## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM PADA CALON PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Wahyu Surya Gemilang, Purwantoro, Carudin Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl HS. Ronggo Waluyo Karawang, Indonesia
1910631170053@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk memahami pandangan masyarakat dengan menganalisis sentimen pengguna Instagram  terkait  Calon  Presiden  2024  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM). Metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan untuk mengelola data komentar sebanyak 1200 dari  berbagai  sumber.  Setelah preprocessing, data  diseleksi  menjadi  1179  komentar  yang  telah  diberi  label sentimen (positif, negatif, dan netral) digunakan untuk melatih model SVM dengan kernel linear. Evaluasi hasil dilakukan dengan menggunakan confusion matrix , yang menghasilkan metrik seperti akurasi, presisi, recall , dan f1-score .  Pengujian  dilakukan  dengan  empat  skenario  pembagian  data  yang  berbeda  (90:10,  80:20,  70:30,  dan 60:40), dengan skenario ketiga (70:30) mencapai akurasi tertinggi sekitar 77% menggunakan SVM.. Penelitian ini memberikan wawasan tentang sentimen masyarakat terkait Calon Presiden 2024 di platform instagram, yang dapat bermanfaat bagi pemangku kepentingan seperti bawaslu dan masyarakat umum.
Kata kunci : analisis sentimen, Calon Presiden, Support Vector Machine, Knowledge in Discovery Database

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  ini,  media  sosial  telah  menjadi salah  satu  tempat  atau platform, dimana  orang  dapat mengekspresikan  diri  dan  menyampaikan  pendapat mengenai berbagai topik. Instagram adalah salah satu platform  media  sosial  yang  terkenal,  yang  dasarnya digunakan  untuk  berbagi  foto  dan  video  antara pengguna. Dalam unggahan di instagram, semua orang dapat  secara  bebas  menulis  komentar  untuk mengekspresikan pendapat mereka terhadap unggahan tersebut.  Namun,  tidak  jarang  masyarakat  komentar yang  kasar  atau  bahkan  mengeluarkan  ujaran kebencian [1].
Pemilihan  presiden  di  Indonesia  dijadwalkan akan  dilaksanakan  pada  tahun  2024.  Terkait  dengan situasi  ini,  diskusi  dan  prediksi  mengenai  calon presiden di Indonesia telah menjadi topik yang hangat dan menarik dikalangan masyarakat Indonesia, dengan banyak orang yang mengungkapkannya melalui media sosial. Kemudian informasi disediakan dapat digunakan  untuk  memprediksi  hasil  pemilu  dengan menggunakan analisis sentimen [2].
Analisis  sentimen  terhadap  komentar  pengguna instagram diperlukan untuk mengelompokkan komentar tersebut,  untuk  dapat  mengambil  berbagai bentuk  termasuk  tindakan  penghinaan,  pencemaran nama baik, penistaan, perilaku tidak pantas, provokasi, ajakan  kekerasan,  dan  penyebaran  informasi  palsu. Analisis  sentimen  ini  bertujuan  untuk  menganalisis opini,  sentimen,  dan  emosi  yang  terdapat  dalam dokumen  atau  data.  Tugas  pokok  dari  analisis sentimen  yaitu  untuk  mengklasifikasikan  sifat  teks yang terdapat dalam kalimat atau pendapat (Murni et al., 2023).
Penelitian  sebelumnya  oleh  [4]  tentang  analisis sentimen  pemilihan  calon  Presiden  tahun  2019  pada twitter  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine. Hasil  pengujian  terhadap  10  kombinasi
skenario  terbaik  yaitu  menggunakan  TF-IDF  dan stemming memiliki akurasi sebesar 81,58%, kemudian dengan  menggunakan  kombinasi word  count dan stemming memiliki  akurasi  77,56%.  Namun,  masih ada  beberapa  kekurangan  dalam  proses  klasifikasi yang disebabkan oleh data yang kurang jelas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD) KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases) adalah  proses  yang  kompleks  dalam  mencari  serta mengidentifikasi pola (pattern) dalam data. Pola yang ditemukan  harus  benar,  baru,  bermanfaat,  dan  dapat dimengerti. KDD terkait dengan Teknik integritas dan penemuan  ilmiah,  interpretasi  serta  visualisasi  pola dalam sejumlah kumpulan data [5].

## 2.2. Instagram
Dalam  Instagram,  pengguna  dapat  berinteraksi dengan  memberikan  tanda  suka  atau  komentar  pada gambar  yang  diunggah,  serta  saling  berkirim  pesan berupa  teks,  gambar  atau  video.  Terkait  dengan komentar  Instagram,  pengguna  dapat  membatasi komentar  yang  dianggap  tidak  pantas  atau  tidak diperlukan pada gambar yang diunggah. Fitur lainnya adalah Top  Comment ,  yang  menampilkan  komentar yang  paling  banyak  disukai  oleh  pengguna  sehingga muncul di bagian atas daftar komentar [6]
2.3. Support Vector Machine
Support Vector Machine adalah sistem pembelajaran mesin yang menggunakan fungsi-fungsi linear  dalam  fitur  dengan  dimensi  yang  tinggi.  SVM dilatih dengan algortima pembelajaran yang didasarkan  pada  teori  optimasi.  Keakuratan  model yang  dihasilkan  oleh  SVM  sangat  tergantung  pada parameter  dan  fungsi  kernel  yang  digunakan.  SVM dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  linear  dan  non-linear.
SVM  linear  digunakan  pada  data  yang  dapat dipisahkan  secara  linear  dengan  menggunakan hyperlane  dan  soft  margin.  Sedangkan  SVM  non- linear menggunakan kernel trick untuk mentransformasi  data  ke  dalam  ruang  dimensi  yang lebih tinggi [7].

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  sebuah  alat  yang digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode prediksi  dengan  cara  mengitung  tingkat  kebenaran dalam  proses  klasifikasi.  Akurasi  prediksi  dapat dihitung  dengan  menggunakan Confusion  Matrix. Jumlah  data  prediksii  dari  system  dan  jumlah  data prediksi  dari  pakar  sebagai  variabel  masukan Confusion Matrix . Kemudian, setiap system memberikan  masing-masing  metode fuzzy nilai akurasi, presisi, recall dan F-1 Score [8].

## 2.5. Analisis Sentimen
Dalam  bidang data  mining ,  analisis  sentimen adalah subbidang ilmu yang memiliki kegunaan dalam menganlisis,  memproses,  dan  mengekstrak  data  teks dari  berbagai  sumber  seperti  layanan,  produk, individu,  organisasi,  peristiwa,  atau  topik  tertentu. Tujuan utamanya adalah untuk memperoleh informasi dari  sekumpulan  data  yang  ada.  Analisis  sentimen merupakan  sebuah  area  penelitian  yang  relatif  baru dalam  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  unsur  subjektif dalam  teks  serta  mengklasifikasikan  sentimen  yang terkandung dalam opini tersebut [9].

## 2.6. Text Mining
Text mining merupakan bagian dari data mining yang  terlibat  dalam  penggunaan  alat  anaisis  untuk menggali  pengetahuan  dari  sejumlah  dokumen  dari waktu ke waktu. Konsep text mining sering digunakan untuk mengelompokkan dokumen-dokumen berdasarkan  topiknya  dalam  proses  yang  disebut klasifikasi.  Proses  klasifikasi  ini  bertujuan  untuk membantu  pengguna  memahami  dan  menganalisis konten dokumen secara lebih efisien [10].

## 3. METODE
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  KDD ( Knowledge Discovery in Database) , sebuah pendekatan  yang  digunakan  dalam  riset  untuk menghasilkan pengetahuan baru dari data yang sudah ada. Metode ini melibatkan 5 tahap, yaitu:
1. Data Selection
Data  komentar  dari  instagram  Calon  Presiden 2024  diambil  melalui exportcomment.com dan disimpan dalam format xlsx.
2. Preprocessing
Data  diseleksi  melalui  tahap cleaning,  case folding, tokenizing, stemming, stopword removal, dan normalization.
3. Transformation
Data  diubah  menjadi  represntatif  numerik menggunakan  metode  TF-IDF  setelah  sentimen dilabeli dengan kamus lexicon .
4. Data Mining
Klasifikasi sentimen dilakukan dengan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan kernel linear .
5. Evaluation
Performa  model  dievaluasi  dengan  akurasi, presisi, recall ,  dan f1-score dalam  berbagai skenario pembagian data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan analisis sentimen pengguna  instagram terhadap calon presiden  2024  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine .  Data  dikumpulkan  selama periode waktu tertentu untuk memastikan representasi yang baik dari komentar yang analisis. Berikut proses penelitiannya:

## 4.1. Data Selection
Data komentar Instagram yang digunakan dalam penelitian in diambil dari postingan akun kompas.com, detik.com,  sindonews,  dan  katadatacoid  yang  terkait dengan  topik  calon  presiden  2024  yaitu  Prabowo, Ganjar Pranowo, dan Anies Baswedan  menggunakan website  scraper  exportcomments.com .  Dapat  dilihat pada Gambar 1 dataset ini terdiri dari beberapa atribut, diantaranya yaitu username, date, text.
Gambar 1 . Contoh dataset hasil crawling
4.2. Cleaning Tahap pembersihan ( cleaning ) merupakan proses eliminasi url, angka,  tanda  baca,  dan  simbol-simbol yang  tidak  relevan  dalam  proses  klasifikasi.  Contoh hasil dari  langkah pembersihan  ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh hasil tahap cleaning
4.3. Case Folding
Proses case  folding adalah  langkah  untuk mengonversi  seluruh  karakter  dalam  teks  menjadi huruf  kecil.  Tujuannya  adalah  untuk  memastikan bahwa data yang akan diolah memiliki karakter yang seragam, sehingga memudahkan langkah preprocessing berikutnya,  yaitu tokenizing .  Contoh hasil dari tahap case folding dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh hasil tahap case folding
4.4. Tokenizing
Pada proses tokenizing dilakukan untuk memisahkan  teks  menjadi  bagian-bagian  yang  lebih terstruktur  sehingga  mempermudah  proses  analisis selanjutnya,  seperti  penghapusan  karakter  khusus, menghitung frekuensi kata, atau membangun representasi vektor dari teks. Berikut contoh hasil dari tahapan tokenizing dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh hasil tahap tokenizing
4.5. Stemming
Pada tahap stemming dilakukan untuk mengubah kata-kata dalam teks menjadi bentuk dasar dengan cara memotong akhiran atau awalan dari kata-kata tersebut sehingga  kata-kata  yang  memiliki  makna  atau  arti yang  sama  tetapi  memiliki  variasi  bentuk  dapat dianggap setara. Pada Gambar 5 berikut contoh hasil tahapan stemming .
Gambar 5. Tahap stemming
4.6. Stopword Removal Selanjutnya  akan  dilakukan  tahap stopword removal dengan proses untuk  meningkatkan efisiensi analisis  teks  dengan  mengurangi  jumlah  kata  yang diproses  dan  meningkatkan  kualitas  analisis  dengan menghilangkan  kata  yang  tidak  relevan.  Berikut contoh  hasil  dari  tahapan stopword  removal dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Contoh hasil tahap stopword removal
4.7. Normalization Dalam  tahap normalizationi atau  normalisasi, digunakan  kamus  KBBI  untuk  melakukan  koreksi terhadap kata-kata yang tidak baku menjadi kata baku. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  mengubah  kata- kata  tersebut  menjadi  bentuk  yang  lebih  standar  dan sesuai  dengan  entri  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI).  Contoh  hasil  dari  langkah normalization dapat dilihat dalam Gambar 7.
Gambar 10. Contoh hasil idf Gambar 7. Contoh hasil tahap normalization

## 4.8. Transformation
Sebelum  melakukan  tahap transformation ,  data dilakukan  proses  labelisasi,  yang  dilakukan  dengan memanfaatkan kamus lexicon dari penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [11] . Proses penentuan label pada suatu data komentar didasarkan pada  akumulasi  nilai  dari  seluruh  kata  yang  terdapat dalam  komentar  tersebut.  Jika  nilai  akumulasi  suatu komentar  adalah  >0,  maka  komentar  tersebut  akan diberi  label  positif.  Sebaliknya,  jika  nilai  akumulasi <0, maka komentar tersebut akan diberi label negatif, dan  apabila  nilai  sentimen  0  maka  kalimat  sentimen tersebut masuk ke dalam kelas netral. Hasil dari proses labelisasi data komentar dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil labelisasi data komentar Kelas Sentimen Jumlah Positif 132 Negatif 162 Netral 885 Total 1179
Jumlah  data  komentar  setelah  dilakukan  proses preprocessing  yaitu  1179.  Hasil  dari  labelisasi sentimen dengan kamus lexicon berhasil mengelompokkan  sebanyak  1179  ke  dalam  3  kelas yaitu 132 untuk data kelas positif, data ke dalam kelas negatif 162 dan data kelas netral 885.
Selanjutnya pada tahap transformation , kata-kata yang  telah  melalui  proses preprocessing ,  dilakukan pembobotan  menggunakan  metode Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  digunakan untuk  mengubah  setiap  kata  menjadi  representatif numerik.  Pada  tahap  awal,  perhitungan  dilakukan untuk  menghitung  berapa  kali  setiap  kata  muncul dalam  setiap  komentar.  Contoh  hasil  perhitungan jumlah kata pada setiap komentar dapat dilihat dalam Gambar 8.
Dibawah ini adalah contoh hasil dari nilai Term Frequency (TF) yang bisa dilihat dalam Gambar 9.
Gambar 9. Hasil dari term frequency
Dibawah ini adalah contoh hasil dari nilai Inverse Document  Frequency (IDF)  yang  bisa  dilihat  dalam Gambar 10.
Kemudian  dibawah  ini  contoh  hasil  dari  nilai Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF) yang bisa dilihat dalam Gambar 11.
Gambar 11. Hasil tf-idf
4.9. Data Mining
Setelah  melewati  tahap preprocessing dan transformation ,  langkah  berikutnya  adalah  membagi data menjadi dua dataset, yakni data pelatihan dan data pengujian.  Pembagian  ini  dilakukan  dalam  empat perbandingan yang berbeda, yaitu 90:10, 80:20, 70:30, dan  60:40.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan kernel  linear yang  telah  dilakukan,  sebagaimana ditampilkan dalam Tabel 2.
Tabel 2: Hasil akurasi 4 skenario Skenario Akurasi (%) Skenario 1 (90 : 10) 71 Skenario 2 (80 : 20) 73 Skenario 3 (70 : 30) 77 Skenario 4 (60 : 40) 76

## 4.10. Evaluation
Tahap  evaluasi  ini  dilakukan  pengujian  data menggunakan  Confusion  Matrix.  Pada  tahap  ini, proses  pengujian  dilakukan  terhadap  hasil  klasifikasi yang dihasilkan oleh Support Vector Machine dengan menggunakan  kernel  linear.  Hasil  pengujian  model melibatkan beberapa metrik, termasuk akurasi, presisi, recall , dan f1-score . Dibawah ini adalah hasil evaluasi yang dihitung untuk setiap skenario model yang telah diuji:
1. Skenario (90:10)
Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  klasifikasi  komentar  pengguna
instagram  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  yang  menggunakan kernel linear ,  dengan  jumlah  data  pelatihan  sebanyak  1061 dan  data  pengujian  sebanyak  118.  Berikut  hasilnya dapat dilihat dalam Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Uji skenario 1 SVM kernel linear
Dari Gambar 12, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan  perbandingan  data  pelatihan  sebesar 90% dan data pengujian sebesar 10%, hasil klasifikasi mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  71%,  presisi  61%, recall 71%, dan f1-score 63%.
2. Skenario 2 (80:20)
Dibawah  ini  adalah  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan untuk mengklasifikasikan komentar pengguna instagram menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel  linear . Dalam pengujian  ini, terdapat 943 data latihan dan 236 data pengujian. Detailnya bisa dilihat pada Gambar 13.

## Gambar 13 Hasil pengujian skenario 2 SVM kernel linear
Dari  data  yang  terdapat  pada  Gambar  13, terlihat bahwa hasil klasifikasi dengan menggunakan perbandingan  data  pelatihan  sebanyak  80%  dan  data pengujian sebanyak 20% menghasilkan akurasi sekitar 73%,  presisi  sekitar  73%, recall sekitar  73%  dan f1- score sekitar 66%.

## 3. Skenario 3 (70:30)
Dibawah  ini  terdapat  hasil  dari  pengujian  yang telah  dilakukan  dalam  mengklasifikan  komentar pengguna instagram dengan memanfaatkan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang  menggunakan kernel linear . Dalam pengujian ini, terdapat 825 data pelatihan dan 354 data pengujian.
Gambar 14 Hasil pengujian skenario 3 SVM kernel linear
Dari  Gambar  14,  terlihat  bahwa  hasil  klasifikasi dengan  menggunakan  perbandingan  data  pelatihan sebanyak  70%  dan  data  pengujian  sebanyak  30% menghasilkan akurasi sebesar 77%, presisi 70%, recall 77%, dan f1-score 70%.
4. Skenario 4 (60:40)
Dibawah  ini  terdapat  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan dalam mengklasifikasikan komentar pengguna  instagram  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang  menerapkan kernel linear . Dalam pengujian ini, terdapat 707 data pelatihan  dan  472  data  pengujian.  Detailnya  bisa dilihat pada Gambar 15.

## Gambar 15 Hasil pengujian skenario 4 SVM kernel linear
Berdasarkan Gambar 15 dapat dilihat bahwa hasil dari klasifikasi dengan menggunakan presentase 70% data  training  dan  30%  data  testing,  didapatkan  hasil dengan nilai accuracy 76%, precision 72%, recall 76% dan f1-score 67%.

## 4.11. WORDCLOUD
Pada penelitiani ini, pengujian dilakukan dengan membagi data ke dalam empat skenario yang berbeda, yakni  dengan  perbandingan  90:10,  80:20,  70:30, dan 60:40.  Hasil  dari  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa pada skenario ketiga, akurasi mencapai nilai tertinggi yaitu  77%  dengan  menggunakan kernel  linear. Sebagai ilustrasi tambahan, contoh hasil dari pencarian kata yang sering muncul dapat dilihat dalam Gambar 16.
Gambar 16 Wordcloud topik calon presiden
Berdasarkan Gambar 16 menunjukkan Wordcloud  yang  memperlihatkan  kata-kata  yang sering muncul dalam dataset. Kata yang sering muncul diantaranya,  yaitu  “ganjar”,  “tidak”,  “prabowo”,  dan “anis”. Ukuran kata dalam Wordcloud menggambarkan seberapa sering kata tersebut muncul dalam komentar masyarakat pada postingan instagram. Hal ini menunjukkan masyarakat Indonesia banyak menanggapi tentang calon presiden tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, beberapa kesimpulan yang dapat ditarik adalah sebagai berikut:  Dalam  penelitian  ini,  komentar-komentar pengguna  instagram  yang  berkaitan  dengan  Calon Presiden  2024,  seperti  Ganjar  Pranowo,  Praboowo Subianto,  dan  Anis  Baswedan.  Metode  yang digunakan  adalah  algoritma Support  Vector  Machine dan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database. Data komentar yang diperoleh sebanyak 1200 dengan melalui  web  scraping  exportcomments.com  dan melalui  proses  Preprocessing  berhasil  menghasilkan 1179 data yang digunakan dan dibagi menjadi 3 kelas, yaitu  kelas  positif  sebanyak  132  data,  kelas  negatif sebanyak 162 data dan kelas netral sebanyak 885 data. Penggunaan  algoritma  Support  Vector  Machine dengan kernel linear dalam tahap data mining mampu mengklasifikasikan  komentar  dengan  cukup  baik. Pengujian  ini  menggunakan  4  Skenario  yaitu  90:10, 80:20,  70:30,  dan  60:40.  Dengan  menggunakan confusion  matrix  untuk  melakukan  pengujian  skor, berdasarkan  hasilnya  untuk  skenario  3  yaitu  70:30, didapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  77%,  serta  nilai presisi, recall, dan f1-score yang signifikan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  teradapat beberapa  saran  yang  dapat  dikembangkan  lagi  pada penelitian  selanjutnya  diantaranya,  yaitu:  Dapat dipertimbangkan  untuk  menggunakan  sumber  data yang  lebih  beragam,  termasuk  komentar  dari  media sosial lainnya. Lakukan optimasi lebih lanjut terhadap parameter  SVM  dan  kernel  yang  digunakan.  Untuk penelitiannya  selanjutnya  dapat  dipertimbangkan penggunaan metode seleksi fitur berbasis information gain untuk meningkatkan tingkat akurasi hasil analisis.
DAFTAR PUSTAKA [1]  M.  Kurnia  Maulidina  and  E.  Itje  Sela, “ANALISIS
SENTIMEN KOMENTAR
WARGANET TERHADAP POSTINGAN INSTAGRAM  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN  TF-IDF (Studi  Kasus:  Instagram  Gubernur  Jawa  Barat
Ridwan Kamil),” 2020. Accessed: Jul. 17, 2023. [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/6332
[2]  W. Budiharto  and M. Meiliana, “Prediction and analysis  of  Indonesia  Presidential  election  from Twitter  using  sentiment  analysis,” J  Big  Data , vol.  5,  no.  1,  Dec.  2018,  doi:  10.1186/s40537- 018-0164-1.
[3]  M.  Murni,  I.  Riadi,  and  A.  Fadlil,  “Analisis Sentimen  HateSpeech  pada  Pengguna  Layanan Twitter  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC),” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , vol.  10,  no.  2,  p.  566,  Apr.  2023,  doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5984.
[4]  R. Valentini Siwabessy Peristiwari, A. Herdiani, and  A.  Romadhony,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Hasil  Kerja  Petahana Dalam Kaitan Dengan Pemilihan Presiden tahun 2019  Pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM),”  2019. Accessed:  Jul.  11,  2023.  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/viewFile/98 39/9700
[5]  T. I. Hermanto and M. A. Sunandar, “ANALISIS
DATA SEBARAN PENYAKIT MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS  WITH  NOISE,”  2020.  doi: https://doi.org/10.33084/jsakti.v3i1.1775.
[6]  V. A. Flores, L. Jasa, and L. Linawati, “Analisis Sentimen  untuk  Mengetahui  Kelemahan  dan Kelebihan  Pesaing  Bisnis  Rumah  Makan Berdasarkan  Komentar  Positif  dan  Negatif  di Instagram,” Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro , vol.  19,  no.  1,  p.  49,  Oct.  2020,  doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p07.
[7]  A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N.  Satya  Marga,  “SENTIMEN  ANALISIS PUBLIK TERHADAP
KEBIJAKAN
LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA
MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM,” JDMSI , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[8]  H. E. W. Candana, I. G. A. Gunadi, and D. G. H. Divayana, “PERBANDINGAN FUZZY
TSUKAMOTO,  MAMDANI  DAN  SUGENO
DALAM PENENTUAN HARI BAIK PERNIKAHAN  BERDASARKAN  WARIGA
MENGGUNAKAN  CONFUSION  MATRIX,” Jurnal  Ilmu  Komputer  Indonesia  (JIK) ,  vol.  6, no. 2, pp. 14–22, 2021.
[9]  V.  Kevin  Sitanayah  Que,  A.  Iriani,  and  H.  D. Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi Online  Menggunakan  Support  Vector  Machine Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (Online Transportation Sentiment Analysis Using
Support  Vector  Machine  Based  on  Particle Swarm Optimization),” 2020. [Online]. Available: www.tripadvisor.com,
[10]  C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN
SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DAMPAK  VIRUS  CORONA  DI  TWITTER,” Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak  (JATIKA) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  145–160, 2022,
[Online].
Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[11]  H.  C.  Husada  and  A.  S.  Paramita,  “Analisis Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10,  no.  1,  pp.  18–26,  Feb.  2021,  doi:
10.34148/teknika.v10i1.311