## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809

## Optimasi SVM dan Decision Tree Menggunakan SMOTE Untuk Mengklasifikasi Sentimen Masyarakat Mengenai Pinjaman Online
Rismawati Nurul Ikhsani, Ferian Fauzi Abdulloh *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 rismawati_nurul@students.amikom.ac.id, 2,* ferian@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: ferian@amikom.ac.id
Abstrak− Semakin  berkembangnya  teknologi,  banyak  aplikasi    dan  sosial  media  yang  mempermudah  penggunanya  untuk melakukan berbagai keinginan, salah satunya meminjam uang secara online pada aplikasi pinjaman online dengan syarat yang mudah.  Adanya  kemudahan  yang  diberikan  menyebabkan  banyak  pelanggaran  yang  dilakukan  oleh  oknum  yang  tidak bertanggung jawab, misalnya pembobolan informasi dan data penting pengguna aplikasi pinjaman online. Hal itu menyebabkan banyak masyarakat melontarkan komentar dan opini mereka di media sosial terutama di twitter. Analisa sentimen dilakukan untuk  melihat  kecenderungan  opini  masyarakat  termasuk  kedalam  sentimen  negatif,  netral,  atau  positif.  Selanjutnya  opini masyarakat akan diklasifikasi menggunakan dua algoritma yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  SVM  dan  Decision  Tree  pada kecenderungan opini masyarakat di twitter mengenai pinjaman online. Selanjutnya dilakukaan optimasi menggunakan SMOTE yang  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  akurasi  dari  kedua  algoritma.  Hasil  penelitian  didapatkan  sentimen  netral  sebanyak 78,96%,  sentimen  positif  sebanyak  14,98%,  dan  sentimen  negatif  sebanyak  6.06%,  masyarakat  lebih  condong  ke  sentimen netral. Lalu dilakukan klasifikasi  menggunakan SVM mendapatkan akurasi sebesar 87% dan pada Decision Tree mendapatkan akurasi  sebesar  89%.  Kemudian  untuk  mengoptimalkan  hasil  kinerja  dari  kedua  algoritma  maka  dilakukan  optimasi menggunakan SMOTE. Setelah dilakukan optimasi SMOTE hasil akurasi  yang dihasilkan SVM sebesar 99% dan Decision Tree sebesar 97%. Optimasi menggunakan SMOTE membuktikan bahwa algoritma SVM lebih unggul dibandingkan Decision Tree.
Kata Kunci: SVM; Decision Tree; SMOTE; Analisa Sentimen; Pinjaman Online
Abstract− With  the  development  of  technology,  many  applications  and  social  media  make  it  easier  for  users  to  do  various desires, one of which is borrowing money online on the Online Loan Application with easy terms. The convenience provided causes many violations committed by irresponsible people, such as the breach of important information and data of online loan application  users.  This  causes  many  people  to  express  their  comments  and  opinions  on  social  media,  especially  on  twitter. Sentiment  analysis  is  conducted  to  see  the  tendency  of  public  opinion  to  fall  into  negative,  neutral,  or  positive  sentiment. Furthermore, public opinion will be classified using two algorithms, namely the Support Vector Machine and Decision Tree algorithms. The aim of this research is to compare the performance of SVM and Decision Tree classification algorithms on the tendency of public opinion on twitter regarding online loans. Furthermore, optimization is carried out using SMOTE to optimize the accuracy of the two algorithms. The results obtained neutral sentiment as much as 78.96%, positive sentiment as much as 14.98%, and negative sentiment as much as 6.06%, people are more inclined to neutral sentiment. Then classification using SVM gets an accuracy of 87% and on Decision Tree gets an accuracy of 89%.. Then to optimize the performance results of the two algorithms, optimization using SMOTE is carried out. After SMOTE optimization, the accuracy produced by SVM is 99% and Decision Tree is 97%. Optimization using SMOTE proves that the SVM algorithm is better than Decision Tree.
Keywords : SVM; Decision Tree; SMOTE; Sentiment Analysis; Online Loan

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  meningkat  pesat  membuat  banyak  aplikasi  dan  sosial  media  yang  mudah  digunakan siapapun, salah satunya adalah aplikasi pinjaman online. Setelah peraturan tentang Pear to Pear lending Nomor 77/PJOK.01/2016  diterbitkan,  industri  keuangan  berkembang  sangat  pesat.  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK) memberikan masyarakat pilihan untuk mendapatkan uang dengan mudah menggunakan platform pinjaman online sehingga  menciptakan  daya  tarik  bagi  masyarakat  untuk  menggunakan  platform  tersebut.  Gaya  hidup  yang konsumtif menjadi salah satu pendukung masyarakat untuk menggunakan aplikasi pinjaman online sebagai solusi yang tepat. Kemudahan yang diberikan menyebabkan banyak pelanggaran yang dilakukan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab seperti pencurian informasi penting nasabah, pembobolan data nasabah, bahkan ancaman teror kepada nasabah.[1]
Pelanggaran tersebut membuat masyarakat memberikan banyak komentar dan mengutarakan apa yang ada dalam pikiran mereka melalui sosial media terutama twitter. Opini yang disampaikan masyarakat belum diketahui termasuk kedalam opini negatif, positif, maupun netral. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis sentimen untuk membantu  masyarakat  mengetahui  kelas  sentimen  dalam  data  tweet  agar  masyarakat  lebih  bijak  dalam menggunakan platform pinjaman online.
Dari banyaknya sosial media yang ada, salah satu sosial media yang berjalan secara real time paling banyak digunakan  untuk  menyampaikan  berbagai  opini  masyarakat  terkait  beberapa  topik  secara  spontan  adalah Twitter.[2] Tercatat sejak Agustus 2022 pengguna twitter yang menlontarkan opini mereka mencapai 18,45 juta.[3] Twitter merupakan salah satu media sosial microblogging yang memiliki pengguna aktif lebih dari 200 juta jiwa. Twitter  memberikan  penggunanya  keleluasaan  untuk  menyampaikan  semua  pikiran  mereka  tentang  beberapa masalah yang sedang terjadi.[4]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Dari permasalahan yang ada peneliti harus melakukan analisa sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial  berupa  data  tweet  dari  twitter  dan  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  yang  akan  digunakan. Analisa sentimen dapat membantu masyarakat dalam mencari opini masyarakat untuk menilai aplikasi yang baik digunakan atau tidak di media sosial.
Analisis sentimen adalah salah satu ilmu pengetahuan yang mendalami cara analisis pada suatu objek yang bisa  berupa  informasi,  isu,  atau  opini.  Analisa  sentimen  dilakukan  untuk  mengamati  kecenderungan  seseorang melalui opini atau tulisan tentang sentimen yang dituliskan di dalam twitter yang bisa mempunyai makna positif, negatif, ataupun netral.[5] Analisis Sentimen merupakan metode ekstraksi dari sebuah pikiran yang berbentuk teks menjadi sentimen sebuah opini. Pemilihan karakteristik sentiment dengan cara efisien dan cepat dapat dilakukan dengan metode klasifikasi pembelajaran mesin menggunakan kamus emoji dan kata emosi sebagai klasifikasi.[6]
Dalam  melakukan  analisis  sentimen,  terdapat  beberapa  algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi  tweet  ke dalam kelas positif, negatif, maupun netral. Peneliti menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision  Tree.  Vapnik  merupakan  tokoh  yang  memperkenalkan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) pertama kali pada tahun 1992 yang merupakan algoritma supervised learning untuk melakukan klasifikasi yang banyak digunakan saat ini, cara melakukan klasifikasi dengan memisahkan antara kelas positif, negatif,  maupun netral.[7] Decision Tree menggunakan metode klasifikasi dalam algoritma data mining. Hasil model yang mudah untuk  dipahami  membuat  algoritma  ini  sangat  praktis  dan  popular  dalam  menyelesaikan  berbagai  masalah klasifikasi.  Pembangunan  yang  dilakukan  algoritma  ini  relatif  cepat.[8]  Metode  dalam  Decision  Tree  juga berpengaruh dalam menemukan hubungan yang tidak terlihat diantara variabel target dan variable input. Proses klasifikasi  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree  diharapkan  dapat  menjadi  solusi dalam mengklasifikasikan sentimen tweet tentang pinjaman online.[9]
Pada  penelitian  sebelumnya  untuk  meneliti  sentimen  analisis  pada  maskapai  penerbangan  di  platform Twitter, peneliti menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi opini kedalam kategori positif, negatif, atau netral. Akurasi yang diperoleh menggunakan 10-fold cross validation sebesar 80,41% dan saat menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebesar 83,47%.[4].
Selanjutnya  pada  tahun  2022  telah  dilakukan  penelitian  tentang  analisis  sentimen  terhadap  aplikasi pinjaman online menggunakan  algoritma SVM, peneliti mendapatkan hasil  akurasi sebesar 84% menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).[3] Namun peneliti belum membandingkan dengan algoritma lain untuk membuktikan apakah algoritma SVM baik atau tidak. Penelitian yang dilakukan belum menggunakan optimasi untuk mengoptimalkan akurasi  yang dihasilkan oleh SVM. Penelitian  yang dilakukan pada tahun 2020 tentang Text  Mining  untuk  analisa  sentimen  layanan  uang  elektronik  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 98.7%.[10]
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  Herwinsyah  dan  Arita  Witanti  mengenai  sentimen masyarakat terhadap vaksinasi menggunakan algoritma SVM, penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 0.88 untuk data testing, f1 sebesar 0.93, precision sebesar 0.88 dan recall sebesar 0.99.[11] Kemudian penelitian yang dilakukan  oleh  Oky  Irnawati  dan  Kusmayanti  Solecha  tentang  klasifikasi  sentimen  tentang  aplikasi  flip menggunakan naive bayes menghasilkan akurasi sebesar 82,00% dan setelah dilakukan optimasi menggunakan PSO hasilnya meningkat menjadi 88,24%.[12] Penelitian lain yang telah dilakukan oleh Christian Cahyaningtyas dkk  pada  sentimen  rating  Shopee  menggunakan  Decision  Tree  menggunakan  SMOTE  mendapatkan  akurasi sebesar  99,89%  tanpa  SMOTE  dan  setelah  SMOTE  didapatkan  akurasi  sebesar  99,91%.[13]  Penelitian  yang dilakukan oleh Sari Susanti pada tahun 2019 mengenai klasifikasi berbasis Neural Network menggunakan SMOTE pada  kemampuan  perawatan  anak  disabilitas  mendapatkan  akurasi  sebesar  80%  sebelum  SMOTE  dan  setelah dilakukan SMOTE meningkat sebesar 90,47%.[14]
Pada kasus ini peneliti mencoba untuk melakukan klasifikasi data sentimen yang peneliti ambil di twitter dengan  menggunakan  perbandingan  algoritma  antara  SVM  dan  Decision  Tree.  Pada  kedua  metode  ini  peneliti menerapkan  sistem  optimasi  SMOTE  agar  dapat  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik.  Pada  penelitian sebelumnya juga sudah dilakukan penelitian sentimen menggunakan SVM namun belum menggunakan algoritma pembanding  dan  SMOTE,  sehingga  peneliti  ingin  mencoba  melanjutkan  metode  penelitian  sebelumnya  yang dimana diharapkan dapat  berguna bagi  penelitian berikutnya dan disisi  lain dapat  melihat  performa dari kedua algoritma mana yang lebih baik, baik menggunakan SMOTE ataupun tidak.
Dari paparan yang telah dijelaskan, tujuan penilitian ini adalah untuk membandingkan efektivitas algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree dengan menerapkan optimasi SMOTE dalam mengklasifikasi sentimen  masyarakat  mengenai  pinjaman  online  di  twitter.  Penelitian  ini  dapat  berkontribusi  untuk  membantu menambah  pemahaman  masyarakat  agar  lebih  bijak  dalam  menggunakan  pinjaman  online.  Sedangkan  untuk pengembang aplikasi pinjaman online bisa menggunakan opini yang telah diutarakan masyarakat di twitter untuk memperbaiki aplikasi pinjaman online.
Hasil penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan pemahaman  yang lebih baik tentang keunggulan SVM  dan  Decision  Tree  dalam  tugas  klasifikasi  sentimen  berbasis  teks  dan  dapat  memberikan  panduan  bagi praktisi dan peneliti dalah memilih model yang sesuai untuk kasus tertentu. Selain itu, teknik SMOTE diharapkan yang diterapkan dapat membantu menemukan parameter terbaik antara SVM dan Decision Tree dalam melakukan klasifikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  ini  dapat  dilakukan  maka  ada  beberapa  tahapan  metode  seperti  langkah  –  langkah  atau  alur penelitian agar berjalan sesuai tujuan awal. Penelitian ini akan membandingkan hasil kinerja algoritma Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Decision  Tree  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  optimasi  menggunakan  SMOTE. Rancangan alur penelitian dapat dilihat pada Gambar.1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 yang diawali dengan melakukan pengumpulan data di twitter dengan teknik crawling data. Selanjutnya dilakukan pre-processing data tweet yang telah berhasil disimpan. Setelah data tweet bersih kemudian dilakukan labelling data dimana data akan dilabeli kedalam kelas positif, netral, dan  negatif.  Kemudian  dilakukan  split  data  dan  pembobotan  TF-IDF.  Data  yang  telah  dilakukan  pembobotan kemudian  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree.  Setelah  mendapatkan  hasil  lalu dilakukan optimasi  menggunakan SMOTE untuk mengetahui hasil  akhir kinerja kedua algoritma  yang optimal kemudian membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut.

## 2.2 Pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan menggunakan teknik crawling. Rangkaian proses crawling dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahap Crawling Data
Pada  Gambar 2  Tahap Crawling  data dilakukan pada twitter menggunakan authtoken Twitter API  yang telah  disediakan  oleh  twitter.[15]  Data  yang  diambil  dimulai  dari  rentang  waktu  28  Agustus  2023  hingga  04 September 2023. Metode crawling dilakukan menggunakan tweet harvest pada google colab. Proses crawling data tweet menggunakan  tweet harvest dapat dilihat pada Gambar. 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Gambar 3. Proses crawling menggunakan tweet harvest
Pada Gambar 3 akses yang diberikan ketika melakukan proses crawling hanya dapat mengambil 200 tweet dalam  satu  kali  pengambilan,  hal  ini  disebabkan  batas  limit  yang  sudah  ditentukan.  Oleh  karena  itu  dilakukan crawling data lebih dari sekali untuk mendapatkan data sesuai dengan jumlah yang ingin peneliti gunakan. Kata kunci yang digunakan untuk crawling data adalah “pinjol”. Peneliti menggunakan kurang lebih 1000 data tweet dari  twitter.  Setelah  jumlah  data  sudah  sesuai  tahap  selanjutnya  yaitu  import  data  menjadi  Comma  Separated Values (CSV).

## 2.3 Preprocessing Data
Pada tahap pra-pemrosesan data merupakan tahap untuk membersihkan data tweet dari  berbagai kata yang kurang efektif, tanda baca yang tidak perlu, dan mengurangi kosa kata berlebih. Beberapa tahapan yang dilakukan dalam pre-processing data diantaranya :

## 2.3.1 Cleaning
Cleaning  merupakan  tahap  untuk  menghapus  karakter  maupun  tanda  baca  yang  tidak  dibutuhkan  seperti  tanda seru,  tanda  tanya,  tanda  koma,  tanda  titik,  menghapus  URL,  menghapus  HTML,  serta  menghapus  emoji  dan mention yang tidak relevan.[16]

## 2.3.2 Case Folding
Case Folding digunakan untuk menghilangkan spasi ganda, tanda baca, angka, dan mengubah karakter huruf pada data  tweet  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini  dilakukan  agar  mempermudah  pembacaan  oleh  mesin  yang digunakan.[17]

## 2.3.3 Stopword Removal atau Filtering
Tahap ini merupakan proses penghilangan beberapa kata yang tidak memiliki arti penting atau stopword agar fokus pada kata-kata yang lebih memiliki makna. Tujuannya adalah mempermudah proses klasifikasi agar lebih efisien karena mesin menjadi lebih sedikit dalam memproses kata.[18]

## 2.3.4 Tokenizing
Tokenizing  merupakan  proses  pemisahan  sebuah  kalimat  tweet  menjadi  potongan  kata,  pemisahan  rangkaian karakter berdasarkan tanda baca dan spasi pada waktu bersamaan. Tujuan tokenisasi adalah untuk mempermudah pada proses selanjutnya agar bisa langsung menggunakan kata per kata bukan berdasarkan kalimat.[12]

## 2.3.5 Stemming
Proses stemming merupakan proses mengubah kata imbuhan baik di awal, akhir, maupun campurann antara kata itu  menjadi  kata  dasar.  [19].  Setelah  dilakukan  pre-processing  data,  kemudian  dilakukan  import  data  untuk menyimpan data bersih dalam format data_clean.csv.

## 2.4  Labelling Data
Data yang telah dilakukan pembersihan kemudian diimport menjadi data_clean.csv, kemudian dilakukan labelling data menggunakan library Vader Sentiment. Data akan dikelompokkan menjadi tiga kelas yaitu posiitif, negatif, dan netral.

## 2.5  Visualisasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  visualisasi  menggunakan  WordCloud.  WordCloud  merupakan  library  yang digunakan  untuk  menampilkan  kata  yang  paling  banyak  dimunculkan  pada  data  tweet  yang  digunakan  dalam penelitian.

## 2.6  Split Data
Data tweet  yang digunakan di dalam penelitian akan dibagi menjadi data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Selanjutnya akan dilakukan pembobotan menggunakan TF-IDF.  Pembobotan ini dilakukan dengan megekstrak data tweet untuk mendapatkan nilai dari kata dasar. Rumus pembobotan TF-IDF menurut (Robertson):

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
W dt =   tf d ∗   idf t =   tf d ∗ log ( N df t ) (1)

## 2.7 Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree.
Data  yang sudah bersih  kemudian diklasifikasi menggunakan algoritma  Support  Vector Machine dan Decision Tree.

## 2.7.1 Support Vector Machine (SVM)
Algoritma ini termasuk ke dalam model terbaik dalam melakukan klasifikasi berdasarkan teori dasar pembelajaran statistika.  SVM  bisa  mengatasi  masalah  klasifikasi  multiclass  dalam  penanganan  data  teks  dengan  baik.[20] Klasifikasi multiclass dapat diatasi dengan pendekatan salah satunya One-vs-All. Misalnya, dalam sicikit-learn, kelas SVC secara otomatis mendukung klasifikasi multiclass degan pendekatan One-vs-All. [21] Pada penelitian ini SVM melakukan klasifikasi sentimen masyarakat mengenai pinjaman online menggunakan pendekatan One- vs-All dengan rumus :
f i (x) = sign (w i . x + b i ) (2)
Di sini f i (x) adalah fungsi keputusan untuk model SVM yang dikaitkan dengan kelas ke-i, w i adalah vektor bobot, x adalah vektor fitur input, dan b i merupakan bias.

## 2.7.2 Decision Tree
Algoritma Decision tree merupakan algoritma yang banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi.[8] Decision Tree adalah kumpulan atribut yang disusun menjadi pohon terstruktur yang dapat diuji dan bertujuan memprediksi output-nya. Terdapat node paling atas dalam pohon keputusan yang disebut sebagai simpul akar. Struktur pohon decision tree dimulai dari node akar atau node pertama, node dalam atau internal node yang mewakili pemecahan dataset, node daun atau node akhir yang berisi label kelas untuk melakukan klasifikasi sentimen. Pada penelitian ini decision tree mengklasifikasikan sentimen masyarakat mengenai pinjaman online dengan menghitung entropy dan gain dengan rumus sebagai berikut :
Entropy (S) =   ∑ − n i=0 pi ∗ log 2 pi (3)
Gain (S, A) = Entropy (S) =   ∑ |si| s n i ∗ Entropy (Si)
(4)
Entropy dan Gain digunakan untuk pemisahan atribut. Atribut yang dipilih meberikan gain tertinggi atau entropy  terendah  setelah  pemisahan.  Anak  node  setelah  dilakukan  penghitungan  akan  dihitung  kembali  secara rekursif untuk setiap anak node baru. Proses ini berhenti ketika tidak ada lagi pemisahan. Data  tweet  yang  telah dilakukan labelling kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree untuk mengetahui akurasi yang didapatkan kedua algoritma tersebut.

## 2.8 Optimasi menggunakan SMOTE dan Evaluasi
(SMOTE) Synthetic Minority Oversampling Technique merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi dari algoritma yang digunakan dan menangani imbalance class.[22] Tujuannya adalah untuk menemukan  parameter  terbaik  antara  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree.  Kemudian  hasil  yang  diperoleh selanjutnya akan dilakukan perbandingan untuk menentukan algoritma manakah yang lebih baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian mengenai analisis sentimen terhadap pinjaman online di twitter menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM) yang akan dibandingkan dengan Decision Tree menggunakan optimasi SMOTE. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui perbandingan dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dengan menambahkan algoritma Decision Tree sebagai pembanding dengan SVM dan melakukan optimasi menggunakan SMOTE untuk menghasilkan akurasi paling optimal antara kedua algoritma.  Tahap ini akan menjelaskan tentang hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dari  proses  pengumpulan  data,  preprocessing  data  yang  meliputi cleansing, case folding,  stopword removal dan filtering, tokenizing,  dan  yang terakhir  yaitu stemming. Dataset berjumlah kurang lebih 1000 data yang kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan yaitu 80 : 20. Selanjutnya juga akan diberikan penjelasan mengenai hasil labelling data, kemudian data tweet yang telah melalui beberapa tahap dan sudah menjadi  data clean kemudian dilakukan klasifikasi  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree untuk membandingkan kinerja dari kedua algoritma, setelah itu penggunaan optimasi  SMOTE untuk  mengoptimalkan hasil  akurasi dari algoritma Support  Vector Machine (SVM) dan Decision Tree. Optimasi SMOTE dapat memberikan manfaat pada kedua algoritma dalam membantu mengatasi ketidakseimbangan kelas pada data yang digunakan.  Hal ini akan memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dan optimal dalam mengklasifikasi sentimen positif, netral, dan negatif dalam data tweet. Selanjutnya akan dilakukan evaluasi hasil akhir dari kedua algoritma.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan crawling pada twitter menggunakan library tweet-harvest yang menghasilkan kurang  lebih  1000  data  tweet  yang  berkaitan  dengan  pinjaman  online.  Pengambilan  data  tweet  dibantu menggunakan authoken Twitter API  yang sudah disediakan twitter. Proses ini juga menggunakan library tweet harvest untuk memudahkan mendapatkan data. Proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Pengambilan Data Twitter menggunakan API
Gambar 4 menunjukkan data tweet yang telah berhasil disimpan setelah dilakukan crawling data. Proses ini dilakukan lebih dari satu kali untuk bisa mendapatkan data yang berjumlah kurang lebih 1000 data tweet. Dalam pengambilan data di twitter terdapat batas akses sehingga harus dilakukan pengambilan data secara bertahap. Data tweet yang berhasil disimpan akan di import kedalam format .csv. Data tweet yang sudah disimpan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling data Created at Full text Username Sat Sep 02 04:11:58  @Oakenshildd @speachace @kegblgnunfaedh Emang . . . faizcazika Sat Sep 02 04:10:05  Kupas Tuntas Pembuatan Film Sleep Call, Fajar . . . IDNTimes Sat Sep 02 04:08:21  194. Dikit lagi tanggal 05? Punya tagihan pay... Moonbubblesy Sat Sep 02 04:07:55  Takutt banget ditelponi terus hiks Kalau ada ... ShopeeToko Sat Sep 02 04:06:28  @Aemerry96 tagihan ada yang jatuh tempo? banya . . . DyoshM Sat Sep 02 04:04:48  @Aemerry96 tagihan ada yang jatuh tempo? banya . . . Manputbigwin Sat Sep 02 04:04:03  @yourmajesttyyy @kegblgnunfaedh Gk ngerti kak ... fiobukanflo
Sat Sep 02 04:03:56  LAYANAN KAMI ↓ JASA JOKI PINJOL MENGGUNAKAN D...  BayuPputraa
@susno2g Saya salah 1 korban pinjol juga...amp... Sat Sep 02 04:03:37  @msaid_didu Kalau saya bilang amggota dprnya y... DofieeeDofi Sat Sep 02 04:03:22 Andry18916980

## 3.2 Preprocessing Data
Tahap ini merupakan tahap untuk membersihkan data tweet dari  berbagai kata yang kurang efektif, tanda baca yang tidak perlu, dan mengurangi kosa kata berlebih. Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam pre-processing data diantaranya:

## 3.2.1 Cleaning dan Case Folding
Merupakan proses pembersihan data dari tanda baca, karakter selain huruf  yang tidak dibutuhkan seperti “@”, 123, URL dan HTML, serta mention maupun emoji yang tidak relevan. Sedangkan Case Folding merupakan proses pengubahan  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil.  Hasil  perbedaan  data  tweet  setelah  dilakukan  cleaning  dan  case folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil cleaning dan case folding Full text Text clean
@Oakenshildd @speachace @kegblgnunfaedh Emang ...  emang aman bobol pinjol

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Full text Text clean
Kupas Tuntas Pembuatan Film Sleep Call, Fajar ...
kupas tuntas pembuatan film sleep call fajar n... 194. Dikit lagi tanggal 05? Punya tagihan pay...
dikit lagi tanggal punya tagihan paylater s...
Takutt banget ditelponi terus hiks Kalau ada ...
takutt banget ditelponi terus hiks kalau ada ... @Aemerry96 tagihan ada yang jatuh tempo? banya...
tagihan ada yang jatuh tempo banyak tagihan p...

## 3.2.2 Stopword Removal dan Filtering
Merupakan tahap yang menggunakan library NLTK dalam bahasa indonesia untuk mempermudah penghapusan kalimat dalam data tweet. Stopword adalah kata umum seperti “atau”, “dan”, “yang” yang muncul salam beberapa kalimat pada data tweet. Hasil perbedaan data tweet setelah dilakukan stopword removal dan filtering dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Stopword Removal dan Filtering Text clean Text stopword emang aman bobol pinjol emang aman bobol pinjol
kupas tuntas pembuatan film sleep call fajar n... kupas tuntas pembuatan film sleep call fajar n... dikit lagi tanggal punya tagihan paylater s...
dikit tanggal tagihan paylater shope kredivo a... takutt banget ditelponi terus hiks kalau ada ...
takutt banget ditelponi hiks uang bayar pinjol... tagihan ada yang jatuh tempo banyak tagihan p...  tagihan jatuh tempo tagihan pinjol paylater du...

## 3.2.3 Tokenizing
Tahap  pemisahan  kalimat  menjadi  unit  diskrit  yang  biasanya  disebut  dengan  token,  dimana  kalimat  pada  data tweet  dipecah  menjadi  potongan-potongan  yang  berupa  kata,  mengabaikan  tanda  baca  dan  spasi.  Proses  ini bertujuan agar komputer dapat menganalisis dengan mudah teks yang sudah berubah menjadi bagian yang lebih kecil. Proses ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tokenizing Text stopword Text tokens emang aman bobol pinjol [emang, aman, bobol, pinjol]
kupas tuntas pembuatan film sleep call fajar n... [kupas, tuntas, pembuatan, film, sleep, call, ...] dikit tanggal tagihan paylater shope kredivo a... [dikit, tanggal, tagihan, paylater, shope, kre...] takutt banget ditelponi hiks uang bayar pinjol... [takutt, banget, ditelponi, hiks, uang, bayar,...] tagihan jatuh tempo tagihan pinjol paylater du...  [tagihan, jatuh, tempo, tagihan, pinjol, payla...]

## 3.2.4 Stemming
Merupakan proses yang dilakukan menggunakan library stemmer factory untuk menghilangkan imbuhan kata yang terdapat  pada  awlan,  sisipan  maupun  akhiran  kata  pada  data  tweet.  Tujuan  proses  ini  adalah  untuk menyederhanakan kata yang sama dalam data tweet. Hasil stemming dapat dilihat seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Stemming Text stopword Text tokens text emang aman bobol pinjol [emang, aman, bobol, pinjol] emang aman bobol pinjol kupas  tuntas  pembuatan  film  sleep call fajar n... [kupas,  tuntas,  pembuatan,  film, sleep, call, ... kupas  tuntas  buat  film  sleep  call fajar nugros... dikit tanggal tagihan paylater shope kredivo a... [dikit,  tanggal,  tagihan,  paylater, shope, kre... dikit  tanggal  tagih  paylater  shope kredivo aku... takutt  banget  ditelponi  hiks  uang bayar pinjol... [takutt,  banget,  ditelponi,  hiks, uang, bayar,... takutt  banget  telpon  hiks  uang bayar pinjol bi... tagihan  jatuh  tempo  tagihan  pinjol paylater du... [tagihan,  jatuh,  tempo,  tagihan, pinjol, payla... tagih  jatuh  tempo  tagih  pinjol paylater duit g..

## 3.3 Labelling Data
Data yang telah melalui proses pembersihan data kemudian dilanjutkan tahap labelling data. Proses pelabelan data tweet  menggunakan  library  Vader  Sentiment.  Vader  Sentiment  akan  bekerja  membandingkan  kata-kata  dalam tweet yang memiliki sentimen yang telah ditentukan. Sentimen dengan score polarity > 0 masuk kedalam sentimen positif, score polarity = 0 masuk kedalam sentimen netral, dan score polarity < 0 masuk kedalam sentimen negatif. Hasil labelling data tweet mengenai sentimen pinjaman online dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Labelling Data Text Compound Score  Sentiment tagih jatuh tempo tagih pinjol paylater duit g. . . 0.2263 Positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Text Compound Score  Sentiment dikit tanggal tagih paylater shope kredivo aku. . . 0.0000 Netral layan jasa joki pinjol data fake jamin acc pro. . . -0.4767 Negatif klub yg beli duit lebih pepet injury time tran. . . 0.2263 Positif pinjol jerat masy shg korban pinjol yg tindak . . . 0.0000 Netral
Lalu banyaknya sentimen yang didapatkan setelah dilakukan pembersihan data didapatkan sentimen positif sebanyak 14,98%, sentimen negatif sebanyak 6,06%, dan sentimen netral sebanyak 78,96%.
Gambar 5. Jumlah Sentimen Setelah Pembersihan Data
Gambar 5 menunjukan bahwa sentimen masyarakat mengenai pinjaman online di twitter lebih condong ke sentimen netral.

## 3.4 Visualisasi
Pada  tahap  ini  visualisasi  dilakukan  menggunakan  wordcloud.  Kalimat  yang  paling  sering  muncul  dan  paling mencolok  dibandingkan  dengan  kata  yang  lain.  Dalam  sentiment  data  tweet  mengenai  pinjaman  online  akan ditampilkan melalui visualisasi wordcloud.
Gambar 6. Wordcloud Sentiment
Gambar 7. Wordcloud Sentiment positif, netral, dan negatif
Hasil dapat dilihat pada  Gambar 6 dan Gambar 7. Wordcloud akan ditampilkan sesuai sentimen positif, netral, dan negatif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809

## 3.5 Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree
Data yang telah dilakukan pelabelan, tahap selanjutnya adalah proses klasifikasi analisis sentiment pinjaman online menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine(SVM)  dan  Decision  Tree.  Algoritma  SVM  dipilih  karena memiliki  kemampuan  dalam  menangani  jumlah  data  yang  tinggi,  yang  banyak  ditemukan  dalam  analisis  teks. Sedangkan algoritma Decision Tree dipilih karena memiliki model yang mudah untuk dipahami dalam melakukan klasifikasi. Perbandingan akurasi kedua algoritma dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Akurasi sebelum SMOTE Algoritma Skor Support Vector Machine (SVM) 0.873016 Decision Tree 0.899471
Pada tabel 7 proses klasifikasi menggunakan algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 0.873016 atau 87%  sedangkan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree    menghasilkan  akurasi  sebesar  0.899471  atau  89%. Sebelum dilakukan optimasi SMOTE algoritma Decision Tree dapat dikatakan lebih baik dibandingkan algoritma SVM.

## 3.6 Optimasi menggunakan SMOTE dan Evaluasi Hasil Akhir
Setelah dilakukan SMOTE akurasi dari kedua algoritma mengalami peningkatan seperti pada Tabel 8. Akurasi yang dihasilkan oleh algoritma Support Vector Machine (SVM) sebesar 99% dan pada Decision Tree dihasilkan akurasi sebesar 97%. Hasil akurasi setelah dilakukan teknik SMOTE dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Akurasi sesudah SMOTE Algoritma Skor Support Vector Machine (SVM) 0.993274 Decision Tree 0.968610

## 3.6.1 Hasil SMOTE menggunakan algoritma SVM
Gambar 8. Hasil setelah dilakukan optimasi menggunakan SMOTE pada SVM
Pada Gambar 8 dapat dilihat akurasi yang dihasilkan setelah dilakukan SMOTE yaitu sebesar 99%, Pada algoritma Support Vector Machine (SVM) secara berurutan nilai precision, recall, dan f1- score pada sentiment negatif adalah 100%, 100%, dan 100% dengan support 139, sedangkan pada sentiment netral sebesar 98%, 100%, dan  99%  dengan  support  162,  lalu  pada  sentiment  positif  sebesar  100%,  98%,  dan  99%  dengan  support  145. Peningkatan hasil SVM dengan optimasi SMOTE merupakan pencapaian yang bagus dalam pemrosesan data yang tidak  seimbang.  Ini  menunjukkan  bahwa  SMOTE  efektif  dalam  meningkatkan  kinerja  pada  algoritma  Support Vector Machine (SVM).

## 3.6.2 Hasil SMOTE menggunakan algoritma Decision Tree
Gambar 9. Hasil setelah dilakukan optimasi menggunakan SMOTE pada Decision Tree
Pada  Gambar  9.  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  Decision  Tree  setelah  dilakukan  SMOTE  menghasilkan akurasi  sebesar  97%.  Pada  algoritma  Decision  Tree  nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  secara  beruturan  pada sentiment negatif adalah 99%, 97%, dan 98% dengan support 139, sedangkan pada sentiment netral sebesar 97%, 96%, dan 96% dengan support 162, lalu pada sentiment positif sebesar 95%, 98%, dan 99% dengan support 145.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Dengan didapatkannya hasil akurasi sebesar 97% maka dapat dikatakan bahwa SMOTE dapat memahami pola pengambilan keputusan dan klasifikasi menggunakan Decision Tree. Kemudian untuk melihat perbandingan hasil dari algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan hasil SVM dan Decision Tree SVM Decision Tree Presisi Recall F1-Score Presisi Recall F1-Score Negatif 100% 100% 100% 99% 97% 98% Netral 98% 100% 99% 97% 96% 96% Positif 100% 98% 99% 95% 98% 96%
Hasil  akurasi  antara  kedua  algoritma  klasifikasi  mengalami  peningkatan  setelah  dilakukan  optimasi menggunakan  SMOTE.  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  mengalami  peningkatan  sebesar  12%  dari hasil akurasi 87% menjadi 99%,  sedangkan pada  algoritma Decision Tree mengalami peningkatan sebesar 8% dari  hasil  akurasi  89%  menjadi  97%.  Optimasi  SMOTE  berperan  dalam  meningkatkan  keakuratan  pada  kedua algoritma yang digunakan dalam penelitian terhadap sentimen analisis pinjaman online di twitter. Perbandingan hasil dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan akurasi sebelum dan sesudah dilakukan SMOTE
Algoritma Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Peningkatan Support Vector Machine (SVM) 87% 99% +12% Decision Tree 89% 97% +8%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  analisis  sentimen  mengenai  pinjaman  online  di  twitter  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree melalui optimasi SMOTE dimana data yang digunakan kurang lebih berjumlah 1000 data. Data kemudian dibersihkan melalui beberapa tahap preprocessing dan telah dilakukan pelabelan  data.  Selanjutnya  data  yang  telah  dilabeli  akan  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Decision  Tree.  Peneliti  menyimpulkan  bahwa  algoritma  SVM  dan  Decision  Tree  dapat mempermudah klasifikasi sentimen yang ada pada data tweet. Hasil yang didapatkan sebelum dilakukan optimasi SMOTE  pada  SVM  sebesar  87%  dan  pada  Decision  Tree  sebesar  89%.  Terbukti  bahwa  sebelum  dilakukan optimasi SMOTE Decision Tree lebih unggul dibandingkan dengan SVM. Akan tetapi setelah dilakukan SMOTE akurasi  yang  dihasilkan  SVM  meningkat  menjadi  99%  dan  Decision  Tree  meningkat  menjadi  97%.  Optimasi SMOTE membuat kedua algoritma mengalami peningkatan pada SVM sebesar 12% dan Decision Tree meningkat sebesar 8%. Dengan hasil  yang didapatkan dapat dikatakan bahwa  Algoritma SVM setelah dilakukan SMOTE lebih unggul dibandingkan Decision Tree. Penelitian ini diharapkan dapat berguna bagi penelitian selanjutnya agar dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  keunggulan  SVM  dan  Decision  Tree  dalam  tugas klasifikasi sentimen berbasis teks dan dapat memberikan panduan bagi praktisi dan peneliti dalah memilih model yang sesuai untuk kasus tertentu. Lalu dengan adanya optimasi SMOTE diharapkan peningkatan performa pada kedua  algoritma  dapat  menjadi  acuan  dalam  penelitian  berikutnya.  Penelitian  ini  juga  melanjutkan  penelitian sebelumnya  tentang  analisa  sentimen  pinjaman  online  menggunakan  SVM  yang  dimana  penelitian  itu mendapatkan hasil akhir akurasi sebesar 84% dan lebih condong ke negatif lebih dari 50% sehingga disimpulkan adanya  peningkatan  akurasi  algoritma  SVM  pada  penelitian  ini  sebesar  99%    dan  perbedaan  sentimen  lebih condong ke netral. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan optimasi selain SMOTE untuk mengetahui hasil akurasi yang dihasilkan apakah bisa lebih optimal atau tidak.

## REFERENCES
[1] T. P. Lestari, “Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan  Social  Network  Analysis  (SNA),”  J.  Inform.  Ekon.  Bisnis,  vol.  4,  no.  3,  pp.  65–71,  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i3.146.
[2] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[3] A. Putra and R. Latifah, “Analisis sentimen pengguna Twitter terhadap aplikasi pinjaman online menggunakan metode support  vector  machine,”  Semin.  Nas.  Penelit.  LPPM  UMJ,  pp.  1–7,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit
[4] 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, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[5] H. B. Jatmiko, N. Tedi Kurniadi, and D. Maulana, “Optimasi Naïve Bayes Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Analisis  Sentimen  Formula  E-Jakarta,”  J.  Autom.  Comput.  Inf.  Syst.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  22–30,  2022,  doi: 10.47134/jacis.v2i1.35.
[6] T. D. Ramadhan, D. Wahiddin, and E. E. Awal, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Pinjaman Online (Pinjol) Menggunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6809
Algoritma Naive Bayes,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci., vol. IV, no. 1, pp. 82–87, 2023, [Online]. Available: www.tripadvisor.com
[7] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Svm,”  J.  Data  Min.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[8] M.  K.  Anam,  B.  N.  Pikir,  M.  B.  Firdaus,  S.  Erlinda,  and  Agustin,  “Penerapan  Na¨ıve  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbor (KNN) dan.pdf,” Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1. p. 139 ∼ 150, 2021.
[9] Aditya Quantano Surbakti, Regiolina Hayami, and Januar Al Amien, “Analisa Tanggapan Terhadap Psbb Di Indonesia Dengan Algoritma Decision Tree Pada Twitter,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 91–97, 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i2.2851.
[10]  F. Romadoni, Y. Umaidah, and B. N. Sari, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 2, pp. 247–253, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[11]  H.  Syah  and  A.  Witanti,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm),” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 59–67, 2022, doi: 10.47080/simika.v5i1.1411.
[12]  O. Irnawati and K. Solecha, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Flip Menggunakan Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur PSO,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 02, pp. 189–199, 2022.
[13]  C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  and  I.  R.  Widiasari,  “Analisis  Sentimen  Pada  Rating  Aplikasi  Shopee  Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE,” Aiti, vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.173-184.
[14]  M.  T.  Mixue,  “Jurnal  Indonesia :  Manajemen  Informatika  dan  Komunikasi  PERBANDINGAN  IMPLEMENTASI METODE SMOTE PADA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ) DALAM ANALISIS SENTIMEN OPINI Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi,” vol. 4, no. 3, pp. 849–855, 2023.
[15]  R.  T.  Aldisa  and  P.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Booster  COVID-19  Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes, Decision Tree dan SVM,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 106– 109, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1581.
[16]  L.  Yusuf  and  S.  Masripah,  “SENTIMEN  ANALISIS  CHATGPT  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  DAN OPTIMASI PSO,” INTI NUSA MANDIRI, vol. 18, no. 1, pp. 59–64, 2023, doi: 10.33480/inti.v18i1.4230.
[17]  F. F. Irfani, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Inform., vol. 16, no. 3, pp. 258–266, 2020, doi: 10.26487/jbmi.v16i3.8607.
[18]  M.  T.  Waluyan  and  K.  D.  Hartomo,  “Analisis  Sentimen  Kebutuhan  Fast  Track  Pada  Originals  Vidio  Menggunakan Support Vector Machine,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 3, pp. 2153–2162, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2348.
[19]  A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine  (SVM),”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.
[20]  S. Styawati, N. Hendrastuty, and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,”  J. Inform. J. Pengemb.  IT, vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.
[21]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[22]  I.  Kurniawan  et  al.,  “Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  SVM  Dalam  Sentimen  Analisis  Marketplace  Pada Twitter,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  10,  no.  1,  pp.  731–740,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/3582