## Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine
Okta Ihza Gifari 1 ,  Muh. Adha 2 , Ivan Rifky Hendrawan 3 , Fernandito Freddy Setlight Durrand 4 1,2,3,4 Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Jalan Ring Road Utara Condong Catur Depok-Sleman
1 oktagifari@students.amikom.ac.id, 2 muh.adha@students.amikom.ac.id, 3 ivanrifky@students.amikom.ac.id,
4 nandodurand@students.amikom.ac.id
Abstract—  With  today's  technological  advancements,  all information about all movies is readily available on the Internet. If information is managed properly, it can provide benefits in the form of useful information to help individuals or organizations to make decisions. This study aims to explain sentiment analysis on film  documents.  The  methods  used  in  this  research  are  TF-IDF (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  and  SVM (Support Vector Machine). This method was chosen because it is capable  of  weighting  words  and  classifying  high-dimensional data. From the scenario tests conducted, it is known that the TF- IDF and SVM algorithms can be used for film review cases with an  Accuracy  value  of  85%,  a  Precision  value  of  100%,  a  Recall value of 70%, and an F1-Score value of 82%.
Intisari— Dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini  seluruh informasi  tentang  semua  film  sudah  tersedia  di  Internet. Jika  informasi  dikelola  dengan  baik  maka  dapat memberikan  manfaat  berupa  informasi  yang  berguna untuk  membantu  individu  atau  organisasi  untuk mengambil  keputusan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menjelaskan  analisis  sentimen  pada  dokumen    film. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  TF- IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  dan SVM (Support Vector Machine) . Metode ini dipilih karena mampu  melakukan  pembobotan  terhadap  kata  dan mengklasifikasikan  data  berdimensi  tinggi.  Dari  uji skenario  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  algoritma  TF- IDF  dan  SVM  dapat  digunakan  untuk  kasus  review  film dengan  nilai  Accuracy  85%,  nilai  Precision  100%,  nilai Recall 70%, dan nilai F1-Score sebesar 82%.
Kata  Kunci—  analisis  sentimen, Term  Frequency-Inverse Document Frequency, Support Vector Machine, review film, klasifikasi

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  informasi  didorong  oleh  sejumlah  besar penelitian  dan  teknologi.  Informasi  yang  kita  miliki  saat  ini begitu  luas  dan  beragam,  sehingga  dibutuhkan  berbagai  cara penyajian  informasi  untuk  mencakup  keseluruhannya  [1]. Setiap  pengguna  internet  aktif  memiliki  kebebasan  untuk mengungkapkan  pendapat  mereka  tentang  topik  tertentu. Salah satu contoh jenis resensi adalah resensi film.
Banyak dokumen teks berasal dari berbagai sumber, seperti review,  opini,  informasi,  artikel,  buku,  perpustakaan  digital, pesan  email,  dan  halaman  web.  Kemudahan  penggunaan website  mengakibatkan  bertambahnya  dokumen  teks  yang berupa  pendapat  dan    opini.  Teknik  yang  berkembang  saat penggalian  dokumen  teks  waktu  ini  adalah  text  mining.
Penambangan  dokumen  teks  dari  website  yang  berisi komentar,  pendapat,  feedback,  kritik  dan  review  merupakan hal  penting,  karena  apabila  dikelola  dengan  baik  maka  dapat memberikan  manfaat  berupa  informasi  yang  berguna  untuk membantu  individu  atau  organisasi  untuk  mengambil keputusan. Text Mining merupakan suatu proses pengambilan intisari  berasal  dokumen  teks  sehingga  didapatkan hasil  yang bermanfaat untuk tujuan tertentu [2].
Kemudian  sesuai  menggunakan  buku  The  Text  Mining Handbook  [3],  text  mining  dapat  didefinisikan  menjadi  suatu proses  menggali  informasi  dimana  seorang  user  berinteraksi menggunakan  sekumpulan  dokumen  memakai  tools  analisis yg merupakan komponen-komponen dalam data mining yang salah    satunya  merupakan  dengan  klasifikasi.  Teknologi  text mining  mencakup  beberapa  kategori.  Salah  satunya  adalah analisis sentimen,  proses otomatis memahami, mengekstraksi, dan memanipulasi data tekstual, atau penelitian komputerisasi opini, emosi, dan emosi yang diungkapkan dalam format teks. Ada beberapa algoritma atau metode untuk analisis sentimen, antara  lain  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  term frequency–inverse document frequency.
Di  dalam  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah TF-IDF  sebagai  pembobotan  kata  dan  Support  Vector Machine (SVM) untuk pembagian data menjadi dua kelas.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Studi Literature
Dalam penelitian ini, beberapa literatur pencarian dilakukan untuk  menemukan  studi  relevan  yang  dilakukan,  termasuk studi  oleh  [4]  yang  bertujuan  untuk  menjelaskan  klasifikasi sentimen  dokumen  ulasan  film.  Metode  yang  dipergunakan pada  penyelesaian  kasus  peneliti  berikut  ini  menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM).  Pengujian  skenario menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  dapat  digunakan  untuk menganalisis kasus ulasan film dengan Skor F1 sebesar 84,9%.
Tweet  tentang  vaksin  Covid-19  menuai  berbagai    opini positif  dan  negatif  di  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  penting untuk  mengidentifikasi  dan  mengecualikan  informasi  yang salah.  Sebuah  studi  oleh  [5]  tentang  analisis  sentimen  tweet vaksin  Covid-19  yang  menyelidiki  metode  Recurrent  Neural Network  (RNN)  dan  naive  bayes.  Data  record  (dataset)  yang dipergunakan  digunakan  mulai  dari  5.000  tweet  vaksinasi Covid-19,  serta    3800  tweet  sentimen  positif,  800  tweet sentimen negatif, dan 400 tweet sentimen bebas. Penelitian ini menggunakan  metode  TF  IDF  untuk  pembobotan  dokumen. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi  RNN  (TF  IDF) adalah 97,77% lebih tinggi dari 80% untuk Naive Bayes.
Penelitian  selanjutnya    oleh  [6]  bertujuan  untuk membangun    sistem  pendeteksi  rumor    Indonesia  di  Twitter menggunakan    klasifikasi  SVM  dan  pemilihan  fitur  dengan pembobotan  TF  IDF.  Dataset  yang  digunakan  adalah  metode crawl  dan  proses  manual  labelling.  Subjek  data  yang digunakan adalah tren sekitar dengan 47.499 dataset. Langkah selanjutnya  adalah  pemilihan  fitur,  pemodelan  NGram,  dan evaluasi matriks konfusi. Berdasarkan hasil investigasi, sistem bekerja dengan baik dengan nilai akurasi  78,71%.

## B. Analisis Sentiment
Analisis  sentimen  adalah  teknik  mengetahui,  mengekstrak, dan  menjalankan  informasi  tekstual  secara  otomatis  untuk menemui  keterangan  sentimental  dalam  mengungkapkan pemikiran.  Sentiment  analysis  dipergunakan  untuk  melihat pendapat atau kesamaan opini terhadap sebuah persoalan atau objek oleh seorang menuju ke opini positif atau negatif [7].

## C. Text Mining
Text  mining  merupakan  proses  ekstraksi  berita  dari  data asal yang belum terstruktur. Data yang belum terstruktur akan diolah  memakai  teknik  serta  metode  tertentu  membuat  berita yang  bermanfaat  untuk  pengguna.  Text  mining  adalah  teknik yang  dipergunakan  untuk  menangani  persoalan  classification, clustering,  information  extraction,  serta  information  retrieval [8].

## D. Preprocessing
Preprocessing  adalah  proses  untuk  menormalkan  istilah  – istilah berasal kalimat. Hal ini dilakukan untuk menerima data latih  yang  baik  serta  fitur  –  fitur  yang  diekstrak  nantinya sinkron dengan yang diinginkan.sehingga mampu menyederhanakan  pemrosesan  data.  Mengumpulkan  data opini  dari  media  sosial  Twitter    tidak  boleh  identik  dengan kata  baku,  kata  yang  tidak  ada  dalam  kamus,  atau  bahasa daerah yang digunakan atau dihilangkan. Untuk mengembalikan  sejumlah  teks  ke  teks  alami  dengan mengeliminasi  ekspresi  atipikal  agar  dapat  meminimalkan noise  pada  tahap  selanjutnya,  diperlukan  pre-processing  atau normalisasi  untuk  mengatasi  hal  ini.  Menurut  contoh  pada buku [9] Pra Pengolahan terdapat 6 proses yang terdiri dari :

## 1)  Normalization
Tahap  ini  dilakukan  agar  kata-kata  yang  disingkat  atau diperpanjang  menjadi  kata-kata  yang  normal  sesuai  dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Konversi slang word adalah proses mengubah kata tidak baku menjadi kata baku.

## 2)  Cleansing
Tahap ini adalah tahap eliminasi aksara non alfabetis untuk menurunkan  noise.  Aksara  yang  dihapus  adalah  tanda  baca seperti  titik  (.),  koma  (,),  tanda  tanya  (?),  dan  tanda  seru  (!), serta  simbol-simbol  seperti  tanda  ‘@’  untuk  username, hashtag (#), emoticon, dan alamat website
3)  Case Folding
Case  folding  adalah  tahap  untuk  mengkonversi  karakter alfabet  yang  telah  melalui  tahap  cleansing  ke  huruf  kecil (lower case) .

## 4)  Tokenizing
Tahap  ini  berfungsi  sebagai  pemecah  kalimat  berdasarkan tiap  kata  yang  menyusunnya,  yang  disebut  term  atau  token. Tokenizing dipecah berdasarkan spasi.

## 5)  Filtering
Tahap  ini  memproses  agar  kata-kata  yang  tidak  penting atau tidak bermakna dihapus untuk analisis sentimen. Contoh kata-kata tersebut adalah atau, yang, dengan, di, ke, dan tetapi.

## 6)  Stemming
Tahap  ini  berfungsi  mengubah  kata  berimbuhan  pada  tiap kata yang telah terseleksi menjadi kata dasar [9]

## E. Term Frequency-Inverse Document Frequency
Term  weighting  adalah  suatu  proses  pembobotan  setiap kata agar bisa mengoptimalkan kemampuan analisis sentimen pada  proses  text  mining.  Penelitian  ini  memanfaatkan  Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).
Term  Frequency  (tf(w,d))  dianggap  memiliki  proporsi kepentingan  sesuai  total  kemunculannya  dalam  teks  atau dokumen.  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  merupakan metode  pembobotan  token  yang  berfungsi  untuk  memonitor kemunculan token dalam himpunan teks.

## F. Support Vector Machine
SVM  adalah  teknik  untuk  memprediksi  klasifikasi  dan regresi  [6].  SVM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik pada  tahun  1992  sebagai  seperangkat  konsep  unggul  yang  di bidang  pattern  recognition[7].  SVM  adalah  algoritma pembelajaran  mesin  yang  bekerja  berdasarkan  prinsip Structural  Risk  Minimization  (SRM)  dengan  tujuan  untuk menemukan  hyperplane  optimal  yang  memisahkan  dua  kelas dalam ruang input.

## G. Evaluasi
Evaluasi bertujuan untuk menilai hasil uji coba sistem yang dibuat  apakah  telah  sesuai  antara  hasil  sistem  analisis sentimen  dengan  hasil  sebenarnya.  Confusion  matrix  adalah tabel  yang  digunakan  untuk  menganalisis  seberapa  baik keakuratan  sebuah  metode  klasifikasi  untuk  memprediksi kelas suatu data.
III. M ETODOLOGI P ENELITIAN .

## A. Alur Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini  digunakan  beberapa tahapan  penelitian  diantaranya  adalah  pengumpulan  data, Proses  Preprocessing,  Pengimplementasian  Metode  TF-IDF untuk  melakukan  pembobotan  kata,  dan  selanjutnya melakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  model Support  Vector  Machine.  Dan  terakhir  melakukan  pengujian Confusion  Matrix  dengan  analisa  Accuracy,  Presisi,  Recall dan F1-Score.
Gambar. 1  Gambaran umum alur penelitian

## B. Pengambilan Data
Proses  pengambilan  data  melibatkan  pengumpulan  data pendukung,  yang  diambil  selama  proses  tersebut.  Beberapa cara  yang  dapat digunakan adalah  melalui  studi  literatur, dan salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan mengumpulkan  dan  mempelajari  beberapa  referensi  dari berbagai sumber yang berkaitan dengan judul penelitian yang dilakukan. Dataset diambil melalui Twitter API dengan proses crawling.  Dataset  dalam  bentuk  format  file  csv.  Ilustrasi pengambilan  data  melalui  proses  crawling  dapat  dilihat  pada Gambar  2.
Gambar. 2  Hasil crawling data twitter

## C. Pengolahan Data
1) Cleansing Data dan Case Folding
Didalam  cleansing  data  terdapat  proses  case  folding,  dan hapus  punctuation.  Case  folding  sendiri  merubah  kata  yang semula huruf kapital diubah menjadi lowercase agar seragam. Kemudian di  dalam  proses  hapus  punctuation  terdapat  fungsi penghapusan  tanda  baca,  dan  kode  ASCII,  hal  ini  dilakukan agar  tanda  baca  tidak  mengganggu  proses  pembobotan  kata nanti.  Berikut  adalah  gambar  sebelum  dan  sesudah pemrosesan cleaning data.

## Gambar 3. Sebelum Pemrosesan Cleansing Data
Gambar 4. Sesudah Pemrosesan Cleansing Data

## 2) Stopword
Menghapus stopword seperti di, ke, dari, serta, atau, berikan, kalau, akan, dan  lain – lain. Berikut adalah gambar sebelum dan sesudah pemrosesan stopword data.
Gambar 5. Sebelum Pemrosesan Stopword

## Gambar 6. Sesudah Pemrosesan Stopword

## 3) Stemming
Proses  stemming  ini  mencari  kata  dasar  dari  sebuah kata.Seperti  kata”  menurut”  setelah  di  stemming  menjadi “turut”.  Berikut  adalah  gambar  sebelum  dan  sesudah pemrosesan stemming data.
Gambar 7. Sebelum Pemrosesan Stemming
Gambar 8. Sesudah Pemrosesan Stemming

## D. Proses Pembobotan Kata TF-IDF
Setelah  melalui  preprocessing,  data  berupa  teks  akan diubah  menjadi  angka  dengan  menghitung  TF  IDF.  Gambar dibawah  berikut  adalah  penghitungan  TF-IDF.  Sentimen negatif  menunjukkan  bahwa  dokumen  ke-3  menghasilkan nilai  terbesar  dengan  nilai  1,431.  Sedangkan  untuk  sentimen positif menghasilkan 2 dokumen yang mempunyai besar nilai yang sama yaitu 0,704.
Gambar 9. Perhitungan TF-IDF untuk Sentimen Negatif
Gambar 10. Perhitungan TF-IDF untuk Sentimen Positif
Pada  sentimen  positif  diatas  terdapat  nilai  dari  hasil perhitungan TF-IDF yang mempunyai hasil yang sama, maka kemudian  untuk  pengoptimalan  dibantu  oleh  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  mencari  nilai  terbesar dari sentiment positif. Gambar dibawah berikut menunjukkan hasil dari perhitungan algoritma SVM.

## Gambar 11. Perhitungan Algoritma SVM

## E. Evaluasi Data
Ada  beberapa  parameter  yang  bisa  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  klasifikasi.  Penelitian  ini  menggunakan Accuracy  Precision,  Recall,  F1-Score  sebagai  parameter evaluasi  untuk  mengetahui  seberapa  baik  sistem  yang dibangun dan hasil yang diberikan oleh sistem.
Accuracy = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN) Precision (P)   = TP/(TP+FP) Recall (R) = TP/(TP+FN) F-1 Score = 2 * (R * P) / (R + P)
Evaluasi  performa  dilakukan pada hasil  eksperimen  sistem analisis sentimen dan pada hasil analisis sentimen responden. Hasil dari Precision, Recall, F1-Score menghasilkan nilai dari 0  sampai  1  dan  hasil  yang  lebih  baik  adalah  nilai  yang mendekati 1[6].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian dilakukan menggunakan data yang diperoleh dari twitter  berjumlah  200  kicauan,  yang  didapat  melalui  proses crawling. Data yang didapat berjumlah 200 dokumen, dengan mengambil  kicauan  dibatasi  dari  region Indonesia  saja,  maka didapat  kicauan  berbahasa  Indonesia  mengenai  fenomena opini  film  di  indonesia.  Untuk  proses  analisa  sentimen  ini menggunakan bahasa pemrograman Python.
Data  twitter  kemudian  diolah  untuk  dihilangkan  simbol- simbol  yang  tidak  berguna  dan  menentukan  kata  dasar. Berikut  adalah  tampilan  tweet  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing, akan disajikan dalam bentuk Word Cloud.
Gambar 12. Gambar Word Cloud untuk Sentimen Negatif
Gambar 13. Gambar Word Cloud untuk Sentimen Positif
Word  Cloud  akan  menampilkan  kata  dengan  frekuensi terbanyak,  semakin  banyak  frekuensi  kata  tersebut  semakin menonjol  dibanding  kata  yang  lain.  Diketahui  untuk  word cloud yang warna merah kata yang sering muncul yaitu film, jelek  dan  kecewa  ini  bisa  dikategorikan  Negatif.  Sedangkan untuk  Word  cloud  warna  biru  kata  yang  sering  muncul film,nonton, keren ini bisa dikategorikan positif.
Setelah  tahu  Word  cloudnya  selanjutnya  masuk  ke  proses pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF,  Kemudian  setelah ketemu hasil TF-IDF nya baru diklasifikasikan menggunakan metode  Super  Vector  Machine  dan  untuk  evaluasi pengujiannya menggunakan confusion matrix , untuk hasilnya bisa dilihat pada tabel seperti dibawah ini.
T ABEL I T ABEL H ASIL P ENGUJIAN
Accuracy  0.85 Precision 1.0
Recall 0.7 F1-Score 0.82
Berdasarkan Tabel 1 Metode Super Vector Machine dengan pembobotan  TF-IDF  menghasilkan  nilai  accuracy  0.85,  nilai precision  1.0,  nilai  recall  0.7,  dan  nilai  F1-Score  0.82.  Untuk hasil  ini  sudah  dikatakan  baik  tapi  belum  bisa  dikatakan sempurna.  Beberapa  hal  tersebut  disebabkan  oleha  adanya suatu  kata  yang  memiliki  nilai  sentimen  positif  jauh  lebih besar  dibandingkan  dengan  nilai  sentimen  negatif  pada
dokumen  yang  kelas  sebenarnya  negatif,  dan  sebaliknya. Adanya kata-kata yang kurang baku di sebuah text tweet yang menyebabkan  bermasalah  pada  saat  proses  pembobotan. Adanya  kata-kata  singkatan,  sehingga  banyak  kata  yang hilang setelah melewati proses Stemming

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yaitu  menganalisa sentimen  opini  film  dengan  menggunakan  pembobotan  TF- IDF dan algoritma svm telah berhasil dilakukan.
Dari  hasil  pengujian  dan  analisis  dapat  disimpulkan beberapa hal yaitu pengklasifikasian data opini film berbahasa indonesia  berdasarkan  sentimen  dapat  dilakukan  dengan algoritma  SVM.  Semakin  banyak  data  training  yang digunakan maka akan mempengaruhi kinerja dari sistem. Hal ini  dibuktikan  dengan  hasil    nilai  accuracy  0.85,  nilai precision 1.0, nilai recall 0.7, dan nilai F1-Score 0.82. Hal ini sudah  bisa  dikatakan  baik.  Untuk  penelitian  kedepan disarankan  adanya  proses  pengoptimalan  sebuat  tweet,  agar kata tidak baku atau singkatan-singkatan bisa melewati proses preprocessing secara baik.

## R
EFERENSI [1]
B.  Liu, Sentiment  Analysis:  A  Multi-Faceted  Problem .  IEEE : Intelligent Systems, 2010.
[2] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  A.  Hall, Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques . Elsevier Science, 2011.
[3] L.  Francis  and  M.  Flynn, Text  Mining  Handbook,  Casualty Actuarial Society E-Forum . Spring, 2010.
[4] I.  Mathilda  Yulietha  and  S.  Al  Faraby,  “Klasifikasi  Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” e- Proceeding Eng. , vol. 4, no. 3, pp. 4740–4750, 2017.
[5] M.  Lestandy,  A.  Abdurrahim,  and  L.  Syafa,  “Analisis  Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent,” vol. 5, no. 10, pp. 802–808, 2021.
[6] A.  R.  Dwi  Pratiwi  and  E.  Budi  Setiawan,  “Implementation  of Rumor  Detection  on  Twitter  the  SVM  Classification  Method,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  5,  pp. 782–789, 2020, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i5.2031.
[7] M.  W.  Berry  and  J.  Kogan, Text  Mining  Application  and  Theory . Wiley; 1st Edition, 2010.
[8] R.  Feldman and  J.  Sanger, The Text Mining Handbook : Advanced
Approaches in Analyzing Unstructured Data . Cambridge University Press; 1st edition, 2006. [9]
F.  Tala, A  Study  of  Stemming  Effects  on  Information  Retrieval  in Bahasa Indonesia . Institute for Logic, Language and Computation: Universiteit van Amsterdam, 2003.