Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP OPINI MASYARAKAT PADA SEA GAMES KAMBOJA 2023 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

## ANALYSIS OF TWITTER SENTIMENT ON PUBLIC OPINION AT SEA GAMES CAMBODIA 2023 USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
Yuma Akbar 1 , Aldino Nur Ihsan 2 1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya, Jakarta yuma.pjj@gmail.com, aldinonurihsan.sdjcell@gmail.com

## ABSTRACT
SEA Games is the biggest sporting event in Southeast Asia which is held every two years. In 2023, the SEA Games will be held in Cambodia, and public opinion about this event will have a huge impact on the perception and success of the event. This study aims to conduct a sentiment analysis of public opinion about the 2023 Cambodia SEA Games using the SVM (Support Vector Machine) algorithm. The data used are tweets with the words "Sea Games Cambodia" and "Sea Games Gamboja National Team Day". The data is 1220 tweets taken with the help of jupyter notebook. The data used has 921 positive sentiments and 299 negative sentiments. with the Support Vector  Machine  Algorithm  produces  the  best  performance  with  an  accuracy  value  of  92.08%,  precision  of 91.55%, recall of 86.50%, f1-score of 88.65%. The results of this sentiment analysis will provide valuable insight into public opinion regarding the Cambodian SEA Games 2023.
Keywords: Analysis, Sentiment, Twitter, Support Vector Machine, Sea Games.

## ABSTRAK
SEA Games merupakan ajang olahraga terbesar di kawasan Asia Tenggara yang diadakan setiap dua tahun sekali. Pada tahun 2023, SEA Games diadakan di Kamboja, dan opini masyarakat terhadap acara ini memiliki dampak besar  terhadap  persepsi  dan  keberhasilan  penyelenggaraan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis sentimen terhadap opini masyarakat tentang SEA Games Kamboja 2023 menggunakan algoritma SVM (Support Vector Machine). Data yang digunakan yaitu tweet dengan kata “Sea Games Kamboja” dan ”Timnas Day Sea Games  Gamboja”.  Data  berjumlah  1220  tweet  yang  diambil  dengan  bantuan  jupyter  notebook.  Data  yang digunakan Memiliki 921 sentimen positif dan 299 sentimen negatif. dengan Algoritma Support Vector machine menghasilkan performa terbaikdengan nilai accuracy 92,08%, precision 91,55%, recall 86,50%,  f1-score 88,65%. Hasil  analisis  sentimen  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  opini  masyarakat  terkait  SEA Games Kamboja 2023.
Kata Kunci: Analisis, Sentimen, Twitter, Support Vector Machine, Sea Games

## PENDAHULUAN
Pada era digital saat ini, media sosial menjadi  platform  yang  sangat  popular untuk  berbagi  informasi  dan  pendapat. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan  adalah  Twitter,  di  mana pengguna dapat dengan mudah mengungkapkan  opini  mereka  tentang berbagai  topik,  termasuk  acara  olahraga seperti Sea Games. Sea Games merupakan ajang  olahraga  regional  yang  diikuti  oleh negara-negara  Asia  Tenggara,  termasuk Kamboja,  dan  menjadi  sorotan  publik karena prestisinya.
Dalam  menghadapi  SEA  Games Kamboja  2023,  penting  bagi  pemerintah dan  penyelenggara  untuk  memahami sentimen masyarakat terkait acara tersebut. Analisis  sentimen  Twitter  dapat  menjadi alat  yang  berguna  untuk  melacak  dan menganalisis opini publik secara real-time. Dengan  menggunakan  algoritma  Support Vector  Machine  (SVM),  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen Twitter terhadap opini masyarakat mengenai SEA Games Kamboja 2023.
Support  Vector  Machine  (SVM) adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran mesin  yang  kuat  dalam  klasifikasi  dan
analisis  sentimen.  SVM  bekerja  dengan membangun model yang memisahkan dua kelas  data  berdasarkan  fitur-fitur  yang diambil dari teks atau data lainnya. Dalam konteks  ini,  SVM  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan tweet yang berisi opini positif  dan  negatif,  terkait  SEA  Games Kamboja 2023.
Dengan
melakukan analisis sentimen  terhadap  opini  masyarakat  di Twitter,  penelitian  ini  akan  memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  pemerintah dan  penyelenggara  SEA  Games  Kamboja 2023.  Hasil  analisis  sentimen  dapat membantu  mereka  dalam  merumuskan strategi  komunikasi,  mengidentifikasi  isu- isu  yang  penting,  dan  merespon  masukan masyarakat dengan lebih efektif. Selain itu, penelitian  ini  juga  dapat  memberikan kontribusi terhadap bidang ilmu  data dan pengenalan pola, khususnya dalam menganalisis sentimen di media sosial.
Dengan  memanfaatkan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  data tweet yang tersedia, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang opini masyarakat terkait SEA Games Kamboja 2023, sehingga dapat meningkatkan  pengelolaan  acara  dan memastikan  partisipasi  dan  dukungan publik yang lebih baik.
Di  zaman  modern  ini,  media  sosial telah  menjadi  alat  komunikasi,  interaksi, dan ekspresi antara individu dan kelompok. Media  sosial  telah  menjadi  forum  opini tentang  banyak  subjek  dan  masalah. Menurut studi yang dilakukan oleh We Are Social  Agency  bekerja  sama  dengan Hootsuite,  terdapat  202,6  juta  pengguna internet di Indonesia, atau 73,7% dari total penduduk  Indonesia.  Pengguna  aktif jejaring sosial Indonesia mencapai 170 juta orang  atau  61,8%  dari  total  penduduk Indonesia. Media sosial yang populer saat ini adalah Instagram, Facebook, Whatsapp, Youtube,  Tiktok  dan  Twitter.  Menurut Riyanto  (2021),  Twitter  merupakan platform  media  sosial  aktif  kelima  di Indonesia  dengan  pangsa  pengguna  63,6 persen.  Twitter  dipertimbangkandaripada
media sosial, yang terkait erat dengan isu- isu viral yang sedang berlangsung pada saat tertentu. Berbagai topik dibahas di Twitter, mulai  dari  isu  politik,  layanan,  produk hingga  acara  yang  didiskusikan  secara publik.
Pemanfaatan  media  sosial  Twitter sebagai wadah masyarakat untuk menyampaikan pendapatnya dapat dijadikan  sebagai  alat  untuk  mendapatkan informasi penting tentang suatu permasalahan.  Salah  satu  topik  yang  bisa dicari informasinya di Twitter adalah opini Masyarakat  Pada  SEA  Games  Kamboja 2023  Salah  satu  analisis  yang  akan dilakukan  adalah  mengumpulkan  berbagai kicauan  berbahasa  Indonesia  di  Twitter pada
topik tertentu
dan mengklasifikasikannya  berdasarkan  opini positif dan negatif, opini Masyarakat Pada SEA Games Kamboja 2023. Analisis opini publik  ini  disebut  analisis  sentimen. Analisis  sentimen  digunakan  untuk mengetahui apakah opini atau opini publik cenderung  membentuk  perasaan  positif atau negatif terhadap topik tertentu

## METODE Data Penelitian
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang digunakan  diambil  dari  data  teks  public pada  media  sosial  twitter  berbahasa Indonesia. Data teks berupa komentar atau tweet  dari  pengguna  media  sosial  twitter Kemudian  diproses  oleh  aplikas  jupyter notebook Studio dengan cara crawling data. Data  dibagi  menjadi  2  sentimen  yaitu sentimen positif dan sentiment negatif.

## Gambar 1. Tweet Negatif

## Gambar 2. Tweet Positif
Penerapan Metodologi
Dalam penelitian ini penulis menggunakan  beberapa  metode  untuk memproses data. Dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Tahapan Metodologi
Pengumpulan data Pengumpulan data twitter ini menggunakan  teknik  crawling  data  yaitu proses  pengambilan  data  dari  twitter  yang diproses  dengan  Jupyter  Notebook, berfungsi  untuk  mengumpulkan  dataset yang  akan  diolah  serta  merupakan  tahap awal  dalam  penelitian  ini.  Data  yang dikumpulkan merupakan data tweet dengan keyword  “Sea  Games  Kamboja”  dan ”Timnas  Day  Sea  Games  Gamboja”.  Dari hasil crawling tersebut berhasil mendapatkan data berjumlah 1220
datatweet yang selanjutnya akan dilakukan pengolahan  agar  menjadi  data  yang berkualitas dalam proses analisis sentiment.
Pelabelan data Data yang telah di ambil dari twitter akan dilakukan pelabelan secara Otomatis. Data  tweet  hanya  dibagi  menjadi  kategori positif  (1)dan  negative(-1).  Evaluasi parameter label positif meliputi ungkapan- ungkapan  yang  baik  seperti  pujian,
dorongan,  dukungan,  dll.  Dan  kalimat negatif  adalah  kalimat  yang  mengandung kalimat  yang  tidak  baik,  seperti  hinaan, putus asa, hinaan, ejekan, dll.
Data Preparation (Preprocessing) Data  yang  diambil  merupakan  data unstruktur atau data yang tidak terstruktur sehingga perlu dilakukan proses preprocessing. Dalam proses ini, kumpulan data  tweet  melalui  proses  prepocessing untuk  melakukan  transformasi  data.  Pada tahap  ini  dilakukan  penyiapan  data  teks yang  memiliki  beberapa  permasalahan seperti  data  duplikat,  noise,  tidak lengkap.(Setyohadi  et  al.,  2017)  Proses tersebut meliputi beberapa tahap yaitu:
a.  Casefolding
Tahap  Casefolding  merupakan  proses dalam text preprocessing yang dilakukan untuk  menyeragamkan  karakter  pada data.  Proses  case  folding  adalah  proses merubah  semua  huruf  menjadi  huruf kecil
b.  Tokenizing Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi  bagian-bagian  dalam  bentuk token,  yang  dapat  berupa  huruf,  kata atau  kalimat,  sebelum  dianalisis  lebih lanjut.  Entitas  yang  dapat  disebut sebagai    token  misalnya  Kata,  angka, simbol, tanda baca, dll.
c. Stopwords Filtering  (stopwords  removal).  Stop word  didefinisikan  sebagai  term  yang tidak  berhubungan  (irrelevant)  dengan subyek  utama  dari  database  meskipun katater sebut sering kali hadir di dalam dokumen.  Contoh  stop  words  adalah ada, adalah, adanya, adapun, agak, dll.
d. Stemming Stemming adalah metode untuk mencari kata  dasar  dari  sebuah  kata.  Stemming merupakan salah satu tahapan dalam pre processing.  Proses  stemming  memiliki pengaruh  dalam  tingkat  akurasi  temu kembali informasi. Stemming dilakukan dengan  cara  menghilangkan  imbuhan yang terdapat pada kata.
Pembobotan Data Metode  TF-IDF  merupakan  metode penghitungan bobot setiap kata yang paling umum  digunakan  dalam  temu  kembali informasi.  Cara  ini  juga  dikenal  efektif, mudah, dan memberikan hasil yang akurat. Metode  ini  akan  menghitung  nilai  Term Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document Frequency (IDF) untuk setiaptoken (word)
pada setiap dokumen dalam korpus.(Amrizal,  2018)  Cara  ini  akan menghitung  bobot  setiap  token  pada dokumen dengan rumus:
Term Frequency of term
mendefinisikan  frekuensi  (level  frekuensi) dari  term  dalam  dokumen.  Sedangkan frekuensi dokumen adalah jumlah dokumen yang  mengandung  term  tersebut.  Seperti yang  Anda  lihat  pada  rumus  di  atas,  nilai yang digunakan dalam perhitungan adalah nilai  frekuensi  dari  suku  frekuensi dokumen. N disebut jumlah total dokumen dan df menyatakan nilai frekuensi dokumen dari term yang akan dicari inversnya. Nilai inverse document frequency (idf) diperoleh dari perhitungan berikut:
N  adalah  jumlah  total  document dalam corpus, N =|D|. |{d ∈ D : t ∈ d}| = df(t)  ,  adalah  jumlah  dokumen  yang mengandung  term  t.  IDF  juga  dapat dituliskan dalam bentuk
Penambahan  1  untuk  menghindari pembagian  terhadap  0  jika  df(t)  tidak ditemukan  pada  corpus.  Setelah  itu  apply L1 normalization dengan fungsi normalize ()  pada  library  scikitlearn.  Preprocessing sehingga  formulanya  tepat  sama  dengan definisi
TF diawal tulisan. L1 Normalization ditulis dalam bentuk:
Selanjutnya lakukan perkalian antara TF  dan  IDF  dengan  fungsi  multiply  (), sehingga  didapatkan  TFIDF  vector. Penggunaan  smooth_idf  =  False  seperti dibahas  sebelumnya  agar  fungsi  IDF berbentuk,  idf(t)  =  log  [  n  /  df(t)  ]  +  1. (Ryansyah, n.d.)
Metode Support Vector Machine (SVM) Dalam proses klasifikasi ini digunakan  algoritma  Support  Vector Machine(SVM)  guna  mengenali  pola  data training,  proses  klasifikasi  ditentukan menjadi  2  kelas  yaitu  positif  dan  negatif. Kemudian  dataset  dibagi  menjadi  data training dan data testing. Support Vector Machine ini digunakan untuk mengenali pola data latih yang  sebelumnya  telah  diberi  label sentiment,  kemudian  proses  ini  akan menghasilkan  machine  learning  model. Model  yang  telah  dihasilkan  selanjutnya akan  digunakan  untuk  mengenali  data  uji yang  belum  di  beri  label  sehingga  pada proses  pengujian  akan  menghasilkan sebuah  prediksi  kelas  sentimen  pada  data tweet/  data  uji  apakah  termasuk  sentimen positif  atau  sentimen  negatif(Lutfianti, 2023)
Rancangan Pengujian Salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  mengukur  keefektifan suatu  model,  khususnya  sistem  klasifikasi (Seperti: analisis sentimen) adalah confusion  matrix.  Confusion  Matrix merupakan  metode  evaluasi  yang  dapat digunakan untuk menghitung efisiensi atau akurasi  dari  proses  klasifikasi.  Confusion Matrix  adalah  tabel  dengan  4  kombinasi berbeda dari nilai prediksi dan nilai aktual. Ada  empat  istilah  yang  merupakan representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada Confusion Matrix yaitu True Positive (TP), True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP), dan False Negative (FN). (Arsi & Waluyo, 2021)
Confusion  Matrix  kemudian  dapat dilakukan  penghitungan  nilai  akurasi, presicion, dan recall.(Azhari et al., 2021)
a. Akurasi,  adalah  metode  pengujian berdasarkan  kedekatan  nilai  prediksi dengan  nilai  sebenarnya.  Keakuratan hasil  prediksi  dapat  ditentukan  jika jumlah  informasi  yang  diklasifikasikan dengan  benar  diketahui. Persamaan akurasi  ditunjukkan  pada  persamaan berikut.
b. Precision,  Presisi  adalah  metode pengujian yang membandingkan sekumpulan  informasi  relevan  yang diterima  oleh  sistem  dengan  total informasi  yang  diambil  oleh  sistem, terlepas dari relevan atau tidaknya. Persamaan precision ditunjukkan pada   persamaan berikut. c. Recall  adalah  metode  pengujian  yang membandingkan jumlah informasi yang relevan  yang  diterima  oleh  sistem dengan  jumlah  total  informasi  yang relevan untuk kumpulan data(baik yang terambil atau tidak terambil oleh sistem).
Persamaan  recall  ditunjukkan  pada persamaan berikut
HASIL DAN

## PEMBAHASAN PENELITIAN
Pengumpulan data
Pengumpulan  data  twitter  ini menggunakan  teknik  crawling  data  yaitu proses  pengambilan  data  dari  twitter  yang diproses  dengan  Jupyter  Notebook, berfungsi  untuk  mengumpulkan  dataset yang  akan  diolah  serta  merupakan  tahap awal  dalam  penelitian  ini.  Data  yang dikumpulkan merupakan data tweet dengan keyword  “Sea  Games  Kamboja”  dan ”Timnas  Day  Sea  Games  Gamboja”.  Dari hasil crawling tersebut
berhasil mendapatkan data berjumlah 1220
datatweet yang selanjutnya akan dilakukan pengolahan  agar  menjadi  data  yang berkualitas dalam proses analisis sentiment. Contoh data yang dihasilkan dari Crawling adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Hasil Crawling

## Data Hasil Crawling
Kamboja gausah jadi tuan rumah sea games  deh.  Orang  tempat  gathering  OI jadi  admin  jokud  dijadiin  tuan  rumah. Kalo  di  sea  games  ada  mahjong,  great rhino  sama  bonanza  baru  dah  gapapa adain  sea  games  di  Kamboja.  Negara goblok,  satu  satunya  Kamboja  yg  gua doyan cuma asinan Kamboja.
Pelabelan data Data  yang  telah  di  ambil  dari  twitter akan dilakukan pelabelan secara Otomatis. Data  tweet  hanya  dibagi  menjadi  kategori positif (1) dan negative(-1). Berikut adalah teknik pelabelan data.

## Gambar 4. Pelabelan Data

## Casefolding
Tahap Casefolding merupakan proses dalam  text  preprocessing  yang  dilakukan untuk menyeragamkan karakter pada data. Proses case folding adalah proses merubah semua  huruf  menjadi  huruf  kecil(Okfalisa &  Harahap,  2016).  Contoh  data  yang dihasilkan dari Casefolding  adalah sebagai berikut:
Tabel  1. Casefolding Sebelum Casefolding  Hasil Casefolding "Timnas Indonesia Mobile Legends (MLBB) wanita berhasil meraih medali  emas  usai menang  3-2  di  Grand Final  SEA  Games 2023.Babak
Final
timnas  indonesia mobile legends mlbb wanita berhasil meraih medali  emas  usai menang  di  grand final  sea  games babak final mobile
Mobile Legends Wanita  berlangsung pada  Kamis,  11  Mei 2023 di Naba Theater di NagaWorld 2, Phnom Penh, Kamboja. https://t.co/0sjUslwpn 3" legends wanita berlangsung  pada kamis mei di naba theater di nagaworld  phnom penh kamboja Tokenizing Pada tahap ini dilakukan pemotongan kata pada kalimatmenjadi katayangterpisah  .  sehingga  setiap  kata dapat  dilakukan  pengecekan  satu  persatu padalangkah selanjutnya.(Widyatama
&Suprapty,  2018)  Contoh  data  yang dihasilkan  dari Tokenizing  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3. Tokenizing Sebelum Tokenizing Hasil Tokenizing timnas indonesia
mobile  legends  mlbb wanita berhasil meraih medali  emas  usai menang di grand final sea games babak final mobile legends wanita berlangsung pada
kamis  mei  di  naba theater  di  nagaworld phnom penh kamboja 'timnas', 'indonesia', 'mobile',  'legends', 'mlbb', 'wanita', 'berhasil',  'meraih', 'medali', 'emas', 'usai', 'menang', 'di', 'grand', 'final', 'sea', 'games', 'babak', 'final', 'mobile', 'legends',  'wanita', 'berlangsung', 'pada', 'kamis', 'mei',  'di',  'naba', 'theater', 'di', 'nagaworld', 'phnom', 'penh', 'kamboja'

## Stopwords
Filtering  (stopwords  removal).  Stop word didefinisikan sebagai term yang tidak berhubungan  (irrelevant)  dengan  subyek utama dari database meskipun katater sebut sering kali hadir di dalam dokumen. Contoh stop  words  adalah  ada,  adalah,  adanya, adapun, agak, dll.(Jasa, 2000) Contoh data yang  dihasilkan  dari  Stopwords  adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Stopwords
Sebelum Stopwords Hasil Stopwords
'timnas', 'indonesia', 'mobile',  'legends', 'mlbb', 'wanita', 'berhasil',  'meraih', 'medali', 'emas', 'usai', 'menang', 'di', 'grand',  'final',  'sea', 'games', 'babak', 'final', 'mobile', 'legends',  'wanita', 'berlangsung', 'pada', 'kamis', 'mei',  'di',  'naba', 'theater', 'di', 'nagaworld', 'phnom', 'penh', 'kamboja' 'timnas', 'indonesia', 'mobile', 'legends',  'mlbb', 'wanita', 'berhasil', 'meraih', 'medali',  'emas', 'menang', 'grand', 'final', 'sea', 'games', 'babak',  'final', 'mobile', 'legends', 'wanita',  'kamis', 'mei', 'naba', 'theater', 'nagaworld', 'phnom',  'penh', 'kamboja'

## Stemming
Stemming  merupakan  proses  tahap pencarian  kata  dasar  dari  hasil  proses filtering dengan membuang kata imbuhan. (Magriyanti,  2018)Contoh  data  yang dihasilkan  dari  Stemming    adalah  sebagai berikut:
Tabel 3. Stemming Sebelum Stemming Hasil Stemming 'timnas', 'indonesia', 'mobile',  'legends', 'mlbb', 'wanita', 'berhasil',  'meraih', 'medali', 'emas', 'menang', 'grand', 'final', 'sea', 'games', 'babak', 'final', 'mobile',  'legends', 'wanita', 'kamis', 'mei', 'naba', 'theater', 'nagaworld', 'phnom', 'penh', 'kamboja'] 'timnas', 'indonesia', 'mobile', 'legends',  'mlbb', 'wanita',  'hasil', 'raih', 'medali', 'emas',  'menang', 'grand', 'final', 'sea', 'games', 'babak', 'final', 'mobile', 'legends', 'wanita',  'kamis', 'mei', 'naba', 'theater', 'nagaworld', 'phnom',  'penh', 'kamboja']
Pembobotan Data Metode  TF-IDF  merupakan  metode penghitungan bobot setiap kata yang paling umum  digunakan  dalam  temu  kembali informasi.  Cara  ini  juga  dikenal  efektif, mudah, dan memberikan hasil yang akurat. Contoh  data  yang  dihasilkan  dari pembobotan data adalah sebagai berikut:

## Gambar 5. TF IDF
Hasil Pemodelan dan Pengujian Metode Support Vector Machine (SVM)
Dengan  Algoritma  Support  Vector machine  menghasilkan  performa  terbaik dengan  nilai  accuracy  92,08%,  precision 91,55%,  recall  86,50%,    f1-score  88,65%. Berikut  adalah  hasil  dari  Pemodelan  dan pengujian  metode  algoritma  Support Vector Machine
Gambar 6. Hasil akurasi

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  proses pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap tweets sentimen terhadap opini masyarakat pada  sea  games kamboja 2023  dari media sosial  twitter  sebanyak  1.220  tweets  (921
positif  dan  299  negatif)  menggunakan. Berdasarkan  hasil  uraian  yang  telah dibahas,  kesimpulan  yang  dapat  ditarik pada penelitian ini adalah sentimen analisis dapat  dilakukan  menggunakan  jupyter notebook  untuk  membantu  memberikan label  pada  data  tweet  yang  telah  di crawling. Model SVM juga bisa digunakan untuk tugas sentimen analisis. Berdasarkan hasil accuracy, precission dan recall. widget test & F1 score yang didapat menggunakan mampu  menghasilkan  nilai  diatas  80  % sehingga dapat dikatakan algoritma support vector machine mampu melakukan analisis sentimen  pada  opini  masyarakat  pada  sea games kamboja 2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Amrizal,  V.  (2018).  Penerapan  Metode Term  Frequency  Inverse  Document Frequency  (Tf-Idf)  Dan  Cosine
Similarity  Pada  Sistem  Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis Web  (Studi  Kasus:  Hadits  Shahih Bukhari-Muslim). Jurnal  Teknik Informatika , 11 (2), 149–164. https://doi.org/10.15408/jti.v11i2.86 23 Arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer , 8 (1),  147. https://doi.org/10.25126/jtiik.081394 4 Azhari, M., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Perbandingan Akurasi, Recall,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada Algoritma  C4.5,  Random  Forest,
SVM dan Naive Bayes. Jurnal Media Informatika  Budidarma , 5 (2),  640. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.29
37
Jasa,  K.  (2000).  Bab  2  Landasan  Teori. Aplikasi  Dan  Analisis  Literatur Fasilkom  UI , m (1998),  7–34. http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/6
55/jbptunikompp-gdl-supriadini- 32740-6-12.unik-i.pdf Lutfianti,  N.  (2023).  Penerapan  Sentimen Analisis  Dengan  Algoritma  SVM Dalam Tanggapan Netizen Terhadap Berita  Resesi  2023. Sisfotenika ,
13 (1), 53–64.
Magriyanti,  A.  A.  (2018).  Analisis Pengembangan  Algoritma  Porter Stemming  Dalam  Bahasa  Indonesia.
Sekolah  Tinggi  Elektronika  Dan Komputer  PAT , 1 (1),  1–5. http://kompas.com
Okfalisa,  &  Harahap,  A.  H.  (2016).
Implementasi Metode Term Frequency–Inverse Document Frequency  (TF-IDF)  Dan  Maximum Marginal Relevance Untuk Monitoring  Diskusi  Online. Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri , 13 (2), 151–159. Ryansyah,
A. (n.d.). Implementasi
Algoritma TF-IDF Pada Pengukuran Kesamaan Dokumen . 1 . Setyohadi,  D.  B.,  Kristiawan,  F.  A.,  & Ernawati,  E.  (2017).  Perbaikan Performansi  Klasifikasi  Dengan Preprocessing  Iterative  Partitioning Filter Algorithm. Telematika , 14 (01), 12–20. https://doi.org/10.31315/telematika.v 14i01.1960 Widyatama &Suprapty. (2018). Klasifikasi
Sentimen Terhadap Bukalapak Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Journal of
Chemical Information and Modeling ,
53 (9), 1689–1699.