Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
Analisis Sentimen Trend Makanan Dan Minuman dengan Support Vector Machine Sebagai Rekomendasi Peluang Bisnis Bagi

## UMKM
Ahmad Fauzi 1 , Riska Yanu Fa’rifah 2 , Ekky Novriza Alam 3 1,2,3 Universitas Telkom, Indonesia E-mail: ahmadfauziii@student.telkomuniversity.ac.id 1 , riskayanu.@telkomuniversity.ac.id 2 , ekkynovrizalam@telkomuniversity.ac.id 3

## Abstract
The trend regarding food and beverages in recent years has been widely discussed and has  significantly  impacted  the  activities  of  Small  and  Medium-sized  Enterprises  (SMEs) that sell food and beverages. Therefore, SMEs engaged in food and beverage sales should pay attention to public opinions regarding food and beverage trends, as well as observe the  patterns  of  emerging  food  and  beverage  trends  that  are  currently  trending.  To comprehend  public  sentiments  concerning  food  and  beverage  trends,  this  study implements  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  to  assess  its  capacity  in analyzing positive and negative sentiments within comments related to food and beverage trends on Twitter. The dataset employed consists of tweets created from the year 2018 to 2021,  related  to  food  and  beverage  trends.  This  dataset  underwent  several  stages  of processing, including preprocessing, data division into training and testing sets, and the application  of  weights  using  the  TF-IDF  method.  Subsequently,  the  data  is  processed using the SVM algorithm. This study employs three ratios for data division: 90:10, 80:20, and 70:30 for training and testing. The most significant accuracy results for each dataset are  as follows:  91.19%  for  "Es  Kepal Milo"  with  a  90:10  ratio,  91.78%  for  "Baso  Aci" with a 90:10 ratio, 87.98% for "Dalgona" with a 90:10 ratio, and 92.34% for "Corndog" with a 90:10 ratio. The implementation of the SVM algorithm yields high accuracy values, indicating  that  SVM  is  suitable  for  sentiment  analysis  of  food  and  beverage  trends.  To understand the patterns of food and beverage trends, it can be inferred from the analysis conducted on food trends from 2018 to 2021 that the rise in food and beverage trends in Indonesia lasts for only one (1) to three (3) months before experiencing a sustained and drastic  decline.  Hence,  SME  stakeholders  engaged  in  food  and  beverage  sales  need  to prepare for such conditions.
Keywords: Sentiment  Analysis,  Food  and  Beverage  Trends,  SVM,  Support  Vector Machine, Trend Analysis.

## Abstrak
Tren  mengenai  makanan  dan  minuman  beberapa  tahun  belakang  sering diperbincangkan dan sangat berpengaruh terhadap ke yang dilakukan oleh UMKM yang menjual  makanan  dan  minuman.  Oleh  karena  itu  UMKM  yang  menjual  makanan  dan minuman  hendaknya  memperhatikan  bagaimana  pendapat  masyarakat  terhadap  tren makanan  dan  minuman  serta  memperhatikan  bagaimana  pola  tren  dari  makanan  dan minuman  yang  sedang  menjadi  trending  topik.  Untuk  mengetahui  pendapat  masyarakat mengenai  tren  makanan  dan  minuman  maka  pada  penelitian  ini,  diimplementasikan algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  melihat kemampuan  algoritma tersebut dalam  menganalisis  sentimen  positif  dan  negatif  dalam  komentar-komentar  terkait  tren makanan dan minuman di Twitter. Dataset yang digunakan terdiri dari tweet yang dibuat dari  tahun  2018  hingga  2021  yang  berkaitan  dengan  tren  makanan  dan  minuman. Dataset  tersebut  melalui  beberapa  tahap  pemrosesan,  termasuk  preprocessing, pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  dan  pemberian  bobot  menggunakan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
metode TF-IDF. Selanjutnya, data diproses menggunakan algoritma SVM. Penelitian ini menggunakan tiga perbandingan pembagian data latih dan data uji, yaitu 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil akurasi terbesar pada masing-masing dataset diantaranya 91.19% pada Es Kepal Milo dengan perbandingan 90:10, 91.78% pada Baso Aci dengan perbandingan 90:10,  87.98%  pada  Dalgona  dengan  perbandingan  90:10,  92.34%  pada  Corndog dengan  perbandingan  90:10.  Implementasi  algoritma  SVM  menghasilkan  nilai  akurasi yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  layak  digunakan  untuk  menganalisis sentimen terhadap tren makan dan minuman. Untuk mengetahui pola tren makanan dan minuman dapat ditemukan berdasarkan analisis yang dilakukan pada pola tren makanan dari tahun 2018 hingga 2021, kenaikan tren makanan dan minuman di Indonesia hanya berlangsung  dalam  waktu  satu  (1)  hingga  tiga  (3)  bulan  sebelum  terjadinya  penurunan drastis yang berkelanjutan, oleh karena itu para pelaku UMKM yang menjual makanan dan minuman harus mempersiapkan diri dengan kondisi yang seperti ini.
Kata  kunci: Analisis  Sentimen,  Tren  Makanan  dan  Minuman,  SVM,  Support  Vector Machine, Analisis Pola

## 1. Pendahuluan
Tren  makanan  dan  minuman  di  Indonesia  pada  beberapa  waktu  terakhir  sangat bervariasi  di  setiap  tahunnya.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  muncul  makanan  dan minuman  dengan  rasa  yang  unik  dan  enak.  Sehingga  mencuri  perhatian  masyarakat  di Indonesia bahkan menjadi sebuah trending topik. Hal ini sangat penting bagi para pelaku UMKM yang menjual makanan dan minuman untuk memperhatikan bagaimana pendapat masyarakat  terhadap  tren  makanan  dan  minuman  di  Indonesia  untuk  meningkatkan kualitas  penjualan  dan  mendapatkan  keuntungan.  Pada  penelitian  ini  diambil  landasan pemilihan tren makanan dan minuman di Indonesia dari data yang didapatkan dari Google Trends . Menurut penelitian yang dilakukan oleh [1], Google Trends adalah salah satu alat big  data yang  paling  mudah  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  berbasis  web tanpa  perlu  melakukan  survei. Google  Trends dapat mengidentifikasi  topik  yang  sedang ramai  diperbincangkan  atau  sedang  populer  di  suatu  daerah  [2].  Berdasarkan  data  dari Google  Trends mengenai  tren  makanan  dan  minuman  di  Indonesia,  tren  makanan  dan minuman  sering  mengalami  fluktuasi  hingga  penurunan  tren  yang  drastis  secara berkelanjutan  seiring  dengan  berjalannya  waktu  dalam  setiap  tahunnya,  hal  ini  tentunya mempengaruhi kegiatan jual beli yang dilakukan oleh Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM)  di  Indonesia.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3],  kenaikan  dan penurunan  tren  secara  drastis  akan  berdampak  pada  keuntungan  dari  penjualan  yang dilakukan  oleh  UMKM.  UMKM  yang  pada  akhirnya  mengalami  kerugian  karena  tidak memperhatikan  bagaimana  pendapat  masyarakat  mengenai  tren  dari  makanan  dan minuman  yang  sedang  terjadi  di  Indonesia  seperti,  berlebihnya  penyetokan  bahan  baku makanan  yang  pada  akhirnya  tidak  terpakai  karena  produk  makanan  atau  minuman tersebut  sudah  tidak  lagi  diminati  oleh  masyarakat,  begitu  juga  sebaliknya  ketika  suatu produk  makanan  sedang  hangat  dibincangkan  masih  banyak  UMKM  yang  belum mempersiapkan  diri  untuk  menyiapkan  bahan  baku,  sehingga  mereka  terlambat  dalam mengantisipasi  tren  makanan  yang  sedang  terjadi  di  Indonesia.  Pada  penelitian  ini, peneliti  akan  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  pendapat  2  masyarakat  pada  tren makanan dan minuman dan melihat pola tren makanan dan minuman tersebut berdasarkan perbincangan di saat makanan tersebut sedang menjadi trending topic untuk memberikan rekomendasi  peluang  bisnis  bagi  UMKM.  Perbincangan  mengenai  tren  makanan  dan minuman  sering  dibincangkan  pada  media  sosial,  salah  satunya  adalah  Twitter.  Twitter merupakan  sebuah  media  sosial  yang  digunakan  sebagai  wadah  bagi  pengguna  untuk menyampaikan  pandangan  dan  pendapat  mereka  secara  bebas.  Di  platform  Twitter, terdapat  sejumlah  besar  informasi  yang  dapat  dianggap  sebagai  lautan  metadata  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
tersebar  [4].  Perkembangan  positif  dan  negatif  mengenai  makanan  dan  minuman  yang tersebar di Twitter memiliki dampak signifikan terhadap minat konsumen untuk membeli produk makanan. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi topik yang dibahas oleh masyarakat  sehubungan  dengan  sentimen  positif  dan  negatif  tentang  tren  makanan  dan minuman  di  platform  Twitter.  Penelitian  ini  akan  menerapkan  metode  analisis  sentimen pada data Twitter untuk menghasilkan tren positif dan negatif dengan mengklasifikasikan komentar-komentar  tersebut.  Analisis  sentimen,  yang  juga  dikenal  sebagai opinion mining ,  adalah  komponen  dari  penelitian text  mining yang  bertujuan  untuk  secara otomatis memahami, mengekstrak, dan memproses data teks guna mendapatkan informasi mengenai sentimen yang terdapat dalam sebuah kalimat opini  [5]. Ada beberapa metode text  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen,  termasuk  di antaranya  metode Support  Vector  Machine , K-Nearest  Neighbor ,  dan Naïve  Bayes Classifier .  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  dipilih  adalah Support  Vector  Machine karena  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  metode  lainnya  seperti dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ilmawan  dan  Mude[6],  yang  membandingkan hasil  dari  algoritma Support  Vector Machine dan Naïve  Bayes , Support  Vector  Machine memperoleh akurasi lebih tinggi yaitu sebesar 81,46%, sedangkan Naïve Bayes Classifier memiliki  akurasi  sebesar  75,41%.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Iskandar  dan Nataliani[7],  yang  membandingkan  tiga  algoritma  yaitu, Support  Vector  Machine , K- Nearest  Neighbor ,  dan Naïve  Bayes ,  algoritma  SVM  memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar 96.43%.  Lalu,  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sinaga[8],  algoritma  SVM mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  84.9%,  sedangkan  algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan  akurasi sebesar  81.8%, dan algoritma Naïve  Bayes mendapatkan akurasi  sebesar  78.8%.  Dari  ketiga  penelitian  tersebut  dapat  dilihat  penerapan  algoritma SVM lebih baik dari pada algoritma K-Nearest Neighbor , dan Naïve Bayes .

## 2. Metodologi Penelitian
Gambar 1 menyajikan sistematika penyelesaian yang terbagi menjadi beberapa tahap. Tahap-tahap tersebut mencakup identifikasi masalah, data collecting , data preprocessing , data processing , dan evaluasi. Sebelum memulai proses data collecting , langkah awalnya adalah  melakukan  identifikasi  masalah  dan  juga  melakukan  studi  literatur.  Tujuan  dari langkah  ini  adalah  untuk  memahami  masalah  yang  ada  dengan  lebih  baik  dan  juga mengumpulkan  informasi  dari  literatur  terkait  agar  solusi  yang  dihasilkan  dapat  lebih sesuai  dan  relevan  dengan  permasalahan  yang  sedang  dihadapi.  Selanjutnya  masuk kedalam tahap proses data collecting. Proses data collecting dimulai dengan menentukan keyword yang relevan dengan tren makanan atau minuman pada tahun tertentu dari tahun 2018 hingga 2021 untuk digunakan dalam proses data scraping . Data scraping dilakukan menggunakan library snscraping pada  bahasa  pemrograman python .  Setelah  data terkumpul,  selanjutnya  masuk  ke  dalam  tahap data  preprocessing ,  diawali  dengan  tahap data cleansing . Pada tahap ini, data akan dibersihkan dari duplikasi dan emoji yang tidak relevan.  Setelah  proses data  cleansing selesai,  dilakukan replacement kata  untuk mengubah  istilah  slang  atau  singkatan  menjadi  bentuk  yang  lebih  umum.  Setelah replacement kata  selesai,  data  akan  diberikan  label  sebagai  positif,  negatif,  dan  netral sesuai  dengan  sentimen  yang  terkandung  dalamnya.  Selanjutnya  masuk  ke  tahap tokenization dan stopwords  removal untuk  membuang  kata  yang  tidak  penting,  lalu dilakukan  proses stemming untuk  megubah  kata  yang  terdapat  pada  teks  menjadi  kata dasar.  Setelah  tahap preprocessing selesai,  selanjutnya  masuk  ke  tahap data  processing dengan  melakukan splitting data,  lalu dilakukan  pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF  dan  menerapkan  algoritma  SVM  untuk  melakukan  analisis  dan  mendapatkan prediksi  akurasi.  Setelah  akurasi  berhasil  didapatkan,  hasil  tersebut  akan  dievaluasi dengan  menggunakan  metode confusion  matrix untuk  menyimpulkan  temuan  dan memberikan  saran  yang  relevan  berdasarkan  masalah  yang  telah  dianalisis.  Data  yang

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
dihasilkan pada stemming dan yang sudah memiliki label akan digunakan untuk membuat grafik guna melihat pola tren makanan dan minuman dalam satu tahun penuh pada setiap minggunya. Seluruh rangkaian tahap ini bertujuan untuk menghasilkan pemahaman yang lebih  baik  tentang  opini  pengguna  Twitter  terhadap  tren  makanan  dan  minuman  serta memberikan wawasan yang bermanfaat terkait topik tersebut.
Gambar 1. Sistematika Penyelesaian Masalah

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Implementasi Algoritma
Tabel 1. Hasil GridSearch Hasil GridSearch Split Parameter terbaik Akurasi terbaik Es Kepal Milo  Baso Aci  Dalgona  Corndog 90:10  C : 10 88.21% 90.60% 87.19% 90.60% gamma :  0.1 kernel : rbf 80:20  C : 10 87.08% 89.21% 86.64% 90.31% gamma :  0.1 kernel : rbf 70:30  C : 10 85.42% 88.68% 85.75% 89.16% gamma :  0.1 kernel : rbf
Pada Tabel 1, disajikan nilai akurasi dari keseluruhan dataset , hasil akurasi didapatkan dengan menggunakan algoritma support vector machine pada library sklearn pada modul „ svm ‟  dan  dilakukan  perbandingan  menggunakan GridSearch dengan library sklearn.model_selection pada  modul GridSearchCV.  GridSearch membandingkan kernel  dan  parameter  untuk  menemukan  kombinasi  optimal  yang  menghasilkan kinerja  model  terbaik.  Perbandingan  dilakukan  perbandingan  pada  tiga  kernel  yaitu kernel  ‟inear‟,‟rbf‟,‟poly‟,  perbandingan  nilai  parameter  „ gamma’ yang dibandingkan  '0.1',  '0.01',  and  '0.001',  dan  nilai  parameter  „ C ‟  yang  dibandingkan '0.1', '1', and '10' pada data training . Dari hasil perbandingan tersebut ditemukanlah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
hasil akurasi paling optimal pada seluruh dataset menggunakan kernel „rbf‟, dengan nilai  parameter gamma yaitu  0.1,  dan  nilai  paramter  „C‟  yaitu  sebesar  10.  Akurasi tertinggi juga didapatkan dari hasil train-test split pada perbandingan 90:10. Akurasi tertinggi  didapatkan  menggunakan GridSearch masing-masing  pada dataset diantaranya 88.12% pada dataset „Es Kepal Milo‟, 90.60% pada dataset „Baso Aci‟, 87.19% pada dataset „Dalgona‟, dan pada dataset „Corndog‟.

## 3.2. Hasil Evaluasi
Tabel 2. Hasil Evaluasi Accuracy 90:10 80:20 70:30 Es Kepal Milo 91.19% 88.34% 87.09% Baso Aci 91.78% 90.62% 89.07% Dalgona 87.98% 87.74% 87.04% Corndog 92.34% 91.22% 90.52%
Pada  Tabel 2 disajikan  hasil  evaluasi  menggunakan  metode confusion  matrix berdasarkan  nilai true  positive,  false  positive,  false  negative ,  dan true  negative yang didapatkan  menggunakan library  sklearn.metrics pada  modul confusion_matrix, accuracy_score yang dilakukan pada data testing . Hasil Evaluasi yang dilakukan dengan menggunakan  metode confusion  matrix ,  didapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  pada perbandingan train-test split 90:10 untuk seluruh dataset, didapatkan nilai akurasi tertinggi masing-masing  diantaranya  91.19%  pada dataset „Es Kepal Milo‟,  91.78% pada dataset „Baso Aci‟, 87.89% pada dataset Dalgona, dan 92.34% pada dataset „Corndog‟.
3.3. Analisis Pola Tren Makanan dan Minuman 3.3.1. Analisis Tren Pola Es Kepal Milo
Gambar 2. Grafik Jumlah Data Es Kepal Milo
Pada Gambar 2 , dapat dilihat grafik tren Baso Aci dengan garis biru bernilai satu (1) sebagai  sentimen  positif  dan  garis  jingga  bernilai  minus  satu  (-1)  sebagai  sentimen negatif, tren mengenai es kepal milo mulai diperbincangkan dari 18 Februari 2018. Dari grafik yang disajikan, terlihat kenaikan tren secara drastis secara beriringan dari sentimen positif dan negatif dari rentang waktu 1 April 2018 hingga 29 April 2018. Kenaikan tren pada  Es Kepal Milo  hanya  berlangsung  selama  kurang  dari dua (2)  bulan  dari 25  Maret 2018  hingga  13  Mei  2018,  setelah  itu  terjadi  penurunan  yang  drastis  dan  berkelanjutan hingga  akhir  tahun  yang  mengindikasikan  bahwa  tren  dari  topik  tersebut  sudah  tidak diperbincangkan lagi.

## 3.3.2. Analisis Tren Pola Baso Aci
Gambar 3. Grafik Jumlah Data Baso Aci
Pada  Gambar  3,  disajikan  grafik  tren  Baso  Aci  dengan  garis  biru  bernilai  satu  (1) sebagai  sentimen  positif  dan  garis  jingga  bernilai  minus  satu  (-1)  sebagai  sentimen negatif.  Tren  mengenai  Baso  Aci  mulai  diperbincangkan  sejak  awal  tahun  2019.  Sejak awal  tahun  perbincangan  mengenai  Baso  Aci  mengalami  tren  naik  yang  volatil  baik sentimen positif dan negatif, akan tetapi frekuensi sentimen positid lebih banyak daripada sentimen  negatif.  Pada  23  Juli  2019  terjadi  peningkatan  yang  signifikan  pada  tren  Baso Aci namun pada minggu selanjutnya terjadi penurunan tren yang signifikan pada 21 Juli 2019.  Setelah  itu  terjadi  lagi  tren  naik  yang  volatil  hingga  22  Desember  2019,  pada minggu  selanjutnya  grafik  mengalami  penurunan  tren  yang  drastis  pada  tanggal  29 Desember  2019  hingga  seterusnya  yang  mengindikasikan  bahwa  produk  tersebut  sudah tidak menjadi tren lagi.

## 3.3.3. Analisis Tren Pola Dalgona
Gambar 4. Grafik Jumlah Data Dalgona
Pada  Gambar 4 ,  disajikan  grafik  tren  Baso  Aci  dengan  garis  biru  bernilai  satu  (1) sebagai  sentimen  positif  dan  garis  jingga  bernilai  minus  satu  (-1)  sebagai  sentimen negatif. Perbincangan mengenai Dalgona dimulai pada 23 Februari 2020, lalu mengalami tren naik secara drastis sejak 8 Maret 2020 hingga 29 Maret 2020 pada sentimen positif maupun  negatif,  tren  naik  pada  Dalgona  hanya  berlangsung  selama  satu  (1)  bulan,  pada minggu selanjutnya terjadi penurunan tren yang signifikan hingga 5 April 2020. Pada 12
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
April  2020  dan  minggu  seterusnya  terjadi  penurunan  yang  berkelanjutan  pada  tren Dalgona  yang  mengindikasikan  bahwa  tren  Dalgona  sudah  tidak  menjadi trending topik lagi.

## 3.3.4. Analisis Tren Pola Corndog
Gambar 5. Grafik Jumlah Data Corndog
Pada  Gambar 5 ,  disajikan  grafik  tren  Corndog  dengan  garis  biru  bernilai  satu  (1) sebagai  sentimen  positif  dan  garis  jingga  bernilai  minus  satu  (-1)  sebagai  sentimen negatif. Sejak awal tahun 2021 tren Corndog sudah diperbincangkan dan mengalami tren naik  hingga  24  Januari  2021,  namun  pada  minggu  selanjutnya  terjadi  penurunan  tren berkelanjutan secara volatil hingga 9 Mei 2021. Pada minggu selanjutnya terjadi tren naik yang  berkelanjutan  hingga  pada  8  Agustus  2021  dengan  frekuensi  tertinggi.  Tren mengenai  Corndog  sering  mengalami  fluktuasi  sejak  awal  tahun  2021,  lalu  mengalami kenaikan tren secara volatil selama tiga (3) bulan dari 9 Mei 2021 hingga pada 8 Agustus 2021 menjadi puncak tertinggi. Namun pada minggu selanjutnya terjadi penurunan drastis hingga  15  Agustus  2021,  setelah  itu  terjadi  penurunan  tren  yang  berkelanjutan  hingga akhir tahun namun perbincangan mengenai Corndog masih tetap ada hingga tahun 2022.

## 3.3.5. Rekomendasi dari Pola Tren Makanan dan Minuman
Pada  tahap  ini  penulis  akan  memberikan  beberapa  rekomendasi  untuk  UMKM  yang didapatkan dari hasil analisis pola tren makanan dan minuman diantaranya:
a) Pola  tren  makanan  dan  minuman  di  Indonesia  tidak  berlangsung  lama diperbincangkan  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  pada  tiga dataset yang didapatkan  yaitu  produk  makanan  Es  Kepal  Milo,  Dalgona,  dan  Corndog  hanya berlangsung  1  sampai  3  bulan hingga  terjadinya  penurunan  drastis  terhadap  tren dari makanan dan minuman tersebut hingga akhir tahun. Dari data tersebut dapat diberikan rekomendasi untuk UMKM agar mempersiapkan diri dalam  menyetok bahan  baku  makanan  atau  minuman  yang  sedang trending minimal  satu  bulan setelah makanan tersebut menjadi trending topik.
b) Penurunan  drastis  yang  terjadi  dalam  grafik  mengindikasikan  minat  terhadap makanan  dan  minuman  tersebut  berkurang,  ketika  sudah  sedikit  perbincangan mengenai makanan tersebut sebaiknya para UMKM tidak melakukan penyetokan bahan baku dalam skala besar untuk menghindari kerugian yang diakibatkan oleh supply yang disiapkan terlalu banyak sedangkan minat yang ada pada masyarakat sudah  mengalami  penurunan  sehingga  terjadinya oversupply ,  hal  ini  akan membuat  UMKM  mengalami  kesulitan  untuk  menjual  semua  makanan  atau
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 988-995
minuman yang mereka miliki, dan ini dapat mengakibatkan penurunan harga atau penurunan keuntungan. Hal ini juga akan menyebabkan bahan baku tersebut tidak terpakai dan terbuang sia-sia, tentu saja akan merugikan para UMKM yang telah membelanjakan bahan baku dari modal penjualan tanpa mendapatkan penghasilan yang sesuai dengan modal yang telah dikeluarkan.

## 4. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  algoritma  SVM  pada  setiap  tren  makanan  dan  minuman didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  masing  masing  Es  Kepal  Milo  sebesar  91.19%  pada train-test  split  90:10,  Baso  Aci  sebesar  91.78%  pada  train-test  split  90:10,  Dalgona sebesar  87.98%  pada  train-test  split  90:10,  dan  Corndog  sebesar  92.34%  pada  train-test split  90:10.  Implementasi  dari  algoritma  ini  menghasilkan  akurasi  yang  melebihi  90% pada  tiga  dataset  tren  makanan  dan  minuman  yaitu  Es  Kepal  Milo,  Baso  Aci,  dan Corndog, dan 87.98% pada dataset Dalgona. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma  SVM  merupakan  pilihan  yang  sangat  tepat  untuk  melakukan  klasifikasi sentimen  terhadap  tren  makanan  dan  minuman.  Berdasarkan  analisis  tren  makanan  dan minuman  di  Indonesia,  terlihat  bahwa  pola  tren  makanan  dan  minuman  umumnya berlangsung selama 1 hingga 3 bulan sebelum mengalami penurunan berkelanjutan yang drastis. Dalam hal ini, rekomendasi diberikan kepada UMKM untuk mempersiapkan diri selama periode tren tersebut dengan menjual makanan dan minuman yang sedang populer guna  meningkatkan  penjualan  dan  memperoleh  keuntungan.  Namun,  penting  bagi UMKM  untuk  mengantisipasi  penurunan  tren  dengan  membatasi  stok  agar  tidak mengalami  kerugian  akibat  penurunan  minat  masyarakat  dalam  membeli  makanan  dan minuman tersebut.

## Daftar Pustaka
[1]  D. A. Kusumawardhani And E. Purnaningrum, “Penyebaran Pengguna Digital Wallet Di Indonesia Berdasarkan Google Trends Analytics,” 2021.
[2]  F.  Effendy,  R.  Huriyati,  D.  Disman,  And  M.  A.  Sultan,  “Penggunaan  Google  Trends Dalam Perencanaan Strategi Content Marketing Untuk Meningkatkan Daya Saing Pelaku Bisnis Di Dunia Internet,” 2021.
[3]  R.  N.  Zacky,  W.  Wahyudin,  And  S.  Dhuha,  “Teknik  Proyeksi  Bisnis  Forecasting Penjualan  Menggunakan  Metode  Rata-Rata  Trend  Di  Storing  Coffee  Karawang,” J. Serambi Eng. , Vol. 8, No. 2, Apr. 2023, Doi: 10.32672/Jse.V8i2.5968.
[4]  A. Prasetya, F. Ferdiansyah, Y. N. Kunang, E. S. Negara, And W. Chandra, “Sentiment Analisis  Terhadap  Cryptocurrency  Berdasarkan  Comment  Dan  Reply  Pada  Platform Twitter,” J.  Inf.  Syst.  Inform. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  268–277,  Jun.  2021,  Doi:
10.33557/Journalisi.V3i2.124.
[5]  Herianto,  “Penerapan  Text-Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Pengguna  Twitter  Terhadap Fenomena Peran Dpr Ri,” 2018.
[6]  L.  B.  Ilmawan  And  M.  A.  Mude,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector Machine  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Tekstual  Di  Google Play  Store,” Ilk.  J.  Ilm. ,  Vol.  12,  No.  2,  Pp.  154–161,  Aug.  2020,  Doi:
10.33096/Ilkom.V12i2.597.154-161.
[7]  J.  W.  Iskandar  And  Y.  Nataliani,  “Perbandingan  Naïve  Bayes,  Svm,  Dan  K-Nn  Untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,” J. Resti Rekayasa Sist. Dan Teknol. Inf. , Vol.
5, No. 6, Pp. 1120–1126, Dec. 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i6.3588.
[8]  N. A. Sinaga, B. H. Hayadi, And Z. Situmorang, “Perbandingan Akurasi Algoritma Naïve Bayes,  K-Nn  Dan  Svm  Dalam  Memprediksi  Penerimaan  Pegawai,” J.  Tek.  Inf.  Dan Komput. Tekinkom , Vol. 5, No. 1, P. 27, Jul. 2022, Doi: 10.37600/Tekinkom.V5i1.446.