Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 908-915

## Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Virus Corona Di Media Sosial
Mhd.Furqan 1 , Mhd. Ikhsan 2 , Rafizah Aini 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia E-mail: 1 mfurqan@uinsu.ac.id, 2 mhd.ikhsan@uinsu.ac.id,
3 rafizahaini9@gmail.com

## Abstract
The corona virus pandemic refers to the spread of coronavirus disease 2019 or what is known  as  coronavirus  disease  2019  in  various  parts  of  the  world.  This  outbreak  is  a change from  a  new  type  of  coronavirus  called  SARS-CoV-2.  The  issue  of  this  pandemic has become a hot topic of discussion, including on social media. The most frequently used platform  among  the  public  is  Twitter.  On  social  media,  the  corona  virus  pandemic  has always  been  a  topic  of  conversation  that  is  often  discussed,  causing  controversy. Controversy occurs because every day the opinions on social media Twitter regarding the corona  virus  pandemic  are  always increasing  so  that,  when  people  read  news on  social media  about  the  pandemic,  it  raises  concerns  because  people's  opinions  are  different. From  this  problem  the  author  will  create  a  system  that  analyzes  opinions  from  Twitter social  media  to  get  opinion  sentiment  about  what  is  happening  in  the  community regarding  the  problem  of  the  corona  virus  pandemic.  This  study  uses  the  SVM  method which  is  fast  and  effective  for  text  classification.  The  results  of  this  study  will  classify positive, negative and neutral sentences. The accuracy obtained from the model with the SVM algorithm is 98%. Testing is done by calculating precision, recall, F-measure..
Keyword : Twitter, opinion, algorithm, classification

## Abstrak
Pandemi virus corona merujuk pada penyebaran penyakit koronavirus 2019 atau yang dikenal dengan sebutan coronavirus disease 2019 di berbagai belahan dunia. Wabah ini merupakan perubahan dari virus jenis koronavirus baru yang dinamai SARS-CoV-2. Isu pandemi  ini  menjadi  perbincangan  hangat,  termasuk  di  media  sosial.  Platform  yang paling  sering  digunakan  di  antara  masyarakat  adalah  Twitter . Di  media  sosial  twitter pandemi  virus  corona  selalu  menjadi  topik  pembicaraan  yang  sering  di  bahas  hingga menimbulkan  kontroversi.  Kontroversi  terjadi  dikarenakan  setiap  harinya  opini-opini  di media  sosial  twitter  terkait  pandemi  virus  corona  selalu  bertambah  sehingga,  ketika masyarakat  membaca  berita  di  media  sosial  mengenai  pandemi  tersebut  menimbulkan kekhawatiran dikarenakan opini masyarakat yang berbeda-beda. Dari permasalahan ini penulis  akan  membuat  sebuah  sistem  yang  menganalisis  opini  dari  media  sosial  twitter untuk  mendapatkan  sentimen  opini  apa  yang  terjadi  pada  masyarakat  mengenai permasalahan  pandemi  virus  corona tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SVM yang  cepat  dan  efektif  untuk  klasifikasi  teks.  Hasil  penelitian  ini  akan  melakukan klasifikasi kalimat positif, negatif dan netral. Akurasi yang diperoleh dari model dengan algoritma  SVM  yaitu  98%.  Pengujian  dilakukan  dengan  perhitungan  precission,  recall, F-measure.
Kata kunci: Twitter, opini, algoritma, klasifikasi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 908-915

## 1. Pendahuluan
Pandemi  virus  corona  merupakan  kejadian  penyebaran  penyakit  Covid-19  di  seluruh penjuru  dunia.  Virus  ini    dinamakan  SARS-CoV-2[1][2].  Virus  ini  muncul  di  Kota Wuhan,  Provinsi  Hubei,  Tiongkok  pada  tahun  2019  di  bulan  september.  Dampak  dari penyakit  ini  telah  dilaporkan  lebih  dari  30juta  kasus  pandemi  virus  corona  disemua negara.[3][4] . Pandemi  ini  tentunya  menimbulkan  kekhawatiran  bagi  masyarakat,  tak terkecuali  masyarakat  Indonesia.  Pandemi  yang  terjadi  di  seluruh  dunia  menjadi  topik pembicaraan,  termasuk  di  media  sosial.  Twitter  salah  satu  media  sosial  yang  sangat digemari.  Di media sosial twitter pandemi virus corona selalu menjadi topik pembicaraan yang  sering  di  bahas  hingga  menimbulkan  kontroversi.  Kontroversi  terjadi  dikarenakan setiap  harinya  opini-opini  di  media  sosial twitter terkait  pandemi  virus  corona  selalu bertambah  sehingga,  ketika  masyarakat  membaca  berita  di  media  sosial  mengenai pandemi  tersebut  menimbulkan  kekhawatiran  dikarenakan  opini  masyarakat  yang berbeda-beda[5][6].  Pendapat  masyarakat  yang  beragam  disebabkan  oleh  adanya peningkatan  kasus  COVID-19  di  Indonesia,  yang  pada  gilirannya  menimbulkan kekhawatiran  di  kalangan  masyarakat.  Hal  ini  berdampak  pada  kenaikan  harga  masker dan  hand  sanitizer  yang  tidak  wajar,  serta  diakibatkan  oleh  pandangan  bahwa  kebijakan pemerintah  dalam  menangani  penyebaran  virus  dianggap  kurang  serius  dan  kurang tanggap.  Selain itu, transparansi  pemberitaan  mengenai  kasus-kasus  tersebut juga  dinilai tidak memadai, dan kurangnya ketaatan masyarakat terhadap kebijakan sosial distancing yang  telah  ditetapkan  pemerintah  menyebabkan  peningkatan  jumlah  kasus  dan menimbulkan kepanikan di kalangan masyarakat [7][8].
Oleh  karena  itu  perlu  dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  mengetahui  dan mengklasifikasikan  sentimen  opini  dari  masyarakat  mengenai  virus  tersebut.  Dari permasalahan  ini  penulis  akan  membuat  sebuah  sistem  yang  menganalisis  opini  dari media sosial twitter untuk mendapatkan sentimen opini apa yang terjadi pada masyarakat mengenai  permasalahan  pandemi  virus  corona  tersebut[9].  Dalam  membuat  sistem  ini penulis menggunakan analisis sentimen dalam menganalisis opini di media sosial.  Pada bidang  analisis  sentimen  akan  melakukan  ektraksi  kata  berbentuk  teks  menjadi  sebuah vektor  kemudian  diberi  label  untuk  digunakan  sebagai  informasi  pada  kalimat[10]. Analisis  sentimen  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  polaritas  teks,  dengan  tujuan untuk menentukan apakah opini yang terkandung dalam sebuah tweet bersifat positif atau negatif.  Dalam  konteks  pandemi  virus  corona,  analisis  sentimen  diterapkan  untuk mengekstrak informasi dari opini masyarakat, apakah mengandung sentimen positif atau negatif  terhadap  situasi  tersebut.  Penulis  akan  menerapkan  metode  SVM  dalam mengembangkan  sistem  ini,  karena  SVM  merupakan  metode  klasifikasi  teks  yang  cepat dan  efektif[11].  Metode  Support  Vector  Machine  telah  terbukti  sangat  efektif  dalam mengkategorisasi teks secara tradisional dan mengungguli metode lain, termasuk metode Suppor  Vector  Machine  itu  sendiri.  Metode  Support  Vector  Machine  dipilih  untuk penelitian  ini  karena  memiliki  beberapa  kelebihan,  antara  lain  kemampuannya  dalam menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  meskipun  memproses  dataset  yang  besar, kemampuannya  bekerja  dengan  baik  dalam  berbagai  dimensi  fitur  (baik  linier  maupun nonlinear),  serta  memberikan  perlindungan  dari  overfitting,  sehingga  tidak  terlalu tergantung pada jumlah fitur dalam dataset[12] .

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian berisi rincian mengenai langkah-langkah  yang akan diambil dalam menjalankan  proses  penelitian.  Kerangka  kerja  ini  memberikan  Gambaran  tentang tahapan-tahapan  yang  akan  diikuti  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  dibahas. Berikut adalah tahapan-tahapan metode penelitian yang akan digunakan:
Gambar 1. Metode penelitian
a) Analisis Data
Analisis  sentimen  adalah  proses  pemrosesan  bahasa  alami  yang  berfungsi  untuk menganalisis  pendapat  dan  pandangan  seseorang,  baik  yang  disampaikan  dalam  bentuk tulisan  maupun  lisan.  Proses  ini  juga  melibatkan  analisis  perilaku  dan  emosi  individu terkait dengan suatu produk, penilaian, evaluasi, organisasi, kejadian, atau topik tertentu. Data  yang  dihasilkan  dari  analisis  sentimen  memberikan  informasi  berharga  yang mendukung pengambilan kesimpulan bagi individu atau organisasi. Dikarenakan volume data  yang  besar,  analisis  sentimen  tidak  dapat  dilakukan  secara  manual  oleh  manusia. Untuk  alasan  ini,  metode  klasifikasi  seperti  metode  naïve  bayes  digunakan  untuk memfasilitasi analisis sentimen. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terkait pandemi  COVID-19  dengan  fokus  pada  pendapat  masyarakat  tentang  konsep  "new normal"  yang  diekspresikan  melalui  media  sosial  Twitter.  Data  dikumpulkan  dengan memanfaatkan teknik crawling dengan fitur yang disediakan oleh Twitter. Sebanyak 1000 tweet  dengan  kata  kunci  "#NewNormal"  diambil  sebagai  sampel  data,  dengan  syarat bahwa  data  yang  diambil  harus  berupa  teks  berbahasa  Indonesia  dan  tidak  mengandung Gambar. Contoh data tweet yang berhasil dikumpulkan melalui proses crawling tersebut ditampilkan dalam Tabel 1 dan menjadi bagian dari penelitian ini.
Tabel 1. Data tweet
b) Preprocessing Data
Pada langkah ini akan menggunakan data berupa teks hasil dari proses crawling, dan akan  menerapkan  teknik  preprocessing  untuk  membersihkan  dan  membuat  data terstruktur,  preprocessing  teks  bertujuan  untuk  merubah  data  yang  bersifat  tidak terstruktur  menjadi terstruktur [9].  Berikut  adalah  tahapan  preprocessing  data  yang  akan dilakukan
1. Tahap  Cleaning:  Pada  langkah  ini,  data  tweet  akan  dibersihkan  atau  karakter- karakter yang tidak diperlukan akan dihilangkan, seperti tanda baca, angka, URL, nama  pengguna.  Karakter-karakter  tersebut  dapat  dihapus  atau  diganti  dengan karakter tertentu. Contohnya adalah (‗‖~&?!><#%{}([0-9]+:;‘)[1122].
2. Tahap  Case  Folding:  Tahap  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perubahan  seluruh huruf besar dalam data menjadi huruf kecil, sehingga tidak ada perbedaan antara kata yang ditulis dengan huruf kapital atau huruf kecil.
3. Tahap Normalisasi: Proses normalisasi dilakukan untuk mengubah kata-kata yang disingkat  menjadi  kata  yang  memiliki  arti  yang  sama  berdasarkan  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI),  agar  data  menjadi  lebih  mudah  untuk  diproses. Sebagai contoh, "utk" diubah menjadi "untuk" dan "yg" diubah menjadi "yang".
4. Tahap  Stemming:  Pada  tahap  stemming,  data  yang  mengandung  sifat  imbuhan akan  akan  dihapus,  termasuk  awalan,  akhiran,  dan  sisipan.  Tujuannya  adalah untuk mengembalikan kata ke bentuk dasarnya.
5. Tahap Filtering: Proses filtering dilakukan untuk menghapus kata-kata yang tidak memiliki  makna  dalam  data.  Pada  tahap  ini,  digunakan  algoritma  stoplist  atau stopword  yang  berisi  daftar  kata-kata  umum  yang  dianggap  tidak  relevan  dalam analisis,

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  metode  SVM  untuk  mencapai  tingkat  akurasi tertinggi dalam mengklasifikasikan data berdasarkan sentimen terhadap data virus Covid- 19 di media sosial Twitter.
a) Preprocessing Data
Proses  pra-pemrosesan  data  terdiri  dari  beberapa  langkah,  termasuk  pembersihan (cleaning), (case folding), normalisasi, penghapusan awalan dan akhiran kata (stemming), penyaringan  (filtering),  dan  pemisahan  teks  menjadi kata-kata  (tokenizing).  Contoh  data hasil pra-pemrosesan yang ditampilkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil preprocessing data
b) Distribusi Kata
Distribusi  kata  adalah  kumpulan  kata  dengan  frekuensi  tertinggi  yang  ditemukan dalam  data  set  yang  diperoleh  dari  proses  crawling.  Pada  Gambar  2  akan  disajikan distribusi kata
Gambar 2. Distribusi Kata
c) Word Cloud Word Cloud adalah salah satu teknik untuk memvisualisasikan data teks secara grafis. Metode  ini  sering  digunakan  dalam  analisis  teks  karena  kemudahannya  dalam pemahaman. Berikut adalah word cloud yang akan menampilkan hasil terhadap kata yang mengandung  makna  positif,  netral,  dan  negatif  terhadap  dataset  yang  terdapat  pada Gambar 3
Gambar 3. Word Cloud Kata Tweet dengan label positif
Keterangan  Gambar  4  menjelaskan word  cloud memiliki  fungsi  untuk  memunculkan citraan visual dari sebuah data tertulis kemudian dapat dijadikan sebagai sebuah alat bantu dalam melakukan sentimen analisis.
Gambar 4 . Word Cloud Kata Tweet dengan label negatif
Gambar 5. Word Cloud Kata Tweet dengan label Netral
d) Confussion Matrix
Merupakan  sebuah  proses  dalam  melihat  performa  yang  digunakan  untuk  evaluasi terhadap proses klasifikasi. Masalah klasifikasi ini melibatkan keluaran yang dapat berada dalam dua kelas atau lebih. Pada Gambar 6 hasil dari coonfusion matriks
Gambar 6. Hasil Precision, Recall, dan F1-score
Gambar 7. Confussion Matrix
Pada  Gambar  7  di  tampilkan  bahwa  dalam  model  klasifikasi  terdapat  hasil  evaluasi dengan  confusion  matriks  yang  terdapat  hasil  dari  nilai  precission,  recall  dan  f1  score sebagai berikut
TP + TNe + TN / TP + TNe + TN + FP + FNe + FN * 100 = 19 + 3298 + 315 = 3632 / 19 + 26 + 5 + 0 + 3298 + 1+0+29+315 = 3693 3632 / 3693 = 0,98 * 100 = 98%
Akurasi yang dihasilkan oleh model klasifikasi Akurasi Skor = 0,98 * 100 = 98%

## 4. Kesimpulan
Penelitian  menghasilkan  model  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  sentimen  dengan algoritma  SVM,  pada  penelitian  ini  terdapat  kesimpulan  bahwa  algoritma  SVM  dapat digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  topik  penelitian  mengenai pembelajaran  covid-19.  Sistem  saat  ini  belum  dapat  melakukan  filtrasi  kata-kata  asing pada  tweet  yang  diambil,  dimana  tweet  tersebut  merupakan  campuran  bahasa  Indonesia dan  asing.  Hasil  uji  akurasi  menunjukkan  angka  tertinggi,  yakni  mencapai  98%. Penentuan  label  untuk  kelas  positif,  negatif,  dan  netral  bergantung  pada  perhitungan polaritas

## Daftar Pustaka
[1] A.  R.  Lubis,  S.  Prayudani,  M.  Lubis,  and  O.  Nugroho,  ―Sentiment  Analysis  on Online  Learning  During  the  Covid-19  Pandemic  Based  on  Opinions  on  Twitter using KNN Method,‖ in 2022 1st International Conference on Information System & Information Technology (ICISIT) , 2022, pp. 106–111.
[2] A.  R.  Lubis,  S.  Prayudani,  M.  Lubis,  and  Al-Khowarizmi,  ―The  Effect  of  E- Commerce Towards Sales Growth on Social Media among Students in Indonesia,‖ Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 2021-Octob, no. October, pp. 102–106, 2021, doi: 10.23919/EECSI53397.2021.9624290.
[3] A.  Susilo et  al. ,  ―Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini,‖ J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[4] Y. Niar, K. Komariah, A. Surip, R. Saputra, and I. Ali, ―Implementasi Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan,‖ KOPERTIP    J.  Ilm. Manaj.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–34,  2022,  doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[5] W. Yulita et al. , ―Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,‖ J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[6] P.  Sv et  al. ,  ―Twitter-Based  Sentiment  Analysis  and  Topic  Modeling  of  Social Media  Posts  Using  Natural  Language  Processing,  to  Understand  People‘s Perspectives  Regarding  COVID-19  Booster  Vaccine  Shots  in  India:  Crucial  to Expanding Vaccination Coverage,‖ Vaccines , vol. 10, no. 11, p. 1929, 2022.
[7] J.  Schüttler,  R.  Schlickeiser,  F.  Schlickeiser,  and  M.  Kröger,  ―Covid-19 Predictions Using a Gauss Model, Based on Data from April 2,‖ Physics (College. Park. Md). , vol. 2, no. 2, pp. 197–212, 2020, doi: 10.3390/physics2020013.
[8] J.  M.  Banda et  al. ,  ―A  large-scale  COVID-19  Twitter  chatter  dataset  for  open scientific  research—an  international  collaboration,‖ Epidemiologia ,  vol.  2,  no.  3, pp. 315–324, 2021.
[9] Y.  Drias  and  H.  Drias,  ―Sentiment  Evolution  Analysis  and  Association  Rule Mining for COVID-19 Tweets,‖ J. Digit. Art Humanit. , pp. 3–21, 2021.
[10] F.  Gao,  G.  Huang,  S.  Li,  Z.  Huang,  and  L.  Chai,  ―Integrating  the
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 908-915
Eigendecomposition  Approach  and  k-Means  Clustering  for  Inferring  Building Functions  with  Location-Based  Social  Media  Data,‖ ISPRS  Int.  J.  Geo- Information , vol. 10, no. 12, p. 834, 2021.
[11] D. Y. Liliana, A. Hardianto, and M. Ridok, ―Indonesian news classification using support vector machine,‖ World Acad. Sci. Eng. Technol. , vol. 81, no. 9, pp. 767– 770, 2011, doi: 10.5281/zenodo.1074438.
[12] K.  V.  Veena  and  D.  Mathew,  ―Speaker  identification  and  verification  of  noisy speech using multitaper MFCC and Gaussian Mixture models,‖ Proc. 2015 IEEE Int. Conf. Power, Instrumentation, Control Comput. PICC 2015 , no. Lc, 2016, doi: 10.1109/PICC.2015.7455806.
[13] B.  Alexandru-costin,  ―Comparison  of  Deep  Learning  Models  for  Automatic Detection of Sarcasm Context on the MUStARD Dataset,‖ 2023.
[14] S.  Pradha,  M.  N.  Halgamuge,  and  N.  Tran  Quoc  Vinh,  ―Effective  text  data preprocessing technique for sentiment analysis in social media data,‖ Proc. 2019 11th  Int.  Conf.  Knowl.  Syst.  Eng.  KSE  2019 ,  pp.  1–8,  2019,  doi:
10.1109/KSE.2019.8919368.