698 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933
http://jurnal.mdp.ac.id         jatisi@mdp.ac.id 2

## Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap UIN Raden Fatah Menggunakan Support Vector Machine
Gusmelia Testiana* 1 , Dian Erlina 2
12 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah, Palembang. e-mail: * 1 gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id, 2 dianerlina_uin@radenfatah.ac.id

## Abstrak
Mengukur kepuasan pelanggan adalah salah satu aspek terpenting dari setiap perusahaan yang sukses untuk meningkatkan kualitas layanannya, oleh karena itu mengumpulkan ulasan sangat dianjurkan.  Namun,  mengumpulkan  data  tidak  cukup,  tanpa  memiliki  sistem  otomatis  yang efisien  dan  andal  yang  mampu  menganalisis  data  dan  mengekstraksi  data  yang  berharga. informasi  untuk  perbaikan  lebih  lanjut.  Saat  ini,  media  sosial  semakin  mendapat  perhatian karena  opini  publik  dan  swasta  tentang  berbagai  mata  pelajaran  diungkapkan  dan disebarluaskan  terus  menerus  melalui  berbagai  media  sosial.  Twitter  menawarkan  cara  yang cepat dan efektif untuk menganalisis perspektif orang tentang hal-hal penting untuk universitas yang  sukses.  Mengembangkan  program  untuk  analisis  sentimen  adalah  pendekatan  untuk mengukur  persepsi  orang  secara  komputasional.  Dalam  penelitian  ini,  opini  publik  mengenai UIN Raden Fatah Palembang dianalisis menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dalam  menentukan  sentimen  positif  atau  negatif  dari  sebuah  tweet  dengan  melakukan pengolahan  awal  untuk  data  tidak  terstruktur  dari  Twitter.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  polaritas  sentimen  terhadap  UIN  Raden  Fatah  Palembang  di  Twitter  dilihat  dari  100 sampel  tweet,  89  (89%)  memiliki  sentimen  positif  dan  11  (11%)  memiliki  sentimen  negatif. Tingkat  akurasi  dalam  klasifikasi  sentimen  menggunakan  SVM  adalah  70%  dengan  rata-rata presisi 20,6%, rata-rata recall 70% dan rata-rata f-measure sebesar 62,7%.
Kata kunci — sentiment analysis, quality service, Support VectorMachine, Twitter

## Abstract
Measuring customer satisfaction is one of the most important aspects of any successful companyto  improve  the  quality  of  its  service,therefore  collecting  reviews  is  highly recommended.However,  gathering  datais  not  enough,  without  having  efficient  and  reliable automated  systemsthat  capable  of  analysing  the  data  and  extracting  valuable  information  for further improvement.Nowadays, social media is getting more and more attention as public and private  opinions  onvarious  subjects  are  expressed  and  disseminated  continuously  through various social media.Twitter offers a fast and effective way to analyse people's perspectiveson important things forsuccessful universities. Developing a program for sentimentanalysis is the approach  tocomputationally  measure  people's  perceptions.  In  this  study,  public  opinion regarding  UIN  RadenFatah  Palembang  was  analysed  using  Support  VectorMachine  (SVM) method in determining thepositive or negative sentiment of a tweet by doing initial processing for unstructured data fromTwitter. The results indicated that the polarity of sentiment towards UIN  Raden  Fatah  Palembangon  Twitter  as  seen  from  100  samples  of  tweets,  89  (89%)  had positive  sentiments  and  11  (11%)had  negative  sentiments.  The  level  of  accuracy  in  the classification of sentiment using SVM was70% with an average precision of 20.6%, anaverage recall of 70% and an average f-measure of62.7%.
Keywords: sentimentanalysis, quality service, Support VectorMachine, Twitter
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933 699
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN
asil  penelitian  yang  dilakukan  We  Are  Social  yang  bekerja  sama  dengan  Hootsuite pada  Januari  2018  menyatakan  sebanyak  130  juta  orang  Indonesia  aktif  di  media sosial  dari  populasi  orang  Indonesia  mencapai  265,4  juta  jiwa  dengan  pengguna internet  132,7  juta  jiwa  dan  130  juta  jiwa  diantaranya  aktif  menggunakan  medsos.
Twitter  merupakan  sosial  media  yang  termasuk  menjadi  pilihan  orang  Indonesia  setelah youtube, facebook dan Instagram.
Jejaring  sosial  dan  layanan  microblogging  merupakan  salah  satu  hasil  perkembangan teknologi  web  dan  internet.  Jejaring  sosial  dan  layanan  microblogging  memungkinkan  setiap orang  saling  berinteraksi  dan  berbagi  informasi  tanpa  batasan  ruang  dan  waktu.  Setiap  orang dapat  berbagi  informasi  mengenai  apapun,  kepada  siapapun  atau  orang-orang  tertentu  melalui teks  status  yang  di-post  dalam  jejaring  social  [1].  Salah  satu  jejaring  sosial  dan  layanan microblogging yang banyak digunakan orang, khususnya masyarakat Indonesia, adalah Twitter (http://twitter.com).  Berdasarkan  hasil  survei  ComScore  yang  dilansir  situs  berita  OkeZone (okezona,  2010)  pada  12  Agustus  2010,  pengguna  Twitter  di  Indonesia  mencapai  93  juta pengguna.  Hal  ini  menempatkan  Indonesia  di  urutan  pertama  negara  Asia  Pasifik  dengan pengguna Twitter terbanyak.
Kesederhanaan  dan  kemudahan  dalam  penggunaan  merupakan  beberapa  alasan  mengapa Twitter  lebih  digemari  masyarakat  Indonesia  dalam  berkomunikasi.  Setiap  pengguna  Twitter bebas  mem-post  tweet  dengan  batasan  140  karakter.  Tweet  adalah  teks  status  pengguna  yang digunakan untuk memberikan informasi di Twitter.
Banyak jenis penggunaan tweet sebagai salah satu sarana berbagi informasi, namun pada umumnya tweet digunakan untuk mem-post hal tentang diri pengguna dan berbagi informasi. Isi tweet juga dapat mengekspresikan perasaan atau mood pengguna, misalkan “Saya merasa puas kuliah  di  Perguruan  Tinggi  X”,  hal  ini  bersifat  penilaian  subjektif  atau  opini.  Opini  melalui tweet  inilah  yang  dimanfaatkan  untuk  keperluan  business  intelligence  perusahaan-perusahaan. Hal ini juga dapat diterapkan pada perguruan dalam memantau civitas akademikanya.
UIN Raden Fatah mempunyai akun twitter yaitu UIN Raden Fatah Palembang dengan 93  following  dan  1.767  follower  di  tweets  sebanyak  301  kali  yang  dikelola  oleh  Pusat Teknologi  Informasi  dan  Pangkalan  Data  (PUSTIPD)  UIN  Raden  Fatah  Palembang.  Dalam bahasa  Indonesia,  kelas  kata  atau  penggolongan  kata  berdasarkan  ciri-ciri  dan  perilaku formalnya menurut Tata Bahasa Baku Bahasa Indonesia  terdiri dari enam golongan atau kelas, yaitu verba (kata kerja), adjektiva (kata sifat), adverbial (kata keterangan), nomina (kata benda), pronomina (kata ganti benda), dan numeralia (kata bilangan) [1].
Tujuan  utama  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  nntuk  mengetahui  polaritas sentimen terhadap UIN Raden Fatah Palembang melalui penerapan metode klasifikasi SVM dan mengetahui  kinerja  dan  akurasi  metode  klasifikasi  SVM  yang  digunakan  dalam  menentukan polaritas  sentimen.  Selain  itu,  Pang  dan  Lee  menyatakan  bahwa  analisis  sentimen  adalah  riset komputasional terhadap opini atau sentimen dan emosi mengenai suatu obyek atau entitas yang diekspresikan secara tekstual [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif.  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
H
700 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian

## 2.1   Pengumpulan Data
Akhir  tahun  1990-an  teknologi  dengan  jaringan  bersama  melalui  internet  dan world wide  web mulai  berkembang,  [10].  Hal  ini  berdampak  pada  mulai  berkembangnya  jejaring sosial  dan  layanan  microblogging.  Media  sosial  didefinisikan  sebagai  berbagai  alat  atau teknologi  jaringan  yang  menekankan  aspek  sosial  dari  internet  sebagai  saluran  untuk berkomunikasi,  berkolaborasi,  dan  berekspresi  secara  kreatif  [4].  Media  sosial  Twitter  sering digunakan dalam penelitian analisis sentimen sebagai sumber dataset. Twitter banyak memiliki tulisan atau komentar singkat yang ditulis oleh para penggunanya yang disebut dengan tweets. Tweets tersebut memiliki struktur yang sangat cocok digunakan untuk analisis sentimen. Tidak heran  jika  dataset  yang  sudah  dipublikasikan  dari  beberapa  penelitian  sering  menggunakan Twitter sebagai sumber datanya [5].
Berdasarkan kutipan hasil penelitian Bollen, tweet biasa digunakan penggunanya untuk [3]:
1. Memberitahu tentang apa yang sedang dilakukan atau dirasakan,
2. Percakapan, contohnya menujukan tweet kepada pengguna tertentu yang menjadi follower- nya untuk memulai percakapan,
Mulai Tahap perencanaan Identifikasi masalah Studi literatur Penentuan metodologi Pengumpulan data Tahap praproses data I Case folding Pembersihan data Pelabelan data training Tahap praproses data II Tokenisasi Stemming Stopword removal Tahap proses data Pembobotan TF-IDF Support Vector Machine Positif/Negatif Analisis hasil Dokumentasi Selesai
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933 701
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
3. Berbagi  informasi,  contohnya  saling  bertukar  informasi  mengenai  sesuatu  hal  atau  link website sumber informasi, dan
4. Pelaporan  berita,  contohnya  memberikan  informasi  tentang  apa  yang  terjadi  disekitar pengguna atau mengomentari berita yang diinformasikan pengguna lain.
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  tweet  UIN  Raden  Fatah  Palembang  pada  media sosial  twitter.  Pengumpulan  dilakukan  dengan  menerapkan  teknik  crawling  yang  akan  bekerja secara  otomatis  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3.8.3.  Dalam  teknik  ini, Pengambilan  data  akan  diambil  sebanyak  500  tweet.  Jumlah  data  tersebut  akan  bagi  menjadi data training dan data testing dengan perbandingan 70% dan 30%, 80% dan 20% serta 90% dan 10%  untuk  melihat  tingkat  akurasi  yang  akan  dihasilkan  pada  masing-masing  data.  Instrumen penelitian yang digunakan untuk melakukan eksperimen ini sebagai berikut:
(a)  Sistem operasi yang digunakan adalah Windows 10 Pro 64-bit.
(b)  Bahasa Pemrograman Python 3.8.3 (Jupyter notebook) (c)  Microsoft Excel 2013

## 2.2   Tahap Praproses I
Pada  tahap  praposes  data  I  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python 3.8.3 dan Tools Microsoft Excel sebagai tempat penyimpanan data. Tahap praposes data bertujuan  untuk  mempersiapkan  dokumen  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  terstruktur yang siap di gunakan untuk tahapan selanjutnya.
1.  Case Folding
Pada tahap Case Folding dilakukan dengan menyeragamkan bentuk huruf dan mengubah semua bentuk huruf menjadi huruf kecil, dan juga menghilangkan tanda baca dan angka.
Contoh Teks awal
Sosialisasi  visi  misi  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  @  Uin  Raden  Fatah  Palembang https://www.instagram.com/saintek_rafah/p/Bu57j_NnFEN/?utm_source=ig_twitter_share Teks setelah case folding sosialisasi  visi  misi  fakultas  sains  dan  teknologi  @  uin  raden  fatah  Palembang https://www.instagram.com/saintek_rafah/p/Bu57j_NnFEN/?utm_source=ig_twitter_share
2.  Pembersihan data
Pada  tahapan  pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghilangkan  simbol  atau  karakter, mention atau username (@username), emoticon, hashtag (#), dan link atau url.
Teks setelah pembersihan data sosialisasi visi misi fakultas sains dan teknologi uin raden fatah Palembang
3.  Pelabelan data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pelabelan  data  yang  telah  diolah  menjadi  2  label  yaitu: positif dan negatif. Pelabelan data ini dilakukan untuk menentukan kategori kelas dari suatu data (positif  atau  negatif)  dengan  bantuan  pakar/ahli  dalam  bidang  bahasa.  Data  yang  sudah  bersih dari tahapan sebelumnya diberikan kepada ahli bahasa untuk ditentukan apakah termasuk dalam kalimat positif atau kalimat negatif.
702 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Hasil Praproses I Teks Kelas sosialisasi visi misi fakultas sains dan teknologi Uin Raden fatah Palembang positif

## 2.3   Tahap Praproses II
Pada  tahap  praproses  II  ini  data  yang  sudah  bersih  hasil  dari  tahap  praproses  I  akan dilakukan tahapan preprocessing dalam Teks mining yaitu:
1.  Tokenisasi
Pada tahap  ini akan  dilakukan  proses  tokenisasi  terhadap  teks. Tokenisasi  secara  garis besar  memecah  sekumpulan  karakter  dalam  suatu  teks  ke  dalam  satuan  kata,  bagaimana membedakan  karakter-karakter  tertentu  yang  dapat  diperlakukan  sebagai  pemisah  kata  atau bukan.
Sebagai  contoh  karakter  whitespace,  seperti  enter,  tabulasi,  spasi  dianggap  sebagai pemisah kata. Namun untuk  karakter petik tunggal (‘), titik (.), semikolon (;), titk dua (:) atau lainnya, dapat memiliki peran yang cukup banyak sebagai pemisah kata.
Tabel 2. Hasil Tokenisasi Teks Hasil Tokenisasi sosialisasi  visi  misi  fakultas sains  dan  teknologi  uin raden fatah Palembang sosialisasi visi misi fakultas sains dan teknologi uin raden fatah Palembang
2.  Pada tahapan stemming dilakukan dengan mengubah kata berimbuhan yang terdapat dalam dokumen  menjadi  kata  dasar.  Misalnya  kata  dipakai  dan  memakai  menjadi  kata  dasarnya yaitu  pakai.  Stemming  yang  digunakan  yaitu  algoritma  Nazief  dan  Adriani  [8].  Pada implementasinya  di  Python  digunakan  library  Sastrawi  yang  merupakan  library  stemming bahsa Indonesia berdasarkan algoritma Nazief dan Adriani.
Tabel 3. Hasil Stemming Token Hasil Stemming sosialisasi visi misi fakultas sains dan teknologi sosial visi misi fakultas
sains
dan
teknologi
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933 703
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) uin raden fatah Palembang uin raden fatah Palembang
3.  Stopword Removal
Menurut  Salton  dan  McGill  menggambarkan  kata  ini  memiliki  nilai  diskriminan  yang sangat rendah, dan kata ini sering muncul dalam dokumen bahasa Inggris, sementara itu kata ini tidak  mempengaruhi  isi  dari  dokumen  tersebut  sehingga  menjadi  topik  yang  berbeda  [6]. Dengan alasan ini, maka kata-kata ini (Stopword) akan dibuang dari kata yang dihasilkan oleh ekstraksi kata sebelumnya.
Pada  tahap  ini  dilakukan  juga  penghapusan  kata-kata  stopword.  Adapun  stopword  yang digunakan  yaitu  stopword  bahasa  Indonesia.  Stopword  berarti  adalah  pembagian  bahasa  yang alami.  Ada  beberapa  kata  yang  harus  dihapus  dari  sebuah  teks  karena  membuat  teks  menjadi lebih  berat  dan  kurang  penting  untuk  dilakukan  analisis.  Kata-kata  tersebut  dianggap  kurang penting untuk dilakukan analisis karena kata-kata itu tidak diukur sebagai kata kunci.
Tabel 4. Hasil Stopword Removal Hasil Stemming Hasil Stopword Removal sosialisasi visi misi fakultas sains dan teknologi uin raden fatah Palembang sosial visi misi fakultas sains dan teknologi uin raden fatah Palembang

## 2.4.  Tahap Proses Data
Pada  tahap  ini  barulah  dilakukan  pemrosesan  terhadap  data  yang  sudah  melewati beberapa tahap sebelumnya. Langkah-langkah pada tahap ini yaitu: 1.  Pembobotan TF-IDF
Tahap selanjutnya pada penelitian ini yaitu pemecahan kalimat menjadi be- berapa kata serta memberikan bobot pada setiap kata dengan menggunakan TF-IDF. Tahap ini merupakan Statistic Numeric yang digunakan untuk mengungkapkan tingkat kepentingan sebuah kata untuk dokumen dalam su- atu koleksi.
2.  Klasifikasi Data dengan Support Vector Machine
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  data  teks  yang  sudah  melalui  tahap- tahap  preprocessing  sebelumnya.  Proses  permodelan  klasifikasi  diawali  dengan  membagi  data sesuai dengan kategori dari teks tersebut menjadi bagian untuk data latih (training) dan data uji (testing),  dan  pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan library  scikit-learn.    Liu  dalam  bukunya  Sentiment  Analysis  dan  Opinion  Mining  [2], mengemukakan  bahwa  istilah  sentiment  analysis  dan  opinion  mining  mengacu  kepada  bidang kajian  yang  menganalisis  pendapat  atau  opini,  serta  konsep-konsep  terkait  seperti  sentimen,
704 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E-ISSN 2503-2933
evaluasi,  penilaian,  sikap,  dan  emosi  orang  terhadap  suatu  entitas  (entity)  atau  objek  (object) [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Proses Pengambilan Data
Proses  pengambilan  data  dari  twitter  dilakukan  dengan  membuat  program  Python dimana  menggunakan  library  tweepy  sebagai  bantuannya.  Hasilnya  bisa  dilihat  seperti  pada tabel 5.
Tabel 5. Data Awal dari Twitter
No Komentar / twit
1 @indra  interaksinya  dengan  siswa  terus  kalau  di  materi  saya  kurang  memahami  yang sampaikan #gagalpaham
2 saya kurang paham dengan yang dijelaskan dan cara mengajarnya susah untuk dipahami @rio @yayan #tidakpaham
3 Memberikan tugas yang sulit dimengerti #baladatugas
4 Sejauh ini belum, namun dosen mampu membuat suasana kelas menjadi aktif. @dewanto #baladadosen
5 Sejauh ini tidak terlalu memuaskan #materikuliah
6 menunjukkan  kebutuhan  mahasiswa  dan  meningkatkan  pemahaman  serta  interaksi mahasiswa antara sesame @uinradenfatah #kampusmillenial
7 Teori  disertai  praktek  sehingga  mudah  dimengerti,  dan  penyampaian  materi  jelas #praktikum
8 Perhatian dan kedekatan terhadap mahasiswa. @uinradenfatah #kampusku
9 Kinerja dosen sudah baik, penjelasan materi sudah baik @dosenbaik
10 kuliah diadakan tepat waktu @uinrf #ontime

## 3.2 Tahap case folding
Pada  Tabel  6  dilakukan  proses  penyeragaman  bentuk  huruf  dimana  semua  huruf  pada teks dirubah menjadi huruf kecil (lower case).
Tabel 6. Hasil Case Folding No Komentar / twit
1 @indra  interaksinya  dengan  siswa  terus  kalau  di  materi  saya  kurang  memahami  yang sampaikan #gagalpaham
2 saya kurang paham dengan yang dijelaskan dan cara mengajarnya susah untuk dipahami @rio @yayan #tidakpaham
3 memberikan tugas yang sulit dimengerti #baladatugas
4 sejauh ini belum, namun dosen mampu membuat suasana kelas menjadi aktif. @dewanto #baladadosen
5 sejauh ini tidak terlalu memuaskan #materikuliah
6 menunjukkan  kebutuhan  mahasiswa  dan  meningkatkan  pemahaman  serta  interaksi mahasiswa antara sesame @uinradenfatah #kampusmillenial
7 teori  disertai  praktek  sehingga  mudah  dimengerti,  dan  penyampaian  materi  jelas #praktikum
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933 705
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
8 perhatian dan kedekatan terhadap mahasiswa. @uinradenfatah #kampusku
9 kinerja dosen sudah baik, penjelasan materi sudah baik @dosenbaik
10 kuliah diadakan tepat waktu @uinrf #ontime http://radenfatah.ac.id

## 3.3   Tahap pembersihan data
Pada  Tabel  7  dilakukan  proses  penghilangan  karakter-karakter  selain  abjad  A-Z  yang banyak terdapat pada twit seperti hastag (#), mention (@), URL dan lain-lain.
Tabel 7. Hasil Pembersihan Data
No Komentar / twit
1 interaksinya dengan siswa terus kalau di materi saya kurang memahami yang sampaikan
2 saya kurang paham dengan yang dijelaskan dan cara mengajarnya susah untuk dipahami
3 memberikan tugas yang sulit dimengerti
4 sejauh ini belum, namun dosen mampu membuat suasana kelas menjadi aktif.
5 sejauh ini tidak terlalu memuaskan
6 menunjukkan  kebutuhan  mahasiswa  dan  meningkatkan  pemahaman  serta  interaksi mahasiswa antara sesame
7 teori disertai praktek sehingga mudah dimengerti dan penyampaian materi jelas
8 perhatian dan kedekatan terhadap mahasiswa
9 kinerja dosen sudah baik penjelasan materi sudah baik
10 kuliah diadakan tepat waktu

## 3.4   Tahap Pelabelan Data
Data  komentar  dari  twitter  belum  memiliki  label  (positif/negatif)  sehingga  perlu dilakukan proses pelabelan untuk data training. Proses pelabelan dibantu oleh ahli bahasa yang mengerti apakah sebuah kalimat itu berkonotasi posifit atau berkonotasi negatif.

## 3.5   Pembobotan dengan TF-IDF
Tahapan proses untuk menghitung TF (term frequency), DF (document frequency) dan IDF  (inverse  document  frequency).  Setelah  dilakukan  tahapan  ini,  selajutnya  dibuat  table informasi  twit  yang  berisi  TF,  DF  dan  IDF  dari  amsing-masing  twit.  Kemudian  dihitunglah TFxIDF  dari  masing-masing  twit.  Nilai  IDF  yang  digunakan  adalah  nilai  IDF  yang  didapat setelah proses pelatihan.

## 3.6   Klasifikasi dengan SVM
Informasi tekstual secara umum dapat dibagi menjadi informasi fakta dan opini[7]. Hasil akuisisi data kemudian  melalui praproses data sebanyak 400 dibagi  menjadi 2 kelas sentiment yaitu positif dan negatif. Data yang telah melewati tahapan praproses tersebut dibagi menjadi 2 yaitu  data  latih  (training)  dan  data  uji  (testing)  menggunakan  metode  cross  validation.  Pada pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  7  kali  dengan  jumlah  data  latih  dan  data  uji  yang  berbeda- beda.
Data yang akan dilatih maupun yang akan diuji yang telah dibagi di tiap percobaan akan diklasifikasikan menggunakan SVM dengan fungsi polynomial kernel.
Parameter  SVM  dalam  percobaan  ini  mempertimbangkan  penentuan  parameter  C  dan gamma  dengan  k-fold  cross  validation  pada  kernel  dot.  Paramater  C  dan  gamma  ditentukan dengan memberikan nilai parameter C pada interval 2 -5 sampain dengan 2 15 dan untuk parameter gamma pada interval 2 -15 sampai dengan 2 3 .
706 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E-ISSN 2503-2933
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Data Latih/Uji Positif Negatif Precision (%) Recall (%) F-measure (%) Precision (%) Recall (%) F-measure (%) Accuracy (%) 80%/20% 64,29 45 52,94 57,69 75 65,21 60 70%/30% 68,09 55,33 59,81 61,64 75 67,7 64,17 60%/40% 74,2 61,3 52,9 67 78,8 72,4 70 50%/50% 74,2 49 59 51,9 83 70,9 66 40%/60% 66 58,3 62 62,7 70 66,1 64,17 30%/70% 63,41 55,71 59,32 60,51 67,86 63,97 61,97 20%/80% 67,23 47,90 55,94 59,53 76,65 67,01 62,28
Tabel  8  di  atas  memperlihatkan  bahwa  untuk  tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu  70% dimana data dibagi menjadi 60% data latih dan 40% data uji.
3.7   Klasifikasi sentiment UIN Raden Fatah di Media Social Twitter.
Implementasi  dari  model  SVM  yang  telah  dibuat  diterapkan  pada  data  pada  media social  twitter  UIN  Raden  Fatah  Palembang.  Data  yang  diambil  sebanyak  100  data  yang  akan diklasifikasikan menjadi sentiment positif atau sentiment negatif.
Hasilnya adalah sebagai berikut:
Terlihat  bahwa  dari  100  twit  yang  digunakan,  89  twit  terklasifikasi  sebagai  sentiment positif dan sebanyak 11 twit terklasifikasi sebagai sentiment negatif.
Penelitian ini dapat menjadi salah satu masukan bagi UIN Raden Fatah Palembang dalam penentuan  kebijakan  perguruan  tingginya.  Hasil  sentimen  terhadap  UIN  Raden  Fatah Palembang  positif  dapat  menjadi  pengembangan  selanjutnya  dan  dapat  dipertahankan  dengan baik,  sedangkan  sentiment  negative  merupakan  saran  menjadi  perbaikan  dan  kemajuan  UIN Raden Fatah Palembang.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E- ISSN 2503-2933 707
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  data  twitter  pada  UIN  Raden  Fatah  Palembang dengan  metode  SVM  dengan  jumlah  data  sebanyak  400,  polaritas  sentiment  terhadap  UIN Raden Fatah Palembang di media sosial twitter terlihat dari 100 sampel twit, sebanyak 89 (89%) memiliki sentiment positif dan sebanyak 11 (11%) memiliki sentiment negative. Tingkat akurasi dalam klasifikasi sentimen menggunakan SVM memperlihatkan bahwa mencapai 70% dengan rata-rata precision 20.6%, rata-rata recall 70% dan rata-rata f-measure 62.7%.

## 5. SARAN
Penelitian dapat dilanjutkan dengan mengganti metode SVM dengan metode lain yang mungkin akan meningkatkan precision, recall dan f-measurenya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Alwi,  Hasan,  Soenjono  Dardjowidjojo,  Hans  Lapoliwa,  dan  Anton  M.  Moeliono.  2000, Tata Bahasa Baku Bahasa Indonesia (Edisi Ketiga). Balai Pustaka, Jakarta.
[2]   Bing  Liu.  2012, ”Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining”, Morgan  &  Claypool Publishers, May
[3]   Bollen, Johan et.al,  2010. “ Modeling  Public Mood  and  Emotion : Twitter  Sentiment  and Socio-Economic Phenomena”, North Carolina.
[4]   Dabbagh,  N.  and Kitsantas,  A.  2012  ,  “ Personal  Learning  Environments,  Social Media, and  Self-Regulated  Learning:  A  Natural  Formula  for  Connecting  Formal  and  Informal Learning” . Internet and Higher Education, 15, 3-8.
[5]   Ferdiana, Ridi, Fahim Jatmiko, Desi Dwi Purwanti, Artmita Sekar Tri Ayu, Wiliam Fajar Dicka.  2019,  “ Dataset  Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen”. Jurnal  Nasional  Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), 8(4).
[6]   G. Salton, 1989. Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer . Addison-Wesley,
[7]   Liu,  Feifan,  Dong  Wang,  Bin  Li,  and  Yang  Liu.  2010. “Improving  Blog  Polarity Classification  Via  Topic  Analysis  And  Adaptive  Methods”. in  Proceedings  of  Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North merican Chapter of the ACL (HLT-NAACL-2010).
[8]   Nazief,  Bobby  dan  Mirna  Adriani, “ConfixStripping:  Approach  to  Stemming  Algorithm for Bahasa Indonesia”, Fakulty of Computer Science University of Indonesia.
[9]   Pang,  B.,  &  Lee,  L.  2008. “Opinion  Mining  and  Sentiment  Analysis”. Foundations  and Trends in Information Retrieval, 2, 1-135,
708 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 698-708 E-ISSN 2503-2933
[10]  Gao,  Ping.  2006, “Teaching  with  Technology:  Strategies  for  Engaging  Learners”. Singapore: Prentice Hall.