## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR BERITA DETIK.COM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPORT VEKTOR MACHINE (SVM)
Hendiana 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuanagan No. 10 B Majasem, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia hendiana1933@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  konteks  analisis  sentimen  terhadap  komentar  berita,  permasalahan  utama  adalah  kompleksitas dalam  memahami  dan  menyebarkan  opini  serta  tanggapan  masyarakat  terhadap  berita  .  Dengan  banyaknya komentar yang besar, menilai apakah umpan balik bersifat positif atau negatif, menjadi tugas yang rumit. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  pendekatan  yang  canggih  dan  efektif,  seperti  menggunakan  algoritma  SVM,  untuk meningkatkan presisi dan efisiensi analisis sentimen.dalam  penelitian Data berisi 1000 komentar dari berbagai judul dan topik berita yang diambil dari website berita Detik .Com.komentar tersebut di Analisis menggunakan algoritma SVM untuk menentukan tingkat sentimen negatif dan positif. Performa SVM dalam analisis sentimen diukur  dengan  perhitungan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score.dari  400  komentar  yang  menghasilkan  288 komentar negatif dengan  nilai presisi:0.99, recall:0.98, dan f-score:0.99 dan 112 komentar positif dengan  nilai presisi :0.95, recall:0.98, dan f-score: 0.96, dengan akurasi sebesar 0.98Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kompleksitas  bahasa  Indonesia  dalam  komentar  berita  di  Detik.com  mempengaruhi  sentimen  distribusi.  Hasil menunjukkan  bahwa  sentimen  negatif  lebih  dominan  daripada  sentimen  positif  dalam  komentar  berita  di Detik.com Berdasarkan temuan penelitian, disarankan agar pengembangan model analisis sentimen lebih lanjut mempertimbangkan peningkatan dalam mengatasi kompleksitas bahasa Indonesia.
Kata kunci :  Analisis Sentimen, SVM ,Komentar Berita,Detik.com,TF-ID,Kompleksitas Opini

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat, bidang  Informatika  menjadi  pilar  utama  yang mengakibatkan  dampak  signifikan  pada  berbagai aspek  kehidupan.  Transformasi  digital  menciptakan paradigma baru di dunia teknologi, bisnis, pendidikan,  dan  sektor  lainnya,  khususnya  dalam analisis  sentimen  terhadap  komentar  berita  di platform daring.  Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen terhadap komentar berita di situs detik.com, sebagai  sumber  berita  utama  bagi  masyarakat Indonesia.  Kompleksitas  dalam  memahami  dan mengevaluasi  opini  serta  tanggapan  masyarakat terhadap  berita  menjadi  tantangan  utama,  terutama dengan jumlah komentar yang besar. Oleh karena itu, penelitian  ini  mengusulkan  pendekatan  dengan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  meningkatkan  ketepatan  dan  efisiensi analisis  sentimen  terhadap  komentar  berita.  Tujuan utama penelitian adalah mencari pengaruh kompleksitas  bahasa  Indonesia  dalam  konteks komentar  berita  terhadap  akurasi  analisis  sentimen, dengan  harapan  dapat  mengisi  kesenjangan  literatur dan  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan metode  analisis  sentimen  dalam  konteks  berita daring.  Implikasi  besar  dari  hasil  penelitian  ini melibatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap sentimen  masyarakat  terhadap  berita  di  era  digital. Jika  berhasil,  model  analisis  sentimen  berbasis  SVM dapat  menjadi  alat  penting  bagi  praktisi  media, peneliti,  dan  pengambil  keputusan,  serta  berpotensi untuk pengembangan alat serupa pada platform berita
lainnya, meningkatkan efektivitas pengelolaan konten berita di era digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat, bidang  Informatika  menjadi  pilar  utama  yang memberikan  dampak  signifikan  pada  berbagai  aspek kehidupan.  Transformasi  digital  telah  menciptakan paradigma baru di dunia teknologi, bisnis, pendidikan, dan  sektor lainnya, dengan penelitian ini berfokus  pada  analisis  sentimen  terhadap  komentar berita di situs detik.com sebagai sumber berita utama bagi  masyarakat  Indonesia.  Tantangan  utama  yang muncul  dalam  konteks  analisis  sentimen  terhadap komentar  berita  adalah  kompleksitas  dalam  menilai opini  dan  tanggapan  masyarakat,  terutama  dengan volume  komentar  yang  besar.  Oleh  karena  itu, diperlukan  pendekatan  canggih  dan  efektif,  seperti penggunaan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM),  untuk  meningkatkan  ketepatan  dan  efisiensi analisis  sentiment.dalam  komentar  netizen  pada portal  berita  online  di  Indonesia  menggunakan metode Neural Language Processing dengan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi sebesar 53,88%, dengan Recall 49,69%, Precision 48,77%, Classification error 46,12%,  dan  fmeasure  49,23%.  Temuan  ini  dapat menjadi  dasar  bagi  portal  berita  untuk  menerapkan sistem  filtering  guna  meminimalisir  kasus  Hate Speech  di  media  online[1].pada  analisis  sentimen judul  berita  online  ekonomi  terkait  COVID-19 menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.
Dengan  1000  data  judul  berita  yang  diberi  label positif  dan  negatif,  uji  coba  menunjukkan  performa terbaik  pada  rasio  9:1  dengan  akurasi  76%,  presisi 80,48%, recall 89,18%, dan f-measure 84,61%. Hasil ini  menggambarkan  efektivitas  metode  SVM  dalam mengukur  sentimen  terhadap  berita  ekonomi  di  era pandemi[2].SVM dan TF-IDF untuk mengklasifikasikan  opini  masyarakat  di  Twitter terkait  New  Normal  di  Indonesia.  Dengan  akurasi 76.5%, recall 90.91%, dan presisi 70.80%, penelitian ini  berhasil  mengidentifikasi  opini  sebagai  positif atau  negatif  terhadap  tatanan  New  Normal.  Metode ini  memanfaatkan  crawling  data  melalui  RapidMiner untuk  mengumpulkan  data  dari  Twitter.  Temuan  ini dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan  terkait  New  Normal[3].  mengeksplorasi opini  masyarakat  Indonesia,  khususnya  di  Twitter, terkait vaksin Covid-19 dengan mengumpulkan 3131 cuitan  yang  diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif dan  negatif.  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  untuk  klasifikasi  data,  mencapai akurasi terbaik sebesar 94.88% dengan perbandingan data  training  90%  dan  data  testing  10%.  Analisis asosiasi  teks  pada  sentimen  positif  menyoroti  kata- kata terkait sehat, dukungan, dan ekonomi, sementara sentimen  negatif terkait dengan ketakutan, virus, dan efek  samping  vaksin.  Hasil  negatif  dianalisis menggunakan  diagram  pohon  untuk  pemecahan masalah.  Studi  ini  memberikan  wawasan  tentang pandangan  masyarakat  terhadap  vaksin  Covid-19  di Indonesia  melalui  platform  Twitter[4].Penelitian  ini menggunakan  analisis  sentimen  dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan  berita  menjadi  dua  kelas,  yaitu positif  dan  negatif.  Dikembangkan  sebuah  aplikasi berbasis  CodeIgniter  (PHP)  yang  menggunakan  100 data  berita  dari  detikcom.  Aplikasi  mencapai  tingkat akurasi  sebesar  76%,  membantu  dalam  menilai tingkat  opini  positif  atau  negatif  dari  berita tersebut[5].Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan dataset berisi 1000  tweet  untuk  mengklasifikasikan  sentimen masyarakat  terhadap  tokoh  masyarakat  di  Twitter. SVM dikombinasikan dengan pembobotan menggunakan  TF-IDF.  Kernel  terbaik  adalah  RBF dengan  akurasi  rata-rata  sebesar  84%,  menggunakan nilai  c  1,  gamma  0,01,  ambang  batas  0.3,  dan maksimal iterasi 1000 kali. Studi ini bertujuan  untuk menganalisis  dan  mengukur  kinerja  SVM  dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap tokoh masyarakat di platform Twitter[6].membahas dampak pandemi  COVID-19  terhadap  industri  perfilman Indonesia  dan  adaptasi  pelaku  industri  dengan memanfaatkan teknologi streaming online, khususnya aplikasi  Iflix.  Data  ulasan  Iflix  (4,501  ulasan)  dari Januari  hingga  Maret  2021  dianalisis  menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan akurasi  tertinggi  pada  skenario  70%  data  latih  dan 30%  data  uji  (93,45%).  Visualisasi  sentimen  positif mencakup kata-kata seperti film, bagus, aplikasi, dan
menghibur,  sedangkan  sentimen  negatif  mencakup kata-kata  seperti  jelek,  lama,  dan  pulsa.  Ulasan negatif  dianalisis  menggunakan  diagram  fishbone untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  seperti  price, product,  people,  process,  dan  promotion[7].Data tweet  diolah  dengan  text  preprocessing  dan diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  Support Vector  Machine  dengan  empat  parameter  kernel. Kernel  linear  memiliki  presisi  terbaik  (80%),  kernel sigmoid  memiliki  recall  terbaik  (85%),  dan  kernel sigmoid  memiliki  akurasi  terbaik  (81%).  Penelitian ini memberikan gambaran tentang sentimen masyarakat  terhadap  tokoh  tersebut  di  platform Twitter[8].Sentimen  analis  pada  Twitter  melibatkan proses  memahami,  mengekstrak,  dan  mengolah  data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi  sentimen  yang  terkandung  dalam  tweet. Pendekatan  text  mining  menjadi  alternatif  terbaik untuk  mengartikan  makna  dari  berbagai  macam konten  yang  terdapat  pada  tweet.  Pengklasifikasian konten  positif  dan  negatif  menjadi  sangat  penting bagi pengguna Twitter untuk menilai seberapa positif atau  negatif  sentimen  dari  sebuah  tweet[9].Penelitian ini  menggunakan  teknik  web  scraping  untuk mengumpulkan  data  ulasan  pelanggan  Indihome  dari Twitter. Analisis sentimen dilakukan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), menghasilkan  akurasi  tertinggi  pada  metode  kernel Radial  Basis  Function  (RBF)  sebesar  88,47%  pada Maret dan 98,06% pada April 2021. Mayoritas ulasan pelanggan  cenderung  negatif,  terutama  terkait masalah  sinyal  internet  yang  lambat,  hilang,  atau mati.  Ulasan  positif  dan  netral  menyoroti  respons pihak  Indihome  terhadap  keluhan  pelanggan  dan berisi pertanyaan serta tips terkait layanan  Indihome. Penelitian  ini  memberikan  gambaran  sentimen pelanggan  terhadap  Indihome  dan  evaluasi  akurasi algoritma SVM dalam menganalisis ulasan Twitter[10].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Dataset  dalam  penelitian  ini  berjumlah  1000 komentar  dari  berbagai  judul  berita  dan  topik  berita yang  di  ambil  dari  website  berita  Detik  .Com.Setiap komentar  tersebut  nantinya  di  analisis  mengunakan algoritma  Suport  Vektor  Machine(SVM)  untuk menentukan tingkat sentimen dari komentar yang ada di  dataset,  yaitu  menentukan  negatif  dan  positif. Performa  algoritma  Suport  Vektor  Machine(SVM) dalam  analisis.Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  berjumlah  1000  komentar  yang diambil  dari  platform  berita  detik.com.proses pengumpulan  data  dilakukan  melalui  teknik  web scraping dengan menggunakakan bahasa pemrograma python di platform Google Colabotary.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  tentang  penelitian Analisis  Sentimen  terhadap  komentar  Berita  di
detik.com  Menggunakan  Algoritma  SVM  adalah Menggunakan Web Scraping Data di Detik.com. a. Identifikasi sumber data Sumber  data  yang  digunakan  adalah  Detik.Com. platform  berita  online  ,Ini  adalah  tempat  di  mana pengguna  dapat  membaca  berita  dari  berbagai topik  dan  memberikan  komentar  tentang  berita yang ada di website Detik.Com.
b. Pengumpulan Data dengan Web Scraping Untuk  memperoleh  jumlah  komentar  yang  lebih besar,  teknik  web  scraping  digunakan  dalam penelitian  ini.  Ini  adalah  proses  otomatis  untuk mengumpulkan  data  dari  halaman  web.  menyalin link  halaman  judul  berita  di  detik.com,  dan memasukkannya  ke  dalam  kode  perintah  yang sudah dibuat sebelumnya pada Google Colaboratory.  Dengan  metode  ini,  diperoleh  data sebanyak 1000 komentar.
c. Pengolahan Data Setelah  komentar  terkumpul,  langkah  selanjutnya adalah  pengolahan  data.  Data  ulasan  disimpan dalam  format  yang  sesuai,  yaitu  spreadsheet, untuk  mempermudah  analisis  dan  penggunaan data selanjutnya. Proses pengolahan data mencakup  tahapan  transformasi  data  cleansing, tokenizing,  stopwords  removal,  dan  stemming. Semua  ini  bertujuan  untuk  mempersiapkan  data mentah yang belum terstruktur menjadi data yang siap  digunakan  untuk  tahap  berikutnya  dalam analisis sentimen.

## 3.3. Discovery of Knowledge in Databases (KDD)
Metode  Dalam  Teknik  Analisis  Data  pada penelitian ini menggunakan metode KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases).  Discovery  of Knowledge  in  Databases  (KDD)  merupakan  suatu prosedur  yang  diterapkan  untuk  menemukan  pola- pola  yang  berguna  dan  menggali  informasi  dari dataset  yang  besar.  Tujuan  utama  dari  proses  KDD ini adalah  mengekstraksi pengetahuan atau informasi yang tersembunyi dalam data yang sebelumnya tidak dapat diidentifikasi Pemrosesan Awal Data.
Terdapat  5  proses  text  mining  tahapan  pada KDD yaitu:
a. Data Selection
b. Text Preprocessing
c. Transformation
d. Data Mining
e. Evaluation
3.4. Algoritma Suport Vektor Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran  mesin  yang digunakan  untuk tugas-tugas  klasifikasi  dan  regresi.  Tujuannya  adalah membangun  model  yang  dapat  memisahkan  data  ke dalam  kelas  atau  memprediksi  nilai  kontinu.  Berikut adalah  beberapa  konsep  dasar  tentang  algoritma SVM:
a. Pemisahan Marginal Maksimum SVM  bertujuan  untuk  menciptakan  "hyperplane" yang  memaksimalkan  margin,  yaitu  jarak  antara hyperplane  dan  titik-titik  terdekat  dari  kedua kelas.  Margin  ini  merupakan  batas  kepercayaan klasifikasi.
b. Vektor Dukungan (Support Vectors) SVM  hanya  bergantung  pada  sebagian  kecil  dari data  yang  disebut  "support  vectors",  yaitu  titik- titik  data  yang  mendefinisikan  margin  dan mempengaruhi penentuan hyperplane.
c. Kernel SVM  dapat  mengatasi  data  yang  tidak  linier dengan menggunakan fungsi kernel. Fungsi kernel mentransformasikan  data  ke  dalam  dimensi  yang lebih  tinggi,  di  mana  pemisahan  linier  menjadi mungkin.  Contoh  kernel  umum  termasuk  kernel linear,  polynomial,  dan  radial  basis  function (RBF).
d. Regularisasi SVM  menggabungkan  elemen  regularisasi  dalam fungsinya untuk menghindari overfitting. Parameter  C  digunakan  untuk  mengontrol  tingkat regularisasi;  nilai  C  yang  lebih  tinggi  cenderung memberikan  margin  yang  lebih  kecil  dan  lebih ketat.
e. Klasifikasi Setelah  pelatihan,  SVM  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  data  baru.  Data  baru  diklasifikasikan berdasarkan  posisinya  terhadap  hyperplane  yang telah ditentukan selama pelatihan.

## 3.5. Term Frequency-Inverse Document
Frequency (TF-IDF)
adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  seberapa  penting  suatu  kata  dalam suatu  dokumen  terhadap  kumpulan  dokumen  yang lebih  besar.  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan bobot  kepada  kata-kata  berdasarkan  seberapa  sering kata tersebut muncul di suatu dokumen dan seberapa jarang  kata  tersebut  muncul  di  seluruh  kumpulan dokumen. TF-IDF sering digunakan dalam pemrosesan  teks,  pengelompokan  dokumen,  dan analisis sentimen.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Collection
Pada penelitian  ini  data  yang  digunakan  bertipe sekunder.  Data  diambil  dari  komentar  pengguna website berita online detik.Com. Proses pengumpulan data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  Web Scraping  .  Hasil  dari  proses  scraping  dihasilkan  data
berjumlah  1000  komentar  yang  berasal  dari  bebagai judul berita dari setiap topik, hasil scraping kemudian disimpan ke dalam format xlxs file.

## 4.2. Data Selection
Data yang dipilih pada penelitian ini adalah data komentar berita onnline pada platfor berita detik.com dari  berbagai  judul  dan  topik  berita.  Setelah  proses scraping  dilakukan,  menghasilkan  sebanyak  1000 data  komentar  dengan  2  atribut  yaitu  Nama,dan Komentar . Dari jumlah 2 atribut tersebut hanya akan digunakan 1 atribut saja.
Gambar 2. Data awal

## 4.3. Text Preprocessing
Text  preprocessing  adalah  serangkaian  langkah atau  teknik  yang  digunakan  untuk  membersihkan, mentransformasi,  dan  mempersiapkan  data  teks sebelum  diolah  lebih  lanjut  oleh  algoritma  atau model.  Data  yang  diperoleh  melalui  Data  Scraper tidak  selalu  berada  dalam  kondisi  ideal  untuk diproses.  Terkadang,  data  tersebut  menghadapi berbagai masalah yang dapat memengaruhi hasil dari proses  penambangan  itu  sendiri,  seperti  nilai  yang hilang  dan  data  yang  berlebihan.  Sehinnga  langkah pra-pemrosesan dibutuhkan untuk untuk meningkatkan kualitas data dan memfasilitasi analisis atau  pemrosesan  lebih  lanjut.  Adapun  tahap  dalam preprocessing dilakukan sebagai berikut : a. Lowercasing Tahapan  lowercasing    adalah  proses  mengubah huruf  kapital  pada  dataset  agar  menjadi  huruf kecil.  Tujuan  utama  dari  lowercasing  adalah membuat teks lebih seragam dalam hal kapitalisasi,  sehingga  meminimalkan  perbedaan kapitalisasi yang mungkin ada dalam data teks.
Gambar 3. Proses dan hasil lowercasing
b. Tokenizing
Pada  tahap  ini  teks  atau  kalimat    akan  dipecah menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil,  yang  disebut dengan  token,Mengunakan  modul  nltk  tokenize dan package ‘punkt’.
Gambar 4. Proses dan hasil tokenizing
c. Cleaning Data Pada  tahap  cleansing  data  dibersihkan  dari elemen-elemen  yang  tidak  relevan  atau  tidak diinginkan,  seperti  tanda  baca,  angka,  karakter khusus,  atau  spasi  ganda,menggunakan  yang namanya  modul  re.  Selain  itu,  tahap  ini  juga mencakup  penghapusan  data  yang  duplikat  atau redundant. Penghapusan tersebut dilakukan karena dianggap sebagai gangguan (Noise) dalam data dan tidak memiliki relevansi yang diperlukan dalam  analisis  sentimen.  Proses  ini  bertujuan untuk menyempurnakan kualitas data, memastikan  fokus  pada  informasi  yang  memiliki dampak  signifikan  terhadap  evaluasi  sentimen, dan menghilangkan duplikasi yang dapat memengaruhi akurasi hasil analisis
Gambar 5. Proses dan hasil clensing
d. Stopwords Removal Tahap  stopword  removal  adalah  langkah  dalam pra-pemrosesan teks yang melibatkan penghapusan kata-kata penghenti (stopwords) dari suatu  teks.  Stopwords  adalah  kata-kata  umum yang  sering  muncul  namun  cenderung  tidak memberikan
kontribusi signifikan pada pemahaman atau analisis konten. Contoh stopwords kata-kata seperti seperti di, ke, ini, dan dari.  Penghapusan  kata  sambung  ini  bertujuan untuk menyusutkan kalimat ulasan sehingga lebih ringkas.
Gambar 6. Proses dan hasil stopwords
e. Stemming
Stemming  adalah  proses  menghilangkan  awalan atau  akhiran  kata  sehingga  hanya  menyisakan akar  kata  atau  bentuk  dasar  kata.  Dalam  bahasa Indonesia, Sastrawi adalah salah satu library yang menyediakan  algoritma  stemming  untuk  Bahasa Indonesia.  Sastrawi  menggunakan  algoritma berbasis  aturan  (rule-based)  dan  kamus  untuk melakukan  proses  stemming  dan  mendownload hasil  text  preprocessing.  aturan  (rule-based)  dan kamus  untuk  melakukan  proses  stemming  dan mendownload hasil text preprocessing.
Gambar 7. Proses dan hasil stemming
f. Labelling Sebelum  Memberikan  label  kita  ubah  menjadi clustering  pada  data  dengan  jumlah  cluster (num_clusters)  sebanyak  2  menggunakan  K-
Means  untuk  memudahkan  memberi  label  pada data. Pada tahap pelabelan menggunakan algoritma K-Means, data diubah menjadi clustering,denngan  cluster  1  adalah    positif  dan cluster 0 adalah negatif.
Gambar 8. Proses pengclusteran K-Means
Gambar 9. Proses dan hasil pelabelan

## Gambar 10. Proses TF-IDF

## 4.4. Transformation
Proses  transformasi  melibatkan  penerapan algoritma  pembobotan  kata  yang  dikenal  dengan Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF- IDF).  Setiap  kata  yang  terdapat  dalam  ulasan  akan diberikan  nilai  bobot  yang  dihasilkan  melalui perhitungan menggunakan algoritma TF-IDF. Hal ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana suatu kata dianggap  penting  dalam  suatu  dokumen.  Dimana setiap  kata  dalam  data  akan  dihitung  berpa  kali  kata tersebut  muncul.Hasil  data  yang  sudah  di  tokenisasi akan di ekstrak kata yang sring muncul. Pada data uji akan di konversi dari data uji kedalam refrentasi TF- IDF  yang  sesuai  dengan  kosakata  yang  telah  di vektorizer.

## 4.5. Data Mining
Setelah  melalui  proses  preprocessing  dan ekstraksi  data  komentar,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  klasifikasi.  Pada  tahap  klasifikasi  ini, algoritma  yang  digunakan  adalah  Suport  Vektor Machine(SVM). Sebelum memasuki tahap klasifikasi,  dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian utama,  yaitu  data  training  dan  data  testing  dengan pembagian rasio 20:80,30:70 , dan 40:60 .
Pada skenario Pertama Pembagian data pelatihan  dan  data  uji  dengan  rasio  80  :  20  dimana data  latihan  berjumlah  800  komentar  dan  data  uji berjumlah 200 komentar.
Gambar 11. Proses pembagian data 1
Pada  skenario  kedua  Pembagian  data  pelatihan dan data uji dengan rasio 70 : 30 dimana data latihan berjumlah  700  komentar  dan  data  uji  berjumlah  300 komentar.
Pada  skenario  ketiga  Pembagian  data  pelatihan dan data uji dengan rasio 60 : 40 dimana data latihan berjumlah  600  komentar  dan  data  uji  berjumlah  400 komentar.
Gambar 13. Proses pembagian data 3

## 4.6. Klarifikasi Algoritma Suport Vektor Machine(SVM)
Setelah  proses  pembagian  dataset  selesai, langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  dataset  ke dalam  model.  Pembuatan  model  SVM  dilakukan dengan  menggunakan  modul  SVC  Kernel  linear untuk  melatih  model  pada  data  yang  sudah diekstraksi  fiturnya  menggunakan  metode  TF-IDF. Kelebihan  dari  kernel  linear  adalah  sederhana  dan efisien,  terutama  ketika  data  secara  intrinsik  dapat dipisahkan secara linear. Disini kelas ‘SVC’ di impor dari  pustaka  scikit-learn  dan  menginisialisasi  objek model  SVM  dengaan  kernel  linear  kemudian menggunakan metode .fit() untuk melaatih model.
Gambar 14. Proses pemodelan SVM kernel linear

## 4.7. Evaluasi
Evaluasi  model  klasifikasi  pada  tahap  ini dilakukan  untuk  mengukur  seberapa  baik  performa Suport  Vektor  Machine(SVM)  pada  tugas  analisis sentimen. Beberapa parameter evaluasi yang digunakan  mencakup  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f- score. Hasil evaluasi akan ditampilkan dibawah.
Uji  data  pertama  dari  200  komentar  yang menghasilkan 142 komentar negatif dengan nilai dari precision,recall,dan  f-score  :0.99  dan  58  komentar positif dengan nilai dari precision, recall, dan f-score: 0.98,yang menghasilkan nilai accuracy sebesar: 0.99
Gambar 15. Proses dan hasil uji evaluasi 1
Uji  data  kedua  dari  300  komentar  yang menghasilkan 217 komentar negatif dengan nilai dari precision:0.99,  recall:0.98,  dan  f-score:0.99  dan  83 komentar  positif  dengan  nilai  dari  precision:0.95, recall:0.98,  dan  f-score:  0.96,  yang  menghasilkan nilai accuracy sebesar 0.98
Gambar 16. Proses dan hasil uji evaluasi 2
Uji  data  ketiga  dari  400  komentar  yang menghasilkan 288 komentar negatif dengan nilai dari precision:0.99,  recall:0.98,  dan  f-score:0.99  dan  112 komentar  positif  dengan  nilai  dari  precision:0.95, recall:0.98,  dan  f-score:  0.96,  yang  menghasilkan nilai accuracy sebesar 0.98
Gambar 17. Proses dan hasil uji evaluasi 3

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Temuan  utama  penelitian  ini  mengungkapkan bahwa kompleksitas bahasa Indonesia dalam komentar  berita  Detik.com  mempengaruhi  distribusi sentimen, dengan dominasi sentimen negatif daripada positif.  Hasil  ini  memberikan  pemahaman  yang berharga terkait respons pembaca terhadap berita dan menyoroti  pentingnya  penanganan  kompleksitas bahasa  dalam  meningkatkan  performa  algoritma analisis  sentimen.  Selain  itu,  sentimen  negatif  yang lebih  dominan,dari  uji  data  pertama  saja  yang berjumlah  200  komentar  ada  142  komentar  negatif dan 58 komentar positif. ini mengindikasikan potensi perbaikan  konten  berita  untuk  mengurangi  respons negatif,  sambil  tetap  mempertimbangkan  perlunya perhatian  khusus  terhadap  kompleksitas  bahasa Indonesia  guna  meningkatkan  akurasi  analisis
sentimen  secara  keseluruhan.Jadi  dalam  Penelitian selanjutnya  dapat  memperluas  cakupan  dataset  dan menerapkan  teknik-teknik  pemrosesan  bahasa  alami yang  lebih  canggih  untuk  meningkatkan  akurasi analisis  sentimen.  Selain  itu,  perlu  dilakukan kolaborasi  dengan  pihak  berita  untuk  memahami konteks  spesifik  yang  mungkin  mempengaruhi sentimen pembaca.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. N. U. A. N. Ulfah and ..., “Analisis Sentimen Hate  Speech  Pada  Portal  Berita  Online
Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI  (Jurnal  … .  Universitas  Multi Data Palembang, 2020.
[2]  A.  M.  Effendi, Analisis  sentimen  pada  judul berita  online  ekonomi  dengan  menggunakan Support Vector
Machine . etheses.uin- malang.ac.id, 2023. [Online]. Available: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/52250 [3]  A.  Gormantara,  “Analisis  Sentimen  Terhadap New  Normal  Era  di  Indonesia  pada  Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer (KONIK) .  researchgate.net,  2020.  [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/Alfredo- Gormantara/publication/342986951_Analisis_S entimen_Terhadap_New_Normal_Era_di_Indon esia_pada_Twitter_Menggunakan_Metode_Sup port_Vector_Machine/links/5f104f2a299bf1e54 8ba4c49/Analisis-Sentimen-Terhadap-New- Norma
[4]  A.  J.  PUTRA, Implementasi  Metode  Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Pada Data Ulasan Twitter Vaksin Covid-19 . dspace.uii.ac.id,  2021.  [Online].  Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/34613
[5]  R.  T.  Adek,  M.  Fikry,  and  U.  Khalil,  “News Opinion Classification Application With Support  Vector  Machine  Algorithm  Using
Framework  Codeigniter,” J.  Informatics  … , 2021, [Online]. Available: http://www.ojs.uma.ac.id/index.php/jite/article/v iew/5189 [6]  D. ARIFAH, PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENGKLASIFIKASIKAN  TWEET  UJARAN KEBENCIAN  TERHADAP  TOKOH  PUBLIK PADA  … .  repository.uin-suska.ac.id,  2020. [Online]. Available: http://repository.uin- suska.ac.id/25130/
[7]  S.  K.  HASNA, Analisis  Sentimen  Data  Ulasan menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Studi Kasus: Aplikasi Iflix) . dspace.uii.ac.id,  2021.  [Online].  Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/34393
[8]  I.  Taufik, Analisis  Sentimen  Terhadap  Tokoh Publik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  (SVM) .  repository.uinjkt.ac.id,  2018. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123 456789/59802
[9]  U.  Makhmudah, Analisis  Sentimen  Terhadap Tweet Kaum Homoseksual Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine . repository.unej.ac.id,  2019.  [Online].  Available: https://repository.unej.ac.id/handle/123456789/9 3827
[10]  D. R. RAMADHANTY, Implementasi Algoritma  Support  Vector  Machine  Pada Analisis  Sentimen  Data  Twitter  (Studi  Kasus: Ulasan  Tentang  Indihome  Pada  Platform Twitter) . dspace.uii.ac.id, 2021. [Online]. Available:
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/36015