Analisa Sentimen Terhadap Twitter IndihomeCare Menggunakan Perbandingan Algoritma Smote , Support Vector Machine , AdaBoost dan Particle Swarm Optimization
Ferdian Syah 1 , Hanif Fajrin 2 , Abiyyu Nur Afif 3 , Muhamad Rafi Saeputra 4* , Dinda Mirranty 5 , Dedi Dwi Saputra 6
1,2,3,4,5,6 Fakultas Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 21 June 2022 Received in revised form 29 October 2022 Accepted 12 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.686
Keywords: Indihome; Twitter; Support Vector Machine (SVM); Adaboost; Particle Swarm Optimization (PSO).
Kata Kunci: Indihome; Twitter; Support Vector Machine (SVM); Adaboost; Particle Swarm Optimization (PSO).

## a b s t r a c t
Indihome is one of the largest internet service providers in Indonesia with an increasing number of subscribers every year. Indihome subscribers until the end of March 2022 were recorded at 8.7  million,  growing  7.2  percent  over  the  same  period  last  year.  However,  over  time,  many customers have complained to IndiHome about slow internet access, sudden increases in billing and so on. Based on the description above, it is interesting to conduct research on the use of Indihome tweets which are the result of channeling opinions and comments on Twitter social media. This study uses the Smote method, Support vector machine, Adaboost and Particle swarm optimization so that the results can be compared with the level of accuracy. The results of this research  show  that  by  using  the  Smote  method,  Support  vector  machine  obtained  values  of Accuracy 80.48, Precision 85.29, Recall 73.75 and AUC 0.907. As for the Smote, Support vector machine and AdaBoost methods, the Accuracy values are 80.21, Precision 85.01, Recall 73.36 and  AUC  0.861.  Finally,  the  results  of  the  Smote  and  Particle  swarm  optimization  methods obtained Accuracy values of 76.59, Precision 76.57, Recall 80.35 and AUC 0.868. Based on the research  results,  the  Smote  method  and  the  Support  vector  machine  (SVM)  have  the  largest results and are considered effective with the existing dataset.

## a b s t r a k
Indihome  merupakan  salah  satu  dari  sekian  internet  service  provider  terbesar  di  Indonesia dengan peningkatan pelanggan setiap tahunnya. Pelanggan Indihome hingga akhir Maret 2022 tercatat mencapai 8,7 juta, tumbuh 7,2 persen dibanding periode yang sama tahun lalu. Namun, seiring  berjalannya  waktu,  banyak  pelanggan  yang  melayangkan  keluhan  kepada  IndiHome mengenai  lambatnya  akses  internet,  kenaikan  billing  secara  tiba-tiba  dan  lain  sebagainya. Berdasarkan deskripsi di atas maka menarik untuk melakukan penelitian penggunaan Indihome tweet yang merupakan hasil dari penyaluran opini dan komentar di sosial media twitter. Penelitian ini  menggunakan  metode  Smote,  Support  vector  machine,  Adaboost  dan  Particle  swarm optimization agar hasil tersebut dapat dibandingkan tingkat keakurasiannya. Hasil dari penilitian ini didapat bahwa dengan menggunakan metode Smote, Support vector machine didapat  nilai Accuracy 80.48, Precision 85.29, Recall 73.75 dan AUC  0.907. Sedangkan untuk metode Smote, Support vector machine dan AdaBoost didapat nilai Accuracy 80.21, Precision 85.01, Recall 73.36 dan AUC  0.861. Terakhir, hasil dari metode metode Smote dan Particle swarm optimization didapat  nilai Accuracy 76.59, Precision 76.57, Recall 80.35 dan AUC  0.868. Berdasarkan hasil peneltian,  metode  Smote  dan  Support  vector  machine  (SVM)  mempunyai  hasil  terbesar  dan dinilai efektif dengan dataset yang ada.
* Author. Email: 11212957@nusamandiri.ac.id 1 , 11213099 @nusamandiri.ac.id 2 , 11213073@nusamandiri.ac.id 3 , 11212991@nusamandiri.ac.id 4 *, 11212938@nusamandiri.ac.id 5 , dedi.eis@nusamandiri.ac.id 6 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Ferdian Syah, Hanif Fajrin, Abiyyu Nur Afif, Muhamad Rafi Saeputra, Dinda Mirranty, Dedi Dwi Saputra / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 53-58

## 1. Latar Belakang
Indihome  merupakan  salah  satu  dari  sekian internet service  provider terbesar  di  Indonesia  dengan peningkatan pelanggan  setiap  tahunnya.  Pelanggan Indihome hingga akhir Maret 2022 tercatat mencapai 8,7 juta, tumbuh 7,2 persen dibanding periode yang sama  tahun  lalu  [1].  Namun,  seiring  berjalannya waktu  pula,  banyak  pelanggan  yang  melayangkan keluhan kepada Indihome mengenai lambatnya akses internet,  kenaikan billing secara  tiba-tiba  dan  lain sebagainya.  Cara  berkomunikasi,  seperti  adanya keluhan,  pengaduan  serta  saran  dari  berbagai konsumen dapat dilakukan melalui daring atau media sosial  seperti,  Twitter  yaitu  @IndiHomeCare  yang dikelola langsung oleh public relation indihome [2] . Oleh karena itu, pentingnya seorang Public Relation Indihome dalam  menjalin  hubungan  baik  antara  publik eksternal  untuk  menjaga  keharmonisan  dengan publik  internal  merupakan  kewajiban  yang  harus dilakukan.  Berdasarkan  deskripsi  di  atas  maka menarik  untuk  melakukan  penelitian  penggunaan indihome tweets yang merupakan hasil dari penyaluran opini  dan  komentar,  merupakan resource yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  khalayak umum  terhadap  suatu  instansi  maupun  perorangan twitter dalam  berinteraksi  langsung  dengan konsumennya.
Mengacu  ke  penelitian sebelumnya,  telah  dilakukan penelitian untuk mengukur sentimen analisis dengan berbagai algoritma, diantaranya algoritma Naïve Bayes (NB) , Random  Forest,  K-Nearest  Neighbour  (K-NN), Decision  Tree,  K-Medoid, dan Backpropagation  Neural Network (BNN) [3][4][5][6][7][8]. Beberapa penelitian menambahkan feature  selection seperti Particle  Swarm Optimization  (PSO). Diantara  penelitian  tersebut terdapat beberapa peneliti yang membandingkan dua atau  lebih  algoritma  untuk  mendapatkan  hasil algoritma terbaik dari algoritma yang dibandingkan. Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  metode optimasi global yang diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhart pada  tahun  1995  berdasarkan  penelitian terhadap perilaku kawanan burung dan ikan. Setiap partikel  PSO  memiliki  kecepatan  partikel  dalam ruang  pencarian  dengan  kecepatan  yang  dinamis disesuaikan dengan perilaku historis mereka [5]. Smote merupakan prinsip oversampling yaitu menambah data dari  kelas  minor  agar  jumlahnya  seimbang  dengan data kelas mayor [3]. Adaboost adalah algoritma yang
ide  dasarnya  adalah  untuk  memilih  dan menggabungkan  sekelompok  pengklasifikasi  lemah untuk  membentuk  klasifikasi  yang  kuat. Adaboost adalah  algoritma  yang  iteratif  menghasilkan pengklasifikasi  dan  kemudian  menggabungkan mereka untuk membangun klasifikasi utama.[9].
Tweet adalah  istilah  tulisan  atau  teks  pada  layanan twitter. Sering kali twitter digunakan bukan hanya untuk berbagi  informasi,  tetapi  juga  digunakan  untuk bercerita tentang sesuatu hal. Tidak jarang juga Ketika bercerita orang-orang melampiaskan emosi. Bercerita dalam tweet ini  bisa  dianalisis  dan  inilah  yang  akan menjadi target dalam penulisan ini. RapidMiner adalah platform perangkat lunak data ilmu pengetahuan yang dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan  nama  yang sama,  yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk pembelajaran  mesin  ( machine  learning ),  pembelajaran mendalam  ( deep  learning ),  penambangan  teks  ( text mining )  dan  analisis  prediktif  ( predictive  analytics ). Aplikasi  ini  digunakan  untuk  aplikasi  bisnis  dan komersial  serta  untuk  penelitian,  pendidikan, pelatihan,  pembuatan  prototype  dengan  cepat,  dan pengembangan  aplikasi  serta  mendukung  semua langkah  proses  pembelajaran  mesin  termasuk persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan  dengan model open core [10]. Beberapa penelitian sebelumnya telah membandingkan  beberapa  algoritma  klasifikasi, seperti  membandingkan  algoritma  SVM  dengan algoritma NB yang dilakukan pada penelitian dengan judul  Analasia  Sentimen  Terhadap  Tokoh  Publik Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan Support  Vector  Machine,  yang  membandingkan algoritma Naïve  Bayes Classifier dan Support  Vector Machine kemudian  mendapatkan  hasil akurasi  bahwa algoritma Support  Vector  Machine lebih  baik  dalam menganalisa sentimen daripada algoritma Naïve Bayes Classifier dengan  tingkat  akurasi  sebesar  73.96% sedangkan untuk Naïve Bayes Classifier adalah 71.94% [11].
Oleh karena itu dapat diformulasikan judul penelitian dengan analisis sentiment ini yaitu Analisa Sentimen Terhadap Twitter IndihomeCare  Menggunakan Perbandingan Algoritma Smote , Support Vector Machine, AdaBoost Dan Particle  Swarm  Optimization. Secara efektif analisis sentimen termasuk ke dalam salah satu
bidang Natural  Language  Processing yang  merupakan cabang ilmu komputer yang mengkaji interaksi antara komputer  dengan  bahasa  alami  manusia.  Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu bidang ilmu  computer  yang  merupakan  cabang  dari kecerdasan  buatan,  dan  bahasa  (linguistik)  yang berkaitan  dengan  interaksi  antara  komputer  dan bahasa alami manusia, seperti bahasa Indonesia atau bahasa Inggris. Tujuan utama dari studi NLP adalah membuat  mesin  yang  mampu  mengerti  dan memahami makna Bahasa manusia lalu memberikan respon yang sesuai [12]).

## 2. Metode Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai perancangan  sistem  dalam  penelitian  ini.  Analisis sentimen atau biasa disebut juga dengan opinion mining adalah  sebuah  proses  menemukan  pendapat pengguna  tentang  beberapa  topik  atau  teks  yang disampaikan  pengguna  [13].  Dalam  pengertian  lain, sebuah proses untuk menentukan apakah sepotong tulisan  itu  bermakna  positif,  negatif  atau  netral. Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana melakukan  analisis  sentimen  terhadap  data  opini pelanggan  Indihome  pada twitter yang  digunakan untuk menentukan apakah data opini tersebut masuk opini positif atau negatif.
Gambar 1. Alur sistem

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  opini  masyarakat  terhadap Indihome yang dilakukan dengan proses crawling dari media twitter menggunakan aplikasi RapidMiner . Dari data tweet yang  sudah  dikumpulkan  sejumlah  1000 data, kemudian dari 1000 data dikelompokan menjadi 2  terdiri  dari tweet positif  dan tweet negatif. Pengelompokan tweet dilakukan  menggunakan
gataframework dengan  memakai  5  teknik, @Anotation Removal, Transformation : Remove URL, Regexp, Indonesian Stemming dan Indonesian Stop word removal .
Pre-processing
Gambar 1. Tahap Pre-processing tahap 1
Pre-processing tahap  1  dilakukan  menggunakan website gataframework . Dimulai dengan Upload data excel 2003 yang  berisi dataset yang  berjumlah  1000  data, kemudian  penggunaan  5  teknik  yaitu @Anotation Removal, Transformation : Remove URL, Regexp, Indonesian Stemming dan Indonesian Stop word removal dan kemudian data bisa diunduh. Kemudian untuk pre-processing tahap 2 dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer dengan melakukan  proses Stemming yaitu  merupakan  salah satu  cara  yang  digunakan  untuk  meningkatkan performa  IR (Information  Retrieval) dengan  cara menghilangkan  imbuhan  seperti  awalan  dan  akhiran [14].
Gambar 1. Contoh File Stemming.
Ferdian Syah, Hanif Fajrin, Abiyyu Nur Afif, Muhamad Rafi Saeputra, Dinda Mirranty, Dedi Dwi Saputra / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 53-58
Setelah proses stemming selesai, akan keluar hasil kata-kata  yang  sudah  diperbaiki.  Proses selanjutnya yaitu Stop word removal yang berguna untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak dibutuhkan  atau  tidak  berhubungan  dengan dataset [14].
Gambar 2. Contoh list stopword Teknik Analisa Kegiatan  mengklasifikasikan tweet atau  analisis sentimen  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa metode, yaitu Smote, Support Vector Machine, AdaBoost Dan Particle  Swarm  Optimization. Support Vector  Machine  ( SVM) adalah  sistem  pembelajaran yang  menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi- fungsi  linier  dalam  sebuah  ruang  fitur  berdimensi tinggi,  digunakan  dengan  algoritma  pembelajaran yang  didasarkan  pada  teori  optimasi  dengan mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik [15].

## Evaluasi
Evaluasi  dalam  penilitan  ini  digunakan  untuk mendapatkan hasil dari kinerja atau performa sebuah metode  yang  digunakan.  Metode  yang  digunakan pada  penulisan  ini  adalah Smote,  Support  Vector Machine,  AdaBoost dan Particle  Swarm  Optimization . Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal,  perlu dilakukan  pengujian  dan  analisa  metode  yang  tepat dengan dataset yang digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset Penggunaan Dataset pada penilitan ini adalah dataset yang  berasal  dari  twitter  berupa tweet dari  akun IndihomeCare pada  tahun  2022.  Pengumpulan  data dilakukan  menggunakan connection  to  twiter melalui aplikasi Rapid  Miner. Dataset  yang  dikumpulkan berjumlah 1000 record dan kemudian dilakukan proses labelisasi  menggunakan stem  dan  stop  word  Indonesia removal.  Dari  proses  pelabelan,  didapatkan  hasil bahwa  tweet  yang  termasuk  ke  dalam class positif sebanyak  653  tweet,  dan class negatif  sebanyak  570 tweet.

## Hasil
Pada  bagian  hasil  penulis  akan  menjelaskan  hasil pengujian  terhadap  model  usulan  yang  telah  dibuat. Pengujian dilakukan sesuai dengan tahap yang sudah dijelaskan  pada  bagian  metode  penelitian.  Setelah menjalani  proses pre-processing, selanjutnya  dilakukan analisa  perbandingan  menggunakan  algoritma Smote, Support  Vector  Machine,  AdaBoost dan Particle  Swarm Optimization sehingga  bentuk  operator  pada  aplikasi Rapidminer menjadi seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Penggunaan metode Smote dan Support Vector Machine
Gambar 4. Penggunaan metode Smote, Support vector machine dan AdaBoost.
Gambar 5. Penggunaan metode Smote, Support vector machine dan AdaBoost.
Gambar 6. Penggunaan metode Smote dan Particle Swarm Optimization
Gambar 7. Hasil accuracy menggunakan metode Smote dan Support vector machine
Pada  penggunaan  metode Smote dan Support  vector machine, nilai  akurasinya  berada  di  angka  80.48% seperti pada gambar diatas.
Gambar 8. Hasil accuracy menggunakan metode Smote, Support vector machine dan AdaBoost.
Sedangkan  pada  percobaan  menggunakan  metode Smote,  Support  vector  machine dan AdaBoost, tingkat akurasi yang didapat berada di angka 80.21% seperti gambar diatas.
Gambar 9. Hasil accuracy menggunakan metode Smote dan Particle Swarm Optimization.
Terakhir  pada  percobaan  menggunakan  metode Smote  dan  Particle  Swarm Optimization didapat  tingkat akurasi  pada  angka  76.59%  seperti  gambar  diatas. Dari hasil tersebut menunjukan bahwa metode Smote dan Support  vector  machine memiliki  hasil  yang  lebih unggul dibandingkan beberapa metode yang lainnya.

## 4. Kesimpulan
Metode Smote dan Support  vector  machine (SVM) mempunyai hasil terbesar dan dinilai efektif dengan dataset yang ada dibanding dengan beberapa metode lainnya.  Tujuan  adanya  penelitian  ini  yaitu  dapat mempermudah analisa terhadap sentimen yang ada di
sosial  media twitter. Diharapkan  untuk  penulisan selanjutnya  dapat  menambahkan  metode  yang  akan digunakan. Penggunaan metode selain Smote, Support Vector  Machine,  AdaBoost dan Partical  Swarm Optimization diharapkan mendapatkan hasil yang lebih akurat  dari  penelitian  ini.  Hal  ini  dapat  menjadi rujukan  dalam  penelitian  berikutnya  dengan menggunakan sumber data yang berbeda.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Dewi. 2022. Telkom (TLKM) Raup Pendapatan Rp35,20 Triliun, Pelanggan IndiHome Tembus 8,7 Juta - Market Bisnis. [Online] Bisnis.com.
[2] Muliyono.  2021.  Identifikasi  Chatbot  dalam Meningkatkan Pelayanan Online Menggunakan Metode  Natural  Language  Processing. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 3 (4), 142-147. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i4.102.
[3] Syukron,  M.,  Santoso,  R.  and  Widiharih,  T., 2020.  Perbandingan  Metode  Smote  Random Forest  Dan  Smote  Xgboost  Untuk  Klasifikasi Tingkat  Penyakit  Hepatitis  C  Pada  Imbalance Class  Data. Jurnal  Gaussian , 9 (3),  pp.227-236. DOI:
https://doi.org/10.14710/j.gauss.9.3.227-236. [4] Assuja,  M.A.  and  Saniati,  S.,  2016.  Analisis Sentimen Tweet Menggunakan Backpropagation Neural Network. Jurnal Teknoinfo , 10 (2), pp.48-53. DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v10i2.20.
[5] Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.A.,  Sugianto,  N.A., Surtiningsih,  L.,  Cholissodin,  I.  and  Ilmu,  F., 2017.  Optimasi  naïve  bayes  classifier  dengan menggunakan particle swarm optimization pada data  iris. J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput , 4 (3),
p.180.
[6] Salim,  S.S.  and  Mayary,  J.,  2020.  Analisis Sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  dompet elektronik dengan metode lexicon based dan k – nearest  neighbor. Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer , 25 (1), pp.1-17. DOI: http://dx.doi.org/10.35760/ik.2020.v25i1.241 1.
Ferdian Syah, Hanif Fajrin, Abiyyu Nur Afif, Muhamad Rafi Saeputra, Dinda Mirranty, Dedi Dwi Saputra / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 53-58
[7] Alita, D. and Isnain, A.R., 2020. Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier. Jurnal Komputasi , 8 (2), pp.50-58. DOI: http://dx.doi.org/10.23960%2Fkomputasi.v8 i2.2615.
[8] Pradany, L.N. and Fatichah, C., 2016. Analisa Sentimen Kebijakan Pemerintah Pada Konten Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Svm Dan K-Medoid Clustering. SCAN-Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 11 (1), pp.59- 66.
[9] Utami, L.D. and Wahono, R.S., 2015. Integrasi metode  information  gain  untuk  seleksi  fitur dan  adaboost  untuk  mengurangi  bias  pada analisis sentimen review restoran menggunakan algoritma naive bayes. Journal of
Intelligent Systems , 1 (2), pp.120-126.
[10] Fadilah,  E.,  2018.  Implementasi  Metode Profile Matching Terhadap Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Dana  Zakat  pada Badan Amil Zakat Pertamina (BAZMA). Jurnal MATICS Vol , 10 (2). DOI: https://doi.org/10.18860/mat.v10i2.5745. [11] Rusdiaman, D. and Rosiyadi, D., 2019. Analisa Sentimen terhadap Tokoh Publik Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier
Dan Support Vector Machine. CESS (Journal of Computer  Engineering,  System  and  Science) , 4 (2), pp.230-235.
DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v4i2.13796.
[12] Yunefri, Y., Fadrial, Y.E. and Sutejo, S., 2021. Chatbot  Pada  Smart  Cooperative  Oriented Problem  Menggunakan  Natural  Language Processing dan Naive Bayes Classifier. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology and Computer Science , 4 (2), pp.131-140. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v4i2.2704.
[13] Muhammad, F., 2022. Analisa Sentimen Mengenai Pendidikan Tatap Muka pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine (Doctoral  dissertation,  Universitas Mercu Buana Jakarta).
[14] Herwijayanti,  B.,  Ratnawati,  D.E.  and Muflikhah,  L.,  2018.  Klasifikasi  Berita  Online dengan  menggunakan  Pembobotan  TF-IDF dan  Cosine  Similarity. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  e-ISSN , pp.306-312.
[15] Munawarah, R., Soesanto, O. and Faisal, M.R., 2016.  Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  Pada  Diagnosa  Hepatitis. KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER , 3 (1), pp.103-113. DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v3i1.39.