541 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933

## Identifikasi Text Mining Isu Blokir Kominfo Di Twitter Dengan Metode Support Vector Machine
Yusep Maulana 1 , Fachmi Ramdani 2 , Christina Juliane 3 1,3 Department of Informatics, STMIK LIKMI Bandung, Indonesia e-mail: 1 yusep@mobidu.co.id, 2 fachmi.d41@gmail.com , 3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Penggunaan  media  sosial yang  semakin  luas  menyebabkan  terbentuknya  suatu wadah yang  bisa  digunakan  oleh  masyarakat  untuk  menyampaikan  pendapat  dalam  berbagai  bentuk salah  satunya  dalam  penggunaan  Twitter.  Salah  satu  isu  yang  saat  ini  sedang  ramai dibicarakan  terkait  pendapat  masyarakat  tentang  Blokir  Kominfo  yang  muncul  akibat pemerintah  melakukan  pemblokiran  terhadap  aplikasi  yang  belum  mendaftarkan  ke Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) Kominfo RI yang trending topic di diberbagai platform media sosial salah satunya adalah twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis beragam komentar  ditwitter  yang  diberikan  oleh  masyarakat.  Pengumpulan  data  dari  penelitian  ini menggunakan beberapa pendekatan salah satunya pengambilan data dari ata kunci dan hastag dengan jumlah data tertentu yang dapat diklasifikasikan, kemudian setelah data terkumpul akan melalui  proses  pengolahan  data  dengan  metode  text  mining  kemudian  untuk  mendapatkan klasifikasinya  data  tersebut  akan  diolah  dalam  berbagai  bentuk  dengan  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM).  Penelitian  ini  akan  memperoleh  sistem  yang  bisa  mengklasifikasikan tentang komentar positif dan negatif sehingga dapat meminimalir tumbuh kembangnya isu atau informasi yang tidak sesuai akan kebenarannya.
Kata kunci —Blokir, Identifikasi, Kominfo, Text Mining, Twitter, Suppor Vector Machine

## Abstract
The increasingly widespread use of social media has led to the formation of a forum that can be used by the public to express opinions in various forms, one of which is the use of Twitter.  One  of  the  issues  that  is  currently  being  discussed  is  related  to  public  opinion  re- garding  the  Blocking  of  Communications  and  Informatics  that  arose  as  a  result  of  the  gov- ernment  blocking  applications  that  had  not  been  registered  with  the  Indonesian  Communi- cations and Information Technology's Electronic System Operator (PSE), which was a trending topic on various social media platforms, one of which was Twitter. This study aims to analyze the  various  comments  on  Twitter  given  by  the  public.  Collecting  data  from  this  study  uses several  approaches,  one  of  which  is  taking  data  from  keywords  and  hashtags  with  a  certain amount of data that can be classified, then after the data is collect-ed it will go through a data processing  process  using  the  text  mining  method.  Support  Vec-tor  Machine  (SVM)  Algorithm. This research will obtain a system that can classify positive and negative comments.
Keywords — Block, Identify, Kominfo, Text Mining, Twitter, Support Vector Machine
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933 542

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  jumlah  penduduk  yang  luas  menyebabkan  penggunaan  internet berkembang  secara  dinamis  dan  meluas  sangat  pesat  dengan  dibuktikannya  pemanfaatan internet  diberbagai  provider  mengalami  peningkatan  dalam  penggunaan  kapasitas  jaringan internet  tertentu.  Penggunaan  internet  ini  digunakan  dalam  berbagai  hal  seperti  dalam berbelanja,  belajar  bahkan  memberikan  pendapat  diberbagai  platform  salah  satunya  dalam penggunaan  media  sosial  yang  semakin  diminati  oleh  masyarakat  untuk  menyampaikan informasi.  Yang  kita  ketahui  bahwa  media  sosial  merupakan  media  yang  digunakan  oleh pengguna untuk berbagi data dalam bentuk teks, gambar, suara dan lainnya (Philip Kotler dan Kevin Lane Keller 2016). Berkembangnya media sosial membuat masyarakat lebih aktif untuk mengungah  segala  sesuatu  yang  terjadi  di  lingkungannya[1].  Twitter  merupakan  salah  satu media sosial yang populer di Indonesia maupun di berbagai negara lainnya[2].
Penggunaan media sosial yang digunakan untuk memberikan informasi seperti pendapat saat  ini  paling  banyak  menggunakan  Twitter  karena  dengan  fiturnya  yang  mendukung  dalam proses  penyampaian  yang  sederhana  mudah  dilakukan  oleh  siapapun.  Menurut  pendekatan liputan  We  Are  Social,  jumlah  pengguna  Twitter  di  Indonesia  saat  ini  sudah  mencapai  18,45 juta  pada  2022,  yang  memberikan  pandangan  angka  tersebut  menempatkan  Indonesia  di peringkat  kelima  negara  pengguna  Twitter  terbesar  di  dunia.  Menurut  Wakil  Presiden  RI, pemblokiran  internet  dibutuhkan  untuk  meredam  pengaruh  hoax  di  media  sosial[3],  Support Vector  Machine  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai  rangkaian harmonis  konsep-konsep  unggulan  dalam  bidang  pattern  recognition[4],  SVM  telah  berhasil diterapkan  pada  banyak  kasus  kategorisasi  dengan  akurasi  tingkat  tinggi[5],  Akurasi  dan  nilai AUC  dibandingkan  untuk  mengetahui  metode  klasifikasi  SVM  biasa  atau  SVM  berbasis  PSO yang  lebih  baik  dalam  proses  klasifikasi[6].  Analisa  sentimen  juga  merupakan  salah  satu  cara untuk mengukur akurasi dalam menentukan setimen[8], Sentiment Analysis merupakan metode analasis yang dipakai untuk mengidentifikasi tentang komentara para pengguna[9],
Perkembangan yang sangat pesat ini sangat menarik jika dilakukan analisa dalam bentuk penelitian  yang  bisa  memberikan  dampak  positif  dalam  informasi  terkait  isu  pemblokiran aplikasi  oleh  kominfo  terhadap  aplikasi-aplikasi  yang  belum  mendaftar  di  PSE  yang menyebabkan  banyak  masyarakat  yang  merasa  dirugikan  termasuk  pengguna  yang pekerjaannya sebagai freelancer.
Untuk  menghasilkan  suatu  data  dari  opini  yang  ada  dimasyarakat  maka  akan  dilakukan pengelolaan data dengan analisis sentimen yang bisa menjadi solusi dalam penilaian masyarakat terkait  adanya  pemblokiran  yang  dilakukan  oleh  kominfo.  Data  yang  dihasilkan  berdasarkan pengambilan kata kunci yang dihasilkan dari berbagai komentar dan hastag dengan jumlah data tertentu, salah satunya melakukank Klasifikasi data dari twitter terkait isu pro dan kontra blokir kominfo yang tranding di twitter.
Dalam  melakukan  pengolahan  data  yang  bersifat  sensitif  ini  akan  menggunakan  analisa sentimen  pada  sistem  yang  dibangun  dengan  pendekatan  metode  Support  Vector  Mechine (SVM).  SVM  dikenal  sebagai  metode  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  sangat  baik  untuk pengklasifikasian  data[10]  yang  akan  menghasilkan  hasil  lebih  baik  dari  pada  menggunakan analisa  sentiment  dengan  metode  lainnya.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  SVM yang  diharapkan  dapat  menyelesaikan  permasalahan.  Dengan  dilakukannya  analisis  sentimen ini,  diharapkan  dapat  diketahui  permasalahan  yang  terdapat  pada  isu  yang  kerkembang dimasyarakat saat ini terkait blokir kominfo, sehingga dapat dijadikan saran dan masukan untuk peningkatan program Kominfo dan menilai dari pendapat masyarakat.
543 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.  Tahapan penelitian
Tahapan  Tahapan  dalam  melakukan  penelitian  ini  secara  cross  sectional.  Tujuan penelitian  untuk  mengidentifikasi  analisis  sentimen  pada  Twitter  terkait  isu  blokir  kominfo menggunakan metode text mining. Sampel data pada penelitian ini adalah bersumber dari tweet netizen Indonesia yang terkait kata kunci kominfo dan blokirkominfo. Periode pengambilan data dilakukan pada tanggal 30 juli 2022 sampai dengan 10 agustus 2022 dimana kata kunci tersebut sedang  tranding  di  twitter  sehingga  data  akan  banyak  bisa  didapatkan  untuk  dijadikan  bahan penelitian.
Hasil  scrapping  dari  tweeter  didapatkan  sample  data  lebih  dari  100.000  sample  yang terdiri  dari  komentar  dan  hastag  sesuai  yang  ditargetkan  dengan  klasifikasi  utama  yaitu menggunakan bahasa Indonesia.
Didalam  tahapan  pengumpulan  data  terdapat  beberapa  instrument  yang  digunakan diantaranya penggunaan tweepy di jupyter pyhton3.
Gambar 1. Alur Scrapping Data
Kemudian untuk melakukan penelitian ini melakukan metodologi yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933 544
Gambar 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan dataset sentimen yang berasal dari tweet masyarakat dengan yand selanjutnya dipisahkan menjadi 2 kelompok, yaitu tweet negatif, dan positif

## 2.2.  Software yang digunakan
Dalam  tahapan  proses  melakukan  pengumplan  dan  klasifikasi  data  pada  penelitian  ini bertujuan  untuk  menghapus  data-data  tweet  yang  bermasalah  ketika  proses  penyeleksian  data seperti  pengelompokan  kata-kata  dan  emotion  tertentu.  Dalam  proses  preprocessing  ini menggunakan Python 3.10.6 dengan sistem yang terkoneksi dengan API Twitter melalui sistem tweepy jupyter.

## 2.3.  Analisis sistem
Adapun  proses  ini  dilakukan  dengan  3  tahap  yaitu  proses  pembersihan  karakter, stemming, dan stopword.
a.  Klasifikasi
Sistem pengelompokan dalam penelitian ini diselesaikan dengan membersihkan informasi pada  tahap  preprocessing.  Informasi  selanjutnya  akan  diurutkan  dengan  menurunkan  nilai berbobot  ke  Strategi  Pembobotan  Kata  TF-IDF  N-Gram  (1-2)  dan  N-Gram  (1-3)  yang mengharapkan untuk memperkenalkan jumlah dampak yang dimiliki bobot pada laporan .
Teknik TF-IDF  yang digunakan dipisahkan menjadi 2 batasan pembobotan terdekat tfi.j yang  merupakan  pembobotan  yang  diperoleh  dari  pengulangan  tertentu  bahwa  kejadian  kata  I pada laporan j dan pembobotan global menggunakan idfi adalah bobot yang diperoleh dengan memikirkan  berbagai  kejadian dari  kata  I  (DFI).  pada  semua  N  record. Kemudian,  nilai  bobot
545 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E-ISSN 2503-2933
lingkungan  ditambah  dengan  nilai  beban  di  seluruh  dunia  untuk  mendapatkan  hasilnya. Petunjuk langkah demi langkah untuk menghitung berat adalah sebagai berikut:
b.  Pengujian
Pada tahap pengujian ini, pengujian efek samping penanganan dan pengaturan informasi dilakukan  untuk  pengujian  menggunakan  prosedur  K-Crease  Cross  Approval,  dengan  jumlah pendahuluan  (k)  beberapa  kali.  Pengujian  selesai  dengan  memisahkan  dataset  menjadi  10 bagian.  Jumlah  9  (sembilan)  dari  10  (sepuluh)  bagian  dataset  yang  digunakan  untuk  siklus persiapan. Sisanya digunakan untuk pengujian sistem (testing).
Siklus atau pengulangan terjadi 10 (sepuluh) kali serta variasi dalam campuran informasi sebanyak  10  (sepuluh)  bagian  dalam  dataset  untuk  persiapan  dan  pengujian.  Pada  tahap pengujian  ini  selesai  untuk  membedah  konsekuensi  dari  estimasi  mesin  yang  telah  dilakukan, yang  kemudian  mendapatkan  efek  samping  berupa  ketepatan,  akurasi,  review,  dan  waktu penyusunan.
Tahap  pengujian  ini  dilakukan  untuk  memiliki  pilihan  untuk  menguji  konsekuensi  dari interaksi  mesin  yang  telah  selesai,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat,  akurasi,  review,  dan waktu pemesanan.
c.  Metode Support Vector Machine
Ini  merupakan  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  memproses  data  teks  menggunakan kernel linear. Kernel ini berfungsi untuk menggambarkan dimensi yang lebih kecil ke dimensi lebih besar. Metode SVM ini memiliki 4 kernel:
Tabel 1. Kernel SVM Kernel linier : ݇ ( ݔ , ݕ ) = ݔ . � Kernel sigmoid: ( ݔ , ݕ ) = tanh( ߪ ( ݔ . ݕ ) + �
Kernel polinomial: ( ݔ , ݕ ) = ( ݔ . ݕ ) Kernel RBF: ܭ ( ݔ ,
ݕ ) = exp ( − ݔ − ݕ 2 2 ߪ 2 )
Kernel Dimana: C : constanta, d : degree, exp : eksponensial

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memberikan  sebuah  hasil  dari  penelitian  ini  maka  proses  pengumpulan dataidapatkan  dari  media  sosial  twitter  dengan  tweet  yang  berfokus  pada    kata  KOMINFO. Proses pengumpulan data ini dilakukan dari tanggal 06-14 Agustus 2022 dimana waktu tersebut sedang  ramainya  pemberitaan  tentang  kominfo  di  twitter  yang  menghasilkan  25.000  data pengumpulan data twitter mengenai blokir kominfo. Pengumpulan  data  tersebut  dilakukan dengan  metode  otomatis  memanfaatkan    python  dan  menginstall  beberapa  library  yang dibutuhkan seperti library tweepy, hasil data yang dikumpulkan dapat disimpan dengan format .json dan .csv.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933 546
Berikut  gambar  yang  yang  menunjukan  sample  data  terkait  opini  masyarakat  terkait  isu blokir  kominfo  di  twitter  dengan  skema  scrapping  melalui  API  Twitter  dengan  proses  jupyter python dengan kata kunci blokir dan kominfo.
Gambar 3. Contoh Hasil Scrapping Data
Untuk  mendapatkan  sample  data  dengan  metode  scrapping  web  twitter  menggunakan python3 yang terkoneksi langsung ke API Twitter dengan algoritma sebagai berikut:
Gambar 4. Algoritma Get Keywords
Algoritma diatas disetting untuk mengambil data kata kunci #blokirkominfo.

## 3.1.  Processing Data
Setelah  data  didapatkan  tahapan  berikutnya  data  akan  diproses  untuk  dilakukan pembersihan  data  yang  diperoleh  untuk  mendapatkan  data  yang  diinginkan  salah  satunya menghapus  link  atau  atribut  lain  yang  tidak  akan  digunakandari  sebuah  tweet.  Proses  data  ini melewati proses Case Folding, Filtering, Tokenizing dan Stopword.

## 3.2.  Case Folding
Dalam  tahap  ini  semua  huruf  kapital  dalam  teks  diganti  menjadi  huruf  kecil.  Gambar  5 menunjukkan hasil proses case folding.
547 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 5 Hasil Case Folding

## 3.3.  Filtering
Tahapan ini adalah proses pembersihan teks dari komponen yang tidak diperlukan dalam analisis  sentimen  seperti  simbol,  emotion,  karakter  tanda  baca,  maupun  angka,  emoticon  dan link URL. Gambar 6 menunjukkan hasil tahapan filtering.
Gambar 6 Hasil Filtering

## 3.4.    Tokenizing
Tahapan  ini  merupakan  pemisahan  teks  kalimat  menjadi  potongan  per  kata  sesuai  spasi dalam teks. Gambar 6 menunjukkan hasil tahapan tokenizing.

## Gambar 7. Hasil Tokenizing

## 3.5.  Stopword
Adalah  cara  yang  paling  umum  untuk  memilih  atau memisahkan  kata-kata  dalam  teks yang  tidak  diperlukan  seperti  kata  penghubung,  pengubah,  dll,  yang  tidak  diperlukan  dalam menampilkan  informasi.  Gambar  8  menunjukkan  efek  samping  dari  langkah-langkah  evakuasi stopword.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933 548

## Gambar 8. Hasil Stopword

## 3.6.  Analisis Menggunakan Support Vector Machine
Strategi  Support  Vector  Machine  yang  dilakukan  di  python  memberikan  hasil  jenis laporan pengelompokan, kemampuan untuk memulihkan informasi (review), akurasi (akurasi), dan hasil ketepatan (presisi). Berikut adalah gambar konsekuensi dari kekacauan jaringan.
Gambar 9 Hasil Confusion Matrix SVM
Gambar  diatas  adalah  hasil  confusion  matrix  digunakan  untuk  melakuakn  evaluasi model.  Sehingga  di  dapatkan  perhitungan  nilai  akurasi  menggunakan  metode  Support  Vector Machine dengan code Python dengan sentiment Positif, Netral dan Negatif.

## 3.7.    Implementasi
Dari  data  yang  diperoleh  kemudian  diolah  dengan  sedimikian  rupa  maka  data  dirubah menjadi  data  visualisasi  yang  bisa  memperlihatkan  bahwa  isu  blokir  kominfo  masih  memiliki tanggapan nilai positif dari masyarakat.
549 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E-ISSN 2503-2933
Gambar 10. Chart Hasil Analisis
Selain itu hasil dari analisis dimasukan menjadi data scv yang bisa dijadikan data analisis lanjutan.
Gambar 11. Data Dalam Bentuk CSV

## 4. KESIMPULAN
Dari proses penelitian yang dilakukan tentang identifikasi isu blokir kominfo maka hasil yang didapat dari klasifikasi komentar masyarakat kedalam tiga kelas yaitu negative 20% netral 76%  dan  positif  4%.  Ini  menunjukan tanggapan  netral  dari  masyarakat  lebih  besar  disbanding klasifikasi  lain,  akan  tetapi  penilaian  negative  lebih  besar  dari  pada  positif  yang  menunjukan mash banyak Sebagian masyarakat yang tidak setuju atau berpendapat kontra terhadap program kominfo tersebut.
Dari hasil penelitian metode yang Support Vector Machine menggunakan Bahasa python telah memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan pengelompokan opini masyarat berupa  tweet  positif  dan  negatif  melalui  media  sossial  .  Penelitian  yang  dijalankan  pada penelitian ini dimulai dari mengidentifikasi masalah dan tujuan penelitian, kemudian melakukan studi pustaka, pengumpulan data yang digunakan sebagai input, melakukan perancangan sistem, pengujian sistem, analisis hasil, dan yang terakhir menarik kesimpulan.

## Blokir Kominfo
Positif Netral Negatif
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E- ISSN 2503-2933 550

## 5. SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dibuat,  penulis  berharap  bisa  memberikan  informasi tambahan  bagi  pengguna  yang  sedang  mencari  informasi  mengenai  identifikasi  text  mining dengan metode support vector machine. Adapun untuk memaksimalkan penelitian sejenis, maka peneliti selanjutnya bisa menggunakan metode yang lain jika dirasa dapat lebih memaksimalkan hasil daripada metode yang telah dibuat oleh penulis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  ibu  Christina  Juliane  selaku  dosen pengajar  di  STMIK  LIKMI  yang  telah  memberikan  bimbingannya  sehingga  penulis  bisa melakukan  penelitian  ini  sampai  dengan  selesai,  penulis  berharap  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan informasi bermanfaat bagi seluruh kalangan masyarakat Indonesia khususnya bagi pembaca yang sedang memerlukan infomasi terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Y.  Arifianto, “Analisis  Topik  Data  Tindak  Kriminal  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  LDA  (Latent  Dirichlet  Allocation),” pp.  1–204,  2020,  [Online]. Available:
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/28540%0Ahttps://dspace.uii.ac.id/bitstream/ha ndle/123456789/28540/14917209 Ervan Yogi Arifianto.pdf?sequence=1
[2] N. Fitriyah, B. Warsito, and D. A. I. Maruddani, “Analisis Sentimen Gojek pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” J. Gaussian , Vol. 9, No. 3, pp. 376–390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[3] S.  C.  Dewanti, “Pembatasan  Internet  Dalam  Mengatasi  Konflik  di  Papua,”  J.  Info
Singk. , Vol. 11, No. 17, pp. 1–6, 2019, [Online]. Available:
http://berkas.dpr.go.id/puslit/files/info_singkat/Info Singkat-XI-17-I-P3DI-September- 2019-1946.pdf
[4] D.  Irawan,  E.  B.  Perkasa,  Y.  Yurindra,  D.  Wahyuningsih,  and  E.  Helmud, “Perbandingan  Klassifikasi  SMS  Berbasis  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes Classifier,  Random  Forest  dan  Bagging  Classifier,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , Vol. 10, No. 3, pp. 432–437, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.
[5] F.  S.  Jumeilah, “Penerapan  Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk  Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , Vol. 1, No. 1, pp. 19–25, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[6] V. Kevin, S. Que, 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),” Vol. 9, No. 2, pp. 162–170, 2020.
551 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 541-551 E-ISSN 2503-2933
[7] S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby, “Pengaruh  Text  Preprocessing Terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma , Vol. 5, No. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[8] T.  P.  Lestari, “Analisis  Text  Mining  pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Social  Network Analysis  (SNA),” J.  Inform.  Ekon. Bisnis , Vol. 4, No. 3, pp. 65–71, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.146.
[9] R.  R.  Moningka,  D.  B.  Setyohadi,  K.  Khaerunnisa,  and  P.  Pranowo, “Identifikasi Kebutuhan  Dasar  di  Tempat  Evakuasi  Sementara  Pasca  Erupsi  Merapi  Dengan Sentiment  Analisis  dan  Support  Vector  Machine,” Telematika ,  Vol.  15,  No.  1,  p.  77, 2018, doi: 10.31315/telematika.v15i1.3068.
[10] S.  Winiarti,  D.  Widayanti,  U.  Ahdiani,  and  T.  Ismail, “Klasifikasi  Jenis  Buku Berdasarkan Cover dan Judul Buku Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Cosine Similarity,” Sainteks , Vol. 19, No. 1, p. 53, 2022, doi:
10.30595/sainteks.v19i1.13423.