## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP PENYAKIT HEPATITIS AKUT MISTERIUS
Januar Adiputra 1 , Deni Mahdiana 2*
12 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 januardptr@gmail.com, 2* deni.mahdiana@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Setelah   meredanya   pandemi Covid-19 ,   saat   ini   sudah   mulai   muncul   penyakit hepatitis akut   yang   dianggap misterius oleh masyarakat. Penyakit hepatitis akut sampai saat ini masih belum diketahui penyebabnya, penyakit ini pertama kali ditemukan di Inggirs Raya pada tanggal 05 April 2022. Penyakit ini berbeda dari penyakit hepatitis biasanya, karena menurut WHO (World Health Organization) penyebab dari penyakit hepatits akut bukan dari virus hepatitis A, B, C, D, dan E   yang   biasanya.   Di   Indonesia   sendiri,   terdapat   tiga   kasus   suspek   hepatitis   akut   pada   anak   yang   meninggal   setelah pengobatan, terkait dengan hepatitis akut yang terjadi dalam waktu dua minggu hingga 30 April 2022. Oleh karena itu pada penelitian   ini   akan   membutuhkan  sebuah   analisa   sentimen   terhadap   opini   masyarakat   berdasarkan   data twitter terkait penyakit hepatitis akut misterius. Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini adalah mengukur seberapa besar tingkat akurasi yang akan dihasilkan pada penerapan algoritma Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan sentimen dari sebuah tweet terkait penyakit hepatitis akut misterius. Pada penelitian ini akan melakukan analisa sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan menerapkan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM).  Metodologi CRIPS-DM meliputi tahapan mulai dari pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, serta evaluasi. Data bersih yang berhasil dikumpulan berjumlah 2058 data yang diambil dari media sosial twitter pada   24   Mei   2022   hingga   30   Mei   2022   dengan   total   sentimen   positif   1590   dan   total   sentimen   negatif   468  dengan menggunakan Azure Machine . Penerapan model Support Vector Machine pada penelitian ini menghasilkan nilai Accuracy sebesar 81.06%, Precision 81.88%, dan Recall 97.19% menggunakan pengujian split data pada perbandingan 80:20 untuk data training dan data testing .
Kata Kunci: text mining , analisis sentimen, SVM , hepatitis akut misterius
Abstract- After the easing of the Covid-19 pandemic, an acute hepatitis disease has begun to appear which is considered mysterious by the public. Until now, the cause of acute hepatitis is still unknown, this disease was first discovered in Great Britain   on   April   5,   2022.   This   disease   is   different   from   usual   hepatitis,   because   according   to   WHO   (World   Health Organization) the cause of acute hepatitis is not viral hepatitis. The usual A, B, C, D, and E. In Indonesia alone, there are three suspected cases of acute hepatitis in children who died after treatment, related to acute hepatitis that occurred within two weeks until 30 April 2022. Therefore, this study will require a sentiment analysis of public opinion based on related twitter data. mysterious acute hepatitis. The problem raised in this study is to measure how much accuracy will be generated in the application of the Support Vector Machine algorithm in classifying the sentiment of a tweet related to mysterious acute hepatitis. In this study, sentiment analysis will be carried out using the Support Vector Machine (SVM) algorithm and applying the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM) methodology. The CRIPS-DM methodology includes stages ranging from business understanding, data understanding, data preparation, modeling, and evaluation. The net data collected was 2058 data taken from social media twitter on May 24, 2022 to May 30, 2022 with a total of 1590 positive sentiments and 468 total negative sentiments using Azure Machine. The application of the Support Vector Machine model in this study resulted in an Accuracy value of 81.06%, Precision 81.88%, and Recall 97.19% using data split testing at a ratio of 80:20 for training data and testing data.
Keywords : text mining, sentiment analysis, SVM, mysterious acute hepatitis

## 1. PENDAHULUAN
Belum lama setelah meredanya pandemi Covid-19, saat ini sudah mulai muncul penyakit hepatitis akut yang   dianggap   misterius   oleh   masyarakat.  Penyakit hepatitis akut   sampai   saat   ini   masih  belum   diketahui penyebabnya, penyakit ini pertama kali ditemukan di Inggirs Raya pada tanggal 05 April 2022. Menurut WHO (World Health Organization) , hepatitis akut tidak disebabkan oleh virus hepatitis A, B, C, D, dan E yang umum, sehingga penyakitnya berbeda dengan hepatitis biasa. Gejala awal hepatitis akut adalah gangguan saluran cerna seperti mual, muntah, sakit perut, dan diare. Di Indonesia sendiri, terdapat tiga kasus suspek hepatitis akut pada anak yang meninggal setelah pengobatan, terkait dengan hepatitis akut yang terjadi dalam waktu dua minggu hingga 30 April 2022. WHO menetapkan penyakit hepatitis akut sebagai Kejadian Luar Biasa (KLB), sehingga kejadian terkait penyakit ini menjadi banyak perbincangan di media sosial salah satunya yaitu twitter . Banyak
Januar Adiputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 1

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
masyarakat yang memberikan pendapat dan opini melalui twitter yang membahas terkait penyakit hepatitis akut. Opini tersebut bisa berupa opini positif dan juga opini negatif, tergantung bagaimana masyarakat menaggapinya terkait penyakit tersebut. Karena penyakit hepaitits akut ini termasuk ke dalam kriteria penyakit yang berbahaya dan   menular,   sehingga   kementrian   kesehatan   RI   menghimbau   masyarakat   agar   tetap   waspada   dan   tetap mematuhi protokol kesehatan meskipun pada saat ini sudah ada kebijakan pelonggaran masker terkait Covid-19 . Oleh karena itu dibutuhkan sebuah analisa sentimen terhadap opini masyarakat dari sebuah tweet di twitte r terkait penyakit hepatitis akut yang sekarang sedang banyak diperbincangkan dimana-mana. Analisis sentimen adalah sebuah cara yang digunakan untuk mengolah komentar yang diberikan oleh pemesan atau pelanggan melalui berbagai media, mengenai sebuah produk, jasa ataupun sebuah instansi  [1]. Analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan opini, berguna dalam manajemen bahasa alami, linguistik komputasi, dan penambangan teks atau biasa disebut text mining . Tujuan dari analisis sentimen adalah untuk menentukan   perilaku   dan   pendapat   penulis   tentang   topik   tertentu.   Tindakan   tersebut   dapat   menunjukkan penilaian serta alasan dan kondisi untuk kecenderungan [2].
Text mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, yaitu proses penganalisisan teks guna menyarikan informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu [3]. Tujuan dari text mining adalah untuk medapatkan informasi yang berguna dari sekumpulan dokumen atau mecari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisis keterhubungan antar dokumen [4].
Metodologi pada penelitian ini akan menggunakan Cross-Industry Standard Process for Data Mining atau yang dikenal dengan CRISP-DM. CRISP-DM adalah metodologi yang menyediakan proses standar untuk data mining yang dapat diterapkan pada strategi pemecahan masalah umum dalam bisnis dan penelitian. Dengan setiap fase terstruktur dan terdefinisi dengan baik, CRISP-DM adalah metodologi penambangan data yang lengkap dan terdokumentasi dengan baik yang mudah digunakan bahkan untuk pemula [5].
Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM), yang dikembangkan oleh Boser dan Guyon di Vapnik pada tahun 1992, merupakan teknik klasifikasi yang bertujuan untuk menemukan hyperplane dengan margin terbesar. Hyperplane yang baik diperoleh dengan memaksimalkan nilai margin . Margin adalah jarak titik antara hyperplane dan support vector yang paling dekat dengan hyperplane [6]. Keistimewaan dari Support Vector Machine berasal dari kemampuan untuk menerapkan pemisahan linear pada input data non linear berdimensi tinggi, dan ini diperoleh dengan menggunakan fungsi kernel yang diperlukan. Support Vector Machine (SVM) telah menjadi metode klasifikasi dan regresi yang populer untuk masalah linear dan nonlinear . Banyak peneliti telah melaporkan bahwa Support Vector Machine metode yang paling akurat untuk teks klasifikasi [7].
Dengan  penjelasan pada pendahuluan mengenai penelitian ini,  identifikasi masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah seberapa besar akurasi yang dapat diperoleh ketika menerapkan algoritma support vector machine dalam mengklasifikasikan sentimen tweet tentang hepatitis akut misterius pada data di Twitter . Maka tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisa sentimen masyarakat berdasarkan opini tweet menggunakan algoritma Support Vector Machine, agar mengetahui seberapa besar akurasi yang akan dihasilkan dengan algoritma Support Vector Machine dalam menentukan sentimen dari sebuah tweet terkait penyakit hepatitis akut di twitter. Pada penelitian ini mengacu pada beberapa referensi jurnal mengenai penelitian yang tidak jauh berbeda dengan masalah yang dibahas yaitu mengenai analisis sentimen berdasarkan data twitter. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh (Imelya Susianti, Sri Soerya Ningsih, M. Al Haris, Tiani Wahyu Utami, 2020) dengan judul “Analisis sentimen pada twitter terkait new normal dengan metode naïve bayes classifier”. Pada tahun 2020, dunia diguncang oleh merebaknya virus berbahaya, yaitu virus corona. Virus ini pertama kali berasal dari Wuhan, China dan telah menyebar ke negara lain, termasuk Indonesia. Mulai dari social distancing hingga lockdown hingga new normal, Indonesia mengambil berbagai inisiatif untuk mengantisipasi virus tersebut. Begitu   banyak  reaksi   dan  reaksi   dari   masyarakat   terkait   new   normal.   Terutama   di   media   sosial,   Twitter. Berdasarkan 3000 data review yang diperoleh dari aplikasi Twitter, 2.409 review masuk dalam kelas sentimen positif dan 591 review masuk dalam kelas sentimen negatif. Hasil penerapan metode Naive Bayes classifier untuk mengklasifikasikan data review pada new normal pada 80% perbandingan antara data latih dan data uji: 20%   mencapai   hasil   klasifikasi   sentimen   dengan   akurasi   87%.   Tentunya   penelitian   ini   tidak   lepas   dari kekurangan dan kelemahan. Berdasarkan visualisasi wordcloud beberapa kata  yang paling banyak muncul diantaranya kata "new", "normal", "harga", "era", "hidup” [8].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Teguh Ansyor Lorosae, Burhanudin Dwi Prakoso, Saifudin, Kusrini   (Seminar   Nasional   Teknologi   Informasi   dan   Multimedia   2018)   dengan   judul   “Analisis   Sentimen Berdasarkan Opini Masyarakat Pada Twitter Menggunakan Naive Bayes”. Menangkap opini publik mengenai kebutuhan dan keinginan pengguna jasa ekspedisi bukanlah hal yang mudah. Ini memiliki banyak aspek, salah satunya adalah jejaring sosial Twitter. Respon masyarakat terhadap layanan jasa pesan antar melalui media sosial Twitter sangat positif. Banyak opini publik dikomunikasikan melalui tweet media sosial. Dari gambaran publik

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
tentang layanan yang diberikan, layanan pengiriman tidak dapat sepenuhnya memahami berbagai layanan yang diberikan. Kita membutuhkan sebuah sistem yang dapat mengubah informasi opini publik menjadi kesimpulan yang   emosional.  Penelitian   ini   terdiri   dari   beberapa   tahapan  seperti   identifikasi   data   input,   preprocessing, klasifikasi Naive Bayesian, dan output. Data input berupa data training dan test yang digunakan diperoleh dari fan   page   akun   twitter   perusahaan   jasa   ekspedisi   TIKI   berupa   opini   masyarakat   tentang   layanan   tersebut. Berdasarkan 11 analisis dan hasil pengujian yang dilakukan pada 100 data pengujian, metode Naive Bayes Classifier (NBC) dengan preprocessing menghasilkan akurasi rata-rata 84%. Dengan menggunakan Naive Bayes Classifier (NBC) dengan sistem ini, kita dapat menghasilkan klasifikasi mood positif dan negatif [9]. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh (Rachman & Pramana, 2020) dengan judul “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter “. Wabah penyakit baru yang biasa disebut coronavirus (2019-nCoV), atau COVID-19, resmi ditetapkan sebagai pandemi global oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) pada 11 Maret 2020 (1). Pusat penyebaran virus Virus yang terletak   di   Wuhan,   China   pada   akhir   tahun   2019,   kini   telah   menyebar   ke   seluruh   dunia   internasional, menyebabkan lebih dari 41,5 juta kasus dan lebih dari 1,1 juta kematian setiap tahunnya pada tahun 2020. Pada penelitian ini, nilai sentimen untuk setiap tweet diperoleh dari penghitungan jumlah kata positif & negatif yang terdapat pada suatu tweet. Secara rata-rata, diperoleh nilai sentimen untuk keseluruhan respon masyarakat terhadap   vaksin   COVID-19   yaitu   sebesar   0,055.   Hasil   tersebut   mengindikasikan   masyarakat   cenderung memberikan respon yang bersentimen positif dibandingkan dengan respon yang bersentimen negatif, meskipun nilai rata-rata yang dihasilkan sangat mendekati nilai 0 yang mengindikasikan banyaknya respon masyarakat yang tidak bersentimen (netral). Hasil tersebut sejalan dengan jumlah tweets berdasarkan jenis sentimen yang diperoleh. Pada Tabel 1 di atas terlihat bahwa masyarakat lebih banyak memberikan respon yang bersentimen positif dibandingkan dengan respon yang bersentimen negatif yaitu sebesar 29,6% banding 23,6%. Hal tersebut dapat diartikan sebagai masyarakat lebih banyak memberikan respon positif terhadap wacana vaksinasi yang dikeluarkan oleh pemerintah dibandingkan dengan respon negatifnya [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada Gambar 1 merupakan alur dari tahapan penelitian, yaitu mulai dari pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, hingga evaluasi berdasarkan topik penelitian yang dibahas yaitu penyakit hepatitis akut misterius.

## 2.1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada   tahapan   ini   peneliti   akan   mencoba   untuk   memahami   permasahalan   yang   akan   diangkat   yaitu bagaimana sentimen masyarakat terhadap penyakit hepatitis akut yang dianggap misterius dan baru masuk ke Indonesia akhir-akhir ini, dengan mempelajari informasi di artikel atau berita di internet. Kemudian peneliti mencari informasi lebih di media sosial twitter yaitu tweet masyarakat bagaimana menanggapi terkait masalah penyakit hepatitis misterius tersebut dengan menggunakan keyword yang sudah ditentukan.

## 2.2. Data Understanding (Pemahaman Data)
Pada tahapan ini peneliti akan mencoba memahami proses pengambilan data tweet di twitter yang sesuai dengan topik yang dibahas dengan menggunakan keyword seperti hepatitis misterius dengan menggunakan software rapid miner. Sebelum mengambil data tweet, peneliti di haruskan membuat koneksi agar terhubung dengan API twitter agar proses pengambilan data dapat di lakukan. Dengan jumlah data tweet yang di ambil sejumlah 4495, mulai dari tanggal 24 Mei 2022 hingga 30 Mei 2022. Kemudian dari hasil pengambilan data, di lakukan proses remove duplicate agar menghilangkan data tweet yang sama dengan menggunakan software rapid   miner.   Setelah   proses   remove   duplicate   sudah   di   lakukan   lalu   mendapatkan   hasil   1000   data.   Hasil pemrosesan tersebut di gunakan untuk ke tahapan selanjutnya yaitu preprocessing data.

## 2.3. Data Preparation (Persiapan Data)
Pada tahapan ini peneliti akan melakukan preprocessing data. Sebelum melakukan preprocessing data, hasil data tweet yang sudah di remove duplicate, di lakukan pemberian label sentimen dengan menggunakan azure machine yang terdapat di software Microsoft excel. Hasil data dari pemberian label sentimen tersebut baru di
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
lakukan  preprocessing  data.  Selanjutnya   data  yang  sudah  melewai   tahapan  preprocessing  akan  melakukan pemodelan berdasarkan algoritma yang sudah ditentukan.

## 2.4. Modelling (Pemodelan)
Pada   tahapan   ini   peneliti   akan   melakukan   pencarian   model   terhadap   dataset   tweet   yang   sudah   di preprocessing. Dataset tersebut akan dibagi menjadi dua dataset, yaitu dataset training dan dataset testing yang dimana nantinya akan melalui dua tahapan pada penelitian ini yaitu split data dan cross fold validation. Pada tahapan split data, dataset akan dibagi dengan perbandingan data training dan data testing yaitu 60:40, 70:30, dan 80:20. Kemudian pada tahapan cross fold validation peneliti akan membagi secara acak ke dalam 10 bagian (number   of   fold=10).   Pada   tahapan   pemodelan   ini,   peneliti   akan   menggunakan   algoritma Support   Vector Machine (SVM) yang pada sebelumnya sudah dilakukan perbandingan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Karena pada penelitian ini menggunakan algoritma support vector machine , berikut merupakan tahapan dalam perhitungannya.
a. Menentukan kata yang sering muncul dari tiap dokumen atau tweet yang digunakan. b. Menentukan inisialisasi awal untuk nilai α=0.5,C=1, λ=0.5,gamma=0.5 dan epsilon=0.001. c. Menghitung matriks dengan rumus (1):
D ij = y i y j ( K ( x i × x j ) + λ 2 ) (1)
Keterangan : 𝐷𝑖𝑗 : Elemen matriks data ke-ij
𝑦𝑖 : Kelas atau label data ke-i 𝑦𝑗 : Kelas atau label data ke-j
( 𝐾 ( 𝑥𝑖 x 𝑥𝑗 ) : Fungsi Kernel λ : Turunan batas teoritis d. Pada data ke-n = 123,.. n menggunakan persamaan (2), (3), (4) seperti berikut ini.
E i = ∑ j = 1 n α i D ij (2)
δ α 𝑖 = min { max [ γ ( 1 − 𝐸 𝑖 ) ,−α i ] , 𝐶 − α i } (3)
α i = α i + δ α i (4) Keterangan : 𝐸 𝑖 : Nilai error data ke-i γ : Tingkat pembelajaran
max ( i ) D ij : Nilai maksimum diagonal matriks hessian e. Mencari nilai bias (b) dengan menggunakan persamaan (5) sebagai berikut.
b = − 1 2 w ⋅ x + . + w ⋅ x −. (5)
f. Pengujian pada dokumen atau data yang diuji g. Perhitungan keputusan Jika hasil perhitungan keputusan lebih dari sama dengan 0 maka nilai sign h(x) adalah +1, maka termasuk kelas positif dan jika hasil perhitungan keputusan kurang dari 0 maka nilai  sign h(x)  nilai -1, maka termasuk kelas negatif. Perhitungan keputusan dengan menggunakan persamaan (6).
ℎ ( 𝑥 ) = 𝑤 ∙ 𝑥 + b (6)
atau
h ( x ) = ∑ i− 1 m ( α i − y i ) K ( x i ,x ) + b (7)
Januar Adiputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 4

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.5. Evaluation (Evaluasi)
Pada tahapan ini peneliti akan melakukan evaluasi terhadap model yang sudah dibuat dengan mengukur performa terbaik atau paling tinggi menggunakan confusion matrix terhadap algoritma Support Vector Machine (SVM).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Business Understanding
Dalam   menganalisa   dan   membahas   usaha   ini,   peneliti   berusaha   untuk   memahami   dan   mempelajari permasalahan yang dibahas selama penelitian ini. Pertanyaan yang diangkat dan diperdebatkan adalah seberapa akurat analisis sentimen dari  data Twitter dalam bentuk tweet  yang membahas  kemunculan hepatitis akut misterius baru-baru ini dengan menggunakan algoritma mesin vektor pendukung. Karena penelitian ini adalah analisis sentimen berbasis opini publik, peneliti mengumpulkan data dari Twitter, media sosial yang populer dan banyak digunakan, untuk menentukan seberapa relevan opini pengguna Twitter dengan masalah yang sedang dibahas. Dengan kata lain, hepatitis akut yang misterius di Indonesia.

## 3.2. Data Understanding
Dalam menganalisis dan membahas pemahaman data, peneliti menggunakan sebuah software atau alat bernama Rapid Miner untuk mengumpulkan data yang mereka dapatkan dari salah satu media sosial yaitu Twitter.   Berdasarkan   masalah   yang   akan   dibahas,   peneliti   mengidentifikasi   beberapa   kata   kunci   untuk pengumpulan data yang terkait dengan masalah dan memahami data yang akan dikumpulkan dan digunakan. Peneliti mengumpulkan data di Twitter selama tujuh hari. Dari 24 Mei 2022 hingga 30 Mei 2022, dua kata kunci akan digunakan untuk dua perayapan atau dua pengambilan. Berikut adalah beberapa kata kunci yang diidentifikasi berdasarkan masalah yang dibahas.
Tabel 1. Keyword Crawling Data TANGGAL KEYWORD 24 Mei 2022 – 30 Mei 2022 Hepatitis Akut Hepatitis Misterius
Pada Tabel 1 merupakan keyword dari crawling data yang dilakukan. Crawling data dilakukan dengan mengambil data tweet dari tanggal 24 Mei 2022 sampai 30 Mei 2022 dengan kata kunci hepatitis akut dan hepatitis misterius.

## 3.3. Data Preparation

## 3.3.1. Pemberian Label Sentimen
Pada tahapan pemberian ini maka data atau tweet harus diberikan label sentimen terlebih dahulu sebelum memulai tahapan selanjutnya yaitu preprocessing data. Salah satu software atau tools yang dapat digunakan untuk melakukan pemberian label dalam analisis sentimen adalah Microsoft Excel dengan get ads-in Azure Machine. Azure machine di excel ini menggunakan MPQA Subjectivity Lexicon. Pemberian label tersebut adalah berupa sentimen positif atau sentimen negatif dari setiap tweet yang ada pada data. Sentimen yang digunakan pada penelitian ini hanya sentimen positif dan sentimen negatif. Berikut ini adalah contoh hasil dari pemberilan label sentimen menggunakan azure machine, seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pemberian Label Sentimen TEXT SENTIMEN SCORE yuk kenali dan waspadai mengenai penyakit #HepatitisMisterius agar bisa menvega penularan sejak dini. https://t.co/yz3mosYeKD Positive 0.63372129201889 Hoaks penyebaran hepatitis akut G20 Indonesia jaya https://t.co/KXtOWi6Bta Negative 0.448214620351791 Januar Adiputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 5

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada   Tabel   2   merupakan   hasil   pemberian   label   sentimen   dengan   menggunakan   Azure   Machine, menghasilkan sentimen positive dan sentimen negative dengan masing-masing score yang berbeda.

## 3.3.2. Preprocessing Data
Pada   tahapan   preprocessing   data   akan   melalui   beberapa   alur   proses.   Alur   proses   pada   tahapan preprocessing data terdiri dari yaitu proses cleaning, proses casefolding, proses tokenizing, proses filtering stopword, dan proses stemming. Dari dataset text yang sudah dicrawling dari twitter, kemudian akan melewati proses preprocessing data. Berikut adalah hasil dari preprocessing data dari awal sampai akhir.
Tabel 3. Hasil Preprocessing Data Sebelum Preprocessing Hasil Preprocessing Kemenkes mencatat tambahan kasus baru diduga hepatitis akut misterius Total menjadi kasus orang meninggal dua di antaranya probable kemenkes   catat   tambah   duga   hepatitis   akut misterius total orang tinggal probable Kasus Dugaan Hepatitis Akut Misterius di RI Bertambah Jadi duga hepatitis akut misterius ri tambah Pentingnya   Edukasi   Masyarakat   Cegah   Hepatitis   Akut Misterius Jangan Sampai AnakAnakÂ Terpapar edukasi   masyarakat   cegah   hepatitis   akut misterius anakanak papar Pada Tabel 3 merupakan hasil dari preprocessing data yang terdiri dari proses cleaning , proses casefolding , proses tokenizing , proses filtering stopword , hingga proses stemming .

## 3.3.3. Pembagian Data Training dan Data Testing
Setelah   tahapan preprocessing data   selesai,   maka   hasil   dari   data preprocessing tersebut   akan   dibagi menjadi data training dan data testing . Data training merupakan data latih yang akan digunakan untuk proses latihan pada model klasifikasi. Sedangkan data testing merupakan data yang akan digunakan untuk proses uji rule klasifikasi.   Pada   penelitian   ini   untuk   data training dan   data testing akan   dibagi   menjadi   beberapa perbandingan, yaitu perbandingan 60:40, 70:30, dan 80:20. Untuk metode pembagiannya ke dalam perbandingan tersebut, menggunakan metode stratified sampling . Metode tersebut merupakan metode pemilihan sampel yang dilakukan secara acak dan terstruktur pada masing-masing kelompok.
Tabel 4. Perbandingan Algoritma Data Training dan Data Testing ALGORTIMA PERBANDINGAN Naïve Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors 60:40 Naïve Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors 70:30 Naïve Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors 80:20
Pada   Tabel   4   merupakan   perbandingan   algoritma   dari   data   training   dan   data   testing.   Perbandingan algoritma   terdiri   dari   algoritma Naïve   Bayes,   Support   Vector   Machine,   dan   K-Nearest   Neighbors .   Untuk perbandingan data training dan data testing yaitu perbandingan 60:40, 70:30, dan 80:20.

## 3.4. Modelling

## 3.4.1. Modelling Menggunakan Split Data
Pada modelling menggunakan split data, data akan dibagi menjadi 3 model perbandingan yang terdiri dari 60:40, 70:30, dan 80:20 dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors . Perbandingan data tersebut terdiri dari masing-masing data training dan data testing .

## 3.4.2. Modelling Menggunakan Cross Validation
Pada modelling menggunakan cross validation maka data training dan data testing akan di split secara acak menjadi 10 bagian ( number of folds = 10). Sepuluh bagian tersebut merupakan dataset yang sudah diacak, kemudian hasil dari pengacakan sebanyak 10 bagian akan diambil dengan hasil terbesar.

## 3.5. Hasil Pengujian Modelling
Setelah  melakukan modelling dengan  2 jenis  yaitu modelling menggunakan split data  dan modelling menggunakan cross validation , berikut adalah hasil dari kedua modelling tersebut.
Januar Adiputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 6

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.5.1. Hasil Pengujian Model Menggunakan Split Data
Hasil pengujian modelling menggunakan split data dengan menggunakan perbandingan dari data training dan data testing dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Accuracy Split Data PERBANDINGAN ALGORITMA Naïve Bayes Support Vector Machine K-Nearest Neighbors 60:40 76.33% 79.00% 78.88% 70:30 77.50% 79.28% 78.15% 80:20 78.64% 81.06% 79.61%

## 3.5.2. Hasil Pengujian Model Menggunakan Cross Validation
Hasil akurasi dari pengujian modelling menggunakan cross validation terhadap dataset yang sudah di preprocessing dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Accuracy Cross Validation ALGORITMA ACCURACY Naïve Bayes 77.60% Support Vector Machine 79.43% K-Nearest Neighbors 77.91%
Berdasarkan pada tabel 5 dan tabel 6 yang berisi hasil performa akurasi model klasifikasi pada algoritma Support Vector Machine dengan 2 cara modelling yaitu modelling split data dan modelling cross validation , maka peneliti menyimpulkan bahwa pemodelan dengan split data perbandingan 80:20 menghasilkan akurasi sebesar 81.06% sedangkan untuk pemodelan cross validation menghasilkan akurasi sebesar 79.43%, sehingga akurasi tertinggi yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah dengan pemodelan split data perbandingan 80:20 sebesar 81.06%.

## 3.6. Evaluation
Penelitian ini akan melakukan pengujian sebagai evaluasi dengan menggunakan confussion matrix yang sudah diperoleh dari tahapan modelling dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine , sehingga menghasilkan akurasi terbesar dengan menggunakan pemodelan split data pada perbandingan 80:20. Sehingga confussion   matrix yang   ditampilkan   pada   tabel   4.14   adalah   hasil   dari   evaluasi   pengukuran   klasifikasi menggunakan  algoritma support   vector   machine dengan dataset yang  berjumlah  2058   terdapat   1646   data training dan 412 data testing .
Tabel 7. Hasil Accuracy Cross Validation True Positive True Negative Class Precision Pred. Positive 312 69 81.88% Pre. Negative 9 22 70.96% Class Recall 97.19% 24.17% Perhitungan confussion matrix dari tabel 7 adalah sebagai berikut :
a. Precision = TP TP + FP =
312 312 + 69 = 0.8188 = 81.88 %
b. Recall = TP TP + FN = 312 312 + 9 = 0.9719 = 97.19 %
c. Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN = 22 + 312 22 + 312 + 69 + 9 = 0.8106 = 81.06%
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.14 dapat dilihat bahwa hasil dari pengolahan data sentimen terkait hepatitis akut misterius dengan menggunakan algoritma support vector machine menghasilkan precision sebesar 81.88%, recall sebesar 97.19%, dan accuracy sebesar 81.06%.
Januar Adiputra | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 7

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 6, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 1-8 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapat untuk pengujian dan analisis pada penelitian ini, maka dapat disimpulkan terkait penelitian ini mengenai analisis sentimen terhadap penyakit hepatitis akut misterius berdasarkan data dari sosial media twitter yaitu dengan jumlah dataset yang digunakan sebanyak 2058 data dengan sentimen positif sejumlah 1590 data dan sentimen negatif sejumlah 468 data yang pengujian modelnya menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan perbandingan 80:20 pada modelling split data, maka nilai hasil accuracy yang didapatkan sebesar 81.06%, selanjutnya dengan jumlah sentimen positif lebih banyak dibanding jumlah sentimen negatif, maka kebanyakan opini masyarakat di media sosial twitter terkait penyakit ini merupakan respon yang baik dan positif untuk pihak terkait yaitu pihak pemerintah dan pihak kesehatan, sehingga pihak-pihak tersebut bisa mengambil keputusan untuk kedepannya dalam menangani penyakit hepatitis akut misterius yang dibahas pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.   M.   Sipayung,   H.   Maharani,   And   I.   Zefanya,   “Perancangan   Sistem   Analisis   Sentimen   Komentar   Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. Inf., Vol. 8, No. 1, Pp. 2355–4614, 2016, [Online]. Available: Http://Ejournal.Unsri.Ac.Id/Index.Php/Jsi/Index.
[2] W. A. Luqyana, Instagram Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine. 2018.
[3] A. N. Roifa, “Text Mining Dengan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Mengklasifikasikan Berita Berdasarkan Konten,” 2018, [Online]. Available: Https://Repository.Its.Ac.Id/51007/.
[4] D.   Wijaya,   “Aplikasi   Text   Mining   Untuk   Pencarian   Dokumen   Tugas   Akhir   Berdasarkan   Semantic   Relatedness Menggunakan Machine Readable Dictionary,” Pp. 5–14, 2017.
[5] V. R. Hananto, “Analisis Penentuan Metode Data Mining Untuk,” Pp. 1–11, 2017.
[6] I. M. Yulietha, S. Al Faraby, F. Teknik, And U. Telkom, “Klasifikasi Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Sentiment Classification Of Movie Reviews,” Vol. 4, No. 3, Pp. 4740–4750, 2017.
[7] E. Indrayuni, “Analisa Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Evolusi Vol. 4 Nomor 2 - 2016, Vol. 4, No. 2, Pp. 20–27, 2016.
[8] T. W. U. Imelya Susianti, Sri Soerya Ningsih, M. Al Haris, “Analisis Sentimen Pada Twitter Terkait New Normal Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,”  Pros. Semin. Edusainstech Fmipa Unimus, Pp. 354–363, 2020, [Online]. Available: Https://Prosiding.Unimus.Ac.Id/Index.Php/Edusaintek/Article/View/576/578.
[9] T. A. Lorosae And B. D. Prakoso, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini Masyarakat Pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed. 2018 Univ. Amikom Yogyakarta, 10 Februari 2018, Pp. 25–30, 2018.
[10] F. F. Rachman And S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro Dan Kontra Masyarakat Indonesia Tentang Vaksin Covid-19 Pada   Media   Sosial   Twitter,”  Heal.   Inf.   Manag.   J.,   Vol.   8,   No.   2,   Pp.   100–109,   2020,   [Online].   Available: Https://Inohim.Esaunggul.Ac.Id/Index.Php/Ino/Article/View/223/175.