## ANALISIS SENTIMEN FENOMENA FOMO PADA KONSER K-POP DI INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Giovanny Maria, Garno, Tesa Nur Padilah Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan H.S Runggowaluyo Karawang, Indonesia
11910631170188@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Fear  Of  Missing  Out atau  FOMO  saat  ini  sedang  menjadi  topik  yang  diperdebatkan  oleh  masyarakat khususnya kaum muda. Fenomena FOMO semakin meningkat terjadi berhubungan dengan banyaknya konser K- Pop yang di hadiri oleh non-fans yang berperilaku tidak wajar selama konser berlangsung dan hal tersebut memicu reaksi  masyarakat  terhadap  adanya  fenomena  FOMO  dalam  konser  K-Pop  yang  dituangkan  di  media  sosial twitter . Analisis sentimen menjadi solusi dalam mengekstrak informasi dan mengklasifikasikan data opini sesuai sentimen  (positif  dan  negatif)  dengan  memanfaatkan  algoritma  data  mining.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengklasifikasikan  sentimen  mengenai  adanya  fenomena Fear  Of  Missing  Out (FOMO) menggunakan algoritma Support  Vector  Machine. Penelitian  ini,  menggunakan  Metode  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database )  yang  terdiri  dari  tahapan data  selection , preprocessing , data  transformation , data  mining dan evaluation . Untuk mendapatkan  nilai  yang  lebih akurat  maka dibantu dengan Information  gain sebagai seleksi fitur dan Grid search sebagai penentu parameter terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa algoritma Support  Vector  Machine dalam  mengklasifikasikan  sentimen  adanya  fenomena  FOMO  pada  konser  K-Pop  di Indonesia  Indonesia  dengan  nilai  akurasi  sebesar  90%  dengan  preporsisi  pembagian  data  sebanyak  60  data training dan 40 data testing . Sentimen pada opini adanya fenomena FOMO pada konser K-Pop di Indonesia ini diketahui  lebih  banyak  mengandung  sentimen  negatif  berdasarkan  pelabelan  manual.  Hal  ini  terlihat  bahwa banyak penonton konser K-Pop ini mengeluhkan tentang adanya fenomena FOMO. Dalam hal ini para penggelar acara  khususnya  acara  konser  K-Pop  dapat  menjadikan  penelitian  ini  sebagai  acuan  untuk  terus  menerus melakukan perbaikan terhadap pelayanan yang diberikan.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Fear Of Missing Out, Konser K-Pop, KDD (Knowledge Discovery in Database) , Support Vector Machine
1. PENDAHULUAN
Fenomena Fear of Missing Out (FOMO) adalah Rasa  Takut  Kehilangan  semakin  berkembang  di Indonesia,  terutama  dalam  konteks  media  sosial  dan konser  musik,  termasuk  konser  K-Pop  yang  sangat dinantikan oleh para penggemar. Meskipun popularitas  konser  tersebut  meningkat,  banyak penggemar  yang  mengeluh  tentang  penonton  FOMO yang  dianggap  "menghabiskan  jatah"  tiket  dan menyebabkan  keributan.  Fenomena  ini  telah  menjadi perbincangan  ramai  di  media  sosial,  khususnya  di Twitter, dengan beragam opini positif maupun negatif. Oleh karena itu, untuk memastikan kesuksesan dalam mengadakan  acara  konser  K-Pop  di  masa  depan, persiapan  yang  cermat  dan  analisis  sentimen diperlukan untuk memahami tanggapan dan memperbaiki  kualitas  acara  serta  pelayanan  yang diberikan kepada para penggemar.
Penelitian  mengenai  fenomena  FOMO  terhadap Cyberbullying  di  Instagram  pada  tahun  2019 sebelumnya  telah  dilakukan  menggunakan  algoritma SVM  dan  SMOTE  dengan  hasil  akurasi  sebesar 81,16%.  Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh Hizkia  dan  rekan  pada  tahun  2022  mengenai perbandingan antara algoritma NBC,KNN, dan SVM untuk  analisis  sentimen  kinerja  pemerintahan  yang menghasilkan nilai akurasi  metode SVM lebih tinggi dari metode NBC dan KNN [1]. Penelitian mengenai
penggunaan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan Support  Vector  Machine untuk  Klasifikasi  Berita Hoax  pada  Berita  Online  Indonesia  pada  tahun  2022 menghasilkan nilai akurasi dengan metode SVM lebih tinggi dibanding NBC [2]. Dapat dinilai bahwa SVM memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dari  metode  lain seperti NBC.
Beberapa  penelitian  diatas  belum  menerapkan teknik  seleksi  fitur  dalam  analisis  klasifikasi  atau prediksi. Namun, diketahui bahwa teknik seleksi fitur dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dalam  proses klasifikasi  atau  prediksi  [3].  Hal  ini  terbukti  dari beberapa penelitian  mengenai  analisis  sentimen  yang telah  menerapkan algoritma atau metode  seleksi  fitur untuk  meningkatkan  kinerja  hasil  klasifikasi  atau prediksi.
Meskipun Support  Vector  Machine (SVM) memiliki  keunggulan  tersebut,  namun  menurut Suhardjono  [4],  terdapat  kekurangan  yang  perlu diperhatikan.  Salah  satunya  adalah  pemilihan parameter  dan  fitur  yang  tidak  tepat  dapat mempengaruhi  hasil  klasifikasi.  Oleh  karena  itu, penulis  menggunakan  teknik grid  search untuk mencari  parameter  dan  kernel  terbaik  yang  dapat membantu mengatasi masalah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Fear of Missing Out
Menurut  Kementerian  Keuangan  Republik Indonesia  (KEMENKEU  RI),  Fear  Of  Missing  Out atau  yang  sekarang  lebih  dikenal  dengan  singkatan FOMO,  adalah  ketakutan  akan  merasa  "tertinggal" karena tidak mengambil bagian dalam suatu kegiatan khusus.  Ini  adalah  perasaan  cemas  dan  takut  yang muncul  pada  individu  karena  mereka  khawatir melewatkan  informasi  terbaru,  tren,  atau  hal-hal  lain yang  sedang  terjadi.  Rasa  takut  ketinggalan  ini berkaitan dengan perasaan atau persepsi bahwa orang lain  sedang  menikmati  momen,  memiliki  kehidupan yang  lebih  baik,  atau  mengalami  pengalaman  yang lebih positif [5]

## 2.2. Twitter
Dikutip  dari  pji.uma.ac.id  ,Twitter  adalah platform  jejaring  sosial  atau  sering  disebut  sebagai mikroblogging daring yang memungkinkan penggunanya  untuk  mengirim,  membaca,  dan merespons  pesan  teks  dengan  batasan  maksimal  280 karakter yang dikenal sebagai "tweet" [6]

## 2.3. Konser K-Pop
Konser  K-Pop  merupakan  acara  musik  yang populer di seluruh dunia, terutama di Asia. Konser ini menampilkan  artis-artis  atau Boy/grills  group Korea yang  terkenal  dengan  gaya  musik  yang  energik  dan penampilan panggung yang spektakuler.

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  metode untuk secara otomatis  mengolah dan  memahami  data teks  dengan  tujuan  menghasilkan  informasi  yang berasal dari opini yang terkandung dalam teks tersebut. Tujuan  utama  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk mengidentifikasi  sikap  atau  pendapat  terhadap  suatu subjek atau objek tertentu, seperti individu, organisasi, atau produk, yang terdapat dalam kumpulan data teks. Karena  dampak  dan  manfaatnya  yang  signifikan, bidang  analisis  sentimen  mengalami  perkembangan yang  pesat,  baik  dalam  bentuk  penelitian  maupun aplikasi praktis [7]

## 2.5. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Dalam  hal  ini,  KDD  dan  data  mining  memiliki hubungan yang erat, di  mana data mining merupakan salah satu bagian dari proses KDD. Dengan kata lain, data mining adalah tahap penting dalam proses KDD yang berguna untuk mengekstraksi informasi berharga dan  pola-pola  menarik  dari  data  yang  besar  dan kompleks, sehingga dapat digunakan untuk  membuat keputusan yang lebih baik. Oleh karena itu, KDD dan data  mining  dapat  saling  melengkapi  dalam menghasilkan  wawasan  dan  pengetahuan  baru  dari data [4].

## Gambar 1. Proses KDD
2.6. Support Vector Machine SVM  merupakan  metode  yang  efektif  untuk membangun classifier dengan tujuan untuk memprediksi label dari satu atau lebih vektor fitur[2]. Hal  ini  dilakukan  dengan  membuat  batas  keputusan yang disebut hyperplane , yang memisahkan dua kelas sejauh  mungkin  dari  titik  data  terdekat  dari  masing- masing kelas.
Gambar 2. Hyperplane SVM linear
Dalam kasus data non-linier, fungsi kernel dapat digunakan untuk menambahkan dimensi tambahan ke data asli sehingga dapat diubah menjadi masalah linier di  ruang  dimensi  yang  lebih  tinggi[8].  Kernel  RBF atau  juga  disebut  kernel Gaussian adalah  konsep kernel  yang  paling  banyak  digunakan  untuk memecahkan masalah klasifikasi data yang tidak dapat dipisahkan secara linear.
Dimana K adalah kernel RBF dan x dan x' adalah dua  vektor  input  dardata  yang  berbeda.  ||x  -  x'||^2 adalah kuadrat jarak Euclidean antara vektor x dan x'. γ (gamma) adalah parameter kernel yang mengontrol bentuk fungsi Gaussian. Nilai γ yang lebih tinggi akan menyebabkan  fungsi  kernel  menyesuaikan  data  latih dengan lebih ketat.

## 2.7. Grid search
Grid    Search    Algorithm (GSA)  merupakan metode yang digunakan untuk mencari parameter yang tepat  untuk  meningkatkan  performa  model  dengan mencoba  seluruh  kombinasi  hyperparameter  yang diberikan [9].

## 2.8. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  merupakan  suatu  metode  yang memiliki  tingkat  penting  yang  tinggi  dan  kerap digunakan  dalam  tahap  pra-pemrosesan  data.  Dalam
teknik  ini,  dilakukan  pengurangan  jumlah  fitur  yang terlibat  dalam  analisis  guna  mencapai  kemampuan mengidentifikasi  nilai  kelas  target.  Pendekatannya adalah  dengan  menghapus  fitur-fitur  yang  tidak relevan  atau  mengurangi  data  yang  berlebihan, sehingga  dapat  menciptakan  fokus  pada  informasi yang benar-benar penting.

## 2.9. Information gain
Information  gain adalah  salah  satu  teknik seleksi fitur yang memanfaatkan metode scoring untuk menilai  nilai  nominal  dan  atribut  kontinu  dengan pembobotan. Metode ini menggunakan nilai maksimal entropy  sebagai  dasar  pengukuran.  Entropy  sendiri merupakan definisi dari nilai Information gain [10]. Information  gain pada  sebuah  atribut  dapat dihitung  dengan  menghitung  atribut  tersebut  dan menurunkan  nilai  entropy  yang  dapat  dirumuskan sebagai berikut;
Di  mana m adalah  jumlah  kelas  yang  ada,  dan Pi adalah  probabilitas  bahwa  sampel  acak  yang  ada dalam partisi D termasuk dalam kelas Ci

## 2.10. Confusion Matrix
Gambar 3. Hasil Proses Klasifikasi Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan sebuah alat yang berguna  untuk  menganalisis  seberapa  baik  metode klasifikasi  dapat  mengenali  objek  dari  kelas  yang berbeda[11].
Pada  gambar  3  menjelaskan  bahwa  terdapat empat istilah yang digunakan untuk mengukur kinerja pada Confusion Matrix , yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False Negative (FN).  Evaluasi  dengan  confusion  matrix dapat  menghasilkan  nilai  accuracy,  precision,  dan recall.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Objek Penelitian
Objek yang digunakan pada penelitian ini berupa data  postingan  berbahasa  Indonesia  oleh  pengguna aplikasi  Twitter  mengenai  fenomena  FOMO  pada tahun 2023 yang terjadi dalam pelaksanaan konser K- pop di Indonesia.

## 3.2. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode Knowledge Discovery in  Database (KDD) dengan  menggunakan lima tahapan utama, yaitu data selection, preprocessing,  transformation,  data  mining ,  dan evaluation. Tahapan preprocessing melibatkan beberapa  langkah,  seperti case  folding,  cleaning , tokenizing , stopwords, stemming, dan Normalization . Setelah  preprocessing,  dilanjutkan  dengan  tahapan transformation yang menggunakan algoritma Information  gain untuk  melakukan  seleksi  fitur dengan  tujuan  meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi dan  evaluasi.  Pada  tahapan  data  mining,  klasifikasi dilakukan  menggunakan  metode Support  Vector Machine.
3.3. Data Selection
Proses  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  data dalam  bentuk  tweet  melalui  aplikasi  Twitter menggunakan  metode crawling ,  yang  diterapkan melalui  alat  bantu  perpustakaan  (library) Snscrape dalam  bahasa  pemrograman Python .  “fomo  konser kpop”  merupakan  kata  kunci  yang  dipakai  dalam crawling data  yang  di  posting  sejak  tanggal  1  Maret 2023 hingga 30 April 2023.

## 3.4. Prepocessing
Tahapan preprocessing merupakan proses untuk membentuk dan membersihkan data sebelum dilakukannya  klasifikasi.  Berikut  proses  tahapan preprocessing:
1 .   Cleaning Proses cleaning yang merupakan pembersihan data diantaranya menghilangkan emoticon , hashtag, url, username ataupun symbol yang  tidak  diperlukan. Contohnya pada tweet “konser k-pop: tidak sesuai ekspetasi  penggemar ☺ http://www.xyz.c”  diubah menjadi  “konser  k-pop  tidak  sesuai  ekspetasi penggemar”
2. Case Folding
Tahapan  awal  pada  proses  ini  yaitu case  folding yang bertujuan untuk merubah teks menjadi huruf kecil. Contohnya adalah tweet “Fenomena FOMO di  Konser  K-pop”  maka  dilakukan  perubahan menjadi “fenomena fomo di konser k-pop”
3. Tokenizing
Selanjutnya  adalah  tahapan  tokenizing.  Tahapan ini bertujuan untuk melakukan pemecahan kalimat menjadi  kata  per  kata.  Contohnya  seperti  pada tweet  “saya  resah  adanya  fomo”  menjadi  “saya” “resah” “fomo”.
4. Stemming Proses stemming yaitu proses untuk menghilangkan  imbuhan.  Setelah  melakukan tokenizing maka  akan  dilakukan  penghapusan imbuhan  pada  hasil  token  tersebut.  Contohnya “melihat” “konser k-pop” “berjalan”  “rusuh” saat dilakukan  stemming  maka  imbuhan  yang  tedapat pada  token  akan  dihilangkan  menjadi  “lihat” “konser k-pop” “jalan” “rusuh”.
5. Stopwords Removal Stopword removal memiliki 32 stopwords list yang akan memangkas kata pada data yang mengandung kata  pada  list  tersebut. Stopwords list  tersebut berisi  kata  yang  tidak  memiliki  peran  atau  nilai pada proses klasifikasi.
6. Normalization
Dalam  data  akan  terdapat  berbagai  kata  yang memiliki  kesalahan  ketik  maupun  mengandung bahasa  slang.  Untuk  itu  dilakukan normalization untuk memperbaiki kata yang memiliki kesalahan.

## 3.5. Transformation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembobotan  kata menggunakan TF-IDF. Data akan dibagi menjadi data training dan data testing untuk selanjutnya dilakukan
proses pembobotan kata. Setelah itu dilakukan proses seleksi fitur menggunakan algoritma Information gain agar  fitur  yang  dipakai  pada  proses  klasifikasi  lebih relevan.
3.6. Data Mining Pada  tahapan  ini  algortima Support  Vector Machine
(SVM)
diimplementasikan untuk mengklasifikasi data dengan menerapkan grid search.

## 3.7. Evaluation
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengujian menggunakan Confusion  Matrix .  Hasil  evaluasinya akan  berupa  nilai akurasi,  precision, dan recall . Berdasarkan  nilai  tersebut  akan  dilihat  seberapa  baik dan akurat proses klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah menganalisis  sentimen  pengguna  Twitter  mengenai adanya oknum FOMO dalam pelaksaan konser K-Pop di  indonesia  dengan  menerapkan Support  Vector Machine dan seleksi fitur Information gain .

## 4.1. Data Selection
Kata kunci  fomo konser kpop mengasilkan data sebanyak 3452 tweet dan terdapat 15 atribut pada data mentah yaitu URL , Date, Tweet, ID, Replies, Retweets, Likes,  Quotes,  Conv.  ID,  Language,  Links,  Media, Retweeted Tweet, Bookmarks, Username .

## Gambar 6. Hasil Crawling Data
Selanjutnya dilakukan penghapusan atribut yang tidak  dibutuhkan  serta  penghapusan  duplikat  data sehingga  menghasilkan  data  sebanyak  769  data  yang kemudian  dilakukan  labeling  data  ‘positif’  dan ‘negatif’.
Gambar 7. Hasil Labeling
4.2. Preprocessing
Tahapan ini melibatkan beberapa langkah untuk mengolah  data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam proses  data  mining. Preprocessing menggunakan bahasa pemrograman Python di Google Colaboratory dengan  tujuan  menyesuaikan  data  agar  siap  untuk diproses  lebih  lanjut,  serta  menghindari  kesalahan yang  mungkin  terjadi  dalam  proses  pengolahan  data selanjutnya.

## 4.3. Cleaning
Dilakukan penghapusan beberapa karakter yaitu angka,  simbol, retweet , hashtag dan hyperlink . Karakter tersebut jika tidak dihapuskan dari data tweet akan menganggu jalannya pengolahan data.
Gambar 8. Hasil Clening

## 4.4. Case Folding
Pada  gambar  dibawah,  menampilkan  bahwa proses Case  Folding dengan  bantuan  fungsi lower telah  mengubah  semua  huruf  kapital  menjadi  huruf kecil untuk mempermudah analisis teks selanjutnya
Gambar 9. Hasil Case Folding

## 4.5. Tokenizing
Pada tahap ini, dilakukan proses pemisahan kata per kata untuk memudahkan dalam analisis data.
Gambar 10. Hasil Tokenizing

## 4.6. Normalization
Normalisasi  dilakukan  untuk  mengoreksi  kata yang terdapat kesalahan menjadi kata baku berdasarkan  kamus.  Kamus  normalisasi  yang  dibuat mengacu pada kata apa saja yang memiliki kesalahan sehingga semua kata dapat dikembalikan menjadi kata yang baku.
Gambar 11. Hasil Normalisasi

## 4.7. Stopwords Removal
Dalam  upaya  untuk  mempermudah  proses  data mining,  kata-kata  yang  tidak  memiliki  arti  atau kegunaan  dalam  kalimat  dihapus.  Tujuannya  adalah untuk  menyederhanakan  teks  dan  meningkatkan efisiensi analisis.
Gambar 12. Hasil Stopwords Removal

## 4.8. Stemming
Setelah melalui proses stopword removal tahapan yang akan dilakukan selanjutnya adalah stemming dimana pada tahapan ini mengembalikan suatu kata menjadi bentuk dasarnya dengan menghilangkan afiksasi.
Gambar 13. Hasil Stemming

## 4.9. Transformation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  menggunakan algoritma  TF-IDF.  Transformation  bertujuan  untuk mengubah  struktur  data.  Data  yang  awalnya  berupa teks  akan  diolah  menggunakan  algoritma  TF-IDF sehingga  mengghasilkan  nilai  pada  teks  sebelumnya. Proses  pertama  dalam  tahapan  ini  dimulai  dengan splitting data.
Tabel 1. Pembagian Data Proporsi Pembagian Data Training Testing 90:10 692 77 80:20 615 154 70:30 538 231 60:40 461 308 50:50 384 385

## 4.10. Features Selection
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan  algoritma information  gain yang bertujuan  untuk  menghilangkan  beberapa term yang paling  jarang  muncul  atau  fitur  yang  tidak  terlalu berpengaruh.  Proses information  gain dilakukan dengan menggunakan threshold sebesar 0,0005.
Tabel 2. Hasil Seleksi Fitur Proporsi Sebelum Sesudah 90:10 2564 1156 80:20 2372 1064 70:30 2183 962 60:40 2004 863 50:50 1799 1799

## 4.11. Data Mining
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  klasifikasi sentimen terhadap fenomena FOMO dalam konser K- Pop  di  Indonesia  menggunakan Support  Vector Machine (SVM) dan Information gain sebagai seleksi fitur.  Kernel  yang  digunakan  yaitu  kernel  linear  dan kernel  RBF  dengan  parameter  gamma  dan  C. Grid search akan  digunakan  untuk  menentukan  parameter terbaik  pada  setiap  kernel.  Hasil  akurasi  dari perhitungan  2  kernel  dan  dengan  perbandingan pengaruh penerapan Grid search.
Tabel 3. Hasil Akurasi Data Mining
Preporsisi  Kernel Akurasi tanpa Grid search Akurasi dengan Grid search Pengaruh Grid search 90:10 Linear 0.88 0.87 ↓0.1 RBF 0.87 0.87 - 80:20 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.90 0.89 ↓0.1 70:30 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.90 0.90 - 60:40 Linear 0.89 0.90 ↑0.1 RBF 0.90 0.90 - 50:50 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.89 0.89 -

## 4.12. Evaluation
Tahap  evaluation  ini  akan  dilakukan  pengujian data  menggunakan Confusion  Matrix. Evaluasi  akan dilakukan  pada  kasus  akurasi  paling  baik  pada  hasil proses data  mining sebelumnya  yaitu  70:30-  RBF ( grid search ), 60:40-linear dan RBF ( grid search).
Tabel 4. Hasil Evaluation
Preporsisi  Kernel Akurasi tanpa Grid Search Akurasi dengan Grid Search Pengaruh Grid Search 90:10 Linear 0.88 0.87 ↓0.1 RBF 0.87 0.87 - 80:20 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.90 0.89 ↓0.1 70:30 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.90 0.90 - 60:40 Linear 0.89 0.90 ↑0.1 RBF 0.90 0.90 - 50:50 Linear 0.89 0.89 - RBF 0.89 0.89 -

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengaruh information gain terhadap seleksi fitur dari data analisis sentiment dari 5 proporsi pembagian data yang berbeda ditemukan bahwa information gain berhasil  menurunkan  jumlah  fitur  yang  dapat membantu proses data mining. Pengaruh grid  search cv  terhadap  performa  model  dari  total  10  kasus, sebanyak  1  kasus  mampu  meningkatkan  akurasi model,  sebanyak  2  kasus  menurunkan  akurasi  model dan  7  kasus  tidak  mengubah  akurasi  model.  Hasil evaluasi ditemukan bahwa performa terbaik algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan  sentimen  fenomena  FOMO  pada konser  K-Pop  adalah  sebesar  90%  akurasi,  90% presisi,  90% recall dan  89% f1-score .  Proporsi pembagian data latih dan data uji yang terbaik adalah 60:40 (60% data latih dan 40% data uji).
Saran  dari  penulis  adalah  hasil  penelitian  ini dapat  digunakan  untuk  menjadi  referensi  penggelar acara  konser  K-Pop  untuk  lebih  memaksimalkan kualitas  acara  tersebut.  Pada  penelitian  ini  jumlah kelas  data  yang  digunakan  tidak  seimbang,  untuk  itu selanjutnya  dapat  menguji  klasifikasi  teks  dengan jumlah kelas data yang seimbang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Z.  Hizkia  Yotant  Pradana,  Isnandar  Slamet, “Analisis  Sentimen  Kinerja  Pemerintahan Menggunakan  Algoritma,” vol. 4, pp. 114–121, 2022.
[2]  R.  R.  Sani,  Y.  A.  Pratiwi,  S.  Winarno,  E.  D. Udayanti, and F. Alzami, “Analisis Perbandingan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan  Support Vector  Machine  untuk  Klasifikasi  Berita  Hoax pada Berita Online Indonesia,” J. Masy. Inform. , vol.  13,  no.  2,  pp.  85–98,  2022,  doi: 10.14710/jmasif.13.2.47983.
[3]  M.  I.  Falih,  N.  Hafifah  Matondang,  and  N. Chamidah, “Seleksi Fitur Information Gain pada Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Aplikasi Flip dengan Algoritma Support Vector Machine,” Semin. Nas. Mhs. IlmuKomputer dan Apl. , vol. 3, no. 2, p. 319, 2022.
[4]  Suhardjono, W. Ganda, and H. Abdul, “Prediksi Kelulusan  Menggunakan  Svm  Berbasis  Pso,”
Bianglala  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  97–101, 2019.
[5]  EllyndaKusuma, “Fear Of Missing Out (FOMO), Ketakutan  Kehilangan  Momen,” Kemenkeu Indonesia , 2021. [Online]. Available: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/1 3931/Fear-Of-Missing-Out-FOMO-Ketakutan- Kehilangan- Momen.html#:~:text=Singkatnya%2C FOMO atau Fear Of,%2C tren%2C dan hal lainnya.
[6]  “Pengertian, Sejarah dan Manfaat Twitter untuk Kaum Muda Milenial,” PJI , 2021. https://pji.uma.ac.id/index.php/2021/11/05/peng ertian-sejarah-dan-manfaat-twitter-untuk-kaum- muda-milenial/
[7]  N.  Lutfianti,  “Penerapan  Sentimen  Analisis Dengan  Algoritma  SVM  Dalam  Tanggapan Netizen Terhadap Berita  Resesi  2023,” Sisfotenika , vol. 13, no. 1, pp. 53–64, 2023.
[8]  Trivusi,  “Pengertian  dan  Jenis-jenis  Fungsi Kernel  SVM,”  2022,  [Online].  Available: https://www.trivusi.web.id/2022/04/fungsi- kernel-svm.html
[9]  E.  A.  Dedi  Wirasasmita,  “Analisis  Sentiment Twitter Berbasis Grid Search Algorithm ( GSA ) dengan Metode Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 5, pp. 35–42, 2023.
[10]  T.  Tendean  and  W.  Purba,  “Analisis  Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2020.
[11]  M.  B.  Sulthan,  I.  Wahyudi,  and  L.  Suhartini, “Analisis  Sentimen  Pada  Bencana  Alam Menggunakan  Deep  Neural  Network  dan Information  Gain,” J.  Apl.  Teknol.  Inf.  dan Manaj. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  65–71,  2021,  doi: 10.31102/jatim.v2i2.1273.