## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 34~41 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap BTS Menggunakan
Algoritma Support Vector Machine
Tiara Safitri 1* , Yuyun Umaidah 2* , Iqbal Maulana 3 * * Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang tiara.safitri18206@student.unsika.ac.id 1 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 2 , iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-01-04 Revised 2023-01-17 Accepted 2023-01-24
Twitter is often used as a source of public opinion and sentiment data for analysis, where the data can be used to understand public opinion about a topic. Sentiment analysis is  widely used in various fields, one of which is  in the  marketing field. a company can carry out a sentiment analysis of the public figures they want to make Brand  Ambassadors  (BA),  which  later  these  sentiments  can  be  taken  into consideration for them to be able to determine the BA of their products. Sentiment analysis can also be used to distinguish the attitude of customers, users or followers towards a brand, topic, or product with the help of their reviews. Based on this, this study will analyze the sentiments of Twitter users towards music group BTS, using the  Knowledge  Discovery  Database  (KDD)  research  methodology,  with  5  stages namely Data Selection, Data Preprocessing, Data Transformation, Text Mining and Evaluation.  By  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  with  a  linear kernel, this study will do 3 scenarios with the distribution of training data and testing data 90:10 in scenario 1, 80:20 in scenario 2, and 70:30 in scenario 3. Confusion Matrix  is  used  to  evaluate  the  performance  of  the  algorithm  used  and  the  results show that the best performance of the model formed is in scenario 1 and scenario 2 .
Keyword:
Sentiment Analysis,
Support Vector Machine,
Twitter,
BTS.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang berkembang  pesat  saat  ini,  dimana  penggunanya  dapat membuat, memposting, dan membaca pesan teks pendek atau yang  biasa  disebut  sebagai  tweet.  Melalui  tweet  tersebut pengguna  twitter  dapat  berbagi  pendapat,  pandangan  juga pemikiran mereka tentang topik tertentu [1]. Di tahun 2019, terdapat  290,5  juta  pengguna  aktif  twitter  di  seluruh  dunia, dan  diperkirakan  pada  tahun  2024  jumlah  tersebut  akan meningkat dengan perkiraan mencapai 340 juta pengguna [2]. Sebagai media sosial tempat berbagi pendapat yang memiliki banyak pengguna yang tersebar di berbagai tempat di seluruh dunia, setiap harinya terdapat banyak tweet berbagai pendapat dengan  beragam  topik  yang  dibicarakan  oleh  pengguna twitter. Hal tersebut membuat penyebaran dan pertumbuhan informasi di Twitter terus meningkat [3].
Twitter sering dijadikan sebagai sumber data pendapat dan sentimen  masyarakat  untuk  dianalisis,  yang  dimana  data tersebut  dapat  digunakan  untuk  memahami  pendapat
masyarakat  tentang  suatu  topik.  Dimana  tujuan  utama dilakukannya  analisis  sentimen  di  Twitter  adalah  untuk menentukan  opini  dari  suatu  tweet,  apakah  bernilai  positif atau  negatif  [1].  Analisis  sentimen  banyak  digunakan  di berbagai bidang seperti e-commerce , kesehatan, hiburan dan politik.  Dalam  bidang  pemasaran  analisis  sentimen  dapat digunakan  untuk  membedakan  sikap  pelanggan,  pengguna atau  pengikut  terhadap  suatu  merek,  topik  ataupun  produk dengan bantuan ulasan dari mereka [4].
Sebuah  perusahaan  dapat  melakukan  analisis  sentimen terhadap public  figure yang  ingin  mereka  jadikan Brand Ambassador (BA),  dimana  saat  ini public  figure sebagai influencer media  sosial  telah  menjadi  platform  pemasaran untuk  membantu  suatu  perusahaan  dalam  mempublikasikan dan mempromosikan produk mereka. Influencer media sosial dapat  membangun  atau  mengembangkan  hubungan  positif dan  dapat  mempengaruhi  orang-orang  yang  menjadi  target pasar suatu produk [5].
Namun,  saat  ini  masih  sedikit  penelitian  tentang  analisis sentimen  terhadap public  figure sebagai influence r  media
sosial  yang  dapat  membantu  suatu  perusahaan  untuk menjadikan  hasil  analisis  sentimen  tersebut  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  memilih public  figure untuk  dijadikan sebagai  BA  produk  mereka.  Sehingga  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  penulis  melakukan  analisis  sentimen pengguna  twitter  terhadap  grup  musik  BTS  dengan  metode Support Vector Machine (SVM).
Pada  penelitian  ini  sumber  data  yang  digunakan  diambil dari  media  sosial  twitter,  dimana  analisis  sentimen  yang dilakukan  yaitu  dengan  mendapatkan  informasi  dari  tweet pengguna twitter yang berbahasa indonesia tentang pendapat dan  pandangan  mereka  terhadap  BTS,  kemudian  akan dikategorikan  menjadi  dua  kelas  yaitu  sentimen  positif  dan sentimen negatif. Selanjutnya tweet tersebut akan diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  SVM  pada  proses text mining . Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  [6] dalam  membandingkan  hasil  akurasi  dari  algoritma  yang digunakan  yaitu  algoritma  SVM  dan  algoritma  NB menghasilkan nilai akurasi pada algoritma SVM lebih tinggi dibandingkan  nilai  akurasi  pada  algoritma  NB.  Yaitu  nilai akurasi  SVM  sebesar  92,91%  dan  nilai  akurasi  NB  sebesar 85,93%, dari hasil tersebut algoritma SVM terbukti memiliki kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  klasifikasi dibanding  algoritma  lainnya.  Dan  pada  penelitian  lain  [7] yang membandingkan performa 4 kernel pada algoritma SVM yaitu  kernel Linear,  Polynomial,  Radial  Basis  Function (RBF)  dan Sigmoid dalam  melakukan  klasifikasi.  Dan  hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  kernel  linear  memiliki performa  yang  paling  baik  dengan  menggunakan  default parameter,  yaitu  dengan  nilai  akurasi  81%,  precision  82%, dan recall 81%. Oleh karena itu pada penelitian ini algoritma SVM dengan kernel linear digunakan dalam proses klasifikasi data [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [9], melakukan analisis sentimen dengan algoritma SVM dengan hanya  melakukan split  data sebanyak  satu  kali,  sedangkan pada  penelitian  ini  dilakukan  3  kali splitting  data untuk mencari  performa  terbaik  dari  model  yang  terbentuk  oleh algoritma pada tiap skenario yang dilakukan. Dan kemudian Confusion  Matrix akan  digunakan  untuk  mengevaluasi performa dari algoritma yang digunakan [10] di penelitian ini pada 3 skenario yang dilakukan. Dimana Ada 4 faktor dalam pengukuran performa dengan Confusion Matrix , diantaranya yaitu Accuracy, Precision, Recall , dan F1- Score.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Discovery Database (KDD). Adapun alur rancangan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Penelitian

## A. Data Selection
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data dengan teknik crawling , yaitu dengan menggunakan API dari twitter dimana  prosesnya  akan  dibantu  dengan library pada  bahasa pemrograman  python  yaitu library  tweepy [11].  Dimana objek pada penelitian ini adalah tweet pengguna twitter yang membicarakan grup musik BTS ( Bangtan Sonyeondan ). Dan untuk  data  yang  diambil  pada  penelitian  ini  yaitu  sebanyak 1000 tweet dengan kata kunci bangtan, dengan rentang waktu dari  tanggal  29  Agustus  2022  sampai  dengan  7  September 2022.
Kemudian selanjutnya dilakukan proses seleksi data yang terdiri dari proses pengecekan tweet yang sesuai dengan kata kunci,  menghapus  tweet  duplikat  (memiliki  isi  yang  sama), seleksi  tweet  yang  tidak  berbahasa  Indonesia,  serta memberikan label positif dan negatif pada data tweet dengan bantuan pakar bahasa Indonesia.

## B. Data Preprocessing
Prepocessing  data  dilakukan  dalam  enam  tahap  [12], diantaranya yaitu:
1. Cleansing :  untuk  mengurangi  noise  pada  data  tweet yang sudah dikumpulkan, yaitu seperti simbol-simbol, link  URL:  hashtag  “#”,  dan  at  “@”  pada  saat melakukan mention username.
2. Case Folding : pada tahap ini kata yang memiliki huruf kapital  ( uppercase )  diubah  menjadi  huruf  kecil (lowercase). Tujuannya untuk menghilangkan redudansi data.
36
3. Tokenization :  yaitu  melakukan  pemotongan  kalimat pada teks yang dipisahkan berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.  Setiap  kata  dipisahkan  dengan  spasi dan tanda petik tunggal.
4. Stopword  Removal :  tahap  ini  dilakukan  untuk menghapus kata-kata yang dianggap tidak diperlukan pada data tweet, contoh stopwords umum diantaranya yaitu  “dari”,  “ke”,  “yang”,  “di”,  “dan”  dan  lain sebagainya.
5. Normalization : merupakan proses untuk memperbaiki kata tidak baku menjadi kata baku pada data tweet.
6. Stemming : pada tahap ini dilakukan proses mengubah kata-kata pada data tweet yang memiliki kata imbuhan menjadi kata dasar.

## C. Data Transformation
Di  tahap  ini  dilakukan  proses  transformasi  data  dengan algoritma  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency ) [13]. Dimana data teks akan diubah menjadi data numerik  dengan  bantuan  metode  labelEncoder,  untuk memudahkan  pada  proses  pembelajaran  dengan  algoritma. Namun, sebelum dilakukan transformasi data akan dilakukan split  data terlebih  dahulu,  dimana  pada  penelitian  ini dilakukan  3  kali split  data yaitu  dengan  perbandingan persentase data sebagai berikut.
 Skenario 1, perbandingan data 90:10.
 Skenario 2, perbandingan data 80:20.
 Skenario 3, perbandingan data 70:30.

## D. Text Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan melakukan  klasifikasi  data  tweet  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan kernel linear. Dengan tujuan untuk  mengolah data mentah  menjadi informasi yang berguna [14].

## E. Evaluation
Pada tahap terakhir ini dilakukan evaluasi untuk mengukur validitas  dari  model  yang  terbentuk  dari  algoritma  yang digunakan  pada  tahap  sebelumnya  dengan  menggunakan Confusion Matrix. Pengukuran performa algoritma dilakukan berdasarkan  4 faktor diantaranya  yaitu Accuracy, Precision, Recall , dan F1- Score [15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  proses  analisis  sentimen pengguna  twitter  terhadap  grup  musik  BTS,  menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan kernel linear dan diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori  kelas  sentimen  yaitu sentimen  positif  dan  sentimen  negatif,  serta  dengan menggunakan bahasa pemrograman Python [16].

## A. Data Selection
Tabel 1 menunjukan dataset awal dari proses pengambilan data dengan teknik crawling .
TABEL I D ATASET A WAL H ASIL C RAWLING D ATA No Date User Tweet 1 2022-09-07 05:14 koo Lagu bangtan kece bgt ya...buat nikahan jadi mevvah bgt https://t.co/yPYlfco8FE 2 2022-09-06 13:15:58 NJ_ @starfess Jeon Jungkook.. tapi sekarang udh ga stan Bangtan lagi hehehe ðŸ˜• 3 2022-09-05 23:16 My Self @armyfess_ SEMUA LAGU JAPAN-NYA BANGTAN TIPE
MUSIK GUE BANGETTT. BERIBU KALI DENGERIN TETEP AJAAAA
Pada  dataset  awal  terdiri  dari  beberapa  atribut,  tabel  2 berisi penjelasan dari masing-masing atribut tersebut.
TABEL II A TRIBUT D ATASET A WAL H ASIL C RAWLING D ATA No Atribut Penjelasan 1 date Informasi tentang kapan suatu tweet dibuat dan diunggah.  Pada  atribut  date  terdiri  dari  tahun,
bulan, tanggal dan waktu 2 user Nama dari akun pengguna media sosial Twitter yang membuat suatu tweet/cuitan
3 tweet Berisikan tweet/cuitan dari pengguna twitter
Selanjutnya dilakukan seleksi data, mulai dari pengecekan tweet  yang  sesuai  dengan  kata  kunci,  menghapus  tweet duplikat  (memiliki  isi  yang  sama),  dan  seleksi  tweet  yang tidak  berbahasa  Indonesia.  Setelah  dilakukan  proses  seleksi data awal yang berjumlah 1500 berkurang menjadi 622 data. Adapun atribut yang akan digunakan untuk proses selanjutnya yaitu hanya atribut tweet saja.
Kemudian data yang telah diseleksi diberikan label positif dan negatif dengan bantuan pakar bahasa Indonesia. Dari 622 data  tweet  terdapat  546  tweet  bernilai  positif  dan  76  tweet bernilai  negatif.  Tabel  3  menampilkan  dataset  yang  telah diberi label.

## TABEL III
S AMPEL D ATASET H ASIL S ELEKSI D ATA No Tweet Label 1 Lagu bangtan kece bgt ya...buat nikahan jadi mevvah bgt https://t.co/yPYlfco8FE Positif
2 gue sayang bgt sama bangtan anjir gaprnh bikin gue merasa discouraged krn ngefans sm mreka Positif 3 @armyfess_ SEMUA LAGU JAPAN-NYA BANGTAN TIPE MUSIK GUE BANGETTT. BERIBU KALI DENGERIN TETEP AJAAAA Positif 4 @armyfess_ apa ini juga berkaitan sama.bangtan yg udah makin mainstream??? ðŸ¤” Negatif
e-ISSN: 2548-6861
37
B. Data Preprocessing
1. Cleansing
Hasil proses cleansing dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL IV P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL C LEANSING Sebelum Cleansing Setelah Cleansing @Kimlineslave WahðŸ˜­ ayo impianmu nonton bangtan Wah ayo impianmu nonton bangtan @vmseouls Aamiin yaallah moga kita next bisa ketemu bangtanðŸ˜­ðŸ¤² Aamiin yaallah moga kita next bisa ketemu bangtan Lg ngerasa jauh bgt sm Bangtan hehe, sedih+ngerasa bersalah sm mereka Lg ngerasa jauh bgt sm Bangtan hehe sedih ngerasa bersalah sm mereka
Sebelum dilakukan cleansing terdapat banyak noise pada data,  dan  setelah  proses cleansing data  menjadi  lebih terstruktur  dan  bersih,  sehingga  akan  mudah  untuk  diproses pada tahap selanjutnya.
2. Case Folding
Tabel 5 menampilkan data hasil proses case folding.
TABEL V P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL C ASE F OLDING Sebelum Case Folding Setelah Case Folding Wah ayo impianmu nonton bangtan wah ayo impianmu nonton bangtan Aamiin yaallah moga kita next bisa ketemu bangtan aamiin yaallah moga kita next bisa ketemu bangtan Lg ngerasa jauh bgt sm Bangtan hehe sedih ngerasa bersalah sm mereka lg ngerasa jauh bgt sm bangtan hehe sedih ngerasa bersalah sm mereka
Hasil dari proses case folding huruf pada setiap kata pada dataset  yang  sebelumnya  huruf uppercase diubah  menjadi huruf lowercase semua.
3. Tokenization Hasil  dari  proses tokenization pada  dataset  ditampilkan pada tabel 6.
TABEL VI P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL T OKENIZATION
Sebelum Tokenization Setelah Tokenization wah ayo impianmu nonton bangtan ['wah', 'ayo', 'impianmu', 'nonton', 'bangtan'] aamiin yaallah moga kita next bisa ketemu bangtan ['aamiin', 'yaallah', 'moga', 'kita', 'next',
'bisa', 'ketemu',
'bangtan']
lg ngerasa jauh bgt sm bangtan hehe sedih ngerasa bersalah sm mereka ['lg', 'ngerasa', 'jauh', 'bgt', 'sm', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'ngerasa', 'bersalah', 'sm', 'mereka']
Kalimat  pada  dataset  yang  telah  dilakukan tokenization setiap kata yang menyusunnya dipisahkan dengan tanda petik tunggal dan spasi.

## 4. Normalization
Tabel  7  menampilkan  data  sebelum  dan  sesudah dilakukan normalization.
TABEL VII P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL N ORMALIZATION
Sebelum Normalization Setelah Normalization ['wah', 'ayo', 'impianmu', 'nonton', 'bangtan'] ['wah', 'ayo', 'impianmu', 'menonton', 'bangtan'] ['aamiin', 'yaallah', 'moga', 'kita', 'next', 'bisa', 'ketemu', 'bangtan'] ['amin', 'ya allah', 'semoga', 'kita', 'selanjutnya', 'bisa', 'ketemu', 'bangtan'] ['lg', 'ngerasa', 'jauh', 'bgt', 'sm', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'ngerasa', 'bersalah', 'sm', 'mereka'] ['lagi', 'merasa', 'jauh', 'banget', 'sama', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'merasa', 'bersalah', 'sama', 'mereka']
Dengan  menggunakan  kamus  normalisasi  [17]  proses normalization dilakukan  dengan  mengubah  kata  yang  tidak baku pada dataset menjadi kata baku.
5. Stopword Removal
Hasil  dari  proses stopword  removal pada  dataset ditampilkan pada tabel 8 .
TABEL VIII P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL S TOPWORD R EMOVAL Sebelum Stopword Removal Setelah Stopword Removal ['wah', 'ayo', 'impianmu', 'menonton', 'bangtan'] ['ayo', 'impianmu', 'menonton', 'bangtan'] ['amin', 'ya allah', 'semoga', 'kita', 'selanjutnya', 'bisa', 'ketemu', 'bangtan'] ['amin', 'ya allah', 'semoga', 'ketemu', 'bangtan'] ['lagi', 'merasa', 'jauh', 'banget', 'sama', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'merasa', 'bersalah', 'sama', 'mereka'] ['jauh', 'banget', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'bersalah']
38
Dengan menggunakan modul stopword pada library nltk [18], kata-kata  yang dianggap tidak diperlukan pada dataset dibersihkan.
6. Stemming
Tabel 9 menampilkan data hasil proses stemming.
TABEL IX
P ERBANDINGAN S AMPEL D ATA H ASIL S TEMMING Sebelum Stemming Setelah Stemming ['ayo', 'impianmu', 'menonton', 'bangtan'] ['ayo', 'impi', 'tonton', 'bangtan'] ['amin', 'ya allah', 'semoga', 'ketemu', 'bangtan'] ['amin', 'ya', 'allah', 'moga', 'ketemu', 'bangtan'] ['jauh', 'banget', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'bersalah'] ['jauh', 'banget', 'bangtan', 'hehe', 'sedih', 'bersalah']
Pada tahap ini untuk melakukan stemming pada data teks berbahasa  indonesia,  prosesnya  dibantu  dengan library sastrawi [19].

## C. Data Transformation
Sebelum  dilakukan  tahap  transformasi,  dilakukan  split data  terlebih  dahulu  sebanyak  3  kali split  data .  Dengan perbandingan data training 90% dan data testing 10% pada Skenario 1, perbandingan data training 80% dan data testing 20%  pada  Skenario  2,  dan  perbandingan data  training 70% dan data testing 30% pada Skenario 3. Kemudian dilakukan proses  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF  dengan bantuan modul TfidfVectorize r pada library Scikit-Learn [20]. Berikut  adalah  implementasi  program  python  untuk  proses split data dan transformasi data.
data = pd.read_csv( 'datapcs.csv' ,usecols = [ 'label','tweet_stemming ' ]).dropna() col = data[ 'label' ] data.pop( 'label' ) data.insert(data.columns.get_loc( 'tweet_stemming' ) + 1,  col.name, col, allow_duplicates = True )
X = data[ 'tweet_stemming' ] y = data[ 'label' ]
#split data X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X,y, test_size = 0.1 , random_state = 123 ) print( f'Total data train: {X_train.shape[ 0 ]} ' ) print ( f'Total data test: {X_test.shape[ 0 ]} ' ) le = LabelEncoder() y_train = le.fit_transform(y_train) y_test = le.fit_transform(y_test)
def vectorize (X_train, X_test): vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test = vectorizer.transform(X_test) return X_train, X_test, vectorizer
X_train, X_test, vectorizer = vectorize(X_train, X_test)

## D. Text Mining
Proses text  mining pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengklasifikasikan data tweet menggunakan algoritma SVM dengan  menggunakan  kernel  linear.  Berikut  adalah implementasi  algoritma  SVM  dengan  nilai  C  sebesar  1,5 menggunakan library sklearn pada Python.
from sklearn.svm import LinearSVC, SVC svm_model = LinearSVC(C = 1.5 ) svm_model.fit(X_train, y_train)
print ( 'Accuracy  Score  Model:  %s  ' % accuracy_score(y_test, svm_model.predict(X_test)))
Tabel  X  menunjukan  hasil  perhitungan  akurasi  dari  3 skenario yang dilakukan pada penelitian ini.
TABEL X N ILAI A KURASI DARI TIAP S KENARIO Skenario Akurasi Skenario 1 90% Skenario 2 90% Skenario 3 89%
Dari  proses  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  dengan algoritma  SVM,  pada  skenario  1  dengan  perbandingan  data 90:10 nilai akurasi yang didapatkan sebesar 90%. Kemudian dengan perbandingan data 80:20 nilai akurasi pada skenario 2 yaitu  90%.  Dan  untuk  skenario  3  nilai  akurasi  yang didapatkan  yaitu  sebesar  89%  dengan  perbandingan  data 70:30.

## E. Evaluation
Berikut ini adalah penjelasan hasil evaluasi dari 3 skenario yang dilakukan pada penelitian ini.
1. Skenario 1
Confusion Matrix (90:10): [[55  3]
[ 3  2]] =====================================================
precision    recall  f1-score   support
1       0.95      0.95      0.95        58 0       0.40      0.40      0.40         5 accuracy                           0.90        63 macro avg       0.67      0.67      0.67        63 weighted avg       0.90      0.90      0.90        63
=====================================================
Berdasarkan hasil dari confusion matrix pada skenario 1 menunjukkan  bahwa  data  yang  berhasil  diprediksi  benar  ke dalam kelas positif ( True Positif) sebanyak 55 data, dan data yang berhasil diprediksi dengan benar ke dalam kelas negatif ( True Negatif) sebanyak 2 data. Kemudian data kelas positif yang  tidak  berhasil  diprediksi  dengan  benar  ( False Positif) sebanyak  3  data,  dan  data  kelas  negatif  yang  tidak  berhasil diprediksi dengan benar ( False Negatif) sebanyak 3 data. Dari nilai-nilai di atas maka didapatkan hasil akurasi sebesar 90%, precision 95%, recall 95% dan f1- score 95%. Hasil akurasi menunjukkan  ketepatan  model  dalam  mengklasifikasikan
39
data  dengan  benar,  pada  skenario  1 dengan  pembagian  data 90:10  memberikan  hasil  akurasi  yang  tinggi.  Hal  tersebut membuktikan  bahwa  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan  nilai  aktualnya  juga  tinggi.  Selain  itu  dengan  nilai precision yang  tinggi  membuktikan  bahwa  pada  skenario  1 tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  dengan informasi yang diberikan cukup tinggi.

## 2. Skenario 2
Confusion Matrix (80:20): [[109  3]
[  9  4]]
===================================================== precision    recall  f1-score   support
1       0.92      0.97      0.95       112 0       0.57      0.31      0.40        13 accuracy                           0.90       125 macro avg       0.75      0.64      0.67       125 weighted avg       0.89      0.90      0.89       125
=====================================================
Dengan  perbandingan  data  80:20  pada  skenario  2 menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  90%, precision 92%, recall 97% dan f1- score 95%. Dari hasil confusion matrix di atas dapat dilihat data yang berhasil diprediksi benar ke dalam kelas positif ( True Positif) sebanyak 109 data, dan data yang berhasil diprediksi dengan benar ke dalam kelas negatif ( True Negatif) sebanyak 4 data. Kemudian data kelas positif  yang tidak  berhasil  diprediksi  dengan  benar  ( False Positif) sebanyak  9  data,  dan  data  kelas  negatif  yang  tidak  berhasil diprediksi  dengan  benar  ( False Negatif)  sebanyak  3  data. Sama  halnya  pada  skenario  1  nilai  akurasi  pada  skenario  2 membuktikan  bahwa  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan nilai aktualnya tinggi.

## 3. Skenario 3
Confusion Matrix (90:10):
[[162  4]
[ 17  2]]
===================================================== precision    recall  f1-score   support
1       0.91      0.98      0.94       166 0       0.50      0.19      0.28        21 accuracy                           0.90       187 macro avg       0.70      0.58      0.61       187 weighted avg       0.86      0.89      0.86       187
=====================================================
Dengan  perbandingan  data  70:30, berdasarkan  hasil  dari confusion  matrix pada  skenario  3  menunjukkan  bahwa  data yang  berhasil  diprediksi  benar  ke  dalam  kelas  positif  ( True Positif) sebanyak 162 data, dan data yang berhasil diprediksi dengan benar ke dalam kelas negatif ( True Negatif) sebanyak 4  data.  Kemudian  data  kelas  positif  yang  tidak  berhasil diprediksi dengan benar ( False Positif) sebanyak 17 data, dan data kelas negatif yang tidak berhasil diprediksi dengan benar ( False Negatif) sebanyak 4 data. Dan untuk nilai akurasi yang didapatkan sebesar 89%, dengan nilai precision 91%, recall
98%  dan  f1- score 94%.  Pada  skenario  3  nilai  akurasi  yang dihasilkan  tidak  lebih  tinggi  dari  skenario  sebelumnya, sedangkan nilai recall memiliki nilai paling tinggi hal tersebut menunjukkan  bahwa  pada  skenario  3  model  mendapatkan tingkat keberhasilan yang tinggi dalam menemukan kembali sebuah informasi.
Gambar 2 . Diagram Perbandingan Hasil Perhitungan Confusion Matrix
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  perbandingan  dari  nilai akurasi, precision,  recall, dan f1-score pada  tiap  skenario yang  dilakukan.  Untuk  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi terdapat pada skenario 1 dan skenario 2 dengan nilai akurasi 90%.  Kemudian  untuk  nilai precision tertinggi  didapatkan pada skenario 1 dengan nilai 95%. Untuk nilai recall paling tinggi  ada  pada  skenario  3  dengan  nilai  sebesar  98%.  Dan terakhir  untuk  nilai  f1-score  tertinggi  terdapat  di  skenario  1 dan  skenario  2  dengan  nilai  95%.  Bedasarkan  data  pada penelitian ini yang bersifat imbalance antara data pada kelas positif  dan  kelas  negatifnya  serta  dari  perbandingan  hasil perhitungan confusion  matrix yang  didapatkan  dapat disimpulkan  bahwa  performa  model  tertinggi  terdapat  pada skenario 1 dan skenario 2.
Dari  hasil  pengolahan  data  tweet  pengguna  twitter terhadap  grup  musik  BTS  terdapat  berbagai  tanggapan sentimen, baik itu sentimen positif ataupun sentimen negatif. Gambar  3  merupakan  visualisasi  dari  kemunculan  kata  dari sentimen positif menggunakan wordcloud [21].
Gambar 3 . Wordcloud Sentimen Positif
40
Berdasarkan  Gambar  3  kata  dengan  ukuran  tulisan  yang besar  merupakan  kata  yang  paling  sering  muncul  pada  data tweet. Pada data tweet yang bernilai positif kata yang sering muncul  adalah  kata  ‘banget’,  ‘konser’,  ‘ketemu’,  ‘tonton’, dan ‘army’. Dari sentimen positif tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna twitter banyak  yang ingin bertemu dengan grup  musik  BTS  terutama  penggemar  mereka  yang  biasa disebut  army.  Selain  itu  banyak  juga  yang  menginginkan untuk  menonton  konser  grup  musik  BTS.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa banyak pengguna twitter yang menyukai dan menjadi penggemar dari grup musik BTS.

## Gambar 4 . Wordcloud Sentimen Negatif
Kemudian  pada  Gambar  4  ditampilkan  kumpulan  kata yang  sering  muncul  dari  data  tweet  pada  sentimen  negatif. Pada data tweet yang bernilai negatif kata yang sering muncul adalah kata ‘banget’, ‘sudah’, ‘jarang’, ‘kayak’, dan ‘tidak’. Dari  sentimen  negatif  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa pengguna  twitter  yang  dulunya  merupakan  penggemar  BTS namun sekarang sudah tidak menjadi penggemar grup musik BTS. Selain itu ada juga penggemar yang sudah jarang aktif mengikuti berita tentang grup musik BTS.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  sentimen  yang  telah  dilakukan  pada pengguna  Twitter  terhadap  grup  musik  BTS  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  kernel linear  dan  menggunakan  metodologi  KDD  dengan  5  tahap yang  dilakukan  yaitu Data  Selection,  Data  Preprocessing, Data Transformation, Text Mining dan Evaluation .  Dari 622 data tweet yang telah diseleksi dan diberikan label oleh ahli Bahasa Indonesia, terdapat 546 tweet bernilai positif dan 76 tweet  bernilai  negatif.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan, pengguna twitter lebih cenderung memiliki pandangan positif terhadap  grup  musik  BTS.  Dari  hasil  tersebut  suatu perusahaan  dapat  menjadikannya  sebagai  salah  satu  bahan pertimbangan  untuk  bekerja  sama  dengan  BTS  dan menjadikan  mereka  sebagai Brand  Ambassador produk mereka.  Kemudian  untuk  hasil  evaluasi  menggunakan Confusion  Matrix terhadap  algoritma  yang  digunakan, menunjukkan  bahwa  performa  algoritma  paling  baik  dari  3 skenario yang dilakukan yaitu terdapat pada skenario 1 dan 2.
Dengan masing-masing nilai akurasi sebesar 90%, precision 95%, recall 95% dan f1 -score 95% pada skenario 1 dan pada skenario 2 menghasilkan akurasi sebesar 90%, precision 92%, recall 97% dan f1- score 95%.
D AFTAR P USTAKA
[1] Ankit, & Saleena, N. (2018). An Ensemble Classification System for Twitter Sentiment Analysis. Procedia Computer Science , 132(ICCIDS), 937–946. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.109.
[2] Statista Research Department. (2022, January 28). Twitter: number of worldwide users 2019-2024. Statista . Retrieved March 10, 2022, from https://www.statista.com/statistics/303681/twitter-users-worldwide/.
[3] Yue, L., Chen, W., Li, X., Zuo, W., & Yin, M. (2019). A survey of sentiment  analysis  in  social  media. Knowledge  and  Information Systems , 60(2), 617–663. https://doi.org/10.1007/s10115-018-1236-4.
[4] Untawale,  T.  M.,  &  Choudhari,  G.  (2019).  Implementation  of sentiment  classification  of  movie  reviews  by  supervised  machine learning approaches. Proceedings of the 3rd International Conference on  Computing  Methodologies  and  Communication ,  ICCMC  2019, Iccmc, 1197–1200. https://doi.org/10.1109/ICCMC.2019.8819800
[5] Lim,  R.  L.,  Rosales,  M.  Z.,  Salazar,  A.  T.,  &  Pantoja,  E.  (2022). Perception of Filipino Skincare Product Users on the Effectiveness of Social  Media  Influencers  vs  Celebrity  Endorsers  as  Brand Ambassadors. Journal  of  Business  and  Management  Studies ,  4(1), 131–139. https://doi.org/10.32996/jbms.2022.4.1.16
[6] Alkhalifi, Y., Gata, W., Prasetya, A., & Budiawan, I. (2020). Analisis Sentimen  Penghapusan  Ujian  Nasional  pada  Twitter  Menggunakan Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  berbasis  Particle  Swarm Optimization. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 6(2), 71. https://doi.org/10.24014/coreit.v6i2.9723
[7] Liani,  A.  (2020).  Analisis  Perbandingan  Kernel  Algoritma  Support Vector  Machine  dalam  Mengklasifikasikan  Skripsi  Teknik Informatika  berdasarkan  Abstrak. JOINS  (Journal  of  Information System) , 5 (2), 240–249. https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.3715
[8] Maulana,  R.,  Rahayuningsih,  P.  A.,  Irmayani,  W.,  Saputra,  D.,  & Jayanti,  W.  E.  (2020).  Improved  Accuracy  of  Sentiment  Analysis Movie  Review  Using  Support  Vector  Machine  Based  Information Gain. Journal of Physics: Conference Series , 1641(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1641/1/012060.
[9] Kulsumarwati,  A.,  Purnamasari,  I.,  &  Darmawan,  B.  A.  (2021). Penerapan  SVM  dan  Information  Gain  Pada  Analisis  Sentimen Pelaksanaan Pilkada Saat Pandemi. Jurnal Teknologi Informatika Dan Komputer , 7(2), 101–109. https://doi.org/10.37012/jtik.v7i2.641
[10] Xu, J., Zhang, Y., & Miao, D. (2020). Three-way confusion matrix for classification:  A  measure  driven  view. Information  Sciences ,  507, 772–794. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.064
[11] Isnain, A. R., Supriyanto, J., & Kharisma, M. P. Implementation of K- Nearest Neighbor (K-NN)  Algorithm For Public Sentiment Analysis of  Online  Learning. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems) , 15(2), 121-130.
[12] Hickman,  L.,  Thapa,  S.,  Tay,  L.,  Cao,  M.,  &  Srinivasan,  P.  (2022). Text  Preprocessing  for  Text  Mining  in  Organizational  Research: Review  and  Recommendations. Organizational  Research  Methods , 25(1), 114–146. https://doi.org/10.1177/1094428120971683
[13] Drus, Z., & Khalid, H. (2019). Sentiment analysis in social media and its  application:  Systematic  literature  review. Procedia  Computer Science , 161, 707–714. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.174
[14] Kim, Y. mi, & Delen, D. (2018). Medical informatics research trend analysis: A text mining approach. Health Informatics Journal , 24(4), 128–134. https://doi.org/10.1177/146-458216678443
[15] Putra,  D.,  &  Wibowo,  A.  (2020).  Prediksi  Keputusan  Minat Penjurusan  Siswa  SMA  Yadika  5  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes. Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS) ,
2,
84–92. http://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senaris/article/view/147
[16] Stancin, I., & Jovic, A. (2019). An overview and comparison of free Python  libraries  for  data  mining  and big data  analysis.  (2019 ). 42nd International  Convention  on  Information  and  Communication
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap BTS Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Technology,  Electronics  and  Microelectronics ,  MIPRO  2019  -
Proceedings, 977–982.
https://doi.org/10.23919/MIPRO.2019.8757088
[17] Zuhad, F., & Wilantika, N. (2022). Perbandingan Penggunaan Kamus Normalisasi  dalam  Analisis  Sentimen  Berbahasa  Indonesia. Jurnal Linguistik Komputasional (JLK) , 5(1).
[18] Yogish,  D.,  Manjunath,  T.  N.,  &  Hegadi,  R.  S.  (2018,  December). Review  on  natural  language  processing  trends  and  techniques  using NLTK. In  International  Conference  on  Recent  Trends  in  Image Processing  and  Pattern  Recognition (pp.  589-606).  Springer, Singapore.
[19] Setyawati,  K.  S.,  Handojo,  A.,  &  Palit,  H.  N.  (2021).  Aplikasi Sentiment  Analysis  Terhadap  Pelaksanaan  Pembelajaran  Jarak  Jauh
Universitas  Kristen  Petra  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal Infra, 9(1), 169-174.
[20] Averina,  A.,  Hadi,  H.,  &  Siswantoro,  J.  (2022).  Analisis  Sentimen Multi-Kelas Untuk Film Berbasis Teks Ulasan Menggunakan Model Regresi Logistik. Teknika, 11(2), 123-128.
[21] Pokharel, B. P. (2020). Twitter Sentiment Analysis During Covid-19 Outbreak  in  Nepal.  SSRN  Electronic  Journal,  March,  1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.3624719