Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.801 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 669-679 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF POST-COVID-19 INFLATION BASED ON TWITTER USING THE K-NEAREST NEIGHBOR AND SUPPORT VECTOR MACHINE CLASSIFICATION METHODS
Ratih Puspitasari 1 , Yulian Findawati *2 , Mochamad Alfan Rosid 3
1,2,3 Informatics Study Program, Faculty of Science and Technology, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Email: 1 ratihpsari@umsida.ac.id , 2 yulianfindawati@umsida.ac.id , 3 alfanrosid@umsida.ac.id
(Article received: Desember 30, 2022; Revision: January 19, 2023; published: August 18, 2023)

## Abstract
The COVID-19 pandemic caused a crisis in global economic growth. The impact of injuries due to the COVID-19 pandemic has also caused price increases and an increase in the inflation rate. Inflation is a price increase caused by a certain factor so that it has an impact on the prices of nearby goods which increase the circulation of money in  society to  increase. Many people expressed their various opinions or criticisms of  the post-COVID-19 price increase  policy  on  social  media,  one  of  which  was  via  Twitter.  Sentiment  analysis  was  carried  out  to  see  how public  sentiment  is  towards  the  price  increase  policy  after  the  COVID-19  pandemic,  and  these  sentiments  are combined into multiclasses, namely positive, negative and neutral sentiments. So that this sentiment can later be used as material for evaluation regarding the post-COVID-19 price increase policy. This study aims to see and compare the accuracy of the two classification methods, namely K-Nearest Neighbor (K-NN) and Support Vector Machine (SVM) in the sentiment classification process. The data used was 5989 tweets with the keywords ""Stuffets Go Up Post-Pandemic", "Fuel Goes Up", "Inflation 2022", "Covid19 Inflation", "Inflation Post-Pandemic" with a data collection period from August to October 2022. The data obtained then enter the text preprocessing stage before later entering the classification stage. The results obtained after carrying out the classification using the K-Nearest Neighbor (K-NN) and Support Vector Machine (SVM) methods show that the Support Vector Machine (SVM) method has a higher accuracy of 79%, while the K-Nearest Neighbor (K -NN) has an accuracy of 54%..
Keywords : COVID-19, Inflation, K-Nearest Neighbor, Sentiment Analysis, Support Vector Machine.

## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP INFLASI PASCA COVID-19 BERDASARKAN TWITTER DENGAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Pandemi COVID-19 menyebabkan krisis pada pertumbuhan ekonomi secara global. Dampak luka  akibat pandemi COVID-19  juga  menyebabkan  harga  naik  dan  kenaikan  angka  inflasi.  Inflasi  merupakan  kenaikan  harga  yang disebaban oleh suatu faktor tertentu sehingga berdampak pada harga barang terdekat yang meningkatkan peredaran uang  di  masyarakat  menjadi  meningkat.  Banyak  masyarakat  menyampaikan  berbagai  opini  atau  kritik  mereka terhadap  kebijakan  kenaikan  harga  pasca  pandemi  COVID-19  di  media  sosial,  salah  satunya  melalui  Twitter. Sentimen analisis dilakukan untuk melihat bagaimana sentiment masyarakat terhadap kebijakan kenaikan harga pasca pandemi COVID-19, dan sentimen tersebut dikategorikan menjadi multiclass yaitu sentimen positif, negatif dan  netral.  Sehingga  sentimen  tersebut  nantinya  bisa  menjadi  bahan  evaluasi  terkait  kebijakan  kenaikan  harga pasca pandemi COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk melihat dan membandingkan akurasi dari dua metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) pada proses klasifikasi analisis sentimen. Data yang digunakan sebanyak 5989 tweet  dengan kata kunci  “Bahan Pokok Naik  Pasca Pandemi”, “BBM Naik”, “Inflasi 2022”, “Inflasi Covid19”, “Inflasi Pasca Pandemi” dengan periode pengumpulan data dari bulan Agustus hingga Oktober 2022. Data yang didapatkan kemudian masuk ke tahap text preprocessing sebelum nantinya masuk ke tahap klasifikasi. Hasil yang didapatkan setelah melakukan klasifikasi menggunakan metode K-Nearest  Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan bahwa metode Support  Vector Machine (SVM) memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu 79%, sedangkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki akurasi sebesar 54%.
Kata kunci : Analisis Sentimen, COVID-19, Inflasi, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi  Kesehatan  Dunia  ( World  Health Organization )    menggambarkan  coronavirus  (Cov) sebagai  virus  yang  menginfeksi  saluran  pernapasan. Wabah virus corona yang telah menyebar ke wilayah berbeda  di  dunia  berdampak  pada  perekonomian Indonesia  baik  dari  bidang  perdagangan,  investasi maupun pariwisata. Jutaan orang akan terjerumus ke dalam kemiskinan karena jumlah pengangguran akan meningkat  karena  beberapa  aktivitas  manufaktur akan  terhenti  karena  kurangnya  permintaan  untuk merangsang aktivitas manufaktur [1].
Secara khusus, pertumbuhan ekonomi Indonesia saat  ini  berada  di  angka  yang  bisa  dikatakan berkembang  ke  arah  yang  positif  dibandingkan  2 tahun  atau  saat  wabah  COVID-19  melanda  setiap pelosok tanah air. Indikator kunci untuk mengetahui keadaan perekonomian Indonesia adalah mengetahui Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  yang  menunjukkan penurunan  tajam  sebesar  2,07%  year-on-year  pada tahun  2020.  Pada  tahun  2021,  diproyeksikan meningkat sebesar, atau 3,69%. Salah satunya adalah inflasi  kenaikan  sejak  awal  2022  dan  berada  di  atas 2%  pada  awal  tahun  yakni  2,18%,  tetapi  mencapai 3,55%  pada  akhir  Mei  2022  (data  dari  Bank Indonesia)[2].  Proyeksi  pertumbuhan  perekonomian secara Global (%, y-on-y ) yang berkaitan dengan latar belakang  dari  kondisi  perekonomian  global  dapat dilihat pada Gambar 1[3].

## Gambar 1. Kondisi Perekonomian Global
Inflasi  adalah  kenaikan  harga,  yang  bisa dikatakan menjadi penurunan daya beli dari waktu ke waktu.  Kenaikan  harga  yang  seringkali  dinyatakan menjadi persentase, mengindikasikan bahwa satu unit yang  dibeli  dengan  jumlah  uang  yang  sama  hanya bisa  membeli  lebih  sedikit  menurut  dalam  periode sebelumnya[4].  Pada  awal  bulan  September  2022 pemerintah  memutuskan  kebijakan  kenaikan  harga Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  pada  Indonesia. Kenaikan  BBM  yang  terjadi  pada  Indonesia  akan berdampak  dalam  inflasi  sebagai  akibatnya  akan berpengaruh  terhadap  mendasar  makro  ekonomi Indonesia[5].
Saat  ini,  pengguna  internet  paling  sering mengunjungi situs media sosial (191 juta orang pada Januari 2022, dari seluruh responden), dan salah satu dari media sosial terbaru adalah Twitter. Media sosial Twitter  adalah  salah  satu  media  terhubung  yang dibutuhkan oleh orang di seluruh dunia. Media sosial twitter  adalah  salah  satu  media  terhubung  yang
dibutuhkan  oleh  masyarakat  di  seluruh  dunia. Pengguna  Twitter  memberikan  berita  dan  komentar terbaru tentang apa yang sedang tren di dunia saat ini. Pertumbuhan  Twitter  terus  meningkat  setiap  waktu, sebagai  akibatnya  hal  tersebut  dimanfaatkan  oleh pengguna  Twitter  untuk  mengungkapkan  kabar berupa  komentar  kritik  juga  saran  pada  kebijakan kenaikan harga pasca pandemi Covid-19[6].
Analisis  sentimen  salah  satu  dalam  bidang Natural Language Processing (NLP) dan merupakan proses  yang  digunakan  membantu  mengidentifikasi isi  catatan opini atau opini (perasaan) dalam bentuk teks  tentang  suatu  masalah  atau  peristiwa  itu termasuk  kelas  positif,  negatif  atau  netral.  Pada umumnya,  analisis  sentimen  diterapkan  pada perspektif  yang  berbeda,  seperti  prediksi  harga saham, isu politik, kepuasan ke produk atau layanan, analisis  reputasi  dan  sebagainya.  Salah  satu  analisis sentimen  yang  bisa  dilakukan  adalah  analisis sentiment terhadap isu Twitter[7]. Salah satu cirinya jika tweet  digunakan akan sangat  tidak berguna jika tidak digunakan dengan benar, sehingga dibutuhkan teknologi yang dapat memproses tweet tersebut untuk menghasilkan  hasil  nantinya  menjadi  informasi berharga[8].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi,  yaitu  sebuah  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Algoritma  masing-masing  klasifikasi  ini memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  klasifikasi  data dalam bentuk teks. Terdapat beberapa penelitian yang merujuk  pada  penelitian  ini.  Pertama  adalah penelitian  mengenai  perbandingan  tiga  algoritma, yaitu Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes , dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari pengujian ini, algoritma  SVM  mendapatkan  skor  akurasi  85.71%, Algoritma Naïve  Bayes mendapatkan  skor  akurasi 76.70%, Algoritma K-NN mendapatkan skor akurasi 52.74%  [9].  Kedua  adalah  penelitian  mengenai  tiga metode termasuk Naïve Bayes , K-NN, dan Decision Tree .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  presepsi  siswa  menggunakan  Twitter tentang  pelaksanaan  kuliah  daring  yang  diperoleh dengan cara crawling data. Dari pengujian diketahui bahwa metode Decision Tree memiliki prioritas yang lebih  tinggi  antara  lain  dengan  akurasi  61.92%, presisi 73.63%, dan recall 11.42%[10].  Ketiga adalah penelitian  tanggapan  dari  masyarakat  terhadap tindakan  vaksinasi  yang  beragam  di  jejaring  sosial Twitter,  ada  yang  mendukung  dan  tidak  setuju. Dataset  yang  digunakan  hingga  845  Tweet  dengan dua  kata  kunci,  yaitu  “vaksinmerahputih”  dan “vaksinsinovac”.  Kemudian  informasi  tersebut dibagikan  menjadi  253  untuk  data training dan  592 data testing .  Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes mendapatkan  nilai  akurasi  85,59%, sedangkan SVM sebesar 84,41%[11].
Penelitian  sebelumnya  dapat  membuktikan bahwa  analisis  sentimen  dapat  dilakukan  dengan Machine  Learning ,  salah  satunya  metode  adalah klasifikasi.  Masalah  apa  yang  harus  dilihat  jika pemerintah  menetapkan  kebijakan  kenaikan  harga pasca pandemi covid-19. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui  sentiment  masyarakat  terhadap  inflasi pasca  pandemi  covid-19  apakah  menerima  ulasan positif, negatif atau netral dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM) dan  melihat  perbandingan  keakuratan  kedua metode tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  berdasarkan  data  yang diambil  melalui  media  sosial  Twitter  menggunakan emulator Google Colab. Diagram alir penelitian yang diusulkan disajikan dalam bentuk bagan, sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat merupakan proses  dalam  tahapan  penelitian.  Tahapan  tersebut digunakan untuk memudahkan pada proses penelitian yang dilakukan.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Penelitian yang dilakukan berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan pada sebelumnya yaitu:
1. Penerapan metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Support  Vector  Machine (SVM)  pada analisis  isi  teks  Twitter  terkait  Inflasi  pasca pandemic  covid-19  jika  teks  termasuk  teks berlabel positif, negatif, dan netral.
2. Untuk  mengetahui  seberapa  akurat  dengan melakukan  perbandingan  antara  metode K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Support  Vector Machine (SVM)  saat  menganalisis  sentimen terkait inflasi pasca pandemi covid-19.

## 2.2. Pengumpulan Data
Setelah proses mengidentifikasi masalah, proses selanjutnya yaitu pengumpulan data dengan menggunalan  emulator  Google  Colab.  Proses  dari pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 3.
c = twint.Config()
searchstr = "Inflasi 2022 until:2022-08- 30 since:2022-08-01"
c.Search = searchstr
c.Lang = "id"
c.Pandas = True
c.Store_csv = True
c.Output = "Inflasi 2022 - tweet.csv" twint.run.Search(c)
Gambar 3. Source Code Pengambilan Data Twitter
Pada  Gambar  3  merupakan library  twint yang digunakan  pada  proses  pengumpulan  data  yaitu import twint.  Twint merupakan tools scrapping data tweets yang terdapat pada python tanpa menggunakan API  Twitter.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian keyword berdasarkan kata kunci “Bahan Pokok Naik Pasca  Pandemi”,  “BBM  Naik”,  “Inflasi  2022”, “Inflasi Covid19”, “Inflasi Pasca Pandemi” dari bulan Agustus hingga Oktober 2022. Setelah pengambilan data  tweet  dari  Twitter  kemudian  data  tersebut disimpan dalam bentuk format.csv.

## 2.3. Text Mining
Text mining merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah classification, clustering, information extraction , dan information  retrieval . Text  mining adalah  fase pencarian  informasi  yang  dapat  berinteraksi  dengan beberapa dokumen dari waktu ke waktu dengan alat analisis.  Prosedur  utama  untuk text  mining adalah memperoleh  kata-kata  yang  dapat  menggantikan  isi dokumen  dan  kemudian  dilakukan  proses  verifikasi untuk  melihat  bagaimana  setiap  dokumen  memiliki keterkaitan[12].

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  penentuan sentimen  dan  klasifikasi  polaritas  teks  dari  suatu dokumen atau kalimat untuk mendefinisikan kategori
sebagai sentimen positif, negatif, atau netral. Jaringan media sosial seperti Twitter sering digunakan dalam analisis sentimen untuk menentukan persepsi publik. Analisis  sentimen  juga  dapat  dibandingkan  dengan opini  mining  karena  berfokus  pada  pendapat  yang bersifat  opini  diekspresikan  secara  positif  atau negatif. Analisis sentimen melibatkan penambangan data  untuk  menganalisis,  mengekstrak  data  tekstual dalam  suatu  entitas,  seperti  jasa,  produk,  individu, atau topik tertentu[13].

## 2.5. K-Nearest Neighbor Classifier
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk mengklasifikasikan objek
berdasarkan pembelajaran yang paling dekat dengan objek.  Pengukuran  jarak  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode Euclidean  Distance .  Rumus perhitungan  jarak  Euclidean  dapat  dilihat  pada persamaan  1.  Dimana dis ( x,y) adalah  jarak  antara data x dan data y , 𝑥 𝑖 adalah data test ke-i dan 𝑦 𝑖 adalah data train ke-i[14].
𝑑𝑖𝑠 (𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Algoritma K-Nearest Neighbors adalah penentu klasifikasi  berdasarkan  contoh  fundamental  yang tidak membangun representasi kategori yang eksplisit dan  deklaratif,  tetapi  bergantung  pada  label  kelas yang dilampirkan pada dokumen train sesuai dengan dokumen  test.  Algoritma K-Nearest  Neighbors adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  objek berdasarkan  data  training  yang  terdekat. K-Nearest Neighbors memiliki prinsip yang sederhana, bekerja berdasarkan jarak terdekat dari sampel test ke sampel train.  Algoritma K-Nearest  Neighbors memiliki tahapan :
1. Mendefinisikan  parameter  K  (jumlah  tetangga terdekat).
2. Menentukan bobot setiap term dengan menggunakan Term Weighting TF-IDF.
3. Menghitung kemiripan antar dokumen menggunakan cosinus similarity dengan menggunakan persamaan 2 sebagai berikut.
𝑐𝑜𝑠(𝜃) = ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 ) 2 √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 ) 2 (2)
4. Menghitung kemiripan antar dokumen menggunakan cosinus similarity
5. Ambil  sebanyak  K  dengan  kemiripan  tertinggi dengan  dokumen  yang  sudah  diklasifikasikan, mendefinisikan sebuah kelas[15]..

## 2.6. Support Vector Machine Classifier
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  kuat untuk  masalah  karakter  non-linier.  SVM  juga berfungsi  setelah  menemukan  batasan  ( hyperplane ) dari  suatu  fungsi  atau  proses  memaksimalkan  jarak
antar kelas untuk  setiap sentimen. Menangani  kasus non-linear,  SVM  dimodifikasi  untuk  menyertakan fungsi  kernel  untuk  menemukan hasil dengan cepat. Berdasarkan  kinerja  kernel  SVM  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Radial Basis Function (RBF)
RBF adalah metode mengklasifikasikan kumpulan  data  yang  tidak  terpisah  secara  linear. Demikian  RBF  ini  memiliki  keuntungan  tingkat akurasi training dan prediksi yang sangat baik. Dapat diimplementasikan  menggunakan  persamaan  3 sebagai berikut[16]:
𝐾(𝑥⃗ 𝑖 ′ 𝑥⃗ 𝑗 ) = 𝑒𝑥𝑝 ( ‖(𝑥⃗ 𝑖 −𝑥⃗ 𝑗 )‖ 2 2𝜎 2 ) (3)

## 2. Linear Kernel
Linear  kernel  adalah  fungsi  kernel  yang  baik digunakan  ketika  data  sudah  terpisah  secara  liniear. Dapat diimplementasikan menggunakan persamaan 4 sebagai berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗⃗, 𝑥⃗ 𝑗 ) = 𝑥⃗ 𝑖 ′ 𝑡 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗⃗ (4)

## 2.7. Text Preprocessing
Text  preprocessing  dalam  penelitian  ini, menerapkan  serangkaian  tahapan  yang  berurutan yaitu cleaning,  case  folding,  tokenizing,  stopword removal,  stemming . Penjelasan  singkat  dari  masing- masing tahapan tersebut disajikan berikut ini : 1. Cleaning
merupakan tahapan untuk
membersihkan  karakter  yang  tidak  dibutuhkan seperti URL, @, #, https:, RT ( Retweet ), angka, simbol, dan emoticon.
2. Case  folding merupakan  tahapan  untuk mengubah  huruf  kapital  dalam  dokumen menjadi standar, yaitu huruf kecil ( lowercase ).
3. Tokenizing merupakan tahapan untuk memecah kalimat  dalam  dokumen  menjadi  kata.  Sebuah proses  untuk  menghilangkan  tanda  baca, simbol,  dan  karakter  bacaan  yang  tidak berharga.
4. Stopword  removal merupakan  tahapan  untuk menghilangkan  sebuah  kata  informatif  rendah. Stopword  dilakukan  jika  kalimat  tersebut mengandung  kata  umum  dan  tidak  signifikan seperti waktu, penghubung, dan sebagainya.
5. Stemming merupakan tahapan untuk menghapus imbuhan awalan dan akhiran, sehingga menjadi bentuk  kata  dasar. Stemming dilakukan menggunakan library Sastrawi pada python Text processing dilakukan untuk merubah tweet atau  data  teks  tidak  terstruktur  sehingga  data  dapat disusun  sesuai  kebutuhan  analisis  sentimen  tentang inflasi pasca pandemi COVID-19[17]..

## 2.8. Slangword
Konversi  kata  slang  adalah  proses  mengubah kata  tidak  baku  menjadi  kata  baku.  Tahapan  ini
dilakukan  dengan  bantuan  kamus  kata  slang  dan setara  dalam  kata  baku.  Tahapan  ini  memeriksa apakah  kata-kata  tersebut  mengandung  unsur  kata- kata slang atau tidak. Jika kata tidak baku ada dalam kamus  kata  slang,  kata  tidak  baku  akan  diubah menjadi  kata  baku[18].  Istilah,  singkatan,  atau kesalahan  ejaan  yang  tidak  standar  diklasifikasikan sebagai  kategori  slang.  Tahap  konversi  slangword mengubah bentuk  baku sesuai  Kamus Besar Bahasa Indonesia  (KBBI)[19].  Dalam  penelitian  ini  jumlah kamus slangwords sebanyak 1.500 kata.

## 2.9. Translate Data
Tahap  translate  data  adalah  tahap  untuk menerjemahkan  kata  berbahasa  Indonesia  ke  dalam bahasa  Inggris.  Tahap  ini  wajib  dilakukan  apabila pelabelan data menggunakan library Vader Sentiment Lexicon . Library  Vader  Sentiment  Lexicon hanya mengandung kata berbahasa Inggris. Tahap translate dilakukan setelah melalui tahap slangword pengubahan  kata  tidak  baku  menjadi  baku.  Proses translate data menggunakan library google translate dengan python dapat dilihat pada Gambar 4.
import googletrans from googletrans import Translator translator = Translator() translations = {} for column in data.columns: unique_elements = data[column].unique() for element in unique_elements: translations[element] = translator.tra nslate(element).text translations
Gambar 4. Source Code Translate Data .

## 2.10. Pelabelan Sentimen
Tahapan  pelabelan  sentimen  menggunakan library Vader  Sentiment dengan  python.  Sebelum menggunakan Vader Sentiment , data tweet diterjemahkan  terlebih  dahulu  ke  dalam  bahasa Inggris  karena  library Vader  Sentiment hanya  bisa menggunakan  bahasa  Inggris  saat  menentukan apakah  sifat  tweet  tersebut  masuk  ke  dalam  kelas positif, negatif, atau netral[20].

## 2.11. Evaluasi
Pada penelitian ini menggunakan evaluasi fold- cross validasi  sebesar  10.  Proses  validasi  memiliki dua  subproses  untuk  melatih  data,  yaitu  sub-proses training dan  sub-proses testing .  Setelah  melakukan training data,  dengan  bantuan  tools  Google  Colab akan menghasilkan evaluasi kinerja model klasifikasi pada penelitian yaitu accuracy, precision , recall , dan f1-score. Rumus perhitungan evaluasi kinerja model
klasifikasi dapat dilihat pada persamaan (5), (6), (7), dan (8).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100 % (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (7)
𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (8)
Skor  model  klasifikasi  terdapat  TP  (True Positive)  adalah  hasil  klasifikasi  yang  benar,  TN (True  Negative)  adalah  hasil  dari  klasifikasi  yang tidak tepat, FP (False Positive), yang merupakan hasil klasifikasi yang benar tapi faktanya kurang tepat, FN (False  Negative)  yaitu  hasil  dari  klasifikasi  yang salah, tetapi faktanya tepat[21].\

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelaksanaan analisis sentimen dalam penelitian ini dilakukan secara bertahap, meliputi pengumpulan data  (dengan crawling data  di  Twitter), text preprocessing ,  pelabelan  data,  sampai  dengan  hasil pengujian dan evaluasi.

## 3.1. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil melalui  bantuan library  twint di  python  untuk mengekstrak tweet tentang  inflasi  pasca  pandemi COVID-19  dari  Twitter.  Data  tweet  tersebut  akan dilihat keakuratan kedua algoritma tersebut selanjutnya  akan  dibandingkan  menggunakan  data tweet setelah analisis sentimen menggunakan metode K-Nearest  Neighbors dan Support  Vector  Machine . Data  tweet  yang  dihasilkan  berjumlah  7.899  dari tanggal 2022-08-01 hingga 2022-10-31, memiliki 36 attribute antara  lain id,  created_at,  date,  time, username,  tweet ,  dan  sebagainya.  Tweet  tersebut diambil  dalam  bentuk  teks  bahasa  Indonesia berdasarkan  kata  kunci  masing-masing  kalimat. Teknik  crawling  ini  menghasilkan  tweet  data  dalam format  .csv.  Data  kemudian  beralih  ke  tahap  text preprocessing untuk meningkatkan struktur dari data. Hasil crawling tweet ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sample Tweet Hasil Crawling.
No
Tweet
1. Cukup  dong  bikin  rakyat  susah,  masa  pemulihan ekonomi pasca pandemi aja msh banyak yg nganggur, apalagi  bbm  naik  imbas  pasti  harga  bahan  pokok  jg naik https://t.co/rNWkMVMcmC #PKStolakkenaikanBBM  https://t.co/0GprYTDAwD 2. Negara ini akan hancur bila BBM naik #TolakBBMnaik ……
7899 Nilai Tukar Rupiah Hari Ini, 11 Agustus 2022: Bikin Dolar  AS  dan  Mata  Uang  Dunia  Keok  Parah! https://t.co/ryPeMpTxYp

## 3.2. Text preprocessing
Tahap  dasar  yang  digunakan  dalam  analisis sentimen adalah preprocessing yang membantu untuk meningkatkan  kinerja  dan  merupakan  langkah penting  dalam  penambangan  data.  Dalam  penelitian ini, clearning  teks,  case  folding,  tokenization, stopword removal dan stemming .
Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk menganalisis  hanya  kata-kata  penting.  Setelah menyelesaikan tahap preprocessing jumlah data tweet menjadi 5989. Hasil dari tahapan preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil dari Text Preprocessing No Tahapan Hasil text preprocessing 1 Kalimat asli @ghozihanif22  @shitlicious  Kirain gw doang ngerasain gini. Boros banget pas awal2 bbm naik, pas berita heboh terus  ngisi  lagi  kerasa  iritnya  kaya sebelum pertalet naik anjir 2 Cleaning text kirain  gw  doang  ngerasain  gini  boros banget  pas  awal  bbm  naik  pas  berita heboh  terus  ngisi  lagi  kerasa  iritnya kaya sebelum pertalet naik anjiR 3 Tokenization ['kirain',  'gw',  'doang',  'ngerasain', 'gini',  'boros',  'banget',  'pas',  'awal', 'bbm',  'naik',  'pas',  'berita',  'heboh', 'terus', 'ngisi', 'lagi', 'kerasa', 'iritnya', 'kaya',  'sebelum',  'pertalet',  'naik', 'anjir'] 4 Stopword Removal ['kirain',  'gw',  'doang',  'ngerasain', 'gini', 'boros', 'banget', 'bbm', 'berita', 'heboh',  'ngisi',  'kerasa',  'iritnya', 'kaya', 'pertalet', 'anjir'] 5 Stemming kirain  gw  doang  ngerasain  gin  boros banget bbm berita heboh ngisi rasa irit kaya pertalet anjir

## 3.3. Tahap slangword
Slangword  dimodifikasi  pada  tahapan  ini. Selama  tahapan  ini,  kata-kata  tidak  baku  diubah menjadi  baku  sesuai  dengan  KBBI  yang  relevan. Proses  Tabel  3  mengilustrasikan  bagaimana  kata slang telah berubah.
Tabel 3. Hasil S langword
Tahapan Hasil
preprocessing
[T1]  masyarakat  napas  pasca  pandemi  udah engap  n  ngosan  barang  bahan  pokok  efek bbm  perintah  solusi  rakyat  bencana  tambah beban
slangword [T2] bikin rakyat susah pulih ekonomi pasca pandemi  aja  msh  yg  nganggur  bbm  imbas harga bahan pokok jg [T1]  masyarakat  nafas  pasca  pandemi  sudah pengap  dan  memburu  barang  bahan  pokok efek  bbm  perintah  solusi  rakyat  bencana semakin beban

## 3.4. Pelabelan Data
Setelah melalui tahap preprocessing selanjutnya pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pelabelan  data, dengan menggunakan library vader setiap tweet akan di  berikan  skor  polaritas  yang  akan  menunjukkan apakah sentimen negative, positive atau neutral . Jika skor total atau compound score lebih dari 0,05 maka akan diberi label positive jika kurang dari 0,05 akan menerima  label  negative  selain  dari  itu  akan mendapatkan  label  neutral.  Hasil  pelabelan  data ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Sample Hasil Pelabelan Data Tweet_Clean Pos Neg Neu Compo und Senti ment gojek,  shopeefood bad  gojek  bbm, meter different, shopeefood increase meter, still thousands kilometers  target, incentive bonus down, quite sad 0.284 0.236 0.48 0.1045 Positi ve bbm  poor  people told  save  salaries dpr 0.283 0.274 0.442 0.0258 Neutr al price fuel put million poor gods 0 0.383 0.617 -0.4767 Negat ive
Jumlah data setelah melakukan pelabelan dapat dilihat persentase dari  jumlah  data  5989  terdapat 2508 data yang memiliki sentimen positive , 1804 data sentimen negative dan  1677  data  sentimen neutral . Setelah didapatkan semua sentimen pada data tweet, kemudian  di  visualisasikan  dengan  menampilkan informasi  menggunakan  diagram  lingkaran  dan  bar plot.    Visualisasi  data  menggunakan  diagram lingkaran dari hasil pelabelan data dapat dilihat pada Gambar 6. Sedangkan visualisasi data menggunakan bar  chart  dari  hasil  tahapan  pelabelan  data  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 5. Hasil Diagram Lingkaran
Gambar 6. Hasil Bar Chart

## 3.5. Visualisasi Data
Tahap  visualisasi  data  digunakan  untuk mendapatkan  frekuensi  kata  yang  paling  banyak muncul.  Visualisasi  data  disajikan  dalam  bentuk word  cloud. Visualisasi  data  ini  dilakukan  pada keselutuhan data baik  positif, negatif maupun netral secara terpisah. Gambar 8 menunjukkan word cloud secara  keseluruhan.  Gambar  9  menunjukkan word cloud label sentimen positif. Gambar 10 menunjukkan word  cloud label  sentimen  negatif. Gambar 11 menunjukkan word cloud label sentimen netral.
Gambar 7. Word cloud Keseluruhan Ulasan Gambar 8. Word cloud Label Sentimen Positif
Gambar 10. Word cloud Label Sentimen Netral
Visualisasi word cloud tersebut bahwa menunjukkan secara keseluruhan yang paling banyak kata yang menggandung mengenai inflasi dan bahan bakar  serta  nilai  tukar  mata  uang.  Sedangkan  hasil word  cloud  negatif  terhadap  opini  masyarakat mengenai dampaknya pandemic terhadap perekonomian  terutama  pada  kenaikan  harga  BBM dan  nilai  tukar  mata  uang  berubah  dengan  respon penolakan. Word  cloud netral  terhadap  opini masyarakat mengenai menerima atas kenaikan harga bahan  bakar  dan  nilai  mata  uang.  Hasil  word  cloud positif  menunjukkan  bahwa  respon  masyarakat  saat ini  menyadari  dampak  dari pandemic COVID-19 banyak  penyediaan  barang  berkurang  karena kebijakan pembatasan.

## 3.6. Ekstraksi Fitur
Dokumen  teks  yang  sebelumnya  telah  melalui banyak  proses  kemudian  ditambahkan  ke  dalam proses  pembobotan  kata  dengan  menggunakan algoritma Term  Frequency  –  Invers  Document Frequency (TF-IDF).  Dimana  jika  nilai  yang didapatkan  dari  tahap  pembobotan  kata  semakin tinggi  bobot  katanya  maka  mengindikasikan  bahwa kata  tersebut  semakin  layak  digunakan  sebagai keyword  terhadap  kalimat  tersebut.  Tahapan ekstraksi  fitur  menggunakan  TF-IDF  dapat  dilihat pada Gambar 11.
vectorizer = TfidfVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(d
ata_train['Tweet_Clean'])
test_vectors = vectorizer.transform(data_t
est['Tweet_Clean'])
print (train_vectors)
Gambar 11. Source Code TF-IDF
Pada  Gambar  11  baris  pertama  kode  tersebut berfungsi  untuk  membuat  variabel  vectorizer  berisi TfidfVectorizer(),  kemudian  pada  baris  kedua variabel  tersebut  akan  diterapkan  pada  data  frame pada kolom Tweet_Clean yang berisi teks tweet yang sudah melalui proses Text Preprocessing . Pada baris ketiga digunakan untuk membuat variabel baru yaitu test_vectors yang berisi data yang sudah ditransformasi menggunakan tfidf.

## 3.7. Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN)
Tahapan  sebelum  melakukan  klasifikasi  data dibagi menjadi data training dan data testing.  Proses pembagian data menggunakan modul train_test_split dari library sklearn.model_selection di python. Rasio pembagian  data  training  dan  data  testing  adalah 90:10,  dimana  90%  untuk  data  training  dan  10% untuk  data  testing.  Data  training  digunakan  untuk menilai  model  sedangkan  data  training  digunakan untuk membangun model atau mengidentifikasi pola. Setelah data telah dibagi kemudian dapat  digunakan dalam  proses  klasifikasi.  Pengujian  pertama  untuk melakukan  klasifikasi  pengujian  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN).  Hasil didapatkan  dari  klasifikasi  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  dapat  dilihat  pada  Gambar  13. Hasil  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN) menyatakan bahwa tingkat accuracy pada metode ini adalah sebesar 54%, dimana nilai precision negative 60%,  nilai precision  positive 73%,  nilai precision neutral 39%,  nilai recall  negative 51%,  nilai recall positive 45%, nilai recall neutral 71%, dan nilai f1- score positive 56%,  f1-score negative 55%,  dan  f1- score neutral 50%. Hasil klasifikasi dari K-NN dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Hasil Klasifikasi K-NN

## 3.8. Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Klasifikasi  kedua  dilakukan  dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan library sklearn di python. Pada model pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  kernel  linear  dan  radial.  Hasil  dari  algoritma SVM menyatakan  bahwa  tingkat accuracy pada metode  ini  paling  tinggi  yaitu  kernel linear sebesar 79%,  dimana  nilai precision  negative 76%,  nilai precision positive 89%, nilai precision neutral 70%, nilai recall negative 72%, nilai recall positive 83%, nilai recall  neutral 82%,  dan  nilai  f1-score positive 86%,  f1-score negative 74%,  dan  f1-score neutral 75%.
Pada penelitian ini hasil klasifikasi SVM dengan menggunakan  kernel  linear  mendapatkan  akurasi yang  paling  tinggi  yaitu  79%  dapat  dilihat  dari Gambar 14.

## Gambar 13. Hasil Klasifikasi SVM Kernel Linear
Sedangkan  kernel  RBF  mendapatkan  akurasi sebesar  75%  memiliki  sedikit  selisih  dari  kernel Linear yaitu 4% dapat dilihat pada Gambar 15. Dari penelitian  ini  bahwa  klasifikasi  SVM  menggunakan kernel  RBF  menghasilkan  akurasi  yang  rendah dibandingkan akurasi menggunakan kernel Linear.

## Gambar 14. Hasil Klasifikasi SVM Kernel Radial

## 3.9. Validasi dan Evaluasi
Data  training  dan  data  testing  adalah  dua  sub- proses  yang  membentuk  proses  validasi.  Model algoritma  yang  dipilih  selama  tahap  pemodelan dilatih  menggunakan  sub-proses  data  training. Setelah pemodelan algoritma dilatih pada tahap sub- proses  training,  selanjutnya  akan  dilakukan  testing. Adapun  evaluasi  atau  pengujian  hasil  klasifikasi K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Support  Vector Machine (SVM)  menggunakan confusion  matrix yang  merupakan  alat  untuk  melakukan  analisis terhadap  seberapa  baik  klasifikasi  yang  telah dihasilkan  dan  mengenali tuple dari  kelas  yang berbeda.  Hasil confusion  matrix metode K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada Gambar 15 dan confusion matrix metode  SVM  dengan  kernel  linear  pada Gambar 16 dan hasil dari kernel  radial dapat  dilihat pada Gambar 17.
Gambar 15. Hasil Confusion Matrix K-NN Gambar 16. Hasil Confusion Matrix SVM Kernel Linear Gambar 17. Hasil Confusion Matrix SVM Kernel Radial
Pada  Gambar  confusional  matrix  tersebut merupakan  hasil  dari  matrix  yang  dihasilkan  dan divisualisasikan  dalam  bentuk  confusional  matrix. Setelah  proses  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat digambarkan  dalam  bentuk  tabel  matrix  evaluasi dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Matrix Hasil Evaluasi
Model Algoritma K-NN SVM (Kernel Linear) SVM (Kernel RBF) Akurasi 54% 79% 75% Precision 57% 78% 75% Recall 55% 78% 74%

## 4. DISKUSI
Penelitian  sebelumnya  yang  menghasilkan banyak sumber hasil atau analisis konseptual menjadi dasar  untuk  penelitian  ini.      Untuk  melakukan penelitian  ini,  akan  sangat  penting  untuk  memiliki
data-data dari penelitian sebelumnya. Data pendukung  tersebut  dapat  dijadikan  pertimbangan untuk  mengeksplorasi  dalam  penelitian  tentang inflasi  pasca  COVID-19  berdasarkan  media  sosial Twitter  menggunakan  teknik  klasifikasi  text  mining dengan  algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Support Vector Machine (SVM). Pada  penelitian  terdahalu  oleh  Fuji  Astuti  dan Resi  Taufan  dengan  judul  penelitian  “Sentimen Analisis Vaksinasi Covid-19 pada Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi  Berbasis PSO” menjelaskan  dari  hasil  pengujian  akhir  dengan  dua algoritma  klasifikasi  yaitu  Naive  Bayes  (NB)  dan Support Vector Machine (SVM) kemudian dibandingkan menggunakan Particle Swarm Optimization  (PSO).  Hasil  akurasi  NB  dan  SVM adalah 64,04% dan 72,55%, sedangkan hasil akurasi setelah menggunakan PSO pada algoritma SVM dan NB adalah 70,43% dan 76,38%[22].
Arief  Asro  dan  Herny  Februariyanti  dengan judul  penelitian  “Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor”  menjelaskan  bahwa penelitian  tersebut  menggunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor dengan jumlah data yang diperoleh sebanyak  6408  data  tweet.  Hasil  training  model membuktikan  bahwa  skor  akurasi  69,5%,  recall 69,5%, dan presisi 68,7%[23].
Didik  Siswanto,  Zamzami,  Lasri  Nijal,  dan Safrul  Rajab  dengan  judul  penelitian  “Analisa Sentimen Publik Mengenai Perekonomian Indonesia Pada  Masa  Pandemi  COVID-19  di  Twitter menggunakan  Metode  Klasifikasi  K-NN  dan  SVM” menjelaskan  bahwa  metode  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah  metode  K-Nearest  Neighbors (K-NN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasil pengujian menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi  dari  analisis sentimen menggunakan metode K-NN sebanyak 76%. Sedangkan akurasi dari analisis sentimen  menggunakan  metode  SVM  sebanyak 78%[24].

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini terkumpul 5390 data training dan  599  data  testing.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  dari metode K-Nearest Neighbor sebesar 54%, sedangkan nilai  akurasi  dari  metode Support  Vector  Machine dengan  kernel  sebesar  79%.  Hasil  yang  dari  kedua metode  klasifikasi  tersebut  dalam  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa Support  Vector  Machine menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dari pada metode K-Nearest  Neighbor dengan  perbedaan selisih 25%. Namun, data yang lebih baik atau lebih bersih  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  akurasi maksimum.  Dapat  juga  melakukannya  dengan menggabungkan lebih banyak data atau menggunakan  metode  lain  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih akurat.
Adapun saran mengenai ide untuk memperluas penelitian yang serupa adalah penentuan data training dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi,  maka  dari itu untuk  penelitian  diharapkan  menambahkan  atribut atau  data  training  yang  lebih  lengkap  karena penentuan  tingkat  akurat  dapat  dibentuk  oleh  data training.  Karena  data  training  dapat  mempengaruhi hasil klasifikasi. Selain itu, pada saat  pelabelan data juga  ketika  menggunakan  vader  sentiment  hanya mengandung  kata  dalam  bahasa  Inggris  juga mempunyai  pengaruh  ketika  kata  dalam  bahasa Indonesia  diterjemahkan  kedalam  bahasa  Inggris dalam menyatakan sebuah sentimen pada kalimat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. I. Fahrika and J. Roy, “Dampak pandemi covid  19  terhadap  perkembangan  makro ekonomi  di  indonesia  dan  respon  kebijakan yang ditempuh,” Inovasi ,  vol.  16,  no.  2,  pp. 206–213, 2020.
[2] D.  Anggraeni,  H.  Sirait,  D.  Rahandri,  U.  D. Persada, and U. Muhammadiyah, “DAMPAK INFLASI TERHADAP SEKTOR  EKONOMI  PASCAPANDEMI COVID-19,” vol. 7, no. 7, 2022. [3] B. P. Statistik, “Ekonomi Indonesia Triwulan III-2022  Tumbuh  5,72  Persen  (y-on-y),” Badan Pusat Statistik , 2022. https://www.bps.go.id/.
[4] S. Bunga, D. A. N. Resesi, T. Kinerja, and M. H.  Saputra,  “SAHAM  PERUSAHAAN PROPERTI DAN REAL ESTATE,” vol. 11, no. 04, pp. 981–992, 2022.
[5] U.  Kurniasih  and  A.  T.  Suseno,  “Analisis Sentimen Terhadap  Bantuan Subsidi Upah ( BSU  )  pada  Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar Minyak  (  BBM  ),”  vol.  6,  pp.  2335–2340, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4958.
[6] D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,
“PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE BAYES  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN REVIEW DATA TWITTER BMKG
NASIONAL,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[7] M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen Twitter,” vol. 10, pp. 71–76, 2020.
[8] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “SENTIMENT ANALYSIS  OF  THE  COMMUNITY  IN THE TWITTER TO THE 2020 ELECTION IN  PANDEMIC  COVID-19  BY  METHOD
NAIVE BAYES CLASSIFIER SENTIMEN ANALISIS MASYARAKAT DI TWITTER TERHADAP  PILKADA  2020  DITENGAH PANDEMIC COVID-19 DENGAN METODE NA I ̈ VE BAYES CLASSIFIER,” vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021.
[9] S.  Lestari,  M.  Mupaat,  and  A.  Erfina,
“Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara Indonesia pada Twitter,” vol. 8, no. 1, 2022.
[10] J.  Jtik,  J.  Teknologi,  T.  W.  Putra,  and  A. Triayudi,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran
Daring menggunakan Metode Naïve Bayes , KNN  ,  dan  Decision  Tree,”  vol.  6,  no.  1,
2022.
[11] B.  Laurensz  and  Eko  Sediyono,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi  dalam  Upaya  Mengatasi  Pandemi
Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  118–123,  2021,  doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[12] M.  Afdal  and  L.  Rahma  Elita,  “Penerapan Text  Mining  Pada  Aplikasi  Tokopedia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist.
Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 78–87, 2022.
[13] U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring
Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 5, pp. 157–163, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[14] N.  Hidayati,  J.  Suntoro,  and  G.  G.  Setiaji, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  untuk Prediksi  Cacat  Software  dengan Pendekatan
CRISP-DM,” J. Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 117–126, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.313.
[15] A.  Dwiki et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma KNN,” vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021.
[16] B.  Pamungkas,  M.  E.  Purbaya,  and  D.  J.  A. K, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  (  SVM  ) pada,” vol. 8106, pp. 10–20, 2021.
[17] P.  Arsi,  R.  Wahyudi,  and  R.  Waluyo,
“Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis
Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 231–237, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2698.
[18] M.  A.  Nurrohmat  and  A.  SN,  “Sentiment Analysis of Novel Review Using Long Short- Term Memory Method,” IJCCS (Indonesian J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  p. 209, 2019, doi: 10.22146/ijccs.41236.
[19] A.  Rahman et  al. ,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  LSTM  dan  Naive  Bayes  untuk Analisis  Sentimen,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  299–
303, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/arti cle/view/54704.
[20] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “TWITTER SENTIMENT ANALYSIS PEDULILINDUNGI APPLICATION USING  NAÏVE  BAYES  AND  SUPPORT VECTOR MACHINE ANALISIS SENTIMEN TWITTER APLIKASI PEDULILINDUNGI,” vol. 3, no. 4, pp. 807–
814, 2022.
[21] Iskandar, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan  k-NN  untuk  Analisis  Sentimen  Gadget Berbasis  Aspek,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  158,  pp. 1120–1126, 2021.
[22] F. Astuti and R. Taufan, “Sentimen Analisis
Vaksinasi  Covid  -  19  pada  Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi Berbasis PSO/ Sentiment Analysis of Covid- 19 Vaccination on Twitter using
Classification  Algorithms  based  on  PSO,” Sist.  J.  Sist.  InformasiEMASI ,  vol.  11,  pp.
364–376, 2022.
[23] A.  Asro’i  and  H.  Februariyanti,  “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan  Ppkm  Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
[24] D. Siswanto, L. Nijal, and S. Rajab, “Analisa Sentimen  Publik  Mengenai  Perekonomian Indonesia  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di
Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi K- Nn Dan Svm,” vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2022.