## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Text Mining Literature Review on Indonesian Social Media
Angelina Pramana Thenata #1
# Program Studi Informatika, Universitas Bunda Mulia Jl. Jalur Sutera Barat Kav. 7-9, Tangerang, 15143, Indonesia
1 angelina.pramana31@gmail.com
Abstrak—  Era  sekarang  jumlah  berita  dari  berbagai  media sosial  yang  tersebar  dalam  waktu  singkat  dan  kebutuhan masyarakat  untuk  mengkonsumsi  berita  dalam  berbagai referensi  dapat  mempengaruhi  kehidupan  masyarakat.  Hal ini menyebabkan data yang tersebar dapat dikumpulkan dan dimanfaatkan oleh pemerintah, pengusaha, analisis, ataupun peneliti untuk mengidentifikasi tren, mengembangkan bisnis, memprediksi  perilaku  pelanggan  dan  lain  sebagainya. Pengumpulan  data  berita  dari  media  sosial  tersebut  dapat menggunakan text mining yang melibatkan algoritma yakni Naive Bayes, K-NN, dan SVM. Namun, penggunaan algoritma pada studi kasus yang  tidak sesuai dapat memberikan hasil yang  tidak  optimal.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan menganalisis algoritma text mining yang diimplementasikan pada  media  sosial  berbahasa  Indonesia  dengan  memakai metode  systematic  literature  review.  Metode  ini  dimulai dengan  melakukan  tahap  planning  yang  menetapkan pertanyaan  penelitian,  kata  pencarian,  sumber  literatur digital,  dan  standard  literatur.  Dilanjutkan  dengan  tahap conducting yang memilih dan mencocokan standard literatur, serta  ekstraksi  data.  Kemudian  tahap  reporting  yang melakukan  analisis  hasil  ekstraksi  data  sehingga  bisa menemumkan informasi dan pengetahuan. Tolak ukur yang menjadi  acuan  untuk  perbandingan  yakni  pengujian confusion  matrix  berupa  accuracy,  precision,  dan  recall. Adapun hasil dari penelitian ini ditemukan algoritma Naive Bayes memberikan hasil yang stabil tapi kurang optimal jika diterapkan  pada  studi  kasus  media  sosial  berbahasa Indonesia. Sedangkan algortima K-NN dan SVM ditemukan memberikan  hasil  yang  optimal  jika  diterapkan  pada  studi kasus  media  sosial  berbahasa  Indonesia  yang  dibuktikan dengan accuracy (50%-98.13%), precision (58.22%-98.48%), dan recall (21.05%-98%).
Kata kunci — Media Sosial, Text Mining, Literature Review, Naive Bayes, K-NN, SVM

## I. P ENDAHULUAN
Tahun  2021  negara  Indonesia  menempati  peringkat ketiga dalam Asia Pasifik yang memiliki pengguna internet sebanyak  202,6  juta.  Diantaranya  sebesar  61,8% masyarakat  Indonesia  adalah  pengguna aktif media sosial [1]. Hal ini membuat data dalam jumlah yang besar beredar secara online baik gratis maupun berbayar. Salah satu data yang  setiap  saat  beredar  adalah  berita  dari  media  sosial yang  menyajikan  peristiwa,  kejadian  ataupun  opini  dari
berbagai bidang baik ekonomi, politik, teknologi, lifestyle, dan lain-lain. Media sosial ini menarik perhatian pembaca dengan  memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  dalam menyajikan  berita  terkini.  Jumlah  berita  dari  berbagai media  sosial  yang  tersebar  dalam  waktu  singkat  dan kebutuhan  masyarakat  untuk  mengkonsumsi  berita  dalam berbagai  referensi  dapat  mempengaruhi  kehidupan masyarakat.
Analisis data yang berasal  dari  berbagai  sumber media sosial  sangat  penting  untuk  membantu  pengambilan keputusan  yang  efektif  [2].  Hasil  analisis  data  tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren, mengembangkan  bisnis,  peluang,  memprediksi  perilaku pelanggan dan pergeseran pasar, investigasi kejahatan, dan risiko  bencana  alam.  Penemuan  pengetahuan  ini melibatkan  algoritma  yang  dapat  diterapkan  pada  text mining yakni Naive Bayes , K-NN, dan SVM [3]. Namun, jika penggunaan algoritma ini tidak diterapkan pada studi kasus  yang  sesuai  dapat  memberikan  hasil  yang  tidak optimal  bahkan  dapat  menyesatkan  [4].  Oleh  sebab  itu, peneliti  akan  menganalisis  algoritma  text  mining  yang diimplementasikan pada media sosial berbahasa indonesia. Faktor  yang  akan  dianalisis  yakni  pengujian confusion matrix yang dapat berupa accuracy , precision , dan recall . Adapun, hasil penelitian ini nantinya dapat bermanfaat bagi perusahaan  media  massa,  peneliti  ataupun  analis  untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan, serta mendapatkan insight yang berharga.

## II. T INAJUAN P USTAKA

## A. Text Mining
Penemuan  pengetahuan  yang  menarik  pada  dokumen teks  dapat  menggunakan  text  mining.  Text  mining  dapat mengolah  data  yang  berbentuk  semi  struktur  dan  tidak terstruktur  [5].  Adapun,  tata  cara  untuk  melakukan  text mining secara berurut ditunjukkan pada Gambar 1.
Collecting
Data Text Preprocessin g Weighitin g
Gambar  1  menunjukan  proses  pertama  yang  perlu dilakukan  dalam  text  mining  yakni  pengumpulan  data ( collecting  data )  pada  media  sosial  dapat  berasal  dari twitter,  facebook,  instagram,  dan  lain  sebagainya  dengan mencari  kata  kunci  ( keyword )  tertentu,  seperti  Gambar  2 yang menunjukkan sampel pengumpulan data pada twitter yang mengumpulkan keyword “Covid-19”.

## Gambar 2. Pengumpulan data [7]
Setelah  mengumpulkan  data,  dilakukan  tahap  text preprocessing yang berfungsi untuk menyiapkan data siap pakai agar mudah untuk dianalisis. Langkah-langkah dalam text preprocessing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahap text preprocessing [8]
Proses  pertama  dalam  text  preprocessing  adalah case folding , seperti “Ternyata” menjadi “ternyata” dan simbol dihapus  atau  dianggap  delimiter.  Kemudian  dilakukan tokenizing yakni  pemotongan  string  text  input  menjadi satuan  kata.  Selanjutnya  dilakukan filtering yakni pengambilan kata-kata penting ( wordlist ), dan pembuangan  kata  kurang  penting  ( stopword ),  serta  filter bahasa  asing  menjadi  Bahasa  Indonesia  dari  hasil tokenizing.  Contoh stopword dalam  Bahasa  Indonesia yakni “yang”, “dan”, “di”, dan lain sebagainya. Kemudian dilakukan stemming yakni  pengkelompokkan  kata  dasar dalam Bahasa Indonesia,  serta kata imbuhan  seperti  sufix dan prefiks dihilangkan [9].
Setelah  tahap  preprocessing  dilanjutkan  ke  tahap pembobotan  kata  ( weighting ).  Tahap  ini  perlu  dilakukan karena setiap kata dalam suatu kalimat memiliki keperluan yang  berbeda-beda  [10].  Perhitungan  rumus  untuk menentukan  bobot  Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF) dinyatakan dengan persamaan (1) dan (2).
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × 𝑖𝑑𝑓 𝑗 (1)
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × 𝑙𝑜𝑔 𝐷 𝑑𝑓 𝑗 (2)
Dengan 𝑤 𝑖𝑗 merupakan pembobotan TF-IDF, kemudian 𝑡𝑓 merupakan  banyaknya  kata  yang  muncul,  dan 𝑑𝑓 sebagai frekuensi muncul kata dalam satu dokumen, serta 𝐷 sebagai  banyaknya  dokumen  [11].  Berdasarkan karakteristik data hasil pengolahan teks tersebut terdapat 3 algoritma populer yang dapat digunakan untuk text mining. Algoritma pertama yakni Naive Bayes yang memanfaatkan probabilitas  dan  statistika  dalam  bentuk  sederhana. Algoritma kedua yakni SVM yang merupakan metode yang lebih  matang  untuk  mengenali  pola  untuk  klasifikasi  dan dianggap memiliki akurasinya yang baik dalam klasifikasi teks.  Algoritma  ketiga  yakni  K-NN  yang  merupakan metode klasifikasi data sederhana yang mengklasifikasikan data  berdasarkan  kedekatan  data  dengan  data  lain. Akhirnya,  hasil  data  text  preprocessing  akan  dianalisis menggunakan ketiga algoritma populer tersebut.

## B. Naive Bayes
Thomas Bayes menemukan Naive Bayes di abad ke-18. Algoritma  ini  didasari  oleh  teorema  bayes  yang menggunakan perhitungan berupa probablitias dan statistik untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  dalam machine learning .
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (3)
Persamaan (3) memiliki komponen  B yang  merupakan data  dari  suatu  dataset  yang  belum  diketahui  kelasnya.  A merupakan peluang yang akan menentukan B tergolong ke suatu  kelompok  tertentu.  Komponen  P(A|B)  adalah  hasil probabilitas  posterior  berdasakan  kondisi  X.  Sebaliknya P(B|A)  merupakan  probabilitas  berdasarkan  kondisi  A. Kemudian  P(A)  merupakan  probabilitas  prior  atau probablitas  hipotesis.  Sedangkan  P(B)  merupakan probabilitas B [12].

## C. SVM
Boser,  Guyon,  dan  Vapink  mengembakan  algoritma SVM ( Support Vector Machine ). Algoritma tersebut dapat melakukan pengenalan pola dan analisis data. SVM bekerja pada  permasalahan  non  linear  ataupun  linear  sehingga nantinya  dapat  menemukan  fungsi  pemisah  (hyperlane) terbaik  diantara  fungsi  yang  tidak  terbatas  jumlahnya. Hyperlane  paling  optimum  dapat  ditemukan    dengan menggunakan persamaan (4)
𝑚𝑖𝑛 1 2 ‖𝜔‖ 2
dengan subject to : 𝑦 𝑖 ( 𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏 ) ≥  1, 𝑖 = 1, … , 𝜆 (4)
Dimana 𝑥 𝑖 merupakan  data  masukkan,  dan 𝑦 𝑖 merupakan  output  dari 𝑥 𝑖 ,  serta 𝜔 merupakan  paramater klasifikasi [13].

## D. K-NN
K-NN ( K-Nearest Neighbor ) adalah algoritma sederhana  yang  bisa  menyelesaikan  permasalahan
Case Folding Tokenizing Filtering
Stemming
klasifikasi baik berupa teks ataupun data lainnya.  Adapun K-NN  bekerja  dengan  berlandaskan  data  yang  jaraknya terdekat  dengan  obyek  tertentu.  Titik  X 1 dan  X 2 didefinisikan perhitungan jaraknya pada persamaan (5).
𝑑(𝑋 1 , 𝑋 2 ) = √∑ (𝑋 1𝑗 −  𝑋 2𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (5)
Dimana 𝑑(𝑋 1 , 𝑋 2 ) sebagai jarak antara variabel X1 dan X2, kemudian X sebagai objek, dan p sebagai jumlah dimensi variabel [14].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Peneliti  menggunakan  metode sytematic  literature review .  Metode  tersebut  digunakan  untuk    identifikasi, evaluasi,  dan  integrasikan  hasil  penemuan  dari  setiap penelitian  yang  relevan  sehingga  dapat  memberikan jawaban  dari  pertanyaan  penelitian  [15].  Penelitian  ini menggunakan studi kasus mengenai algoritma text mining yang  diimplementasikan  pada  media  sosial  berbahasa indonesia.  Adapun,  proses systematic  literature  review yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Tahap penelitian
Pada  tahap planning dilakukan  penetapan  pertanyaan penelitian,  kata  pencarian,  sumber  literatur  digital,  dan standard  literatur.  Selanjutnya,  tahap conducting adalah pemilihan  dan  pencocokan  standard  literatur,  serta ekstraksi  data.  Akhirnya,  tahap reporting adalah melakukan  analisis  hasil  ekstraksi  data  sehingga  bisa menemumkan informasi dan pengetahuan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Planning
Langkah  pertama  dalam  tahap  perencanaan  yang dilakukan yakni menetapkan pertanyaan terhadap penelitian  yang  dilakukan  ( research  questions )  terkait algoritma yang diteliti.
• RQ1:  Apa  saja  elemen confusion  matrix yang diterapkan  pada  pengimplementasian  text  mining terhadap media sosial berbahasa Indonesia berdasarkan algoritma yang digunakan dalam semua literatur yang diteliti?
• RQ2: Apa saja hasil confusion matrix yang diterapkan pada pengimplementasian text mining terhadap media sosial  berbahasa  Indonesia  berdasarkan  algoritma
yang digunakan dalam masing-masing literatur yang diteliti?
Selanjutnya,  langkah  kedua  yakni  menetapkan  kata pencarian  untuk  mencari  literature  yang  akan  diteliti ( search strings ). Kata pencarian tersebut berkaitan dengan literatur yang akan diteliti yakni “text mining”. Kemudian kata  pencarian  lainnya  adalah  berbagai  algoritma  populer yang  sering  di  implementasikan  untuk  text mining adalah “ Naive Bayes ”, “SVM”, dan “K-NN” [16]. Berikutnya kata pencarian yang digunakan terkait dengan implementasi text mining pada “media sosial bahasa Indonesia”.
Adapun, kata pencarian ini digunakan agar memperoleh literatur  yang  mengurai  implementasi  text  mining  pada media  sosial  berbahasa  Indonesia  yang  menggunakan algoritma klasifikasi yakni Naive Bayes , K-NN, dan SVM. Namun, literatur  yang membahas  text mining  pada media sosial  berbahasa  Indonesia  dan  tidak  menunjukkan pembahasan mengenai hasil penggunaan algoritma berupa confusion matrix tidak diikut sertakan.
Kemudian  langkah  ketiga  yang  dilakukan  adalah menentukan digital  library literatur  yang  diteliti. Digital library dalam  penelitian  ini  yaitu  Google  Scholar  (GS), IEEE, dan Science Direct (SD).
Terakhir, langkah keempat adalah menentukan kriteria literatur yang diteliti ( literature criteria ). Kriteria tersebut adalah literatur yang terbit diantara tahun 2015 – 2021 dan membahas  mesalah  penelitian  text  mining  pada  media sosial berbahasa Indonesia. Selain itu, banyaknya literatur dalam penelitian ini minimal 5 literatur diteliti untuk setiap algoritma Naive Bayes , SVM, dan K-NN.

## B. Conducting
Tahap  pelaksanaan  ( conducting )  proses systematic literature  review yakni  melakukan  pemilihan  dan mencocokan  kriteria  literatur  ( exclusion  criteria  and selection ). Kriteria tersebut dalam penelitian ini antara lain:
• Studi  penggunaan  text  mining  pada  media  sosial berbahasa Indonesia
• Jurnal literatur terbit tahun 2010-2021
• Jurnal  literatur  yang  digunakan  terbitan  nasional ataupun internasional
• Literatur  yang  memiliki  pembahasan  mengenai implementasi  text  mining  menggunakan  algoritma klasifikasi yakni Naive Bayes , SVM, dan K-NN.
• Literatur  yang  membahas  text  mining  pada  media sosial berbahasa Indonesia, namun tidak menunjukkan  hasil  penggunaan  algoritma  berupa confusion matrix tidak diikut sertakan.
Setelah  melakukan  proses exclusion  criteria  and selection ditemukan  total  literatur  sebanyak  20  literatur. Hasil temuan literatur  tersebut berdasarkan tahun terbitnya ditunjukkan pada Tabel 1.
Planning Conducting Reporting
TABEL I
H ASIL M EMILIH DAN M ENCOCOKKAN L ITERATUR B ERDASARKAN T AHUN T ERBIT
Tahun Jumlah 2015 1 2017 3 2018 1
2019 6
2020 6
2021 3 Total 20
Kemudian  hasil  memilih  dan  mencocokan  berdasarkan algoritma  yang  diteliti,  dan  tahun  terbitnya  ditunjukkan pada  Gambar  5,  6,  dan  7.  Adapun  judul  literatur  yang diteliti  dilambangkan  dengan  huruf  “R”  dan  tahun  terbit literatur  direpresentasikan  dengan  warna  chart  berupa jingga (Naive Bayes), hijau (K-NN), dan kuning (SVM).
Gambar 5. Hasil distribusi literatur naive bayes
Gambar 6. Hasil distribusi literatur K-NN
Gambar 7. Hasil distribusi literatur SVM
Gambar  5  menunjukkan  literatur Naive  Bayes yang diteliti adalah literatur terbitan tahun 2015-2021[16]–[23].
Kemudian  Gambar  6  menunjukkan  literatur  Naive  K-NN yang diteliti adalah literatur terbitan tahun 2015-2021 [14], [16], [22], [24]–[28]. Berikutnya, Gambar 7 menunjukkan literatur  SVM  yang  diteliti  adalah  literatur  terbitan  tahun 2015-2020 [16], [21]–[23], [27], [29]–[34].
Selanjutnya  dari  hasil  temuan  literatur  tersebut dilakukan  ekstraksi  data  yang  bertujuan  untuk  menjawab pertanyaan  penetilian.  Pertanyaan  penelitian  yang  telah ditentukan pada tahap planning adalah RQ1 dan RQ2 yang dimana mempunyai keserupaan tentang implementasi text mining pada media sosial berbahasa Indonesia.
Hasil  ekstraksi  data  dari  semua  literatur  ditemukan jawaban  untuk research  question 1  (RQ1)  yakni  elemen confusion  matrix yang  diterapkan  dalam  semua  literatur yang diteliti telah dipaparkan sebagai berikut.
1) Accuracy: menggambarkan  tingkat  kedekatan nilai  hasil  klasifikasi  dengan  nilai  sebenarnya  sehingga dapat diketahui tingkat akurasi dari model yang melakukan klasifikasi  dengan  benar.  Adapun  nilai  akurasi  ini didapatkan dengan menggunakan persamaan (6).
Persamaan  ini  melakukan  perbandingan  prediksi  benar dengan keseluruhan data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (6)
Persamaan  accuracy  memliki  komponen true  positive (TP)  sebagai  banyaknya  data  prediksi  benar  positif  sama dengan  data  aktualnya,  dan  komponen true  negatif (TN) sebagai banyaknya data prediksi benar negatif sama dengan data  aktualnya.  Sebaliknya  komponen false  postive (FP) sebagai banyaknya data prediksi  salah posiitif tidak sama dengan  data  aktualnya,  dan  FN  ( False  Negative ) merupakan  jumlah  data  prediksi  salah  negatif  tidak  sama dengan data aktualnya [18].
2) Precision: memaparkan  kesesuaian  antar  data benar  positif  dengan  data  prediksi.  Adapun precision ini didapatkan dengan menggunakan persamaan (7). Persamaan  ini  melakukan  perbandingan  hasil  klasifikasi benar  positif  dengan  keseluruhan  hasil  klasifikasi  positif [19].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7) 3) Recall: memaparkan  keberhasilan  klasifikasi dalam  memperoleh  informasi  dari  semua  data  yang tersedia.  Nilai recall ini  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan  (8).  Persamaan  ini  melakukan  perbandingan hasil klasifikasi benar positif dengan keseluruhan data [20].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
Selanjutnya,  ditemukan  jawaban  untuk research question 2 (RQ2) yang dipaparkan dalam Tabel 2, 3, 4, 5, 6,  dan  7.  Pada  Tabel  2,  3,  dan  4  menunjukkan  elemen confusion  matrix yang  dominan  diterapkan  dalam  setiap literatur  dengan  mengimplementasikan  algoritma  Naive Bayes, algoritma SVM, dan algoritma K-NN.
TABEL II E LEMEN C ONFUSION M ATRIX P ADA A LGORITMA N AÏVE B AYES
Literature Accuracy Precision Recall R1 × R2 × × × R3 × × × R4 × × × R5 × R6 × R7 × × × R15 × Total 8 4 4 TABEL III E LEMEN C ONFUSION M ATRIX P ADA A LGORITMA K-N EAREST N EIGBOR
Literature Accuracy Precision Recall R6 ×
R7 × × × R8 × × × R9 ×
R10 × × × R11 × ×
×
R12 ×
R13 × ×
× Total 8 5 5 TABEL IV E LEMEN C ONFUSION M ATRIX P ADA A LGORITMA S UPPORT V ECTOR M ACHINE
Literature Accuracy Precision Recall R5 × R6 × R7 × ×
× R12 × R14 × R15 × R16 × R17 × R18 × × × R19 × R20 × × × Total 11 3 3
Adapun  Tabel  5,  6,  dan  7  menunjukkan  hasil confusion matrix dari  setiap  literatur  yang  mengimplementasikan algoritma Naive Bayes , algoritma SVM, dan algoritma K- NN.
TABEL V
H ASIL C ONFUSION M ATRIX M ENGGUNAKAN A LGORITMA N AIVE B AYES
Literature Accuracy Precision Recall R1 93% - - R2 83,43% 56% 65% R3 88% 87% 88% R4 84.54% 85% 85% R5 94% - - R6 63% - - R7 47.60% 12.87% 76.83% R15 92.78% - -
TABEL VI
H ASIL C ONFUSION M ATRIX M ENGGUNAKAN A LGORITMA K-N EAREST N EIGBOR
Literature Accuracy Precision Recall R6 60% - - R7 96.32% 58.22% 21.05% R8 98.13% 98% 98% R9 50% - - R10 79.45% 85,85% 80.67% R11 87.41% 87,36% 87,85% R12 61.3% - - R13 60.12% 92.73% 46.77%
TABEL VII H ASIL C ONFUSION M ATRIX D ENGAN A LGORITMA SVM
Literature Accuracy Precision Recall R5 75.50% - - R6 61% - - R7 93.34% 98.48% 8.61% R12 69.27% - - R14 79.41% - - R15 87.60% - - R16 70% - - R17 91.8% - - R18 86% 93.20% 91.11% R19 83.33% - - R20 96.61% 96.70% 96.58%

## C. Reporting
Semua  data  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  3,  dan  4 menjabarkan  algoritma Naive  Bayes ,  K-NN,  dan  SVM dominan  menggunakan  pengujian accuracy untuk mengukur  keberhasilan  implementasi  text  mining  media sosial  berbahasa  Indonesia,  dan  umumnya  beberapa peneliti lain juga melakukan pengujian precision dan recall secara bersamaan. Selain itu, ditemukan text mining yang menggunakan  algoritma Naive  Bayes pada  media  sosial berbahasa Indonesia dapat menghasilkan tingkat accuracy sekitar 47.60% - 94%, precision sekitar 12.87% - 87% dan recall sekitar  65%  -  88%.  Hasil  tersebut  dapat  dikatakan memberikan hasil yang stabil pada pengolahan text mining media  sosial  berbahasa  Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan algoritma Naive  Bayes mudah  untuk  diterapkan, pemrosesan cepat dilakukan sebab menggunakan probabilitas  dan  statistika  yang  sederhana  namun memberikan hasil yang baik [20]. Adapun penelitian yang dilakukan  oleh  Ade  Clinton  Sitepu,  dkk  algoritma Naive Bayes memiliki kecepatan pemrosesan yang cepat dengan waktu  pemrosesan  0.0338492393  dan  tetap  memberikan precision (87%), recall (88%)  dan accuracy (88%)  yang tinggi [19].
Sedangkan  text  mining  yang  menggunakan  algoritma SVM  pada  media  sosial  berbahasa  Indonesia  dapat menghasilkan  tingkat accuracy sekitar  61%  -  96.61%, precision 93.20%  -  98.48%  dan recall sekitar  8.61%  - 96.58%.  Hasil  algoritma  ini  memberikan  hasil  optimal daripada  naive  bayes  baik  dari  segi accuracy,  precision, dan recall .  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  SVM  relatif mudah  dan  memiliki  fungsi  kernel  yang  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasikan  data  dengan  baik  [35].  Adapun penelitian  yang  dilakukan  Pulung  Hendro  Prastyo,  dkk
terhadap  sentimen  analisis  berbahasa  indonesia  di  twitter menghasilkan accuracy (96.61%) ,  precision (96.70) , dan recall (96.58) [29].
Berikutnya text mining yang menggunakan algoritma K- NN  pada  media  sosial  berbahasa  Indonesia  dapat menghasilkan  tingkat accuracy sekitar  50%  -  98.13%, precision 58.22% - 98% dan recall sekitar 21.05% - 98%. Hasil algoritma ini memberikan hasil paling optimal yang lebih baik dibandingkan dengan naive bayes baik dari segi accuracy,  precision, dan recall .  Hal  ini  dikarenakan algoritma  K-NN  dapat  dimaksimalkan  penerapannya dengan  nilai  k  yang  digunakan  semakin  kecil  maka  hasil yang diberikan akan semakin akurat [3]. Adapun penelitian yang  dilakukan  oleh  Annisa  Brilani,  dkk    menggunakan berbagai  nilai  k  pada  pemrosesan  text  mining  mengenai komentar  kebencian  di  media  sosial  instagram  dan ditemukan  nilai  k=3  yang  memberikan  hasil accuracy (98.13%) ,  precision (98.00) , dan recall (98.00)  [14]. Selanjutnya, hasil dari analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma K-NN dan SVM cocok untuk menangani berbagai kasus dan skenario text mining pada media sosial berbahasa Indonesia.

## V. K ESIMPULAN
Tiga  jenis  algoritma  proses  text  mining  yang diimplementasikan pada media sosial berbahasa Indonesia menghasilkan beberapa kesimpulan. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) , dan Support  Vector  Machine (SVM) memberikan hasil optimal berdasarkan accuracy , precision dan recall .  Namun,  dalam  satu  kasus  SVM  masih  perlu diperhatikan bahwa algoritma ini menghasilkan recall yang rendah.  Selain  itu, Naive  Bayes menghasilkan precision , accuracy dan recall paling  seimbang,  namun  memiliki hasil cukup tinggi.
Berdasarkan hasil tersebut bisa disebut bahwa K-NN dan SVM bisa menangani berbagai skenario dalam text mining media sosial berbahasa Indonesia dengan optimal. Namun hasil yang dikeluarkan tidak sepenuhnya menentukan salah satu algoritma lebih baik dari yang lain. Karena algoritma SVM  masih  mempunyai  kelemahan  dalam recall . Selanjutnya  pada  penelitian  masa  depan  dapat  dilakukan optimalisasi  pada  algoritma  SVM,  seperti  dilakukan kombinasi  dengan  algoritma lain seperti Naive Bayes dan K-NN supaya dapat menutupi kelemahannya dalam recall .
R EFERENSI
[1] Statista,  “Number  of  internet  users  APAC  2021,  by  country Published  by  Statista  Research  Department,  Mar  29,  2021  As  of January 2021, China ranked first with around 939.8 million internet users while India achieved second place with 624 million internet users.
China,” 2021. https://www.statista.com/statistics/265153/number-of-internet- users-in-the-asia-pacific-region/ (accessed Jun. 30, 2021).
[2] P.  H.  Prastyo,  A.  S.  Sumi,  A.  W.  Dian,  and  A.  E.  Permanasari, “Tweets Responding to the Indonesian Government’s Handling of COVID-19: Sentiment Analysis Using SVM with Normalized Poly Kernel,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 6, no. 2, p. 112, 2020, doi: 10.20473/jisebi.6.2.112-122.
[3] R.  H.  Satrio  and  M.  A.  Fauzi,  “Klasifikasi  Tweets  Pada  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbour  (K-NN)  Dengan Pembobotan  TF-IDF,” Junral  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. , vol. 3, no. 8, pp. 8293–8300, 2019.
[4] M.  Z.  Al-Taie,  S.  Kadry,  and  J.  P.  Lucas,  “Online  Data Preprocessing:  A  case  Study  Approach,” Int.  J.  Electr.  Comput. Eng. , vol. 9, no. 4, pp. 2620–2626, 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i4.pp2620-2626.
[5] M. Kannan, S., Gurusamy, V., Vijayarani, S., Ilamathi, J. & Nithya, “Preprocessing  Techniques  for  Text  Mining  Preprocessing Techniques  for  Text  Mining,” Int.  J.  Comput.  Sci.  Commun. Networks , vol. 5, no. October 2014, pp. 7–16, 2016.
[6] R. Wongso, F. A. Luwinda, B. C. Trisnajaya, O. Rusli, and Rudy, “News  Article  Text  Classification  in  Indonesian  Language,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  116,  pp.  137–143,  2017,  doi: 10.1016/j.procs.2017.10.039.
[7] M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid- 19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[8] F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[9] B. Haryanto, Y. Ruldeviyani, F. Rohman, T. N. Julius Dimas, R. Magdalena,  and  F.  Muhamad  Yasil,  “Facebook  Analysis  of Community Sentiment on 2019 Indonesian Presidential Candidates From  Facebook  Opinion  Data,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161, pp. 715–722, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.175.
[10]  D. A. Agustina, S. Subanti, and E. Zukhronah, “Implementasi Text Mining  Pada  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 3, no. 2, p. 109, 2021, doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[11]  A. Taufik, “Komparasi Algoritma Text Mining Untuk Klasifikasi Review Hotel,” J. Tek. Komput. , vol. IV, no. 2, pp. 112–118, 2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3461.
[12]  B. P. Nayoga, R. Adipradana, R. Suryadi, and D. Suhartono, “Hoax Analyzer  for  Indonesian  News  Using  Deep  Learning  Models,” Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2020, pp. 704–712, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.059.
[13]  R. Umar, I. Riadi, and Purwono, “Perbandingan Metode SVM, RF dan SGD untuk Penentuan Model Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.
Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 329–335, 2020.
[14]  A. Briliani, B. Irawan, and C. Setianingsih, “Hate Speech Detection in Indonesian Language on Instagram Comment Section Using K- Nearest Neighbor Classification Method,” Proc. - 2019 IEEE Int. Conf. Internet Things Intell. Syst. IoTaIS 2019 , pp. 98–104, 2019, doi: 10.1109/IoTaIS47347.2019.8980398.
[15]  S. Kumar, A. K. Kar, and P. V. Ilavarasan, “Applications of Text Mining  in  Services  Management:  A  Systematic  Literature Review,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 1, p. 100008, 2021, doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100008.
[16]  A. D. Poernomo and S. Suharjito, “Indonesian Online Travel Agent Sentiment  Analysis Using Machine  Learning  Methods,” Indones. J.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  113,  2019,  doi: 10.11591/ijeecs.v14.i1.pp113-117.
[17]  N. R. Fatahillah, P. Suryati, and C. Haryawan, “Implementation of Naive Bayes classifier algorithm on social media (Twitter) to  the teaching  of  Indonesian  hate  speech,” Proc.  -  2017  Int.  Conf. Sustain. Inf. Eng. Technol. SIET 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 128– 131, 2018, doi: 10.1109/SIET.2017.8304122.
[18]  V.  A.  Fitri,  R.  Andreswari,  and  M.  A.  Hasibuan,  “Sentiment Analysis  of  Social  Media  Twitter  with  Case  of  Anti-LGBT Campaign  in  Indonesia  using  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  and Random Forest Algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 765–772, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.181.
[19]  A. C. Sitepu, W. Wanayumini, and Z.  Situmorang, “Determining Bullying Text Classification Using Naive Bayes Classification on Social  Media,” J.  Varian ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  133–140,  2021,  doi: 10.30812/varian.v4i2.1086.
[20]  R. C. Chairani, B. Irawan, and C.  Setianingsih,  “Klasifikasi Data Politik  Pada  Media  Sosial  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes,” eProceedings Eng. , vol. 8, no. 2, p. 6, 2021.
[21]  D.  A.  Kristiyanti,  A.  H.  Umam,  M.  Wahyudi,  R.  Amin,  and  L. Marlinda,  “Comparison  of  SVM  Naïve  Bayes  Algorithm  for
Sentiment Analysis Toward West Java Governor Candidate Period 2018-2023  Based  on  Public  Opinion  on  Twitter,” 2018  6th  Int. Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm,  pp.  1–6, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674352.
[22]  B. Y. Pratama and R. Sarno, “Personality Classification Based on Twitter Text Using Naive Bayes, KNN and SVM,” Proc. 2015 Int. Conf.  Data  Softw.  Eng.  ICODSE  2015 ,  pp.  170–174,  2016,  doi: 10.1109/ICODSE.2015.7436992.
[23]  E.  Barfian,  B.  H.  Iswanto,  and  S.  M.  Isa,  “Twitter  Pornography Multilingual Content Identification Based on Machine Learning,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  116,  pp.  129–136,  2017,  doi: 10.1016/j.procs.2017.10.024.
[24]  N.  Anggraini  and  M.  J.  Tursina,  “Sentiment  Analysis  of  School Zoning  System  on  Youtube  Social  Media  Using  the  K-Nearest Neighbor  with  Levenshtein  Distance  Algorithm,” 2019  7th  Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2019 , no. May, pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/CITSM47753.2019.8965407.
[25]  T. Mustaqim, K. Umam, and M. A. Muslim, “Twitter Text Mining for Sentiment Analysis on Government’s Response to Forest Fires with  Vader  Lexicon  Polarity  Detection  and  K-Nearest  Neighbor Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1567,  no.  3,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1567/3/032024.
[26]  R. Damarta, A. Hidayat, and A. S. Abdullah, “The Application of K-Nearest Neighbors Classifier for Sentiment Analysis Of PT PLN (Persero)  Twitter  Account  Service  Quality,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol. 1722, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1722/1/012002.
[27]  F.  Firmansyah et  al. ,  “Comparing  Sentiment  Analysis  of Indonesian  Presidential  Election  2019  with  Support  Vector Machine  and  K-Nearest  Neighbor  Algorithm,” 6th  Int.  Conf. Comput.
Eng. Des. , pp. 1–6, 2020,
doi: 10.1109/ICCED51276.2020.9415767.
[28]  S.  Saifullah,  Y.  Fauziyah,  and  A.  S.  Aribowo,  “Comparison  Of Machine  Learning  for  Sentiment  Analysis  in  Detecting  Anxiety Based on Social Media Data,” J. Inform. , vol. 15, no. 1, p. 45, 2021,
doi: 10.26555/jifo.v15i1.a20111.
[29]  P. H. Prastyo, I. Ardiyanto, and R. Hidayat, “Indonesian Sentiment Analysis:  An  Experimental  Study  of  Four  Kernel  Functions  on SVM Algorithm with TF-IDF,” Int. Conf. Data Anal. Bus. Ind. W. Towar. a Sustain. Econ. , pp. 1–6, 2020, doi: 10.1109/ICDABI51230.2020.9325685.
[30]  M. Andriansyah et al. , “Cyberbullying Comment Classification on Indonesian  Selebgram  Using  Support  Vector  Machine  Method,”
Proc.  2nd  Int.  Conf.  Informatics  Comput.  ICIC  2017 ,  vol.  2018- Janua, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/IAC.2017.8280617.
[31]  P.  G.  Pratama  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Social  Bot  Detection  on 2019  Indonesia  President  Candidate’s  Supporter’s  Tweets,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161,  pp.  813–820,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.11.187.
[32]  H.  Syahputra,  L.  K.  Basyar,  and  A.  A.  S.  Tamba,  “Setiment Analysis  of  Public  Opinion  on  the  Go-Jek  Indonesia  Through Twitter Using Algorithm Support Vector Machine,” J. Phys. Conf.
Ser. , vol. 1462, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1462/1/012063.
[33]  W.  Kaswidjanti,  H.  Himawan,  and  P.  D.  P.  Silitonga,  “The Accuracy Comparison of Social Media Sentiment Analysis Using Lexicon  Based  and  Support  Vector  Machine  on  Souvenir Recommendations,” Test Eng. Manag. , vol. 82, no. 3–4, pp. 3953– 3961, 2020.
[34]  S.  Bukhori et  al. ,  “Social  Media  Sentiment  Analysis  to  Measure Community  Response  in  The  Millennial  Road  Safety  Festival Program Using TF-IDF and Support Vector Machine,” J. Indones. Road Saf. , vol. 3, no. 2, pp. 69–82, 2020.
[35]  F.  Romadoni,  Y.  Umaidah,  and  B.  N.  Sari,  “Text  Mining  Untuk Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” J.  Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 247–253, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.