## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM TERHADAP KOMENTAR KAREN’S DINER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN OPERATOR SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN
Muhammad Naufal Akhfasy, Ade Kania Ningsih, Ridwan Ilyas Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel, Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 muhammad.naufal@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu berita yang sedang ramai dibicarakan oleh pengguna instagram atau masyarakat yaitu restoran karen’s diner. Dalam unggahan gambar karen’s diner di salah satu postingan akun media sosial instagram terdapat komentar  yang  menuaikan  pro  dan  kontra,  dikarenakan  pelayan  karen’s  diner  yang  memaki  pengunjungnya sehingga banyak yang menganggap jika restoran tersebut tidak cocok dengan budaya Indonesia. Maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentiment pada kolom komentar dengan cara mengklasifikasikan untuk mengetahui sentiment di setiap komentar.  Analisis sentiment merupakan suatu proses untuk menganalisis teks yang berupa digital dan menentukan polaritas dari opini yang diberikan bersifat positif, netral, dan negatif. Untuk menganalisis komentar  dari  pengguna  instagram  dengan  klasifikasi  komentar  positif  dan  negatif,  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  pengklasifikasian  SVM  yang  dibandingkan  dengan  menggunakan  dan  tidak menggunakan  seleksi  fitur  Information  Gain.  Hasil  yang  didapat  dari  beberapa  pengujian  menggunkaan  SVM dengan  model  menggunakan  leksikon  based  serta  menggunakan  seleksi  fitur  mendapatkan  hasil  nilai  akurasi 97,74% dan Model pelabelan manual dan tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan tingkat akurasi 91,13%.
Kata kunci : Instagram, Karen’s Diner, Analisis Sentimen, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Restoran karen’s diner merupakan restoran unik yang  mempunyai  gaya  Amerika  pada  tahun  1950-an dan restoran ini masuk ke Indonesia pada 15 Desember 2022. Karen’s diner pertama kali didirikan oleh Adam Levin  dan  James  Farrel  pada  tahun  2021  di  Sidney, Australia[1].  Konsep  restoran  ini  berbeda  dengan restoran  lainnya,  dimana  para  pelayanya  yang melayani dengan cuek, judes hingga marah[2].
Belakangan ini, karen’s diner ramai diperbincangkan warganet Indonesia dan di salah satu postingan  akun  Instagram  yaitu  Folkative.  Adanya pembukaan  restoran  Karen’s  Diner  di  Indonesia  ini menuai pro dan kontra dari berbagai kalangan. Karen’s Diner  dianggap  pantas  oleh  masyarakat  indonesia karena merupakan budaya dari Negara asalnya, namun ada  juga  masyarakat  yang  kurang  setuju  bahwa restoran  ini  tidak  cocok  dengan  budaya  Indonesia. Sehingga  tidak  sedikit  diantara  komentar  positif maupun  komentar  negatif  bermunculan  di  salah  satu akun Instagram tersebut[3].
Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang berjudul  Analisis  Sentimen  Cyberbullying  pada Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi Support  Vector  Machine  dan  menghasilkan  tingkat akurasi  terbaik  sebesar  90%[4].  Analisis  Sentimen Review  Aplikasi  PeduliLindungi  Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain Berbasis SVM bahwa pada penelitian ini menggunakan seleksi fitur berbasis SVM  dengan  menghasilkan  tingkat  performa  model, dimana  model  tanpa  seleksi  fitur  menghasilkan  nilai akurasi 74,33% dan model menggunakan seleksi fitur menghasilkan  nilai  akurasi  84%,  dengan  nilai
peningkatan  sebesar  9,67  %[5].  Penelitian  terdahulu lainnya  juga  yang  berjudul  ‘Analisis  Sentimen  Data Twitter Mengenai  Isu  RUU  KPK  Dengan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)’  telah  dilakukan sehingga  menghasilkan  60,9%  sentimen  negatif  dan 39,1%  sentimen  positif  serta  nilai  akurasi  memakai algoritma  SVM  menghasilkan  81,32%,  yang  dapat disimpulkan bahwa informasi dari twitter dapat diolah menggunakan  metode supervised  learning seperti SVM[6].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  peneliti  akan menggunakan metode Support Vector Machine untuk menentukan  apakah  data  komentar  yang  diperoleh bernilai  positif  atau  negatif  dalam  analisis  sentiment dan  penelitian  ini  menggunakan  seleksi  fitur information  gain  untuk  melihat  nilai  akurasi  pada Analisis  Sentimen  Pengguna  Instagram  Terhadap Komentar  Karen’s  Diner  serta  mengetahui  apakah hasil akurasi dalam penggunaan seleksi  fitur tersebut lebih  baik  atau  terdapat  perubahan  akurasi  dengan adanya penggunaan seleksi fitur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Instagram
Salah  satu  media  sosial  yang  sedang  banyak digunakan  oleh  pengguna  gadget  saat  ini  adalah Instagram.  Internet,  sosial  media  dan  jejaring  sosial memang membawa perubahan bagi dunia, tetapi tetap saja  disamping  dampak  positif  pasti  diiringi  dampak negatif terutama dalam hal pergaulan[7].

## 2.2. Text Mining
Text  mining  adalah  salah  satu  bentuk  dari  data mining  yang  bisa  digunakan  untuk  klasifikasi  dan mengidentifikasi  pola  menarik  dari  sejumlah  besar data  berupa  teks[8].  Teknik  ini  serupa  dengan  data mining,  di  mana  data  mining  bekerja  pada  data terstruktur  di  dalam  database,  sedangkan  text  mining dapat bekerja pada data yang tidak terstruktur seperti dokumen teks lengkap, kode skrip halaman web, dan sebagainya[9].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu  cabang ilmu dari text mining, Natural Language Processing , dan Artificial  Intelligence .  Proses  ini  melibatkan penentuan  sentimen  dan  pengelompokkan  polaritas teks  dalam  dokumen  atau  kalimat  untuk  menentukan apakah sentimennya positif, negatif, atau netral[10].

## 2.4. Lexicon Based
Pendekatan Lexicon Based merupakan salah satu metode  dari  pendekatan  berbasis lexicon yang  tidak memerlukan pelatihan pada suatu set data sebelumnya, tetapi daftar kata yang telah ditentukan, dimana setiap kata  memiliki  skor  sentiment  atau  polaritas  masing- masing[11].

## 2.5. Oversampling
Metode Synthetic  Minority  Over-sampling Technique (SMOTE) merupakan metode yang populer diterapkan dalam rangka menangani ketidak seimbangan kelas. Teknik ini mensintesis sampel baru dari  kelas  minoritas  untuk  menyeimbangkan  dataset dengan  cara  membuat  instance  baru  dari  kelas minoritas[12].

## 2.6. Ekstraksi Fitur TF-IDF
TF‒IDF  ( Term  Frequency‒Invers  Document Frequency )  merupakan  jenis  fitur  ekstraksi  berbasis kata  yang digunakan  untuk  mengevaluasi pentingnya kata  per  kata  di  dalam  teks  berdasarkan  frekuensi kemunculam  kata  tersebut  dalam  suatu  data  ( term frequency )  dan  jumlah  data  yang  mengandung  kata tersebut di dalam dataset (invers document frequency). Menghitung bobot nilai TF-IDF adalah menggunakan persamaan[13].
𝑊 𝑡,𝑑 =   𝑊 𝑡𝑓𝑡,𝑑 × 𝑖𝑑𝑓 𝑡
(1)
Keterangan: 𝑊𝑡 , 𝑑 = bobot TF-IDF 𝑊𝑡𝑓𝑡 , 𝑑 = bobot frekuensi term 𝑖𝑑𝑓𝑡 = frekuensi term
2.7. Seleksi Fitur Information Gain
Seleksi Fitur merupakan teknik untuk mengurangi dimensi atribut dan pengurangan tersebut dilakukan  untuk  mendapatkan  atribut  –  atribut  yang relevan  dan  tidak  berlebihan  sehingga  dapat mempercepat  proses  klasifikasi  dan  juga  dapat meningkat akurasi dari algoritma klasifikasi [14].
Untuk menghitung information gain dilakukannya menghitung entropy-nya terlebih dahulu pada  persamaan  (2),  maka  information  gain  dapat dilakukan dengan menggunakan rumus (3):
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 𝑘 𝑖=1 (2)
Dengan K merupakan jumlah nilai yang ada pada kelas  klasifikasi  dan Pi merupakan  jumlah  sampel untuk kelas i . 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) (3)
Rumus persamaan (3) nilai A merupakan atribut, nilai v merupakan nilai yang mungkin untuk atribut A, values(A)  merupakan  himpunan  nilai-nilai  yang mungkin untuk A, |Sv| yaitu jumlah sampel untuk nilai v,  |S|  merupakan  jumlah  seluruh  sampel  data  dan Entropy  (Sv)  adalah  entropy  untuk  sampel-  sampel yang memiliki nilai v [15].

## 2.8. Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah teknik klasifikasi yang paling umum digunakan. SVM ini merupakan metode pembelajaran terawasi  yang  mengklasifikasikan  data  secara  linear. Kelebihan  dari  SVM  adalah  dapat  menentukan hyperplane yang  dapat  menciptakan  batas  maksimal antara satu kelas dengan kelas lainnya[16].
SVM  terdapat  2  fungsi  yaitu  kernel  linear  dan kernel non-linear. Pada algoritma SVM menggunakan kernel linear dengan rumus sebagai berikut[17].
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) = 𝑥. 𝑥 𝑇 (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pembuatan skripsi.

## 3.1. Perolehan Data
Perolehan  data  yang  digunakan  pada  penelitian ini diambil dari kumpulan data komentar yang berasal dari  data  publik  yang  ada  di  Instagram  postingan Karens  Diner  dari  akun  media  sosial  Folkative.  Data komentar  ini  diperoleh  dengan  menggunakan  proses scrapping data dengan tools phantombuster. Data yang diambil sebanyak 1020 data yang dimulai dari tanggal 12  April  2023.  Contoh  data  yang  telah  di  scrapping terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Perolehan data
Username comment commentDate timestamp nah.project mendalami peran dan dedikasi mengejar KPI 👏👏 2022-12- 17T08:28:53.000Z 2023-04- 12T05:37:36.780Z inspigo.id Budaya kita warung mbok Judes 😂 2022-12- 17T05:49:15.000Z 2023-04- 12T05:37:36.780Z maartasiskaoktavia Gw gak suka ,gak cocok aja sama budaya kita,tutup aja tokonya 2022-12- 22T23:09:14.000Z 2023-04- 12T05:37:36.780Z
Gambar 1. Metode penelitian

## 3.2. Cleaning
Cleaning dilakukan  untuk  pembersihan  atau penghapusan karakter – karakter yang tidak dipelukan dalam  proses  pengolahan  data.  Proses cleaning ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Cleaning komen Cleaning ada restoran yg pelayannya sopan dan
menu nya enak, nyari yg pelayannya songong. giliran udh di songongin pada komplain. sama aja lu ribetin diri lu sendiri ada restoran yang pelayannya sopan dan menu nya enak nyari yang pelayannya songong giliran udah di songongin pada komplain  sama aja kamu ribetin diri kamu sendiri Mnrt gw si karen's diner cocok di medan menurut saya si karen s diner cocok di medan Konsep yg Kurang cocok sama kultur indonesia jadi aneh keliatannya .. apapun alasannya. konsep yang kurang cocok sama kultur indonesia jadi aneh keliatannya   apapun alasannya

## 3.3. Case Folding
Case  folding dilakukan  untuk  mengganti  semua huruf kapital menjadi huruf kecil. Case Folding hanya mengubah  huruf  ‘a’  sampai  ‘z’  yang  diterima  agar sistem dapat  mengolah data lebih efisien dan efektif. Proses case folding ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Case folding
komen Case Folding memperdalam peran dan dedikasi untuk mengejar KPI memperdalam peran dan dedikasi untuk mengejar kpi Budaya kami adalah warung mbok Judes
budaya kami adalah warung mbok judes
komen Case Folding Saya tidak suka, tidak sesuai budaya kita, tutup saja tokonya saya tidak suka, tidak sesuai budaya kita, tutup saja tokonya Budaya kita tersenyum dan menyapa, mohon jangan disingkirkan budaya kita tersenyum dan menyapa, mohon jangan disingkirkan

## 3.4. Stopword Removal
Stopword  Removal dilakukan  untuk  menghapus kata-kata  Stopwords  seperti  di,  ke,  dari.  Stopwords diambil  berdasarkan  Stopwords  Bahasa  Indonesia yang  tersedia  pada  library  Sastrawi.  Proses stopword removal ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Stopword Removal komen
stopword_removal ada restoran yg pelayannya sopan dan menu nya enak, nyari yg pelayannya songong. giliran udh di songongin pada komplain. sama aja lu ribetin diri lu sendiri restoran pelayannya sopan menu nya enak nyari pelayannya songong giliran udah songongin komplain aja ribetin Mnrt gw si karen's diner cocok di medan menurut si karen diner cocok medan Konsep yg Kurang cocok sama kultur indonesia jadi aneh keliatannya .. apapun alasannya. konsep cocok kultur indonesia aneh keliatannya apapun alasannya
3.5. Tokenizing
Tokenizing dilakukan untuk memudahkan pemrosesan dan analisis teks untuk memisahkan teks tersebut untuk menjadi bagian bagian tertentu. Proses Tokenizing ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 5. Tokenization komen tokenization Disitulah yang mau 'karens experience' kaget, saya gak mau ikut jadi gak ikut ['disitulah', 'yang', 'mau', 'karens', 'experience', 'kaget', 'saya', 'gak', 'mau', 'ikut', 'jadi', 'gak', 'ikut'] memperdalam peran dan dedikasi untuk mengejar KPI ['memperdalam', 'peran', 'dan', 'dedikasi', 'untuk', 'mengejar', 'kpi'] Budaya kami adalah warung mbok Judes ['budaya', 'kami', 'adalah', 'warung', 'mbok', 'judes']

## 3.6. Stemming
Stemming dilakukan  untuk  mengubah  tiap  kata ke bentuk kata dasar. Daftar kata diambil berdasarkan daftar  kata  Bahasa  Indonesia  yang  tersedia  pada library Sastrawi.

## 3.7. Oversampling
Oversampling merupakan teknik untuk mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  pada  jumlah data  kelas.  Teknik  oversempaling  ini  menggunakan teknik  SMOTE  (Synthetic  Minority  Oversampling Technique) yang merupakan metode untuk mengatasi masalah  ketidakseimbangan  data  dan  meningkatkan keseimbangan sampel antar kelas minoritas. Data yang akan  diteliti  terdapat  kelas  dengan  jumlah  data  yang tidak seimbang dimana kelas tertinggi atau terbanyak didapatkan  oleh  kelas  negatif  dengan  jumlah  938, sementara kelas positif hanya memiliki 72 data. Untuk mengatasi ketidakseimbangan, maka dilakukan oversampling  pada  kelas  minoritas  agar  jumlah  data antar kelas menjadi lebih seimbang.

## 3.8. Ekstrasi Fitur
Penggunaan  pembobotan  TF-IDF  melibatkan  3 langkah  utama  untuk  mendapatkan  hasil  vektor  pada perhitungan TF-IDF (kata-kata dalam suatu dokumen terhadap  koleksi  dokumen  secara  keseluruhan).  Pada Langkah tersebut yaitu mendapatkan Vektor dari Hasil Perhitungan  TF-IDF,  mendapatkan  Vektor  Nilai  dari Hasil  Perhitungan  IDF,  dan  mengalikan  Hasil Perhitungan TF dan IDF.

## 3.9. Seleksi Fitur Information Gain
Information  Gain  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  pengaruh  sebuah  fitur  terhadap kesamaan  kelas  dalam  sebuah  kalimat.  Untuk mendapatkan nilai Information Gain, langkah-langkah yang  diperlukan  termasuk  menghitung  entropy sebelum  dan  setelah  pemisahan  data. Pengaruh  suatu term  diukur  dengan  jumlah  bit  informasi  yang
diperlukan untuk menggambarkan keberadaannya atau ketiadaannya dalam sebuah dokumen.

## 3.10. Model Klasifikasi SVM
Setelah  tahap  TF-IDF  dan  Seleksi  Fitur  maka dilakukannya klasifikasi teks menggunakan algoritma SVM dengan kernel linear. Berikut contoh data yang digunakan pada tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Data Latih Data Latih Representasi Numerik Data Latih 1 [1; 2; 4] Data Latih 2 [3; 5; 6]

## Tabel 7. Data Uji
Data Uji Representasi Numerik Data Uji 1 [7; 1; 9] Data Uji 2 [3; 2; 6]
Berikut  contoh  perhitungan  algoritma  SVM dengan  menggunakan  kernel  linear  yang  dapat ditemukan  pada  rumus  persamaan  (4)  pada  sub  bab 2.8.
𝑘(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ1 , 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖1 ) = [1;  2;  4]. [7;  1;  9] [(1 × 7) + (2 × 1) + (4 × 9)] 7 + 2 + 36 = 45 𝑘(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ1 , 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖2 ) = [1;  2;  4]. [3;  2;  6] [(1 × 3) + (2 × 2) + (4 × 6)] 3 + 4 + 24 = 31 𝑘(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ2 , 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖1 ) = [3;  5;  6]. [7;  1;  9]
[(3 × 7) + (5 × 1) + (6 × 9)]
21 + 5 + 54 = 80 𝑘(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ2 , 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖2 ) = [3;  5;  6]. [3;  2;  6] [(3 × 3) + (5 × 2) + (6 × 6)] 9 + 10 + 36 = 55
Hasil  dari  contoh  perhitungan  manual  algoritma SVM  memiliki  data  latih  dan  data  uji  yang direpresentasikan  dalam  bentuk  vektor  numerik.  data latih terdiri dari dua sampel: data latih 1 dan data latih 2. sementara itu, data uji juga terdiri dari dua sampel: data uji 1 dan data uji 2.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Didapatkan  hasil  dimana  dalam  pengujian  ini, melakukan beberapa pengujian yang hasilnya berbeda antara menggunakan dan tidak menggunakan metode Information  Gain  untuk  menentukan  fitur-fitur  yang relevan, menggunakan pelabelan lexicon dan pelabelan  manual,  serta  antara  melakukan  dan  tidak melakukan oversampling pada data.
Gambar 2. Hasil tabel skenario perbandingan
Pada  gambar  diatas  merupakan  hasil  tabel Skenario dari beberapa perbandingan pada pengujian
tersebut, dan terdapat 2 hasil pengujian yang diambil yaitu pada sub 4.1 dan 4.2.
4.1. Hasil  Pengujian  Menggunakan  Seleksi  Fitur dan Pelabelan Lexicon based dengan 80%:20% Pada  pengujian  model  ini  menggunakan pelabelan Lexicon Based dan seleksi fitur Information Gain  dengan  pembagian  data  latih  80%  dan  data  uji 20% dan data ini telah dilakukannya oversampling.
Tabel 8. Hasil pengujian model svm dengan seleksi fitur 80%:20% Accuracy 97.74% Precision 0.96% Recall 0.98% F1-score 0.97%
Gambar 3. Tampilan confusion matrix model svm dengan seleksi fitur
Gambar  3.  Merupakan  tampilan  dari  confusion matrix  model  SVM  dengan  seleksi  fitur  dan menggunakan  pelabelan  Lexicon  Based  dengan
pembagian data latih 80% dan data uji 20%. Pada data tersebut  dilakukannya  oversampling  karena  data negatif lebih banyak dari data positif.

## 4.2. Hasil  Pengujian  Tanpa  Seleksi  Fitur  dan Menggunakan Pelabelan Manual dan dengan
90%:10%
Pada  pengujian  model  ini  menggunakan pelabelan  manual  dan  tanpa  seleksi  fitur  Information Gain  dengan  pembagian  data  latih  80%  dan  data  uji 20% dan data ini telah dilakukannya oversampling.
Tabel 9. Hasil pengujian model svm tanpa seleksi
fitur 90%:10% Accuracy 91.13% Precision 0.92% Recall 0.89% F1-score 0.91%
Gambar 4. Tampilan confusion matrix model svm tanpa seleksi fitur
Skenario Metodde Seleksi Fitur Split Data OVERSAMPLING PELABELAN Acuracy Pression Recall F1-Score A SVM Non 70 30 YES LEXICON BASED 97,57 95,0 100,0 97,0 b SVM Non 80 20 YES LEXICON BASED 97,74 96,0 98,0 97,0 c SVm Non 90 10 YES LEXICON BASED 97,17 96,0 97,7 97,1 d SVm Information Gain 70 30 YES LEXICON BASED 92,92 90,0 91,0 92,0 e SVm Information Gain 80 20 YES LEXICON BASED 91,52 89,0 92,1 91,0 f SVm Information Gain 90 10 YES LEXICON BASED 93,22 91,1 94,0 92,0 g SVM Non 70 30 NO LEXICON BASED 91,05 100,0 15,6 27,0 h SVM Non 80 20 NO LEXICON BASED 93,53 80,0 25,0 38,0 i SVm Non 90 10 NO LEXICON BASED 93,06 100,0 12,5 22,2 j SVm Information Gain 70 30 NO LEXICON BASED 88,41 100,0 0 0 k SVm Information Gain 80 20 NO LEXICON BASED 86,56 100,0 0 0 l SVm Information Gain 90 10 NO LEXICON BASED 86,13 100,0 0 0 m SVM Non 70 30 YES PELABELAN MANUAL 87,92 86,0 89,0 88,0 n SVM Non 80 20 YES PELABELAN MANUAL 89,84 88,3 91,7 9,0 o SVm Non 90 10 YES PELABELAN MANUAL 91,13 92,0 89,0 91,0 p SVm Information Gain 70 30 YES PELABELAN MANUAL 80,93 85,0 78,0 81,0 q SVm Information Gain 80 20 YES PELABELAN MANUAL 80,0 80,1 80,6 80,37 r SVm Information Gain 90 10 YES PELABELAN MANUAL 77,84 76,0 77,0 77,12 s SVM Non 70 30 NO PELABELAN MANUAL 82,45 93,0 22,0 36,1 t SVM Non 80 20 NO PELABELAN MANUAL 83,08 62,5 13,8 22,7 u SVm Non 90 10 NO PELABELAN MANUAL 80,19 60,0 27,2 37,4 v SVm Information Gain 70 30 NO PELABELAN MANUAL 78,47 71,0 7,3 13,3 w SVm Information Gain 80 20 NO PELABELAN MANUAL 79,10 57,0 9,3 16,0 x SVm Information Gain 90 10 NO PELABELAN MANUAL 77,22 20,0 5,0 8,0
Gambar  4.  Merupakan  tampilan  dari  confusion matrix  model  SVM  tanpa  seleksi  fitur  dan menggunakan  pelabelan  manual  dengan  pembagian data  latih  90%  dan  data  uji  10%.  Pada  data  tersebut dilakukannya  oversampling  karena  data  negatif  lebih banyak dari data positif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  didapatkan  1020  data  dengan menggunakan  platform phantombuster yang  berupa data komentar mengenai restoran karens diner di salah satu  postingan  akun  instagram  folkative  dan  data tersebut diambil pada tahun 2022.  Penelitian ini juga melakukan  pengujian  menggunakan  algoritma  SVM dengan perbandingan baik maupun tanpa seleksi fitur information  gain  dan  juga  perbandingan  antara menggunakan  dan  tidak  menggunakan  pelabelan otomatis  (lexicon  based).  Hasil  yang  didapat  dari beberapa pengujian menggunkaan SVM dengan model menggunakan  leksikon  based  serta  menggunakan seleksi  fitur  mendapatkan  hasil  nilai  akurasi  97,74% dengan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Model pelabelan manual dan tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan  tingkat  akurasi  91,13%  dengan  90% data latih dan 10% data uji.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Alinda,  “Mengenal  Kembali  Konsep  Jutek dan  Galak  Pelayanan  Restoran  Karen’s  Diner,” kompas.com , 2023. https://www.kompas.com/tren/read/2023/05/19/
154500565/mengenal-kembali-konsep-jutek- dan-galak-pelayanan-restoran-karen-s- diner?page=all#:~:text=Sejarah Karen’s Diner,Serikat di era 1950-an.
[2]  Luna,  “Apa  Itu  Karens  Diner?  Resto  Viral Pelayan Jutek dan Marah-marah Segera Buka di Indonesia,” https://linkumkm.id/ , 2022. https://linkumkm.id/news/detail/12695/apa-itu- karens-diner-resto-viral-pelayan-jutek-dan- marah-marah-segera-buka-di-indonesia
[3]  N. Morita Sari, “Asal Mula Nama Karens Diner yang  Dinilai  Tak  Cocok  dengan  Budaya Indonesia,” Selebtek.suara.com , 2023. https://selebtek.suara.com/read/2023/01/05/2041 03/asal-mula-nama-karens-diner-yang-dinilai- tak-cocok-dengan-budaya- indonesia#:~:text=Karen’s  Diner  pertama  kali didirikan  oleh  Adam  Levin,ini  menuai  pro  dan kontra dari berbagai kalangan.
[4]  W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  dan  R.  S. Perdana, “Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support  Vector  Machine,” J.  Pengemb.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, hal. 4704– 4713,  2018,  [Daring].  Tersedia  pada:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[5]  D.  Abror,  “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi PeduliLindungi  Menggunakan  Seleksi  Fitur Information  Gain  Berbasis  SVM,” Indones.  J.
Softw.  Eng. ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  1–8,  2023, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse
[6]  R. Nooraeni, H. D. Sariyanti, A. F. F. Iskandar, S. F. Munawwaroh, S. Pertiwi, dan Y. Ronaldias, “Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Mengenai  Isu RUU  KPK  Dengan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM),” Paradig.  -  J.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  hal.  55–60,  2020,  doi: 10.31294/p.v22i1.6869.
[7]  B.  Mahendra,  M.  Communications,  dan  G.  P. Security,  “Eksistensi  Sosial  Remaja  dalam Instgram,” J.  Visi  Komun. ,  vol.  16,  no.  01,  hal. 151–160,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: www.frans.co.id
[8]  S. Anggina et al. , “The Text Mining Handbook,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
4, no. 2, hal. 69, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2020.11.021.
[9]  S.  H.  Liao,  P.  H.  Chu,  dan  P.  Y.  Hsiao,  “Data mining  techniques  and  applications  -  A  decade review  from 2000 to 2011,” Expert  Syst.  Appl. , vol.  39,  no.  12,  hal.  11303–11311,  2012,  doi: 10.1016/j.eswa.2012.02.063.
[10]  W.  A.  Prabowo  dan  C.  Wiguna,  “Sistem Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  SCRUM,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, hal. 149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[11]  V. Singh, G. Singh, P. Rastogi, dan D. Deswal, “Sentiment  analysis  using  lexicon  based approach,” PDGC  2018  -  2018  5th  Int.  Conf. Parallel,  Distrib.  Grid  Comput. ,  hal.  13–18, 2018, doi: 10.1109/PDGC.2018.8745971.
[12]  Normah, B. Rifai, S. Vambudi, dan R. Maulana, “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber Dengan  Metode  Support  Vector  Machine Berbasis SMOTE,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI , vol.  8,  no.  2,  hal.  174–180,  2022,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[13]  M. I. H. A. D. Akbari, A. Novianty, dan S. Casi, “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode Learning Vector Quantization Sentiment Analysis  Using  Learning  Vector  Quantization Method,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  4,  no.  2,  hal. 2283–2292,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustak a/files/135356/jurnal_eproc/analisis-sentimen- menggunakan-metode-learning-vector- quantization.pdf
[14]  M.  Arifin,  “Ig-Knn  Untuk  Prediksi  Customer Churn Telekomunikasi,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no. 1,  hal.  1, 2015, doi: 10.24176/simet.v6i1.230.
[15]  S. H. A. Aini, Y. A. Sari, dan A. Arwan, “Seleksi Fitur  Information  Gain  untuk  Klasifikasi Penyakit  Jantung  Menggunakan  Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2,  no.  9,  hal.  2546–2554,  2018,  [Daring].
Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id
[16]  J. S. Chou, M. Y. Cheng, Y. W. Wu, dan A. D. Pham, “Optimizing parameters of support vector machine  using  fast  messy  genetic  algorithm  for dispute  classification,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.
41,  no.  8,  hal.  3955–3964,  2014,  doi: 10.1016/j.eswa.2013.12.035.
[17]  A.  Patle  dan  D.  S.  Chouhan,  “SVM  kernel functions for classification,” 2013 Int. Conf. Adv. Technol.  Eng.  ICATE  2013 ,  2013,  doi: 10.1109/ICAdTE.2013.6524743.