## Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Alfiyah Nur Indraini* 1 ,Iin Ernawati 2
1,2 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Veteran Jakarta
Jl. Rs. Fatmawati, Pondok Labu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, 12450, Indonesia
E-mail : 1 alfiyahni@upnvj.ac.id , 2 iinernawati@upnvj.ac.id
*) Korespondensi author
( received: 22-12-2021, revised: 27-05-2022, accepted: 28-05-2022)

## Abstract
During this pandemic, a new policy was created in the world of education. The policy encourages students to carry  out  online  learning  for  a  long  period  of  time.  The  new  policy  raises  a  lot  of  public  opinion  conveyed through social media. Twitter social media is used as a forum for opinions, one of which is about online learning. Therefore, this study will conduct a sentiment analysis on public opinion regarding online learning in Indonesia to provide information or evaluation of public opinion on Twitter social media. Sentiment analysis can be done by classifying public opinion into positive opinion and negative opinion with the Support Vector Machine (SVM) method. In classifying data, data labeling and data cleaning can be carried out first before going through the text  preprocessing  process,  then  the  data  is  given  a  weight  for  each  word  with  Term  Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) which will be used as a feature after that the data is divided using a 10-fold cross.  validation  and  classified  by  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method.  The  average  results  of  the evaluation using the confusion matrix are accuracy of 0.72.
Keyword: Sentiment Analysis, Classification, Support Vector Machine (SVM).

## Abstrak
Pada  masa  pandemi  ini  tercipta  kebijakan  baru  dalam  dunia  pendidikan.  Kebijakan  tersebut  menganjurkan pelajar  untuk  melaksanakan  pembelajaran  dalam  jaringan  (daring)  dengan  jangka  waktu  yang  panjang. Kebijakan baru menimbulkan banyaknya opini publik yang disampaikan melalui media sosial. Oleh karena itu, penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  opini  publik  mengenai  pembelajaran  daring  di Indonesia untuk memberikan informasi atau evaluasi terhadap opini publik pada media sosial twitter. Analisis sentimen dapat dilakukan dengan mengklasifikasi opini publik menjadi opini positif dan opini negatif dengan metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  Dalam  mengklasifikasikan  data  dapat  dilakukan  pelabelan data  dan pembersihan  data  terlebih  dahulu  sebelum  melalui  proses  text  preprocessing,  kemudian  data  diberikan  bobot setiap  kata  dengan  Term  Frequncy–Invers  Document  Frequency  (TF-IDF)  yang  akan  dijadikan  sebagai  fitur setelah itu pembagian data menggunakan 10-fold cross validation dan diklasifikasikan dengan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil rata-rata evaluasi dengan confusion matrix yaitu accuracy sebesar 0,72.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Klasifikasi, Support Vector Machine (SVM).

## I. Pendahuluan
Saat ini seluruh dunia termasuk Indonesia sedang terdampak sebuah virus yang mematikan yaitu Covid -19. Pada masa pandemi ini mengharuskan semua rakyat di Indonesia untuk menjalankan beberapa kebijakan. Kebijakan – kebijakan tersebut memaksa kita untuk menjalankan kebiasaan baru dalam pencegahan rantai penyebaran virus, salah satunya  “dirumah aja”. Hal  ini menimbulkan sebuah kebijakan baru dalam dunia  pendidikan yaitu pada Surat Edaran yang dikeluarkan Mendikbud Nomor 4 Tahun 2020, mengenai proses BDR (Belajar Dari Rumah)[1] . Kebijakan  tersebut  menjelaskan  tetang  pelaksanan  proses  Belajar  Dari  Rumah  (BDR)  dengan  mengubah
pembelajaran  tatap  muka  yang  biasa  dilaksanakan  disekolah  maupun  dikampus  dengan  pembelajaran  secara online atau daring [1]. Dengan dianjurkannya seluruh pelajar di Indonesia untuk tetap belajar dirumah atau disebut dengan PJJ (Pembelajaran Jarak Jauh) memang bukan hal yang baru untuk dilakukan. Namun untuk waktu jangka panjang  dan  dilakukan  secara  bersamaan  oleh  semua  tingkat  bawah  hingga  tingkat  atas  pelajar  Indonesia pembelajaran daring merupakan hal yang baru dilakukan. Dengan perubahan sistem pembelajaran jarak jauh ini, menimbulkan beberapa opini publik yang berupa opini positif, opini netral maupun opini negatif dari berbagai kalangan pelajar di indonesia.
Dengan  adanya  opini  publik dapat  dilakukan  analisis  sentimen  untuk mendapatkan  sebuah  informasi.  Analisis sentimen  merupakan  penelitian  untuk  mengenali  opini  seseorang  terhadap  suatu  kejadian.  Analisis  sentimen dilakukan dengan mengelompokan/ klasifikasi polaritas apakah pendapat yang terdapat dalam suatu teks maupun dokumen, kalimat besifat positif, netral maupun negatif  [2]. Dalam melakukan klasifikasi pada kumpulan data tweet pada media sosial twitter harus dilakukan pengolahan teks atau disebut dengan text mining . Text mining dapat didefinisikan sebagai proses penggalian data berbasis teks yang berkaitan dengan informasi apa yang akan user cari serta mencari hubungan atau korelasi yang menarik dengan menggunakan tools analisis yang merupakan komponen-komponen dari data mining  [3]. Pengolahan teks atau text mining dapat dilakukan dengan beberapa tahap  dalam preprocessing atau  pembersihan  data  teks  untuk  dapat  dilakukan  ke  tahap  klasifikasi  berikutnya. Dalam analisis sentimen opini publik dapat diklasifikasikan menjadi opini positif maupun opini negatif agar data dapat menghasilkan sebuah informasi.  Algoritma SVM merupakan teknik klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Pada penelitian ini Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah metode SVM ( Support vector  Machine ).    Dengan  dilakukan  analisis  sentimen  dapat  pada  penelitian  ini dapat meberikan hasil  berupa informasi  mengenai  proses  klasifikasi  atau  hasil  klasifikasi  yang  dapat  dijadikan  sebagai  evaluasi  kefektifan mekanisme pelaksanaan proses Belajar Dari Rumah (BDR)  menurut pandangan dimasyarakat pada media sosial Twitter .

## II. Metodologi Penelitian
Gambar 1. Alur penelitian
Sebelum  penelitian,  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  terjadi  terkait  dengan  topik-topik  pada  penelitian. Kemudian  dilakukan  studi  literatur  terkait  sebagai  sumber  tertulis  dalam  melakukan  penelitian.  Studi  literatur dalam penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan buku-buku, jurnal terkait mengenai analisis sentimen, text mining , pre-processing dan algoritma klasifikasi Support Vector Machine yang dibahas dalam penelitian dengan tweet yang  mengandung  kata  “kelas online ”  dan  “kelas  daring”.  Opini  publik  yang  digunakan  pada  analisis sentimen pada penelitian ini menggunakan media sosial Twitter . Dalam pengumpulan data tweet ini, media sosial
JURNAL ILMIAH FIFO DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.007
twitter sudah menyediakan API ( Application Programming Interface ) sebagai akses dalam pengambilan data pada twitter . Setelah pengumpulan data dilakukan pelabelan data agar data dapat diklasifikasi menjadi dua jenis. yaitu opini publik positif dan opini public negatif. Pelabelan data tweet dilakukan secara manual dengan menggunakan tiga  orang  sebagai  anatator yang  akan  melabelkan  data tweets yang  akan dianalisis.  Pelabelan  akan disepakati menggunakan pengukuran tingkat kesepakatan antar anatator dengan tools fleiss kappa. Fleiss kappa merupakan metode yang digunakan untuk mengukur sebuah kesepakatan dalam melakukan penelitian dengan menggunakan dua atau lebih penilai [4]. Berikut merupakan rumus perhitungan kappa:
𝑘𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑝𝛼−𝑝𝜀 1−𝑝𝜀 (1)
Dengan rumus perhitungan presentase jumlah pengukuran antar rater atau ( 𝑝 𝛼 ) sebagai berikut:
𝑝 𝛼 = 1 𝑛 ∑ ∑ 𝑥𝑖𝑗 2 −𝑚 𝑘 𝑗=1 𝑚(𝑚−1) 𝑛 𝑖=1 (2)
dan rumus perhitungan presentase jumlah perubahan antar rater atau ( 𝑝 𝜀 ) sebagai berikut:
𝑝 𝜀 =   ∑ 𝑞 𝑗 2 𝑘 𝑗=1 , dimana 𝑞 𝑗 adalah 𝑞 𝑗 = 1 𝑛𝑚 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan:
𝑝 𝛼 : Presentase jumlah pengukuran antar rater 𝑝 𝜀 : Presentase jumlah perubahan antar rater n : Jumlah data m : Jumlah rater 𝑥 𝑖𝑗 : Jumlah keputusan rater
Berikut merupakan tabel interpretasi kappa:
Tabel 1. Interpretasi Kappa Indeks Kappa Agreement 1.00 – 0.81 Almost perfect agreement 0.80 – 0.61 Subtantial agreement 0.60 – 0.41 Moderate agreement 0.40 – 0.21 Fair agreement 0.20 – 0.00 Slight agreement <0 Poor agreement or no agreement
Pada Tabel 1. untuk indeks kappa sekitar 0,41 hingga 0,60 kesepakatan dapat dikatakan “ Moderate” atau sedang, sehingga pada penelitian ini 0,60 dijadikan  sebagai batas indeks kappa dalam pelabelan data untuk melanjutkan proses penelitian ketahap berikutnya yaitu tahap Pre-processing . Pre-processing merupakan sebuah tahap awal dalam    pengolahan  data  yang  berfungsi  untuk  membersihkan  data  sehingga  terbentuk  sebuah  data  sesuai kebutuhan untuk dapat diproses lebih lanjut. Data teks yang diperoleh biasanya tidak terstruktur atau data mentah yang memiliki banyak noise seperti tanda baca, simbol-simbol, imbuhan , angka dan lain sebagainya  [2]. Text preprocessing bertujuan untuk mengubah suatu data teks yang tidak terstruktur menjadi sebuah data teks yang terstruktur. Dalam melakukan text preprocessing perlu dilakukanya beberapa tahap agar data menjadi sebuah data teks yang terstruktur, Berikut merupakan tahapan text preprocessing [5]:
a. Case Folding, merupakan tahapan untuk mengubah bentuk kata menjadi sama dengan melakukan perubahan huruf kapital ( uppercase ) menjadi huruf kecil ( lowercase ). b. Data  Cleaning, merupakan  tahapan  yang  digunakan  untuk  menghapus  karakter  yang  telah  ditentukan. Karakter yang dihapus seperti username , hastag dan url dari situs web.
c. Normalization, merupakan proses perbaikan kata-kata yang salah eja atau disingkat dalam bentuk tertentu. Pada  tahap normalization ini  bertujuan  untuk  memperkecil  dimensi  kata  yang  memiliki  arti  sama  tetapi memiliki ejaan yang salah.
d. Stopword Removal, merupakan tahapan untuk membuang kata-kata yang tidak dibutuhkan. Dalam melakukan proses ini diperlukanya algoritma stoplist (menghapus kata yang tidak penting) atau wordlist (menyimpan kata yang penting).
e. Stemming, merupakan tahapan untuk mentransformasi kata-kata yang terdapat dalam suatu dokumen menjadi sebuah kata dasar ( root word ) dengan menggunakan aturan aturan tertentu.
f. Tokenizing, merupakan tahapan untuk memotong string input satuan kata penyusunya. Pemecahan kalimat menjadi  kata-kata  tunggal  dilakukan  dengan  menganalisis  kalimat  dengan  kalimat  pemisah  ( delimiter ) whitespace ( spasi, tab, dan newline ).
Setelah pembersihan data dilakukan pembobotan kata ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar diperlukan suatu kata untuk mewakili sebuah kalimat, sehingga diperlukanya sebuah perhitungan dan pembobotan kata untuk mengetahui  tingkat  dibutuhkan  suatu  kata.  [6]. Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) merupakan  metode  dalam  pembobotan  kata  dengan  mengintegrasikan  tf  ( term  frequency) dan  idf  ( inverse document frequency).
Tahapan dalam pembobotan kata yaitu:
1. Term Frequency (tf) Term  Frequency merupakan  jumlah  banyak  kata  yang  muncul  dalam  suatu  dokumen.  Sedangan 𝑤 𝑡𝑓 merupakan bobot dari tf yang dihitung dengan algoritma.
𝑤 𝑡𝑓𝑡,𝑑 = { 1 + 𝑙𝑜𝑔 10 (𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ) , 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0 0                            , 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = 0 (4)
2. Inverse Document Frequency (idf)
Documen  frequency atau  disebut  juga  dengan  df  merupakan  jumlah  banyak  dokumen  yang  mengandung suatu  kata.  Sedangkan  idf  adalah  bobot  kebalikan  dari  bobot document  frequency atau  dapat  dikatakan jumlah . Semakin besar idf maka kata jarang muncul dalam suatu dokumen.
𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑁 𝑑𝑓𝑡 ) (5)
3. Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF merupakan pembobotan yang didapatkan dari hasil perkalian dari pembobotan term frequency ( 𝑤 𝑡𝑓 ) dengan Inverse Document Frequency ( 𝑖𝑑𝑓 𝑡 ) dari suatu term . 𝑤 𝑡,𝑑 = 𝑤 𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (6) Keterangan: 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 : Jumlah kemunculan term (t) pada dokumen (d)
𝑁 : Jumlah dokumen teks 𝑑𝑓 𝑡 : Jumlah dokumen yang mengandung term (t)
Setelah  setiap  kata  memiliki bobot  sehingga dapat dibentuk  sebuah model yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi dengan membagi data menjadi dua jenis yaitu, data latih dan data uji dengan menggunakan metode 10 - fold cross validation . Setelah dilakukan pembagian data maka dapat memasuki proses klasifikasi. Klasifikasi dapat  dilakukan  dengan  beberapa  tahap  yaitu  membentuk  sebuah  model,  mengimplementasikan  model  dan mengevaluasi model [7]. Dalam membuat model suatu data diperlukanya sebuah algoritma. Salah satu algoritma dalam klasifikasi data adalah SVM ( Support Vector Machine ). Support Vector Machine adalah sebuah algoritma klasifikasi yang diperkenalkan oleh Boser, Guyon dan Vapnik pada tahun 1992.  SVM Support Vector Machine juga dikenal sebagai teknik pembelajaran machine learning yang paling mutakhir  setelah pembelajaran Neural Network [8].  Algoritma  SVM  merupakan  klasifikasi  yang  memisahkan  dua  kelas    dengan    cara  melakukan pencarian hyperplane terbaik dengan margin terbesar dari sampel yang diberikan  [9]. Hyperplane adalah batas antara dua data yang berdekatan atau memiliki jarak terdekat tetapi berbeda kelas. Dalam pencarian hyperplane terbaik  harus  didapatkan  sebuah margin terbesar  dan  mencari  titik  maksimalnya. Margin adalah  jarak  antara hyperplane dan support vector . Support vector merupakan data yang memiliki jarak terdekat dengan hyperplane atau  dapat  dikatakan  data  yang  sulit  untuk  diklasifikasi[8].  Berikut  merupakan  rumus  pencarian hyperplane terbaik yaitu:
min 1 2 |𝑤| 2 = min 1 2 (√𝑤 1 2 +  𝑤 2 2 ) 2 = min 1 2 (𝑤 1 2 +  𝑤 2 2 ) (7)
Dengan syarat 𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏) − 1  ≥ 0 .
Setelah  dilakukan  pemodelan  data  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  model  yang  telah  dibentuk kemudian dilakukan evaluasi. Tahap evaluasi dilakukan dengan menggunakan metode confusion matrix . Evaluasi dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kebenaran  dalam  pembangunanan  dan  pembentukan  model  dengan memberikan  nilai  evaluasi  berupa  presentase  dari  akurasi  ( accuracy ),  sensitifitas  ( recall ) ,  F-Measure, nilai prediksi  positif  ( positive  predictive  value atau precision )  [10].  Kemudian  dilakukan  analisis  hasil  klasifikasi, Analisis hasil klasifikasi dilakukan dengan menampilkan visualisasi dari hasil klasifikasi yang telah dibentuk.
JURNAL ILMIAH FIFO DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.007

## III. Hasil Dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  data  melalui  Media  sosial  t witter telah  menyediakan website developer.twitter.com yang dapat diakses untuk mendapatkan sebuah API twitter . Website developer.twitter.com akan memberikan API key , API secret , Access Token , Access Token Secret untuk dapat mengakses API twitter . Pengambilan data dilakukan menggunakan perangkat lunak google colab dengan bahasa pemograman python dan menggunakan library tweepy .  Sebanyak 1257 data yang telah didapat dalam  rentang waktu 18-02-2021 sampai 25-02-2021 dengan menggunakan kata kunci “kelas online ” dan “kelas daring”. Berikut merupakan hasil crawling data tweet :
Gambar 2. Hasil dari Crawling data pada Twitter
Setelah melakukan crawling data didapatkan tweet data seperti pada gambar 2 dengan atribut twee t, username , status tweet dan tanggal yang akan disimpan pada file dengan format .csv. Setelah pengumpulan data, data akan melalui proses penyaringan karena masih banyaknya data yang tidak berkaitan dengan pembelajaran daring di Indonesia salah satunya seperti iklan, sehingga didata didapat sebanyak 804 data yang digunakan untuk proses selanjutnya yaitu pelabelan data. Setelah dilakukan pelabelan data oleh tiga anatator, data yang akan digunakan sebanyak 700 data yang terdiri dari 350 negatif dan 350 positif. Hasil pelabelan pada data tweet dapat disebut dengan kesepakatan tiga anatator. Kesepakatan yang telah dilakukan akan diukur dengan fleiss kappa dengan menggunakan  rumus (1),  (2) dan  (3).  Berikut merupakan  contoh  perhitungan fleiss  kappa pada pelabelan  data oleh tiga anatator dengan menggunakan 700 data dokumen:
Tabel 2. Data sampel perhitungan fleiss kappa
Tweet Anatator 1 Anatator 2 Anatator 3 positif negatif *lagi kelas online* Apeni apdet?? Wah 🤡🤡🤡 positif positif positif 3 0
...kembali ke sistem belajar online (Daring) apakah selamanya akan seperti ini?
Apalagi, anak yg baru memasuki kelas pertama di Sekolah Dasar pasti dia merasa bosan dengan belajar seperti ini. Kalo di tanya juga, pasti ingin bermain dengan teman sebayanya.. 😩 negatif negatif negatif 0 3
//. bisa2nya lg daring trs gw lg scroll tiktok, trs ada sound yang "kenapa semua menangis, biasalah" trs gw ikut nyanyiin dan ternyata mic gw nyala.......malu bgt anjr mana satu kelas ngetawain gw 😌 negatif positif negatif 1 2
P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332
Pada  tabel  2  merupakan  data  sampel  dokumen  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan fleiss  kappa. Berikut merupakan perhitungan fleiss kappa : Perhitungan 𝑝 𝛼 dapat  dilihat  pada  bab  sebelumnya  dengan  rumus  (2)  dengan  banyak  data  n  =  700  dan menggunakan sebanyak m = 3 (anatator).
𝑝 𝛼 = 1 𝑛 ∑ ∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 − 𝑚 𝑘 𝑗=1 𝑚(𝑚 − 1) 𝑛 𝑖=1 𝑝 𝛼 = 1 700 ( ((3 2 + 0 2 ) − 3) 3(3 − 1) + ((0 2 + 3 2 ) − 3) 3(3 − 1) + ((1 2 + 2 2 ) − 3) 3(3 − 1) + ⋯ )
𝑝 𝛼 = 1 700 ( 6 6 + 6 6 + 2 6 + ⋯ )
𝑝 𝛼 = 1 700 (1 + 1 + 0,333333 + ⋯ )
𝑝 𝛼 = 1 700 (628)
𝑝 𝛼 = 628 700 = 0,897142
Setelah perhitungan 𝑝 𝛼 , dilakukan perhitungan 𝑝 𝜀 dapat dilihat pada bab sebelumnya dengan rumus (3) dimana 𝑞 𝑗 = 1 𝑛𝑚 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 :
𝑞 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = (3 + 0 + 1 + 3 + 3 + ⋯ . . ) (700)(3) = 1056 2100 = 0,502857 𝑞 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = (0 + 3 + 2 + 0 + 0 … . ) (700)(3) = 1044 2100 = 0,497143
𝑝 𝜀 =   ∑ 𝑞 𝑗 2 𝑘 𝑗=1 = (𝑞 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) 2 +   (𝑞 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) 2
𝑝 𝜀 =   (0,502857) 2 +   (0,497143 ) 2 = (0,252865) + (0,247151) 𝑝 𝜀 =  0,500016
Setelah perhitungan 𝑝 𝛼 dan perhitungan 𝑝 𝜀 sehingga dapat dilakukan perhitungan nilai kappa dengan menggunakan rumus (1) dengan nilai 𝑝 𝛼 sebesar 0,897143 dan 𝑝 𝜀 sebesar 0,500016.
𝑘𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑝 𝛼 − 𝑝 𝜀 1 − 𝑝 𝜀 = 0,897143 −  0,500016 1 −  0,500016 = 0,397127 0,499984 = 0,794279
Hasil perhitungan dengan 700 data tweet didapat nilai 𝑝 𝛼 sebesar 0,897143 dan 𝑝 𝜀 sebesar 0,500016. Hasil nilai fleiss  kappa sebesar  0,79427  sehingga  masuk  dalam  kategori subtantial  perfect  agreement seperti  yang  sudah dijelaskan dibab sebelumnya pada tabel 1 yang memiliki arti bahwa kesepakatan yang digunakan dalam pelabelan data sudah baik. Setelah dilakukan pelabelan data dilakukan pembersihan data melalui pre-processing. Berikut merupakan salah satu data tweet yang sebelum dan sesudah dilakukan pre-processing:
Tabel 3. Contoh Hasil Pre-Processing
Tabel 3 merupakan contoh perubahan setelah dilakukan pre-processing. Pre-processing dilakukan dengan enam  langkah  yaitu, case  folding,  data  cleaning,  normalization,  removal  stopword,  stemming dan tokenizing . Terdapat sebanyak 1147 kata dalam kamus normalization . Pada proses removal stopword dengan menggunakan library sastrawi terdapat sebanyak 804 kata. Kemudian proses stemiing dilakukan menggunakan library sastrawi.
Sebelum Pre-processing
Sesudah pre-processing
@SHidayat2428 @Kemdikbud_RI Gila emang nih. Masa dlm setahun ini gak bisa membuat sistem pembelajaran yg efektif dan efisien pd masa pandemi? Belajar daring tp masih pake metode belajar dlm kelas, setiap hari, dan sama waktunya dgn sekolah biasa, gila bener.
['gila', 'tahun', 'sistem', 'ajar', 'efektif', 'efisien', 'pandemi', 'ajar', 'daring', 'pakai', 'metode', 'ajar', 'kelas', 'sekolah', 'gila']
Setelah  melalui pre-processing dilakukan  pembobotan kata  dengan  menggunakan  TF-IDF.  Pada  penelitian  ini pembobotan  TF-IDF  akan  dilakukan  oleh  700  dokumen/tweet  dengan menggunakan rumus  4,5  dan 6.  Berikut Perhitungan tf, idf dan tf-idf pada sampel yang ada pada tabel 2 :
Tabel 4. Perhitungan TF dan IDF pada sampel data
Kata Tf t,d DF IDF D1 D2 D3 D4 D5 ajar 0 0.133333 0 0 0 1 2.09861 anak 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 anjing 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 ara 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 baya 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 biasa 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 bingung 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 bosan 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 botcamp 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 daring 0.25 0.133333 0.076923 0.083333 0.125 5 1 dasar 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 hari 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 hm 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 kagum 0.25 0 0 0 0 1 2.09861 kakak 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 kelas 0.25 0.066667 0.076923 0.083333 0.125 5 1 kemarin 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 kesal 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 kini 0.25 0 0 0 0 1 2.09861 lemas 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 logika 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 lupa 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 main 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 makan 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 malu 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 menang 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 mic 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 moga 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 nendang 0 0 0 0 0.125 1 2.09861 ngetawain 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 nyala 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 nyanyin 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 pasuk 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 pokok 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 scrol 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 sekolah 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 semangat 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 senang 0 0 0 0.083333 0 1 2.09861 sistem 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 suara 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861 teman 0 0.066667 0 0 0 1 2.09861 tiktok 0 0 0.076923 0 0 1 2.09861
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan tf dan idf pada sampel data lima dokumen sampel data yang telah disimpulkan dalam bentuk pada tabel. Berikut merupakan salah satu contoh perhitungan nilai tf dan idf pada D2 dengan kata “sistem”:
Perhitungan TF ( Term Frequency ) dilakukan dengan menghitung banyak jumlah murni kata dalam suatu dokumen.
𝑇𝐹  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑢𝑎𝑡𝑢 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
TF (sistem,D2)
= 1 15 = 0.06666667
Perhitungan  IDF  ( Invers  Document  Frequency )  dilakukan  dengan  menggunakan  Rumus  (5)  dengan menjumlahkan angka 1. Hal ini dilakukan untuk mencegah pembagian nol (0) karena berapapun nilai tf jika df memiliki nilai 1 yang menghasilkan log 1 = 0 .
𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑁 𝑑𝑓𝑡 ) menjadi 𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   𝑙𝑜𝑔 10 ( 1 + 𝑁 1 + 𝑑𝑓𝑡 ) + 1
𝑖𝑑𝑓 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 =   𝑙𝑜𝑔 10 ( 6 2 ) + 1 =  1.098612289 + 1 =  2.098612289
Hasil perhitungan pada tabel 4 didapatkan banyak kata dalam 5 dokumen yang digunakan sebanyak 42 kata. Setelah didapat hasil perhitungan tf dan idf maka dapat dilakukan pembobotan tf-idf dengan mengkalikan tf dan idf dengan menggunkan rumus (6):
𝑤 𝑡,𝑑 = 𝑤 𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑡 𝑤 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚,𝐷2 =  0.06666667 𝑥 2.098612289 = 0.139907
Berikut merupakan hasil pembobotan tf-idf pada sampel data dengan menggunakan lima dokumen sampel yang akan ditulisan dalam bentuk tabel, sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil pembobotan tf-idf pada sampel
Kata W t,d D1 D2 D3 D4 D5 ajar 0 0.279815 0 0 0 anak 0 0.139907 0 0 0 anjing 0 0 0.161432 0 0 ara 0 0 0 0.174884 0 baya 0 0.139907 0 0 0 biasa 0 0 0.161432 0 0 bingung 0 0 0 0 0.262327 bosan 0 0.139907 0 0 0 botcamp 0 0 0 0 0.262327 daring 0.25 0.133333 0.076923 0.083333 0.125 dasar 0 0.139907 0 0 0 hari 0 0 0 0.174884 0 hm 0 0 0 0.174884 0 kagum 0.25 0 0 0 0 kakak 0 0 0 0 0.262327 kelas 0.25 0.066667 0.076923 0.083333 0.125 kemarin 0 0 0 0 0.262327 kesal 0 0.139907 0 0 0 kini 0.25 0 0 0 0 lemas 0 0 0 0.174884 0 logika 0 0 0 0 0.262327 lupa 0 0 0 0.174884 0
main 0 0.139907 0 0 0 makan 0 0 0 0.174884 0 malu 0 0 0.161432 0 0 menang 0 0 0.161432 0 0 mic 0 0 0.161432 0 0 moga 0 0 0 0.174884 0 nendang 0 0 0 0 0.262327 ngetawain 0 0 0.161432 0 0 nyala 0 0 0.161432 0 0 nyanyin 0 0 0.161432 0 0 pasuk 0 0.139907 0 0 0 pokok 0 0 0 0.174884 0 scrol 0 0 0.161432 0 0 sekolah 0 0.139907 0 0 0 semangat 0 0 0 0.174884 0 senang 0 0 0 0.174884 0 sistem 0 0.139907 0 0 0 suara 0 0 0.161432 0 0 teman 0 0.139907 0 0 0 tiktok 0 0 0.161432 0 0
Pada  tabel  5    menunjukan  hasil  akhir  pembobotan  tf-idf  dengan  menggunakan  lima  sampel  dokumen.  Pada penelitian ini pembobotan tf-idf akan dilakukan oleh 700 dokumen/tweet. Setelah dilakukan proses perhitungan tf-idf pada 700 dokumen/ tweets yang menghasilkan term sebanyak 1882 term /kata. Setiap term dalam dokumen akan dijadikan sebagai fitur yang akan digunakan dalam proses klasifikasi data. Setelah proses pembobotan kata, akan  dilakukan  pembagian  data  menggunakan 10-fold  cross  validation dengan  menggunakan  700  dokumen dimana 700 dokumen akan dibagi menjadi 10 kelompok, sehingga setiap kelompok akan terdiri dari 70 dokumen.
Gambar 3. Ilustrasi pembagian data 10- fold cross validation
Pada gambar 3. dimisalkan pada iterasi pertama kelompok 1 akan dijadikan sebagai data uji dengan jumlah data sebanyak 70 dokumen/ tweet dan pada kelompok 2,3,4,5,6,7,8,9, dan 10 akan dijadikan data latih dengan jumlah dokumen yang sama pada setiap kelompoknya sebanyak 70 dokumen/ tweet sehingga data latih berjumlah 630 dokumen pada setiap iterasi. Seperti pada gambar 4.8 setiap iterasi yang dilakukan memiliki data uji yang bebeda, sehingga dengan metode 10- fold cross validation setiap kelompok atau dokumen akan dijadikan sebagai data uji. Setelah data dibagi kemudian dilakukan pelatihan data pada data latih untuk mendapatkan sebuah bentuk model klasifikasi.  Setelah  data  dibagi  kemudian  dilakukan  pelatihan  data  pada  data  latih  untuk  mendapatkan  sebuah bentuk model klasifikasi. Dalam penelitian ini pemodelan data dilakukan dengan menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ). Berikut merupakan sampel data yang digunakan untuk contoh proses pemodelan data:
Tabel 6. Data sampel pemodela data
Dokumen  kelas daring  kini   kagum   kelas d1 0,25 0,25 0,25  0,25 positif
Pada tabel 6. diatas merupakan sampel hasil yang telah melalui proses pembobotan tf idf yang akan dijadikan untuk contoh pencarian garis h yperplane terbaik, untuk dilakukan perhitungan pada tabel 6 akan dimisalkan menjadi sebagai berikut :
Tabel 7. Data Sampel SVM x1 x2 x3 x4 kelas (y) 0,25 0,25 0,25 0,25 1
Pada tabel 7. karena data hanya terdiri dari empat fitur yaitu ( 𝑥 1, 𝑥 2, 𝑥 3, 𝑥 4 ) maka (𝑤 ) juga akan memiliki empat fitur yaitu ( 𝑤 1, 𝑤 2, 𝑤 3, 𝑤 4 ). Dengan data tersebut akan meminimalkan margin dengan menggunakan rumus (7), yaitu:
min 1 2 |𝑤| 2 = min 1 2 (√𝑤 1 2 +  𝑤 2 2 ) 2 = min 1 2 (𝑤 1 2 +  𝑤 2 2 )
Dengan syarat,
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏) − 1  ≥ 0
𝑖 = 1,2,3,4, … . , 𝑁
𝑦 𝑖 (𝑥 1 𝑤 1 + 𝑥 2 𝑤 2 + ⋯ +   𝑥 𝑁 𝑤 𝑁 + 𝑏) − 1  ≥ 0
sehingga didapatkan satu persamaan  pada contoh sampel tabel 4.8, yaitu  :
(0,25𝑤 1 +  0,25𝑤 2 +  0,25𝑤 3 + 0,25𝑤 4 + 𝑏)   ≥ 1 , untuk 𝑦 1 = 1; 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , 𝑥 4 = 0,25
Pada contoh diatas hanya menggunakan satu dokumen sehingga hanya didapatkan satu persamaan. Pada penelitian ini digunakan sebanyak 700 data yang nantinya untuk setiap dokumen akan dilakukan perhitung satu persatu  seperti  pada  contoh  sampel  tersebut.  Semakin  banyak  dokumen  akan  semakin  banyak  fitur  yang  akan digunakan. Setelah didapatkan beberapa persamaan sehingga  dilakukan eliminasi satu persatu sehingga didapat nilai 𝑤 1, 𝑤 2, 𝑤 3, 𝑤 4 .  Setelah  itu  dilakukan  subtitusi  pada  persamaan 𝑥 1 𝑤 1 + 𝑥 2 𝑤 2 + ⋯ +   𝑥 𝑁 𝑤 𝑁 + 𝑏 = 0 , Sehingga  didapatkan  persamaan  garis linear yang  akan  menunjukan  titik  koordinat  yang  membentuk  garis persamaan hyperplane sebagai  fungsi  klasifikasi.  Pencarian  garis hyperlane terbaik  dilakukan  dengan menimumkan  margin  sehingga  dilakukan  pencarian  dengan  menggunakan  rumus  (7)  dengan  mengambil  nilai yang  paling  minimum.  Model  yang  telah  dibentuk  akan  diuji  untuk  mengetahui  kemampuan  model  dengan mengklasifikasi data uji.
Sebelum  melakukan  pemodelan  data  dilakukan Hyperparameter  Tunning dengan  menggunakan Grid Search CV . Empat kernel yang diujikan yaitu Linear , RBF, Sigmoid dan Polynomial . Uji parameter dilakukan dengan meggunakan parameter c yaitu 1, 10, 100, 1000 dan parameter gamma yaitu 0.01, 0.1, 1, 10, 100.  Uji ini dilakukan dengan menggunakan pebagian data 80:20. Setelah dilakukan uji untuk setiap parameter didapatkan hasil  parameter  yang  terbaik  pada  setiap  kernel.  Berikut  merupakan  hasil  parameter  yang  terbaik  pada  setiap kernel :
Tabel 6. Hasil Parameter Terbaik Grid Search CV setiap kernel Parameter Terbaik Kernel Linear RBF Poly Sigmoid c 1 10 0,1 1000 gamma 0,1 0,1 10 0,01
Tabel  6  menujukan  hasil  parameter  terbaik Grid  Search  CV untuk  setiap  kernel.  Setelah  didapatkan parameter terbaik untuk setiap kernel, selanjutnya akan dilakukan implementasi dengan menggunakan parameter terbaik pada tabel 4 untuk setiap kernel. Berikut merupakan hasil akurasi untuk setiap kernel :
Tabel 7. Hasil akurasi parameter terbaik Grid Search CV Kernel Linear RBF Poly Sigmoid akurasi 71,4% 70,0% 63,6% 68,5%
Pada tabel 7. nilai akurasi yang lebih tinggi dari metode kernel lainya adalah dengan menggunakan kernel linear dengan hasil akurasi sebesar 71,4% pada parameter c = 1 dan gamma = 0,1 . Oleh karena itu, penelitian ini akan menggunakan kernel linear sebagai parameter untuk pemodelan data pada proses klasifikasi pada data tweet mengenai  pembelajaran  daring  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  pemodelan  data  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Pemodelan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa library pada python .
Tabel 8.  Hasil Evaluasi Iterasi ke - Positif Negatif Accuracy Precision  Recall F1- Score Precision  Recall F1- Score 1 0,80 0,85 0,82 0,86 0,85 0,83 0,83 2 0,89 0,70 0,78 0,63 0,85 0,72 0,76 3 0,74 0,76 0,75 0,77 0,75 0,76 0,76 4 0,66 0,82 0,73 0,86 0,71 0,78 0,76 5 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 6 0,66 0,72 0,69 0,74 0,68 0,71 0,70 7 0,83 0,81 0,82 0,80 0,82 0,80 0,81 8 0,71 0,66 0,68 0,63 0,71 0,66 0,67 9 0,51 0,60 0,55 0,66 0,57 0,60 0,59 10 0,69 0,80 0,74 0,83 0,72 0,77 0,76
Tabel  8.  Merupakan  hasil  dari  evaluasi  data confussion  matrix pada  setiap  iterasi  dengan  10- fold  cross validation menggunakan SVM ( Support Vector Machine ). Dari hasil perhitungan pada tabel 8 dapat dilihat bahwa pada  iterasi  ke-1  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yang  bernilai  0,83  atau  83%.  Sedangkan  pada  iterasi  ke-5 memiliki nilai akurasi terendah dengan nilai akurasi sebesar 0,54 atau 54%. Pada tabel 8 dapat dihitung rata-rata dari Precission , Recall , F1-Score dan Accuracy .  Berikut  merupakam  hasil  dari  rata-rata  evaluasi  data  pada confussion matrix :
Tabel 9. Hasil rata-rata evaluasi
Berdasarkan tabel 9.  Pada penelitian ini didapatkakan rata-rata hasil evaluasi pada tabel 4 dengan accuracy sebesar 0,72 atau 72%, nilai precission positif sebesar 0,70 atau 70% dan precission negatif sebesar 0,73 atau 73% , recall positif sebesar 0,73 atau 73% dan recall negatif sebesar 0,72 atau 72%, f1-score positif sebesar 0,71 atau 71% dan f1-score negatif sebesar 0,72 atau 72%. Berikut merupakan hasil klasifikasi data sebelum dan setelah klasifikasi:
Positif Negatif accuracy precision  recall  f1-score  precision  recall  f1-score Rata-Rata 0,703 0,726 0,712 0,732 0,720 0,717 0,717143
Gambar 4. Grafik data sebelum dan setelah klasifikasi
Pada gambar 4. terlihat grafik  dengan bagian biru “1” bernilai “positif” dan bagian jingga dengan “0” opini yang bernilai “negatif” atau jumlah perubahan data setelah dan sebelum dilakukan klasifikasi data dengan pemodelan menggunakan algoritma SVM. Setelah dilakukan klasifikasi menghasilkan prediksi data sebesar 340 berlabel sentimen positif dan 360 berlabel sentimen negatif. Berikut merupakan hasil confusion matrix sebelum dan setelah klasifikasi :
Tabel 10. Hasil confusion matrix
Pada tabel 10. merupakan hasil confusion matrix pada label data sebeum dilakukan klasifikasi dengan data hasil prediksi setelah dilakukan klasifikasi. Pada tabel 10 terlihat bahwa data yang diklasifikasikan benar sebanyak 488 data dan data yang salah terklasifikasi salah sebanyak 212.

## IV. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan,  proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  pelabelan  data  secara manual pada 700 data tweet yang terdiri dari 350 data berlabel positif dan 350 data berlabel negatif. Kemudian dilakukan pembersihan data yaitu, pre-processing ( case folding, data cleaning, normalization, removal stopword, stemming,  tokenizing) .  Setiap  kata  akan  diberikan  bobot  dengan  menggunakan  TF-IDF,  kemudian  dilakukan pembagian  data  dengan  menggunakan 10-fold  cross  validation dan  pemodelan  data  SVM.  Hasil  yang  didapat pada penelitian ini sebesar, iterasi ke-1 memiliki nilai akurasi tertinggi yang bernilai 0,83 atau 83%. Sedangkan pada iterasi ke-5 memiliki nilai akurasi terendah dengan nilai akurasi sebesar 0,54 atau 54%. Dengan hasil evaluasi didapatkakan rata-rata hasil accuracy sebesar 0,72 atau 72% dengan nilai precission positif sebesar 0,70 atau 70% dan precission negatif sebesar 0,73 atau 73%  , recall positif sebesar 0,73 atau 73% dan recall negatif sebesar 0,72 atau 72%, f1-score positif sebesar 0,71 atau 71% dan f1-score negatif sebesar 0,72 atau 72%. Hasil klasifikasi data tweet menjadi 340 data dengan sentimen positif dan 360 data sentimen negatif.

## Daftar Pustaka
[1] K. P. dan Kebudayaan, “Kemendikbud Terbitkan Pedoman Penyelenggaraan Belajar dari Rumah, Surat Edaran  Nomor  4  Tahun  2020,”  2020.  https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2020/05/kemendikbud- terbitkan-pedoman-penyelenggaraan-belajar-dari-rumah.
True Class Predicted Class Positive Negative Positive TP : 239 FP : 101 Negative FN : 111 TN : 249
340;
51% 360; 49% Prediksi 1 0 350; 50% 350; 50% Data Awal 1 0
[2] F. A. Nugraha, N. H. Harai, and R. Habibi, Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning . Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[3] S. Fauziah, D. N. Sulistyowati, and T. Asra, Optimasi Algoritma Vector Space Model Dengan Algoritma K-Nearest Neighbour Pada Pencarian Judul Artikel Jurnal , vol. 15, no. 1. 2019.
[4] T. R. Nichols, P. M. Wisner, G. Cripe, and L. Gulabchand, “Putting the kappa statistic to use,” Qual. Assur. J. , vol. 13, no. 3–4, pp. 57–61, 2010, doi: 10.1002/qaj.481.
[5] W. A. Luqyana, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, “Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Komentar Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018.
[6] P.  P.  A.  Arsya  Monica  Pravina,  Imam  Cholissodin,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai Penerbangan  pada  Dokumen  Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4793.
[7] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[8] D. Yosmita Praptiwi, “Analisis Sentimen Online Review Pengguna E-Commerce Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Maximum Entropy,” 2018.
[9] Chapman and Hall/CRC, The Top Ten Algorithms in Data Mining . Taylot & francis Group, LLC, 2009.
[10] B.  Santoso,  A.  I.  S.  Azis,  and  Zohrahayaty, Machine  Learning  &  Reasoning  Fuzzy  Logic  Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner . Yogyakarta: Deepublish, 2020.