## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118

## Analisis Sentimen E-Wallet di Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Recursive Feature Elimination
Elza Fitriana Saraswita, Dian Palupi Rini * , Abdiansah
Faculty of Computer Science, Department Informatics Engineering, Sriwijaya University, Palembang, Indonesia. Email: 1 09042621923002@student.unsri.ac.id, 2,* dprini@unsri.ac.id, 3 abdiansah@unsri.ac.id Email Korespondensi: dprini@unsri.ac.id
Abstrak− Pengelompokan terhadap sentimen positif atau negatif dalam ulasan teks semakin banyak dilakukan secara otomatis untuk mengidentifikasi. Pemilihan fitur dalam klasifikasi adalah hal masalah yangsering tidak terpecahkan. Sebagian besar pemilihan  fitur  terkait  untuk  teknik  klasifikasi  sentimen  tidak  dapat  diatasi  dalam  hal  mengevaluasi  fitur  signifikan  yang mengurangi kinerja klasifikasi. Teknik pemilihan fitur baik dapat meningkatkan kinerja klasifikasi sentimen pada pendekatan pembelajaran mesin. Pertama, dua kumpulan data ulasan pelanggan yaitu berlabel sentimen dan diambil lalu, diproses untuk dievaluasi. Selanjutnya,metode supports vector machine (svm-rfe) dibuat dan diujikan pada dataset. Svm-rfe akan dijalankan untuk mengukur pentingnya fitur dengan memberi  peringkat fitur secara berulang-ulang. Untuk klasifikasi sentimen, hanya fitur  teratas  dari  urutan  fitur  peringkat  yang  akan  digunakan.  Akhirnya,  kinerja  diukur  dengan  menggunakan  akurasi, presisi,recall,  dan  f1-score.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  kinerja  yang  menjanjikan  dengan  tingkat  akuras  81% . Tingkat pengurangan  ini  signifikan  dalam  memanfaatkan  komputasi  secara  optimal  sumber  daya  sambil  mempertahankan  efisiensi kinerja klasifikasi.
Kata Kunci: Supports Vector Machine; Sentimen Analisis; Machine Learning; Twitter; Klasifikasi
Abstract− Grouping  of  positive  or  negative  sentiments  in  text  reviews  is  increasingly  being  done  automatically  for identification. The selection of features in the classification is a problem that is often not solved. Most of the feature selection related  to  sentiment  classification  techniques  is  insurmountable  in  terms  of  evaluating  significant  features  that  reduce classification  performance.  Good  feature  selection  technique  can  improve  sentiment  classification performance  in  machine learning  approach.  First,  two  sets  of  customer  review  data  are  labeled  with  sentiment  and  then  retrieved,  processed  for evaluation. Next, the supports vector machine (svm-rfe) method is created and tested on the dataset. Svm-rfe will be run to measure the importance of the feature by rating the feature iteratively. For sentiment classification, only the top features of the ranking feature sequence will be used. Finally, performance is measured using accuracy, precision, recall, and f1-score. The experimental results show promising performance with an accuracy rate of 81%. This level of reduction is significant in making optimal use of computing resources while maintaining the efficiency of classification performance.
Keywords : Supports Vector Machine; Sentiment Analysis; Machine Learning; Twitter; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Twitter  sebagai  salah satu  mikroblog  yang  paling  populer  di  Indonesia.  Mikroblog  seperti  ini  sangat memungkinkan  pengguna untuk  dapat  mengirim dan membaca  pesan,  pesan  ini  biasa  disebut kicauan (tweets). Kicauan atau tweet ini berupa teks  yang terbatas Panjang karakternya, maksimal 140 karakter ditampilkan pada halaman profil pengguna. Beberapa pengelompokan yang sering kali digunakan oleh peneliti [1], [2],[3],[4], dan [5] untuk melakukan analisis  sentimen pada sosial media. Seperti menggunakan pendekatan supervised learning untuk melakukan sentimen analisis.  Penggunaan sentimen analisis dapat diterapkan pada berbagai opini seperti opini kebencian, opini umum, merek dagang,  dan lainnya pada media sosial[6]. Analisis sentimen membuat peneliti dapat mendeteksi bentuk kalimat emosi positif, negatif, ambigu, dan netral oleh setiap penggunanya[7]. Analisis sentimen ini dapat digunakan untuk mendapatkan informasi keadaan emosional seseorang yang ada dalam pesan yang  ingin  disampaikan  para  pengguna  jejaring  media  sosial  twitter  terhadap  topik  atau trending yang  sedang dibahas penggunanya saat itu secara Real-Time maupun tidak [8] .
Pada  teks  bahasa  indonesia  juga  lebih  beragam  dan  memiliki  tingkat  kesulitan  yang  jauh  lebih  tinggi daripada teks berbahasa asing atau Bahasa inggris. Data yang di ambil dari twitter baik dengan cara crawling data atau scrapping data memiliki akan mempengaruhi baik dari sisi jumlah data dan kualitas data yang berbeda dan beragam. Sehingga, sangat penting untuk dapat melakukan prepemrosesan yang baik terhadap data. Karena, hal itu juga dapat mempengaruhi tingkat akurasi di akhir pengklasifikasian serta banyaknya fitur yang akan didapat untuk dilatih dan diujikan.
Saat ini sentimen analisis teks berbahasa indonesia merupakan sebuah inovasi dan kreatifitas perkembangan dalam  dunia  bisnis,  dan  ekonomi.  Salah  satunya dalam  mengevaluasi  pengunaan  dompet  elektronik  dari  sosial media. Masalahnya terletak pada peningkatan kinerja dari Support Vector Machine (SVM) yang dianggap kurang baik karena, waktu kinerja yang lamban dalam pengklasifikasian data tersebut. Penelitian yang dilakukan oleh [9] pertama kali mengenalkan optimasi Support Vector Machine (SVM) dan Recursive Feature Elimination (RFE) sebagai sebuah algoritma pemilihan fitur dan juga algoritma klasifikasi yang dapat meningkatkan nilai akurasi dari metode Support Vector Machine (SVM) . Dalam penelitian [10], [9], dan [11] penggabungan dengan seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) memiliki dampak yang baik  dan dapat  meningkatkan akurasi  tetapi  hasil yang didapatkan masih dalam keadaan yang belum maksimal terutama dalam sentimen multiclass . Penelitian [12] membahas bagaimana cara menerapkan algoritma Recursive Feature Elimination (RFE) terhadap Metode Support

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118
Vector  Machine  (SVM) .  bekerja  dengan  cara  eliminasi  fitur  yang  berlebihan  yang  tidak  mempunyai  pengaruh terhadap  suatu  hal.  Kemudian,  eliminasi  fitur  yang  dilakukan  secara  berulang  adalah  untuk  mendapatkan  fitur dengan  jumlah  sedikit  tetapi  sangat  berpengaruh,  untuk  mengukur  signifikansi  hal  yang  akan diklasifikasikan.Dalam  kasus  yang  sama  pengelompokan  analisis  sentimen multiclass menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) sudah menyentuh akurasi yang bagus dengan rata-rata 66.55% [9] tetapi, dalam hal ini peneliti meyakini masih dapat ditingkatkan. Peningkatan kinerja dalam metode Support Vector Machine (SVM) dan Recursive  Feature  Elimination  (RFE) ini  masih  dapat  di  tingkatkan  lagi.  Sehingga,  akan  sangat berpengaruh dalam kegiatan analisis sentiment teks berbahasa indonesia dikemudian hari.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
2.1.1 Sentimen Analisis
Sentiment analysis adalah proses penggunaan text analytics untuk mendapatkan berbagai sumber data dari internet dan  beragam platform media  sosial.  Tujuan  sentimen  antaralain  untuk  memperoleh  opini  dari  pengguna  yang terdapat  pada platform tersebut. Sentiment  analysis berperan  sebagai  alat  yang  dapat menujukkan  sebuah  emosi seseorang  yang  direfleksikan  dengan  tulisan.  Sentimen  memiliki  2  kategori  yang  membedakan  antara  kalimat subjektif dan objektif. Tingkatan sentimen analisis dibagi menjadi 3 bagian yaitu message level, sentence level dan aspect  level. Pendapat  terbagi  dalam  kategori  pendapat  eksplisit  dan  pendapat  implisit.  Bagian  ini  merupakan pandangan atau pendapat pribadi seseorang itu ditujukan untuk hal yang tersirat, pemberian masukan, saran, kritik atau ujaran kebencian. Pendapat  yang diungkapkan secara jujur, tegas serta lugas dan jelas atau pendapat  yang diungkapkan secara tidak jelas. Dengan begitu, pesan yang dibahas kepada topik tertentu membuat personal atau perusahaan dapat memperoleh masukan inti dari pengguna atau konsumen secara efisien.

## 2.1.2 Metode Klasifikasi Sentimen
Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam data mining atau machine learning . Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target. Sehingga algoritma- algoritma  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  dikategorisasikan  ke  dalam supervised  learning atau pembelajaran  yang  diawasi. Pendekatan  Supervised  learning  yang  biasa  digunakan  terhadap  pendekatan supervised learning . Penelitian yang dilakukan oleh  pertama kali mengenalkan optimasi Support Vector Machine (SVM) dan Recursive  Feature  Elimination  (RFE) sebagai  sebuah  algoritma  pemilihan  fitur  dan  juga  algoritma klasifikasi yang dapat meningkatkan nilai akurasi dari metode Support Vector Machine (SVM) .

## 2.1.2. Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Recursive Feature Elimination (RFE)
Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) pada dasarnya adalah menemukan Hyperplane terbaik dengan mengukur  hyperplane  pada  margin,  dan  menemukan  titik  maksimumnya[9].  Dalam  konteks ini,  margin  adalah jarak  antara  hyperplane  dan  pola  terdekat  di  masing-masing  kelas.  Pola  terdekat  disebut Support  Vector . Kemudian, Recursive  Feature  Elimination  (RFE) adalah  metode  pemilihan  fitur  untuk  mencari  yang  optimal jumlah  fitur  dengan  menggunakan  besaran  bobot  sebagai  peringkat  kriteria,  dikombinasikan  dengan Support Vector Machine (SVM) . Untuk mengoptimalkan kinerja dari metode Support Vector Machine (SVM) .

## 2.2 Tahapan Eksperimen
Sentimen analisis memiliki beberapa tahapan sebelum dapat dilakukan pengelompokan atau klasifikasi. Tahapan sentimen  secara  umum  dapat  dilihat  pada  Gambar1. Text  Preprocessing merupakan  tahap  awal  dalam mempersiapkan  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  baik  dan  siap  untuk  diolah[13].  Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, maka proses sistem temu kembali informasi ataupun text mining memerlukan beberapa  tahap  awal  yang  pada  intinya  adalah  mempersiapkan  agar  teks  dapat  diubah  menjadi  lebih terstruktur[14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118

## 2.3 Pengumpulan Data
Dataset  penelitian  ini  diambil  dari twitter dengan  menggunakan twitterscraper dari phyton dalam  bentuk  CSV . Dataset  ini diambil  dengan rentang waktu  mulai dari  1 januari 2018 sampai 31 desember 2019.  Dalam jenjang waktu tersebut, telah diambil tweet sebanyak 5.309 tweets . Terdiri dari 3 jenis sentimen yaitu positif, netral, dan negatif. Seperti yang dapat di lihat pada Gambar2.
Gambar 2. Gambar data mentah yang diambil dari twitter
1. Tahap pre-processing
Pre-processing merupakan teknik data mining yang melibatkan perubahan data mentah menjadi sebuah data yang  terstruktur  agar  dapat  diolah.  Data  mentah  yang  baru  saja  diambil  seringkali  tidak  lengkap,  tidak konsisten,  dan  mengandung  banyak  kesalahan.  Ada  beberapa  tahapan  dalam  teknik pre-processing  seperti tokenization,  case  folding,  filtering dan stemming [15] . Teknik pre-processing terbukti  dapat  menyelesaikan masalah tersebut.
2. Tahap Fitur Ekstraksi
Fitur Ekstraksi dapat dijalankan setelah dataset menjadi lebih baik dan terstruktur. Tahapan ini digunakan untuk mendapatkan  fitur  yang  ada  dalam  suatu  teks  sehingga  akan  digunakan  sebagai  klasifikasi  sentimen.  Pada tahapan  ini  yang  pertama  dilakukan  adalah  melakukan  pengambilan  ciri  suatu  objek  yang  dapat menggambarkan  objek  tersebut  yaitu  ekstraksi  menggunakan N-Gram [16].    Jenis  fitur  ekstraksi  tersebut meliputi bigram dan trigram.
3. Tahap fitur seleksi
Reduce Noise Feature (RNF) adalah Fitur seleksi yang digunakan untuk mengurangi fitur-fitur yang memang kemunculan  katanya  hanya  sedikit  atau  sesekali  kemungkinannya.  Gunanya,  Agar  tidak  terjadi  ledakan data[17]. Recursive Feature Elimination (RFE) bekerja dengan mencari subset fitur dengan memulai dengan semua  fitur  dalam  set  data  pelatihan  dan  berhasil  menghapus  fitur  sampai  jumlah  yang  diinginkan  tetap ada[18]. Hal ini dicapai dengan menyesuaikan algoritma pembelajaran mesin tertentu yang digunakan dalam inti model, memberi peringkat fitur berdasarkan kepentingan, membuang fitur yang paling tidak penting, dan menyesuaikan kembali model. Proses ini diulang (rekursif) sampai sejumlah fitur tetap.
4. Tahap Klasifikasi
Klasifikasi  atau  pengelompokan merupakan  teknik  dalam  mengelompokkan  data  berdasarkan  data  sampel menggunakan Support Vector Machine (SVM) [19] .
5. Tahap Evaluasi
Pada  bagian  ini  pengujian  Hasil  dari  penelitian  ini  diukur  dengan  menggunakan  matriks  berupa  akurasi, presisi, Recall dan Fl-Score [3]. Pada bagian ini peneliti menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai metode pembanding untuk mendapatkan hasil yang terbaik dan Recursive Feature Elimination (RFE) sebagai  penunjang  peningkatan  kinerja  metode  tersebut[20].  Metode  ini  dibagi  menjadi  beberapa  bagian untuk memberikan peringkat pada fitur-fitur tersebut. fitur berperingkat terendah mulsi dsri 500 fitur sampai dengan 4000 fitur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen untuk  sentimen  data teks berbahasa Indonesia ini  dilakukan pada metode Support  Vector Machine (SVM) tanpa digabungkan dengan Recursive Feature Elimination (RFE) tersebut menghasilkan confussion matriks seperti pada Gambar 1. Sehingga didapatkan perhitungan hasil analisis dengan metode SVM tanpa reduksi seleksi fitur memiliki hasil akurasi sebesar 74%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118
Gambar 1 . Gambar Conffusion Matriks dengan metode SVM
Pada  gambar  tersebut  prediksi coffusion  matriks menyatakan  sebelah  kiri  adalah  label  target  atau real seharusnya di bawah itu hasil prediksi sehingga ada 261 data yang tepat memprediksi sentimen negatif atau  -1, ada 88 data yang tepat memprediksi sentimen netral atau 0,  ada 438 data yang tepat memprediksi sentimen positif atau  1,  tetapi  ada  yang  gagal.  Seharusnya  sentimen  positif  atau  1,  terbaca  sentimen  netral  atau  0  ada  96  data, seharusnya sentimen positif atau 1 terbaca -1 ada 150 data. Seharusnya sentimen positif atau 1 terbaca sentiment netral atau 0 ada 3 data. Seharusnya sentimen negatif atau -1 terbaca sebagai sentimen positif atau 1 ada 4 data, Seharusnya sentimen negatif atau -1, terbaca sentimen netral atau 0 ada 0 data, dan seharusnya sentimen netral atau 0 terbaca -1 ada 10 data. Seperti yang lebih jelas dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Tabel Confussion Matriks sentimen dengan metode SVM
Prediksi
-1 0 1 ac tual -1 261 0
150 0 10 88 96 1 4 3 438
Sedangkan, dengan metode Support Vector Machine (SVM) yang digabungkan dengan Recursive Feature Elimination  (RFE) Seleksi  fitur  dilakukan  dengan  membuang  peringkat  terendah  dari  fitur[21].  Kemudian, menggunakan 500 fitur sampai dengan 4000 fitur untuk di evaluasi. Sehingga, didapatkan akurasi sebesar 81% untuk 1000 fitur . Seperti yang dapat di lihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel akurasi sentimen dengan metode SVM-RFE No Fitur Accuracy Precision Re-Call F1-Score Waktu 1 500 0.795350 0.841670 0.753394 0.777419 6 S 2 1000 0.817835 0.868880 0.761405 0.785363 14 S 3 2000 0.776676 0.848344 0.716291 0.740030 47 S 4 3000 0.758384 0.845871 0.695474 0.719214 53 S 5 4000 0.755571 0.848396 0.695570 0.7203965 53 S
Fitur  yang  diuji  mendapatkan  hasil terbaik  pada 1000  fitur  yaitu  81%,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada hasil  confussion  matriks  pada  Tabel  3.  Pada  gambar  4  menujukkan conffusion  matriks untuk  metode Support Vector Machine (SVM) dan Recursive Feature Elimination (RFE).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118
Tabel 3 ini memperlihatkan kejelasan daari gambar 4  dimana gambar tersebut yang menyatakan sebelah kiri  adalah  label  target  atau real seharusnya  di  bawah  itu  hasil  prediksi  sehingga  ada  838  data  yang  tepat memprediksi sentimen negatif atau -1,  ada 253 data yang tepat memprediksi sentimen netral atau 0,  ada 1055 data yang tepat memprediksi sentimen positif atau 1, tetapi ada yang gagal. Seharusnya sentiment positif atau 1, terbaca sentimen netral atau 0 ada 8 data, seharusnya sentimen positif atau 1 terbaca -1 ada 33 data. Seharusnya sentimen negatif atau -1 terbaca sebagai sentimen positif atau 1 ada 192 data dan seharusnya sentimen negatif atau -1, terbaca sentimen netral atau 0 ada 0 data, seharusnya sentimen netral atau 0  terbaca -1 ada 59 data.
Tabel 3. Tabel Confussion matriks dengan metode SVM-RFE
Prediksi -1 0 1 ac tual -1 838
0 192 0 59 253 186 1 33 8 1055
Perbandingan  hasil  confussion  matriks  untuk  akurasi,  presisi, recall ,  dan F-  Score dari  metode Support Vector Machine (SVM) dan Recursive Feature Elimination (RFE). dapat di lihat pada Tabel 4 . Perbandingan hasil metode  antara Support  Vector Machine (SVM) dan Support  Vector Machine (SVM) yang digabungkan dengan Recursive Feature Elimination (RFE).
Tabel 4 . Tabel perbandingan hasil
Accuracy  Precision Recall F-Score SVM 0,74 0.84 0.68 0.71 SVM+RFE 0.81 0.86 0.76 0.78

## 4. KESIMPULAN
Analisis  sentimen  memiliki  kinerja  baik  sangat  diperlukan  terutama  untuk  menghadapi  perkembangan  yang sangat pesat dari dokumen khususnya dokumen berbasis teks baik dari media sosial dan sebagainya[22]. Fitur seleksi dapat menyebabkan berkurangnya ukuran indeks sehingga proses retrieval suatu dokumen menjadi lebih cepat sebab jumlah indeks yang dicari menjadi lebih sedikit[23]. Besar pengaruh recursive feature elimination (RFE) sebagai  seleksi  fitur  dalam  menganalisa  sentimen  dompet  elekronik  bagi  peningkatan  keuntungan perusahaan  dan  penjualan  secara  online  dengan  pengklasifikasi support  vector  machine (SVM) [24] . Pada dokumen sentimen dengan teks Bahasa Indonesia yang diambil di twitter. Hasil evaluasi  dari  Metode support vector machine (SVM) dalam hal ini didapatkan akurasi sebesar 74% dan meningkat saat metode support vector machine (SVM) dan recursive feature elimination (RFE) digabungkan. Pada recursive feature elimination (RFE) Seleksi fitur dilakukan dengan membuang peringkat terendah dari fitur yaitu sebanyak 500 fitur sampai dengan 4000 fitur. Sehingga, didapatkan memiliki akurasi sebesar 81%. meskipun hasil yang digunakan belum maksimal. Namun, sudah cukup memberikan peningkatan untuk mengevaluasi sebuah kasus. Hal ini membuktikan bahwa pengaruh recursive feature elimination (RFE) dapat meningkatkan kinerja dari metode support vector machine (SVM) .

## REFERENCES
[1] E. Susilawati, “Public Services Satisfaction Based on Sentiment Analysis.,” 2016 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. , no. ISBN : 978-1-5090-2449-0., 2016.
[2] N. D. Putranti and E. Winarko, “Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan  Support  Vector  Machine,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  91,  2014,  doi: 10.22146/ijccs.3499.
[3] I. P. Windasari and D. Eridani, “Sentiment analysis on travel destination in Indonesia,” Proc. - 2017 4th Int. Conf. Inf. Technol. Comput. Electr. Eng. ICITACEE 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 276–279, 2017, doi: 10.1109/ICITACEE.2017.8257717.
[4] R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. S. T. Ayu, and W. F. Dicka, “Dataset Indonesia untuk Analisis Sentimen,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 334, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.533.
[5] D.  C.  Wintaka,  M.  A.  Bijaksana,  and  I.  Asror,  “Named-entity  recognition  on  Indonesian  tweets  using  bidirectional LSTM-CRF,” Procedia Comput. Sci. , vol. 157, pp. 221–228, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.161.
[6] A. R. T. Lestari, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1718–1724, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[7] A. Alamsyah and F. Saviera, “A Comparison of Indonesia’s E-Commerce Sentiment Analysis for Marketing Intelligence

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3118
Effort (case study of Bukalapak, Tokopedia and Elevenia),” 8 th Int. Conf. Sustain. Collab. Bus. , Technol. Inf. Innov. , 2017, [Online]. Available: http://scbtii.telkomuniversity.ac.id/.
[8] M. CINDO, D. P. Rini, and E. Ermatita, “ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM ENTROPY DAN SUPPORT VECTOR MACHINE.” Sriwijaya University, 2019.
[9] D. F. Budiono, A. S. Nugroho, and A. Doewes, “Twitter sentiment analysis of DKI Jakarta’s gubernatorial election 2017 with  predictive  and  descriptive  approaches,” Proc.  -  2017  Int.  Conf.  Comput.  Control.  Informatics  its  Appl.  Emerg. Trends Comput. Sci. Eng. IC3INA 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 89–94, 2017, doi: 10.1109/IC3INA.2017.8251746.
[10]  N. S. Mohd Nafis and S. Awang, “An Enhanced Hybrid Feature Selection Technique Using Term Frequency-Inverse Document Frequency and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination for Sentiment Classification,” IEEE Access , vol. 9, no. Ml, pp. 52177–52192, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3069001.
[11]  F. Nurhuda, S. Widya Sihwi, and A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 2, p. 35, 2016, doi: 10.20961/its.v2i2.630.
[12]  R. R. Pullanagari, G. Kereszturi, and I. Yule, “Integrating airborne hyperspectral, topographic, and soil data for estimating pasture quality using recursive feature elimination with random forest regression,” Remote Sens. , vol. 10, no. 7, 2018, doi: 10.3390/rs10071117.
[13]  G. Shalunts, G. Backfried, and H. S. Alam, “Sentiment analysis in Indonesian and French by SentiSAIL,” Proc. - 9th Asia-Pacific Signal Inf. Process. Assoc. Annu. Summit Conf. APSIPA ASC 2017 , vol. 2018-Febru, no. December, pp. 69– 75, 2018, doi: 10.1109/APSIPA.2017.8282004.
[14]  D.  T.  Alamanda,  A.  Ramdhani,  I.  Kania, W.  Susilawati,  and E.  S.  Hadi,  “Sentiment  Analysis Using  Text  Mining of Indonesia  Tourism  Reviews  via  Social  Media,” Int.  J.  Humanit.  Arts  Soc.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  72–82,  2019,  doi: 10.20469/ijhss.5.10004-2.
[15]  M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.
[16]  M. A. Fauzi, “JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG,” pp. 1–7, 2018.
[17]  F. Romadoni, Y. Umaidah, and B. N. Sari, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 247, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[18]  A. F. Zulfikar, D. Supriyadi, Y. Heryadi, and Lukas, “Comparison performance of decision tree classification model for spam filtering with or without the recursive feature elimination (RFE) approach,” 2019 4th Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2019 , vol. 6, pp. 311–316, 2019, doi: 10.1109/ICITISEE48480.2019.9004001.
[19]  S. S. Salim and J. Mayary, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Dompet Elektronik Dengan Metode Lexicon Based  Dan  K  –  Nearest  Neighbor,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  1–17,  2020,  doi: 10.35760/ik.2020.v25i1.2411.
[20]  M. A. Fauzi, “Word2Vec model for sentiment analysis of product reviews in Indonesian language,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 9, no. 1, p. 525, 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i1.pp525-530.
[21]  Y.  T.  Arifin,  “KOMPARASI  FITUR  SELEKSI  PADA  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW,” vol. 3, no. September, pp. 191–199, 2016.
[22]  B. H. Iswanto and V. Poerwoto, “Sentiment analysis on Bahasa Indonesia tweets using Unibigram models and machine learning techniques,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 434, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/434/1/012255.
[23]  A.  F.  Hidayatullah,  C.  I.  Ratnasari,  and  S.  Wisnugroho,  “Analysis  of  Stemming  Influence  on  Indonesian  Tweet Classification,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  14,  no.  2,  pp. 665–673,  2016,  doi: 10.12928/telkomnika.v14i2.3113.
[24]  M.  Shieh  and  C.  Yang,  “Multiclass  SVM-RFE  for  product  form  feature  selection,”  vol.  35,  pp.  531–541,  2008,  doi: 10.1016/j.eswa.2007.07.043.