p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Twitter
Yusuf Ansori 1 , Khadijah Fahmi Hayati Holle 2
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Jl. Gajayana No. 50 Malang, Jawa Timur 65144 Indonesia
1 18650041@student.uin-malang.ac.id 2 khadijah.holle@gmail.com

## Abstrak
Terjadi perbedaan pemahaman di kalangan masyarakat terkait kebijakan pemerintah dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus yang tertulis dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Nomor 30 Tahun 2021 sehingga diperlukan kajian mendalam dengan melakukan analisis sentimen. Karena banyaknya algoritma yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen, maka  dalam penelitian ini peneliti menggunakan 4 algoritma  klasifikasi  machine learning, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression untuk dilakukan perbandingan performa dari masing- masing algoritma. Data penelitian yang digunakan berjumlah 470 data dengan pembagian 236 tweet berlabel positif dan 238 tweet berlabel negatif  yang diambil pada rentang bulan Oktober sampai Desember.  Dalam penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan menerapkan teknik k-Fold Cross Validation untuk memisahkan data latih dan data uji secara acak. Terdapat perbedaan performa pada algoritma machine learning yang digunakan untuk analisis sentimen,  dari  algoritma yang telah diujikan,  nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine, yaitu sebesar 69,15%, kemudian nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma  K-Nearest Neighbor, sebesar 69,07%,  kemudian  nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine  sebesar 71,98% ,  dan  nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma  K-Nearest Neighbor yaitu sebesar 68,08% .
Kata kunci: Analisis Sentimen, Kekerasan Seksual, Perbadingan Algoritma, RapidMiner

## Comparison of Machine Learning Methods in Twitter Sentiment Analysis

## Abstract
There is a difference of understanding among the public regarding government policies in dealing with cases of sexual violence on campus which are written in the Regulation of the Minister of Education, Culture, Research and Technology Number 30 of 2021 so that an in-depth study is needed by conducting sentiment analysis. Due to the many algorithms used in sentiment analysis research, in this study the researchers used 4 machine learning classification algorithms, namely Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier, and Logistic Regression to compare the performance of each algorithm. The research data used amounted to 470 data with the distribution of 236 positive labeled tweets and 238 negative labeled tweets taken from October to December. In this study, RapidMiner software was used by applying the k-Fold Cross Validation technique to separate training data and testing data at random. There is a performance difference in the machine learning algorithm used for sentiment analysis, from the algorithm that has been tested, the highest accuracy value is in the Support Vector Machine algorithm, which is 69.15%, then the highest precision value is in the K-Nearest Neighbor algorithm, which is 69 0.07%, then the highest recall value is found in the Support Vector Machine algorithm at 71.98%, and the highest f-measure value is found in the K-Nearest Neighbor algorithm at 68.08%.
Keywords: Sentiment Analysis, Sexual Violence, Algorithm Comparison, RapidMiner
I. P ENDAHULUAN
Aplikasi media sosial twitter merupakan salah satu aplikasi yang popular digunakan. Masyarakat Indonesia yang menjadi pengguna  aktif twitter pada tahun 2019 mencapai  22,8  juta[1].  Dengan aplikasi  twitter  pengguna
dapat  menyampaikan  opini yang dirasakan dengan memposting tweet, berkomentar atau menanyakan terkait kebijakan publik terhadap instansi tertentu[2]. Seiring dengan banyaknya pengguna, maka semakin banyak data yang ditampung oleh twitter. Twitter menjadi sumber data yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai kepentingan
untuk mengetahui respon atau opini publik terhadap sesuatu. Dalam bidang bisnis, pelaku bisnis dapat melakukan evaluasi terhadap produk bisnisnya berdasarkan opini yang disampaikan melalui tweet sehingga dapat melakukan perbaikan[3]. Dalam bidang penelitian, data pada  aplikasi  twitter juga dapat digunakan untuk menganalisis opini pengguna terhadap suatu topik atau kebijakan tertentu dengan mengklasifikasikannya kedalam kelas positif, negatif atau netral[4].
Beberapa waktu ini, pemerintah melalui Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Mendikbud Ristek) menetapkan Peraturan Menteri (Permen) Nomor 30 Tahun 2021 Tentang Pencegahan dan Penanganan Kekerasan Seksual  di Lingkungan Perguruan Tinggi. Tujuan dari Permen ini adalah untuk melindungi mahasiswa dari tindak kekerasan seksual dan mencegahnya agar tidak terjadi lagi. Penetapan tersebut sempat menjadi topik hangat yang diperbincangkan oleh masyarakat baik di media sosial atau secara langsung. Sebabnya adalah keberagaman masyarakat dalam memahami dan menafsirkan pasal-pasal yang ada didalamnya. Perbedaan tersebut menjadi kontroversi karena menurut sebagian masyarakat terdapat pasal yang dianggap melegalkan seks bebas atas dasar suka sama suka (konsensual)[5]. Dikutip dari harianrakyataceh.com pada Kamis, 25 November 2021 organisasi Kesatuan Aksi Mahasiswa Muslim (KAMMI) wilayah Aceh melaksanakan aksi di depan Gedung DPRA sebagai bentuk penolakan terhadap Permendikbud Ristek Nomor 30 tahun 2021[6]. Selain itu, ada juga kalangan yang menyatakan persetujuan dan dukungan. Dikutip dari artikel pada halaman nasional.kompas.com menyebutkan bahwa ogranisasi kampus Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Indonesia menyatakan dukungannya terhadap Permendikbud Ristek Nomor 30 Tahun 2021 dan berharap peraturan tersebut dapat menghentikan tindakan kekerasan seksual di lingkungan kampus[7].
Twitter menjadi salah satu media sosial yang digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini terkait  kebijakan pemerintah dalam penanganan kasus kekerasan seksual, terutama menyikapi Permendikbud nomor 30 tahun 2021. Sebagian menyampaikan persetujuannya, dan sebagian yang lain menyatakan penolakan. Opini tersebut perlu dikaji secara mendalam untuk dapat diketahui klasifikasi sentimen yang terjadi berdasarkan opini yang disampaikan kedalam kelas positif dan negatif. Twitter juga menyediakan Application Programming Interface (API) yang dapat digunakan untuk crawling data tweet sehingga membantu dalam proses pengumpulan data penelitian[2]. Ada banyak metode yang digunakan dalam analisis sentimen, seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Romadloni dkk (2019), tentang topik pengguna KRL Commuter Line Jabodetabek menyebutkan 3 metode yang digunakan, yaitu  Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbors (KNN) dan Decision Tree. Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan tahapan preprocessing yang sama. Nilai akurasi Naïve Bayes mencapai 80%, KNN sebesar 80%, dan Decision Tree sebesar 100%. Peneliti belum menyebutkan analisisnya terkait perbedaan performa yang terjadi[8]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Qaiser dkk (2020), tentang dampak teknologi terhadap
suatu lapangan pekerjaan menyebutkan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan analisis sentimen. Nilai akurasi dari metode Naïve Bayes sebesar 87,18%, dan metode SVM sebesar 82,05%. Dari hasil analisis yang dilakukan, terdapat 65% masyarakat memberikan opini negatif mengenai dampak teknologi terhadap lapangan kerja[9]. Dan penelitian analisis sentimen yang dilakukan oleh Santoso dkk (2021) terhadap kasus covid-19 menggunakan metode Logistic Regression. Peneliti menggunakan 2 variasi hyperparameter yaitu L2 dan None. Hasilnya, nilai akurasi pada hyperparameter L2 sebesar 77% dan hyperparameter pada None sebesar 74%.   [10].
Keberagaman dalam penggunaan algoritma  klasifikasi analisis sentimen disesuaikan dengan tujuan yang ingin dicapai[4]. Pada penelitian ini, peneliti melakukan uji coba untuk membandingankan 4 algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression terhadap kebijakan pemerintah dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus berkaitan dengan ditetapkannya Permendikbud Ristek Nomor 30 Tahun 2021.  Performa  dari masing-masing algoritma dihitung menggunakan persamaan Confusion Matrix untuk mendapatkan hasil berupa nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure sehingga  dapat  mengetahui performa  dari masing-masing algoritma.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma machine learning untuk dilakukan perbandingan performa dalam pengklasifikasian analisis sentimen,  yaitu  Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression. Gambar 1 menunjukan tahapan penelitian perbandingan algoritma klasifikasi yang digunakan.
Tahapan  penelitian  dimulai dengan melakukan pengumpulan dataset. Dataset yang digunakan bersumber dari twitter yang diambil menggunakan teknik crawling data  dengan memanfaatkan API yang disediakan oleh twitter. Kemudian dilakukan pelabelan secara manual menjadi  2 label, yaitu positif dan negatif. Selanjutnya dilakukan tahap preprocessing , yaitu untuk membersihkan data dari unsur-unsur yang tidak diperlukan dalam penelitian dan mengubahnya menjadi data yang terstruktur[11]. Pada tahap preprocessing terdapat 4 tahapan, yaitu cleansing , case  folding, tokenizing ,  dan stemming . Tahap tersebut berkaitan dengan proses normalisasi dataset sehingga dapat di input kedalam perhitungan. Tahap selanjutnya yaitu pemisahan data menggunakan teknik k-Fold  Cross Validation menjadi 2 bagian, yaitu data training (latih) dan data testing (uji) secara acak oleh sistem. Pada data latih dilakukan pembelajaran menggunakan algoritma Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression kemudian model akan diterapkan pada data uji agar untuk mengetahui performa dari masing- masing algoritma sehingga  nantinya dapat dilakukan perbandingan kinerja. Dan tahap terakhir adalah validasi model yaitu mengevaluasi kinerja dari setiap algoritma yang digunakan  menggunakan teknik  perhitungan Confusion Matrix untuk mendapatkan hasil berupa nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner sebagai alat pengolahan data.

## A. Pengumpulan dan Pelabelan Dataset
Dataset penelitian yang digunakan bersumber dari tweet pengguna twitter yang diambil menggunakan teknik crawling data dengan memanfaatkan Application Programming Interface (API) yang disediakan oleh twitter pada tanggal 30 November 2021. Kata kunci yang digunakan dalam pengumpulan dataset yaitu permendikbud30, dan kekerasan seksual dikampus. Hasil pencarian sebanyak 2.765 data, kemudian dilakukan penghapusan data duplikat sehingga tersisa sebanyak 470 data. Selanjutnya dilakukan pelabelan secara manual menjadi label positif dan label negatif. Dataset dengan label positif sejumlah 236 data, dan label negatif sejumlah 238 data. Tabel I menunjukkan beberapa contoh dataset setelah dilakukan proses pelabelan.
TABEL I

## C ONTOH D ATASET P ENELITIAN text value
b'Bahas kekerasan seksual sama hima kampus di zoom, pematerinya orang bem fakultas. Gak jelas, kenapa nyerempet ke kesetaraan gender. Pelecehan seksual gak akan nyambung sama kesetaraan gender, kalau enggak ada solusi yg bagus. Skip. Berasa baca buku dongeng tentang feminisme.' Negatif b'[KASUS KEKERASAN SEKSUAL DI
KAMPUS]\n* trigger warning kepada orang-orang yang memiliki trauma atau pannic attack.\n\nSempatkan waktu 5 menit untuk membaca utas ini. Aku harap kawan-kawan semakin banyak yang aware terhadap isu kekerasan seksual, a simple action means a lot. https://t.co/4I8V32HJcB' Positif b'[KOMIK]\nGawat Darurat\n\nAlkisah di sebuah kampus nan agung, seorang petinggi kampus Negatif
diwawancarai oleh media. Ia ditanya oleh salah satu wartawan, bagaimana pengambilan sikap dalam kasus kekerasan seksual yang terjadi di lingkungan akademisi.'
b'[KRIUK #2]\n\nDengan disahkannya permendikbudristek Nomor 30 tahun 2021 ini, BEM KM UGM mendukung dan membersamai peraturan tentang kekerasan seksual secara penuh dalam mengawal tindak kekerasan seksual di lingkungan kampus UGM.\n\nhttps://t.co/oDKajFWXDv https://t.co/MkGa5wIZKX' Positif b'[PAYUNG HUKUM KASUS KEKERASAN SEKSUAL DI LINGKUNGAN KAMPUS] \n\nHalo, IKM FIA UI! \xf0\x9f\x91\x8b\n\nKalian sudah tau belum sih, kalau sekarang kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus sudah ada payung hukumnya? https://t.co/fSp4qS6Tdw' Positif

## B. Preprocessing Teks
Tabel I, menunjukan beberapa contoh dataset setelah diberi label positif atau negatif namun didalamnya masih terdapat banyak unsur (karakter) yang tidak diperlukan dalam penelitian analisis sentimen,  seperti  simbol ([-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]), link url, huruf kapital  dan lain sebagainya sehingga akan dilakukan preprocessing untuk memanipulasi dataset tersebut. Tahap ini  merupakan proses untuk menyiapkan data agar dapat digunakan pada proses selanjutnya[10].  Tahapan preprocessing adalah sebagai berikut:
1)  Cleansing: tahapan untuk menghilangkan semua karakter yang tidak dibutuhkan, seperti simbol-simbol, link url, emoticon , nomor (angka) dan sebagainya.
2)  Case Folding: tahap untuk mengubah teks yang ada pada dataset menjadi huruf kecil.
3)  Tokenizing: tahap  pemecahan kalimat-kalimat menjadi token-token untuk membedakan karakter tertentu.
4)  Stemming: proses  untuk mengubah kata yang berimbuhan menjadi kata dasar. Terdapat beberapa kamus stemming pada perangkat lunak RapidMiner, diantaranya Stemming Snowball, Stemming Lovins, dan Stemming German. Stemming pada penelitian ini,  menggunakan pengujian Stemming Porter, yaitu Kamus stemming yang populer digunakan dalam pemrosesan teks[12].
Secara keseluruhan, tahap preprocessing dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Tahapan Preprocessing
Pada gambar, terdapat 3  proses Cleansing, yaitu Cleansing Symbol, Cleansing Url dan Cleansing Number masing-masing  digunakan untuk membersihkan dataset
dari karakter  selain huruf, seperti  simbol, link url, dan angka  yang terdapat dalam tweet . Kemudian proses Transform Cases ( Case Folding ) digunakan  untuk mengubah huruf menjadi  huruf kecil  ( lowercase ) . Selanjutnya, dataset akan di pecah menjadi token-token pada proses Tokenize dan Filter Token (by length) dengan ketentuan panjang token minimal 4 karakter dan maksimal 25 karakter. Proses stopword removal ditambahkan untuk menghilangkan kata yang tidak  memiliki makna jika berdiri sendiri, kemudian proses Stemming (Porter) digunakan untuk mengubah kata yang memiliki imbuhan menjadi kata dasar. Hasil dari tahap preprocessing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Hasil Preprocessing
C. Cross Validation Cross Validation adalah metode yang digunakan untuk memisahkan ( split ) data menjadi data latih dan data uji agar dapat digunakan dalam evaluasi kinerja dari model . Data latih digunakan untuk melatih algoritma dalam perhitungan terhadap data, sedangkan data uji digunakan untuk memvalidasi perhitungan. Salah satu metode Cross Validation yang populer adalah k-Fold Cross Validation . Dalam teknik ini, dataset dibagi menjadi sejumlah 10 buah partisi  yang terdiri dari data  latih  dan data uji yang dilakukan secara acak oleh sistem.
D. Model Machine Learning Model algoritma Machine Learning yang digunakan ada 4, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression.
1)  Support Vector Machine  (SVM): SVM  merupakan algoritma klasifikasi yang telah banyak digunakan dalam analisis sentimen. SVM  akan membuat sebuah garis pemisah  ( hyperplane ) yang berperan dalam memisahkan kelas dengan label positif dan kelas dengan label negatif[3].
2)  K-Nearest Neighbors  (KNN): KNN  merupakan algoritma klasifikasi yang mengelompokkan data uji berdasarkan jarak terdekatnya (kemiripan) dengan data latih. Proses pengelompokan data mengacu pada banyaknya nilai k yang digunakan[13].
3)  Naïve Bayes Classifier  (NBC): NBC merupakan algoritma yang mengolah data numerik menggunakan teori probabilitas Bayesian[14].
4)  Logistic Regression  (LR): merupakan algoritma untuk menguji probabilitas suatu variabel dependen dengan variabel bebas[15].

## E. Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan menggunakan teknik confusion matrix. Teknik ini digunakan untuk menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure[16].  Tabel Confusion Matrix ditunjukkan pada tabel II.
TABEL II C ONFUSION M ATRIX
Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan: TP (True Positive)   : jumlah prediksi benar bahwa yang diprediksi adalah kelas positif.
TN (True Negative) : jumlah prediksi benar bahwa yang diprediksi adalah kelas negatif.
FP (False Positive): jumlah prediksi salah, kelas sebenarnya negatif namun hasil prediksi positif.
1)  Akurasi: menunjukan  seberapa  besar rasio prediksi benar dengan keseluruhan data.  Hasil akurasi dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan “Seberapa sering pengklasifikasian itu benar?”[16].  Berikut persamaan akurasi.
Akurasi = ( 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 ) ( 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 ) 𝑥𝑥 100 (1)
2)  Presisi: Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.  Hasil presisi dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan “Ketika memprediksi label  positif, seberapa sering prediksi itu benar[16]” Berikut persamaan presisi
Presisi = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 𝑥𝑥 100 (2)
3) Recall : Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Ini menjawab pertanyaan "Ketika itu benar-benar  label positif, seberapa sering itu memprediksi dengan benar"[16] Persamaan recall adalah sebagai berikut
Recall = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 𝑥𝑥 100 (3)
4)  F-Measure : merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan. Persamaannya sebagai berikut
F-Measure = 2 𝑥𝑥 ( 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑥𝑥 𝑇𝑇𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ( 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅+𝑇𝑇𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) (4)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pengujian masing-masing algoritma menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Gambar 4 menunjukan hasil pengujian dari masing-masing algoritma
(a)
(b) (c)

## (d)
Gambar 4 Hasil pengujian algoritma: (a) Support Vector Machine, (b) K- Nearest Neighbor, (c) Naïve Bayes Classifier, (d) Logistic Regression
Berdasarkan gambar 4, Gambar 4(a) menunjukkan hasil dari Support Vector Machine dengan hasil untuk TP, FP, FN, TN berturut-turut adalah 149, 87, 58, 176, sedangkan hasil dari K-Nearest Neighbor seperti  pada Gambar 4(b) adalah 163, 73, 80, 154. Algoritma Naive Bayes Classifier pada gambar 4(c) adalah 144, 92, 65, 169. Sedangkan untuk Logistic Regression seperti diilustrasikan pada Gambar 4(b) diperoleh hasil 127, 109, 109, 125.
Setelah percobaan selesai, langkah  selanjutnya adalah melakukan evaluasi performa  menggunakan persamaan confusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Tabel III menunjukkan perbandingan dari masing-masing algoritma.
TABEL III H ASIL P ERHITUNGAN C ONFUSION
M ATRIX
Metode Parameter Pengujian Akurasi Presisi Recall F- Measure Support Vector Machine 69,15 63,14 71,98 67,27 K-Nearest Neighbor 67,45 69,07 67,08 68,08 Naïve Bayes Classifier 66,60 61,02 68,90 64,72 Logistic Regression 53,62 53,81 53,81 53,81

## Dalam bentuk grafik, perbandingan masing-masing algoritma ditampilkan pada Gambar 5

## Gambar 5 Grafik Perbandingan Performa Algoritma
Perbandingan nilai akurasi dari kinerja masing-masing algoritma yaitu Support Vector Machine sebesar 69,15%, K-Nearest Neighbor sebesar 67,45%, Naïve Bayes Classifier sebesar 66,60%, dan Logistic Regression sebesar 53,62%.
Algoritma SVM memiliki nilai akurasi  tertinggi dibandingkan dengan algoritma  yang lain, hal ini  berarti bahwa algoritma SVM mampu melakukan pengklasifikasian dengan  maksimal daripada algoritma lainnya.  Sedangkan nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma KNN, sehingga dapat disimpulkan bahwa prediksi label positif dari algoritma ini lebih sering muncul diantara algoritma lainnya. Kemudian nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma SVM, ini menunjukan bahwa algoritma SVM juga mampu melakukan penguatan  pada label positif terhadap prediksi label positif. Terakhir, nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma KNN, nilai tersebut merupakan nilai rata-rata dari recall dan presisi

## IV. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini telah dilakukan eksperimen perbandingan kinerja dari 4 algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes Classifier, dan Logistic Regression dalam melakukan analisis sentimen tentang kebijakan pemerintah dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus. Kebijakan tersebut dituangkan dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Nomor 30 Tahun 2021. Terjadi perbedaan pemahaman yang terjadi  di kalangan masyarakat terkait Peraturan tersebut yang menyebabkan kontroversi. Data yang digunakan bersumber dari Twitter dengan jumlah 2.765, kemudian dilakukan penghapusan terhadap data yang sama sehingga tersisa 470 data dengan pembagian 236 tweet berlabel sentimen positif dan 238 tweet berlabel sentimen negatif. Hasilnya dapat diamati bahwa
• Nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma SVM, sebesar 69,15%
• Nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma KNN, sebesar 69,07%
• Nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma SVM, sebesar 71,98%
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 akurasi presisi recall f-measure Perbandingan Algoritma SVM KNN NBC LR
• Nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma KNN, sebesar 68,08%
Hasil perbandingan pada penelitian ini dapat digunakan sebagai sumber untuk menentukan penggunaan algoritma klasifikasi dalam suatu topik tertentu di masa yang akan datang.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  V. K. S. Que, A. Iriani, and H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.102.
[2]  R. D. Himawan and Eliyani, “Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 58–63, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/.
[3]  P. P. A. Arsya Monica Pravina, Imam Cholissodin, “Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2789– 2797, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4793.
[4]   R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[5]  T. detikcom DetikNews, “Pasal 5 Ayat 2 Permendikbud 30 Jadi Sorotan, Ini Isinya,” 15 November 2021, 2021. https://news.detik.com/berita/d-5811770/pasal-5-ayat-2- permendikbud-30-jadi-sorotan-ini-isinya (accessed Nov. 27, 2021).
[6]     Muammar, “Demo Massa KAMMI Aceh Tolak Permendikbud 30,” 26 November 2021, 2021. https://harianrakyataceh.com/ (accessed Nov. 26, 2021).
[7]   R. N. Chaterine, “BEM UI Dukung Permendikbud 30, Berharap Kekerasan Seksual Dihentikan dan Korban Bersuara,” 17 November 2021, 2021. https://nasional.kompas.com/ (accessed Nov. 26, 2021).
[8]    N. T. Romadloni, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive Bayes , Knn Dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[9]     S. Qaiser, N. Yusoff, F. K. Ahmad, and R. Ali, “Sentiment analysis of impact of technology on employment from text on twitter,” Int. J. Interact. Mob. Technol., vol. 14, no. 7, pp. 88–103, 2020, doi: 10.3991/IJIM.V14I07.10600.
[10]    A. K. Santoso, A. Noviriandini, A. Kurniasih, B. D. Wicaksono, and A. Nuryanto, “Klasifikasi Persepsi Pengguna Twitter Terhadap Kasus Covid-19 Menggunakan Metode Logistic Regression,” JIK (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 234–241, 2021.
[11]  E. Sutoyo and A. Almaarif, “Twitter sentiment analysis of the relocation of Indonesia’s capital city,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 9, no. 4, pp. 1620–1630, 2020, doi: 10.11591/eei.v9i4.2352.
[12]     A. Harun and D. P. Ananda, “Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve Bayes and Decission Tree Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree,” Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. April, pp.
58–63, 2021.
[13]    A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[14]    A. Muhammadin and I. A. Sobari, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Kredivo Dengan Algoritma SVM dan NBC,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, pp. 85–91, 2021.
[15]     N. C. Lengkong, O. Safitri, S. Machsus, Y. R. Putra, A. Syahadati, and R. Nooraeni, “Analisis Sentimen Penerapan Psbb Di Dki Jakarta Dan Dampaknya Terhadap Pergerakan Ihsg,” J. Teknoinfo , vol. 15, no. 1, p. 20, 2021, doi: 10.33365/jti.v15i1.866.
[16]    B. Seref and E. Bostanci, “Sentiment Analysis using Naive Bayes and Complement Naive Bayes Classifier Algorithms on Hadoop Framework,” ISMSIT 2018 -  2nd Int. Symp. Multidiscip. Stud. Innov. Technol. Proc. , pp. 1–7, 2018, doi: 10.1109/ISMSIT.2018.8567243.