## ANALISA SENTIMEN KOMENTAR VIDEO YOUTUBE DI CHANNEL TVONENEWS TENTANG CALON PRESIDEN PRABOWO SUBIANTO MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Edi Tohidi 1 , Reza Perdana Herdiansyah 2 , Edi Wahyudin 3 , Kaslani 4
1 Teknik Informatika, 2 Komputerisasi Akuntansi, 3 Manajemen Informatika STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia editohidi@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia merupakan negara demokrasi di mana rakyat memilih presiden melalui Pemilihan Umum Presiden (Pilpres) yang dilakukan 5 tahun sekali. Pada Pilpres 2024, ada 3 kandidat capres yaitu Anies Baswedan, Prabowo Subianto,  dan  Ganjar  Pranowo.  Youtube  menjadi  platform  utama  masyarakat  menyampaikan  opini  politik. Penelitian  ini  menganalisis  sentimen  komentar  video  Youtube  TVOneNews  tentang  calon  presiden  Prabowo sebagai capres 2024 dengan SVM. Tujuan penelitian ini adalah mengukur akurasi SVM dalam mengklasifikasi sentimen komentar video Youtube TVOneNews berjudul "Relawan dari Berbagai Daerah Deklarasikan Prabowo sebagai  Capres  2024"  serta  melihat  sentimen  masyarakat  terhadap  calon  presiden  prabowo  subianto.  Metode penelitian  ini  menggunakan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  yang  terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu Selection,  Preprocessing,  Transformation,  Data Mining  dan  Interpretation.  Datadalam  penelitian  ini  berjumlah 927 komentar yang didapatkan melalui crawling setelah preprocessing tersisa 877 data dengan label positif 530 dan  label  negatif  346.  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  sebuah  perbedaan  jumlah  label  sentimen  awal dengan hasil SVM, dimana sentimen positif bertambah dari 530 menjadi 542 dan sentimen negatif berkurang dari 346 menjadi 334. Dan hasil klasifikasi SVM mendapatkan nilai akurasi 85%, presisi 87% dan recall 89%.
Kata kunci: Support Vector Machine, analisa sentimen, Vader.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  demokrasi  dimana rakyat  memilih  presiden  melalui  Pemilihan  Umum Presiden (Pilpres) yang dilakukan 5 tahun sekali . Pada Pilpres  2024,  ada  3  kandidat  capres  yaitu  Anies Baswedan, Prabowo Subianto, dan Ganjar Pranowo.Youtube menjadi platform utama masyarakat menyampaikan opini politik. Penelitian ini menganalisis  sentimen  komentar  video  Youtube TVOneNews  tentang  deklarasi  Prabowo  sebagai capres 2024 dengan SVM.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengukur  akurasi SVM dalam mengklasifikasi sentimen komentar video Youtube  TVOneNews  berjudul  "Relawan  dari Berbagai  Daerah  Deklarasikan  Prabowo  sebagai Capres  2024".  Hasil  penelitian  diharapkan  memberi pemahaman  mendalam  tentang  efektivitas  SVM mengklasifikasi sentimen masyarakat terhadap Prabowo.  SVM  merupakan  algoritma  pembelajaran mesin  untuk  klasifikasi  data  yang  memiliki  akurasi tinggi.  SVM  menemukan hyperplane terbaik  antar kelas  dengan  mempertimbangkan  vektor  dukungan terdekat hyperplane [1] . Kelebihan  SVM  adalah mengidentifikasi hyperplane berbeda untuk memaksimalkan jarak antar kelas [2].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  penting  untuk mengetahui  efektivitas  SVM  dalam  kasus  klasifikasi sentimen komentar Youtube tentang politik. Penelitian ini  diharapkan  bermanfaat  bagi  masyarakat  penggiat politik  dan  penelitian  selanjutnya  untuk  memahami sentimen publik terhadap kandidat capres berdasarkan analisis komentar Youtube dengan SVM.
Penelitian  ini  akan  menerapkan library  Vader Sentiment untuk  menentukan  kalimat  positif-negatif dan mengimplementasikan SVM untuk mengklasifikasi data tersebut guna mengukur akurasi algoritma SVM dalam kasus ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  [3].  Menjelaskan  berbagai  metode klasifikasi  data  seperti Decision  Tree , Naïve  Bayes , SVM (Support  Vector  Machine) ,  dan  Jaringan  Saraf Tiruan. Menurut penelitian tersebut Klasifikasi adalah pengelompokan data berdasarkan ciri atau karakteristik objek.
Selanjutnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] menganalisis  sentimen  tentang  akun Apex  Legend menggunakan VADER Sentimen  untuk  menentukan sentimen  positif,  negatif,  dan  netral.  Sentimen  yang dimaksud  adalah  evaluasi  atau  pendapat  yang diekspresikan  dalam  teks  atau  dokumen . VADER menilai  sentimen  frasa  dan  kalimat  menggunakan kamus lexicon tanpa melihat konteks lainnya. nilai 0.5 berdasarkan  ambang  batas  skor  yang  ditentukan. Sentimen  dikategorikan  positif  jika  nilai compound >0.5, negatif jika <-0.5, dan netral jika -0.5 hingga 0.5.
Selanjutnya  Penelitian  yang  dilakuan  oleh  [5]. Melakukan analisis sentimen pada layanan internet di Indonesia  menggunakan  Support  Vector  Machine dengan  fitur  seleksi  RFE  dan  metode  SMOTE. Pengujian  pada  dataset  MyTelkomsel  menghasilkan akurasi SVM tertinggi 99,7% dengan precision 100%,
recall 100% dan f1-score 99,68% menggunakan kernel RBF, SMOTE dan RFE.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  [6]. Penelitian tersebut bertujuan membandingkan algoritma  SVM  dan  NBC  untuk  analisis  sentimen pilkada  2019  di  Twitter.  Hasilnya  menunjukkan akurasi  NBC  81,7%,  recall  81,7%,  precision  80%, sedangkan  SVM  akurasi  80,7%,  recall  80,7%, precision 84%.
Peneltian  yang  dilakukan  oleh  [7] . Pada Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  menganalisisa persepsi  masyarakat  terhadap  Ustadz  Abdul  Somad dengan  memanfaatkan  ulasan  di  kolom  komentar Youtube.  Analisis  dilakukan  mengimplementasikan model  algoritma  Naive  Bayes.  Data  yang  digunakan sebanyak 1000 ulasan komentar di 10 video Youtube tentang  Ustadz  Abdul  Somad.  Hasil  penelitian menunjukkan mayoritas komentar bersifat positif yaitu sebanyak 67%, kemudian netral 27%, dan negatif 6%. Berdasarkan  pengujian  didapatkan  tingkat  akurasi 87%,  presisi  91%  dan  recall  97%  untuk  algoritma Naive  Bayes  dalam  mengklasifikasi  sentimen  pada penelitian ini.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]. menjelaskan tentang penggunaan metode Naive Bayes untuk mengelompokan kemandirian siswa/i SMA/MA Double  Track  berdasarkan  data  yang  telah  diubah menjadi  bentuk  yang  pantas  untuk  diproses  mining. Metode  ini  dipilih  karena  kebutuhan  jumlah  data pelatihan  yang  kecil  dan  tingkat  akurasi  yang  baik. Tahapan  metode  Naive  Bayes  meliputi  perhitungan jumlah  label,  jumlah kasus per kelas,  semua  variabel kelas  dikalikan,  dan  hasil  kelas  akan  dibandingkan. Hasil  akan  dinyatakan  kedalam  bentuk  tabel  untuk mengetahui probabilitas tertinggi. Hasil dari penelitian tersebut  adalah  tingkat  akurasi  sebesar  70%  dalam memprediksi status kemandirian  siswa  menggunakan algoritma Naive Bayes.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Knowledge Discovery in Database Metode penelitian merupakan prosedur sistematis yang disusun untuk melaksanakan penelitian  guna  mencapai  tujuan  yang  diinginkan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  sebagai  metodenya. KDD  didefinisikan  sebagai  proses  mengekstraksi informasi  bermanfaat  dari  sekumpulan  data  menurut [9].  Proses  dalam  metode  KDD  terdiri  dari  beberapa tahapan seperti pada gambar dibawah ini:
Pada  Gambar  3.  Menjelaskan  tentang  tahap  tahap metode  KDD,  yang  dimana  urutannya Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining dan interpretation .

## 3.1.1. Selection
Pada  tahapan  selection  KDD  dalam  penelitan ini  melakukan crawling data komentar youtube. Data yang  diperoleh  dari  hasil  crawling  mendapatkan  927 data dari komentar channel youtube TvOneNews yang berjudul “Relawan dari Berbagai Daerah Deklarasikan Prabowo sebagai Capres 2024 | Kabar Pemilu tvOne”

## 3.1.2. Preprosessing
Pada  tahap  prerocessing  pada  penelitian  ini melakuan  pembersihan  data  yang  meliputi  beberapa tahap  yaitu  tahap  pengoreksian  data, cleaning, hapus duplikat data, tokenize, stopword, steeming, translate dan labeling menggunakan Vader.
3.1.3. Transform data
pada  tahap  transform  dalam  penelitian  ini mengubah  data  label  yang  berupa string kedalam numeric. 1  disumsikan  sebagai  positif  dan  0 diasumsikan sebagai negatif.

## 3.1.4. Data Mining
Pada  tahap  data  mining  pada  penelitian  ini melakukan klasifikasi menggunakan model algoritma Suppor Vector Machine .
3.1.5. interpretation pada  tahap  evaluasi  dalam  penelitian  ini melakukan evaluasi akurasi, presisi dan recall terhadap model menggunakan Confusion Mtarix.

## 3.2. Sumber Data
Data  bersumber  dari  komentar  video Youtube pada  channel  TvOneNews  yang  berjudul  “Relawan dari  Berbagai  Daerah  Deklarasikan  Prabowo  sebagai Capres 2024 | Kabar Pemilu tvOne”. Sumber data pada penelitian  ini  bersifat  publik  yang  diambil  dengan teknik Crawling menggukan API    Youtube dengan mengambil  id  (wu_wqHg1YLk)  pada  url  vidio  yang ingin di Crawling komentar nya https://www.youtube.com/watch?v=wu_wqHg1YLk

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang bersifat publik. Teknik pengambilan  data  sekunder  yang  dilakukan  adalah Crawling ,  yaitu  mengumpulkan  dataset  komentar YouTube  melalui  API.  Sebanyak  927  data  teks komentar  berhasil  diambil  sejak  video  diunggah. Teknik crawling ini menyimpan hasil komentar dalam format CSV.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini  akan  menganalisis  data akurasi,  presisi  dan  recall  algoritma  Support  Vector
Machine  dalam  mengklasifikasi  data.  Dibawah  ini adalah penjelasan tentang akurasi, presisi, dan recall : Akurasi. Akurasi adalah perbandingan antar data yang terklasifikasikan dengan benar pada keseluruhan data [10]. Dibawah ini adalah rumus menghitung akurasi:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Presisi
Presisi  adalah  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi  positif  [11].  Dibawah  ini  adalah  rumus menghitung presisi :
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Recall Recall adalah prediksi benar positif dibandingkan dengan  keseluruhan  data  yang  benar  positif  [12]. Dibawah ini adalah rumus untuk mencari recall:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Penjelasan : TP ( True Positive ) : data positif yang terklasifikasi dengan benar.
TN  (True  Negative)  :  data  negatif  yang terklasifikasi dengan benar.
FN (False Negative) : data negatif tapiterklasifikasi salah oleh sistem.
FP (False Positive) : data positif tapi terklasifikasi salah oleh sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan dari penelitian  ini berupa klasifikasi  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif tentang calon presiden prabowo subianto berdasarkan komentar  video  dari  channel  youtube  TvOneNews yang  berjudul  “Relawan  dari  Berbagai  Daerah Deklarasikan  Prabowo  sebagai  Capres  2024  |  Kabar Pemilu  tvOne”  menggunakan  algoritma  Support Vector Machine

## 4.1. Selection
Tahap Selection dalam penelitian  ini melakukan Crawling data  dari  komentar  Youtube  menggunakan API  Key  dari Google  Cloud yang  diekssekusi menggunakan  program  dengan  tools Google  Collab . Data komentar yang diambil berdasarkan judul video pada  channel  Youtube  TvOneNews  yang  berjudul “Relawan  dari  Berbagai  Daerah  Deklarasikan Prabowo sebagai Capres 2024 | Kabar Pemilu tvOne”. Data yang berhasil didapatkan sebanyak 927 data pada tanggal  15  desember  2023.  Berikut  ini  adalah  hasil Crawling data:
Tabel 1. Hasil Crawling Komentar No publishedAt authorDisplayName Text likeCount 1. 08/12/2023 17.06 @hsssisopirbentor7399 PRABOWO GIBRAN SUKSES SELALU DNG RAHMAT ALLAH SWT.  DI  PILPRES 2024.i 0 2. 06/12/2023 02.35 @DodyDody-wl1zj âœŒï¸âœŒï¸ 0 3. 04/12/2023 12.24 @pawirotamiyo9131 Halahh Tv One Meneh Nggone Golkar Meneh Huuu Ngapusi 0 4. 03/12/2023 01.34 @globalchannel2547 Ketika rezim orde baru bangkit lagi..maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orgtua kalian...dasar generasi tdk berpengalaman sejarah. 0 5. 02/12/2023 23.58 @rahmateffendi744 A Min presiden 2024 â•¤â•¤â•¤ pilihan kami kaum muda milenialâ•¤â•¤â•¤ jauh dari Dinasti politik 0
4.2. Preprocessing
Setelah  melakukan  tahap selection selanjutnya dalam penelitian ini akan melakukan tahap preprocessing .  Tujuan  dari preprocessing adalah membersihkan,  mengorganisir,  dan  mempersiapkan data  sehingga  dapat  diolah  dengan  baik  dan
menghasilkan  analisis  yang  lebih  Tepat.  tahap preprocessing dalam penelitian ini meliputi pengoreksian  data, cleaning, hapus  duplikat  data, tokenize,  stopword,  steeming,  translate dan labeling menggunakan Vader berikut tahapannya :
Tabel 2. Hasil Koreksi data. No Sebelum dikoreksi Sedudah dikoreksi 1. PRABOWO GIBRAN SUKSES SELALU DNG RAHMAT ALLAH SWT.  DI  PILPRES 2024.i PRABOWO GIBRAN SUKSES SELALU DENGAN RAHMAT ALLAH SWT.  DI  PILPRES 2024 2. âœŒï¸âœŒï¸ Halahh Tv One selalu bohong soal Golkar 3. Halahh Tv One Meneh Nggone Golkar Meneh Huuu Ngapusi Ketika rezim orde baru bangkit lagi.. maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orang tua kalian... dasar generasi tIdak berpengalaman sejarah. 4. Ketika rezim orde baru bangkit lagi..maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orgtua kalian...dasar generasi tdk berpengalaman sejarah. AMin presiden 2024 â•¤â•¤â•¤  pilihan kami kaum muda milenialâ•¤â•¤â•¤ jauh dari Dinasti politik 5. A Min presiden 2024 â•¤â•¤â•¤ pilihan kami kaum muda milenialâ•¤â•¤â•¤ jauh dari Dinasti politik relawan prabowo.. Buka mata batin kalian.. Apa kasus Mahkamah Konstitusi, dan yg terbaru intervensi kasus setnov belum membuka hati dan pikiran kalian ?
Pada Tabel 2 adalah hasil dari koreksi data yang meliputi  penghapusan  komentar  berupa  simbol, komentar  berupa  URL,  mengubah  komentar  bahasa
daerah  menjadi  bahasa  baku,  mempernaiki  kosakata yang  disingkat  atau  menambahkan  kosakata  yang kurang.
Tabel 3. Hasil cleaning. NO Sebelum dicleaning Sesudah dicleaning 1. PRABOWO GIBRAN SUKSES SELALU DENGAN RAHMAT ALLAH SWT.  DI  PILPRES 2024 prabowo gibran sukses selalu dengan rahmat allah swt di pilpres 2. Halahh Tv One selalu bohong soal Golkar halahh tv one selalu bohong soal golkar 3. Ketika rezim orde baru bangkit lagi.. maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orang tua kalian... dasar generasi tidak berpengalaman sejarah. ketika rezim orde baru bangkit lagi maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orang tua kalian dasar generasi tidak berpengalaman sejarah 4. AMin presiden 2024 Ã¢Â•Â¤Ã¢Â•Â¤Ã¢Â•Â¤ pilihan kami kaum muda milenialÃ¢Â•Â¤Ã¢Â•Â¤Ã¢Â•Â¤ jauh dari Dinasti politik amin presiden pilihan kami kaum muda milenial jauh dari dinasti politik 5. woi relawan prabowo.. Buka mata batin kalian.. Apa kasus MK, dan yg terbaru intervensi kasus setnov blm membuka hati dan pikiran kalian? woi relawan prabowo buka mata batin kalian apa kasus mk dan yg terbaru intervensi kasus setnov blm membuka hati dan pikiran kalian
Pada  tabel  3  adalah  hasil  sebelum  dan  sesudah cleaning.  Tahap  cleaning  meliputi  pembuangan karakter HTML seperti <br>, *quot, menghapus data yang duplikat, menghapus simbol pada data komentar
berupa @, #, emoji, karakter URL, dan menubah huruf kapital menjadi huruf kecil .
Tabel 4. Hasil Tokenize No Sebelum T okenize Sesudah Tokenize 1. prabowo gibran sukses selalu dengan rahmat allah swt di pilpres ['prabowo', 'gibran', 'sukses', 'selalu', 'dengan', 'rahmat', 'allah', 'swt', 'di', 'pilpres'] 2. halahh tv one selalu bohong soal golkar ['halahh', 'tv', 'one', 'selalu', 'bohong', 'soal', 'golkar'] 3. ketika rezim orde baru bangkit lagi maka kalian sejatinya melanjutkan kemiskinan orang tua kalian dasar generasi tidak berpengalaman sejarah ['ketika', 'rezim', 'orde', 'baru', 'bangkit', 'lagi', 'maka', 'kalian', 'sejatinya', 'melanjutkan', 'kemiskinan', 'orang', 'tua', 'kalian', 'dasar', 'generasi', 'tidak', 'berpengalaman', 'sejarah'] 4. amin presiden pilihan kami kaum muda milenial jauh dari dinasti politik ['amin', 'presiden', 'pilihan', 'kami', 'kaum', 'muda', 'milenial', 'jauh', 'dari', 'dinasti', 'politik'] 5. woi relawan prabowo buka mata batin kalian apa kasus mk dan yg terbaru intervensi kasus setnov blm membuka hati dan pikiran kalian ['woi', 'relawan', 'prabowo', 'buka', 'mata', 'batin', 'kalian', 'apa', 'kasus', 'mk', 'dan', 'yg', 'terbaru', 'intervensi', 'kasus', 'setnov', 'blm', 'membuka', 'hati', 'dan', 'pikiran', 'kalian']
Pada  Tabel  4  adalah  hasil  sebelum  dan  sesudah Tokenize . Tokwnize adalah  mengubah  teks  menjadi
unit  yang  lebih  kecil.  Token  dapat  berupa  rasa  atau kata dari teks.
Tabel 5. Hasil StopWord NO Sebelum distopword Sesudah distopword 1. ['prabowo', 'gibran', 'sukses', 'selalu', 'dengan', 'rahmat', 'allah', 'swt', 'di', 'pilpres'] ['prabowo', 'gibran', 'sukses', 'selalu', 'rahmat', 'allah', 'swt', 'pilpres'] 2. ['halahh', 'tv', 'one', 'selalu', 'bohong', 'soal', 'golkar'] ['tv', 'one', 'selalu', 'bohong', 'soal', 'golkar']
3.
['ketika', 'rezim', 'orde', 'baru', 'bangkit', 'lagi', 'maka', 'kalian', 'sejatinya', 'melanjutkan', 'kemiskinan', 'orang', 'tua', 'kalian', 'dasar', 'generasi', 'tidak', 'berpengalaman', 'sejarah'] ['rezim', 'orde', 'baru', 'bangkit', 'kalian', 'sejatinya', 'melanjutkan', 'kemiskinan', 'orang', 'tua', 'kalian', 'dasar', 'generasi', 'berpengalaman', 'sejarah'] 4. ['amin', 'presiden', 'pilihan', 'kami', 'kaum', 'muda', 'milenial', 'jauh', 'dari', 'dinasti', 'politik'] ['amin', 'presiden', 'pilihan', 'kaum', 'muda', 'milenial', 'jauh', 'dinasti', 'politik'] 5. ['woi', 'relawan', 'prabowo', 'buka', 'mata', 'batin', 'kalian', 'apa', 'kasus', 'mk', 'dan', 'yg', 'terbaru', 'intervensi', 'kasus', 'setnov', 'blm', 'membuka', 'hati', 'dan', 'pikiran', 'kalian'] ['relawan', 'prabowo', 'buka', 'mata', 'batin', 'kalian', 'apa', 'kasus', 'mk', 'terbaru', 'intervensi', 'kasus', 'setnov', 'blm', 'membuka', 'hati', 'pikiran', 'kalian']
Pada tabel 5 adalah hasil sebelum dan sesudah Stopword.
Tabel 6. Hasil Stemming. NO Sebelum distemming Sesudah distemming 1. ['prabowo', 'gibran', 'sukses', 'selalu', 'rahmat', 'allah', 'swt', 'pilpres'] ['prabowo', 'gibran', 'sukses', 'selalu', 'rahmat', 'allah', 'swt', 'pilpres'] 2. ['tv', 'one', 'selalu', 'bohong', 'soal', 'golkar'] ['tv', 'one', 'selalu', 'bohong', 'soal', 'golkar'] 3. ['rezim', 'orde', 'baru', 'bangkit', 'kalian', 'sejatinya', 'melanjutkan', 'kemiskinan', 'orang', 'tua', 'kalian', 'dasar', 'generasi', 'berpengalaman', 'sejarah'] ['rezim', 'orde', 'baru', 'bangkit', 'kalian', 'sejati', 'lanjut', 'miskin', 'orang', 'tua', 'kalian', 'dasar', 'generasi', 'alam', 'sejarah'] 4. ['amin', 'presiden', 'pilihan', 'kaum', 'muda', 'milenial', 'jauh', 'dinasti', 'politik'] ['amin', 'presiden', 'pilih', 'kaum', 'muda', 'milenial', 'jauh', 'dinasti', 'politik'] 5. ['relawan', 'prabowo', 'buka', 'mata', 'batin', 'kalian', 'apa', 'kasus', 'mk', 'terbaru', 'intervensi', 'kasus', 'setnov', 'blm', 'membuka', 'hati', 'pikiran', 'kalian'] ['rawan', 'prabowo', 'buka', 'mata', 'batin', 'kalian', 'apa', 'kasus', 'mk', 'baru', 'intervensi', 'kasus', 'setnov', 'blm', 'buka', 'hati', 'pikir', 'kalian']
Pada  tabel  6  adalah  hasil  sebelum  dan  sesudah proses stemming.  Stemming adalah  kata-kata  umum
yang sering muncul dan cenderung tidak memberikan makna.
Tabel 7. Hasil Translate. NO SEBELUM DITRANSLATE SESUDAH DITRANSLATE 1. prabowo gibran sukses selalu rahmat allah swt pilpres Prabowo Gibran's success is always the grace of Allah SWT in the presidential election 2. tv one selalu bohong soal golkar TV One always lies about Golkar 3. rezim orde baru bangkit kalian sejati lanjut miskin orang tua kalian dasar generasi alam sejarah the new order regime arose, you really continued to be poor, your parents were the basis of the natural generation of history 4. amin presiden pilih kaum muda milenial jauh dinasti politik Amen, the president chooses millennial youth from a political dynasty 5. rawan prabowo buka mata batin kalian apa kasus mk baru intervensi kasus setnov blm buka hati pikir kalian Rawan Prabowo, open your mind's eyes, what is the new MK case that intervened in the Setnov case, haven't you opened your mind yet?
Pada  tabel  7  adalah  hasil  sebelum  dan  sesudah data  ditranslate.  Karena  pada  penelitian  ini  akan
menggunakan Vader. Karena VADER menggunakan kamus lexicon berbahasa inggris.
Tabel 8. Hasil pelabelan Vader NO Text compound_score label 1. Prabowo Gibran's success is always the grace of Allah SWT in the presidential election 5,263194444 positif 2. TV One always lies about Golkar -0.4215 negatif 3. the new order regime arose, you really continued to be poor, your parents were the basis of the natural generation of history -0.1531 negatif 4. Amen, the president chooses millennial youth from a political dynasty 00.00 negatif 5. Rawan Prabowo, open your mind's eyes, what is the new MK case that intervened in the Setnov case, haven't you opened your mind yet? 00.00 negatif
Pada tabel 8 adalah hasil pelabelan menggunakan Vader . Vader akan  menghasilkan  compound  score terhadap  teks  komentar.  Pada  penelitian  ini jika compound score > 0.5 akan dibeli positf termasuk juga compound score bernilai >= 0.5 dan <= 0.0 akan diberi label positif. jika compound score <  -0.5 akan diberi label  negatif termasuk  juga  nilai compound score >= 0.5 dan == 0.0 .
4.3. Transformation Setelah melakukan tahap preprocessing, selajutnya  peneliti  melakukan  tahap  transformation. Pada  tahap  transformation  dalam  penelitian  ini mengubah  data  label  yang  berupa string positif  dan negatif  menjadi  numerik.  Label  positif  akan  diubah menjadi 1 dan label negatif diubah menjadi 0. Berikut hasil nya :
Tabel 9. Hasil Transform Text category to Numeric. label label_encoded positif 1 negatif 0 negatif 0 negatif 0 negatif 0
Pada  tabel  9  adalah  hasil  sebelum  dan  sesudah ditransform text category to Numeric.

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap data  mining ,  proses  klasifikasi  data dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  Support Vector  machine(SVM)  terhadap  data  text  hasil preprocessing dan label yang sudah dikonvert kedalam numerik .  Tahap  klasfikasi  juga  menghasilkan  metrik
evaluasi  seperti  skor  presisi,  laporan  klasifikasi  dan confusion matrix.

## Gambar 2. Hasil program klasifikasi SVM.
Gambar  2  hasil  skor  akurasi,  laporan  klafikasi dan tabel Confusion Matrix.
Tabel 10. Hasil klasfikasi algoritma SVM
label label_encoded hasil_klasifikasi_svm positif 1 positif negatif 0 negatif negatif 0 negatif negatif 0 negatif negatif 0 negatif
Pada  tabel  10  adalah  hasil  dari  klasifikasi algoritma Support Vector Machine berdasarkan kolom teks  yang  sudah dipreprocessing dan  kolom  yang sudah di encoding .
4.5. Interpretation Setelah  tahap data  mining akan  melakukan interpretation atau evaluation . Pada tahapan evaluation  dalam  penelitian  ini  menghitung  hasil klasifikasi  algoritma Support  Vector  Machine menggunakan  metode Confusion  matrix secara manual. Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang menunjukan kinerja model dalam prediksi yang benar (True) dan  salah (False). Dengan confusion  matrix peneliti  dapat  mengitung  nilai  akurasi,  presisi  dan recall . Berikut adalah hasil perhitungan menggunakan rumus akurasi, presisi dan recall secara manual : Akurasi :
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖    = 97 + 53
97 + 53 + 14 + 12 = 150 176 = 0,85 = 0,85 ∗ 100  = 85% Presisi :
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖      = 97 97 + 14 = 99 111 = 0,87 = 0,87 ∗ 100% = 87%
Recall :
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙         = 97 97 + 12
= 99 111 = 0,8 = 0,89 ∗ 100% = 89%
Hasil  evaluasi  perhitungan  manual  akurasi, presisi  dan  recall  menggunakan  confusion  matrix mendapatkan nilai akhir dari akurasi 85%, presisi 87% dan recall 89%.

## 4.6. PEMBAHASAN
Pembahasan  hasil  analisis  yang  dilakukan dengan proses pengumpulan data menggunakan teknik crawling  pada  komentar  vidio  channel  youtube TvOneNews  yang  berjudul  “Relawan  dari  Berbagai Daerah Deklarasikan Prabowo sebagai Capres 2024 | Kabar  Pemilu  tvOne”.  menghasilkan  data  berjumlah 927  sebelum  diprocessing  ketika  data  sudah diprocessing terjadi penyusutan data menjadi 877 data. Data  diberi  label  sentimen  positif  dan  negatif berdasarkan  compound  score  yang  didapatkan menggunakan vader sentimen.
Jika  Compound  score  lebih  dari  0.5  atau  lebih dari sama dengan 0.5 maka diberi label positif dan jika compound score lebih dari  -0.5 atau kurang dari  -0.5 maka  diberi  label  negatif  dan  compound  score  yang bernilai  0.0  maka  dilabeli  negatif.  Terdapat  sebuah perbedaan  sentimen  awal  dengan  sentimen  hasil prediksi  algoritma  Support  Vector  Machine.  Label awal memiliki jumlah sentimen positif sebesar 530 dan label sentimen negatif berjumlah sebesar 346. Setelah proses analisa menggunakan algoritma Suppor Vector Machine hasil label positif 542 dan label negatif 334. berikut  hasil  pelabelan  sentiment  awal  menggunakan vader :
Gambar 3. Hasil sentimen Vader
Gambar  3  adalah  hasil  sentimen  awal  dengan Vader .
Gambar 4. hasil prediksi sentimen SVM
Pada  gambar  4  adalah  hasil  grafik  pelabelan sentimen  menggunakan Support  Vector  Machine . Jumlah  sentimen  positif  berjumlah  542  dan  jumlah sentimen negatif  334 menggunakan rasio 80:20 untuk pembagian  data test dan data uji.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  telah  berhasil  diimplementasikan  untuk analisis  sentimen  pada  komentar  video  YouTube tentang Calon Presiden Prabowo Subianto di channel YouTube  TVOneNews.  Dari  927  komentar  yang diambil  dengan  teknik  crawling,  terdapat  530 komentar positif dan 346 komentar negatif berdasarkan  compound  score  dari  VADER.  Setelah dianalisis  menggunakan  SVM,  didapatkan  542 komentar  positif  dan  334  komentar  negatif.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  komentar masyarakat  terhadap  pencalonan  Prabowo  Subianto adalah  positif,  meskipun  ada  komentar  negatif.  Dari sisi  performa,  SVM  menghasilkan  akurasi  85%, presisi 87%, dan recall 89%. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  SVM  cukup  efektif  untuk mengklasifikasikan  sentimen  komentar  YouTube tentang  topik  politik  seperti  pencalonan  presiden. Metode  ini  dapat  memberikan  gambaran  tentang pendapat publik di media sosial terhadap tokoh politik tertentu.  Pada  peneltian  ini  menyadari  bahwa penelitian  ini  masih  memiliki  kelemahan  dan keterbatasan tertentu. Oleh karena itu, untuk penelitian di masa depan, peneliti mempertimbangkan beberapa saran  berikut  ini:  Pertama,  dapat  mencoba  metode analisis  sentimen  selain  Support  Vector  Machine (SVM)  seperti  Naive  Bayes,  Random  Forest,  atau Deep  Learning  untuk  membandingkan  performa  dan akurasi  metode  lainnya.  Kedua,  dapat  melakukan optimasi parameter SVM seperti kernel, C, dan gamma menggunakan  teknik  optimasi  Grid  Search  atau Random Search untuk memastikan model SVM yang dihasilkan  memberikan  performa  terbaik.  Dengan mempertimbangkan  saran  ini,  diharapkan  penelitian
selanjutnya  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik lagi  dalam  hal  akurasi  dan  performa  metode  analisis sentimen komentar Youtube.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Sentimen, C. Twitter, and T. Penerapan, “G- Tech : Jurnal Teknologi Terapan,” vol. 6, no. 2, pp. 387–394, 2022.
[2]  Z.  Hao,  L.  Shaohong,  and  S.  Jinping,  “Unit model  of  binary  SVM  with  DS  output  and  its application  in  multi-class  SVM,” Proc.  -  2011 4th Int. Symp. Comput. Intell. Des. Isc. 2011 , vol.
1, no. 2, pp. 101–104, 2011, doi:
10.1109/ISCID.2011.34.
[3]  F.  A.  D.  Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad  Fathony Akbar,  “Metode-metode  Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[4]  D.  Abimanyu,  E.  Budianita,  E.  P.  Cynthia,  F. Yanto, and Y. Yusra, “Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 423–431, 2022, doi:
10.32672/jnkti.v5i3.4382.
[5]  D. Saputra and M. R. Pribadi, “Analisis Sentimen Masyarakat  terhadap  Layanan  Provider  Internet di Indonesia menggunakan SVM,” MDP Student Conf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  32–41,  2023,  doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4554.
[6]  E.  S.  R.  Br.Situmorang,  M.  K.  Anam,  R. Rahmaddeni,  and  A.  N.  Ulfah,  “Perbandingan Algoritma  Svm  Dan  Nbc  Dalam  Analisa Sentimen  Pilkada  Pada  Twitter,” CSRID (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal) ,  vol.  13, no. 3, p. 169, 2021,
doi:
10.22303/csrid.13.3.2021.169-179.
[7]  H. A. R. Harpizon, R. Kurniawan, Iwan Iskandar, R.  Salambue,  E.  Budianita,  and  F.  Syafria, “Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube Tentang Ceramah Ustadz Abdul Somad Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JNKTI (Jurnal Nas. Komputasi dan Teknol. Informasi) , vol.  5,  no.  1,  pp.  131–140,  2022,  [Online]. Available: http://repository.uin- suska.ac.id/59746/
[8]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[9]  T.  Silwattananusarn,  “Data  Mining  and  Its Applications  for  Knowledge  Management :  A Literature  Review  from  2007  to  2012,” Int.  J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 2, no. 5, pp. 13–24, 2012, doi: 10.5121/ijdkp.2012.2502.
[10]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[11]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” INFORMATICS Educ. Prof. J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  1,  p.  93,  2020,  doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[12]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan Machine Learning
Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 1–6, 2022.