## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI MASYARAKAT TERKAIT PERUBAHAN CUACA DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA

## SUPPORT VECTOR MACHINE
Severianus Yosef Kolo, Supatman Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercubuana Yogyakarta, Sleman, Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta, 55283, INDONESIA riyankolo344@gmail.com

## ABSTRAK
Perubahan  cuaca  merupakan  berubahnya  kondisi  atmosfer  yang  dipengaruhi  oleh  angin,  badai,  hingga gerakan udara yang konstan. Perubahan cuaca juga mempunyai dampak yang besar ke kehidupan manusia dalam berbagai sektor kehidupan. Dalam tulisan ini, pemahaman mengenai sentimen masyarakat terkait perubahan cuaca menjadi  hal  yang  penting.  Penelitian  ini  difokuskan  pada  analisis  sentiment  terkait  opini  masyarakat  terhadap perubahan  cuaca  dengan  memanfaatkan  data  dari  platform  Twitter.  Data  dikumpulkan  menggunakan  bahasa pemrograman Python pada aplikasi web Google Colab dengan menggunakan API Key Twitter. Metode klasifikasi yaitu menggunakan algoritma Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan data. Evaluasi model menunjukkan tingkat accuracy sebesar 70%, dengan kinerja yang lebih unggul dalam mengidentifikasi sentimen positif, mencapai precision 39%, recall 39%, dan f1-score 37%. Penelitian ini menggambarkan proses lengkap dari hasil pengumpulan data hingga klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM. Penelitian ini menunjukan bahwa  model  akan  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  sentimen  negatif  dengan  tingkat  keakuratan  yang  cukup baik.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Perubahan Cuaca di Indonesia, Twitter, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial adalah suatu platform atau layanan daring  yang  memungkinkan  individu  dan  kelompok untuk  berpartisipasi  dalam  pertukaran  informasi,  ide, dan  konten  multimedia  melalui  pembuatan  profil pribadi,  berbagi,  serta  interaksi  online.  Platform  ini mencakup berbagai jenis situs web dan aplikasi yang mendukung  pembentukan  komunitas  virtual  dan pertukaran  informasi  secara  real-time.  Media  sosial sebagai  “sebuah  kelompok  aplikasi  berbasis  internet yang membangun di atas dasar ideologi dan teknologi Web  2.0,  dan  yang  memungkinkan  penciptaan  dan pertukaran user-generated  content ”  (Kaplan  & Haenlein, 2010). Salah satu media sosial yang umum digunakan  dari  berbagai  kalangan  adalah    adalah Twitter.  Twitter  telah  digunakan  di  seluruh  belahan dunia.  Twitter  di  masa  sekarang  telah  menjadi  salah satu  media  sosial  yang  banyak  digunakan  salah satunya  untuk  mengetahui  informasi  terkini  yaitu perubahan cuaca.
Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG) menggunakan media platform twitter untuk menyampaikan situasi perkembangan dan pembaharuan  keadaan  cuaca  di  platform  tersebut. Tugas  utama  BMKG  mencakup  pemantauan  dan peramalan cuaca, pemantauan iklim, serta pemantauan aktivitas  geofisika  seperti  gempa  bumi  dan  tsunami. Salah satu platform media sosial yang digunakan oleh BMKG  adalah  Twitter.  Akun  Twitter  @infoBMKG merupakan  akun  resmi  yang  diluncurkan  oleh  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) pada Januari 2010.
Hasil  survei  dari  Kementerian  Kominfo, mengunjukkan  Twitter  merupakan  salah  satu  dari  5 media  sosial  paling  populer  di  Indonesia.  Dengan jumlah  pengguna  sebanyak  19,5  juta.  Pada  Januari 2022, jumlah pengguna Twitter diperkirakan mencapai lebih dari 400 juta aktif per bulan. Namun, angka  ini  dapat  berubah  seiring  waktu  karena pertumbuhan  atau  perubahan  dalam  penggunaan platform  media  sosial.  Banyak  komentar  positif  dan negatif dari masyarakat mengenai perubahan cuaca.
Twitter menyediakan platform bagi orang-orang yang  memiliki  opini  untuk  menyampaikan  opininya secara  langsung  yang  menghasil  banyak  jumlahnya, sebagai  contoh  pada  perubahan  cuaca  pada  2023 kemaren,  untuk  tagar  #PerubahanCuaca  #Perubahan Cuaca di Indonesia mencapai 850 twet.
Informasi dan opini yang di dapat langsung dari twitter  tidak  bisa  langung  di  artikan  positif  atau negatif,  jika  diartikan  langsung  tanpa  melihat  dari mana sumbernya dan dengan cepat menyebarkan, bisa menjadi  berita  atau  informasi  palsu  yang  bisa berdampak pada kehidupan sehari-harinya. Di twitter kata atau kalimat yang diawali dengan tagar atau (#), opini,  aspirasi  atau  komentar  dari  publik  yang digunakan  untuk  mewakili  berita  terkini  dalam  isu terkait pemilian presiden. Diperlukan berbagai proses untuk  memperoleh  informasi  penting,  salah  satunya melalui penelitian analisis sentimen, untuk menjadikan  suatu  opini  dapat  digunakan  atau bermanfaat.  Analisis  sentimen  adalah  menurut  (Liu, 2011 ) analisis  sentimen  melibatkan  penggunaan teknik-teknik dari pemrosesan bahasa alami, statistik,
dan  pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  dan ekstraksi informasi subjektif dari sumber teks.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode, yaitu : tahap pengumpulan data, pengolahan data, dan analisis  sentimen.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan menggunakan teknik pencarian opini masyarakat  di  media  sosial  seperti  Twitter.  Setelah data  terkumpul,  dilakukan  proses  pengolahan  data seperti preprocessing dan feature  extraction untuk mempersiapkan  data  sebelum  dilakukan  analisis sentiment.  Selanjutnya,  dilakukan  analisis  sentimen dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine untuk  mengklasifikasikan  opini  masyarakat menjadi positif, negatif, atau netral.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  berikut  akan menganalisis  opini  publik  terkait  perubahan  cuaca dengan  opini  publik  yang  ada  dipostingan  Twitter. Penelitian ini mengumpulkan data dengan melakukan pengambilan dataset dari Twitter dengan memanfaatkan fasilitas API. Dataset tersebut diambil menggunakan  beberapa  kata  kunci  terkait  Perubahan Cuaca.  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dipilih  dikarenakan  tingkat  performa  yang  tinggi dalam melakukan klasifikasi sentiment analisis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Sentiment analiysist atau analisis sentimen dalam bahasa Indonesia adalah sebuah teknik atau cara yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  bagaimana  sebuah sentimen  diekspresikan  menggunakan  teks  dan bagaimana  sentimen  tersebut  bisa  dikatagorikan sebagai  sentimen  positif  maupun  sentimen  negatif. Hasil  sistem  prototipe  mencapai  tinggi  presisi  (75- 95%  tergantung  pada  data)  dalam  mencari  sentimen pada halaman web dan artikel berita [9] [10].

## 2.2. Text Mining
Text  mining adalah Mengubah teks  tidak terstruktur menjadi format terstruktur untuk menemukan  wawasan  segar  dan  pola  signifikan dikenal sebagai penambangan teks. Melalui pemanfaatan  metode  analisis  canggih  seperti Naïve Bayes,  Support  Vector  Machines (SVM),  dan algoritme  pembelajaran  yang  lebih  mendalam,  bisnis dapat  menyelidiki  dan  mengungkap  hubungan  laten dalam data mereka yang tidak terorganisir.

## 2.3. Support Vektor Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  biasanya digunakan  untuk  regresi  dan  klasifikasi,  seperti ( Support  Vector  Classification  dan  Support  Vector Regression ).  Dibandingkan  dengan  teknik  klasifikasi lainnya,  SVM  memiliki  pengertian  yang  lebih berkembang  dan  lebih  jelas  secara  matematis  dalam pemodelan  klasifikasi.  Permasalahan  regresi  dan klasifikasi  baik  linier  maupun  non  linier  dapat diselesaikan dengan SVM.
SVM  digunakan  untuk  mencari hyperplane terbaik  dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas.
Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan  untuk  pemisah  antar  kelas.  Dalam  2-D fungsi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  antar  kelas disebut  sebagai line  whereas ,  fungsi  yang  digunakan untuk klasifikasi antas kelas dalam 3-D disebut plane similarly ,  sedangan  fungsi  yang  digunakan  untuk klasifikasi  di  dalam  ruang  kelas  dimensi  yang  lebih tinggi di sebut hyperplane . Teori Support Vector Machine secara umum:
𝑦(𝑥, 𝑤) =   ∑ 𝑚−1 𝑖=0 𝜔𝑖∅𝑖(𝑥) = 𝑤 𝑇 ∅(𝑥) (1)
Dimana x = (x1, x2 , ..., xD ) ,T adalah variabel input, dan w = (w0, w1, ..., wD ) T adalah parameter, ∅ (x)  adalah  fungsi  basis,  M  adalah  jumlah  total parameter dari model.
2.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix atau  matriks  kebingungan adalah  alat  yang  digunakan  untuk  menggambarkan kinerja  model  klasifikasi pada data  uji  yang  sudah diketahui hasil  sebenarnya. Melalui  perhitungan confusion  matrix ,  terdapat  berbagai  metrik  evaluasi, antara lain True Positive (TP)  yang  mengindikasikan jumlah  sampel  pada  kelas  positif  yang  terklasifikasi dengan  benar,  dan True  Negative (TN)  yang menggambarkan  jumlah  sampel  pada  kelas  negatif yang  terklasifikasi  secara  tepat.  Di  sisi  lain, False Positive (FP) adalah jumlah sampel pada kelas negatif yang  salah  terklasifikasi  sebagai  kelas  positif, sedangkan False Negative (FN) merujuk pada jumlah sampel  pada  kelas  positif  yang  salah  terklasifikasi sebagai  kelas  negatif.  Hasil  dari  analisis confusion matrix memungkinkan  perolehan  nilai  akurasi  model Rumus confusion matrix ditampilkan pada persamaan (2) sampai (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 (5)

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Teknik crawling data  tweet  digunakan  dalam pengumpulan  data  untuk  penelitian  inidengan
memanfaatkan fasilitas Application Program Interface
(API) yang disediakan oleh Twitter untuk mendapatkan parameter-parameter  yang akan diteliti, dan selanjutnya akan dilanjutkan proses pengambilan data  pada  objek  yang  akan  diteliti.  Dalam  kasus  ini peneliti  mengambil data postingan pada  sosial  media Twitter yang memiliki kata kunci “Perubahan Cuaca’’ Cuaca  di  Indonesia’’  Jumlah  data  yang  didapatkan sebanyak 850 twet di Desember 2023

## 3.2. Preprocesing
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  langkah selanjutnya adalah preprocessing . Hasil dari tahap ini akan  menyediakan  data  yang  siap  digunakan  untuk langkah-langkah  berikutnya. Preprocesing data meliputi beberapa tahap yaitu : a. Cleaning untuk  menghilangkan  variabel  yang tidak diperlukan seperti URL, simbol dll.
b. Case Folding mengubah semua huruf besar atau kapital  dalam  data  menjadi  huruf  kecil  agar terdapat keseragaman huruf.
c. Tokenizing untuk  memisahkan  kalimat  menjadi beberapa bagian atau kata.
d. Stopword  Removal merupakan  proses  untuk menghilangkan  kata  yang  tidak  diperlukan, contohnya kata hubung pada, yang, di, akan dll.
e. Stemming untuk  menghilangkan  imbuhan  yang terdapat  pada  kata  yang  bertujuan  agar  kata tersebut  kembali  menjadi  kata  dasar,  contohnya kata “berdusta” diubah menjadi kata “dusta”.
f. Labeling untuk memberi label positif, negatif dan netral.

## 3.3. TF-IDF
Frekuensi  Dokumen  Terbalik  (TF-IDF)  adalah metode  statistik  yang  banyak  digunakan  dalam pemrosesan bahasa alami dan pengambilan informasi. Ini mengukur seberapa penting suatu istilah dalam  sebuah  dokumen  dibandingkan  dengan kumpulan  dokumen  (misalnya,  relatif  terhadap korpus).
Kata-kata  dalam  dokumen  teks  diubah  menjadi angka penting melalui proses vektorisasi teks.TF-IDF adalah  metode  yang  umum  digunakan  dalam pemrosesan teks dan pengambilan informasi.

## 3.4. Klasifikasi
Pada  tahap  ini  adalah  melakukan  klasifikasi dataset  yang  sudah  di preprocessing .  Pengujian dilakukan  dengan  bantuan  ekstensi  Google  Colab untuk  mengetahui Accuracy,  Precision dan recall . Dengan  pengujian  tersebut  maka  akan  mengetahui opini  publik  apakah  cenderung  ke  positif  ,  negative atau netral.
3.5. Evaluasi Confusion  matrix menggambarkan  jumlah  hasil prediksi yang benar dan salah dari model dalam bentuk matriks. Confusion  matrix dipilih  sebagai  metode evaluasi  yang  digunakan  untuk  menguji  keakuratan
metode Support  Vector  Machine guna  menilai performanya.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1. Crawling Data
Penelitian ini menggunakan data twitter sebagai bahan  pengolahan  analisis  sentiment  mengenai perubahan  cuaca  di  Indonesia.  Data  tersebut  diambil menggunakan Bahasa pemrograman pyton dalam web aplikasi Google  Colab. Untuk  proses crawling data dari  twitter  memerlukan  API  Key  yang  teregistrasi untuk  dapat  berinteraksi  dengan  twitter.  Hasil crawling data twitter dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Hasil pengambilan Data Twitter

## 4.2. Pembersihan Data
Setelah data terkumpul tahap selanjutnya adalah Pembersihan Data. Pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan informasi  yang tidak perlu atau tidak relevan dan memastikan kualitas data yang digunakan dalam  analisis.  Pada  penelitian  ini,  data  yang digunakan yaitu text.
Setelah  melalui  serangkain  proses  pembersihan data ini, data awal hasil crawling sebanyak 850 tweet menyusut  menjadi  806  data  tweet  yang  sudah  bersih dan siap untuk tahap pre-processing.

## Gambar 3. Hasil Pembersihan Data
4.3. Hasil Labeling dan Preprocesing Langkah selanjutnya adalah melakukan pelabelan  data  menggunakan  Pustaka TextBlob . TextBlob adalah Pustaka  sederhana  yang  mendukung
analisis  dan  operasi  kompleks  pada  data  tekstual. Hasilnya  akan  menampilkan  tuple  yang  terdiri  dari nilai  sentimen  (-0.1  hingga  0.1,  di  mana  -0.1  adalah sentimen  negatif,  0  adalah  sentimen  netral,  dan  0.1 adalah sentimen positif).
Data  dalam  Bahasa  Indonesia  harus  di  translate ke  Bahasa  Inggris  menggunakan  layanan Google Translate. Setelah diterjemahkan, TextBlob kemudian digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  teks  yang telah  diterjemahkan.  Hasilnya  akan  menampilkan sentimen dari teks dalam bahasa Inggris beserta score sentimen.  Setelah  mendapatkan score sentiment, Langkah  selanjutnya  adalah  mengklasifikasi score sentiment  tersebut  ke  dalam  kategori  positif,  negatif, atau netral. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Labeling Data
Setelah  dilakukan  proses Labeling tercatat sentimen sebanyak 850, sentimen positif 64, sentimen negatif 118, dan sentimen netral 24.
Preprocessing Data  adalah  tahapan  penting dalam analisis data yang bertujuan untuk membersihkan,  merapihkan,  dan  mengubah  data mentah  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah  dipahami dan dapat diolah oleh algoritma pemrosesan data atau model yang akan digunakan dalam analisis selanjutnya. Adapun hasil dari tahap ini dapat di lihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Processing Data
Selanjutnya,  data  teks  diubah  menjadi  bentuk numerik  untuk  diproses  oleh  algoritma  klasifikasi yang  disebut  sebagai vectorizing .  Salah  satu  metode umumnya  adalah  pembobotan  kata,  di  mana  dalam
penelitian  ini  digunakan  algoritma  pembobotan  kata TF-IDF. Dalam Python , perintahnya adalah TfidfVectorizer().  Hasil  pembobotan  kata  TF-IDF ditampilkan pada Gambar 6.
.Gambar 6. Hasil Pembobotan TF-IDF

## 4.4. Hasil Klasifikasi dan Evaluasi
Penggunaan metode dalam penelitian ini adalah SVM (Support Vector Machine) . Langkah awal untuk proses  klasifikasi  yaitu  membagi  data.  Peneliti membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji
Hasil klasifikasi dan Evaluasi dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi SVM
Gambar 8. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Hasil klasifikasi yang diperoleh yaitu sebagai berikut :
1) Acuracy : 70 % 2) Recall   : 39% 3) Precission : 39%
Dari  hasil  klasifikasi,  didapatkan Accuracy sebesar 70% dengan pendapat negatif berjumlah 118, netral  24,  dan  positif  648.  Pada Confusion  Matrix didapatkan True Negative sebanyak 85 True Neutral , dan True  Positive 200.  Pada  sentimen  positif didapatkan precision sebesar 70%, recall 39%, dan f1-
score 39%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  model cenderung negatif daripada hasil positif dan netral

## 5. KESIMPULAN
Penerapan metode SVM dalam analisa sentimen tentang  perubahan  cuaca  mencapai  tingkat Accuracy sebesar  86%,  yang  menunjukkan  bahwa  model cenderung  memprediksi  dengan  benar  sekitar  86% dari  keseluruhan  dataset.  Model  memiliki  performa yang lebih baik dalam mengidentifikasi sampel positif, dengan recall 99% sama dengan precission 87%. Hal ini  menunjukkan  bahwa  model  cenderung  lebih  baik dalam  mengidentifikasi  sampel  yang  sebenarnya positif,  tetapi  masih  ada  kesalahan  prediksi  yang termasuk  dalam false  positive .  Pada  penanganan sentimen  positif,  model  memiliki f1-score sebesar 93%,  menunjukkan  keseimbangan  antara precision dan recall dalam  mengidentifikasi  sentimen  positif. Secara keseluruhan, hasil ini mengindikasikan bahwa model  klasifikasi  analisis  sentimen  menggunakan metode  SVM  memiliki  performa  yang  cukup  baik dalam  mengenali  dan  mengklasifikasikan  sentimen terkait perubahan cuaca di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mediakan,  "Jurnal  Ilmu  Komunikasi,  20-29, 2021.
[2] Perdinan,"Perubahan  Iklim  dan  Demokrasi. 2020
[3] Universitas Muhammadiyah Surakarta. Confusion Matriks 53, 53–60, 2012. a. S. A. Kurniawan, " Sentimen Analysis.1-10, 2019.
[4] R. A. S. S. H. W. A. U. J. P. &. M. D. Gunawan, "Adiksi  Media  Sosial  dan  Gadget  bagi Pengguna  Internet  di  Indonesia.,"  Techno- Socio Ekonomika, pp. 4(1), 1., 2021.
[5] Statista.,  "Leading  countries  based  on  number of  Twitter  users  as  of  January  2022,"  Statista Research Department, 2022.
Sabatovych, "Do social media create revolutions?  Using  Twitter  sentiment  analysis for  predicting  the  Maidan  Revolution  in Ukraine," Sage Journals Home, 2019.
[6] O.  &.  S.  H.  Fanny,  "Analisis  Sentimen Pengguna  Media  Sosial  Terhadap  Omnibus Law Berdasarkan Hashtag di Twitter Analysis of  Social  Media  Users  Sentiments  against Omnibus Law Based on Hashtags on Twitter," SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  ,  pp. 2547-9719, 2022.
A.  R.  U.  E.  Muhammad  Diki  Hendriyanto, "Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine,"  INTECOMS: Journal  of  Information  Technology  and Computer Science , 2022.
[7] J.  J.  E.  Aditiya  Hermawan,  "Implementasi Text-Mining  untuk  Analisis  Sentimen  pada Twitter  dengan  Algoritma  Support  Vector Machine," Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 12, p. 135, 2023.
[8] H. S. H. A. I. U. F. R. T. J. S. J. S. K. C. &. C. K. Wafa, "Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (  SVM  ),"  INFORMATICS  AND DIGITAL EXPERT, vol. 1, p. 40–45, 2022.
[9] M.  T.  F.  B.  R.  Jumerlyanti  Mase,  "Penerapan Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM) Pada  Pengklasifikasian  Penyakit  Kucing," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, p. 3649, 2018.
[10] W.  G.  A.  N.  K.  H.  F.  A.  J.  Ristyani  Slamet, "Analisis Sentimen Twitter Terhadap Penggunaan Artis Korea Selatan Sebagai Brand
Ambassador  Produk  Kecantikan Lokal," INTECOMS: Journal of Information Technology  and  Computer  Science  ,  vol.  5, 2022.