Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Penerapan support  vector  machine pada  analisis  sentimen  kebijakan pembelajaran tatap muka saat pandemi 2021
Application  of  support  vector  machine  in  policy  sentiment  analysis  for face-to-face learning during the 2021 pandemic
Naufal Dhianur Alam Putra 1 *, Didi Juardi 1 , Arif Sholehudin 1 , Slamet Abadi 2
1* Prodi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jawa Barat,
Indonesia
2 Prodi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jawa Barat, Indonesia
INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK Article History: Submission: 14-09-2023 Revised: 17-11-2023 Accepted: 27-11-2023 Kata Kunci : Covid; data mining; information gain; pembelajaran tatap muka; support vector machine
Keywords: Covid, data mining; face-to-face learning; information gain; support vector machine
* Korespondensi: Naufal Dhianur Alam Putra naufal.dhianur17160@student.unsika.ac.id
Dampaknya  dikeluarkannya  Surat  Edaran  4  Mendiknas tahun  2020  tentang  kebijakan  pendidikan  pada  masa darurat  akibat  penyebaran  wabah  Covid-19  menjadi pembelajaran  daring.  Sentimen  yang  disampaikan masyarakat  mengenai  kebijakan  Pembelajaran  Tatap Muka  terbatas  dapat  dianalisis  dan  hasilnya  digunakan sebagai feedback dari  kebijakan  untuk  mengetahui efektifitas  dari  kebijakan  tersebut.  Tujuannya  a). mengklasifikasikan  sentimen  pengguna  sosial  media twitter  terhadap  kebijakan  pembelajaran  tatap  muka menggunakan support  vector  machine .  b).  menganalisis hasil performan dari penerapan algortima support vector machine  berdasarakan  nilai  akurasi  menggunakan metode confusion matrix . Penelitian mempunyai 4 tahap penelitian  yang  dilakukan,  yaitu  tahap  pendahuluan, tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data,  tahap analisis  dan  pembahasan,  dan  kesimpulan.  Metode Knowledge  Discovery  in  Database terdiri  dari, Data Selection , Preprocessing, Transformation, Data  Mining, dan Evaluasi. Data yang digunakan bisa berupa satu tweet dari  aplikasi  Twitter  atau  sebanyak  200  data,  splitting data sebanyak 80% data digunakan untuk pelatihan dan 20%  digunakan  untuk  pengujian  sebelum  tahap penemuan data. Information Gain menghasilkan 665 fitur yang  tidak  relevan.  Hasil Support  Vector  Machine dan
Information  Gain yang  digunakan  dalam  pemrosesan data  dan  evaluasi  kinerja  ini  sebesar Accuracy sebesar 85,00%, Precision sebesar  40,00%,  dan recall sebesar 66,67% untuk kernel linear sedangkan Accuracy sebesar 82,50%, Precision sebesar  0%,  dan recall tidak  bernilai untuk kernel Radial Basis Function

## ABSTRACT
The  impact  is  the  issuance  of  Circular  Letter  4  of  the Minister  of  National  Education  in  2020  concerning education policies during the emergency period due to the spread of the Covid-19 outbreak into online learning. The sentiments  expressed by  the  public  regarding the limited
Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 190-199 INFOTECH: Jurnal Informatika Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
face-to-face learning policy can be analyzed and the results used  as  feedback  on  the  policy  to  determine  the effectiveness  of  the  policy.  The  goal  is  a).  classify  the sentiments of Twitter social media users towards face-to- face learning policies using a support vector machine. b). analyze the performance results from the application of the support vector machine algorithm based on the accuracy value using the confusion matrix method. The research is divided into four stages: preliminary, data collecting, data processing, analysis and discussion, also conclusions. This step consists of Knowledge Discovery in Database, namely Data  Selection,  Preprocessing,  Transformation,  Data Mining,  and  Evaluation.  The  data  used  can  be  one  tweet from the Twitter application or as much as 200 data. 80% of the data is used for training and 20% is used for testing before  the  data  discovery  stage.  The  resulting  Support Vector  Machine  and  Information  Gain  used  in  data processing  and  performance  evaluation  are  Accuracy  of 85.00%,  Precision  of  40.00%,  and  recall  of  66.67%  for linear kernels while Accuracy  is 82.50%, Precision is 0%, and  recall  is  of  no  value  for  the  Radial  Basis  Function kernel.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 yang merajalela sejak awal tahun 2020 telah memberikan dampak yang tidak  biasa  di  segala  aspek  kehidupan. Data World  Health  Organization (WHO)  per  tanggal  22 Oktober  2021,  perkembangan  kasus Coronavirus  Disease (Covid-19)  untuk  situasi  global  telah dikonfirmasi sebanyak 242.348.657 kasus dengan jumlah kematian sebanyak 4.927.723 kasus. Pada  perkembangan  kasus di  Indonesia  yang  terkonfirmasi  sebanyak  4.238.594 kasus  dengan jumlah kematian 143.153 kasus per tanggal 30 Desember 2020 data dari WHO, [1] . Catatan kasus Covid-19 yang terus meningkat membuat beberapa negara termasuk Indonesia memberlakukan kebijakan social  distancing atau lockdown sebagai  upaya  untuk  melakukan  pencegahan  dan memutus  rantai  penularan  virus  terhadap  orang  lain.  Dampak  lainnya  adalah  dikeluarkannya Surat Edaran 4 Mendiknas tahun 2020 tentang kebijakan pendidikan pada masa darurat akibat penyebaran wabah Covid-19 menjadi pembelajaran daring [2] . Pemerintah terus mengupayakan solusi dalam menekan angka kasus Covid-19 dengan melakukan vaksinasi.
Menurut  data  Kementerian Kesehatan  per  10 September  2021,  proporsi penduduk  yang telah  menerima  vaksin  dosis  pertama  adalah  35,17%  dan  dosis  kedua  adalah  20,20% [3] . Kesadaran masyarakat tentang vaksin,  pemerintah telah mengeluarkan Surat Edaran Nomor 4 Tahun 2021. Tentang penerjunan resmi terkait pelaksanaan pembelajaran tatap muka. Wilayah Jawa Timur memiliki keterbatasan pelaksanaan pembelajaran langsung (PTM), dari 4073 pada jenjang  pendidikan menengah,  kejuruan,  dan  luar biasa,  3944 lembaga atau 96,83%  dari  total jenjang penyelenggaraan Pembelajaran Tatap Muka (PTM) terbatas adalah 48,34% [4] . Pelaksanaan  pembelajaran  tatap  muka  menuai  beberapa  opini  pro  dan  kontra  dari masyarakat. Beberapa masyarakat menyampaikan opininya melalui sosial media salah satunya yaitu  twitter.  Terdapat  masyarakat  yang  tidak  menyetujui  pembalajaran  tatap  muka  salah satunya karena dianggap terlalu beresiko akan penyebaran Covid19 namun ada juga masyarakat yang menyetujuinya karena tidak cocok akan sistem pembalajaran daring [5] . Sentimen-sentimen yang disampaikan masyarakat mengenai kebijakan PTM terbatas dapat dianalisis dan hasilnya digunakan sebagai feedback dari kebijakan untuk mengetahui efektifitas dari kebijakan tersebut. Analisis sentimen merupakan metode berkelanjutan dalam penelitian tekstual [6] . Analisis sentimen adalah mempelajari mengenai cara memecahkan masalah dari opini, sikap dan emosi yang  disampaikan  masyarakat  terhadap  suatu  topik [7] .  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk melihat opini pada sebuah masalah oleh individu, apakah cenderung beropini negatif atau positif.
192 Naufal Dhianur Alam Putra, Didi Juardi, Arif Sholehudin, Slamet Abadi Penerapan support vector machine pada analisis sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka saat pandemi 2021
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  analisis  sentimen,  seperti  studi  perbandingan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naïve  Bayes .  Berdasarkan  opini  publik  di Twitter dan menunjukkan  bahwa  hasil  algoritma  SVM  92,48%  lebih  akurat  daripada  hasil Naïve  Bayes , khususnya 76,56% [8] . Studi lain telah membandingkan algoritma K-Nearest Neighbor dan SVM. Hasil algoritma SVM mempunyai akurasi  lebih tinggi dibandingkan K-Nearest Neighbor (KNN),
[9] .
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  disampaikan,  akan  dilakukan  penelitian  mengenai analisis sentimen terkait PTM dengan menggunakan Support Vector Machine dan informasi yang diperoleh  berupa  algoritma  seleksi. Penelitian  dapat  mengetahui  bagaimana  opini  masyarakat tentang  pembelajaran  tatap  muka  dan  sebagai  masukan  pemerintah  sebagai  selaku  pembuat kebijakan.

## 2. METODE
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  jenis  penelitian  eksperimen,  bertujuan  untuk mendapatkan  informasiperihal  keadaan  suatu  fenomena  pada  saat  dilakukannya  penelitian. Penelitian  mempunyai  4  tahap  yaitu  tahap  pendahuluan,  tahap  pengumpulan  data,  tahap pengolahan data, tahap analisis dan pembahasan serta tahap penarikan kesimpulan.
2.1 Objek penelitian
Objek  penelitian  ini  berupa  data  postingan  pada  aplikasi Twitter mengenai  tanggapan mengenai  kebijakan  sekolah  tatap  muka  saat  pandemi  di  Indonesia.  Data  diambil  dengan menggunakan kombinasi dari kata kunci sekolah tatap muka. Kata kunci tersebut dipilih karena termasuk  ke  dalam  ruang  lingkup  topic  yang  dibahas.  Proses  pengambilan  data  berasal  dari aplikasi Twitter diakses menggunakan tool twitnt pada Bahasa pemrograman python.
2.2 Rancangan penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD), seperti terlihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Bagan alur penelitian

## 2.2.1 Data selection
Pengumpulan  data  merupakan  salah  satu  langkah  dalam  proses  metode Knowledge Discovery in Database (KDD),  menggunakan kumpulan data yang ada untuk mengidentifikasi pola atau hubungan dalam kumpulan data yang dapat digunakan untuk menginformasikan keputusan di masa depan [10] . Metode Langkah-langkah ini digunakan untuk mengumpulkan dan mengkaji data penelitian. Ada berbagai tahapan dalam penemuan Knowledge Discovery in Database (KDD). Langkah-langkah  yang  tercantum  termasuk  mengumpulkan  data,  membersihkannya, memprosesnya, mengujinya [11] .
Seleksi  Data  untuk  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  teknik crawling dengan  bahasa pemrograman python menggunakan tool google colaboratory . Kata kunci yang digunakan adalah “pembelajaran  tatap  muka”  dan  “sekolah offline pandemi”.  Setelah  menerima  data  dari  tweet tersebut, maka data tersebut akan diklasifikasikan menjadi 2 kategori yaitu positif dan negatif. Selama  proses  penandaan  ini,  kami  akan  meminta  bantuan  ahli  bahasa  untuk  meminimalkan kesalahan penandaan karena ahli bahasa dapat lebih memahami makna teks [12] . Tahap pertama, data berupa tweet dikumpulkan melalui teknik pengumpulan data bahasa pemrograman Python pada aplikasi Twitter . Periode publikasi kata kunci penemuan data adalah mulai 1 Januari hingga 30 Desember 2021 sebanyak 881 data.
2.2.2 Preprocessing
Langkah preprocessing adalah proses pelatihan dan pembersihan data sebelum klasifikasi, proses dari langkah preprocessing :
a. Case Folding
Langkah pertama dalam proses ini adalah case folding, yang bertujuan untuk mengubah teks menjadi huruf kecil. Contohnya adalah tweet “BISSMILAH SEMUA YANG IKUT PCR NEGATIF BIAR SENEN  PTM”  maka  dilakukan perubahan  menjadi “bissmilah  semua yang  ikut  pcr negatif  biar senen ptm”.
b. Cleaning Proses
Cleaning yaitu pembersihan data, termasuk menghapus emoticon, hashtag, URL, username, atau simbol yang tidak perlu. Contohnya pada tweet “bissmilah semua yang ikut pcr negatif biar senen ptm https://t.co/42zqxkarlu” diubah menjadi “bissmilah semua yang ikut pcr negatif biar senen ptm”.
c. Tokenizing
Langkah selanjutnya adalah tokenizing. Langkah ini bertujuan untuk memotong kalimat kata demi  kata.  Contohnya  seperti  pada tweet “kangen  sekolah  tatap  muka”  menjadi  “kangen” “sekolah” “tatap” “muka”.
d. Stemming Proses
Stemming  adalah  proses  melepas  imbuhan.  Setelah  melakukan  tokenizing  maka  akan dihapus dari token 19 yang dihasilkan. Contohnya “para” “siswa” “bisa” “Kembali” “menikmati” “sekolah”  “offline”  saat  dilakukan  stemming  maka  imbuhan  yang  tedapat  pada  token  akan dihilangkan menjadi “para” “siswa” “bisa” “kembali” “nikmat” “sekolah” “offline”.
e. Stopword Removal
Stopword Removal dengan daftar 32 stopwords list akan menghapus kata-kata dalam data yang berisi kata-kata dari daftar. stopwords list berisi kata-kata yang tidak mempunyai peran atau nilai dalam proses klasifikasi.
f. Normalization
Dalam  data  akan  terdapat  berbagai  kata  yang  memiliki  kesalahan  ketik  maupun mengandung  bahasa  slang.  Untuk  itu  dilakukan  normalization  untuk  memperbaiki  kata  yang memiliki  kesalahan. Preprocessing merupakan  upaya  untuk  mengurangi  kenyaringan  kata, menghilangkan  noise,  dan  membuat  jenis  kata  menjadi  lebih  homogen.  Langkah-langkah pelipatan kasus, pembersihan, stemming , tokenisasi, dan penghapusan stopword kini terlibat.
194 Naufal Dhianur Alam Putra, Didi Juardi, Arif Sholehudin, Slamet Abadi Penerapan support vector machine pada analisis sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka saat pandemi 2021

## 2.2.3 Transformation
Pada  titik  ini,  transformasi  dilakukan  dengan  menggunakan Information  Gain setelah memberikan  nilai  pada  setiap  kata  menggunakan  TF-IDF.  Jumlah  informasi  yang  diperlukan untuk membuat pilihan klasifikasi yang tepat dalam kategori apa pun yang memengaruhi hadir atau tidaknya suatu kata dapat diukur menggunakan teknik pemilihan fitur yang dikenal sebagai perolehan  informasi [13] .  Persamaan  untuk  memperoleh  informasi  tersebut  dapat  dilihat disajikan dalam rumus 1.
      2 1 info log m i i i D P P 
  (1)
Di mana D = merupakan himpunan kasus, m = jumlah kelas partisi D, P i = proporsi dari sampel acak D i terhadap D dalam kelas m
Sedangkan pi merupakan probabilitas sebuah tuple pada D yang masuk kedalam kelas Di. Fungsi  log  dalam  hal  ini  digunakan  log  berbasis  2  karena  informasi  dikodekan  berbasis  bit. Sebelumnya data dibagi persentase data training 80% dan data uji 20%. Pembagian data sebesar 80:20 mengacu pada penelitian [14] , di mana perbandingan analisis sentimen dengan algoritma Support  Vector  Machine memberikan  akurasi  yang  tinggi.  Langkah  berikutnya,  pelaksanaan dengan proses pemilihan fitur dengan memakai algoritma Information Gain agar fitur tersebut digunakan dalam proses klasifikasi lebih sesuai.
2.2.4 Data mining
Data mining digunakan untuk diimplementasikan algoritma SVM untuk mengklasifikasikan data memakai Kernel Linear dan Gaussian Radial Basis Function (RBF). Penggunaan Kernel Linear dan Gaussian  Radial  Basis  Function (RBF)  mengacu  pada  hasil  penelitian  sebelumnya yang keduanya memiliki akurasi yang baik dan nilai yang relatif sama dalam analisis sentiment [15] . Pengaplikasian kernel linier pada penelitiannya mengacu pada hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [16] , bahwa kernel linier mendapatkan  nilai ketepan terbaik dibandingkan dengan RBF dan perkalian polinomial partikel. Persamaan untuk Support Vector Machine untuk kernel linier dinyatakan sebagai berikut.
  ' '
K x x x x
   (2)
Di mana: x = matriks data uji (data latih/training)
' x = matriks transpose x K = nilai Kernel Linier
Untuk Kernel Gaussian Radial Basis Function (RBF) sebagai berikut,
    2 ' exp '
K x x x x      (3)
di mana x = matriks data uji (data latih/training) ' x = matriks transpose x
 = koefisien fungsi eksponen
K = nilai Kernel Gaussian Radial Basis Function
Parameter yang digunakan pada proses klasifikasi Support Vector Machine dengan parameter 𝜸 = 0.001.
2.2.5 Evaluasi
Pada langkah ini, pemeriksaan akan dilakukan dengan perhitungan model Confusion Matrix. Matriks ini digunakan untuk mengukur kinerja classifier/supervised learning dengan setiap kolom matriks mewakili kelas prediksi dan setiap baris matriks menyatakan kelas sesungguhnya [17] . Dalam pengklasifikasian data yang digunakan dalam matriks antara lain adalah True Positive , True Negative , False Positif , dan False Negative , untuk dipakai untuk mewakili luaran klasifikasi [18] . Dalam proses penyeleksian benchmark ini luarannya  akan mempunyai tipe berbentuk accuracy , recall , dan precision [19] . Berdasarkan nilai tersebut akan dilihat seberapa baik dan akurat proses klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  dan  pembahasan  ini  meliputi  sub  bahasan  sebagai  berikut,  Data Selection , Preprocessing , Transformation , Data Mining, dan Evaluation.
3.1 Data selection
Pengumpulan data menemukan 881 baris dan 12 kolom yang digunakan, dimana hanya 2 kolom  yang  merupakan  nama  pengguna  dan tweet ,  serta  10  kolom  yang  dihapus  dan  tidak digunakan.  Langkah  selanjutnya  adalah  proses  penyortiran  data  dengan  menghilangkan tweet yang selain berbahasa Indonesia dan tweet yang tidak berhubungan dengan topik pembelajaran di masa pandemi ( out of topic ).
Tabel 1 . Hasil data selection No. username tweet value 0 NaN @ABSetyono @PlateJohnny @kemkominfo @jokowi @K… positif 1 NaN @Mikhamikha21 @florieliciouss @Dien_Drew @Wong… positif 2 NaN @dinahsholikhah @suhermannasu @emangakunfake @o… positif 3 NaN @awanmalangit Alhamdulillah ikut senang Denga… positif 4 NaN @helloiammello @punyaleefelix @convomf pelajar… positif … … … … 195  beardrblestar Ini masih covid kan, KENAPA MALAH SEKOLAH GUE … negatif 196  mamvianawati Benar sekolah akan di lakukan daring lahi ? … positif 197 ayeniedede KENAPA COVID HARUS NAIK HAHH??? SEKOLAH GUE KE … positif 198  profesorzubairi Learning loss or life loss?? Ketika angka covi … negatif 199 dosamrabbit Sekolah offline kangen banget sekolah offline …. positif 200 rows x 3 columns
Tabel 1 hasil seleksi setelah dilakukan seleksi data akan menghasilkan sebanyak 200 data. Sebanyak 200 data dievaluasi secara positif dan negatif dengan bantuan ahli bahasa Indonesia.
Gambar 2 data berlabel negatif adalah data yang tidak setuju atau mengeluhkan kebijakan pembelajaran  langsung  pada  masa  pandemi  Covid-19.  Pelabelan  data  menunjukkan  sentimen positif sebanyak 160 (80,00%) data melebihi sentimen negatif sebanyak 40 (20,00%) data.
Gambar 2 . Perbandingan sentimen
3.2 Preprocessing
Data  yang  tidak  berharga  dan  banyak noise ,  data  yang  diperoleh  tidak  akan  langsung digunakan dalam proses penambangan data. Pemrosesan awal diperlukan untuk membersihkan data dan memilih atribut yang tidak akan mengganggu klasifikasi. Tabel 2 tahapan preprocessing menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  ditunjukkan  sebagai  berikut.  Prosedur Cleaning pertama, prosedur Case Folding kedua, dan prosedur N ormalisasi ketiga.
Tabel 2. Hasil tahapan preprocessing Tahap Preprocessing Hasil Dataset Maksa ptm di sikon kek gini tuh kek tinggal menunggu kabar covid aja ga si :@ https://t.co/F6auA1mpoI Cleaning Maksa ptm di sikon kek gini tuh kek tinggal menunggu kabar covid aja ga si Case Folding maksa ptm di sikon kek gini tuh kek tinggal menunggu kabar covid aja ga si Stemming Maksa ptm di sikon kek gini tuh kek tinggal tunggu kabar covid aja ga si Stopword Removal Maksa ptm sikon kek gin tuh kek tinggal tunggu kabar covid aja ga si Tokenizing maksa,ptm,sikon,kek,gin,tuh,kek,tinggal,tunggu,kabar,covid,aja,ga,si Normalization paksa,pembelajaran tatap muka ,kondisi,kayak,gini,itu,kayak,tinggal,tunggu ,kabar,covid,saja,tidak,si
Preprocessing memiliki  dampak  yang  cukup  besar  dalam  meningkatkan  kinerja  sistem. Studi ini akan berkonsentrasi pada penerapan beberapa metode preprocessing untuk memastikan bagaimana  pra-pemrosesan  mempengaruhi  kinerja  analisis  sentimen.  Kombinasi  metode preprocessing manakah  yang  memberikan  hasil  analisis  sentimen  terbaik  untuk  komentar Twitter. Preprocessing yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup case  folding , cleaning, stopword removal, stemming , dan penambahan kata untuk menyiasati penggunaan istilah-istilah tidak umum yang sering muncul ketika menganalisis data Twitter [20] .
3.3 Transformation
Konversi  dilakukan  dengan  metode  TF-IDF  untuk  menyusun  struktur  data.  TF-IDF memproses  tweet  sebagai  teks  untuk  mendapatkan  suatu  nilai.  Langkah  awal,  dilakukan pengelompokan sebanyak 200 data menjadi persentase perbandingan, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Jumlah data training dan data testing dari 200 data Split Data (%) Jumlah Data Training Testing 80 : 20
160
40
16 0 40 PO S IT I F N E G A T I F JU M LA H D A T A LABELING DATA JUMLAH PELABELAN DATA
Setelah splitting data, hitung istilah untuk setiap tweet dan lakukan pembobotan TF-IDF. Tabel 4 menunjukkan luaran pembobotan TF-IDF dengan menggunakan  bahasa pemrograman Python.  Setiap  term mempunyai  nilai TF-IDF  untuk  mengetahui seberapa  sering  kata  tersebut muncul. Sebuah kata yang jarang muncul akan memiliki pengaruh yang lebih kecil pada proses klasifikasi dan oleh karena itu akan diseleksi ulang oleh algoritma pemilihan fitur.
Tabel 4 . Hasil term frequency - inverse document frequency (TF-IDF) No index abdi ada adek agama ah ajar akh akowkawok aku alah alas alhamdulilah alias 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2 2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.19 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3 3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.16 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4 4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 … … … … … … … … … … … … … … … 160 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.09 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 161 0.0 0.0 0.0 0.0 0.18 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 162 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 163 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 164 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
165 rows x 769 columns
Analisis  dampak  fitur  dua  level  dari  TF-IDF  dan  N-Gram  pada  dataset  SS-Tweet  dari analisis sentimen [21] . Menggunakan level kata TF-IDF (Terminal Frekuensi Invers Frekuensi), kinerja  analisis  sentimen  3-4%  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan  fitur  N-gram,  analisis dilakukan menggunakan enam jenis algoritma analisis ( Decision Tree, Support vector Machine, K- Nearest  Neighbour,  Random  Forest,  Logistic  Regression,  Naive  Bayes )  dan  mempertimbangkan parameter kinerja F-Score, Accuracy, Precision, dan Recall .
Tabel 5. Hasil information gain Treshold: 0.0005. Previos number of features: 665 Number of features information gain: 665
Threshold sebesar 0,0005 digunakan untuk ujicoba proses threshold sebesar 0,0005 yang menghasilkan luaran features after . Jumlah information gain sebanyak 665, yang tersaji dalam Tabel 5 , kemudian dilakukan seleksi fitur untuk data tersebut yang tidak terlalu berpengaruh.
3.4 Data mining dan evaluation
Langkah proses ini akan menghasilkan klasifikasi sentimen untuk pelaksanaan kebijakan pembelajaran  tatap  muka  2021  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM).  Kernel  yang digunakan  yaitu  kernel  linear  dan  RBF.  Akurasi  kernel  linier  untuk  80%  :  20%  menghasilkan prosentase Kernel Linear sebesar 85,00%, dengan confusion matriks 2 5
1 32       . Sesuai dengan hasil perhitungan diperoleh nilai presisi 40%, akurasi 85%, dan recall 66,67%. Selain itu, 2 data
198 Naufal Dhianur Alam Putra, Didi Juardi, Arif Sholehudin, Slamet Abadi Penerapan support vector machine pada analisis sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka saat pandemi 2021
kelas positif dan 32 data kelas negatif telah diprediksi dengan tepat. Akurasi kernel untuk 80% : 20% menghasilkan prosentase Kernel RBF sebesar 82,50%, dengan confusion matriks 0 7 0 33       .
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  data  kelas  positif  yang  diprediksi tepat dan terdapat total 33 data kelas negatif yang diprediksi tepat. Precision 0%, Accuracy 82,5%, dan  Recall  tidak  ada  nilainya.  Hasil  presentasi accuracy dari  Kernel  Linear  sebesar  86%  dan Kernel RBF sebesar 82%, di mana Kernel Linear lebih besar kemiripan dari Kernel RBF. Data ini menunjukkan penggunaan model Kernel Linear  lebih baik dari Kernel RBF.

## 4. SIMPULAN
Pembahasan  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Kebijakan  pembelajaran  tatap  muka Tahun  2021  selama  pandemi  memakai  model  Algoritma Support  Vector  Machine dengan Information Gain .  Pengkategorian sentimen pengguna Twitter terhadap kebijakan Pembelajaran Tatap Muka 2021 di masa pandemi menggunakan Information Gain menghasilkan total 665 fitur. Berdasarkan  jumlah  kelas  positif  yang  lebih  banyak  dibandingkan  kelas  negatif,  diketahui mayoritas masyarakat setuju dengan kegiatan pembelajaran tatap muka 2021 di masa pandemi. Evaluasi dan kinerja proses pada data mining yang memakai model Support Vector Machine dan Information  Gain dihasilkan  sebesar Accuracy sebesar  85,00%, Precision sebesar  40,00%,  dan recall sebesar 66,67% untuk kernel linear sedangkan Accuracy sebesar 82,50%, Precision sebesar 0%, dan recall tidak mempunyai nilai untuk kernel Radial Basis Function (RBF). Confussion Matrix yang menggunakan Radial Basis Function (RBF) untuk recall tidak mempunyai nilai maka model tersebut  menggambarkan  bahwa  keberhasilan  model  menemukan  kembali  sebuah  informasi tidak berhasil.  Hal tersebut menunjukkan bahwa model ini lebih cenderung model kernel linear. Penelitian selanjutnya diharapkan supaya data yang akan dipakai dapat diolah sebanyak mungkin dan kuantitas kelas negatif dan positif dibuat seimbang serta membandingkan beberapa model perbandingan sebaran data antara data data uji dan latih.

## REFERENSI
[1] WHO, “Dasboard Corona Virue Case,” New York, 2021.
[2] Kemendikbud-a,  “Penyelenggaraan  Pembelajaraan  Tatap  Muka  Tahun  Akademik 2021/2022.,” Kementeri. Pendidik. dan Kebudayaan.- , 2021.
[3] Kemenkes, “Vaksinasi COVID-19 Nasional,” 2021.
[4] Kemendikbud-b, “Serba-Serbi Pembelajaran Tatap Muka Terbatas di Wilayah PPKM Level 3.,” Kementeri. Pendidik. dan Kebudayaan.-b , 2021.
[5] Fernando  Perdana  Putra,  Iskandar,  and  N.  Nurkholis,  “Rancang  bangun  sistem pembelajaran sekolah berbasis web menggunakan framework codeigniter 4.0 (studi kasus SMP Muhammadiyah 1 Cileungsi),” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 92–103, 2022, doi: 10.37373/infotech.v3i2.360.
[6] S.  Samsir,  A.  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F.  Edi,  and  R.  Watrianthos,  “Analisis  Sentimen Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 157–163, 2021.
[7] Reza Fadhilah, Pria Sukamto, and Nurkholis, “Analisis sistem ujian bebasis mobile di SMK Muhammadiyah 1 Cileungsi,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 38–45, 2022, doi: 10.37373/infotech.v3i1.180.
[8] J. P. Singh, Y. K. Dwivedi, N. P. Rana, A. Kumar, and K. K. Kapoor, “Event classification and location prediction from tweets during disasters,” Ann. Oper. Res. , vol. 283, pp. 737–757, 2019.
[9] S.  Efendi  and  P.  Sihombing,  “Sentiment  Analysis  of  Food  Order  Tweets  to  Find  Out Demographic  Customer  Profile  Using  SVM,” MATRIK  J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 583–594, 2022.
[10]  D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi
Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, pp. 56–62, 2020.
[11]  A. V. Sudiantoro et al. , “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan,” vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[12]  W. E. Nurjanah, R. Setya Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis sentimen terhadap tayangan televisi berdasarkan opini masyarakat pada media sosial twitter menggunakan metode k- kearest  neighbor  dan  pembobotan  jumlah  retweet,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 1, no. 12, pp. 1750–1757, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [13]  A.  B.  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  I.  M.  Putri,  “Analisis  sentimen  maskapai  penerbangan menggunakan metode naive bayes dan seleksi fitur information gain,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput , vol. 7, no. 3, 2020.
[14]  S.  M.  ARFINA,  “ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  MASYARAKATPENGGUNA  TWITTER
TERHADAPPARIWISATA LAMPUNGMENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR
MACHINEDANNAIVE BAYES,” 2022.
[15]  J.  Li,  G.  Lu,  B.  Zhang,  J.  You,  and  D.  Zhang,  “Shared  linear  encoder-based  multikernel Gaussian process latent variable model for visual classification,” IEEE Trans. Cybern. , vol. 51, no. 2, pp. 534–547, 2019.
[16]  F. F. Irfani, M. Triyanto, and A. D. Hartanto, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” JBMI  (Jurnal  Bisnis,  Manajemen,  dan Inform., vol. 16, no. 3, p. 258, 2020, doi 10.26487/jbmi. v16i3. 8607 , 2020.
[17]  A. Kulsumarwati, I. Purnamasari, and B. A. Darmawan, “Penerapan SVM dan Information Gain  Pada  Analisis  Sentimen  Pelaksanaan  Pilkada  Saat  Pandemi,” J.  Teknol.  Inform.  dan Komput , vol. 7, no. 2, pp. 101–109, 2021.
[18]  N.  Amalina,  “Uji akurasi  aplikasi  Augmented  Reality  pembelajaran  huruf  alfabet  Bahasa Isyaratindonesia  (BISINDO)  pada  Vuforia  menggunakan  Confusion  Matrix,”  Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2019.
[19]  R.  Melita,  V.  Amrizal,  H.  B.  Suseno,  T.  Dirjam,  T.  Informatika,  and  F.  Sains,  “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web  (Studi Kasus: Syarah Umdatil Ahkam),” J. Tek. Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018.
[20]  S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing  terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, pp. 406–414, 2021.
[21]  R. Ahuja, A. Chug, S. Kohli, S. Gupta, and P. Ahuja, “The impact of features extraction on the sentiment analysis,” Procedia Comput. Sci. , vol. 152, pp. 341–348, 2019.