Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.417 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 143-150 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF SENTIMENT OF INDONESIAN COMMUNITY ON METAVERSE USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
Siti Sumayah *1 , Falentino Sembiring 2 , Wisuda Jatmiko 3
1,2,3 Jurusan Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra Sukabumi, Indonesia Email: 1 siti.sumayah_si18.@nusaputra.ac.id , 2 falentino.sembiring@nusaputra.ac.id ,
3 wisuda.jatmiko@nusaputra.ac.id
(Naskah masuk: 25 Juni 2022, Revisi: 6 Juli 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Metaverse was widely discussed right on October 28, 2021, when Mark Zuckerberg announced the company name change from Facebook to Meta. Regarding the sophisticated Metaverse concept, it is possible to make the pros and cons between the Indonesian people. This information is widely distributed in various media crews, one of which is Twitter social media. Tweets from social media can be used to obtain data and information as material for  research  on  sentiment  analysis.  This  study  aims  to  determine  the  response  of  the  Indonesian  people  to  the Metaverse.  Material  data  was  obtained  from  Twitter  tweets  with  keywords  or  Metaverse  queries.  Research conducted by the Support Vector Machine Algorithm in research with TF-IDF word weighting, the tests carried out  with  the  results  of  the  class  division  of  positive  sentiment  70.69%,  neutral  15.85%,  negative  13.46%  will produce values of accuracy, precision, recall, and f1-score. They use various data, namely, 90% training data and 10% test data. The result is high accuracy in testing many data, 2504 data, and the accuracy value is 81%, with an average value of 79% precision, 63% recall, and 57% f1-score.
Keywords : Metaverse, Support Vector Machine, TF-IDF, Twitter

## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP METAVERSE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Metaverse ramai diperbincangkan tepat pada 28 oktober 2021 ketika Mark Zuckerberg mengumumkan pergantian nama perusahaan facebook menjadi meta. Mengenai konsep Metaverse yang canggih, tidak menutup kemungkinan menjadikan sebuah pro dan kontra antara masyarakat Indonesia. Informasi tersebut tersebar luas di berbagai awak media, salah satunya media sosial twitter. cuitan dari media sosial dapat digunakan untuk memperoleh berupa data maupun informasi sebagai bahan untuk penelitian pada sentimen analisis. Penelitian bertujuan untuk mengetahui mengenai  tanggapan  masyarakat  Indonesia  terhadap  Metaverse.  Bahan  data  yang  diperoleh  dari  cuitan  twitter dengan  kata  kunci  atau  query  Metaverse.  penelitian  yang  dilakukan  Algoritma  Support  Vector  Machine  pada penelitian dengan pembobotan kata TF-IDF, pengujian yang dilakukan dengan hasil pembagian kelas sentimen positif 70.69%, netral  15.85%, negatif 13.46% akan menghasilkan nilai  akurasi, precision, recall, dan f1-score. Menggunakan variatif terhadap data yaitu, data latih 90% dan data uji 10%. Dihasilkan Akurasi tinggi berada pada pengujian banyak data 2504 data, dan nilai akurasi 81%, dengan nilai rata-rata pada precision 79%, recall 63%, f1-score 57%.
Kata kunci : Metaverse, Support Vector Machine , TF-IDF, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  pada  teknologi  komunikasi  dan informasi  sangat  pesat  dan  berperan  penting  bagi kehidupan manusia dalam memenuhi kebutuhan yang harus dipenuhi. Kemajuan teknologi yang memanfaatkan  internet  berdampak  terhadap  pola hidup  manusia,  seperti  cara  berinteraksi  dengan sesama, bertukar informasi, hingga mencari informasi yang sedang ramai dibincangkan
masyarakat.  Dengan  adanya  keterbatasan  media konvensional  seperti,  radio,  koran,  tv.  Untuk mengutarakan pendapat. Tidak menutup media sosial jadi  pengganti  atau  alternatif  yang  tepat  untuk berekspresi [1].
Media  sosial  twitter  dapat  digunakan  untuk mendapatkan data dan informasi sebagai bahan untuk penelitian sentimen analisis, yang diambil dari cuitan twitter. Dari cuitan (tweet) dapat dijadikan bahan data
untuk  penelitian  sentimen.  Seperti  kabar Metaverse yang  sedang  ramai  setelah  Mark  Zuckerberg mengumumkan  mengenai  perubahan  nama  induk perusahaan  facebook  menjadi  Meta  Platforms  Inc atau  meta  Tepat  pada  28  Oktober  2021  [2].  Mark Zuckerberg  sebagai  salah  satu  pencetus  dalam pengembangan  teknologi Metaverse setelah  Neal Stephenson  yang  menciptakan  Istilah Metaverse dalam  Snow  Crash,  novel  bergenre  cyberpunk  yang diterbitkan  pada  1992  [3].  Digadang-gadang Metaverse merupakan  dunia  yang  melampaui semesta  secara  virtual  yang  saling  terhubung. pengguna  akan  direpresentasikan  menjadi  masuk kedalam  ruang  virtual  melalui  avatar,  karena  avatar dapat  menjadi  representasi  pengguna  dengan  apa yang  diinginkan  dengan  dunia  virtual  untuk berinteraksi  [3]. seperti  main game , meeting, transaksi ekonomi, wisata, konser dan masih banyak aktifitas lainya.
Topik perbincangan masyarakat Indonesia pada saat  ini  mengenai Metaverse yang  digadang-gadang merupakan  dunia  virtual  sangat  canggih  dan  cukup menguntungkan bagi para pelaku bisnis, investor dan masyarakat  biasa  pada  umumnya  seperti  halnya perusahaan  yang  mendirikan  metaverse  dengan versinya  masing-masing  [4].  Mengenai  konsep Metaverse yang  sangat  canggih,  tidak  menutup kemungkinan  menjadikan  sebuah  pro  dan  kontra antara masyarakat Indonesia mengenai Metaverse. Tujuan  penelitian  yaitu  untuk  mengetahui tanggapan atau opini masyarakat indonesia mengenai metaverse dan membantu para investor, pelaku usaha, dan masyarakat pada umumnya dalam melihat pasar metaverse.  Maka  dari  itu  peneliti  akan  melakukan penelitian  analisis  sentimen  untuk  mengetahui tanggapan masyarakat Indonesia terhadap metaverse, apakah masyarakat Indonesia lebih banyak memberikan  pendapat  bersifat  negatif,  netral  atau positif.  Karena  analisis  sentimen  yaitu  bidang  studi atau metode untuk menganalisis tanggapan atau opini [5].  Mengingat  data  yang  diperoleh  tidak  sedikit maka  bantuan  klasifikasi  algoritma Support  Vector Machine kernel Linear . Dataset tweet akan diproses atau  diolah  untuk  menghasilkan  klasifikasi  untuk mengukur akurasi mengenai dataset Metaverse pada tweet media sosial twitter.
Beberapa  penelitian  yang  membahas  Analisis Sentimen  memakai  Algoritma Support  Vector Machine banyak  digunakan.  Menurut  Penelitian Aulia Rahman Mengenai  opini tentang lockdown  di jakarta  dari  twitter,  memakai  Algoritma  SVM dan pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF Hasil sentimen analisis terhadap 2000 dat dengan hasil nilai 74% accuracy, 75% precision , 92% recall dan 83%
F1-Score [6]. Penelitian Dedi Darwis dalam Analisis Sentimen data twitter tentang pemberantasan korupsi
di  Indonesia  menggunakan  Algoritma  SVM  dan pembobotan  TF-IDF  sebagai  metodenya.  Dengan data 1890 dan 3846 term nilai Akurasi 82%, precision 90%, Recall 88%, f1-score 89% [7]. penelitian Rian Tineger  mengenai  Analisis  Sentimen  mengenai Layanan  pada  Indihome  dari  Twitter  menggunakan algoritma  Klasifikasi  SVM  dengan  280  data  tweet dengan  evaluasi Confusion  Matrix, menghasilkan 87% akurasi , 86% Precision , 95% Recall , 90% f1- score [8]. Penelitian Amar P. Natasuwarna mengenai Analisis  Sentimen  keberlanjutan  belajar  daring dengan  200  data  tweet  memakai  metode  SVM  dan pemilihan Fitur TF-IDF  evaluasi tertinggi dihasilkan pada 8-Fold Cross Validation dengan hasil accuracy 86,00%,  precision,38%,  dan  recall  85,02%  [9]. penelitian ini merupakan penelitian terkait mengenai Analisis  Sentimen  menggunakan  Algoritma  SVM dengan pembobotan kata menggunakan TF-IDF.

## 2. METODE PENELITIAN
Menjelaskan  tahapan-tahapan  yang  digunakan penulis  dalam  melakukan  penelitian.  Adapun  alur metode penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
metode  penelitian  merupakan  sebuah  alur  untuk melakukan  tahapan  dalam  penelitian  yang  akan dilakukan seperti yang ditunjukan pada gambar 1.

## 2.1  Crawling
Crawling atau pengumpulan data yaitu sebagai pengumpulan  data  untuk  dataset  [6].  Data  yang diperoleh  yaitu  dari  cuitan  Twitter  dengan query Metaverse, menggunakan  Twitter  yang  terkoneksi dengan  Twitter  Application  Programming  Interface (API), untuk mendapatkan akses diperlukan keys dan token .  Untuk  proses crawling data  memakai  python sebagai bahasa pemrograman dengan bantuan library yaitu tweepy.

## 2.2 Text Preprocessing
Text Preprocessing yaitu proses untuk meningkatkan  kualitas  pada  teks  atau  penyeleksian data  text  agar  menghilangkan noise [10].  data menjadi lebih terstruktur dan seragam dengan melalui tahapan proses sebagai berikut :
a. Cleaning ,  untuk  menghilangkan  tanda  baca, username, link, hashtag dan tanda baca.
b. Case Folding , yaitu untuk menyeragamkan kata yang terdapat pada dataset untuk menjadi huruf kecil.
c. Stemming ,dalam  penelitian  untuk  mengganti kalimat  dalam dataset menjadi  kata  dasar
dengan  meniadakan  kata  tambahan  atau imbuhan.
d. Tokenizing ,  dalam  penelitian  berfungsi  dalam pemotongan  pada  kalimat  yang  berada  pada dataset jadi perkata.
e. Text Normalization , yaitu untuk mengganti kata singkat jadi kata baku.
f. Stopwords, meniadakan  kata  yang  tidak berfungsi tapi seringkali terdapat pada tweet.

## 2.3 Word Cloud
Word  Cloud yaitu  bentuk  visual  dari keberadaan  kata.  makin  banyak  istilah  yang  sering muncul dalam dokumen yang dianalisis, maka dari itu kata yang muncul  pada gambar  tentu semakin besar [11]. Word  Cloud akan  diproses  setelah  tahapan preprocessing selesai.

## 2.4 Labeling Sentimen
Labeling Sentimen  pada  tahap  ini  Bertujuan untuk  mengetahui  pendapat  masyarakat  indonesia mengenai Metaverse pelabelan  atau Labeling yaitu proses pemberian terhadap kelas berdasarkan dari ciri atau  karakteristik  yang  terkandung  dalam  dokumen ataupun  kalimat  [12].  penelitian  pada  pelabelan sentimen dilakukan dengan membagi kelas menjadi 3 kelas Sentimen yaitu Positif, Netral, Negatif.  apabila kalimat  bernilai  >0  berada  dalam  klasifikasi  kelas positif,  apabila  kalimat  bernilai  ==  0  berada  dalam klasifikasi kelas netral, lalu apabila kalimat bernilai < 0    berada  dalam  klasifikasi  kelas  negatif.  Penulis membuatkan  kamus  positif  begitupun  juga  negatif dengan  bahasa  Indonesia  dan  membuatkan  sistem menggunakan  pemrograman  python.  Maka  ketika kata yang ada pada dokumen mengandung kata yang ada  dikamus  positif  maka  dalam  sistem  akan terdeteksi positif, begitupun dengan kata negatif lain dengan  netral,  netral  akan  terdeteksi  jika  kata  yang ada  dalam  dokumen  tidak  ada  dalam  kamus  positif dan negatif maka akan terdeteksi netral.

## 2.5 Pembobotan TF-IDF
Tahap  kelima  Pembobotan  terhadap Term Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) , yakni gabungan dua proses dari TF dan IDF. TF-IDF digunakan saat ingin merubah atau transformasi data teks  menjadi  vektor  (angka).TF  untuk  mengetahui jumlah  pada  suatu  kata  yang  sering  muncul  pada kalimat  atau  bahasan,  IDF  mengukur  seberapa penting  suatu  kata  di  dokumen.  Berikut  merupakan rumus pembobotan kata TF-IDF.
𝒊𝒅𝒇 𝒕 = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓𝑡 (1) 𝒘 𝒕,𝒅 = 𝒕𝒇 𝒕,𝒅 x 𝒊𝒅𝒇 𝒕 [13].
(2)

## 2.6 Klasifikasi Support Vector Machine
Klasifikasi  SVM  merupakan  algoritma klasifikasi  terhadap  data  linear  maupun  non  linear, terutama pada masalah nonlinear dengan menggunakan  konsep  kernel  ke  dalam  ruang berdimensi yang lebih tinggi. Klasifikasi (classification)  digunakan  pada  data  baru  untuk mengelompokkan  jenis  objek.  Klasifikasi  termasuk pada  model  supervised.  Pada  persoalan klasifikasi sampel data yang dimiliki dan memprediksi beberapa kelas  yang  ada  berdasarkan  sampel  yang  ada  [14]. pada metode kernel untuk klasifikasi pada data yang tidak  terklasifikasi  dengan  linear,  kernel  liner  yang paling  sering  digunakan  untuk  klasifikasi  karena fungsi  kernelnya  paling  sederhana  dan  kernel  linear bisa  digunakan  pada  klasifikasi  teks [15].  Dengan menggunakan  evaluasi Confusion  Matrix adalah tahap  pengujian  yaitu  untuk  menghitung  dan  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  matrik  evaluasi seperti  akurasi, precision , Recall dan  F1-score dihasilkan semenjak proses pelabelan dan klasifikasi Support  Vector  Machine pada  proses  testing  data [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling
Setelah data tweet sudah diperoleh dengan teknik crawling data sebanyak 3096 data tweet. terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Crawling Data
Berikut  adalah  hasil  data  tweet  yang  sudah diperoleh  dari  media  sosial  dengan  menggunakan teknik crawling yang ditunjukan pada gambar 2 .

## 3.2.1 Text Preprocessing
Preprocessing dilakukan  setelah crawling data terlihat  pada  gambar  2.  hasil preprocessing pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Text Preprocessing Alur Text Preprocessing Sebelum Sesudah Cleaning Apakah metaverse itu buruk? Tidak sepenuhnya. Karena metaverse akan membuat dunia pendidikan akan Apakah metaverse itu buruk Tidak sepenuhnya Karena metaverse akan membuat dunia pendidikan akan
semakin canggih. https://t.co/E9hAXZfvfj
#Metaverse #Church
#God #Jawabancom
semakin canggih Metaverse Church God
Jawabancom Case Folding belajar tentang METAVERSE emg paling the best belajar tentang metaverse emg paling the best
Stemming belajar tentang metaverse emg paling the best ajar tentang metaverse
emg paling the best Tokenizing ajar tentang metaverse emg paling the best
[ajar,tentang,metaverse
,emg,paling,the,best] Text Normalization ajar tentang metaverse emg paling the best ajar tentang metaverse memang paling the best
Stopwords apakah metaverse itu buruk tidak sepenuh karena metaverse akan buat dunia didik akanmakin canggih metaverse church god awabancom metaverse buruk sepenuh metaverse dunia didik canggih metaverse church god jawabancom
Terlihat hasil dari Text preprocessing pada tabel 1. Dataset yang  sudah  melalui  tahap Preprocessing data  sudah  seragam,  terstruktur  dan noise pada  teks sudah hilang, agar pada saat masuk tahap klasifikasi lebih optimal dalam perhitungan [17].

## 3.3 Word Cloud
Visualisasi Word  Cloud berfungsi  untuk visualisasi pada dataset , untuk mengetahui data yang sering  muncul  dalam  dokumen.  Proses WordCloud memakai  python  sebagai  bahasa  pemrograman dengan bantuan library matplotlib. Berikut visualisasi Word Cloud dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Word Cloud
Dari  hasil Word  Cloud pada  gambar  3.  Bisa dilihat kata yang berukuran besar, artinya kata yang sering muncul

## 3.4 Labeling Sentimen
labeling sentimen menggunakan bahasa pemrograman  python  dengan  membuat  kamus negatif  dan  positif  bahasa  Indonesia  dan  membuat sistem. Berikut hasil labeling pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Labeling No Tweet Label Value 1 dakwah aji laku virtual metaverse positif
2
2 metaverse besok kaya ya positif 1 3 indonesia kerja tip meta
kembang metaverse positif 2
4 Polisi metaverse netral
0
5 metaverse jelek negatif -1 6 jowo indonesia nfts indonesia metaverse netral 0 7 harga kripto bitcoin
ethereum anjlok uang kripto metaverse negatif
-1
Proses pada labeling bertujuan untuk membagi kelas  menjadi  3  bagian  kelas  yaitu  kelas  negatif, netral, positif  [18]. Dimana dari  setiap kalimat akan mengandung value dari setiap kata yang mengandung kelas sentimen  seperti yang ada pada tabel 2.
Adapun jumlah perbandingan data labeling dari banyak data yang berbeda terdapat dalam gambar 3.

## Gambar 4. Perbandingan Data
Pada gambar 4. Diagram garis yang digunakan berfungsi  untuk  menyajikan  atau  menampilkan dalam  perkembangan  suatu  informasi  [19].  Terlihat bahwa  kelas  yang  lebih  unggul  pada  penelitian sentimen  analisis Metaverse dengan  banyak  data yang berbeda adalah kelas sentimen positif, peringkat kedua yaitu kelas netral dan ketiga kelas negatif.
Adapun persentase dari hasil labeling dari setiap banyak data pada gambar 5.
Gambar 5. Persentase Hasil Labeling
Terlihat  pada  gambar  5.  Nilai  persentasi  dari setiap  banyak  data  yang  berbeda    memiliki  tingkat persentasi  yang berbeda, dan persentasi  yang paling unggul dari banyak data 1000 dan 1500, yaitu berada pada  kelas  sentimen  positif.  Lalu  dapat  dilihat  nilai persentasi  dengan  banyak  data  yang  berbeda  pula pada gambar 6.
Gambar 6.  Persentase Hasil Labeling
Terlihat  pada  gambar  6.  Nilai  persentasi  dari banyak  data  2504  dan  3096,  kelas  sentimen  positif yang unggul.
Pada  gambar  5  dan  gambar  6.  Di  buatkan diagram  pie  chart  fungsinya  untuk  perbandingan komponen yang menunjukan persentase atau ukuran dari  data  set  yang  dimiliki  [20].  Seperti  halnya membaca data kelas sentimen Metaverse

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  kata  mengimplementasikan  TF- IDF.  Yaitu  dengan  dihitung  banyak  kata  muncul dalam dokumen, dan tahapan pembobotan pada kata dilakukan  setelah preprocessing .  TF-IDF  untuk memberi  nilai  pada term lalu  nilai term untuk  input pada  proses  klasifikasi  SVM.  Berikut  proses pembobotan  TF-IDF  python  sebagai  dengan  bahasa pemrograman  dibantu  oleh  library  Scikit  learn, TfidfVectorizer pada gambar 6.

## Gambar 7. Script TF-IDF
Terlihat  pada  gambar  7.  Proses  pengerjaan TfidfVectorizer  merupakan  proses  transformasi
dokumen  berbentuk  teks  menjadi vector . Adapun hasil dari pembobotan sebagai berikut.
Tabel 3.Hasil dari TF-IDF Urutan pada Kata Tf-IDF (0, 522) 0.20564267326870783 (0, 451) 0.23578017163840045 (0, 315) 0.289278630931714 (1, 4669) 0.2639725496518336 (1, 4372) 0.2782973972241244 (1, 4302) 0.26056160962469144
Seperti yang ada pada Tabel 3. Bahwa angka 0 pada  kolom  urutan  kata  (0,  522)  yaitu  merupakan kalimat atau tweet yang pertama, lalu 522 merupakan kata yang berada dalam urutan 522 dalam urutan pada penggabungan.  Adapun  penjelasan  yang  berada  di kolom  hasil  TF-IDF  yaitu    0.20564267326870783 merupakan  nilai  pembobotan  terhadap  kata  dengan TF-IDF.

## 3.5 Klasifikasi Support Vector Machine
Klasifikasi terhadap penelitian yang dilakukan, data  yang  didapat  dari  tweet  mengenai  Metaverse pada  media  sosial  twitter.  Diperoleh  data  sebanyak 3096 data. Tahap klasifikasi SVM ini sudah melalui tahap,
preprocessing , Labeling
sentimen, pembobotan  terhadap  kata  menggunakan TF-IDF,  lalu  data  yang  akan  memasuki  pada  tahap klasifikasi dibagi 2 atau split data menjadi data latih serta data uji. Dan algoritma yang dipakai yakni SVM dengan  metode  kernel linear .  Begitupun  persentase dari accuracy yang  didapat  dari  nilai  pelabelan sentimen, dari tiap label mempunyai nilai yaitu nilai bobot  yang  dihitung.  Lalu  dilakukanlah  evaluasi confusion  matrix  multiple  class, dalam  memperoleh nilai terhadap akurasi, precision, recall dan F1-score . Data  yang  diproses  pengujian  klasifikasi menggunakan split data,  yaitu  90%    pada  data  latih dan 10% pada data uji dengan banyak data berbeda. Adapun tabel banyak data yang berbeda dengan split data sebagai berikut.
Tabel 4. Perbandingan Split Data Banyak Data Data Latih 90% Data Uji 10% 1000 900 100 1500 1350 150 2504 2253 251 3096 2786 310
Terlihat  tabel  4.  Data  latih  berfungsi  untuk melatih  pada  algoritma  dan  data  uji  data  Pengujian pada  penelitian  akan  dikerjakan  dengan  4  kali mengetahui  performa  pada  algoritma  yang  dipakai [21].  Pengujian  pada  banyak  data  berbeda  dengan split  data  sebanyak  90%  pada  data  latih  dan  10  % pada data uji. Adapun script untuk proses Algoritma SVM  kernel linear pada  pengerjaan  klasifikasi  dan dilakukan  evaluasi confusion  matrix terlihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Script pada Klasifikasi SVM
Terlihat  pada  gambar  7.  Peneliti  melakukan klasifikasi  algoritma  SVM  menggunakan  python yang dimana hasil dari script tersebut menghasilkan akurasi  dari  pengujian  banyak  data  yang  digunakan peneliti. Hasil dari  klasifikasi  yang sudah dilakukan dengan  melalui  tahapan-tahapan  yang  sudah  dilalui. Berikut hasilnya pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Klasifikasi SVM
Data 1000 Accuracy kelas Pada Sentimen precision Recal l f1- score 74%
Negatif 1.00 0.13 0.23 Neutral 1.00 0.40 0.57 Positif 0.72 1.00 0.84 Rata-rata 90% 57% 63% Data 1500
74% Negatif 0.60 0.13 0.21 Neutral 0.67 0.19 0.30 Positif 0.75 0.98 0.85 Rata-rata 67% 43% 45% Data 2504
81% Negatif 0.83 0.36 0.51 Neutral 0.70 0.39 0.50 Positif 0.82 0.98 0.89 Rata-rata 79% 63% 57% Data 3096
80% Negatif 0.71 0.38 0.49 Neutral 0.71 0.40 0.51 Positif 0.82 0.97 0.89 Rata-rata 74% 58% 63%
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  peneliti lakukan, yaitu bertujuan untuk mencari terhadap nilai pada akurasi begitupun nilai rata-rata pada Precision, Recall dan F1- Score , dan hasilnya ditemukan variasi nilai.  Nilai  pada  akurasi  yang  tinggi  terdapat  pada pengujian  klasifikasi  dengan  banyak  data  2504 menghasilkan  akurasi  sebanyak  81%.  nilai  rata-rata pada  setiap  kelas  sentimen  79% Precision, 63% Recall, 57% F1- Score , dengan label sentimen positif
70.69%, netral 15.85%, negatif 13.46%. menunjukan bahwa  pada  penelitian  yang  dilakukan  jika  banyak kata yang terdeteksi dalam kelas sentimen positif dan negatif  maka  nilai  akurasi  semakin  tinggi,  dan  jika data  pada  label  sentimen  netral  semakin  kecil  maka atau semakin sedikit maka nilai akurasi akan semakin kecil.  Untuk  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi tergantung variasi data yang didapat.

## 4. DISKUSI
Dari  empat  penelitian  terkait  yang  sudah dipaparkan  pada  bagian  pendahuluan,  peneliti  akan melakukan  penelitian  atau  pengamatan  yang  sama, namun  dengan  kasus  atau  objek  penelitian  yang berbeda  dan  pengujian  dengan  banyak  data  yang berbeda  pada  algoritma  yang  dipilih,  dengan  tujuan sebagai perbandingan.
Para  peneliti  melakukan  penelitian  analisis sentimen  untuk  mengetahui  opini  atau  tanggapan seseorang terhadap topik tertentu, dengan melakukan klasifikasi  algoritma  untuk  mengetahui  nilai  akurasi mengenai data topik yang dipilih,  untuk mengetahui opini atau tanggapan masyarakat Indonesia terutama pada topik Metaverse dari tweet media sosial twitter, peneliti  melakukan  penelitian  analisis  sentimen menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine kernel linear dan pembobotan kata menggunakan TF- IDF.
Analisis sentimen membantu untuk mengetahui tanggapan atau opini masyarakat indonesia mengenai metaverse dan membantu para investor, pelaku usaha, dan masyarakat pada umumnya dalam melihat pasar metaverse . bisa  dibuktikan  dengan  persentase  kelas sentimen yang ada pada gambar 5 dan 6. Dari 4 kali pengujian banyak data yang berbeda, persentase kelas sentimen  positif  selalu  unggul.  Artinya  bahwa masyarakat  Indonesia  menyambut  baik  adanya metaverse  dengan  memberikan  tanggapan  positif. Dan  penelitian  analisis  sentimen  ini,  menghasilkan nilai  akurasi  yang  cukup  baik  dari  pengujian algoritma SVM kernel linear,  menggunakan pembobotan kata TF-IDF dengan evaluasi Confusion Matrix yaitu  tahap  pengujian  untuk  mendapatkan nilai precision , Recall dan  F1-score,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 5.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. TF-IDF  membantu  Algoritma  SVM  kernel linear pada  pembobotan  pada  kata  dalam analisis terhadap teks.
2. Pengujian  dikerjakan  sebanyak  4  kali  dengan banyak  data  yang  berbeda,  dan  hasil  akurasi tinggi dihasilkan pada banyak data 2504 dengan akurasi  81%  dengan nilai  rata-rata  pada  setiap kelas  sentimen  79% Precision, 63% Recall, 57%  F1- Score. Dengan  jumlah  sentimen  tweet positif 1772, netral 397, negatif 337.
Siti Sumayah, dkk, Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia … 149
3. Text  Preprocessing berpengaruh  terhadap klasifikasi untuk meningkatkan akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] w. purbo Onno, Text mining analisis medsos kekuatan brand & intelejen di internet , 1st ed. yogyakarta: andi (anggota IKAPI), 2019.
[2] J.  López-Díez,  “Metaverse:  Year  One.  Mark Zuckerberg’s video keynote on Meta (October 2021)  in  the  context  of  previous  and prospective  studies  on  metaverses,” Pensar Public. , vol. 15, pp. 299–303, 2021.
[3] K. Laeeq and E. Sciences, “Metaverse : Why , How and What,” 2022. https://www.researchgate.net/publication/358 505001_Metaverse_Why_How_and_What (accessed Jun. 18, 2022).
[4] Indrawan  Nugroho,  “Apa  itu  Corporate Metaverse?,” Corporate Innovation Consulting , 2022. https://www.cias.co/post/apa-itu-corporate- metaverse (accessed Jun. 06, 2022).
[5] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the  2020  Election  in  Pandemic  Covid-19  By Method  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[6] A. R. Isnain et  al. , “SENTIMEN ANALISIS
PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN  PEMERINTAH  JAKARTA
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SVM,”
Univ. Teknokr. Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 31– 37, 2021.
[7] D.  Darwis,  E.  S.  Pratiwi,  and  A.  F.  O. Pasaribu,  “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” J.  Ilm.  Edutic  Pendidik.  dan  Inform. ,  vol.  7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[8] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4,
no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181. [9] A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur  Support
Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  437–448, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[10] I.  M.  Agus,  W.  Putra,  A.  Susanto,  and  I. Soesanti,  “Ekstraksi  Garis  Pantai  Pada  Citra Satelit  Landsat  dengan  Metode  Segmentasi dan  Deteksi  Tepi,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.
Inform. , vol. 4, pp. 115–120, 2015.
[11] A. R. Widangsa and A. R. Pratama, “Analisis Sentimen  Kebijakan  Pendidikan  di  Masa Pandemi COVID-19 dengan CrowdTangle di
Facebook,” AUTOMATA , vol. 2, no. 2, 2021.
[12] M.  Priandi  and  Painem,  “Analisis  Sentimen
Masyarakat Terhadap Pembelajaran Daring di Era  Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Ekstraksi Fitur
Countvectorizer  dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” Semin.  Nas.  Mhs.  Ilmu  Komput. dan  Apl.  Jakarta-Indonesia ,  no.  September, pp. 311–319, 2021.
[13] Y.  T.  Pratama,  F.  A.  Bachtiar,  and  N.  Y. Setiawan,
“PARIWISATA PANTAI MALANG  SELATAN  MENGGUNAKAN TF-IDF DAN SUPPORT VECTOR
MACHINE  SKRIPSI  memperoleh  gelar Sarjana  Komputer  Disusun  oleh :  Yoga  Tika Pratama,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 2, pp. 6244–6252, 2018.
[14] N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Data mining dan penerapan algoritma . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[15] M. C. Kirana, N. P. Perkasa, M. Z. Lubis, and M.  Fani,  “Visualisasi  Kualitas  Penyebaran Informasi Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan  Twitter,” J.  Appl.  Informatics Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 23–32, 2019, doi: 10.30871/jaic.v0i0.1246.
[16] A.  Gupta,  P.  Tyagi,  T.  Choudhury,  and  M. Shamoon, “Sentiment Analysis Using Support Vector  Machine,” Proc.  4th  Int.  Conf. Contemp. Comput. Informatics, IC3I 2019 , pp. 49–53, 2019, doi: 10.1109/IC3I46837.2019.9055645. [17] S. Gusriani, K. D. K. Wardhani, and M. I. Zul, “Analisis Sentimen Terhadap Toko Online di Sosial Media Menggunakan Metode
Klasifikasi  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus:
Facebook Page BerryBenka),” 4th Appl. Bus. Eng. Conf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2016.
[18] N.  P.  G.  Naraswati,  R.  Nooraeni,  D.  C. Rosmilda,  D.  Desinta,  F.  Khairi,  and  R. Damaiyanti,  “Analisis  Sentimen  Publik  dari Twitter  Tentang  Kebijakan  Penanganan Covid-19  di  Indonesia  dengan  Naive  Bayes Classification,” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  1,  p. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[19] N.  Kirana,  “Jangan  Sampai  Salah!  Gunakan Grafik Sesuai Fungsinya,” 2021. http://www.thetastatistik.com/jangan-sampai- salah-gunakan-grafik-sesuai- fungsinya/#:~:text=Grafik  Garis,turun  dalam kurun waktu tertentu. (accessed Jul. 02, 2022).
[20] L.  X.  Sistem  Informasi,  “9  JENIS  CHART YANG DAPAT ANDA GUNAKAN UNTUK VISUALISASI DATA DALAM PRESENTASI ANDA,” 2021. https://lldikti12.ristekdikti.go.id/2021/09/01/9 -jenis-chart-yang-dapat-anda-gunakan-untuk- visualisasi-data-dalam-presentasi-
anda.html#:~:text=Diagram pie dapat digunakan untuk,komponen sebagai
persentase dari total. (accessed Jul. 02, 2022).
[21] KEVIN  OLLA,  “Belajar  Machine  Learning dalam  Pengolahan  Data,  Ini  Panduannya,” 2017. https://www.jagoanhosting.com/blog/belajar- machine-learning-dalam-pengolahan-data- ini-panduannya/ (accessed Jul. 02, 2022).