## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425

## Perbandingan Kernel Polynomial dan RBF Pada Algoritma SVM Untuk Analisis Sentimen Skincare di Indonesia
Vinsensius Dendi Yunanda * , Nirwana Hendrastuty
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1,* vinsen@teknokrat.ac.id, 2 nirwanahendrastuty@teknokrat.ac.id, Email Penulis Korespondensi: vinsen@teknokrat.ac.id
Abstrak− Skincare  dianggap  sebagai  kebutuhan  yang  penting  dalam  menjaga  dan  merawat  kesehatan  kulit,  mengingat perannya  yang  tidak  hanya  kosmetik  tetapi  juga  berkontribusi  pada  kesejahteraan  dan  perlindungan  kulit  dari  faktor-faktor eksternal. Analisis sentimen ulasan skincare di media sosial membantu memahami pandangan konsumen, memandu produsen skincare dalam perbaikan produk. Perbandingan kernel polynomial dan RBF pada SVM relevan untuk meningkatkan analisis sentimen  skincare  di  Indonesia,  memastikan  akurasi  model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  produk.  Dataset  yang digunakan sebanyak 2168 data yang diperoleh dari hasil scrapping di sosial media. Setelah mendapatkan data dilakukan proses text preprocessing seperti  case folding, cleaning, tokenization, stemming, dan pelabelan data. Pembagian data perbandingan 80:20 yaitu data training sebanyak 1734 data dan data testing sebanyak 434 data. Diperoleh hasil akurasi menggunakan metode SVM dengan  menggunakan kernel RBF  dan  Polynomial, akurasi paling tinggi terdapat di  kernel RBF sebesar  86,17% dan kernel polynomial memperoleh hasil akurasi sebesar 84,56%.
Kata Kunci: Skincare; Preprocessing; Support Vector Machine; Twitter; RBF; Polynomial
Abstract− Skincare is considered a crucial need in maintaining and caring for skin health, given its role not only in cosmetics but also in contributing to the well-being and protection of the skin from external factors. Sentiment analysis of skincare reviews on  social  media  helps  understand  consumer  perspectives,  guiding  skincare  manufacturers  in  product  improvement.  The comparison of polynomial and RBF kernels in SVM is relevant to enhance sentiment analysis of skincare in Indonesia, ensuring the model's accuracy in classifying product sentiments. The dataset used consists of 2168 data obtained through social media scraping. After obtaining the data, text preprocessing processes such as case folding, cleaning, tokenization, stemming, and data labeling were performed. The data was divided into an 80:20 ratio for comparison, with 1734 training data and 434 testing data. The accuracy results using the SVM method with RBF and Polynomial kernels were obtained, with the highest accuracy found in the RBF kernel at 86,17%, and the polynomial kernel achieving an accuracy result of 84,56%.
Keywords : Skincare; Preprocessing; Support Vector Machine; Twitter; RBF; Polynomial

## 1. PENDAHULUAN
Skincare  merupakan kebutuhan  yang penting bagi  kaum  hawa untuk saat ini, selain  menjadi kosmetik skincare dianggap sebagai kebutuhan yang penting dalam menjaga dan merawat kesehatan kulit, dan melindungi kulit dari pengaruh buruk luar seperti polusi dan cuaca [1]. Skincare menjadi fokus utama dalam ulasan di media sosial, di mana konsumen secara aktif berbagi pengalaman mereka dengan produk-produk perawatan kulit . Ulasan sosial media  mencakup  aspek  efektivitas  produk,  reaksi  kulit,  dan  kesan  umum,  membentuk  landasan  penting  bagi pengaruh  dan  pilihan  konsumen  terkait  skincare  [2].  Ulasan  tentang  perawatan  kulit  di  platform  media  sosial termasuk  twitter  memiliki pengaruh  besar dalam  memengaruhi keputusan pembelian. Testimoni dari pengguna dan  rekomendasi  produk  menjadi  faktor  utama  yang  membentuk  pandangan  positif  dan  merangsang  minat konsumen untuk membeli produk perawatan kulit tertentu [3]. Analisis sentimen pada ulasan skincare di media sosial memungkinkan identifikasi dan pemahaman lebih lanjut terhadap pandangan positif dan negatif konsumen terhadap produk tertentu [4]. Dengan mencari informasi tentang pendapat dalam ulasan yang ada di sosial media, perusahaan skincare dapat mendapatkan informasi berharga tentang kelebihan dan kekurangan produk mereka. Ini memberikan  landasan  untuk  perbaikan  produk,  strategi  pemasaran,  dan  pengembangan  yang  lebih  tepat  sesuai dengan  preferensi  dan  kebutuhan  konsumen  [5].  Analisis  sentimen  menjadi  alat  penting  dalam  mendengarkan suara konsumen dan memperkuat hubungan antara produsen dan pengguna skincare. [6]. Dengan menggunakan analisis sentimen, kita dapat memahami dampak ulasan terhadap persepsi konsumen terhadap merek dan produk skincare  secara  keseluruhan.  Informasi  ini  membantu  produsen  dan  pemasar  untuk  mengidentifikasi  area perbaikan atau peluang pengembangan lebih lanjut [7]. Dengan demikian, analisis sentimen menjadi alat penting dalam  menggali  pandangan  konsumen,  memungkinkan  perusahaan  skincare  untuk  merespons  kebutuhan  pasar dengan lebih tepat dan meningkatkan kualitas serta daya tarik produk mereka.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [8] Penggunaan RBF-SVM dalam memprediksi keadaan cacat menunjukkan tingkat akurasi yang unggul dibandingkan metode umum seperti  SVM linier, ANN, dan Decision Tree.  SVM  dengan  kernel  RBF  mampu  menangkap  pola  kompleks  dan  non-linear  dalam  data,  memberikan prediksi yang lebih akurat dalam analisis keadaan cacat. Penelitian ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 92,58% dengan menggunakan model RBF-SVM (Radial Basis Function Support Vector Machine). Berbeda halnya dengan yang dilakukan oleh [9] dengan penelitian berjudul "Perbandingan Kernel Support Vector Machine (SVM) Dalam  Penerapan  Analisis  Sentimen  Vaksinisasi  Covid-19"  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  87%.  Hasil  ini menunjukkan  efektivitas  penggunaan  SVM  dengan  berbagai  jenis  kernel  dalam  menganalisis  sentimen  terkait vaksinasi  Covid-19.  Dalam  penelitian  [10]  Penelitian  berjudul  "Perbandingan  Evaluasi  Kernel  SVM  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
Klasifikasi  Sentimen  dalam  Analisis  Kenaikan  Harga  BBM"  membahas  dampak  kenaikan  harga  BBM.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa menggunakan model  SVM dengan pembagian data 80:20 menghasilkan akurasi tertinggi  sebesar  87%.  Hasil  ini  mencerminkan  keberhasilan  SVM  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  terkait kenaikan  harga  BBM  dengan  tingkat  akurasi  yang  signifikan,  memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam memahami tanggapan  masyarakat terhadap perubahan  harga  bahan  bakar.  Penelitian  yang dilakukan oleh  [11], dalam  analisis  sentimen  terkait  Covid-19,  penelitian  menggunakan  dua  metode,  yaitu  Support  Vector  Machine (SVM) dan  Naïve Bayes. Hasil  menunjukkan  bahwa  metode SVM dengan kernel RBF  mencapai  akurasi  lebih tinggi, yakni sebesar 88,8%. Sebaliknya, metode Naïve Bayes memiliki akurasi 82,51%. Temuan ini menegaskan bahwa SVM dengan kernel RBF lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen terkait Covid-19, memberikan dasar untuk pemilihan model yang lebih optimal dalam analisis sentimen pada situasi pandemi ini. Pada penelitian [12]  analisis  sentimen  terhadap  grup  BTS  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  menunjukkan  hasil  yang signifikan. Dengan pembagian data 80:20, akurasi yang diperoleh mencapai 89%, sementara pembagian data 70:30 menghasilkan  akurasi  tertinggi,  yakni  sebesar  90%.  Hasil  ini  menyimpulkan  bahwa  pembagian  data  70:30 memberikan akurasi paling optimal dalam menganalisis sentimen terkait grup BTS menggunakan metode SVM, menunjukkan keunggulan model pada proporsi tersebut.
Latar belakang masalah ini bertujuan untuk memilih kernel yang sesuai dalam algoritma  Support Vector Machine (SVM) karena pengaruhnya terhadap kemampuan model untuk menangkap pola kompleks dan non-linear dari data sentimen  skincare. Pemilihan kernel  yang tepat  diharapkan dapat meningkatkan pemahaman terhadap ekspresi sentimen konsumen terhadap produk perawatan kulit dengan lebih akurat. Oleh karena itu penulis akan melakukan penelitian terkait perbandingan kernel polynomial dan RBF pada algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan analisis sentimen pada penggunaan skincare yang ada di twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap ini, dilakukan proses analisa terhadap informasi dan teori yang sudah diperoleh. Kemudian dari hasil analisa informasi tersebut dituangkan kedalam tahapan penelitian analisis sentiment. Pada penelitian in dibangun eksperimen yang digunakan untuk pengujian kasus Perbandingan Kernel  Polynomial Dan RBF Pada Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Skincare Di Indonesia. Data yang digunakan pada penelitian ini  berasal dari tweet masyarakat di  twitter yang  berbahasa Indonesia.  Tahapan penelitian  yang dilakukan oleh penulis dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari media sosial twitter, diakses melalui API Twitter yang dapat diperoleh setelah pembuatan akun. Data ini termasuk dalam kategori data sekunder dan
Pengumpulan Data Pelabelan Data Preprocessing Pembobotan Kata Klasifikasi SVM Evaluasi Model Hasil dan Kesimpulan SMOTE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
diperoleh melalui teknik pengambilan data atau scrapping data. Jumlah total data yang digunakan mencapai 2168 tweet.  Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  yang  berhubungan  dengan  kata "Skincare". Pada tahap analisis beberapa library dalam bahasa pemrograman Python digunakan, dijalankan melalui Google Collaboratory, termasuk pandas, numpy, nltk, matplotlib, texblob, dan sastrawi. Data yang telah berhasil diambil akan disimpan dalam format file .csv melalui penggunaan excel.

## 2.2 Pelabelan Data
Pelabelan  data  dalam  text  mining  merujuk  pada  proses  pemberian  kategori  atau  tag  kepada  setiap  entitas  teks berdasarkan karakteristik tertentu [13]. Tujuan utama pelabelan adalah untuk mempersiapkan data untuk analisis. Pelabelan data dalam penelitian ini akan diberikan 3 kategori yaitu positif, negative, dan netral. Dalam penelitian ini pelabelan data dilakukan secara otomatis menggunakan library textblob.

## 2.3 Preprocesing
Pre-processing adalah proses mengubah data mentah menjadi data yang sesuai dengan prosedur data mining [14]. Tahapan  ini menjadi sangat penting dalam data mining karena bertujuan untuk memproses dataset mentah yang belum terstruktur dan belum siap untuk melalui tahapan klasifikasi. Proses ini dilakukan untuk membersihkan data yang masih dalam kondisi tidak terorganisir. Tahapan ini melibatkan serangkaian langkah, termasuk pembersihan cleaning, case folding, tokenization, stopword, dan stemming. Tahapan proses ini bertujuan untuk menghasilkan dataset yang bersih, terstruktur, dan siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut  [15]. Cleaning merupakan teknik yang digunakan untuk menghapus angka, spasi ganda, tanda baca, serta simbol yang tidak diperlukan dalam konteks penelitian. Case folding adalah proses yang mengubah semua kata dalam dataset dokumen menjadi huruf kecil (lowercase) agar tidak ada  lagi perbedaan antara huruf kapital dan  huruf kecil  yang dapat  mempengaruhi konsistensi analisis [16]. Tokenization adalah langkah pemecahan teks di mana tanda baca dihilangkan, sehingga menghasilkan potongan-potongan kata yang berdiri sendiri, membentuk kalimat atau kata-kata terpisah. Stopword removal  adalah  proses  eliminasi  kata-kata  yang  dianggap  tidak  bermakna  dan  tidak  diperlukan  selama  tahap preprocessing.  Contoh  kata-kata  ini  melibatkan  unsur  seperti  "yang,"  "di,"  "dan,"  "pada,"  dan  sebagainya. Stemming melibatkan proses menghapus semua afiks dari kata-kata sehingga mereka dapat diubah menjadi bentuk dasar atau kata akar dalam suatu kalimat.

## 2.4 Pembobotan Kata
Pembobotan kata adalah suatu proses yang mengkonversi kata-kata ke dalam representasi numerik, dikenal sebagai vektor  kata.  Penelitian  ini  menerapkan  dua  metode  pembobotan  kata  untuk  mengevaluasi  metode  mana  yang menghasilkan nilai frekuensi yang optimal. Metode pembobotan kata yang digunakan termasuk Term Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pada tahap ini, setiap kata dalam data diberi bobot menggunakan metode TF-IDF untuk menentukan sejauh mana kata-kata tersebut memiliki dampak signifikan dalam dataset [17]. Metode ini melibatkan pembobotan data dengan menghitung Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dari setiap kata dalam dokumen. Proses pemberian bobot bertujuan untuk menilai seberapa sering suatu kata muncul dalam  dokumen  tersebut.  Term  Frequency  (TF)  mengacu  pada  frekuensi  kemunculan  suatu  kata  dalam  suatu dokumen  tertentu,  sementara  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  merupakan  perhitungan  tentang  sejauh  mana kata  tersebut  didistribusikan  di  seluruh  koleksi  dokumen.  Rumus  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam konteks dokumen tersebut.
W ij = tf ij × log ( n df ) (1)
TF-ID menggunakan dua metrik yaitu tf ij untuk mengukur jumlah kemunculan kata dalam dokumen ke-j, sementara df ij untuk  mengukur  jumlah  kemunculan  kata  dalam  dokumen  ke-i  dan n untuk  total  dokumen. Perhitungan Manual TF-IDF 1. Contoh Dokumen: Dokumen: "Skincare adalah penting untuk menjaga kulit tetap sehat."
2. Hitung Term Frequency (TF): Jumlah kata "skincare" dalam dokumen (n): 1. Jumlah kata total dalam dokumen (N): 10.
TF = 1 10 = 0, 1
3. Hitung Inverse Document Frequency (IDF): Jumlah dokumen dalam koleksi (N_total): 100. Jumlah dokumen yang mengandung "skincare" (n_doc): 50.
IDF = log10(100/50) = log10(2) = 0.301. IDF = log( 100 50 ) log 10(2) = 0,30 1
4. Hitung TF-IDF: TF-IDF = 0.1 × 0.301 = 0.0301.
Dengan  langkah-langkah  ini, kita dapat menghitung skor TF-IDF untuk kata "skincare" dalam dokumen tersebut. Proses ini dapat diulang untuk setiap kata dalam setiap dokumen dalam koleksi. Hasil pembobotan kata

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
tersebut  akan  digunakan  sebagai  input  pada  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  support  vector machine (SVM).

## 2.5 SMOTE
Teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) merupakan salah satu metode untuk menangani ketidakseimbangan  kelas  pada  dataset  dengan  membuat  data  sintetis  untuk  kelas  minoritas  [18].  Jumlah  data sintetis yang dihasilkan oleh SMOTE mungkin tidak selalu sama dengan jumlah awal data minoritas. Proses ini membantu  meningkatkan  jumlah  sampel  dalam  kelas  minoritas,  menyetarakan  pengelompokan  kelas,  dan meminimalkan  dampak  ketidakseimbangan  pada  kinerja  model  klasifikasi  [19].  Penggunaan  SMOTE  menjadi relevan dalam berbagai konteks analisis data, khususnya ketika kelas minoritas memiliki representasi yang terbatas dan dibutuhkan pendekatan oversampling untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan model [20].

## 2.6 Klasifikasi Support Vector Machine
Metode Support Vector Machine (SVM) termasuk dalam kategori supervised learning, dataset yang akan dianalisis diberikan  label  terlebih  dahulu  untuk  melatih  model.  Dalam  SVM,  terdapat  beberapa  jenis  kernel  yang  dapat digunakan untuk mengubah data ke dalam dimensi yang lebih tinggi, di antaranya SVM RBF kernel (Radial Basis Function) dan SVM Polynomial kernel. Pemilihan kernel ini memainkan peran penting dalam kemampuan SVM untuk  menangani  berbagai  jenis  data  dan  memodelkan  hubungan  yang  kompleks.  Kernel  membantu  SVM membuat keputusan yang akurat dalam ruang fitur yang ditingkatkan [21]. Proses klasifikasi menggunakan Google Collaboratory.

## 2.5.1 Kernel RBF
Kernel RBF memanfaatkan fungsi Gaussian, yang juga dikenal sebagai fungsi basis radial, untuk mengevaluasi tingkat  kesamaan  antara  dua  vektor  input  dalam  ruang  fitur.  Dalam  hal  ini  C  merupakan  parameter  yang memengaruhi  trade-off  antara  maksimalisasi  margin  dan  memberikan  "penalty"  terhadap  kesalahan  klasifikasi pada data pelatihan. Parameter gamma menentukan dampak relatif dari setiap sampel terhadap pembentukan batas keputusan. Sementara itu,  c  merujuk pada koefisien, dan  d menunjukkan pangkat atau derajat  polynomial  [22]. Parameter  gamma  mencerminkan  kemiringan  atau  kecepatan  perubahan  output  sehubungan  dengan  perubahan input. Sementara itu, parameter koefisien  mencerminkan titik potong (intercept) dari model. Parameter pangkat atau derajat menggambarkan tingkat polynomial atau derajat keseluruhan dari fungsi tersebut. Berikut Langkah- langkah pada kernel RBF:
1. Pilih Parameter Kernel RBF
Pilih parameter kernel RBF, yang umumnya melibatkan panjang skala σ dan konstanta (\(C\)) untuk SVM.
2. Hitung Kernel RBF
a. Hitung kernel RBF antara dua vektor data, misalnya 𝑋 1 dan 𝑋 2 , menggunakan rumus:
𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(− |𝑋 1−, 𝑋 2 | 2 2𝜎 2 ) (2)
b. |𝑋 1−, 𝑋 2 | adalah jarak Euclidean antara vektor 𝑋 1, dan 𝑋 2 . c. σ adalah panjang skala yang telah dipilih.
3. Bentuk Matriks Kernel
Dengan menggunakan seluruh pasangan vektor data dalam kumpulan pelatihan, kita dapat membentuk matriks kernel RBF ( K ).
4. Optimalkan Parameter
Lanjutkan dengan langkah-langkah optimasi SVM untuk menemukan vektor bobot dan bias yang optimal ( 𝜔 dan 𝑏 ). Misalkan kita memiliki dua vektor data: 𝑋 1, = [1,2,3] 𝑋 2, = [4,5,6] Dengan panjang skala σ = 1, kita dapat menghitung kernel RBF:
𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(− |𝑋 1−, 𝑋 2 | 2 2𝜎 2 ) 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(− |(1 − 4) 2 + (2 − 5) 2 + (3 − 6) 2 | 2 × 1 2 ) 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(− |(−3) 2 + (−3) 2 + (−3) 2 | 2 ) 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(− 27 2 ) 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 𝑒𝑥𝑝(−13,5) 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 1,86  ×   10 −6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
Hasil 𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = 1,86  ×   10 −6 dari kernel RBF menunjukkan nilai kedekatan (similarity) yang sangat rendah antara dua vektor input 𝑋 1, dan 𝑋 2 . Dalam konteks kernel RBF, semakin kecil nilai kernel, semakin besar jarak antara vektor-vektor input. Dalam SVM, hasil kernel ini akan mempengaruhi kontribusi vektor-vektor tersebut terhadap  pemisahan  batas  keputusan  (decision  boundary)  yang  dihasilkan  oleh  model  SVM.  Semakin  kecil nilai kernel, semakin kecil pengaruhnya terhadap proses pemisahan

## 2.5.2 Kernel Polynomial
Ketika  melakukan  analisis  dengan  kernel  polynomial,  parameter  yang  dapat  ditingkatkan  adalah  Cost  (C)  dan Degree (d). Seperti halnya pada kernel RBF, peningkatan parameter umumnya dilakukan melalui eksperimen dan penyesuaian yang berulang [1]. Persamaan Kernel Polynomial adalah sebagai berikut.
𝐾(𝑋 1, 𝑋 2 ) = (𝑋 1 ∙   𝑋 2 + 𝑐) 𝑑 (3)
Dalam hal ini X 1 dan X 2 adalah vektor-vektor input , sedangkan (∙) mewakili  operator dot product, yaitu jumlah  hasil  perkalian  elemen-elemen  yang  sesuai  dari  kedua  vektor. c adalah  parameter  konstan  dapat memengaruhi  hasil  dari  dot  product,  sementara d adalah  parameter  pangkat  yang  memungkinkan  penyesuaian tingkat pengaruhnya dalam perhitungan. Berikut adalah sampel perhitungan menggunakan kernel polynomial. X 1, = [2,3] X 2, = [4,1] Dengan parameter kernel polynomial: c = 1 d = 2 Sekarang, kita hitung nilai kernel polynomial: K(X 1, X 2 ) = (2  ∙ 4 + 3  ∙ 1 + 1) 2
K(X 1, X 2 ) = (8 + 3 + 1) 2
K(X 1, X 2 ) = 12 2
K(X 1, X 2 ) = 144
Hasil K(X 1, X 2 ) =  144  menunjukkan  bahwa  hasil  kernel  polynomial  antara  dua  vektor  input X 1, dan X 2 dengan parameter c= 1 dan d = 2 adalah 144.  Angka  ini  mewakili sejauh  mana dua  vektor input ini serupa dalam ruang fitur yang diperluas melalui fungsi polynomial. Dengan kata lain, nilai kernel polynomial yang tinggi seperti 144 dapat mencerminkan bahwa dua vektor input tersebut memiliki pola yang serupa atau dapat dianggap serupa  setelah  dilakukan  transformasi  polinomial.  Ini  bermanfaat  ketika  kita  menggunakan  SVM  untuk mengidentifikasi pola dan memisahkan kelas-kelas data dalam ruang fitur yang lebih tinggi.

## 2.7 Evaluasi Model
Diperlukan  pengujian  model  untuk  menilai  kinerja  metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  Dalam  konteks penelitian  ini,  evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  akurasi  sebagai  metrik  evaluasi  utama.  Akurasi menjadi parameter penting yang digunakan untuk mengukur sejauh mana model klasifikasi atau prediksi mampu memberikan  hasil  yang  akurat  atau  sesuai  dengan  data  yang  tersedia  [23].  Akurasi  mencerminkan  presentase keberhasilan  model  dalam  memprediksi  kelas  atau  label  secara  tepat,  mengukur  sejauh  mana  model  mampu mengklasifikasikan  data  secara  benar  secara  keseluruhan.  Dalam  kata  lain,  akurasi  menggambarkan  persentase keberhasilan model dalam memprediksi kelas yang tepat. Persamaan evaluasi model adalah sebagai berikut:
Akurasi = (Jumlah Prediksi Benar) (Total Jumlah Data)
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  analisis  merupakan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait  sentimen  dan  SVM  dalam menghadapi komentar di media sosial. Pada tahap ini, akan dijelaskan hasil-hasil dari proses pengumpulan data, preprocessing  data, klasifikasi sentimen  menggunakan SVM, serta evaluasi terhadap hasil  yang telah diperoleh dalam penelitian. Berikut adalah penjelasan mengenai hasil dan analisis dari setiap langkah dalam penelitian ini.

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset  pada  penelitian  ini  diperoleh  melalui  penerapan  teknik  scrapping  dengan  menggunakan  kata  kunci "Skincare"  pada  tahun  2023.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknik  scrapping  data, menggunakan  library  google  scraper  yang  tersedia  dalam  bahasa  pemrograman  python.  Data  yang  terkumpul sebanyak 2168 data. Dataset tersebut kemudian dilakukan preprocessing, yakni membersihkan data, menghapus karakter yang tidak perlu, pelabelan data. Penelitian ini menggunakan pembagian data sebanyak 2 kali yaitu 80:20 dan 70:30 testing untuk diproses kedalam penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425

## 3.2 Pelabelan Data
Pada tahap ini, dataset akan diberi label positif, negatif, dan netral. Penentuan label pada dataset dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan  library textblob dan menggunakan nilai polarity. Berikut adalah hasil pelabelan data pada Tabel 1.
Tabel 1. Pelabelan Data Tweet Pelabelan Data cari  solusi  skincare  yang  bisa  atasin  masalah  kulit  kering  dan  juga  beruntusan  secara  instan merapat gais aku bakal rekomendasiin kalian skincare yang bisa atasin masalah kulit diatas dan cuman 40rb aja Netral pada ngerasa gak sih nanon tuh makin kesini glowing cantik gitu kalo kalian perhatiin dulu dia belum semulus sekarang dan bibirnya juga kering pucet belum pink kaya sekarang gini ini mah donatur skincare nya kenceng Negatif

## 3.3 Hasil Preprocessing Data
Tahapan berikutnya adalah preprocessing data. Data yang telah diperoleh akan dibentuk menjadi sebuah dataset yang siap untuk diproses dalam sistem. Data akan melewati beberapa tahapan untuk membersihkan, memformat, dan menyiapkan data teks sebelum digunakan sebagai input untuk model analisis sentimen. Data akan diolah dan dibuat menjadi data yang terstruktur. Tahap preprocessing data mencakup case folding, pembersihan, tokenisasi, stopword, dan stemming.

## 3.3.1 Case Folding
Case  folding  mengubah  semua  teks  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil  karena  tidak  semua  teks  memiliki keseragaman  dalam  penggunaan  huruf  kapital.  Proses  ini  memperhatikan  sensitivitas  terhadap  huruf  besar  dan kecil. Berikut ini adalah hasil dari case folding pada Tabel 2.
Tabel 2. Case Folding Twitter Case Folding
Cari  solusi  skincare  yang  bisa  atasin  masalah  kulit kering  dan  juga  beruntusan  secara  instan?  merapat gais  aku  bakal  rekomendasiin  kalian  Skincare  yang bisa  atasin  masalah  kulit  diatas  dan  cuman  40rb-an AJA!
cari  solusi  skincare  yang  bisa  atasin  masalah  kulit kering dan juga beruntusan secara instan? merapat gais aku  bakal  rekomendasiin  kalian  skincare  yang  bisa atasin masalah kulit diatas dan cuman 40rb-an aja!
pada ngerasa gak sih Nanon tuh makin kesini glowing cantik  gitu?  kalo  kalian  perhatiin  dulu  dia  belum semulus  sekarang  dan  bibirnya  juga  kering  pucet belum  pink  kaya  sekarang  gini..  ini  mah  donatur skincare nya kenceng ☺️
pada ngerasa gak sih Nanon tuh makin kesini glowing cantik  gitu?  kalo  kalian  perhatiin  dulu  dia  belum semulus  sekarang  dan  bibirnya  juga  kering  pucet belum  pink  kaya  sekarang  gini..  ini  mah  donatur skincare nya kencengâ˜ºï¸•

## 3.3.2 Cleaning Data
Cleaning bertujuan untuk menghilangkan karakter atau simbol seperti tautan URL, nama pengguna atau  mention (@username), hashtag (#), retweet, dan emotikon dari teks. Berikut ini adalah hasil dari cleaning data pada Tabel 3.
Tabel 3. Clening Data Tweet Cleaning Data
cari  solusi  skincare  yang  bisa  atasin  masalah  kulit kering dan juga beruntusan secara instan? merapat gais aku  bakal  rekomendasiin  kalian  skincare  yang  bisa atasin masalah kulit diatas dan cuman 40rb-an aja!
cari  solusi  skincare  yang  bisa  atasin  masalah  kulit kering dan juga beruntusan secara instan merapat gais aku  bakal  rekomendasiin  kalian  skincare  yang  bisa atasin masalah kulit diatas dan cuman 40rb aja pada ngerasa gak sih Nanon tuh makin kesini glowing cantik  gitu?  kalo  kalian  perhatiin  dulu  dia  belum semulus sekarang dan bibirnya juga kering pucet belum pink kaya sekarang gini.. ini mah donatur skincare nya kencengâ˜ºï¸•
pada ngerasa gak sih nanon tuh makin kesini glowing cantik  gitu  kalo  kalian  perhatiin  dulu  dia  belum semulus  sekarang  dan  bibirnya  juga  kering  pucet belum  pink  kaya  sekarang  gini  ini  mah  donatur skincare nya kenceng

## 3.3.3 Tokenizing Data
Setelah  proses  pembersihan,  tahapan  selanjutnya  adalah  tokenizing.  Pada  tahap  ini,  data  akan  diproses  dengan menghilangkan tanda baca sehingga menghasilkan kumpulan kata atau kalimat yang berdiri sendiri. Berikut  ini adalah hasil dari tokenizing data pada Tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
Tabel 4. Tokenzing Data
Tweet Tokenization
cari solusi skincare yang bisa atasin masalah kulit kering dan juga beruntusan secara instan merapat gais  aku  bakal  rekomendasiin  kalian  skincare yang bisa atasin masalah kulit diatas dan cuman 40rb aja ['cari',  'solusi',  'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin',  'masalah', 'kulit',  'kering',  'dan',  'juga',  'beruntusan',  'secara',  'instan', 'merapat',  'gais',  'aku',  'bakal',  'rekomendasiin',  'kalian', 'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin',  'masalah',  'kulit',  'diatas', 'dan', 'cuman', '40rb', 'aja']
pada  ngerasa  gak  sih  nanon  tuh  makin  kesini glowing cantik gitu kalo kalian perhatiin dulu dia belum semulus sekarang dan bibirnya juga kering pucet  belum  pink  kaya  sekarang  gini  ini  mah donatur skincare nya kenceng ['pada', 'ngerasa', 'gak', 'sih', 'nanon', 'tuh', 'makin', 'kesini', 'glowing',  'cantik',  'gitu',  'kalo',  'kalian',  'perhatiin',  'dulu', 'dia',  'belum',  'semulus',  'sekarang',  'dan',  'bibirnya',  'juga', 'kering', 'pucet', 'belum', 'pink', 'kaya', 'sekarang', 'gini', 'ini', 'mah', 'donatur', 'skincare', 'nya', 'kenceng']

## 3.3.4 Stop Word
Tahapan stopword bertujuan untuk menghapus kata-kata umum yang sering muncul dalam jumlah besar dan tidak memiliki  makna  penting.  Hal  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma  stoplist  untuk  membuang  kata-kata  yang kurang relevan atau menggunakan wordlist untuk menyimpan kata-kata yang penting. Berikut ini adalah hasil dari stopword pada Tabel 5.
Tabel 5. Stop Word Tweet StopWord ['cari',  'solusi',  'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin',  'masalah',  'kulit', 'kering', 'dan', 'juga', 'beruntusan', 'secara', 'instan', 'merapat',  'gais', 'aku',  'bakal',  'rekomendasiin',  'kalian',  'skincare',  'yang',  'bisa', 'atasin', 'masalah', 'kulit', 'diatas', 'dan', 'cuman', '40rb', 'aja'] cari  solusi  skincare  atasin  kulit  kering beruntusan instan merapat gais rekomendasiin  skincare  atasin  kulit diatas cuman 40rb aja ['pada', 'ngerasa', 'gak', 'sih', 'nanon', 'tuh', 'makin', 'kesini', 'glowing', 'cantik',  'gitu',  'kalo',  'kalian',  'perhatiin',  'dulu',  'dia',  'belum', 'semulus', 'sekarang', 'dan', 'bibirnya', 'juga', 'kering', 'pucet', 'belum', 'pink', 'kaya', 'sekarang', 'gini', 'ini', 'mah', 'donatur', 'skincare', 'nya', 'kenceng'] ngerasa gak sih nanon tuh kesini glowing cantik  gitu  kalo  perhatiin  semulus bibirnya kering pucet pink kaya gini mah donatur skincare nya kenceng

## 3.3.5 Stemming
Dalam  proses  stemming,  setiap  kata  akan  diubah  menjadi  bentuk  dasarnya  dengan  menghilangkan  imbuhan. Stemming  yang  digunakan  untuk  melakukan  stemming  adalah  library  sastrawi.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari stemming pada Tabel 6.
Tabel 6. Stemming Tweet Cleaning Data
['cari',  'solusi',  'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin',
'masalah',  'kulit',  'kering',  'dan',  'juga',  'beruntusan', 'secara',  'instan',  'merapat',  'gais',  'aku',  'bakal', 'rekomendasiin',  'kalian',  'skincare',  'yang',  'bisa', 'atasin', 'masalah', 'kulit', 'diatas', 'dan', 'cuman', '40rb', 'aja'] ['cari',  'solusi',  'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin', 'masalah', 'kulit', 'kering', 'dan', 'juga', 'beruntus', 'cara', 'instan',  'rapat',  'gais',  'aku',  'bakal',  'rekomendasiin', 'kalian',  'skincare',  'yang',  'bisa',  'atasin',  'masalah', 'kulit', 'atas', 'dan', 'cuman', '40rb', 'aja'] ['pada',  'ngerasa',  'gak',  'sih',  'nanon',  'tuh',  'makin', 'kesini',  'glowing',  'cantik',  'gitu',  'kalo',  'kalian', 'perhatiin',  'dulu',  'dia',  'belum',  'semulus',  'sekarang', 'dan',  'bibirnya', 'juga', 'kering', 'pucet',  'belum',  'pink', 'kaya', 'sekarang', 'gini', 'ini', 'mah', 'donatur', 'skincare', 'nya', 'kenceng'] ['pada',  'ngerasa',  'gak',  'sih',  'nanon',  'tuh',  'makin', 'kesini',  'glowing',  'cantik',  'gitu',  'kalo',  'kalian', 'perhatiin',  'dulu',  'dia',  'belum',  'mulus',  'sekarang', 'dan',  'bibir',  'juga',  'kering',  'pucet',  'belum',  'pink', 'kaya', 'sekarang', 'gin', 'ini', 'mah', 'donatur', 'skincare', 'nya', 'kenceng']

## 3.4 SMOTE
Penggabungan  teknik  SMOTE  setelah  penerapan  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF  memberikan  solusi efisien untuk menangani ketidakseimbangan kelas dalam dataset teks. Dengan menciptakan sampel sintetis pada kelas  minoritas  yang  kurang  terwakili,  SMOTE  meningkatkan  variasi  kata-kata  penting,  mengatasi ketidakseimbangan,  dan  meningkatkan  performa  model  klasifikasi.  Penting  untuk  menyesuaikan  parameter SMOTE  sesuai  dengan  karakteristik  data teks.  Melalui  integrasi  pembobotan  kata  TF-IDF  dan  SMOTE,  dapat meningkatkan kemampuan model dalam menangani ketidakseimbangan kelas dalam konteks analisis teks. Setelah menerapkan teknik SMOTE, tercapai keseimbangan antara kelas positif, negatif, dan netral dalam data. Jumlah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
sampel pada pembagian data dengan rasio 80:20 setara sebanyak 1240, sementara pembagian dengan rasio 70:30 menggunakan total data sebanyak 1093.

## 3.5 Klasifikasi SVM

## a. Pembagian data
Pembagian data sebelum menerapkan metode SVM penting dilakukan unuk memastikan keefektikan model. Data  terbagi  menajdi  2  bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  training  diguakan  untuk  melatih algoritma,  sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  menguji  dan  mengetahui  performas  model  pada  saat pengujian. Dalam pengelolaan data  dapat diterapkan pembagian dengan rasio 80: 20 yaitu 1734 data training dan 434 data testing menghasilkan akurasi untuk Kernel Polynomial  sebesar 84,56% dan Kernel Rbf sebesar 86,17%. Berbeda dengan pembagian data 70:30 dari total 2168 data terbagi  menjadi data training sebanyak 1517 data dan data testing 651 data, ini menghasilkan akurasi sebesar 82,48% menggunakan kernel Polynomial dan 84,94% menggunakan kernel RBF telah ditentukan untuk proses pelatihan atau pengujian, dialokasikan untuk  tujuan  validasi  atau  pengujian  tambahan.  Pendekatan  pembagian  ini  tidak  hanya  memastikan  bahwa model  yang  dikembangkan  memiliki  akurasi  yang  optimal,  tetapi  juga  membantu  dalam  memitigasi  risiko overfitting dan memvalidasi keandalan model terhadap dataset yang belum pernah dilihat sebelumnya. Berikut ini adalah hasil dari data training dan data testing pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Data Training dan Data Testing
Hasil Data Training Hasil Data Testing
769      tololmeroket percayalah rumah tangga uji gas
...
1069     fickseeling terlucu cowok nolak bwt nemenin m...
1444        budget  skincare  serum  rekomendasiin  brand kieh...
810      tanyakanrl gue mikirnya kalo bundir ikhlas ba... 1297     skincare korea termantul versi restock skinca... ... 737     skincare brand local korang teringin nak try n... 1036        harini  let  skincare  amp  makeup  boxes  tau susun...
1610     erenapalevi westenthu rhode nama tengahnya ha...
2062     kdrama menfess halsuiso semangat tante anak a...
1700     tanyakanrl skincare brandnya aja cocok kulit ...
1744          halo  gays  sma  kya  acne  fighter  sembuh jerawat...
1550          dips  penelitianku  butuh  responden  wanita beru...
8       ingredients skincare fav 2023 glycolic acid po... 343     hai dermafriends yuk belajar tujuan ketiga ski... 528          hai  haii  buka  nih  temen  temen  kemarin kebagian...
... 1662        help  open  jastip  handcarry  korea  indonesia rea...
221      yoush66 tanyakanrl brand skincare make tau br...
265     kali nemu skincare kunyit nya bikin kepo bgt g... 7       pakai skincare dapet 1jt nayeonchallenge nya g... 629            convomfs  exfoliasi  wajib  der  benerin  basic sk... Name: STOP_REMOVAL, Length: 1626, dtype: object Name: STOP_REMOVAL, Length: 542, dtype: object

## b. Klasifikasi SVM
Klasifikasi  SVM  pada  penelitian  ini  menggunakan  2  kernel  yaitu  SVM  RBF  Kernel  dan  SVM  Polynomial Kernel.  Kernel  RBF  menggunakan  gamma  =  0,1  dan  C=10,  sedangkan  Kernel  Polynomial  menggunakan degree  =  1,  dan  gamma  =  0,5  ,  Kernel  rbf  menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  sebesar  86,17%.  Hasil  dari pengujian perbandingan kernel RBF dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Perbandingan Kernel RBF dan Polynomial
RBF Polynomial 80:20  86,17% 84,56% 70:30  84,94% 82,48%
c. Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  confusion  matrix  melalui  library  SVM,  data  yang  diguanakn sebanyak 2168 tweet dengan pembagian data menjadi data training dan data testing. Pengujian telah melalui proses klasifikasi sebelumnya. Hasilnya adalah sebuah matriks dengan orde 3x3 yang menampilkan tabel hasil metode SVM yang dikombinasikan dengan kernel, mencakup nilai akurasi, presisi, dan recall dari distribusi kelas yang diperoleh. Berikut hasil dari confusion matrix. Hasil pengujian Confusion Matrix dengan pembagian data 80:20  dapat dilihat pada Tabel 9 sedangkan hasil pengujian  Confusion Matrix  dengan pembagian data 70:30 dapat dilihat pada Tabel 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Pengujian 80:20
Kernel Accuracy  Precision Recall RBF 86,17% 87,66% 61,33% Polynomial 84,56% 77,00% 61,33% Tabel 10. Hasil Confusion Matrix Pengujian 70:30 Kernel Accuracy  Precision Recall RBF 84,94% 82,33% 58,66% Polynomial 82,48% 72,33% 59,33%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  pada  analisis  sentimen  terhadap  skincare dalam  bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  dataset  yang  terdiri  dari  2168  data  tweet.  Data  tersebut  dibagi dengan  rasio  80:20  dan  70:30  untuk  variasi  analisis.  Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa  mayoritas masyarakat  cenderung  mengekspresikan  sentimen  netral  terkait  skincare,  namun  terdapat  juga  respon  positif, negatif, dan netral. Untuk memperdalam pemahaman pola sentimen, penelitian ini menerapkan model algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  dua  jenis  kernel,  yaitu  RBF  dan  Polynomial.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa penggunaan kernel RBF  memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi, mencapai 86,17%, sementara  kernel  Polynomial  menghasilkan  akurasi  sebesar  84,56%.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan mendalam terkait preferensi dan respons masyarakat terhadap produk skincare dalam bahasa Indonesia di platform media sosial. Hasil penelitian ini dapat digunakan menjadi referensi untuk pengembangan penelitian berikutnya.

## REFERENCES
[1] Irbah salsabila and Yuliant Sibaroni, “Multi Aspect Sentiment of Beauty Product Reviews using SVM and Semantic Similarity,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  5,  no.  3,  pp.  520–526,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i3.3078.
[2] K. S. Putri, I. R. Setiawan, and A. Pambudi, “Analisis Sentimen Terhadap Brand Skincare Lokal Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Technol.  J. Ilm., vol. 14, no. 3, p. 227, 2023, doi: 10.31602/tji.v14i3.11259.
[3] D.  Marlina,  T.  Basuki  Kurniawan,  M.  Zaki  Zakaria,  S.  Farahnasihah  binti  Abdullah,  J.  Farmasi,  and  P.  Kesehatan Kemenkes Palembang, “Sentiment Analysis on Natural Skincare Products,” J. Data Sci., vol. 2022, no. August, p. 12, 2022, [Online]. Available: http://ipublishing.intimal.edu.my/jods.html
[4] A.  P.  Nardilasari,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  T.  Tukino,  and  B.  Priyatna,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.
[5] N. Hendrastuty, A. Rahman Isnain, and A. Yanti Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” vol. 6, no. 3, 2021.
[6] M. H. Wicaksono, M. D. Purbolaksono, and S. Al Faraby, “Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily,” eProceedings Eng., vol. 10, no. 3, pp. 3591–3600, 2023, [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20631/19944%0Ahttps://ope nlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20631
[7] W. W. Kamal, “Analisis Sentimen Ulasan Produk Skincare Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Forum Female Daily),” p. 65, 2021.
[8] X. Wang, Z. Yan, Y. Zeng, X. Liu, X. Peng, and H. Yuan, “Research on correlation factor analysis and prediction method of overhead transmission line defect state based on association rule mining and RBF-SVM,” Energy Reports, vol. 7, pp. 359–368, 2021, doi: 10.1016/j.egyr.2021.01.058.
[9] T.  M.  Permata  Aulia,  N.  Arifin,  and  R.  Mayasari,  “Perbandingan  Kernel  Support  Vector  Machine  (Svm)  Dalam Penerapan  Analisis Sentimen Vaksinisasi Covid-19,” SINTECH (Science  Inf. Technol. J., vol. 4, no. 2, pp. 139–145, 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.762.
[10]  S.  Rabbani,  D.  Safitri,  N.  Rahmadhani,  and  M.  K.  Anam,  “Perbandingan  Evaluasi  Kernel  SVM  untuk  Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM: Comparative Evaluation of SVM Kernels for Sentiment Classification in Fuel Price Increase Analysis,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2023.
[11]  S. Styawati, A. R. Isnain, N. Hendrastuty, and L. Andraini, “Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on  Twitter  Data  Sentiment  Analysis,”  J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT,  vol.  6,  no.  1,  pp.  56–60,  2021,  doi: 10.30591/jpit.v6i1.3245.
[12]  T. Safitri, Y. Umaidah, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Grup Musik BTS Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”  J.  Appl.  Informatics  Comput.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  28–35,  2023,  doi: 10.30871/jaic.v7i1.5039.
[13]  A.  F.  Rochim,  K.  Widyaningrum,  and  D.  Eridani,  “Performance  Comparison  of  Support  Vector  Machine  Kernel Functions in Classifying COVID-19 Sentiment,” 2021 4th Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2021, pp. 224–228, 2021, doi: 10.1109/ISRITI54043.2021.9702845.
[14]  H. Saputra, “Analisis Sentimen Pada Vaksin Booster Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Multiclass Di Twitter,” vol. 3, no. 10, pp. 1–26, 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7425
[15]  B. Rais, S. Suhardi, and R. P. I. P. Sari, “Critical Discourse Analysis of Additional Information in Skincare Products,” Eralingua J. Pendidik. Bhs. Asing dan Sastra, vol. 4, no. 1, p. 89, 2020, doi: 10.26858/eralingua.v4i1.12519.
[16]  C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 2, pp. 145– 160, 2022.
[17]  P. Fremmuzar and A. Baita, “Uji Kernel SVM dalam Analisis Sentimen Terhadap Layanan Telkomsel di Media Sosial Twitter,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 12, no. 2, pp. 57–66, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.9460.
[18]  T. A. Dewi and E. Mailoa, “Perbandingan Implementasi Metode Smote Pada Algoritma Support Vector Machine (Svm) Dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat Tentang Mixue,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 3, pp. 849–855, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.289.
[19]  S. Rabbani, D. Safitri, N.  Rahmadhani,  A.  A. F. Sani,  and M.  K.  Anam, “Perbandingan  Evaluasi  Kernel SVM untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 153–160, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.897.
[20]  N. S. Ramadhanti, W. A. Kusuma, and A. Annisa, “Optimasi Data Tidak Seimbang pada Interaksi Drug Target dengan Sampling dan Ensemble Support Vector Machine,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, p. 1221, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020762857.
[21]  A. A. Aldino, R. R. Suryono, and R. Ambarwati, “Analysis of Covid-19 Cash Direct Aid (BLT) Acceptance Using K- Nearest  Neighbor  Algorithm,”  IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst.,  vol.  16,  no.  2,  p.  193,  Apr.  2022,  doi: 10.22146/ijccs.70801.
[22]  I.  Aida  Sapitri  and  M.  Fikry,  “Pengklasifikasian  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Whatsapp  Pada  Google  Play  Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. TEKINKOM, vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.773.
[23]  A. A. Munandar, F. Farikhin, and C. E. Widodo, “Sentimen Analisis Aplikasi Belajar Online Menggunakan Klasifikasi SVM,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 2, p. 77, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i2.4747.