PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN NEW NORMAL
Didin Muhidin 1 , Arief Wibowo 2
Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur dmuhidin49@gmail.com 1 , arief.wibowo@budiluhur.ac.id 2
Submitted July 19, 2020; Revised November 17, 2020; Accepted November 18, 2020

## Abstrak
Twitter  merupakan  salah  satu  situs microblogging populer  di  kalangan  pengguna  internet  sehingga banyak  masyarakat  menggunakan  twitter  untuk  menyampaikan  sentimen  positif  dan  negatifnya terhadap kebijakan new normal.  Masa pandemi memunculkan banyak sentimen masyarakat terhadap kebijakan  adapatasi  kebiasaan  baru  atau new  normal. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi twit sentimen ke dalam kelas  positif dan negatif. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah k-NN dan SVM. Hasil pengujian menunjukan bahwa algoritma k-NN lebih baik dibandingkan SVM dalam menyelesaikan kasus sentimen ini dengan menghasilkan akurasi sebesar 72,96%.
Kata Kunci : Teks Mining, Analisis Sentimen, SVM, k-NN, New Normal.

## Abstract
Twitter  is  one  of  the  popular  microblogging  sites  among  internet  users,  so  that  many  people  use Twitter to convey their positive and negative sentiments towards the new normal policy. The pandemic period raises much public sentiment towards the policy of adapting to the new normal. This study aims to classify sentiment tweets into positive and negative classes. The classification algorithms used are k-NN  and  SVM.  The  test  results  show  that  the  k-NN  algorithm  is  better  than  SVM  in  solving  this sentiment case with an accuracy of 72.96%.
Keywords: Mining Text, Sentiment Analysis, SVM, k-NN, New Normal.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi internet di Indonesia mencapai telah mencapai 63 juta orang di tahun 2013, meningkat pada tahun 2014  menjadi  83,7  juta,  sedangkan pengguna  twitter  di  Indonesia  pada  tahun 2014  berjumlah  19,5  juta  pengguna (kominfo.go.id).  Perkembangan  pesat  ini menjadikan twitter sebagai platform media sosial  yang  dominan.  Twitter  merupakan salah  satu  situs  microblogging  yang  telah menjadi  alat  komunikasi  yang  populer  di kalangan pengguna internet, sehingga akan terdapat banyak data yang dapat dimanfaatkan.  Salah  satu  manfaat  yang bisa  dianalisis  dari  penggunaan  twitter adalah sentimen pengguna twitter terhadap kebijakan-kebijakan  yang  di  keluarkan oleh  pemerintah  karena  pengguna  internet
akan  menuliskan  pendapatnya  di  pesan twitter.
Pada  tanggal  2  Maret  2020,  di  Indonesia pertama  kali  diumumkan  kasus  korban virus covid  19 dengan jumlah 1.155 kasus (www.kompas.com).  Pada  akhir  Maret 2020,  pemerintah  pusat  menghimbau kepada pemerintah daerah untuk memberlakukan lockdown di daerah
masing-masing
sehingga banyak perusahaan,  sekolah  dan  tempat  umum lainnya  di  tutup  untuk  menghindari penyebaran covid-19. Efek dari pemberlakukan lockdown ini adalah banyaknya  aktivitas  masyarakat  yang terganggu  seperti  sektor  perdagangan, pekerjaan,  pendidikan  bahkan  sampai dengan faktor ekonomi.
Pada 1 Juni 2020, pemerintah memberlakukan new  normal untuk  empat
provinsi  di  Indonesia.  Di  satu  sisi masyarakat memang perlu untuk beraktifitas  normal  kembali  namun  di  sisi lain korban covid-19 terus bertambah. Berdasarkan  uraian  di  atas,  penulis bermaksud
menganalisis sentimen
masyarakat terhadap kebijakan new normal yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  dengan cara  menganalisis  data  yang  di  dapat  dari twitter.  Analisis  sentimen  merupakan metode untuk  proses  ekstraksi  data berupa opini  atau  sentimen,  yang  prosesnya memaknai  data  tekstual  untuk  mengetahui sentimen  yang  termuat  [1].  Dengan demikian  maka  analisis  sentimen  terdiri dari  rangkaian  metode  untuk  menentukan polaritas dari kumpulan teks dan membedakannya  ke  dalam  nilai  positif, negatif, atau netral [2].
Adapun  tahapan  yang  akan  dilakukan penulis  yaitu  dengan  mengambil  data secara  langsung  dari  twitter  dengan keyword  pencarian New  Normal dan #NewNormal.  Selanjutnya,  data  yang sudah terkumpul akan di olah menggunakan Text  Preprocessing dengan tujuan  agar  data  yang  didapat  akan  lebih terstruktur  dan  lebih  mudah  dilakukan pengolahan data.
Tahapan  selanjutnya  yaitu  Klasifikasi sentimen menggunakan algoritma k- nearest  neighbors (KNN)  dan  algoritma support  vector  machine (SVM)  untuk menentukan  sentimen  positif  atau  negatif. Kemudian yang selanjutnya adalah evaluasi menggunakan k-fold cross validation untuk  mengukur  validasi  dalam pengujian  metode  yang  digunakan.  Dan tahapan yang terakhir adalah
membandingkan  akurasi  algoritma  SVM dengan K-NN.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur  kerja  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Kerja Penelitian
Untuk  penjelasan  alur  kerja  penelitan secara keseluruhan dapat dijelaskan sebagai berikut.

## Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  merupakan  data  twit yang  diambil  dari  twitter  dengan  kata kunci  “New  Normal”  dan  #NewNormal. Data yang di ambil adalah data dari tanggal 01 Juni 2020 sampai  03 Juni  2020  dengan jumlah data  yang terkumpul sebanyak  222 data twit.
Preprocessing Data Preproceesing pada Data Mining
merupakan  proses  mengubah  data  agar sesuai  dengan  format  yang  dibutuhkan pada proses berikutnya. Tahap ini dilakukan  dengan  cara  menganalisis  dan melakukan  penggalian  informasi,  hingga pengolahan  dan  pengatuarn  informasi untuk  mengetahui  ada  tidaknya  bentuk tekstual  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur [2].
Data yang terkumpul dari twitter seringkali kurang berkualitas, seperti terdapat singkatan-singkatan,  kata  kurang  baku, salah  input  dan  tidak  konsisten  sehingga perlu dilakukan preprocessing data terlebih dahulu.
Data  teks  akan  dibersihkan  menggunakan teks preprocessing yang  disediakan  oleh data framework yang terdiri dari Pengumpulan Data Twit Praprocessing Klasifikasi Sentimen Perbandingan Algoritma Evaluasi Alur Penelitian
transformation  remove  url,  tokenization, Indonesian  stemming,  tranformation  not (negative) dan stopword removal.

## Pemrosesan Teks
Setelah  data  dikumpulkan  dan  dilakukan preprocessing  data, selanjutnya  data  akan di  klasifikasi  dengan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dan  algoritma K- Nearest Neighbor (k-NN).
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) bekerja  dengan  cara  mengklasifikasi  suatu objek,  atas  dasar  nilai  k  pada  data  latih yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  obyek yang dianalisis. Syarat nilai k adalah harus lebih kecil dari jumlah data latih, selain itu nilai  k  bersifat  ganjil  dan  lebih  dari  satu. Kedekatan  jarak  data  dengan  data  latih selanjutnya akan diklasifikasi untuk dihitung  menggunakan  metode cosine similiarity [7].
Metode Cosine similiarity digunakan untuk melihat nilai  kemiripan isi  antar dokumen. Cosine similiarity bekerja dengan menghitung  ukuran  interpretasi  kedekatan jarak berdasarkan kemiripan suatu dokumen [7].
Support  Vector  Machine  (SVM) pertama kali  diperkenalkan  sebagai  rangkaian harmonis  konsep-  konsep  unggulan  dalam bidang pattern  recognition  Feldman oleh Vapnik. SVM merupakan algoritma machine  learning yang  bertujuan  untuk menemukan hyperplane terbaik  dalam memisahkan  dua  buah class pada input space yang  bekerja  atas  prinsip Structural Risk Minimization (SRM)  [8] .
Gambar 2. Hyperlane Terbaik Yang Memisahkan Kedua Kelas

## Evaluasi
Evaluasi  yang  dilakukan  untuk  mengukur tingkat akurasi pada penelitian ini menggunakan k fold cross validation.

## Perbandingan Algoritma
Setelah  tahap  evaluasi,  tahap  selanjutnya adalah membandingkan nilai akurasi antara algoritma  k-NN  dengan  SVM  dengan tujuan  untuk  memilih  akurasi  algoritma yang  lebih  baik  pada  penyelesaian  kasus ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Knowledge Discovery Goals
Penelitian ini bertujuan untuk menglasifikasi  twit  tentang new  normal kedalam  kelas  yang  sudah  ditentukan, yaitu positif dan negatif.  Proses klasifikasi ini dilakukan dengan menggunakan algoritma k-NN dan SVM.

## Data Integration
Data  mentah  yang  akan  dijadikan  data  uji adalah  data  twit  masyarakat  terhadap kebijakan new normal yang sudah ditetapkan  oleh  pemerintah.  Data  uji  yang di  dapat  terdiri  dari  atribut  teks  dan  kelas dengan  jumlah  data  sebanyak  222  data ulasan  yang  akan  diberikan  label  secara manual. Seluruh data yang sudah diberikan label  akan  disimpan  dalam  bentuk  file microsoft excel.
Data Pre-processing Pre-proceesing pada text  mining adalah rangkain  proses  mengubah  data  sesuai dengan  format  yang  dibutuhkan.  Data dibersihkan  menggunakan  metode  Gata
Framework  (Windu  Gata,  2018)  dan  fitur text preprocessing yang ada pada
RapidMiner.  Tahapan  data prepocessing yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 3. Tahapan Text Preprocessing
1. Transformation  Remove  URL, yaitu proses yang digunakan
untuk membersihkan  data  twit  dari link-link yang terdapat dalam data tersebut.
Tabel 1. Perbandingan Proses
Transformation URL Proses Teks Sebelum dilakukan transformation URL Halo teman2 berdomisili di DKI.
Sbtr lg PSBB berakhir tp blm ada info berlanjut atau tidak. Namun apa kita memahami resiko
COVID19? Apa kita siap masuki “New Normal”?
Yuk isi survey @laporcovid agar kita pny gambaran apa yg ada di pikiran pend DKI? http://s.id/resikocovid Sesudah dilakukan case folding halo teman2 berdomisili di dki. sbtr lg psbb berakhir tp blm ada info berlanjut atau tidak. namun apa kita memahami resiko covid19? apa kita siap masuki new normal? yuk isi survey @laporcovid agar kita pny gambaran apa yg ada di pikiran pend dki?
2. Tokenization, merupakan  pemotongan kalimat  menjadi  kata.  Metode  ini  akan memotong  kata  berdasarkan  spasi  serta dan  kemudian  mengeliminasi  karakter simbol-simbol  atau  tanda  baca.  Tahap tokenizing membagi  urutan  karakter
menjadi  kalimat,  selanjutnya  kalimat diubah  menjadi token [4] . Proses  ini bertujuan  untuk  memecah  kalimat menjadi satuan kata. Dan karakter selain teks akan dihilangkan.
Tabel 2. Perbandingan Proses Tokenization Proses Teks Sebelum dilakukan tokenization Sultan: Tak perlu buru-buru terapkan new normal #Yogyakarta #COVID19indonesia Sesudah dilakukan tokenization Sultan Tak perlu buru buru terapkan new normal Yogyakarta COVID
indonesia
3. Indonesian  stemming ,  yaitu  mengem- balikan  kata  pada  kata  dasarnya  atau menghilangkan imbuhan-imbuhan.
Stemming merupakan  tahapan  pada text preprocessing yang  bertujuan  untuk mengembalikan  suatu  kata  bentuk  akar katanya  atau  menghilangkan  imbuhan (awalan  dan  akhiran)  yang  terdapat pada kata tersebut [6].
Tabel 3. Perbandingan Proses Indonesian Stemming Proses Teks Sebelum dilakukan Indonesian stemming New normal new normal. Negara lain udah beradaptasi itu kapan mau maju sih ini !! Sesudah dilakukan Indonesian stemming New normal new normal. Negara lain udah adaptasi itu kapan mau maju sih ini !!
4. Transform not (negative), yaitu tahapan yang  digunakan  untuk  menghilangkan kata yang ambigu seperti tidak mengecewakan, tidak lama yang mengandung  arti  positif.  Transformasi data  merupakan  tahap  mengubah  data dari  suatu  skala  ke  skala  yang  lain  [2].
Transformation : Remove URL Tokenization Indonesian Stemming Transformation : Not (Negative) Stopword Removal Tahapan Text Preprocessing Case Folding
Transformation juga  dilakukan  untuk menghilangkan kata yang abigu [5].
Tabel 4. Perbandingan Proses Transform Not (Negative) Proses Teks Sebelum dilakukan Transform not (negative) New normal New normal kencet, pola pikir kau yak belum normal hmmm Sesudah dilakukan Transform not (negative) New normal New normal kencet, pola pikir kau yak belum_normal hmmm
5. Stopword  removal, merupakan  tahap penghapusan kata-kata yang terkandung pada  daftar  kata stopword.  Kata -kata stopwords dapat  menambah  dimensi data  pada  proses klasifikasi [6]. Stopword  removal juga  digunakan untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak relevan atau yang tidak bermakna [5].
Tabel 5. Perbandingan Proses S topword Removal Proses Teks Sebelum dilakukan stopword removal Banyak yang bingung apa itu New Normal. Atiqah Hasiholan juga bingung. semoga kamu gak bingung. Sesudah dilakukan stopword removal bingung New Normal.
Atiqah Hasiholan bingung.
Semoga tidak_bingung. 6. Case  folding, merupakan  proses  yang dilakukan untuk menyeragamkan karakter  pada  data  di  dalam text preprocessing .  Proses case  folding adalah  proses  mengubah  seluruh  huruf pada data menjadi huruf kecil [4]. Pada proses  ini  akan  mengubah  semua  huruf yang  ada  pada  data  twit  menjadi  huruf kecil ( non capital ).
Tabel 6. Perbandingan Proses Case Folding Proses Teks Sebelum dilakukan Case folding New Normal = Bunuh Diri Massal New Normal = Seleksi Alam New Normal = Nyobain mati Tau lah tau, serah dah serah. Sesudah dilakukan case folding new normal = bunuh diri massal new normal = seleksi alam new normal = nyobain mati tau lah tau, serah dah serah.

## Data Mining
Pada tahapan ini, algoritma yang digunakan yaitu algoritma k-NN dan SVM yang diimplementasikan pada tool Rapidminer  9.7  dengan  desain  yang diajukan sebagai berikut:

## Gambar 4. Desain Model k-NN dan SVM

## Evaluasi
Setelah  model data  mining didapatkan, proses  selanjutnya  adalah  membandingkan nilai akurasi antara algoritma k-NN dengan SVM menggunakan
10-fold cross validation . Desain model pengujian algoritma  k-NN  pada  data  twit  yang digunakan dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Desain Model k-NN
Desain  model  pengujian  algoritma  SVM pada  data  twit  yang  digunakan  dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Desain Model SVM
Gambar  5  dan  6  adalah  penjelasan  detail dari  gambar  4.  Data  yang  digunakan untuk  pengujian  validasi  terdiri  dari  twit positif  sebanyak  99  data  dan  twit  negatif sebanyak  123  data.  Jumlah  k  yang digunakan pada model k-NN adalah 5.
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung akurasi  dari confusion  matrix .  Hasil perhitungan  model  algoritma  SVM  dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Confused Matrix Algoritma SVM
Accuracy: 71.19% +/- 5.89%
true Negatif true Positif class precision pred. Negatif 122 63 65.95% pred. Positif 1 36 97.30% class recall 99.19% 36.36%
Akurasi  yang  diperoleh  sebesar  72,96%. Data  kelas  negatif  yang  sesuai  dengan prediksi  adalah  88  data.  Data  negatif yang diprediksi ke dalam kelas positif ada sebanyak  25  data.  Data  positif  yang diprediksi  secara  benar  ada  sebanyak  74 data  dan  data  positif  diprediksi  menjadi kelas negatif ada sebanyak 35 data.
Terakhir,  hasil  perhitungan  model  k-NN dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Confused Matrix Algoritma k-NN
Accuracy: 72.96% +/- 11.68%
true Negatif true Positif class precision pred. Negatif 88 25 77.88% pred. Positif 35 74 67.89% class recall 71.54% 74.75%
Akurasi  yang  diperoleh  sebesar  71,19%.
Data  kelas  negatif  yang  sesuai  dengan prediksi  adalah  122  data.  Data  negatif yang diprediksi ke dalam kelas positif ada sebanyak  63  data.  Data  positif  yang diprediksi  secara  benar  ada  sebanyak  36 data  dan  data  positif  diprediksi  menjadi kelas negatif ada sebanyak 1 data
Dari  tabel  7  dan  8,  akurasi  yang  dimiliki algoritma  k-NN  sebesar  72,96%  lebih baik dibandingkan dengan kinerja algoritma SVM sebesar 71,19%.

## 4. SIMPULAN
Dari  seluruh  tahap  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Algoritma K-Nearest  Neighbor (k- NN)  dan  algoritma Support  Vector Machine (SVM) mampu  menganalisis sentimen masyarakat tentang
kebijakan new normal . Hasil klasifikasi  dari  analisis  ini  berupa kelas  sentimen  positif  dan  sentimen negatif.
2. Hasil  dari  pengujian  ini  menunjukan bahwa  akurasi  yang  dimiliki  oleh algoritma  SVM  sebesar  71,19%  dan algoritma k-NN dengan nilai k=5 telah mendapatkan  akurasi  sebesar  72,96%. Pengujian tersebut menunjukan bahwa kinerja  algoritma  k-NN  terbukti  lebih baik  dibandingkan  algoritma  SVM dalam pengujian kasus ini.
Saran Disarankan pada peneliti di masa mendatang dapat melakukan dengan pengembangan  pada  analisis  bentuk  kata- kata yang ambigu, serta pada akronim atau singkatan  serta  frasa  asing  yang  diduga akan  meningkatkan  akurasi  dari  proses klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  V.  Sari,  “Analisis  Sentimen Pelanggan Toko Online JD.ID Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon Emosi,”  2019,  vol.  10, no.  2,  pp.  681–
686.
[2] A. Taufik, “Komparasi Algoritma Text Mining  Untuk  Klasifikasi  Review Hotel,”  in Jurnal  Teknik  Komputer AMIK  BSI  (JTK) ,  2018,  vol.  IV,  no.  2, pp. 69–74, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3461.
[3] N.  L.  Ratniasih,  M.  Sudarma,  and  N. Gunantara,  “Penerapan  Text  Mining Dalam  Spam  Filtering  Untuk  Aplikasi Chat,”  in Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro , 2017, vol. 16, no. 3, p. 13, doi: 10.24843/mite.2017.v16i03p03.
[4] F.  S.  Jumeilah,  “Penerapan  Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian  Penelitian,”  in Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) ,  2017,  vol.  1,  no.  1,  p.  19,
doi: 10.29207/resti.v1i1.11. [5] I. Saputra and D. Rosiyadi, “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  ,  Naïve  Bayes Classifier  dan  Support  Vector  Machine dalam  Klasifikasi  Tingkah  Laku  Bully pada  Aplikasi  Whatsapp,”  2019,  vol. 12, no. 2, pp. 101–111.
[6] E.  Z.  Yonathan  Sari  Mahardhika, “Analisis Sentimen Terhadap Pemerintahan Joko Widodo Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naives Bayes,” in Prosiding SINTAK 2018 , 2018, no. 2015, pp. 409– 413.
[7] M.  Rivki  and  A.  M.  Bachtiar,  “Jurnal Sistem Informasi ( Journal of Information Systems ). 1 / 13 ( 2017 ), 31-37 DOI : http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v13i1.500 ,” 2017, vol. 13, pp. 31–37.
[8] F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and M. A.
Fidyawan, “Implementasi Twitter Sentiment Analysis Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” in Jurnal Informatika Polinema ,  2018,  vol.  4,  no.  2,  p.  93, doi: 10.33795/jip.v4i2.152.