  Masyarakat  tidak  terlalu  berpikiran  negatif  bahkan  justru  ada  yang menanggapi  secara  positif.  Hal  ini  tentu  saja  menjadi  sesuatu  yang  sangat menguntungkan bagi pemerintah Indonesia dalam membuat kebijakan. Ketakutan paling besar dalam membuat kebijakan adalah respon masyarakat dalam menanggapi kebijakan tersebut.  Namun,  jika  masyarakat  Indonesia  menanggapi  isu  resesi  ekonomi  secara netral,  tentu  saja  jika  pemerintah  membuat  kebijakan  terkait  perekonomian  dalam menghadapi resesi ekonomi, maka respon masyarakat Indonesia juga akan netral bahkan mendukung kebijakan tersebut.
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media
Bhencmark Vol. 4 No. 2

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan streaming data tweet dengan  pencarian data collection dimulai dari Juni 2023. Hasil analisis sentimen  dengan pencarian variabel resesi ekonomi 2023, resesi ekonomi 23, lawan resesi ekonomi, hadapi resesi ekonomi, cerdas resesie konomi, analisis sentimen kategori netral paling tinggi yaitu 83,5%. Respon masyarakat pengguna media sosial tentang resesi ekonomi melalui media sosial masih dalam batas netral atau tidak banyak respon negatif yang mengarah ke kondisi kepanikan tetapi juga tidak banyak respon  positif  masyarakat  dalam  menghadapi  kondisi  resesi  ekonomi.  Hasil  klasifikasi sentimen  resesi  ekonomi  menggunakan  SVM  sangat  akurat  yakni  97,0731%.  Hal  ini menandakan bahwa sentiment netral terhadap isu resesi ekonomi sudah akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad.  (2022). Pengertian Resesi Ekonomi : Penyebab, Dampak dan Solusi .  Gramedia  Blog. Retrieved from https://www.gramedia.com/literasi/resesi-ekonomi/ .
Ferdiana,  R,  Jatmiko,  F,  Purwanti,  D  D,  Ayu,  A  S  T  dan  Dicka,  W  F.  2019.  Dataset Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen  J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf, 8(4),  334- 341.
Fiskal.kemenkeu.go.id.  (2022).  Pengertian  dan  Penyebab  Resesi  Ekonomi. https://fiskal.kemenkeu.go.id/fiskalpedia/2022/11/10/19-resesi .  Diakses  18  Mei 2024.
Haa,  CNBC.  (2022).  31  Negara  Dunia  Jatuh  di  Jurang  Resesi,  Intip  Daftarnya!. https://www.cnbcindonesia.com/news/20221013075338-4-379312/31-negara- dunia-jatuh-di-jurang-resesi-intip-daftarnya . Diakses 18 Mei 2024.
Krisdiyanto,  T.  (2021).  Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes. Clasifiers J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf, 7(1),  32–37.
Liu  S,  Young  SD.  (2016).  A  survey  of  social  media  data  analysis  for  physical  activity surveillance. J Forensic Leg Med , 1-4.
Luqyana,  W.  A.,  Cholissodin,  I.,  and  Perdana,  R.  S.  (2018).  Analisis  Sentimen Cyberbullying  pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector Machine, 2(11), 4704–4713.
Mahawardana,  P.P.O.,  Imawati,  I.A.P.F.,  and  Dika,  I.  W.  (2022).  Analisis  Sentimen Berdasarkan  Opini  dari  Media  Sosial  Twitter  terhadap  “Figure  Pemimpin” Menggunakan Python. Jurnal Manajemen Dan Teknologi Informasi , 12 (2), 50-56.
D. A. Novitasari dkk., Analisis Sentimen Persepsi Publik terhadap Resesi Ekonomi di Sosial Media
Bhencmark Vol. 4 No. 2
Oktavianto, A.and Persada, S. F. (2021). Persepsi Publik Tentang Pembelajaran Daring di Indonesia: Studi Menggunakan ELK Stack dan Python untuk Analisis Sentimen di Twitter. Jurnal Teknik ITS , 9 (2), 170-175.
Rozi, I. F, Pramono, S. H., dan Dahlan, E. A. (2012). Implementasi Opinion Mining ( Analisis  Sentimen  )  untuk  Ekstraksi  Data  Opini  Publik  pada  Perguruan  Tinggi. Electr. Power, Electron. Commun. Control. Informatics Semin, 6(1), 37–43.
Suryono,S.  and  Taufiq,  E.L.  (2021).  Analisis  sentimen  pada  Twitter  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes Clasifiers J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. 7(1), 81–86.
Tineges, R, Triayud, A and Sholihati, I.D. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine (SVM). J. Media Inform. Budidarma , 4(3), 650.
Tuhuteru,  H.  (2020).  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine. Inf. Syst. Dev , 5(2), 7–13.
Widaningsih,  S.,  and  Suheri,  A.  (2018).  Klasifikasi  Jurnal  Ilmu  Komputer  Berdasarkan Pembagian Web of Science Dengan Menggunakan Text Mining. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi (SENTIKA 2018).
Zhang, L., Ghosh, R., Dekhil, M., Hsu, M. and Liu, B. (2011). Combining lexicon-based and learning-based methods for twitter sentimen analysis. HP Laboratories, 89, 1-
8.