Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1813 Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 731-738 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF NAÏVE BAYES ALGORITHM AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN SENTIMENT ANALYSIS OF BOYCOTT ISRAELI PRODUCTS ON TWITTER
Laisha Amilna Hayurian *1 , Nirwana Hendrastuty 2
1,2 Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
Email: 1 laisha_amilna_hayurian@teknokrat.ac.id , 2 nirwanahendrastuty@teknokrat.ac.id
(Article received: January 31, 2024; Revision: February 29, 2024; published: May 27, 2024)

## Abstract
The Israeli-Palestinian conflict has captured the attention of Indonesians and even the world for decades, with the death  toll  reaching  17,000  Palestinians.  Indonesians  have  expressed  various  opinions,  including  a  proposed boycott  of  products  that  allegedly  support  Israel  as  a  form  of  protest  against  the  ongoing  conflict.  This  study explores  the  opinions  and  sentiments  of  the  Indonesian  people  regarding  the  Israel-Palestine  conflict  and  the efforts to  boycott Israeli products on social media  twitter. This study aims to  compare the accuracy of  the two algorithms  in  classifying  sentiment  towards  boycotting  Israeli  products.  A  total  of  2288  comment  data  were processed using the Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM) algorithm classification methods. The results show that the Naïve Bayes algorithm has higher accuracy with a data division ratio of 70:30 and 80:30 for training data and testing data. Accuracy results with 70:30 data division reached 84% using the Naïve Bayes algorithm model, while the SVM algorithm model reached 78%. And the accuracy results with 80:20 data division reached 85% using the Naïve Bayes algorithm model, with the SVM algorithm model reaching 84%. This study provides an understanding of the concept of text mining and data mining and can be a reference for similar research.
Keywords : Boycott of  Israeli Products, Naïve Bayes, Support  Vector Machine, Public Sentiment, Twitter, Text Mining.

## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM ANALISIS SENTIMEN BOIKOT PRODUK ISRAEL DI TWITTER

## Abstrak
Konflik Israel-Palestina menarik perhatian masyarakat Indonesia bahkan dunia selama beberapa dekade, dengan korban  jiwa  mencapai  17.000  jiwa  warga  Palestina.  Masyarakat  Indonesia  memberikan  berbagai  pendapat, termasuk usulan boikot produk yang diduga mendukung Israel sebagai bentuk protes terhadap konflik yang sedang berlangsung. Penelitian ini menggali opini dan sentimen masyarakat Indonesia terkait konflik Israel-Palestina serta upaya boikot produk Israel di media sosial twitter. Penelitian ini bertujuan membandingkan tingkat akurasi kedua algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap boikot produk Israel. Sebanyak 2288 data komentar diolah menggunakan  metode  klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi lebih tinggi dengan perbandingan pembagian data 70:30 dan 80:30 untuk data training dan data testing. Hasil akurasi dengan pembagian data 70:30 mencapai 84% menggunakan model algoritma Naïve Bayes, sedangkan model algoritma SVM mencapai 78%. Dan hasil akurasi dengan  pembagian  data  80:20  mencapai  85%  menggunakan  model  algoritma Naïve  Bayes,  dengan  model algoritma SVM mencapai 84%. Studi ini memberikan pemahaman tentang konsep text mining dan data mining serta dapat menjadi referensi untuk penelitian serupa.
Kata kunci : Boikot Produk Israel, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Sentimen Publik, Twitter, Text Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Konflik antara Israel dan Palestina, yang sudah berlangsung selama 100 tahun yang lalu dan menjadi perbincangan tren saat ini[1]. Dalam konflik ini telah memakan  korban  jiwa  mencapai  17.000  warga
Palestina[2]. Masyarakat Indonesia turut memberikan berbagai  pendapat  terkait  konflik  ini,  baik  yang mendukung maupun menentang. Beberapa diantaranya  mengusulkan  untuk  melakukan  boikot terhadap  produk  yang  dianggap  mendukung  Israel

## 732 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 731-738
sebagai  bentuk  protes terhadap  konflik  yang  sedang berlangsung. Twitter menjadi  salah  satu platform di mana  masyarakat  menyampaikan  pendapat  dan sentimen terkait pemboikotan produk Israel[1].
Twitter merupakan  sebuah  layanan  jejaring sosial  yang  didirikan  pada  Maret  2006  oleh  Jack Dorsey,  Noah  Glass,  Biz  Stone,  dan  Evan Williams[3]. Pengguna twitter di Indonesia pada Juli 2023  sekitar  25,25  juta  pengguna  dan  menduduki peringkat ke-4 terbanyak di dunia[4]. Dalam konteks boikot  produk  Israel,  analisis  sentimen  publik  di twitter menjadi  kunci  untuk  memahami  pandangan dan  perasaan  masyarakat.  Meskipun  informasi  dari twitter seringkali  tidak  terstruktur  dan  mungkin terganggu  ( noise ),  penggunaan text  mining menjadi esensial dalam data mining. [1].
Text  mining merupakan  proses  melakukan kategorisasi  teks,  ekstraksi  pola  dari  data  teks  yang tidak  terstruktur  untuk  mendapatkan  tren,  pola  data, dan  pengetahuan  potensial[5], text  mining bertujuan untuk  menemukan  informasi  atau  tren  terbaru  yang belum terungkap[6]. Selain itu juga, dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah data-data dalam teks dengan cara mengumpulkan informasi dari kumpulan data  yang unsupervised pada  suatu  topik  tertentu berkuaitas tinggi[7]. Dalam text mining , ada beberapa tahapan pengolahan sumber data, salah satunya Text Preprocessing .  Dalam  proses  ini  terdapat  beberapa tahapan  diantaranya Case  Folding,  Cleaning, Tokenizing,  Stopword  Removal, dan Stemming [8] . Fokus  utama text  mining adalah  untuk  melakukan analisis sentimen.
Analisis sentimen merupakan proses mengklasifikasi  umpan  balik  positif,  negatif,  netral dari opini publik untuk mempercepat dan mempermudah dalam memahai reaksi, perspektif dan perasaan  masyarakat  terhadap  topik  tertentu[9]. Dalam penelitian  ini tentang analisis  sentimen opini publik,  metode  klasifikasi  yang  digunakan    adalah malgoritma naïve  bayes  machine dan  algoritma support    vector [7].  Penerapan  metode  klasifikasi naïve  bayes dan support    vector  machine ini  telah dilakukan oleh beberapa penelitian sebelumnya[10]. Algoritma naïve  bayes adalah  metode  prediksi probabilistik  sederhana  yang  bergantung  pada penerapan teorema bayes dengan asumsi independensi yang kaut[11]. Kelebihan dari algoritma  ini  memiliki  tingkat  efektif  dan  efisiensi untuk machine learniang dan data mining , algoritma ini  juga  dapat  mengolah  data  dengan  cepat  dalam jumlah yang besar[10].
Metode  klasifikasi  lain  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah support  vectore  machine . support  vector  machine diperkenalkan  pertama  kali oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai  rangkaian harmonis  konsep  konsep  unggulan  dalam  bidang pattern  recognition[12].  Algoritma support  vectore machine merupakan[13].  Algoritma support  vectore machine memiliki kelebihan yaitu mampu mengatasi masalah  regresi  dan  klasifikasi,  baik  linear  maupun
non-linear,  dan  memiliki  tingkat  akurasi  cenderung baik[14].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  perbandingan  algoritma  mana  yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dalam klasifikasi boikot produk Israel diantara dua algorima naïve  bayes dan support  vector  machine .  Manfaat dari  penelitian  ini,  yaitu  peneliti  akan  memperoleh pemahaman  tentang  konsep text  mining dan  data mining lebih baik, serta dapat juga digunakan sebagai referensi untuk penelitian lain yang membahas topik yang sama[15].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi Google Colaboration dengan  menggunakan  bahasa Phyton. Selanjutnya,  data  yang  diperoleh  dari  tahapan scrapping akan  dianalisis  dengan  menggunakan perhitungan  algoritma naïve  bayes dan support vectore machie . Dalam metode penelitian ini diuraikan kedalam beberapa  bagian tahapan penelitian seperti  yang ada pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Untuk  melakukan  penelitian  analisis  sentimen ini  memerlukan  beberapa  tahapan,  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  1  di  atas.  Proses  ini mencakup  pengumpulan  data, preprocessing data, pelabelan  manual,  pembobotan  dengan  TF-IDF, pembagian  data,  dan  kemudian  klasifikasi  data menggunakan  metode naïve  bayes  classifier dan
support vector machine . Selanjutnya, hasil penelitian dievaluasi  dengan menentukan nilai  akurasi, precission , recall dan f-score dan  terakhir  proses pengujian  model  akan  dilakukan  dengan cross validation untuk  menentukan  metode  mana  yang memiliki akurasi yang lebih tinggi[16].

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  proses scaraping  data,  yang  memanfaatkan Application Programming  Integration (API) Twitter dengan dengan  menggunakan  kata  kunci  “Boikot  Produk Israel”.  Proses  scaraping  data  dilakukan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman Phyton ,  untuk mendapatkan  akses  ke twitter dengan  melakukan konfigurasi API secret , API key , access token secret dan access token[17]. Data yang berhasil dikumpulkan pada penelitian ini sebanyak 2288 data. Data tersebut masih merupakan data kotor[16]. Tabel 1 menampilkan hasil pengumpulan data.
Tabel 1. Contoh dari data twitter username Full_text Affandian2 Semoga konflik segera berakhir di gaza tetap  semangat  buat  lebih  teliti  dalam boikot  produk  Israel  pastikan  bener  yg akan  di  boikot  jangan  sampai  salah target sixteenboyzzz
@BogdanoffReal
@MrOngDedy @ataritafaran Gue sendiri udah gak beli beberapa  produk  kaya  unilever  tapi masih  ke  McD  karena  ya  pemegang merknya di Indo kan gak support Israel,
selain  itu  mereka  mempekerjakan difabel  yang kalo di tempat kerja  orang yang teria silamay62 Yg  mau  boikot  karena  produk  Israel harap  di  cari  keabsahan  nya  ya  banyak cara  kok  jangan  sampai  salah  boikot malah merugikan orang lain

## 2.2. Preprocessing Data
Preprocessing  merupakan  tahapan  proses  awal terhadap  teks  untuk  mempersiapkan  teks  menjadi data  yang  akan  diolah  selanjutnya.  Sekumpulan karakter  yang  bersambungan  (teks)  harus  dipecah- pecah  menjadi  unsur  yang  lebih  berarti,  yang  dapat dilakukan dalam tingkatan yang berbeda[18].
Pada tahap preprocessing ini dimana data yang telah  diperoleh  sebanyak  2288  akan  dilakukan preprocessing untuk  membersihkan noise yang  ada pada data. Tahapan preprocessing dapat dilihat pada gambar 2.

## 2.2.1. Case Folding
Case  Folding merupakan  tahapan  untuk mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Proses ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuat  proses selanjutnya  lebih  mudah[19].  Tabel  2  menampilkan hasil dari tahapan case folding .
Tabel 2. Hasil data setelah proses case folding
Data full_text Hasil Case Folding Semoga konflik segera berakhir di gaza tetap semangat  buat  lebih  teliti dalam  boikot  produk  Israel pastikan  bener  yg  akan  di boikot  jangan  sampai  salah target
semoga konflik segera berakhir di gaza tetap semangat  buat  lebih  teliti dalam  boikot  produk  israel pastikan  bener  yg  akan  di boikot  jangan  sampai  salah target
@BogdanoffReal @MrOngDedy  @ataritafaran Gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever tapi  masih  ke  McD  karena  ya pemegang  merknya  di  Indo kan  gak  support  Israel,  selain itu  mereka  mempekerjakan difabel  yang  kalo  di  tempat kerja orang yang teria
@bogdanoffreal @mrongdedy  @ataritafaran gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever  tapi  masih  ke  mcd karena ya pemegang merknya  di  indo  kan  gak support  israel,  selain  itu mereka mempekerjakan difabel  yang  kalo  di  tempat kerja orang yang teria Yg mau boikot karena produk Israel harap di  cari keabsahan nya ya banyak cara kok jangan sampai  salah  boikot  malah merugikan orang lain yg mau boikot karena produk israel harap di cari keabsahan nya  ya  banyak  cara  kok jangan  sampai  salah  boikot malah merugikan orang lain

## 2.2.2. Cleansing
Cleansing merupakan  salah  satu  tahapan  dari pre-processing, padatahapan ini data yang tadi sudah melalui  tahapan case  folding yang  hasilnya  akan digunakan dalam tahapan ini, yaitu untuk menghapus data yang didalamnya terdapat mantion (@usename), hastag (#),    link  URL  (http:\\situs.com), retweet , karakter  bukan  huruf,    dan emoticon [20].  Tabel  3 merupakan tampilan dari hasil cleansing .
Tabel 3. Hasil data setelah proses cleansing Hasil Case Folding
Hasil Cleansing
semoga konflik segera berakhir di  gaza  tetap  semangat  buat lebih teliti dalam boikot produk israel pastikan bener yg akan di boikot  jangan  sampai  salah target semoga konflik segera berakhir  di  gaza  tetap semangat  buat  lebih  teliti dalam  boikot  produk  israel pastikan  bener  yg  akan  di boikot  jangan  sampai  salah target
@bogdanoffreal  @mrongdedy @ataritafaran gue sendiri udah gak beli beberapa produk kaya unilever  tapi  masih  ke  mcd karena  ya  pemegang  merknya di  indo  kan  gak  support  israel, selain itu mereka mempekerjakan  difabel  yang kalo di tempat kerja orang yang teria gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever  tapi  masih  ke  mcd karena ya pemegang merknya  di  indo  kan  gak support  israel  selain  itu mereka mempekerjakan difabel  yang  kalo  di  tempat kerja orang yang teria
yg  mau  boikot  karena  produk israel  harap  di  cari  keabsahan nya ya banyak cara kok jangan sampai  salah  boikot  malah merugikan orang lain yg  mau  boikot  karena produk  israel  harap  di  cari keabsahan  nya  ya  banyak cara  kok  jangan  sampai salah boikot malah merugikan orang lain

## 2.2.3. Tokenizing
Tokenzing merupakan  pemotongan  kalimat menjadi  satu  kata,  memisahkan  kata-kata,  dan mengidentifikasi struktur setiap kata[18]. Tokenizing juga  digunakan  untuk  memeriksa  kalimat tweet secara menyeluruh. Kemudian dilakukan pemenggalan kata berdasarkan karakter pemisahnya, sehingga  kata  yang  bukan  karakter  pemisah  akan digabungkan dengan karakter selanjutnya[19]. Tabel 4 menampilkan hasil dari tokenizing .
Tabel 4. Hasil data setelah proses tokenizing
Hasil Cleansing Hasil Tokenizig semoga konflik segera berakhir di gaza tetap semangat  buat  lebih  teliti dalam  boikot  produk  israel pastikan  bener  yg  akan  di boikot  jangan  sampai  salah target semoga,konflik,segera,berak hir,di,gaza,tetap,semangat,bu at,lebih,teliti,dalam,boikot,pr oduk,israel,pastikan,bener,yg ,akan,di,boikot,jangan,sampa i,salah,target
gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever  tapi  masih  ke  mcd karena ya pemegang merknya di indo kan gak support israel selain
itu mereka mempekerjakan  difabel  yang kalo  di  tempat  kerja  orang yang teria gue,sendiri,udah,gak,beli,beb erapa,produk,kaya,unilever,ta pi,masih,ke,mcd,karena,ya,pe megang,merknya,di,indo,kan,
gak,support,israel,selain,itu, mereka,mempekerjakan,difab el,yang,kalo,di,tempat,kerja,o rang,yang,teria
yg mau boikot karena produk israel harap di cari keabsahan nya  ya  banyak  cara  kok jangan  sampai  salah  boikot malah merugikan orang lain
yg,mau,boikot,karena,produk ,israel,harap,di,cari,keabsaha n,nya,ya,banyak,cara,kok,jan gan,sampai,salah,boikot,mala
h,merugikan,orang,lain

## 2.2.4. Stopword Removal
Stopword removal
merupakan proses penghapusan  kata-kata  umum  yang  dianggap  tidak memiliki  makna  dalam  menentukan  sentimen teks[21].  Hal  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi  dan  relevansi  analisis  sentimen  dengan mempertahankan  hanya  kata-kata  penting  yang mengandung makna emosional atau evaluatif. Contoh stopwords yang  dihapus  pada  tahapan  ini  meliputi "yang",  "dan",  "pada",  "ini",  "itu",  "untuk",  "dari", "dengan", "di", "ke", "oleh", "atau", "juga", "sudah", "masih",  "akan",  "maka",  "seperti",  "dalam", "bahwa".  Tabel  5  menampilkan  hasil  dari stopword removal .
Tabel 5. Hasil data setelah proses stopword removal
Hasil Tokenizing Hasil Stopword
semoga,konflik,segera,berak hir,di,gaza,tetap,semangat,bu at,lebih,teliti,dalam,boikot,pr oduk,israel,pastikan,bener,yg ,akan,di,boikot,jangan,sampa
i,salah,target Semoga konflik segera berakhir  gaza  tetap  semangat buat lebih teliti boikot produk Israel  pastikan  bener  yg boikot jangan salah target
gue,sendiri,udah,gak,beli,beb erapa,produk,kaya,unilever,ta pi,masih,ke,mcd,karena,ya,pe megang,merknya,di,indo,kan, gak,support,israel,selain,itu, mereka,mempekerjakan,difab el,yang,kalo,di,tempat,kerja,o rang,yang,teria
gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever mcd pemegang merknya indo kan gak support Israel mempekerjakan difabel kalo tempat kerja orang teria
yg,mau,boikot,karena,produk ,israel,harap,di,cari,keabsaha n,nya,ya,banyak,cara,kok,jan gan,sampai,salah,boikot,mala h,merugikan,orang,lain yg  mau  boikot  produk  Israel harap cari keabsahannya banyak cara kok jangan salah boikot malah merugikan orang

## 2.2.5. Stemming
Stemming merupakan  proses  proses  mengubah setiap  kata  dari  kata  berimbuhan  menjadi  kata dasar[20]. Tujuannya adalah  menyamakan kata-kata yang  memiliki  akar  kata  sama,  meningkatkan konsistensi,  dan  membantu  model  dalam  mengenali pola  serta  makna  kata  secara  lebih  efektif.  Tabel  6 merupakan tampilan hasil dari tahap stemming .
Tabel 6. Hasil data setelah proses stemming
Hasil Stopword Removal Hasil Stemming Semoga konflik segera berakhir  gaza  tetap  semangat buat  lebih  teliti  boikot  produk Israel pastikan bener yg boikot jangan salah target moga  konflik  segera  akhir gaza  tetap  semangat  buat lebih  teliti  boikot  produk Israel  pasti  bener  yg  boikot jangan salah target
gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya unilever mcd  pemegang  merknya  indo kan gak support Israel mempekerjakan  difabel  kalo tempat kerja orang teria
gue  sendiri  udah  gak  beli beberapa produk kaya
unilever mcd pegang merknya  indo  kan  gak support  Israel  kerja  difabel kalo tempat kerja orang ria yg  mau  boikot  produk  Israel harap cari keabsahannya banyak  cara  kok  jangan  salah boikot malah merugikan orang yg mau boikot produk Israel harap cari abash nya banyak cara kok jangan salah boikot malah rugi orang

## 2.3. Pelabelan Manual
Sebelum memulai tahap klasifikasi data, peneliti melakukan  pelabelan  dataset  secara  manual  dengan melibatkan ahli bahasa untuk menentukan label pada setiap tweet .  Kategori  label  dalam  penelitian  ini terbagi menjadi tiga, yaitu label positif, label negatif, dan label netral[20]. Tabel 7 menampilkan hasil dari pelabelan manual denagn melibatkan pakar Bahasa.
Tabel 7. Hasil pelabelan manual No Data Clean Kelas 1 semoga  konflik  segera  berakhir  gaza  tetap semangat buat lebih teliti boikot produk israel pastikan bener yg boikot jangan salah target
Positif
2 gue  sendiri  udah  gak  beli  beberapa  produk kaya  unilever  mcd  pemegang  merknya  indo kan gak support israel mempekerjakan difabel kalo tempat kerja orang teria Netral 3 yg  mau  boikot  produk  israel  harap  cari keabsahan nya banyak  cara kok jangan salah boikot malah merugikan orang Negatif

## 2.4. Pembobotan
TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency ) adalah algoritma yang memberikan nilai bobot  pada  teks[21]. TF-IDF  Vectorizer , library python,  digunakan  untuk  tahap  pembobotan  kata. Menurut nilai pembobotan, semakin berat kata dalam kalimat,  semakin  layak  kata  tersebut  digunakan sebagai keyword [22]. Berikut persamaan TF-IDF:
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑑, 𝑡) = 𝑇𝐷(𝑑, 𝑡) ∗ 𝐼𝐷𝐹(𝑡) (1)
dimana:
𝑇𝐹(𝑑, 𝑡) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 𝐼𝐷𝐹(𝑡) = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡
Dan: t = kata d = dokumen

## 2.5. Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma yang digunakan dalam text mining . Klasisfikasi Naïve Bayes ini  biasanya  digunakan  untuk  menganalisis data  tesk  dalam  ukuran  besar  dan  cepat  untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  terkandung  dalam data yang digunakan.
Klasifikasi naïve  bayes merupakan  suatu metode  klasifikasi  yang  menggunakan  perhitungan probabilitas.  Konsep  dasar  yang  digunakan  pada klasifikasi naïve  bayes adalah teorema  bayes yang dinyatakan  pertama  kali  oleh  Thomas  Bayes[23]. Nilai probabilitas yang digunakan dapat digambarkan sebagai berikut.
𝑃(𝐶 𝐾 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝐾 ).𝑃(𝐶 𝐾 ) 𝑃(𝑋) (2)
Keterangan: P(C k |X)= Nilai probabilitas C k berdasarkan kondisi X P(X|Ck)= Probabilitas X berdasarkan kondisi pada C k P(Ck) = Probabilitas hipotesis C k P(X) = Probabilitas dari nilai X

## 2.6. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah algoritma machine  learning yang  menggunakan fungsi  hyperplane untuk  memisahkan daerah-daerah kelas pada data. Hyperplane merupakan fungsi yang berfungsi  sebagai  pemisah  antar  kelas.  SVM memprediksi  kelas  suatu  data  dengan  melabelinya berdasarkan daerah kelas tempat data tersebut berada. Algoritma  ini  umumnya  digunakan  pada  dataset besar, terutama diambil dari situs online, dan populer dalam  klasifikasi  teks.  Prinsip  SVM  adalah membangun hyperplane dengan  margin  yang  sama, tidak mendekati daerah kelas tertentu, dan dilakukan dengan  mengukur  margin  serta  mencari  titik maksimalnya[21]. Penyelesaian klasifikasi tiga kelas dapat menggunakan persamaan berikut.
𝑚𝑖𝑛 𝑤𝑖𝑗 1 2 (𝑤 𝑖𝑗 ) 𝑇 𝑤 𝑖𝑗 + 𝑐 ∑ 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 𝑟 (3)
subject to:
𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 +  𝑏 𝑖𝑗 ≥   𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 = 𝑖
𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑟 +  𝑏 𝑖𝑗 ≤   𝑡 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑟 ≠ 𝑖 𝑡 𝑟 𝑖𝑗 ≥ 0
SVM awalnya
digunakan untuk
mengklasifikasikan  data  dalam  dua  kelas,  di  mana pemisahnya  berupa  garis  dalam  dua  dimensi,  plane dalam  tiga  dimensi,  dan  hyperplane  dalam  dimensi lebih dari tiga. Seiring perkembangannya, SVM dapat diperluas  untuk  klasifikasi  multi  kelas,  di  mana konsep hyperplane juga diterapkan. SVM multi kelas melibatkan pendekatan  yang berbeda dari kasus dua kelas.  Salah  satu  metode  SVM  multi  kelas  adalah metode One-Against-One ,  di  mana  sejumlah  model SVM  biner  dibangun  untuk  membandingkan  satu kelas dengan kelas
lainnya. Untuk mengklasifikasikan  data  ke  k-kelas,  perlu  dibangun sejumlah k(k-1)/2 model SVM biner[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  opini  atau  komentar  dalam  media  sosial twitter dengan  menggunakan  kata  kunci  boikot produk Israel dalam bahasa indonesia sebanyak 2288 data.  Setelah  melalui  proses cleaning data  yang tersisa sebanyak 1603 data. Dalam penelitian ini data dibagi  menjadi  70:30  yaitu,  70%  data training dan 30%  data testing .  Kemudian  untuk  menjadi perbandingan  maka  dilakukan  perbandingan  dengan pembagian  data  80:20  yaitu,  80%  data training dan 20%  data testing .  Data  tersebut  digunakan  sebagai data machine  learning dan  data  uji  untuk mengevalusai  kinerja  sistem.  Adapun  langkah- langkah  untuk  melakukan  analisis  sentimen  sebagai berikut[24].

## 3.1. Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Implementasi Naïve Bayes dalam penelitian ini menggunakan  bahasa  pemrograman python . Python memiliki library Sklearn yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan naïve bayes [20]. Contoh Baris code implementasi  algoritma naïve  bayes dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Dimulai  dari  baris  code  nb_model  digunakan untuk  membuat  model naïve  bayes dengan menggunakan count  vectorizer untuk  mengonversi teks mennjadi representasi vector dan MultinomialNB sebagai  model  klasifikasi naïve  bayes .  Lalu menggunakan stop_words = stopwords.words('indonesian') daftar stopwords yang digunakan dalam bahasa Indonesia.
nb_model.fit(X_train,  y_train)  untuk  melatih  model dengan  data  pelatian.  nb_pred  =  nb_model. predict(X_test) untuk memprediksi label kelas untuk data uji.

## 736 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 731-738
Selanjutnya  untuk  menampilkan  hasi  evaluasi naive  bayes ditampilkan  dengan  menggunakan metrik  akurasi  dan  laporan  hasil  klasifikasi  dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Code menampilkan hasil akurasi NB

## 3.2. Implementasi Algoritma SVM
Implementasi Support Vectore Machine (SVM) dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman python.  Python memiliki library Sklearn yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan SVM[20]. Contoh Baris code implementasi  algoritma  SVM  dapat  dilihat  pada gambar 5.

## Gambar 5. Implementasi Algoritma SVM
Dimulai dari  baris code svm_model digunakan untuk  membuat  model support  ectore  machine dengan  menggunakan count  vectorizer untuk mengonversi  teks  menjadi  representasi  vector  dan SVC  sebagai  model  klasifikasi support  vector machine . Lalu menggunakan stop_words = stopwords.words  ('indonesian')  daftar stopwords yang digunakan dalam bahasa Indonesia. svm_model.fit(X_train, y_train) untuk melatih model dengan  data  pelatian.  nb_pred  =  svm_model. predict(X_test) untuk memprediksi label kelas untuk data uji.
Selanjutnya  untuk  menampilkan  hasi  evaluasi SVM  ditampilkan  dengan  menggunakan  metrik akurasi dan laporan hasil klasifikasi dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Code menampilkan hasil akurasi SVM

## 3.3. Hasil Perbandingan
Tabel 8 menampilkan hasil yang diperoleh dari perbandingan  algoritma naïve  bayes dan  SVM dengan pembagian data 70% data training dan 30% data testing .
Tabel 8. Hasil evaluasi dengan pembagian 70:30 Model Accuracy Precision Recall F1-score Naïve Bayes 84% 86% 84% 79% SVM 78% 78% 83% 78%
Tabel 9 menampilkan hasil yang diperoleh dari perbandingan  algoritma naïve  bayes dan  SVM dengan pembagian data 80% data training dan 20% data testing.
Tabel 9. Hasil evaluasi dengan pembagian 80:20 Model Accuracy Precision Recall F1-score Naïve Bayes 85% 87% 85% 52% SVM 84% 61% 44% 47%
Maka dalam penelitian ini nilai performa untuk akurasi  dengan  pembagian  data  70%  data training dan 30% data testing dengan  model algoritma naïve bayes memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik dengan nilai akurasi sebesar 84% dengan selisih 6% jika  dibandingkan  dengan  model  algoritma  SVM dengan  nilai  yang  lebih  rendah  sebesar  78%. Kemudian  nilai  performa  untuk  akurasi  dengan pembagian  data  80%  data training dan  20%  data testing dengan  model  algoritma naïve  bayes tetap memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar 85% dan tingkat akurasi menggunakan  model  algoritma  SVM  mendapatkan nilai yang lebih rendah sebesar 84% pada konfigurasi dataset  sebanyak  1603  data.  Maka  data  ditarik kesimpulan bahwa model algoritma naïve bayes pada penelitian  ini  memiliki  tingkat  performa  yang  lebih baik dari pada model algoritma SVM.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan algoritma naïve  bayes dan support  vector  machine dengan  pembagian  data  70:30  dan  80:20  terhadap komentar  publik  yag  diambil  dari  media  sosial twitter.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan untuk  akurasi  algoritma naïve  bayes dengan pembagian  data  70%  data training dan  30%  data testing akurasi  sebesar  84%  dan  tingkat  akurasi pembagian  data  80%  data training dan  20%  data testing sebesar  85%.  Selanjutnya  untuk  model algoritma support vector machine dengan pembagian data 70% data training dan 30% data testing memiliki tingkat  akurasi  sebesar  78%  dan  tingkat  akurasi pembagian  data  80%  data training dan  20%  data testing sebesar  84%.  Hasil  yang  didapatkan  dalam penelitian  ini  bahwa  model  algoritma  SVM  lebih rendah.
Penelitian  ini  memiliki  hasil  yang  berbeda dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Ade T.S dkk. membahas mengenai analisis sentimen masyarakat  terhadap  boikot  produk  Israel  hanya menggunakan  metode naïve  bayes .  Sedangkan  pada penelitian ini menggunakan perbandingan 2 algoritma.  Jumlah  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  juga  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan dengan membandingkan metode klasifikasi algoritma
naïve bayes dan support vector machine mendapatkan  kesimpulan  bahwa  model  algoritma naïve  bayes memiliki  tingkat  performa  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  model  algoritma support vector machine.
Hasil  evaluasi  yang  dilakukakn  pada  nilai akurasi  dengan  pembagian  data  70%  data training dan 30% data testing dengan  model algoritma naïve bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  84%  dan model  algoritma  SVM  dengan  nilai  sebesar  78%. Selanjutnya,  hasil  evaluasi  yang  dilakukakn  pada nilai  akurasi  dengan  pembagian  data  80%  data training dan  20%  data testing dengan  model algoritma naïve bayes tetap memiliki tingkat akurasi sebesar 85% dan tingkat akurasi menggunakan model algoritma SVM sebesar 84%.
Beberapa  saran  yang  dapat  digunakan  sebagai proses  penelitian  selanjutnya  yang  akan  mengambil penelitian hampir serupa dengan penelitian ini yaitu, Dapat  menambahkan  pembagian  data  training  dan data  testing  dengan  perbandingan  60:40  dan  90:10, Selanjutnya  juga  dapat  melakukan  perbandingan dengan  menggunakan  proses stemming dan  tidak dalam melakukan preprocessing data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Tiara  Susilawati,  A.  H.  Tiara  Susilawati Universitas Muhammadiyah Kalimantan
Timur  Nur  Anjeni  Lestari  Universitas Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  Puput Alpria  Nina  Universitas  Muhammadiyah Kalimantan  Timur  Jl  Ir  Juanda  No,  K. Samarinda Ulu, K. Samarinda, and K. Timur,
“Analisis  Sentimen  Publik  Pada  Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Ilm. Mhs. , vol. 2, no. 1, pp. 26–35, 2024, [Online].
Available:
https://doi.org/10.59603/niantanasikka.v2i1.
240
[2] cnbcindonesia.com, “9 Update Gaza, Korban Tewas  Tembus  17  Ribu-Israel  Makin  Gila,” cnbcindonesia.com. Accessed: Jan. 01, 2024. [Online]. Available:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20231 208190322-4-495782/9-update-gaza-korban- tewas-tembus-17-ribu-israel-makin-gila
[3] pji.uma.ac.id,  “Pengertian,  Sejarah  dan Manfaat Twitter untuk Kaum Muda Milenial,”  pji.uma.ac.id.  Accessed:  Jan.  02, 2024. [Online]. Available: https://pji.uma.ac.id/index.php/2021/11/05/p engertian-sejarah-dan-manfaat-twitter- untuk-kaum-muda-milenial/
[4] C.  M.  Annur,  “Jumlah  Pengguna  Twitter
Indonesia  Duduki  Peringkat  ke-4  Dunia  per Juli 2023,”
databoks.katadata.co.id. Accessed: Jan. 02, 2024. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2
023/11/01/jumlah-pengguna-twitter- indonesia-duduki-peringkat-ke-4-dunia-per- juli-2023
[5]
A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER , vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[6] Mwendwa,  “A  systematic  review  of  natural language  processing  and  text  mining  of symptoms  from  electronic  patient-authored text  data,” Physiol.  Behav. ,  vol.  176,  no.  3,
pp. 139–148, 2019, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.02.008.A.
[7] A.  Nursalim,  R.  Novita,  I.  Systems,  and  S. Program, “Sentiment Analysis of Comments on Google Play Store , Twitter and Youtube To  the  Mypertamina  Application  With Support Vector Analisis Sentimen Komentar Pada  Google  Play  Store  ,  Twitter  Dan Youtube  Terhadap  Aplikasi  Mypertamina Dengan  Support,”  vol.  4,  no.  6,  pp.  1305– 1312, 2023.
[8] 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.
[9] K.  A.  Rokhman,  B.  Berlilana,  and  P.  Arsi, “Perbandingan  Metode  Support  Vector Machine  Dan  Decision  Tree  Untuk  Analisis Sentimen  Review  Komentar  Pada  Aplikasi Transportasi  Online,” J.  Inf.  Syst.  Manag. , vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.24076/joism.2021v3i1.341.
[10] A. Tejawati, A. Septiarini, R. Rismawati, and N.  Puspitasari,  “Perbandingan  Metode  K- Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk Klasifikasi  Konten  Berita,” J.  Tek.  Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 401–412, 2023.
[11] M. Ardiansyah, A. Sunyoto, and E. T. Luthfi, “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes  Dan  C4.5  untuk  Klasifikasi Diabetes,” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. , vol.  5,  no.  2,  pp.  147–156,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[12] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan  Lockdown  Pemerintah  Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 31, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[13] H.  Hermanto,  A.  Mustopa,  and  A.  Y. Kuntoro, “Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan  Support  Vector  Machine  Dalam Layanan  Komplain  Mahasiswa,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol.
738 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 731-738
Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1181.
[14] D. A. Otchere, T. O. Arbi Ganat, R. Gholami, and  S.  Ridha,  “Application  of  supervised machine learning paradigms in the prediction of petroleum reservoir properties:
Comparative  analysis  of  ANN  and  SVM models,” J.  Pet.  Sci.  Eng. ,  vol.  200,  no. December  2020,  p.  108182,  2021,  doi: 10.1016/j.petrol.2020.108182.
[15] H. Apriyani and K. Kurniati, “Perbandingan
Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit
Diabetes  Melitus,” J.  Inf.  Technol.  Ampera , vol.  1,  no.  3,  pp.  133–143,  2020,  doi:
10.51519/journalita.volume1.isssue3.year20
20.page133-143.
[16] H.  Sujadi,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Media  Sosial  Twitter  Terhadap  Wabah Covid-19  Dengan  Metode  Naive  Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machine,”
INFOTECH J. , vol. 8, no. 1, pp. 22–27, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.1883.
[17] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis  Sentimen  Twitter  Kuliah  Online Pasca  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Support  Vector Machine dan Naive Bayes,”
J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform. ,  vol.  5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi:
10.31603/komtika.v5i1.5189.
[18] Rina  Noviana  and  Isram  Rasal,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Svm  Untuk Analisis Sentimen Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J. Tek. dan Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 51–60, 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
[19] A. C. Khotimah and E. Utami, “Comparison Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, and  Support  Vector  Machine  in  the classification  of  individual  on  twitter account,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.
673–680, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.254
[20] S. Styawati, N. Hendrastuty, and A. R. Isnain, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J.  Pengemb.  IT ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  150–155,
2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.
[21] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U. M. Malang, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan  Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen  Twitter,” SMATIKA  J.  STIKI Inform. J. , vol. 10, no. 2, pp. 71–76, 2020.
[22] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “Twitter
Sentiment Analysis Pedulilindungi
Application Using Naïve Bayes and Support Vector Machine,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp.
807–814,
2022, doi:
10.20884/1.jutif.2022.3.4.292.
[23] A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J.  Hidayat,  “Analisis  Sentimen  Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  40–44,  2020,  doi:
10.30812/bite.v2i1.804.
[24] I.  Kurniawan,  A.  Lia  Hananto,  S.  Shofia Hilabi,  A.  Hananto,  B.  Priyatna,  and  A. Yuniar  Rahman,  “Perbandingan  Algoritma Naive  Bayes  Dan  SVM  Dalam  Sentimen Analisis  Marketplace  Pada  Twitter,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 731– 740, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.