## Analisis Sentimen Prosesor AMD Ryzen menggunakan Metode
Support Vector Machine
Erlin 1 , Josef Sianturi 2 , Alyauma Hajjah 3 , Agustin 4
1 Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, erlin@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
2 STMIK Amik Riau, josef4sianturi@gmail.com, Pekanbaru, Indonesia
3 Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
4 STMIK Amik Riau, agustin@sar.ac.id, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Desember 26, 2021 : Desember 27, 2021 : Desember 28, 2021 Prosesor  AMD  menjadi  salah  satu  pesaing  prosesor  Intel semenjak dikeluarkannya prosesor Ryzen generasi 3. Berbagai pendapat dan opini masyarakat mengenai prosesor ini sangat mudah  ditemui  pada  media  sosial Twitter .  Opini  ini  dapat digunakan  sebagai  sistem  untuk  mendukung  keputusan berkaitan dengan produk AMD Ryzen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan Analisis Sentimen dalam pendekatan Data  Mining untuk  menganalisa  tekstual  data yang  terdapat  pada Twitter menggunakan  metode Support Vector  Machine ,  mengeksplorasi  dan  memahami  tren  opini publik mengenai prosesor AMD Ryzen dan mengklasifikasikannya kedalam polaritas biner. Penelitian ini menggunakan Tweet dari Library  Tweetscrapper .  Pelabelan dilakukan oleh expert untuk diklasifikasikan menjadi sentimen positif  dan  negatif.  Selanjutnya  melakukan  pra-pemrosesan data untuk menghilangkan noise , mendeteksi nilai data yang hilang, data duplikat dan tidak relevan. Selanjutnya, algoritma machine  learning digunakan  untuk  memprediksi  data  baru. Model  yang  dihasilkan  dievaluasi  menggunakan confusion matrix . Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja metode SVM  sangat  baik  dalam  hal  akurasi,  presisi, recall dan F1 Score dengan  nilai  masing-masing  96,67%,  96,43%,  100% dan 98,18%. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sebagian besar publik  memiliki  opini  yang  positif  terhadap  prosesor  AMD Ryzen.  Penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  metode Support  Vector  Machine dapat  digunakan  sebagai  algoritma cerdas untuk memprediksi sentimen di Twitter untuk data baru dengan cepat dan akurat.
Kata Kunci :

## Analisis Sentimen
Support Vector Machine AMD Ryzen Akurasi Twitter Confusion Matrix

## Abstract
AMD processors have become one of the competitors for Intel processors since the company released the 3rd generation Ryzen processors. Various public opinions about this processor are easy to find on Twitter social media. This opinion can be used as a system to support decisions regarding AMD Ryzen
products. This study aims to employ Sentiment Analysis in the Data Mining approach to analyze textual data contained on Twitter using the Support Vector Machine method, explore and understand public opinion trends regarding AMD Ryzen processors and classify them into binary polarity. This research used Tweets from the Tweetscrapper Library. Labeling using the expert to be classified into positive and negative sentiments. Furthermore, the data preprocessing was conducted to remove noise, detect missing data values, duplicate and irrelevant data. Machine learning algorithms are applied to predict new  data.  The  created  model  is  evaluated  using  a  confusion  matrix.  The  results  showed  that  the performance of the SVM method was highest in terms of accuracy, precision, recall, and F1 Score the with values of 87%, 86%, 87%, and 90%, respectively. Based on the results obtained, the most public has positive sentiments of AMD Ryzen processors. This research also proves that the Support Vector Machine method can be used as an intelligent algorithm to predict sentiment on Twitter for new data quickly and accurately.

## 1. Pendahuluan
Prosesor sering juga disebut sebagai unit pemrosesan  merupakan  komponen  vital dalam  sebuah  perangkat  komputer  yang mengontrol semua bagian lain dari sistem dan menjalankan  operasi  di  beberapa  pangkalan data  eksternal,  normalnya  pada  memori  dan beberapa  aliran  data  lainnya  (Dictionary, 2021). Pemakaian prosesor umumnya digunakan  pada  perangkat  elektronik  seperti smartphone,  PC,  tablet,  dan  piranti  modern lainnya. Fungsinya untuk menampung masukan dalam format intruksi program serta menjalankan  milyaran  bahkan  triliunan perhitungan  untuk  menghasilkan  keluaran yang akan dipakai oleh pengguna (Towkeershah40,
2021). Kemajuan
perkembangan  prosesor  sangat  cepat  sekali mengikuti  hukum  Moore,  dimana  jumlah transistor dalam prosesor akan berlipat ganda setiap dua tahun.
Intel dan AMD merupakan 2 (dua) merek prosesor yang menguasai pasar saat ini. Intel sudah  menguasai  pasar  untuk  waktu  yang cukup  lama,  tetapi  telah  terjadi  persaingan ketat  sejak  AMD  mengeluarkan  prosesor Ryzen generasi ke-3, sehingga sering menjadi perdebatan  kelebihan  dan  kekurangan  antara prosesor  Intel  Core  i3  dan  AMD  Ryzen  3 sampai  Intel  Core  i9  dan  AMD  Ryzen  9. Sebuah  hasil  review  dari  media  online teknologi terkemuka mengklaim bahwa AMD Ryzen  memiliki  performa  yang  sangat  baik
dengan  harganya  yang  sangat  kompetitif. AMD  Ryzen  terbukti  sangat  bagus  untuk bermain  game,  mengedit  video  dan  semua kebutuhan komputasi lainnya (Uy & Thomas, 2021).
Seiring  dengan  meningkatnya  jumlah pengguna produk AMD Ryzen, maka semakin banyak  pula  ditemukan  konsumen  yang memberikan ulasan, testimoni dan pengalaman  secara  online.  Kehadiran  media sosial  salah  satunya Twitter sudah  menjadi alat  bantu  yang  banyak  digunakan  oleh masyarakat dari segala lapisan untuk mencari informasi  dan  sumber  pengetahuan  lainnya. Sebagian  besar  user  menggunakan  media  ini untuk  mencari  hasil  review  terhadap  produk tertentu  maupun  ulasan  dalam  bentuk  forum diskusi yang akan digunakan dalam membuat sebuah  keputusan  pembelian.  Review  atau penilaian  yang  dilakukan  oleh  user  biasanya dalam  bentuk  teks  berupa  ulasan  atau komentar  yang  berisi  pujian  dan  kepuasan yang  terkategorikan  penilaian  positif  atau sebaliknya keluhan, cacian dan ketidakpuasan yang terkategorikan penilaian negatif.
Pada sosial media Twitter, publik sudah terbiasa berbagi pendapat, pandangan, pikiran atau opini terhadap suatu produk yang sedang hangat  dibicarakan.  Kebiasaan  konsumen memuat postingan atau retweet untuk menilai sebuah  produk  adalah  salah  satu  cara  untuk mengekspresikan tanggapan konsumen terhadap produk tersebut. Melalui tweet yang disampaikan  oleh  pengguna,  publik  dapat
melakukan  penggalian  informasi  mengenai gambaran  sentimen  atau  opini  masyarakat terhadap kualitas produk yang ada. Salah satu teknik  penggalian  informasi  pada Twitter adalah analisis sentimen.
Analisis sentimen adalah salah satu topik penelitian paling aktif dalam data mining dan pemrosesan  bahasa  alami.  Analisis  sentimen disebut  juga  penggalian  opini  ( opinion mining ), yang menganalisis sentimen, penilaian,  perspektif,  dan  emosi  orang terhadap objek dan atributnya yang dinyatakan dalam teks tertulis (B. Liu, 2015). Ketersediaan  data  opini  dan  sentimen  dalam jumlah  yang  besar  pada  sosial  media  telah menyebabkan  penerapan  analisis  sentimen menjadi  lebih  luas.  Hal  ini  tidaklah mengherankan  karena  saat  ini,  setiap  orang menyampaikan  pendapat  yang  diungkapkan secara bebas di sosial media yang tersedia.
Banyak literatur tentang analisis sentimen memberikan perhatian yang signifikan  untuk  mengklasifikasikan  ulasan produk dan penjualan (Stephenie et al., 2020; Yang  et  al.,  2020;  Singh  &  Sarraf,  2020) dengan hasil yang baik pada domain aplikasi ini  (Hariguna  et  al.,  2019;  Mohd  Nafis  & Awang,  2021).  Beberapa  studi  fokus  pada analisis  sentimen  ulasan  film  menggunakan machine  learning (Chakraborty  et  al.,  2019;
Nurdiansyah  et  al.,  2018)  dengan  hasil  yang sangat baik (Mamtesh & Mehla, 2019; Daeli
&  Adiwijaya,  2020).  Selain  itu,  peneliti  lain fokus  pada  penggunaan  analisis  sentimen untuk  berbagai  keperluan  seperti  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Fitri,  2020)  tentang analisis sentimen terhadap aplikasi Ruangguru,  (Fitriyah  et  al.,  2020)  dan
(Wahyudi & Kusumawardana, 2021) membahas mengenai analisis sentimen gojek dan  grab  pada  media  sosial  twitter,  (Arsi  & Waluyo,  2021)  menggunakan  metode  SVM untuk  menganalisis  wacana  pemindahan  ibu kota  Indonesia  dan  (Putra  et  al.,  2020)  yang meneliti  mengenai  implementasi  metode Naïve  Bayes  dalam  melakukan  analisis sentimen  dompet  elektronik  pada Twitter
dengan rata-rata kinerja dari model pengklasifikasi yang sangat baik.
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah metode untuk masalah klasifikasi yang cocok untuk berbagai aplikasi dan dapat menangani masalah  linier  dan  nonlinier.  Metode  SVM memberikan tingkat kinerja yang cukup tinggi dan  sering  digunakan  dibandingkan  dengan pohon keputusan (Suresh & Bharathi, 2016), Naïve  Bayes  (Isnain  et  al.,  2021),  dan pengklasifikasi  model  lainnya  (N.  Liu  & Shen,  2020).  Selain  itu,  SVM  memiliki tingkat  generalisasi  yang  tinggi  dan  juga terkenal  karena  ketahanannya  terhadap  data berdimensi tinggi (Prastyo et al., 2020).
Berdasarkan  berbagai  kelebihan  dari SVM, penelitian ini menggunakan metode ini untuk mengklasifikasikan opini dan sentimen publik dalam teks tertulis menjadi klasifikasi sentimen binary "positif" dan "negatif", serta menunjukkan  kemampuan  metode  yang diusulkan  dalam  hal  kinerja,  baik  dari  sisi akurasi, presisi, recall,  dan  F1  Score.  Sejauh pengetahuan penulis, penelitian yang berfokus  pada  analisis  sentimen  terhadap review  produk  AMD  Ryzen  belum  pernah dilakukan  sebelumnya  terlepas  dari  berbagai publikasi  yang  berhubungan  dengan  data multimodal  dan  analisis  sentimen  berbasis teks. Hasil penelitian ini memperlihatkan nilai akurasi,  presisi,  recall  dan  F1  score  masing- masing 96,67%, 96,43%, 100%, dan 98,18%.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mengklasifikasikan  sentimen/opini  publik mengenai  produk  prosesor  AMD  Ryzen. Proses klasifikasi polarity dari teks memerlukan  serangkaian  proses  seperti diperlihatkan  pada  Gambar  1.  Tahapan pertama  adalah  pengumpulan  data  melalui web  crawler menggunakan tool  RapidMiner dan  tahapan  terakhir  adalah  testing  dan evaluasi model SVM menggunakan
Confusion Matrix .
Pengumpulan Data ( Crawling ) Pelabelan Cleansing Case Folding Tokenizing Stopword Removal Stemming Preprocessing Pembobotan Kata TF-IDF Training Data SVM Testing Data SVM Classifier Klasifikasi Evaluasi Confusion Matrix
Gambar 1. Rancangan penelitian analisis sentimen untuk klasifikasi teks

## 2.1. Pengumpulan data dan Pelabelan
Data yang digunakan pada penelitian ini diambil  dari  kumpulan tweets bahasa Indonesia yaitu tweets mention yang berhubungan  dengan  AMD  Ryzen  melalui twitter  search  API menggunakan  operator “Search  Twitter” dengan  jumlah  data  yang dibatasi dalam bahasa Indonesia dengan query “AMD  Ryzen”.  Jumlah  data  sebanyak  100 dibagi  kedalam  dua  kelompok  yaitu  data training dan data testing dengan perbandingan 70:30. Tahap selanjutnya adalah memberikan label  secara  manual.  Pelabelan  dilakukan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  dua kelas  sentimen  yang  akan  digunakan  yaitu positif  dan  negatif.  Tujuan  dari  proses pelabelan ini untuk melatih machine learning mengelompokkan  data  berdasarkan  kelas positif dan negatif.
2.2. Preprocessing
Prapemrosesan ( preprocessing ) data adalah  langkah  awal  dan  terpenting  dalam membangun  model machine  learning untuk menyiapkan data mentah ( raw data ). Sebelum melakukan  prosedur  terkait  data,  maka penting untuk membersihkan dan memformat data karena umumnya raw data mengandung noise , nilai yang hilang, dan format yang tidak sesuai  yang  tidak  dapat  digunakan  untuk model machine  learning secara  langsung.
Oleh karena itu, prapemrosesan data
diperlukan untuk membersihkan dan membuat data sesuai untuk model
pembelajaran mesin ( machine learning ), yang juga  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dan kualitas data. Data yang sesuai atau terstruktur membuat proses klasifikasi analisis sentimen menjadi lebih mudah dan sederhana. Tahapan ini  melibatkan  beberapa  langkah  termasuk cleansing , case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming.

## 2.3. Ekstraksi Fitur menggunakan TF-IDF
Algoritma Machine Learning tidak dapat bekerja  langsung  pada  teks  mentah  oleh karena  itu  penelitian  ini  menggunakan term frequency-inverse  document  frequency (TF- IDF)  untuk  mengubah  teks  menjadi  fitur matriks (atau vektor). Nilai TF-IFD akan naik sebanding  dengan  berapa  kali  sebuah  kata muncul  dalam  dokumen  dan  akan  turun sebanding  dengan  ukuran  dataset.  TF-IDF adalah  hasil  perkalian  TF  dan  IDF  dan diformulasikan dalam persamaan (1), tf (t, d) dalam  persamaan  (2),  dan  idf  (t,  D)  pada persamaan (3).
( , , ) ( , ). ( , ) tf idf t d D tf t d idf t D   (1)
dimana:
( , ) log(1 ( , )) tf t d freq t d   (2)
( , ) log
( ) : N idf t D count d D t d          (3)
tf  (t,  d)  adalah  frekuensi  kata  ( term )  yang menentukan  seberapa  sering  suatu  kata  (t) muncul di seluruh dokumen (d) dan, idf (t, D) adalah inverse  document  frequency dari  kata (t).  N  adalah  jumlah  total  dokumen  dalam dataset,  df  adalah  jumlah  dokumen  yang mengandung term/kata t.
2.4. Model Support Vector Machine
Setelah  tahapan preprocessing ,  langkah selanjutnya  adalah  pemodelan  menggunakan SVM. Pengklasifikasi teks seperti SVM perlu dilatih sebelum digunakan untuk kategorisasi teks  (Erlin  et  al.,  2013;  Erlin  et  al.,  2014). Pelatihan data ( training data ) akan menghasilkan  sebuah  nilai  atau  pola  yang akan  digunakan  pada  proses  pengujian ( testing  data ).  Penilaian  kemudian  dibuat
dengan menilai score yang mempresentasikan disisi mana dokumen tersebut diklasifikasikan. Support Vector Machine (SVM) termasuk  kedalam  kelompok supervised machine  learning (algoritma  pembelajaran mesin terawasi) yang dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi. Namun, metode SVM lebih banyak diimplementasikan untuk masalah  klasifikasi.  Pada  algoritma  SVM, setiap  item  data  perlu  diplot  sebagai  titik dalam  ruang  n-dimensi  (di  mana  n  adalah sejumlah  fitur  yang  dimiliki)  dengan  nilai setiap  fitur  menjadi  nilai  koordinat  tertentu. Selanjutnya,  menjalankan  proses  klasifikasi dengan  menentukan hyperplane yang  akan membedakan kedua kelas dengan sangat baik. SVM  sangat  cocok  dalam  ruang  berdimensi tinggi, termasuk dalam kasus di mana jumlah dimensi lebih besar dari jumlah sampel. SVM juga  bisa  menghemat  memori  dengan mengjadikan  subset  titik  pelatihan  dalam fungsi keputusan (scikit-learn, 2021).
Terdapat banyak kemungkinan hyperplane yang dapat dipilih untuk memisahkan  kedua  kelas  titik  data  tersebut seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  2. Tujuannya  adalah  menemukan  bidang  yang memiliki  margin  maksimum,  yaitu  jarak maksimum antara titik data dari kedua kelas. Memaksimalkan  jarak  margin  memberikan beberapa  penguatan  sehingga  titik  data berikutnya  dapat  diklasifikasikan  dengan lebih baik (Gandhi, 2018).
Gambar 2. Kemungkinan hyperplane (Gandhi, 2018)

## 2.5. Evaluasi Model SVM
Matrik  evaluasi  model  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  akurasi,  presisi, recall,  dan  F1  score,  yang  sejalan  dengan pengukuran  evaluasi  yang  digunakan  dalam penelitian  lainnya.  Keakuratan  pemodelan pengklasifikasi dihitung
dengan
menggunakan confusion  matrix yang  proses kerjanya diperoleh  dengan  membandingkan label  dari  data  uji  yang  telah  ditentukan dengan  prediksi  label  dari  data  uji  yang dikelompokkan.  Hasil  dari  penerapan  teknik evaluasi  ini  adalah  untuk  mengetahui kesalahan  nilai  yang  terjadi  selama  proses klasifikasi.
Tabel  1  adalah confusion  matrix untuk klasifikasi  Biner  dengan  ukuran  2  x  2  yang digunakan  untuk  mempresentasikan  kelas aktual dan kelas prediksi.

## Tabel 1. Confusion matrix untuk klasifikasi biner
Kelas Aktual Kelas Prediksi Positif Negatif Positif tp fp Negatif fn tn
Beberapa  pengukuran  dalam  bidang machine  learning  dan    information  retrieval sudah digunakan berdasarkan klasifikasi dari confusion matrix sebagaimana terdapat dalam persamaan (3-6).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑝+𝑓𝑛+𝑡𝑛 (3)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙/𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (5) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2.(𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙.𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (6)
Dalam persamaan (3-6), tp ( true positive )
adalah  jumlah  opini  yang  diprediksi  positif dan  aktualnya  memang  positif,  tn  ( true negative ) adalah jumlah opini yang diprediksi negatif  dan  aktualnya  memang  negatif,  fp ( false  positive )  adalah  jumlah  opini  yang diprediksi  negatif  sedangkan  opini  tersebut adalah  positif, dan  fn  ( false  negative )  adalah jumlah opini yang diprediksi positif sementara opini tersebut adalah negatif.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Proses crawling pengumpulan  data menggunakan tool RapidMiner  dengan memanfaatkan operator search twitter menggunakan tweet berbahasa Indonesia dan menggunakan  kata  kunci amd  ryzen dengan pengaturan seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengaturan pada operator search twitter untuk melakukan proses crawling
Keseluruhan  rangkaian  operator  yang digunakan untuk  melakukan proses crawling ditunjukkan pada Gambar 4 mulai dari search Twitter,  remove  duplicate,  select  attributes dan menyalin data kedalam format excel.
Gambar 4. Rangkaian operator yang digunakan dalam melakukan proses crawling
Hasil crawling data  diperlihatkan  pada Gambar  5  yang  masih  dalam  bentuk  data mentah ( raw data ) yang perlu dibersihkan dan disesuaikan  dengan  format  pemrosesan machine learning .
Gambar 5. Cuplikan hasil crawling data
3.2. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ,  data  yang diperoleh diproses lebih lanjut menggunakan beberapa  langkah  untuk  menghilangkan noise, memperjelas fitur, mengubah data asli agar  sesuai  dengan  kebutuhan.  Fase  ini disebut dengan cleansing. Gambar 6 memperlihatkan  salah  satu  pengaturan  pada operator Replace untuk  melakukan  proses cleansing yaitu  penghapusan  URL  selain pengaturan lainnya seperti cleansing emoticon dan lainnya.
Gambar 6. Pengaturan pada operator Replace
Dokumen  yang  diperoleh  dibersihkan dari  karakter  khusus  seperti  html,  hashtag, alamat  situs  (http:  www/site.com),  nama pengguna (@namapengguna), tanda baca (.,?!
[] /%:; < > () *), angka (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,  0)  dan  karakter  lainnya.  Fase  ini  penting untuk  mendapatkan  data  yang  valid  untuk diolah  pada  langkah  selanjutnya.  Tabel  2 memperlihatkan  hasil Tweet yang  sudah
dilakukan proses cleansing .
Tabel 2. Output Cleansing Kode  Input Tweet Asli Output Cleansing D1 gunakan Prosessor Ryzen, bagus dan harganya Murah di @Tokokomputer #RyzenOnFire gunakan Prosessor Ryzen bagus dan harganya Murah di D2 CPU “berkelas dengan harga terjangkau” #RyzenOnFire. CPU berkelas dengan harga terjangkau D3 Ryzen CPU yang tidak terbilang murah, dengan performa buruk. Ryzen CPU yang tidak terbilang murah dengan performa butuk D4 Ryzen jelek lebih baik Intel http://.asnaskjf.avjavja Ryzen jelek lebih baik Intel D5 Prosessor AMD Ryzen lumayanlah untuk digunakan @jasgkasj Prosessor AMD Ryzen lumayanlah untuk digunakan Selanjutnya, fase case folding diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Proses mengubah dokumen dari huruf besar menjadi huruf kecil, menggunakan operator transform case.
Gambar 7. Proses case folding dilakukan dengan operator transform cases
Pada penyeragaman bentuk huruf dalam dokumen, huruf kapital diubah menjadi huruf kecil, dan huruf seragam dari A sampai Z, dan juga  menghilangkan  tanda  baca  dan  simbol yang  tidak  perlu  seperti  diperlihatkan  pada Tabel  3  yang  merupakan  output  dari  proses case folding .
Tabel 3. Output proses Case Folding Kode  Input Cleansing Output Case Folding D1 gunakan Prosessor Ryzen bagus dan harganya Murah di gunakan prosessor ryzen bagus dan harganya Murah di D2 CPU berkelas dengan harga terjangkau cpu berkelas dengan harga terjangkau D3 Ryzen CPU yang tidak terbilang murah dengan performa butuk ryzen cpu yang tidak terbilang murah dengan performa butuk D4 Ryzen jelek lebih baik Intel ryzen jelek lebih baik intel D5 Prosessor AMD Ryzen lumayanlah untuk digunakan prosessor amd ryzen lumayanlah untuk digunakan Tokenizing diasosiasikan dengan
pemecahan  kalimat  menjadi  beberapa  kata atau  pemecahan  urutan string menjadi potongan-potongan  yang  disebut token . Dalam  proses tokenizing ,  spasi  berfungsi sebagai pembatas. Gambar 8 memperlihatkan proses tokenizing sedangkan Tabel 4 merupakan hasil proses tokenizing.
Gambar 8. Proses tokenizing
Tabel 4. Hasil Proses Tokenizing Kode Input Case Folding Output Tokenizing D1 gunakan prosessor ryzen bagus dan harganya Murah di gunakan prosessor ryzen bagus dan harganya murah di D2 cpu berkelas dengan harga terjangkau cpu berkelas dengan harga terjangkau D3 ryzen cpu yang tidak terbilang murah dengan performa butuk ryzen cpu yang tidak terbilang murah dengan performa butuk D4 ryzen jelek lebih baik intel ryzen jelek lebih baik intel D5 prosessor amd ryzen lumayanlah untuk digunakan prosessor amd ryzen lumayanlah untuk digunakan Stopword removal
adalah proses menghilangkan kata-kata dari kumpulan data yang  tidak  menambahkan  banyak  arti  pada sebuah  kalimat  atau  tidak  menyampaikan pesan  yang  signifikan.  Proses  stopword removal diperlihatkan pada Gambar 9. Sebuah stoplist dibuat untuk melacak stopword yang akan  digunakan.  Dalam  dataset,  setiap  kata atau token akan dibandingkan dengan stoplist ,
dan setiap kata yang cocok dengan stopword di stoplist akan dihilangkan.
Gambar 9. Proses stopword removal
Tabel  5  memperlihatkan  hasil stopword removal dengan  menghilangkan  kata-kata yang terdapat dalam stoplist .
Tabel 5. Hasil Stopword Removal Kode  Input Tokenizing Output Stopword Removal D1 gunakan prosessor ryzen bagus dan harganya murah di [ gunakan, prosessor,  ryzen, bagus,     harga, murah  ] D2 cpu berkelas dengan harga terjangkau [ cpu,  berkelas, harga, terjangkau ] D3 ryzen cpu yang tidak terbilang murah dengan performa butuk [ ryzen,  cpu, tidak,   terbilang, murah, performa,   buruk ] D4 ryzen jelek lebih baik intel[ [ ryzen,  jelek, lebih,  baik,  intel ] D5 prosessor amd ryzen lumayanlah [ prosessor,  amd, ryzen, lumayanlah ]
untuk digunakan
Stemming adalah  langkah  terakhir  dari
preprocessing , yang pada dasarnya menghilangkan  prefiks,  sufiks,  sisipan,  dan kombinasi prefiks dan sufiks dari sebuah kata dan  mereduksinya  menjadi  kata  dasar  atau akar kata. Gambar 10 memperlihatkan proses stemming  dengan  operator  stem  dictionary yang akan mengembalikan kata-kata berimbuhan  kedalam  bentuk  dasar  atau  akar kata tersebut.
Gambar 10. Proses stemming dengan operator stem dictionary
Gambar  11  merupakan screenshot dari Process  Document dari  tahap preprocessing case  folding,  tokenizing,  stopword  removal dan stemming.
Gambar 11. Proses pre-processing keseluruhan
Tabel 6 merupakan hasil proses labeling sesudah
dilakukan seluruh tahapan
preprocessing .
Tabel 6. Hasil proses Labeling Sebelum Proses Pre- Processing Setelah Proses Pre- Processing Kelas gunakan Prosessor Ryzen, bagus dan harga Murah di @Tokokomputer #RyzenOnFire [ gunakan, prosessor, ryzen, bagus, harga, murah  ] Positif
CPU “berkelas dengan harga terjangkau” #RyzenOnFire. [ cpu, berkelas, harga, terjangkau ] Positif Ryzen CPU yang tidak terbilang murah, dengan performa buruk. [ ryzen, cpu, tidak, terbilang, murah, performa, buruk ] Negatif Ryzen jelek lebih baik Intel http://.asnaskjf.avjavja [ ryzen, jelek, lebih,  baik, intel Negatif Prosessor AMD Ryzen lumayanlah untuk digunakan @jasgkasj [ prosessor, amd, ryzen, lumayanlah, ] Positif Ryzen, Posessor yang sangat layak di pilih. [ ryzen, prosessor, sangat, layak, pilih] Positif Gambar 12. Pengaturan TF-IDF Gambar 12
merupakan proses pengaturan TF-IDF untuk  melakukan seleksi fitur  yang  akan  dipilih  untuk  proses selanjutnya.
Tabel  7  memperlihatkan  cuplikan  hasil kata yang sudah melewati tahapan preprocessing  dan  seleksi  fitur  melalui  fase TF-IDF.

## Tabel 7. Hasil proses TF-IDF

## 3.3. Model Support Vector Machine
Klasifikasi pemodelan dilakukan dengan
memakai  perangkat  lunak open  source RapidMiner. Metode  yang  dipakai  untuk mengklasifikasikan data penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine.
Pada  pengujian  ini,  data  yang  dipakai merupakan  data tweet hasil crawling yang tersimpan  dalam  file  excel,  kemudian dilakukan preprocessing oleh  sistem  analisis sentimen  yang  dibangun.  Proses  selanjutnya merupakan  konversi  data  menjadi  dokumen dengan  operator process  document melalui proses  pembobotan  kata . Tahap  akhir merupakan tahap pengujian dengan memakai operator cross validation. Keseluruhan proses analisis  sentimen  yang  dilakukan  dengan perangkat  lunak RapidMiner dapat  dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Keseluruhan rangkaian operator Proses klasifikasi Support Vector Machine yang  dilakukan  didalam  operator cross  validation, diperlihatkan  pada  Gambar 14.
Gambar 14. Proses klasifikasi SVM

## 3.4. Evaluasi Model SVM
Tabel  8  memperlihatkan  hasil  evaluasi dari  model  dalam  bentuk confusion  matrix . Terdapat  29  data  berada  dalam  klasifikasi yang  tepat  ( true  positive dan true  negative ) yang terdiri dari 27 data diprediksi positif dan aktualnya  memang  positif,  2  data  diprediksi negatif  dan  aktualnya  memang  negatif,  1 diprediksi  negatif,  namun  aktualnya  adalah positif.
Tabel 8. Confusion Matrix hasil klasifikasi
Tabel  9  memperlihatkan  pengukuran kinerja  metode  SVM.  Hasil  pengukuran berdasarkan tabel confusion matrix menunjukkan  bahwa  kinerja  metode  SVM sangat baik dalam hal akurasi, presisi, recall
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 2, Desember 2021, pp. 129-141 ISSN: 2527-9114, DOI:10.33372/stn.v7i2.804
dan F1  Score dengan  nilai  masing-masing 96,67%, 96,43%, 100% dan 98,18%.
Tabel 9. Pengukuran Kinerja SVM Akurasi Presisi Recall F1 Score 96,67% 96,43% 100% 98,18%

## 4. Simpulan
Penelitian  ini  sukses  menggunakan metode SVM dalam mengklasifikasikan opini publik  mengenai  produk  AMD  Ryzen  yang beredar di tengah masyarakat. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sebagian besar publik memberikan  tanggapan  positif  terhadap prosesor AMD Ryzen. Hasil analisis sentimen ini  bisa  digunakan  oleh  masyarakat  dalam membuat keputusan berkaitan dengan pembelian  prosesor  tersebut.  Metode  SVM memberikan  kinerja  terbaik  pada  hasil pengukuran  akurasi,  presisi,  recall  dan  F1 Score  dengan  nilai  rata-rata  diatas  96%. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  SVM  dapat digunakan  sebagai  algoritma  cerdas  dalam bidang  analisis  sentimen  untuk  data  baru.
Untuk penelitian selanjutnya,
menggabungkan beberapa algoritma machine learning  dengan  teknik  ensemble  dan menganalisis  dampak  dari  penggabungan tersebut.
5. Referensi arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota Indonesia Menggunakan
Algoritma
Support  Vector  Machine  (Svm). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (1),
147. Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.0813944
Chakraborty,  K.,  Bhattacharyya,  S.,  Bag,  R.,
&  Hassanien,  A.  A.  (2019).  Sentiment Analysis  On  A  Set  Of  Movie  Reviews Using  Deep  Learning  Techniques.  In Social  Network  Analytics .  Elsevier  Inc. Https://Doi.Org/10.1016/B978-0-12- 815458-8.00007-4 Daeli,  N.  O.  F.,  &  Adiwijaya.  (2020).
Sentiment  Analysis  On  Movie  Reviews Using  Information  Gain  And  K-Nearest
Neighbor. Journal Of Data Science And Its Applications , 3 (1), 1–7. Https://Doi.Org/10.34818/Jdsa.2020.3.22 Dictionary,  O.  (2021).  Processor.  In Oxford
Dictionary . Https://Www.Oxfordlearnersdictionaries. Com/Definition/English/Processor?Q=Pro cessor
Erlin, Rio, U., & Rahmiati. (2014). Two Text Classifiers In Online Discussion : Support Vector  Machine  Vs  Back-Propagation Neural Network. Telkomnika , 12 (1), 189– 200.
Https://Doi.Org/10.12928/Telkomnika.V1
2i1.1798
Erlin,  Rio,  U.,  &  Rahmiati.  (2013).  Text Message  Categorization  Of  Collaborative Learning  Skills  In  Online  Discussion Using Support Vector Machine. Proceeding - 2013 International Conference On Computer, Control, Informatics And Its Applications: “Recent Challenges  In  Computer,  Control  And Informatics”,  Ic3ina  2013 ,  295–300.
Https://Doi.Org/10.1109/Ic3ina.2013.681
9190
Fitri,  E.  (2020).  Analisis  Sentimen  Terhadap
Aplikasi Ruangguru Menggunakan
Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest Dan  Support  Vector  Machine. Jurnal Transformatika , 18 (1), 71. Https://Doi.Org/10.26623/Transformatika
.V18i1.2317
Fitriyah, N., Warsito, B., & Maruddani, D. A.
I.  (2020).  Analisis  Sentimen  Gojek  Pada Media  Sosial  Twitter  Dengan  Klasifikasi Support  Vector  Machine  (Svm). Jurnal
Gaussian , 9 (3), 376–390. Https://Doi.Org/10.14710/J.Gauss.V9i3.2
8932
Gandhi,  R.  (2018). Support  Vector  Machine —  Introduction  To  Machine  Learning Algorithms  Svm  Model  From  Scratch . Towards Data Science. Https://Towardsdatascience.Com/Support -Vector-Machine-Introduction-To- Machine-Learning-Algorithms-
934a444fca47 Hariguna, T., Baihaqi, W. M., & Nurwanti, A.
(2019).  Sentiment  Analysis  of  Product Reviews As A Customer Recommendation Using  The  Naive  Bayes  Classifier Algorithm. Ijiis: International Journal Of
Informatics  And  Information  Systems , 2 (2), 48–55. Https://Doi.Org/10.47738/Ijiis.V2i2.13
Isnain,  A.  R.,  Marga,  N.  S.,  &  Alita,  D.
(2021). Sentiment Analysis of
Government Policy On Corona Case Using
Naive Bayes Algorithm. Ijccs (Indonesian Journal  of  Computing  and  Cybernetics Systems) , 15 (1), 55. Https://Doi.Org/10.22146/Ijccs.60718
Liu,  B.  (2015).  Sentiment  Analysis:  Mining
Opinions,  Sentiments,  And  Emotions.  In
Sentiment  Analysis:  Mining  Opinions,
Sentiments,  and  Emotions .  Cambridge University Press. Https://Doi.Org/10.1017/Cbo9781139084 789 Liu,  N.,  &  Shen,  B.  (2020).  Aspect-Based Sentiment  Analysis  with  Gated  Alternate Neural Network. Knowledge-Based Systems , 188 (Xxxx), 105010. Https://Doi.Org/10.1016/J.Knosys.2019.1 05010 Mamtesh,  &  Mehla,  S.  (2019).  Sentiment Analysis  of  Movie  Reviews  Using Machine Learning Classifiers. International Journal of Computer Applications , 182 (50), 25–28. Https://Doi.Org/10.5120/Ijca2019918756 Mohd Nafis, N. S., & Awang, S. (2021). An Enhanced Hybrid Feature Selection
Technique Using Term Frequency-Inverse
Document Frequency and Support Vector Machine-Recursive  Feature  Elimination For Sentiment Classification. Ieee Access ,
9 (Ml),
52177–52192. Https://Doi.Org/10.1109/Access.2021.306 9001 Nurdiansyah, Y., Bukhori, S., & Hidayat, R.
(2018).  Sentiment  Analysis  System  For Movie Review In Bahasa Indonesia Using
Naive Bayes Classifier Method. Journal of Physics:  Conference  Series , 1008 (1).
Https://Doi.Org/10.1088/1742-
6596/1008/1/012011
Prastyo,  P.  H.,  Sumi,  A.  S.,  Dian,  A.  W.,  &
Permanasari,  A.  E.  (2020).  Tweets Responding To
The Indonesian Government’s  Handling  of  Covid-19: Sentiment  Analysis  Using  Svm  with
Normalized  Poly  Kernel. Journal  of Information  Systems  Engineering  And
Business Intelligence , 6 (2), 112. Https://Doi.Org/10.20473/Jisebi.6.2.112- 122
Putra,  M.  W.  A.,  Susanti,  Erlin,  &  Herwin.
(2020). Analisis Sentimen Dompet
Elektronik  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. It Journal Research  and  Development , 5 (1),  72–86.
Https://Doi.Org/10.25299/Itjrd.2020.Vol5 (1).5159
Scikit-Learn.  (2021). Svm .  Scikit-Learn.Org. Https://Scikit- Learn.Org/Stable/Modules/Svm.Html Singh, S. N., & Sarraf, T. (2020). Sentiment
Analysis  of  A  Product  Based  on  User Reviews Using Random Forests Algorithm. Proceedings Of The Confluence  2020  -  10th  International Conference  on  Cloud  Computing,  Data Science and Engineering , 112–116. Https://Doi.Org/10.1109/Confluence4761 7.2020.9058128
Stephenie,  Warsito,  B.,  &  Prahutama,  A.
(2020). Sentiment Analysis on Tokopedia Product  Online  Reviews  Using  Random Forest Method. E3s Web Of Conferences ,
202 , 1–10. Https://Doi.Org/10.1051/E3sconf/202020 216006 Suresh,  A.,  &  Bharathi,  C.  R.  (2016). Sentiment  Classification  Using  Decision Tree Based Feature Selection.
International  Journal  Of  Control  Theory and Applications , 9 (36), 419–425.
Towkeershah40. (2021). Role Of Processor In A Pc . Geeksforgeeks.
Https://Www.Geeksforgeeks.Org/Role- Of-Processor-In-A-Pc/ Uy,  M.  R.,  &  Thomas,  J.  (2021). Amd Processors: The Best Amd Cpus In 2021 . Techradar. Https://Www.Techradar.Com/News/Amd -Processors-The-Best-Amd-Cpus-In-2021 Wahyudi, R., & Kusumawardana, G. (2021).
Analisis Sentimen Pada Aplikasi Grab Di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal Informatika , 8 (2), 200–207. Https://Doi.Org/10.31294/Ji.V8i2.9681 Yang, L., Li, Y., Wang, J., & Sherratt, R. S. (2020).  Sentiment  Analysis  For  E- Commerce  Product  Reviews  in  Chinese Based  on  Sentiment  Lexicon  and  Deep
Learning. Ieee  Access , 8 ,  23522–23530.
Https://Doi.Org/10.1109/Access.2020.296 9854