Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 56 - 64
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisis Sentimen Larangan Impor Pakaian Bekas Menggunakan Metode Support Vectore Machine dan Lexicon Based
Sentiment Analysis of Used Clothing Import Ban Using Support Vectore Machine and Lexicon Methods
Theresia Hendrawati 1 , Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra 2* , Clarita Mutiara Saiman 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia (INSTIKI)
1 theresia.hendrawati@instiki.ac.id, 2 wiwik@instiki.ac.id, claritamutiarasaiman@gmail.com.

## Abstract
X as a social media platform, provides real-time tweets after the event, making it very relevant for sentiment analysis related to certain topics. This research discusses the prohibition on imports of used clothing in Indonesia using the SVM and Lexicon- based methods. The research aims to determine public sentiment regarding this government policy. The SVM method achieved 85.87% accuracy, with 93.83% recall for positive sentiment and 62.00% recall for negative sentiment. There were 76 wrong positive predictions with a precision of 88.11% and 37 wrong negative predictions with a precision of 77.02%. Meanwhile, the Lexicon Method achieved 60% accuracy, with  a positive precision of 69% and a negative precision of 31%. Recall for the negative class is 25%, while for the positive class it is 75%. The results of sentiment  analysis applying the Support Vector Machine method to build a classification model resulted in 753 data being successfully classified as positive sentiment, while 147 data were classified as negative sentiment. With different accuracies, it shows that sentiment analysis using the Support Vector Machine method has a higher level of accuracy than Lexicon.
Keywords: sentiment analysis, Twitter, SVM, lexicon-based

## Abstrak
X  sebagai  platform  media  sosial,  menyediakan  tweet  real-time  setelah  terjadinya  peristiwa,  menjadikannya  sangat  relevan untuk  analisis  sentimen  terkait  topik  tertentu.Penelitian  ini  membahas  larangan  impor  pakaian  bekas  di  Indonesia  dengan menggunakan  metode  SVM  dan  Lexicon  Based.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat  terkait kebijakan pemerintah ini. Metode SVM mencapai akurasi 85.87%, dengan 93.83% recall untuk sentimen positif dan 62.00% recall untuk sentimen negatif. Terdapat 76 prediksi positif yang salah dengan precision 88.11%, serta 37 prediksi negatif yang salah dengan precision 77.02%. Sedangkan  Metode Lexicon Based mencapai akurasi 60%, dengan precision positif 69% dan precision  negatif  31%.  Recall  untuk  kelas  negatif  adalah  25%,  sedangkan  untuk  kelas  positif  adalah  75%.  Hasil  analisis sentimen penerapan metode Support Vectore Machine untuk membangun model klasifikasi menghasilkan 753 data berhasil diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif,  sementara  147  data  diklasifikasikan  sebagai  sentimen  negatif.  Nilai  akurasi  yang berbeda menunjukkan bahwa, analisis sentimen menggunakan metode Support Vectore Machine memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari pada Lexicon Based.
Kata kunci: analisis sentimen, twitter, SVM, lexicon-based.

## 1. Pendahuluan
Di  era  modern  ini,  teknologi  sangat  erat  kaitannya dengan  internet.    Perkembangan  teknologi  dan informasi memberikan dampak positif bagi masayarakat  Indonesia.  Seperti  halnya  informasi masyarakat  bisa  mendapatkan  dan  memberikan informasi  melalui  media  sosial.  Media  sosial  adalah platform  digital  yang  memungkinkan  pengguna  untuk berinteraksi,  berbagi,  bekerja  sama,  berkomunikasi
dengan pengguna lain membentuk ikatan sosial secara virtual  melalui  internet  [1],  [2].  Saat  ini  masyarakat banyak  menggunakan  media  sosial  untuk  berbagi pendapat  atau  opini  terhadap  suatu  isu  yang  sedang populer  di  kalangan  masyarakat.  Media  sosial  seperti Facebook,  Tiktok,  X,  Instagram  dan  Youtube merupakan  media  yang  sangat  populer  dikalangan masyarakat saat ini.
Telset.id menyatakan bahwa X merupakan situs media sosial  yang  memiliki  pengguna  aktif  yang  masuk  ke dalam 10 aplikasi media sosial terpopuler di dunia [3]. Dimana  Indonesia  menduduki  peringkat  ke  empat dengan  jumlah  78  juta  pengguna  X  aktif.  Aplikasi  X banyak  memberikan informasi berupa data teks, opini pengguna serta pendapat tertulis dalam kalimat-kalimat yang  berupa  teks  dan  tidak  terstruktur.  X  adalah platform  media sosial yang menyajikan  data  real-time berupa  tweet  yang  diunggah  segera  setelah  peristiwa terjadi  [4].  Kecepatan  ini  membuat  X  sangat  relevan untuk  analisis  sentimen  real-time  terkait  topik  atau peristiwa  tertentu.  Data  di  X  bersifat  terbuka  dan sebagian  besar  tweet  bersifat  publik,  memungkinkan peneliti  untuk  mengumpulkan  data  besar  secara langsung tanpa izin khusus [5]. Jumlah pengguna aktif yang besar, X menciptakan volume besar  tweet setiap harinya,  menghasilkan  dataset  yang  luas  dan  beragam untuk analisis sentimen. Selain itu, X sering digunakan oleh  individu,  tokoh  terkenal,  perusahaan,  dan  media, sehingga  peristiwa  besar  dapat  memiliki  dampak langsung  pada  opini  publik,  menjadikannya  sumber informasi berharga untuk analisis sentimen [6]. Melihat respon  masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah tentang  larangan  impor  pakaian  bekas  dapat  dilihat melalui sarana dan media sosial salah satunya melalui X. Alasan peneliti tertarik melakukan analisis sentimen mengenai  larangan  impor  pakaian  bekas  karena pembahasan mengenai kebijakan pemerintah ini tengah menjadi trending topic di X.
Larangan  impor  pakaian  bekas  merupakan  kebijakan yang kontroversial dimasyarakat saat ini. Apalagi saat ini trend thrift dan bisnis pakaian bekas bermerek masih berlanjut  dari  tahun  ketahun.  Pakaian  thrift  menjadi salah  satu  alternatif  yang  masih  disukai  oleh  para pemuda dan kaum millenial. Diterbitkannya kebijakan Pemerintah  tentang  larangan  impor  baju  bekas  yang tertulis dalam Parmendag Nomor 40 tahun 2022 tentang perubahan atas Parmendag Nomor 18 taun 2021 tentang Barang dilarang Ekspor dan Barang dilarang Impor [7], maka  impor  baju  bekas  dilarang  di  Indonesia. Kebijakan  ini  dibuat  karena  baju  bekas  memiliki potensi  membawa  resiko  kesehatan  bagi  masyarakat. Selain  itu,  baju  bekas  juga  dapat  mengancam  industri tekstil  dan  produk  fashion  dalam  negeri.  Larangan impor  baju  bekas,  pemerintah  berharap  dapat mendorong  pertumbuhan  industri  tekstil  dan  produk fashion dalam negeri serta meningkatkan perlindungan konsumen  terhadap  produk  yang  tidak  aman  dan berisiko.
Kebijakan  tersebut  memiliki  dampak  signifikan  pada masyarakat,  terutama  pada  konsumen  dan  pengusaha thrift.  Konsumen  akan  merasakan  dampak  negatif karena penurunan persaingan pasar menyebabkan harga pakaian  baru  cenderung  lebih  mahal.  Pengusaha  thrift juga  menghadapi  kesulitan  dalam  menjaga  bisnis mereka  karena  sulitnya  mencari  persediaan  pakaian
bekas  dan  meningkatnya  harga  pakaian  bekas.  Selain itu,  masyarakat  yang  bergantung  pada  impor  pakaian bekas  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka  juga  dapat terpengaruh  karena ketersediaan  pakaian yang terjangkau menjadi lebih sedikit.
Berkaitan  dengan  judul  penelitian  yang  diteliti mengenai  analisis  sentimen  larangan  impor  pakaian bekas menggunakan metode SVM dam Lexicon Based, terdapat  beberapa  referensi  terkait,  diantaranya  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  A.  Sobirin [8] tentang  pemberlakukan  Karantina  dimasa  covid-19  di Indonesia  dengan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan  Lexicon  Based.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  pelabelan  manual  menghasilkan  hasil tertinggi dengan percobaan oversampling menggunakan  skenario  ke-5  yaitu  90%  data  training dan  10%  data  testing  dengan  hasil  akurasi  sebesar 97,36%,  presisi  97%,  recall  98%,  dan  f1-score  97% sedangkan hasil pelabelan menggunakan InSetLexicon menghasilkan  hasil  tertinggi  dengan  percobaan oversampling  menggunakan  skenario  ke-5  juga  yaitu 90%  data  training  dan  10%  data  testing  dengan  hasil akurasi sebesar 97%, presisi 96%, recall 96%, dan f1- score 97%.  Pada  penelitian  Mahendrajaya  dkk  [9] tentang  pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode Lexicon  Based dan Support  Vector  Machine .  Dari peneltian ini juga menunjukan metode klasifikasi SVM dengan  membandingkan  kernel  cukup  baik.  Kernel linear  mendapatkan  akurasi  yang  cukup  baik  sebesar 89,17%  dimana  sistem  kernel  dapat  melakukan klasifikasi  dengan  sebanyak  1109  ulasan.  Sedangkan untuk kernel polynomial mendapatkan akurasi sebesar 84,38% dan dapat melakukan klasifikasi dengan benar, sebanyak  1021  ulasan.  Penelitian  ini  juga  dapat disimpulkan  bahwa  data  twitter  untuk  ulasan Go-Pay dapat  dipisah  secara  linear  cukup  baik.  Penelitian lainnya tentang Support Vector Machine terkait analisis sentimen  pengguna  sistem PayLater menggunakan metode  pembobotan Lexicon dilakukan  oleh  Wahidna dan  Nerisafitra  [10].  Penelitian  ini  menunjukan  hasil pengujian  penerapan  metode  SVM  dengan  50,4% netral,  38,8%  negatif,  dan  10,8%  positif  pada Shopee Paylater .  Sedangkan,  pada  data Go  Paylater ,  47,8% diklasifikasikan  sebagai  netral,  33,5%  negatif,  dan 18,7%  positif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sentimen pengguna Shopee paylater atau Go paylater cenderung netral berdasarkan klasifikasi oleh leksikon. Penelitian dengan  metode  SVM  dan Lexicon  Based sebelumnya dilakukan  oleh  Zuriel  dan  Fahrurozi  [11] tentang klasifikasi  sentiment  terhadap  kebijakan  Psbb . Hasil pengukuran  performa  model  klasifikasi  SVM  dengan kernel RBF mendapatkan hasil keseluruhan yang paling baik  dibanding  model  dengan  kernel  lainnya.  Nilai akurasi,  precision,  recall,  dan  f1-score  yang  dimiliki oleh  model  tersebut  secara  berturut-turut  adalah 95.94%,  94.41  %,  97.8%,  dan  96.08%.  Model
klasifikasi  memprediksi  terdapat  sentimen  positif sebanyak  11.764  tweet  (52.7%)  dan  sentimen  negatif sebanyak  10.571  tweet  (47.3%).  Dari  hasil  ini disimpulkan bahwa dari 22.335 tweet pengguna Twitter yang diambil pada tanggal 28 Mei, 16 September dan 27  September  2020,  cenderung  bersentimen  positif terhadap  kebijakan  PSBB  di  Indonesia.  Penelitian lainnya  yang  dilakukan  oleh  V.A.R.Barao  dkk  yang juga  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  SVM dengan Lexicon  Based untuk  analisis  sentimen  pada twitter. Penelitian ini menghasilkan menghasilkan nilai akurasi, presisi,  dan  recall sebesar  74,44%,  56,84%, 51,84%  pada  metode Naïve  Bayes .  Pada  metode Support  Vector  Machine menguji  tiga  kernel  yaitu: linear, rbf dan poly dimana kernel terbaik adalah kernel rbf  dengan  nilai  parameter  terbaik  dari  C=100  dan gamma=0,01  dimana  hasil  akurasi, presisi ,  dan recall sebesar 85,28%, 75,96%, 76,36% [12].
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  peneliti menerapkan  beberapa  aspek  untuk  digunakan  dalam penelitian  saat  ini  agar  dapat  membedakannya  dari penelitian  sebelumnya.  Peneliti  akan  membandingkan dua  metode,  yaitu  Metode  SVM  dan  Lexicon  Based, untuk  menganalisis  dampak  larangan  impor  pakaian bekas  di  Indonesia.  Alasan  peneliti  memilih  kedua metode  ini  karena  SVM  telah  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan  dokumen  dalam  klasifikasi  teks, termasuk  analisis  sentimen.  SVM  dapat  memisahkan data  secara  jelas  berdasarkan  fitur  nilai,  dan  dapat menangani  data  dengan  dimensi  yang  tinggi,  yang sering terjadi pada data teks.  SVM  juga menunjukkan akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  klasifikasi  sentimen dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Sementara metode Lexicon Based dapat membantu mengidentifikasi  sentimen  positif  atau  negatif  yang terdapat  dalam  teks.  Dalam  kasus  ini,  lexicon  akan berisi kumpulan kata positif dan negatif yang digunakan untuk  menandai  sentimen  dalam  teks,data  kalimat sentimen akan lebih mudah untuk diklasifikasikan [9].
Dengan  mengetahui  nilai  akurasi  dua  metode  yaitu metode  SVM  dan Lexicon  Based dalam  analisis sentimen  terkait  larangan  impor  pakaian  bekas, diharapkan  dapat  memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat dalam  mengevaluasi  pandangan  dan  opini  masyarakat tentang kebijakan ini. Hasil analisis sentimen ini dapat menjadi  acuan  bagi  pemerintah  dalam  memutuskan kebijakan  yang  lebih  baik  dan  tepat  terkait  dengan larangan impor pakaian bekas.

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, dilakukan beberapa langkah atau proses untuk mendapatkan  hasil dan  kesimpulan yang didapat  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Gambar  1 menggambarkan alur penelitian yang dilakukan:

## Gambar 1. Alur Penelitian (dokumentasi pribadi)
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu crawling  dan  labeling.  Proses  crawling  dilakukan dengan  mengambil  tweet  dari  Twitter  menggunakan aplikasi rapid miner, dan data yang dikumpulkan terdiri dari  1000  tweet.  Tweet  yang  diambil  dipilih berdasarkan isu yang sedang viral yaitu larangan impor pakaian  bekas.  Selanjutnya,  tahap  labeling  dilakukan untuk  memberikan  label  atau  kategori  pada  data, dengan label yang diberikan adalah positif atau negatif.
Preprocessing  teks atau  pra-  pemrosesan  teks  adalah proses  persiapan  data  teks  sebelum  dilakukan  analisis atau  pemrosesan  lebih  lanjut. Preprocessing  teks meliputi  beberapa  tahapan  seperti  membersihkan  teks dari karakter yang tidak diperlukan, mengubah format teks  menjadi  lebih  muda  diposes,  dan  melakukan normalisasi  teks  agar  lebih  konsisten  [13],  [14]. Menurut  [15], preprocessing  teks adalah  proses pengubahan  bentuk  sebuah  data  menjadi  lebih terstruktur sesuai dengan kebutuhan dalam proses data mining  disebut  sebagai  preprocessing  data.  Tujuan utamanya  adalah  menghilangkan  noise  dan  membuat data  teks  menjadi  lebih  mudah  dimengerti  oleh algoritma pembelajaran mesin.
Pelabelan kelas opini atau sentimen dimana data yang telah dikumpulkan dilabeli ke dalam kelas positif atau negatif  [16].  Dalam  penelitian  ini  menggunakan algoritma Lexicon Based untuk menentukan daftar kata positif  dan  daftar  kata  negatif.  Proses  melakukan pelabelan tersebut, digunakan vader lexicon. Pada tahap ini  data  dilabelkan  menjadi  kelas  positif  dan  negatif berdasarkan perhitungan atau skoring yang dilakukan. Setiap  kata  positif  yang  terkandung  pada  suatu  tweet maka  skor  +1  akan  ditambahkan  pada  tweet  tersebut. Sebaliknya  untuk  setiap  kata  negatif  yang  terkandung pada suatu tweet maka skor -1 akan dikurangkan pada tweet tersebut. Skor akhir dihitung dengan menjumlahkan  seluruh  skor.  Jika  diperoleh  total  skor >0 maka tweet diklasifikasikan ke dalam kelas positif . Sebaliknya,  jika  diperoleh  total  skor  <0  maka  tweet diklasifikasikan ke dalam kelas negative.
SVM  adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang  sangat berguna  dalam  memecahkan  masalah  klasifikasi, regresi,  dan  pengenalan  pola  [17].  SVM  dapat digunakan  untuk  memisahkan  data  yang  tidak  linear dan memiliki banyak fitur, serta memiliki keunggulan dalam menghindari overfitting [18]. SVM pertama kali diperkenalkan  oleh  Boser,  Guyon  dan  Vapnik  pada tahun  1992  di  Annual  Workshop  on  Computational Learning  Theory.  Metode Support  Vector  Machine adalah salah satu teknik pembelajaran mesin ( machine learning )  yang  digunakan  untuk  memisahkan  data  ke dalam kelas-kelas yang berbeda dengan menggunakan fungsi  kernel  [19][20].  Pada  penelitian  ini  SVM digunakan  untuk  membangun  model  klasifikasi  yang dapat  membedakan  antara  teks  yang  mengandung sentimen  positif  atau  negatif  terkait  dengan  kebijakan larangan  impor  pakaian  bekas.  Pendekatan  SVM digunakan  untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik.  Dalam metode  pemodelan  ini  menggunakan  operator  SVM atau LibSVM yang disediakan oleh RapidMiner.
Metode Lexicon Based adalah teknik yang menggunakan daftar kata-kata dengan sentimen tertentu untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kelas sentimen yang berbeda berdasarkan kata positif, negative ataupun netral  [21][22].  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk analisis  sentimen  pada  berbagai  jenis  teks,  seperti ulasan  produk,  media  sosial,  atau  artikel  berita  [23]. Dalam analisis sentimen larangan impor pakaia bekas, metode Lexicon  Based digunakan  untuk  menghitung skor  sentimen  pada  setiap  dokumen  teks  berdasarkan jumlah kata positif atau negatif yang terkandung dalam dokumen  tersebut.  Proses  pembobotan  dalam  metode Lexicon          Based dilakukan dengan mengalokasiskan skor tertentu pada setiap kata dalam kamus berdasarkan kategori sentimenya [24].
Pada  analisis  sentimen  larangan  impor  pakaian  bekas menggunakan  metode  SVM  dan  lexicon-  based, pengujian dilakukan untuk mengevaluasi kinerja model analisis  sentimen  yang  telah  dibangun.  Pada  tahap pengujian, beberapa metrik digunakan untuk mengukur kinerja  model,  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1- score.  Akurasi  mengukur  persentase  prediksi  yang benar secara keseluruhan, sedangkan presisi dan recall mengukur kinerja model dalam memprediksi sentimen positif  dan  negatif.  F1-  score  merupakan  rata-rata harmonis  antara  presisi  dan  recall.  Pada  penelitian  ini untuk menguji tingkat akurasi dari algoritma SVM dan Lexicon  Based peneliti  menggunakan  confuction matrix.  Confuction  matrix  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu  metode  klasifikasi.  Adapun  persamaan  dalam melakukan evaluasi Confusion Matrix untuk menghitung Accuracy (Rumus 1), Precision (Rumus 2) dan Recall (Rumus 3) yaitu:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% (2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% (3)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  sebanyak  5000  data  dari  X berhasil dikumpulkan. Data yang dikumpulkan berupa data teks yang diambil dengan teknik crawling pada X. Data  yang  terkumpul  akan  mengalami  proses  pra- pemrosesan  untuk  memperoleh  data  yang  terstruktur dan  siap  digunakan.  Setelah  pra-  pemrosesan  selesai, diperoleh  1000  data  yang  bersih  dan  siap  digunakan dalam penelitian.
Gambar 2. Crawling Data
Tahap Preprocessing dalam pengolahan data melibatkan  serangkaian  proses  untuk  membersihkan, memformat,  dan  mempersiapkan  data  mentah  agar sesuai untuk analisis dan pemerosesan lebih lanjut [25]. Dalam  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan  data  dengan menghapus  beberapa  tweet  yang  tidak  sesuai  dengan topik  penelitian  secara  manual  dan  menghilangkan tweet  yang  sama  dengan  menggunakan  operator
remove  duplicates.  Tahapan  prepocessing  dimulai dengan  memisahkan  kata  dengan  kata  lainnya menggunakan  tokenize,  mengubah  seluruh  kalimat menjadi  lower  case,  kemudian  memfilter  seluruh  kata dengan menggunakan filter stopwords dan filter tokens. Sehingga, dari 5000 data didapatkan 1000 dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Tahapan prepocessing dapat digambarkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahap Prepocessing (dokumentasi pribadi)
Tabel 1. Hasil Pelabelan (dokumentasi pribadi) Tweet Compound _Score Sentiments the government has firmly also banned imports of used clothing -0.4588 Negatives
Proses pelabelan dilakukan dengan menginstal library Vader  sentiment menggunakan  kode  program !pip install  VaderSentiment dan  mengimpor library SentimentIntensityAnalyzer pada google collab.
Kemudian menghitung sentiment scores dari teks yang terdapat dalam kolom Tweet pada DataFrame tweet_df menggunakan  sebuah  objek  analisis  sentimen  yang disebut analyser .  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses penentuan  kategori  sentimen  berdasarkan compound scores.
Data tweet yang < 0 akan dilabelkan ke dalam kategori negatif, sedangkan data tweet yang > 0 akan dilabelkan ke dalam kategori positif seperti terlihat pada Tabel 1.
Skema  yang  digunakan  pada  metode  Support  Vectore Machine (SVM) digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema SVM
Penerapan  metode Support  Vectore  Machine pada Gambar 4 dimulai dengan operator SVM yang berfungsi untuk  menerapkan  data  ke  dalam  algoritma  SVM, kemudian  menerapkan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya  menggunakan apply  model dan  langkah
terakhir  adalah  menggunakan performance untuk mengevalusi hasil kinerja model yang berupa accuracy, precision dan recall yang  ditampilkan  secara  visual pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Prediksi SVM (dokumentasi pribadi)
Dalam  menerapkan  metode Lexicon  Based dengan menggunakan  google  colab  dan  bahasa  pemrograman Python dalam pengimplementasiannya. Proses
selanjutnya yaitu penggunaan SentimentIntensityAnalyzer dari pustaka vaderSentiment untuk  melakukan  analisis  sentimen pada teks.
Grafik hasil prediksi Lexicon Based menampilkan 690 data dengan presentase 67.6% bersentimen positif dan 310 data dengan presentase 32.4% bersentimen negatif yang ditampilkan secara visual pada Gambar 6.
Metode Support  Vectore  Machine digunakan  sebagai algoritma untuk membangun klasifikasi model. Dataset yang  digunakan  dalam  proses  ini  adalah  1000  data dimana,  300  dataset  pertama  yang  sudah  dilabelli digunakan  untuk  membangun  model.  Selanjutnya peneliti  akan  melakukan  pelabelan  otomatis  terhadap 1000  dataset  menggunakan  rapidminer,  dengan memanfaatkan model yang telah dibangun sebelumnya.
Gambar 6. Hasil Prediksi Lexicon Based (dokumentasi pribadi)
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Sentimen (dokumentasi pribadi)
Dari 1000 dataset yang digunakan, maka diperoleh hasil untuk  klasifikasi  sentimen berupa  753  data  berhasil diklasifikasikan sebagai sentimen positif, dan 247 data diklasifikasikan  sebagai  sentimen  negative.  Grafik visualisasi hasil klasifikasi ditampilkan pada Gambar 7.
3.1. Pembahasan
Dari  hasil  analisis  sentimen  terhadap  larangan  impor pakaian bekas menggunakan metode SVM dan Lexicon Based ,  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  berbeda. Hasil  evaluasi  kinerja  model  yang  diperoleh  pada metode  SVM  dengan  total  sentimen  sebanyak  1000 yang ditampilkan Confusion matrix pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Confusion Matrix Metode SVM (dokumentasi pribadi)
True Negatif True Positif Class Precision Pred.Negatif Pred.Positif Class Recall 124 76 6 2% 37 563 93.83% 77.02% 88.11 %
Jumlah  data  yang  benar-benar  mengandung  sentimen positif dan berhasil diklasifikasikan dengan benar oleh model  sebanyak  563  data  dengan  class  recall  positif
93.83%. Kasus negatif dan diprediksi benar negatif oleh model  adalah  124  data  dengan  class  recall  62.00%. Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif sebanyak 76 data dengan kelas precision  positif  88.11%.  Proporsi  kasus  prediksi negatif  yang  memprediksi  kasus  yang  sebenarnya positif sebanyak 37 data dengan class precision negatif 77.02%.  Hasil  Confusion  matrix  maka  memperoleh akurasi  sebesar  85.87%.  Sedangkan  hasil  evaluasi algoritma Lexicon  Based ditampilkan  pada  Confusion matrix tampak pada Gambar 8.
Dari  1000  data  tweet  yang  dianalisis  menggunakan Confusion  matrix,  terdapat  518  prediksi  benar  positif dan 78 prediksi benar negatif. Namun, terdapat juga 172 kasus  di  mana  kelas  negatif  diprediksi  sebagai  positif oleh model, dan sebaliknya, terdapat 232 kasus di mana kelas  positif  diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model tampak  pada  gambar  8.Terdapat  dua  kelas  yang dievaluasi,  yaitu  negatif  dan  positif.  Precision,  yang mengukur akurasi prediksi positif, memiliki nilai 0.31 (31%) untuk kelas negatif dan 0.69 (69%) untuk kelas positif.  Recall,  yang  mengukur  kemampuan  model dalam  mendeteksi  kasus  positif,  adalah  0.25  (25%)
untuk kelas negatif dan 0.75 (75%) untuk kelas positif. Jumlah  sampel  atau  data  yang  termasuk  dalam  setiap kategori juga tertera. Akurasi keseluruhan model adalah 60%. Hasil evaluasi model Lexicon Based dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 8. Confusion matrix Metode Lexicon Based (dokumentasi pribadi)
Tabel 3. Evaluasi Model Lexicon Based (dokumentasi pribadi)
Precision Recall F1- Score Support Negatif Positif Accuracy 0.31 0.69 0.25 0.75 0.28 0.72
0.60 310 690 1000

## 3.2. Perbandingan Hasil Analisis Sentimen
Dari  hasil  implementasi  metode Support  Vector Machine dan Lexicon Based ,  menggunakan 1000  data dan  menghasilkan  evaluasi  model  yang  berbeda-beda. Berikut  perbedaan  setiap  evaluasi  model  dari  kedua metode ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Accuracy (dokumentasi pribadi)
Metode Accuracy Support Vectore Machine Lexicon Based 0.31 0.69
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4,  dapat  disimpulkan bahwa  metode Support  Vector  Machine menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Lexicon  Based, yakni  sekitar  85.87%  untuk Support Vector Machine dan sekitar 60% untuk metode Lexicon  Based dan  hasil  visualisasinya  digambarkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Accuracy (dokumentasi pribadi)
Dari hasil yang tertera pada Tabel 5, dapat dilihat bahwa metode Support Vector Machine menunjukkan tingkat presisi yang lebih tinggi untuk kedua kelas, positif dan negatif,  dibandingkan  dengan  metode  Lexicon  Based. Nilai  presisi  sekitar  88.11%  untuk  kelas  positif  dan 77.02%  untuk  kelas  negatif,  SVM  menunjukkan kecenderungan  untuk  memberikan  prediksi  yang lebih  akurat.  Sementara  itu,  metode Lexicon  Based memiliki presisi sekitar  69%  untuk  kelas  positif  dan 31%  untuk  kelas  negative  dan  digambarkan  secara visual  pada  Gambar  10.    Hal  ini  menunjukkan  bahwa metode Support  Vector  Machine lebih  handal  dalam mengklasifikasikan sentimen dalam kasus ini
Tabel 5. Perbandingan Precesion (dokumentasi pribadi) Metode Precesion Positif Negatif Support Vectore Machine Lexicon Based 88.11% 31% 77.02% 69%
.
Gambar 10. Grafik Perbandingan Precesion (dokumentasi pribadi)
Tabel 6. Perbandingan Recall (dokumentasi pribadi) Metode Recall Positif Negatif Support Vectore Machine Lexicon Based 93.83% 25% 62.00% 75%
Dari  hasil  yang  tertera  pada  Tabel  6,  terlihat  bahwa metode Support  Vector  Machine memiliki  tingkat recall yang  lebih  tinggi  untuk  kelas  positif  dengan persentase sekitar 93.83%, menunjukkan kemampuannya dalam mendeteksi kasus positif dengan akurat tampak pada Gambar 11.
Gambar 11. Grafik Perbandingan Recall (dokumentasi pribadi)
Di sisi lain, untuk kelas negatif, metode Lexicon Based memiliki recall sekitar 75%, menandakan kemampuannya dalam mendeteksi kasus negatif secara efisien.  Kedua  metode  ini  menonjol  dalam  aspek tertentu. SVM unggul dalam mendeteksi kasus positif, sementara  pendekatan  berbasis Lexicon  Based lebih handal dalam mendeteksi kasus negatif.
3.3. Perbedaan Hasil Klasifikasi Sentimen
Penelitian ini mengambil dua contoh sampel perbedaan prediksi sentimen pada kedua metode yang digunakan. Tabel  7  menunjukan  perbedaan  yang  muncul  antara kedua  metode,  yakni Support  Vector  Machine dan Lexicon Based, dalam menentukan sentimen positif dan negatif dari suatu tweet.
Tabel 7. Perbedaan Prediksi Sentimen (dokumentasi pribadi) Teks Prediksi SVM Prediksi Lexicon Based pemerintah turut tegas dengan melarang impor pakaian bekas Positif Negatif jangan sampai industri tekstil dalam negeri kalah dengan impor pakaian bekas Positif Negatif
Perbedaan  antara  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan Lexicon  Based dalam  menentukan sentimen positif dan negatif dari tweet dapat diamati dalam  Tabel  7.  Dalam  contoh  pertama,  SVM memprediksi sentimen  positif terkait dengan keputusan  tegas  pemerintah melarang  impor  pakaian bekas,  sedangkan Lexicon  Based memprediksi sentimen negatif. Pola kalimat pertama ini mencerminkan  tindakan  tegas  pemerintah  dalam melarang impor pakaian bekas. SVM menginterpretasikan kata-kata  seperti  "turut  tegas" dan "melarang" sebagai tindakan positif dan kuat dari pemerintah.  SVM  mampu  menangkap  pola  dan nuansa  yang  menyiratkan  keputusan  tegas  sebagai sentimen  positif,  dan  dengan  demikian,  kalimat  ini kemungkin diklasifikasikan sebagai sentimen positif. Sedangkan Lexicon  Based mungkin  menghadapi keterbatasan dalam daftar kata yang telah ditentukan sebelumnya. Kata-kata seperti "tegas" atau "melarang"  mungkin  tidak  selalu  terdaftar  sebagai sentimen  positif  dalam lexicon .  Hal  ini  dapat menyebabkan metode ini menginterpretasikan kalimat sebagai sentimen negatif.
Dalam  contoh  kedua,  SVM  memprediksi  sentimen positif terkait dengan ketidaksetujuan terhadap  impor pakaian bekas agar industry tekstil dalam negeri tidak kalah,  sementara Lexicon  Based memprediksi sentimen  negatif.  SVM  dapat  mengenali  nuansa positif  dalam  kalimat  tersebut,  menginterpretasikan keinginan untuk menjaga keberlanjutan industri tekstil sebagai sentimen positif. Oleh karena itu, kalimat ini
diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif  oleh  SVM. Sementara Lexicon  Based mungkin  menghadapi keterbatasan dalam daftar kata yang telah ditentukan sebelumnya. Kata-kata seperti "jangan sampai kalah" mungkin terdaftar sebagai kata negatif dalam lexicon sehingga  menghasilkan  interpretasi  negatif  terhadap kalimat tersebut.
Perbedaan  dalam  interpretasi  sentimen  antara  kedua metode  mencerminkan  sensitivitas  metode  terhadap kompleksitas makna kalimat dan keterbatasan Lexicon Based dalam  menghadapi  variasi  dalam  teks  yang tidak  selalu  tercakup  dalam  daftar  kata  atau  aturan tertentu.  SVM  lebih  unggul  daripada Lexicon  Based dalam  analisis  sentimen  terkait  kebijakan  larangan impor pakaian bekas. Kelebihan SVM sebagai model pembelajaran mendalam memungkinkan penangkapan  pola  yang  kompleks,  sementara adaptasinya  terhadap  variasi  bahasa  membuatnya konsisten  dalam  mengidentifikasi  sentimen  positif. Jumlah  besar  data  yang  berhasil  diklasifikasikan sebagai  sentimen  positif  sebanyak  753  dari  1000 dataset, menunjukkan ketangguhan SVM. Sebaliknya, Lexicon  Based mungkin  terbatas  dalam  menangani kompleksitas sentimen positif dan nuansa bahasa yang tidak  selalu  tercakup  dalam  daftar  kata  terlebih dahulu.  Akurasi,  presisi,  dan  recall  yang  tinggi mengonfirmasi  kehandalan  SVM  dalam  memahami dan mengklasifikasikan sentimen dalam konteks ini.

## 4.   Kesimpulan
Dalam  menerapkan  metode  SVM  dan Lexicon  Based untuk  menganalisis  sentimen  terkait  larangan  impor pakaian  bekas  di  Indonesia,  peneliti  memproses  dan memberi label pada dataset. Kedua metode diimplementasikan dan dievaluasi pada data uji dengan melibatkan akurasi, presisi, dan recall untuk memahami kinerja klasifikasi sentimen positif dan negatif terhadap kebijakan  tersebut.  Dari  1000  data  tweet  yang digunakan, algoritma Support Vector Machine (SVM) mencapai akurasi sebesar 85,87%, dengan recall positif sebesar  93,83%  dan  recall  negatif  62,00%.  Kelas precision  positif  88.11%,  serta  class  precision  negatif 77.02%. Di sisi lain, metode Lexicon Based mencapai akurasi  60%,  dengan  prediksi  positif  yang  akurat sebanyak 518 dan prediksi negatif yang tepat sebanyak 78.  Precision  untuk  kelas  negatif  adalah  31%, sedangkan untuk kelas positif adalah 69%. Recall kelas negatif sebesar/15%, sedangkan kelas positif mencapai 75%.
Hasil  analisis  sentimen  penerapan  metode Support Vectore Machine untuk membangun model klasifikasi menghasilkan  753  data  berhasil  diklasifikasikan sebagai  sentimen  positif,  sementara  147  data diklasifikasikan sebagai sentimen negatif. Nilai akurasi yang  berbeda  menunjukkan  bahwa,  analisis  sentimen menggunakan  metode  Support  Vectore  Machine
memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  pada Lexicon Based. Hal ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif  dalam  memberikan  hasil  yang  reliabel  dalam mengklasifikasikan sentimen.
Dampak bagi pemerintah dari hasil analisis sentimen ini adalah  peningkatan  pemahaman  terhadap  pandangan masyarakat  terkait  larangan  impor  pakaian  bekas. Penggunaan  metode Support  Vector  Machine (SVM) menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode Lexicon Based. Hal ini mengindikasikan bahwa SVM lebih efektif dalam memberikan hasil yang dapat diandalkan dalam mengklasifikasikan sentimen, memungkinkan pemerintah untuk mendapatkan pemahaman  yang  lebih  tepat  dan  akurat  mengenai dukungan  atau  ketidaksetujuan  masyarakat  terhadap kebijakan  tersebut.  Keputusan  dan  tanggapan  yang didasarkan  pada  analisis  sentimen  yang  lebih  akurat dapat  membantu  pemerintah  mengambil  langkah- langkah  yang  lebih  tepat  dan  responsif  terhadap dinamika opini masyarakat.

## Daftar Rujukan
[1] Nasrullah, “Analisis Pemanfaatan Media Sosial,” Pancasila: Jurnal Keindonesiaan , vol. 02, no. 1, pp. 71–82, 2015.
[2] D. S. Puspitarini and R. Nuraeni, “Pemanfaatan Media Sosial Sebagai Media Promosi,” Jurnal Common , vol. 3, no. 1, pp. 71–80, 2019, doi: 10.34010/common.v3i1.1950.
[3] Telset.id,  “10  Aplikasi  Media  Sosial  Terpopuler  di  Dunia, Paling Banyak Digunakan.” 2022.
[4] N.  M.  S.  Hadna,  I.  S.  Paulus,  and  W.  Winarno,  “Studi Literatur  Tentang  Perbandingan  Metode  Untuk  Proses Analisis Sentimen Di Twitter,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi , no. March, pp. 1–8, 2016.
[5] D.  Suparto  and  A.  Habibullah,  “Efektivitas  Penggunaan Sosial  Media  Twitter  dalam  Penyebaran  Informasi  dalam Pelayanan Publik,” Indonesian Governance Journal : Kajian Politik-Pemerintahan , vol. 4, no. 2, pp. 161–172, 2021, doi: 10.24905/igj.v4i2.1927.
[6] F.  Zahria  Emeraldien,  R.  Jefri  Sunarsono,  and  R.  Alit, “Twitter Sebagai Platform Komunikasi Politik Di Indonesia,” Jurnal  Teknologi  dan  Informasi ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  21–30, 2019, [Online]. Available: www.statisticbrain.com
[7] R.  Ariana,  “Peraturan  Mentri  Perdagangan  No  40  Tahun 2022,” Permendag , pp. 1–23, 2022.
[8] M. A. Sobirin, “Analisis Sentimen Pemberlakuan Karantina di  Masa  Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter  di  Indonesia Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (Svm) Dan Lexicon  Based,” Nucl.  Phys. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  104–116, 2023.
[9] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.  Setyawan, “Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan Metode Lexicon  Based  Dan  Support  Vector  Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[10] F.  J.  Wahidna  and  P.  Nerisafitra,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Sistem  Pay  Later  Menggunakan  Support  Vector Machine  Metode  Pembobotan  Lexicon,” Journal  of Informatics  and  Computer  Science  (JINACS) ,  vol.  04,  pp. 334–343, 2023, doi: 10.26740/jinacs.v4n03.p334-343.
[11] H.  P.  P.  Zuriel  and  A.  Fahrurozi,  “Implementasi  Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan Psbb,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 26, no. 2, pp. 149–162, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4289.
[12] A.  Nuri,  “Implementasi  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine dengan Lexicon Based untuk analisis sentimen pada twitter,” Institutional  Repository  UIN  Syarif  Hidayatullah Jakarta , no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[13] D.  Gunawan,  “Evaluasi  Performa  Pemecahan  Database dengan  Metode  Klasifikasi  Pada  Data  Preprocessing  Data mining,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  10–13,  2016,  doi:
10.23917/khif.v2i1.1749.
[14] H.  Najjichah,  A.  Sukur,  and  H.  Subagyo,  “Pengaruh  Text Preprocessing  dan  Kombinasinya,” Jurnal  Teknologi Informasi , vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2019, [Online]. Available: https://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article =2887463&val=25402&title=Pengaruh  Text  Preprocessing dan Kombinasinya Pada Peringkas Dokumen Otomatis Teks Berbahasa Indonesia
[15] A.  Amalia,  M.  S.  Lydia,  S.  D.  Fadilla,  and  M.  Huda, “Perbandingan  Metode  Klaster  dan  Preprocessing  Untuk Dokumen Berbahasa Indonesia,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 14, no. 1, pp. 35–42, 2018, doi: 10.17529/jre.v14i1.9027.
[16] Y.  Asri,  W.  N.  Suliyanti,  D.  Kuswardani,  and  M.  Fajri, “Pelabelan  Otomatis  Lexicon  Vader  dan  Klasifikasi  Naive Bayes  dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan  PLN Mobile,” Petir ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  264–275,  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i2.1733.
[17] N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Machine Learning: Teori dan Metode . 2023.
[18] N.  G.  Ramadhan  and  A.  Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data Malaria  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1580, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[19] C. A. Sari, A. Sukmawati, R. P. Aprilli, P. S. Kayaningtias, and  N.  Yudistira,  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine  Dan  Decision  Tree  Dalam Klasifikasi  Konsumsi  Obat,” Jurnal  Litbang  Edusaintech , vol. 3, no. 1, pp. 33–41, 2022.
[20] D.  Ramadhan  and  E.  B.  Setiawan,  “Analisis  Sentimen Program Acara di SCTV pada Twitter Menggunakan Metode Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” … .Telkomuniversity.Ac.Id , vol. 6, no. 2, pp. 9736–9743, 2019, [Online].
Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index. php/engineering/article/view/10708
[21] G. N. Aulia and E. Patriya, “Implementasi Lexicon Based Dan Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Topik Pemilihan  Presiden  2019,” Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  140–153,  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2369.
[22] M. Al Khadafi, Kurnia Paranitha Kartika, and Filda Febrinita, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Lexicon Based  Untuk  Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Pada  Bpjs,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  6,  no.  2, pp. 725–733, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5633.
[23] D.  Hernikawati,  “Kecenderungan  Tanggapan  Masyarakat Terhadap  Vaksin  Sinovac  Berdasarkan  Lexicon  Based Sentiment Analysis The Trend of Public Response to Sinovac Vaccine  Based  on  Lexicon  Based  Sentiment  Analysis,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komunikasi , vol. 23, no. 1, pp. 21–31, 2021, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.33169/iptekkom.23.1.2021.21-31
[24] N.  S.  Fathullah,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis Sentimen  Terhadap  Rating  dan  Ulasan  Film  dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  590–593,  2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6987
[25]  L.  Hermawan  and  M.  Bellaniar  Ismiati,  “Pembelajaran  Text Preprocessing  berbasis  Simulator  Untuk  Mata  Kuliah Information Retrieval,” Jurnal Transformatika , vol. 17, no. 2, p. 188, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705.