## ANALISIS DATA SENTIMEN NEGATIF PADA OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP BERITA SEPAK BOLA LIGA 1 TAHUN 2022 DENGAN PENERAPAN

## SUPPORT VECTOR MECHINE
Nurul Dalifah, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika,Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jln.Perjuangan No.10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon nuruldalifah80@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  media  sosial  semakin  pesat  dikalangan  masyarakat  salah  satunya  twitter  yang menggunakan  bahasa  alami  untuk  bisa  membuka  potensi  pada  interaksi  manusia  yang  bisa  mengetahui sentiment  para  penggunanya. Permasalahan  yang  didapat  dari  masalah  tersebut  yaitu  menggali informasi,menganalisis  pendapat  sentiment,  evaluasi  sikap  dan  emosi  orang  dari  bahasa  tertulis.  Tujuannya untuk  memahami  dan  mengkategorikan  sentiment  dari  opini  pengguna Twitter terkait  berita  liga  1  indonesia tahun  2022.  Bagaimana  dataset  opini  pengguna twitter terhadap  berita  liga  1  tahun  2022  dikumpulkan  dan diolah  untuk  analisis. Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  teks  dari  pengguna Twitter yang  terkait  dengan berita  liga  1  tahun  2022. SVM akan  digunakan  untuk  memprediksi  sentimen  opini  dari  tweet  tersebut  menjadi kategori  positif,  negatif,  atau  netral.  Hasil  penelitian  ini  menggunakan  algoritma support  vector  mechine menunjukan  bahwa  akurasi  sebesar  91%  presisi  30%,  recall  33%,F1  score  32%    dengan  Jumlah  sentimen Negatif  =    445,  Positif  =  50,  dan  Netral  =  4 . Secara  keseluruhan  Model  algoritma support  vector  mechine menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Hasil  model  menunjukan  bahwa  sentimen  opini  pengguna  twitter menanggapi berita tersebut yang bersifat kontrovesrsial
Kata kunci : analisis  sentiment,  opini  pengguna  twitter,  berita  sepak  bola  indonesia  liga  1,  support  vector mechine

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era kemajuan pesat dibidang informatika, teknologi  informasi  telah  mengalami  kemajuan  yang signifikan  dan  memberikan  dampak  yang  luas terhadap  berbagai  sector  kehidupan.  Transformasi digital  telah  menjangkau  sector-sektor  krusial  seperti teknologi,  bisnis,dan  pendidikan.Salah  satunya  yang menarik  perhatian  yaitu  berita  dunia  sepak  bola, terutama berita liga 1 tahun 2022 yang merespon dan menanggapi  opini,  pandangan  reaksi  terhadap  berita tersebut.
Permasalahan yang ditemukan yaitu mengidentifikasi  mengapa  berita  liga  1  tahun  2022 perlu  dilakukan  analisis  sentimen,karena  tantangan pada  berita  tersebut  mengacu  pada  peristiwa  yang sudah  terjadi,  masalah  yang  harus  dipecahkan termasuk  relevan  untuk  merujuk  pada  tren  terbaru melalui berita atau isu isu.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Minardi  dkk yang berjudul Sentiment Analysis Terhadap Perspektif  Warganet  Atas  Tragedi  Kanjuruhan Malang  di Twitter Menggunakan Naïve  Bayes Classifier hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah Analisis  sentimen  dilakukan  dengan  mengindeks tweet  pengguna Twitter dengan  tagar  Usut  Tuntas Tragedi  Kanjuruhan,  mengambil  (crawling)  data 1.500  tweet  yang  ada  sebagai  kumpulan  data (dataset), setelah itu data untuk diproses diidentifikasi (labeling)  untuk  langkah  selanjutnya  yaitu  tahap Preprocessing data  yang  terdiri  dari Annotation Removal,  Remove  Hashtag,  Transformation  Remove
Url,  Regexp, Indonesian  Steaming,  Indonesian Stopword Removal dipadukan dengan operator Smote Upsampling .  Pembuatan Confusion  Matrix yang menunjukkan  hasil  akhir  analisis  berjalan  dengan baik  yaitu  nilai accuracy 77,67%,  nilai precision sebesar 77,19%, nilai recall s ebesar 78,50%, dan nilai AUC 0.820 (good classification ).[1] Penelitian sebelumnya tentang analisis sentimen,  yaitu  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Hanafi  dan  Sholihin    yang  Berjudul  Analisis Sentimen  Terhadap  Pssi  Atas  Tragedi  Kanjuruhan Menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes  hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  Hasil  dari  pengujian menggunakan  metode  Multinomial  Naïve  Bayes mampu  menghasilkan  analisa  pengujian  akurasi tertinggi  sebelum  Tragedi  Kanjuruhan  bernilai  73% dengan  rasio  terbaik  ialah  80%  data  latih  dan  20% data uji, sedangkan akurasi tertinggi sesudah Tragedi Kanjuruhan  bernilai  68%  dengan  rasio  terbaik  ialah 90% data latih dan 10% data uji.[2]
Pendapat lain  yang dilakukan oleh Nugraha dkk tentang  analisis  sentimen,  yaitu  yang  berjudul “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Menteri Indonesia Dengan Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes”  Penelitian ini fokus pada tanggapan  pengguna  Twitter  terhadap  pelantikan kabinet  dan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  opini dalam  kategori  analisis  sentimen.  Dalam  penelitian ini,  digunakan  model  algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes.Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pada pengujian silang, algoritma
SVM  mencapai  akurasi  89,60%,  recall  90,91%,  dan presisi  97,64%.  Sementara  algoritma  Naïve  Bayes memiliki  akurasi  85,74%,  recall  85,74%,  dan  presisi 100,00%. Penelitian ini memberikan wawasan kepada pemerintah  dan  masyarakat  mengenai  pandangan terhadap  kinerja  Menteri  Indonesia  melalui  opini  di media sosial.[3]
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis sentimen opini pengguna twitter terhadap berita sepak bola  Indonesia  Liga  1  tahun  2022  menggunakan metode support  vector  machine (SVM).  Dengan penelitian  ini,  berupaya  untuk  memahami  perasaan dan  sikap  pengguna  twitter  terhadap  berita  liga  1 2022, apakah positif, negatif, atau netral.
Metode  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa langkah penting yaitu fokus utama adalah melakukan analisis  sentimen  terhadap  opini  pengguna twitter terkait  berita  sepak  bola  liga  1  tahun  2022 menggunakan metode support vector machine (SVM). Selanjutnya SVM telah  terbukti  menjadi  pendekatan yang  efektif  dalam  analisis  sentimen  dan  klasifikasi teks di berbagai konteks sebelumnya[4]
Implikasi  hasil  penelitian  ini  memberikan kontribusi  yang  signifikan  pada  pemahaman  tentang bagaimana  masyarakat  Indonesia  merespons  dan merasa  terkait  berita  liga  1  tahun  2022.  Ini  dapat membantu  memahami  sentimen  dan  opini  umum terkait acara olahraga populer ini. Kedua, temuan dari penelitian ini dapat sangat berguna bagi para praktisi di industri media, olahraga, dan pemasaran

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Twitter
Twitter  adalah  platform  yang  dioperasikan  oleh Twitter  Inc.,  menyediakan  layanan  jejaring  sosial berbentuk  mikroblogging.  Di  sini,  pengguna  dapat mengirim  dan  membaca  pesan  dalam  bentuk  'tweet' (Twitter,  2013).  Mikroblogging  adalah  bentuk komunikasi  online  yang  memungkinkan  pengguna memperbarui  status  mengenai  pemikiran,  kegiatan, pandangan tentang objek atau fenomena tertentu, dan sebagainya.  Tweet  merupakan  pesan  teks  yang terbatas  hingga  140  karakter  yang  ditampilkan  di halaman profil pengguna. Meskipun tweet bisa dilihat secara  publik,  pengirim  memiliki  opsi  untuk membatasi  pengiriman  pesan  hanya  kepada  daftar teman  mereka.Pengguna  juga  dapat  melihat  4.444 tweet  dari  pengguna  lain  yang  dikenal  sebagai pengikut.[5]

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  merupakan  proses  yang bertujuan  untuk  menafsirkan  makna  dari  suatu pendapat,  pandangan,  atau  ekspresi  emosional  yang terdapat  dalam  teks,  percakapan,  postingan  (aktivitas internet), atau dalam basis data dengan menggunakan Natural  Language  Processing  (NLP).  Penelitian dalam  analisis  sentimen  terdiri  dari  beberapa  tugas, seperti  ekstraksi  sentimen,  klasifikasi  sentimen,  dan identifikasi  spam  .  Dalam  konteks  bisnis,  analisis
sentimen  sangat  bermanfaat  karena  memungkinkan pemahaman  terhadap  respons  pelanggan  terhadap produk  yang  ditawarkan.  Metode  dasar  yang digunakan  dalam  analisis  sentimen  pada  teks  adalah melalui  konstruksi  kamus  kata  yang  memilah  kata- kata menjadi positif dan negatif berdasarkan sifat atau makna  intrinsik  dari  setiap  kata.  Tingkat  keakuratan dari  pendekatan  ini  sangat  bergantung  pada kelengkapan kamus kata yang telah dibangun. [6]
2.3. Fenomena Sepak Bola .
Banyak  pelatih  yang  menjadi  korban  yang diawali  dari  Robert  Albert  yang  mengundurkan  diri pada pekan ketiga liga 1 2023-2023 dan diakhri oleh Milomir Seslija yang juga ditendang Borneo Fc pada pekan ke-10 Lalu terjadilah tragedi Kanjuruhan tepat pada tanggal 1 oktober 2022 yang mengguncang liga 1 tahun 2022-2023 saat laga derbi Jawa Timur  antara Arema Fc melawan persebaya diStadion Kanjuruhan, Kabupaten  Malang,  yang  berakhir  ricuh.  Pada  saat akhir  score  arema  Fc  menderita  kekalahan  2-3  dari sang tamu yang lantas membuat suporter tuan rumah hingga  turun  kelapangan.    Suporter  yang  pada awalnya  ingin  memberikan  semangat  terhadap  fans pemainnya,tetapi  karna  jumlah  kapasitas  penonton melebihi  akhirnya  pihak  keamanan  mengambil tindakan  represif  dengan  menembak  gas  air  mata. Gas  air  mata  ini  kemudan  menciptakan  kepanikan yang  luar  biasa  hebat,  terlebih  setelah  proyektil ditembakkan  ketribbun  penonton.  Jumlah  total  135 korban  meninggal  dunia  karena  terinjak  injak  dan sesak nafas karena gas air mata.  Tragedi ini membuat liga  1  tahun  2022-2023  dan  seluruh  kompetisi  sepak bola  lain  dihentikan  secara  total  selama  kurang  lebih 2 bulan.[7]

## 2.4.   Text Mining
Text  mining  adalah  proses  penambangan  data dalam  bentuk  teks.  Biasanya,  sumber  data  diambil dari  dokumen.Tujuannya  adalah  untuk  menemukan kata-kata  yang  menggambarkan  isi    dokumen sehingga  dapat  dilakukan  analisis  hubungan  antar dokumen.    Tujuan  dari  penambangan  teks  adalah untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari sumber  data.  Oleh  karena  itu,  sumber  data  yang digunakan  dalam  text  mining  adalah  kumpulan dokumen  dengan  format    tidak  terstruktur  yang melaluinya pola-pola menarik dapat diidentifikasi dan dipelajari.  Tugas  khusus  dalam  penambangan  teks meliputi  klasifikasi  teks  dan  pengelompokan  teks. dalam penelitian  menggunakan  metode SVM  dengan kelebihan  SVM  adalah  dapat  menganalisis  pola klasifikasi  data  dengan  cara  yang  sama  dan  akurasi yang  sama.  Ini  memiliki  fleksibilitas  tinggi  dan beragam  skenario  ilmu  data.  SVM  telah  menjadi metode klasifikasi yang umum digunakan.[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pada  tahapan  penelitian  ini  yang digunakan  untuk  mengklasifikasi  opini  pengguna twitter pada  berita  liga  1  tahun  2022  yaitu  dengan menerapkan  metode Support  Vector  Mechine (SVM), pada  rancangan  yang  akan  dbangun  yang  akan ditampilkan pada Gambar 1.
Pada Gambar 1, terdapat 5 (lima) tahapan dalam penelitian  diantaranya  yaitu  pengumpulan  data, preprocessing,pelatihan model menggunakan pelatihan  svm,  proses  model  svm,  hasil  analisis  dan nilai akurasi sekaligus evaluasi didalamnya.

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  yang  digunakan yaitu dari dataset twitter yang berisi 12 atribut dengan jumlah  dataset  509  record.  Hasil  dari crawling data pada google  collab .  Setelah  data  yang  dikumpulkan, melakukan  tahap  pembersihan  data    terlebih  dahulu untuk  diproses  dtahap  analisis  diantaranya  tahapan proses  penelitian  diatas  proses cleaning data  pada twitter t erhadap dataset yaitu menghapus url (https://) pada tiap komenan, menghapus mention (@),menghapus hastag(#), menghapus karakter  selain  huruf  dan  spasi  maka  setelah  proses pembersihan data, maka dataset siap untuk digunakan dalam analisis ketahap selanjutnya.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.2. PraProcessing
Praprocessing  adalah  proses  tahapan  awal  yaitu diantaranya Proses case folding , tokenisasi, stopword dan stemming untuk  menjadi dataset  yang digunakan pada penelitian.[9]
1) Proses Case Folding
Case  folding  adalah  proses  mengubah  semua karakter  dalam  sebuah  dokumen  menjadi huruf kecil atau huruf besar yang sama, untuk mempercepat  perbandingan  selama  proses pemrosesan data.
2) Tokenisasi Tokenisasi  adalah  untuk  memecah  teks menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  kecil,  yang nantinya  dapat  diolah  lebih  lanjut  dalam
analisis  bahasa  alami,  pemrosesan  bahasa alami,  atau  pemodelan  bahasa.  Memisahkan teks  menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  kecil, seperti kata-kata, frasa, atau karakter, memungkinkan  data  lebih  efisien  memahami dan menganalisis teks yang diberikan.
3) Stopword Stopword  adalah  istilah  yang  mengacu  pada kata-kata umum yang sering ditemukan dalam teks  tetapi  kurang  memberikan  nilai  atau informasi  yang  signifikan  dalam  analisis bahasa  alami  atau  saat  memproses  teks.  Ini adalah kata-kata  seperti "the", "is", "at", "on", "in", "and", yang sering muncul namun jarang memberikan  kontribusi  informasi  khusus tentang teks yang sedang diproses.
4) Stemming Stemming  adalah  proses  dalam  pemrosesan bahasa  alami  yang  bertujuan  untuk  mengubah kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya  atau  "akar kata."  Ini  dilakukan  dengan  menghapus awalan,  akhiran,  atau  infleksi  dari  kata sehingga  hanya  sisa  akar  kata  yang  mewakili makna dasarnya.
5) Pelabelan Pelabelan  adalah  memberikan  kategori  atau tanda  pada  data  agar  atribut  tertentu  dapat diidentifikasi. Dengan pelabelan ini memudahkan  menentukan  kalimat  sentimen yang  terdiri  dari  negative  positif  ataupun netral.

## 3.3. Pelatihan Model menggunakan SVM
Pelatihan  model  menggunakan  svm  terdapat beberapa  tahapan  diantaranya  ektraksi  fitur  yaitu perhitungan  tfi-idf  dan  pembagian  data    untuk pelatihan model.
1) Ekstraksi Fitur
TF-IDF (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency) memberi  nilai  penting  pada  kata dalam satu dokumen dengan mempertimbangkan  seberapa  sering  kata tersebut  muncul  di  dokumen  itu  dan  seberapa jarang  kata  itu  muncul  di  seluruh  kumpulan dokumen. Ini membantu menentukan kepentingan  kata  dalam  konteks  spesifik  dan banyak  digunakan  dalam  pemrosesan  teks, pengklasifikasian dokumen, dan sistem rekomendasi.  Rumus  pada  TF-IDF  seperti pada dibawah berikut ini :
𝑇𝐹 (𝑡,𝑑)
= 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑠 𝑡 𝑎𝑝𝑝𝑒𝑎𝑟 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑠 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑑 𝐼𝐷𝐹 (𝑡,𝑑)
= log ( 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠 𝐷
𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑡ℎ𝑒 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑖𝑛 𝑖𝑡 )
𝑇𝐹𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑 𝐷) =   𝑇𝐹 (𝑡,𝑑) ∗ 𝐼𝐷𝐹 (𝑡,𝑑) dimana : 𝑡 𝑖 = Dokumen ke – i,
df = Document frequency,
n = Banyaknya data idf = Inverse document frequency.
2) Pembagian Data Tahapan  selanjutnya  adalah  tahap  partisi  data yang  membagi  data  menjadi  dua  bagian  yaitu data  latih  dan  data  uji.  Pembagian  menjadi data  pelatihan  dan  pengujian  didasarkan  pada beberapa penelitian yang  dilakukan. Terdapat perbandingan rincian data yang digunakan dari beberapa  penelitian:  skenario  90:  10,  80:  20, 70: 30, dan 60: 40.

## 3.4. Pemodelan Suport Vector Mechine
Support  Vector  Mechine  (SVM) adalah    metode klasifikasi  pola  umum  yang  digunakan  di  banyak aplikasi  berbeda.  Pengaturan    parameter  kernel    dan pemilihan fitur  pada prosedur pelatihan SVM secara signifikan  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi[10]. Pada  penelitian  ini  menggunakan support  vector mechine Proses klasifikasi dibagi menjadi 3 sentimen kelas  yaitu  positif,  negatif  dan  netral  yang  dimana data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  training  dan  data testing menggunakan ratio 0,1 yang artinya 90 % data digunakan  untuk  proses  training    dan  digunakan untuk 10 % untuk data testing.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Gambar 2. hasil carwling data
Hasil  crawling    dala  bentuk  soft  file  csv  dari jumlah  keseluruhan  data  yang  kerecord  berjumlah 509  data  yang  berjumlah  12  atribut  diantaranya created_id,idr_string,full_text, quote_count, rpreply_count,  retweet_count,  favorite_count,  lang, user_id_str, conversation_id_str, username, tweet_url ,  dari  12  atribut  yang  ditampilkan.  setelah itu  proses  pembersihan  data  dan  menyeleksi  atribut teks.
Tabel 1. Pembersihan Data
Sebelum Sesudah Lho he Lho he Lho heâ€¦
Bisa menghukum individual SUporter ta? Apa kabar Tragedi Kanjuruhan?  Ga ada satupun nama SUporter perorangan maupun organisasi yang dihukum, padahalâ€¦.. https://t.co/IJI0iacWGF
Lho he Lho he Lho he Bisa menghukum individual Suporter ta Apa kabar Tragedi Kanjuruhan  Ga ada satupun nama Suporter perorangan maupun organisasi yang dihukum padahal
Pada tabel 1 menunjukan hasil pembersihan data pada  atribut  teks  untuk  menghilangkan  atau menghapus  bagian  yang  tidak  diperlukan  seperti  url, hastag,  mention  dan  karakter.  Pada  data  yang  sudah bersih maka akan melanutkan ketahap preprocessing.

## 4.2. Praprocessing
a) Case Folding
Tabel.2. Hasil case folding
Antara Tragedi Kanjuruhan dan Hillsborough  Indonesia Susah Belajar antara tragedi kanjuruhan dan hillsborough indonesia susah belajar
Pada  tabel  1  menunjukan  hasil  pembersihan data  pada  atribut  teks  untuk  menghilangkan atau  menghapus  bagian  yang  tidak  diperlukan seperti url, hastag, mention dan karakter. Pada data yang sudah bersih maka akan melanutkan ketahap preprocessing.
b) Tokenisasi Pada  tahapan  tokenisasi  kalimat  “antara tragedi kanjuruhan dan hillsborough indonesia susah belajar” yang jika ditokenisasikan  menjadi  “['antara',  'tragedi', 'kanjuruhan', 'hillsborough', 'indonesia', 'susah', 'belajar'].  dari  kalimat  tersebut  telah  terbagi menjadi kata token yang terpisah.

## 4.3. Stopword
tahapan  stoprword  menghilangkan  kata  yang tidak berguna seperti dan,pada,sebagai dll. sperti hasil dari  kalimat  berikut  “mengalahkan  hukuman  utk aremania  yg  rusuh  saat  tragedi  kanjuruhan  eh  malah gak ada  yang dihukum sih”  yang diberi label kuning yaitu  kata  stopword  yang  harus  dihilangkan  menjadi “mengalahkan  hukuman  utk  aremania  yg  rusuh tragedi kanjuruhan eh malah gak yang dihukum sih”

## 4.4. Stemming
Merubah  kalimat  kata  imbuhan  menjadi  kata dasar pada dataset.
Tabel 3. Proses Stemming
mengalahkan hukuman utk aremania yg rusuh saat tragedi kanjuruhan eh malah gak ada yg dihukum sih hehehe ['kalah', 'hukum', 'utk', 'aremania', 'yg', 'rusuh', 'tragedi', 'kanjuruhan', 'eh', 'gak', 'yg', 'hukum',
'sih', 'hehehe']
Pada  tabel  diatas  menunjukan  proses  hasil atemming  dengan  kata  imbuhan  menjadi  kata  dasar seperti menghukum menjadi hukum.

## 4.5. Pelabelan
Gambar 3. Hasil jumlah sentimen
Pada  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  jumlah negatif  lebih  banyak  dengan  jumlah  89,19%,  positif, 10,02%  dan  netral  di  0,79%  lebih  dominan  pada sentimen negatif.

## 4.6. Pelatihan Support Vector Mehine
a) Ekstraksi Fitur
Gambar 4. Hasil dari perhitungan tf-idf
Pada  gambar  diatas  menunjukan  hasil  nilai yang  diperoleh    dari  perhitugan  tf-idf  yang menggunakan  tools google collab .
b) Pembagian Data

## Tabel 4. Hasil pembagian data
Perbandingan Data latih Data uji Total Percobaan 1 (90 : 10) 458 51 509 Percobaan 2 (80 : 20 ) 407 102 509 Percobaan 3 (70 : 30) 356 153 509 Percobaan 4 (60 :40) 305 204 509

## 4.7. Pemodelan Suppor Vector Mechine
Dari  perbandingan  0,1  yaitu  90  :  10  dengan pembagian  masing  masing  data  458  untuk  data  data latih  dan  51  untuk  data  uji  menghasilkan  Akurasi sebesar  0,86,  presisi  0,29,  recall  0,33  F1-score  0,30 Dari  perhitungan  data  latih  menghasilkan  Negatif sebesar  44,  positif  dengan  jumlah  1  dan  netral berjumlah  6  maka  jika  ditotalkan  ada  51  ulasan  dan hasil akhir evaluasi model pada tabel dibawah ini
Gambar 4. Hasil dari pemodelan algorirma svm

## Tabel 5. Evaluasi model
Keterang an Percoba an 1 Percoba an 2 Percoba an 3 Percoba an 4 Data Trainig 90% 80% 70% 60% Data Latih 10% 20% 30% 40% Negatif 44 90 139 183 Positif 1 1 2 2 Netral 6 11 12 19 Akurasi 86% 88% 91% 90% Presisi 29% 29% 30% 30% Recall 33% 33% 33% 33% F1-Score 31% 31% 32% 32%
Pada tabel 5 diatas mengindikasikan bahwa dari empat rangkaian percobaan, skenario yang memberikan  nilai  akurasi  paling  tinggi  adalah  pada percobaan  ketiga  yaitu  dengan  data  trainning  70% dan  data  latih  30%  dengan  nilai  akurasinya  sebesar 91%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  menggunakan  algoritma  Support Vector  Machine  (SVM)  berhasil  mengklasifikasikan sentimen  menjadi  negatif,  positif,  dan  netral  melalui beberapa tahapan. Proses dimulai dengan pengambilan  data  melalui  crawling  menggunakan Google  Colab,  dilanjutkan  dengan  pembersihan, preprocessing,  dan  terjemahan  data.  Selanjutnya, dilakukan  ekstraksi  fitur  atau  pembobotan  kata, pembagian  data,  implementasi  algoritma  SVM,  dan evaluasi  model.Ekstraksi  data  dilakukan  melalui  tiga tahap. Setelah tokenisasi, kalimat diubah menjadi unit kata  kecil,  dihitung  Term-Frequency  (TF),  kemudian dilanjutkan  dengan  perhitungan  Inverse  Document Frequency  (IDF).  Perkalian  TF  dengan  IDF menghasilkan  nilai  TF-IDF  sebagai  hasil  akhir proses.Dari hasil pengujian, akurasi tertinggi  tercapai pada  percobaan  ketiga,  menggunakan  70%  data  latih dan 30% data testing, dengan akurasi mencapai 91%, lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  dua  percobaan
sebelumnya.Saran  yang  dapat  diberikan  adalah mengenai pengambilan sampel data. Dari 509 ulasan, sebanyak  445  memiliki  sentimen  negatif.  Jika pengambilan  data  diperluas  menjadi  lebih  dari  500, kemungkinan  besar  akan  memperoleh  jumlah  ulasan yang lebih representatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Minardi, R. Lasepa, S. Riyadi, S. Ramadhan, and  D.  D.  Saputra,  “Sentiment  Analysis Terhadap  Perspektif  Warganet  Atas  Tragedi Kanjuruhan  Malang  di  Twitter  Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Inform. , vol. 10, no.
1, pp. 45–53, 2023, doi: 10.31294/inf.v10i1.14546.
[2]  M.  A.  Hanafi  and  A.  Solichin,  “Sentiment Analysis  on  Pssi  Over  Kanjuruhan  Tragedy Using  Multinomial  Naïve  Bayes,”  vol.  15,  pp. 21–28, 2023.
[3]  S. N. Nugraha, R. Pebrianto, A. Latif, and M. R. Firdaus,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap Menteri  Indonesia  Dengan  Algoritma  Support Vector  Machine  Dan  Naive  Bayes,” E-Link  J. Tek.  Elektro  dan  Inform. ,  vol.  17,  no.  1,  p.  1, 2022, doi: 10.30587/e-link.v17i1.3965.
[4]  K.  M.  L.  Muhammad  Fadli  Asshiddiqi, “Perbandingan  Metode  Decision  Tree  dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen  pada  Instagram  Mengenai  Kinerja PSSI,” vol. 39, no. 6, pp. 0–2, 2020.
[5]  D.  A.  Wulandari,  R.  Rohmat  Saedudin,  and  R. Andreswari,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial
Twitter  Terhadap  Reaksi  Masyarakat  Pada  Ruu Cipta  Kerja  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Algoritma  Naive  Bayes,” e-Proceeding  Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.
[6]  V. A. Flores, L. Jasa, and L. Linawati, “Analisis Sentimen  untuk  Mengetahui  Kelemahan  dan Kelebihan  Pesaing  Bisnis  Rumah  Makan Berdasarkan  Komentar  Positif  dan  Negatif  di Instagram,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  19, no.
1, p. 49, 2020,
doi:
10.24843/mite.2020.v19i01.p07.
[7]  M.  F.  Nasvian,  M.  A.  Sugiharto,  and  M.  F. Setiamukti,  “Day  7  of  Kanjuruhan  Tragedy: Twitter Data Analysis,” J. Audiens , vol. 2, no. 2,
2023, [Online]. Available: https://doi.org/
[8]  Y.  A.  Wijaya,  N.  Suarna,  Iin,  R.  Hamonangan, and  R.  Nining,  “Comparison  of  machine learning  algorithm  for  Santander  dataset,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012032,
2021,
doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012032.
[9]  R.  Umar,  S.  Sunardi,  and  M.  N.  Ardhiansyah, “Penerapan  Algoritma  Support Vector Machine Pada  Analisis  Sentimen  Hashtag  Twitter,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1607, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4877.
[10]  A.  Nurhadi,  “Klasifikasi  Konten  Berita  Digital Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machines  (  SVM  )  Berbasis  Particle  Swarm Optimization  (  PSO  ),”  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–9, 2015.