## ANALISIS SENTIMEN KEPUASAN INVESTASI PADA MASA PANDEMI DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS
Nabila Cahyani 1 , Fauziah 2
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika 1,2 Universitas Nasional, Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu Jakarta 12520 fauziah@civitas.unas.ac.id 2
Submitted August 6, 2022; Revised November 14, 2022; Accepted November 29, 2022

## Abstrak
Investasi  merupakan  kegiatan  untuk  menanamkan  asset  kepada  orang  atau  lembaga  tertentu  agar mendapakan  keuntungan  dengan  jangka  waktu  tertentu.  Investasi  tak  hanya  dilakukan  untuk  jangka pendek, investasi juga bisa untuk menabung yang digunakan untuk masa depan. Investasi kini menjadi trend semenjak pandemi melanda. Banyak sekali orang ikut terjun kedalam dunia  ini dengan harapan mendapatkan  keuntungan  yang  sangat  menjanjikan,  baik  dari  usia  remaja  maupun  dewasa,  mereka sudah mencoba  terjun kedalam dunia  investasi.  Namun  sebagian orang  masih  kurang paham  tentang cara berinvestasi yang benar, sehingga resiko yang dihadapi juga cukup tinggi karena akan berdampak pada keuntungan yang didapat. Terlebih lagi pada masa pandemi saat ini inflasi terhadap  nilai Indeks Harga Saham Gabungan bisa mengalami fluktuasi seiring dengan terjadinya berbagai hal. Penelitian ini bertujuan untuk  meninjau bagaimana respon masyarakat dalam melakukan investasi dimasa pandemi saat ini. Penelitian menggunakan metode Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors. Dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors dapat dilihat SVM lebih baik dibandingkan KNN. Dengan nilai akurasi SVM sebanyak 96.84% dan KNN sebanyak 95.74% dengan selisih akurasi kedua metode 1.10%.
Kata kunci: Investasi ,K-Nearest Neighbors, Pandemi, Sentimen. Support Vector Machine,

## Abstract
Investment is an activity to invest assets in certain people or institutions in order to get profits for a certain period of time. Investment can not only be made for the short term, but also be used as saving for the future use. Investment has now become a trend since the pandemic started. Many people jump into this activity with the hope of getting very promising profits. Both teenagers and adults have tried to  plunge  into  the  investment  activity.  However,  some  people  still  don't  understand  how  to  invest properly, so that they must take is quite high risks that create a negative impact on the profits. During the current pandemic, it is worsened by the inflation on the value of the Composite Stock Price Index that can fluctuate along  with various things.  This study aims to review how the public  responds in making investments during the current pandemic. The research uses the Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors methods. Seeing the use of the Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors methods, it can be concluded that SVM is better than KNN, with the SVM accuracy value of 96.84% and that of KNN of 95.74% with a accuracy difference of 1.10% between the two methods. Keywords: Investment, K-Nearest Neighbor, Pandemic, Sentiment ,  Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Semenjak dunia dilanda pandemi covid-19 index harga saham mengalami keterpurukan  yang  dapat  dilihat  dari abnormalnya  return dan  pesimisnya  return yang didapat investor dimasa depan. Selain
dari  pandemi  covid-19  ini  index  harga saham juga bisa terpengaruh dari hal yang terduga  atau  bisa  disebut  dengan  Black Swan  Even,  ekspetasi  investor  dalam membeli  dan  menjual  saham  dapat berpengaruh  terhadap  peristiwa    seperti pandemi, terorisme dan bencana alam[1].
Di Indonesia sendiri pada awal januari 2020 IHSG  turun  sebanyak  5,71%  ,  8,20%  di bulan  februari  2020  dan  16,76  pada  bulan maret  2020  [2].  Selama    pandemi pemerintah  melakukan social  distancing untuk  mencegah  penyebaran  virus  yang semakin meluas. Covid-19 telah menyebabkan  perubahan  industrial  dari bebebrapa  sektor  sehingga  menyebabkan naiknya  permintaan yang tidak terduga[3]. Pada  penelitian  yang  berkaitan    sentiment investor dimedia sosial dapat
mempengaruhi  dalam  memprediksi  harga saham  sehingga  dapat  mempengaruhi investasi.  Selain  itu  variable  ekuitas  juga dapat mempengarhui prediksi harga. Selama pandemi covid-19  pasar saham dan obligasi  juga  berpengaruh  karena  dapat mengalami fluktuasi[4].
Penelitian sebelumnya  menggunakan  Google  Trends untuk  meneliti  dampak  pasar  saham  dan ekonomi makro selama pandemi berlangsung  terlihat impact yang dirasakn cukup  besar  di  berbagai  sektor  seperti pariwisata , hotel, dan industri penerbangan[5].
Dengan melakukan analisis sentiment dapat dengan  mudah  menarik  kesimpulan  dari opini    masyarakat  tentang  suatu  produk atau  trend  yang  sedang  terjadi,  opini  ini berupa    pandangan  atau  statement  baik positif  dan  negative.  Analisis  sentiment berguna untuk pengambilan keputusan dari parameter  yang  dijadikan  topik  analisis, sehingga  bisa  menjadi  bahan  evaluasi. Proses  analisis  sentiment    ini  berkaitan pengolahan  data    teks  menjadi  pola  data yang  terstruktur  dan  konseptual  sehingga data  yang dihasilkan berkaitan dengan data bersih  yang  sudah  melalui  beberapa  tahap seperti  case  folding  untuk  megubah  kata menjadi lowercase ,  filtering  , stopword removal ,  dan tokenizing sehingga  dataset yang diperoleh jauh lebih terstruktur untuk kemudian akan dilabeling yang nanti akan menghasilkan output positif dan negatif[6]. Yang  nantinya  dari  labeling  ini  akan
menjadi  perbandingan  apakah  sentiment yang  dihasilkan  sudah  sesuai  dengan prediksi dari metode yang dipakai.
Penelitian  terkait    dengan  metode  SVM dapat    menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 87%  dengan  nilai  positif  sebesar  88%, negative  sebesar  67%.  Pada  penelitian  ini dilakukan  pembobotan  TF  –  IDF  untuk memberikan  nilai  pada  kata  yang  sudah diekstrak, yang nanti nilai pembobotan ini akan digunakan pada  proses  metode  SVM nya[6]. Penelitian lainnya dengan menggunakan  metode  SVM  dan  KNN menghasilkan  nilai  akurasi  71,19%  pada metode SVM dan KNN mendapatkan nilai 72,96%  dengan  mengambil  data  pada twitter.  Dengan  data  pada  metode  SVM negative  ada  122  data  dan  positif  ada  63 data, sedangkan dengan metode KNN data negative ada 88 data dan postif ada 25 data [7].  Sementara  penelitian  dengan  metode yang  sama  nilai  SVM  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  nilai  KNN,    dengan nilai    akurasi  yaitu    90,01%  dan  KNN dengan nilai 62,01% [8].
Penelitian ini menjelaskan bagimana metode  SVM  dan  KNN  digunakan  untuk menganalisis suatu topik berupa “Investasi dimasa  pandemic”.  Metode    SVM digunakan  untuk  pengklasifikasian  suatu prediksi  dengan  memisahkan  dua  fungsi kelas  yang  berbeda  secara  optimal[9]. Sedangkan metode KNN digunakan unurk mencari  objek  pada  data  train  yang  dekat atau mirip dengan data testing [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode  SVM dan KNN dengan menggunakan data yang sudah dikumpulkan dari beberapa platform diolah menjadi dataset untuk bisa menghasilkan  kesimpulan  metode  mana yang baik digunakan untuk studi kasus ini , sehingga  alur  kerjanya  dapat  digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1. Flowchart Sistem Kerja  Analisis Sentiment
Pada  gambar 1 merupakan alur kerja sistem analisis sentiment investasi dimasa pandemi.  Tahapan  dimulai  dengan  cara mengumpulkan  data  yang  dijadikan  studi kasus,  data  yang  terkumpul    sudah difiltering  dan  menjadi  datset  mentah karena belum di pre-processing . Selanjutnya  tahap pre-processing dimana data  akan  dicleasing  agar  menjadi  dataset yang  baru.  Dataset  akan  dilabeling sentiment  positif  dan  negatif.  Kemudian dataset  melakukan  pemobotan  TF-IDF, setelah  itu  dataset  diolah  dengan  metode SVM  dan  KNN.  Hasil  dari  kedua  metode berupa  persentase  sentiment  yang  didapat serta  akurasi  yang  didapat  dari  kedua metode tersebut.

## Pengumpulan Data dan Filtering
Pengumpulan data diperoleh dari beberapa platform atau  media  sosial  seperti  twitter, quora, dan sindonews yang  terdiri dari data train  dan  data    testing.  Data  yang  sudah dikumpulkan  akan  menjadi  sebuah  dataset yang  sudah  melaui  tahap  filtering  yaitu penghapusan  simbol  atau  tanda  baca,  url dan elemen yang tidak diperlukan.

## Cleansing Data (Pre-processing)
Tahap selanjut nya adalah pre – procesing yaitu  tahap  pemberishan  data,  data  yang didapat kadang masih terdapat hal hal yang tidak diperlukan seperti singkatan dan kata yang  kurang  baku  oleh  karena  itu dibutuhakn pre-processing dengan  proses pre-processing yang digunakn seperti case
folding, tokenizing , dan stopword removal [10].

## Labeling
Setelah  dataset    melalui  tahap  pre– processsing  selanjutnya  data  kan  diberi labeling.  Pada    tahap  labeling  ini  akan menggunkan  Python.  Labeling  data  akan diberi nilai sentiment yang nanti nya output yang  didapat  berupa  sentiment  positif  dan negatif.  Sentiment  yang  didapat  ini  akan menjadi  pembanding  dengan  metode  yang akan digunkan untuk analisis sentiment ini.

## Proses Text
Setelah data  melalui tahap labeling, dataset selanjutnya akan diolah dengan menggunakan  metode    SVM    dan  KNN  . Pada  tahap  ini  terjadi    pengklasifikasian data  pada masing masing metode, dan akan menjadi  pembanding  apakah  labeling sebelumnya  sesuai  prediksi  atau  tidak dengan metode yang digunakan.

## 1. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan TF – IDF dilakukan untuk melakukan  pembobotan  pada  model vektor  ,  pembobotan  dilakukan  untuk mencari frekuensi kemunculannya  kata pada  kumpulan  dataset.  TF  ( Term Frequency ) menunjukan frekuensi kata yang  muncul,  sedangkan  IDF( Inverse Document Frequency ) menghitung frekuensi  kemunculan  kata  ,  dengan cara mengalikan TF dengan IDF[9].

## 2. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine    merupakan metode pengkasifikasian suatu prediksi atau  peramalan.  Metode  ini  memiliki kemampuan dalam mengenarlisasi data lebih  baik. Support  Vector  Machine melakukan  pengklasifikasian  melalui training  data  set    untuk  membuat prediksi dari data yang baru. Metode ini bertujuan  untuk  membagi  dua  buah class pada input space dengan mengukur  Hyperline  antara  dua class menggunakan margin hyperline dengan
beberápa  model  yang  disebut  kernal SVM, salah satunya mode linear [6].
Linear ( 𝑥𝑖 ,) = 𝑥𝑖𝑇𝑥𝑗 + 𝐶 (1)
Dengan 𝑥𝑖 dan 𝑥𝑗 merupakan  vektor dari data set dan 𝐶 merupakan constant
3. K-Nearest Neighboars K-Nearest  Neighbors  adalah  proses pengklasifikasian terhadap  perhitungan bobot  perkata  dalam  data  latih  paling dekat  dengan  objek  data  testing  pada kelompok  k  objek  dengan  menghtiung jarak data latih yang dekat dengan objek yang akan diklasifikasi[10].
Rumus : 𝑑(𝑥, 𝑦) =   √(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 −
𝑦2) 2 … . . + (𝑥𝑛 − 𝑦𝑛) 2 =   √∑𝑘𝑖 = 1 (2)
Dengan 𝑑 (x, y) sebagai jarak antar variabel x1 dan y2 , x sebagai variabel dan k sebagai jumlah variabel.

## Hasil Akurasi
Pada  tahap  data  yang  sudah  akan  diuji kembali  apakah  hasil  yang  sudah  didapat sesuai  atau  tidak  sehingga  pada  tahap  ini kemungkinan  akan  terjadi  perubahan prediksi dan jumlah data prediksi perkelas dari  tahap  labeling  sebelumnya.    Hasil kedua  metode  akan  menghasilkan  output yang berbeda sehingga pada tahap ini akan diperoleh  mana  metode  yang  sesuai  untuk studi kasus ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data dilakukan dengan meng- crawling data  twitter dengan menggunakan library  tweepy  dari  python  dan  library scrapy  untuk  mengambil  data  berita  , sedangkan  untuk  mengambil  data  quora dilakukan dengan aplikasi ParseHub dengan  menggunakan keyword “investasi pandemi”.  Data  yang  dicrawling  sudah  di filtering  sehingga  simbol  atau  tanda  yang
tidak  diperlukan    sudah  dihilangkan.  Data yang  diperoleh  berbentuk  dataset  yang berisi  3.640 data.  Dataset yang di peroleh masih dataset mentah sehingga harus tahap pre-processing seperti case folding, stopword removal , dan tokenizing.
Tabel 1. Jumlah Data yang Diperoleh Platform Data Twitter 3.568 Quora 51 Sindonews 20 3639
Berdasarkan tabel 1 diatas menunjukan data yang  diperoleh berjumlah 3.640 data. Data twitter  diambil  dari  periode  April  –  Juni 2022 dengan data 3.569 data yang didapat, data  Quora  diambil  pada  periode    2021- 2022 dengan data yang diperoleh sebanyak 51  data,  dan  data  pada  portal  berita Sindonews  mendapatkan  20  data  dengan periode data yang diambil pada bulan Mei.

## Tabel 2. Dataset Sebelum Pre-processing

## Data
RT Kinerja Investasi Tetap Meningkat Ditengah Pandemi Covid 19 https t co AOtK6sNx76 GoTo perusahaan domestik kebanggan nasional mampu menarik investasi luar biasa dari luar negeri Orang luar neger https t co NWGbYbT01X Investasi industri manufaktur tembus Rp 103 5 triliun oada triwulan I 2022 Semangat dan selalu yakin Indonesia aka https t co AynAJceSVL
Pada tabel 2 telihat data yang diambil masih mengandung elemen yang tidak diperlukan seperti  url,  dan  RT  pada  twitter,  sehingga perlu  melakukan  pre-processing  seperti case folding untuk menggubah semua huruf uppercase  menjadi lowercase,  tokenizing pemotongan  perkata  dalam  suatu  kalima. Dari tokenizing ini  kata  perkalimat  dapat dilihat frekuensi kata yang sering digunaka, yang  terakhir stopword  removal yaitu menhapus kata yang tidak memiliki makna.

## Pre –Processing
Gambar 2. Flowchart alur pre-processing
Pada  gambar  2  diatas,  setelah  data terkumpul  selanjutnya  melakukan  per- processing data  ,  karena  data  yang terkumpul masih belum terstruktur.
Langkah yang diperlukan untuk melakukan preprocessing  untuk  membuat  dataset menjadi  lebih  terstruktur.  Pre-processing dilakukan  dengan  menggunakan  python pada jupyter notebook, dengan menggunakan  library  pandas,  numpy,  re, emoji,  dan  constraction.,  Dengan  dataset yang  sudah  diperoleh,  selajutnya  dataset tersebut  akan  di  cleasing  terlebih  dahulu untuk  membuat  dataset  lebih  tersrtruktur berikut implementasinya :
Tahap  selanjutnya case  folding untuk mengubah huruf uppercase menjadi lowercase dengan menggunkana df['Text']
= df['Text'].str.lower(). Selanjutnya tokenizing , yaitu potongan kalimat  mejadi perkata  ,  yaitu  potongan  kalimat  menjadi per-kata dan akan diperoleh frekuensi kata yang  digunakan  dalam  kalimat  tersebut. Dengan  menggunakan  library  ntlk,  string dan re.
Selanjutnya tahap stopword removal yaitu , ,menghilangkan kata yang tidak penting sehingga menjadi kalimat yang lebih ringkas
Tabel 3. Dataset Pre-processing Text (Case Folding) Tokenizin g Frekuesi Distribus i Tokenizi ng Stopword kinerja investasi tetap meningkat ditengah pandemi covid ['kinerja', 'investasi', 'tetap', 'meningkat ', 'ditengah', 'pandemi', 'covid'] <FreqDist with 7 samples and 7 outcomes > ['kinerja', 'investasi', 'meningkat ', 'ditengah', 'pandemi', 'covid'] ['goto', 'perusahaa n', 'domestik', 'kebangga n', 'nasional', 'mampu', 'menarik', 'investasi', 'luar', 'biasa', 'dari', 'luar', 'negeri', 'orang', 'luar', 'neger'] ['goto', 'perusahaa n', 'domestik', 'kebangga n', 'nasional', 'mampu', 'menarik', 'investasi', 'luar', 'biasa', 'dari', 'luar', 'negeri', 'orang', 'luar', 'neger'] <FreqDist with 14 samples and 16 outcomes > ['goto', 'perusahaa n', 'domestik', 'kebangga n', 'nasional', 'menarik', 'investasi', 'negeri',
'orang', 'neger'] investasi sektor industri pada triwulan naik secara year on year semangat dan selalu yakin indonesia ['investasi', 'sektor', 'industri', 'pada', 'triwulan', 'naik', 'secara', 'year', 'on', 'year', 'semangat', 'dan', 'selalu', 'yakin', 'indonesia' ] <FreqDist with 14 samples and 15 outcomes > ['investasi',
'sektor',
'industri', 'triwulan', 'year', 'on', 'year', 'semangat',
'indonesia'
]
Pada  tabel  3  dari  data  yang  sudah  dipre- processing. Pada tokenizing kalimat  akan dipecah  menjadi  satu  suku  kata  dan  akan diperoleh frekuensi dari kata yang digunakan  dalam text .  Pada  kalimat pertama  ada  7  sampel  kata  dan  kata  yang dihitung  ada 7. Pada kalimat ke dua ada 14 sample kata dan kata yang dihitung ada 16 karena  ada  kata  berulang.  Sedangkan kalimat  terakhir  ada  14  sample  kata  dan kata yang dihitung ada 15 kata karena ada kata  yang  digunakan  lebih  dari  1  kali. Setelah  itu  kalimat  melalui  prosess stopword  yaitu  penghapusan  kata  yang tidak  memiliki  makna  sehingga  kalimat yang dihasilkan jauh lebih ringkas.

## Labeling Text
Setelah  melalui  tahap pre-processing  text selanjutnya  dataset  akan  melalui  tahap pelebelan  dimana  setiap  kalimat  akan  di beri bobot yang nantinya akan menghasilkan  value  berupa  positif,dan negatif. Labeling  text ini  akan  menjadi perbandingan  apakahh  dari  hasil  labeling ini sentiment yang diberikan akan diproses dengan  menggunakan  metode  SVM  dan KNN.
Gambar 3. Hasil Labeling
Pada  gambar  3  diatas  hasil  dari  labeling dengan  menggunakan  bahasa  python  dari 3639 data  menghasilkan sentiment positive sebanyak 202 data  dan negative 3437 dari labeling  ini  akan  diproses  menggunakan metode  SVM  dan  KNN  untuk  diprediksi apakah  sesuai  atau  tidak  sehingga  akan
terjadi perubahan sentiment dan persentase perkelasnya.

## TF – IDF
Sebelum  pembobotan  kata  TF-IDF,  data akan  di  vectorisasi  terlebih  dahulu  untuk mengubah  text  menjadi  numerik,  pada tahap  ini  menggunakan  python  dengan library scikit-learn.
Gambar 4 .  Hasil TF – IDF
Pada gambar 4 hasil dari pembobotan TF – IDF  didapat  kata  “ahingga”  mandapat frekuensi  sebanyak  137    dan  “bank” mendapat frekuensi sebanyak 86 . Dan kata yang  dengan  frekuensi    sedikit  yaitu “saham”  dengan  18  frekuensi.  Dari  hasil TF-IDF  ini  bisa  melihat  bagaimana  suatu kata  dapat  mempengaruhi  hasil  dari sentiment yang didapat dari suatu data.

## Evaluasi
Setelah  memalui  tahap  labeling  dan pembobotan  kata,  selanjutnya  adalah membandingkan  metode  SVM    dan  KNN dari outputl evaluasi tersebut akan menghasilkan  prediksi  sentiment  dan seberapa akurat metode dalam memprediksi sentiment  tersebut.  Data  yang  diuji  dibagi menjadi    2  bagian  dengan  perbandingan
80:20 data training 80 dan data testing  20. Data dilakukan fitting metode terhadap data train  lalu  metode  tersebut  akan  diukur keakuratannya
dengan menghitung akurasinya pada data testing.

## Hasil Support Vector Machine
Hasil analisis dengan menggunakan metode ini menggunakan Python dan menghasilkan laporan  klasifikasi  yang  berisi recall,  fi- score dan precision [12] :

## Gambar. 5 Hasil Metode SVM
Pada  gambar  5  akurasi  yang  diperoleh dengan  metode  ini  mendapat  nilai  0.9684
atau 96,84% dengan perhitungan
menggunkan  nilai true dari  prediksi  yang sesuai yang digambarkan pada tabel 4.

## Tabel 4.  Prediksi dan Accuracy SVM
Prediksi Negative Positive Accuracy Negative 688 23 Positive 0 17
Pada tabel 4 prediksi negative yang sesuai ada 688 data, dan positive yang sesuai ada
17  data.  Sehingga  perhitungan  untuk mendapatkan nilai akurasi sebagai berikut :
Akurasi = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒏𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒎𝒂𝒕𝒓𝒊𝒙 × 𝟏𝟎𝟎 (1) = 688  + 17 728 × 100
= 705 728 × 100 = 96,84
Untuk  perhitungan  nilai  precision  ,  recall dan  fi  –  score  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
Precision = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑭𝒂𝒍𝒔𝒆 𝑷𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇 (2) Negative = 688 688+23 = 0,97
Positive  = 17 17+0 = 1,00 Recall = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑭𝒂𝒍𝒔𝒆 𝒏𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇
Negative = 688 688+0 = 1,00
Positive  = 17 17+23 = 0,42
Fi – Score = 𝟐  ×   ( 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 × 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+ 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 ) (3)
Negative  = 2  ×   ( 0,97 × 1,00 0,97+1,00 ) 2  ×   ( 0,97 1,97 ) = 0,98
Positive = 2  ×   ( 1,00 ×0,42 1,00+0,42 ) 2  ×   ( 0,42 1,42 ) = 0,6

## Gambar.6 Perbandingan Sentimen SVM
Pada  gambar  6  bisa  dilihat  kelas negative    yang    awalnya  diprediksi sebanyak  3437  data pada  metode  SVM terdapat  3521data  yang  negative,  kelas positive  yang  awalnya  diprediksi  202 data  menjadi  118  data,  dengan  akurasi yang  didapat  sebanyak  96,84%.    data yang  diuji  menggunakan  data  training dan testing dengan perbandingan 80:20

## i.Analisis K – Nearest Neighboars
Hasil  analisis  dengan  menggunakan metode  ini  menggunakan  Python  dan menghasilkan laporan klasifikasi yang berisi recall, fi- score dan precision [12] :

## Gambar 7. Hasil Metode KNN
Pada  gambar 7    akurasi yang diperoleh dengan  metode  ini  mendapat  nilai 0.9574 atau 95,74%
dengan perhitungan menggunkan nilai true dari prediksi  yang  sesuai  yang  digambarkan pada tabel 5.

## Tabel 5. Prediksi dan Accuracy KNN
Prediksi Negative Positiv e Accuracy Negative 688 31 Positive 0 9
Pada tabel 5 prediksi negatif yang sesuai ada 688 data, dan positif yang sesuai ada 9  data.  Sehingga  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  sebagai berikut :
Akurasi = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒏𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒎𝒂𝒕𝒓𝒊𝒙 × 𝟏𝟎𝟎 (4)
= 688  + 9 728 × 100
= 697 728 × 100 = 95,74
Untuk perhitungan nilai precision , recall dan  fi  –  score  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
Recall = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑭𝒂𝒍𝒔𝒆 𝒏𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇 (5)
Negative = 688
688+0 = 1,00
Positive  = 9 9+31 = 0,23
Precision = 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 𝑻𝒓𝒖𝒆 𝒑𝒐𝒔𝒕𝒊𝒇 + 𝑭𝒂𝒍𝒔𝒆 𝑷𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇 (6) Negative = 688 688+31 = 0,96
Positive  = 9 9+0 = 1,00
Fi – Score = 𝟐  ×   ( 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 × 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+ 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 ) (7)
Negative  = 2  ×   ( 0,96 × 1,00 0,96+1,00 )
2  ×   ( 0,96 1,96 ) = 0,98
Positive = 2  ×   ( 1,00 ×0,23
1,00+0,23 )
2  ×   ( 0,23 1,23 ) = 0,37

## Gambar 8.  Perbandingan Metode KNN
Pada  gambar  8  dengan  menggunakan data training dan testing dengan perbandingan  80:20  bisa  dilihat  kelas negative    yang  awalnya  diprediksi sebanyak  3437data  pada  metode  KNN terdapat 3572 data yang negative dengan selisih135  data  ,  kelas  positive  yang awalnya diprediksi 202 data menjadi 67 data,  dengan  perkelas  dengan  akurasi yang didapat sebanyak 95,74%.

## 4.  SIMPULAN
Analisis  sentiment  kepuasan  investasi dimasa  pandemi  yang  dihasilkan  dari pengumpulan  data  dari  3  sumber  yang dijadikan dataset melalui tahap crawling
, filtering, pre- processing, labeling, TD- IDF  dan  metode  yang  digunakan  yaitu SVM  dan  KNN  berdasarkan  hasil  dan pembahasan diatas, dengan mengunakan data  training  dan  testing  dengan perbandingan  80:20  dapat  disimpulkan bahawa  sentiment  investasi  dimasa pandemi  dari  2  metode  yang  dipakai mendapat  respon  negatif    lebih  banyak dibandingkan  positif.  Bisa  dismpulkan bahwa  berinvestasi  dimasa  pandemi mendapat respon negatif, karena dampak yang  timbulkan  akibat  pandemi  ini cukup  berpengaruh  terhadap  harga saham,  sehingga  keuntungan  yang
didapat  kurang  memuaskan.  Dari  2 metode yang digunakan diperoleh :
a. Metode SVM   terdapat 3521 data yang  negative  dan  positive  118 data. Dengan akurasi yang didapat sebanyak  96.84 %. b. Metode  KNN  terdapat  3572  data negative  dan  67  data  positif.
Dengan  akurasi  yang  didapat 95,74% c. Dari kedua metode yang digunakan  metode    SVM  lebih baik dibandingkan dengan metode KNN dengan selilih 1.10%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Valle-Cruz, V. Fernandez-Cortez, A.  López-Chau,  and  R.  Sandoval- Almazán,  “Does  Twitter  Affect
Stock  Market  Decisions?  Financial Sentiment Analysis During Pandemics: A Comparative Study Of The  H1n1  And  The  Covid-19 Periods” Cognitive  Computation ,
Vol. 14, No. 1, pp. 372–387, January 2021
[2] A.  P.  Firdaus,  “Analisis  Pengaruh Sentimen  Investor  Terhadap  Return Saham  Sektoral  Bei  Di  Masa Pandemi  Covid-19  “, Khazanah Intelektual Vol. 5 No. 2,  pp. 1107–
1127, Agustus 2021.
[3] E. Bulut, S. Akbulut Bekar, And G. Çizgici  Akyüz,  “Media  Coverage Related  Investor  Sentiment  During The Covid-19 Pandemic” Ege Academic  Review ,  pp.  357–372, 2021.
[4] T.  Mezghani,  M.  Boujelbène,  And M.  Elbayar,  “Impact  Of  Covid‐19
Pandemic  On  Risk  Transmission Between Googling Investor’s Sentiment,  The  Chinese  Stock  And Bond Markets” China Financ Review    International ,  Vol.  11,  No. 3, pp. 322–348, June 2021.
[5]  B. Jiang, H. Zhu, J. Zhang, C. Yan,
And  R.  Shen,  “Investor  Sentiment And  Stock  Returns  During  The Covid-19  Pandemic” frontiers  In psychogy ,  Vol.  12,    pp.  1–5,  July 2021.
[6]  A. Suci, R. Tami, And W. Maharani, “Kecendrungan  Sentimen  Dengan Pendekatan Support Vector Machine Pada Komunitas Yang Berpengaruh
Di Twitter”, E-Proceeding of Engineering ,  Vol.  7,  No.  3,  pp. 9822–9834, Desember  2020.
[7] D.  Muhidin  And  A.  Wibowo, “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Support  Vector  Machine  Dan  K- Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen  Kebijakan  New  Normal,”
String  (Satuan  Tulisan  Riset  Dan Inovasi Teknologi , Vol. 5, No. 2, pp. 153, Desember 2020.
[8] F. Sodik And I. Kharisudin,
“Analisis  Sentimen  Dengan  SVM  ,
Naive Bayes Dan KNN Untuk Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia Terhadap  Pandemi  Covid-19  Pada Media Sosial Twitter,” Prisma , Vol.
4, pp. 628–634, 2021.
[9] E.  Dwi  Nurindah  Sari,  “Analisis Sentimen  Nasabah  Pada  Layanan
Perbankan  Menggunakan  Metode Regresi  Logistik  Biner  ,  Naïve Bayes  Classifier  (  NBC  ),  Dan Support Vector Machine ( SVM )”, Jurnal Sains Dan Seni ITS , Vol. 8,
No. 2, pp. 177, 2019. [10]R.  Kosasih  And  A.  Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan  Menggunakan  Metode TF-IDF  Dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor”, Jurnal Nasional Informatika  dan  Jaringan ,  Vol.  6, No.1,  September 2021. [11]R. Tineges, A. Triayudi, And I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine  (SVM)”, Jurnal  Media Informatika Budidarma , Vol. 4, No.
3, pp. 650-658, Juli  2020,
[12]M. I. Petiwi, A. Triayudi, And I. D.
Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan  Support  Vector  Machine”, Jurnal Media Informatika Budidarma ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  542- 550,  Januari 2022,