## Matrik:  Jurnal Manajemen,  Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol.  20, No. 2, Mei 2021, pp. 407~416
ISSN: 2476-9843, a ccredited by Kemenristekdikti,  Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1130
.

## Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet  Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

## Sentiment Analysis of Twitter Users on Internet Service Providers Using Support Vector Machine Algorithm
Fadhilah Dwi  Ananda, Yoga Pristyanto
Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK Article history: Received,  25 Maret 2021 Revised, 14 April 2021 Accepted, 5 Mei 2021 Media  sosial  saat  ini  merupakan  media  komunikasi  yang  sering  digunakan  oleh  kalangan masyarakat  Indonesia  dalam  menyampaikan  sebuah  opini.  Salah  satu  media  yang  sering digunakan  masyarat  adalah  twitter.  Twitter  merupakan  media  sosial yang memberikan  banyak informasi  melalui  tweet,  dari  informasi  yang ditulis  tersebut  terdapat  data  yang  dapat  diolah. Penelitian  ini  menggunakan  teknik  text  mining  dengan  menerapkan  algoritma  Support Vector Machine  dipergunakan  untuk  klasifikasi  sentimen  pengguna  twitter  terhadap  layanan  internet Biznet.  Kernel  yang  digunakan  adalah  kernel  Linear  dan  kernel  RBF.  Pengujian  dilakukan dengan 3 skenario, pada skenario  1 menggunakan  800 data, skenario 2 menggunakan  900 data dan skenario 3 menggunakan  1000 data, untuk pembagiannya  yaitu 90% data training dan 10% data testing dari  masing-masing  skenario.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan menggunakan kernel linear dan kernel RBF dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Algoritma SVM menggunakan  dengan kernel  linear  maupun  kernel  RBF memiliki  hasil  kinerja  evaluasi baik  dari  sisi  akurasi,  presisi  dan  recall  yang  relatif  sama.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa algoritma  SVM baik  dengan  kernel  RBF maupun  Linear  sama  sama dapat  digunakan  dengan baik  dalam  menentukan  sentimen  pengguna  internet  Biznet.  Selain  itu  dengan  3  skenario pengujian  dengan  jumlah  data yang berbeda  algoritma  SVM baik dengan  kernel RBF maupun Linear sama sama konsisten kinerjanya.
Kata Kunci:

## Sentiment  Analysis
Twitter Data
Classification Support Vector Machine
Internet Provider

## ABSTRACT
Keywords:
Sentiment Analysis Twitter Data Classification Support Vector Machine Internet Provider Social  media  is  currently  a  communication  medium  that  is  often  used  by  Indonesians  in conveying  an opinion.  One of the  media that is often  used by the  public  is twitter.  Twitter  is a social media that provides a lot of information via tweets, from the written information, there is data that can be processed. This study uses text mining techniques by applying the Support Vector Machine algorithm to classify  Twitter users' sentiments on Biznet internet  services. The kernels used  are the  Linear kernel  and  the  RBF  kernel.  The test  is carried  out  with  3  scenarios, in scenario 1 using 800 data, scenario 2 using 900 data, and scenario 3 using 1000 data, for the division that is 90% training data and 10% testing data from each scenario. Based on the results of tests carried out using the linear kernel and the RBF kernel, the following conclusions can be drawn.  The  SVM  algorithm  using  linear  kernels  and  RBF  kernels  has  relatively  the  same performance evaluation  results in terms of accuracy, precision, and recall. So it can be said that the SVM algorithm with both the RBF  and Linear kernels can be used properly in determining the sentiment of Biznet internet users. In addition, with 3 test scenarios with different  amounts of data,  the  SVM  algorithm  both  with  the  RBF  and  Linear  kernels  has  the  same  consistent performance.
This is an open access article  under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Yoga Pristyanto, Program Studi  Sistem Informasi, Universitas  AMIKOM Yogyakarta, Email:  yoga.pristyanto@amikom.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pa da  sa a t ini pengguna a n internet di Indonesia  berkembang seca ra  lua r bia sa  cepatnya da n internet memega ng pera n penting di  da la m a spek kehidupa n ma nusia . Berda sa rkan da ta da ri Asosia si  Penyelengga ra  Ja sa  Internet Indonesia  pa da  ta hun 2018 pengguna  internet menca pai a ngka 171,17 juta. Pengguna a n internet ya ng menempati uruta n perta ma pa ling sering  digunakan a da la h la yanan untuk berkomunika si lewa t pesa n ya ng mencapai 24,7 % da n ya ng menempatkan urutan kedua ya itu sosia l media ya ng menca pai 18,9 %, media  sosia l ya ng sering diguna ka n ya itu Fa cebook, Twitter, Insta gra m dan la in -la in [1]. Bebera pa  tahun tera khir tela h terja di gelomba ng kepentinga n da la m metode komputasi ya ng memiliki penga ruh terha da p opinion mining, untuk deteksi subjektivita s, a na lisis sentimen da n emosi[2].  Sosia l media  seperti  Twitter  merupa kan media  komunika si ya ng populer di ka la nga n pengguna  internet di Indonesia . Menurut da ta  yang tela h dirilis  pa da  tahun 2012 Indonesia  menjadi nega ra  peringka t kelima  pengguna  Twitter terbesa r di dunia  [3]. Twitter  sering diguna ka n untuk mengungka pkan emosi mengena i sua tu ha l, baik da la m ha l memuji a taupun mencela  dengan bentuk emosi. Emosi ya ng timbul itu sendiri  da pa t dika tegorika n menjadi lima  emosi da sa r ya itu sena ng, cinta , sedih, ta kut da n mara h. Emosi sena ng da n cinta  terma suk ked alam emosi positif. Emosi sedih, takut da n ma ra h termasuk ke da lam emosi nega tif [4]. Tweet ya ng dipublika sika n pengguna  mela lui Twitter menga ndung sebua h opini mengena i sebua h objek, objek tersebut da pa t berupa kejadian disekit a r ma syara kat seperti sua tu produk a ta u la yanan. Ha l ini membua t perusa haan menggunakan Twitter seba ga i media  untuk menyebarkan informasi [5]. Studi komputa sional da ri opini- opini  pengguna  internet,  sentimen da n emosi  mela lui  entita s da n a tribut ya ng dimiliki  da n diekspresika n  da la m bentuk teks disebut denga n Sentiment Analysis a ta u Opinion Mining [6].
Ana lisis sentimen a ta u opinion mining merupa ka n bida ng studi ya ng menga nalisis opini, sentimen, eva lua si, penila ia n, sikap da n emosi  seseora ng terha da p sebua h produk, la ya na n, orga nisa si,  individu,  ma sa la h, peristiwa   a ta u topik. Opinion mining diguna ka n untuk meliha t penda pat terha dap sebua h produk da n jasa , peristiwa  sosia l da n politik serta  kegia ta n tertentu la inny a. Ana lisis  sentimen a ta u opinion mining berfokus untuk meliha t penda pat a tau kecenderunga n opini terha da p sua tu masalah atau objek oleh  seseora ng,  a pa kah beropini  positif  a ta u nega tif [7].  Penga ruh  da n ma nfaat da ri a na lisis  sentimen  menyebabkan penelitia n untuk a na lisis sentimen berkemba ng pesa t . Sa la h sa tu da ri keguna annya a dala h untuk membantu mengeta hui pendapat da ri  ma sya rakat a tau seseora ng terha da p sua tu produk a ta u ja sa  denga n mengguna ka nnya  sebaga i a la t ba ntu untuk melihat penda pat konsumen terha dap produk atau ja sa tersebut. Di Amerika  k ura ng lebih 20-30 perusa ha an yang berfokus pa da layanan a na lisis sentimen [8]. Ana lisis  sentimen sa nga t berma nfaat da lam dunia usaha sep erti mela kuka n a nalisis terha da p sua tu produk a ta u ja sa untuk meliha t respon konsumen terha dap produk a tau ja sa tersebut, sehingga  da pa t membuat stra tegi-stra tegi ba ru pada ta ha pan-ta hapan berikutnya.
Text  mining a da la h  sa la h sa tu teknik  ya ng  da pa t diguna k a n untuk mela kuka n kla sifika si  teks  pa da  a na lisis  sentimen. Kla sifika si  teks da pa t didefinisika n seba ga i proses untuk menentukan sua tu dokumen teks ke da la m sua tu kela s tertentu. Ada bebera pa  a lgortima   ya ng da pa t diguna ka n dia nta ra nya Support Vector  Machine (SVM), Naïve Bayes  Classifier,  k-Nearest Neighbor (KNN), Articial Neural Network (ANN)  da n Decision Tree [9].  Da la m [10],  ditunjukka n bahwa  a lgoritma Support Vector Machine memiliki  keta ha nan dan kemampuan genera lisa si ya ng lebih tinggi  serta  a kura si kla sifika si ya ng lebih  sta bil diba ndingka n denga n a lgoritma  ya ng la in. Penelitia n ya ng dila kuka n [11] denga n memba ndingka n tiga  teknik machine learning untuk kla sifika si  sentiment.  Teknik  tersebut  a da la h Naïve Bayes  Classifier (NBC), Maximum  Entropy da n Support Vector Machine (SVM).  Ha sil  ya ng dida pa t da ri penelitia n  tersebut Support Vector Machine (SVM)  memberika n a kura si  tertinggi sebesa r 82,7%. Penelitia n  tenta ng a na lisis sentimen review produk mengguna ka n a lgoritma Support Vector Machine (SVM). Ha sil  implementa si  kla sifika si Support  Vector  Machine (SVM)  da pa t memperoleh  nila i  a kura si  ya ng  lebih  tinggi  jika diba ndingka n denga n model kla sifika si la innya . Ha l ini  dika rena kan a danya penga ruh pa da da ta ya ng diola h ya itu da ta review . Jika   sema kin  ba nyak  da ta   tersebut,  ma ka   sema kin  berpenga ruh  pa da   a kura si  ya ng  diperoleh  [12].  Penelitia n  yang mengga bungka n dua metode juga  pernah dila kukan oleh [13]. Penelitia n ya ng dila kuka n a dala h kla sifika si la gu da era h Indonesia berda sa rka n  lirik  mengguna ka n metode TF-IDF  da n Naïve  Bayes .  Kla sifika si  ini  diha ra pka n  menjadi sa la h sa tu ca ra  untuk mengena l da n memeta kan la gu-la gu da era h ya ng a da  di Indonesia  a ga r ba ngsa  Indonesia  bisa  mengena lnya  buda yanya sendiri. Jumla h da ta ya ng diguna ka n da lam penelitia n ini a da la h 90 la gu da ri berba ga i da erah. La gu da erah akan dikla sifika sika n menurut wila ya h. Penelitia n ini a ka n menguji metode ekstraksi ciri term frequency-inverse document frekuensi (TF-IDF) da n Naïve Bayes seba ga i metode kla sifika sinya . Penelitia n ini  membuktikan ekstra ksi TF-IDF Metode da n kla sifika si denga n Naïve Bayes dapat diguna ka n untuk mengelompokkan lirik la gu da era h berda sa rkan da erahnya la gu denga n a kura si 73,4% di set Indonesia  Barat da n Indonesia  Timur[13].  Penelitia n  ya ng mengguna ka n a lgoritma  SVM  denga n memba ndingka n ha sil da ri dua  kernel  ya itu kernel Linear da n kernel RBF  ( Radial Basis  Function ) suda h perna h dila kuka n oleh [14].  Penelitia n  ya ng dila kuka n dengan memodifika si a lgoritma  SVM  untuk kla sifika si tujuh kela s dia nta ra nya positif film, netra l film, nega tif film, positif buka n film, netra l buka n film, nega tif buka n film, da n spa m / dilua r topik. Komenta r denga n ha sil kla sifika si positif film da n nega tif film ya ng  diguna ka n da la m menentukan ra ting  sentimen.  Jumla h like pa da  komenta r juga   ikut  menentuka n rating sentimen. Kla sifika si  komenta r mengguna ka n STRUCT-SVM.  Ha sil  da ri  STRUCT-SVM  menunjukkan a kura si menca pai 70%  untuk linear kernel da n 71% untuk RBF kernel .
Ma yorita s penelitia n ya ng dila kuka n mengguna ka n a lgoritma  na ïve ba yes da n SVM, na mun pa da umum nya SVM lebih unggul  diba ndingka n na ïve ba yes. Oleh  ka rena  itu p enelitia n ini  a ka n dila kuka n denga n menerapkan metode Support Vector Machine untuk kla sifika si sentimen pengguna  Twitter  terha da p la ya nan internet Biznet denga n skena rio memba ndingka n antar kernel  pa da  SVM. Ha l ini  dila kuka n untuk menguji kernel ma na kah ya ng da pat menghasilka n kinerja  terba ik pa da algoritme
SVM  khususnya  da la m kla sifika si sentiment tweet pa da  la yanan internet Biznet. Sela in itu juga  dila kuka n skena rio pengujian denga n jumla h komposisi da ta  tertentu untuk menguji a pa kah kinerja  SVM konsisten  terha da p peruba han jumla h data.

## 2. METODE  PENELITIAN
Sistem  kla sifika si  ya ng dila kuka n untuk a na lisis  sentimen ini  memiliki  sua tu ra nca nga n ba ga imana a lur sistem  ini  akan berja la n. Ga mba ra n umum sistem ya ng a ka n di bua t pa da Ga mbar 1.
Ga mba r 1. Ta ha pan Penelitia n

## 2.1  Akuisisi Dataset
Da ta  ya ng diguna ka n da la m penelitia n ini  a da la h da ta tweet ha sil da ri  pena rika n pa da server twitter,  da ta  tweet tersebut dida pa t denga n mema nfaatkan fitur  API  (Applica tion  Interfa ce) ya ng  tela h disedia ka n oleh  Twitter.  API  diguna ka n untuk menga mbil da ta  tweet da ri server tweet kemudia n da ta  tersebut dikumpulkan da lam sebuah file denga n forma t csv.
Pa da  proses pengumpula n data tweet, peneliti mengguna ka n ka ta kunci da n hastag denga n nama perusa haan Internet Service Provider  (ISP)  ya itu biznet da n #biznet. Kemudia n proses penga mbila n da ta tweet tersebut dia mbil da ri pengguna  twitter  yang memiliki  tweet  ya ng sesua i denga n ka ta  kunci mengguna kan API twitter.  Kemudia n da ri server twitter  a ka n menga mbil data tweet  ya ng sesua i  ka ta  kunci, sela njutnya  da ta tweet ya ng suda h dida pa tkan da ri server  twitter  di  simpa n keda la m file  yang berforma t csv. Ga mba ra n proses pengumpula n da ta pa da Ga mbar 2.
Ga mba r 2. Proses Penga mbila n Da ta
Pa da  penelitia n ini  Tota l da ta tweet ya ng dia mbil seba nya k 1000 da ta tweet . Tweet ya ng tela h di a mbil kemudia n di simpan untuk di  la kuka n pela bela n denga n menja dikan dua  kela s  ya itu positif  da n nega tif,  seperti  ya ng  ditunjukka n  pada ta bel 1.
Ta bel 1. Proses Pemberia n La bel Tweet Opini Ema ng biznet lebih a ma n da n nyaman. Internet kenceng da n sta bil, ha rga  jg mura h ba nget. :D Positif Biznet home la ma -la ma gue kepret ya . Sebula n 3 ka li ma ti tu internet da n bisa  berha ri-ha ri. Nega tif begini  la gi penting ma u meeting online ka rena  perbeda an wa ktu Biznet ma ti putus Sulit  menga nda lkan ka mu Nega tif

## 2.2  Preprocessing
Proses  ini  diguna ka n untuk membersihka n da ta da ri noise da n sia p  untuk diguna ka n pa da  proses  sela njutnya , proses preprocessing memiliki bebera pa  ta hapan berikut merupa kan ta hap-tahap preprocessing [15].
1. Cleansing : Pa da  proses cleansing ka lima t dibersihka n da ri ta nda  ba ca, URL, username, hastag (#) da n emoticon .
2. Case folding : Merupa kan proses penguba ha n huruf da ri huruf ya ng berca mpur (l owercase da n uppercase ) menja di semua huruf kecil.
3. Tokenization : Merupa kan proses untuk meruba h ka limat menjadi token-token a tau potongan ka ta tungga l.
4. Stopword Removal : Merupa ka n penghila nga n ka ta ya ng tida k berbobot meskipun ka ta  tersebut sering ka li ha dir di dalam ka lima t.
5. Stemming : Merupa ka n proses utuk menguba h ka ta-kata ya ng terda pa t dala m sua tu dokumen ke da la m kata-kata da sar.

## 2.3  Pembobotan Kata TF-IDF
Setela h  melewa ti  proses preprocessing , la ngka h sela njutnya  a da lah ta hap pembobotan  menggunakan Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF).  Ta ha p pembobotan ini bertujua n untuk memberika n nila i frekua ensi sua tu ka ta sebagai bobot ya ng na ntinya da pat di proses pa da Support Vector Machine . La ngkah pertama a dala h menghitung nila i term frequency tia p ka ta . La ngka h kedua a dalah menghitung nila i document frequency tia p ka ta . La ngka h ketiga  a da la h menghitung inverse document frequency da n la ngka h tera khir  ya itu menghitung  bobot a ta u weight da ri ha sil  perka lia n term  frequency dika likan denga n inverse document frequency [16]. Alur  da ri pembobotan TF-IDF diliha t pa da  Ga mbar 3.
Ga mba r 3. Proses Pembobota n TF-IDF

## 2.4  Klasifikasi
Merupa ka n suatu proses pemberia n nila i objek da ta ke sa la h sa tu kela s tertentu da ri bebera pa kela s ya ng suda h didefinisikan mengguna ka n a lgoritma Support Vector Machine ya ng ditujuka n untuk membuat model kla sifika si ya ng nya takan da lam Tabel 2.
Ta bel 2. Algoritma  SVM [17]
Algoritma  Support Vector Machine
1. Kelas data : 𝑦 𝑖 {−1, +1) , untuk i = 1,2,..., i, yang mana i adalah banyaknya data. 2. Diperoleh decision function berikut : 𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 (𝑤.𝑥 + 𝑏)
3. Berdasarkan pada decision function , diiasumsikan kedua kelas dapat terpisah oleh hyperplane berdimensi d :
- 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏 = 0 - 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏  ≤ −1
- 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏  ≥  +1
Dengan 𝑤 ⃗⃗ adalah vector bobot, 𝑥 adalah vektor data ( input ) dan 𝑏 adalah bias . 4. Fungsi keputusan klasifikasi sign ( f (x)): 𝑓(𝑥) =  𝑤. 𝑥 + 𝑏    𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑓(𝑥) =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑚 𝑖=1 Dengan 𝑎 𝑖 (nilai bobot setiap titik data), 𝐾(𝑥,𝑥 𝑖 ) (fungsi kernel ). 5. Persamaan kernel :
- Kernel Linear 𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑥. 𝑦
- Kernel RBF
𝐾(𝑥, 𝑦) = exp (− ‖𝑥 − 𝑦‖ 2
2𝑎 2 )

## 2.5  Evaluasi
Metode eva lua si ya ng diguna ka n ya itu confusion matrix ya ng mengha silka n nila i accuracy, precision da n recall serta Kurva  ROC untuk mengukur nila i AUC. Denga n sema kin besa r area under curva (AUC),  sema kin ba ik ha sil prediksi. Berikut Ta bel 3 merupa kan tabel confusion matrix [18].
Ta bel 3. Confusion Ma trix [18]
Aktual Prediksi True False True TP FN False FP TN
Perhitunga n da ri confusion matrix dinya ta kan da lam Persa maan (1) sa mpa i denga n Persa ma an (3). Pa ra meter TP ( True Positive ) menunjukkan jumla h prediksi positif da ri a ktua l kela s positif. FP  ( False Positive ) menya takan jumla h prediksi positif da ri kela s a ktua l nega tif. TN ( True Negative ) menya takan jumla h prediksi nega tif da ri kela s a ktua l nega tif. FN ( False Negative ) menunjukkan jumla h prediksi nega tif da ri kela s a ktua l positif [19].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  (𝐴)   =
( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 ) ( 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 ) (1)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  (𝑃)   = ( 𝑇𝑃 ) ( 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ) (2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  (𝑅)     = ( 𝑇𝑃 ) ( 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) (3)

## 3. HASIL  DAN  ANALISIS

## 3.1  Preprocessing
Proses  ini  diguna ka n untuk membersihka n da ta da ri noise da n  sia p  untuk diguna ka n pa da  proses  sela njutnya, proses preprocessing memiliki bebera pa  ta hapan berikut merupa kan ta hap-tahap preprocessing .
1. Cleansing
Proses  clea nsing  da la m sistem berguna  untuk membersihka n da ta  tweet seperti  a ngka , ta nda  ba ca, link,  ha sta g, metion, emoticon da n mengha silka n ka ta  ya ng a ka n diola h pa da  proses sela njutnya . Ha sil proses clea nsing a da la h menghila ngkan kata da ri ka ra kter ya ng tida k a da a rtinya da n a kan diga nti oleh ka ra kter spa si. Berikut Ta bel 4 merupa ka n hasil da ri proses cleansing .
Ta bel 4. Ha sil Proses Clea nsing
Text Cleansing @BiznetHome maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses https://t.co/jFpNKsj8Q3 maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses @.biznet kita baikan aja yuk, foto di twitter loadnya lama bgt nih‰÷¼•ü udahan marahnya‰÷¼•ü
biznet kita baikan aja yuk  foto di twitter loadnya lama bgt nih udahan marahnya

## 2. Ca se Folding
Ca se folding  dila kuka n untuk mengubah seluruh ukura n huruf pa da  ka ta menjasi sua tu bentuk ukura n huruf ya ng sama. Ka rena  tida k semua  tweet  konsisten  da la m pengguna a n ukura n huruf. Fungsi  ca se folding  ini  a ka n menguba h semua  huruf menja di lower ca se a ta u huruf kecil. Berikut Ta bel 5 merupa kan ha sil da ri proses case folding .
Ta bel 5. Ha sil Proses Ca se Folding
Text Case Folding @BiznetHome maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses https://t.co/jFpNKsj8Q3 maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses @.biznet kita baikan aja yuk, foto di twitter loadnya lama bgt nih‰÷¼•ü udahan marahnya‰÷¼•ü biznet kita baikan aja yuk  foto di twitter loadnya lama bgt nih udahan marahnya
3. Tokenization
Proses tokenizing dila kuka n untuk memisa hkan deretan ka ta di da la m kalima t, pa ragra f a tau ha laman menjadi token atau potonga n ka ta tungga l. Pa da  sa a t bersa maan, tokenizing juga  membuang ka ra kter sela in huruf seperti ta nda  ba ca. Berikut Ta bel 6 merupa ka n hasil da ri proses tokenization .
Ta bel 6. Ha sil Proses Tokeniza tion
Text Tokenization @BiznetHome maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses https://t.co/jFpNKsj8Q3 ‘maaf’, ‘biznet’, internet’, ‘error’, ‘lama’, ‘banget’, ‘udah’, ‘setengah’, ‘hari’, ‘mohon‘, ‘di’, ‘proses’
@.biznet kita baikan aja yuk, foto di twitter loadnya lama bgt nih‰÷¼•ü udahan marahnya‰÷¼•ü
‘biznet’, ‘kita’, ‘baikan’, ‘aja’, ‘yuk’, ‘foto’, ‘di’, ‘twitter’, ‘loadnya’, ‘lama’, ‘bgt’, ‘nih’, ‘udahan’, ‘marahnya’
4. Stopword Removal
Proses stopword removal ini  diguna ka n untuk menghila ngka n ka ta yang tida k berpenga ruh da la m proses sentimen. Kata da ri da ta tweet diba ndingkan denga n ka ta yang terda pat dala m da tabase stopword , ha sil da ri proses ini  a da la h menghila ngkan ka ta  ya ng terdeteksi sa ma  pa da ka ta stopword ya ng a da  pada database. Berikut Ta bel 7 merupa kan ha sil da ri proses stopword removal .
Ta bel 7. Ha sil Proses Stopword Remova l Text Stopword Removal @BiznetHome maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses https://t.co/jFpNKsj8Q3 maaf biznet internet error banget udah mohon proses @.biznet kita baikan aja yuk, foto di twitter loadnya lama bgt nih‰÷¼•ü udahan marahnya‰÷¼•ü biznet baikan aja yuk foto twitter loadnya bgt nih udahan marahnya
5. Stemming
Proses tera khir da la m preprocessing a dalah stemming , fungsi da ri stemming untuk menguba h ka ta yang berimbuhan menjadi ka ta  da sar a ga r memuda hkan da la m proses pembobotan na ntinya. Fungsi ini  mengguna ka n a lgoritma Nazief da n Adriani ya itu library Sastrawi. Berikut ta bel 8 merupa ka n ha sil da ri proses stemming .
Ta bel 8. Ha sil Proses Stemming
Text Stopword Removal @BiznetHome maaf biznet internet error lama banget udah setengah hari mohon di proses https://t.co/jFpNKsj8Q3 maaf biznet internet error banget udah mohon proses @.biznet kita baikan aja yuk, foto di twitter loadnya lama bgt nih‰÷¼•ü udahan marahnya‰÷¼•ü biznet baik aja yuk foto twitter loadnya bgt nih   udahan marah

## 3.2  Pembobotan TF-IDF
Pa da  pembobotan term dila kuka n proses pemberia n nila i  a ta u bobot terha dap setia p term ya ng a da  pa da setia p tweet yang tela h mela wa ti ta ha p preprocessing . Metode ya ng diguna ka n da la m pemberia n bobot pa da term ya itu TF-IDF.  Pembobota n ini bertujua n untuk memberika n nila i kepa da  sebuah term dima na  nila i da ri term tersebut a ka n dija dika n sebaga i input pa da  p roses kla sifika si. Berikut Ta bel 9 merupa kan ha sil da ri proses pembobotan mengguna kan TF-IDF.
Ta bel 9. Ha sil Pembobota n TF-IDF
No. Kata tf 𝑑𝑓
𝑖𝑑𝑓 log( 𝑁 𝑑𝑓 ) 𝑊 = 𝑑𝑓 ∗ 𝑖𝑑𝑓
D1 D2 D3 D1 D2 D3 1 Biznet 1 1 1 3
0
0 0 0 2 Aman 1 1 0.47712 0.47712 0 0 3 Nyaman 1 1 0.47712 0.47712 0 0 4 Internet 1 1 0.47712 0.47712 0 0 5 Kecang 1 1 0.47712 0.47712 0 0 6 Stabil 1 1 0.47712 0.47712 0 0 7 Harga 1 1 0.47712 0.47712 0 0 8 Murah 1 1 0.47712 0.47712 0 0 9 Banget 1 1 0.47712 0.47712 0 0 10 Home 1 1 0.47712 0 0.47712 0 11 Lama 1 1 0.47712 0 0.47712 0 12 Kepret 1 1 0.47712 0 0.47712 0 13 Ya 1 1 0.47712 0 0.47712 0 14 Bulan 1 1 0.47712 0 0.47712 0 15 Kali 1 1 0.47712 0 0.47712 0 16 Mati 1 1 2 0.17609 0 0.17609 0.17609 17 Internet 1 1 0.47712 0 0.47712 0 18 hari 1 1 0.47712 0 0.47712 0 19 meeting 1 1 0.47712 0 0 0.47712 20 online 1 1 0.47712 0 0 0.47712 21 beda 1 1 0.47712 0 0 0.47712 22 putus 1 1 0.47712 0 0 0.47712 23 sulit 1 1 0.47712 0 0 0.47712 24 andal 1 1 0.47712 0 0 0.47712 Total 3.81696 3.99305 3.03881
No. Kata tf 𝑑𝑓 𝑖𝑑𝑓 log( 𝑁 𝑑𝑓 ) 𝑊 = 𝑑𝑓 ∗ 𝑖𝑑𝑓 D1 D2 D3 D1 D2 D3 𝑦 1 -1 -1
Pembobota n ka ta dila kukan untuk memberika n nila i bobot pa da  setia p term. Ha sil da ri nila i  bobot tersebut kemudian akan diguna ka n da la m pembentukan vektor pa da kla sifika si SVM

## 3.3  Klasifikasi dan Pengujian
Da la m proses kla sifika si Suppport Vector Ma chine dibutuhka n bobot setia p ka ta ya ng a da pada data tra ining. Nila i  bobot setia p term ini dida pa t da ri proses pembobota n TF-IDF ya ng a ka n diguna ka n da la m pembuatan model da ri a lgoritma  Suppport Vector Ma chine. Berikut Ga mba r 4 a da la h source code da ri proses kla sifika si Suppport Vector Ma chine.
Ga mba r 4. Source Code SVM
Pengujia n tdila kuka n untuk mengetahui kinerja  SVM da la m proses kla sifika si. Pengujia n ini dila kuka n denga n memasukkan da ta  tra ining denga n jumla h berda sarkan skena rio ya ng tela h ditentukan pa da Ta bel 10 da n untuk perba ndinga n data tra ining dan da ta  testingnya  pa da pengujia n ini ia la h 90% da ta  tra ining da n 10 % da ta  testing.
Ta bel 10. Skena rio Pemba gia n Da ta  Pengujia n Skenario Pengujian Jumlah Data Training (90% dari Total Data) Jumlah Data Testing (10% dari Total Data) Total Data Positif Negatif 1 360 360 80 800 2 405 405 90 900 3 450 450 100 1000

## 3.4  Evaluasi
Pengujia n kinerja  da ri Support Vector Ma chine dila kuka n denga n metode confusion matrix berda sa rkan da ta testing yang a ka n  di  proses  oleh  model  kla sifika si  Support  Vector  Ma chine  ya ng  tela h  dibua t  sebelum.  Metode  confusion  ma trix mengha silka n   empa t nila i  ya itu  True  Positive,  True  Nega tive,  Fa lse  Positive  da n  Fa lse  Nega tive  sela njutnya  dila kukan perhitunga n mula i da ri a ccura cy, precission da n reca ll.  Berikut a da la h ha sil da ri pengujia n denga n da ta tra ining 90% dan data testing 10%. Berikut ini  Ta bel 11 merupa ka n tabel confusion ma trix ha sil eva lua si terha da p a lgoritma  SVM.
Ta bel 11. Confusion Ma trix Keseluruha n Skena rio
Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 TP TN FP FN TP TN FP FN TP TN FP FN SVM Linear Kernel 33 28 5 14 38 38 4 10 39
51 5 5 SVM RBF Kernel 33 28 5 14 39 38 4 9 39 49 7 5
Da ri ha sil confusion ma trix denga n mengguna kan persa maan (1), (2), da n (3) ma ka  da pat dihitung nila i Akura si, Presisi  dan Reca ll. Berikut Ta bel 12 ha sil eva lua si kinerja  a lgoritma  SVM.
Ta bel 12. Ha sil Eva lua si Kinerja  Algoritma  SVM Evaluasi SVM  Linear SVM  RBF Skenario 1 Akurasi 76.25 % 76.25 % Presisi 86.84 % 86.84 % Recall 70.21 % 70.21 % Skenario 2 Akurasi 84.44 % 85.55 % Presisi 90.47 % 90.69% Recall 79.16 % 81.45 % Skenario 3 Akurasi 90 % 88 % Presisi 88.63 % 84.78 % Recall 88.63 % 88.63 %
Berda sa rka n keseluruha n skena rio  pengujia n ya ng  tela h dila ka kuka n menunjukkan ba hwa  h a sil  da ri  a na lisis  sentimen denga n mengguna ka n a lgoritma  SVM denga n kernel linear da n kernel RBF ya ng ya ng mela lui 3 skena rio penguja in memiliki a kura si untuk Kernel linear seca ra  beruruta n ya itu 76.25 %, 84.44 % da n 90 %  ya ng terus meningka t seda ngka n pa da kernel RBF ha sil a kura si ya ng dida pa t lebih kecil ya itu 76 .25 %, 85.55 % da n 88 %. Untuk nila i  presisi  seca ra  beruruta n SVM kernel linear mengha silka n nila i 86.84%, 90.47% da n 88.63 %, seda ngka n pa da kernel RBF mengha silka n nila i presisi  86.84 %, 90.69 % da n 84.78. Presisi  merupa kan presenta se da ri kea kura tan model ha sil kla sifika si SVM  oleh sistem untuk mengkla sifika sikan ka lima t ya ng bernila i positif,  ka rena  ha sil kla sifika si terus menurun ma ka kemampuan untuk mengkla sifika si ka lima t be rnilai positif sema kin berkura ng. Seda ngka n untuk nila i reca ll seca ra  beruruta n SVM kernel linear mengha silka n nila i 70.21 %, 79.16 %  da n 88.63 %  seda ngka n pa da kernel RBF mengha silka n nila i  reca ll  70.21 %,  81.45% da n 88.63 %.  Disisi  la in  pengujian seba nya k 3 skena rio dila kuka n untuk mengetahui konsistensi kinerja  a lgoritme  SVM  ba ik kernel RBF ma upun kernel Linear a pa bila  jumla h  da ta  ya ng  diujika n  jumla hnya berbeda .  Berda sa rka n pengujia n  mela lui  3  skena rio  ya ng  tela h  dila kukan menujukkan ba hwa perbedaan jum lah da ta ya ng diproses sa nga t berpenga ruh terha da p kinerja  a lgoritme SVM ba ik ba ik kernel RBF  ma upun kernel Linear .  Sela in  jumla h da ta , kinerja  a lgoritme  SVM  da la m ka sus kla sifika si  sentiment ini  ia la h dengan a da nya keterbatasan ka mus ka ta. Ha l ini  diseba bka n ba nyak ka ta-ka ta ga ul a ta u ka ta singka t ya ng seringka li  ditemukan pada sua tu tweet dissocia l media  twitter ya ng seca ra  la ngsung a ka n mempengaruhi ta hap pra -pemrosesan da ta.

## 4. KESIMPULAN
Berda sa rka n ha sil pengujia n ya ng dila kuka n mengguna kan kernel linea r da n kernel RBF denga n 3 skena rio pengujian pada setia p kernel,  da pa t dia mbil kesimpula n seba ga i berikut.  Algoritma   SVM  mengguna ka n denga n kernel linea r  ma upun kernel RBF memiliki ha sil kinerja  eva lua si ba ik da ri sisi  a kura si, presisi  da n reca ll ya ng rela tif sa ma . Sehingga  da pa t dika takan bahwa a lgoritma  SVM ba ik denga n kernel RBF ma upun Linea r sa ma  sa ma dapat diguna kan denga n ba ik  da la m menentukan sentimen pengguna  internet Biznet. Sela in itu denga n 3 skena rio pengujia n denga n jumla h da ta yang berbeda  a lgoritma  SVM ba ik dengan kernel  RBF  ma upun Linea r  sa ma -sa ma  konsisten kinerja nya . Untuk  penelitia n  lebih  la njut ha l  ya ng  perlu  dila kuka n ia lah membua t ka mus pa da database ka ta ga ul da n ka ta  singka t, ka rena  ba nyak tweet ya ng mengguna ka n bahasa kura ng ba ku.

## UCAPAN  TERIMA  KASIH
Terima  ka sih  ka mi uca pka n kepa da Universita s  AMIKOM  Yogya ka rta  ya ng tela h memberika n dukunga n penuh dalam penelitia n ini.

## REFERENSI
[1] Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia, “Penetrasi  & Profil Perilaku Pengguna Internet Indonesia,” Apjii , p. 51, 2018.
[2] A. Balahur, R. Mihalcea,  and A. Montoyo, “Computational  approaches  to subjectivity  and sentiment  analysis:  Present and envisaged methods and applications,” Computer Speech and Language , vol. 28, no. 1, pp. 1–6, 2014.
[3] kominfo, “Indonesia Peringkat Lima Pengguna Twitter,” https://kominfo.go.id/ ,  2012. .
[4] P. R. Shaver, U. Murdaya, and R. C. Fraley, “Structure of the Indonesian emotion lexicon,” Asian Journal of Social Psychology ,  vol. 4, no. 3, pp. 201–224, 2001.
[5] R. Tineges,  A. Triayudi,  and  I.  D. Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan  Metode Klasifikasi  Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020.
[6] C. . Manning, P. Raghavan, and H. Schutze, “Introduction  to Information Retrieval,” Cambridge University Press , 2008.
[7] I.  Rozi,  S.  Pramono,  and  E.  Dahlan,  “Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis  Sentimen)  Untuk  Ekstraksi  Data  Opini  Publik  Pada Perguruan Tinggi,” Jurnal EECCIS , vol. 6, no. 1, pp. 37–43, 2012.
[8] B. Liu, entiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions . Cambridge: Cambridge  University Press, 2015.
[9] A. Fathan  Hidayatullah,  M. Rifqi Ma, and  arif  Program Studi Manajemen  Informatika  STMIK Jenderal Achmad  Yani Yogyakarta Jl Ringroad  Barat,  “Penerapan  Text  Mining  dalam  Klasifikasi  Judul  Skripsi,” Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATi) Agustus , pp. 1907–5022, 2016.
[10]  H. Yu, X. Huang, X. Hu, and H. Cai, “A comparative  study on data mining algorithms for individual  credit risk evaluation,” Proceedings - 2010 International Conference  on Management of e-Commerce and e-Government, ICMeCG 2010 , pp. 35–38, 2010.
[11]  B.  Pang and  L.  Lee,  “Thumb  Up ?  Sentiment  Classification  Using  Machine  Learning  Techiques,” Prociding  of  the  Conference  on Empirical Method in Natural Language Processing Empirical Method in Natural Language Processing , pp. 79–86, 2002.
[12]  E.  Tyagi  and  A. K.  Sharma,  “Sentiment  Analysis  of  Product Reviews  using  Support Vector  Machine  Learning  Algorithm,” Indian Journal of Science and Technology , vol. 10, no. 35, pp. 1–9, 2017.
[13]  P. H. Saputro, M. Aristin, and Dy. L. Tyas, “Klasifikasi Lagu Daerah Indonesia Berdasarkan Lirik  Menggunakan Metode Tf- Idf Dan Naïve Bayes,” Jurnal Teknoloi Informatika dan Terapan , vol. 4, no. 1, pp. 45–50, 2017.
[14]  K. A. B. Permana,  M. Sudarma,  and W. G. Ariastina,  “Analisis Rating  Sentimen  pada Video di Media  Sosial Youtube Menggunakan STRUCT-SVM,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro ,  vol. 18, no. 1, p. 113, 2019.
[15]  N. A. Vidya, M. I. Fanany, and  I. Budi, “Twitter  Sentiment  to  Analyze Net Brand  Reputation  of Mobile Phone Providers,” Procedia Computer Science ,  vol. 72, pp. 519–526, 2015.
[16]  A. D. Hartanto,  A. Syaputra,  and Y. Pristyanto,  “Best parameter  selection  of rabin-Karp  algorithm  in detecting  document  similarity,” 2019.
[17]  C.-W. Hsu, C. Chih-Chung, and C.-J. Lin, “A Practical  Guide to Support Vector Classification,” BJU international , vol. 101, no. 1, pp. 1396–400, 2008.
[18]  B. Max, Principles of Data Mining . London: Springer, 2007.
[19]  R. Feldman and J. Sanger, The Text Mining Handbook . 2007.