## KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK ANALISA SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI

## PEDULILINDUNGI
Astrid Noviriandini 1) , Hermanto 2) , Yudhistira 3)
1 Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat 2 Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat
3 Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat Co Responden Email: astrid.asv@bsi.ac.id

## Article history
Received 07 January 2022 Revised 31 March 2022 Accepted 14 April 2022 Available online 22 April 2022
Keywords Covid-19, Google Play, PeduliLindungi, Review, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization.

## Abstract
Covid-19  is  an  infectious  disease  that  has  spread  to  Indonesia.  Monitoring  the spread  of  Covid-19  in  Indonesia  is  handled  by  the  Ministry  of  Communication and Information (KOMINFO) by creating the  PeduliLindung application which can  be  found  on  Google  Play.  Users  will  choose  applications  that  have  good reviews, but monitoring reviews from the public is not easy, so the author wants to know the analysis of user reviews of the PeduliLindung application based on user  comments  using  the  Support  Vector  Machine  algorithm  based  on  Particle Swarm Optimization. The test results with an accuracy value = 93.0% and AUC value = 0.977. For this reason, the application of the PSO-based Support Vector Machine in this research has a higher accuracy so that it can be used to provide solutions  to  sentiment  analysis  problems  in  reviewing  comments  from  the Pedulilindungi application users on google play.
Riwayat
Diterima 07 Januari 2022 Revisi 31 Maret 2022 Disetujui 14 April 2022 Terbit 22 April 2022
Kata Kunci Covid-19, Google Play, PeduliLindungi, Review, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization.

## Abstrak
Covid-19  adalah  penyakit  menular  yang  sudah  menyebar  ke  Indonesia. Pemantauan  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia  ditangani  oleh  Kementrian Komunikasi dan Informatika (KOMINFO) dengan membuat aplikasi PeduliLindungi  yang  dapat  ditemukan  di  Google  Play.  Pengguna  akan  memilih aplikasi  yang  memiliki  ulasan  yang  bagus,  tetapi  untuk  memantau  ulasan  dari masyarakat  tidak  mudah  sehingga  penulis  ingin  mengetahui  analisis  review pengguna  aplikasi  PeduliLindungi  berdasarkan  komentar  pengguna  dengan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  berbasis  Particle  Swarm Optimization.  Hasil  tes  dengan  nilai  akurasi  =  93,0%  dan  nilai  AUC  =  0,977. Untuk  itu,  penerapan  Support  Vector  Machine  berbasis  PSO  pada  peneltian  ini memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  sehingga  dapat  digunakan  untuk  memberikan solusi  terhadap  permasalahan  analisis  sentimen  pada  review  komentar  pengguna aplikasi Pedulilindungi di google play.

## PENDAHULUAN
Dunia  dilanda  bala  penyakit  yang menyerang sistem pernafasan manusia, penyakit  ini  dikenal  dengan  nama  Covid-19. Covid-19  ditetapkan  sebagai  wabah  yang terjadi  dengan  melibatkan  manusia,  karena penyebarannya  sudah  mencapai  sebagian besar  Negara  yang  ada  di  dunia  ini  maka wabah  tersebut  ditetapkan  sebagai  pandemic dunia  pada  bulan  maret  2020  (Santoso  et  al., 2021).
Pemantauan  penyebaran  Covid-19  di Indonesia ditangani oleh
Pemerintah Indonesia menggunakan berbagai macam cara
salah  satunya  yaitu  menggunakan  aplikasi android yang dipasang Google Play. Aplikasi yang  dibuat  oleh  pemerintah  kali  ini  adalah aplikasi  PeduliLindungi  yang  menjadi  wadah penanganan  dan  partisipasi  masyarakat  untuk saling membagikan data lokasi saat berpergian  agar  penelusuran  riwayat  kontak dengan penderita Covid-19 di Indonesia dapat dilakukan. Hal ini tentunya membuat masyarakat  menjadi  sering  membicarakan pendapatnya  melalui  aplikasi  PeduliLindungi yang terdapat pada Google Play.
Aplikasi  PeduliLindungi  ini  ditetapkan melalui  Keputusan  Menteri  Komunikasi  dan Informatika Nomor 171 Tahun 2020
sebagaimana  telah  diubah  dengan  keputusan
Menteri  Komunikasi  dan  Informatika  Nomor 253  Tahun  2020  tentang  Perubahan  Atas
Keputusan Menteri Komunikasi dan
Informatika  Nomor  171  Tahun  202  tentang penetapan  Aplikasi  PeduliLindungi  Dalam Rangka  Pelaksanaan  Surveilans  Kesehatan Penanganan  Corona  Virus  Disease  2019 (Covid-19).
Sebagai  aplikasi  yang  digunakan  dalam pelaksanaan  surveilans  kesehatan  dalam menangani  penyebaran  Covid-19,  maka  dari itu  aplikasi  PeduliLindungi  ini  harus  terus dipertahankan karena sangat membantu masyarakat dalam upaya penelusuran, pelacakan  dan  pemberian  peringatan  Covid- 19(Eka Putri & Radja Erland, 2021).
Fokus utama penelitian ini adalah melihat review  aplikasi  PeduliLindungi  yang  ada  di Google  Play.  Review  pengguna  aplikasi PeduliLindungi dapat dipengaruhi oleh beberapa  hal  yang  belum  menjadi  perhatian oleh  pihak  Kementrian  Komunikasi  dan Informatika  (KOMINFO)  sebagai  pembuat aplikasi  ini.  Hal  ini  memungkinkan  terjadi karena  adanya  beberapa  faktor  yang  harus diperbaiki  sebagai  informasi  pengembangan aplikasi. Opini yang diberikan oleh masyarakat  mengenai  pelayanan  aplikasi PeduliLindungi tentang kepuasan atau berkurangnya masyarakat yang menggunakan layanan  ini,  maka  dengan  banyaknya  opini- opini  yang  diberikan  membuat  masyarakat menjadi lebih selektif dalam memilih oenyedia layanan  yang  baik  sehingga  dengan adanya  hal  tersebut  pemerintah  khususnya KOMINFO mengetahui kepuasan masyarakat yang  diberikan  sehingga  dapat  memperbaiki dan meningkatkan kualitas layanan yang akan diberikan  kepada  masyarakat.  Maka  dari  itu untuk  melihat  hal  tersebut  dilakukanlah sebuah analisa sentiment pengguna.
Analisis  sentiment  merupakan  proses menentukan opini seseorang yang diwujudkan dalam bentuk teks dan dikategorikan menjadi sentiment  positif  atau  negatif(Noviriandini  et al., 2021). Pengguna internet banyak menuliskan opini dan segala hal yang menjadi perhatian  mereka.  Opini  tentang  apa  yang mereka  rasakan  ini  dapat  berupa  perasaan positif,  netral  ataupun  negatif  yang  dapat diungkapkan dengan cara yang kompleks.
Text  Mining  dikenal  dengan  text  data mining  atau  pencarian  pengetahuan  di  basis data  textual  adalah  sebuah  proses  untuk melakukan  pencarian  pengetahuan  yang berfokus kepada data yang berbentuk dokumen atau teks(Noviriandini et al., 2021).
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah metode pembelajaran supervised yang menganalisis  data  dan  mengenali  pola  untuk klasifikasi dan regensi, SVM bekerja menggunakan cara mencari hyperplane terbaik  dengan  memaksimalkan  jarak  antar kelas, hyperplane merupakan  sebuah  fungsi yang  digunakan  untuk  pemisah  antar  kelas. SVM  merupakan  sebuah  pengklasifikasi maka  diberi  suatu  himpunan  pelatihan  yang ditandai  sebagai  milik  salah  satu  dari  kelas kategori, algoritma SVM membangun sebuah model  yang  memprediksi  apakah  data  yang baru  diproses  merupakan  salah  satu  dalam kategori yang lain(Rahman et al., 2021).
Particle Swarm Optimization (PSO) dapat diartikan  sebagai  kelompok  burung  mencari makanan  disuatu  daerah.  Burung  tersebut tidak  tahu  dimana  makanan  terserbut  berada, tapi  mereka  tahu  seberapa  jauh  makanan  itu berada,  strategi  terbaik  untuk  menemukan makanan  tersebut  adalah  mengikuti  burung yang dekat dengan makanan tersebut(Wahyudi et al., 2019).
Beberapa penelitian terdahulu yang digunakan  untuk  menunjang  penelitian  ini adalah yang pertama dengan judul “Algoritma Klasifikasi Naïve  Bayes dan Support  Vector
Machine dalam Layanan Komplain
Mahasiswa”  dilakukan  pengujian  model dengan  membandingkan  dua  metode  data mining yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve  Bayes dapat  dibuktikan  dengan nilai  akurasi  dan  nilai  AUC  dari  masing- masing  algoritma  yaitu  untuk  SVM  nilai akurasi  =  84,45%  dan  nilai  AUC  =  0,922, sedangkan  untuk  algoritma Naïve  Bayes nilai akurasi  =  69,75%  dan  nilai  AUC  =  0,687 (Hermanto et al., 2020). Berdasarkan penelitian terdahulu yang kedua dengan judul “ Analysis of User Reviews for the PeduliLindungi  Application  on  Google  Play Using    Naïve  Bayes  Algorithm  Based  on Particle  Swarm  Optimization” bisa  dilihat untuk algoritma NB berbasis PSO mandapatkan nilai akurasi = 69,00% dan nilai AUC = 0,659 (Mustopa et al., 2020).
Dari latar belakang yang sudah diuraikan diatas,  peneliti  akan  melakukan  analisis review  pengguna  aplikasi  PeduliLindungi berdasarkan  komentar  pengguna  aplikasi tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM)  berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO).  Proses  pengujian  data pada  Rapidminer  dimulai  dengan  proses pembentukan model dengan data pada bagian pertama  pembagian  data  training  dan  data testing.  Setelah  melakukan  pengujian  hasil Akurasi dapat diukur menggunakan Accuracy dan  AUC  serta  akan  ditampilkan  dalam bentuk  kurva  ROC,  tentunya  dapat  diketahui aplikasi PeduliLindungi manakah yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  sesuai dengan  hasil  penelitian  menggunakan  model algoritma Support  Vector  Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO).

## METODE PENELITIAN
A. Bussines Understanding Tahapan
ini berfokus kepada
pemahaman tujuan dari proyek dan kebutuhan secara  perspektif  bisnis  kemudian  mengubah pengetahuan  ini  menjadi  definisi  masalah penambangan  data  dan  rencana  awal  yang dirancang  untuk  mencapai  tujuan(Lestari  & Mahdiana,  2021).  Data  yang  akan  digunakan pada  penelitian  ini  adalah review komentar pengguna  aplikasi  PeduliLindungi  pada google  play yang  memberikan  komentar, untuk  menentukan  status review komentar pengguna yang ada di google.
Pada tahapan ini juga dilakukan pemahaman  untuk  mencari  metode  algoritma terbaik  agar  dapat  membantu  saat  proses pengolahan data yang akan dilakukan dengan cara membandingkan hasil dari algoritma dan Support  Vector  Machine (SVM)  pada review komentar pengguna aplikasi PeduliLindungi.

## B. Data Understanding
Tahapan  ini  adalah  proses  memahami data yang akan digunakan sebagai bahan yang akan  diteliti  untuk  bisa  dilakukan  ke  tahap setelahnya  yaitu  processing.  Data  review pengguna  PeduliLindungi  mengambil  data dari google  play, dimana review komentar pengguna  diambil  sebanyak  1000  data.  Dari review pengguna tersebut kemudian dikelompokkan
berdasarkan kategori
komentar  yang  diberikan  oleh  pengguna PeduliLindungi.

## C. Data Preparation
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan persiapan  data  sebelum  data  dilakukan modelling atau disebut dengan Data Preparation . Untuk tahap ini mempersiapkan data  untuk  melakukan  langkah-langkah  yang disebut  dengan text  preprocessing.. Dalam Text  Preprocessing terdapat  beberapa  tahap, yaitu Case  Folding,  Tokenizing,  Stopword Removal dan Stemming (Salam et al., 2018). Pada tahap ini menggunakan dua aplikasi preprocessing, yang  pertama  menggunakan Gata  Framework  yang  diakses  melalui  link http://gataframework.com/textmining yang dapat  digunakan  secara  gratis  juga  mudah dalam  penggunaan  dikarenakan  tidak  harus membuat account untuk  memakai  servicenya dan dilanjutkan preprocessing dari Rapidminer, berikut adalah tahapannya :
Sumber: http://gataframework.com/textmining Gambar 1. Tampilan tools Gata Framework Text Mining
Gata Framework merupakan  alternatif  dalam pre-processing  teks    berbahasa  Indonesia yang  dikombinasikan    dengan  aplikasi RapidMiner  untuk  memproses    kata-kata dalam  bahasa  Indonesia,  hal ini dikarenakan dalam    aplikasi    RapidMiner    sudah  ada fasilitas    kamus    untuk    mengubah    akronim, dan  stopword,  tetapi  masih  terbatas  pada bahasa Inggris,  Cina,  dan  Arab,  sedangkan untuk    bahasa  Indonesia    masih    belum tersedia.    Dari  hasil  pre-processing  dengan menggunakan Gata Framework, maka data set akan  dilakukan  pre-processing  lagi  dengan menggunaan tools RapidMiner untuk membersihkan  data  agar  lebih  baik  lagi hasilnya

## D. Remove Duplicates
Remove  Duplicates  merupakan  tahapan data  preparation  selanjutnya  yang  digunakan pada software rapidminer. Remove duplicates digunakan  untuk  menghilangkan  text  yang sama  atau  duplikat.    Hal  ini  dilakukan  agar data  tidak  dipenuhi  oleh  textyang  sama sehingga  memperlambat  proses  running software untuk menganalisa model.

## E. Nominal Text
Nominal  to  text  merupakan  operator  yang ada  dalam  rapidminer  yang  berfungsi  untuk mengubah  semua  angka  yang  ada  dalam  text menjadi  sebuah  text.  Sehingga  angka  yang ada  akan  dianggap    jenis    data  text  bukan numeric atau nominal.
Gambar 2.
memperlihatkan bagaimana penggunaan operator  ini  digunakan  pada  proses  yang  ada pada rapidminer.
Gambar 2. Tampilan Proses Nominal to Text

## F. Transform Case
Operator yang digunakan pada tahapan ini adalah  untuk  mengubah  huruf  kapital  yang masih ada   pada text akan   diubah   menjadi huruf    kecil  semua.    Hal  ini  dilakukan  agar ketikan    dilakukan  proses        ke  dalam  model klasifikasi  terdapat  keseragaman  huruf  dan tidak terjadi kesalahan dalam proses tokenize.

## G. Filter Token (By Legth)
Filter  Token  adalah      proses      yang      ada pada   data preparation untuk  menghilangkan sejumlah  kata  (setelah  proses  tokenize) dengan    panjang    karakter  tertentu.      Pada penelitian      ini  panjang      minimum  karakter yang  digunakan  adalah  4  karakter  dan panjang maksimum 25 karakter. Artinya  kata yang  panjangnya    kurang    dari    4    karakter dan  lebih  dari 25 karakter akan dihilangkan. Untuk mendapatkan hasil   seperti   ini   maka dilakukan      setting      pada  Parameters  dari operator ini.
Gambar 3. Tampilan Proses Filter Token (By Length)

## H. Filter Stopword (Dictionary)
Selanjutnya  adalah  penggunaan  operator Stopword  Removal  (by  Directory)  yang berfungsi  untuk  menghilangkan  kata-kata yang  tidak  hubungan  dengan  isi  text.  Pada tahapan  sebelumnya  dengan        menggunakan service        text  mining  Gata  framework  telah dilakukan    namun    ada  beberapa    kata    yang belum    dapat    bisa    dihilangkan  oleh  service sebelumnya karena belum dimasukkan sebagai  kata  yang   harus   dihapus.   Maka dengan  operator  Stopword  Removal  (by
Directory)  peneliti  dapat  mendaftarkan  kata yang harusnya dihapus dari text.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tahapan Pemodelan
Merupakan   tahap  pemilihan   teknik mining  dengan  menentukan  algoritma  yang akan digunakan. Tool yang digunakan adalah RapidMiner  versi    9.1.    Hasil    pengujian model    yang    dilakukan  adalah    menganalisa review  komentar  pengguna  Pedulilindungi pada  google  playstore  dengan  label  data komentar  positif  dan    negatif  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  dan Support  Vector Machine  (SVM) Berbasis  Particle  Swarm Optimization  untuk  mendapatkan    nilai akurasi  terbaik.  Berikut adalah desain model Rapidminer yang digunakan yaitu:

## B. Tahapan Pengujian
Pengaturan  dan  penggunaan  operator  serta parameter  dalam  frameworks  RapidMiner sangat    berpengaruh  terhadap  akurasi  dan model  yang  terbentuk,  secara  lebih  jelas pengujian  terhadap  algoritma  Naive  Bayes dan Support  Vector Machine  (SVM) Berbasis
Particle  Swarm  Optimization  tersebut  adalah sebagai berikut:
1. Proses  model  ini  algoritma  Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine  (SVM)
Berbasis  Particle  Swarm  Optimization dilakukan  proses  10  fold  validation  dapat dilihat pada gambar 4:
Gambar 4. Model Pengujian Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Gambar    diatas  adalah  model  pengujian algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)
Berbasis Particle Swarm Optimization
menggunakan rapidminer, diawali dari memasukan  data  kemudian  mengatur  set  role yang  nantinya  menentukan  label  disana  dan nominal  text  lalu  keproses  dokumen.  Pada pengujian  ini,  data  digunakan  adalah  data bersih yang telah melalui preprocessing. Data tersebut diambil dari operator Read Excel, hal ini  dilakukan  karena  dataset  disimpan  dalam bentuk Excel (.xlsx). Process documents from files  untuk  mengkonversi  files  menjadi dokumen.  Process  validasi  terdiri  dari  data training dan data testing. Kemudian masuk ke model desain algoritmanya diproses ke dalam operator  cross  validation Support  Vector Machine  (SVM) Berbasis  Particle  Swarm Optimization  didalamnya  ada  perhitungan algoritmanya  kemudian  modelnya  diapply
setelah itu masuk ke penilaian performancenya  barulah  muncul  hasil  nilai accuracy dan aucnya. C. Model Evaluasi
Tahapan evaluasi bertujuan untuk menentukan  nilai  kegunaan  dari  model  yang telah berhasil dibuat pada langkah sebelumnya.  Untuk  evaluasi  digunakan  10- fold  cross  validation.  Dari  hasil  pengujian model  dari  algoritma  yang  dipakai  adalah untuk  menghasilkan  sebuah  nilai  Accuracy (Confusion  Matrix) dan  AUC (Area  Under Curve) . Maka mendapatkan hasil grafik ROC
dengan nilai AUC (Area Under Curve). D. Nilai Accuracy Algoritma Support Vector Machine (SVM) Berbasis Particle Swarm
Gambar 5. Nilai Accuracy Algoritma Support Vector Machine (SVM) Berbasis Particle Swarm
Jumlah True  positif (TP)  adalah  181 record diklasifikasikan  sebagai positif dan False  positif (FP)  adalah  19 record diklasifikasikan  sebagai Negatif .  Berikutnya True  negatif    (TN)  191    diklasifikasikan sebagai Negatif dan  9 record  False  Negatif (FN)    diklasifikasikan  sebagai Negatif . Berdasarkan  tabel  1  diatas  menunjukan bahwa,  tingkat  akurasi  review  pengguna aplikasi  Pedulilindungi  dengan  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)
Berbasis Particle Swarm Optimization adalah sebesar 93,00%.
E. Nilai  AUC  dari  aplikasi  Pedulilindungi algoritma    Support  Vector  Machine (SVM) Berbasis Particle Swarm Optimization:
1. Berikut  Hasil  pengujian  data  review pengguna Pedulilindungi dengan data 1364  menggunakan  metode  Support Vector  Machine  (SVM) Berbasis
Particle Swarm Optimization menghasilkan AUC = 0.977: Gambar 6. Hasil pengujian data review pengguna

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  setelah  dilakukan preprocessing dan  pengujian  model  dengan menggunakan  metode  data  mining support vector machine berbasis pso. Dapat diketahui bahwa nilai akurasi untuk menentukan bahwa analisa  review  komentar  pengguna  aplikasi Pedulilindungi, dapat dibuktikan dengan nilai akurasi  dan  nilai AUC dari  algoritma  SVM berbasis PSO nilai akurasi = 93,0% dan nilai AUC = 0.977 .  Dalam  penelitian  dapat diketahui bahwa  tingkat akurasi yang didapatkan  oleh  algoritma  Support  Vector Machine  berbasis  PSO,  Untuk  itu,  penerapan Support  Vector  Machine  berbasis  PSO  pada peneltian  ini  memiliki  akurasi  yang  lebih tinggi  sehingga  dapat  digunakan  untuk memberikan  solusi  terhadap  permasalahan analisis  sentimen  pada  review  komentar pengguna  aplikasi  Pedulilindungi  di  google play.
Untuk  Penelitian  lanjutan  dengan mengambil jumlah  data  yang  lebih  besar lagi dalam  kurun  waktu  lebih  dari  3  bulan  pada google play, sehingga akan mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik lagi, juga Melakukan analisis review pengguna aplikasi berdasarkan jumlah  rate  bintang  1-5  dan  jumlah  ‘like’ yang  didapatkan.    Selain  itu  Menambahkan metode klasifikasi lain untuk membandingkan dengan  metode  dari  Supervised  Learning lainnya  dari  model  yang  diusulkan,  seperti penggunaan  Algoritma  C-45,  Random  Forest dan lainnya.

## REFERENSI
Eka  Putri,  C.,  &  Radja  Erland,  H.  (2021). Aplikasi Pedulilindungi Mitigasi Bencana  Covid-19  Di  Indonesia. Jurnal Pustaka Komunikasi , 4 (1), 66–78. https://journal.moestopo.ac.id/index.php /pustakom/article/view/1321%0Ahttps:// doi.org/10.32509/pustakom.v4i1.1321 Hermanto, H., Mustopa, A., & Kuntoro, A. Y. (2020).  Algoritma  Klasifikasi  Naive Bayes  Dan  Support  Vector  Machine Dalam  Layanan  Komplain  Mahasiswa.
JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi  Komputer) , 5 (2),  211–220. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1181 Lestari,  D.  A.,  &  Mahdiana,  D.  (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor  pada  Twitter  untuk  Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Larangan Mudik 2021. Jurnal Informatik , 17 (2), 123–131. https://ejournal.upnvj.ac.id/index.php/in formatik/article/view/3629/1405 Mustopa,  A.,  Hermanto,  Anna,  Pratama,  E.
B.,  Hendini,  A.,  &  Risdiansyah,  D. (2020). Analysis of user reviews for the pedulilindungi  application  on  google play  using  the  support  vector  machine and  naive  bayes  algorithm  based  on particle  swarm  optimization. 2020  5th International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2020 , 2 .
https://doi.org/10.1109/ICIC50835.2020
.9288655
Noviriandini, A., Bina, U., Informatika, S., & Pusat,  J.  (2021). ANALISA  SENTIMEN TERHADAP  BELAJAR  ONLINE  PADA MASA  COVID-19  MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR .
5 (1), 129–136.
Rahman,  O.  H.,  Abdillah,  G.,  &  Komarudin,
A. (2021). Classification of Hate Speech on  Social  Media  Twitter  Using  Support Vector Machine. RESTI Journal (Systems  Engineering  and  Information
Technology) , 5 (1), 17–23.
Salam, A., Zeniarja, J., & Khasanah, R. S. U.
(2018). Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan  K-Nearest  Neighbor  (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T  Ekpress  Indonesia). Prosiding
SINTAK , 480–486.
Santoso,  A.  K.,  Noviriandini,  A.,  Kurniasih, A.,  Wicaksono,  B.  D.,  &  Nuryanto,  A. (2021).  Klasifikasi  Persepsi  Pengguna
Twitter  Terhadap  Kasus  Covid-19 Menggunakan Metode Logistic Regression. JIK  (Jurnal  Informatika Dan Komputer) , 5 (2), 234–241. Wahyudi,  I.,  Bahri,  S.,  &  Handayani,  P.
(2019). Aplikasi Pembelajaran Pengenalan  Budaya  Indonesia . V (1), 135–138. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2