Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80

## IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI OPINI PUBLIK PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP KEBOCORAN DATA DI INDONESIA
Iwan Kurniawan 1 , Desi Arisandi 2 , Tri Sutrisno 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara Jln. Letjen S. Parman No. 1, Jakarta, 11440, Indonesia E-mail: iwan.ku20@gmail.com , desia@fti.untar.ac.id 2 , tris@fti.untar.ac.id 3

## ABSTRACT
Personal data is sensitive and private, it can only be seen by an individual. However, as time goes by, data leaks often occur on the internet, especially in Indonesia. This data leak was busy on Twitter social media and was used as a forum for opinions regarding data leaks that occurred in Indonesia. Therefore, an automatic method is needed to classify tweets based on their sentiment, whether positive, negative, or neutral. By using classification methods such as Support Vector Machine (SVM) with TF-IDF feature extraction, we can automate this process and gain a more accurate understanding of public opinion regarding the issue of personal data breaches in Indonesia. The classification  method used for this research is Support  Vector Machine (SVM)  with TF-IDF feature extraction. The dataset was obtained through the results of scraping Twitter and getting 5000 tweets. The dataset is manually labeled as Positive, Negative, and Neutral before entering the SVM Classification stage. And based on the results of the SVM classification, SVM produces an accuracy of 88%.
Keywords : SVM, Sentiment Analysis, Opinion Classification, Twitter

## ABSTRAK
Data  pribadi  merupakan  hal  yang  sensitif  dan  privasi,  hanya  dapat  dilihat  oleh  seorang  diri.  Namun  seiring berkembangnya zaman, sering terjadi kebocoran data di internet terutama Indonesia. Kebocoran data ini sempat ramai di sosial media Twitter dan dijadikan sebagai wadah untuk berpendapat terkait kebocoran data yang terjadi di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  otomatis  untuk  mengklasifikasikan  tweet  berdasarkan sentimennya, yaitu positif, negatif, atau netral. Dengan menggunakan metode klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM) dengan ekstrasi fitur TF-IDF, kita dapat mengotomatisasi proses ini dan mendapatkan gambaran yang  lebih  akurat  tentang  opini  publik  terkait  masalah  kebocoran  data  pribadi  di  Indonesia.  Metode  klasifikasi yang digunakan untuk penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan ekstrasi fitur TF-IDF. Dataset didapatkan melalui hasil scraping Twitter dan mendapatkan 5000 tweet. Dataset diberi label manual yaitu Positif, Negatif,  dan  Netral  sebelum  masuk  ke  tahap  Klasifikasi  SVM.  Dan  berdasarkan  hasil  klasifikasi  SVM,  SVM menghasilkan akurasi 88%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Klasifikasi Opini, SVM, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Data Pribadi adalah data perseorangan tertentu yang  disimpan,  dirawat,  dan  dijaga  kebenaran  serta dilindungi kerahasiaannya. Perlindungan data pribadi merupakan  salah  satu  hak  asasi  manusia  yang merupakan  bagian  dari  perlindungan  diri  pribadi (Wijaya, 2020). Perlindungan data pribadi ditujukan untuk menjamin hak warga negara atas perlindungan diri pribadi dan menumbuhkan kesadaran masyarakat serta  menjamin  pengakuan  dan  penghormatan  atas pentingnya perlindungan data pribadi. Artinya setiap orang  tidak  bisa  sembarangan  memberikan  data pribadi  kepada  orang  lain,  agar  tidak  terjadinya manipulasi  data  untuk  kepentingan  pribadi  pada pihak yang tidak bertanggung jawab. Data pribadi ini biasanya  digunakan  untuk  kepentingan  tertentu, seperti  pembuatan  Kartu  SKCK,  Kartu  SIM  untuk berkendara, Kartu SIM dan sebagainya.
Dan  belakangan  ini,  ada  kebocoran  data  yang terjadi  pada  Indonesia,  kebocoran  data  ini  diperjual belikan  di  suatu  forum  yang  ada  di  internet  oleh hacker  yang  bernama  Bjorka.  Kebocoran  data  ini meliputi  kartu  SIM,  Data  Polri,  Dokumen  rahasia negara, provider internet.
Kebocoran  data  ini  sangat  beresiko  karena membuka peluang bagi pihak yang tidak bertanggung jawab  untuk  menggunakan  data  yang  sudah  bocor. Oleh  karena  itu,  maka  pemerintah  perlu  melakukan investigasi  terhadap  kebocoran  data  yang  terjadi diharapkan kedepannya tidak ada kejadian seperti ini lagi.  Komentar-komentar  yang  ada  di  sosial  media dapat  digunakan  untuk  analisa  opini  masyarakat. Klasifikasi  opini  merupakan  teknik  dari  machine learning  yang  dapat  memproses  untuk  memahami, mengekstrak  dan  mengolah  data  secara  otomatis untuk  mendapatkan  informasi  yang  berasal  dari
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80
kalimat  opini  di  sosial  media.  Klasifikasi  opini merupakan metode yang bertujuan untuk menentukan klasifikasi  dari  berbagai  aspek  misalnya,  ulasan produk,  opini  masyarakat  pada  sosial  media  dan sebagainya yang bisa digunakan untuk klasifikasi.
Klasifikasi  terhadap  aspek  dapat  menentukan opini  ke  dalam  kategori  positif,  negatif,  maupun netral  (Zuriel  &  Fahrurozi,  2021).  Penelitan  ini memerlukan  dataset  sebelum  melakukan  klasifikasi. Maka dari  itu, Twitter menjadi salah  satu penelitian untuk mendapatkan komentar-komentar dengan cara metode scraping untuk pengambilan komentar.
Berdasarkan permasalahan yang ada, diperlukannya  klasifikasi  opini  terhadap  Kebocoran data yang terjadi di Indonesia. Adapun permasalahan untuk  klasifikasi  sebuah  kalimat  untuk  menentukan ke  dalam  kategori  yang  dapat  di  selesaikan  dengan metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised  learning  yang  biasanya digunakan untuk klasifikasi (seperti Support Vector Classification) dan regresi (Support Vector Regression).
Klasifikasi  komentar  terkait  kebocoran  data sangat penting untuk menilai kecemasan masyarakat terhadap  masalah  ini.  Dengan  mengklasifikasikan komentar  menjadi  kategori  positif,  negatif,  atau netral,  kita  dapat  memahami  sentimen  publik terhadap  masalah  kebocoran  data  dan  menilai seberapa  besar  dampaknya  bagi  masyarakat.  Hasil klasifikasi  ini  dapat  digunakan  oleh  pihak  yang berkepentingan, seperti pemerintah atau perusahaan, untuk merespon  masalah  ini dengan cara yang  lebih efektif.
2. METODE
2.1. Text Mining
Penelitian ini menggunakan metode pengambilan  data  atau text  mining .  Text  mining adalah  proses  mengekstrak  informasi  yang  berguna dari koleksi dokumen teks dengan menemukan pola, tren, atau hubungan antar teks. Namun, karena hasil text  mining  biasanya  berupa  teks  yang  memiliki tingkat noise yang tinggi, maka perlu dilakukan text preprocessing  untuk  mengurangi  noise  tersebut (Pamungkas  &  Kharisudin,  2021).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui scraping  Twitter  untuk  mendapatkan  komentar- komentar terkait kebocoran data di Indonesia. 2.2. Praproses
Dataset  yang  diperoleh  dari  text  mining biasanya  memiliki  struktur  yang  tidak  teratur  dan tidak  terstruktur.  Oleh  karena  itu,  sebelum  data dimasukkan  ke  dalam  model,  data  harus  melalui tahap  preprocessing  untuk  membersihkan  data  dari noise  dan  mengubahnya  menjadi  data  yang terstruktur  (Irfani,  2020).  Tahap  ini  sangat  penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam
model  adalah  data  yang  berkualitas  dan  dapat memberikan hasil yang akurat.

## 2.3. Pembuatan TF-IDF
Pembobotan TF-IDF (Term  Frequency-Inverse Document  Frequency)  digunakan  agar  data  yang digunakan  dapat  dikategorikan  dan  diolah  oleh algoritma.  Pemembobotan  TF-IDF  adalah  ekstraksi fitur  di  mana  dataset  tweet  adalah  kalimat.  Oleh karena  itu,  agar  mesin  dapat  memproses  informasi yang  digunakan,  setiap  kata  harus  diubah  menjadi angka  (Padhana  &  Sadikin,  2021).  Pada  titik  ini, setiap  kata  diberi  nilai  berdasarkan  seberapa  sering mereka muncul dalam dataset.

## 2.3. Pembuatan Model
Setelah  data  melalui  tahap  preprocessing, langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  data  menjadi data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  akan  digunakan untuk  membuat  model,  sedangkan  data  uji  akan digunakan  untuk  mengevaluasi  atau  menyesuaikan model  (Darusman,  Arifiyanti,  &  Wati,  2022).  Ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menyimpan data, tetapi salah satu yang paling efektif adalah  dengan  menggunakan  metode  penyimpanan data secara tidak transparan.

## 2.4. Klasifikasi Opini
Klasifikasi opini adalah analisis yang bertujuan untuk  menentukan  sentimen  terhadap  aspek tertentu secara  otomatis  (Fitriyah,  Warsito,  &  I  Maruddani, 2020).  Klasifikasi  opini  akan  digunakan  untuk penentuan  untuk  melihat  pendapat  seseorang terhadap  suatu  kebijakan,  ulasan  atau  produk. Klasifikasi opini dapat dikategorikan menjadi 2 kelas, yaitu positif dan negatif atau lebih dari 2 kelas.
2.5. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  adalah  metode  yang membandingkan parameter standar dengan seperangkat  nilai  diskrit  yang  disebut  kandidat  set untuk  menemukan  parameter  yang  memberikan akurasi  klasifikasi  tertinggi  (Hakim,  et  al.,  2020). SVM  telah  digunakan  dalam  klasifikasi  teks, hiperteks  dan  gambar.  SVM  dapat  bekerja  dengan karakter  tulisan  tangan  dan  algoritma  ini  telah digunakan di  laboratorium  biologi untuk melakukan tugas  seperti  menyortir  protein.  Algoritma  ini  juga dikenal sebagai Support Vector Network (SVN).

## 2.6. Alur Metode Penelitian
Metode  Penelitian  ini  akan  menjelaskan  alur dari  penelitian  yang  dibuat.  Pertama  adalah  untuk pengambilan  data  twitter  menggunakan  library python yaitu Snscrape sebagai alat untuk pengambilan data tweet sebanyak 5000 Tweet dari 7 September  2022  sampai  29  September  2022  dan diberi  label  secara  manual.  Berikut  adalah  contoh hasil Scraping Twitter dapat dilihat pada Tabel 1.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80
Tabel 1. Contoh hasil scraping Twitter
No Tweet 1 @javminded Urusan kebocoran data pengguna  itu  nomor  sekian,  giliran  ginian cepet.  emang  itu  kementrian  isinya  orang2 gubluk bin tolol
2 Seperti yg gw bilang fokus disini tuh emang harusnya  soal  kebocoran  data  pribadi.... Sekarang semakin  melebar kan  banyak  idol lain juga kena
3 @amourtir Kebocoran data pribadi siapa yg bertanggung jwb ,,,,
Selanjutnya  adalah  tahapan  preprocessing. Tahapan preprocessing ini digunakan untuk pembersihan  dataset  seperti  menghilangkan  angka, link url, merubah kedalam huruf kecil, penyeleksian kata  pada  data  tweets  yang  ada  sehingga  akan menghasilkan  data  yang  siap  untuk  diklasifikasi (Darwis,  Pratiwi,  &  Pasaribu,  2020).  Berikut beberapa  tahapan  preprocessing  yaitu:  casefolding, cleansing,  tokenizing,  stopword,  stemming.  Untuk melihat contoh preprocessing ada pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh hasil Preprocessing No Sebelum Sesudah 1 @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol ['urus', 'bocor', 'data', 'guna', 'nomor', 'sekian', 'gilir', 'ginian', 'cepet', 'emang', 'tri', 'isi', 'orang', 'gubluk', 'bin', 'tolol'] 2 Perlu difahami nih biar gak salah lagi, mengenai kebocoran data itu merupakan kewenangan BSSN bukan Kemkominfo lagi. https://t.co/e3S1UNf6 Dm ['difahami', 'salah', 'bocor', 'data', 'wenang', 'bssn', 'kemkominfo'] 3 Semoga semakin minim kasus kebocoran data #poinpentingpdp Aturan UU PDP https://t.co/cC3HkkQ XAo ['moga', 'minim', 'bocor', 'data', 'poinpentingpdp', 'atur', 'uu', 'pdp']
Lalu  tahapan  selanjutnya  adalah  pembobotan kata menggunakan TF-IDF. TF-IDF berfungsi untuk melakukan  ekstrasi  fitur  dari  dataset  yang  sudah  di preprocessing, sehingga dari setiap kata pada dataset akan menghasilkan nilai-nilai yang sudah di ekstrasi menggunakan  TF-IDF  (Indraini  &  Ernawati,  2022). Untuk melihat contoh hasil TF-IDF dapat dilihat pada Gambar tabel 1.
Gambar 1. Contoh Hasil Tabel TF-IDF
Selanjutnya adalah tahapan Klasifikasi menggunakan  Support  Vector  Machine.  Setelah Dataset  Twitter  sudah  di  preprocessing  dan melakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Artinya SVM sudah bisa diklasifikasikan. Setelah itu SVM menghasilkan akurasi berdasarkan dataset yang sudah  diproses.  Berikut  adalah  proses  klasifikasi menggunakan SVM:
1. Melatih model SVM: Setelah dataset Twitter telah diproses dan kata-kata telah dibobot menggunakan  TF-IDF,  langkah  selanjutnya adalah  melatih  model  SVM.  Untuk  melakukan ini,  data  yang  telah  diproses  dibagi  menjadi  dua set:  set  pelatihan  dan  set  uji.  Set  pelatihan digunakan untuk melatih model SVM, sedangkan set  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi  akurasi model. Selama proses pelatihan, algoritma SVM mencoba  menemukan  batas  keputusan  terbaik yang  memisahkan  kelas-kelas  yang  berbeda dalam data pelatihan.
2. Mengevaluasi akurasi model: Setelah model SVM dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi akurasinya.  Untuk melakukan ini, model diterapkan pada data uji untuk membuat prediksi tentang  label  kelas  dari  instance  uji.  Akurasi model kemudian dihitung dengan membandingkan  prediksinya  dengan  label  kelas sebenarnya dari instance uji.
3. Menggunakan  hasil  klasifikasi:  Setelah  akurasi model SVM dievaluasi, hasil klasifikasinya dapat digunakan  untuk  berbagai  tujuan.  Misalnya, dalam  kasus  Anda,  Anda  dapat  menggunakan hasil  klasifikasi  untuk  memperoleh  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  opini  publik  mengenai kebocoran data di Indonesia. Dengan menganalisis distribusi tweet positif, negatif, dan netral,  Anda  dapat  menilai  seberapa  besar
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80
kekhawatiran masyarakat tentang masalah ini dan apa pendapat mereka.

## 2.1 Rumus Persamaan SVM dan TF-IDF
Untuk mencari persamaan rumus SVM dengan kernel linear dan RBF dan TF-IDF, dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
Rumus Kernel Linear: 𝑓(𝑥) =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑚 𝑖=1 (1)
Keterangan: 𝛼𝑖 = alfa ke-i 𝑦𝑖 = kelas data katih ke-i M = jumlah data ( 𝑥𝑖 , 𝑥 ) = fungsi kernel yang dipakai Dengan x = data uji xi = data latih ke-i b = bias
Rumus Kernel RBF:
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp (−𝑦|𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 | 2 ) (2)
Rumus Persamaan TF-IDF:
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑘,𝑖 𝑘 . 𝑙𝑜𝑔 2 𝐷 𝑑 𝑗 (3)
Keterangan:
=  Pembobotan  TF-IDF  untuk term  ke  j pada dokumen ke i.
=  Jumlah  kemunculan  term  ke  j  pada dokumen ke i.
=  Jumlah  kemunculan  seluruh term pada dokumen ke i.
= Banyaknya dokumen yang dibangkitkan.
= Banyaknya dokumen yang mengandung term ke j.

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1. Pengujian Aplikasi
Pengujian  dan  Pembahasan  ini  akan  dibahas lebih lanjut lewat aplikasi yang dibuat pada penelitian ini.
1. Scraping Twitter Proses  scraping  twitter  menghasilkan  5000  data tweet  dengan  kata  kunci  “Kebocoran  Data”  yang diambil  pada  waktu  7  September  2022  sampai  29 September  2022.  Setelah  itu  diberi  label  secara manual dengan 3 kategori, yaitu “Positif”, “Negatif”,
“Netral”.  Untuk  contoh  hasil  scraping  twitter  dapat dilihat pada Tabel 1. 2. Preprocessing Data Preprocessing merupakan tahapan untuk pembersihan  data  tweet  yang  sudah  didapat sebelumnya. Tahapan Preprocessing meliputi:
1) Casefolding
Casefolding  adalah  tahapan  proses  untuk mengubah huruf pada data tweet menjadi huruf kecil. Berikut hasil Casefolding dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Casefolding Text Hasil @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol @javminded urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol 2) Cleansing Tahapan cleansing adalah proses untuk menghilangkan  angka,  HTML,  emoticon,  hashtag (#), mention username (@username) untuk mengurangi  noise  pada  teks  sehingga  teks  menjadi bersih dari noise. Berikut hasil cleansing dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Cleansing Text Hasil @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian giliran ginian cepet emang itu kementrian isinya orang gubluk bin tolol

## 3) Tokennizing
Tokenizing adalah proses untuk memecahkan dan menyeleksi  setiap  kata  pada  dataset  twitter.  Berikut hasil Tokennizing dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Tokennizing Text Hasil @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol ['urusan', 'kebocoran', 'data', 'pengguna', 'itu', 'nomor', 'sekian', 'giliran', 'ginian', 'cepet', 'emang', 'itu', 'kementrian', 'isinya', 'orang', 'gubluk', 'bin', 'tolol']
4) Stopword Removal
Stopword Removal adalah proses untuk menghilangkan kata-kata yang tidak ada
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80
hubungannya dengan analisis sentimen. Berikut hasil dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Stopword Text Hasil @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol ['urusan', 'kebocoran', 'data', 'pengguna', 'nomor', 'sekian', 'giliran', 'ginian', 'cepet', 'emang', 'kementrian', 'isinya',
'orang', 'gubluk', 'bin', 'tolol']
5) Stemming
Stemming  adalah  proses  untuk  merubah  setiap kata  pada  dataset  menjadi  kata  dasar,  seperti kebocoran  menjadi  bocor,  urusan  menjadi  urus,  dll. Hasil Stemming dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Stemming
Text Hasil @javminded Urusan kebocoran data pengguna itu nomor sekian, giliran ginian cepet. emang itu kementrian isinya orang2 gubluk bin tolol ['urus', 'bocor', 'data', 'guna', 'nomor', 'sekian', 'gilir', 'ginian', 'cepet', 'emang', 'tri', 'isi', 'orang', 'gubluk', 'bin',
'tolol']
Setelah dataset dipreprocessing, dataset diperkecil  menjadi  420  data  tweet,  dikarenakan ketidakseimbangan  data  pada  setiap  kelas,  maka jumlah  kelas  “Positif”  140,  jumlah  kelas  “Negatif” 140, jumlah “Netral” 140.
3. TF-IDF Extraction Pada  tahap  TF-IDF,  aplikasi  akan  melakukan ekstrasi fitur TF-IDF untuk memberi nilai dari setiap kata dari Dataset Twitter yang sudah di preprocessing. Berikut untuk hasil TF-IDF dilakukan pada Visual Studio Code pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil proses TF-IDF pada Aplikasi
4. Klasifikasi SVM
Setelah  Dataset  Twitter  sudah  di  preprocessing dan  melakukan  pembobotan  kata  menggunakan  TF- IDF, langkah selanjutnya adalah tahapan Klasifikasi menggunakan  Support  Vector  Machine.  Untuk melakukan  pengujian  dan  pelatihan  model  SVM, pada saat scraping mendapatkan data 5000 tweet yang
sebelum di preprocessing, dan 5000 tweet tersebut di preprocessing menjadi 420 di dikarenakan ketidakseimbangan  data  yang  ada.  Dataset  tersebut dibagi  menjadi  dua  set:  set  pelatihan  dan  set  uji dengan perbandingan 90:10. Set pelatihan digunakan untuk  melatih  model  SVM,  sedangkan  set  uji digunakan  untuk  mengevaluasi  akurasi  model. Akurasi  yang  disebutkan  di  bagian  kesimpulan merupakan  hasil  dari  pengujian  model  SVM  pada data  uji.  Untuk  hasil  akurasi  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Akurasi Kernel Linear dan RBF
Pada gambar di atas, dapat dilihat akurasi dengan kernel  RBF  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hasil akurasi  dengan  kernel  Linear.  Dan  hasil  evaluasi dengan  confussion  matrix  kernel  linear  dan  RBF dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Confussion Matrix Linear Prediction Actual Positive Negative Neutral Positive 13 1 3 Negative 1 10 0 Neutral 2 0 12 Untuk confussion matrix dengan kernel RBF dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Hasil Confussion Matrix RBF Prediction Actual Positive Negative Neutral Positive 15 1 3 Negative 0 10 0 Neutral 1 0 12
Berdasarkan dataset twitter yang ada, dapat disimpulkan bahwa untuk pengujian SVM dengan kernel linear pada pengujian memiliki hasil akurasi sebesar 83%. Untuk kernel RBF pada pengujian SVM memiliki hasil akurasi sebesar 88%.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.993 , Hal 75-80

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dijelaskan,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  akurasi  pada  pengujian  SVM  dengan  2 kernel yaitu RBF dan Linear dengan perbandingan  90:10.  Hasil  kernel  RBF  memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan kernel Linear. Kernel RBF memiliki akurasi 88% dan kernel Linear memiliki akurasi 83%.
2. Data  yang  didapat  dari  twitter  merupakan  data hasil  dari  scraping  twitter  sebanyak  5000  data tweet  dan  dilakukan  preprocessing  menjadi  420 data yang dapat diolah dikarenakan ketidakseimbangan data yang ada.

## PUSTAKA
Darusman,  F.,  Arifiyanti,  A.,  &  Wati,  S.  (2022). Sentiment  Analysis  Pedulilindungi  Tweet Using  Support  Vector  Machine  Method. Applied Technology and Computing Science Journal , 113-118. Darwis,  D.,  Pratiwi,  E.,  &  Pasaribu,  A.  (2020).
PENERAPAN ALGORITMA SVM UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  PADA DATA TWITTER KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA. Edutic -
Scientific Journal of Informatics Education . Fitriyah, N., Warsito, B., & I Maruddani, D. (2020).
ANALISIS  SENTIMEN  GOJEK  PADA
MEDIA  SOSIAL  TWITTER  DENGAN
KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR
MACHINE  (SVM). Jurnal  Gaussian ,  376-
390. Hakim, S. R., Rizki, M. A., Zekha F, N. I., Fitri, N., A,  Y.  R.,  &  Nooraeni,  R.  (2020).  Analisis Sentimen  Pengguna  Instagram  Terhadap Kebijakan  Kemdikbud  Mengenai. Jurnal MSA  (  Matematika  dan  Statistika  serta Aplikasinya ) , 15. Indraini, A., & Ernawati, I. (2022). Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Di Indonesia Menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal Ilmiah FIFO , 68. Irfani, F. (2020). ANALISIS SENTIMEN REVIEW
APLIKASI RUANGGURU MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE. JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan
Informatika) , 258-266.
Padhana,  K.,  &  Sadikin,  M.  (2021).  Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kondisi Perekonomian  di  Indonesia  Pada  Masa Pandemi  2020. Jurnal  Ilmu  Teknik  dan Komputer . Pamungkas,  F.,  &  Kharisudin,  I.  (2021).  Analisis Sentimen  dengan  SVM,  NAIVE  BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan
Masyarakat Indonesia Terhadap . PRISMA, Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika ,
628-634.
Wijaya,  G.  (2020).  PELINDUNGAN  DATA
PRIBADI DI INDONESIA: IUS CONSTITUTUM DAN IUS CONSTITUENDUM. Law Review , 326. Zuriel, H., & Fahrurozi, A. (2021). IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISA SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP  KEBIJAKAN  PSBB. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , 149-162.