Sentimen Analisis Masyarakat Indonesia di Twitter Terkait Metaverse dengan Algoritma Support Vector Machine
Ali Ahmad 1* , Windu Gata 2
1 Jurusan Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri.
2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 24 January 2022 Received in revised form 27 February 2022 Accepted 4 March 2022 Available online October 2022 DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v6i4.569 Keywords:
Metaverse; Sentiment Analysis; SVM.
Kata Kunci: Metaverse; Analisa Sentiment;
SVM.

## a b s t r a c t
Metaverse is part of  the increasingly  rapid development  of  technology  in the world, bringing the virtual world into the real world is very possible. Starting from a novel, metaverse has now begun the process of being implemented, especially with the COVID-19 pandemic being one of  the  strong  foundations  for  speeding  up  the  implementation  of  this  technology.  Since  the emergence  of  the  metaverse  echoed  by  Facebook,  which  has  changed  its  name  to  meta,  has made the world's public attention increasingly highlight this technology, some have welcomed it and some have concerns about the development of this technology. Research to explore the sentiments  of  the  Indonesian  people  towards  metaverse  technology  uses  the  CRISP-DM method with the Support Vector Machine algorithm and the test is carried out by comparing it with  another  algorithm,  namely  the  tree  algorithm,  the  programming  language  used  is  the  R language  with  the  Rstudio  application.  This  study  obtained  the  results  of  Indonesian  public opinion  on  metaverse  technology  which  showed  66%  to  be  neutral,  17%  negative  and  16% positive, while the results of testing with the SVM algorithm showed SVM performance results of  87%  with  the  kernel  used  was  Linear,  and  these  results  are  far  better  than  using  the  tree algorithm which only has a performance of 71%.

## a b s t r a k
Metaverse  merupakan  bagian  dari  kian  pesatnya  perkembangan  teknologi  di  dunia, membawa  dunia  maya  kedalam  dunia  nyata  menjadi  hal  yang  sangat  mungkin dilakukan.  Berawal  dari  sebuah  novel,metaverse  kini  sudah  mulai  berproses  untuk dapat di implementasikan terlebih dengan kondisi pandemi covid 19 menjadi salah satu dasar  yang  kuat  untuk  menyegarakan  pengimplementasian  teknologi  ini    tentunya berdampak kepada opini dari masyarakat dunia khususnya masyarakat indonesia. Sejak kemunculan  metaverse  yang  digaungkan  oleh  facebook  yang  teah  berganti  nama menjadi meta, membuat perhatian publik dunia semakin menyorot teknologi ini, ada yang  menyambut  dengan  baik  dan  ada  pula  yang  memiliki  kekhawatiran  terhadap perkembangan  teknologi  ini.  Penelitian  untuk  menggali    sentimen  masyarakat Indonesia  terhadap  teknologi  metaverse  menggunakan  metode  CRISP-DM  dengan algorithma  Support  Vector  Machine  dan  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan komparasi  dengan  algorithma  lain  yaitu  algortihma  tree,  bahasa  pemrograman  yang digunakan  adalah  bahasa  R dengan  aplikasi  Rstudio. Peneltian  ini  mendapatkan  hasil opini  masyarkata  indonesia  terhadap  teknologi  metaverse  yang    menunjukkan  66% bersikap netral, 17%  negatif dan 16%  positif, sedangkan dari hasil pengujian dengan algorithma SVM didapatkan hasil performansi SVM sebesar 87% dengan kernel yang digunakan  adalah  Linear,  dan  hasil  ini  jauh  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan algorithma tree yang hanya memiliki performansi sebesar 71%.
*Author. Email: ahmad.khaleefah@gmail.com 1* , windu@nusamandiri.ac.id 2 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Teknologi  informasi  berkembang  dengan  sangat pesan,  diawali  dengan  perkembangan  teknologi internet  di  awal  tahun  1969  yang  diinisiasi  oleh sebuah  institusi  pertahanan  Amerika  Serikat  yang dikenal  dengan Defence  Advanced  Research  Project Agency (DARPA),  ide  tersebut  diawali  dengan konektivitas  beberapa  Universitas  yang  kemudian proyek  konektivitas  tersebut  dikenal  dan  diberi nama Advanced  Research  Project  Agency  Network (ARPANET)[1]. Perkembangan Internet di Indonesia  sendiri  di  mula  pada  tahun  1990, keberadaan internet di  Indonesia  seakan  membuka mata masyarakat Indonesia akan perkembangan dan informasi  yang  berkembang  di  dunia  luar. Keberadaaan internet sebagai  infrastruktur  dan konektivitas  sangat  menunjang  efektifitas  dan efisiensi  dari  sebuah  perusahaan,  terlebih  peranan internet dalam publikasi dan pemasaran produk dari perusahaan[2].
Perkembangan  Internet  juga  berdampak  terhadap perkembangan  dari  beberapa  hal  diantaranya perkembangan  dari  permainan,  cara  bertransaksi dan  pola  hidup  dari  masyarakat  Indonesia  pada khususnya dan dunia pada umumnya. Perkembangan internet tidak  berhenti  sampai  situ saja, namun terus berevolusi, bahkan dalam sebuah game,  manusia  bisa  saling  berinteraksi,  saling melakukan  transaksi  dan  mungkin  menjadi  salah satu peluang untuk mendapatkan penghasilan, salah satu  yang  menggabungkan  kesemua  hal  tersebut dikenal dengan Metaverse. Metaverse ibarat sebuah lapisan  yang  menghubungkan  antara  dua  dunia, yaitu:  dunia  nyata  dan  dunia  maya, metaverse menawarkan  sebuah  pengalaman  3  dimensi  yang dapat berbagi antar penggunanya dan berinteraksi di dalam teknologi tersebut dimana setiap aktifitas dari penggunanya  dapat  dilakukan  dengan  bantuan layanan teknologi Augmented dan Virtual Reality [3] .
Penerapan  dari  metaverse  yang  menjadi  jembatan antara  dunia  maya  dengan  dunia  nyata  adalah pengguna  saling  berinteraksi  dengan  pengguna lainnya menggunakan representasi Digital Avatars [4] . Konsep  penerapan  Metaverse  berawal  dari  sebuah novel karya Neal Stephenson yang terbit pada tahun 1992  yang  berjudul  “ Snow  Crash” ,  yang merepresentasikan  kehidupan  dunia  maya  dalam
tampilan 3D, Meta sendiri berarti maya ( Virtual ) dan kata  verse  berarti  alam  semesta  ( Universe )[5].  Salah satu faktor yang membuat metaverse dimplementasikan  yaitu:  kondisi  pandemi  covid-19 yang  ada  sejak  akhir  2019,  pandemi  covid-19  telah mengakselerasi percepatan teknologi yang mendukung perubahan cara masyarakat berinteraksi yang juga berdampak kepada penerapan pembelajaran  daring[6]  dan  sistem  kerja,  Sistem bekerja  tradisional  di  kantor  pasti  semakin ditinggalkan  selama  2022.  Sistem  bekerja  yang fleksibel  dan  sudah  di  digatalisasi  masih  tetap berlanjut  dengan  penunjang  yang  makin  beragam dan teknologi yang terbarukan metaverse [7].
Mark  Zuckenberg  selaku  pendiri  dari  facebook menjadi  salah  satu  pionir  dalam  pengembangan teknologi metaverse ini, dia secara resmi mengubah salah  satu  produk  yang  di  milikinya  dengan  nama meta  dan  idenya  mengenai metaverse telah  di sampaikan  di  akhir  Juni  2021[8]. Metaverse menjadi salah  satu  hal  yang  dibicarakan  pada  media  sosial twitter,  dan  bagaimana  pengaruh  dari  implementasi metaverse  tersebut  pada  kehidupan  sehari-hari, menjadi  hal  yang  selalu  ditunggu,  untuk  melihat bagaimana masyarakat Indonesia menyikapi metaverse , tentunya dapat kita analisa dengan melihat sentimen  yang  muncul  melalui  media  sosial, diantaranya Twitter.
Sentimen menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia(KBBI)  adalah  pendapat  atau  pandangan yang  didasarkan  pada  perasaan  yang  berlebih- lebihan  terhadap    sesuatu  (bertentangan  dengan pertimbangan  pikiran)  sedangkan  analisis  adalah penyelidikan  terhadap  suatu  peristiwa  (karangan, perbuatan,  dan  sebagainya)  untuk  mengetahui keadaan  yang  sebenarnya  (sebab-musabab,  duduk perkaranya, dan sebagainya)[9].
Jadi  analisa  sentimen  adalah  kegiatan  penyelidikan atau  penelitian  terhadap  suatu  pendapat  yang muncul  dari  beberapa  orang  atau  masyarakat terhadap  suatu  hal.  Analisa  sentimen  dapat  di katakan  sebagai mining  opinion yang  merupakan bagian  dari  studi  komputational  dari Natural Language  Processing (NLP)  yang  memiliki  tujuan mendapatkan nilai dari sentimen dari teks yang bisa bersumber  dari  dokumen, social  media , Review Product¸ majalah,  berita  dan  lain-lain.  Nilai  sentimen
bisa berupa pendapat maupun emosi terhadap suatu entitas.  Nilai  tersebut  bisa  berupa  kelompok  kata negatif, netral dan positif[10].
Merujuk  ke  penelitian  yang  pernah  dilakukan sebelumnya,  penulis  jadikan  sebagai  referensi diantaranya jur nal dengan judul “Sentiment analysis svm  dan  svm-pso  pada  kolom  komentar  evaluasi dosen”  dan  hasil  peneltiannya  didapatkan performansi  terbaik  dari  SVM-PSO  adalah  di rentang  82,26%  hingga  82,59  %[11].  Pada  jurnal kedua  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  deng an SVM,  NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk  Studi
Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap
Pandemi  Covid- 19  pada  Media  Sosial”  hasilnya adalah akurasi dari algoritma SVM lebih tinggi dari algorithma Naive Bayes dan KNN dengan rata-rata akurasinya sebesar 90,01% pada SVM dengan kernel linear[12].
Dari  beberapa  penjelasan  dan  hasil  penelitian sebelumnya  diatas,  dalam  jurnal  ini  penulis bermaksud  melakukan  analisa  sentimen  masyarakat Indonesia terhadap kemunculan metaverse belakangan  ini,  penelitian  dilakukan  menggunakan sumber data dari sentimen yang muncul pada media sosial  Twitter  dengan  kata  kunci  “Metaverse Indonesia”  denga n  batasan  masalah  hanya  terkait sentimen  yang  muncul  dari  masyarakat  Indonesia. Tujuan dari penelitian ini untuk:
a) Melihat Response masyarakat  Indonesia  pada sosial media t witter terkait munculnya teknologi metaverse.
b) Mendapatkan  hasil  uji  data  sentimen  dengan algorithma SVM.
c) Mendapatkan  hasil  uji  komparasi  performansi algorithma SVM dengan Algorithma Tree .

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  menggunakan  Metode Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), CRISP-DM menggunakan  6  tahapan[13],  tahapan- tahapan CRISP-DM sebagai berikut:
Gambar 1. Alur proses CRISP-DM
Dari  gambar  1  diatas  dapat  kita  jabarkan  metode penelitian nya sebagai berikut:
a) Pemahaman Bisnis ( Business Understanding ) Tahap  pemahaman  terhadap  substansi  dari penelitian  yang  dilakukan  dengan  menentukan tujuan dan Batasan dari penelian ini.
b) Pemahaman Data ( Data Understanding )
Tahap ini dimulainya proses pengumpulan data, mempelajari  data  yang  didapatkan  terkait kualitas  data,  kapan  data  didapatkan  dan menghilangkan duplikasi data.
c) Persiapan Data ( Data Preparation ). Tahap  ini  data  yang  telah  di review ,  kemudian dilakukan  proses  perbaikan  struktur  data  dan datasetnya,  dengan  menormalisasikan  data menggunakan  cara: Case  Folding,  Data  Cleaning, Stopword Removal dan Stemming Process.
d) Pemodelan (Modeling) Tahapan  penentuan  Teknik data  mining yang akan digunakan pada penelitian ini, pada tahap ini  aplikasi  data  mining  yang  digunakan  serta parameter  yang  akan  digunakan  sudah  di tentukan sebelumnya untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
e) Evaluasi ( Evaluation )
Tahap  ini  evaluasi  dilakukan  terhadap  model yang  telah  di  tentukan  sebelumnya,  untuk mendapatkan  hasil  apakah  model  tersebut dapat  memenuhi  tujuan  yang  ditetapkan  pada tahap Business Understanding .
f) Penyebaran ( Deployment ).
Tahap  ini  merupakan  representasi  dari  proses yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  yang  bisa berupa  laporan  atau  sebagai  format  yang  bisa digunakan  secara  berulang  pada  penelitian selanjutnya.

## Support Vector Machine (SVM)
Algoritma  pembelajaran  SVM  merupakan  model Supervised Learning yang masih berhubungan dengan Algorithm  Learning yang  melakukan  Analisa  data untuk  analisa  regresi  dan  klasifikasi,  dalam prakteknya  SVM  banyak  di  gunakan  untuk permasalahan  terkait  pengklasifikasian.  Plot  objek data masukan atau Input sebagai titik dalam ruang n- dimensi,  di  mana  dimensi  mewakili  berbagai  fitur objek pada Algoritma ini, kemudian mencoba untuk secara  iteratif  menemukan  fungsi  yang  mewakili hyperplane  yang  dapat  bertindak  sebagai  pemisah antara  ruang  yang  ditempati  oleh  kelas  keluaran target yang berbeda.
Model  algoritma  SVM  merupakan  representasi  dari objek  data Input dalam  ruang  grafis  dengan  celah yang  jelas  antara  kelompok  titik  yang  mewakili kategori  yang  berbeda.  Pembagian  ini  disebabkan oleh  hyperplane,  yaitu  garis  (dalam  hal  ruang  2D) atau  bidang  (dalam  hal  bidang  3D). Hyperplane adalah  kurva  pembagian  yang  membagi  ruang seperti  itu  dengan  jelas  menandakan  bagian  ruang mana  yang  ditempati  oleh  kategori  mana[14]. Keistimewaan dari SVM yaitu SVM memiliki kernel- kernel yang  dapat  mengimplementasikan  pemisahan masukan non-linear berdimensi tinggi, beberapa kernel yang  terdapat  pada  SVM  yaitu Radial  Basis  Function (Rbf),  polynomial dan linear [15] . Pada  penelitian  ini yang digunakan hanya radial dan linear .

## Aplikasi R Studio
Aplikasi  berbasis  Bahasa  pemrograman  R  yang memiliki  kemampuan  data  analisis  yang  sangat efektif.  Aplikasi  ini  juga  sudah  di  lengkapi  dengan operator pengolahan array dan  matriks[16]. Beberapa kelebihan aplikasi R lainnya yaitu:
a) Ukuran file yang disimpan relatif kecil.
b) Operator perhitungan yang lengkap.
c) Memiliki koleksi library tools statistik yang cukup lenkap.
d) Tools statistik  dari  aplikasi  R  sudah  terintegrasi untuk keperluan analisis data.
e) Open Source.
Gambar 2. Tweets per hari

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pemahaman Bisnis (Business Understanding) Latar  belakang  dari  penelitian  ini  adalah  adanya berita  tentang  pengembangan  teknologi  metaverse yang  dilakukan  oleh  perusahaan  facebook.  Tujuan dari  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  melakukan analisa  terkait  sentimen  masyarakat  Indonesia mengenai teknologi metaverse dengan menggolongkan  sentimen  masyarakat  menjadi  2 opini, yaitu opini positif dan opini negatif.
Pemahaman Data ( Data Understanding) Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data  dari Twitter dengan  terlebih  dahulu  melakukan  studi pustaka  melalui  media internet dan  jurnal-jurnal terkait text dan data-mining ,  dilanjutkan  dengan observasi  dan  pengambilan  data  dari  t witter menggunakan  kata  kunci  “Metaverse  Indonesia” melalui  API twitter yang  di  proses  oleh  aplikasi Rstudio dengan rentang waktu pengambilan data 5- 13  Januari  2022.  Data  yang  didapatkan  pada  tahap ini  sebanyak  16114 row data tweets untuk  kemudian dilakukan  proses  penghapusan  duplikasi  dan didapatkan baris atau rows data sebanyak 7.755.
Gambar 3. Tweets per hari

## Persiapan Data (Data Preparation)
Pada tahap ini dilakukan proses cleansing data dengan melakukan  proses  normalisasi  dikenal  dengan tahapan pre-processing ,  tahapan-tahapan pre-procesing adalah sebagai berikut:
a) Case  Folding :  yaitu  menjadikan  semua  kata menjadi huruf kecil.
b) Cleaning : merupakan aktifitas meniadakan tanda baca, numeric, link url, username dan simbol.
c) Stopword-Removal : merupakan aktifitas meniadakan  kata-kata  yang  tidak  penting seperti, di, akan, dll.
d) Stemming: yaitu  menormalisasikan  kata  ke  kata dasar.  Pada  tahap  ini  peneliti  menggunakan Library kata  dasar  R  yang  menggunakan algoritma Nazief dan Andriani[17].
Tabel 1. Hasil proses pre-processing
Pre- Processin g Sebelum Sesudah Case Folding @hrdbacot Kayaknya sulit sih, apalagi tren ke depan NFT harus bisa diaplikasikan ke metaverse. Kayak dalam film rea… https://t.co/1rk8T5HF Rd @hrdbacot kayaknya sulit sih, apalagi tren ke depan nft harus bisa diaplikasikan ke metaverse. kayak dalam film rea…
https://t.co/1rk8t5hfr
d" Cleaning @hrdbacot kayaknya sulit sih, apalagi tren ke depan nft harus bisa diaplikasikan ke metaverse. kayak dalam film rea… https://t.co/1rk8t5hfrd
" "kayaknya sulit sih apalagi tren ke depan nft harus bisa diaplikasikan ke metaverse kayak dalam film rea" Stopword Removal "kayaknya sulit sih apalagi tren ke depan nft harus bisa diaplikasikan ke metaverse kayak dalam film rea" kayaknya sulit sih tren nft diaplikasikan metaverse kayak film rea Stemmin g kayaknya sulit sih tren nft diaplikasikan metaverse kayak film rea
kayak sulit sih tren nft aplikasi metaverse kayak film rea"
Data tersebut kemudian dilakukan proses pelabelan positif dan negative menggunakan sumber data kata positif  dan  kata  negatif[18].  Hasil  dari  proses pelabelan  tersebut  didapatkan  jumlah  opini  positif sebanyak  1251  negatif  1377  dan  netral  sebanyak 5127.  Untuk  keperluan  penelitian  ini,  maka  yang akan  di  proses  adalah  opini  yang  positif  dan  opini yang negatif.
Gambar 3. Opini Masyarakat Indonesia

## Pemodelan (Modeling)
a) Pemilihan model Proses  permodelan  dilakukan  menggunakan Support  Vector  Machine dan  melakukan komparasi  dengan Tree yang  di  pergunakan sebagai algorithma pengklasifikasian.
b) Membuat model Pembuatan  model  dilakukan  dengan  memilah data  terkait  dengan score ,  hasil  kalimat  yang  di cleansing dan polaritas (label negatif dan positif). Dari dataset tersebut kemudian di pecah menjadi dua  data  yaitu  data  latih  dan  data  uji,  dengan perbandingan  70:20  dengan  70%  dari  data dijadikan  data  lataih  ( data  training )  dan  2%  dari data dijadikan data uji ( data testing).
Dari  pemodelan  dan  data  tersebut,  lalu  dibuatkan model SVM dengan parameternya sebagai berikut: Parameter
: C-Clasification SVM-Kernel Type : radial dan linear Berdasarkan  parameter  diatas  lalu  dilakukan pengujian perbandingan performa:
a) Performa dengan TF ( Term Frequency )
b) Performa  dengan  TF-IDF  ( Term  Frequency  - Inverse Document Frequency )
c) Perbandingan  dengan  algoritma Tree ,  untuk memastikan  bahwa  algorithma  SVM  apakah masih  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan algorithma Tree
Pengujian performa dilakukan dengan menggunakan parameter  yaitu kernel  radial dan linear .  Berikut  ini adalah  sampel  hasil  dari  pengujian  tersebut menggunakan kernel linear dengan filtering TF.
Gambar 4. Performa SVM dengan TF
Pengujian dengan TF mendapatkan hasil  yaitu nilai balanced  accuracy atau  tingkat  akurasi  dari  hasil prediksi  sebesar  85,9%  (0,8596),  s ensitivity atau persentasi true positif sebesar 88,41% (0,8841) dan s pecificity atau  nilai true  negatif, yaitu: sebesar  83.51% (0,8351).  Selanjutnya  proses  dilanjutkan  dengan pengujian  performasi  TF,  TF-IDF  menggunakan masing  masing  kernel, yaitu:  kernel radial dan linear untuk  mendapatkan  nilai  perbedaan  penggunaan SVM  dengan  TF  dan  TF-IDF  di  masing  masing kernel . Adapun  tabel  hasil  pengujianya  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil pengujian SVM dengan TF, TF-IDF
Dari  hasil  pengujian  diatas  didapatkan  bahwa penggunaan  algorithma  SVM  dengan kernel radial mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  yaitu  untuk  rata rata tingkat akurasi 86%, persentasi True positif 89% dan  persentasi True Negative 83%.  Pengujian selanjutnya, yaitu: melakukan pengujian performansi dari  algorithma  SVM  dengan  perbandingan  kedua kernel di dapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Pengujian performansi SVM
Dari  pengujian  terebut  di  dapati  bahwa  untuk peneltian  dengan  data  sentimen  pada  jurnal  ini kedua parameter kernel pada algorithma SVM dapat digunakan  dengan  baik  dengan  hasil  rata-rata perfomansi nya di 86%.

## Evaluasi ( Evaluation)
Tahap  ini  peneliti  melakukan  langkah  validasi menggunakan metode cross-validation untuk algorithma  SVM.  Dikarenakan  performansi  dari kedua kernel SVM  sama  baiknya,  maka  penulis memilih  untuk  menggunakan kernel  linear untuk pengujian menggunakan cross-validation . Dengan nilai K=1-10.
Hasil  pengujian cross-validation mengindikasikan bahwa untuk jumlah data yang digunakan sebanyak 2626  data,  yang  kemudian  di  pecah  menjadi  70% data training dan 30% data testing, mendapatkan hasil pengujian cross-validation untuk  SVM  sangat  stabil, selalu menunjukan performansi sebesar 86%, dan di K=10  adalah  performansi  terbaik  dari  SVM  yaitu mencapai 90%.
Tabel 3. Tabel Pengujian Cross-Validation SVM
Tahap  pengujian  berikutnya,  yaitu:  melakukan komparasi  dengan  algorithma Tree dengan membandingkan  hasil  pengujian  menggunakan metode cross-validation dan Filtering TF,  TF-IDF  di masing-masing algoritma.
Kernel Penjelasan TF IDF Average Tingkat Akurasi 0,86 0,86 0,86 Persentasi true Positif 0,89 0,89 0,89 Persentasi true negatif 0,83 0,83 0,83 Tingkat Akurasi 0,86 0,86 0,86 Persentasi true Positif 0,88 0,87 0,88 Persentasi true negatif 0,84 0,85 0,84 Radial
Linear
Kernel PRECISION RECALL SCORE TF 0,87 0,86 0,86 TF-IDF 0,87 0,86 0,86 AVG 0,87 0,86 0,86 TF 0,87 0,86 0,86 TF-IDF 0,86 0,86 0,86 AVG 0,86 0,86 0,86 Linear Radial

## ALGORITHM PERFORMANCE
TF TF-IDF AVG
Fold 1 Out of Sample Accuracy = 0,86 0,87 0,86 Fold 2 Out of Sample Accuracy = 0,84 0,90 0,87 Fold 3 Out of Sample Accuracy = 0,84 0,86 0,85 Fold 4 Out of Sample Accuracy = 0,86 0,89 0,87 Fold 5 Out of Sample Accuracy = 0,86 0,89 0,87 Fold 6 Out of Sample Accuracy = 0,87 0,88 0,87 Fold 7 Out of Sample Accuracy = 0,89 0,84 0,86 Fold 8 Out of Sample Accuracy = 0,87 0,85 0,86 Fold 9 Out of Sample Accuracy = 0,90 0,84 0,87 Fold 10 Out of Sample Accuracy = 0,91 0,88 0,90
AVG
0,87 0,87 0,87
K-FOLD
Tabel 4. Tabel Pengujian Cros-Validation SVM-Tree
Tabel  hasil  pengujian  komparasi  antara  algorithma SVM dan tree meperlihatkan bahwa performansi dari algorithma  SVM  jauh  lebih  baik  yaitu  sebesar  87% berbanding  dengan  algorithma tree yang  hanya sebesar 71%.

## Penyebaran (Deployment)
Dari  hasil  evaluasi  dan  pengujian  diatas,  untuk sentimen  analisis  dapat  digunakan  algorithma  SVM sebagai algorithma pengkasifikasian ( classifier ).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan Analisa dan hasil pengujian yang telah dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
a) Dari total 7755 data yang sudah melalui proses cleansing didapati  hasil  sentimen  masyarakat terhadap  perkembangan metaverse di  Indonesia sedikit  banyak  dominan  kepada  sentimen negatif  yaitu  sebanyak  1377  sentimen berbanding dengan sentimen positif yang hanya 1251 sentimen, selebihnya bersikap netral.
b) Hasil  pengujian  menggunakan  algorithma Support  Vector  Machine kedua kernel yaitu radial dan linear memberikan hasil yang sama baiknya yaitu sebesar 86 persen secara performansi.
c) Hasil  uji  komparasi  antara  algorithma  SVM dengan  algortihma  tree,  menunjukan  bahwa untuk  sentimen  analisis  terkait  sentimen masyarakan  Indonesia  terhadap metaverse menunjukkan hasil performansi dari SVM jauh lebih baik dibandingkan dengan algorithma tree yaitu 86% berbanding dengan 70%.
Penelitian  ini  masih  dapat  di  kembangkan  lebih lanjut  lagi  dengan  melakukan  pengujian  dengan mengunakan  algorithma  dan  menambah  jumlah algorithma sebagai komparasi atau pembanding dari algorithma  utama,  juga  bisa  dilakukan  penggunaan metode-metode lainnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] CNN Indonesia, “Mengenal Sejarah Internet,” CNN  INDONESIA ,  2019. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/2 0190312125646-185-376484/mengenal- sejarah-internet (accessed Jan. 16, 2021). [2] Gani, A.G., 2020. SEJARAH dan PERKEMBANGAN INTERNET DI INDONESIA. JURNAL MITRA MANAJEMEN , 5 (2).
[3] Damar,  M.,  2021.  Metaverse  Shape  of  Your Life for Future: A bibliometric snapshot. Journal of Metaverse , 1 (1), pp.1-8.
[4] Lee, L.H., Braud, T., Zhou, P., Wang, L., Xu, D., Lin, Z., Kumar, A., Bermejo, C. and Hui,
P.,  2021.  All  one  needs  to  know  about metaverse: A complete survey on technological  singularity,  virtual  ecosystem, and research agenda. arXiv preprint arXiv:2110.05352 .
[5] Lee,  J.Y.,  2021.  A  study  on  metaverse  hype for  sustainable  growth. International  journal  of advanced smart convergence , 10 (3), pp.72-80.
[6] Salsabila,  U.H.,  Lestari,  W.M.,  Habibah,  R., Andaresta,  O.  and  Yulianingsih,  D.,  2020. Pemanfaatan teknologi media pembelajaran di masa  pandemi  covid-19. Trapsila:  Jurnal Pendidikan Dasar , 2 (2), pp.1-13.
[7] Fahmi  Ahmad  and Yuliawati,  “Tren  Kerja
2022,  Makin  Digital  dan  Fleksibel  dengan Metaverse,” katadata.com . https://katadata.co.id/yuliawati/digital/61c99 850ec00c/tren-kerja-2022-makin-digital-dan- fleksibel-dengan-metaverse  (accessed  Jan.  16, 2022).
TF TF-IDF AVG TF TF-IDF AVG Fold 1 0,86 0,87 0,86 0,76 0,74 0,75 Fold 2 0,84 0,90 0,87 0,73 0,67 0,70 Fold 3 0,84 0,86 0,85 0,72 0,76 0,74 Fold 4 0,86 0,89 0,87 0,69 0,74 0,71 Fold 5 0,86 0,89 0,87 0,73 0,69 0,71 Fold 6 0,87 0,88 0,87 0,72 0,72 0,72 Fold 7 0,89 0,84 0,86 0,73 0,72 0,72 Fold 8 0,87 0,85 0,86 0,68 0,65 0,66 Fold 9 0,90 0,84 0,87 0,68 0,73 0,70 Fold 10 0,91 0,88 0,90 0,71 0,74 0,73 0,87 0,87 0,87 0,72 0,71 0,71 K-Fold
[8] C . Newton, “MARK IN THE METAVERSE,” www.theverge.com , 2021. https://www.theverge.com/22588022/mark- zuckerberg-facebook-ceo-metaverse-
interview.
[9] Jagokata.com, “Kamus Besar Bahasa Indonesia.” https://jagokata.com/arti -kata/.
[10] Fang,  X.  and  Zhan,  J.,  2015.  Sentiment analysis  using  product  review  data. Journal  of Big Data , 2 (1), pp.1-14.
[11] Risnawati, R., Budiman, I. and Arrahimi, A.R., 2019.  Sentiment  analysis  svm  dan  svm-pso pada kolom komentar evaluasi
dosen. Soliter , 2 , pp.110-119.
[12] Pamungkas,  F.S.  and  Kharisudin,  I.,  2021, February.  Analisis  Sentimen  dengan  SVM, NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk  Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter. In PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 628-634).
[13] Royan,  S.,  Yulian,  A.  and  Syaechurodji,  S.,
2021.  IMPLEMENTASI  DATA  MINING MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE BAYES DENGAN FEATURE SELECTION UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU. Jurnal Ilmiah Sains Dan
Teknologi , 5 (2), pp.9-22.
[14] Techvidvan,  “SVM  in  R  for  Data Classificati on using e1071 Package,” https://techvidvan.com/t , 2022. https://techvidvan.com/tutorials/svm-in-r/ (accessed Jan. 17, 2022).
[15] Irfani, F.F., Triyanto, M. and Hartanto, A.D., 2020.  Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine. JBMI (Jurnal Bisnis,
Manajemen,  dan  Inform.,  vol.  16,  no.  3,  p.  258, 2020, doi: 10.26487/jbmi. v16i3. 8607 .
[16] Sihombing, R.E., Rachmatin, D. and Dahlan, J.A., 2019. Program Aplikasi Bahasa R Untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-Medoids Clustering. Jurnal EurekaMatika , 7 (1), pp.58-79.
[17] Rintyarna,  B.S.,  2016.  Sentiment  Analysis pada  Movie  Review  dengan  Pendekatan Klasifikasi dalam Algoritma J. 48. JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) , 1 (2).
[18] R.  Prakoso,  “Positif  and Negative  Word,” 2020.
https://github.com/ramaprakoso/analisis- sentimen/blob/master/kamus/ (accessed Jan. 17, 2021).