## Analisis Sentimen Tindakan Pemerintah Indonesia Dalam Penanganan Covid-19 Menggunakan Metode Support Vector Machine
Ariesta Damayanti 1,* , Helda Ludya Safitri 1 , Rudy Cahyadi 2
1 Teknologi Informasi, Informatika, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Bantul, Indonesia
2 Politeknik Negeri Media Kreatif, Jakarta, Indonesia Email: 1,* ariesta@utdi.ac.id, 2 heldaludya5@gmail.com, 3 masrudyc@polimedia.ac.id Email Penulis Korespondensi: ariesta@utdi.ac.id Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) yang melanda dunia termasuk Indonesia sejak awal tahun 2020 merupakan wabah yang menjadi ancaman yang serius bagi kesehatan dunia.  Pemerintah Indonesia melakukan berbagai tindakan untuk menangani  permasalahan  ini,  sedangkan  masyarakat  dengan  adanya  media  sosial  banyak  memberikan  tanggapan  terhadap kebijakan pemerintah tersebut. Twitter adalah salah satu media sosial yang banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan komentar  baik  berupa  tanggapan,  saran,  hingga  kritik  kepada  pemerintah  yang  berkaitan  dengan  penanganan  Covid-19. Komentar yang muncul tersebut selayaknya digunakan pemerintah sebagai bagian acuan dalam mengevaluasi suatu kebijakan atau tindakan yang dilakukan dalam penanganan Covid-19. Sehingga salah satu cara yang bisa digunakan dalam menangani hal tersebut adalah salah satu metode yang ada dalam domain teks mining yaitu analisis sentimen.  Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan Kernel Radial Basis Function (RBF).  Tweet  akan  diklasifikasi  menjadi  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral,  sehingga  dapat  diketahui  seberapa  banyak persentase dari masing-masing kategori opini. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 600 tweet yang diperoleh dari hasil scraping menggunakan twitterscraper. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat akurasi pelatihan sebesar 77% dalam melakukan klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Dari hasil klasifikasi data, diperoleh sebagian besar tweet terdiri dari sentimen negatif.
Kata Kunci: Covid-19; Radial Basis Function ; Sentimen; Support Vector Machine; Twitter
Abstract– Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) which has hit the world including Indonesia since the beginning of 2020 is an outbreak that has become a serious threat to world health. The Indonesian government is taking various actions to deal with this problem, while the public, with the existence of social media, has provided many responses to these government policies. Twitter is one of the social media that is widely used by the public to convey comments in the form of responses, suggestions, to criticism of the government regarding the handling of Covid-19. The comments that appear should be used by the government as part of the reference in evaluating a policy or action taken in handling Covid-19. So that one way that can be used to deal with this is one of the methods that exist in the domain of text mining, namely sentiment analysis. This research was conducted by analyzing sentiment using the Support Vector Machine (SVM) method with the Kernel Radial Basis Function (RBF). Tweets will be classified into positive, negative and neutral sentiments, so that the percentage of each opinion category can be known. This study uses data of 600 tweets obtained from the results of scraping using a Twitter scraper. The result of this study is that the  training  accuracy  rate  is  77%  in  classifying  positive,  negative,  and  neutral  sentiments.  From  the  results  of  the  data classification, it was found that most of the tweets consisted of negative sentiments.
Keywords : Covid-19; Radial Basis Function ; Sentiment; Support Vector Machine; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) yang melanda dunia termasuk Indonesia sejak awal tahun 2020 merupakan wabah  yang  menjadi  ancaman  yang  serius  bagi  kesehatan  dunia. World  Health  Organization (WHO) menyampaikan bahwa collaps -nya penanganan dari fasilitas kesehatan yang ada di setiap negara dikarenakan terus naiknya  angka  kasus  secara  eksponensial  dari  yang  kasus  ringan,  sedang,  berat  hingga  kematian  [1].  Untuk menangani  semakin  tingginya  kasus  Covid-19  ini  beberapa  negara  kemudian  memberlakukan  kebijakan pembatasan kegiatan dan akses bagi warga negaranya.
China  sebagai  negara  tempat  awal  terjangkitnya  Covid-19  ini  kemudian  melakukan  tindakan  berupa penyediaan fasilitas kesehatan khusus pasien Covid-19, mengubah gedung olahraga, aula, sekolah, dan juga hotel menjadi  rumah  sakit  sementara,  melakukan rapid-test ataupun polymerase  chain  reaction (PCR)  pada  banyak warga,  hingga  mengimplementasikan  metode  mengisolasi  kota  ( lockdown ).  Negara  Korea  Selatan  tepatnya  di wilayah  Daegu  melakukan  proses  deteksi  dini  melalui  rapid  test  yang  dilakukan  secara  massal  dengan  tujuan melokalisasi  individu  yang  terpapar  Covid-19.  Tindakan  lain  yang  dilakukan  sebagai  sebagai  upaya  preventif untuk  meminimalkan  penyebaran  virus  Covid-19  adalah  dengan  meliburkan  sekolah  dan  kampus,  dan  juga melaksanakan kebijakan lockdown [2] .
Indonesia sebagai negara di wilayah Asia Tenggara, menurut WHO menjadi salah satu dari 5 (lima) negara di wilayah Asia Tenggara yang memiliki angka kasus dan kematian tertinggi sejak pertama kali kasus Covid-19 ditemukan  [3].  Kenaikan  angka  tersebut  tentu  saja  menjadi  perhatian  pemerintah  khususnya  Kementerian Kesehatan terkait penanganan kasus di Indonesia. Beberapa tindakan pemerintah Indonesia yang diterapkan terkait pembatasan  akses  bagi  seluruh  kegiatan  masyarakat  yang  dikenal  dengan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar
(PSBB)  [4].  Penerapan  kebijakan  PSBB  ini  merupakan  salah  satu  kebijakan  yang  merubah  pola  kehidupan masyarakat  Indonesia  [5].  Perubahan  pola  kegiatan  masyarakat  inilah  yang  kemudian  mengundang  berbagai pendapat dalam masyarakat. Pendapat-pendapat itu tidak saja yang dikemukakan secara langsung tapi juga yang disampaikan melalui media sosial baik berupa tanggapan, saran, hingga kritik kepada pemerintah [6]. Berdasarkan data dari dari Global Digital Statistic di We Are Social tahun 2020, pengguna media sosial di Indonesia khususnya Twitter mencapai lebih dari 160 juta orang [7]Jumlah ini merupakan representasi masyarakat yang lebih memilih untuk menyampaikan pendapat atau komentarnya dengan lebih terbuka dan bisa saja anonim [8].
Komentar  yang  diberikan  oleh  masyarakat  ini  bisa  saja  memiliki  kecenderungan  komentar  yang  positif, negatif ataupun netral. Komentar yang muncul tersebut selayaknya digunakan pemerintah sebagai bagian acuan dalam evaluasi suatu kebijakan atau tindakan yang dilakukan dalam penanganan Covid-19. Sehingga salah satu cara yang bisa digunakan dalam menangani hal tersebut  adalah  salah satu metode yang ada dalam domain teks mining yaitu analisis sentimen. Analisis ini bertujuan untuk menentukan pendapat dan subyektifitas dari pemberi pendapat  [9] . Analisis  sentimen  merupakan  suatu  bidang  data  mining  yang  berfungsi  untuk  menganalisis, mengolah,  dan  mengekstrak  data  tekstual  pada  entitas,  seperti  layanan,  produk,  individu,  organisasi,  peristiwa, atau masalah dan topik tertentu [10].
Analisis  ini  dapat  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  sentimen  yang  ada  di  dalamnya.  Secara  umum sentimen yang ada tersebut dapat diklasifikan ke dalam dua grup yaitu sentimen positif dan negatif atau tiga grup yaitu kelas sentimen positif, negatif serta netral[11] . Secara teknis, sentimen analisis dapat dibagi menjadi empat metode pendekatan [9] : pendekatan pertama adalah pendekatan machine learning , dimana dalam pendekatan ini menggunakan  algoritma  pembelajaran  untuk  menyusun  suatu  model  training  data.  Pendekatan  kedua  adalah pendekatan lexicon-based . Pendekatan lexicon-based ini melibatkan perhitungan dari polaritas sentimen tersebut berdasarkan  orientasi  semantik  dari  kata  atau  kalimat  yang  ada  pada  dokumen.  Pendekatan rule-based adalah mencari  opini  dari  kata-kata  kemudian  mengklasifikasikannya  berdasarkan  kata  positif  dan  negatif.  Sedangkan untuk pendekatan model statistik adalah pendekatan dengan menjadikan pendapat apapun sebagai aspek analisis dan peringkat.
Pada pendekatan machine learning , salah satu algoritma klasifikasi yang biasa digunakan pada sentimen analisis  adalah  Support  Vector  Machine (SVM).  SVM  digunakan  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  untuk analisis sentimen mengenai penggunaan transportasi online [12]. Penelitian tersebut menggunakan metode SVM dengan total data tweet sebesar 1852 menghasilkan dua klasifikasi sentimen yaitu sentimen positif sebesar 62% dan sentimen negatif sebesar 38%. Penelitian lain dengan menggunakan data tweet mengenai pendapat masyarakat mengenai kinerja Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK).
Berdasarkan crawling data  yang  dilakukan menghasilkan  1890  data  dan  3846  term/kata  dari  hasil preprocessing . Klasifikasi  untuk sentimen dengan label negatif  memberikan hasil 77%,  untuk sentimen dengan label positif sebesar 8% dan sentimen dengan label netral 25% [13]. Kajian tentang analisis sentimen dengan data yang  berkaitan  dengan  permasalahan  Covid-19  juga  telah  dilakukan.  Penelitian  mengenai  analisis  sentimen menggunakan SVM juga dilakukan mengenai kebijakan pemerintah untuk Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) dengan data sejumlah 2000 tweet menghasilkan sentimen positif sebesar 57-60% dan sisanya berupa sentimen negatif [14].
Kebijakan  pemerintah  yang  lain  mengenai  Covid-19  yaitu  tentang  vaksin  Covid-19  juga  menjadi  topik dalam  analisis  sentimen  dengan  SVM.  Penelitian  yang  dilakukan  dengan  data  sebanyak  488  dokumen menghasilkan analisis sentimen dengan  jumlah label positif 251 dan label negatif 237. Sehingga hasil pelabelan mengenai  opini  masyarakat  terhadap  vaksin  COVID-19  memiliki  persentase  sebesar  52%  pro  dan 48%  kontra [15].
Berdasarkan penelitian terkait, model SVM yang digunakan dapat menggunakan salah satu kernel yang ada pada SVM yaitu, fungsi linear, polynomial , gaussian Radial Base Function (RBF), dan sigmoid. Penelitian analisis sentimen  terhadap  opini  maskapai  penerbangan  yang  ada  pada  Twitter  menggunakan  algoritma  SVM menunjukkan  bahwa  klasifikasi  dengan  fitur Lexicon  Based menghasilkan  kelas  positif  dan  negatif  dari  tweet berbahasa Inggris. Penelitian dengan parameter C bernilai 10 dan learning rate  0,03 serta Lexicon Based Features dengan iterasi sebanyak 50 kali memberikan hasil akurasi sebesar 40%, precision 40%, recall 100%, dan f-measure sebesar 57,14% [16] . Hasil analisis sentimen menggunakan algoritma SVM dengan kernel RBF diyakini memiliki akurasi yang baik dalam analisis sentimen dengan mencapai akurasi di atas 80% [17].
Pada penelitian lain mengenai klasifikasi tweet yang tercampur iklan atau dengan menggunakan SVM dan Kernel Radial Basis Function (RBF) bahkan menghasilkan akurasi sebesar 99,12% [18]. Kernel RBF juga diyakini sebagai  pemodelan  yang  adaptif  dan  fleksibel  sehingga  dapat  mengurangi  beban  komputasi  pada  sistem  [19]. Berdasarkan  hal  tersebut  kemudian  akan  diuji  mengenai  kemampuan  SVM  dengan  kernel  RBF  ini  untuk melakukan analisis sentimen pada data komentar masyarakat Indonesia di Twitter mengenai kebijakan pemerintah dalam penanganan Covid-19.
Sehingga  untuk  menguji  hal  tersebut  perlu  dilakukan  pemodelan  yang  tepat  untuk  memproses  opini pengguna Twitter tentang kebijakan pemerintah dalam penanganan kasus Covid-19 di Indonesia.  Kemudian juga diuji  mengenai  SVM  dengan  kernel  RBF  untuk  menghasilkan  klasifikasi  sentimen  sesuai  dengan  kelas  yang dibentuk. Demikian pula dengan tingkat akurasi yang dihasilkan dari SVM kernel RBF ini akan memberikan hasil yang optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam setiap proses yang ada pada text mining dalam hal ini adalah analisis sentimen, perlu digambarkan suatu mekanisme dalam menyelesaikan masalah tersebut. Blok diagram sistem merupakan suatu gambaran bagaimana sistem pada analisis sentimen ini bekerja. Gambar blok diagaram sistem yang digunakan pada penelitian ini seperti ditunjukkan pada gambar 1.
Data pada penelitian ini adalah data tweet yang diambil dari Twitter. Data diambil menggunakan scraper twitterscraper. Data yang diambil berupa teks mentah sehingga harus dilakukan preprocessing sehingga data dapat diolah lebih lanjut untuk menghasilkan kelas yang sesuai. Data yang digunakan merupakan tweet komentar yang diambil  mulai  kurun waktu  Maret  2020 tentang opini publik terhadap tindakan pemerintah terkait  penanganan Covid-19.  Pengambilan  data  dilakukan  melalui  hashtag  #viruscoronaindonesia,  #menkes,  #indonesiaterserah, #PSBBJakarta dan keyword ‘psbbtotal’, ‘lockdownindonesia’.

## 2.2 Prosedur Pengambilan Data
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  proses  pengambilan  data  dengan  scraping  menggunakan Twitterscraper yang disediakan oleh Python adalah sebagai berikut,
1. Memasang modul Twitterscraper pada Python dengan package pip.
2. Memasukkan kata kunci berupa hashtag, batasan tanggal, dan batasan jumlah data yang ingin diambil.
3. Data yang didapat dalam bentuk file csv yang kemudian dilakukan pelabelan secara manual.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem

## 2.3 Analisis dan Pemodelan
Secara lebih rinci dijelaskan bagaimana sistem ini berjalan sesuai dengan blok diagram yang ada. Untuk langkah pertama pada proses input, data tweet hasil dari scraping menggunakan twitterscraper diberikan pelabelan secara manual  untuk  membentuk  pemodelan  pelatihan. Setiap  data  tweet  akan  diberikan  tiga  label  kelas  yaitu  positif, negatif, netral. Kemudian selanjutnya dilakukan tahap preprocessing data yang bertujuan untuk menghilangkan noise,  menyeragamkan  bentuk  kata  dan  mengurangi  volume  kosa  kata.  Tahapan  pada preprocessing data  ini meliputi text cleaning , case folding , tokenizing , stopwords removal . Dari hasil preprocessing didapatkan data fitur untuk  diproses  pada  tahap  selanjutnya.  Hasil preprocessing pada  data  ini  ditunjukkan  pada  tabel  1.  Setelah mendapatkan  fitur  hasil  dari preprocessing ,    maka  dilakukan  pembobotan  TF-IDF  pada  masing-masing  fitur berdasarkan  indeks.  TF  menyatakan  jumlah  keberadaan  suatu  term  (t)  dalam  dokumen  (d),  DF  merupakan perhitungan banyak dokumen dalam suatu term (t) yang muncul dan IDF untuk mengurangi bobot suatu term jika jika kemunculannya banyak tersebar diseluruh dokumen. Data hasil pembobotan TF-IDF akan diubah kedalam bentuk vektor untuk dilakukan proses SVM training . Hasil dari nilai bobot tf-idf menghasilkan fitur dalam bentuk vektor yang akan digunakan untuk  proses pelatihan klasifikasi  SVM dengan data latih dan data uji yang sudah dibagi. Proses pelatihan model atau SVM training dilakukan untuk memberikan pembelajaran kepada machine learning agar dapat melakukan prediksi terhadap data yang diujikan.
Tabel 1. Hasil Preprocessing
Proses Tweet Asli Hasil Praproses Text Cleaning Ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona. Terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus. Hrsnya dr awal semua kepala daerah dikumpulin dan diberi Ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona Terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus Hrsnya dr awal semua kepala
Proses Tweet Asli Hasil Praproses arahan. Keliatan gk kompak. Payah! @mohmahfudmd @jokowi #VirusCoronaindonesia daerah dikumpulin dan diberi arahan keliatan gk kompak payah Case Folding Ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona. Terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus. Hrsnya dr awal semua kepala daerah dikumpulin dan diberi arahan. Keliatan gk kompak. Payah! @mohmahfudmd @jokowi #VirusCoronaindonesia ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus hrsnya dr awal semua kepala daerah dikumpulin dan diberi arahan keliatan gk kompak payah Tokenizing Ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona. Terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus. Hrsnya dr awal semua kepala daerah dikumpulin dan diberi arahan. Keliatan gk kompak. Payah! @mohmahfudmd @jokowi #VirusCoronaindonesia ['ini', 'bukti', 'pemerintah', 'pusat', 'gak', 'koordinasi', 'dr', 'awal', 'terkait', 'wabah', 'corona', 'terlalu', 'santai', 'dan', 'selalu', 'menganggap', 'kita', 'zero', 'kasus', 'hrsnya', 'dr', 'awal', 'semua', 'kepala', 'daerah', 'dikumpulin', 'dan', 'diberi', 'arahan', 'keliatan', 'gk', 'kompak', 'payah''] Stopword Removal Ini bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr awal terkait wabah corona. Terlalu santai dan selalu menganggap kita zero kasus. Hrsnya dr awal semua kepala daerah dikumpulin dan diberi arahan. Keliatan gk kompak. Payah! @mohmahfudmd @jokowi #VirusCoronaindonesia bukti pemerintah pusat gak koordinasi dr terkait wabah corona santai menganggap zero hrsnya dr kepala daerah dikumpulin arahan keliatan gk kompak payah
Proses training menggunakan SVM non linear yaitu dengan fungsi kernel  Radial Basis Function (RBF) dengan  optimasi  parameter  C  dan  gamma  (γ).  Untuk  mendapatkan  fitur  baru  berdimensi  tinggi,  dilakukan kernelisasi menggunakan fungsi persamaan 1, dimana 𝑥 𝑖 − 𝑥 adalah data input.
𝐾 = (𝑥 𝑖 , 𝑥) exp(− 𝛾||𝑥 𝑖 − 𝑥|| 2 (1)
𝐿𝑑 =   ∑ = 1 𝑁 𝑖 ∝ 𝑖 − 1 2 ∑ 𝛼𝑖𝛼𝑗𝑦𝑖𝑦𝑗𝑥𝑖 . 𝑥𝑗 𝑖,𝑗 (2)
dimana hasil nilai α harus memenuhi : - Syarat 1 : α1 - α2 - α3 = 0 - Syarat 2 : α1, α2, α3 ≥ 0 Persamaan  1  menghasilkan  matriks  K  yang  akan  berkorelasi  dengan αiαj dalam  dualitas Lagrange Multiplier (Ld  max). Lagrange  Multiplier digunakan  untuk  menentukan  sejumlah support  vector dengan menggunakan  Quadratic  Programming  pada  persamaan  2.  yang  selanjutnya  dihasilkan  model  prediksi  yang digunakan untuk klasifikasi pada data uji. Cara pengubahan data teks menjadi data vektor dari hasil pembobotan TF-IDF  yaitu  dengan  mengambil  term  dari  tiga  dokumen  tweet  kelas  positif,  negatif,  netral  secara  acak.  Data vektor pada setiap dokumen tweet diurutkan berdasarkan indeks kata terkecil hingga terbesar. Tahap ini akan terus berulang hingga semua term pada data tweet  sudah berubah ke format data vektor. Analisis training one vs all digunakan untuk klasifikasi k-kelas dengan ditemukan k fungsi pemisah dimana k adalah banyaknya kelas.
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  x.  Nilai  x  yang  didapat  dari  nilai  term  pada  dokumen  akan digunakan  untuk  perhitungan  kernel.  Selanjutnya  dilakukan  kernelisasi  pada  set  data  dari  fitur  dimensi  lama sehingga mendapatkan set data fitur baru dimensi tinggi. Proses klasifikasi data uji dilakukan berdasarkan model pelatihan yang didapatkan melalui proses SVM training setelah dilakukan preprocessing dan pembobotan TF-IDF. Klasifikasi data yang diuji menghasilkan 3 kelas sentimen yaitu positif, negatif, netral yang diperoleh dari hasil nilai w dan hyperplane data training . SVM testing digunakan untuk mengukur kinerja atau evaluasi model dari 34 proses training dengan menghasilkan akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Untuk  pelaksanaan  implementasi  ini  digunakan  bahasa  pemrograman  Python  beserta library nya  untuk membangun dan memproses analisis sentimen dengan SVM. Proses pertama dimulai dari proses scrapping data yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  dari  Twitter  dengan  batasan  waktu  dan  jumlah  data.  Proses  ini dilakukan dengan menggunakan Twitterscraper yang tersedia pada Python. Hasil dari proses scraping yaitu data dalam bentuk file csv. Data tweet dari hasil scraping selanjutnya dilakukan pelabelan data. Pada tahap ini, setiap tweet akan diklasifikasikan ke dalam tiga kelas yaitu positif, negatif, dan netral. Proses pelabelan dilakukan secara
manual dengan melihat satu per satu tweet berupa opini untuk digunakan pada proses pelatihan. Beberapa hasil pelabelan yang dilakukan seperti ditunjukkan pada tabel 2.
Setelah  pelabelan  data,  selanjutnya  adalah  melakukan  praproses  terhadap  data.  Tahap  ini  terdiri  dari  4 tahapan yaitu text cleaning , case folding , tokenizing , stopwords removal yang bertujuan untuk mempersiapkan dan membersihkan data sebelum diproses. Stopword menggunakan library nltk dan Sastrawi Bahasa Indonesia serta menghasilkan daftar kata yang akan dihapus pada dokumen tweet. Beberapa contoh stopword dapat dilihat pada tabel  3.  Setelah  dilakukan  tahap preprocessing ,  selanjutnya  fitur  diekstraksi  ke  dalam  bentuk  vektor  melalui pembobotan TF-IDF terhadap setiap kata (term). Sentimen pada data tweet terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk numerik  sehingga  menjadi  1  untuk  sentimen  positif,  0  untuk  sentimen  netral,  dan  -1  untuk  sentimen  negatif. Penelitian ini menggunakan TfidfVectorizer dari modul sklearn Python untuk menghitung nilai bobot term. TF- IDF melakukan pembobotan lebih rendah terhadap kata-kata yang sering muncul dan bobot lebih tinggi untuk kata yang jarang muncul pada dokumen. Tfidfvectorizer bekerja dengan menghitung jumlah kata yang muncul, nilai IDF dan TF-IDF secara bersamaan menjadi matriks fitur. Penelitian ini menghasilkan 2903 fitur berupa term yang akan diketahui nilai bobotnya.
Tabel 2. Contoh hasil pelabelan manual Tweet Sentimen Kalau pemerintah cuma menghimbau ini itu, jangan keluar dll, susah masyarakat kalau cuma dihimbau, kalau memang lockdown, ya udah lockdown, memang bakal ada resiko dampaknya, tapi ya harus memilih. Negatif Yukk... Gotong royong mencegah corona untuk indonesia yang aman dan tentram #CoronaIndonesia #Menkes #indonesiabisa #COVID19 #basmicorona #VirusCinta #President #GotongRoyongRakyat Netral Pemerintah sudah melakukan segala hal untuk menanggulangi #COVID19 .Jika belum maksimal dan terkesan gagal,masyarakat berperan penting dalam kegagalan itu,sebab masyarakat tak pedulikan protokol kesehatan Positif
Pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan cara melipat data sebanyak K pengulangan (iterasi). Data yang digunakan adalah 600 tweet, dibagi menjadi data latih dan  data  uji  menjadi  10  bagian  (K=10),  sehingga  data  yang  diperoleh  adalah  540  data  latih  dan  60  data  uji. Pengujian menggunakan data yang sudah dipartisi akan diulang sebanyak 10 kali (K=10) dengan posisi data uji berbeda  disetiap  iterasi.  Tahap  ini  dilakukan  menggunakan  library  python  yaitu  scikit  learn  model_selection. Proses pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan mengacak data tweet secara random. Proses pembagian iterasi pertama dimulai pada indeks ke-0 hingga indeks ke-59 sebagai data uji dan sisa indeks sebagai data latih. Iterasi akan berulang sampai 10 kali hingga semua record data mendapatkan bagian menjadi data uji. Pada tabel 4 ditunjukkan hasil representasi 10-Fold Cross Validation.

## Tabel 3. Stopword
Stopword ada adalah bahwa biasa cukup demi juga jika kalau mau

## 3.2 Optimasi Hyperparameter SVM
Penelitian ini menggunakan optimasi hyperparameter grid search untuk mencari parameter terbaik pada proses SVM training. Parameter yang digunakan yaitu C dan gamma pada kernel RBF. Scikit learn python menyediakan kelas  GridSearchCV  yang  dapat  menghasilkan  parameter  terbaik  dari  proses  training  untuk  prediksi  hasil klasifikasi. Berdasarkan kernel yang digunakan yaitu RBF, maka pada penelitian ini nilai C dan gamma akan diuji coba adalah 0.1, 1, 10, 100. Hasil uji coba tersebut seperti ditunjukkan pada tabel 4.  Split atau pembagian data sebanyak 10 kali iterasi dengan 10-Fold  Cross Validation menghasilkan skor rata-rata yang terbaik yaitu 0,524 pada parameter C = 10 dan gamma = 0,1.
Tahap pelatihan model atau training merupakan tahap utama dalam penelitian ini. Tahap ini bertujuan untuk melatih  sistem  agar  dapat  mengklasifikasi  sentimen  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Proses  pelatihan  model untuk  keseluruhan  data  training  pada  penelitian  ini  menggunakan  LibSVM  Support  Vector  Classifier  (SVC). Parameter  yang  digunakan  yaitu  parameter terbaik  dari  tahap  optimasi  hyperparameter  dengan  GridSearchCV.
Data yang digunakan untuk  pelatihan model yaitu data latih meliputi  x_train  sebagai  tweet dan y_train  sebagai label sentimen.
Tabel 4. Hasil Uji Coba Hyparameter SVM
Parameter Spli t 1 Spli t 2 Spli t 3 Spli t 4 Spli t 5 Spli t 6 Spli t 7 Spli t 8 Spli t 9 Spli t 10 mean_test_sc ore Rank_test_sc ore {'C': 10,'gamma':0.1, 'kernel':'rbf'} 0,4 4 0,5 9 0,4 8 0,5 5 0,5 2 0,5 4 0,4 8 0,5 0 0,5 4 0,5 9 0,524 1 {'C':10,'gamma':1, 'kernel': 'rbf'} 0,5 4 0,5 2 0,5 0 0,5 4 0,5 4 0,5 2 0,5 2 0,5 4 0,5 0 0,5 0 0,520 2 {'C':100, 'gamma': 1,'kernel':'rbf'} 0,5 4 0,5 2 0,5 0 0,5 4 0,5 4 0,5 2 0,5 2 0,5 4 0,5 0 0,5 0 0,520 2 {'C':100, 'gamma':0.1, 'kernel':'rbf'} 0,4 2 0,5 9 0,4 8 0,5 4 0,5 0 0,5 4 0,4 8 0,4 8 0,5 2 0,5 2 0,507 4 {'C':1, 'gamma':1, 'kernel':'rbP} 0,5 2 0,5 0 0,4 8 0,5 0 0,5 2 0,5 0 0,5 4 0,5 0 0,4 6 0,4 8 0,50 5 {'C':0.1, 'gamma': 0.1, 'kernel ':'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,477 6 {'C':0.1, 'gamma': 1, 'kernel':'rbf '} 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,477 6 {'C':0.1, 'gamma': 10,'kernel':'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,477 6 {'C':0.1, 'gamma':100, 'kernel':'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,477 6 {'C': 1, 'gamma ':0.1, 'kernel':'rbf '} 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,477 6 {'C':1, 'gamma':10, 'kernel': 'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11 {'C':1, 'gamma ':100, 'kernel':'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11 {'C': 10,'gamma':10,'kernel':' rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11 {'C': 10,'gamma':100, 'kernel': 'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11 {'C': 100, 'gamma':10, 'kernel': 'rbf'} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11 {'C': 100, 'gamma': 100, 'kernel': 'rbf '} 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 8 0,4 6 0,4 6 0,475 11

## 3.3 Klasifikasi Sentimen (SVM Testing)
Model hasil pelatihan akan digunakan untuk mengklasifikasi sentimen dari data uji tweet yang berjumlah 60 data. Proses  klasifikasi  ini  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  sebuah  tweet  merupakan  opini  positif,  negatif,  atau netral berdasarkan hasil prediksi model SVM. Pada tabel 5 dapat dilihat hasil dari perbandingan antara klasifikasi sentiment yang dihasilkan oleh SVM dengan RBF dan analisis sentimen yang diberikan label secara manual. Word cloud sentimen positif menggambarkan frekuensi kemunculan kata terbanyak yaitu pada kata pemerintah, psbb, indonesia,  covid,  virus  corona  pada  data  berlabel  positif.  Untuk  Word  Cloud  pada  sentimen  negatif menggambarkan  frekuensi  kemunculan  kata  terbanyak  yaitu  pada  kata  pemerintah,  psbb,  indonesia,  covid, penyebaran  cepat  pada  data  berlabel  negatif.  Sedangkan  Word  Cloud  pada  sentimen  netral  menggambarkan frekuensi kemunculan kata terbanyak yaitu pada kata pemerintah, psbb, indonesia, covid, penyebaran cepat pada data berlabel netral.
Tabel 5. Perbandingan Klasifikasi Sentimen Tweet Hasil Sentimen Kelas Manual katanya psbb total tetapi di ralat.. akhirnya jd gagal total alias Gatot.. ekonomi hancur Negatif Negatif Awal2 psbb total ganjil genap di tiadakan tetep sepi, senayang-pondok kelapa 30 menit, ngantuk dijalan Negatif Netral Wow, dana penanggulangan pendemi covid-19 Jakarta triliunan besar sekali, tapi PSBB Jakarta gagal total Negatif Negatif wew masih kudet juga , Positif Negatif udah di bilangin berkali kali klo pusat setuju dgn PSBB total DKI'" Kebijakan tanpa data, Negatif Negatif hanya tata kata yg berakibat PSBB gagal total'"
Pada  penelitian  ini  visualisasi  data  tampak  pada  gambar  2  yang terdiri  dari  persentase  sentimen  positif, negatif, dan netral. Diagram menunjukkan persentase 10% sentimen positif, 83.33% sentimen negatif, dan 6.67% sentimen netral dari 600 data yang kemudian diambil 540 untuk data latih dan 60 data uji. Kelas negatif memiliki nilai persentase maksimum artinya merupakan sentimen tweet terbanyak dari keseluruhan data atau sebagian besar tweet  terdiri  dari  sentimen  negatif  terhadap  pemerintah  dalam  kasus  Covid-19.  Pengukuran  kinerja  klasifikasi bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  suatu  model  memiliki  akurasi  yang  baik  atau  tidak  dalam  melakukan klasifikasi  sentimen.  Penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  dengan menghitung nilai True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Positive (TP) pada setiap kelas sentimen.
Gambar 2. Persentase Hasil Analisis Sentimen
Nilai True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Positive (TP) yang sudah diperoleh  dari  masing-masing  kelas  kemudian  akan  dihitung  nilai  Presisi,  Recall,  dan  F1-Score.  Hasil  dari pengukuran nilai-nilai tersebut seperti ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Presisi, Recall, F1-Score Kelas  Presisi  Recall  F1-Score -1 0,84 0,93 0,88 0 0,25 0,20 0,22 1 0,50 0,30 0,37
Presisi menyatakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. Pada kelas -1 diperoleh nilai presisi yang menyatakan bahwa persentase sentimen yang benar negatif dari keseluruhan  sentimen yang diprediksi  negatif sebesar 84%. Hasil presisi  kelas 0 menyatakan bahwa persentase sentimen yang benar netral dari keseluruhan sentimen yang diprediksi netral sebesar 25%. Sedangkan presisi kelas 1  menyatakan  bahwa  persentase  sentimen  yang  benar  positif  dari  keseluruhan  sentimen  yang  diprediksi  positif sebesar 50%. Recall menyatakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Pada kelas -1 diperoleh nilai recall yang menyatakan bahwa persentase sentimen yang diprediksi negatif dari keseluruhan sentimen yang sebenarnya negatif sebesar 93%. Kelas 0 menyatakan bahwa persentase sentimen yang diprediksi netral dari keseluruhan sentimen yang sebenarnya netral sebesar 20%. Kelas 1 menyatakan bahwa persentase sentimen yang diprediksi positif dari keseluruhan sentimen yang sebenarnya positif sebesar 30%. F1- Score menyatakan perbandingan recall dan presisi dari masing-masing kelas. Pada kelas -1 diperoleh persentase nilai F1-Score sebesar 88%, kelas 0 diperoleh persentase F1-Score sebesar 22%, dan kelas 1 diperoleh persentase F1- Score sebesar 37%. Penelitian ini menggunakan akurasi sebagai acuan performansi kinerja klasifikasi. Akurasi diperoleh dari keseluruhan kelas yang mampu diprediksi dengan benar (TP) dibandingkan total data dengan nilai akurasi sebesar 77%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi sistem untuk menganalisis sentimen opini publik tentang tindakan pemerintah Indonesia terhadap kasus Covid-19 menggunakan SVM dapat diambil kesimpulan bahwa untuk analisis sentimen tindakan pemerintah terhadap penangaan Covid-19 diklasifikasikan dalam 3 kategori yaitu, yaitu sentimen positif, sentimen negatif, dan netral. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi yang telah dilakukan,  dari 60 data uji yang ada, didapatkan hasil sebesar 10% untuk sentimen positif, kemudian 83.33% sentimen negatif, dan 6.67% sentimen netral. Hasil  pengujian tersebut menunjukkan sebagian besar tweet yang ada merupakan tweet dengan sentimen negatif  terhadap  pemerintah  terkait  penanganan  kasus  Covid-19.  Akurasi  sebagai  acuan  performansi  kinerja klasifikasi pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 77%.

## REFERENCES
[1]  A. Sarkar, G. Liu, Y. Jin, Z. Xie, and Z. J. Zheng, “Public health preparedness and responses to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in South Asia: a situation and policy analysis,” Global Health Journal , vol. 4, no. 4, pp. 121– 132, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.glohj.2020.11.003.
[2]  “South Korea’s Cults and Conservatives Sabotaged Virus Response.” https://foreignpolicy.com/2020/02/27/coronavirus- south-korea-cults-conservatives-china/ (accessed Dec. 08, 2022).
[3]  Who, “Coronavirus disease (COVID-19) Global epidemiological situation.”
[4]  K. Kesehatan and L. Negara, “Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 4723).”
[5]  S. Mujani and D. Irvani, “Sikap dan Perilaku Warga terhadap Kebijakan Penanganan Wabah Covid-19,” Politika: Jurnal Ilmu Politik , vol. 11, no. 2, pp. 219–238, Oct. 2020, doi: 10.14710/politika.11.2.2020.219-238.
[6]  E. Esyudha Pratama and H. Sastypratiwi, “JIP (Jurnal Informatika Polinema) Analisis Kecenderungan Informasi Terkait Covid-10 Berdasarkan Big Data Sosial Media dengan Menggunakan Metode Data Mining”.
[7]  “DIGITAL 2020 INDONESIA.”
[8]  P.  Seminar  and  N.  Geotik,  “Analisis  Sentiment  Pada  Twitter  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier,” 2018.
[9]  A.  A.  Collomb,  D.  Joyeux,  O.  Hasan,  and  L.  Brunie,  “A  Study  and  Comparison  of  Sentiment  Analysis  Methods  for Reputation Evaluation.”
[10] B. Liu, “Sentiment analysis and opinion mining,” Synthesis Lectures on Human Language Technologies , vol. 5, no. 1, pp. 1–184, 2012, doi: 10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016.
[11] W.  C.  F.  Mariel,  S.  Mariyah,  and  S.  Pramana,  “Sentiment  analysis:  A  comparison  of  deep  learning  neural  network algorithm with SVM and naïve Bayes for Indonesian text,” in Journal of Physics: Conference Series , Apr. 2018, vol. 971, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/971/1/012049.
[12] V.  Kevin,  S.  Que,  :  Analisis,  S.  Transportasi,  A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization (Online Transportation Sentiment Analysis Using  Support  Vector  Machine  Based  on  Particle  Swarm  Optimization),”  2020.  [Online].  Available: www.tripadvisor.com,
[13] D. Darwis, E. Shintya Pratiwi, A. Ferico, and O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” 2020.
[14] A. Putra, D. Haeirudin, H. Khairunnisa, and R. Latifah, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan PPKM Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Svm,” 2021.
[15] F. Adams, L. Ernawati, and N. Chamidah, Analisis Sentimen Vaksin COVID-19 pada Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine . 2021.
[16] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai  Penerbangan  pada Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),”  2019.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[17] A. P. Gopi, R. N. S. Jyothi, V. L. Narayana, and K. S. Sandeep, “Classification of tweets data based on polarity using improved  RBF  kernel  of  SVM,” International  Journal  of  Information  Technology  2020 ,  pp.  1–16,  Jan.  2020,  doi: 10.1007/S41870-019-00409-4.
[18] I. A. Muis and M. Affandes, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Kernel Radial Basis Function (RBF) Pada Klasifikasi Tweet,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 12, no. 2, pp. 189–197, 2015, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin
[19] X. hui Tan, W. hua Bi, X. liang Hou, and W. Wang, “Reliability analysis using radial basis function networks and support vector machines,” Comput Geotech , vol. 38, no. 2, pp. 178–186, Mar. 2011, doi: 10.1016/J.COMPGEO.2010.11.002.