TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi & Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## ABSTRAK
Games online yakni hal yang sudah  menempel di masyarakat saat ini. Dalam beberapa tahun terakhir, ekspansi internet  dan  perangkat  yang  cepat  telah  mempercepat  munculnya games  online .  Motivasi  utama  pemain  untuk terus bermain games online adalah ketersediaan kemampuan games online multi-pengguna yang dapat diakses di mana  saja [1][1][1]. Seiring  perkembangan  teknologi  saat  ini  banyak platform penjualan games  online seperti Steam,  Epic  Games  Store,  Origin dan  sebagainya,  opini  masyarakat  terkadang  sulit  dikomunikasikan  secara eksklusif kepada pengelola khususnya develover Steam sebagai platform penjualan games , Ini mendorong individu untuk mengirimkan komentar, penilaian, dan konten serupa melalui media sosial, salah satu jejaring sosial yang paling terkenal saat ini ialah Twitter . Deretan tweet atau opini asal pengguna Twitter terkait platform Steam yang mana dapat dipergunakan menjadi analisis sentimen. Dalam penelitian ini data yang terkait menggunakan platform Steam dikumpulkan sampai 4363 data ulasan positif dan negatif terhadap platform steam dalam twitter, memakai TextBlob Library yang menyediakan API sederhana buat menyelam ke pada tugas Natural Language Processing (NLP) kemudian diproses menggunakan metode penambangan data ( data mining ), termasuk penambangan teks, cleaning , case folding , tokenization , filtering stopword , serta wordcloud . Untuk menghitung menggunakan metode Confusion Matrix dalam 2 algoritma yang berbeda buat perbandingan, algoritma yang digunakan adalah Logistic Regression dan Support  Vector  Machine .  Dari  percobaan  perhitungan  2  metode  itu  diketahui  bahwa  algoritma Super Vector Machine mendapatkan nilai yang optimal dengan accuracy 0.81, precision 0.85 serta recall 0.77.
Kata Kunci: twitter ; data mining ; opini, analisis sentimen; algoritma.

## ABSTRACT
Online games are things that have stuck in today's society. In recent years, the rapid expansion of the Internet and devices has accelerated the emergence of online games. The main motivation for players to continue playing online games  is  the  availability  of  multi-user  online  game  capabilities  that  can  be  accessed  anywhere.  As  technology develops, there are many online game sales platforms such as Steam, Epic Games Store, Origin and so on, public opinion is sometimes difficult to communicate exclusively to managers, especially Steam developers as a game sales  platform.  This  encourages  individuals  to  submit  comments,  ratings  and  similar  content.  through  social media, one of the most popular social networks today is Twitter. A series of tweets or opinions from Twitter users regarding the Steam platform which can be used as sentiment analysis. In this study data related to the Steam platform was collected up to 4363 positive and negative review data on the Steam platform in Twitter, using the TextBlob Library which provides a simple API for diving into Natural Language Processing (NLP) tasks and then
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 10, Nomor 2, Juli 2023, hlm. 154-164 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine

## Steam sentiment analysis using logistic regression algorithm and support vector machine
Edo Ridho Lidinillah, Tatang Rohana, Ayu Ratna Juwita *
* Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia, 41361
*Jl. Hs. Ronggo Waluyo, Teluk Jambe Karawang, Jawa Barat, Indonesia
*Koresponden Email: ayurj@ubpkarawang.ac.id Artikel dikirim: 09/01/2023 Artikel direvisi: 19/01/2023 Artikel diterima: 20/01/2023
TEKNOSAINS:  Jurnal  Sains,  Teknologi  &  Informatika  is  licensed  under  a  Creative Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International  License. ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)
processed using data mining methods (data mining), including text mining, cleaning, case folding, tokenization, stopword  filtering,  and  wordcloud.  Then  it  is  calculated  using  the  Confusion  Matrix  method  in  2  different algorithms for comparison, the algorithms used are Logistic Regression and Support Vector Machine. From the experimental calculation of the 2 methods it is known that the Super Vector Machine algorithm obtains optimal values with an accuracy of 0.81, a precision of 0.85 and a recall of 0.77.
Keywords: twitter; data mining; opinion; sentiment analysis; algorithms.

## 1. PENDAHULUAN
Game  online yang  sudah  di  kenal  masyarakat  umum  ini  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah mengalami  peningkatan  karena  ekspansi  internet  dan  perangkat  yang  cepat.  Utamanya  pemain termovitasi karena ketersediaan  multi-pengguna  dalam game online yang dapat di akses  dimana  saja [1] . Banyak platform penjualan game online seperti Steam, Epic Game Store dan yang lainnya seiring perkembangan teknologi [2] . Telah dilakukan penelitian bahwa seseorang yang mengaku sebagai gamer sejati akan cenderung bersikap ekstrem untuk membela komunitasnya. Hal itu menjadi pemicu adanya rasisme dan seksisme [3] . Hal ini mengakibatkan munculnya budaya komunikasi yang ditandai dengan penggunaan  frase  linguistik  dengan  konotasi  sosial  berupa  makian,  umpatan,  komentar  cabul, terminologi  kasar,  dan  frase  jahat.  Kebiasaan  komunikasi  buruk  berikutnya  dapat  muncul  sebagai indikasi gangguan kebiasaan atau penyakit mental pada pengguna. Bentuk komunikasi ini sering disebut dan  dianggap  bahasa  beracun  karena  sangat  tidak  sopan  dan  digunakan  untuk  alasan  negatif  seperti mempermalukan, menghina, mengganggu, dan menyakiti seseorang secara emosional [2] . Twitter ialah platform komunikasi yang basa digunakan masyarakat luas untuk berekspresi dan lebih diminati  oleh  mayarakat  dunia.  Pada twitter terdapat  istilah tweet yaitu  pengguna twitter dapat memberikan  kabar  terbaru,  berekspresi,  beraspirasi,  dan  beropini  yang  ditulis  oleh  pengguna twitter lainnya  terutama  topik  atau  hal  yang  sedang  menjadi  perbincangan  utama [3] .  Banyak  orang  suka menggunakan  media  sosial  karena  dapat  digunakan  untuk  topik  pribadi  dan  non-pribadi  untuk memungkinkan beberapa orang berbagi pemikiran mereka tentang kejadian saat ini. Pandangan ini dapat diubah menjadi informasi melalui teknik yang dikenal sebagai analisis sentimen [4] . Analisis sentimen ialah  proses  mengekstraksi,  mengolah  dan  memahami  data  berupa teks  yang  tidak  terstruktur  secara otomatis guna mengambil informasi sentimen yang terdapat pada sebuah kalimat pendapat atau opini [5] . Opini adalah ekspresi pendapat yang bertentangan terhadap suatu topik. Opini dapat disampaikan melalui  komentar  media  sosial,  artikel website berita,  dan  blog  pribadi [6] .  Penambangan  data  atau proses  menggunakan  alat dan teknik  tertentu  untuk  mencari  pola  atau  wawasan  berharga dalam data dalam jumlah besar. Penambangan data ( data mining ) dapat dilakukan dengan menggunakan sejumlah pendekatan, metode, dan algoritme yang berbeda [7] .
Pada  penelitian  terdahulu  menggunakan  lima cross  validation ,  arsitektur  percobaan  dijalankan. Algoritma KNN,  SVM, dan CNN dikonfigurasikan  dengan  beberapa  parameter.  Menurut  percobaan CNN, ia memiliki efisiensi tertinggi, dengan skor F1 0,942, akurasi 0,942, presisi ( precision ) 0,943, dan recall 0,942 [8] .  Penelitian  selanjutnya  menganalisis  dan  mengembangkan  model  pandangan masyarakat terhadap kebijakan sekolah online yang diungkapkan melalui komentar media sosial Twitter . Penelitian  ini  dilakukan  dalam  bentuk  klasifikasi  kelas  tunggal  menggunakan  model  yang  dibuat menggunakan teknik Logistic Regression dan Supervised Machine Learning . Dengan nilai akurasi 87%, nilai precision 0,88,  nilai recall 0,87, dan  nilai  f1- score 0,88, Logistic Regression merupakan  model yang  optimal  untuk  analisis  kategorisasi  sentimen [9] .  Penelitian  ini  memanfaatkan  data  sekunder berupa  daftar  lamaran  beasiswa  dan  pemenang  sebagai  dataset  dengan  enam  parameter  penentu, meliputi semester, IPK, prestasi, kegiatan ekstrakurikuler, pendapatan orang tua, konsumsi tenaga, dan jumlah tanggungan. RapidMiner digunakan untuk pengujian validasi silang ( cross validation ) 10 kali lipat dan evaluasi kinerja model. Temuan menunjukkan bahwa saat membandingkan model algoritme C4.5 dengan model algoritma Naive Bayes , model C4.5 memiliki akurasi 96,40 poin persentase lebih besar,  namun  kedua  algoritma  tersebut  membutuhkan  waktu  pemrosesan  yang  sama  atau  sebanding yaitu 0  detik.  Hal  ini  karena jumlah  kumpulan  data tidak cukup  untuk  mendeteksi  perbedaan  waktu pemrosesan antara kedua model algoritma [10] . Studi berikutnya melakukan analisis sentimen terhadap “ CoronaVirus Disease - 2019 (covid19)” yang saat ini menjadi topik populer di Twitter . Penularan virus
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine
ini pun langsung diperdebatkan oleh banyak pengguna Twitter , dan virus corona saat itu tengah menjadi perhatian dunia. Banyak perspektif berkembang tentang virus corona akibat jumlah korban yang sangat banyak dan  penyebaran  virus  yang  cepat. Polaritas  pandangan ini kemudian ditentukan  oleh  analisis sentimen. Logistic Regression dan Support Vector Machine (SVM) digunakan, dengan SVM mencapai akurasi 91,15% pada data uji dan Logistic Regression mencapai akurasi 87,68% pada data uji [11] . Beberapa  penelitian  yang  telah  disampaikan  diatas  menunjukan  bahwa  penelitian  perbandingan algoritma klasifikasi telah banyak dilakukan. Penelitian ini kemudian mengklasifikasikan pandangan ke dalam  statistik  opini  positif  dan  negatif.  Studi  ini  menggunakan  dua  algoritma  berbeda, Logistic Regression dan Support Vector  Machine ,  untuk  mengkategorikan  data  dan  mengekstrak  ide  atau perasaan individu dari tweet mereka. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja dari dua algoritma classifier yaitu Logistic Regression dan Support Vector Machine dalam hal akurasi, precision , dan recall untuk menentukan classifier mana yang memberikan hasil terbaik dalam mencari tahu tingkat ulasan  positif  dan  negatif  terhadap  platform  steam  dalam twitter .  Agar  penelitian  ini  dapat  menjadi landasan bagi penelitian selanjutnya dengan menggunakan metodologi yang paling sesuai.

## 2. METODE
2.1. Analisis sentimen
Penelitian tentang analisis sentimen tweet pada platform steam di Twitter . Analisis sentimen atau dikenal juga dengan opinion mining adalah sub bidang dari data mining yang berupaya mengevaluasi, memahami,  dan  mengolah  data  tekstual  berupa  pandangan  terhadap  hal-hal  seperti  barang,  jasa, organisasi, individu, dan tema tertentu [12] . Informasi yang dijelaskan untuk menunjukkan bahwa studi sebelumnya  telah  dilakukan  pada  analisis  sentimen Twitter .  Masalah  klasifikasi  harus  diprioritaskan dalam analisis sentimen Twitter . Klasifikasi adalah proses  mencari pemahaman komprehensif tentang suatu fungsi atau himpunan dengan maksud membangun model untuk menentukan kategori item yang tidak diketahui [7] .
Gambar 1. Diagram klasifikasi analisis sentimen
Dua metode klasifikasi, termasuk Logisitic Regression dan Support Vector Machine , telah digunakan untuk  menentukan  hasil  yang  optimal. Gambar  1 mengilustrasikan  proses,  dimulai  dengan pengumpulan data dan pelabelan dan diakhiri dengan prediksi label, untuk mendapatkan hasil pengujian yang  sebaik  mungkin.  Ketika  melakukan  analisis  sentimen,  ada  tahapan  yang  perlu  dilakukan  buat mendapatkan hasil tes yang bagus. Adapun Gambar 2 menunjukan langkah-langkah yang dipergunakan diawali dari Collecting and Labelling hingga mendapatkan hasil.
Data training adalah  kumpulan  data  dengan  karakteristik  klasifikasi/label  yang  diterapkan  pada karakteristik kumpulan data oleh mesin untuk tujuan membangun pola/model data. Data uji bukan hanya sekumpulan angka; itu juga memiliki label dan kategori yang dapat digunakan untuk menilai kebenaran dan tingkat akurasi pola/model klasifikasi, tidak diuji kebenaran pola/modelnya [13] .
2.2. Alir penelitian
Ketika  menganalisa  sentimen  dan  mengetahui  tingkat  akurasinya,  ada  beberapa  tahapan  untuk mendapatkan nilai hasil yang terbaik. Tahapan yang dilakukan sesuai gambar 2.
Gambar 2. Alir metodologi penelitian.
Pada  tahap  seleksi  data  dilakukan  proses  pencarian  data  memakai TextBlob  Library yang menyediakan API sederhana  buat  menyelam  ke  pada  tugas Natural  Language  Processing  (NLP) , kemudian masuk ke tahap pemrosesan data dengan tujuan menghilangkan noise atau kata tidak sesuai, selanjutnya dilakukan proses data mining dimana pengolahan data dengan menerapkan algoritma, pada tahap akhir data akan di uji dengan tujuan mengevaluasi model klasifikasi yang telah digunakan.
2.3. Pengumpulan dan pelabelan data
Pengumpulan  data  adalah  langkah  pertama  dalam  proses  analisis  sentimen.  Menggunakan TextBlob , permintaan pencarian di Twitter untuk " Steam " menghasilkan sebanyak 4363 item.
Tabel 1. Dataset No Text Username Label  Output 0 Surprised that Soul Hackers 2 isn’t on switch. Thankfully I can grab  on  steam  and  play  in  the  deck  cuz  that  seems  another perfect game on the go MN0Luffy 1 Positif 1 Just Added: £12.85 SnowRunner - Year 2 Pass PC Download #PC  DIGITAL  #FocusHomeInteractive:  Expand  your SnowRunner experience with the Year 2 Pass! This gives you access  to  four  phases  of  content,  including  new  vehicles,… https://t.co/U3g0lL6kWE  -DIGITAL  #Steam  #steamkeys #games https://t.co/Yu5wXwOrpX shoptonet 1 Positif 2 After  more  testing,  I  think  I'm  gonna  give  Madden  until Wednesday and if there isn't another update then we will start the Franchise then. Tonight we will be trying out a new game that  is  in  Early  Access  I  found  scrolling  through  queues  on Steam called Neophyte. Stream @ 10pm EST GoncherGa ming 1 Positif … … … … … 436 0 @Optimus4587 Everyone in Smash are actually alright to be in  Smash  at  all  These  are  literally  the  only  ones  that  don't really have a good reason at all  - Corrin was only added in Smash 4 to promote Fates, which ended up being a mediocre Fire Emblem game - ARMS lost steam https://t.co/DQILRnYFVQ PSI_4ce -1 Negatif 436 1
Someday I’d like to have a game published on Steam adamc0dez -1 Negatif

## 158  Edo Ridho Lidinillah, Tatang Rohana, Ayu Ratna Juwita
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine
436 2 Game ✨ On  itch:  https://t.co/6dywhy3Cs2 ✨ On  Steam: https://t.co/MklXpSo1hO Have fun! ❤️🧡💛💚💙💜🤎🖤 Daniel AppasPapa s -1 Negatif
Tabel 1 enunjukan hasil dari seleksi data yang kemudian akan masuk pada tahap pelabelan data, langkah selanjutnya adalah memberi label pada informasi yang memerlukan penempatan data ke dalam kelas  berbeda  dikarenakan  klasifikasi  terdiri  dari  fakta-fakta  baik  dan  buruk,  yang  nantinya  akan gunakan. Penandaan ini dimaksudkan untuk membedakan antara data positif dan kumpulan data negatif. Kumpulan data positif berisi kalimat yang baik, sedangkan kumpulan  data negatif berisi kalimat yang buruk. Contoh data yang sudah diberi label ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Contoh label dataset Text Sentiment Surprised  that  Soul  Hackers  2  isn’t  on  switch. Thankfully I can grab on steam and play in the deck cuz that seems another perfect game on the go POSITIVE
Hello. I’ve tried to play this on steam deck but can’t even start the game. Are you aware of this problem? NEGATIVE
Tabel  2 menunjukkan  contoh  ulasan  sentimen  yang  telah  diberi  label  positif  (baik)  dan  negatif (buruk), kemudian akan masuk pada tahap pra-pemrosesan.

## 2.4. Logistic Regression
Probabilitas  merupakan  suatu  peristiwa  bakal  terjadi  dari  banyaknya  peristiwa  dalam  suatu percobaan.  Probabilitas  selalu  berkisar  antara  0  dan  1. Odds dijelakan  sebagai  probabilitas  bahwa peristiwa akan terjadi dibagi dengan probabilitas bahwa peristiwa tidak akan terjadi [14].
O(Y) P(Y)
1-P(Y)
(1)
Logistic regression bekerja untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel dependen (Y) yang  terkait dengan kejadian  positif  (YA)  atau  negatif  (TIDAK)  dari  satu  peristiwa  (tipe dikotomis) dengan satu atau lebih banyak variabel independen yang bertipe categorical atau continuos [14].
2.5. Support Vector Machine
Tujuan dari algoritma Support Vector Machine adalah untuk mencari hyperplane yang secara linear memisahkan  kumpulan  data  menjadi  dua  kelas. Hyperplan adalah  istilah  yang  dibuat  umum  untuk semua dimensi. Algoritma Support Vector Machine mencoba mencari hyperplane yang paling optimal [15].
Gambar 3. Margin hyperplane
Gambar  3 menunjukan hyperplane (batas  keputusan)  pemisah  terbaik  antara  kedua  kelas  yaitu positif  (YA)  atau  negatif  (TIDAK)  dengan  mengukur  margin hyperplane dan  mencari  titik maksimalnya.  Margin  merupakan  jarak  antara hyperplane tersebut  dengan  data  terdekat  dari  setiap kelas.  Data  yang  paling  dekat  ini  disebut support  vector. Garis  tebal  pada Gambar  3 menunjukkan hyperplane terbaik yaitu yang terletak tepat di tengah kedua kelas, sedangkan data lingkaran dan persegi yang  dilalui  oleh  garis  tepi  (garis  putus-putus)  merupakan support  vector .  Menemukan  lokasi hyperplane ini adalah inti dari proses pelatihan Support Vector Machine .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pra-pemrosesan
Label data yang telah diberikan sebelumnya pada data testing dan data training dengan sentimen positif dan negatif, langkah selanjutnya adalah pra-pemrosesan. Pada langkah ini, data diubah menjadi informasi  yang  dapat  dianalisis.  Beberapa  fase  terdiri  dari preprocessing ,  termasuk cleaning , case folding, tokenization, filtering stopword dan hasil preprocessing akan dikumpulkan untuk memperoleh frekuensi istilah yang paling banyak muncul kemudian kata-kata tersebut akan divisualisasikan menjadi wordcloud positif dan negatif.
3.1.1. Cleaning
Langkah  prosedur  ini  menghilangkan  karakteristik  dari data input  yang  tidak diperlukan,  seperti simbol  dan  tanda  baca.  Bekerja  untuk  meminimalkan noise dalam  dataset.  Contoh  karakter  yang dihilangkan antara lain titik (.), koma (,), dan tanda baca lainnya. Berikut ini adalah contoh frasa yang terkait dengan pembersihan data:
Tabel 3. Contoh kalimat pembersihan data Input Output Surprised that Soul Hackers 2 isn’t on switch. Thankfully I can grab on steam and play in the deck cuz that seems another perfect game on the go Surprised that Soul Hackers 2 isn t on switch Thankfully I can grab on steam and play in the deck cuz that  seems  another  perfect  game
on the go
Tabel 3 menunjukkan hasil dari proses pembersihan data dimana telah dihilangkan antara lain titik (.), koma (,), dan tanda baca lainnya.
3.1.2. Case folding
Seringkali  ada  banyak  bentuk  huruf  yang  digunakan  saat  men-t weet ,  ini  adalah  tata  cara  untuk memastikan keseragaman huruf tentang penggunaan huruf kapital. Berikut adalah contoh case folding :
Tabel 4. Contoh kalimat case folding. Input Output Surprised  that  Soul  Hackers  2  isn’t  on  switch. Thankfully  I  can grab  on  steam  and play  in the deck cuz that seems another perfect game on the go surprised  that  soul  hackers  2  isn  t  on  switch thankfully  i  can  grab  on  steam  and  play  in  the deck cuz that seems another perfect game on the go
Tabel  4 menunjukkan  hasil  dari  proses case  folding dimana  telah  dilakukan  keseragaman  huruf tentang penggunaan huruf kapital.

## 3.1.3. Tokenization
Tokenisasi  merupakan  proses  menyortir  dan  membagi  frase  menjadi  kata-kata  individu,  yang dikenal  sebagai  tokenisasi.  Ada  beberapa  model  tokenisasi  yang  tersedia,  seperti unigram,  bigram, trigram , dan ngram . Kalimat input di bawah ini adalah contoh tokenisasi “surprised that soul hackers 2 isn t on switch thankfully i can grab on steam and play in the deck cuz that seems another perfect game on the go”, output “surprised, that, soul, hackers, 2, isn, t, on, switch, thankfully, I, can, grab, on, steam, and, play, in, the, deck, cuz, that, seems, another, perfect, game, on, the, go”.
3.1.4. Filtering

## 160  Edo Ridho Lidinillah, Tatang Rohana, Ayu Ratna Juwita
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine
Filtering merupakan  praktik  menghapus  istilah  yang  sering  muncul  namun  tidak  relevan ( stopwords ).  Daftar stopwords pada dasarnya  adalah  kompilasi  istilah  yang  umum  digunakan dalam banyak bahasa. Penghapusan frase terkait penambangan teks diperlukan oleh aplikasi yang terlalu luas, memungkinkan  pengguna  untuk  fokus  pada  istilah  yang  jauh  lebih  relevan. Berikut  beberapa contoh stopword :
Tabel 5. Contoh kata stopwords i our you’ve yourselves she’ me ours you’ll he she’s my ourselves you’d him her’ myself you your his her’s we you’re yours himself it’
Tabel 5 menunjukkan hasil dari proses filtering dimana telah dilakukan penghapusan frase terkait penambangan teks.
3.1.5. Wordcloud Wordcloud merupakan gambar yang menunjukkan daftar kata yang digunakan dalam teks. Secara umum, semakin banyak kata yang digunakan, semakin besar kata-kata dalam gambar 3. Data tersebut kemudian disortir berdasarkan hasil preprocessing untuk menentukan frekuensi term (kata) yang paling sering muncul. Frekuensi kata ini ditampilkan sebagai wordcloud dataset , Gambar 4 menunjukkan kata apa saja yang sering digunakan pada dataset yang digunakan oleh. Berikut ini adalah contoh visualisasi wordcloud :

## Gambar 4. Wordcloud dataset

## 3.2 Confusion matrix
Confusion matrix adalah matriks 2x2 yang mencerminkan hasil klasifikasi biner dalam sebuah dataset.  Ada  beberapa  rumus  umum  untuk  menghitung  kinerja  klasifikasi. Accuracy , precision ,  dan recall dapat disajikan sebagai persentase.
1. Accuracy
Akurasi  ( accuracy )  adalah  jumlah  proporsi  ramalan  yang  akurat.  Rumus  untuk  menghitung accuracy ditunjukkan dalam persamaan berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2)
2. Precision
Precision adalah bagian dari dokumen teks relevan yang dikelola oleh sistem dari semua dokumen teks yang dipilih oleh sistem. Rumus precision ditunjukkan dalam persamaan berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)

## 3. Recall
Recall adalah bagian dari dokumen teks yang relevan di bawah kendali relatif terhadap jumlah total dokumen teks yang relevan dalam koleksi. Rumus untuk recall dapat dinyatakan sebagai.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
Kriteria kualitas model berdasarkan kategorisasi data uji masing-masing metode dirinci dalam tabel 6.
Tabel 6 . Confusion matrix data tes algorima logistic regression Class Positive  Negative  Support Positive 340 82 422 Negative accuracy 83 368 451 873
Dari confusion matrix di Tabel 6 menjelaskan mengapa model tersebut dengan tepat memberi label 368 observasi sebagai negatif dan 340 observasi sebagai positif. Selain itu, model salah memprediksi 82 contoh data negatif yang seharusnya positif ( false negative ) dan 83 contoh data positif yang seharusnya negatif ( false positive ).
Tabel 7. Laporan klasifikasi algorima logistic regression precision recall f1-score  support 0 0.80 0.81 0.80 422 1 0.82 0.82 0.82 451 Accuracy 0.81 873 macro avg 0.81 0.81 0.81 873 weighted avg 0.81 0.81 0.81 873
Tabel  7 laporan  menunjukkan  tingkat  akurasi precision,  recall,  f1-score ,  dan support pada  data sentimen positif (1) dan negatif (0). Hasil akurasi yang didapatkan pada data sentimen positif yaitu 0.82 ( precision ), 0.82 ( recall ), 0.82 ( f1-score ), 451 ( support ). Sedangkan hasil akurasi yang didapatkan pada data sentimen negatif yaitu 0.80 ( precision ), 0.81 ( recall ), 0.80 ( f1-score ), 422 ( support ).
Tabel 8. Confusion matrix data tes algorima suppor t vector machine Class Positive  Negative Support Positive 361 61 422 Negative accuracy 102 349 451 873
Dari confusion matrix di Tabel 8 Dapat dijelaskan mengapa model memberi label 349 observasi sebagai negatif dan 361 observasi sebagai positif. Selain itu, model salah memprediksi 82 contoh data negatif  yang  seharusnya  positif  ( false negative )  dan 102  contoh data  positif  yang  seharusnya  negatif ( false positive ).
Tabel 9. Laporan klasifikasi algorima suppor t vector machine precision recall f1-score support 0 0.78 0.86 0.82 422 1 0.85 0.77 0.81 451 accuracy 0.81 873 macro avg 0. 82 0. 81 0. 81 873 weighted avg 0. 82 0. 81 0. 81 873

## 162  Edo Ridho Lidinillah, Tatang Rohana, Ayu Ratna Juwita
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine
Tabel  9 laporan  menunjukkan  tingkat  akurasi precision,  recall,  f1-score, dan support pada  data sentimen positif (1) dan negatif (0). Hasil akurasi yang didapatkan pada data sentimen positif yaitu 0.85 ( precision ), 0.77 ( recall ), 0.81 ( f1-score ), 451 ( support ). Sedangkan hasil akurasi yang didapatkan pada data sentimen negatif yaitu 0.78 ( precision ), 0.86 ( recall ), 0.82 ( f1-score ), 422 ( support ).
3.3 Evaluasi Pada tahap ini menggunakan Confusion Matrix untuk mengetahui performa model klasifikasi pada jumlah hasil prediksi data label yang dijadikan sebagai data testing . Prediksi kelas positif yang benar dinamakan (TP)  True  Positive ,  sementara  yang  salah  dinamakan (FP)  False  Positive. Untuk  kelas negatif yang diprediksi benar dinamakan (TN) True Negative , sedangkan yang salah dinamakan (FN) False Negative . Hasil nya dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 10. Nilai accuracy, precision , dan recall menggunakan formula Metode Accuracy Precision Recall Logistic Regression 0.81 0.80 0.80 Super Vector Machine 0.81 0.85 0.77 Tabel  10 menunjukan  nilai Accuracy , Precision ,  dan Recall yang  di  dapat  dari  percobaan perhitungan manual memakai metode confusion matrix .

## 3.3.1
Logistic regression Accuracy= 340+368 (340+83+368+82) x 100%= 708 873 x 100 100 =0.81 (5)
Precision= 340 (340+83) x 100%= 340 423 x 100 100 =0.80 (6)
Recall= 340
(340+82) x 100%= 340 422 x 100 100 =0.80 (7) 3.3.2 Support Vector Machine 𝐴 ccuracy= 361+349
(361+61+349+102) x 100%= 710
873 x 100 100 =0.81 (8)
Precision= 361
(361+61) x 100%= 361
422 x 100 100 =0.85 (9)
𝑅 ecall= 361
(361+102) x 100%= 361 463 x 100 100 =0.77 (10)
Hasil ini menunjukkan accuracy dari Logistic Regression dan Support Vector Machine sebesar 0.81, dan 0.81. Hasil untuk precision dari Logistic Regression dan Support Vector Machine sebesar 0.80, dan 0.85. Sementara hasil untuk Recall dari Logistic Regression dan Support Vector Machine adalah 0.80, dan 0.77.  Jadi dapat dikatakan  bahwa  pengklasifikasi Support Vector Machine adalah  pengklasifikasi yang unggul untuk digunakan pada kumpulan data media sosial karena akurasi prediktifnya yang lebih tinggi.
Kemudian  dilakukan  proses  pengujian  tahapan  ini  memakai  teknik  5 K-FOLD  Cross  Validation. Teknik  yang  bekerja  dengan  cara  memisahkan  K  data  menjadi  data  uji  dan  data  latih.  Kemudian membuat prediksi menggunakan algoritma regresi logistik dan mesin vektor pendukung. Nilai akurasi dan presisi didapatkan dari setiap metode deteksi yang digunakan. Tahapan K-fold crossing adalah: Pertama  bagi  data  dengan  faktor  k.  Kemudian  pada  percobaan  pertama,  jadikan  bagian  pertama sebagai data uji dan bagian kedua sebagai data latih. Pada percobaan kedua, alihkan sebagian ke data uji dan  sebagian ke data  pelatihan.  Tes  ketiga  mengubah  bagian ketiga  menjadi data  uji  dan  sisanya menjadi data pelatihan. Sepertiga dari hasil ini, confusion matrix digunakan untuk menyimpan perkiraan kinerja  model.  Kemudian  tentukan  rata-rata  untuk  setiap  percobaan.  Keempat, eksperimen  dilakukan
dengan menggunakan model algoritma terpilih yang dapat dijadikan referensi. Berikut tabel hasil k-fold 5 yang dapat dilihat pada Tabel 11 .
Tabel 11. Hasil persilangan k-fold 5 K-Fold 1. 2. 3. 4. 5. LogisticRegression 0.79 0.82 0.81 0.81 0.79 SVM 0.61 0.79 0.78 0.81 0.79
Tabel 11 memperlihatkan hasil dari metode persilangan K-Fold Cross Validation yang digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  model. Tabel  11 hasil  dari  bagian Logistis  Regression jika  dirata-rata kinerja algoritma ini lebih baik dibandingkan SVM.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  yang dimaksud  melibatkan  upaya  menentukan classifier mana  yang  memberikan  hasil terbaik  dalam  mencari  tahu  tingkat  ulasan  positif  dan  negatif  terhadap  platform steam dalam twitter . Data  yang  terkait  menggunakan  platform Steam dikumpulkan  sampai  4363  data  ulasan  positif  dan negatif  terhadap  platform steam dalam twitter memakai TextBlob  Library yang  menyediakan API sederhana  buat  menyelam  ke  pada  tugas Natural  Language  Processing  (NLP) lalu  diproses menggunakan  metode  penambangan  data  ( data  mining ), termasuk  penambangan  teks, cleaning,  case folding, tokenization, filtering stopword, serta wordcloud . lalu dihitung dalam 2 algoritma yang berbeda untuk dijadikan perbandingan, algoritma yg digunakan adalah Logistic Regression dan Support Vector Machine .  Dari  percobaan  perhitungan  menggunakan  metode Confusion  Matrix dapat  disimpulkan bahwa  algoritma Support  Vector Machine mendapatkan  tingkat  akurasi  serta  presisi  yang  lebih  baik dibanding dari algoritma Logistic Regression . oleh karena itu metode Support Vector Machine adalah pengklasifikasi terbaik untuk membuat prediksi platform Steam yang lebih akurat dan precision.

## REFERENSI
[1] H. Simorangkir and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Games Online Mobile Legends dan Arena of Valor dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-proceeding of Englineering , vol. 5, no. 3, pp. 8131–8140, 2018, [Online]. Available: https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/144621/jurnal_eproc/analisis-sentimen- pada-twitter-untuk-games-online-mobile-legends-dan-arena-of-valor-dengan-metode-na-ve- bayes-classifier.pdf
[2] Shintia  Dwi  Alika,  A.  P.  Dewi,  I.  R.  Anggara,  R.  Hayyu,  Shabrany,  and  S.  Y.  Madhasatya, “Urgensi  Penggunaan  Tata  Bahasa  yang  Baik  dalam  Berkomentar  di  Aplikasi  Media  Sosial Tiktok Terhadap Kesehatan Mental dan Pembentukan Karakter pada Siswa SMP dan SMA,” ikanJurnal  Paedagogy  J.  Penelit.  dan  Pengemb.  Pendid ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  281–288,  2020, [Online]. Available: https://e-journal.undikma.ac.id/index.php/pedagogy
[3] D.  Darwis,  E.  S. Pratiwi,  and  A.  F.  O. Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk  Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[4] D. Abimanyu, E. Budianita, E. P. Cynthia, F. Yanto, and Yusra, “Analisis sentimen akun twitter apex legends menggunakan vader tugas akhir,” 2022.
[5] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[6] N.  M.  S.  Hadna, P.  I.  Santosa, and  W.  W.  Winarno, “Studi  Literatur Tentang  Perbandingan Metode Untuk Proses Analisis Sentimen di Twitter,” no. March, 2016.
[7] M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree,Knn, Dan Naïve Bayes,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[8] M. F. Naufal, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SVM, KNN, DAN CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA CUACA,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.

## 164  Edo Ridho Lidinillah, Tatang Rohana, Ayu Ratna Juwita
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine
[9] N. L. P. C. Savitri, R. A. Rahman, R. Venyutzky, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 47–58, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[10] C. Anam and H. B. Santoso, “Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” Energy - J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 8, no. 1, pp. 13–19, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/111
[11] K. Kelvin, J. Banjarnahor, E. I. -, and M. NK Nababan, “Analisis perbandingan sentimen Corona Virus  Disease-2019  (Covid19)  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression  Dan Support Vector Machine (SVM),” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 47–52, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2365.
[12] A.  Novantirani,  M.  K.  Sabariah,  and  V.  Effendy,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeding Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1177–1183, 2015.
[13] W. Musu et al. , “Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap Akurasi Algoritma C4 . 5,” vol. X, no. 1, pp. 186–195.
[14] M. I. Gunawan, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 280, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.40718.
[15] C.  Chazar  and  B.  Erawan,  “Machine  Learning  Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 12, no. 1, pp. 67–80, 2020, doi: 10.37424/informasi.v12i1.48.