## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode Support Vector Machine
Siti Nurhaliza * , Yusra, Muhammad Fikry
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950125222@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammadfikry@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125222@students.uin-suska.ac.id Submitted: 11/06/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak – Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia selalu menjadi kontroversi yang bisa dilihat dari media- media  online  seperti  Twitter  yang  berpengaruh  terhadap  perekonomian  Indonesia,  dengan  adanya  masalah  tersebut  hal  itu memberikan  dampak  perubahan  pada  ketidakstabilan  biaya  akan  kenaikan  harga  BBM  yang  juga  akan  berpengaruh  pada tingkat bertambahnya biaya transportasi dan tingkat inflasi. Pengaruh perubahan tersebut banyak mengarah pada opini -opini masyarakat yang berbeda sehingga menghasilkan pro dan kontra terhadap perubahan tersebut, dengan adanya permasalahan di atas maka proses klasifikasi sangat dibutuhkan. Penelitian ini menggunakan 3000 data tweet yang didapat dari proses crawling. Penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 85% pada perbandingan 90:10, untuk nilai precission sebesar 85%, recall 99% dan f1-score sebesar 91% untuk sentimen negatif, sedangkan nilai precission 83%, recall 19%, f1-score 30% untuk sentimen positif. Kemudian pada percobaan perbandingan 80:20 didapatkan akurasi sebesar 83%, untuk nilai  precission sebesar 83%,  recall 99%  dan  f1-score  sebesar  91%  untuk  sentimen  negatif,  sedangkan  nilai  precission  82%,  recall  16%,  f1-score  26%  untuk sentimen positif.
Kata Kunci: Support Vector Machine; Sentimen Analisis; Kenaikan Bbm; Twitter; Klasifikasi
Abstract – The increase in the price of fuel oil (BBM) in Indonesia has always been a controversy which can be seen from online media such as Twitter which has an effect on the Indonesian economy, with this problem it has a change in the impact of cost instability due to an increase in fuel prices which will also affect the rate of increase in transportation costs and the rate of inflation. The effect of these changes leads to many different public opinions so as to produce pros and cons of these changes, with the existence of the problems above, the classification process is needed. This study uses 3000 tweet data obtained from the crawling process. This study obtains an accuracy of 85% at a ratio of 90:10, for a precision value of 85%, 99% recall and 91% f1-score for negative sentiment, while 83% precision value, 19% recall, 30% f1-score for positive sentiment. Then in the 80:20 comparison experiment, an accuracy of 83% was obtained, for a precision value of 83%, a recall of 99% and an f1-score of 91% for negative sentiment, while a precision value of 82%, a recall of 16%, an f1-score of 26% for positive sentiment.
Keywords : Support Vector Machine; Sentiment Analysis; Fuel Increase; Twitter; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  perkembangan  teknologi  disosial  media  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  opini  publik,  salah satunya  adalah  Twitter.  Pada  Google  Play  Store  Twitter  adalah  salah  satu  aplikasi  dengan  jumlah  download sebanyak  1  juta  pengguna,  berdasarkan  hasil  data  yang  didapat  pada  tahun  2021,  Twitter  berada  di  peringkat pertama  untuk  kategori  MicroBlogging  [1],  yaitu  pembuatan  pesan  atau  post  singkat  pada  platform  penyedia informasi,  banyak  informasi  yang  bisa  didapat  dari  platform  tersebut  salah  satunya  mengenai  kenaikan  harga Bahan Bakar Minyak (BBM) yang menjadi sorotan dan perbincangan masyarakat.
Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia selalu menjadi kontroversi yang bisa dilihat dari media-media online seperti Twitter yang berpengaruh terhadap perekonomian Indonesia. Pada tahun 2011 yaitu dengan  harga  sebesar  115,55  harga  minyak  mentah  di  Indonesia  naik  dengan  sangat  drastis  pada  bulan  maret. Kemudian seiring  berjalannya waktu, harga  tersebut  mengalami  penurunan yang sangat  signifikan yang terjadi pada tahun 2015. Ketidakstabilan akan kenaikan harga BBM tersebut akan memberikan dampak perubahan pada bertambahnya biaya transportasi  yang akan berpengaruh juga pada tingkat  inflasi, pengaruh perubahan tersebut akan mengarah kepada opini-opini masyarakat. Terdapat  beberapa opini  dan sentimen berbeda dari masyarakat yaitu yang bersifat positif maupun negatif, sehingga sentimen tersebut harus di klasifikasikan [2].
Proses  klasifikasi  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine,  dimana bekerja  untuk  mencari  hyperplane  dari  sebuah  data  set  dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas  pada  setiap sentiment  dan  juga  merupakan  metode  yang  efisien.  Support  Vector  Machine  telah  dimodifikasi  untuk menyertakan fungsi kernel sehingga hasilnya dapat ditemukan dengan cepat [3]. Selain itu, metode Support Vector Machine juga merupakan model pembelajaran analisis yang memberikan hasil akurasi lebih baik dibanding dengan metode lain [4].
Terdapat beberapa penelitian yang membandingkan metode SVM dan K-NN mengenai analisis sentimen di  Twitter,  penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  SVM  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebanyak  89,7%, sementara K-NN memiliki nilai akurasi sebanyak 76,3%.[5]. Penelitian selanjutnya yang membandingkan antara metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  yaitu  mengenai  kenaikan  harga  BBM,  dimana  SVM mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 90%, sedangkan Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 78% [6].
Penelitian  selanjutnya  yang  menentukan  akurasi  berdasarkan  klasifikasi  menggunakan  Support  Vector Machine dan Naïve Bayes, SVM memiliki nilai lebih tinggi dibanding Naïve Bayes yaitu sebesar 93%, sedangkan Naïve Bayes menghasilkan 86% [7]. Penelitian selanjutnya yang membahas mengenai sentimen analisis Twitter mengenai  program  vaksinisasi  di  Indonesia  menggunakan  Support  Vector  Machine  yang  bertujuan  untuk mengetahui  tanggapan  masyarakat  terhadap  vaksinisasi  covid,  penelitian  tersebut  memperoleh  hasil  akurasi sebesar 90% [8]. Selanjutnya, penelitian yang membandingkan metode Naïve Bayes dan SVM mengenai Detection Traffic, SVM menghasilkan grafik yang lebih besar nilai akurasinya [9].
Oleh  karena  itu,  dari  beberapa  penelitian  di  atas  diambil  kesimpulan  bahwa  metode  Support  Vector Machine  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  lain.  Selain  itu  penelitian  ini mendapatkan  data  dari  Twitter  dengan  jumlah  data  sebanyak  3000  data  dengan  kata  kunci  "Kenaikan  BBM". Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  menerapkan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  didalam mengklasifikasikan sentimen terhadap kenaikan harga BBM serta mengetahui tingkat akurasi dari metode tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  gambar  tahapan  pada  penelitian  ini  dimulai  dari  pengidentifikasian  masalah,  studi  kepustakaan, mengumpulkan  data  dengan  teknik  crawling,  pelabelan  manual  data  set  yang  dibagi  menjadi  dua,  selanjutnya masuk  pada  tahap  preprocessing,  kemudian  melakukan  pembobotan  kata  TF-IDF,  feature  selection (Thresholding),  kemudian  pada  proses  klasifikasi  metode  yang  digunakan  yaitu  Support  Vector  Machine, selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan confussion matrix dan k-fold cross validaition.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap ini merupakan permasalahan utama pada penelitian analisis, dimana suatu proses merumuskan masalah untuk menemukan solusi terbaik dan mendapatkan pemahaman yang merata terhadap masalah tersebut.

## 2.2 Studi Pustaka
Dalam tahapan ini peneliti melakukan proses tinjauan mengenai analisis sentimen untuk membantu tercapainya hasil  yang  diharapkan.  Maka  dari  itu  dibutuhkanlah  suatu  proses  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut,  yaitu dengan cara mengumpulkan beberapa sumber yang berguna untuk menguatkan penelitian ini.

## 2.3 Pengumpulan Data (Crawling)
Pada penelitian ini data didapat menggunakan teknik crawling yaitu teknik untuk mengekstrak suatu data dengan jumlah  besar  dari  sebuah  web  dan  di  simpan  dalam  format  excel  atau  csv.  Penelitian  ini  menggunakan  data
sebanyak 3000 data tweet mengenai kenaikan harga BBM berdasarkan kata kunci “Kenaikan BBM” dan “BBM Naik” pada aplikasi Twitter. Dan yang dimana data nya dikumpulkan dari 1 November 2022 sampai 1 Desember 2022.

## 2.4 Pelabelan Manual Dataset
Tahap pelabelan dilakukan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori untuk mendapatkan sentimen positif maupun negatif yang sesuai, palebalan manual dataset yang dilakukan oleh validator dosen bahasa Indonesia.

## 2.5 Text Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukan  beberapa  proses  didalamnya  yang  mana  data  akan  dibersihkan  dan mengurangi volume kata pada dokumen yang dimulai dari:
1. Cleaning merupakan tahap penghapusan untuk mengurangi karakter [10]. Karakter tersebut berupa tanda baca, tanda hastag (#), tanda tanya (?), tanda seru (!), emoji, link website, username (@), dan lain sebagainya.
2. Case folding yaitu tahapan merubah huruf kapital menjadi huruf kecil [11].
3. Tokenizing  yaitu proses pada sebuah data yang berguna sebagai  pemecahan kalimat menjadi  beberapa kata [12].
4. Normalisasi yaitu proses merubah kata sesuai KBBI yaitu kata yang dianggap tidak baku menjadi baku [13].
5. Negation  handling  suatu  proses  perubahan  kata  negasi  menjadi  kata  yang  sebenarnya  seperti  kata  "tidak", "jangan", "bukan".
6. Stopword removal adalah proses penghapusan kata yang dianggap tidak berguna.
7. Stemming merupakan suatu cara pengambilan kata yang berimbuhan menjadi kata dasar [13].

## 2.6 Pembobotan Kata (TF-IDF)
Merupakan metode yang akan digunakan pada tahap memberikan bobot pada fitur dengan mengetahui seberapa berpengaruh pada term. Tahap dalam melakukan pembobotan disebut dengan Term Frequency (TF). Kemudian pada tahap perhitungan disebut dengan Inverse Document Frequency (IDF) [14].

## 2.7 Feature Selection (Thresholding)
Proses yang digunakan untuk mengurangi ukuran data sehingga mendapatkan hasil yang lebih baik [15].

## 2.8 Klasifikasi Support Vector Machine
Support Vector Machine adalah metode untuk pengklasifikasian menggunakan support vector dan margin yang berguna  untuk  mencari  Maximum  Marginal  Hyperplane  [16],  sehingga  dapat  menemukan  garis  pemisah (hyperplane) yang berfungsi untuk membantu memisahkan dua kelas [17]. Penelitian menggunakan kernel RBF dengan pasangan Cost (C) dan Gamma (γ) [18].

## 2.9 Pengujian (Confussion Matrix)
Pada  tahap  ini,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Confusion  Matrix  yang  berguna  untuk membandingkan kelas asli dan prediksi mengenai informasi nilai klasifikasi [19].

## 2.10 K-Fold Cross Validation
Merupakan teknik yang digunakan untuk memisahkan data training dan testing agar tidak terjadi perulangan [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Proses untuk menjelaskan suatu masalah sehingga proses tersebut dapat diukur dalam penelitian.

## 3.2 Pengumpulan Data (Crawling)
Penelitian  ini  menggunakan  data  sentimen  sebanyak  3000  data,  yang  diperoleh  dengan  proses  crawling  pada aplikasi Twitter kemudian disimpan dalam format xlxs. Hasil yang didapat dapat dilihat pada gambar di bawah.

## 3.3 Pelabelan Data
Selanjutnya, pelabelan data pada penelitian ini diproses secara manual dan dilabelkan oleh validator Dosen Bahasa Indonesia  yaitu  ibu  Elfina,  S.Pd.,M.Pd.  dengan  mengelompokkan  sentimen  sesuai  dengan  kelas  nya.  Hasil pelabelan dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Hasil Pelabelan Manual Data

## 3.4 Text Preprocessing
Kemudian pada tahap preprocessing merupakan suatu proses untuk menghilangkan beberapa permasalahan yang bisa mengganggu saat pemrosesan data. Dalam tahap preprocessing terbagi menjadi beberapa proses yaitu:
a. Cleaning merupakan tahap proses pembersihan kata maupun karakter yang tidak penting atau tidak berkaitan dalam proses klasifikasi. Karakter yang dihilangkan berupa tanda baca, tanda hastag (#), tanda tanya (?), tanda seru (!), emoji, link website,  username (@), dan lain  sebagainya.  Hasil dari  cleaning  bisa dilihat pada  tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Cleaning Sebelum Cleaning Hasil Cleaning Hey masyarakat sumatera Utara tak perlu panik dengan  kenaikan  harga  BBM.  Yang  pastinya klen semua akan dapat bansos Hey masyarakat sumatera Utara tak perlu panik dengan kenaikan harga BBM Yang  pastinya klen semua akan dapat bansos
b. Case  Folding  adalah  cara  yang  dilakukan  untuk  mengubah  semua  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil  serta penghapusan tanda baca. Hasil dari case folding dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 2. Hasil Case Folding
Sebelum Case Folding Hasil Case Folding Hey masyarakat sumatera Utara tak perlu panik dengan  kenaikan  harga  BBM  Yang  pastinya klen semua akan dapat bansos hey masyarakat sumatera utara tak perlu panik dengan kenaikan  harga  bbm  yang  pastinya  klen  semua  akan dapat bansos
c. Tokenizing merupakan tahapan proses pemecahan suatu kalimat menjadi perkata. Hasil dari tokenizing dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Tokenizing Sebelum Tokenizing Hasil Tokenizing hey  masyarakat  sumatera  utara  tak  perlu  panik dengan kenaikan harga bbm yang pastinya klen semua akan dapat bansos [‘hey’, ‘masyarakat’, ‘sumatera’, ‘utara’, ‘tak’, ‘perlu’,
‘panik’,  ‘dengan’,  ‘kenaikan’,  ‘harga’,  bbm’,  ‘yang’, ‘pastinya’, ‘klen’, ‘semua’, ‘akan’, ‘dapat’, ‘bansos’]
d. Normalisasi yaitu proses merubah kata sesuai KBBI yaitu kata yang dianggap tidak baku menjadi baku. Bisa dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Sebelum Normalisasi Hasil Normalisasi hey masyarakat sumatera utara hey masyarakat sumatera utara
Sebelum Normalisasi Hasil Normalisasi tak perlu panik dengan kenaikan harga bbm yang pastinya klen semua akan dapat bansos tidak perlu panik dengan kenaikan harga bbm yang pastinya kalian semua akan dapat
bansos
e. Negation  Handling  merupakan  tahapan  proses  mengubah  kata  yang  mengandung  negasi  menjadi  kata  yang sebenarnya. Berikut hasil dari negation handling.
Tabel 5. Hasil Tokenizing Sebelum Negation Handling
Hasil Negation Handling
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’, ‘tidak’ , ‘perlu’ , ‘panik’, ‘dengan’, ‘kenaikan’, ‘harga’,  bbm’,  ‘yang’,  ‘pastinya’,  ‘kalian’, ‘semua’, ‘akan’, ‘dapat’, ‘bansos’]
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’, ‘abaikan’ , ‘panik’,  ‘dengan’,  ‘kenaikan’,  ‘harga’,  bbm’,  ‘yang’, ‘pastinya’, ‘kalian’, ‘semua’, ‘akan’, ‘dapat’, ‘bansos’]
f. Stopword  Removal  adalah  proses  penghapusan  kata  yang  dianggap  tidak  berguna.  Bisa  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Stopword Removal Sebelum Stopword Removal Hasil Stopword Removal
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’, ‘abaikan’,  ‘panik’, ‘dengan’ ,  ‘kenaikan’, ‘harga’,  bbm’, ‘yang’ ,  ‘pastinya’, ‘kalian’ , ‘semua’ , ‘akan’ , ‘dapat’ , ‘bansos’]
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’,  ‘abaikan’, ‘panik’,  ‘kenaikan’,  ‘harga’,  bbm’,  ‘pastinya’, ‘bansos’]
g. Stemming,  yaitu  suatu  cara  pengambilan  kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata  dasar.  Bisa  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Stemming Sebelum Stemming Hasil Stemming
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’, ‘abaikan’ , ‘panik’, ‘kenaikan’ , ‘harga’, bbm’, ‘pastinya’ , ‘bansos’]
[‘hey’,  ‘masyarakat’,  ‘sumatera’,  ‘utara’, ‘abai’ , ‘panik’, ‘naik’ , ‘harga’, bbm’, ‘pasti’ , ‘bansos’]

## 3.5 Feature Selection
Selanjutnya masuk ketahap pemilihan fitur menggunakan thresholding merupakan tahapan yang dilakukan untuk mengurangi dimensi data pada suatu penelitian.

## 3.6 Feature Weighting
Setelah  melakukan  tahap  text  preprocessing  kemudian  dilakukanlah  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF. Berikut hasil dari perhitungan TF-IDF yang dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Hasil TF-IDF

## 3.7 Klasifikasi dengan Metode Support Vector Machine
Setelah  melakukan  pembobotan  dengan  TF-IDF,  tahap  berikutnya  masuk  kedalam  klasifikasi.  Dengan menggunakan klasifikasi metode Support Vector Machine, pada tahap ini data akan di proses melalui fase training dan  testing,  kemudian  dilakukan  modeling  dengan  metode  SVM  untuk  memperoleh  nilai  accuracy,  precision, recall, dan f1 score. Berikut hasil klasifikasi metode SVM dengan menggunakan tools Google Colllab.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi

## 3.8 Pengujian
Hasil pengujian untuk data training dan testing menggunakan confussion matrix. Pada penelitian ini melakukan 3 pengujian yaitu untuk data opini – data opini, data balance, dan data opini. Dengan pengujian perbandingan 90:10 dan 80:20. Berikut hasil pada gambar dibawah ini.

## Gambar 7. Hasil Confussion Matrix
Pada perbandingan 90:10 didapatkan akurasi sebesar 85%, untuk nilai precission sebesar 85%, recall 99% dan f1-score sebesar 91% untuk sentimen negatif, sedangkan nilai precission 83%, recall 19%, f1-score 30% untuk sentimen  positif.  Kemudian  pada  percobaan  perbandingan  80:20  didapatkan  akurasi  sebesar  83%,  untuk  nilai
precission sebesar 83%, recall 99% dan f1-score sebesar 91% untuk sentimen negatif, sedangkan nilai precission 82%, recall 16%, f1-score 26% untuk sentimen positif. a. Ekstraksi Fitur DF, yang ditampilkan pada Tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Tabel Distribusi Nilai DF No  Nilai DF  Jumlah Kata 1 1-5 3374 2 6-10 244 3 11-15 105 4 16-20 55 5 21-25 45 6 26-30 15 7 31-35 15 8 36-40 10 9 41-45 5 10 46-50 5 11 51-55 2 12 56-60 4 13 61-65 1 14 66-70 2 15 70-inf 36
Pada tabel di atas nilai yang dipilih berdasarkan jumlah kata yang terdapat pada grafik tersebut.
Gambar 6. Fitur yang Terpilih untuk Nilai DF

## 3.9 K-fold Cross Validation
K-fold  cross  validation  didapat  dari  pasangan  parameter  C  dan  gamma  pada  metode  Support  Vector  Machine (SVM). Ditunjukkan pada Tabel 9 sebagai berikut.
Tabel 9. Tabel 10 K-fold Cross Validation
c/ γ 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 0,1 0,7755 0,7755 0,7755 0,7755 0,7807 0,7888 0,7925 0,7948 0,7970 0,8000 0,2 0,7755 0,7755 0,7829 0,7940 0,7977 0,8007 0,8022 0,8029 0,8029 0,8051 0,3 0,7755 0,7807 0,7948 0,8000 0,8022 0,8029 0,8044 0,8059 0,8074 0,8088 0,4 0,7755 0,7896 0,7970 0,8014 0,8029 0,8037 0,8051 0,8081 0,8088 0,8088 0,5 0,7755 0,7933 0,7992 0,8029 0,8037 0,8051 0,8074 0,8074 0,8081 0,8103 0,6 0,7755 0,7948 0,8000 0,8037 0,8044 0,8059 0,8074 0,8081 0,8096 0,8103 0,7 0,7762 0,7955 0,8007 0,8044 0,8059 0,8074 0,8074 0,8081 0,8096 0,8088 0,8 0,7762 0,7955 0,8014 0,8037 0,8059 0,8081 0,8081 0,8081 0,8088 0,8096 0,9 0,7762 0,7955 0,8022 0,8044 0,8059 0,8081 0,8081 0,8074 0,8096 0,8096 1,0 0,7762 0,7962 0,8022 0,8044 0,8059 0,8074 0,8081 0,8074 0,8088 0,8103
Berdasarkan pada tabel diatas, yang menjadi parameter terbaik berada pada pasangan parameter C = 1,0 dan gamma = 1,0 didapatkan hasil akurasi sebesar 81% yang merupakan model dengan hasil tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  metode  Support  Vector  Machine  pada  proses pengklasifikasian sentimen yang diambil dari Twitter, yaitu mengenai kenaikan harga BBM berhasil dilakukan, yaitu  dengan  menggunakan  dua  pengujian  berbeda  dan  menggunakan  data  opini  sebanyak  1500  data.  Hasil pengujian  dari  data  opini  pada  perbandingan  90:10  didapat  dengan  akurasi  yaitu  sebesar  85%,  untuk  nilai precission sebesar 85%, recall 99% dan f1-score sebesar 91% untuk sentimen negatif, sedangkan nilai precission 83%, recall 19%, f1-score 30% untuk sentimen positif. Pasangan parameter terbaik berada pada pasangan C = 1,0 dan  γ = 1,0 yaitu dengan akurasi sebesar 81%. Hasil diatas membuktikan bahwa metode Support Vector Machine menghasilkan nilai atau tingkat akurasi yang cukup baik.

## REFERENCES
[1] Appannie.com, “State of Mobile 2022,” appannie.com, 2022. .
[2] S.  Merlinda,  R.  Aniqa,  H.  Alam,  F.  Ekonomi,  and  D.  Bisnis,  “Peranan  Pemerintah  melalui  Intervensi  Pasar  dalam Perspektif Islam (Studi Kasus: Inflasi Harga BBM di Indonesia) Qorry Anggita Rishaq,” vol. 20, pp. 114–134, 2022.
[3] B. Pamungkas, M. E. Purbaya, and D. J. A.K, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 3, no. 2, pp. 10–20, 2021.
[4] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm untuk Analisis Sentimen pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[5] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019.
[6] Ferdi and Vina Ayumi, “Analisa Sentimen Mengenai Kenaikan Harga Bbm Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine,”  JSAI  (Journal  Sci.  Appl.  Informatics),  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–10,  2023,  doi: 10.36085/jsai.v6i1.4628.
[7] E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Classifier di Twitter,” J. TeknoKompak, vol. 17, no. 1, pp. 25–38, 2023, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[8] F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Layanan  Internet  Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 407–416, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1130.
[9] I. Riadi, R. Umar, and F. D. Aini, “Analisis Perbandingan Detection Traffic Anomaly dengan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM),” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[10]  H. Tuhuteru and A. Iriani, “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector  Machine  dan  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT,  vol.  3,  no.  3,  pp.  394–401,  2018,  doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
[11]  A. D. Hartanto and N. K. Fitriyani, “Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik Menggunakan Support Vector Machine,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 5, no. 1, pp. 8–12, 2020.
[12]  A.  S.  Rahayu  and A.  Fauzi,  “Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  pada Analisis Sentimen  Spotify,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.  Hal  349−,  vol.  354,  no.  2,  pp.  349–354,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[13]  L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  and  W.  Bagye,  “Klasifikasi  Teks  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Support  Vector Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto),”  J.  Inform.  dan  Rekayasa  Elektron.,  vol.  2,  no.  2,  p.  43,  2019,  doi: 10.36595/jire.v2i2.117.
[14]  D.  W.  Syahputra,  B.  Rahayudi,  and  L.  Muflikhah,  “Analisis  Sentimen  Twitter  terhadap  Kebijakan  Pemberlakuan Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,”  Fak.  Ilmu  Komputer,  Univ. Brawijaya, vol. 6, no. 3, pp. 1067–1072, 2022.
[15]  M.  Metode,  S.  Vector,  M.  Svm,  and  D.  A.  N.  Asosiasi,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Tiktok  di  Google  Play menggunakan Metode Support Vector Manchine (SVM) dan Asosiasi,” vol. 10, pp. 346–358, 2021.
[16]  W.  Paulina,  F.  A.  Bachtiar,  and  A.  N.  Rusydi,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  Ulasan  Pelanggan  terhadap Kertanegara  Premium  Guest  House  Menggunakan  Support  Vector  Machine,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput., vol. 4, no. 4, pp. 1141–1149, 2020.
[17]  H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021.
[18]  Y. Yusra and M. Fikry, “Klasifikasi Tweet E-Commerce dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine,”  J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 50, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.5205.
[19]  Styawati., N. Hendrastuty, A. R. Isnain, and A. Y. Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Program Kartu Prakerja pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021.
[20]  R.  Darmawan,  I.  Indra,  and  A.  Surahmat,  “Optimalisasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  Berbasis  Particle  Swarm Optimization (PSO) pada Analisis Sentimen Terhadap Official Account Ruang Guru di Twitter,” J. Kaji. Ilm., vol. 22, no. 2, pp. 143–152, 2022, doi: 10.31599/jki.v22i2.1130.