## Analisis Sentimen Tentang Penggunaan Galon Bebas BPA di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Muhammad Iqbal Tri Atmojo, Estu Sinduningrum *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 miqb171@gmail.com, 2,* estu.ningrum@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: estu.ningrum@uhamka.ac.id Submitted: 08/12/2023 ; Accepted: 28/12/2023 ; Published: 29/12/2023
Abstrak – Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengklasifikasikan sentiment komentar pada platform X, Youtube, dan Tiktok terkait penggunaan galon bebas BPA di Indonesia. Dari 1200 data, setelah proses labeling, diperoleh 772 data dengan 552 data positif dan 220 data negatif. Hasil percobaan menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi sebesar 96.15%, sementara Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 84.55%. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi tinggi, memberikan informasi berharga bagi produsen, pemerintah, dan konsumen terkait penggunaan  BPA dalam galon air minum  di  Indonesia. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman peran sosial media dalam membentuk opini publik dan kebijakan terkait isu-isu lingkungan dan kesehatan.
Kata Kunci: Support Vector Machine; BPA; Naïve Bayes; Analisis Sentimen; Crossvalidation Data
Abstract– This research employs the Support Vector Machine algorithm to classify sentiment in comments on the X, Youtube, and Tiktok platforms regarding the use of BPA-free water gallons in Indonesia. From a total of 1200 data points, post-labeling, 772 data points were obtained, with 552 classified as positive and 220 as negative. The experimental results reveal that SVM achieves an accuracy of 96.15%,  while  Naïve Bayes achieves an accuracy  of 84.55%. These findings indicate that SVM is effective in classifying sentiment with a high accuracy rate, providing valuable insights for manufacturers, government entities, and consumers regarding the use of BPA in water gallons in Indonesia. This study contributes to a better understanding of the role of social media in shaping public opinion and policies related to environmental and health issues.
Keywords : Support Vector Machine; BPA; Naïve Bayes; Sentiment Analysis; Crossvalidation Data

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  teknologi  informasi  terutama  media  sosial  menyebabkan  suatu  pergeseran  di  dalam  publik  [1]. Beberapa platform media sosial yang sangat populer, seperti X, YouTube, dan Tiktok, berbagai topik hangat sering dibicarakan di sana, seperti ekonomi, politik, budaya, hukum, dan kesehatan.  Salah satu perbincangan utama di media  sosial  adalah  tentang  penggunaan  galon  berbahan  BPA  di  Indonesia,  yang  memicu  kontroversi  antara pendukung dan penentang, masing-masing memiliki pandangan yang berbeda. Ini menghasilkan perdebatan sengit terutama  di  platform  media  sosial,  yang  mencerminkan  perhatian  kolektif  terhadap  masalah  penggunaan  galon berbahan BPA di Indonesia. Galon berbahan bisphenol-A (BPA) telah menjadi subjek perdebatan global, karena beberapa  penelitian  ilmiah  menghubungkannya  dengan  potensi  dampak  negatif  pada  kesehatan  manusia.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  National  Toxivolgy  Program  U.S.  Departmen  of  Health  and  Human  Services mengemukakan bahwa paparan bisphenol-a pada dosis yang terpapar ke pada manusia dapat menyebabkan efek yang  buruk  pada  otak,  perilaku,  dan  prostat  pada  janin,  bayi,  dan  anak-anak[2].  Pada  negara  Uni  Eropa  telah memberikan perhatian utama dalam konteks keamanan pangan dan obat-obatan. European Food Safety Authority (EFSA)  mengindentifikasi  beberapa  konsekuensi  kesehatan  yang  dapat terjadi  dengan  penggunaan  bisphenol-a dan mengungkapkan bahwa bisphenol-a dosis tinggi cenderung berdampak buruk pada kesehatan ginjal dan hati. [3].  Dalam  kontek  di  Indonesia,  isu  ini  mendapatkan  perhatian  serius  karena  berkaitan  dengan  kemanan  dan kesehatan  masyarakat.  Masyarakat  luas  di  Indonesia  memiliki  akses  ke  berbagai  platform  media  sosial  yang memungkinkan  mereka  untuk  berbicara,  berbagi,  dan  mengungkapkan  pandangan  mereka  tentang  penggunaan galon beberbahan dasar BPA. Penelitian ini bertujuan untuk menggali lebih dalam perasaan dan opini yang tersebar di media sosial Indonesia, khususnya di platform X, Youtube, dan Tiktok, mengenai penggunaan galon berbahan BPA. Analisis sentimen adalah metode yang relevan dalam rangka memahami bagaimana pandangan dan perasaan publik  berkembang  seiring  dengan  berjalannya  waktu.  Terdapat  beberapa  algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan  analisis  sentimen,  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors, Decision Trees [4]. Pada penelitian ini, peneliti memilih menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) karena  memiliki  beberapa  keunggulan  yang  memudahkan  implementasi  dan  mengurangi  kesulitan  dalam perhitungan,  Support  Vector  Machine  dapat  bekerja  dengan  baik  bahkan  ketika  data terdistribusi  dengan  tidak merata atau tidak seimbang. Ini  membuatnya efektif dalam  situasi di  mana  jumlah sampel dalam kelas tertentu jauh  lebih  banyak  atau  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  kelas  lain.  Algoritma  support  vector  machine  juga dikenal  memiliki  kemampuan  dalam  menangani  data  besar  dengan  efisien.  support  vector  machine  merupakan salah satu algoritma  yang terbukti efektif dalam  menganalisis sentimen, SVM  hanya bergantung pada sejumlah kecil  vektor  dukungan  dari  data  pelatihan  untuk  membuat  keputusan  klasifikasi.  Ini  membuatnya  lebih  efisien dalam penggunaan memori dan penyimpanan model [5]. Dengan menerapkan algoritma ini pada data yang diambil dari  platform-platform  media  sosial  yang  mencerminkan  keragaman  pandangan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7101
memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai  cara  masyarakat  Indonesia  merespons  dan  merasakan tentang  isu  penggunaan  galon  berbahan  BPA.  Dengan  begitu  hasil  analisis  sentimen  ini  dapat  memberikan informasi  berharga  kepada  pihak  berkepentingan,  termasuk  produsen  galon,  pemerintah,  dan  konsumen,  untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait penggunaan BPA dalam galon air minum. Dengan demikian, penelitian ini akan berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang peran sosial media dalam membentuk opini publik dan kebijakan terkait isu-isu lingkungan dan kesehatan.
Penelitian ini juga telah diterapkan sebelumnya oleh Ferdian Syah [6] dengan menerapkan metode SMOTE, algoritma  SVM.  Peneletian  ini  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  dari  1000  data  tweet  yang  di  crawling menggunakan bantuan aplikasi RapidMiner kemudian data tersebut akan dibagi menjadi 2 kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif. Hasil dari analisis menggunakan algoritma SVM mencapai tingkat akurasi yang bagus. Tingkat akurasi  yang  didapat  dari  menggunakan  algoritma  support  vector  machine  ialah  akurasi  sebesar  80%  yang menandakan  Algoritma  Support  vector  machine  dapat  menganalisis  sentimen  yang  ada  di  sosial  media  twitter. Penelitian ini memberikan manfaat untuk Indihome, sebagai pihak penyediaaan jasa dan layanan untuk meningkat aspek kepuasan terhadap aspek pengguna jasa dan layanan Indihome.
Penelitian  ini  juga  telah  diterapkan  sebelumnya  oleh  Riza  Fahlapi  [7]  pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan  dua  algoritma  yaitu  algoritma  Support  Vector  Machine  dan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk menganalisis sentiment terkait vaksinasi covid-19. Pada tahapan penelitian, data yang didapatkan berjumlah 1013 data komentar dengan diklasifikasikan dua kelas yaitu kelas positif dan kelas  negatif. Hasil akurasi yang didapat dari algoritma Support vector machine sebesar 70.51% dan dari algoritma Naïve Bayes sebesar 64.36%. Hasil dari penelitian  ini  memberikan  manfaat  untuk  menjadi  satu  alternatif  untuk  pelaksanaan  vaksinasi  massal  yang dilakukan di Indonesia.
Penelitian ini juga telah diterapkan sebelumnya oleh Muhammad Rafly Al Fattah Zain  [8]pada penelitian ini  peneliti  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  menggunakan  2  operator  berbeda  split  data  dan crossvalidation data untuk menganalisis sentimen terkait Ulasan Pelanggan Online Ubi Madu Cilembu Abah Nana. Pada tahapan penelitian, data yang didapatkan  berjumlah  359 data komentar dengan diklasifikasikan dua kelas yaitu  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Hasil  akurasi  yang  didapat  dari  algoritma  Naïve  Bayes dan  operator splitdata sebesar  86.29%.    dan  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dan  operator  crossvalidation  data  sebesar  86.23%. Hasil dari penelitian ini memberikan manfaat untuk meningkatkat kualitas produs ubi cilembu Abah Nana.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi : Crawling Data, Preprocessing Data, Crossvalidation Data, Labeling Data, Implementasi algoritma Support Vector Machine (SVM), serta evaluasi dengan membandingkan hasil antara percobaan pertama dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine dan menggunakan proses operator  Crossvalidation  Data  dan  percobaan  kedua  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  menggunakan proses  operator  Crossvalidation  Data,  serta  penyusunan  kesimpulan  berdasarkan  analisis  perbandingan  kedua percobaan. Secara umum ilustrasi dibawah ini menunjukkan langkah-langkah yang dilakukan oleh peneliti dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Crawling Data
Peneliti menerapkan metode crawling data/web scrapping, Web scrapping merupakan proses mengekstraksi data secara  terprogram  dari  web  dan  mengubahnya  menjadi  kumpulan  data  terstruktur.  Hal  ini  memungkinkan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7101
mengumpulkan  secara  periode  waktu  yang  lebih  singkat  ,  mengumpulkan  data  secara  maxsimal  dan  secara otomatis yang meminimalkan kesalahan [9]. Pada platform X peneliti mengguanakan Crawling data x berdasarkan pencarian keyword menggunakan tweet-harvest dengan menggunakan Acces Token unik yang dimana setiap user X  berbeda  dan  data  diambil  dari  platform  X.  Pada  platform  Youtube  penarikan  data  menggunakan  google spreadsheets  dengan  bantuan  ektensi  apps  script,  dimana  peneliti  menggunakan  youtube  video  id  untuk pengambilan data secara otomatis. Pada platform Tiktok peneliti dilakukan dengan cara pengambilan komentar secara langsung pada platform tiktok.

## 2.3 Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  data  yang  sudah  dikumpulkan  dan  disimpan  dalam  bentuk  xlsx  selanjutnya  akan  dilakukan preprocessing,  proses  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  teks  non-terstruktur  sehingga  pada  proses  berikutnya lebih terstruktur [10].
a. Cleansing
Pada  tahap  ini  setelah  peneliti  memperoleh  data  melalui  web  scraping,  maka  data  tersebut  masih  perlu dibersihkan dari simbol, komentar kosong, komentar duplikat, emoji, dan Alamat URL yang perlu dihilangkan karena tidak diperlukan lagi pada saat memproses data [11].
b. Case Folding
Setelah  terkumpulnya  data  bersih  dari  hasil  proses  sebelummnya,  makan  perlu  ditindak  lanjuti  dengan penyelarasan huruf kapital menjadi huruf kecil berdasarkan abjad diawali huruf ‘a’ sampai huruf’z’ [12].
c. Tokenizing
Pada tahap ini bertujuan untuk memotong string kalimat berdasarkan tiap kata yang membentuknya. Proses ini juga memecah sekumupulan karakter menjadi satuan kata[13]
d. Stemming
Selanjutnya  pada  tahap  Stemming  merupakan  proses  untuk  mengembalikan  kata  menjadi  kata  dasar  yang dihilangkan awalan dan akhirannya, pada tahap ini selama pelatihan dan klasifikasi, stemming dapat secara optimal dapat mengurangi beban memori [14].
e. Filtering
Filtering  bertujuan  untuk  membersihkan  karakter-karakter  yang  tidak  diinginkan,  seperti  username,hastag, tautan,  maupun  tanda  baca  dam  menyaring  kata  yang  diinginkan.  Disini  peneliti  menggunakan  Stopword merupakan  suatu  metode  yang  bertujuan  untuk  menghapus  kata  yang  tidak  memiliki  makna  seperti  kata penghubung [15].

## 2.4 Labeling
Data  yang  telah  diolah  melalu  preprocessing  data  akan  dilabeli  secara  manual  dan  akan  dilakukan pengklasifikasian  ke  dalam  dua  kategori  yaitu  kategori  positif  dan  negatif  berdasarkan  sentimen  kata  dalam komentar [16].

## 2.5 Crossvalidation Data
Crossvalidation dijelaskan sebagai teknik evaluasi model dengan membagi dataset secara berulang menjadi subset pelatihan  dan  pengujian.  Tujuannya  adalah  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  menggeneralisasi  informasi. Proses melibatkan langkah-langkah pembagian dataset, pelatihan model, dan pengujian. Jenis-jenis crossvalidation seperti  k-fold  dan  leave-one-out  perlu  dijelaskan,  beserta  keuntungan  seperti  menghindari  overfitting  dan memberikan estimasi performa yang konsisten [17].

## 2.6 Implementasi Algoritma Support Vector Machine
Support  vector  machine  (SVM)  merupakan  salah  satu  dari  algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan termasuk  dalam  kategori  supervisored  learning.  Konsep  kerja  dari  Support  Vector  Machine  adalah  mencari hyperplane atau garis batas paling optimal yang berfungsi untuk  memisahkan kedua kelas [18]. Dalam penerapan algoritma  SVM,  Terdapat  fungsi  yang  digunakan      pada  Support    Vector    Machine  yaitu  kernel    radial  basis function   (RBF), kernel linier, kernel sigmoid, dan kernel polynomial [19].

## 2.7 Confusion Matrix
Confusion matrix, yaitu suatu teknik yang umum digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi tentang konsep pada data mining. Rumus ini melakukan perhitungan dengan 4 cara, yaitu:  recall, precision, acuraccy dan error rate [20]. Untuk rumus confusion matrix terdapat pada persamaan rumus 1 [21].
Tabel 1. Confusion Matrix Prediction Class Actual Class Pred. Positive Pred. Negative Negative TP FN
Prediction Class Actual Class Pred. Positive Pred. Negative Positive FP TN
Pengujian  algoritma  naive  bayes  dilakukan  menggunakan  metode  confusion  matrix  berdasarkan pengukuran accuracy, precision dan recall seperti yang diperlihatkan persamaan 2, 3, dan 4.
Akurasi = TP+TN TP+FP+FN+TN (1) Precision = TP TP+FP (2) Recall = TP TN+FP (3)
Dengan keterangan TP  ialah  True Positive, TN adalah  True Negative, FP adalah  False Positive dan  FN adalah False Negative [22].

## 2.8 Evaluasi
Evaluasi adalah langkah untuk memberikan analisis terhadap hasil yang didapatkan dari hasil pengujian yang telah dilakukan. Proses evaluasi ini krusial untuk memahami performa sistem analisis sentimen yang telah dilakukan dalam program [23].

## 2.9 Kesimpulan
Tahap terakhir yaitu kesimpulan akan menampilkan perbandingan eksperimen yang telah dilakukan dan akan di tampilkan oleh analisis sentimen yang bersifat positif dan negatif dari komentar yang telah dituliskan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Data  yang  berhasil  diperoleh  oleh  peneliti  sebanyak  34  data  dari  hasil  crawling  data  X,  hasil  crawling  data  di platform  Tiktok  sebanyak  540  data.  Pada  plarform  terakhir  yaitu  Youtube  peneliti  mendapatkan  sebanyak  626 data,  dengan  jumlah  total  hasil  crawling  data  ialah  1200  data.  Penelitian  ini  menggunakan  1  keyword  untuk mengcrawling data dari ketiga platform tersebut yaitu “galon BPA” . Hasil crawling data dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Hasil Crawling Data

## 3.2 Preprocessing
Setelah dilakukan crawling data maka tahap selanjutnya dalam penelitian ini ialah preprocessing data , Langkah ini guna untuk mengurangi dan menghapus kata-kata yang tidak relevan dalam data, meningkatkan mutu data, dan menghasilkan sentimen yang lebih efisien dalam dataset. Proses ini mencakup beberapa tahap diantaranya, yaitu : cleansing, case folding, tokenizing, stemming dan filtering. Langkah-langkah ini melibatkan beberapa tahap yaitu: a. Cleansing
Setelah dilakukan proses crawling data peneliti lanjut memasuki tahap Cleansing data, Proses Cleansing data bertujuan untuk menghilangkan data duplikat, data yang mengandung emoji, dan juga data yang menggunakan simbol atau tanda baca. Pada tahap ini peneliti menggunakan operator replace untuk membersihkan data-data tersebut seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Sampel Cleansing Data
Input Output Padahal keluargaku pengonsumsi air galon Padahal keluargaku pengonsumsi air galon sedari
Input Output sedari dulu 😭😭 ,,tapi baru tau skrg efek negatif BPA ini. Next harus lebih hati-hati pilih galonnya.. dulu tapi baru tau skrg efek negative BPA ini Next harus lebih hatihati pilih galonnya Dr air minum yg tercemar BPA bisa menimbulkan kanker, diabetes sampai penyakit Jantung ini g bisa dianggap sepele sih !!! Dr air minum yg tercemar BPA bisa menimbulkan kanker diabetes sampai penyakit Jantung ini g bisa dianggap sepele sih Galon yg bermerek ada BPA? Kalo uda tahu mengandung BPA kenapa dapat izin beredar. Aktif d produksi Dan d Jual beli n d pakai bebas d pasaran 🤔🤔
Galon yg bermerek ada BPA Kalo uda tahu mengandung BPA kenapa dapat izin beredar Aktif d produksi Dan d Jual beli n d pakai bebas d pasaran
wahh ternyata galon yang di pakai selama ini engga baik buat tubuh kita loh bahaya bangett untuk masyarakat nih 😡😡😡
wahh ternyata galon yang di pakai selama ini engga baik buat tubuh kita loh bahaya bangett
untuk masyarakat nih Ayo ...Kementerian Kesehatan dan BPOM rilis pengumuman galon dan botol plastik  perusahaan
mana yg msh mengandung  BPA 🙏🙏
Ayo Kementrian Kesehatan dan BPOM rilis pengumuman galon dan botol plastic Perusahaan mana yg msh mengandung BPA praktis memang beli air yang galonnya bpafree dan seketika banyak ku temui sampah galon dmn mn!!
Praktis memang beli air yang galonnya bpafree dan seketika banyak ku temui sampah galon dmn mn
b. Case Folding
Pada tahap selanjutnya yaitu Case Folding bertujuan untuk merubah suatu kalimat atau kata dengan mengubah setiap kata atau kalimat yang bermula dari huruf kapital menjadi huruf kecil. Hasil dari tahapan Case Folding dapat ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Sampel Case Folding
Input Output Padahal keluargaku pengonsumsi air galon sedari dulu tapi baru tau skrg efek negative BPA ini Next harus lebih hatihati pilih galonnya padahal keluargaku pengonsumsi air galon sedari dulu tapi baru tau skrg efek negative bpa ini next harus lebih hatihati pilih galonnya Dr air minum yg tercemar BPA bisa menimbulkan kanker diabetes sampai penyakit Jantung ini g bisa dianggap sepele sih dr air minum yg tercemar bpa bisa menimbulkan kanker diabetes sampai penyakit jantung ini g bisa dianggap sepele sih Galon yg bermerek ada BPA Kalo uda tahu
mengandung BPA kenapa dapat izin beredar Aktif d produksi Dan d Jual beli n d pakai bebas d pasaran
galon yg bermerek ada bpa kalo uda tahu mengandung bpa kenapa dapat izin beredar aktif d produksi dan d jual beli n d pakai bebas d pasaran wahh ternyata galon yang di pakai selama ini engga baik buat tubuh kita loh bahaya bangett untuk
masyarakat nih wahh ternyata galon yang di pakai selama ini engga baik buat tubuh kita loh bahaya bangett untuk masyarakat nih Ayo Kementrian Kesehatan dan BPOM rilis pengumuman galon dan botol plastic Perusahaan mana yg msh mengandung BPA ayo kementrian kesehatan dan bpom rilis pengumuman galon dan botol plastic perusahaan mana yg msh mengandung bpa Praktis memang beli air yang galonnya bpafree dan seketika banyak ku temui sampah galon dmn mn
praktis memang beli air yang galonnya bpafree dan seketika banyak ku temui sampah galon dmn mn
c. Tokenizing
Tahap Tokenizing bertujuan untuk memecah setiap kata dalam sebuah kalimat.operator yang digunakan adalah Tokenizing dan menggunakan rumus yang terdapat pada web.kaggle.com[24]. Hasil dari tahapan Tokenizing dapat ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Sampel Tokenizing Input Output padahal keluargaku pengonsumsi air galon sedari dulu tapi baru tau skrg efek negative bpa ini next harus lebih hatihati pilih galonnya
padahal, keluarga, ku pengonsumsi, air, galon, sedari, dulu, tapi, baru, tau, skrg, efek, negative, bpa, ini, next, harus, lebih, hati, hati, pilih, galonnya dr air minum yg tercemar bpa bisa menimbulkan kanker diabetes sampai penyakit jantung ini g bisa
dianggap sepele sih
dr, air, minum, yg, tercemar, bpa, bisa, menimbulkan, kanker, diabetes, sampai, penyakit,
jantung, ini, g, bisa, dianggap, sepele, sih galon yg bermerek ada bpa kalo uda tahu
mengandung bpa kenapa dapat izin beredar aktif d produksi dan d jual beli n d pakai bebas d pasaran
galon, yg, bermerek, ada, bpa, kalo, uda, tahu, mengandung, bpa, kenapa, dapat, izin, beredar, aktif,
dproduksi, dan, djua,l, beli, n, dpakai, bebas,
Input Output dpasaran wahh ternyata galon yang di pakai selama ini engga baik buat tubuh kita loh bahaya bangett untuk masyarakat nih wahh, ternyata, galon, yang, di, pakai, selama, ini, engga, baik, buat, tubuh, kita, loh, bahaya, bangett, untuk, masyarakat ayo kementrian kesehatan dan bpom rilis pengumuman galon dan botol plastic perusahaan mana yg msh mengandung bpa
ayo, kementrian, kesehatan, dan, bpom, rilis, pengumuman, galon, dan, botol, plastic, Perusahaan,
mana, yg, msh, mengandung, bpa, praktis memang beli air yang galonnya bpafree dan seketika banyak ku temui sampah galon dmn mn
praktis, memang, beli, air, yang, galonnya, bpa, free, dan, seketika, banyak, ku, temui, sampah, galon,
dmn, mn
d. Stemming
Proses Stemming adalah untuk pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya  dengan  menghapus  imbuhan,  akhiran,  dan  afiks  lainnya.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menyederhanakan  kata-kata  sehingga  variasi  bentuk  yang  mungkin  dari  suatu  kata  dapat  direpresentasikan sebagai bentuk dasar yang sama, seperti yang diilustrasikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Sampel kata untuk Stemming Input Output skrng, skrg sekarang yg yang g,ga, gak, nggak engga d di dr dari d,dn dan udh, ud udah knp kenapa msh masih gnti ganti aj aja jg juga kl, klau kalua
e. Filtering
Filtering  bertujuan  untuk  proses  penyaringan  atau  pemilihan  berdasarkan  karakter-karakter  yang  tidak diinginkan, seperti username, hastag, tautan, maupun tanda. Filtering diilustrasikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Sampel Filtering Input Output padahal, keluarga, ku pengonsumsi, air, galon, sedari, dulu, tapi, baru, tau, skrg, efek, negative, bpa, ini, next, harus, lebih, hati, hati, pilih, galonnya
padahal, keluarga, ku pengonsumsi, air, galon, sedari, dulu, tapi, baru, tau, sekarang, efek, negative, bpa, ini, next, harus, lebih, hati, pilih, galonnya dr, air, minum, yg, tercemar, bpa, bisa, menimbulkan, kanker, diabetes, sampai, penyakit, jantung, ini, g, bisa, dianggap, sepele, sih
dari, air, minum, yang, tercemar, bpa, bisa, menimbulkan, kanker, diabetes, sampai, penyakit, jantung, ini, engga, bisa, dianggap, sepele, sih galon, yg, bermerek, ada, bpa, kalo, uda, tahu, mengandung, bpa, kenapa, dapat, izin, beredar, aktif, d, produksi, dan, d, jua,l beli, n, dpakai,
bebas, d, pasaran
galon, yang, bermerek, ada, bpa, kalo, udah, tahu, mengandung, bpa, kenapa, dapat, izin, beredar, aktif, diproduksi, dan, dijual, beli, dan, dipakai, bebas,
dipasaran
wahh, ternyata, galon, yang, di, pakai, selama, ini, engga, baik, buat, tubuh, kita, loh, bahaya, bangett,
untuk, masyarakat, nih wahh, ternyata, galon, yang, dipakai, selama, ini, engga, baik, buat, tubuh, kita, loh, bahaya, bangett, untuk, masyarakat, nih ayo, kementrian, kesehatan, dan, bpom, rilis, pengumuman, galon, dan, botol, plastic,
perusahaan, mana, yg, msh, mengandung, bpa
ayo, kementrian, kesehatan, dan, bpom, rilis, pengumuman, galon, dan, botol, plastic, perusahaan,
mana, yang, masih, mengandung, bpa
praktis, memang, beli, air, yang, galonnya, bpa, free, dan, seketika, banyak, ku, temui, sampah, galon, dmn, mn
praktis, memang, beli, air, yang, galonnya, bpa, free, dan, seketika, banyak, ku, temui, sampah, galon,
dimana, mana

## 3.3 Labeling
Pada fase ini terdapat 4 tahapan proses klasifikasi data. Dengan labeling data untuk memberi label pada data yang akan di analisis dengan dua kategori yaitu “positif” dan “negatif”, kemudian hasil dari labeling data dilanjutkan keproses crossvalidation data untuk mengatasi masalah variabilitas yang mungkin muncul ketika membagi dataset menjadi data pelatihan (training) dan data pengujian (testing), Penerapan algoritma menggunakan operator Support Vector Machine (SVM) dan tahap akhir Evaluasi  dengan  menambahkan  histogram dan wordcloud sebagi  hasil akhir  pengujian  data.  Pada  tahap  evaluasi  peneliti  menggunakan  dua  eksperimen  untuk  dianalisis  dengan menerapkan  operator  crossvalidation  data  dan  menggunakan  dua  algoritma  berbeda  yaitu  algoritma  Support Vector Machine (SVM) dan algoritma Naïve Bayes.
a. Gunalan huruf kecil dan abjed untuk penomoran list. Peneliti menggunakan sampel labeling data, gambar 3 merupakan grafik dari hasil Labaling yang telah dilakukan secara manual dan mengklasifikasikan dalam bentuk kelas  postif  dan  negatif,  Pada  grafik  berwarna  biru  menunjukkan  jumlah  dari  kelas  negatif  sedangkan  dari grafik hijau menampilkan grafik dari kelas positif. Grafik dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Labeling
Didapatkan dari jumlah data sebanyak 772 data, dan data yang terdapat pada kelas positif berjumlah 552 data dan data yang terdapat pada kelas negatif berjumlah 220 data.
b. Proses SMOTE bertujuan  untuk memodifikasi kelas-kelas  yang tidak seimbang untuk  menyeimbangkannya guna mendapatkan lapisan sintetik baru dengan kinerja klasifikasi yang lebih baik dari ini sebelum memasuki proses cross-validation data. Untuk menghidari  overfitting atau  underfitting, peneliti  menggunakan operator SMOTE yang berguna dalam menyeimbangkan dataset. Proses dari SMOTE dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . Proses SMOTE

## 3.4 Wordcloud
Wordcloud  adalah  representasi  visual  dari  sekumpulan  kata,  yang  mana  kata-kata  yang  lebih  sering  muncul ditampilkan dalam ukuran  lebih  besar dan kata-kata yang  lebih  jarang  muncul ditampilkan dalam  ukuran  lebih kecil. Ini memberikan representasi visual tentang seberapa sering kata muncul dalam  teks atau kumpulan data. a. Visualisasi wordcloud kelas positif
Visualisasi wordcloud dilakukan guna untuk melihat kata apa yang sering muncul pada sentimen positif yang mendukung penggunaan galon nonBPA, ditunjukkan pada gambar 5. Contoh dari kata yang sering muncul dari kalimat positif ialah:
‘bpafree’,’ganti’,’pakai’,’bpa’,’galon’,’pet’,’mineral’,’beralih’,’pilih’,’anak’,’pindah’,’mending’,’tubuh’,’ana k’,’bpom’,’alhamdulillah’
b. Visualisasi wordcloud kelas positif
Visualisasi wordcloud dilakukan guna untuk melihat kata apa yang sering muncul pada ulasan negatif yang menolak penggunaan galon nonBPA, ditunjukkan pada gambar 6. Contoh dari kata yang sering muncul dari kalimat negatif ialah :
‘aqua’,’minum’,’galon’,’air’,’sehat’,’aman’,’aja’,’bahaya’,’freebpa’,’kandungan’,’bpa’,’kemasan’,’mending’ ,’ulang’,’bpom’

## Gambar 6. Tampilan wordcloud sentimen negatif

## 3.5 Crossvalidation Data
Langkah  selanjutnya  adalah  Crossvalidation  Data,  Dengan  membagi  dataset  menjadi  subset  pelatihan  dan pengujian secara bergantian. Proses pengaplikasian operator Crossvalidation data dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Proses Crossvalidation

## 3.6 Implementasi Algoritma Support Vector Machine
Langkah berikutnya melibatkan penerapan algoritma Support Vector Machine dalam tahap klasifikasi. Pada tahap ini, data latih akan menjalani analisis dan diklasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine. Data uji kemudian akan diaplikasikan dan diigunakan kedalam proses pemodelan. Proses pengaplikasian algoritma Support Vector Machine dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Proses Implementasi Algoritma SVM

## 3.7 Evaluasi
Langkah terakhir dari penelitian ini adalah evaluasi, dimana peneliti membandingkan dua percobaan dengan hasil analisis klasifikasi yang berbeda. Percobaan pertama dilakukan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan operator Crossvalidation data dan Percobaan kedua dilakukan dengan menggunakan algortima Naïve Bayes dengan operator Crossvalidation data. Berikut hasil dari masing-masing percobaan dengan hasil yang dapat ditampilkan dengan menggunakan tabel Confusion Matrix.
1. Percobaan 1 Percobaan 1 merupakan hasil yang dihasilkan dari analisis dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine dan operator Crossvalidation Data. Tabel hasil dari percobaan 1 dapat diperhatikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Percobaan 1 True Positive True Negative Class Precision Pred. Positive 436 28 93.97%
True Positive True Negative Class Precision Pred. Negative 6 414 98.57% Class recall 98.64% 93.67% Accuracy 96.15%
Didapatkan hasil analisis dari percobaan pertama menggunakan operator Crossvalidation Data. Dari percobaan pertama  didapatkan  accuracy  sebesar  96.15%.  Untuk  kelas  positif  hasil  precision  sebesar  93.97%,  recall sebesar 93.67% dan dari kelas negatif hasil precision sebesar 98.57%, recall sebesar 93.67%.
2. Percobaan 2
Percobaan 2 merupakan hasil yang dihasilkan dari analisis dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan operator Crossvalidation Data. Tabel hasil dari percobaan 2 dapat diperhatikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Percobaan 2 True Positive True Negative Class Precision Pred. Positive 423 12 97.24% Pred. Negative 129 540 80.72% Class recall 76.63% 97.83% Accuracy 84.55%
Didapatkan hasil analisis dari percobaan kedua menggunakan operator Crossvalidation Data. Dari percobaan kedua didapatkan accuracy sebesar 84.55%. Untuk kelas positif hasil precision sebesar 97.24%, recall sebesar 76.63% dan dari kelas negatif hasil precision sebesar 80.72%, recall sebesar 97.83%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan pada penelitian ini, algoritma Support Vector Machine (SVM) menunjukkan kinerja yang sangat baik dan cocok digunakan dalam analisis sentimen terkait topik penggunaan galon berbahan BPA. Pada percobaan pertama dengan menggunakan operator Crossvalidation Data, SVM mencapai hasil yang sangat memuaskan dengan tingkat akurasi sebesar 96.15%. Selain itu, untuk kelas positif, presisi (precision) mencapai 93.97%,  recall  sebesar  93.67%,  sedangkan  untuk  kelas  negatif,  presisi  mencapai  98.57%,  dan  recall  sebesar 93.67%.  Di  sisi  lain,  pada  percobaan  kedua  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  operator Crossvalidation  Data,  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  84.55%.  Untuk  kelas  positif,  presisi  mencapai  97.24%, recall sebesar 76.63%, dan untuk kelas negatif, presisi sebesar 80.72% dengan recall mencapai 97.83%. Namun, hasil  penelitian  secara  konsisten  menunjukkan  bahwa  Percobaan  1  memberikan  hasil  yang  lebih  optimal dibandingkan dengan Percobaan 2. Temuan ini menegaskan keunggulan SVM dalam mengklasifikasikan sentimen pada data media sosial terkait isu penggunaan galon berbahan BPA. Hasil yang  lebih tinggi pada akurasi, presisi, dan recall  memberikan  indikasi  bahwa SVM dapat  memberikan kontribusi  yang signifikan dalam  menganalisis pandangan masyarakat terhadap masalah tersebut. Implikasinya, SVM dapat menjadi pilihan yang lebih unggul dalam  pengembangan  model  analisis  sentimen  untuk  topik  sejenis  di  masa  depan.  Temuan  ini  memberikan implikasi  signifikan,  di  mana  keunggulan  SVM  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  terkait,  seperti  produsen galon, pemerintah, dan konsumen, dalam  menginterpretasikan  dan  merespons opini publik secara  lebih efektif. Dengan kontribusi yang signifikan dalam menganalisis kompleksitas pandangan masyarakat, SVM dapat dianggap sebagai pilihan  yang  lebih unggul dalam  mengembangkan  model analisis sentimen untuk topik sejenis di  masa depan.  Kesimpulan  ini  memberikan  dasar  yang  kuat  bagi  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  penggunaan  SVM untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dari respons masyarakat terhadap isu-isu kontroversial.

## REFERENCES
[1] R.  Budi  Syahputra  Siregar,  L.  Rohani,  and  R.  Devianty,  “Analisis  Penggunaan  Media  Sosial  Instagram  Terhadap Komunikasi Pembangunan Di Kota Medan,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik., vol. 2, no. 3, pp. 1047–1054, 2023, doi: 10.54443/sibatik.v2i3.720.
[2] E. H. Sciences and NIH, “National Toxicology Program, US Department of Health and Human Services,” Natl. Toxicol. Progr., no. 08, pp. 11–13, 2015, [Online]. Available:
http://ntp.niehs.nih.gov/about/%0Ahttps://ntp.niehs.nih.gov/ntp/ohat/bisphenol/bisphenol.pdf
[3] R.  T.  Zoeller  et  al.,  “European  Medicines  Agency  Conflicts  With  the  European  Food  Safety  Authority  (EFSA)  on Bisphenol A Regulation,” J. Endocr. Soc., vol. 7, no. 9, pp. 1–4, 2023, doi: 10.1210/jendso/bvad107.
[4] A. P. Ayudhitama and U. Pujianto, “Analisa 4 Algoritma Dalam Klasifikasi Liver Menggunakan Rapidminer,” J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 2, pp. 1–9, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.274.
[5] J.  A.  Saputra  and  S.  A.  Aklani,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan  Support  Vector  Machine Dengan  Pendekatan  Multi  Dataset,”  J.  Ilm.  Betrik,  pp.  415–421,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/50%0Ahttps://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/art icle/download/50/32
[6] F. Syah, H. Fajrin, A. N. Afif, M. R. Saeputra, D. Mirranty, and D. D. Saputra, “Analisa Sentimen Terhadap Twitter IndihomeCare Menggunakan Perbandingan Algoritma Smote, Support Vector Machine, AdaBoost dan Particle Swarm
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7101
Optimization,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 7, no. 1, pp. 53–58, 2023, doi: 10.35870/jtik.v7i1.686.
[7] R. Fahlapi  et al., “Analisa Sentimen  Vaksinasi Covid-19 Dengan Metode Support Vector Machine  Dan  Naïve Bayes Berbasis Teknik Smote,” J. Inform. Kaputama, vol. 6, no. 1, pp. 57–63, 2022, doi: 10.59697/jik.v6i1.136.
[8] M. Rafly, A. Fattah, and M. Kamayani, “Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Online Ubi Madu Cilembu Abah Nana Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  September,  pp.  11–21,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6646.
[9] M. Dogucu and M. Çetinkaya-Rundel, “Web Scraping in the Statistics and Data Science Curriculum: Challenges and Opportunities,” J. Stat. Educ., vol. 0, no. 0, pp. 1–24, 2020, doi: 10.1080/10691898.2020.1787116.
[10]  D. T. Hermanto, A. Setyanto, and E. T. Luthfi, “Algoritma LSTM-CNN untuk Binary Klasifikasi dengan Word2vec pada Media Online,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 8, no. 1, p. 64, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.264.
[11]  P. Dengan, M. Saw, M. I. Thohir, S. I. Mulyana, and F. Sembiring, “Analisis Sentimen Aplikasi Dompet Digital Pada Google,” vol. 5, no. 2, pp. 202–213, 2023.
[12]  Jimmy, E. H. Hermaliani, and L. Kurniawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Penundaan Pemilu Presiden Tahun 2024,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 2, pp. 570–579, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i2.243.
[13]  D. Musfiroh, U. Khaira, P. E. P. Utomo, and T. Suratno, “Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.20.
[14]  A.  Andreyestha  and  Q.  N.  Azizah,  “Analisa  Sentimen  Kicauan  Twitter  Tokopedia  Dengan  Optimalisasi  Data  Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE,” Infotek  J. Inform. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 108–116, 2022, doi: 10.29408/jit.v5i1.4581.
[15]  M.  I.  Amal,  E.  S.  Rahmasita,  E.  Suryaputra,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Isu Kebocoran Data Kartu Identitas Ponsel di Twitter,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 3, pp. 645–660, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5483.
[16]  R.  S.  Amardita,  A.  Adiwijaya,  and  M.  D.  Purbolaksono,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Ulasan  Paris  Van  Java  Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, p. 62, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[17]  N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
[18]  H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[19]  M. Kantardzic, DATA MINING Conepts, Models, Methods, and Algorithms, 3rd ed. 2020.
[20]  M.  Fansyuri,  “Analisa  algoritma  klasifikasi  k-nearest  neighbor  dalam  menentukan  nilai  akurasi  terhadap  kepuasan pelanggan (study kasus pt. Trigatra komunikatama),” Humanika J. Ilmu Sos. Pendidikan, dan Hum., vol. 3, no. 1, pp. 29–33, 2020.
[21]  I. H.Witten, E. Frank, M. A.Hall, and C. J.Pal, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques., 4th ed. 2016.
[22]  N. L. P. M. Putu, Ahmad Zuli Amrullah, and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Latent  Dirichlet  Allocation,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 123–131, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[23]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[24]  I. F. PUTRA, “Preprocessing the Indonesian Hate & Abusive Text,” Kaggle, 2019. kaggle.com/code/ilhamfp31/preprocessing-the-indonesian-hate-abusive-text