Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Algoritma Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Hashtag Twitter
Rusydi Umar 1 , Sunardi 2 , Muhammad Nur Ardhiansyah 1,*
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 rusydi_umar@rocketmail.com, 2 sunardi@mti.uad.ac.id, 3,* muhammad1808048033@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad1808048033@webmail.uad.ac.id Submitted 21-09-2022; Accepted 31-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Berkembangnya  industri  kreatif  di  Indonesia  ditandai  dengan  munculnya  content  creator  seperti  youtuber  dan  selebgram.  Dengan munculnya content creator  menuntut orang berprofesi tersebut harus lebih kreatif dan memunculkan hal-hal baru sesuai dengan trend masyarakat sesuai dengan hukum yang berlaku di Indonesia. Twitter merupakan salah satu media sosial yang dapat digunakan untuk melakukan sharing secara online dan memberikan infomasi sesuai dengan trend yang berlaku di masyarakat. Tagar atau hashtag pada twitter  sering  digunakan  pengguna  untuk  menambahkan  pada  komentar  sehingga  ketika  hashtag  banyak  digunakan  akan  menjadi trending topic. Dengan melakukan analisis sentimen pada trending topic  maka akan didapatkan kecenderungan positif dan negatif yang dapat membantu profesi content creator untuk membuat konten. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan proses analisis sentimen tentang hashtag twitter. Data yang digunakan adalah data hashtag pada twitter. Data yang telah didapatkan kemudian dilakukan text preprocessing, kemdian pembobotan, dan yang terakhir analisis sentimen menggunakan SVM. Penelitian ini menggunakan data tweet yang diambil pada tanggal  29 Oktober 2022 sebanyak 21 data yaitu BeliPulsaDiGrab yang mempunyai dua kelas sentimen, yaitu sentimen positif sebanyak 99% dan negative 1% data.
Kata Kunci :  Analisis Sentimen; Hashtag; Twitter; Support Vector Machine

## Abstract
The  development  of  the  creative  industry  in  Indonesia  is  marked  by  the  emergence  of  content  creators  such  as  YouTubers  and celebrities. With the emergence of content creators, people in these professions must be more creative and come up with new things in accordance with community trends in accordance with applicable laws in Indonesia. Twitter is one of the social media that can be used to share online and provide information in accordance with the prevailing trends in society. Hashtags or hashtags on Twitter are often used by users to add comments so that when the hashtag is used a lot it will become a trending topic. By analyzing sentiment  on trending topics, positive and negative tendencies will be obtained that can help the content creator profession to create content. This study uses the Support Vector Machine (SVM) method to conduct a sentiment analysis process about the twitter hashtag. The data used is hashtag data on twitter. The data that has been obtained is then carried out by text preprocessing, then weighting, and finally sentiment analysis using SVM. This study uses tweet data taken on October 29, 2022 as many as 21 data, namely “BeliPulsaDiGrab” which has two sentiment classes, namely positive sentiment as much as 99% and negative 1% data.
Keywords: Sentiment Analysis; Hashtag; Twitter; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Bertumbuhnya  industri  kreatif  di  Indonesia  berimbas  pada  perekonomian  masyarakat  yang  lebih  baik.  Kemajuan teknologi  tidak  hanya  memberikan  dampak  baik  tetapi  juga  dapat  memberikan  dampak  buruk  juga  yaitu  banyaknya kejahatan  yang  berkaitan  dengan  aplikasi  internet  (Rochmadi  et  al.,  2017). Salah  satu  indutri  kreatif  yaitu  menjadi youtuber  dan  selebgram,  keduanya  membutuhkan  kreativitas  dan  hal-hal  yang  baru  agar  bisa  menghasilkan  konten menarik, terbaru, dan berkualitas serta digemari oleh viewers . Kreativitas sangat dibutuhkan karena persaingan semakin meningkat dan keharusan mengikuti trend agar tidak tertinggal. Twitter yang terhubung pada internet dapat melakukan sharing (Bintang et al., 2018). Twitter dapat mengikuti trend yang berkembang di masyarakat Indonesia dengan pengguna mencapai  310  juta  dan  di  dunia  mencapai  2,31  triliun  (Zuhriyanto  et  al.,  2018)  dengan  kemungkinan  akan  semakin bertambah disetiap tahunnya. Banyaknya pengguna menjadikan twitter sebagai tempat berkumpulnya data berbasis text termasuk  kicauan  yang  seharusnya  tidak  pantas  untuk  dikonsumsi  publik.  Bertumbuhnya  media  sosial  menyebabkan begitu mudahnya dalam mendapatkan informasi (Rozi et al., 2017) diantaranya adalah informasi mengenai trend yang sedang berkembang di masyarakat.
Analisis Sentimen adalah bidang ilmu yang menganalisa pendapat, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi publik terhadap entitas seperti produk, jasa, organisasi, individu, masalah, peristiwa, topic , dan atribut mereka (Liu, 2010). Analisis sentimen dapat  berupa opini-opini untuk mengekspresikan atau mengungkapkan nilai sentimen penambangan kontekstual teks mengekstrak infomasi subjektif sumber data. Saat ini sudah banyak dilakukan penelitian tentang analisis sentimen  diantaranya  mengetahui  kepuasan  mahasiswa  dalam  proses  pendidikan  menggunakan  angket  mahasiswa (Sunardi  et  al.,  2018)  dan  mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  penyedia  layanan    telekomunikasi  seluler (Rofiqoh et al., 2017).
Terdapat  istilah hashtag atau  tagar  pada  twitter  berfungsi  untuk  mengelompokkan  konten  dan  mempermudah pencarian.  Penggunaan hashtag terbanyak  akan menjadi trending  topic pada twitter.  Sosial  media  bukan  hanya  untuk mencari teman atau sharing tapi dapat dimanfaatkan untuk melakukan promo dagang atau jual beli sampai dengan promo partai politik (Buntoro, 2017). Data teks yang berkembang di twitter pada umumnya merupakan hasil presentasi suatu hal yang sedang berkembang pada masyarakat (Setyobudi et al., 2018).  Dengan begitu trending topic pada twitter merupakan
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
cerminan dari trend yang sedang berkembang di masyarakat. Analisis sentimen hashtag twitter dapat digunakan untuk membantu  para content  creator dalam  mendapatkan  ide  untuk  menjadi  konten,  dengan  begitu  data  yang  didapat  dari twitter yang sedang berkembang dapat diambil dan diolah untuk mendapatkan informasi.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  yang merupakan metode untuk melakukan prediksi dan klasifikasi. Konsep klasifikasi SVM adalah mencari hyperplane terbaik dan berfungsi sebagai pemisah dua kelas data menggunakan beberapa titik data terpilih. Pada penelitian dilakukan analisis tentang hashtag pada twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian teredahulu pernah dilakukan dan terdapat kesamaan objek  seperti peneliti (Zuhdi et al., 2019). Memanfaatkan API yang sudah ada pada twitter untuk mendapatkan data dari kedua CAPRES 2019, menghasilkan bahwa masyarakat memiliki opini positif 300, negatif 68, netral 132 untuk paslon 1 dan positif 312, negatif 91, netral 97 untuk paslon 2. Peneliti (Ernawati & Wati, 2018) melakukan penelitian tentang Penerapan Algoritma K -Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen  Review  Agen Travel .  Pengambilan  data  menggunakan  data review agen travel dari  situs https://www.trustpilot.com/categories/travel_holidays ,  menghasilkan  pengklasifikasi  k-NN  sebanyak  review  100 positif dan negatif dimana nilai akurasi yang dihasilkan mencapai 87% dengan nilai AUC sebesar 0.916.
(Sunardi  et  al.,  2018)  melakukan  anaisis  sentimen  berupa  data  angket  mahasiswa  untuk  mengeahui  kepuasan mahasiswa dalam proses pendidikan. Metode yang digunakan adalah NBC dengan diawali membagi dokumen menjadi data latih dan data uji. Hasil klasifikasi metode mempunyai tingkat presisi 75%, recall 75%, dan akurasi 80%.
Peneliti (Zuhriyanto et al., 2018) melakukan perbandingan live forensics pada keamanan media sosial Instagram, Twitter,  dan  Facebook.  Teknik  yang  digunakan  pada  digital  forensik  yaitu  dengan  melakukan  analisis  komputer  atau perangat lunak digital. Analisis digital forensik terbagi menjadi dua kategori yaitu Dead/Tradisional dan Live. Metode yang  digunakan  yaitu National  Institute  of  Justice (NIJ),  kemudian  dijalankan  menggunakan  perangkat  lunak  (FTK Imager) sebagai bahan pendukung untuk mengetahui keamanan pada aplikasi Twitter.
(Bintang  et  al.,  2018)  membuat  rancangan  untuk  perbandingan live  forensics pada  keamanan  media  sosial instagram, facebook dan twitter di windows 10. Metode yang digunakan yaitu National Institute of Justice (NIJ) dengan tahapan  berikut Collection , Examination , Analysis, dan Reporting. Tujuan  penelitian  untuk  menghasilan  bukti  digital forensik yang dapat mengetahui tingkat keamanan pada media sosial Facebook, Instagram dan Twitter.
(Rozi et al., 2012) mengembangkan aplikasi analisis sentiment twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Pada  penelitian  ini  menggunakan  studi  kasus  SAMSAT  Kota  Malang.  Hasil  dari  aplikasi  yang  dikembangkan  dapat melakukan analisis sentiment dimana semakin banyak data latih yang ada maka nilai sentimen yang didapatkan semakin akurat.
(Setianto, 2020) melakukan analisis senimen twitter dengan tujuan mengetahui dampak yang ditimbulkan pandemi Covid-19  atau  virus  corona  khusunya  terhadap  tingkah  laku  masyarakat  Jakarta  dalam  berkomentar  di  sosial  media. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  TF-IDF  Vectorizer  untuk  mendapatkan  feature  atau  kata-kata berbobot dari tweet/artikel yang akan diujikan analisis sentimen.
Peneliti (Ernawati & Wati, 2018) melakukan Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining pada Analisis Sentimen. Mengabungkan tiga metode Nive Bayes, k - NN, dan SVM bertujuan mengetahui performa yang baik dalam hal akurasi. Hasil komparasi SVM mlebih unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes dan k-NN.
Peneliti (Ipmawati et al., 2017) melakukan Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining pada Analisis Sentimen. Mengabungkan tiga metode Nive Bayes, k-NN, dan SVM bertujuan mengetahui performa yang baik dalam hal akurasi. Hasil komparasi SVM lebih unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes dan k-NN .
Peneliti (Sari & Wibowo, 2019) melakukan analisis sentimen terhadap pengguna JD.id pada sosial media twitter. Metode  yang  digunakan  adalah  NBC  dengan  pembobotan  TF-IDF  berbasis  konversi  ikon  emosi  ( emoticon ).  Hasil pembobotan TF-IDF dan konversi emoticon memiliki nilai akurasi sebesar 98%.
Peneliti  (Umar  et  al.,  2020)  melakukan  komparasi  metode  K-NN  dan  SVM  untuk  pencocokan  gambar.  Tahap dimulai dengan pengolahan data, ekstraksi ciri dan terakhir tahap klasifikasi. Sebanyak 10 gambar yang digunakan terdiri sembilan  gambar manipulasi dan sisa gambar asli. Pengujian menggunakan aplikasi WEKA dengan menerapkan metode 10  – fold cross validation . Hasil komparasi  bahwa metode K-NN bekerja lebih baik  daripada SVM  untuk  pencocokan gambar.
Objek penelitian yang akan dilakukan adalah penggunaan hashtag yang menjadi trending topic pada twitter. Pada penelitian ini menggunakan beberapa tahapan penelitian yaitu crawling , cleaning , labeling , data processing , dan implementasi metode SVM. Untuk lebih jelasnya mengenai tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Alur Penelitian
a. Crawling atau  pengambilan  data  menggunakan  API  yang  sudah  disediakan  oleh  Twitter.  Pada  penelitian  ini mengambil  data hashtag yang  sedang trending  topic pada  twitter  kemudian  akan  melalui  proses  ekspor  kedalam bentuk  file excel ,  sehingga  didapatkan  file excel dengan  nama  “trending”.  Didalam file  tersebut  terdapat  beberapa kolom terdiri “timestamp”, “hashtag” dan “tweet”. Setelah itu data dibagi menjadi dua berupa data training dan data testing .. b. Cleaning adalah proses menghapus data baris yang kosong. Proses ini dilakukan agar tidak ada baris kosong yang diproses sehingga menghemat waktu saat diproses oleh sistem.
c. Labeling merupakan pemberian label pada data yang sudah dilakukan proses cleaning. Pada tahap ini data diberi label positif dan negatif dengan metode pengambilan keputusan mempertimbangkan konotasi kata positif untuk label positif dan konotasi negatif untuk label negatif.
d. Data Processing merupakan tahap untuk mendapatkan data yang diinginkan. Tahap data processing sangat penting karena  untuk  mengetahui  nilai  sentimen  dari  tweet  pengguna  twitter,  tahapan  yang  dilakukan  dimulai  dengan tokenizing untuk    menguraikan  kalimat  menjadi  kata  dan  menghilangkan  delimeter.  Selanjutnya  dilakukan  proses stopword removal dengan cara menghilangkan kosakata yang bukan kata unik  dengan menghilangkan kata depan, belakang, kata sambung dan sebagainya. Setelah itu dilakukan stemming untuk menguraikan bentuk kata berimbuhan menjadi kata dasar dan kata tidak baku mejadi kata baku.
e. Metode  SVM  yaitu  dengan  melakukan  analisis  sentimen  menggunakan metode  Support  Vector  Machine untuk mengetahui apakah data termasuk sentimen positif atau negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengambil  data  dengan  cara crawling memanfaatkan  API  twitter,  mengambil  data tweet berdasarkan hashtag yang  sedang trending  topic . Crawling data  dapat  dilakukan  secara  terus  menerus  oleh  pengguna  pada  saat menggunakan  aplikasi  berbasis  web  yang  terhubung  pada  internet  dengan  cara update .  Hasil  pengambilan  data  dapat dilihat  pada  Tabel  1  yang  merupakan  data hashtag yang  sedang trending pada  tanggal  29  Oktober  2022  yaitu “#BeliPulsaDiGrab”.
Tabel 1. Hasil Crawling No  Tanggal Hashtag Tweet 1 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  #BeliPulsaDiGrab Sangat sangat terbantu banget sama @GrabID Terimakasih
buat  semua  orang  yang  berada  di  balik  suksesnya  apk  grab pic.twitter.com/yZhcpKozgU
2 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Aku td sore habis pake GrabExpress Sameday-Bike untuk ngesend hadiah ke
temenkuu  karna  lg  psbb  enggak  bisa  ketemu2.  Ngebantuuu  bgt #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/hkdH2zKaHG
3 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Terakhir  pake  grabbike,  ada  diskon  lagi  hahaha  #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/RrUNyiX6H5
4 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  So pasti, yg pasti" aku ankny jajan makanan n sering bm lalu order makanan d
grabfood krn sering promo n tmpt jajan ny enak" krn mnjlni kehidupan butuh tenaga  apa  lg  yg  overthingking  mending  makan  lah  biar  kuat #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/QxzXpp7wSK
5 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Grabcar.  Kemarin  pagi  minta  diantar  pagi2  liputan  video  diluar  Kota  yang bawa kru dan alat byk beudh. Sangat membantu! Thanks #BeliPulsaDiGrab
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
6 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Walau deket karna sy mager jd pesen grab aj wkwk,pengemudinya juga pake masker  and  nyaranin  sy  pake  helm  sendiri,sipp  lha  #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/nhPoZIi8Ok
7 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  “Grabfood beli makan siang buat calon mertua #BeliPulsaDiGrab”
8 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Layanan Grab yang terakhir dipakai adalah Grab Bike. Walaupun PSBB tapi
tetap  masuk  kantor,  jadi  pastinya  naik  Grab  Bike  itu  praktis  banget.  Tetap memperhatikan  protokol  kesehatan,  pakai  masker  dan  bawa  helm  pribadi #BeliPulsaDiGrab
9 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Grabike
kin aja gaesss, anjaayyy #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/pok28TpzNK 10 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  GrabFood  aja  dah  untuk  menu  favorite  andalah  Nasi  Telor  Pontianak #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/EI3rJxU6Ys … ……………….. ………………………. 21 29/10/2022  BeliPulsaDiGrab  Nih min,gue pake dalam sehari udah dua kali,btw yang pertama dapat promo
dipotong 25% makasih lhooo #BeliPulsaDiGrab pic.twitter.com/wPLyHbG3QA

## 3.1 Crawling
Dari  data  yang  sudah  diperoleh  pada  Tabel  1  kemudian  dilakukan  seleksi  data  dengan  memilih  kolom  yang  akan digunakan untuk pelatihan. Kolom yang digunakan adalah kolom “Tweet”.

## 3.2 Cleaning
Dari  kolom yang sudah dipilih kemudian dilakukan proses cleaning dengan menghapus baris yang kosong. Hasil dari proses cleaning dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Cleaning
Tweet
belipulsadigrab  sangat  sangat  bantu  banget  sama  grabid  terimakasih  buat  semua  orang  ada  balik  sukses  apk  grab pictwittercomyzhcpkozgu
aku td sore habis pake grabexpress samedaybike ngesend hadiah temenkuu karna lg psbb enggak ketemu2 ngebantuuu bgt belipulsadigrab pictwittercomhkdh2zkahg akhir pake grabbike diskon hahaha belipulsadigrab pictwittercomrrunyix6h5 so yg aku ankny jajan makan n sering  bm lalu order makan d grabfood krn sering  promo n tmpt jajan ny enak krn mnjlni  hidup  butuh  tenaga  apa  lg  yg  overthingking  mending  makan  lah  biar  kuat  belipulsadigrab pictwittercomqxzxpp7wsk grabcar  kemarin  pagi  minta  antar  pagi2  liput  video  luar  kota  bawa  kru  alat  byk  beudh  sangat  bantu  thanks belipulsadigrab
deket  karna  sy  mager  jd  sen  grab  aj  wkwkpengemudinya  pake  masker  and  nyaranin  sy  pake  helm  sendirisipp  lha belipulsadigrab pictwittercomnhpozii8ok grabfood beli makan siang buat calon mertua belipulsadigrab layan grab akhir pakai grab bike walaupun psbb tetap masuk kantor jadi naik grab bike praktis banget tetap perhati protokol sehat pakai masker bawa helm pribadi belipulsadigrab grabike kin aja gaesss anjaayyy belipulsadigrab pictwittercompok28tpznk grabfood aja dah menu favorite nasi telor pontianak belipulsadigrab pictwittercomei3rjxu6ys
……………………
nih mingue pake hari udah kalibtw pertama promo potong 25 makasih lhooo belipulsadigrab pictwittercomwplyhbg3qa fb ya udah jgn salahin kalau org unfollow bambaang

## 3.3 Labeling
Setelah didapatkan data yang bersih kemudian dari data awal 100 diberi label positif (1) dan negatif (0) untuk dijadikan dataset . Hasil dataset yang sudah diberi label kemudian disimpan dalam sistem untuk dijadikan acuan bagi sistem untuk proses analisis sentimen. Dataset dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Dataset
Tweet Label belipulsadigrab sangat sangat bantu banget sama grabid terimakasih buat semua orang ada balik sukses apk grab pictwittercomyzhcpkozgu 1 aku td  sore habis pake grabexpress  samedaybike  ngesend hadiah temenkuu karna lg  psbb enggak  ketemu2 ngebantuuu bgt belipulsadigrab pictwittercomhkdh2zkahg 1
akhir pake grabbike diskon hahaha belipulsadigrab pictwittercomrrunyix6h5
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
grabcar kemarin  pagi  minta antar pagi2  liput  video luar kota bawa kru alat byk beudh sangat  bantu thanks belipulsadigrab
1 deket karna sy mager jd sen grab aj wkwkpengemudinya pake masker and nyaranin sy pake helm sendirisipp lha belipulsadigrab pictwittercomnhpozii8ok 1

## 3.4 Data Processing
Pada  tahap  ini  dilakukan preprocessing supaya  data  teks  berupa  kalimat  dapat  diproses  oleh  sistem.  Langkah  yang dilakukan pada tahap ini adalah:
a. Tokenizing
Tokenizing adalah pemecahan kalimat menjadi beberapa kata berdasarkan kata yang menyusunnya, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Sampel Proses Tokenizing
Tweet
“belipulsadigrab”, “sangat”, “sangat”, “bantu”, “banget”, “sama”, “grabid”, “terimakasih”, “buat”, “semua”, “orang”, “ada”, “balik”, “sukses”, “apk” “grab” “pictwittercomyzhcpkozgu”
“aku”, “td”, “sore”, “habis”, “pake”, “grabexpress”, “samedaybike” “ngesend”, “hadiah”, “temenkuu”, “karna”, “lg”, “psbb”, “enggak”, “ketemu2”, “ngebantuuu”, “bgt”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomhkdh2zkahg” “akhir”, “pake”, “grabbike”, “diskon”, “hahaha”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomrrunyix6h5” “grabcar”, “kemarin”, “pagi”, “minta”, “antar”, “pagi2”, “liput”, “video”, “luar”, “kota”, “bawa”, “kru”, “alat”, “byk”, “beudh”, “sangat”, “bantu”, “thanks”, “belipulsadigrab”
“deket”, “karna”, “sy”, “mager”, “jd”, “sen” “grab”, “aj”, “wkwkpengemudinya”, “pake”, “masker”, “and”, “nyaranin”, “sy”, “pake”, “helm”, “sendirisipp”, “lha”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomnhpozii8ok”
b. Stopword Removal
Tahap selanjutnya adalah melakukan proses stopword removal dengan cara menghapus kata umum  dan kurang penting seperti kata sambung ‘dan’,‘atau’,‘toh’ dan sebagainya, lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses Stopword Removal
Kalimat Awal
Stopword Removal
“belipulsadigrab”, “sangat”, “sangat”, “bantu”, “banget”, “sama”, “grabid”, “terimakasih”, “buat”, “semua”, “orang”, “ada”, “balik”, “sukses”, “apk” “grab” “pictwittercomyzhcpkozgu”
“belipulsadigrab”, “sangat”, “sangat”, “bantu”, “banget”, “sama”, “grabid”, “terimakasih”, “buat”, “semua”, “orang”, “ada”, “balik”, “sukses”, “apk” “grab”
“aku”, “td”, “sore”, “habis”, “pake”, “grabexpress”, “samedaybike” “ngesend”, “hadiah”, “temenkuu”, “karna”, “lg”, “psbb”, “enggak”, “ketemu2”, “ngebantuuu”, “bgt”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomhkdh2zkahg”
“aku”, “td”, “sore”, “habis”, “pake”, “grabexpress”, “samedaybike” “ngesend”, “hadiah”, “temenkuu”, “karna”, “lg”, “psbb”,
“enggak”, “ketemu2”, “ngebantuuu”, “bgt”,
“akhir”, “pake”, “grabbike”, “diskon”, “hahaha”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomrrunyix6h5”
“pake”, “grabbike”, “diskon”, “hahaha”,
“grabcar”, “kemarin”, “pagi”, “minta”, “antar”, “pagi2”, “liput”, “video”, “luar”, “kota”, “bawa”, “kru”, “alat”, “byk”, “beudh”, “sangat”, “bantu”, “thanks”, “belipulsadigrab”
“grabcar”, “kemarin”, “pagi”, “minta”, “antar”, “pagi2”, “liput”, “video”, “luar”, “kota”, “bawa”, “kru”, “alat”, “byk”, “beudh”, “sangat”, “bantu”, “thanks”,
“deket”, “karna”, “sy”, “mager”, “jd”, “sen” “grab”, “aj”, “wkwkpengemudinya”, “pake”, “masker”, “and”, “nyaranin”, “sy”, “pake”, “helm”, “sendirisipp”, “lha”, “belipulsadigrab”, “pictwittercomnhpozii8ok”
“deket”, “karna”, “sy”, “mager”, “jd”, “sen” “grab”, “aj”, “wkwkpengemudinya”, “pake”, “masker”, “nyaranin”, “sy”, “pake”, “helm”, “sendirisipp”, “lha”
c. Stemming
Langkah  selanjutnya  melakukan  proses stemming yaitu  mengubah  semua  kata  menjadi  kata  dasar  dan menghilangkan imbuhan seperti dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Proses Stemming
Kalimat Awal Setelah Proses Stemming “belipulsadigrab”, “sangat”, “sangat”, “bantu”, “banget”,
“sama”, “grabid”, “terimakasih”, “buat”, “semua”, “orang”, “ada”, “balik”, “sukses”, “apk” “grab”
“beli”, “pulsa”, “di”, “grab”, “sangat”, “bantu”, “banget”, “sama”, “grab”, “terimakasih”, “buat”, “semua”, “orang”, “ada”, “balik”, “sukses”, “grab”
“aku”, “td”, “sore”, “habis”, “pake”, “grabexpress”, “samedaybike” “ngesend”, “hadiah”, “temenkuu”, “karna”, “lg”, “psbb”, “enggak”, “ketemu2”, “ngebantuuu”, “bgt”,
“aku”, “td”, “sore”, “habis”, “pakai”, “grab”, express”, “kirim”, “hadiah”, “temenku”, “karna”,
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
“lagi”, “psbb”, “enggak”, “ketemu”, “ngebantu”, “sekali”,
“pake”, “grabbike”, “diskon”, “hahaha”,
“pake”, “grab”, “bike”, “diskon”
“grabcar”, “kemarin”, “pagi”, “minta”, “antar”, “pagi2”, “liput”, “video”, “luar”, “kota”, “bawa”, “kru”, “alat”, “byk”, “beudh”, “sangat”, “bantu”, “thanks”,
“grab”, “car”, “kemarin”, “pagi”, “minta”, “antar”, “pagi”, “liput”, “video”, “luar”, “kota”, “bawa”, “kru”, “alat”, “banyak”, “sekali”, “sangat”, “bantu”,
“thanks”,
“deket”, “karna”, “sy”, “mager”, “jd”, “sen” “grab”, “aj”, “wkwkpengemudinya”, “pake”, “masker”, “nyaranin”, “sy”, “pake”, “helm”, “sendirisipp”, “lha”
“deket”, “karena”, “saya”, “mager”, “jadi”, “sen” “grab”, “aja”, “pengemudi”, “pake”, “masker”, “nyaranin”, “saya”, “pakai”, “helm”, “sendiri”

## 3.5 Metode SVM
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai  similaritas  antar  kata  atau  dokumen  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini menggunakan dua kelas sentimen.
∑ 𝑖𝑎𝑖𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡
(1)
Pada Persamaan (1), jika k(x,y) lebih kecil danri nilai y bertambah dan lebih dari nilai x, pada setiap elemen dalam pengukuran tingkat kedekatan titik uji x ke titik xi dalam database yang sesuai. Penelitian ini menggunakan Persamaan (2).
𝐷 = {( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 )|𝑋 𝑖 𝜀{−1,1}}𝑖 𝑛 (2)
y i adalah  1  atau  -1  menunjukkan  kelas  dari  titik  x i ,  x i menyatakan  vektor  nyata  p-dimensi.  Persamaan  (2) merupakan rumus untuk mencari hyperlane dari maksimum margin yang membagi nilai yang mempunyai nilai y i =1 dari yang mempunyai y i =-1.
𝑤. 𝑥 − 𝑏 = 0 (3)
Persamaan 3 menunjukan dot product dan vector w merupakan vector normal yang tegak lurus dengan hyperplane , parameter b/(||w||) menentukan offset hyperplane asal sepanjang vector normal w. setelah itu untuk pemlilihan e dan b untuk    memaksimalkan  jarak  antara  hyperplane  atau  memisahkan  margin  tetapi  memisahkan  data,  dijabarkan  pada persamaan 4.
𝑤. 𝑥 − 𝑏 = 1 𝑑𝑎𝑛 𝑤. 𝑥 − 𝑏 = −1 (4)
Setalah  dilakukan  pemilihan  untuk  dua hyperplane data  yang  dilatihkan  terpisah  secara linier dengan  cara memisahkan  nilai  antara hyperplane dengan margin  selanjutnya  memaksimalkan jaraknya  dengan  persamaan  2/(||w||). Untuk menhindari titik data (i) jatuh kedalam margin maka perlu dirumuskan dengan persamaan 5.
𝑤. 𝑥𝑖 − 𝑏 ≥ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑤. 𝑥𝑖 − 𝑏 ≤ −1 (5) 𝑦(𝑤. 𝑥𝑖 − 𝑏) ≥ 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛 (6)
Untuk  mendapatkan  optimasi  maka  minimalkan  nilai  w  dan  b  (||w||)    untuk  setiap  i=1,…,n  yang  dirumuskan  pada persamaan 7.
𝑦𝑖(𝑤. 𝑥 𝑖 − 𝑏) − 1 ≥ 0
(7)
Apabila kelompok atau keluarga hyperplane ditemukan, maka dilakukan rumus dengan persamaan 8.
𝑦𝑖(𝑤. 𝑥 𝑖 − 𝑏) − 1 ≥ 0
(8)
Untuk itu diperlukan semua nilai  minimal  dengan cara mengirimkan semua ai  untuk  semua +∞ sehingga nilai minimum ini akan dicapai oleh semua anggota kelompak. Nilai constrain dinyatakan dengan persamaan 9 dengan tujuan mencari pelana atau titik pegangan.
𝑚𝑎𝑥 𝑤,𝑏 }𝑚𝑎𝑥 𝑎 { 1 2 ||𝑤|| 2 − ∑ 𝑎[𝑦𝑖(𝑤. 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 𝑏) − 1]} (9)
Dengan persamaan 9,semua nilai dapat disajikan dipisahkan sebagai persamaan 10.
𝑦𝑖(𝑤. 𝑥 𝑖 − 𝑏) − 1 > 0
(10)
Data yang lebih besar dapat menggunakan matriks kernel untuk menyimpan data pada memori, dengan data yang lebih menggunakan metode working set  merupakan kumpulan variabel dengan optimasi melalui current iteration . Fungsi cernel dijabarkan dengan persmaan 11.
𝑘(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 (11)
Hal 1607−1613 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang ada dapat dilakukan analisis sentimen twitter menggunakan algoritma SVM  dengan pengambilan data meamanfaatkan API Twitter. Diperoleh hasil crawling pada tanggal 29 Oktober 2022 terhadap hashtag yang sedang trending yaitu BeliPulsaDiGrab. Hasil analisis sentimen menunjukan sebanyak positif 99% negatif 1%.

## REFERENCES
[1] Bintang, R. A. K. N., Umar, R., & Yudhana, U. (2018). Perancangan perbandingan live forensics pada keamanan media sosial Instagram, Facebook dan Twitter di Windows 10. Prosiding SNST Ke-9 Tahun 2018 Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim, 125–128.
[2] Buntoro, G. A. (2017). Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. Integer Journal Maret, 1(1), 32–41. https://www.researchgate.net/profile/Ghulam_Buntoro/publication/316617194_Analisis_Sentimen_Calon_Gubernur_DKI_Jak arta_2017_Di_Twitter/links/5907eee44585152d2e9ff992/Analisis-Sentimen-Calon-Gubernur-DKI-Jakarta-2017-Di- Twitter.pdf
[3] Ernawati, S., & Wati, R. (2018). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel. VI(1).
[4] Ipmawati,  J.,  Kusrini,  &  Taufiq  Luthfi,  E.  (2017).  Komparasi  Teknik  Klasifikasi  Teks  Mining  Pada  Analisis  Sentimen. Indonesian Journal on Networking and Security.
[5] Liu, B. (2010). Sentiment analysis and subjectivity. In Handbook of Natural Language Processing, Second Edition.
[6] Rochmadi, T., Riadi, I., & Prayudi, Y. (2017). Live Forensics for Anti-Forensics Analysis on Private Portable Web Browser. International Journal of Computer Applications, 164(8). https://doi.org/10.5120/ijca2017913717
[7] Rofiqoh,  U.,  Perdana,  R.  S.,  &  Fauzi,  M.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Lexion  Based Feature.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya.
[8] Rozi, I. F., Hadi, S., & Achmad, E. (2012). Implementasi Opinion Mining ( Analisis Sentimen ) untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada Perguruan Tinggi. 6(1), 37–43.
[9] Rozi,  I.  F.,  Hamdana,  E.  N.,  Balya,  M.,  &  Alfahmi,  I.  (2017).  PENGEMBANGAN  APLIKASI  ANALISIS  SENTIMEN TWITTER ( Studi Kasus SAMSAT Kota Malang ). 149–154.
[10]  Sari,  F.  V.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  JD.ID  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. 10, 681–686.
[11]  Setianto,  W.  (2020).  Analisis  Sentimen  Twitter  Untuk  Mengetahui  Dampak  Dari  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Masyarakat Jakarta. Github, 1–17. https://github.com/Hyuto/Analisis-Sentimen-Corona-DKI-Jakarta ABSTRAK
[12]  Setyobudi, W.,  Alwi,  A.,  &  Astuti,  I.  P.  (2018).  SENTIMEN  ANALISIS  TWITTER TERHADAP  PENYELENGGARAAN GOJEK TRAVELOKA LIGA 1 INDONESIA. KOMPUTEK. https://doi.org/10.24269/jkt.v2i1.68
[13]  Sunardi,  Fadlil,  A.,  &  Suprianto.  (2018).  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Pada  Angket Mahasiswa. Saintekbu, 10(2), 1–9. https://doi.org/10.32764/saintekbu.v10i2.190
[14]  Umar, R., Riadi, I., & Faroek, D. A. (2020). Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ) dan Metode Support Vector Machine ( SVM ). Jurnal of Applied Informatics and Computing (JAIC), 4(2), 124–131.
[15]  Zuhdi, A. M., Utami, E., & Raharjo, S. (2019). Analisis Ssentiment Twitter Terhadap Capres Indonesia 2019 Dengan Metode K- NN. SSRN Electronic Journal, 5, 1–7. https://doi.org/10.2139/ssrn.3368718
[16]  Zuhriyanto, I., Yudhana, A., & Riadi, I. (2018). Perancangan Digital Forensik Pada Aplikasi. 2018(November), 86–91.