http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen menggunakan Algoritma Support Vector Machine pada Covid_19

## Sentiment Analysis using the Support Vector Machine
Algorithm on Covid_19
1 Adytyo Wahyu Nugroho, 2 Norhikmah*
1 Informatika, Fakultas Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
2 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jln.Ring Road Utara, Condong Catur,Sleman,Yogyakarta,Indonesia *e-mail :hikmah@amikom.ac.id
( received: 18 December 2023, revised: 24 July 2024, accepted: 27 July 2024)

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi yang masif ini mempermudah dalam kehidupan masyarakat dalam berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  sosial  media,  Sosial  media  yang  masyarakat  gunakan  banyak mendapatkan informasi mengenai berita atau peristiwa yang sedang terjadi di Indonesia, salah satunya adalah  sosial  media Twitter yang  banyak  memberikan  informasi  untuk  masyarakat  Indonesia  salah satunya adalah informasi mengenai Covid-19 yang sedang marak terjadi di wilayah Indonesia. Analisis sentimen merupakan salah satu cabang dari Natural Language Processing (NLP) yang dapat membantu mengetahui  sentimen  yang  terjadi  pada  masyarakat.  Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa tweet untuk  melakukan  sentimen  analisis  yang  didapat  pada  sosial  media Twitter. Penelitian  ini memanfaatkan  salah  satu  algoritme  dari Supervised  Learning yaitu Support  Vector  Machine dalam dalam penelitian ini menggunakan tiga (3) kernel untuk Support Vector Machine masing masing adalah Linear, Radial  basis  function dan Polynomial untuk  mencari  pada  kernel  berapa  menghasilkan  nilai akurasi tertinggi. Dari percobaan yang dilakukan dengan menggunakan pembagian data untuk training sebanyak 70% dan untuk data testing sebanyak 30% dari total data 6000 data, dihasilkan nilai akurasi untuk metode Support Vector Machine pada kernel Linear menghasilkan nilai akurasi sebesar 89% dan untuk kernel Radial basis function akurasi sebesar 90% dan untuk kernel Polynomial menghasilkan akurasi sebesar 88%. Sehingga disimpulkan untuk ke-tiga (3) kernel untuk pengujian metode Support Vector Machine pada kernel Radial basis function menghasilkan nilai akurasi terbaik.
Kata kunci: sentimen analisis, support vector machine (SVM), twitter, covid-19

## Abstract
This massive development of information technology makes it easier for people's lives in various fields, one of them is social media, social media that people use a lot to get information about news or events that  are  happening  in  Indonesia,  one  of  which  is  social  media  Twitter  which  provides  a  lot  of information for the people of Indonesia, one of which is information about Covid-19 which is currently rife in the territory of Indonesia Sentiment analysis is a branch of Natural Language Processing (NLP) which can help determine the sentiments that occur in society. This study uses data in the form of tweets to  carry  out  sentiment  analysis  obtained  on  Twitter  social  media.This  research  utilizes  one  of  the Supervised Learning algorithms, namely Support Vector Machine. In this study, three (3) kernels are used for the Support Vector Machine, each of which is Linear, Radial basis function and Polynomial, to find which kernel produces the highest accuracy value. From the experiments carried out using data sharing for training as much as 70% and for testing data as much as 30% of the total data of 6000 data, the resulting accuracy value for the Support Vector Machine method on the Linear kernel produces an
accuracy value of 89% and for the Radial kernel base function accuracy by 90% and for the Polynomial kernel it produces an accuracy of 88%. So it is concluded for the three (3) kernels for testing the Support Vector Machine method on the Radial basis function kernel to produce the best accuracy value. Keywords: sentiment analysis, support vector machine (SVM), twitter, covid-19

## 1 Pendahuluan
World Health Organization (WHO) mendeklarasikan virus COVID-19 sebagai pandemi global pada 11 Maret 2020 WHO melaporkan lebih 52 juta orang terkonfirmasi positif Covid-19 dan 1,2 juta orang meninggal dunia pada minggu kedua bulan November 2020. Sementara Indonesia mencatat 463 ribu orang terkonfirmasi positif dengan korban meninggal telah mencapai 15.148 orang. Penyebaran virus  secara  cepat  melalui  kontak  fisik  memaksa  semua  negara  menerapkan  social  distancing  dan physical  distancing  untuk  mengurangi  interaksi.  Faktor  utama  penularan  melalui  droplets  yang dikeluarkan selama berbicara, batuk, atau bersin menjadikan penerapan pembatasan sosial merupakan strategi  yang  paling  banyak  diadopsi  disaat  belum  ada  vaksin  [1] Data  tersebut  kemudian  di  proses dengan  melakukan Text  Mining lalu  kemudian  di  lakukan  klasifikasi  Tweet  berdasarkan  pembagian sentimen yaitu bermuatan Positif dan Negatif.
Klasifikasi ini menggunakan algoritme Support Vector Machine . Klasifikasi di gunakan untuk memberikan  kemudahan  dalam  melihat  opini  yang  bernilai  Positif  dan  Negatif  Tingkat  akurasi  dari algoritme akan memberikan pengaruh pada hasil klasifikasi[2]Metode Support Vector Machine (SVM) digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasi teks sentimen. Dalam komputasi metode ini akan memakan waktu yang lama apabila fitur yang digunakan cukup banyak, dan digunakan fitur fitur untuk menyeleksi yang relevan, menghindari overfitting. Seleksi fitur yang di gunakan adalah seleksi fitur Weight by SVM yang di harapkan bisa meningkatkan nilai akurasi yang signifikan [3] . Algoritme Support  Vector  Machine dapat  di  gunakan  untuk  mengklasifikasi  opini-opini tersebut.  Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  sebelum  nya  digunakan  algoritme Support  Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam melakukan sentimen analisis Penelitian yang di lakukan ditemukan algoritme Support Vector Machine disandingkan dengan fitur TF-IDF menghasil tingkat  akurasi  sebesar    86%  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes yang  juga dikolaborasikan  dengan  TF-IDF  ketika  melakukan  analisis  opini  masyarakat  mengenai  Gojek  pada Twitter yang  dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu  positif  dan  negatif.  TF-IDF  digunakan  agar  dapat membantu dalam meningkatkan akurasi apabila disandingkan dengan metode Support Vector Machine dibanding ekstrasi fitur seperti Ratio dan N-Gram [4] .

## 2 Tinjauan Literatur
Di  Indonesia  virus  tersebut  sudah  menjangkit  34  provinsi  dan  415  kabupaten  /  kota.  Pada  saat tulisan ini dibuat data pada Worldmeter yang bersumber dari data World Health Organization (WHO) sudah  terdata  sekitar  3.015.411  tersebar  di  sekitar  213  negara  dan  menyebabkan  kematian  sebesar 207.968 korban jiwa[5].
Algoritme Support Vector Mahcine (SVM) dan seleksi fitur juga telah dilakukan pada [6], dengan menggunakan  Information  Gain  (IG)  sebagai  seleksi  fitur  mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik  yaitu 76,66%.  Kekurangan  dari  seleksi  fitur informasi  gain yaitu  mempunyai  nilai  yang  rendah  jika  fitur tersebut  muncul  didalam  semua  kelas  Seleksi  fitur  lain  juga  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi seperti  pada  penelitian  [7].  Dalam  permasalahan    untuk  analisis  sentimen    menggunakan  salah  satu algoritma Support Vector Machine (SVM),karena dapat memberikan  tingkat hasil yang lebih baik jika dibandingkan  oleh  salah  satu  metode  klasifikasi  sejenis  seperti Artificial  Neural  Network (ANN) terutama  pada  menyelesaikan  solusi  dikarenakan Support  Vector  Machine dapat  menemukan  solusi yang lebih optimal[9].
Penerapan algoritme dari Support vector machine dalam melakukan klasifikasi buku yang terdapat didalam  perpustakaan  berbasis  digital on-line, buku-buku  yang  cocok  yang  sesuai  dengan  keilmuan yang dipakai untuk melakukan bahan analisis dalam memberikan rekomendasi judul untuk mahasiswa dan sesuai refrensi buku yang diingikan.[10].Dalam penelitian yang menyangkut komparasi Algoritme Klasifikasi Machine  Learning dan feature  selection pada  Analisis  Sentimen  pada  Review  Film, dari penelitian  yang  dilakukan  tersebut  diperoleh  hasil  bahwa  algoritme Support  Vector  Machine
mempunyai akurasi yang tinggi dibanding algoritme klasifikasi yang lainnya serta seleksi fitur dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dibanding metode Support Vector Machine. [11].
Algoritme klasifikasi yang saat ini  mempunyai tingkat akurasi tingkat akurasi sebesar  80.77%. pada  peneltian Sentimen Analisis  Operasi  Tangkap  Tangan  KPK  Menurut Masyarakat [12]. Support Vector Machine dapat melakukan klasifikasi dari data opini yang beredar di sosial media Twitter dengan hasil dari tingkat akurasi sebesar 91,67% [13]. Salah satu dari penelitian yang melakukan pemanfaatan data  yang  berasal  dari  sosial  media twitter adalah  data  yang  mengenai  politik  yang  terkait  dengan sentimen  calon  presiden  Jokowi  dan  Prabowo  untuk  melakukan  hasil  dari  sentimen  menggunakan algoritme Support  Vector  Machine menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dari  melakukan klasifikasi  adalah  sebesar 86% [14]. Analisis  Sentimen  Berita  Artis  Dengan  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine. Pada  penelitian  tersebut  memberikan  akurasi  yang  ditampilkan  dalam confusion matrix dan kurva ROC dengan tingkat akurasi sebesar 73.33% dan AUC sebesar 0,774 dalam hal ini algoritma Support Vector Machine dapat melakukan optimasi yang berdampak pada peningkatan nilai akurasi [15]. Dari jumlah data yang didapat dari situs A World of Tweets dot com negara Indonesia mendapatkan posisi ketiga didunia sebagai negara yang banyak menggunakan  media sosial Twitter dan menulis ( tweet) yakni sebesar 11,39% diperoleh dari data pada tahun 2010 sampai dengan tahun 2012 dengan  pengguna  sebanyak  383  juta  profil[16]. Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  salah  satu metode  klasifikasi  yang  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  bersifat  nonlinier.  SVM  bekerja sesuai dengan proses yang dilakukan dengan mencari fungsi atau proses pemisah ( hyperplane) dengan cara memaksimalkan jarak antara kelas pada setiap sentimennya[17].
Pada  penelitian  memiliki  kontribusi  yaitu  berdasarkan  uji  perbandingan pada  algoritma  SVM menggunakan 3 kernel yaitu Linear , Radial basis function dan Polynomial untuk mendapatkan pada kernel apa menghasilkan nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan metode evaluasi yaitu confusion matrix, dengan menggunakan data penyebaran covid_19.

## 3 Metode Penelitian
Dalam penelitian ini dijelaskan metode yang dipakai dalam penelitian terdiri dari beberapa tahapan meliputi  Mengumpulkan  Dataset  menggunakan  aplikasi  Webharvy,  Labeling  Data,  Preprocessing, Transformation TF-IDF, Training Model Klasifikasi ( Support Vector Machine ) dan Hasil Klasifikasi. Alur dari penelitian dapat di jelaskan pada alur penelitian sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Dataset yang akan di gunakan dalam penelitian ini didapat melalui pengumpulan menggunakan WebHarvy  yang  mana  di  Webharvy  sudah  tersedia  data  berupa tweet dengan  banyak  data sejumlah 8577 data, data yang dikumpulkan dilakukan dari bulan Januari 2020 sampai dengan bulan Juli 2021 data yang sudah dikumpulkan berupada data teks tidak terstruktur dan harus diolah  untuk  melakukan  penelitian.  Dari  sebanyak  8577  data  yang  sudah  diolah  kemudian dipisahkan  data  yang  bernilai  positif  dan  bernilai  negatif  yang  mana  dilakukan  untuk mempermudah dalam melakukan penelitian dengan menggunakan data yang sudah diolah.
2. Pelabelan Data
Pelabelan data yang akan di gunakan penelitian di lakukan menggunakan metode textblob dan label  yang  di  gunakan  adalah  label  negatif  dan  positif  yang  mana  untuk  menentukan  jenis sentimen pada tweet apakah bersentimen negatif atau positif. Hasil akhir dari labeling dataset diperoleh 50,8% data sentimen positif dan 49,2% data sentimen negatif, dilakukan labeling data menjadi positif negatif adalah supaya mempermudah untuk melakukan proses pengujian data.
3. Proses Pre-processing
Pada tahapan selanjutnya di lakukan Pre-Processing pada dataset yang telah di kolektif, Pre- Processing pada penelitian ini melalui beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Case Folding
Pada tahapan case folding di lakukan perubahan huruf kapital menjadi huruf kecil semua atau yang di sebut lower case
2. Tokenizing
Pada tahapan tokenizing dilakukan untuk memotong kata dalam dataset yang akan di gunakan penelitian.
3.           Stopword Removal
Volume 13, No. 4, 2024: 1758-1772
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tahapan dalam stopword removal adalah membuang atau menyaring kata kata yang  sering  muncul  dalam  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  pemrosesan dataset nanti nya
4. Normalisasi
Tahapan  dalam normalisasi adalah  untuk  menghapus  karakter  diluar  huruf alfabet (a-z) dan juga termasuk tanda baca itu sendiri
5. Stemming
Tahapan Stemming dilakukan  yaitu  merubah  kata-kata  menjadi  sebuah  kata dasar untuk digunakan melakukan penelitian
4. Pembobotan kata menggunakan term frequency-invers document frequency (tf-idf) Didalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan term  frequency-invers  document frequency  (tf- idf) untuk melakukan perubahan pada teks menjadi nilai matrik(atau nilai vektor), Nilai dari tf- idf akan semakin bagus dengan dilakukannya berapa kali dari sebuah kata yang muncul didalam dokumen  dan  akan  turun  sebanding  dengan  banyaknya  data  yang  digunakan. TF-IDF merupakan hasil dari tf dan idf atau yang diformulakan melalui persamaan(1) , tf (t, d) didalam persamaan (2) , dan idf (t, D) didalam persamaan 3. 𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝑑, 𝐷) = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑). 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷)  (1)
Yang dimana:
𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) = 𝑙𝑜𝑔(1 + 𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑡, 𝑑) (2) 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷) = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑁 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑑∈𝐷):𝑡∈𝑑 ) (3)
Tf(t,d) adalah sebuah frekuensi kata atau ( term ) yang akan menentukan seberapa banyak dari suatu  kata  yang  muncul  pada  seluruh  isi  dokumen  dan,  idf(t,D)  adalah inverse  document frequency dari kata atau (t) dan N adalah jumlah dari dokumen yang ada didalam data dan df adalah dokumen yang mengandung kata atau term (t) [18]
5. Implementasi Support Vector Machine Support  Vector  Machine berfungsi  untuk  melakukan  tugas  fungsi  pemisah  yang  terbaik  di antara fungsi yang ada dalam melakukan pemisahan dua objek.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada proses pengumpulan data dilakukan menggunakan webharvy diperoleh data sebanyak 8577 data yang diperoleh, data penelitian dikumpulkan pada bulan Januari 2020 sampai dengan Juli 2021. Jumlah data yang didapat kemudian dilakukan pembagian untuk data sebelumnya dilakukan balancing data sebanyak 3000 untuk data yang bermuatan positif dan 3000 data untuk bermuatan positif, setelah dilakukan balancing data kemudian data dibagi untuk 70% data training dan 30% untuk data testing, kemudian  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritme support  vector  machine dengan ditampilkan akurasi menggunakan confusion matrix.

## 4.1 Data
Data yang didapatkan melalui aplikasi webharvy yang didapat dari sosial media Twitter dengan keyword #covid19indonesia dan #coronaindonesia, dari data yang dicari didapat data sebanyak 8577 data, contoh data dapat dilihat pada tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Contoh data
Si covid-19 dari yg awalnya jauh di luar sana, sampe akhirnya dalam enam bulan ini banyak ring satu saya yg kena. Bahkan Ulasan positif

## 4.2 Pre-Processing
Tahap  pada Preprocessing digunakan  untuk  membersihkan  data  dari noise atau gangguan yang dapat  menghambat proses klasifikasi  untuk  menjadi  maksimal.  Dalam penelitian ini preprocessing digunakan untuk mengubah data mentah menjadi data yang siap digunakan untuk pengujian, berikut beberapa tahapan Preprocessing 4.2.1 Case-Folding
Tahap  selanjutnya  adalah case  folding pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengubah huruf menjadi huruf kecil semua yang digunakan untuk mempermudah dalam dalam proses selanjutnya.
Hasil  dari  case-folding  adalah  mengubah  teks  yang  terdapat  huruf  kapital  di  dalam menjadi huruf kecil untuk memudahkan dalam proses pengujian menggunakan dataset tersebut
Tabel 2. Case-folding Sebelum Case Folding Sesudah Case Folding Kamu gak bosen kah begini terus ? Tolong cepatlah pergi, #COVID19 #Covid #COVID19indonesia kamu  gak  bosen  kah  begini  terus tolong cepatlah pergi Heran ya sama org2 yg
mengelu2kan  angka  kesembuhan COVID  hari  ini tinggi,  tapi  kalau angka  infeksi  barunya  jauh  lebih tinggi  lagi,  ya  ga  ada  guna  oi! #COVIDIOTS #COVID19 #covid19Indonesia heran  ya  sama  org  yg  mengelukan angka  kesembuhan  covid  hari  ini tinggi  tapi  kalau  angka  infeksi barunya jauh lebih tinggi lagi ya ga ada guna oi
Semenjak  pernah  terpapar  covid- 19 saya jadi berhenti merokok dan saya mulai menabung dan uangnya  saya  gunakan  untuk keperluan swabb antigen dll. semenjak pernah terpapar covid saya jadi  berhenti  merokok  dan  saya mulai  menabung  dan  uangnya  saya gunakan  untuk  keperluan  swabb antigen dll keren bukan
Output dari hasil case folding adalah mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil pada dataset.
org  yg  taat  protokol  kesehatanpun  mulai  terpapar.  Semoga semuanya  selalu  sehat  dan  pandemi  ini  segera  berakhir #COVID19 #COVID19indonesia rumah sakit mana saja yg malprateknya tdk ada (atau minim) selama menghandling pasien corona di #indonesia ?
Ulasan negatif
Gambar 1. Kode case-folding
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.2.2 Tokenizing
Proses  melakukan  pemotongan  kata  ini  didalam Preprocessing disebut  dengan tokenizing .  Tokenizing  dengan  kata  lain  bisa  disebut  untuk  menghilangkan  sebagian tanda baca seperti nomor,tanda kutip,simbol baca dan megubah kata kata ke huruf yang kecil
Pada kode tokenizing diatas digunakan untuk menghapus tanda baca, emoji, link/url, hastag  yang  terdapat  didalam  dataset  yang  digunakan  untuk  mempermudah  dalam Pemrosesan pengujian dataset yang akan digunakan. Tokenizing adalah sebuah proses untuk  memecah  kalimat  ke  dalam  kata,  dan  kata  yang  sudah  dihasilkan  dari  proses Tokenizing  disebut  Token,  didalam  kode  tersebut  terdapat  fungsi  seperti  def remove_number(text)  yang  berguna  untuk  menghapus  setiap  nomor  yang  terdapat didalam dataset kemudian def remove_puctuation(text) untuk menghapus tanda baca yang  terdapat  dalam  dataset  selanjutnya  def  remove_whitespace(text)  menghapus penggunaan dua spasi menjadi satu spasi dalam dataset,kemudian untuk baris kode def remove_singl_char(text) berfungsi untuk menghapus huruf yang terduplikat atau ganda yang ada terdapat didalam dataset, setelah melakukan Tokenizing makan dilakukanlah untuk melihat seberapa banyak kata yang muncul.
Tabel 3. Tokenizing
Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing Jadi begini rasanya terkena COVID-19 dengan gejala-gejala yang ada. Bagaimana  denganmu?  #COVID19 #COVID19indonesia jadi  begini  rasanya  terkena  covid dengan  gejala  gejala  yang  ada bagaimana denganmu   covid   covid indonesia Tetap  jaga  jarak  kalau  gak  mau TERSAKITI.  #Covid_19  #COVID19 #COVID19indonesia tetap  jaga  jarak  kalau  gak  mau tersakiti      covid        covid      covid indonesia Gambar 2. Kode Tokenizing
Volume 13, No. 4, 2024: 1758-1772
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Covid19 itu beneran apa bohongan sih?
, Yg punya argumen soal cocid tolong di jelasin donk :) #COVID19 #COVID19indonesia #AstraZeneca #COVIDIOTS #COVISHIELD #Covid_19 covid  itu beneran apa bohongan sih yg punya argumen soal cocid tolong di  jelasin  donk    covid      covid indonesia    astrazeneca    covidiots covishield  covid Apa hasil #ppkm atau #psbb selama ini? Koq  bisa  rekor  baru  malah  terukir  di tengah penggiatan PPKM? #inisihmakinparah #COVID19 #COVID19indonesia apa hasil  ppkm atau  psbb selama ini koq bisa rekor baru malah terukir di tengah penggiatan ppkm inisihmakinparah    covid      covid indonesia 4.2.1 Stopword removal
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan stopword  removal yaitu  melakukan penyaringan  terhadap  kata-kata  yang  sering  muncul  atau  yang  jarang  muncul,  pada tahapan  ini  dari  beberapa  kata  yang  muncul  tidak  akan  digunakan  karena  untuk membuat sistem yang optimal.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan stopword  removal yaitu  melakukan penyaringan  terhadap  kata-kata  yang  sering  muncul  atau  yang  jarang  muncul,  pada tahapan  ini  dari  beberapa  kata  yang  muncul  tidak  akan  digunakan  karena  untuk membuat sistem yang optimal. Stopword dijelaskan bahwa untuk menyaring kata-kata yang muncul dalam sebuah dataset, didalam codingan ini dijelaskan bahwa stopword menggunakan  bahasa  Indonesia,  kemudian  menambahkan  kata  stopword  yang  akan digunakan seperti “yg, dg, rt, dgn, ny,d ll” setelah itu menambahkan stopword yang sudah ada didalam text file yang berbentuk csv, text file ini diperoleh dari kata-kata yang  sering  digunakan  dalam  sosial  media  twitter  kemudian  setelah  melakukan penambahan stopword dari file csv tadi kita lakukan merubah stopword yang berbentuk string  menjadi  list  dan  kemudian  di  konversikan  atau  rubah  menjadi  sebuah  kamus, setelah melakukan konversi tadi maka dilakukan menghilangkan stopword atau kata kata yang sering muncul didalam token atau kata-kata yang sudah di tokenizing tadi kemudian ditampilkan hasil dari stopword yang sudah dilakukan tadi, bisa dilihat hasil dari stopword yang dilakukan oleh kode diatas seperti hasil dibawah ini.

## Tabel 4. Stopword-removal
Gambar 3. Kode stopword-removal
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sebelum Stopword Sesudah Stopword berita  tahun  penuh  dengan  terpapar penyakit tahun kenaikan kasus terpapar virus  melonjak  angka  kematian  terus naik tahun tahun tahun ['berita', 'penuh', 'terpapar', 'penyakit', 'kenaikan', 'terpapar', 'virus', 'melonjak', 'angka', 'kematian'] kalo ppkm diperpanjang apakah cicilan kpr  kkb  kartu  kredit  itu  boleh  ditunda tanpa denda bunga dan surat peringatan ya  ppkm  darurat  lanjut  lalu  rakyatnya mau makan apa tdk semua orang tidak bekerja mendptkan penghasilan ['ppkm', 'diperpanjang', 'cicilan', 'kpr',  'kkb',  'kartu',  'kredit',  'ditunda', 'denda',  'bunga',  'surat',  'peringatan', 'ppkm', 'darurat', 'rakyatnya', 'makan', 'mendptkan', 'penghasilan'] heran  ya  sama  org  yg  mengelukan angka kesembuhan covid hari ini tinggi tapi  kalau  angka  infeksi  barunya  jauh lebih tinggi lagi ya ga ada guna oi ['heran', 'mengelukan', 'angka', 'kesembuhan', 'covid', 'angka', 'infeksi', 'barunya']

## 4.2.2 Stemming
Tahapan yang dilakukan selanjutnya adalah Stemming pada tahapan ini dilakukan untuk mengubah kalimat menjadi kata dasar suatu kalimat. Proses stemming pada dokumen Bahasa  Indonesia  cukup  kompleks,  karena  harus  dilakukan  penghilangan  seluruh imbuhan pada kata-kata yang terdapat pada tweets . Library yang di gunakan merupakan library sastrawi yang digunakan untuk melakukan Stemming dalam bahasa Indonesia
Stemming  pada  kode  diatas  menggunakan  library Sastrawi yang  dimana  library sastrawi adalah  library  yang  digunakan  untuk  melakukan  stemming  berbahasa Indonesia, untuk melihat hasil dari stemming ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 5. Stemming
Sebelum proses stemming
Sesudah proses stemming

## Gambar 4. Kode stemming
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
waspada covid melandai waspada  tukang  jualan  vaksin antigen  dan  test  pcr  masih berusaha main drama lagi ['waspada',  'covid',  'landai', 'waspada',  'tukang',  'jual', 'vaksin', 'antigen', 'test', 'pcr', 'usaha', 'main', 'drama'] akhir  ini  saya  lihat  pemerintah pusat  dgn  tenaga  dlm  lebih memilih  tangani  papua  operasi militer daripada melawan lihat  perintah  pusat  dgn tenaga  dlm  pilih  tangan papua  operasi  militer  lawan covid covid indonesia
liat  status  di  sosmed  hampir setiap  hari  isinya  kabar  duka setiap  harinya  ada  aja  yg  wafat dari  orang  yg  kenal  sampe  gak kenal bahkan karena corona atau bukan kayaknya kematian sangat
dekat  banget  kayak  tinggal tunggu giliran aja gitu ['lihat', 'status', 'sosmed', 'isi', 'kabar',  'duka',  'hari',  'wafat', 'kenal', 'sampai', 'kenal', 'corona', 'kayak', 'mati', 'banget',  'tinggal',  'tunggu', 'gilir'] semoga  keadaan  bumi  ini  lekas membaik ['moga', 'bumi', 'lekas', 'baik']
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4.3 Analisis sentimen menggunakan Support vector machine untuk kernel linear
Dalam  tahap  ini,  untuk  melakukan  pengujian  model Support  vector  machine kernel linear menggunakan  bahasa  pemrograman python dan  dibuat  pada  google  colab,  untuk  mengetahui hasil dari klasifikasi menggunakan algoritme Support vector machine yang menggunakan data sebanyak 70% untuk data training dan 30% untuk data testing ditampilkan dibawah.
dari hasil proses kode diatas dihasilkan untuk tingkat akurasi menggunakan algoritme Support vector machine dengan data training 70% dan data test 30% dihasilkan akurasi sebesar 88,61% dan untuk melihat hasil dari confusion matrix.
Untuk mengetahui hasil dari confusion matrix dilakukan perhitungan manual untuk mengetahui dari accuracy,precision,recall,f1-score dilakukan perhitungan dibawah.
Gambar 5. kode untuk Support vector machine kernel linear
Gambar 6. Hasil dari confusion matrix
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 783 + 812
783 + 812 + 93 + 112 𝑋 100  =  0.8861  =  88,61%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 783 783+93 = 89%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 783 783 + 112 =  87%
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥0,89 𝑋 0,87
0,89  +  0,87 =  89%
Berdasarkan  perhitungan  manual  di  atas  nilai  akurasi  adalah  88,61  %  sedangkan  untuk presisi/ precision sebesar 89% dan recall 87% dan juga F1 score sebesar 89% yang mana untuk Support  vector  machine kernel  Linear  ini  lumayan  cukup  baik  dalam  melakukan  prediksi sentimen kalimat yang terdapat dalam dataset.

## 4.4 Analisis sentimen menggunakan Support vector machine kernel radial basis function
Untuk pengujian kernel radial basis function hampir sama dengan kernel linear , pada pengujian menggunakan radial basis function menggunakan data training 70% dan data test 30%, untuk hasil dari radial basis function dilihat pada kode pada gambar 3.
Hasil  dari  pengujian  menggunakan  kode  diatas  untuk  menentukan  hasil  dari  klasifikasi  pada algoritme Support  vector  machine kernel radial  basis  function menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 89,66% dan untuk melihat hasil dari confusion matrix untuk kernel radial basis function dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 7. Kode untuk support vector machine kernel radial basis
function
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Untuk mengetahui hasil dari confusion matrix dilakukan perhitungan manual untuk mengetahui dari accuracy,precision,recall,f1-score dilakukan perhitungan dibawah.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 787 + 827 787 + 827 + 78 + 108 𝑋 100  =  0,8966  =  89% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 787 787 + 78 = 90% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 787
787 + 108 =  88%
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑋 0,90 𝑋 0,88
0,90  +  0,88 =  89%
Berdasarkan perhitungan manual di atas nilai akurasi adalah 89,66 % sedangkan untuk presisi/ precision sebesar  90%  dan recall 88%  dan  juga  F1 score sebesar  89%  yang mana  untuk Support  vector  machine kernel radial  basis  function ini  hampir  sama dengan kernel Linear dalam melakukan prediksi sentimen kalimat yang terdapat dalam dataset.

## Gambar 8. Confusion matrix untuk kernel radial basis function
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4.5 Analisis sentimen menggunakan Support vector machine kernel Polynomial
Pada pengujian menggunakan kernel Polynomial tidak berbeda jauh dengan pengujian kernel sebelumnya  yaitu  menggunakan  kode  yang  hampir  sama  tetapi  pada  kernel  Polynomial  ini menggunakan derajat/degree untuk mengetahui akurasi nya, dan untuk mengetahui nilai akurasi dari kernel Polynomial dan untuk mengetahui nilai akurasi dari kernel Polynomial dapat dilihat pada gambar yang ada dibawah ini:
Pada  hasil  dari confusion  matrix hasil  dari akurasi  model  yang  dihasilkan  dalam melakukan  prediksi  sebesar  88%  untuk  metode Support  vector  machine kernel radial  basis function dan untuk classification report dapat dilihat nilai precision, recall, dan F1 score untuk pelabelan 0 dan 1 menghasilkan nilai precision 92% untuk label 0 dan precision 85% untuk label 1, nilai recall menghasilkan 86% untuk label 0 dan recall menghasilkan 91% untuk label 1, F1 memiliki nilai 89% untuk label 0 dan 88% untuk label 1, selanjutnya output matrix untuk confusion matrix untuk label 0 sebanyak 830 kalimat dari seharusnya 962 kalimat sedangkan untuk label 1 sebanyak 763 kalimat dari yang seharus nya 838 kalimat.
Gambar 9. Kode untuk kernel Polynomial
Gambar 10. Confusion matrix untuk kernel Polynomial
Kemudian  untuk  melakukan  hasil  perhitungan  manual  untuk  hasil  akurasi  dari  kernel Polynomial menggunakan rumus atau metode dibawah.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
763 + 830 763 + 830 + 75 + 132 𝑋 100  =  0,88,55  =  88%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 763
763 + 75 = 91%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 763
763 + 132 =  85%
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑋 0,91 𝑋 0,85
0,91  +  0,85 =  87%
Berdasarkan  perhitungan  manual  di  atas  nilai  akurasi  adalah  88  %  sedangkan  untuk presisi/ precision sebesar 91% dan recall 85% dan juga F1 score sebesar 87% yang mana untuk Support vector machine kernel radial basis function ini hampir sama dengan kernel Polynomial dalam  melakukan  prediksi  sentimen  kalimat  yang  terdapat  dalam  dataset.  Kemudian  kita melakukan  perhitungan  akurasi  dan  menampilkan  hasil  visual  untuk  metode Support  vector machine kernel Polynomial.

## 5 Kesimpulan
Pada  penelitian  terhadap  sentimen  analisis  mengenai  Covid-19  Indonesia  pada  sosial  media Twitter dengan menggunakan Support Vector Machine yang menggunakan tiga (3) kernel yaitu Linear, Radial  Basis  Function,  Polynomial menghasilkan  tingkat  akurasi  untuk  kernel  Linear  sebesar  89% kemudian untuk kernel Radial Basis Function sebesar 90% dan untuk kernel terakhir yaitu Polynomial sebesar 88%. Dari tingkat akurasi yang didapat setelah melalui proses Pre-Processing yang dilalui oleh dataset. Dari tingkat akurasi yang didapat disimpulkan bahwa untuk metode Support Vector Machine menghasilkan  akurasi  terbaik  pada  kernel Radial  Basis  Function memiliki  akurasi  yang  baik  dalam melakukan Sentimen Analisis, sehingga dapat dikatakan mampu memberikan prediksi sentimen pada teks dengan baik dan akurat.
Referensi
[1] Samsir,  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F.  Edi,  and  R.  Watrianthos,  “Analisis  Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  157–163,  Jan.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[2] F. Rahutomo, Y. Saputra, and A. Fidyawan, “Implementasi Twitter Sentiment Analisis untuk Review  Film  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine ,” Jurnal  Informatika Polinema , vol. 4, no. 2, pp. 93–99, 2018.
[3] A. Raudya Wibowo, N. Nidya, A. Firdausi Rahma, and Agussalim, “Analisis Sentimen Hastag ‘Dirumahaja’ Saat Pandemi Covid-19 Di Indonesia menggunakan NLP,” 2020.
[4] A. M. Pravina, I. Cholissodin, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter  menggunakan Algoritme  Support  Vector  Machine (SVM),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] D. Agustono, D. Sianturi, A. Taufik, and W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Warga China Saat Pandemi Dengan Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency dan Support Vector Machine ,” 2020. [Online]. Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire
[6] A.  Utami,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Berita  Kebakaran  Hutan  Melalui  Komparasi Algoritma Support  Vector  Machine dan K-Nearest  Neighbor Berbasis Particle  Swarm Optimization ,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  1,  2017,  [Online].  Available: www.tribunnews.com
[7] I.  Santoso,  W.  Gata,  and  Paryanti  Budi  Atik,  “Penggunaan Feature  Selection di  Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum,” Jurnal Resti , vol. 3, no. 3, pp. 364–370, 2017.
[8] Erlin,  J.  Sianturi,  A.  Hajjah,  and  Agustin,  “Analisis  Sentimen  Prosesor  AMD  Ryzen menggunakan Metode Support Vector Machine ,” SATIN-Sains dan Teknologi Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 129–141, 2021, doi: 10.33372/stn.v7i2.804.
[9] S.  Azza  Amira,  S.  Utama,  and  dan  Muhammad  Hanif  Fahmi,  “Penerapan  Metode Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada Review Pelanggan Hotel,” Edu Komputika , vol. 7, no. 2, 2020, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom
[10] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and R. R. Waliyansyah, “Analisis dan Penerapan Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  Data  Mining  untuk  Menunjang  Strategi Promosi,” 2019.
[11] N.  Made  Gita  Dwi  Purnamasari,  M.  Ali  Fauzi,  and  L.  Shinta  Dewi,  “Identifikasi Tweet Cyberbullying pada Aplikasi Twitter menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan  Information  Gain  (IG)  sebagai  Seleksi  Fitur,”  2018.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[12] R.  Pebrianto,  T.  Rivanie,  R.  Nurfalah,  W.  Gata,  M.  Fahmi  Julianto,  and  S.  Nusa  Mandiri, “Adopsi Algorithm Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Larangan Mudik Lebaran 2020 pada Twitter,” vol. VI, no. 2, 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[13] N. Hendrastuty, A. Rahman Isnain, and A. Yanti Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada  Twitter  dengan  Metode Support  Vector  Machine ,” Jurnal Informatika: Jurnal pengembangan IT (JPIT) , vol. 6, no. 3, 2021, [Online]. Available: http://situs.com
[14] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” vol. 8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[15] D.  S.  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen  Pinjaman  Online  Di  Twitter  menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” 2021.
[16] N. Dwi Putranti and E. Winarko, “Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum  Entropy dan  Support  Vector  Machine ,” IJCCS ,  vol. 8,  no.  1, pp.  91–100, 2014.
[17] B. Pamungkas, E. Purbaya, and D. Januarita, “Analisis Sentimen Twitter menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020,” J.OF INISTA , vol. 3, pp. 10–20, 2021.