225/E/KPT/2022
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092
IMPLEMENTASI ALGORITMA SVM UNTUK IDENTIFIKASI KOMENTAR NEGATIF PADA APLIKASI DISKUSI MAHASISWA ITB YADIKA PASURUAN
Teguh Pradana 1 , Alimin 2 , Mochammad Fatchurrohman Ali 3 1,2,3 Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan email: teguh_p@stmik-yadika.ac.id 1 , alimin@itbyadika.ac.id 2 , moch.fatchur.ra03@mhs.stmik-yadika.ac.id 3
Naskah diterima: 2 Mei  2024 ; Direvisi : 30 Mei 2024 ; Disetujui : 30 Mei 2024

## Abstrak (Indonesia)
Abstrak : Berawal dari permasalahan yang sering terjadi pada aplikasi dsikusi yaitu komentar negatif. Komentar negatif umumnya berupa kata-kata yang mengganggu pemilik akun karena tidak berhubungan dengan latar belakang atau konteks percakapan. Komentar yang bersifat negatif dapat mengakibatkan  mental dari pemilik akun  terganggu  karena  komentar  yang  terlalu  menyudutkan  pemilik  akun.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun sistem yang dapat melakukan sebuah identifikasi komentar negatif pada aplikasi diskusi. Untuk mengidentifikasi komentar negatif menggunakan Sentiment Analysis dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan menggunakan alat bantu perancangan sistem seperti Activity Diagram, ERD (Entity Relationship Diagram), Use Case Diagram, Laravel, MySQL dan Visual Studio Code. Data komentar yang dipakai pada penelitian ini diambil dari semua komentar yang ada dalam aplikasi diskusi. Pengujian  yang dilakukan pada sistem  menggunakan  metode  Black  Box  dan  Usability.  Dari  hasil  penelitian  sistem  berjalan  sesuai  yang diharapkan untuk membantu menangani adanya komentar negatif pada postingan judul topik dan  komentar topik diskusi. Hasil pengujian yang menggunakan Black Box menghasilkan penjelasan bahwa sistem yang telah dibuat dapat berjalan sesuai fungsinya.
Kata Kunci : SVM, Mining Data, Deteksi Komentar Negatif, Pembelajaran Online.

## Abstract (English Version)
Abstract  : Starting  from  a  problem that  often  occurs  in  discussion  applications,  namely  negative  comments. Negative comments are generally in the form of words that annoy the account owner because they are not related to the background or context of the conversation. Negative comments can cause the account owner to be mentally disturbed because the comments corner the account owner too much. This study aims to build a system that can identify negative comments in discussion applications. To identify negative comments using Sentiment Analysis with the Support Vector Machine (SVM) method and using system design tools such as Activity Diagrams, ERD  (Entity  Relationship  Diagram),  Use  Case  Diagrams,  Laravel,  MySQL  and  Visual  Studio  Code.  The comment data used in this study was taken from all the comments in the discussion application. Testing on the system using the Black Box and Usability method. From the research results the system is running as expected to help deal with negative comments on posting topic titles and discussion topic comments.  The  test  results from  the  Black  Box  explain  that  the  system  created  can  run  according  to  its function.
Keywoard : SVM, Data Mining, Detection Negative Comment, e-lerning
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X

## PENDAHULUAN
Pada Institut Teknologi dan Bisnis
YADIKA Pasuruan banyak Mahasiswa
yang  notabennya  adalah  bekerja  oleh karna  itu  perkuliahan  berlangsung
pada malam hari  kondisi ini
menyulitkan mahasiswa pekerja untuk belajar  dan  mendalami  materi  pada kelas yang diajarkan dan diskusi antar teman  cenderung  sulit  dilakukan karena  terhalang  dengan  berbagai macam kondisi  seperti  jarak  rumah, waktu,  dan tempat berdiskusi [1][2].
Maka  dari  itu  penelitian  ini berharap  dengan  adanya  pembuatan dan  analisa  Indentifikasi  Komentar Negatif Pada  Aplikasi  Diskusi  Panel Institut Teknologi  Dan  Bisnis  Yadika
Pasuruan  Menggunakan  Framework Laravel  guna  untuk  memudahkan mahasiswa  dalam  berdiskusi  dan rekam  jejak  diskusi  membantu mahasiswa  baru  dalam  pemahaman materi  dan  pengerjaan  tugas untuk
permasalahan yang  kurang dipahami saat proses kuliah berlangsung [3][4].
Sistem  ini  menerapkan  Algoritma SVM bertujuan untuk menstrukturkan pembangunaan  forum  diskusi  agar dapat  terkendali  dengan  kondusif
terhindar dari  komentar spam,
komentar negatif dan hak akses dalam
pelaksaanaan  forum  diskusi  panel yang akan dibangun [5][6].
Teknik  SVM  digunakan  untuk mendapatkan
fungsi pemisah
(hyperplane)  yang  optimal  untuk memisahkan observasi yang memiliki nilai  variabel  target  yang  berbeda Hyperplane  ini  dapat  berupa  line pada  two  dimension  dan  dapat berupa  flat  plane  pada  multiple dimension [6][7].

## METODE PENELITIAN
Boser,  Guyon,  dan Vapnik,  telah mengembangkan Support Vector Machine (SVM) pertama kali di Annual Workshop on Computational Learning Theory pada tahun 1992. Konsep dasar metode  SVM  sebenarnya  merupakan gabungan  atau  kombinasi  dari teori- teori  komputasi  yang  telah  ada  pada
tahun sebelumnya, seperti marginhyperplane  (Dyda  dan  Hart, 1973;Cover,  1965;  Vapnik,  1964),  pada tahun  1950  kernel  diperkenalkan  oleh Aronszajn,  Lagrange  Multiplier  yang ditemukan oleh Joseph Louis Lagrange pada  tahun  1766,  dan  demikian  pula dengan  konsep-konsep  pendukung lain[8] [9].
SVM  merupakan  teknik  untuk melakukan  peramalan  atau  prediksi,
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
baik  itu  merupakan  prediksi  dalam kasus  regresi  maupun  klasifikasi.
Penggunaan  Teknik  SVM  ini  untuk mendapatkan sebuah fungsi pemisah
(hyperplane)  yang  berfungsi  untuk
memisahkan observasi yang memiliki nilai  variabel  target  yang  berbeda [10][11]. Hyperplane ini dapat berupa line  pada  two  dimension  dan  dapat pula  berupa  flat  plane  pada multiple dimension [12].
Menurut Nugroho[13]
karakteristik  SVM  secara  umum dirangkum sebagai berikut :
1. Secara prinsip SVM adalah linear classifier.
2. Pattern  recognition  dilakukan dengan mentransformasikan  data pada ruang input (input space) ke
ruang  yang  berdimensi  lebih
tinggi (feature  space), dan optimisasi  dilakukan pada ruang vector yang  baru tersebut. Dalam hal  ini  bisa  membedakan  SVM dari  solusi  pattern  recognition pada umumnya, yang melakukan optimisasi  parameter  pada  hasil transformasi  yang  berdimensi lebih  rendah  daripada  dimensi
input space.
3. Menerapkan  strategi  Structural
Risk Minimization (SRM).
4. Prinsip kerja SVM pada dasarnya hanya mampu menangani
klasifikasi dua kelas, namun telah dikembangkan  untuk  klasifikasi lebih  dari  dua  kelas  dengan adanya pattern recognition.
Flowchart adalah suatu bagan dengan
simbol-simbol
tertentu yang menggambarkan  urutan  proses  secara
mendetail dan hubungan antara suatu proses (intruksi) dengan proses lainnya dalam suatu program [14][15].

## Gambar 1 Flowchart Algoritma SVM
Identifikasi Komentar Negatif
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092

## 1.  Flowchart Text Mining

## Gambar 2 Flowchart Algoritma SVM
Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk merancang  system  diskusi  pada
Institut  Teknologi  dan  Bisnis  YADIKA
Pasuruan dan mengimplementasi
Algoritma  SVM  dalam  mendeteksi
komentar  negatif  pada  aplikasi  forum diskusi untuk mengontrol produktifitas pada forum diskusi[8], [16].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  tahapan  yang  sudah ditentukan,  maka  diperoleh  hasil  dari Algoritma  SVM  pada  perancangan aplikasi  diskusi  diuji  pada  sistem  secara menyeluruh.  Berikut  adalah  penjelasan hasil  dari  pendeteksi  komentar  negtif pada aplikasi diskusi[17].
Gambar 3 Tampilan Home User
a. Halaman Komentar Halaman komentar topik menampilkan  semua  komentar pada user pengguna topik.
Gambar 4 Tampilan Komentar User
b. Halaman Replay Komentar
Halaman  replay  komentar  topik
menampilkan semua replay komentar  pada  komentar  user pengguna topik.

## Gambar 5 Tampilan Replay
Komentar User
c. Halaman Admin Pada  halaman  admin  terdiri  dari beberapa menu diantaranya
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X

## Dashboard,  Beranda,  Home  dan
People.
A. Dashboard
Tampilan  menu  dashboard merupakan  awal  user  admin dalam halaman ini menampilkan  jumlah  user, jumlah  topik,  grafik  judul topik negatif dan juga
komentar topik negatif.
Gambar 6 Tampilan Dashboard

## Admin

## B. Deteksi Judul Negatif
Tampilan ini menampilkan semua
judul  topik  yang  sudah  di klasifikasi dengan agoritma SVM.

## Gambar 7 Tampilan Deteksi Judul Topik Negatif

## C. Deteksi Komentar Topik Negatif
Tampilan ini menampilkan semua komentar  topik  yang  sudah  di klasifikasi dengan agoritma SVM.

## Gambar 8 Tampilan Deteksi Komentar Negatif

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan Algoritma  SVM  untuk  mendeteksi komentar  negatif  pada  aplikasi  diskusi ITB  Yadika  Bangil  berbasis  Web,  dapat disimpulkan bahwa :
1.  Penerapan  Algoritma  SVM  dapat mendeteksi  komentar  negatif  pada judul  topik  dan  komentar  topik  pada aplikasi diskusi berjalan dengan baik.
2.  Dalam  pembuatan  aplikasi  ini  semua fungsi  menu  dan  fitur  yang  terdapat dalam  aplikasi  telah  dicoba  dan berhasil  diimplementasikan  dengan tingkat keberhasilan 100%.
3. Aplikasi  diskusi  berjalan  sesuai  tujuan dibuatnya  aplikasi  untuk  mendeteksi komentar  negatif  guna  mengontrol terjadinya  komentar  buruk  atau hujatan terhadap pengguna aplikasi.
4.  Aplikasi  diskusi  ini  dapat  membantu
admin untuk membatu dan meringankan  admin  dalam  memilah judul  topik  dan  komentar  topik  yang
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
mengandung  komentar  negative  atau hujatan terhadap user pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] ICEECS  1.  2014$Denpasar,  Institut Teknologi  Bandung  Sekolah  Teknik
Elektro  dan  Informatika,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers Indonesia Section, International Conference  on  Electrical  Engineering and  Computer  Science  1$Denpasar
2014.11.24-25,  ICEECS  1$Denpasar 2014.11.24-25, and IEEE International Conference  on  Electrical  Engineering and  Computer  Science  1$Denpasar 2014.11.24-25,  “Proceedings  of  2014
International  Conference  on  Electrical
Engineering  and  Computer  Science
(ICEECS) 24-25 November, Denpasar,
Indonesia,” 2014.
[2] T.  B.  Adji,  Z.  Abidin,  and  H.  A. Nugroho, “System of negative Indonesian website detection using TF- IDF  and  Vector  Space  Model,”
Proceedings  of  2014  International Conference  on  Electrical  Engineering and Computer Science, ICEECS 2014 ,
pp. 174–178, Feb. 2014, doi: 10.1109/ICEECS.2014.7045240.
[3] E.  Putra  Panca,  M.  Fauzi,  A.  T. Kusumo,  R.  A.  Permana,  and  A. Bangsa,  “IMPLEMENTASI  SISTEM
INFORMASI UNTUK PENGADAAN  BARANG  PADA  PT SWADHARMA GRIYASATYA MENGGUNAKAN  FRAMEWORK
CODEIGNITOR  3,” SPIRIT ,  vol.  15, no.  2,  pp.  16–23,  Nov.  2023,  doi: 10.53567/SPIRIT.V15I2.305.
[4] W.  Welda, D. M. D.  U.  Putra,  and  A. M.  Dirgayusari,  “Usability  Testing
Website Dengan Menggunakan Metode System Usability Scale (Sus)s,” International  Journal  of Natural Science and Engineering , vol.
4, no. 3, pp. 152–161, Nov. 2020, doi: 10.23887/IJNSE.V4I2.28864.
[5] L.  Dan,  L.  Lihua,  and  Z.  Zhaoxin, “Research  of  text  categorization  on Weka,” Proceedings  of  the  2013  3rd International Conference on Intelligent
System Design and Engineering
Applications,  ISDEA  2013 ,  pp.  1129– 1131, 2013, doi: 10.1109/ISDEA.2012.266. [6] Y. Romando Sipayung, R. Sulistyowati, and I. Setiawan Wibisono,  “Identifikasi  Komentar
Negatif  Berbahasa  Indonesia  Pada Instagram  Dengan  Metode  K-Means,” Multimatrix ,  vol.  2,  no.  1,  2019, Accessed:  May  29,  2024.  [Online]. Available: https://jurnal.unw.ac.id/index.php/mm/ article/view/376
[7] X. Chen, J. Yang, Q. Ye, and J. Liang, “Recursive  projection  twin  support vector machine via within-class variance minimization,”
Pattern Recogn , vol. 44, no. 10–11, pp. 2643– 2655, Oct. 2011, doi: 10.1016/j.patcog.2011.03.001.
[8] D.  Valkenborg,  A.  J.  Rousseau,  M. Geubbelmans,  and  T.  Burzykowski,
“Support  vector  machines,” American Journal of Orthodontics and
Dentofacial Orthopedics , vol. 164, no.
5,  pp.  754–757,  Nov.  2023,  doi: 10.1016/j.ajodo.2023.08.003. [9] “PEMANFAATAN METODE MOMENT INVARIANT DAN MORFOLOGI DALAM MENENTUKAN KLASIFIKASI KANKER  PAYUDARA  |  Abdul Rokhim | SPIRIT.” Accessed: May 30, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.stmik- yadika.ac.id/index.php/spirit/article/vie w/29 [10] “Support  vector  machines  -  American Journal of Orthodontics and Dentofacial  Orthopedics.”  Accessed: May  29,  2024.  [Online].  Available: https://www.ajodo.org/article/S0889- 5406(23)00429-8/fulltext
[11] A.  Safi  and  S.  Singh,  “A  systematic literature  review  on  phishing  website detection techniques,” Journal of King Saud  University  -  Computer  and Information Sciences , vol. 35, no. 2, pp.
590–611, Feb. 2023, doi: 10.1016/J.JKSUCI.2023.01.004.
[12] A.  Thielmann,  C.  Weisser,  A.  Krenz, and B. Säfken, “Unsupervised document  classification  integrating web scraping, one-class SVM and LDA topic modelling,” J  Appl Stat , vol. 50,
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 257 - 263 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
no.  3,  pp.  574–591,  Feb.  2023,  doi:
10.1080/02664763.2021.1919063.
[13] D.  Valkenborg,  A.  J.  Rousseau,  M.
Geubbelmans,  and  T.  Burzykowski, “Support  vector  machines,” American
Journal of Orthodontics and
Dentofacial Orthopedics , vol. 164, no.
5,  pp.  754–757,  Nov.  2023,  doi:
10.1016/j.ajodo.2023.08.003.
[14] “PEMBUATAN APLIKASI PENYIMPANAN  OBAT  BERBASIS WEB  MENGGUNAKAN  METODE RAPID APPLICATION
DEVELOPMENT:
PEMBUATAN APLIKASI  PENYIMPANAN  OBAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE  RAPID  APPLICATION DEVELOPMENT  |  Jurnal  Sistem Informasi Aplikasi Teknologi Informasi.”  Accessed:  May  28,  2024. [Online].  Available:  https://josiati- jurnal.itbyadika.ac.id/index.php/Josiati
/article/view/9
[15] “ANALISIS PEMROSESAN TRANSFER DATA DENGAN MEMBANDINGKAN APLIKASI AIRDROID PADA FITUR BAWAAN ANDROID DAN WINDOWS: ANALISIS PEMROSESAN  TRANSFER  DATA DENGAN MEMBANDINGKAN APLIKASI AIRDROID PADA FITUR  BAWAAN  ANDROID  DAN WINDOWS  |  Jurnal  Sistem  Informasi Aplikasi Teknologi Informasi.” Accessed:  May  28,  2024.  [Online]. Available: https://josiati-
jurnal.itbyadika.ac.id/index.php/Josiati /article/view/11
[16] “Klasifikasi  Wajah  Menggunakan
Support  Vector  Machine  (SVM)  |
REMIK: Riset
dan E-Jurnal Manajemen  Informatika  Komputer.” Accessed:  May  30,  2024.  [Online]. Available: https://www.polgan.ac.id/jurnal/index. php/remik/article/view/10080
[17] IEEE Computer Society., “Proceedings of  the  2013  Third  International Conference  on  Intelligent  System Design and Engineering Applications : 16-18  January  2013,  Hong  Kong, China.,” p. 499, 2013.