## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181

## Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Rian Tineges, Agung Triayudi * , Ira Diana Sholihati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rian.tineges@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3,* iradiana2803@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Pada tahun 2018 sebesar 18,9% penduduk di  Indonesia menyebutkan bahwa alasan utama mereka menggunakan internet adalah untuk media sosial. Salah satu media sosial dengan pengguna aktif sebesar 6,43 juta pengguna adalah Twitter. Berdasarkan  lonjakan  informasi  yang  dipublikasi  melalui  Twitter,  maka  memungkinkan  bahwa  informasi  tersebut  dapat mengandung opini pengguna  terhadap  suatu  objek,  objek  tersebut dapat  berupa  kejadian  disekitar masyarakat seperti suatu produk  atau  layanan.  Hal  ini  membuat  perusahaan  menggunakan  Twitter  sebagai  media  untuk  menyebarkan  informasi. Contohnya  adalah  perusahaan Internet  Service  Provider (ISP)  seperti  Indihome.  Melalui  Twitter,  pengguna  dapat  saling berdiskusi mengenai keluhan ataupun kepuasan mereka terhadap layanan Indihome. Dibutuhkan suatu metode yaitu analisis sentimen untuk memahami apakah data tekstual tersebut termasuk opini negatif atau opini positif. Maka, penulis menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  analisis  sentimen  tentang  opini  pengguna  layanan  Indihome  pada  Twitter, dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  model  klasifikasi  sentimen  menggunakan  SVM,  dan  untuk  mengetahui  seberapa  besar akurasi  yang  dihasilkan  oleh metode  SVM yang  diterapkan  pada analisis  sentimen,  serta untuk mengetahui seberapa puas pengguna layanan Indihome berdasarkan Twitter. Setelah dilakukan pengujian dengan metode SVM hasilnya adalah accuracy 87%, precision 86%, recall 95%, error rate 13%, dan f1-score 90%.
Kata Kunci: Analisis, Sentimen, Opini, Twitter, Indihome, SVM
Abstract− In the year 2018, 18.9% of the population in Indonesia mentioned that the main reason for their use of the Internet is social media. One of the social media with an active user of 6.43 million users is Twitter. Based on the surge of information published via Twitter, it is possible that such information may contain the user's opinions on an object, such objects may be events around the community such as a product or service. This makes the company use Twitter as a medium to disseminate information.  An  example  is  an  Internet  Service  Provider  (ISP)  such  as  Indihome.  Through  Twitter,  users  can  discuss  each other's complaints or satisfaction with Indihome's services. It takes a method of sentiment analysis to understand whether th e textual data includes negative opinions or positive opinions. Thus, the authors use the Support Vector Machine (SVM) method in  sentiment  analysis  on  the  opinions  of  the  Indihome  service  user  on  Twitter,  with  the  aim  of  obtaining  a  sentiment classification model using SVM, and to know how much accuracy the SVM method generates, which is applied to sentiment analysis, and to see how satisfied the Indihome service users are based on Twitter. After testing with SVM method The result is accuracy 87%, precision 86%, recall 95%, error rate 13%, and F1-score 90%.
Keywords : Analysis, Sentiment, Opinions, Twitter, Indihome, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2018, 64,8% dari total populasi penduduk di Indonesia merupakan pengguna internet. Angka tersebut meningkat  hampir 28 juta  jiwa  dari tahun 2017-2018.  Dimana  sebesar  18,9%  diantaranya menyebutkan alasan utama mereka dalam menggunakan internet adalah untuk media sosial [1]. Salah satu media sosial dengan jumlah pengguna aktif mencapai 6,43 juta orang pada Januari 2019 adalah Twitter  [2]. Twitter merupakan media sosial yang  digunakan  untuk  mencari  informasi  tentang  bisnis,  hiburan,  ekonomi,  politik,  dan  lainnya.  Dengan banyaknya jumlah tweet yang dipublikasikan melalui Twitter, tweet tersebut dapat mengandung opini pengguna mengenai  sebuah  objek,  objek  tersebut  dapat  berupa  kejadian  disekitar  masyarakat  seperti  suatu  produk  atau layanan  [3].  Hal  ini  membuat  perusahaan  menggunakan  Twitter  sebagai  media  untuk  menyebarkan  informasi. Contohnya adalah perusahaan jasa Internet Service Provider (ISP) seperti Indihome.
Indihome  merupakan  operator  penyedia  ISP  yang  paling  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia, dimana  sebanyak  8,7%  memilih  Indihome  sebagai  operator  penyedia  ISP  yang  mereka  gunakan.  Persentase tersebut lebih banyak dari pada persentase operator penyedia ISP lainnya  [1]. Melalui Twitter, pengguna dapat saling  berdiskusi  mengenai  kritik,  saran  ataupun  kepuasan  mereka  terhadap  layanan  Indihome  [3].  Perbedaan Twitter  dari media sosial yang lain adalah Twitter memungkinkan tiap pengguna dapat melacak tweet pengguna lain tanpa persetujuan dari perngguna tersebut [4].
Pandangan masyarakat atau umpan balik selalu terbukti menjadi sumber daya paling penting dan berharga bagi perusahaan [5]. Sehingga berdasarkan tweet yang mereka publikasi, dapat dilihat gambaran mengenai opini pengguna melalui  proses penggalian  informasi  lebih  lanjut dari tiap tweet yang  dipublikasi,  akan tetapi  jumlah data tersebut banyak  sehingga  dibutuhkan  sebuah metode untuk  dapat mengubah  data tersebut menjadi  sebuah informasi  atau  sebuah  pengetahuan.  Suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mewujudkannya  yaitu  dengan menggunakan analisis sentimen [3][6]. Analisis sentimen ialah suatu metode dalam memahami, mengekstrasi data sentimen  yang  biasanya  akan  dikategorikan  berdasarkan  polaritasnya,  apakah  positif  atau  negatif  dengan menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) [7][8][9]. Saat ini analisis sentimen menjadi salah satu topik panas yang banyak digunakan para peneliti, yang memiliki tujuan untuk menyediakan informasi dari sebuah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181
dataset yang tidak terstruktur [10]. Dari hasil tersebut akan menjadi sebuah informasi yang memiliki makna seperti penilaian suatu brand, pemberian rating,dan penyaringan opini untuk membantu perusahaan ataupun masyarakat.
Seperti  pada  penelitian  analisis  sentimen  yang  dilakukan  oleh  Pangestu  tahun  2019  dengan  objek  opini tentang partai politik di Indonesia. Penelitian  tersebut bertujuan untuk melakukan klasifikasi sikap politik terhadap partai  politik  Indonesia  dengan metode Support Vector  Machine (SVM)  yang memiliki  hasil accuracy sebesar 86% dan pengujian dengan 10-Fold Cross Validation rata-rata accuracy sebesar 71% dengan error rate sebesar 29% [11].
Penelitian analisis sentimen dengan objek opini maskapai penerbangan pada Twitter yang dilakukan oleh Pravina tahun 2019. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengklasifikasikan komentar masyarakat ke dalam kelas positif atau kelas negatif, agar dapat membantu pihak perusahaan maupun masyarakat, dengan metode Support Vector  Machine penelitian  tersebut  memiliki  hasil accuracy 40%, precision 40%, recall 100%,  dan  57,14% f- measure [12].
Penelitian analisis sentimen dengan objek konten radikal pada Twitter yang dilakukan oleh Alvianda tahun 2019. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengklasifikasikan tweet yang termasuk kelas konten radikal positif dan kelas konten radikal negatif dengan metode Support Vector Machine yang mempunyai hasil akurasi tertingginya adalah 70% [13].
Penelitian analisis sentimen dengan objek penerapan sistem ganjil genap di Tol Bekasi yang dilakukan oleh Utama H.S, dkk tahun 2019. Penelitian tersebut bertujuan untuk memberikan informasi terhadap efektifitas sistem ganjil  genap  Tol  Bekasi  berdasarkan  media  sosial  dengan  menggunakan  pengklasifikasian Support  Vector Machine. Adapun  hasil  yang  didapat  dari  penelitian  tersebut  yaitu accuracy 78,18%, Precision 74,03%,  dan Sensitivity atau Recall 86,82% [14].
Penelitian lain mengenai analisis sentimen dengan objek opini pengguna layanan Telkom dan Biznet yang dilakukan oleh Haranto tahun 2019. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui  persentase sentimen positif dan negatif dari Telkom  dan  Biznet  dengan Support Vector  Machine , memiliki hasil  pengujian yaitu accuracy 79,6%, precision 76,5%, recall 72,8%  ,  dan F1-score 74,6%  untuk  Telkom,  serta accuracy 83,2%, precision 78,8%, recall 71,6%, dan F1-score 75% untuk Biznet  [15].
Berdasarkan latar belakang diatas, serta berpedoman pada penelitian sebelumnya, maka didapat rumusan masalah,  yaitu  bagaimana  mendapatkan  model  klasifikasi  sentimen  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM). Selain itu, ruang lingkup dari penelitian ini yaitu tweet yang dianalisis diambil dari 16 Maret 2020 sampai 22 Maret 2020, data yang digunakan hanya yang menyebutkan/ mention akun Indihome (@IndiHome), tweet yang digunakan berbahasa Indonesia dan metode klasifikasi yang diterapkan adalah Support Vector Machine (SVM). Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  pemodelan  klasifikasi  sentimen  dengan Support  Vector Machine (SVM),  untuk  mengetahui  seberapa  besar  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  SVM,  serta  untuk mengetahui seberapa puas pengguna layanan Indihome berdasarkan Twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Diagram Alur Proses Penelitian
Penelitian berupa kumpulan fakta atau data yang didapat dari suatu objek penelitian. Dalam hal ini objek penelitian yang dimaksud  adalah  data tweet yang  menyebut  akun  Twitter  @IndiHome  yang  kemudian  datanya  akan  dijadikan  sebagai sumber data. Dalam melakukan penelitian ini diperlukan alur proses penelitian, agar dalam proses penelitian berjalan sesuai dengan rencanan. Gambar 1 menunjukkan diagram alur proses penelitian dalam penelitian ini.
Mulai Pengumpulan Data Data Preprocessing Pembagian Data Evaluasi Opini Positif dan Negatif Selesai Dataset Twitter Mentah Data Latih Data Uji Pemodelan
Pada Gambar 1. Terdapat beberapa tahap dalam penelitian kali ini diantaranya tahap pengumpulan data, text preprosesing , vektorisasi, pembagian data, pemodelan metode klasifikasi, dan terakhir tahap evaluasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data dengan melakukan crawling melalui API Twitter dengan menggunakan modul tweepy pada bahasa pemograman Python . Data yang di crawl adalah berdasarkan kumpulan tweet yang ditujukan kepada akun Twitter IndiHome berdasarkan kata kunci yang menyebutkan username @IndiHome. Setelah itu dataset tweet yang masih mentah disimpan dalam bentuk CSV ( Comma Separated Values ) yang nantinya akan di proses lebih lanjut.

## 2.3 Text Preprocessing
Setelah proses pengumpulan data dikarenakan dataset tersebut termasuk dalam unstructured data (data tidak terstruktur). Sebelum dilakukan analisis lebih lanjut, terlebih dahulu dataset melalui proses text preprocessing untuk menghilangkan serta mengatasi noisy data agar hasil perhitungan optimal. Adapun alur proses text preprocessing antara lain, case folding, filtering, tokenizing, dan stopword removal. Setelah  data  bersih  maka  dilakukan  proses  pelabelan  secara  manual.Berikut ini adalah diagram alur text preprocessing yang ditunjukan pada Gambar 2.
Mulai Case Folding Filtering Tokenizing Stopword Removal Hasil Selesai Dataset Tweet Mentah Dataset Tweet Baru
Gambar 2. Diagram Alur Proses Text Preprocessing

## 2.4 Vektorisasi
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  pembobotan  kata  atau  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency )  yang  berguna  untuk  melakukan  pembobotan  sebagai  cara  untuk  memberi  nilai  pada  kata  ( term ) berdasarkan suatu dokumen/ tweet . Adapun rumus algoritma TF-IDF seperti pada persamaan (1) sebagai berikut:
𝑊 𝑖𝑓 =   𝑡𝑓 𝑖𝑓 + ( log 𝐷 𝑑𝑓 𝑖 ) (1)
Keterangan:
D = jumlah dokumen/ tweet = kemunculan kata dari D = bobot kata t j terhadap dokumen/ tweet = jumlah kemunculan kata t j dokumen/ tweet d i

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Pada tahap ini terlebih dahulu dilakukan proses pembagian data menjadi 2 yaitu 80% data latih dan 20% data uji. Data  latih  digunakan  untuk  melatih  algoritma  dan  pengembangan  pemodelan,  sedangkan  data  uji digunakan sebagai  acuan  dan  untuk  mengetahui  performa dari algoritma  atau  model  yang  sudah  dilatih  sebelumnya  [16]. Selanjutnya barulah proses pemodelan dengan metode SVM .
Metode  SVM  memungkinkan  perhitungan  untuk  masalah  linear  dengan  menerapkan  transformasi matematis  untuk  ruang  belajar  menggunakan  fungsi  kernel  [17].  Metode  SVM  memiliki  konsep  sentral  dalam mengklasifikasikan data, yaitu menentukan hyperplane terbaik untuk memberi jarak atau pemisah antara dua kelas yang telah ditentukan [18]. Cara kerja SVM yaitu dengan dengan menemukan hyperplane optimal yang memberi jarak atau pemisah antar dua kelas. hyperplane yang mempunyai margin maksimum. Jarak antar titik data terdekat dengan hyperplane diklaim sebagai margin. Adapun vector pendukung sebagai titik terdekat dengan hyperplane [19].
Tahapan dalam metode Support Vector Machine adalah sebagai berikut:
a. Menentukan kata yang sering muncul dari tiap dokumen atau tweet yang digunakan.
b. Menentukan inisialisasi awal untuk nilai α=0.5,C=1, λ=0.5,gamma=0.5 dan epsilon=0.001.
c. Menghitung matriks dengan rumus (2):
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾 ( 𝑥 𝑖 ⃗⃗ ∙   𝑥 𝑗 ⃗⃗ ) +   λ 2 ) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181

## Keteragan:
D ij = elemen matriks data ke-ij = kelas atau label data ke-i
= kelas atau label data ke-j = turunan batas teoritis
= fungsi kernel
d. Untuk data ke 𝑛 = 1,2,3,… 𝑛 gunakan persamaan (3),(4),(5) berikut ini:
𝐸 𝑖 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝐷 𝑖𝑗 (3)
𝛿𝛼 𝑖 = min{𝑚𝑎𝑥[𝛾(1 − 𝐸 𝑖 ), −𝛼 𝑖 ] , 𝐶−𝛼 𝑖 } (4) 𝛼 𝑖 =   𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖 (5)
Keterangan:
= nilai error data ke-i = tingkat pembelajaran = nilai maksimum diagonal matriks hessian
e. Mencari nilai bias (b) dengan menggunakan persamaan (6)
𝑏 = − 1 2 [𝑤  ∙  𝑥 + +  𝑤  ∙   𝑥 − ] (6)
f. Pengujian pada dokumen yang diuji
g. Perhitungan keputusan
Jika hasil perhitungan keputusan lebih dari sama dengan 0 maka nilai adalah +1, maka termasuk kelas positif dan jika hasil perhitungan keputusan kurang dari 0 maka nilai
nilai -1, maka termasuk kelas negatif. Perhitungan keputusan dengan menggunakan persamaan (7).
ℎ(𝑥) = 𝑤  ∙ 𝑥 + 𝑏 (7) atau
ℎ(𝑥) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 𝑚 𝑖=1 ) +  𝑏 (7)

## 2.6 Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keakuratan  dari  pemodelan  yang  telah  diterapkan  pada  data  latih. Kemudian  membandingkan  hasil  dari  dua  dataset  yang  berbeda  dengan  menerapkan confusion  matrix untuk menghitung precision , recall, fi-score, dan accuracy .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  berisi  tentang  hasil  serta  pembahasan  dari  topik  penelitian,  yang  sudah  dipaparkan  pada  bab metodologi penelitian. Bab ini juga merepresentasikan penjelasan berupa narasi, gambar, dan juga table.

## 3.1 Persiapan Data
Penelitian ini mengambil data dari Twitter, dengan cara crawling data . Data yang diambil berdasarkan kumpulan tweet yang ditujukan kepada akun twitter IndiHome, yakni, dengan menggunakan kata kunci yang menyebut username @IndiHome. Data yang berhasil diambil adalah sebanyak 10.000 data tweet yang di crawl saat awal-awal pemberitahuan work from home dan social distancing yaitu tanggal 16 – 23 Maret 2020. Setelah itu data disimpan dalam bentuk file CSV ( Comma Separated Values ) untuk diolah lebih lanjut. Hasil dari tahap ini adalah data username, timestamp, dan tweet yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Tweet Indihome Username Timestamp Tweet xxxxxxxxxxxx  3/20/2020 12:11:00 PM '@IndiHome  Gimana  bisa  mendukung  WFH  kalau  internet  sejak beberapa hari ini sering terputus dan sama sekali tidak bisa digunakan.'

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181

## 3.2 Text Preprocessing
Setelah proses pengumpulan data Twitter selesai, terlebih dahulu dilakukan text preprocessing. Hal ini dilakukan dikarenakan dataset  yang  digunakan  termasuk  dalam  data unstructured  data (data  tidak  terstruktur).  Adapun  beberapa  tahap text preprocessing yang dilakukan pada penelitian kali ini sebagai berikut:
a. Case Folding adalah tahap pengubahan semua huruf campuran baik itu uppercase, atau lowercase, menjadi lowercase (huruf kecil) semua.
b. Filtering adalah tahap pembersihan data dari tanda baca, simbol atau elemen yang tidak dibutuhkan seperti URL.
c. Tokenizing adalah  tahap  pemecahan  teks  menjadi  kata-kata,  seperti  “saya  pergi  ke  sekolah”  menjadi “saya”,”pergi”,”ke”,”sekolah”.
d. Stopword Removal adalah tahap penghapusan kata sambung seperti “ke” ,”di” ,“dan” , “dia”, ”kami”, ”aku”,”saya”.
Hasil dari text preprocessing seperti yang ada pada Tabel 2. dimana setelah melalui text preprocessing data yang dilabeli adalah 1400 data (542 tweet positif dan 858 tweet negatif).
Tabel 2 . Hasil Text Preprocessing IndiHome Input '@IndiHome Gimana bisa mendukung WFH kalau internet sejak beberapa hari ini sering terputus dan sama sekali tidak bisa digunakan.' Output gimana mendukung wfh internet hari terputus digunakan

## 3.3 Vektorisasi
Manfaat dari proses vektorisasi adalah untuk memberi nilai pada kata dalam suatu dokumen atau tweet agar dapat diolah dan dicari  polanya  ketika  masuk  dalam  tahap  klasifikasi.  Proses  vektorisasi  dengan  menggunakan  algoritma  perhitungan pembobotan kata atau TF-IDF yaitu dengan menganalisis sampel data tweet kemudian melakukan perhitungan berdasarkan rumus (1). Berikut ini merupakan hasil perhitungan TF-IDF terhadap 3 sampel data tweet yang dapat dilihat pada Tabel 3. Contoh: Input teks: D1 = “kembali normal terimakasih atas perhatian” D2 =”terimakasih indihome atas gangguannya hari selesai selesai katanya hari selesai” D3 = “kembali normal”
Output :
Tabel 3. Sampel Data yang di Vektorisasi Tweet TFIDF y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 D1 0.42 0 0 0 0 0.42 0.42 0.55 0 0.42 1 D2 0.18 0.24 0.48 0.24 0.24 0 0 0 0.72 0.18 -1 D3 0 0 0 0 0 0.71 0.71 0 0 0 1

## 3.4 Proses Klasifikasi SVM
Proses klasifikasi dilakukan pada data latih untuk membuat model yang nantinya model ini akan digunakan untuk data uji. Sebelum melakukan proses klasifikasi terlebih dahulu melakukan pembagian data latih 80% (1120 tweet ) dan data uji 20% (280 tweet ).
Pada Tabel  3 terdapat  3  sampel tweet dengan  variable  X  sebagai  data term inputan  dan  Y  adalah  label, dimana -1 sebagai label negatif dan 1 sebagai label positif. Data latih dihitung dengan menggunakan metode SVM. Hasil data latih adalah sebuah pembelajaran di dalam sistem yang akan menjadi acuan bagi sistem. Sedangkan hasil data uji adalah sebuah pengetahuan untuk menentukan suatu tweet merupakan kelas positif atau kelas negatif. Pada tahapan fungsi kernel, setiap data akan dibandingkan dengan data itu sendiri dan data lainnya, maka dari itu apabila data uji berjumlah 3 maka dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Fungsi Kernel D1 D2 D3
D1 K(D1,D1) K(D1,D2)  K(D1,D3) D2 K(D2,D1) K(D2,D2)  K(D2,D3) D3 K(D3,D1) K(D3,D2)  K(D3,D3)
Selanjutnya contoh perhitungan pada data D1, dan D1: K(D1,D1) = ((0.42 0.42)+(0 0)+(0 0)+(0 0)+(0 0)+(0.42 0.42)+(0.42 0.42)+(0.55 0.55)+(0 0)+(0.42 0.42)) =0.1764 + 0.1764 + 0.1764 + 0.3025 + 0.1764 =1.0081

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181
Lakukan  cara  yang  sama  hingga  mendapatkan  matriks  3 3  yang  hasilnya  dipaparkan  dalam  Tabel  5  sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Hasil Perhitungan Fungsi Kernel D1 D2 D3 D1 1.0081 0.1512 0.5964 D2 0.1512 0.9864 0 D3 0.5964 0 0.5041
Berikutnya menghitung matriks dengan memasukkan hasil perhitungan ke dalam rumus (2)
Sampel perhitungan untuk data D1, D1: D ij = (1)(1)(1.0081)+0.5 2 = 1.2581 Untuk hasil data lainnya terlihat pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Matriks D1 D2 D3 D1 1.2581 -0.0378 0.8464 D2 -0.0378 0.2466 -0.25 D3 0.8464 0.25 0.7541
Setelah mendapatkan matriks maka kita akan mencari nilai error dengan  mensubtitusi matriks tersebut ke dalam persamaan (3), yang hasilnya disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai Error D1 1.03335 D2 -0.0206 D3 0.92525
Kemudian menghitung nilai delta alpha dengan menggunakan persamaan (4), hasilnya seperti pada Tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Delta Alpha D1 -0.016675 D2 0.5 D3 0.037375
Berikutnya menghitung nilai  alpha baru dengan menggunakan persamaan (5), maka didapatkan hasil pada Tabel 9 sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Alpha Baru D1 0.483325 D2 1 D3 0.537375
Langkah  selanjutnya  menentukan  nilai  bias  dengan  persamaan  (6),  tetapi  sebelum  mencari  nilai  bias  terlebih dahulu mengitung nilai 𝑤 . Dimana 𝑤 1 + merupakan bobot dot product data di kelas positif sedangkan 𝑤 1 − sebagai bobot dot product data di kelas negatif, berikut ini adalah perhitungannya: 𝑤 ∙ 𝑥 + (kelas positif) = (0.483325   1   0.5964) + (1 -1 0)+(0.537375 1 0.5041) = 0.5591457675 𝑤 ∙ 𝑥 − (kelas negatif) = (0.483325   1   0.1512) + (1 -1 0.9864) + (0.537375 1 0) = -0.91332126 Jika  nilai 𝑤 ∙ 𝑥 + (kelas positif) dan 𝑤 ∙ 𝑥 − (kelas negatif) sudah diketahui, maka nilai 𝑏 dapat dicari dengan rumus persamaan (6): 𝑏 = -1/2 ( 𝑤 ∙ 𝑥 + + 𝑤 ∙ 𝑥 − ) = 0.1770877463
Setelah nilai α,   dan   sudah ditemukan barulah bisa melakukan pengujian pada sampel data uji pada Tabel 10 berikut ini:
D1 = “terimakasih kembali normal”
Tabel 10. Tabel Data Uji TF-IDF X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y D1 0 0 0 0 0 0.57735 0.57735 0 0 0.57735 ?

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2181
Langkahnya adalah dengan menghitung dot product dengan mengalikan data uji dengan semua data latih yang kemudian dimasukkan ke fungsi kernel.
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = (0 × 0) + (0 × 0) + (0 × 0) + (0 × 0) + (0 × 0) + (0.57735 × 0.71) + (0.57735 × 0.71) + (0 × 0) + (0 × 0) + (0.57735 × 0.71) = 0.819837 lakukan hal yang sama antara data uji dengan semua data latih, hingga mendapatkan hasil pada Tabel 11 berikut:
Tabel 11. Hasil Dot Product Data Uji Dengan Data Latih D1 0.819837 D2 0.103923 D3 0.727461
Setelah  mendapatkan dot  product antara  data  uji  ,barulah  dilakukan  perhitungan  fungsi  keputusan  dengan menggunakan rumus (7). h(x) = sign((0.483325 × 1 × 0.819827) – 0.1770877463 + (1 × -1 × 0.103923) – 0.1770877463 +(0.537375 × 1 × 0.727461) – 0.1770877463) = 0.0073752 = sign(0.0073752) = +1 Berdasarkan hasil perhitungan fungsi keputusan terhadap sampel data uji, maka data uji tersebut tersebut adalah kelas positif.
Berikut ini dilakukan uji coba melalui antarmuka dengan menggunakan data baru sebanyak 450 data tweet yang sudah dibersihkan terlebih dahulu. Gambar 3 merupakan halaman antarmuka metode SVM untuk klasifikasi anlisis sentimen terhadap layanan Indihome dengan cara meng upload file CSV data tweet baru, dan ketika klik proses  maka  akan  tampil  Gambar  4.  Gambar  4  adalah  hasil  dari  analisis  sentimen  terhadap  layanan  Indihome berupa pie chart beserta keterangan persentase komentar positif dan komentar negatif, total data keseluruhan, serta banyaknya jumlah komentar positif dan banyaknya jumlah komentar negatif yang ada disampingnya.
Gambar 3 . Halaman Upload File CSV
Gambar 4 . Halaman Hasil Analisis Sentimen
Berdasarkan hasil uji dengan menggunakan data baru menghasilkan persentase 18,4% untuk sentimen positif dan 81,6% untuk sentimen negatif. Dengan jumlah  sentimen positif sebanyak 83 tweet dan sentimen negatif sebanyak 367 tweet . Untuk persentase positifdan negatif bisa berubah sesuai dengan opini yang masyarakat publikasikan melalui Twitter kepada Indihome.
3.5 Evaluasi
Setelah melakukan pemodelan dengan metode SVM, pemodelan dari hasil data latih kemudian digunakan untuk data uji dengan jumlah data uji sebanyak 280 tweet (104 tweet positif dan 176 tweet negatif). Berikut adalah hasil prediksi ditunjukan pada Gambar 5.

## 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.v4i3.2181
Gambar 5. Sampel Hasil Data Uji
Berdasarkan gambar diatas artinya 0 sebagai kelas negatif dan 1 sebagai kelas positif. Adapun hasil evaluasi terhadap data uji digambarkan dalam confussion matrix pada Tabel 12.
Tabel 12 . Confussion Matrix Prediksi Negatif Prediksi Positif Jumlah Sebenarnya Negatif 167 9 176 Sebenarnya Positif 27 77 104 Jumlah 194 86 280
Pada Tabel 12 terdapat 194 data yang di prediksi negatif , dan 86 data yang di prediksi positif. Namun dari 194 data yang diprediksi negatif memiliki kesalahan prediksi sebanyak 27 data, yang seharusnya berada pada kelas positif, sedangkan dari 86 data di prediksi positif terdapat kesalahan prediksi sebanyak 9 data yang seharusnya berada di kelas negatif. Berdasarkan confussion matrix tersebut didapatkan hasil perhitungan nilai akurasi sebasar 87%, ketepatan antara hasil prediksi dengan data sebenarnya ( precision ) sebesar 86%, tingkat keberhasilan sistem dalam memprediksi sebuah data ( recall ) sebesar 95%, tingkat kesalahan semua data yang diprediksi ( error rate ) sebesar 13%, sedangkan untuk nilai perbandingan rata-rata precision dan recall ( f1-score ) adalah  sebesar 90%. Visualisasi  Kurva  ROC  pada  Gambar  6  dengan  nilai  AUC  model  klasifikasi  dengan Support  Vector  Machine sebesar 0.93 atau 93%.
Gambar 6. Kurva ROC Metode Support Vector Machine

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan di atas, maka dapat ditarik kesimpulan mengenai analisis sentimen terhadap layanan Indihome berdasarkan Twitter menggunakan metode Support Vector Machine sebagai berikut:
a. Dengan  menerapkan  metode Support  Vector  Machine untuk  analisis  sentimen  terhadap  layanan  Indihome berdasarkan data tweet berdasarkan Tabel 12 hasil evaluasi menggunakan Confussion Matrix , didapat akurasi sebesar 87% dengan ketepatan antara hasil prediksi dengan data sebenarnya ( precision ) sebesar 86%, tingkat keberhasilan sistem dalam memprediksi sebuah data ( recall ) sebesar 95%, tingkat kesalahan semua data yang diprediksi ( error rate ) sebesar 13%, sedangkan untuk nilai perbandingan rata-rata precision dan recall ( f1- score ) adalah sebesar 90%.
b. Hasil  sentimen  layanan  Indihome  berdasarkan  data  baru,  dengan  metode Support  Vector  Machine mendapatkan  hasil  nilai  positif  sebesar  18,4  %  dan  hasil  nilai  negatif  sebasar  81,6%.  Berdasarkan  hasil tersebut dapat disimpulakan bahwa tingkat kepuasan pengguna layanan Indihome cukup rendah.
c. Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  menunjukkan  bahwa  metode  SVM dapat  diterapkan  untuk  analisis sentimen data Twitter berbahasa Indonesia .

## 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.v4i3.2181

## REFERENCES
[1] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  [APJII],  “Penetrasi  &  Profil  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia: Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia,” 2018.
[2] H. – W. A. Social, “Social Media Advertising Audiances.” 2019.
[3] I. M. B. S. Darma, R. S. Perdana, and Indriati, “Penerapan Sentimen Analisis Acara Televisi Pada Twitter Menggunakan Support  Vector  Machine  dan  Algoritma  Genetika  sebagai  Metode  Seleksi  Fitur,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 998–1007, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[4] I. P. Windasari, F. N. Uzzi, and K. I. Satoto, “Sentiment Analysis on Twitter Posts: An analysis of Positive or Negative Opinion on GoJek,” Int. Conf. Inf. Tech, Comput. Electr. Eng. , pp. 266–269, 2017.
[5] M. Ahmad, S. Aflab, and I. Ali, “Sentiment Analysis of Tweets using SVM,” vol. 177, no. 5, pp. 25–29, 2017.
[6] I. D. Sholihati, Irmawati, and D. Glory, “Aplikasi Data Mining Berbasis Web Menggunakan Algoritma Apriori untuk Data Penjualan di Apotek,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Apl. , vol. 4, no. 2, pp. 121–126, 2019.
[7] M.  Cindo,  D.  P.  Rini,  and  Ermatita,  “Studi  Komparatif  Metode  Ekstraksi  Fitur  pada  Analisis  Sentimen  Maskapai Penerbangan Menggunakan Support  Vector Machine  dan Maximum  Entropy,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 402–407, 2019.
[8] U.  Rofiqoh,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1725–1732, 2017.
[9] A. Triayudi, “Convolutional Neural Network For Test Classification On Twitter,” J. Softw. Eng. Intellident Syst. , vol. 4, no. 3, pp. 123–131, 2019.
[10]  I.  Santoso,  W.  Gata,  and  A.  B.  Paryanti,  “Penggunaan  Feature  Selection di  Algoritma  Support  Vector  Machine untuk Senitimen Analisis Komisi Pemilihan Umum,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 364– 370, 2019.
[11]  S.  Y.  Pangestu,  Y.  Astuti,  and  L.  D.  Farida,  “Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Klasifikasi  Sikap  Politik Terhadap Partai Politik Indonesia,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 236–241, 2019.
[12]  A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai  Penerbangan  pada Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019.
[13]  F.  Alvianda  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Konten  Radikal  Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Support Vector Machine ( SVM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 241– 246, 2019.
[14]  H.  S.  Utama,  D.  Rosiyadi,  B.  S.  Prakoso,  and  D.  Ariadarma,  “Analisis  Sentimen  Sistem  Ganjil  Genap  di  Tol  Bekasi Menggunakan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 10, pp. 2–8, 2019.
[15]  B.  W.  Sari  and  F.  F.  Haranto,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Untuk  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Pelayanan  Telkom  Dan  Biznet,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  171–176,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.699.
[16]  A. Rahmansyah, O. Dewi, P. Andini, T. Hastuti, P. Ningrum, and M. E. Suryana, “Membandingkan Pengaruh Feature Selection Terhadap Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1–7, 2018.
[17]  Y. Al-Amrani, M. Lazaar, and K. E. El Kadiri, “Sentiment Analysis Using Hybrid Method Of Support Vector Machine And Decision Tree,” J. Theor. adn Appl. Inf. Technol. , vol. 96, no. 7, pp. 1886–1895, 2018.
[18]  K. A, Support Vector Machines Succinctly . 2017.
[19]  S. Rani and J. Singh, “Sentiment Analysis Of Tweets Using Support Vector Machine,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Appl. , vol. 5, no. 10, pp. 83–91, 2017.