InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.11, no.2, Agustus 2021, 130-142 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089
Analisis Sentimen UU Omnibus Law pada Twitter menggunakan Metode Support Vector Machine
Syafrial Fachri Pane * , Alfadian Owen, Cahyo Prianto
Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia Jalan Sariasih No. 54 Sarijadi Bandung, Indonesia
* Emai Koresponden: syafrial.fachri@poltekpos.ac.id
Abstrak : Pada media sosial Twitter semua orang bebas memberikan opini  ataupun  memberikan tweet yang  bermanfaat  bagi pengguna media sosial tersebut. Namun dalam memberikan opini  masyarakat  harus  bisa  membedakan  opini  yang positif,  negatif,  ataupun  netral.  Permasalahan  yang  ada adalah  belum  adanya  pemberian  sentimen  otomatis  dalam tema  tertentu.  Maka  dari  itu  dibuatlah  sistem  untuk memberikan  sentimen  secara  otomatis  agar  masyarakat tahu opini yang positif, negatif, dan netral. Dalam analisis sentimen  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan machine learning salah  satu  metodenya  adalah Support  Vector Machine yang  merupakan  metode  pengklasifikasian supervised learning yang dapat membedakan opini positif, negatif,  dan  netral  dalam  penelitian  ini,  menggunakan Bahasa pemrograman Python, dan menggunakan data yang berasal  dari  Twitter sebanyak  150.  Data  tersebut  diambil pada  tanggal  3 November 2020 sampai  9 November 2020 setelah Omnibus Law disahkan. Penerapan metode Support Vector Machine memiliki tiga tahap yaitu mengambil data opini  masyarakat  Indonesia  tentang  UU Omnibus  Law dengan melakukan Scraping , lalu dilanjutkan ke tahap Text Preprocessing ,  dan Feature  Extraction .  Menghasilkan akurasi  sebesar  83%  dengan  menggunakan  teknik K-Fold Cross-Validation sehingga  hasil  yang  didapatkan  cukup akurat.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Sentimen; Omnibus Law ; Support Vector Machine ;
Riwayat Artikel: Diserahkan 3 Februari 2021 Direvisi 16 Juni 2021 Diterima 9 Juli 2021 Dipublikasi 21 Agustus 2021
DOI : 10.22441/incomtech.v11i2.10874

## 1. PENDAHULUAN
Begitu  cepatnya  perkembangan  media  internet  menimbulkan  pengaruh  yang sangat  signifikan  bagi  setiap  negara  [ 1 ].  Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 131
teknologi  telah  memberikan  dorongan  yang  kuat  terhadap  kemajuan  teknologi informasi,  sehingga  menuntut  semua  orang  untuk  lebih  berkembang  dan  lebih kreatif  dalam  menciptakan  sesuatu  yang  berguna  demi  kemudahan  masyarakat untuk memenuhi kebutuhannya, media sosial adalah salah satunya. Secara positif teknologi  seperti  media  sosial  bisa  menjadi  suatu  inovasi  perkembangan pembelajaran  pada  pendidikan  dasar  di  Indonesia  [ 2 ].  Media  sosial  adalah sekelompok  aplikasi  berbasiskan  internet  yang  dibangun  berdasarkan  kerangka pemikiran ideologi dan teknologi dari Web 2.0, dan memungkinkan terbentuknya kreasi  pertukaran  isi  informasi  dari  pengguna  internet.  Web  2.0  adalah  dasar terbentuknya  media  sosial  [ 3 ].  Media  sosial  seperti  blog, platform video  dan presentasi, microblogging ,  dan social  networking, semakin  banyak  digunakan oleh  ilmuwan  [ 4 ].  Dengan  adanya  media  sosial  semua  orang  dapat  berinteraksi dengan satu sama lain secara tidak langsung tanpa harus bertatap muka. Lahirnya media  sosial  menjadikan  pola  perilaku  masyarakat  mengalami  pergeseran  baik budaya,  etika  dan  norma  yang  ada  [ 3 ].  Dalam  media  sosial  orang  dapat mengutarakan  opininya  secara  bebas  sesuai  dengan  UU  ITE,  baik  itu  buruk maupun  baik.  Salah  satu  media  sosial  yang  dipakai  oleh  banyak  orang  adalah Twitter. Jumlah pengguna Twitter sebanyak 21.05% dari total seluruh pengguna internet di Indonesia [ 5 ]. Twitter merupakan media sosial bertipe micro-blogging (blog  berukuran  kecil)  yang  didirikan  oleh  Jack  Dorsey  pada  Maret  2016  dan diluncurkan pada Juli 2006 [ 6 ]. untuk mengutarakan opini pada Twitter, Twitter menyediakan fitur  yang bernama tweet atau post dengan ukuran maksimum 140 karakter. “Apa  yang orang lain pikiran” selalu  menjadi  informasi penting dalam mengambil keputusan [ 7 ].
Berdasarkan  paparan  di  atas,  terdapat  kesulitan  untuk  mengetahui  opini  yang positif, negatif, dan yang netral. Jumlah review dan opini sangat banyak sehingga akan  menyulitkan  dan  memakan  waktu  untuk  membaca  secara  keseluruhan  [ 8 ]. Oleh  karena  itu  perlu  dirancang  sebuah  sistem  untuk  menganalisis  dan mengelompokkan  sentimen  atau  opini  sesuai  kelasnya.  Analisis  sentimen  atau opinion mining adalah studi komputasional dari opini-opini orang, sentimen, dan emosi melalui entitas dan atribut yang dimiliki yang diekspresikan dalam bentuk teks  [ 9 ].    Analisis  sentimen  sangat  diperlukan  dalam  menyaring  komentar- komentar di media sosial [ 10 ].
Untuk  mengklasfikasikan  opini  tersebut,  dapat  menggunakan  4  algoritma Machine  Learning,  Bernouli  Naïve  bayes,  Linear  Support  Vector  Machine,  dan Convolutional  Neural  Network [ 11 ] . Metode  SVM  adalah  salah  satu  cara  untuk mengklasifikasikan  opini  menjadi  beberapa  bagian. Support  Vector  Machine adalah  sistem  pembelajaran  yang  menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi- fungsi linier dalam sebuah ruang fitur ( feature space ) yang berdimensi tinggi dan mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik yang dilatih dengan algoritma pembelajaran [ 12 ]. Pada umumnya, masalah yang ada  di  dunia  nyata  mempunyai  bentuk non-linearly separable ,  sehingga  kedua class tidak dapat dipisahkan oleh hyperplane secara sempurna [ 13 ]. Metode SVM dapat  mencari hyperplane terbaik  dari class yang  ada. Omnibus  Law adalah bentuk UU yang mengatur berbagai subyek yang kompleks, lalu disatukan dalam sebuah  wadah  hukum. Omnibus  Law umumnya  mengambil  alih  peraturan-
peraturan  yang  ada  sebelumnya  karena  dianggap  harus  diperbaiki  dan disempurnakan  [ 14 ].  Dalam  media  sosial  Twitter, masyarakat  Indonesia  masih banyak  yang  mengutarakan  opininya  tanpa  mengetahui  bahwa  opini  tersebut merupakan opini yang termasuk kedalam sentimen apa dan juga tidak mengetahui bahwa opini tersebut melanggar UU ITE.
Berdasarkan  pembahasan  tersebut,  analisis  sentimen  diperlukan  untuk mengkategorikan sebuah opini tentang UU Omnibus Law agar dapat mengetahui opini  yang  termasuk  kedalam  opini  negatif,  opini  positif,  atau  opini  yang  netral menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Omnibus Law adalah bentuk UU yang mengatur berbagai subyek yang kompleks, lalu disatukan dalam sebuah wadah hukum. Omnibus Law umumnya mengambil alih peraturan- peraturan  yang  ada  sebelumnya  karena  dianggap  harus  diperbaiki  dan disempurnakan  [ 14 ].  Untuk  mendapatkan  opini  masyarakat  Indonesia  melalui media  sosial twitter menggunakan  metode scraping, metode  ini  adalah  metode yang digunakan untuk mengekstrak sejumlah besar data dari sebuah website dan disimpan kedalam file lokal di komputer anda atau database kedalam format tabel atau file spreadsheet [ 15 ].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  analisis  sentimen  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode SVM untuk  mengklasifikasi  data,  mencari hyperplane terbaik  dengan memaksimalkan jarak antar kelas. Untuk menyelesaikan masalah dari analisis ini, diperlukan  sebuah  metodologi  penelitian  sebagaimana  yang  ada  pada Gambar  1 dan Gambar 2 berikut.
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 133
Gambar 2. CRISP-DM
Pada Gambar  2 merupakan  metode CRISP-DM. Dalam  metode  ini,  yang pertama  dilakuan  adalah  memahami  bisnis,  dalam  memahami  bisnis  tujuannya adalah  memaami  kebutuhan  bisnis  untuk  mencapai  tujuan.  Dilanjutkan  kedalam pemahaman  data,  dalam  pemahaman  data  merupakan  pengumpulan  data  dan mengidentifikasi  data  tersebut.  Setelah  itu  melakukan  persiapan  data,  dalam tahapan ini mencangkup semua kegiatan dataset akhir, dimulai dari dataset awal lalu diolah agar dapat dimasukkan kedalam sebuah model . Lalu kedalam tahapan modeling,  dalam  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan  teknik  permodelan  dan membangun  model  tersebut.  Dalam  tahapan  evaluasi  melakukan  analisa  dari model  yang  sudah  dibuat  apakah  model  tersebut  sudah  dapat  digunakan  atau tidak.  Dan  terakhir  adalah  tahapan deployment ,  dalam  tahapan  ini  merupakan tahapan penerapan dari model yang dibuat.

## 2.1. Support Vector Machine
Metode  SVM  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengklasifikasikan  opini  menjadi beberapa  bagian. Support  Vector  Machine adalah  sistem  pembelajaran  yang menggunakan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linier  dalam  sebuah  ruang fitur  ( feature  space )  yang  berdimensi  tinggi  dan  mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik yang dilatih dengan algoritma pembelajaran [ 12 ].
Konsep klasifikasi dengan Support Vector Machine adalah mencari hyperplane terbaik  yang berfungsi sebagai pemisah dua kelas data. Support Vector Machine mampu bekerja pada dataset yang berdimensi tinggi dengan menggunakan kernel trik. Support  Vector  Machine hanya  menggunakan  beberapa  titik  data  terpilih yang  berkontribusi  ( support  vector )  untuk  membentuk  model  yang  akan digunakan dalam proses klasifikasi [ 9 ].
Persamaan (1) dan (2) merupakan persamaan Support Vector Machine [ 9 ]:
𝑓 ( 𝑥 ) = 𝑤 . 𝑥 + 𝑏 (1)
atau
𝑓 ( 𝑥 ) = ∑ 𝑎𝑖𝑦𝑖𝐾 ( 𝑥 , 𝑥𝑖 ) + 𝑏 𝑚 𝑖 =1     (2)
Keterangan:
𝑤 =  parameter hyperplane yang  dicari  (garis  yang  tegak  lurus  antara garis hyperplane dan titik support vector ) 𝑥 =    titik data masukan Support Vector Machine
𝑎𝑖 =  nilai bobot setiap titik data
𝐾 ( 𝑥 , 𝑥𝑖 ) =  fungsi kernel 𝑏 =  parameter hyperplane yang dicari (nilai bias)
Untuk  penelitian  ini  menggunakan  kernel polynomial sesuai  dengan persamaannya (3) berikut [ 9 ]. 𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = ( 𝑥 . 𝑦 + 𝑐 ) 𝑑 (3)
Keterangan:
𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) =  Nilai kernel dari data x dan data y 𝑥 = fitur data 1
𝑦 = fitur data 2 𝑐 = nilai konstanta
2.2. Scraping
Data Scraping merupakan  tahapan  pengambilan  data  yang  ada  pada  Twitter dengan keyword “ Omnibus  Law” yang  diperoleh  melalui  API Twitter yang disimpan kedalam bentuk file CSV.
Untuk mendapatkan API Twitter yang dilakukan adalah mendaftarkan aplikasi kepada Twitter. Ikuti  langkah  –  langkah  yang  diberikan. Gambar  3 memperlihatkan tampilan menu utama developer Twitter.
Gambar 3. Menu Utama Developer Twitter
Setelah pengisian survei berhasil dan mendapatkan akses developer kita dapat membuat aplikasi dan akan diberikan sebuah key dan token berupa API key, API secret  key,  Access  token,  Access  token  Secret .  Setelah  itu  dapat  melakukan scraping  data  dari  Twitter dengan  mengisi key dan token yang  sudah  diberikan, setelah  itu  mencari keyword “Omnibus  Law”  dan  “Omnibuslaw”.  Data  diambil sebanyak  1500  dengan  Bahasa  yang  digunakan  adalah  Bahasa  Indonesia  seperti yang ada pada Tabel 1 , setelah itu data disimpan kedalam bentuk file CSV.
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 135
Tabel 1. Contoh Data File CSV tweets  =  tweepy.Cursor(api.search,  tweet_mode='extended',  q="Omnibus  Law"  +"  - filter:retweets",include_rts = False).items(1500) tweets  =  tweepy.Cursor(api.search,  tweet_mode='extended',  q="omnibuslaw"  +"  - filter:retweets",include_rts = False).items(1500)

## 2.3. Data Primer
Data  primer  yang  diperoleh  oleh  penulis  menggunakan  metode Scraping lalu disimpan kedalam bentuk CSV, pada file ini berisi opini user yang belum diberi label, data tersebut diambil pada tanggal 3 November 2020 sampai 9 November 2020 setelah Omnibus Law disahkan. Tabel 2 berikut menunjukkan contoh yang diambil dari file CSV.
Tabel 2. Contoh Data File CSV
Mari  bersama  kita  dukung  UU  Omnibus  Law Cipta  Kerja  untuk  meningkatkan  ekonomi Indonesia! #OmnibusBeriManfaatBaik #JumatBerkah https://t.co/OWYoeOZGYo
"kalo pake aturan yg lama, yg bukan omnibus law, kekuatan tenaga kerja menguat, jadinya investor  males  masuk  ke  indo  karena  harus  ngebayar  sesuai  aturan,  kalo  dg  omnibus  law, biaya tenaga kerja tidak lagi ada aturan lalala..." semurahan itu indonesia, nge obral tenaga kerja,
Dukung Omnibus Law
OBL Majukan Usaha Lokal #MajukanPengusahaLokal https://t.co/cFmP3gT4O9
Omnibus Law memperbaiki iklim investasi dimasa pandemi covid-19 #UUCiptaKerja https://t.co/p9vwH5YG6A
Dukung UU Omnibus Law
OBL Majukan Usaha Lokal #MajukanPengusahaLokal https://t.co/hK0WgmPzIE
Denda telat bayar pajak OP gw turun, katanya karena Omnibus law.
Omnibus Law memperbaiki iklim investasi di masa pandemi #InvestasiAtasiPengangguran #UUCiptaKerja https://t.co/ax8mc9W8tH
Omnibus Law merebut Investasi di kawasan ASEAN #uuciptakerja https://t.co/fTa34resVC
Omnibus Law memperbaiki iklim investasi pasca pandemi Covid-19 #uuciptakerja https://t.co/jDBCo91nZv

## 2.4. Klasifikasi Manual
Dari  data  yang  diambil,  penulis  mengklasifikasi  sentimen  secara  manual terlebih  dahulu  sebagai data  training ,  sentimen  yang  ada  adalah  sentimen berdasarkan  penulis  yang  membaca  opini  masyarakat  tentang Omnibus  Law. Tabel 3 berikut adalah beberapa contoh opini yang telah diberi label oleh penulis.

## Tabel 3. Contoh Data Klasifikasi Manual
Mari bersama kita dukung UU Omnibus Law Cipta Kerja untuk meningkatkan ekonomi Indonesia! #OmnibusBeriManfaatBaik #JumatBerkah https://t.co/OWYoeOZGYo positif "kalo pake aturan yg lama, yg bukan omnibus law, kekuatan tenaga kerja menguat, jadinya investor males masuk ke indo karena harus ngebayar sesuai aturan, kalo dg omnibus law, biaya tenaga kerja tidak lagi ada aturan lalala..." semurahan itu indonesia, nge obral tenaga kerja, negatif Dukung Omnibus Law OBL Majukan Usaha Lokal #MajukanPengusahaLokal https://t.co/cFmP3gT4O9 positif Omnibus Law memperbaiki iklim investasi dimasa pandemi covid-19 #UUCiptaKerja https://t.co/p9vwH5YG6A positif Dukung UU Omnibus Law OBL Majukan Usaha Lokal #MajukanPengusahaLokal https://t.co/hK0WgmPzIE positif Denda telat bayar pajak OP gw turun, katanya karena Omnibus law. netral Omnibus Law memperbaiki iklim investasi di masa pandemi #InvestasiAtasiPengangguran #UUCiptaKerja https://t.co/ax8mc9W8tH positif Omnibus Law merebut Investasi di kawasan ASEAN #uuciptakerja https://t.co/fTa34resVC netral Omnibus Law memperbaiki iklim investasi pasca pandemi Covid-19 #uuciptakerja https://t.co/jDBCo91nZv positif
Setelah  melakukan  klasifikasi  manual  seperti  yang  ada  pada Tabel  3 .  Maka didapatkan value dalam setiap sentimen seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Value Sentimen Label Value Positif 72 Negatif 62 Netral 29

## 2.5. Preprocessing
Preprocessing merupakan  proses  menghilangkan  permasalahan  yang  dapat mengganggu  hasil  proses  data,  penulis  melakukan  tahapan preprocessing yang dimulai  dengan  menghilangkan  nama user “@user”,  menghilangkan hashtag contohnya  adalah  “#uuciptakerja”,  menghilangkan URL https://, Stopwords seperti  yang,  dan,  dan  lain-lain,  mengganti  kata  singkat  seperti  “yg”  menjadi “yang”, tokenize, dan stemming . Tabel  5 berikut  adalah  contoh  dari  hasil preprocessing.
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 137
Tabel 5. Data Sebelum dan Sesudah Preprocessing 0 Mari bersama kita dukung UU Omnibus Law Cipta ... sama  dukung  uu  Omnibus  Law  cipta kerja ting... 1 "kalo  pake  aturan  yang  lama,  yang bukan omnibu... kalo  pake  atur  lama  bukan  Omnibus Law kuat... 2 Dukung  Omnibus  Law  OBL  Majukan Usaha Lokal #Ma... dukung Omnibus Law obl maju usaha lokal 3 Omnibus  Law  memperbaiki  iklim investasi dimasa... Omnibus  Law  baik  iklim  investasi masa pandemi ... 4 Dukung  UU  Omnibus  Law  OBL Majukan Usaha Lokal ... dukung  uu  Omnibus  Law  obl  maju usaha lokal 5 Denda  telat  bayar  pajak  OP  gw  turun, katanya k... denda  telat  bayar  pajak  op  gw  turun kata omn...

## 2.6. Extraction Feature
Dalam menentukan nilai bobot pada data training dengan menggunakan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) dilakukan split sebesar 30%, 70% merupakan data  training dan 30% merupakan data  testing . TF-IDF adalah cara  pemberian  bobot  hubungan  suatu  kata  dengan  dokumen. Term berasal  dari hasil proses Text Preprocessing . TF merupakan Jumlah keadaan term dalam suatu dokumen,  DF  untuk  melakukan  perhitungan  berapa  banyak term yang  muncul dalam satu  dokumen, dan  IDF bertujuan untuk  mengurangi  bobot  dari term jika kemunculannya banyak tersebar di dokumen [ 16 ].
Berikut adalah contoh dan rumus yang digunakan:
D1 = “Omnibus Law meningkatkan usaha lokal” D2 = “Omnibus Law majukan umkm majukan negara!” D3 = “Omnibus Law harus memberi banyak investor asing masuk ke Indonesia”
Dari  data  di  atas  pertama  dilakukan  tahapan preprocessing terlebih  dahulu  akan menjadi sebagai berikut:
D1 = “Omnibus Law tingkat usaha lokal” D2 = “Omnibus Law maju umkm maju negara” D3 = “Omnibus Law harus beri banyak investor asing masuk Indonesia”
Setelah dilakukan stemming maka data berubah menjadi sebagai berikut:
Omnibus-law-tingkat-usaha-lokal-maju-umkm-negara-harus-beri-banyak investor-asing-indonesia
Lalu  masuk  kedalam feature  extraction. menghitung  bobotnya  adalah  sebagai berikut:
Perhitungan bobot  (w) term  query “maju”  pada D2 adalah  sebanyak  2  yang artinya tf=2 dan  total  dokumen  yang  mengandung  kata  “maju”  adalah  1,  maka df=1 dan  terdapat  3  dokumen  maka D=3, sehingga  dapat  menggunakan  rumus pada persamaan (4) [ 16 ].
𝑤    𝑓 𝑥    ( ) 𝑥     ( ) 𝑥 (         )         … ( )
Jadi bobot kata maju adalah 2.954.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  pengujian,  penulis  memperoleh  akurasi  83%  seperti  yang ada pada Gambar 4 dengan menggunakan metode Support Vector Machine, hasil yang  didapat  mampu  memberikan  hasil  yang  hamper  akurat  terhadap  sentiment UU Omnibus Law.
Gambar 4. Classification Report
Akurasi ini didapatkan dengan menggunakan teknik untuk mencari keakuratan menggunakan metode K-Fold Cross-Validation , dari Gambar 5 diketahui bahwa memiliki data split sebanyak 2 dan K sebanyak 10. Dengan menggunakan metode ini penulis mendapatkan akurasi sebesar 83%.
Train Data Test Data Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Gambar 5. Contoh Implementasi K-Fold Cross-Validation
Dalam K-Fold  Cross-Validation ,  data  dipisah  menjadi  K  bagian  atau  lipatan (fold) lalu mencari rata-rata setiap lipatan (Fold) setelah itu menguji data tersebut. Fold pertama  adalah  bagian  pertama  menjadi data  test dan  sisanya  merupakan data  training lalu  dihitung  akurasi  berdasarkan  prosi  data  tersebut  sampai mencapai fold akhir, setelah itu dihitung rata-rata akurasi K-buah.
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 139
Performa yang dilaporkan oleh K-Fold Cross-Validation adalah rata-rata yang dihitung  dalam  loop.  Tidak  membuang  banyak  data. Cross  validation sangat berguna untuk  jumlah data  yang sangat  kecil. Pada Gambar 6 merupakan grafik dari K-Fold Cross-Validation dengan jumlah K sebanyak 10 dengan min dan max sebesar 0.65 dan 1.00.
Gambar 6. Menu Utama Developer Twitter
Performa yang dilaporkan oleh K-Fold Cross-Validation seperti pada Gambar 7 adalah rata-rata yang dihitung dalam loop. Tidak membuang banyak data. Cross validation sangat berguna untuk jumlah data yang sangat kecil.
> folds=2, accuracy=0.813 (0.792,0.833) > folds=3, accuracy=0.804 (0.800,0.806) > folds=4, accuracy=0.833 (0.741,0.923) > folds=5, accuracy=0.823 (0.682,0.909) > folds=6, accuracy=0.833 (0.778,0.941) > folds=7, accuracy=0.832 (0.800,0.933) > folds=8, accuracy=0.832 (0.714,0.923) > folds=9, accuracy=0.823 (0.750,0.917) > folds=10, accuracy=0.824 (0.636,1.000)
Gambar 7. Report performance
Gambar  8 merupakan  grafik  dalam  bentuk  pie  yang  menggambarkan persentase  dari  3  sentimen  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral  dengan  persentase positif yang paling tinggi sebesar 47.06%.
Gambar 8. Menu utama Twitter Developer
Hasil confusion matrix dari pelatihan SVM ditunjukkan pada Gambar 9 . Model memprediksi label true positive sebanyak 20, false positive 1, memprediksi label positif  sebagai  netral  sebanyak  5,  lalu  dibawahnya,  model  memprediksi false negative 1, label memprediksi true negative 17, memprediksi label negatif sebagai netral sebanyak 1, setelah itu pada bagian paling bawah, model memprediksi label positif sebagai netral sebanyak 0, model memprediksi label negatif sebagai netral sebanyak 0, dan yang terakhir model memprediksi true netral sebanyak 1.
Gambar 9. Menu Utama Developer Twitter

## 3.1. Kelebihan dan Kekurangan Metode Support Vector Machine
Dengan  menggunakan  metode Support  Vector  machine dapat  dilakukan pengklasifikasian  teks  dengan  mencari hyperplane terbaik  dari  data  yang terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Dengan  menggunakan kernel  linear ,  SVM memberikan  batas  garis  lurus  berdasarkan  posisi  dari  data  yang  ada  agar  dapat mengklasifikasi.  Kekurangan  yang  ada  dalam  metode Support  Vector  Machine adalah jika data sangat besar dan perlu memodifikasi jika class lebih dari dua.
3.2. Perbandingan Support Vector Machine
S. F Pane, dkk., Analisis Sentimen UU Omnibuslaw Menggunakan Metode Support ... 141
Berikut ini merupakan perbandingan SVM dengan metode lain, antara lain:
1. Pengklasifikasian SVM adalah dengan cara mencari hyperplane terbaik dari class yang  ada,  sedangkan  metode Long  Short  Term  Memory membuat layer terlebih dahulu
2. Perbandingan  dengan  metode Naïve  Bayes yaitu  dalam  metode  NB menghitung  jumlah  kelas,  kasus  per-kelas  lalu  pengalian  kasus  per- kelas, dan membandingkan hasil per-kelas
3. Dengan K-Nearest  Neighbor, menggunakan  jumlah  k,  k  dalam  KNN dijadikan parameter dari pengujian sehingga dapat mengetahui akurasi dari pengaruh nilai k.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  penulis,  proses  analisis  sentimen  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dalam  menganalisis  sentimen  opini  pengguna  Twitter terhadap UU Omnibus Law, penulis mendapatkan kesimpulan:
1. Dari  hasil  pengujian Support  Vector  Machine, metode  ini  berhasil menjawab  penelitian  yaitu  dapat  mengklasifikasi  opini  pengguna  Twitter tentang UU Omnibus Law dengan menggunakan metode SVM
2. Dapat  menyaring  komentar  –  komentar  yang  ada  pada  media  sosial Twitter dengan menggunakan metode Scraping
3. Berdasarkan hasil persentase pada Gambar 8 , dari hasil dan pembahasan. Masyarakat Indonesia berpendapat positif terhadap UU Omnibus Law.
Hasil  yang didapat  berdasarkan tahapan preprocessing dan pengklasifikasian Support Vector Machine yang mencari hyperplane terbaik, penulis mendapat total keakuratan sebesar 83%. Pencarian akurasi menggunakan teknik Cross Validation ini berlaku terhadap user yang memberikan opini tentang UU Omnibus Law .

## REFERENSI
[1] Setiawan,  Daryanto,  “Dampak  Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Terhadap Budaya,” SIMBOLIKA , vol. 4, no. 1, p. 65, 2018, doi:
10.31289/simbollika.v4i1.1474.
[2] Fitri,  Sulidar,  “Dampak  Positif  dan  Negatif  Sosial  Media  Terhadap  Perumahan  Sosial Anak,” Jurnal Kajian Penelitian Pendidikan dan Pembelajaran , vol. 1, no. 2, p. 119, 2017, doi: 10.35568/naturalistic.v1i2.5.
[3] Purwidiantoro,  Moch  Hari,  Dany  Fajar  Kristanto  SW,  and  Widiyanto  Hadi,  “Pengaruh Penggunaan Media Sosial Terhadap Pengembangan Usaha Kecil Menengah (UKM),” Eka Cida , vol. 1, no. 1, p. 31, 2018.
[4] S.  Linek,  “It’s  All  About  Information?  The  Following  Behaviour  of  Professors  and  PhD Students in Computer Science on Twitter” The Journal of Web Science, Vol. 3, No. 1-15, P. 1, 2017.
[5] Widayanto,  Wahyu  Nurramadan.  "Pengaruh  Penggunaan  Twitter  Terhadap  Partisipasi Politik Pada Pengguna Aktif Twitter Dengan Trust Dan Political Efficacy Sebagai Variabel Mediator." PhD diss., Universitas Airlangga, p. 6, 2019.
[6] Sembodo, J. Eka, E. Budi Setiawan, and Z. Abdurahman Baizal, “Data Crawling Otomatis pada  Twitter,”’ Indonesian  Symposium  on  Computing  (Indo-SC) ,  p.  12,  2016,  doi:
10.21108/INDOSC.2016.111.
[7] S.  Linek,  “It’s  All  About  Information?  The  Following  Behaviour  of  Professors  and  PhD Students in Computer Science on Twitter” The Journal of Web Science, Vol. 3, No. 1-15, P. 1, 2017.
[8] Gunawan,  Billy,  Helen  Sastypratiwi,  and  Enda  Esyudha  Pratama,  “Sistem  Analisis Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika , vol. 4, no. 2, p. 113-118, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[9] Rofiqoh,  Umi,  Rizal  Setya  Perdana,  and  M.  Ali  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tingkat Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada  Twitter Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Lexicon  Based  Features,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 2, p. 1726, 2017.
[10] Luqyana, Wanda Athira, Imam Cholissodin, and Rizal Setya Perdana, “Analisis Sentimen Cyberbullying pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, pp. 4705- 4713, 2018.
[11] Aditya,  Mohamad  Adhisyanda,  et  al.  "Penggabungan  Teknologi  Untuk  Analisa  Data Berbasis Data Science," Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , Vol. 1, No. 1, p. 51, 2020.
[12] Jumeilah, Fithri Selva, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” Jurnal  Rekayasa  Sistem  dan  informasi ,  vol.  1,  no.  1,  p.  21,  2017,  doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[13] Haryanto, Dimas Joko, Lailil Muflikhah, and Mochammad Ali Fauzi, “Analisis Sentimen Review Barang Berbahasa Indonesia Dengan Metode Support Vector Machine Dan Query Expansion,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 9, p. 2911, 2018.
[14] Muqsith,  Munadhil  Abdul,  “UU Omnibus  Law yang  Kontroversional,” ‘ADALAH, vol.4, no.3, p. 110, 2020.
[15] R.  M.  Awangga  et  al.,  “Implementation  of  web  scraping  on  GitHub  task  monitoring system” Telekomnika , Vol. 17, No. 1, p 275, 2018, 10.12928/telkomnika.v17i1.11613.
[16] Informatikalogi.  2020.  “Pembobotan  Kata  atau  Term  Weighting  TF-IDF”, https://informatikalogi.com/term-weighting-tf-idf/, diakses pada 10 November 2020.