## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426

## Analisa Kinerja Metode Support Vector Machine untuk Analisa Sentimen Ulasan Pengguna Google Maps

## Andharini Dwi Cahyani
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan, Indonesia Email: 1,* andharini.cahyani@trunojoyo.ac.id Email Penulis Korespondensi: andharini.cahyani@trunojoyo.ac.id Abstrak −Analisis Sentimen adalah cabang dari penambangan data yang tujuan dasarnya yaitu untuk menganalisis, memahami, memproses, dan mengekstrak data tekstual dalam bentuk pendapat atau ulasan tentang  suatu objek tertentu. Dengan adanya perkembangan teknologi salah satunya  Google Maps dapat memberi kemudahan dalam mencari informasi mengenai lokasi suatu objek. Google Maps juga memberikan ulasan terhadap suatu objek. Dari ulasan tersebut didapatkan informasi yang bisa dianalisa  sentimen  apa  saja  yang  diberikan  oleh  pengunjung.  Untuk  pengolahan  data  teks  ulasan  pelanggan,  digunakan pendekatan penambangan teks dengan metode Support Vector Machine. Metode ini merupakan bagian dari teknik klasifikasi yang dapat mengenali dan mengelompokkan data menjadi 2 bagian yang dipisahkan oleh  hyperplane. Data yang digunakan dalam studi kasus ini adalah ulasan pengunjung lokasi Api Tak Kunjung Padam, Sumenep, yang tercatat pada Google Maps Review.
Kata Kunci: Support Vector Machine; Text Mining; Klasifikasi; Analisis Sentimen; Google Maps Review
Abstract −Sentiment Analysis is a subset of data mining that analyzes, understands, processes, and extracts textual data in the form of opinions or reviews about a certain object. The advancement of technology, such as Google Maps, can make it easier to find information on the location of an object. Google Maps also gives an object review. These reviews provide information that can be used to examine the feelings expressed by visitors. A text mining methodology with the Support Vector Machine method is utilized to process customer review text data. This method is part of a classification strategy that recognizes and categorizes  data  into  two  portions  separated  by  a  hyperplane.  The  data  used  in  this  case  study  are  visitors'  reviews  that  is recorded on Google Maps Review of the Eternal Flame, a tourist attraction obejct located in Sumenep.
Keywords : Support Vector Machine; Text Mining; Classification; Sentiment Analysis; Google Maps Review

## 1. PENDAHULUAN
Penambangan data atau data mining merupakan salah satu cabang keilmuan dari ilmu komputer yang bertujuan untuk  mendapatkan  pengetahuan  ataupun  informasi  dari  database.  Penambangan  data  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan  Machine  Learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dari  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar.  Penambangan  data  ini banyak diterapkan dalam sektor industri, bisnis, wisata, edukasi maupun pengambilan keputusan strategis [1][2]. Pada data mining ada beberapa  pendekatan, diantaranya adalah  asosiasi [3][4], clustering [5][6] dan klasifikasi [7][8].  Klasifikasi  merupakan  teknik  yang  umumnya  digunakan  untuk  menggolongkan  atau  menentukan  suatu kriteria dari suatu data yang didasarkan pada data sebelumnya yang sudah dipelajari [9]. Pada penambangan data, objek yang diolah tidak terbatas pada data numerik dan kategorikal saja, melainkan juga data lainnya seperti teks. Penambangan  teks  atau  text  mining  memiliki  arti  secara  luas  sebagai  proses  penggalian  informasi  di  mana pengguna berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan alat analisis yang merupakan komponen dalam penambangan data [10]. Penambangan teks atau text mining adalah teknik yang digunakan untuk menyelesaikan suatu kasus seperti information retrieval classification [11] [12], dan juga information extraction [13]. Konsep text mining yang dipakai dalam klasifikasi adalah melakukan klasifikasi terhadap dokumen teks untuk pengelompokan dokumen sesuai dengan pembahasan topik [14].
Salah satu permasalahan yang sering diangkat dalam text mining adalah analisis sentimen. Analisa sentimen merupakan  cabang  dari  penambangan  data  yang  tujuan  dasarnya  yaitu  untuk  menganalisis,  memahami, memproses,  dan  mengekstrak  data  tekstual  dalam  bentuk  pendapat  atau  ulasan  tentang  entitas  seperti  produk, layanan, organisasi, individu, dan topik tertentu. Metode klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, dan Decision Tree sering digunakan untuk membantu dalam proses analisis sentimen [15].
Pada  penelitian  Pratama,  dkk  [16]  tentang  analisis  sentimen  pengguna  terhadap  wisata  pantai  yang  ada dikota Malang. Penelitian ini menggunakan metode TF-IDF dan Support Vector Machine untuk mengelompokkan ulasan pengunjung wisata menjadi kelompok negatif dan positif. Pada penelitian ini, data yang digunakan dalam opini pengunjung dalam bahasa Indonesia dengan jumlah 674 dari tahun 2013-2018 yang diperoleh dari disitus TripAdvisor dan tercatat sejumlah 43 objek pariwisata pantai Malang Selatan. Penelitian ini mendapatkan hasil klasifikasi yang cukup baik dengan rata-rata Accuracy yang dihasilkan sebesar 85%.
Syaifudin  dan  Irawan  [17]  melakukan  teknik  gabungan  antara  clustering  dan  classification  opini  wisata pantai. Metode yang digunakan untuk melakukan clustering adalah K-Means, sedangkan metode sentimen analisis yang digunakan yaitu metode Support Vector Machine. Data yang digunakan adalah data tweet sejumlah 500 tweet dari 10 pantai yang ada di Indonesia. Dalam penelitian ini hasil yang didapatkan akurasi sebesar 74,39% dengan menerapkan metode Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen terhadap pendapat wisata pantai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
Selanjutnya, Widodo dkk [18] meneliti tentang analisis sentimen untuk wisata gunung Bromo dan Semeru dengan  menggunakan  data  dari  Tripadvisor.  Penelitian  ini  diterapkan  pada  data  opini  terhadap  wisata  gunung Bromo dan juga Semeru dengan menerapkan metode klasikasi Support Vector Machine (SVM). Data yang sudah ada  tersebut  dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori  yaitu  positif  dan  negatif.  dari  hasil  penelitian  ini  yang menerapkan metode SVM diperoleh hasil akurasi untuk gunung Bromo dan Semeru masing-masingg 71% dan 62%.
Penelitian berikutnya dengan memanfaatkan situs Tripadvisor untuk memperoleh data sentimen dari wisata Candi Borobudur untuk dilakukann klasikasi sentimen. Data yang digunakan adalah data review mengenai wisata Candi  Borobudur  dalam  bentuk  bahasa  Inggris  yang  berjumlah  3591  data.  Pada  penelitian  ini  dilakukan perbandingan untuk menganalisa sentimen dengan menerapkan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa metode SVM lebih optimal dibandingkan dengan metode KNN [19].
Penelitan berikutnya dengan memanfaatkan ulasan di google review untuk memproleh data ulasan untuk dilakukan analisa sentimen. Data yang berhasil dikumpulkan berjumlah 2.143 yang merupakan data ulasan dari Summarecon  Mal  Bekasi  yang  didapatkan  dengan  cara  web  scrapping.  Penelitian  ini  menerpakan  dua  metode untuk  didapatkan  hasil  perbandingan  antara  Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes.  Dalam  penelitian  ini diperoleh  hasil  perbandingan  akurasi  dari  metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  masing-masing 80,95% dan 100% [20].  Dari penelitian tersebut metode SVM memiliki kinerja yang cukup baik dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya dalam pengklasifikasian data teks.
Pada penelitian ini akan dilakukan sentimen analisis terhadap ulasan masyarakat mengenai tempat wisata Api Tak Kunjung Padam. Data ulasan disini diambil dari ulasan Google Maps Review dimana tujuannya untuk mengetahui  penerapan  metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  dalam  pengklasifikasikan  sentimen  positif ataupun  sentimen  negatif  pada  data  ulasan  pengunjung  objek  wisata  tersebut  dengan  harapan  metode  tersebut bekerja cukup baik dan menghasilkan akurasi diatas 80% dan juga hasil analisis ulasan tersebut dapat memberikan informasi yang berguna bagi pemerintah khususnya Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Pamekasan, pengelola objek  wisata  Api  Tak  Kunjung  Padam  maupun  pihak  lain yang membutuhkan  dalam  mengelola  tempat  wisata menjadi lebih terarah dan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan pada penelitian ini meliputi pengumpulan data, pelabelan, text pre-processing, klasifikasi SVM,  dan  dilanjutkan  dengan  evaluasi  model.  Gambar  1  menunjukkan  bagaimana  proses  dalam  melakukan analisis sentimen dimulai dengan pengumpulan data hingga evaluasi sistem. Tahap pertama adalah pengumpulan data ulasan pengguna yang diperoleh dari Google Maps. Tahap selanjutnya adalah pelabelan data menjadi data bernilai ulasan positif dan ulasan negatif. Pada proses pelabelan ini dibantu oleh 3 orang ahli Bahasa Indonesia.
Gambar 1. Rancangan Proses
Setelah  semua  data  diberi  label,  maka  selanjutnya  proses  pemodelan  dimulai  dengan  adanya  text- preprocessing. Pada tahap ini dilakukan case folding, cleansing, tokenize, slang words, stopwords removal, dan stemming. Kemudian dilanjutkan dengan proses pemodelan klasifikasi dengan Support Vector Machine. Setelah hasil  klasifikasi  didapat  proses  selanjutnya  adalah  dilakukan  evaluasi  dengan  menghitung  nilai  akurasi,  recall, precision, dan f-1 score untuk mengetahui kinerja dari metode yang diusulkan.

## 2.2. Dataset
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan yang diambil dari ulasan google maps dari objek wisata  Api  Tak  Kunjung  Padam  ( https://maps.app.goo.gl/UdSfkssYfS82HhHW9 ).  Proses  pengambilan  data
Pelabelan data Star Pengumpulan data Text pre- processing Klasifikasi SVM Evaluasi model End

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
dilakukan dengan menggunakan tools Instant Data Scraping dan menghasilkan total 1745 data.  Pada penelitian ini, data yang diperoleh diseleksi berdasarkan kriteria berikut ini:
1. Data yang diolah adalah data yang memiliki ulasan pendapat pengguna, bukan hanya rating saja. Pada data penelitian ini, ditemukan sebanyak 814 data rating saja tanpa review. Hal ini menyebabkan data tersebut tidak dapat diolah lebih lanjut untuk analisa sentimen.
2. Data ulasan yang diolah adalah yang menggunakan bahasa Indonesia, bukan bahasa daerah ataupun bahasa Inggris. Hal ini terkait dengan library yang digunakan dalam penelitian ini Setelah  data diseleksi  menggunakan  kriteria  diatas,  total  data  yang  diperoleh  adalah  sebanyak  861 data.
Tabel dibawah ini menunjukkan beberapa data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Potongan Dataset No Ulasan 1 Wisata yg sangat natural banget...
2 Sangat bagus
3 Ya saya suka dengan pelayanan rest areanya
4 Parkir Rp. 10.000, tanpa menunggu apa apa bisa langsung ke lokasi yang penuh dengan pilihan makanan, oleh oleh di sekitar wisata Api Abadi itu. Paling asyik kalau malam karena api bisa tampak lebih jelas.
5 Panas sekali cuacanya
....
........................................................................
857  Api alami cocok buat bakar jagung
858  Ada begitu banyak kucing berkeliaran
859  lebih baik kamu pergi di malam hari 860  Bersyukurlah atas kebaikan yang diberikan oleh Yang Mahakuasa … 861  Keren

## 2.3. Pelabelan Data
Setelah data terkumpul, proses selanjutnya yaitu melakukan pelabelan pada setiap data secara manual. Pelabelan data  dilakukan  oleh  3  orang  ahli  Bahasa  Indonesia.  Untuk  menghindari  ketidakintegritasian  data  sehingga  jika terjadi  perbedaan  pendapat,  pihak  ketiga  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  menggunakan  metode majority  voting  yakni  label dengan  suara  terbanyak  yang  akan  digunakan  sebagai  kesimpulan  label.  Pemilihan kandidat pelabelan tersebut berasal dari tingkat SMP/MTs merupakan tenaga pendidik bahasa Indonesia dan sudah menempuh pendidikan Indonesia atau sastra Indonesia.

## 2.4. Text Preprocessing
Tahap selanjutnya yaitu preprocessing, tahap ini memiliki tujuan agar data ulasan tersebut menjadi lebih terstruktur untuk memudahkan dalam proses selanjutnya. Berikut adalah alur dari tahap preprocessing. Pada Gambar 2 dapat dilihat alur dari text preprocessing. Diawali dari proses  case folding untuk mengubah dokumen ke huruf kecil. Kemudian  masuk  ke  data  cleaning  untuk  menghapus  tanda  baca  dan  karakter  lainnya  yang  tidak  penting. Selanjutnya  proses  tokenizing  untuk  memecah  kalimat  dalam  bentuk  token.  Setelah  proses  tokenizing  selesai masuk ke proses slang word replacement yaitu untuk mengubah kata tidak baku kedalam bahasa baku dan proses stopword removal untuk menghapus kata yang tidak penting dan yang terakhir adalah proses stemming yaitu untuk mengubah kata kedalam bentuk kata dasar. Setelah proses selesai hasil berupa dokumen yang sudah siap di proses ke tahap selanjutnya.
Data Cleaning Start Case Folding Tokenizing Slang word replacement and stopword removal Stemming End

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426

## 2.5. Proses Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Pada tahap proses klasifikasi yang akan dilakukan dalam penelitian ini menerapkan model klasifikasi yaitu metode Support  Vector  Machine.  SVM  merupakan  suatu  model  yang  umum  digunakan  untuk  pengklasifikasian  atau support vector classification dan juga  Support Vector Regression. SVM terkenal karena memiliki konsep yang lebih  jelas  secara  sistematis  dibandingkan  dengan  pendekatan  klasifikasi  lainnya.  Tidak  hanya  itu  SVM  tidak hanya mengklasifikasikan dalam bentuk linear akan tetapi dalam bentuk non linear juga[17].
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  metode  pengklasifikasian  dengan  cara  kerja  menganalisa  data  dan mengenali pola dari data yang ada. Biasanya SVM digunakan untuk penelitian yang berpusat pada klasifikasi biner yang memiliki dua kelas yakni positif dan negatif. SVM adalah model klasifikasi yang membentuk  hyperplane dalam ruang input multidimensi untuk memisahkan data terbaik. Dengan mengukur batas-batas keanggotaan kelas, kita dapat menentukan hyperplane dengan paling akurat. SVM awalnya digunakan untuk mengklasifikasikan data numerik, tetapi beberapa penelitian yang telah disampaikan diatas menunjukkan bahwa SVM juga sangat efisien dan  cepat  dalam  menangani  masalah  dengan  data  teks.  Karena  sifat  bahasa  yang  cenderung  memiliki  data berdimensi  tinggi  tetapi  memiliki  kecenderungan  untuk  saling  berkorelasi,  maka  metode  SVM  dapat  bekerja dengan  baik  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  2  bagian  dengan  menggunakan  hyperplane  [14].  Langkah- langkah proses metode klasifikasi dengan menggunakan Support Vector Machine bisa diperhatikan berikut ini:
1. Menginisialisasi nilai awal dari α, c, epsilon, lambda dan juga gamma.
2. Menginputkan data latih (trainiing) berdasarkan kemunculan keyword dalam satu kalimat.
3. Mencari dot product untuk setiap data dengan menggunakan fungsi kernel [K]. Formula  fungsi kernel linear adalah sebagi berikut:
𝐾(𝑥. 𝑥 ′ ) = 𝑒𝑥𝑝(−𝛾 ∣ |𝑥 − 𝑥 ′ | ∣ 2 ) (1)
Fungsi  linier  digunakan  sebagai  fungsi  kernel.  Sebelum  itu  data  harus  ditranspose  terlebih  dahulu  untuk dilakukan perkalian matrik AxA T .
4. Menghitung matriks dengan rumus sebagai berikut:
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑌 𝑖 𝑌 𝑗 (𝐾(𝑋 𝑖 𝑋 𝑗 ) + 𝜆 2 ) (2)
Dengan ketentuan: 𝐷 𝑖𝑗 = Elemen matriks ke i j 𝑌 𝑖 = Kelas data ke i 𝑌 𝑗 = Kelas data ke j 𝜆 2 = Batas teoritris 5. Mencari nilai error dengan rumus:
𝐸𝑖 =   ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑖 𝑗=1 (3)
6. Mencari nilai dari delta alpha dengan fromula berikut:
𝛿𝛼 𝑖 = min{𝑚𝑎𝑥[𝛾(1 − 𝐸𝑖) − 𝛼 𝑖 ] 𝐶 − 𝛼 𝑖 } (4)
mencari nilai alpha baru dengan fromula sebagai berikut:
𝛼 𝑖 =   𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖 (5)
7. Mencari nilai bias dengan formula sebagai berikut:
𝑏 =   − 1 2 (𝑤. 𝑥 + + 𝑤. 𝑥 − ) (6)
8. Setelah nilai α, w, dan b diketahui, selanjutnya masuk ke tahap pengujian. untuk melakukan pengujian pertama dilakukan perhitungan dot product anatara data testing dengan semua data training dengan fungsi kernel:
𝐾(𝑥. 𝑥𝑖) = 𝑥. 𝑥𝑖 (7)
Setalah itu pengujian dilakukan dengan fungsi keputusan:
𝑓(𝑥) = 𝑤. 𝑥 + 𝑏 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑓(𝑥) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝑥 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑚 𝑖=1
(8)

## 2.6. Evaluasi Model
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perhitungan  akurasi  untuk  melihat  seberapa  baik  pemodelan menggunakan  metode klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan dari wisata Api Tak Kunjung padam. Dalam proses evaluasi penelitian ini memanfaatkan confusion matrix untuk menghitung nilai akurasi, recall, precision dan f1- score.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini terdapat beberapa uji coba yang dilakukan dengan menginputkan beberapa parameter C dan gamma yang masing-masing berbeda untuk mengetahui nilai c dan Gamma terbaik sehingga menghasilkan nilai akurasi yang optimal. Nilai c yang diinputkan dinataranya 0,01, 0,1, 1, 10, 100 dan nilai gamma 0,01, 0,1, 0,5, 1, 100. Pengujian ini juga dilakukan dengan beberapa pembagian data latih dan data uji dengan presentase 80%:20%, 70%:30%, 60%:49% dan 50%:50%. Berikut adalah hasil dari skenario uji coba tersebut:
3.1. Pembagian data 80%:20%
Pengujian pertama pada penelitian ini untuk masing-masing nilai c dan gamma dilakukan dengan pembagian data latih dan data uji dengan presentase 80%:20%. Dari pengujian teresebut didapatkan hasil akurasi, precision, recall, dan F1-score dalam tabel berikut:
Tabel 2. Hasil pengujian data 80%:20% Parameter Akurasi Precision Recall F1-score c = 0,01 gamma = 0,01 80,00% 40% 50% 44% c = 0,01 gamma = 0,1 80,00% 40% 50% 44% c = 0,01 gamma = 0,5 80,00% 40% 50% 44% c = 0,01 gamma = 1 80,00% 40% 50% 44% c = 0,01 gamma = 100 80,00% 40% 50% 44% c = 0,1 gamma = 0,01 80,00% 40% 50% 44% c = 0,1 gamma = 0,1 80,00% 40% 50% 44% c = 0,1 gamma = 0,5 80,00% 40% 50% 44% c = 0,1 gamma = 1 80,00% 40% 50% 44% c = 0,1 gamma = 100 80,00% 40% 50% 44% c = 1 gamma = 0,01 80,00% 40% 50% 44% c = 1 gamma = 0,1 82,35% 91% 56% 56% c = 1 gamma = 0,5 87,65% 86% 72% 77% c = 1 gamma = 1 87,65% 88% 71% 76% c = 1 gamma = 100 81,76% 91% 54% 53% c = 10 gamma = 0,01 83,53% 91% 59% 60% c = 10 gamma = 0,1 92,35% 90% 85% 87% c = 10 gamma = 0,5 90,00% 88% 79% 83% c = 10 gamma = 1 88,82% 87% 75% 79% c = 10 gamma = 100 81,76% 91% 54% 53% c = 100 gamma = 0,01 92,94% 90% 87% 88% c = 100 gamma = 0,1 88,82% 84% 79% 81% c = 100 gamma = 0,5 90,00% 88% 79% 83% c = 100 gamma = 1 88,82% 87% 75% 79% c = 100 gamma = 100 81,76% 91% 54% 53%
Pada Tabel 2 dapat dilihat hasil pengujian dengan akurasi paling tinggi didapatkan pada pengujian dengan nilai c = 100 dan gamma 0,01 dengan hasil akurasi 92,94%, precision = 90%, recall = 87%, dan F1-score = 88%. Berikut adalah grafik dari pengujian tersebut:
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 akurasi precision recall f1-score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
Dari Gambar 3 terlihat statistik dimana pada parameter c yang rendah menyebabkan akurasi yang rendah. Ini terjadi karena semakin rendah parameter c maka batas keputusan atau decision boundary semakin besar atau melebar. Hal ini memungkinkan kesalahan klasifikasi karena batas kesalahan yang luas. Sebaliknya jika parameter c  semakin  tinggi  maka  batas  kesalahan  semakin  sempit  dan  membuat  akurasi  semakin  tinggi.  Selain  itu  nilai gamma cenderung semakin kecil membuat akurasi semakin tinggi. Sehingga pada percobaan ini akurasi tertinggi ada pada parameter c = 100 dan gamma = 0,01.
3.2. Pembagian data 70%:30%
Pengujian pertama pada penelitian ini untuk masing-masing nilai c dan gamma dilakukan dengan pembagian data latih dan data uji dengan presentase 70%:30%. Dari pengujian teresebut didapatkan hasil akurasi, precision, recall, dan F1-score dalam tabel berikut:
Tabel 3. Hasil pengjian data 70%:30% Parameter Akurasi Precision Recall F1-score c = 0,01 gamma = 0,01 80,39% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 0,1 80,39% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 0,5 80,39% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 1 80,39% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 100 80,39% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,01 80,39% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,1 80,39% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,5 80,39% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 1 80,39% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 100 80,39% 40% 50% 45% c = 1 gamma = 0,01 80,39% 40% 50% 45% c = 1 gamma = 0,1 83,14% 91% 57% 58% c = 1 gamma = 0,5 89,02% 89% 74% 79% c = 1 gamma = 1 89,02% 90% 74% 78% c = 1 gamma = 100 81,57% 81% 54% 52% c = 10 gamma = 0,01 84,71% 92% 61% 64% c = 10 gamma = 0,1 92,55% 91% 85% 87% c = 10 gamma = 0,5 89,80% 87% 79% 82% c = 10 gamma = 1 89,41% 90% 75% 80% c = 10 gamma = 100 81,57% 81% 54% 52% c = 100 gamma = 0,01 92,16% 90% 85% 87% c = 100 gamma = 0,1 90,98% 88% 82% 84% c = 100 gamma = 0,5 89,80% 87% 79% 82% c = 100 gamma = 1 89,41% 90% 75% 80% c = 100 gamma = 100 81,57% 81% 54% 52%
Pada Tabel 3 dapat dilihat hasil pengujian dengan akurasi paling tinggi didapatkan pada pengujian dengan nilai c = 10 dan gamma 0,1 dengan hasil akurasi 92,55%, precision = 91%, recall = 85%, dan F1-score = 87%. Berikut adalah grafik dari pengujian tersebut:
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 PR ES EN TA SE Data 70%:30% akurasi precision recall
f1-score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
Pada Gambar 4 terlihat pada saat parameter c rendah menyebabkan akurasi rendah. Hal ini karena pengaruh dari parameter c yang rendah menyebabkan batas keputusan semakin besar. Dari grafik tersebut hyperplane terbaik ada pada parameter c = 10 dan gamma 0,1. Meskipun pada penelitian ini parameter c paling tinggi 100 dan gamma paling rendah 0,01 namun parameter paling optimal pada pengujian ini ada pada parameter c =10 dan gamma = 0,1. Hal ini bisa dipengaruhi oleh faktor presentase pembagian data.

## 3.3. Pembagian data 60%:40%
Pengujian pertama pada penelitian ini untuk masing-masing nilai c dan gamma dilakukan dengan pembagian data latih dan data uji dengan presentase 60%40%, Dari pengujian teresebut didapatkan hasil akurasi, precision, recall, dan F1-score dalam tabel berikut:
Tabel 4. Hasil pengujian data 60%:40% Parameter Akurasi Precision Recall F1-score c = 0,01 gamma = 0,01 80,59% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 0,1 80,59% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 0,5 80,59% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 1 80,59% 40% 50% 45% c = 0,01 gamma = 100 80,59% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,01 80,59% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,1 80,59% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 0,5 80,59% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 1 80,59% 40% 50% 45% c = 0,1 gamma = 100 80,59% 40% 50% 45% c = 1 gamma = 0,01 80,59% 40% 50% 45% c = 1 gamma = 0,1 82,65% 86% 56% 56% c = 1 gamma = 0,5 88,53% 89% 73% 77% c = 1 gamma = 1 89,41% 90% 74% 79% c = 1 gamma = 100 82,35% 91% 55% 53% c = 10 gamma = 0,01 83,53% 87% 58% 59% c = 10 gamma = 0,1 90,29% 86% 81% 83% c = 10 gamma = 0,5 89,41% 86% 78% 81% c = 10 gamma = 1 89,41% 87% 77% 80% c = 10 gamma = 100 82,35% 91% 55% 53% c = 100 gamma = 0,01 90,29% 86% 81% 83% c = 100 gamma = 0,1 89,12% 84% 79% 81% c = 100 gamma = 0,5 89,41% 86% 78% 81% c = 100 gamma = 1 89,41% 87% 77% 80% c = 100 gamma = 100 82,35% 91% 55% 53%
Pada Tabel 4 dapat dilihat hasil pengujian dengan akurasi paling tinggi didapatkan pada pengujian dengan nilai c = 10, gamma 0,1  dan c = 100, gamma = 0,01 dengan hasil akurasi 90,29%, precision = 86%, recall = 81%, dan F1-score = 83%. Berikut adalah grafik dari pengujian tersebut:
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 PR ES EN TA SE Data 60%:40% akurasi precision recall f1-score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
Dari Gambar 5 terlihat statistik dimana pada parameter c yang rendah menyebabkan akurasi yang rendah. Ini terjadi karena semakin rendah parameter c maka batas keputusan atau decision boundary semakin besar atau melebar. Hal ini memungkinkan kesalahan klasifikasi karena batas kesalahan yang luas. Sebaliknya jika parameter c  semakin  tinggi  maka  batas  kesalahan  semakin  sempit  dan  membuat  akurasi  semakin  tinggi.  Selain  itu  nilai gamma cenderung semakin kecil membuat akurasi semakin tinggi. Sehingga pada percobaan ini akurasi tertinggi ada pada parameter c= 10, gamma 0,1 dan C = 100, gamma = 0,01.
3.4. Pembagian data 50%:50%
Pengujian pertama pada penelitian ini untuk masing-masing nilai c dan gamma dilakukan dengan pembagian data latih dan data uji dengan presentase 60%40%. Dari pengujian teresebut didapatkan hasil akurasi, precision, recall, dan F1-score dalam tabel berikut:
Tabel 5. Hasil pengujian data 50%:50% Parameter Akurasi Precision Recall F1-score c =  0,01 gamma =  0,01 79,95% 40% 50% 44% c =  0,01 gamma =  0,1 79,95% 40% 50% 44% c =  0,01 gamma =  0,5 79,95% 40% 50% 44% c =  0,01 gamma =  1 79,95% 40% 50% 44% c =  0,01 gamma =  100 79,95% 40% 50% 44% c =  0,1 gamma =  0,01 79,95% 40% 50% 44% c =  0,1 gamma =  0,1 79,95% 40% 50% 44% c =  0,1 gamma =  0,5 79,95% 40% 50% 44% c =  0,1 gamma =  1 79,95% 40% 50% 44% c =  0,1 gamma =  100 79,95% 40% 50% 44% c =  1 gamma =  0,01 79,95% 40% 50% 44% c =  1 gamma =  0,1 81,13% 90% 53% 50% c =  1 gamma =  0,5 87,74% 91% 70% 75% c =  1 gamma =  1 87,97% 91% 71% 76% c =  1 gamma =  100 81,37% 91% 54% 51% c =  10 gamma =  0,01 82,08% 86% 56% 55% c =  10 gamma =  0,1 89,86% 87% 80% 82% c =  10 gamma =  0,5 89,86% 87% 79% 82% c =  10 gamma =  1 89,39% 90% 76% 80% c =  10 gamma =  100 81,37% 91% 54% 51% c =  100 gamma =  0,01 90,09% 87% 80% 83% c =  100 gamma =  0,1 88,92% 85% 79% 81% c =  100 gamma =  0,5 89,86% 87% 79% 82% c =  100 gamma =  1 89,39% 90% 76% 80% c =  100 gamma =  100 81,37% 91% 54% 51%
Pada Tabel 5 dapat dilihat hasil pengujian dengan akurasi paling tinggi didapatkan pada pengujian dengan nilai c = 100 dan gamma 0,01 dengan hasil akurasi 90.09%, precision = 87%, recall = 80%, dan F1-score = 83%. Berikut adalah grafik dari pengujian tersebut:
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 PR ES EN TA SE Data 50%:50% akurasi precision recall
f1-score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
Dari Gambar 6. terlihat statistik dimana pada parameter c yang rendah menyebabkan akurasi yang rendah. Ini terjadi karena semakin rendah parameter c maka batas keputusan atau decision boundary semakin besar atau melebar. Hal ini memungkinkan kesalahan klasifikasi karena batas kesalahan yang luas. Sebaliknya jika parameter c semakin tinggi maka batas kesalahan semakin sempit dan membuat akurasi semakin tinggi. Selain itu pada grafik tersebut, parameter c yang kecil menyebabkan parameter gamma tidak terlalu berpengaruh terhadap akurasi. Selain itu nilai gamma cenderung semakin kecil membuat akurasi semakin tinggi. Sehingga pada percobaan ini akurasi tertinggi ada pada parameter c = 100 dan gamma = 0,01.

## 3.4. Hasil akurasi terbaik
Setelah dilakukan uji coba dari beberapa pembagian data uji dan data latih terhadap masing-masing nilai c dan gamma  didapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dari  masing-masing  pengujian.  Berikut  tabel  memuat  hasil  pengujian tersebut:
Tabel 6. Hasil akurasi terbaik Pengujian Parameter Akurasi  Precision  Recall F1- Score Data 80%:20% c = 100, gamma 0,01 92,94% 90% 87% 88% Data 70%:30% c = 10 gamma = 0,1 92,55% 91% 85% 87% Data 60%:40% c = 10 gamma = 0,1 dan c = 100 gamma = 0,01 90,29% 86% 81% 83% Data 50%:50% c =  100 gamma =  0,01 90,09% 87% 80% 83%
Pada Tabel 6 merupakan hasil akurasi terbaik dari masing-masing pengujian dengan beberapa pembagian data latih dan data uji terhadap masing-masing nilai c dan gamma. Dari pengujian tersebut hasil akurasi paling optimal ada pada pengujian dengan data 80%:20% dengan nilai c = 100 dan gamma = 0.01 dengan hasil akurasi 92,94%.
Gambar 7. Grafik pembagian data 60%:40%
Pada Gambar 7 terlihat akurasi terbaik ada pada percobaan pembagian data dengan presentase 80%:20%. Pada  penelitian  ini  semakin  besar  data  latih  menghasil  akurasi  yang  semakin  baik.  Hal  ini  disebabkan  dengan banyaknya data latih, maka kemampuan sistem untuk mengenali model dan karakteristik data menjadi semakin lebih baik. Pada data diatas juga dapat disimpulkan bahwa parameter c yang besar dan juga gamma yang kecil juga memberikan kontribusi dalam peningkatan nilai akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  teks  berupa  ulasan  pengunjung  lokasi  wisata  Api  Tak  Kunjung  Padam  yang diperoleh  dari  Google  Maps  Review.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  yang  tersedia dengan  memasukkan  URL  target.  Dari  1745  data  yang  diperoleh,  total  ada  861  data  yang  diperoleh  yang  siap untuk diolah lebih lanjut untuk analisa sentimen. Ujicoba model SVM yang dibangun pada penelitian ini dilakukan dengan membagi data input menjadi  data latih dan data uji dengan presentase 80%:20%, 70%:30%, 60%:40%, dan 50%:50%. Untuk masing – masing skenario uji coba, dilakukan perbedaan paramater yang digunakan secara sistematis untuk mengetahui peran masing – masing parameter terkait dengan accuracy, recall, precision dan F1- Score. Nilai c yang diteliti pada studi ini adalah = 0.01; 0.01; 1; 10; 100. Sedangkan nilai gamma yang digunakan
70 75 80 85 90 95 Akurasi Precision Recall F1-Score
Data 80%:20% C = 100, gamma 0,01 Data 70%:30% c = 10 gamma = 0,1
Data 60%:40% c = 10 gamma = 0,1 dan C = 100 gamma = 0,01
Data 50%:50% C =  100 gamma =  0,01

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 604 − 613 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3426
adalah: 0.01; 0.01; 0.5; 1; 100. Dari pengujian tersebut didapatkan hasil akurasi terbaik pada pengujian dengan pembagian data 80%:20% dengan nilai c = 100 dan gamma = 0,01 dengan akurasi sebesar 92,94%, precision = 90%, recall = 87% dan F1-score = 88%.  Hasil tersebut menunjukkan semakin besar presentase data latih yang digunakan cenderung semakin besar akurasi yang dihasilkan. Selain itu faktor yang mempengaruhi akurasi tersebut adalah  parameter  c  dan  gamma.  Semakin  besar  nilai  parameter  c  maka  cenderung  semakin  tinggi nilai  akurasi karena  batas  kesalahan  semakin  sempit  sehingga  terjadinya  kesalahan  prediksi  semakin  menurun.  Sedangkan semakin kecil nilai parameter gamma cenderung memiliki nilai akurasi yang semakin tinggi.

## REFERENCES
[1]   A. Sucipto, and H. Kusumodestoni, 2022. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Terhadap Penjualan Spare Part Motor di Yamaha Arista Subang. AMRI (Analisa Metode Rekayasa Informatika), 1(1), pp.52-58.
[2] A. Wahyudi, S.O. Tampubolon, N. Afrilia Putri, A. Ghassa, E. Rasywir,  and D. Kisbianty, 2022. Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap INDIHOME. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM), 2(2), pp.240-247.
[3] A. Nofianti, M.Y. Yawan, and M.A. Nazar, M.A., 2023. Implementasi Data Mining dalam Pengolahan Data Transaksi Toko  Sembako  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Toko  Devan  Mart). G-Tech:  Jurnal  Teknologi Terapan, 7(1), pp.165-173.
[4] S.P.  Tamba,  2022.  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Stok  Bahan  Baku  Pada  Restoran Nelayan  Menggunakan  Metode  Association  Rule. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima  (JUSIKOM PRIMA), 5(2), pp.97-102.
[5] R.D. Romadhona, 2022, September. Pemanfaatan Teknik Clustering untuk Mencapai Kecerdasan Bisnis Menggunakan Algoritma K-Means. In Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF) (Vol. 6, pp. 3015-3023).
[6] Hasanah,  N.N.  and  Purnomo,  A.S.,  2022.  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 4(2), pp.300-311.
[7] J.I.  Pratiwi,  D.R.  Utami,  and  U.  Enri,  U.,  2022.  Klasifikasi  Data  Mining  Dalam  Menentukan  Pemberian  Pinjaman Berbasis Arisan Online dengan Algoritma C4. 5. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 6(2), pp.262-266.
[8] U.P. Sanjaya, T. Pribadi, and I.W.D. Prastya, I2022. Klasifikasi Dana Hibah Usaha Mikro Kecil dan Menengah dengan Metode Naïve Bayes. Indonesian Journal of Computer Science, 11(3).
[9] A. H. Yunial, “Analisa Perbandingan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine, Decession Tree Dan Naive Bayes,” Pros. Semin. Nas. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 2, 2020.
[10]  Z.  Alhaq,  A.  Mustopa,  S.  Mulyatun,  and  J.  D.  Santoso,  “Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  Untuk  Analisis Sentimen Pengguna Twitter,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 3, no. 2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[11]  Kumar, A. and Starly, B., 2022. “FabNER”: information extraction from manufacturing process science domain literature using named entity recognition. Journal of Intelligent Manufacturing, 33(8), pp.2393-2407.
[12]  D.K. Jain, P. Boyapati, J. Venkatesh, and M. Prakash, 2022. An intelligent cognitive-inspired computing with big data analytics framework for sentiment analysis and classification. Information Processing & Management, 59(1), p.102758.
[13]  W. Fu, E.K. Choi, and H.S. Kim, 2022. Text mining with network analysis of online reviews and consumers’ satisfaction: A case study in Busan wine bars. Information, 13(3), p.127.
[14]  Lestari, T.P., 2022. Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Social Network Analysis (SNA). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, pp.65-71.
[15]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, 2020. Perbandingan metode naïve bayes dan support vector machine pada analisis sentimen twitter. SMATIKA Jurnal: STIKI Informatika Jurnal, 10(02), pp.71-76.
[16]  Y.T. Pratama, 2018. Analisis Sentimen Opini Pelanggan Terhadap Aspek Pariwisata Pantai Malang Selatan Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
[17]  Syaifudin, Y.W. and Irawan, R.A., 2018. Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Informatika Polinema, 4(3), pp.189-189.
[18]  E. Widodo, I. Al Maksur, K.D. Larasati, and N.P. Saraswati, 2019, November. Analisis Sentimen Tripadvisor Terhadap Pariwisata Gunung Bromo dan Gunung Semeru. In Seminar Multimedia & Artificial Intelligence (Vol. 2, pp. 43-48).
[19]  R.P.  Saputri,  W.S.  Winahju,  dan  K.  Fithriasari,  2020.  Klasifikasi  Sentimen  Wisatawan  Candi  Borobudur  pada  Situs TripAdvisor Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), pp.D349- D356.
[20]  H. Herlawati, R. T. Handayanto, P. D. Atika, F. N. Khasanah, A. Y. P. Yusuf, and D. Y. Septia, 2021. Analisis Sentimen Pada  Situs  Google  Review  dengan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine. Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan Informatika), 5(2), pp.153-163.