## ANALISIS SENTIMEN PELAKSANAAN KULIAH ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Elia Setiana 1 , Marwondo 2 , Venia Retreva Danestiara 3 , Wiyanudin 4
Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia
1,3 Sistem informasi, 2, 4 Informatika E-mail: 1 elia.setiana@unibi.ac.id.com, 2 marwondo@unibi.ac.id, veniarestreva@unibi.ac.id, 3 wiyanudin19@student.unibi.ac.id

## Abstrak
Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui kepuasan mahasiswa dalam pelaksanaan kuliah secara online yang dibagi ke dalam tiga buah kelas yaitu positif, netral, dan negatif. Pengumpulan data dilakukan  menggunakan  twint  dengan  sumber  dari  media  sosial  twitter  dengan  jumlah  data 25.000  tweet.  Proses  pengolahan  data  untuk  mengetahui  analisis  sentimen  menggunakan algoritma support vector machine. Dengan algoritma ini hasil yang didapatkan adalah 76.86% untuk tingkat akurasinya dengan hasil sentimen positif.  Precision didapatkan sebesar 0.49 dan recall sebesar 0.53 untuk f-1 score didapatkan sebesar 0.51.

## Kata kunci : algoritma,  kuliah, online

## Abstract
This  writing  aims  to  assess  the  satisfaction  of students  regarding  the  implementation  of  online lectures,  categorized  into  three  classes:  positive,  neutral,  and  negative.  Data  collection  was conducted using Twint from the social media platform Twitter, with a total of 25,000 tweets. The data  processing  process  to  determine  sentiment  analysis  utilized  the  support  vector  machine algorithm. With this algorithm, the obtained results show an accuracy rate of 76.86% for positive sentiment. The precision is 0.49, recall is 0.53, and the F1 score is 0.51
Keywords : algorithm, lectures, online
Diajukan: 05 June 2023 Disetujui: 28 June 2023 Dipublikasi: 11 July 2023 1. PENDAHULUAN
Teknologi yang berkembang pada abad ke-21  ini  merubah  cara  pandang  manusia dalam  menuangkan  opini  dan  ekspresi, dimana mereka banyak menggunakan sosial media. Salah satu sosial media yang banyak digunakan oleh masyarakat dalam menuangkan  opini  dan  ekspresi  tersebut adalah twitter .
Dalam  penggunaan twitter biasanya user lebih  terbuka  dalam  berpendapat mengenai apa yang mereka pikirkan. Hal ini menjadi satu alat yang bisa digunakan dalam
menilai  efektivitas  selama  pelaksanaan kuliah  secara online .  Sehingga tweet dari penilaian  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai instrumen untuk mengukur tingkat kepuasan masyarakat  mengenai  pelaksanaan  kuliah online . Agar nantinya hasil analisis sentimen tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  bahan evaluasi  mengenai  perkuliahan  secara online .  Untuk  mengukur  tingkat  kepuasan tersebut  maka  diperlukan  analisis  sentimen terhadap pelaksanaan kuliah secara online . Analisis  sentimen  merupakan  metode untuk  mengukur  dan  menganalisis  suatu
kasus atau objek tertentu.  Di mana melalui analisis  sentimen  tersebut  dapat  diambil sebuah kesimpulan dan keputusan
berdasarkan  teks  dalam  bentuk  kalimat ataupun dokumen. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan sentimen analisis  adalah Support  Vector  Machine di mana  pada  algoritma  ini  sistem  akan melakukan  klasifikasi  melalui  probabilitas kemungkinan dari data yang diperoleh. Berdasarkan permasalahan di atas maka
pada penelitian ini akan mencoba melakukan  analisis  sentimen  pada  sosial media twitter. Untuk  mengukur  opini  dan pendapat masyarakat mengenai pelaksanaan kuliah online selama  covid-19  dengan menggunakan  algoritma Support  Vector Machine . Dimana nanti akan dibagi kedalam 3 kelas yaitu positif, netral, dan negatif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dan dipusatkan pada  studi  kasus  tertentu.  Metode  yang digunakan melalui beberapa tahap,  dimana alur  penelitiannya  dapat  dilihat  melalui diagram berikut ini:
Gambar 1. Alur Penelitian

## PENGUMPULAN DATA
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah tweet mengenai  opini  tentang perkuliahan  yang  diadakan  secara online . Proses  mengumpulkan  data  dilakukan dengan teknik scraping menggunakan twint.
Data  yang  diambil  hanya tweet yang mengandung  kata  ‘kuliah  online’  dan ‘kuliah daring’.
PENGACUAN PUSTAKA
ANALISIS SENTIMEN Analisis sentimen adalah proses menganalisa  teks  atau  dokumen  baik terstruktur ataupun tidak. Biasanya digunakan  untuk  teks  yang  bersifat  online
seperti ulasan, komentar, bisa juga menggunakan media foto. Analisis ini biasa menghasilkan  sebuah  klasifikasi  tertentu. Analisis  sentimen  biasanya  menggunakan data yang sudah ada dengan jumlah besar.

## TEKS MINING
Teks  dapat  diartikan  sebagai  proses penggalian  atau  penemuan  informasi  baru yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Teks mining mengekstrak  data  dari  sumber  – sumber  yang  berbeda.  Teks mining bisa menggunakan  data  terstruktur  ataupun  data yang tidak terstruktur. Untuk data yang tidak terstruktur sebelum diproses, harus dilakukan pre-processing  data terlebih dahulu. PRE-PROCESSING DATA Pre-processing data diperlukan sebelum data diklarifikasikan. yang didapat dari dataset belum bisa langsung diklasifikasikan. Karena data tersebut masih terdapat  banyak  simbol  dan  kata-kata  yang tidak diperlukan. Karena itu kita memerlukan pre-processing data  agar  data lebih  terstruktur  dan  bersih  sehingga  bisa diklasifikasikan. Teks pre-processing adalah  bagian  di  mana  data  yang  sudah didapat  selanjutnya  diolah  dengan  tahapan- tahapan case  folding,  stopword  removal , tokenization, dan stemming .

## TERM WEIGHTING
Term  weighting adalah  fitur-fitur  yang sudah diekstraksi dan ditransformasi kedalam Bag-of-Words (BoW) yang digunakan  untuk  menentukan  bobot  pada setiap  kata.  BoW  pada  tahapan  ini,  adalah matriks yang memetakan fitur kata terhadap bobotnya  sehingga  bisa  menghasilkan matrix tweet yang memiliki kolom sebanyak jumlah  kata  yang  unik  dari  keseluruhan tweet tersebut. Pada penelitian ini pembobotan kata tersebut dihitung menggunakan  teknik  TF-IDF  atau  Term Frequency - Inverse Documen Frequency.
Pembobotan Term Frequency – Inverse Documen  Frequency  (TF-IDF)  diperlukan untuk  pembeda  pada  term  yang  ada  dalam dokumen.  Sehingga  dalam  ekstraksi  bobot diperlukan  untuk  menentukan  seberapa penting  kata  dalam  sebuah  dokumen.
Semakin  besar  kemunculan  kata  dalam dokumen maka semakin besar bobotnya. 𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × 𝑖𝑑 𝑓𝑗 𝑡𝑓 𝑖𝑗 = 𝑓 (𝑖𝑗) 𝑖𝑑 𝑓𝑗 = log 𝑁 𝑑𝑓 (𝑗) + 1
Keterangan : 𝑤 𝑖𝑗 = 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡 𝑗 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑎𝑑𝑎𝑝 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 𝑖 𝑡𝑓 𝑖𝑗 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑡 𝑗 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 𝑖 𝑖𝑑 𝑓𝑗 = 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑡 𝑗 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑓 𝑖𝑗 = 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑘𝑒 − 𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 − 𝑗 𝑁 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑢𝑚𝑝𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑 𝑓𝑗
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑡 𝑗

## SUPPORT VECTOR MACHINE
Setelah memperoleh data yang terstruktur  maka  proses  analisis  sentimen dilakukan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine .  (SVM)  yaitu  algoritma machine learning dimana algoritma tersebut menerapkan  fungsi hyperplane pada  data sehingga terbentuk bagian-bagian tiap kelas. Hyperplane adalah  sebuah  fungsi  yang digunakan sebagai pemisah antar kelas yang ada.  Metode Support  Vector  Machine memiliki 3 model pendekatan (kernel) yaitu kernel  radial,  kernel  linier,  dan  sigmoid. Pada penelitian ini, model pendekatan yang digunakan adalah kernel linier.
Gambar 2. Struktur Support

## Vector Machine
Pada gambar 2 di tunjukan bahwa SVM terdiri  dari  dua  buah  kelas  yaitu  -1  dan  +1.
Garis  merah  adalah hyperplane yang membagi  data  ke  dalam  dua  kelas  tersebut. Data  yang  mendekati hyperplane dibatasi oleh  margin  yang  disebut support  vector ditandai  dengan  garis  putus  –  putus  yang ditentukan oleh nilai bobot dan bias. 𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏 ≥ +1 𝑓𝑜𝑟 𝑦 𝑖 = +1 𝑥 𝑖 𝑤 + 𝑏 ≤ −1 𝑓𝑜𝑟 𝑦 𝑖 = −1 Keterangan :
w : normal bidang b
: posisi bidang relatif terhadap pusat koordinat

## CONFUSION MATRIX
Confusion  matrix  adalah  tools  untuk membandingkan  nilai  sebenarnya  dengan nilai prediksi. Dengan confusion matrix kita dapat  mencari  tingkat  akurasi,  precision, recall,  dan  f-1  score.  Precision  adalah  ratio prediksi  true  positif  dengan  hasil  yang ternyata memang positif. Recall adalah ratio prediksi  true  positif  dengan  data  yang memang  positif.  F-1  score  merupakan perbandingan  rata-rata  presisi  dan  recall yang dibobotkan.

## PELAKSANAAN KULIAH
Pelaksanaan kuliah yang dilaksanakan oleh mahasiswa maupun dosen dapat  dibagi  ke  dalam  beberapa  bagian. Pelaksanaan  kuliah  dilaksanakan  secara offline,  online,  dan  blend.  Offline  berarti pelaksanaan  kuliah  dilaksanakan  dengan tatap  muka  secara  langsung  dilingkungan kampus.  Online  berarti  pelaksanaan  kuliah dilakukan  dengan  menggunakan  media pendukung  seperti  google  meet,  zoom,  dan yang  lain.  Pelaksanaan  secara  blend menggabungkan  kuliah  secara  offline  dan online. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Data tweet yang dikumpulkan menggunakan  twint  sebanyak  25000 tweet.
Data tersebut disimpan ke dalam format csv.
Data tweet yang dikumpulkan hanya bahasa
Indonesia dengan rentang waktu dari Januari 2021 – Juli 2022.
Dalam proses pengumpulan data tersebut  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama.  Data  berikut  masih  berupa  data mentah  yang  nantinya  akan  dilanjutkan  ke tahap pre-processing .

## PRE-PROCESSING DATA
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah case  folding. Yaitu  mengubah  semua  kata menjadi  huruf  kecil  atau  biasa  disebut lowercase. Case  folding  digunakan  untuk menjaga  konsistensi  data,  proses  ini menggunakan fungsi lower.
Tahap kedua melakukan stopwords removal yaitu  penghapusan  kata  yang  tidak  penting beserta tanda bacanya dengan menggunakan tools nltk.
Tahap  ketiga  adalah  stemming,  yaitu mengubah kata yang ada pada tweet menjadi kata dasarnya menggunakan tools sastrawi.

## TERM WEIGHTING
Pada  bagian  ini  adalah  pembobotan  pada tiap tweet untuk  menentukan  label  yang nantinya  diklasifikasikan  menjadi  netral, positif,  dan  negatif  menggunakan  tf-idf. Dengan  jumlah  data  dengan  kelas  netral sebanyak  21064.  Jumlah  data  dengan  kelas positif  sebanyak  2125  dan  jumlah  data dengan kelas negatif 1811.

## MODELLING DATA
Pada  bagian  ini  data  akan  dibagi menjadi  dua  model  yaitu  data training dan data testing . Pada penelitian ini data testing digunakan  sebanyak  20%  dari  total  banyak data,  yaitu  sebanyak  5000  data  akan digunakan  sebagai  data testing .  Dan  20000 data akan digunakan sebagai data training . Proses  training  ini  menggunakan algoritma  SVM.  Dengan  bantuan  tool sklearn kita dapat dengan mudah menggunakan  algoritma  SVM.  Cukup dengan mengisi parameter dari tool tersebut. 4. KESIMPULAN
Dari  pengumpulan  data  ini,  bagian evaluasi akan melihat berapa tingkat akurasi algoritma  SVM  dalam  analisis  sentimen. Hasil  yang  didapatkan  algoritma  SVM adalah  76.86%  untuk  tingkat  akurasinya dengan confusion matrix sebagai berikut.
[ 141 199 22
401 3543 269
56 210 159 ] Gambar 3. Confusion matrix Dari confusion  matrix tersebut  maka kita dapat mengetahui precision, recall dan f-1  score yang  didapatkan. Precision didapatkan  sebesar  0.49  dan recall sebesar
0.53.  Untuk  f-1  score  didapatkan  sebesar
0.51.

## 5. SARAN
Untuk  mendapatkan  data  yang  lebih akurat,  maka  diperlukan  penelitian  dalam rentang yang lebih lebar.

## REFERENCES
[1] Arifin, O., & Sasongko, T. B. , 2018, ANALISA PERBANDINGAN TINGKAT PERFORMANSI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAïVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI JALUR MINAT SMA. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018 .
[2] Fiska, R. R. (2017). Penerapan Teknik
Data Mining dengan Metode Support
Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasus di SMKN 1 Sutera). SATIN .
[3] Jumeilah, F. S., 2017,  Penerapan
Support Vector Machine (SVM) untuk
Pengkategorian Penelitian. JURNAL
RESTI , 19-25.
[4] Mutawalli, L., Asri, M. T., & Bagye, W., 2019,  KLASIFIKASI TEKS
SOSIAL MEDIA TWITTER
MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Studi Kasus Penusukan Wiranto). JIRE .
[5] Samsir, Ambiyar, Verawardina, U., Edi, F., & Watrianthos, R., 2020, Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naive Bayes. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 157-163.
[6]Setiawan, H., Utami, E., & Sundarmawan, 2021,  Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes. Jurnal Komtika .
[7] Sitanayah, V. K., Iriani, A., & Purnomo, H. D., 2020,  Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan
Support Vector Machine Berbasis Particle Swam Optimzation. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi .