## Analisis Sentimen Pada Twitter @Ovo_Id dengan Metode Support       Vectore Machine

## (SVM)
Hendri Sulastomo 1 , Ramadiansyah 2 , Khalil Gibran 3 , Efrian Maryansyah 4 , Aththoriqh Tegar 5 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia e-mail: hendri.sulastomo@gmail.com 1 , diansyahrama007@gmail.com 2 , kgibran85@gmail.com 3 , efrianmaryansyah220488@gmail.com 4 , dedi.eis@nusamandiri.ac.id 5

## Abstract
Social networking helps internet users communicate. This is because social network users can convey messages by utilizing the facilities prepared by each social media. Social media users' messages can be used in various ways, such as a review of a product or a review of a problem in politics  or  current  social  problems.  This  can  be  done  by  analyzing  the  sentiments  of  social media users. The support vectore machine method is one method that can be used to analyze sentiment.  In  sentiment  analysis  using  the  support  vectore  machine  method,  it  is  done  by classifying sentiment into compliant or not compliant classes. The accuracy rate of sentiment analysis for @Ovo_ID using the support vectore machine method is 94% using 1000 tweet data.
Keywords : Analisis Sentiment, Tweet, Ovo_ID, Support Vectore Machine (SVM), Ovo
Abstrak
Jejaring  social  membantu  pengguna  internet  dalam  berkomunikasi.  Hal  ini  dikarenakan pengguna  jejaring  sosial  dapat  menyampaikan  pesan  dengan  memanfaatkan  fasilitas  yang disiapkan  oleh  setiap  media  social.pesan-pesan  para  pengguna  media  sosial  dapat dimanfaatkan dalam berbagai hal, seperti riview terhadap suatu produk atau riview terhadap suatu  masalah  pada  politik  atau  masalah  sosial  sekarang  ini.  Hal  ini  bisa  dilakukan  dengan menganalisis  sentiment  para  pengguna  sosial  media.  Metode  support  vectore  machine merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sentiment.  Dalam sentiment  analisis  mengunakan  metode  support  vectore  machine  dilakukan  dengan  cara mengklasifikasikan  sentiment  kedalam  kelas  komplain  atau  kelas  non  komplain.  Tingkat akurasi analisis sentiment terhadap @Ovo_ID menggunakan metode support vectore machine adalah 94%   dengan menggunakan 1000 data kicauan.
Kata kunci : Analisis Sentiment, Tweet, Support Vectore Machine (SVM), Ovo, Ovo_ID

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan laporan We Are Social , jumlah pengguna aktif media sosial di  Indonesia  sebanyak  191  juta  orang  pada  Januari  2022.  Jumlah  itu  telah meningkat 12,35% dibandingkan pada tahun sebelumnya yang sebanyak 170 juta orang. Melihat trennya, jumlah pengguna media sosial di Indonesia terus meningkat  setiap  tahunnya.  Walau  demikian,  pertumbuhannya  mengalami fluktuasi sejak 2014-2022. Kenaikan jumlah pengguna media sosial tertinggi mencapai 34,2% pada 2017. Hanya saja, kenaikan tersebut melambat hingga sebesar 6,3% pada tahun lalu. Angkanya baru meningkat lagi pada tahun ini. Adapun,  Whatsapp  menjadi  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan masyarakat  Indonesia.  Persentasenya  tercatat  mencapai  88,7%.  Setelahnya ada  Instagram  dan  Facebook  dengan  persentase  masing-masing  sebesar
84,8%  dan  81,3%.  Sementara,  proporsi  pengguna  TikTok  dan  Telegram berturut-turut sebesar 63,1% dan 62,8%.
Media  Social Twitter  memiliki  jumlah  sekitar  18.45  juta  user  di Indonesia dari 7.91 juta user global (Kominfo, Indonesia). Jumlah yang cukup besar  tersebut  menimbulkan  banyak ciutan  dari  para  penggunanya  tentang berbagai  hal  seperti,  pendidikan,  hiburan,  pekerjaan,  dan  termasuk  juga politik.  Salah  satu  issue  yang  menjadi trending  ropic di  Twitter  pada  tahun 2022  adalah  tentang complain dan not  compliant. Compliant  dan  Not Compliant adalah suatu kepuasan yang konsumen sampaikan kepada Ovo_ID agar  pelayanan  mereka  selalu  memuaskan  para  konsument.  Penulis  pada penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  sentiment  para  pengguna  Twitter terhadap  kepuasan  pelanggan  akan  pelayanan  Ovo_ID.  Dengan  input beberapa  data  tweet  dalam  Bahasa  Indonesia,  akan  dilakukan  klasifikasi dengan  algoritma SVM  (Support  Vector  Machine) [1][2]  untuk  menentukan apakah tweet tersebut bersentimen compliant or not compliant .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Pengertian
Twitter  adalah  sebuah  media  sosial  dan  layanan microblogging yang mengijinkan  penggunanya  untuk  mengirimkan  pesan realtime (pesan  ini popular  dengan  sebutan  tweet).  Berikut  ini  adalah  beberapa  istilah  yang dikenal dalam Twitter  [3].
A. Mention
Mention adalah menyebut atau memanggil pengguna Twitter lain dalam sebuah tweet . Mention dilakukan  dengan  menuliskan  „@‟  diikuti  dengan nama pengguna lain.
B. Hashtag
Hashtag digunakan  untuk  menandai  sebuah  topik  pembicaraan  di Twitter.  Penulisan hashtag dimulai  dengan  tanda  „#‟  diikuti  dengan  topik yang  sedang  dibahas.  Hashtag  biasa  digunakan  untuk  meningkatkan visibilitas tweet pengguna.

## C. Emoticon
Emoticon adalah  ekspresi  wajah  yang  direpresentasikan  dengan kombinasi antara huruf, tanda baca dan angka. Pengguna biasa menggunakan emoticon untuk mengekspresikan mood yang sedang mereka rasakan.
D. Trending topics. Jika hashtag adalah Cara untuk menandai sebuah topik pembicaraan di Twitter, maka trending topics adalah kumpulan dari topik pembicaraan yang sangat populer di Twitter.
Beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  data  atau  informasi dalam pemecahan masalah. Metode yang dilakukan tersebut antara lain:

## a) Studi Kepustakaan
Metode  pengumpulan  data  dengan  metode  kepustakaan  dilakukan dengan pengumpulan jurnal, literatur, paper, makalah, buku, maupun situs internet sebagai sumber pustaka yang berkaitan dengan materi penulisan khususnya analisis sentimen menggunakan metode Support Vectore Machine (SVM) .
b) Pengumpulan Data Tweet Data yang diperoleh merupakan sumber yang diambil secara langsung dari  Twitter  dan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan keyword pencarian @Ovo_ID .
c) Perancangan
Dalam proses ini ada beberapa hal yang dilakukan seperti: Desain alur pengambilan  data,  desain  alur  sistem  dan  metode,  desain pemrograman.
d) Pengujian dan Evaluasi Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mnegetahui dimana letak kesalahan yang mungkin terjadi dan dapat ditanggulangi.
e) Penyusunan Laporan Pada tahap ini penyusunan laporan dibuat sebagai dokumentasi yang berfungsi  untuk  dapat  mempermudah  dipelajari  dan  dikembangkan oleh orang lain.

## 2.2. Metode Support Vectore Machine
Support Vector Machine Classification [4] adalah sistem pembelajaran mesin yang menggunakan ruang hipotetis berupa  fungsi linier dalam ruang fitur  berdimensi  besar,  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran  berdasarkan teori  optimasi  dengan  mengimplementasikan  deviasi  pembelajaran  yang dihasilkan dari teori pembelajaran statistik keluar.
Menurut  [5],  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  teknik prediksi yang  relatif  baru  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  Berada  dalam  kelas pembelajaran  yang  diawasi  di  mana  perlu  memiliki  fase  pelatihan menggunakan pelatihan SVM berurutan yang diikuti dengan fase pengujian.
Support Vector Machine (SVM) adalah metode klasifikasi menggunakan Machine Learning (supervised learning) yang memprediksi kelas dari model atau  pola  berdasarkan  hasil  proses  pelatihan.  Grading  dilakukan  dengan mencari  hyperplane  atau  batas  keputusan  yang  memisahkan  satu  kelas dengan  yang  lain,  yang  dalam  hal  ini  berperan  dalam  memisahkan  tweet sentimen  positif  (bertanda  +1)  dari  tweet  sentimen  negatif  (bertanda  -1). SVM mencari nilai hyperplane menggunakan vektor bantu dan nilai margin. Pada  penelitian  ini  data  masukan  yang  memiliki  representasi  vektor diperoleh  dari  proses  penimbangan.  Dengan  melakukan  pelatihan  dalam klasifikasi  SVM,itu  kemudian  akan  menghasilkan nilai  atau  pola  yang  akan digunakan dalam proses pengujian SVM  untuk menandai sentimen di tweet.
Proses pembelajaran dalam masalah klasifikasi diterjemahkan sebagai upaya  untuk  temukan  garis  (bidang-hiper)  yang  memisahkan  kedua kelompok. Gambar tahapan pembelajaran di SVM adalah:
Gambar 1. hyperplane kelas Compliant dan Not Compliant

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pembahasan
Pada  bagian  ini,  penulis  memakai  Rapid  Miner  sebagai  aplikasi  dalam pembuatan  analisis  sentiment  karna  dalam  pemakaian  rapid  miner  simple dan mudah dipahami.
Tahapan dalam melakukan analisis sentimen dengan metode klasifikasi SVM dimulai  dengan  input  data  yang  berupa  data  latih  dan  data  uji  yang kemudian diproses pada tahapan pre-processing hingga proses klasfikasi.

## Gambar 2. Deskripsi Umum Alur Sistem
Gambar  diatas  menunjukan  tahapan-tahapan  yang  dijalankan  pada penelitian  ini.  Berikut  ini  adalaha  penjabaran  dari  tiap-tiap  proses  yang diakukan:
a) Input Data Pengimputan  berdasarkan  data  yang  diambil  dari  twitter menggunakan  rapidminer dan  telah  diberikan  label  pada  setiap  data ketika didalam excel.
b) Preproses program dan pembobotan kata
Data latih dan data uji yang telah diinputkan kemudian diproses oleh sistem  untuk  dilakukannya  proses  stopwords  atau  bisa  disebut penghapusan  kata  tidak  penting,  contoh      kata  yang  akan  diproses oleh stopword seperti kata: yang,di,dan,kok,ke dll.
Class 2
Class

## c) Penerapan Metode Support Vectore Machine
Setelah penerapan preprocessing langkah selanjutnya masuk ke tahap metode Support  Vectore  Machine yang  akan  melakukan  pembobotan pada data yang telah diproses dan menentukan akurasi data latih yang telah di inputkan.
d) Proses pengimputan dan pengujian data uji
Masuk  ketahap  berikutnya,  setelah  proses  pengujian  data  latih selanjutnya  sistem  yang  dibuat  akan  melakukan  pengujian menggunaka  data  uji  yang  di  inputkan  kedalam  sistem  untuk mendapatkan  hasil  sentimen  dikelas  Compliant  atau  Not Compliant yang diberi label (0) untuk Compliant dan (1) Not Compliant
Dataset dari  hasil crawling ini  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data training (data latihan) dan data testing (data uji) yang dipresentasikan pada  Data  latihan  diklasifikasikan  menggunakan Support  vectore  machine dengan  label  sentimen  Compliant  dan  Not  Compliant.  Sedangkan  data  uji diklasifikasikan  secara  manual  dengan  label  setimen  compliant  dan  Not Compliant.  Data  uji  nanti  nya  akan  digunakan  pada  saat evaluasi untuk menentukan  keakuratan  data  pada  sistem.  Pengambilan  data training dan data testing dilakukan dengan waktu pengambilan yang berbeda.
Preprocessing adalah tahapan untuk  mengolah kata mentah yang baru didapat.  Langkah  awal  setelah  data  didapat  adalah  preprocessing.  Data berupa kata-kata atau kalimat yang kita inputkan telah melalui tahap filtering dan stopword selanjutnya  akan  dilakukan  pembobotan  pada  kata-kata tersebut  setelah  pembobotan  diklasifikasi  apabila  nilai term pada  kalimat bernilai>0  maka  akan  diletakan  pada  komentar  positif  dan  apabila term kalimat bernilai < 0 maka akan diletakan pada komentar negatif.
Dalam  klasifikasi system hanya  melihat  pada  titik  dan  ruang  pada dokumen  tersebut  untuk  tujuan  pemodelan  ruang vector yang  digunakan kemudian memberikan setiap kata dalam dokumen yang akan diproses. Svm dalam proses klasifikasi ini bertujuan untuk menemukan garis terbaik untuk membagi  kedalam  dua  kelas  kemudian  diklasifikasikan  dokumen  uji berdasarkan  pada  sisi  mana  garis  itu  muncul.  Apabila  data  yang  dilatih terpisah secara linear maka bisa dilakukan pemilihan untuk dua hyperplane dari  margin  dengan  cara  menghilangkan  atau  tidak  ada  nilai  antara hyperplane dan margin kemudian  dimaksimalkan  jaraknya  dengan menggunakan  persamaan    || 2 ||.  Cara  ini  untuk w meminimalkan ||w||.

## 3.2. Pengujian
Pada  proses  pelatihan  ini  bertujuan  pembentuk  model  prediksi  data yang  telah  diambil.  Untuk  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  latiha berjumlah 1000 data yang diambil dari twitter dan dibagi menjadi dua model kelas yang pertama kelas “Complaint” dan yang kedua kelas “No Compliant”. Berikut tampilan dari data latihan yang ditampilkan oleh sistem.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  bilangan  bulat  karna  pada perhitungan  ini  menentukan range dengan  nilai  1-100  maka  dikalikan
dengan  100,  sehingga  hasil  yang  didapat  adalah  91.  Sehingga  hasil  yang diklasifikasikan dengan tepat oleh sistem memiliki akurasi yang  baik.
Gambar 3. Nilai akurasi, recall dan precision

## Gambar 4. Grafik AUC

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  dapat  disimpulkan bahwa penelitian  tentang  analisis  sentimen  pengguna  Twitter  pada  topik #BPJSrasarentenir dengan 1000 sample data menggunakan  metode Support Vectore  Machine telah  berhasil  dilakukan,  denga  hasil  akurasi  96%. Penelitian  ini  menghasilkan  model  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  dan prediksi  tentang  tanggapan  masyarakat  terhadap  Ovo_ID  apakah  itu
tanggapan compliant  maupun not compliant. Dan pada penelitian ini analisis sentiment masyarakat tentang #Ovo_ID lebih beranggapan not compliant.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Utomo, M. S, 2013, “Implementasi Stemmer Tala pada Aplikasi Berbasis Web” , Jurnal Teknologi informasi DINAMIK, Volume 18,  pp. , 41-45.
[2]  Dian  Indriani,  2019.,  “Analisis  Sentiment  pada  tweet  dengan  tagar #kpujangancurang  menggunakan  metode  Naïve  Bayes ” ,  Riau, Universitas Islam Riau.
[3]  Idris,  N.R.N.,  Toh,  C.L.,  and  Elbuluk,  E.,  “A  New  Torque  and  Flux Controller  for  DTC  of  Induction  Machine”,  IEEE  Transactions  on Industry Application, Vol. 42, No.6, pp. 1358-1366, Nov/Dec 2006.
[4]  M.  Hosoz  and  H.  M.  Ertunc,  “Artificial  Neural  Network  Analysis  of  an Automobile  Air  Conditioning  System”  Energy  Conv.  Man.,  Vol.  47,  pp. 1574-1587, July 2006.
[5]  B.  Liu,  2012.  “Sentiment  Analysis  and  opinion  mining”.  Morgan  & Claypool, Publisher.
[6]  Mark Ryan M. Talabis. D. Kaye, 2015. “Supervised learning”, Nugroho, A. S.  2008.  “Support  Vector  Machine,  Paradigma  baru  dalam softcomputing”, Konfrensi Nasional Sistem dan Informatika, 92-99.
[7]  Mhd.  Furqan,  dkk.  2019.  “Penerapan  Metode  Otsu  dalam  melakukan Segmentasi  Citra  pada  Citra  Naskah  Arab” , Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika,  dan  Rekayasa  Komputer,  November,  ISSN  2476- 9843.20(1):59-72.
[8]  Retno  Tri  Wulandari,  2017,  “Data  Mining”. Yogyakarta:  Penerbit  Gava Media. Hal 33-34.
[9]  Novianto  Donna  Prayoga,  dkk.  2018,  “Sistem  Diagnosis  Penyakir  Hati Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes”.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Agustus, ISSN: 2548-964X, 2666-2671.
[10]  Bukhari, Varian Habibie. (2015). “Sentiment Analysis Menggunakan K- Nearest  Neighbor  dengan  perbandingan  Fungsi  jarak  (Studi  Kasus  : Twitter Indosat dan Telkomsel)”. Bandung : Universitas Widyatama.