JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 4, Tahun 2023, Halaman 560 - 569 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PENYELENGGARA SISTEM ELEKTRONIK LINGKUP PRIVAT MENGGUNAKAN

## PENALIZED LOGISTIC REGRESSION DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Nur Afnita Amalia 1* , Iut Tri Utami 2 , Yuciana Wilandari 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : afnitaamalia12@students.undip.ac.id
DOI: 10.14710/J.GAUSS.12.4.560-569

## Article Info:
Received: 2023-03-25 Accepted: 2024-07-01 Available Online: 2024-07- 10

## Keywords:
Electronic System Operator; Sentiment Analysis; Penalized Logistic Regression; Support Vector Machine.
Abstract: The  implementation  of  the  Electronic  System  Operator (ESO) regulation, which imposes blocking sanctions on several ESOs that do not register, has caused a variety of opinions from the public, especially  on  social  media  Twitter  to  raise  the  hashtag #BlokirKominfo. In this research, sentiment analysis was carry outed to  determine  the response  of Twitter  users  to  the  implementation  of ESO regulations by MoCI. Sentiment analysis is a textual information extraction process that classifies sentiment into positive and negative categories.  The  steps  that  are  used  including  crawling  data,  text preprocessing, labeling, feature selection, term weighting with TF-IDF and classification using the Penalized Logistic Regression (PLR) with the  L1  regularization  and  Support  Vector  Machine  (SVM)  with  the RBF kernel. Sentiment classification in PLR is basically finding the optimal weight parameter. The idea of SVM sentiment classification is to find the best hyperplane to separate the data points. Evaluation of classification performance uses the accuracy value calculated through the confusion matrix. The highest percentage of accuracy in sentiment classification results using the PLR is 84,12% and SVM is 83,53%. It means that the PLR algorithm works better than the SVM algorithm in classifying  public  sentiment  towards  the  implementation  of  ESO regulations on Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Regulasi Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia Nomor 5 Tahun  2020  tentang  Penyelenggara  Sistem  Elektronik  Lingkup  Privat  mewajibkan pendaftaran Sistem Elektronik oleh setiap PSE sebelum melakukan penawaran digital atau melakukan bisnis di Indonesia. Pendaftaran Sistem Elektronik merupakan wujud komitmen dari  Penyelenggara  Sistem  Elektronik  (PSE)  untuk  bekerja  sama  dengan  Pemerintah memberikan perlindungan yang lebih efektif bagi pengguna internet, termasuk perlindungan konsumen, perlindungan informasi pribadi pengguna dan perlindungan ruang digital yang lebih aman dan produktif (KemKominfo, 2022). Sementara bagi para PSE Lingkup Privat yang  tidak  terdaftar  setelah  mendapat  peringatan,  selanjutnya  diterapkan  sanksi  berupa pemutusan akses atau pemblokiran (Rahmawati, 2022). Pemblokiran yang dilakukan oleh Kemkominfo  kepada  sejumlah  perusahaan  PSE  menarik  perhatian  publik  dan  memicu beragam  opini  publik  terkait  pemblokiran  tersebut,  khususnya  pada  media  sosial Twitter sehingga menaikkan tagar #BlokirKominfo.
Twitter merupakan  sebuah  layanan microblogging dan  jejaring  sosial  yang digunakan  untuk  mengirim  pesan  ( tweet ) serta  menjadi  ruang  untuk  interaksi  sesama pengguna (Ihsan et al. , 2021). Twitter menjadi media sosial dengan peringkat lima teratas yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia (Rezeki et al., 2020). Pengguna media sosial Twitter di Indonesia sebanyak 19,5 juta pengguna dari total 500 juta pengguna global (Ihsan et  al. ,  2021).  Indonesia  sebagai  negara  demokrasi  menempatkan  rakyat  untuk berperan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  oleh  pemerintah,  sehingga  tanggapan
masyarakat  juga  perlu  diperhatikan  sebagai  bentuk  evaluasi  kinerja  pemerintah  dan jajarannya. Identifikasi pro dan kontra melalui analisis sentimen terhadap tweet mengenai peraturan  PSE  Lingkup  Privat  perlu  dilakukan  untuk  mencerminkan  tanggapan  publik tentang  implementasi  peraturan  tersebut.  Analisis  Sentimen  merupakan  salah  satu  bidang penelitian pada text mining dengan tujuan untuk mengekstrak atribut dari sebuah komentar (opini, sentimen, dan emosi) yang disampaikan secara tekstual untuk mendapatkan informasi (Wardhani et al. , 2020).
Logistic  Regression merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  sentimen.  Menurut  Molnar  (2019)  implementasi  algoritma Logistic Regression dalam  mengklasifikasikan  sebuah  dataset  dapat  dikatakan  cukup  signifikan karena sekaligus memiliki kemampuan untuk memberikan probabilitas. Pada beberapa kasus klasifikasi menggunakan Logistic Regression yang mengalami overfitting akan memberikan performa  klasifikasi  yang  buruk,  sehingga  dapat  digunakan  algoritma Penalized  Logistic Regression sebagai alternatif. Penalized Logistic Regression merupakan metode supervised learning yang  sesuai  untuk  data  berdimensi  tinggi  karena  secara  implisit  melakukan pemilihan fitur dengan menambahkan kendala pada persamaannya (Kassambara, 2019).
Pada  teknik supervised  learning ,  algoritma Support  Vector  Machine merupakan algoritma yang banyak dipakai karena memiliki akurasi klasifikasi yang baik (Alsaeedi dan Khan,  2019).  Algoritma Support  Vector  Machine bekerja  dengan  mencari hyperplane terbaik sebagai pembatas antara kelas data di ruang input (Nugroho, 2007 dalam Prasetyo, 2014).  Menurut  Alsaeedi  dan  Khan  (2019)  algoritma  SVM  terbukti  bekerja  lebih  efektif dalam berbagai permasalahan klasifikasi teks seperti pada analisis sentimen. Penelitian ini membahas mengenai analisis sentimen kebijakan PSE Lingkup Privat pada Twitter dengan algoritma Penalized Logistic Regression dan Support Vector Machine yang bertujuan untuk membandingkan hasil kinerja klasifikasi sentimen dengan kedua algoritma tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Twitter adalah  sebuah  aplikasi online yang  memungkinkan  antar  pengguna  untuk berkomunikasi  dan berinteraksi dalam jaringan sosial. Twitter menjadi  salah satu  aplikasi yang  banyak  diminati  karena  penggunaan Twitter cukup  mudah  dan  sederhana. Tweet merupakan  istilah  pada Twitter yang  berarti  teks  yang  ditulis  oleh  pengguna  baik  berupa informasi berita, ungkapan ekspresi, ungkapan aspirasi atau opini mengenai topik tertentu atau hal yang menjadi perbincangan utama (Darwis et al ., 2020). Sentiment Analysis , juga dikenal sebagai Opinion Mining merupakan bidang ilmu yang mempelajari  opini,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan  perasaan  tentang  sesuatu  hal seperti barang,  pelayanan, seseorang,  organisasi, peristiwa dan topik tertentu  (Liu,  2012). Sentimen dapat didefinisikan sebagai perasaan, pandangan atau pendapat yang diungkapkan seseorang baik secara tertulis maupun lisan berupa pendapat positif atau negatif (Tyagi dan Sharma, 2018). Text Mining merupakan sebuah teknik untuk memecahkan masalah dalam klasifikasi, pengelompokan, penyajian dan ekstraksi informasi (Rahutomo et al ., 2018). Text Preprocessing merupakan  tahap  pertama  dari  pengolahan  teks  yang  mengubah  dokumen menjadi data terstruktur sesuai dengan kebutuhan analisis untuk diproses lebih lanjut dalam proses Text Mining. Tahapan text preprocessing diantaranya adalah case folding, cleansing, normalize dan remove duplicate (Testiana dan Erlina, 2022).
Pelabelan  data  teks  menjadi  sentimen  positif  ataupun  negatif  dilakukan  dengan menggunakan  kamus lexicon, yaitu  kamus Indonesia  Sentiment (InSet), Sentistrength, boosterwords dan negasi. Kamus InSet yang dikembangkan oleh Koto dan Rahmaningtyas (2018)  memberikan  nilai  polaritas  sentimen  secara  manual  yang  diperkuat  dengan membandingkan  kata  sinonim  pada  suatu  kata  tersebut.  Kamus Sentistrength yang
dikembangkan  oleh  Wahid  dan  Azhari  (2016)  memberi  nilai  polaritas  sentimen  secara manual  yang  dikerjakan  oleh  kelompok  ahli  linguistik  Universitas  Gadjah  Mada.  Kedua kamus tersebut memiliki dua kelas sentimen positif dan negatif yang mana memiliki nilai polaritas diantara -5 (sangat negatif) dan +5 (sangat positif). Proses pengurangan dimensi dalam  sebuah  dokumen  teks  dengan  cara  menghilangkan  kata  yang  tidak  sesuai  agar meningkatkan  efektifitas  dan  akurasi  dalam  proses  klasifikasi  disebut Feature  Selection . Tahapan Feature Selection terdiri dari proses Stopword Removal, Stemming dan Tokenizing (Testiana and Erlina, 2022).
Term  weight atau  dapat  disebut  dengan  pembobotan  kata  ditujukan  untuk memberikan  bobot  setiap  kata  ( term) pada  dokumen  teks. Term  Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  menjadi  metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk melakukan pembobotan kata (Sabrila et al. , 2022).
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑝,𝑖 𝑝 . 𝑙𝑜𝑔 2 ⁡( 𝐷 𝑑 𝑗 ) (1)
dengan 𝑊 𝑗,𝑖 merupakan bobot TF-IDF term ke- 𝑗 dalam dokumen ke- 𝑖 . 𝑛 𝑗,𝑖 merupakan jumlah term ke- 𝑗 yang  diberikan  dalam  dokumen  ke- 𝑖 . 𝑝 merupakan  banyaknya term yang terbentuk, ∑ 𝑛 𝑝,𝑖 𝑝 adalah jumlah seluruh term yang ada pada dokumen ke- 𝑖 . 𝐷 merupakan jumlah  keseluruhan  dokumen  teks,  sedangkan  jumlah  dokumen  dengan term ke- 𝑗 disimbolkan sebagai 𝑑 𝑗 . Klasifikasi  dengan  model Logistic  Regression bukan  menggunakan  garis  lurus  atau hyperplane , melainkan menggunakan fungsi logistik yang memprediksi dua nilai maksimum antara  0  dan  1.    Fungsi  logistik  untuk  proses  klasifikasi  adalah  sebagai  berikut  (Andrew, 2004):
𝑝(𝑦 = 1|𝒙 𝑖 ; 𝒘) = 1 1+𝑒 −𝒘𝑻𝒙𝑖 (2)
dengan 𝒘 ∈ ℝ 𝑝 adalah  parameter  model  berupa  vektor  bobot.  Pada  dasarnya  klasifikasi menggunakan regresi logistik adalah optimalisasi parameter 𝒘 yang menemukan solusi dari persamaan optimalisasi berikut (Andrew, 2004):
𝑎𝑟𝑔⁡max 𝒘 ∑ log 𝑝(𝑦 𝑖 |𝒙 𝑖 ; 𝒘) 𝑚 𝑖=1 (3)
Nilai 𝒘 sebagai  parameter  dalam  model  dapat  dioptimalisasikan  dengan  meminimumkan logloss  error  function .  Fungsi  tersebut  pada  dasarnya  memberi  tahu  seberapa  jauh  hasil estimasi dari nilai sebenarnya.
𝐽(𝒘) = − 1 𝑚 ∑ {𝑦 𝑖 log 𝜎(𝒘 𝑻 𝒙 𝑖 ) + (1 − 𝑦 𝑖 ) log[1 − ⁡𝜎(𝒘 𝑻 𝒙 𝑖 )]} 𝑚 𝑖=1 (4)
Model  regresi  logistik  klasik  memiliki  performa  yang  buruk  ketika  berada  dalam situasi  dimana  terdapat  kumpulan  variabel  dalam  jumlah  besar  yang  melebihi  jumlah sampelnya. Alternatif yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan Penalized Logistic Regression yang  memungkinkan  untuk  membuat  model  yang  terpenalti  dengan menambahkan  kendala  pada  persamaannya  (Kassambara,  2019). Penalized  Logistic Regression merupakan metode supervised learning yang sesuai untuk data berdimensi tinggi karena  secara  implisit  melakukan  pemilihan  fitur.  Metode Penalized  Logistic  Regression diperoleh dengan menambahkan penalti pada fungsi log likelihood negatif. Bentuk penalti yang umum digunakan adalah L1 regularization yang diperkenalkan oleh Tibshirani pada tahun  1996  (Khoerunisa,  2021).  Metode  tersebut  bekerja  dengan  menyusutkan  dan menyeleksi regresi dengan mereduksi koefisien menjadi nol atau mendekati nol, sehingga diperoleh  parameter  yang  lebih  kecil  dan  mudah  untuk  diinterpretasikan.  Fungsi  log likelihood pada metode Penalized Logistic Regression sebagai berikut (Khoerunisa, 2021):
𝑃𝐿𝑅 = − ∑ {𝑦 𝑖 log 𝜎(𝒘 𝑻 𝒙 𝑖 ) + (1 − 𝑦 𝑖 ) log[1 − ⁡𝜎(𝒘 𝑻 𝒙 𝑖 )]} 𝑖 + 𝜆𝑃(𝒘) (5) dengan 𝑃(𝒘) = ‖𝒘‖ 1 = ⁡ ∑ |𝑤 𝑗 | 𝑝 𝑗=1 ⁡ yang merupakan penalti L1 regularization. Nilai 𝜆 dipilih secara simetris dan meningkat pada [0, +∞] (Pekhimenko, 2006).
Support Vector Machine (SVM) adalah metode pembelajaran supervised learning yang dikembangkan oleh Boser, Guyon dan Vapnik yang pertama kali dipresentasikan pada tahun 1992  dalam  acara Annual  Workshop  on  Computational  Learning  Theory (Testiana  dan Erlina,  2022) . Menurut  Nugroho  (2007)  dalam  Prasetyo  (2014)  dijelaskan  bahwa  secara sederhana ide klasifikasi menggunakan metode SVM adalah menemukan hyperplane terbaik yang berperan sebagai pemisah antara dua kelas data dalam ruang input . Algoritma Support  Vector  Machine merupakan hyperplane linear  sehingga  hanya bekerja  pada  data  yang  dapat  diklasifikasikan  secara  linear  (Prasetyo,  2014). Pengklasifikasian tersebut kemungkinan terlalu terbatas untuk digunakan dalam praktiknya, karena pada beberapa kasus sering dijumpai suatu set data dengan hubungan yang nonlinear. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menerapkan trick kernel untuk fitur data awal pada suatu set data, sehingga algoritma SVM bisa beradaptasi dengan hubungan nonlinear. Kernel  adalah  sebuah  fungsi  yang  memetakan  fitur  dalam  data  dari  dimensi  awal  yang rendah ke fitur baru dengan dimensi yang lebih tinggi.
𝛷 ∶ 𝐷 𝑟 → ⁡ 𝐷 𝑞 𝒘 → ⁡𝛷(𝒘) dengan 𝑟 < 𝑞 (6)
𝛷 adalah sebuah fungsi kernel untuk pemetaan, D adalah data latih, r adalah suatu set fitur data yang lama, q adalah suatu set fitur data yang baru dan merupakan hasil dari pemetaan pada setiap data latih, sedangkan w adalah data latih yang akan dipetakan ke fitur berdimensi q dengan 𝒘 1 , 𝒘 2 , … , 𝒘 𝑚 ∈ 𝐷 𝑟 .
Proses pemetaan dalam proses pelatihan memerlukan perhitungan dot-product dua buah vektor 𝒘 𝒊 dan 𝒛 yang diberi notasi 𝛷(𝒘 𝒊 ). 𝛷(𝒛) pada sebuah ruang fitur baru. Nilai dot-product pada  kedua  vektor  tersebut  dapat  diperoleh  dengan  menghitung  secara  tidak langsung tanpa diketahui fungsi transformasi kernel 𝛷 . Prediksi untuk set data berdimensi baru  menggunakan  fungsi  Kernel  selanjutnya  diformulasikan  dalam  persamaan  berikut (Prasetyo, 2014):
𝑓(𝛷(𝑧)) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝒗. 𝛷(𝒛) + 𝑏) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝛷(𝒘 𝒊 ). 𝛷(𝒛) 𝑖∈𝑆 + 𝑏) (7) 𝑓(𝑧) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝒘 𝒊 , 𝒛) + 𝑏) 𝑖∈𝑆 (8)
dengan,
𝒗 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝛷(𝒘 𝒊 ) 𝑖∈𝑆 (9) 𝑏 = − 1 2 (𝒗. 𝒘 −𝟏 + 𝒗. 𝒘 +𝟏 ) (10)
Banyak  data  yang  merupakan support  vector disimbolkan  dengan 𝑆 , support  vector disimbolkan dengan 𝒘 𝒊 dan data uji yang akan diprediksi disimbolkan dengan 𝒛 .
Evaluasi kinerja klasifikasi bertujuan untuk melihat performa klasifikasi yang telah dilakukan sebelumnya. Confusion matrix adalah hasil dari klasifikasi yang berupa jumlah data yang terklasifikasi  dengan benar atau salah  dan bertujuan untuk  memudahkan dalam perhitungan  akurasi.  Nilai accuracy dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  berikut (Reviantika et al., 2021):
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥⁡100% (11) Tabel 1. Confusion Matrix Kelas aktual Kelas Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN
Visualisasi  data  adalah proses  ekstraksi  informasi  dari  data  berupa  topik  yang  sering diperbincangkan, sehingga dari keseluruhan teks yang ada dapat mengambil informasi yang
penting  (Novantika,  2022).  Visualisasi  data  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  grafik atau plot seperti word cloud dan barplot .

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data primer berupa data kualitatif yang diperoleh melalui pengambilan tweet pengguna  media  sosial Twitter .  Pengambilan  data tweet dilaksanakan selama  periode  17  Juni  2022  sampai  dengan  17  Agustus  2022  menggunakan  kata  kunci “#BlokirKominfo” dalam kategori tweet berbahasa  Indonesia  sebanyak  5128 tweets Pada proses  klasifikasi  sentimen  proporsi  pembagian  data  latih  dan  data  uji  adalah  90:10  yang dibagi berdasarkan urutan data, yaitu 90 persen tweets pertama sebagai data latih dan sisanya sebagai data uji. Langkah-langkah analisisnya adalah sebagai berikut:
1. Persiapan  data  meliputi  pengambilan tweets pada Twitter, filtering data  dan text preprocessing meliputi case folding , cleansing , normalize dan remove duplicate
2. Pelabelan data menggunakan kamus InSet, Sentistrength , negasi dan boosterwords kedalam dua kategori, yaitu positif dan negatif
3. Feature Selection meliputi stopword removal , stemming dan tokenizing 4. Pembobotan kata menggunakan TF-IDF
5. Klasifikasi  menggunakan Penalized  Logistic  Regression dengan L1  regularization dan Support Vector Machine dengan kernel RBF
6. Evaluasi kinerja klasifikasi dengan confusion matrix 7. Visualisasi Data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persiapan  data  dilakukan  dengan  pengambilan  data tweet dan filtering data  untuk menghapus tweet yang  membicarakan  diluar  topik  #BlokirKominfo  sehingga  data  yang digunakan  menjadi  1692 tweets .  Proses  dilanjutkan  dengan Text  preprocessing untuk transformasi  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  lebih  terstruktur  sehingga  memudahkan proses analisis selanjutnya.
1. Case folding
Pada tahapan case folding keseluruhan bentuk huruf diseragamkan menjadi huruf kecil atau lowercase agar lebih memudahkan pencarian.
2. Cleansing Tahapan cleansing adalah proses pembersihan data yang dilakukan dengan menghapus serangkaian tagar, simbol atau karakter, emoticon , tautan atau URL, nama pengguna dan tanda baca pada kalimat.
3. Normalize Proses normalize bertujuan untuk mengoreksi kesalahan eja pada kata dalam dokumen teks atau menggantikan kata-kata yang ditulis dengan singkat.
4. Remove Duplicate Proses remove duplicate dilakukan untuk menghilangkan data tweets yang sama dalam dokumen teks.
Proses pemberian label pada data tweet bertujuan untuk mengkategorikan tweet ke dalam kelas  sentimen  positif  ataupun  sentimen  negatif  dengan  menghitung sentiment  score berdasarkan kamus yang digunakan. Proses pelabelan data menggunakan sentiment scoring menghasilkan  sejumlah  149  data tweets terklasifikasi  kedalam  sentimen  positif  dan  1543 data tweets terklasifikasi  kedalam  sentimen  negatif.  Proses  analisis  secara  manual  perlu dilakukan untuk mengoreksi hasil klasifikasi pada sentiment scoring . Setelah proses analisis ulang pada 1692 tweets ditemukan sejumlah 149 data mengalami kesalahan dalam pelabelan,
sehingga jumlah data tweets yang menghasilkan sentimen positif sejumlah 300 tweets dan sentimen negatif sejumlah 1392 tweets . Tabel 2. Hasil Bobot term TF-IDF
Tweet ke- atur becus bobrok bonus bukti dasar demografi … zona 1 0 0 1,38922  3,06415 0 0 1,5320734 … 0 2 0,1048 0 0 0 0 0,22739 0 … 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1692 0 1,72929 0 0 1,47929 0 0 … 0
Proses feature  selection meliputi stopword  removal , stemming ,  dan tokenizing . Proses stopword  removal dilakukan  dengan  menggunakan  kamus stopword untuk menghilangkan kata-kata yang kurang penting. Pada proses stemming kata berimbuhan pada tweet diubah menjadi kata dasarnya. Sedangkan pada proses tokenizing dilakukan pemisahan dokumen teks yang bergantung  pada karakter spasi  untuk  melakukan pemisahan.  TF-IDF ( Term Frequency- Inverse Document Frequency ) adalah pembobotan yang memberi setiap term nilai bobot didasarkan pada pentingnya term tersebut di dalam dokumen teks. Tabel 2 menunjukkan hasil proses perhitungan bobot setiap term dengan TF-IDF. Data tweets yang  digunakan  adalah  data  dengan  label  sentimen  yang  dibedakan menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  proporsi  90:10.  Tabel  3  menunjukkan  pembagian tweets menjadi data latih dan data uji.
Tabel 3. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Klasifikasi Data Latih Data Uji Jumlah Positif 273 27 300 Negatif 1249 143 1392 Jumlah 1522 170 1692
Klasifikasi sentimen menggunakan model Logistic Regression menggunakan fungsi logistik atau fungsi sigmoid yang melakukan prediksi dua nilai maksimum antara 0 dan 1. Pada  penelitian  ini  klasifikasi  sentimen  dilakukan  dengan  model  yang  terpenalti  yaitu Penalized  Logistic  Regression yang  mana  fungsi logloss  error  function diberikan  sebuah kendala L1 regularization. Fungsi kendala ini akan digunakan untuk melakukan regularisasi dengan penyesuaian bobot sesuai dengan jumlah nilai bobot absolut. Pada proses regularisasi bobot fitur yang tidak relevan atau hampir tidak relevan akan diubah menjadi tepat 0 dengan menghapus  fitur  tersebut  dari  model.  Proses  penalti  pada  klasifikasi  sentimen  dengan Penalized  Logistic  Regression dipengaruhi  oleh  parameter  regularisasi 𝜆 .  Tabel  4 menunjukkan nilai 𝜆 yang dihasilkan pada proses komputasi software RStudio.
Tabel 4 . Parameter Regularisasi 𝜆 No. Df %Dev  Lambda 1 0 0 0,04926 2 2 0,24 0,04702 3 3 0,64 0,04489 4 3 1 0,04285 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 100 654 96,4 0,00049
Optimalisasi parameter 𝒘 dilanjutkan dengan melakukan iterasi dengan menentukan nilai awal 𝑡 = 0 dan learning rate ( 𝜂 ) yang nilainya 𝜂 > 0 . Model dengan parameter 𝒘 yang optimal selanjutnya dapat digunakan untuk prediksi sentimen data uji dengan menghitung fungsi  sigmoid.  Pada  proses  prediksi  dilakukan  dengan  menambahkan  nilai  parameter
penalti 𝜆 sesuai Persamaan (5). Jika nilai fungsi sigmoid lebih dari decision boundary yang nilainya 0,5 maka data tweet akan diklasifikasikan kedalam sentimen positif. Sebaliknya jika nilai fungsi sigmoid kurang dari decision boundary yang nilainya 0,5 maka data tweet akan diklasifikasikan kedalam sentimen negatif.
Klasifikasi sentimen pada algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) dengan parameter 𝐶 ( Cost ) dan 𝛾 ( Gamma ). Nilai parameter Cost yang diujikan pada data latih untuk membangun model adalah 1, 100 dan 1000. Nilai parameter Gamma yang digunakan adalah nilai yang diperoleh dari perhitungan nilai default , yaitu:
𝛾 = 1 𝑛𝑐𝑜𝑙 = 1 2890 = 0,0003460208
dengan nilai ncol adalah jumlah dimensi data.
Konsep pembelajaran SVM adalah untuk menentukan nilai dot product pada dua data dalam suatu ruang fitur yang baru dengan dimensi lebih tinggi. Proses tersebut melibatkan kernel trick untuk penentuan dot product dengan cara mensubstitusikan fungsi kernel pada setiap data. Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan Fungsi Kernel RBF pada Data Latih.
Tabel 5 . Hasil Perhitungan Fungsi Kernel RBF pada Data Latih
Tweet ke- 1 2 3 4 … 1522 1 1 0,99361  0,99313  0,99341 … 0,99181 2 0,99361  1 0,99846  0,99858 … 0,99692 3 0,99313  0,99846  1 0,99813 … 0,99652 4 0,99341  0,99858  0,99813  1 0,99681 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1522 0,99181  0,99692  0,99652  0,99681 … 1
Setelah  dilakukan  pemetaan  data  latih  menggunakan  fungsi kernel ,  selanjutnya dihitung nilai 𝛼 dan 𝑏 yang optimum dengan menggunakan Quadratic Programming (QP) problem pada setiap nilai parameter Cost yang digunakan, yaitu 1, 100 dan 1000. Pada proses perhitungan Quadratic  Programming (QP) problem dilakukan  dengan  bantuan software RStudio karena ukuran data yang digunakan cukup besar. Tabel 6 merupakan hasil output dari software RStudio.
Tabel 6 . Nilai 𝛼 dan 𝑏 pada Setiap Nilai Cost Nilai Cost 1 100 1000 𝛼 [ 0,158354 0,231599 0,182676
⋮ ] 796×1 [ 24,11849 10,26432 15,08666 ⋮ ] 870×1 [ 44,96175 166,6897 78,58487 ⋮ ] 855×1 𝑏 -0,8509 12,3907 23,1261 Nilai 𝛼 dan 𝑏 selanjutnya digunakan dalam persamaaan SVM sesuai Persamaan (8) untuk melakukan prediksi klasifikasi sentimen pada data uji. Data uji dimasukkan ke dalam data latih pada fungsi kernel untuk mendapatkan nilai dot product dari kedua pasangan data. Jika angka yang dihasilkan 𝑦 𝑖 negatif, maka hal tersebut menunjukkan bahwa data tweets bersentimen  negatif.  Sebaliknya,  jika  angka  yang  dihasilkan 𝑦 𝑖 positif,  maka  hal  tersebut menunjukkan bahwa data tweets bersentimen positif.
Evaluasi  kinerja  klasifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  nilai  akurasi  yang dihasilkan melalui perhitungan tabel Confusion matrix dengan Persamaan (11). Confusion matrix merupakan hasil dari klasifikasi sentimen yang berupa jumlah data yang terklasifikasi dengan  benar  atau  salah.  Tabel  7  menunjukkan  nilai  akurasi  pada  algoritma Penalized
Logistic Regression dan Tabel 8 menunjukkan nilai akurasi pada algoritma Support Vector Machine yang dihasilkan melalui proses komputasi dengan bantuan software RStudio. Berdasarkan  pada  Tabel  7,  klasifikasi  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma Penalized Logistic Regression menunjukkan hasil terbaik pada parameter lambda 0,04926 yang  merupakan  lambda  dengan  selang  terkecil.  Nilai  akurasi  tertinggi  pada  klasifikasi sentimen  menggunakan  algoritma Penalized  Logistic  Regression dengan  lambda  0,04926 yaitu sebesar 0,8412 atau 84,12%.
Tabel 7 . Nilai Akurasi Penalized Logistic Regression Algoritma Analisis Sentimen Parameter Lambda Nilai Akurasi Penalized Logistic Regression 0,01 0,8235 0,04926 0,8412 0,00049 0,8 Berdasarkan  pada  Tabel  8,  klasifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma Support
Vector  Machine hasil  terbaik  pada  parameter Cost 1000.  Nilai  akurasi  tertinggi  pada klasifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dengan Cost 1000 yaitu  sebesar  0,8353  atau  83,53%.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma memiliki nilai akurasi yang cukup baik dengan akurasi terbaik untuk klasifikasi sentimen data tweets terkait  kebijakan  PSE  adalah  menggunakan  algoritma Penalized  Logistic Regression .
Tabel 8 . Nilai Akurasi Support Vector Machine Algoritma Analisis Sentimen Parameter Cost Nilai Akurasi Support Vector Machine 1 0,8235 100 0,8235 1000 0,8353
Word  cloud bertujuan  untuk menggambarkan  kata-kata  yang  paling  banyak digunakan  dalam  dokumen  teks  dengan  memanfaatkan  frekuensi  kemunculan  kata  pada dokumen.  Visualisasi  menggunakan barplot memudahkan  pembaca  mengetahui  jumlah frekuensi  munculnya  kata  tertentu  dalam  dokumen  teks.  Gambar  1  merupakan  bentuk visualisasi data menggunakan word cloud dan barplot . Berdasarkan Gambar 1, kata “pse”, “blokir”, dan “kominfo” menjadi kata yang banyak diperbincangkan dalam dokumen tweets .
Gambar 1. Word cloud dan Barplot
Melalui  visualisasi  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  komentar  masyarakat terhadap  implementasi  peraturan  terkait  Penyelenggara  Sistem  Elektronik  (PSE) menunjukkan sentimen negatif akibat penerapan sanksi blokir terhadap beberapa PSE yang tidak  melakukan  pendaftaran  yang  ditentukan  oleh  Kominfo  dalam  Peraturan  Menteri Komunikasi  dan  Informatika  Republik  Indonesia  Nomor  5  Tahun  2020  Tentang Penyelenggara Sistem Elektronik Lingkup Privat.

## 5. KESIMPULAN
Opini masyarakat pengguna media sosial Twitter cenderung menuliskan tweet yang menunjukkan  sentimen  negatif  terhadap  implementasi  kebijakan  Penyelenggara  Sistem Elektronik (PSE). Hal ini dibuktikan dari sejumlah 1692 tweets yang dianalisis, diperoleh sebanyak  1543 tweets bersentimen  negatif  dan  hanya  149  yang  bersentimen  positif. Klasifikasi  sentimen  dengan  1522 tweets sebagai  data  latih  dan  170  sebagai  data  uji menggunakan  algoritma Penalized  Logistic  Regression dengan  parameter 𝜆 = 0,04926 menghasilkan  akurasi  terbesar  yaitu  84,12%.  Pada  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dengan  parameter 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 1000 menghasilkan  akurasi  terbesar yaitu  83,53%.  Hal  tersebut  mengartikan  bahwa  algoritma Penalized  Logistic  Regression bekerja  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  algoritma Support  Vector  Machine dalam mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap  implementasi  kebijakan  Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) di media sosial Twitter .
Sentimen  masyarakat  terhadap  implementasi  kebijakan  Penyelenggara  Sistem Elektronik  (PSE)  yang  menerapkan  pemblokiran  terhadap  sejumlah  PSE  yang  tidak melakukan  pendaftaran  ke  KemKominfo  menunjukkan  sentimen  negatif.  Sehingga disarankan bagi lembaga pemerintah, khususnya KemKominfo dalam mengimplementasikan  kebijakan-kebijakan  lainnya  dapat  mempertimbangkan  kembali terkait  beberapa  aspek  yang  berkaitan  dan  berdampak  terhadap  masyarakat  supaya implementasi kebijakan lebih matang dan tereksekusi dengan tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alsaeedi, A. dan Khan, M. Z. (2019) ‘A study on sentiment analysis techniques of Twitter data’, International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 10(2), pp. 361–374. doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100248.
Andrew.  (2004).  Feature  selection,  L1  vs.  L2  regularization,  and  rotational  invariance. Proceedings,  Twenty-First  International  Conference  on  Machine  Learning,  ICML 2004 , 615–622. https://doi.org/10.1145/1015330.1015435
Darwis, D., Pratiwi, E. S. dan Pasaribu, A. F. O. (2020) ‘Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia’, Jurnal Ilmiah Edutic , 7(1), pp. 1–11. Ihsan, I., Nurjanah, D. dan Nurrahmi, H. (2021) ‘Sentiment Analysis RKUHP Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine’, e-Proceeding of Engineering , 8(2), pp. 3521–3536.
Kassambara, A. (2019). Machine Learning Essentials Practical Guide in R, First Edition . www.sthda.com/english
Kementerian Komunikasi dan Informatika (2020) ‘Peraturan Kementerian Kominfo No. 5 Tahun 2020’, Kementerian Komunikasi dan Informatika . KemKominfo  (2022) Siaran  Pers  No.  308/HM/KOMINFO/07/2022 .  Available  at: https://www.kominfo.go.id/content/detail/43385/siaran-pers-no- 308hmkominfo072022-tentang-pendaftaran-penyelenggara-sistem-elektronik-pse- lingkup-privat/0/siaran_pers (Accessed: 22 September 2022).
Khoerunisa.  (2021). Kajian  Regresi  Logistik  Terpenalti  Pada  Data  Dimensi  Tinggi .  IPB University.
Koto,  F.,  dan  Rahmaningtyas,  G.  Y.  (2018).  Inset  lexicon:  Evaluation  of  a  word  list  for Indonesian sentiment analysis in microblogs. Proceedings of the 2017 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017 , 2018 - January (December), 391–394. https://doi.org/10.1109/IALP.2017.8300625
Liu,  B.  (2012) Sentiment  analysis  and  opinion  mining,  Synthesis  Lectures  on  Human Language Technologies . Morgan dan Claypool
Publishers. doi:
10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016.
Molnar, C. (2019) Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable . Second. Morisville, North Carolina: Lulu. Available at: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html.
Pekhimenko, G. G. (2006) ‘Penalized Logistic Regression for Classification’, Department of Computer Science University of Toronto , (2). Prasetyo, E. (2014) Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Edited by A. Sahala. Yogyakarta: ANDI PUBLISHER.
Rahmawati, F. (2022) Dirjen Aptika: Kominfo akan Blokir PSE Lingkup Privat yang Tidak Terdaftar, Kominfo . Available at: https://aptika.kominfo.go.id/2022/06/dirjen-aptika- kominfo-akan-blokir-pse-lingkup-privat-yang-tidak-terdaftar/ (Accessed: 22 September 2022).
Rahutomo, F., Saputra, P. Y. dan Fidyawan, M. A. (2018) ‘Implementasi Twitter Sentiment Analysis  Untuk Review  Film  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine’, Jurnal Informatika Polinema , 4(2), p. 93. doi: 10.33795/jip.v4i2.152. Reviantika,  F.,  Azhar,  Y.  dan  Marthasari,  G.  I.  (2021)  ‘Analisis  Klasifikasi  SMS  Spam Menggunakan Logistic Regression’, Jurnal Sistem Cerdas , 4(2), pp. 37–43. Available at: https://www.cnbcindonesia.com.
Rezeki,  R.  I.,  Restiviani,  Y.  dan  Zahara,  R.  (2020)  ‘PENGGUNAAN  SOSIAL  MEDIA TWITTER  DALAM  KOMUNIKASI  ORGANISASI  (  Studi  Kasus  Pemerintah Provinsi DKI Jakarta Dalam Penanganan Covid-19 )’, 4(2), pp. 63–78.
Sabrila, T. S., Azhar, Y. dan Aditya, C. S. K. (2022) ‘Analisis Sentimen Tweet Tentang UU Cipta Kerja Menggunakan Algoritma SVM Berbasis PSO’, JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 7(1), pp. 10–19. doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.10-19. Testiana,  G.  dan  Erlina,  D.  (2022) Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Terhadap  Uin  Raden Fatah Menggunakan Support Vector Machine , JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) . doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1433.
Tyagi, A. dan Sharma, N. (2018) ‘Sentiment Analysis using logistic regression and effective word score heuristic’, International Journal of Engineering and Technology (UAE) , 7(2), pp. 20–23. doi: 10.14419/ijet.v7i2.24.11991.
Wahid, D. H., dan Azhari. (2016). Peringkasan Sentimen Ekstraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 10 (2), 207. https://doi.org/10.22146/ijccs.16625
Wardhani, E. D., Areka, S. K., Nugroho, A. W., Zakaria, A. R., Prakasa, A. D. dan Nooraeni, R. (2020) ‘Sentiment Analysis Using Twitter Data Regarding BPJS Cost Increase and Its Effect on Health Sector Stock Prices’, Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , 3(1), p. 1. doi: 10.24014/ijaidm.v3i1.8245.