## ANALISIS SENTIMEN PRODUK KECANTIKAN JENIS MOISTURIZER DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPER VECTOR MACHINE
Ria Cantika Larasati 1) , Christine Dewi 2) , Henoch Juli Christanto 3) 1-3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana email: 672018413@student.uksw.edu , christine.dewi@uksw.edu, henoch.christanto@atmajaya.ac.id

## Abstract
This  study  employs  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  for  sentiment  analysis  of  facial moisturizer  products  based  on  user  opinions  extracted  from  Application  X,  a  prominent  social  media platform. A dataset of 50,868 tweets in  Indonesian was collected from January 1, 2022, to October 31, 2023,  with  sentiment  labels  assigned  using  the  TextBlob  library.  Of  these,  35,565  tweets  were  used  for training and 15,303 for testing. SVM classification achieved a high accuracy rate of 98%, with notable confusion matrix and recall values both peaking at 98% and 100%, respectively. The study aimed to assess whether  sentiments  expressed  on  Application  X  regarding  moisturizer  products  leaned  predominantly positive  or  negative.  This  research  contributes  to  understanding  public  sentiment  towards  skincare products, providing insights valuable for product providers to gauge consumer perceptions effectively.
Keywords: Sentiment Analysis, Facial Moisturizer, Support Vector Machine, Textblob

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan  produk  perawatan  wajah yang  kian  merebak  di  pasaran  menjadi  sorotan bagi  masyarakat,  khususnya  kaum  hawa  [1]. Perkembangan  produk  perawatan  wajah  dengan berbagai macam varian harga dan komposisi serta cepatnya  pertukaran  arus  informasi  di  media sosial  membuat  masyarakat  memiliki  kesadaran akan  pentingnya  merawat  wajah,  tubuh,  hingga badan  [2].  Dengan  beragamnya  pilihan  produk perawatan  kulit,  setiap  individu  memiliki kesempatan  untuk  menemukan  produk  yang cocok  dengan  jenis  kulit  dan  kebutuhan perawatan  kulitnya  sendiri    [3].  Pelembab ( moisturizer )  wajah  menjadi  salah  satu  produk dasar  dalam  rangkaian  perawatan  wajah.  Setiap produk moisturizer memiliki  kekurangan  dan kelebihan  tergantung  dengan  komposisi  yang terkandung di dalamnya [4]. Dalam menentukan produk moisturizer yang  akan  dibeli  dapat dilakukan dengan memeriksa ulasan-ulasan pada internet.  Ulasan  yang  diketik  sesuai  dengan pengalaman yang dirasakan oleh orang lain akan memiliki pengaruh terhadap keputusan pembelian  suatu  produk  [5].  Salah  satu  aplikasi yang  banyak  digunakan  dalam  berbagi  ulasan adalah Twitter.
Twitter  yang  kemudian  berganti  nama menjadi  X  merupakan  sebuah  platform  media sosial  bertipe micro-blogging yang  memiliki jumlah  maksimal  280  karakter  untuk  setiap kicauan (tweet) [6].  Dalam  hal  ini,  X  menjadi salah satu media sosial yang digemari masyarakat sebagai media pertukaran informasi baik itu dari segi  pengalaman  pengguna  itu  sendiri  maupun ilmu  pengetahuan.  [7].  Pengguna  X  dapat melontarkan pesan yang bersifat positif, negatif, maupun  netral  terhadap  suatu  produk,  layanan, ataupun  personal  [7].  Kebebasan  berpendapat melalui tweet inilah yang menjadikan X sebagai salah satu platform yang dipercaya untuk melihat ulasan-ulasan produk moisturizer . Untuk menganalisa  produk moisturizer lebih  banyak memiliki  ulasan  positif  atau  negatif  diperlukan sebuah analisis sentimen.
Analisis  sentimen,  atau  yang  sering disebut juga dengan penambangan opini (opinion mining), merupakan teknik yang digunakan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan ulasan dari kata,  kalimat,  maupun  dokumen  dengan  tujuan untuk  memahami  sentimen  atau  pendapat  yang terkandung  di  dalamnya  [8].  Tujuannya  adalah untuk  memperoleh  opini  pengguna  di  suatu platform . Sentimen dapat dibagi menjadi emosi
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 125
positif, negatif, dan emosi netral [9]. Tujuan dan manfaat  penelitian  ini  adalah  mengetahui sentimen  dari  ulasan  mengenai moisturizer wajah.  Penelitian  ini  juga  dapat  memberikan informasi  kepada  penyedia  produk  tentang pandangan masyarakat terkait produk moisturizer wajah.
Sentimen  analisis  dapat  dilakukan  dengan beberapa metode klasifikasi seperti model Naïve Bayes  (NB),  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),  dan Support Vector Machine (SVM) [10].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Christine  Dewi dan  Rung-Ching  Chen  dalam  jurnal  yang berjudul “Complement  Naïve  Bayes  Classifier for  Sentiment  Analysis  of  Internet  Movie Database” mendapatkan akurasi tertinggi sebesar  75,13%  untuk  klasifikasi  database sentimen film dengan model Naïve Bayes. [8]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irbah  dan Sibaroni yang berjudul “Multi Aspect Sentiment of  Beauty  Product  Reviews  using  SVM  and Semantic  Similarity”  menggunakan  metode klasifikasi SVM. Penelitian tersebut menggunakan kategori produk serum & essence, toner, scrub & exfoliating, serta sunscreen. Tiga aspek  yang  diteliti  adalah  harga,  kemasan,  dan aroma. Akurasi optimal yang dicapai adalah 93% untuk  aspek  harga,  92%  untuk  aspek  kemasan, dan 86% untuk aspek aroma. [11] Selanjutnya untuk penelitian yang dilakukan oleh Ristyani  Slamet,  et.al  yang  berjudul  “Analisis Sentimen  Twitter  Terhadap  Penggunaan  Artis Korea  Selatan  Sebagai  Brand  Ambassador Produk Kecantikan Lokal” membandingkan nilai akurasi pada model klasifikasi Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine  (SVM).  Penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi model Naïve Bayes sebesar 82.65% dengan Precision 87.81%, dan  nilai  Recall  sebesar  92.11%.  Untuk  model SVM sendiri memperoleh nilai accuracy sebesar 83.60% dengan nilai precision 83.86% dan nilai recall  sebesar  99.62%.  Dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  model  SVM  memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan model Naïve Bayes. [7]
Penelitian  yang  berjudul “Multinominal  Naïve Bayes  Classifier  for  Sentiment  Analysis  of Internet  Movie  Database” yang  dilakukan  oleh Christine Dewi, et.al menyebutkan bahwa tahap preprocessing teks  adalah  fase  paling  penting
dalam  sistem Natural  Language  Processing. Penelitian ini melakukan kombinasi multinomial Naïve  Bayes dan TF-IDF mencapai  akurasi tertinggi sebesar 87,63% [8].
Selanjutnya  pada  penelitian  Angelina  Puput Giovani,  et.al  dari  penelitian  berjudul  “Analisis Sentimen  Aplikasi  Ruang  Guru  di  Twitter menggunakan
Algoritma
Klasifikasi”
membandingkan  model  Naïve  Bayes,  SVM,  K- Nearest  Neighbor  (k-NN)  dengan feature selection dengan  algoritma  Particle  Swarm Optimization  (PSO),dengan  aplikasi  sentiment analisis  pada  aplikasi  Ruang  Guru  di  Twitter. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  terbaik adalah  SVM  dengan  fitur  seleksi  menggunakan algoritma  PSO,  yang  menghasilkan  akurasi sebesar 78,55%  [12].
Penelitian yang dilakukan oleh Christine Dewi et al  dalam  penelitian  berjudul “Improvement  of Support Vector Machine for Predicting Diabetes Mellitus  with  Machine  Learning  Aprroach” membandingkan  dua  metode  klasifikasi  yaitu SVM dan Naïve  Bayes untuk  memprediksi diabetes  melitus.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa SVM dengan kernel radial basis function (RBF) menghasilkan  klasifikasi  terbaik  dengan  tingkat akurasi mencapai 98,25% [13].
Dari penelitian sebelumnya menunjukkan  bahwa Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  akurasi  tertinggi  dibandingkan metode  klasifikasi Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbor . SVM) dikenal  sebagai  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan regresi  [14].  Dalam  konteks  klasifikasi,  SVM memiliki  konsep  yang  lebih  matang  dan sistematis [15]. Penelitian ini akan mengevaluasi analisis  sentimen  dari  ulasan  produk  kecantikan wajah  jenis moisturizer menggunakan  metode klasifikasi  SVM  untuk  menganalisis  apakah ulasan di aplikasi X mengenai produk moisturizer lebih banyak mengandung sentimen negatif atau positif. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil  data  dari  X  dari  tanggal  1  Januari 2022 hingga 31 Oktober 2023 menggunakan kata kunci (keywords) “moisturizer” dengan tweet berbahasa Indonesia dan dianalisis menggunakan metode  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  tingkat ketepatan  yang  diperoleh  metode  klasifikasi SVM  dan  juga  mengidentifikasi  seberapa
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 126
berpengaruhnya  penggunaan  produk  perawatan wajah berjenis moisturizer berdasarkan X.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, pendekatan yang digunakan adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) ,  yang  dikenal  karena  kemampuannya dalam  mengungkapkan  pola  terstruktur  dari kumpulan  data  yang  kompleks,  sehingga memudahkan pemahaman data tersebut [7].
Tahapan  metode  penelitian  yang  dilakukan berupa data selection (pemilihan data) , preprocessing (pra
pemprosesan) ,
transformation (transformasi) ,  data  mining (penambangan  data) , dan evaluation (evaluasi) seperti yang ditampilkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Data Selection
Proses Data  Selection merupakan  proses mengumpulkan  dengan  cara  melakukan data crawling di  aplikasi  X.  Proses  pertama  adalah menentukan keywords yang  sesuai  kemudian mengidentifikasi  kata  kunci (keywords) yang relevan, kemudian memanfaatkan Google Collaboratory sebagai  alat  untuk  melakukan pengambilan data . Pada penelitian ini
menggunakan keywords : moisturizer .  Data
dengan keywords tersebut diambil dari tanggal 1 Januari 2022 hingga 31 Oktober 2023 berbahasa Indonesia. Aplikasi X memberikan batasan dalam scraping data Twitter sebanyak 8000 data untuk akun yang telah terverifikasi, 800 data untuk akun lama tidak terverifikasi, dan 400 data untuk akun baru tidak terverifikasi. Ketentuan ini menyebabkan keterbatasan dalam crawling data dimana harus menetapkan batasan tanggal tweets untuk  mengambil  data  tersebut  perhari.  Proses data selection ditampilkan dalam gambar 2.
Setelah itu, data yang berhasil diambil dari proses crawling disimpan  ke  dalam CSV  (Comma Separated  Values) sehingga  dapat  digunakan pada tahap selanjutnya.

## 2.2 Preprocessing
Setelah  selesai  melakukan  pemilihan  data pada  tahap data  selection, langkah  selanjutnya adalah tahap preprocessing. Pada tahap ini, data dibersihkan  untuk  menghilangkan noise dan disiapkan untuk analisis sehingga hasil perhitungan  optimal  dapat  dibaca  [16]  .  Proses pada preprocessing  data terdapat  beberapa tahapan, yaitu:
2.2.1 Cleaning Data Data  yang  telah  diberi  label  akan dilakukan  pembersihan  dari  duplikat, karakter, maupun tanda baca
(punctuation). Contoh tanda baca tersebut  adalah  tanda  seru,  titik,  koma, tanda tanya, dan lain sebagainya. [17]
2.2.2 Case Folding
Case  Folding adalah  proses  mengubah huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil (lowercase) [7] . 2.2.3 Stopword Removal
Data Selection
Preprocessing Transformation Data Mining Evaluation
Gambar  2.  Proses Crawling Data Twitter
Stopword  removal merupakan  proses menghilangkan  kata-kata  yang  tidak memberikan  makna  signifikan  dalam sebuah  teks,  seperti  kata-kata  sambung “di”, “dan”, “yang”, dll.
2.2.4 Tokenization Tokenization merupakan tahap pemecahan sebuah kalimat menjadi kata.
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengurai kata-kata  dalam  sebuah  kalimat  dengan memisahkan  kalimat  tersebut  menjadi unit-unit  kata,  sehingga  memungkinkan analisis lebih lanjut terhadap setiap kata tersebut [18].
2.2.5 Stemming Data
Stemming adalah proses mengubah kata- kata  dalam  sebuah  teks  menjadi  bentuk dasarnya dengan menghilangkan imbuhan atau afiksasi yang melekat pada kata tersebut [19]. 2.2.6 Labeling
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan pelabelan pada data latih ulasan menggunakan TextBlob.
TextBlob library yang  dimiliki Python dapat digunakan  untuk  memproses Natural Language Processing (NLP). [20] Pelabelan data ini dibagi menjadi 3 kelas
: data dengan sentimen negatif, sentimen positif,  dan    sentimen  netral.  Dengan menggunakan  analisis  sentimen  yang membedakan  antara  ulasan  positif, negatif,  dan  netral,  akan  mempermudah konsumen yang ingin menemukan ulasan produk,  karena  mereka  tidak  perlu  lagi membaca semua ulasan secara menyeluruh. [21]

## 2.3 Transformation
Tahap transformation merupakan  proses vektorisasi  yang  bertujuan  untuk  memberikan bobot  pada  kata-kata  dalam  sebuah tweet sehingga tweet tersebut  dapat  dikenali  polanya saat masuk ke dalam tahap data mining.

## 2.4 Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  Model SVM.  SVM  merupakan  metode  pembelajaran yang  memanfaatkan  hipotesis  dalam  bentuk fungsi  dan  fitur  yang  memiliki  dimensi  tinggi [23].  Proses  pelatihan  SVM  dilakukan  dengan menggunakan algoritma pembelajaran berdasarkan  teori  optimasi  [24].  SVM  memiliki keunggulan dalam kinerjanya yang efektif dalam ruang  berdimensi  tinggi,  efisiensi  yang  tinggi ketika  jumlah  fitur  lebih  besar  dari  jumlah sampel,  dan  penggunaan  memori  yang  efisien karena hanya menggunakan subset titik pelatihan [25].
Tahap  awal  pada  proses  ini  adalah  pembagian data menjadi 2, yaitu 70% digunakan untuk data latih  dan  30%  digunakan  untuk  data  uji [26] . Data latih digunakan untuk mengidentifikasi pola yang  diinginkan,  sementara  data  uji  digunakan untuk  menguji validitas penemuan yang dihasilkan  dari  data  latih  [17].    Pada  dasarnya, metode  ini  berfungsi  dengan  menetapkan  batas antara  dua  kelas  dengan  memastikan  jarak maksimal  dari  data  yang  terdekat.  Untuk mencapai  batas  maksimal  antara  kelas-kelas tersebut,  diperlukan  pembentukan hyperplane terbaik  di  dalam  ruang  input,  yang  didasarkan pada  pengukuran  margin hyperplane dan penemuan  titik  maksimumnya  [27].  Margin adalah jarak antara hyperplane dan titik terdekat dari  setiap  kelas  dalam  data.  Ini  merupakan konsep  inti  dari  SVM  [28].  SVM  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data yang dapat dipisahkan baik secara linear maupun non-linear [17].  Visualisasi  dari  klasifikasi menggunakan model SVM tersedia pada gambar 3.
Proses pengklasifikasian data uji akan menggunakan library SVM.

## 2.4 Evaluation
Tahap evaluasi dilakukan untuk
mengevaluasi kualitas dari suatu classifier . Suatu sistem  klasifikasi  perlu  dievaluasi  performanya untuk mengukur akurasi dari prediksi klasifikasi yang  dibuat  [25].  Setelah  tahap  tersebut, perbandingan hasil dari dua dataset yang berbeda dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur  presisi (precision) , recall,  f1-score, dan akurasi (accuracy) [26] .
Hasil  dari  confusion  matrix  diilustrasikan  pada tabel 1.
Tabel 1. ilustrasi hasil confusion matrix
AKTUAL PREDIKSI NEGATIF NETRAL  POSITIF NEGATIF TN FNNet FNP NETRAL FNetN TNet FNetP POSITIF FPN FPNet TP
Dari  kolom  aktual  di  tabel  1  menjelaskan sentimen dari data uji yang telah diberikan label, sedangkan  kolom  prediksi  berisi  hasil  label sentimen  dari  model  yang  telah  kita  latih sebelumnya. Umumnya semakin tinggi nilai TN, TP,  dan  TNet,  maka  semakin  baik  pula  hasil klasifikasi dengan model tersebut [29], [30], [33] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Data Selection
Data Selection dilakukan dengan cara
melakukan crawling  data berupa tweet yang berisi  opini  dari  aplikasi  X  menggunakan keywords  ‘moisturizer’ berbahasa  Indonesia. C rawling  data ini  memanfaatkan tweet-harvest yang di bangun menggunakan Node.js . Proses ini mengumpulkan  50.868  data  opini  yang  didapat dari  tanggal  1  Januari  2022  hingga  31  Oktober 2023. Data yang dihasilkan mencakup created_at, full_text, username, dan tweet_url.

## Preprocessing Data
Setelah  data  terkumpul,  selanjutnya  data  masuk ke  dalam  tahap  preprocessing  yang  berfungsi untuk  membersihkan  data  dari  duplikasi,  kata- kata  dan  symbol  yang  tidak  diperlukan,  serta pemberian label pada data. Data yang masuk ke dalam  tahap preprocessing ini  adalah  data  dari kolom ‘ tweet’.
Cleaning Data Cleaning  data membersihkan  data “full_text” yang  berisi tweet dari url,  html,  emoji, penomoran, dan simbol.

## Case Folding
Dalam  proses  ini,  tweet  yang  telah  berhasil dibersihkan  dan  mengandung  huruf  kapital  dan huruf  kecil  diubah  menjadi  huruf  kecil seluruhnya.  Proses  ini  dapat  mempermudah mesin dalam memproses data.
Tokenization Proses Tokenization merupakan proses pemecahan  kalimat  opini  menjadi  potongan- potongan  kata  yang  membentuk  opini  tersebut. Secara  umum  setiap  kata  teridentifikasi  atau dipisahkan  dari  kata  lainnya  dengan  spasi, sehingga proses tokenization melibatkan karakter spasi dalam opini untuk memisahkan setiap kata. [34]

## Stopword Removal
Proses  ini  memanfaatkan stopwords berbahasa Indonesia yang dimiliki oleh library NLTK . Stemming Data
Gambar  3. Metode SVM
Proses  ini  memperkecil  indeks  dari  opini  yang telah melalui proses tokenization tanpa menghilangkan  makna  dari  opini  tersebut. Stemming  dapat  mengurangi  beban  memori selama pelatihan model dan klasifikasi [35].
Labeling Data Dalam  melakukan Labeling  data menggunakan sklearn library untuk membagi antara data latih dan  data  uji.  Dengan  menggunakan library tersebut,  diperoleh  jumlah  data  latih  sebanyak 35.075  dan  data  uji  sebanyak  15.033  yang diambil secara acak dengan menggunakan fungsi ‘train_test_split’. Hal ini memastikan data  yang diambil adalah representatif dari seluruh dataset. Hasil data labeling dengan TextBlob dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Hasil Labeling Data
Gambar 4  menampilkan gabungan label dari  data  latih  dan  data  uji.  Dari  data-data tersebut,  dapat  divisualisasikan  menggunakan word cloud untuk melihat kata-kata yang sering muncul.  Hasil  visualisasi word  cloud dapat dilihat pada gambar 5, sementara diagram batang yang  menunjukkan  frekuensi  kata  yang  sering muncul dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 5. Visualisasi Word cloud
Gambar 6. Kata yang Sering Muncul

## 3.2 Transformation
Tahap transformation mencakup  tahap vektorisasi  atau  memberikan  nilai  pada  kata dalam tweet opini  agar  setiap  kata  dapat  dicari polanya ketika masuk ke dalam tahap klasifikasi. Vektorisasi  ini  menggunakan  rumus  TF-IDF yang  telah  tertera  pada  persamaan  (1).  Hasil perhitungan  TF-IDF  dapat  dilihat  dari  tabel  1 dimana  perhitungan  tersebut  diambil  dari  teks sampel yang terdapat pada tabel 2.
Tabel 1. Teks Sampel Tweet Hasil Preprocessing
D1 butuh toner hatamogi serum the ordinary moisturizer skintific
D2 sbyfess mending moisturizer bright stuff emina yg spfnya bagus
D3 pake  sunscreen  ga  sih  dipake  umur rekomendasi sunscreen
bagus moisturizer remaja
Tabel 2. Sampel data yang telah ditransformasi
Term D F IDF log(N/ DF) TF-IDF D1 D2 D3 butuh 1 0.698 97 0.069 897 0 0 toner 1 0.698 97 0.069 897 0 0 hatam ogi 1 0.698 97 0.069 897 0 0 serum 1 0.698 97 0.069 897 0 0 the 1 0.698 97 0.069 897 0 0
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 130
ordinar y 1 0.698 97 0.069 897 0 0 moistu rizer 3 0.221 849 0.022 185 0.018 487 0.017 065 skintifi c 1 0.698 97 0.069 897 0 0 sbyfes s 1 0.698 97 0 0.058 248 0
Untuk melakukan vektorisasi dengan TF-IDF menggunakan kode program 1.

## Kode Program 1. Vektorisasi dengan TF-IDF
Dengan melakukan kode program 1 dapat melakukan transformasi menggunakan TF-IDF Vectorizer sehingga menghasilkan representasi numerik dari teks yang siap digunakan untuk melatih model SVM.

## 3.3 Data Mining
Proses  Data  Mining  di  sini  adalah  proses pelatihan  dari  model Support  Vector  Machine (SVM). Langkah pertama dalam proses pelatihan SVM  ini  adalah  menginisialisasi  model  SVM menggunakan kernel linear. Kernel linear dipilih karena memungkinkan model untuk menciptakan pemisah  linear  dalam  ruang  fitur  yang  tinggi, yang  dapat  berguna  untuk  menangani  masalah klasifikasi  teks.  Model  SVM  kemudian  dilatih menggunakan data pelatihan yang telah divektorisasi  menggunakan  TF-IDF  yang  telah dilakukan  pada  tahap transformation .  Proses pelatihan  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  pola dan  struktur  data  yang  relevan  dalam  teks  dan memungkinkan  model  SVM  untuk  membangun batas  keputusan  yang  memisahkan  kelas-kelas
yang  berbeda  dengan  optimal.  Dalam  proses pelatihan  model  SVM  sendiri  tertera  pada  kode program 2.
Pada kode program 2, parameter dari model SVM yang  telah  dilatih,  dievaluasi.  Parameter- parameter ini mencakup kernel yang digunakan, nilai  C  (parameter  regulasi  yang  mengontrol trade-off antara margin dan kesalahan klasifikasi), intercept (bias),  dan support  vetors (titik-titik  data  yang  paling  dekat  dengan  batas keputusan).  Untuk  nilai  C  ( Cost) sendiri menggunakan 1.0.
Dari kode program 2 menghasilkan output seperti yang ada pada gambar 7.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
#inisialisasi TF_IDF Vectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)
svm_model = SVC(kernel='linear', random_state=42)
svm_model.fit(X_train_tfidf, y_train)
#inisialisasi model SVM
svm_model = SVC(kernel='linear', random_state=42)
#Melatih model dengan data pelatihan yang sudah di vektorisasi
svm_model.fit(X_train_tfidf, y_train)
print(f"Support Vectors:
{svm_model.support_vectors_}")

## Kode Program 2. Melatih model SVM
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
131

## Gambar 7 Hasil klasifikasi dengan SVM

## 3.4 Evaluation
Berdasarkan pembagian antara data latih dan data  uji,  dilakukan  klasifikasi  dan  evaluasi menggunakan  model  klasifikasi Support  Vector Machine .  Tahap evaluation ini  dilakukan  untuk menilai  seberapa  akurat  model Support  Vector Machine tersebut. Untuk menentukan keakuratan sebuah model dibutuhkan confusion matrix. Hasil dari  perhitungan confusion  matrix dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Aktual Prediksi Negatif Netral Positif Negatif 732 102 39 Netral 2 11102 9 Positif 44 153 2850
Dari tabel 3 dapat disimpulkan bahwa nilai True Negatif  sebesar  732,  nilai  True  Netral  sebesar 11.102,  dan  jumlah  True  Positif  sebesar  2.850. Angka ini didapatkan dari hasil pengujian 15.033 data.  Adapun  visualisasi  dari confusion  matrix terdapat pada gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi Confusion Matrix
Dari  gambar  7  dapat  terlihat  bahwa  nilai  true paling banyak terletak pada True Netral dimana mendapatkan  11.102  data.  Adapun  opini sebanyak 102 dan 39 yang seharusnya masuk ke dalam kategori negatif tetapi diprediksi netral dan positif  oleh  model.  Kemudian  terdapat  2  dan  9 opini yang dikategorikan netral tetapi diprediksi negatif  dan  positif  oleh  model.  Selanjutnya terdapat  44  dan  153  opini  yang  dikategorikan sebagai positif tetapi diprediksi negatif dan netral oleh model.
Setelah mengetahui confusion matrix , selanjutnya  dapat  mengetahui  nilai  precision, recall, dan f1-score. Adapun hasil perhitungannya terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil klasifikasi dengan SVM
Precisio n Recal l F1- scor e Suppor t Negatif 0.94 0.84 0.89 873 Netral 0.98 1.00 0.99 11113 Positif 0.98 0.94 0.96 3047 Accuracy 0.98 15033 Macro avg 0.97 0.92 0.94 15033 Weighte d avg 0.98 0.98 0.98 15033
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  model  SVM untuk melakukan klasifikasi sentimen mendapatkan  nilai precision sebesar  97%,  nilai recall sebesar  93%,  nilai f1-score sebesar  95%, dan nilai accuracy sebesar 98%. 4. KESIMPULAN
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 132
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  mayoritas masyarakat  memiliki  kecenderungan  netral terhadap produk moisturizer yang tengah beredar di masyarakat saat ini. Penelitian ini menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  melakukan  analisis  sentimen terhadap ulasan produk moisturizer di platform X berdasarkan  50,868  tweet  opini.  Metode  SVM berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  98%, dengan nilai tertinggi untuk matriks kebingungan dan  recall  mencapai  98%  dan  100%  masing- masing,  serta  f1-score  sebesar  99%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  SVM  sangat  efektif  dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral terhadap produk moisturizer, memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  produsen  untuk memahami  pandangan  konsumen  terhadap produk  mereka  di  platform  sosial  media  seperti X..

## 5. REFERENSI
[1] D.  W.  R.  Wati,  N.  Fatmawatie,  and  N. Fauza,  “Pengaruh  Customer  Satisfaction
Dan  Customer  Trust  Terhadap  Customer Loyalty  Produk  Krim  Pelembab  Wajah Fair & Lovely,” Istithmar  J. Stud. Ekon.
Syariah ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  50–71,  2020,
doi: 10.30762/istithmar.v4i1.4.
[2] M.  E.  T.  Butarbutar  and  A.  Y. Chaerunisaa,  “Peran  Pelembab  dalam Mengatasi  Kondisi  Kulit  Kering,” Maj.
Farmasetika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  56–69, 2020, doi: 10.24198/mfarmasetika.v6i1.28740.
[3] I.  L.  Situmorang,  “Pengaruh  Kualitas Produk  dan  Iklan  terhadap  Citra  Merek dan Keputusan Pembelian Produk Kecantikan  Merek  Pond’s,” Suparyanto dan Rosad (2015 , vol. 5, no. 3, pp. 248– 253, 2020, [Online]. Available: https://jom.unri.ac.id/index.php/JOMFE KON/article/view/12298
[4] S. Fatimah, “Pengaruh Kesadaran Merek, Persepsi  Kualitas,  Asosiasi  Merek,  Dan
Loyalitas  Merek  Terhadap  Keputusan Pembelian Pelembab  Wardah Pada Konsumen  Al  Yasini  Mart  Wonorejo,” Sketsa  Bisnis ,  vol.  1,  no.  2,  2014,  doi: 10.35891/jsb.v1i2.75.
[5] E.  Putra,  “Pengaruh  Promosi  Melalui Sosial  Media  Dan  Review  Produk  Pada Marketplace Shopee Terhadap Keputusan Pembelian  (  Studi  Pada  Mahasiswa  Stie Pasaman  )  the  Influence  of  Promotion Through  Social  Media  and  Product Review  on  the  Marketplace  Shopee  on Purchase Dec,” J. Apresiasi Ekon. , vol. 8, no. 3, pp. 467–474, 2020.
[6] I.  Zukhrufillah,  “Gejala  Media  Sosial Twitter Sebagai Media Sosial Alternatif,” Al-I’lam J. Komun. dan Penyiaran Islam , vol.  1,  no.  2,  p.  102,  2018,  doi: 10.31764/jail.v1i2.235.
[7] R.  Slamet,  W.  Gata,  A.  Novtariany,  K.
Hilyati,  and  F.  A.  Jariyah,  “Analisis Sentimen  Twitter  Terhadap  Penggunaan Artis  Korea  Selatan  Sebagai  Brand Ambassador  Produk  Kecantikan  Lokal,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol.  5,  no.  1,  pp.  145–153,  2022,  doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3933.
[8] C.  Dewi  and  R.  C.  Chen,  “Complement Naive  Bayes  Classifier  for  Sentiment Analysis  of  Internet  Movie  Database,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 13757 LNAI, pp. 81–93, 2022, doi: 10.1007/978-3-031- 21743-2_7.
[9] C.  Dewi,  B.-J.  Tsai,  and  R.-C.  Chen, “Shapley Additive Explanations for Text Classification  and  Sentiment  Analysis  of Internet  Movie  Database  BT    -  Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems,” 2022, pp. 69–80.
[10] C. Dewi, R.-C. Chen, H. J. Christanto, and F.  Cauteruccio,  “Multinomial  Naïve Bayes  Classifier  for  Sentiment  Analysis of Internet Movie Database,” Vietnam  J.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 133
Comput.  Sci. ,  vol.  10,  no.  04,  pp.  485– 498, 2023, doi: 10.1142/s2196888823500100. [11] Irbah  salsabila  and  Yuliant  Sibaroni, “Multi  Aspect  Sentiment  of  Beauty Product  Reviews  using  SVM  and Semantic Similarity,” J. RESTI (Rekayasa
Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 520–526, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3078.
[12] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.
Haryanti,  L.  Kurniawati,  and  W.  Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di  Twitter  Menggunakan  Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[13] C. Dewi, J. Zendrato, and H. J. Christanto, “Improvement of support vector machine for  predicting  diabetes  mellitus  with machine  learning  approach,” J.  Auton. Intell. , vol. 7, no. 2, pp. 1–12, 2023, doi: 10.32629/jai.v7i2.888.
[14] C. Dewi and R. C. Chen, “Random forest and  support  vector  machine  on  features selection  for  regression  analysis,” Int.  J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 15, no.
6, pp. 2027–2037, 2019, doi:
10.24507/ijicic.15.06.2027.
[15] N.  W.  S.  Agustini,  D.  Priadi,  and  R.  V. Atika,  “Profil  Kimia  dan  Aktivitas
Antibakteri Fraksi Aktif Nannochloropsis sp. sebagai Senyawa Penghambat Bakteri Penyebab  Gangguan  Kesehatan  Mulut,”
J. Pascapanen dan Bioteknol. Kelaut. dan Perikan. , vol. 17, no. 1, p. 19, 2022, doi: 10.15578/jpbkp.v17i1.781.
[16] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis
Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota Indonesia Menggunakan Algoritma
Support  Vector  Machine  (SVM),” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no.
1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[17] H.  Nurrun  Muchammad  Shiddieqy,  S. Paulus  Insap,  and  W.  Wing  Wahyu,
“Studi  Literatur  Tentang  Perbandingan Metode  Untuk  Proses  Analisis  Sentimen Di Twitter,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 57–64, 2016.
[18] A.  Deviyanto  and  M.  D.  R.  Wahyudi, “Penerapan  Analisis  Sentimen  Pada Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor,” JISKA  (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[19] J.  W.  Iskandar  and  Y.  Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k- NN  untuk  Analisis  Sentimen  Gadget Berbasis  Aspek,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1120–1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588. [20] R.  Azhar,  A.  Surahman,  and  C.  Juliane, “Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve
Bayes,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 267–281, 2022.
[21] B. M. Iqbal, K. M. Lhaksmana, and E. B. Setiawan,  “2024  Presidential  Election Sentiment Analysis in News Media Using Support  Vector  Machine,” J.  Comput. Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  397– 404, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3051.
[22] M. Hamka, N. Alfatari, and D. Ratna Sari, “Analisis  Sentimen  Produk  Kecantikan Jenis  Serum  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 64, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4740.
[23] I.  P.  Monika  and  M.  T.  Furqon, “Penerapan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3165–3166,
2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[24] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N.
S.  Marga,  “Sentimen  Analisis  Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma  Svm,” J.  Data  Min.  dan  Sist. Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[25] M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and  N.  A.  Rakhmawati,  “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Random  Forest  dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” J. Inform.  Upgris ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  36–40, 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7099.
[26] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector  Machine  (SVM),” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[27] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P. Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang
Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme  Support  Vector  Machine (SVM),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2789– 2797,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[28] S.  Styawati,  N.  Hendrastuty,  and  A.  R. Isnain,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat
Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada Twitter  Dengan  Metode  Support  Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6,  no.  3,  pp.  150–155,  2021,  doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.
[29] O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko,  “Analisa perbandingan tingkat performansi metode support  vector  machine  dan  naïve  bayes classifier,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 1, pp. 67–72,
2018.
[30] Trivusi,  “Metriks  Evaluasi  Sistem Menggunakan
Confusion Matrix,” Trivusi.web.id , 2022.
https://www.trivusi.web.id/2022/04/evalu
asi-sistem-dengan-confusion-matrix.html (accessed Feb. 26, 2024).
[31] S.  Budi,  “Text  Mining  Untuk  Analisis Sentimen  Review  Film  Menggunakan Algoritma  K-Means,” Techno.Com ,  vol. 16,  no.  1,  pp.  1–8,  2017,  doi: 10.33633/tc.v16i1.1263.
[32] Anggreany  Maria  Susan,  “Confusion Matrix,” Bina  Nusantara  University , 2022. https://socs.binus.ac.id/2020/11/01/confu sion-matrix/ (accessed Feb. 26, 2024).
[33] Rina,  “Memahami  Confusion  Matrix: Accuracy,  Precision,  Recall,  Specificity, dan  F1-Score  untuk  Evaluasi  Model Klasifikasi,”
Medium.com , 2023.
https://esairina.medium.com/memahami- confusion-matrix-accuracy-precision- recall-specificity-dan-f1-score- 610d4f0db7cf (accessed Feb. 26, 2024).
[34] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I. Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek
Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Klasifikasi  Support  Vector  Machine (Svm,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 376– 390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932. [35] R.  Novaneliza,  F.  Handayani,  R.  J. Suhandar, H. Surono, N. S. Azzahra, and D.  Nadilla,  “Perbandingan  Algoritma Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Twitter Transportasi  Umum  Commuterline,” J. Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  7, no. 1, pp. 13–21, 2023.