## Optimasi Algoritma Support Vector Machine Dengan Menggunakan Feature Selection Gain Ratio Untuk Analisis Sentimen
Mochamad Yamin Amzah 1 , Kusnadi 2 , Luhur Bayuaji 3
123 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: 2111601080@student.budiluhur.ac.id 1 , 2111601213@student.budiluhur.ac.id 2 , luhur.bayuaji@budiluhur.ac.id 3
Abstract – The  ease of internet access has had a positive impact on the increase in the number of social media users in Indonesia. One of the most widely used applications is X or Twitter. Users often upload posts that contain opinions or sentiments, which trigger debates and discussions. This is interesting to analyze as a study of sentiments or opinions that are trending in society. For this analysis, algorithms such  as  Support  Vector  Machine  (SVM)  are  required,  which  are  often  used  for  sentiment  analysis. However, SVM lacks in accuracy due to the large number of similar words in the dataset. Words related to sentiment  analysis usually  have  large  dimensions, so feature  selection  is needed  to  improve  SVM performance. This research aims to optimize SVM accuracy by using Feature Selection Gain Ratio. The object of research is a dataset related to the 2017 DKI elections from GitHub. The results showed an increase in SVM accuracy with Feature Selection Gain Ratio. With threshold weight gain ratio > 0.0001 (1732  features),  accuracy  increases  from  61.63%  to  71.51%.  For  threshold  weights  >  0.002  (518 features), the accuracy increased from 61.63% to 62.79%. Feature selection with Feature Selection Gain Ratio gain ratio produces better accuracy than gain ratio, namely 56.40% with gain ratio and 71.51% with gain ratio for weights > 0.0001. The implications of these findings show that the use of Feature Selection Gain Ratio can improve the accuracy of SVM in sentiment analysis. Social media practitioners can utilize this technique to gain more accurate insights from user data. Further research can focus on developing  sentiment  analysis  algorithms  with  more  sophisticated  feature  selection  techniques  for various applications on social media platforms.
Keywords - Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Feature Selection Gain Ratio, and Gain ratio.
Intisari – Kemudahan akses internet berdampak positif pada peningkatan jumlah pengguna media sosial di Indonesia. Salah satu aplikasi yang paling banyak digunakan adalah X atau Twitter. Pengguna sering mengunggah postingan yang mengandung opini atau sentimen, yang memicu perdebatan dan diskusi. Hal  ini  menarik  untuk  dianalisis  sebagai  bahan  kajian  sentimen  atau  opini  yang  sedang  tren  di masyarakat.  Untuk  analisis  ini,  diperlukan  algoritma  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  yang sering digunakan  untuk analisis sentimen.  Namun,  SVM memiliki  kekurangan  dalam  tingkat  akurasi karena banyaknya kata yang mirip dalam dataset. Kata-kata terkait analisis sentimen biasanya memiliki dimensi  yang  besar,  sehingga  diperlukan Feature  Selection  Gain  Ratio untuk  meningkatkan  kinerja SVM. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi SVM dengan menggunakan Feature Selection Gain  Ratio .  Objek  penelitian  adalah  dataset  terkait  Pilkada  DKI  2017  dari  GitHub. Hasil  penelitian menunjukkan peningkatan akurasi SVM dengan Feature Selection Gain Ratio . Dengan bobot threshold gain ratio > 0,0001 (1732 fitur), akurasi meningkat dari 61,63% menjadi 71,51%. Untuk bobot threshold >  0,002  (518  fitur),  akurasi  meningkat  dari  61,63%  menjadi  62,79%.  Seleksi  fitur  dengan Feature Selection Gain Ratio gain ratio menghasilkan akurasi lebih baik dibandingkan gain ratio , yaitu 56,40% dengan information gain dan 71,51% dengan gain ratio untuk bobot > 0,0001. Implikasi dari temuan ini menunjukkan  bahwa  penggunaan Feature  Selection  Gain  Ratio dapat  meningkatkan  akurasi  SVM dalam  analisis  sentimen.  Praktisi  media  sosial  dapat  memanfaatkan  teknik  ini  untuk  mendapatkan wawasan  lebih  akurat  dari  data  pengguna.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat  fokus  pada  pengembangan algoritma analisis sentimen dengan teknik seleksi fitur yang lebih canggih untuk berbagai aplikasi di platform media sosial.
Kata Kunci - Analisis Sentimen, Support Vector Machine , Feature Selection Gain Ratio , dan Gain ratio .

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  internet  dan  era  digital  telah  mengubah  fungsi  media  sosial  dari  sekadar platform untuk berbagi informasi menjadi ruang untuk menyampaikan opini dan ekspresi. Salah satu platform media sosial yang populer untuk menyampaikan opini adalah X, yang sebelumnya dikenal  sebagai  Twitter.  X  menjadi  wadah  bagi  masyarakat  untuk  mengekspresikan  opini, perasaan, atau emosi dalam batasan 280 karakter. Batasan ini diyakini meningkatkan efektivitas dan ekspresivitas postingan, membuat konten memiliki nilai emosional atau sentimen yang baik untuk analisis sentimen [1].
Data  statistik  dari  databoks.katadata  per  April  2023  menunjukkan  bahwa  Indonesia menempati peringkat keenam dalam jumlah pengguna X terbanyak di dunia. Media sosial juga sering  digunakan  sebagai  alat  kampanye  politik  oleh  tokoh  publik.  Penelitian  sebelumnya menunjukkan  bahwa  strategi  kampanye  politik,  terutama  oleh  politisi,  melibatkan  berbagai platform  media  sosial  seperti  X.  Di platform ini,  pengguna  sering  memberikan  opini, menggunakan hashtag ,  dan  menandatangani  petisi  yang  berkaitan  dengan  salah  satu  partai politik atau kandidat tertentu. Postingan-potingan ini dapat memicu reaksi atau sentimen dari pengguna  lainnya,  sehingga  mewakili  beragam  pendapat  dan  perasaan  dalam  ruang  publik digital [2].
Fenomena  ini  menarik  untuk  dianalisis  sebagai  bahan  kajian  sentimen  atau  opini  yang sedang tren di masyarakat karena mencerminkan dinamika interaksi sosial dalam ruang digital. Dalam analisis sentimen, data yang dihasilkan dari interaksi pengguna media sosial seperti X dapat memberikan wawasan yang berharga tentang pola pikir, preferensi, dan perasaan kolektif yang ada di masyarakat, yang dapat memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang tren dan dinamika sosial yang sedang berlangsung.
Analisis sentimen memerlukan penerapan algoritma yang sesuai. Beberapa algoritma yang umum digunakan meliputi Naive Bayes , Support Vector Machine (SVM), Maximum Entropy Classifier ,  dan K-Nearest  Neighbor [3].  Dalam  konteks  ini,  peneliti  memilih  SVM  sebagai algoritma  untuk  analisis  sentimen.  Pemilihan  algoritma  ini  karena  keunggulannya  dalam menangani data berdimensi tinggi. Meskipun demikian, SVM tetap mengalami gagguan ketika menangani  data  berjumlah  besar  dan  mengalami  penurunan  akurasi  karena  banyaknya  kata yang  mirip  dalam  dataset.  Untuk  mengatasi  kendala  ini,  diperlukan  upaya  untuk mengoptimalkan kinerja SVM.
Upaya meningkatkan kinerja SVM, dilakukan dengan memanfaat Feature Selection Gain Ratio .  Menurut  Hafidzillah  [2], Feature  Selection  Gain  Ratio berfungsi    mengurangi  atau menghapus kata yang kurang relevan, mempermudah algoritma dalam memproses klasifikasi teks  sentimen  dan  meningkatkan  akurasi.  Sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian Maulana dan Mandiri [4] menggunakan dataset Cornell dan Stanford menemukan bahwa SVM berbasis Feature Selection Gain Ratio dapat meningkatkan akurasi sebesar 0,16 %  terhadap dataset Stanford . Adapun pada penelitian terkait analis sentimen dengan SVM.
Adapun  penelitian  terkait  analis  sentimen  dengan  SVM,  dilakukan  oleh    Ratino  [5] membandingkan  bagaimana  algoritma Naïve  Bayes dan  SVM  dapat  dioptimasi  tingkat akurasinya dengan mengombinasikan bersama algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa  Algoritma Naives Bayes dan PSO memiliki tingkat akurasi sebesar 79,07 % sementara SVM dan PSO tingkat akurasi sebesar 81,16%. Selanjutnya, penelitian  Somanti  dan  Apriliani  [6]  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  SVM  mengalami peningkatan  ketika  menggunakan Feature  Selection  Gain  Ratio dibandingkan  dengan Chi Square . Akurasi SVM dengan Gain ratio meningkat dari 69,36% menjadi 72,45%. Berdasarkan  sejumlah  penelitian  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  diketahui  bahwa terdapat  peluang  untuk  meningkatkan  akurasi  algoritma  SVM  dengan  berbasis Feature
Selection Gain Ratio . Feature Selection Gain Ratio merupakan pengembangan dari Gain ratio yang berfungsi mengoptimalkan nilai yang dinormalisasi untuk sebuah fitur dalam klasifikasi. SVM berbasis  berbasis Feature Selection Gain Ratio dapat menghasilkan nilai yang  akurasi yang  lebih  tinggi  dan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada  penelitian  sebelumnya. Merujuk  pada  penelitian  terdahulu,  hipotesis  dari  penelitian  ini  adalah  terdapat  peningkatan akurasi algoritma SVM setelah menerapkan teknik feature selection gain ratio .

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Tabel  1  memaparkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan  sebagai  acuan  dalam penelitian ini.
T ABEL I U KURAN F ONT UNTUK M AKALAH
Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu 1 Oman Somantri, Dyah Aprilian [6]
Support  Vector  Machine Berbasis  Feature  Selection  Untuk  Sentiment  Analysis Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  Warung  dan  Restoran  Kuliner  Kota Tegal.
Hasil  akurasi  menggunakan  SVM  mencapai  69,36%.  Setelah menerapkan  seleksi fitur  dengan gain  ratio ,  akurasi  meningkat  menjadi  72,45%,  yang  merupakan peningkatan  sebesar  3,08%. Gain  ratio juga  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode chi-square. 2 Reza Maulana [7] Peningkatan Akurasi Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Gain ratio .
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  SVM  berbasis Gain  ratio meningkatkan akurasi  pada dataset  Cornell (dari  83,05%  menjadi  85,65%)  dan  pada  dataset Stanford  (dari  86,46%  menjadi  86,62%),  membuktikan  efektivitasnya  dalam analisis sentimen ulasan film. 3 Ration Noor Hafidz Sita Angraeni Windu Gata [4]
Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes.
Metode SVM dan Naïve Bayes dapat digunakan untuk analisis sentimen komentar di  Instagram.  Namun,  penerapan  algoritma  PSO  terbukti  meningkatkan  akurasi.
Hasil akurasi adalah: Naïve Bayes 78,02%, Naïve Bayes dengan PSO 79,07%, SVM 80,23%, dan SVM dengan PSO 81,16%. 4 Nauffan Muti Hibattullah, Said Al Faraby [8]
Analisis Sentimen terhadap Ulasan Film Berbahasa Inggris Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Feature Selection Gain ratio Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi Stopword dan Stemming meningkatkan  akurasi  hingga  86,12%.  Meskipun Gain  ratio (IG)  menurunkan akurasi,  IG  membantu  mengatasi  overfitting. Support  Vector  Machine (SVM) dengan kernel Linear efektif untuk klasifikasi analisis sentimen ulasan film..
5 Arief Riski Indra Pratama, Siti Amalia Latipah, dan Betha Nurina Sari [9]
Optimasi  Klasifikasi  Curah  Hujan Menggunakan Support  Vector  Machine (Svm) Dan Recursive Feature Elimination (Rfe)
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  optimasi  SVM  dengan  RFE  meningkatkan akurasi dari 77% menjadi 79%.

## B. Tinjauan Pustaka

## 1. Machine Learning (ML)
Pembelajaran  Mesin  ( Machine  Learning  atau  ML )  merupakan  cabang  dari  Kecerdasan Buatan  ( Artificial  Intelligence  atau  AI )  yang  fokus  pada  pemahaman  struktur  data  serta mencocokkan  data  tersebut  dengan  model  yang  dapat  dipahami  dan  diaplikasikan  oleh manusia[10]

## 2. Data Mining
Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik-teknik  statistik,  matematika,  dan kecerdasan buatan untuk mengekstraksi serta  mengidentifikasi informasi dan pola-pola yang muncul  dari  kumpulan  data  yang  sangat  besar.  Pola-pola  ini  dapat  berupa  aturan  bisnis, kesamaan, korelasi, tren, atau model prediksi [11].
3. Teks Mining
Text mining adalah proses yang bertujuan untuk mengekstraksi informasi yang berharga dari teks yang tidak memiliki struktur atau  terdiri dari banyak dokumen. Dengan  melakukan text  mining,  kita  dapat  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  hubungan  yang  tidak  terlihat  secara langsung dalam teks yang tidak beraturan [12].

## 4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  penambangan  opini,  melibatkan  pengambilan, penguraian,  dan  pemrosesan  data  teks  secara  otomatis  untuk  mengumpulkan  informasi mengenai  pendapat  yang  termuat  dalam  kalimat.  Pemahaman  sentimen  digunakan  untuk mengetahui  apakah  seseorang  cenderung  memiliki  pandangan  yang  negatif  atau  positif terhadap suatu situasi atau objek tertentu [13].
5. Konsep Klasifikasi Machine Learning
Dalam machine  learning ,  klasifikasi  merupakan  metode  di  mana  algoritma  atau  model diprogram untuk mengenali serta mengelompokkan objek atau data ke dalam kategori-kategori tertentu berdasarkan ciri-ciri yang dimilikinya[14]
6. Support Vector Machine (SVM)
Metode pembelajaran berbimbing yang dikenal sebagai Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu dari berbagai metode yang dikembangkan oleh Vladimir Vapnik. SVM membangun  suatu  bidang  pemisah,  atau  serangkaian  bidang  pemisah,  dalam  ruang  yang memiliki  dimensi  yang  tinggi  (bahkan  mungkin  tak  terhingga)  yang  berguna  dalam penyelesaian masalah klasifikasi atau regresi [15].
7. Feature selection
Feature  selection atau  seleksi  fitur  merupakan  proses  penting  dalam  analisis  data  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  memilih  sekumpulan  fitur  yang  paling  relevan  dan informatif  dari  data  asli.  Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  kompleksitas  data  dengan menghilangkan  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  atau  berlebihan,  serta  meningkatkan  performa model dengan hanya mempertimbangkan fitur-fitur yang paling signifikan [14]
8. Gain ratio
Gain  ratio adalah  suatu  metode  dalam  memilih  fitur.  Fungsinya  adalah  menentukan seberapa  pentingnya  suatu  fitur  terhadap  variabel  target  atau  kelas  yang  ingin  diprediksi. Biasanya, teknik ini digunakan untuk memilih atribut yang relevan dalam algoritma klasifikasi atau dalam konteks seleksi fitur [16].
9. Gain Ratio
Metode Gain  Ratio merupakan  penyempurnaan  dari  Information  Gain.  Metode  ini mengatasi  kesulitan  terkait  atribut  yang  memiliki  banyak  nilai  atau  kelas.  Dengan menggunakan Gain  Ratio ,  peringkat  pada  atribut  yang  memiliki  variasi  nilai  yang  banyak menjadi lebih seimbang [17].
10. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan teknik yang digunakan dalam pengolahan dan klasifikasi teks. Teknik ini menghitung tingkat signifikansi suatu kata dalam satu dokumen dibandingkan dengan semua dokumen dalam koleksi tersebut [18].

## C. Metode Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  model  analisis  sentimen  menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan seleksi fitur gain ratio . Model
ini  akan  diuji  untuk  melihat  seberapa  akuratnya  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  dari postingan  di platform X.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  dataset  publik  yang  tersedia  di GitHub yang berkaitan dengan analisis sentimen terhadap tweet mengenai pilkada DKI 2017, yang disebut sebagai postingan. Setelah proses penyaringan, terdapat 879 data dalam dataset, dengan 438 data menunjukkan sentimen negatif dan 441 data menunjukkan sentimen positif. Data ini digunakan sebagai data latih untuk membangun model analisis sentimen, yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pada postingan baru. Setelah model terbentuk, dilakukan pengujian menggunakan metode Confusion Matrix .

## 1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  berasal  dari  sumber  publik  yang  ditemukan  di  GitHub.  Data  ini berfokus pada analisis sentimen terkait  Pilkada DKI 2017. Dataset ini tersedia dalam format file CSV.
2. Teks Processing
Teks processing dilakukan untuk memersiapkan data sehingga sudah siap untuk dilakukan proses selanjutnya.  Tujuan pokok dari Teks processing adalah menjalankan langkah-langkah pembersihan  dan  transformasi  dokumen  sehingga  mendapatkan  representasi  yang  lebih terstruktur  dan  relevan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memfasilitasi  kinerja  optimal  algoritma klasifikasi,  menghasilkan  hasil  yang  lebih  unggul.  Rinciannya  mengenai Teks  processing dokumen disajikan pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Proses Teks processing Dokumen
Dari  gambar  1,  dapat  disimpulkan  bahwa terks  processing atau  proses  pemrosesan  teks melibatkan  enam  langkah.  Langkah  pertama  adalah Celansing ,  yang  berfokus  pada membersihkan dokumen dari karakter yang tidak diinginkan dan noise. Langkah kedua disebut Case Folding , di mana semua huruf dalam teks diubah menjadi huruf kecil atau besar. Langkah ketiga  adalah Tokenizing ,  yang  bertujuan  untuk  memecah  teks  menjadi  bagian-bagian  kecil seperti  kata-kata  atau  frasa.  Langkah  keempat  disebut  Normalisasi,  yang  bertujuan  untuk mengubah variasi kata menjadi bentuk dasar. Langkah kelima adalah Stowords Remuval , yang berarti menghapus kata-kata umum yang tidak memberikan makna. Terakhir, langkah keenam adalah Stemming , yang bertujuan untuk menghapus imbuhan kata sehingga menyisakan bentuk dasar kata tersebut.
3. Term weighting
Kata-kata yang sudah dipangkas akarnya dan dihitung kepentingannya melalui proses Term weighting .  Penimbangan  istilah  adalah  teknik  yang  digunakan  dalam  menganalisis  teks  dan pengolahan bahasa alami untuk memberi skor pada kata-kata.

## 4. Klasifikasi dan Validasi
Proses selanjutnya adalah membuat model dengan membagi data menjadi dua bagian, yaitu bagian  untuk  latihan  (80%)  dan  bagian  untuk  pengujian  (20%).  Data  yang  digunakan  sudah diberi label sentimen negatif dan positif. Data  tersebut akan digunakan untuk  melatih  model analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  SVM.  Model  ini  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan sentimen dari data uji, apakah termasuk dalam kategori negatif atau positif.

## 5. Evaluasi
Tujuan  evaluasi  adalah  mengukur  kinerja  model  klasifikasi.  Ini  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  prediksi  model  dengan  nilai  sebenarnya  dari  data  yang  diuji menggunakan Confusion Matrix . Confusion Matrix memiliki variabel sebagai berikut:
Gambar 2. Confusion matrix
Penjelasan  singkat  tentang  angka  dalam  matriks  pada  Gambar  2  di  atas  adalah  sebagai berikut.  TP  ( True  Positive )  adalah  jumlah  contoh  yang  sebenarnya  positif  dan  diprediksi sebagai positif oleh model. TN ( True Negative ) adalah jumlah contoh yang sebenarnya negatif dan  diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model.  FP  ( False  Positive )  adalah  jumlah  contoh  yang sebenarnya  negatif  namun  salah  diprediksi  sebagai  positif  oleh  model.  FN  ( False  Negative ) adalah  jumlah  contoh  yang  sebenarnya  positif  namun  salah  diprediksi  sebagai  negatif  oleh model.

## 6. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  untuk  mengumpulkan  data  adalah  dengan  menggunakan dataset publik yang tersedia di GitHub. Dataset tersebut berisi analisis sentimen terkait Pilkada DKI 2017 dan disajikan dalam format file CSV.

## 7. Instrumentasi
Dalam  penelitian  ini,  beberapa instrument yang  digunakan  berupa  perangkat  keras  dan perangkat lunak dibawah ini.
a. Selain  digunakan  untuk  menyusun  laporan  tesis,  perangkat  keras  pada  penelitian  ini digunakan  juga  untuk  proses  pengambilan  data,  mengembangkan  metoda  dan  teknik penelitian, membuat model, melakukan pengujian model. Berikut adalah peralatan keras yang terlibat dalam penelitian ini: Intel Core i5 11 th Gen 8 CPU, RAM 16 GB DDR4 dan SSD 120 GB, HDD 500GB.
b. Berikut adalah perangkat lunak yang digunakan untuk mendukung penelitian ini: Sistem Operasi  Windows  11  64  bit,  Tools  Jupiter  Notebook  untuk  proses  load  dataset, preprocessing data, pemodelan, dan pengujian, dan Google chrome web browser.
8. Teknik Analisis
Dalam  proses  analisis,  langkah-langkah  berikut  dijalankan.  Pertama,  dataset  yang digunakan  adalah  dataset  publik  yang  berisi  informasi  tentang  tokoh-tokoh  publik.  Kedua, dilakukan proses pre-processing terhadap data,  termasuk cleansing , case folding , tokenizing , penghapusan stopword ,  dan stemming .  Ketiga,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni  80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Keempat, dataset sudah diberi label sentimen positif dan negatif. Kelima, model awal diuji menggunakan data uji, dan hasilnya dibandingkan antara metode seleksi fitur menggunakan metoda information gain dan gain ratio. Terakhir, dilakukan
evaluasi yang disajikan dalam bentuk tabel dan grafik, yang kemudian akan digunakan untuk menarik kesimpulan dan memberikan saran dalam proses analisis selanjutnya.

## 9. Teknik Perancangan
Teknik  perancangan  untuk  memperoleh  prediksi  perasaan  terhadap  data  yang  belum memiliki label perasaan adalah: langkah pertama, dataset yang telah diproses dan diberi label perasaan akan digunakan sebagai data latih. Kemudian, data yang belum memiliki label akan digunakan sebagai data uji.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Analisis Koleksi Dokumen
Dataset yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen dalam penelitian ini berasal dari  sumber  publik  di GitHub .  Spesifiknya, dataset ini  terkait  dengan posts yang  berkaitan dengan pilkada DKI 2017. Dari dataset tersebut, diperoleh data sentimen untuk kategori positif sebanyak 441 data, dan data dengan sentimen negatif sebanyak 438 data. Sehingga total ada berjumlah  879  dengan  dua  buah  kolom.  Pada dataset tersebut  sudah  dilakukan  penggantian emoticon yang  ada  dengan  tag/penanda  special,  sehingga  dataset  hanya  berupa text .  Contoh analisis data set disajikan pada tabel 2 berikut:

## T ABEL II I A NALISIS DOKUMEN BEBERAPA POST DATA DALAM DATA SET

## Sentiment  TextTweet
Negative Banyak akun kloning seolah2 pendukung #agussilvy mulai menyerang paslon #aniessandi dengan opini dan argumen pmbenaran..jangan terkecoh
Negative #agussilvy bicara apa kasihan yaa...lap itu air matanya wkwkwkwk Negative sudah boleh Ngakak? survey mu jauh panggang dari api ! #Ahy Negative Karna yang belebihan itu tidak baik ya bah #AHY Negative Gara2  e-KTP  dikorupsi,  fotoku  yg  semula  mirip  #AHY,  pelan  tapi  pasti  skrang  malah  mirip  - Stickmoticons”
Negative Double LOL. @aniesbaswedan nuduh @AgusYudhoyono miskin ide, sekarang dia copy #AHY. @SBYudhoyono http://m.republika.co.id
Negative Ingat! Tidak bisa modal OMONGAN saja. Tapi kerja nyata! #agusharimurtiyudhoyono #AHYâ€¦ https://www.instagram.com/p/BROjg0gBpYa/
Positive Doa ku.. Semoga suaranya mas Agus-Sylvi beneran ke #Badja #PilkadaDKI2017 yakin kan mas Agus.. Aku pada mu.. Positive Terima kasih mas @AgusYudhoyono, karenamu anak muda telah berani menyuarakan perubahan. Kami tetap bersamamu #YNWA Positive Dalam  Pilkada  DKI,  AHY  juga  mampu  menunjukkan  kualitasnya  sebagai  seorang  pemimpin muda yang berjiwa ksatria. (AHY mendunia) Positive (12)  AHY  justru  menitipkan  pentingnya  menjaga  pluralisme,  kebangsaan  dan  kesatuan  dalam persaingan Pilkada. Persatuan lebih penting. Positive AHY memang kalah di pilkada tetapi MENANG di hati rakyat. Positive Salam  kagum  buat  AHY.  Masih  muda,  berani  pensiun  dini,  berani  menantang  ahok  di  pilkada, disaat semua pada takut, termasuk @ridwankamil
Berdasarkan informasi pada tabel tabel 2 diatas, terdapat dua buah kolom, pertama kolom sentimen yang memuat informasi mengenai sentimen yang terkandung dalam suatu teks dengan pilihan nilai yang dibatasi hanya pada dua kategori, yaitu " Negative " dan " Positive ". Kolom sentimen  ini  memiliki  peran  penting  sebagai  penanda  atau  label  dalam  proses  analisis  data, memungkinkan pengelompokan atau pemahaman terhadap aspek evaluatif terkait dengan teks yang bersangkutan.  Kedua, kolom TextTweet yang mencakup post atau opini seseorang dalam format  teks.  Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan,  konten post telah  mengalami  proses konversi,  yang  melibatkan  transformasi emoticon ke  dalam  bentuk  teks.  Pada  bagian  kolom TextTweet  dalam  dataset  yang  telah  disajikan,  terdapat  informasi  tambahan  seperti repost , hyperlink , hashtag , dan angka. Keberadaan elemen-elemen tersebut menunjukkan bahwa data
belum sepenuhnya bersih dari unsur-unsur yang mungkin memengaruhi proses analisis. Oleh karena  itu,  diperlukan  langkah-langkah preprocessing data sebagai  tahap  awal  untuk memastikan  kebersihan  dan  konsistensi  data  sebelum  dilakukan  tahap  pemodelan.  Proses preprocessing ini  melibatkan  penanganan  elemen-elemen  tambahan  tersebut  agar  data  siap digunakan secara optimal dalam rangka pengembangan model atau analisis lebih lanjut.

## B. Data Preparation
Sebelum  memulai  pemodelan,  langkah  pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  persiapan data. Proses ini mencakup pengumpulan, penyaringan, dan pengaturan data yang relevan untuk memastikan keakuratan dan keandalan informasi yang akan digunakan dalam analisis. Tahapan ini  mencakup  membersihkan  data  dari  gangguan,  mengubah  variabel,  dan  menggabungkan dataset jika diperlukan. Dengan melakukan persiapan data yang teliti, diharapkan penelitian ini dapat  menghasilkan  hasil  analisis  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan,  serta  memberikan kontribusi  yang  penting  dalam  bidang  studi  yang  sedang  dipelajari.  Berikut  adalah  langkah- langkahnya.

## 1. Text Processing
Pemrosesan  data  bersumber  dari  “data-clean.csv”  atau  data  yang  telah  melalui  hasil preprocessing . Kemudian data diolah pada tahap berikutnya. Contoh text processing disajikan pada tabe 2 di bawah ini:
T ABEL IIIII

## DATA HASIL PREPROCESSIN
Sentiment  TextTweet Negative akun kloning dukung serang paslon opini argumen pmbenaran kecoh Negative bicara kasihan ya lap air mata Negative ngakak survey mu panggang api Negative gara e ktp korupsi foto pelan stickmoticons Negative double lol nuduh miskin ide copy Negative tidak modal omong kerja nyata Positive doa ku moga suara mas agus sylvi beneran mas agus mu Positive terima kasih mas karena anak muda berani suara ubah sama Positive pilkada dki ahy kualitas pimpin muda jiwa ksatria ahy dunia Positive ahy titip jaga pluralisme bangsa satu saing pilkada satu Positive ahy kalah pilkada menang hati rakyat Positive salam kagum ahy muda berani pensiun berani tantang ahok pilkada saat takut Negative akun kloning dukung serang paslon opini argumen pmbenaran kecoh
Dari  hasil preprocessing yang  sudah  dilakukan  pada  tabel  3,  maka  diperoleh  jumlah data yang akan diproses pada tahapan selanjutnya yaitu total sebanyak 859 data dengan dua pembagian  yakni:  data  klasifikasi  sentimen positive sebanyak  425  data  dan  data  klasifikasi sentimen negative sebanyak 434 data.

## 2. Term Weighting
Selanjutnya  dilakukan  proses term  weighting atau  pembobotan  kata.  Digunakan  untuk mengevaluasi  pentingnya  sebuah  kata  dalam  sebuah  dokumen  relatif  terhadap  keseluruhan koleksi dokumen.  Metode ini memberikan bobot kepada kata-kata berdasarkan frekuensinya dalam dokumen tertentu dan keunikannya di seluruh koleksi dokumen. Dibawah ini hasil term weighting  dengan  menggunakan  beberapa  sample  data.  Untuk  kebutuhan  perhitungan  data pembobotan,  maka  diperlukan  proses  terlebih  dahulu  dari  konversi  kolom  Sentiment,  dari semula bertipe string menjadi integer . Sentimen Negative dikonversi menjadi bernilai 0 dan Sentimen Positive dikonversi menjadi bernilai 1.
T ABEL IV V

## K ONEVERSI N ILAI S ENTIMEN TAHAP TERM WEIGHTING

## Sentiment  TextTweet-Cleaned
0 akun kloning dukung serang paslon opini argumen pmbenaran kecoh 0 bicara kasihan ya lap air mata 0 ngakak survey mu panggang api 0 gara e ktp korupsi foto pelan stickmoticons 0 double lol nuduh miskin ide copy 0 tidak modal omong kerja nyata 1 doa ku moga suara mas agus sylvi beneran mas agus mu 1 terima kasih mas karena anak muda berani suara ubah sama 1 pilkada dki ahy kualitas pimpin muda jiwa ksatria ahy dunia 1 ahy titip jaga pluralisme bangsa satu saing pilkada satu 1 ahy kalah pilkada menang hati rakyat 1
salam kagum ahy muda berani pensiun berani tantang ahok pilkada saat takut
Dari  proses  konversi  nilai  sentiment  di  tabel  4  diatas,  selanjutnya  Sebelum  dilakukan proses split data yaitu dengan skema data train train sebesar 80%, dan testing sebesar 20%. Dari total  dataset  859  data,  hasil split  data yang  dilakukan  adalah  Data  train  sebanyak  687  data dengan  pembagian  jumlah  sentimen  positive  sebanyak  340  dan  sentimen negative sebanyak 347 data dan Data testing sebanyak 172 data. Kemudian dilakukan pemecahan kalimat menjadi kata / term dan dihitung bobot nilainya menggunakan TF-IDF . Dari hasil pemecahan kalimat menjadi kata, diperoleh sebanyak 1732 kata atau term dimana akan menjadi sebuah fitur yang selanjutnya harus di seleksi. Term inilah yang akan diproses perhitungan bobot / term weighting dengan menggunakan TF-IDF.
3. Feature Selection
Kemudian  setelah  diperoleh  nilai  TF-IDF,  dilakukan  proses feature  selection yang bertujuan memilih fitur optimal. Proses ini mempertahankan fitur-fitur paling berpengaruh dan memerbaiki performa model. Dalam penelitian ini menggunakan dua metoda feature selection yaitu gain  ratio dan gain  ratio .  Dengan  demikian,    akurasi  performa  nilai  SVM  akan dibandingkan antara SVM tanpa feature selection , SVM dengan Feature Selection Gain Ratio , dan SVM dengan Feature Selection Gain Ratio . Setelah jumlah fitur diperoleh untuk gain ratio yaitu dengan penentuan bobot threshold gain ratio sebesar 0,0001 dan 0,002.  Maka lakukan Feature selection terbaik menggunakan code dibawah ini. k_best_info_gain = SelectKBest (mutual_info_classif, k=num_top_features) # Pilih sejumlah fitur teratas X_train_selected_info_gain = k_best_info_gain.fit_transform (X_train_tfidf, y_train)
X_test_selected_info_gain = k_best_info_gain transform (X_test_tfidf) (1)
Adapun  nilai  dari  variable num_top_features tersebut  adalah  menggunakan  nilai  yang diperoleh  pada  proses  penentuan  threshold  bobot  yang  dilakukan  sebelumnya  yaitu  bernilai 1732 dan 518. Setelah itu dilakukan proses pemodelan menggunakan nilai fitur terbaik yang diperoleh, yang akan dijelaskan pada tahapan pemodelan berikut ini.

## C. Pemodelan

## 1. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dapat  digambarkan  dengan diagram  use  case dibawah  ini,  yang memberikan  gambaran  komprehensif  mengenai  perjalanan  dari  awal  hingga  akhir  dalam mengembangkan,  menerapkan,  dan  menguji  model  klasifikasi,  dalam  hal  ini  klasifikasi sentimen pada konteks pembelajaran mesin.
Gambar 3. Use Case Diagram
Penjelasan dari diagram use case gambar 3 adalah Load dan baca dataset berarti pengguna dapat  membaca  dataset  sentimen  analisis. Preprocessing data berarti  pengguna  dapat melakukan  pemrosesan  data  awal  seperti  memerika  data  yang  bersifat  null, cleansing  data , normalisasi,  dan  langkah  lainnya  terkait preprocessing data .  Membangun  model  berarti pengguna dapat  membangun model  menggunakan  algoritma SVM dengan Feature Selection Gain  Ratio .  Melatih  model  berarti  pengguna  dapat  melatih  model  algoritma  SVM  dengan Feature  Selection  Gain  Ratio dengan data  training .  Menguji  Model  berarti  pengguna  dapat melakukan  uji  terhadap  model  yang  sudah  dibangun  menggunakan  SVM  dengan Feature Selection Gain Ratio . Evaluasi dan Prediksi berarti pengguna dapat melakukan evaluasi hasil kinerja model SVM dengan Feature Selection Gain Ratio . Visualisasi Hasil berarti pengguna dapat memvisualisasikan hasil prediksi dalam sebuah page user interface .

## 2. Penerapan Model SVM
Setelah dilakukan berbagai tahapan dari data preprocessing (seperti cleansing, normalisasi, case folding , dan lainnya), kemudian telah dilakukan juga term weighting dan feature selection , maka  selanjutnya  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  algoritma  SVM menggunakan  sebelas  fitur  terbaik  yang  diperoleh  pada feature  selection gain  ratio yaitu diperlihatkan oleh tabel 5 berikut:
T ABEL V
FITUR TERBAIK GAIN RATIO YANG DI PEROLEH No  Feature Name  Gain ratio Value 1 Tidak 0,100340 2 Menang 0,083212 3 Ahy 0,082693 4 Anies 0,082254 5 Ahok 0,077809 6 Pilkada 0,067778 7 Jakarta 0,066121 8 Dukung 0,061499 9 Dki 0,056644 10 Sandi 0,056104
Setelah menyajikan fitur terbaik yang diperoleh pada feature selection gain ratio pada tabel tabel 5 diatas, langkah selanjutnya adalah membangun model SVM dengan jumlah fitur terbaik yang diperoleh. Code yang dibutuhkan untuk proses pembentukan model adalah sebagai berikut.
svm_classifier = svm.SVC(kernel='linear') svmclassifier.fit (X_train_selected_info_gain, y_train) y_pred_svm=svm_classifier.predict(X_test_selected_info_gain) (2)
Proses pembentukan model SVM tersebut menggunakan fungsi fit dan predict adalah dua  fungsi  utama  yang  digunakan  saat  bekerja  dengan  model.  Fungsi  “ fit ” digunakan untuk melatih model pada dataset pelatihan, sementara fungsi “ predict ” digunakan untuk membuat prediksi menggunakan model yang telah dilatih.

## D. Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini,  pengujian  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  yang  telah dikembangkan. Evaluasi performa dilakukan secara menyeluruh dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Akurasi mengukur proporsi dari total prediksi yang benar terhadap keseluruhan data yang dievaluasi. Presisi memberikan informasi tentang sejauh  mana  model akurat dalam memprediksi data yang sebenarnya positif, dibandingkan dengan  total prediksi positif  yang  dilakukan.  Sementara  itu,  recall  menggambarkan  kemampuan  model  untuk mendeteksi dengan benar data positif dari keseluruhan data positif yang sebenarnya.
1. Confusion matrix
Berdasarkan Confusion  matrix ,  dapat  dilihat  seberapa  banyak  data  yang  berhasil diklasifikasikan dengan benar ( true positive dan true negative ), serta jumlah kesalahan yang terjadi  dalam  klasifikasi  ( false  positive  dan  false  negative ).  Laporan  klasifikasi  kemudian memberikan  informasi  detail  mengenai  metrik  evaluasi  seperti  presisi, recall ,  dan F1-score untuk  setiap  kelas.  Ini  sangat  penting  untuk  memvalidasi  dan  meningkatkan  kinerja  serta keandalan model klasifikasi yang digunakan dalam analisis data.
Hasil Confusion Matrix pada 172 sampel data uji, terdapat 63 prediksi positif yang tepat dan 27 prediksi positif yang salah. Sementara itu, terdapat 60 prediksi negatif yang tepat dan 22 prediksi negatif yang salah. Pada kasus lain, terdapat 53 prediksi positif yang tepat dan 32 prediksi positif yang salah, serta 55 prediksi negatif yang tepat dan 32 prediksi negatif yang salah.

## E. Perbandingan Model
Dari  model  yang  telah  dibuat,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  pembandingan  dengan model lain yang akan digunakan untuk memprediksi klasifikasi sentimen sebuah posts .

## 1. Metode Pembandingan
Pada  tahap  ini,  akan  dikembangkan  metoda  pembanding  dari  model  sebelumnya  yaitu SVM dengan feature selection Gain Ratio . Beberapa model yang dibangun untuk pembanding adalah  SVM  tanpa feature  selection dan  TF-IDF,  SVM  tanpa feature  selection dengan pembobotan  TF-IDF  dan  SVM  dengan Feature  Selection  Gain  Ratio .  Tujuan  dari  model pembanding ini adalah untuk membandingkan performa dalam analisis data dan mengevaluasi perbedaan  kemampuan  dalam  melakukan  suatu  prediksi,  dalam  hal  ini  pengklasifikasian sentimen.
Berdasarkan  perhitungan,  model  SVM  tanpa feature  selection dan  tanpa  TF-IDF menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  61,63%.  Dengan  demikian  sebesar  61,63%  dari keseluruhan data telah diklasifikan dengan benar oleh model. Kemudian precision yaitu untuk mengklasifikasikan sentimen positif dari semua yang di prediksi positif, adalah sebesar 57,69%. Dengan kata lain mengindikasikan bahwa sekitar 57,69% dari sentimen yang diprediksi sebagai positif oleh model SVM, merupakan benar sentimen dengan klasifikasi positif. Adapun recall merupakan  kemampuan  model  untuk  menemukan  sebagian  besar  sentimen  positif  dari keseluruhan  klasifikasi  yang  sebetulnya  tergolong  sentimen  positif,  adalah  sebesar  73,31  %.
Sehingga tingkat akurasi, precision, dan recall untuk SVM tanpa feature selection dapat dilihat pada tabel berikut.
Selanjutnya  yang  akan  dibandingkan  yaitu  SVM  tanpa feature  selection ,  namun menggunakan pembobotan TF-IDF. Untuk dilakukan pengujian model SVM dengan TF-IDF, maka  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  mekanisme  pembobotan  TF-IDF  yang  sudah  dibahas diperoleh tingkat akurasi sebesar 58,72% untuk klasifikasi model SVM dengan TF-IDF. Nilai Precision sebesar 56,96%, dan recall sebesar 54,87%.
Kesimpulan  dari  pembandingan  ini  adalah  model  SVM  dengan Feature  Selection  Gain Ratio mengalami penurunan tingkat akurasi dibandingkan dengan SVM tanpa feature selection , yaitu  menurun  dari  61,63%  menjadi  56,40%.  Artinya  sebesar  56,40%  dari  keseluruhan  data telah  diklasifikan  dengan  benar  oleh  model.  Kemudian precision yaitu  untuk mengklasifikasikan sentimen positif dari semua yang di prediksi positif, adalah sebesar 60,85%. Dengan kata lain mengindikasikan bahwa sekitar 60,85% dari sentimen yang diprediksi sebagai positif  oleh  model  SVM,  merupakan  benar  sentimen  positif.  Adapun recall merupakan kemampuan  model  untuk  menemukan  sebagian  besar  sentimen  positif  dari  keseluruhan klasifikasi yang sebetulnya tergolong sentimen positif, adalah sebesar 32,94 %.

## 2. Evaluasi Pembadingan
Berikut ini adalah evaluasi perbandingan model yang dibangun berdasarkan model SVM tanpa feature selection, SVM dengan TF-IDF, SVM dengan Gain ratio , dan SVM dengan Gain Ratio .

## Gambar 4. Perbandingan Evaluasi Model
Dari gambar 4 diatas, diperoleh perbandingan evaluasi model yang cukup menarik. SVM dengan feature  selection  gain  ratio mengalami  peningkatan  akurasi  baik  itu gain  ratio yang menggunakan bobot threshold 0,02 (518 fitur) dan 0,0001 (1732 fitur). Keduanya mengalami peningkatan akurasi SVM dari semula 61.63% meningkat menjadi 62,79% dan 71,51%. Namun jika dibandingkan SVM dengan feature selection gain ratio dan SVM dengan pembobotan TF- IDF megalami penuruan akurasi. Dengan kata lain tidak selalu SVM dan pemanfaatan TF-IDF atau pun penggunaan feature selection dapat  menghasilkan  akurasi yang  lebih baik. Dengan demikian, dari temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan yang menggabungkan seleksi fitur SVM- Gain Ratio memberikan hasil yang lebih baik dalam tugas klasifikasi sentimen.
3. Implementasi Prototype Aplikasi
Berdasarkan  desain  yang  telah  disusun,  maka  menghasilkan Prototype dengan  struktur client-server . Perangkat lunak dan perangkat keras sistem dibagi menjadi dua komponen utama: klien  (client)  dan  server.  Kedua  komponen  ini  saling  berhubungan  untuk  melaksanakan berbagai fungsi dan memberikan layanan kepada pengguna
Prototype yang  dibuat  menggunakan python  flask dan  HTML  sehingga  memungkinkan pengguna untuk mengakses via browser. Adapun untuk desain antarmuka yang user friendly dan responsive ,  penulis  menggunakan framework bootstrap.  Aplikasi  dirancang  untuk
0 20 40 60 80 SVM SVM-TFIDF SVM-Gain
Ratio (bobot 0,0001) SVM-Grain Ratio (bobot 0,002) SVM Information Gain Perbandingan Evaluasi Model Akurasi Precision Recall
memudahkan pengguna memeriksa sentimen dari sebuah kalimat yang diinput oleh pengguna. Berikut  tampilan user  interface sebagai Prototype yang  telah  penulis  kembangkan.  Dengan tampilan  seperti  pada  gambar  dibawah  ini,  pengguna  diharuskan  menginput  suatu  kalimat kemudian berdasarkan model yang sudah di train , akan menghasilkan prediksi apakah kalimat yang di input oleh pengguna tergolong sentimen positive atau negative .

## Gambar 5. Halaman Utama Prototype
Gambar  5  menampilkan  halaman  utama  yang  digunakan  untuk  menguji  model  dan memprediksi apakah kalimat yang dimasukkan oleh pengguna memiliki sentimen positif atau negatif berdasarkan model yang telah dibuat dan diuji. Langkah-langkah untuk menggunakan halaman  tersebut  adalah  memasukkan  kalimat  yang  ingin  diperiksa  atau  diprediksi sentimennya, kemudian menekan tombol "Check". Setelah itu, hasil prediksinya akan muncul seperti yang terlihat pada Gambar 7 di bawah ini.

## Gambar 6. Tampilan hasil prediksi sentiment
Pada Gambar 6, terlihat aplikasi menampilkan hasil prediksi klasifikasi sentimen dengan dua kemungkinan nilai, yaitu Positif atau Negatif. Ini menunjukkan kemampuan aplikasi untuk mengidentifikasi  dan  membedakan  sentimen  yang  terkandung  dalam  teks,  memberikan pandangan  yang  jelas  tentang  apakah  konten  dipersepsikan  secara  positif  atau  negatif  oleh algoritma analisis sentimen.
F. Aspek Penelitian Lanjut
Dikarenakan keterbatasan kemampuan penulis dan waktu dalam membuat penelitian ini, penulis  berharap  apabila  ada  penelitian  lanjutan  yang  sejenis,  dapat  mempertimbangkan  hal untuk  dilakukan  pada  penelitiannya,  yang  pertama  adalah  proses preprocessing  data lebih selektif dan optimal sehingga dipastikan data yang akan diolah tidak banyak noise seperti kata slang atau  kata  non-formal  lainnya.  Untuk  proses preprocessing yang  lebih  optimal,  dapat menggunakan  kamus  KBBI  jika  tersedia,  supaya  dipastikan  kata  yang  akan  diproses  adalah yang kata formal yang memiliki arti. Selanjutnyaa, gunakan metoda lain untuk feature selection selain Gain ratio sebagai alternatif untuk SVM yang optimal. Terakhir, lakukan perbandingan algoritma klasifikasi SVM dengan algoritma lain sehingga dapat menganalisis algoritma dan metoda terbaik yang memberikan hasil prediksi klasifikasi sentimen lebih akurat.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  menegaskan  bahwa  hipotesis  penelitian  terbukti  benar,  dengan menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi algoritma SVM setelah  penerapan teknik feature selection gain ratio . Proses optimasi dengan memilih bobot yang sesuai pada gain ratio berhasil  meningkatkan  kinerja  SVM  dalam  analisis  sentimen.  Dengan  penggunaan feature selection gain ratio , terbukti bahwa SVM menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan SVM tanpa feature selection gain ratio , terutama pada bobot threshold 0,0001 (1732 fitur),  meningkat  dari  61,63%  menjadi  71,51%.  Kesimpulan  ini  menegaskan  bahwa  teknik feature selection gain ratio efektif dalam meningkatkan akurasi algoritma SVM dalam analisis sentimen, sesuai dengan hipotesis penelitian.
Pentingnya penelitian ini tidak hanya terletak pada  konteks akademis, tetapi juga dalam dampak sosial dan teknologi yang lebih luas. Peningkatan akurasi dalam analisis sentimen dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengambilan keputusan di berbagai bidang, baik dalam  konteks  sosial  maupun  teknologi.  Detail  statistik  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini, termasuk peningkatan akurasi dengan bobot threshold yang berbeda, memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang kinerja algoritma dalam konteks analisis sentimen. Diskusi tentang mengapa penggunaan TF-IDF tidak meningkatkan performa juga memberikan wawasan yang berharga  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kinerja  algoritma.  Dengan  demikian, penelitian  ini  tidak  hanya  memberikan  kontribusi  metodologis,  tetapi  juga  wawasan  yang berguna bagi pengembangan teknologi analisis sentimen di masa depan.

## R EFERENSI
[1] A. C. Najib, A. Irsyad,  G. A. Qandi, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Lexicon-based dan SVM untuk Analisis Sentimen  Berbasis Ontologi pada Kampanye Pilpres Indonesia Tahun 2019 di Twitter,” Fountain of Informatics Journal , vol. 4, no. 2, p. 41, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i2.3573.
[2] M. Hafidzullah, S. Sutrisno, and M. Marji, “Seleksi Fitur dengan Information Gain pada Identifikasi  Jenis  Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder  Menggunakan  Metode Modified K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi … , vol. 3, no. 11, pp. 10444–10452, 2019.
[3] S.  Pandey,  H.  Tekchandani,  and  S.  Verma,  “A  literature  review  on  application  of machine  learning  techniques  in  pancreas  segmentation,” 2020  1st  International Conference on Power, Control and Computing Technologies, ICPC2T 2020 , vol. 4, no. 2, pp. 401–405, 2020, doi: 10.1109/ICPC2T48082.2020.9071443.
[4] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[5] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” Jurnal JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[6] O.  Somantri  and  D.  Apriliani,  “Support  Vector  Machine  Berbasis  Feature  Selection Untuk  Sentiment  Analysis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  Warung  dan Restoran Kuliner Kota Tegal,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 5, p. 537, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201855867.
[7] R.  Maulana,  “Peningkatan  Akurasi  Analisis  Sentimen  Review  Film  Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Information Gain,” Nusa Mandiri, 2019.
[8] N. M. Hibattullah and S. Al Faraby, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Film Berbahasa Inggris  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  dengan  Feature  Selection Information Gain,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 10138–10152, 2021.
[9] A.  R.  I.  Pratama,  S.  A.  Latipah,  and  B.  N.  Sari,  “Optimasi  Klasifikasi  Curah  Hujan Menggunakan  Support  Vector  Machine  (Svm)  Dan  Recursive  Feature  Elimination (Rfe),” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 7, no. 2, pp. 314–324, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2675.
[10]  A. Tedyyana, O. Ghazali, and O. Purbo, “Model Design of Intrusion Detection System on  Web  Server  Using  Machine  Learning  Based,”  in Proceedings  of  the  11th International  Applied  Business  and  Engineering  Conference,  ABEC  2023,  September 21st, 2023, Bengkalis, Riau, Indonesia , EAI, 2024. doi: 10.4108/eai.21-9-2023.2342879.
[11]  O. Pahlevi and A. Amrin, “Data Mining Model For Designing Diagnostic Applications Inflammatory  Liver  Disease,” SinkrOn ,  vol.  5,  no.  1,  p.  51,  2020,  doi: 10.33395/sinkron.v5i1.10589.
[12]  A.  S.  Aribowo  and  S.  Khomsah,  “Implementation  Of  Text  Mining  For  Emotion Detection  Using  The  Lexicon  Method  (Case  Study:  Tweets  About  Covid-19) Implementasi Text Mining Untuk Deteksi Emosi Menggunakan Metode Leksikon (Studi Kasus: Twit Tentang Covid-19),” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 18, no. 1, pp. 49–60, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i1.4341.
[13]  S. Siswanto, Z. Mar’ah, A. S. D. Sabir, T. Hidayat, F. A. Adhel, and W. S. Amni, “The Sentiment  Analysis  Using  Naïve  Bayes  with  Lexicon-Based  Feature  on  TikTok Application,” Jurnal Varian , vol. 6, no. 1, pp. 89–96, 2022, doi: 10.30812/varian.v6i1.2205.
[14]  A.  Tedyyana,  O.  Ghazali,  and  O.  W.  Purbo,  “Machine  learning  for  network  defense: automated DDoS detection with telegram notification integration,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 34, no. 2, p. 1102, May 2024, doi: 10.11591/ijeecs.v34.i2.pp1102-1109.
[15]  S. Saikin, S. Fadli, and M. Ashari, “Optimization of Support Vector Machine Method Using  Feature  Selection  to  Improve  Classification  Results,” JISA(Jurnal  Informatika dan Sains) , vol. 4, no. 1, pp. 22–27, 2021, doi: 10.31326/jisa.v4i1.881.
[16]  E. B. Setiawan and I. M. Mubaroq, “The Effect of Information Gain Feature Selection for  Hoax  Identification  in  Twitter  Using  Classification  Method  Support  Vector Machine,” Ind.  Journal  on  Computing ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  107–118,  2020,  doi: 10.21108/indojc.2020.5.2.499.
[17]  F. N. Fajriyan, Moh. Ahsan, and W. Harianto, “Komparasi Tingkat Akurasi Information Gain  Dan  Gain  Ratio  Pada  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 386–391, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4694.
[18]  Visitor  Analytics,  “Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF),” Visitor Analytics , no. December, 2023.