Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022) ISSN: 2620-4339 (media online)

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP WACANA PENUNDAAN PEMILU DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Darwis Robison Manalu * , Mario Christofell L. Tobing 2 , Margaretha Yohanna 3
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: manaludarwis@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No2.pp149-156

## ABSTRACT
Machine learning plays an important role in managing important issues to classify and predict information that develops ahead of the General Election in Indonesia. Especially in knowing public sentiment on the discourse on the postponement of the 2024 election through Twitter social media. So it is necessary to analyze the discourse by categorizing  it  as  positive  or  negative.  The  Support  Vector  Machine  (SVM)  model  is  used  for  analysis  and classification. The sample data used were 100 tweets data which were then scraped in the period January 2022 – May 2022. The processing was done using Python programming and Jupyter Lab tools. Before doing the analysis, do preprocess to eliminate unnecessary words and information so that the level of accuracy of the results of this Twitter sentiment classification can provide a closer picture of reality. As for the results of the grouping carried out positive sentiment in as many as 40 data tweets and negative sentiment in as many as 60 data tweets. The classification test results on tweets data with a good level of accuracy of 92%. These results are expected to be a reference for future researchers who want to improve accuracy or analysis results.
Keyword: Support Vector Machine, SVM Method, Twitter Sentiment, Election Postponement.

## ABSTRAK
Machine learning sangat berperan penting dalam pengelolaan isu-isu penting utnuk melakukan klasifikasi maupun prediksi  terhadap  informasi  yang  berkembang    menjelang  Pemilihan  Umum  di  Indonesia.  Terutama  dalam mengetahui sentimen masyarakat terhadap wacana Penundaan Pemilu 2024 melalui media sosial twitter. Sehingga perlu dilakukan analisis terhadap wacana tersebut dengan mengkategorikan bersifat positif atau negatif.  Model Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk menganalisis dan klasifikasi. Data sampel yang digunakan 100 data  tweets  yang  kemudian  discraping  pada  periode  Januari  2022  –  Mei  2022.  Pengolahannya    dengan pemrograman Python dan tools Jupyter Lab. Sebelum melakukan analisis terlebih dahulu melakukan preprosesing untuk  menghilangkan  kata  maupun  informasi  yang  tidak  diperlukan.  Sehingga  tingkat  keakurasian  dari  hasil klasifikasi sentimen Twitter ini dapat memberikan gambaran yang lebih mendekati pada kenyataannya. Adapun hasil dari pengelompokan yang dilakukan sentimen positif sebanyak 40 data tweets dan sentimen negatif sebanyak 60 data tweets. Hasil pengujian klasifikasi pada data tweets degnan tingkat akurasi yang baik sebesar 92%.  Dari hasil ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi peneliti berikutnya yang ingin meningkatkatkan akurasi ataupun hasil analisis.
Kata Kunci: Support Vector Machine, Metode SVM, Sentimen Twitter, Penundaan Pemilu.

## PENDAHULUAN
Media  sosial  Twitter  merupakan  media  yagn digunakan untuk berkomunikasi dalam bentuk teks atau yang biasa dikenal dengan istilah tweet , dan dapat juga mengunggah  media  berupa  foto  dan  video.  Twitter memiliki  206  juta  pengguna  aktif  secara  global  dan indonesia  sendiri  menyumbang  sebesar  18,4  juta pengguna dari total keseluruhan menjadikan Indonesia berada di peringkat 5 negara pengguna Twitter terbesar di dunia (Databooks, 2022). Salah satu isu yang muncul pada trending topic Twitter di awal tahun 2022 adalah tentang  “Wacana  Penundaan  Pemilu  2024”.  Ada
beberapa perdebatan pro dan kontra terjadi di kalangan masyarakat,  ada  yang  beranggapan  bahwa  wacana tersebut  melanggar  konstitusi  serta  dapat  membuat situasi  perpolitikan  dan  demokrasi  yang  tidak  sehat. Upaya agar megetahui pendapat masyarakat tentang isu ini  perlu  dilakukan  analisis  analisis  sentimen  melalui media  sosial  Twitter.  Analisis  Sentimen  merupakan bidang yang berfokus pada pemanfaatan teknik Natural Language  Proccesing dan Text  Mining (Pasek, Mahawardana, Arya, Agus, & Pratama, 2022) . Adapun tujuannya adalah untuk menentukan dan menganalisis opini dari suatu dokumen, teks atau serangkain kalimat
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
dengan  topik  tertentu.  Analisis  sentimen  ini  dapat menentukan  pendapat  atau  opini  dari  suatu  teks  atau dokumen kedalam kelas positif, netral, maupun negatif. Berbagai  penelitian  bidang  analisis  sentimen  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu  dengan tujuan  untuk  memperoleh  informasi  dari  suatu kumpulan  dataset  terhadap  penilaian  subjek  yang diteliti  (Perdana,  Hermawan,  &  Avianto,  2022).  Juga sudah digunakan untuk menganalisa opini masyarakat di  Twitter  terhadap  wacana  pemindahan  ibu  kota Indonesia (Arsi & Waluyo, 2021).
Dari  uraian  sebelumnya  tentang  analisis sentimen,  maka  perlu  diteliti  lebih  mendalam  agar menghasilkan  analisis  dan  klasifikasi  sentimen/opini pengguna Twitter terhadap wacana penundaan pemilu 2024  di  Indonesia  degnan  metode SVM. Sehingga peranan  dari  kecerdasan  buatan  melalui  machine learning  dapat  membantu  para  pegnambil  keputusan untuk  membuat  kebijakan  terhadap  peraturan  dan pendapat masyarakat.

## KAJIAN LITERATUR
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  klasifikasi pada  dokumen  bahasa  indonesia  telah  dipublikasi seperti penelitian klasifikasi kedalam kelas positif dan negatif  menggunakan  alogritma Support  Vector Machine ,  yang  dimana  hasil  pengujian  klasifikasi dengan  metode SVM didapatkan  nilai  akurasinya sebesar  96,68%  (Arsi  &  Waluyo,  2021).  Pada  tahun 2021 dilakukan penelitian untuk menganalisa pendapat masyarakat  di  Twitter  mengenai  layanan  Telkomsel (Kevin Perdana, Titania Pricillia, & Zulfachmi, 2021). Penelitian  ini  membandingkan  penggunaan  metode Unsupervised  Learning yaitu TextBlob dengan algoritma Support Vector Machine
untuk mengklasifikasi  sentimen,  hasilnya  terbukti  metode SVM melakukan klasifikasi lebih baik dengan akurasi sebesar  75%.  Penelitian  lainnya  tahun  2022  yaitu dengan menganalisis sentimen opini pengguna Twitter terhadap kinerja dari Gojek/Gofood. Penelitian tersebut menggunakan  dua  metode  klasifikasi  yaitu  Naïve Bayes dan SVM untuk dibandingkan nilai akurasinya mana  yang  paling  baik,  hasil  akhirnya  didapatkan akurasi  metode  SVM  yang  paling  baik  yakni  sebesar 83%  sedangkan  Naïve  Bayes  sebesar  74,6%  (Petiwi, Triayudi,  &  Sholihati,  2022).  Penelitan  sebeumnya sangat membantu untuk penelitian saat ini karena akan menambah akurasi dan hasil yang lebih maksimal jika karena  adanya  penambahan  parameter  pada  metode yang digunakan. Teknik yang digunakan adalah teknik dari  Natural  Languange  Proccesing  dan  Text  Mining (Khomsah  &  Agus  Sasmito  Aribowo,  2020),  yang
tujuannya adalah menentukan dan menganalisis opini dari  suatu  dokumen,  teks  atau  serangkain  kalimat dengan  topik  tertentu  (Manalu,  Rajagukguk, Siringoringo,  Siahaan,  &  Sihombing,  2019).  Support Vector  Machine  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi supervised  learning  pada  machine  learning  (Manalu, Zarlis, Mawengkang, & Sitompul, 2020; Song & Heo, 2022). Metode ini awalnya memiliki prinsip linear yang kemudian  sudah  berkembang  menjadi  dapat  bekerja pada masalah non-linear dengan memasukkan konsep kernel  pada  ruang  yang  berdimensi  tinggi,  tugas  atau tujuan  utama  dari  metode  ini  adalah  mencari hyperplane  (pembatas)  dan  memaksimalkan  jaraknya antar kedua kelas yang diberi label ( 荒牧 , 今井 , 美代 , & 大江 , 2008).

## METODE PENELITIAN Alur Proses Penelitian
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini  dirancang suatu  alur  proses  tahapan  penelitian  agar  sesuai  dan terstruktur, flowchart alur  proses  penelitian  dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian

## Penarikan Data
Penarikan  data tweet adalah  menggunakan teknik scraping dengan tools  snscrape pada library bahasa pemrograman python , data tweet yang diambil adalah  yang  berbahasa  Indonesia  dengan  kata  kunci “Tunda Pemilu”. Dataset disimpan dalam format xlsx yang  kemudian  nantinya  akan  diproses  pada  tahapan berikutnya.

## Preproccesing Text
Dataset  yang  telah  terkumpul  sebelumnya merupakan  data  yang  belum  terstruktur  dengan  baik, sehingga diperlukan tahapan penting pada bidang text mining yang disebut dengan istilah preproccesing text dimana  bermaksud  mengolah  data  awal  yang  masih belum terstruktur dengan baik untuk dijadikan sebuah data yang terstruktur agar dapat dikenali dan diterapkan kedalam beberapa metode text mining yang ada, adapun
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
keempat  langkah  utama  dalam preproccesing biasa disebut  dengan  istilah case  folding , tokenizing , stop- word removal dan stemming (Nugroho, 2019).

## Pelabelan Data
Pelabelan  data tweet pada  penelitian  ini  hanya membagi  kedalam  kelas  positif  dan  negatif  dimana parameter  nilai  label  positif  adalah  kalimat  yang mengandung  kata-kata  pujian,dukungan  dan  lainnya sedangkan  label  negatif  adalah  kalimat  yang mengandung  kata-kata  hinaan,  cacian  dan  ejekan. Adapun ketentuan dalam pemberian label pada kalimat data tweet adalah  dengan  mengamati  keseluruhan kalimat,  jika  kata-kata  positif  lebih  mendominasi daripada kata negatif maka kalimat tersebut diberikan label  positif  (1)  dan  jika  sebaliknya  diberikan  label negatif (-1).

## Pembobotan Data
Penerapan  metode TF-ID ( Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency )  pada  penelitian  ini adalah  bertujuan  dalam  pembobotan  data  yang mengubah suatu kata dalam dokumen kedalam bentuk numerik,  dimana  tugas  utama  dari  algoritma TF-IDF adalah sebagai pencarian seberapa sering kemunculan suatu kata dalam dokumen/dataset (Nurjannah & Fitri Astuti,  2013).  Rumus  algoritma TF-IDF seperti  pada persamaan (1) berikut :
W dt = tf dt * IDF dt (1) Ket : W dt =  nilai dokumen ke…d pada kata ke…t tf dt =  banyak jumlah kata dalam dokumen IDF td = 𝑙𝑜𝑔 ( ! "# ) df=  banyak jumlah dokumen pada kata yang dicari n =  banyak jumlah dokumen
Pemodelan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Sebelum  proses  klasifikasi  menggunakan metode SVM pembagian dataset dibagi menjadi 2 yaitu dengan  skenario  80%  data training dan  20%  data testing ,  data training berguna  untuk  melatih  dan membangun  model  dari  metode SVM sedangkan  data testing untuk sebagai data pengujian yang memberikan hasil  klasifikasi  kedalam  kelas  positif  dan  negatif berdasarakan  model  yang  telah  dibentuk  dari  data training sebelumnya.
Metode SVM merupakan salah satu metode Supervised Learning dari  bidang Machine  Learning yang  umum digunakan metode ini awalnya memiliki prinsip linear yang  kemudian  sudah  berkembang  menjadi  dapat
bekerja pada masalah non-linear dengan memasukkan konsep kernel pada ruang yang berdimensi tinggi, tugas atau  tujuan  utama  dari  metode  ini  adalah  mencari hyperplane  (pembatas)  dan  memaksimalkan  jaraknya (margin) antar kedua kelas yang diberi label [10]. Adapun  tahapan  dalam  perhitungan  metode Support Vector  Machine dengan  menggunakan  fungsi  kernel adalah dengan beberapa langkah sebagai berikut :
• Menentukan nilai α = 0.5, C = 1, λ = 0.5, gamma = 0.5 dan epsilon = 0.001
• Menghitung matriks dengan persamaan (2) :
𝐷𝑖𝑗 = 𝑦𝑖𝑦𝑗 ( 𝐾 ( 𝑥 $ ∙ 𝑥 % )  +  λ 2 (2) Ket :
𝐷𝑖𝑗 :  matriks data ke…ij 𝑦𝑖 :  label data ke…i 𝑦𝑗 :  label data ke…j λ                 :  lamda 𝐾 ( 𝑥 $ ∙ 𝑥 % )    : fungsi kernel
• Persamaan (3) untuk perhitungan nilai error :
𝐸𝑖 = ∑ 𝑛 =1 𝛼𝑖 𝐷𝑖𝑗 (3) • Perhitungan  untuk  nilai  delta  alpha  dengan persamaan (4) :
𝛿𝛼𝑖 = min{ 𝑚𝑎𝑥 [ 𝛾 (1 − 𝐸𝑖 ), − 𝛼𝑖 ], 𝐶 − 𝛼𝑖 } (4)
Keterangan :
𝐸𝑖 :  nilai error pada data ke…i 𝛾 :  tingkat pembelajaran max(i) Dij :  nilai maksimum matriks hessian
• Menghitung nilai alpha baru dengan persamaan (5):
𝛼𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛿𝛼𝑖 (5) • Persamaan (6) untuk mencari nilai bias ( b ) : 𝑏 = − & ' [W * 𝑥 + +  W * 𝑥 − ]                (6)
• Pengujian terhadap data uji
• Perhitungan  keputusan  dengan  menggunakan persamaan (7), penentuan kelas positif adalah jika hasil  perhitungan  keputusan  memiliki  nilai  lebih besar  sama  dengan  0  maka sign  h(x) adalah  1, sedangkan  jika  hasil  perhitungan  keputusan memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  0  maka sign  h(x) adalah -1.
ℎ( 𝑥 ) = ∑ 𝛼i 𝑦i 𝐾(𝑥, 𝑥i) + 𝑏 ( $)& (7)
Pengujian dan Evaluasi Model Klasifikasi SVM Pengujian  dan  evaluasi  model  klasifikasi SVM pada  penelitian  ini  menggunakan  metode confusion matrix untuk  mengukur  hasil  perbandingan  dari klasifikasi yang dilakukan oleh sistem (model) dengan klasifikasi  yang  sebenarnya  [11].  Dalam confusion
matrix terdapat  berbagai  performance  matrix  yang umum  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  sistem (model) seperti accuracy , precision , recall dan f1-score . Adapun  untuk  menghitung  akurasi  adalah  dengan persamaan (8) :
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = *+,*- *+,*-,.+,.- (8)

## PEMBAHASAN
Pengumpulan Data Tweet Data tweet diambil  dari  media  sosial  Twitter dengan  teknik scraping menggunakan tools  snscrape pada  pemrograman python menggunakan  kata  kunci “Tunda Pemilu” dari periode bulan Januari 2022 – Mei 2022.  Data tweet yang  terkumpul  pada  penelitian  ini adalah  sebanyak  3681  data,  dikarenakan  adanya keterbatasan  pada  penelitian  ini  sehingga  data  yang digunakan  untuk  proses  tahapan  selanjutnya  adalah hanya  sebanyak  100  sampel  data tweet .  Sampel  data tweet dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Tweet
No. Tweet 1 PKS  Tolak  Wacana  Tunda  Pemilu  2024 https://t.co/vr2PUEpX8r 2 PKS  Tegaskan  Tolak  Usulan  Tunda  Pemilu  dan Perpanjangan Masa Jabatan Presiden https://t.co/64Ae4FOqGX 3 Muncul  Ide  Tunda  Pemilu,  KSPSI:  Jangan Lempar Wacana yang Cuma Buat Gaduh, Buruh Sudah  Pasti  Menolak  https://t.co/KbVhMxxTgD lewat @wartakotalive
4 BAWA  ASPIRASI  RAKYAT..!  PKB  ke Megawati: Izinkan Dengan Segala Hormat Kami Lanjutkan Wacana Tunda Pemilu! https://t.co/JrhyWfCITY 5 Ga punya stok wacana yg lebih cerdas mas? PKB ke  Megawati:  Izinkan  dengan  Segala  Hormat Kami  Lanjutkan  Wacana  Tunda  Pemilu  - https://t.co/rJfBvFtMYA

## Preproccesing Data
Setelah  data tweet telah  diperoleh  tahapan selanjutnya merupakan preproccesing yang tujuannya untuk  menghasilkan  data  yang  bersih  dan  terstruktur dengan baik, dimana langkah awalnya adalah :
• Case Folding : berfungsi untuk mengubah seluruh jenis  huruf uppercase (huruf  besar)  menjadi lowercase (huruf  kecil),  dan  juga  pada  tahap  ini dilakukan  pembersihan  terhadap emoticon , url , hashtag , angka, RT , tag/add ‘@’ dan tanda baca.
• Tokenizing : untuk memecah kalimat pada dataset menjadi per-kata yang disebut dengan tokens
• Stop-word  Removal :  untuk  menghapus  kata-kata umum, imbuhan yang tidak memiliki arti/sentimen dan  juga  menghapus  kata-kata  singkat/gaul  yang
tidak  terdapat  dalam  kamus  bahasa  Indonesia seperti kata “di”,”yang”,”ada” dan lainnya
• Stemming : berfungsi untuk mengembalikan suatu kata kedalam bentuk akarnya ( root ) Adapun sampel data hasil preproccesing dapat dilihat dalam Tabel 2.
Tabel 2. Sampel Data Tweet Hasil Preproccesing
No. Tweet 1 tolak wacana tunda
2 tegas tolak usul tunda presiden
3 muncul  ide  tunda  lempar  wacana  gaduh  buruh tolak
4 bawa  aspirasi  rakyat  izin  hormat  lanjut  wacana tunda
5 wacana cerdas izin hormat lanjut wacana tunda

## Pelabelan Data Tweet
Pelabelan  100  sampel  data tweet dilakukan secara manual dalam penelitian ini, dengan mengamati keseluruhan  kalimat  dengan  memperhatikan  tiap sentimen kata yang ada. Pelabelan kelas hanya dibagi kedalam dua kelas yaitu sentimen positif (1) dan negatif (-1),  hasil  keseluruhan  pelabelan  data tweet dalam penelitian  ini  adalah  40  data  dilabeli  bersentimen positif  dan  60  data  dilabeli  bersentimen  negatif. Gambar  2  merupakan  diagram  lingkaran/pie  hasil pelabelan manual data tweet sebanyak 100 sampel.
Gambar 2. Diagram Pelabelan Manual Data Tweet

## Pembobotan TF-IDF
Penggunaan  algoritma TF-IDF diperlukan untuk memperoleh bobot nilai terhadap satu dokumen, berupa  bentuk  kalimat  untuk  dirubah  menjadi  dalam bentuk  numerik/angka  agar  dapat  diproses  ptahapan selanjutnya yaitu pengklasifikasian. Sampel data tweet yang  digunakan  untuk  perhitungan TF-IDF dengan rumus  (1)  adalah  5  sampel  data tweet hasil  dari preproccesing sebelumnya pada Tabel 2.
Tabel 3. Hasil Pembobotan TF-IDF T TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 T1 0.204 0.204 0.204 0 0 T2 0.096 0 0.096 0.096 0.192 T3 0 0 0 0 0 T4 0 0.698 0 0 0 T5 0 0.698 0 0 0 T6 0 0.698 0 0 0 T7 0 0 0.698 0 0 T8 0 0 0.698 0 0 T9 0 0 0.698 0 0 T10 0 0 0.698 0 0 T11 0 0 0.698 0 0 T12 0 0 0 0.698 0 T13 0 0 0 0.698 0 T14 0 0 0 0.698 0 T15 0 0 0 0.397 0.397 T16 0 0 0 0.397 0.397 T17 0 0 0 0.397 0.397 T18 0 0 0 0 0.698 y -1 -1 -1 1 1
Tabel 3 menunjukkan terdapat variabel T yang merupakan sebagai istilah dari term atau kumpulan kata dari kelima data tweet hasil preprocessing diatas yang terdapat  sebanyak  18 term /kata  sedangkan  variabel  y merupakan  label  sentimen  dari  kelima  data tweet tersebut.

## Klasifikasi Metode SVM
Sebelum melakukan klasifikasi dengan metode SVM ditentukan  terlebih  dahulu  pembagian  dataset yaitu dengan skenario 80% data training /latih (80 data) dan  20%  data testing /uji  (20  data).  Pengklasifikasian dengan  metode SVM adalah  dengan  memanfaatkan hasil dari vektorisasi atau pembobotan kata yang telah dilakukan  pada  tahapan  proses TF-IDF terhadap  5 sampel  data tweet sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini proses  klasifikasi SVM menggunakan  fungsi  kernel, yang dimana setiap data akan dihitung terhadap data itu sendiri  dan  antara  data  lainnya,  fungsi  kernel  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Fungsi Kernel D1 D2 D3
D4 D5
D 1 K(D1, D1) K(D1, D2) K(D1, D3) K(D1, D4) K(D1, D5) D 2 K(D2, D1) K(D2, D2) K(D2, D3) K(D2, D4) K(D2, D5) D 3 K(D3, D1) K(D3, D2) K(D3, D3) K(D3, D4) K(D3, D5) D 4 K(D4, D1) K(D4, D2) K(D4, D3) K(D4, D4) K(D4, D5) D 5 K(D5, D1) K(D5, D2) K(D5, D3) K(D5, D4) K(D5, D5)
Perhitungan  data  pada  fungsi  kernel  adalah  sebagai berikut :
K(D1,D1)  =  (0.204  ×  0.204)+(0.096  ×  0.096)+(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)+(0 × 0) +(0 × 0)  = 0.050 Seluruh  data  dihitung  terhadap  data  itu  sendiri  dan dengan data yang lain, yang dimana pada Tabel 4 diatas terdapat  sebanyak  5  data  yang  kemudian  hasil  akhir keseluruhan perhitungan fungsi kernelnya menghasilkan matriks ordo 5x5 yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Fungsi Kernel D1 D2 D3 D4 D5 D1 0.050 0.041 0.050 0.009 0.018 D2 0.041 1.503 0.041 0 0 D3 0.050 0.041 2.486 0.009 0.018 D4 0.009 0 0.009 1.943 0.491 D5 0.018 0 0.018 0.491 0.996
Langkah  berikutnya  setelah  didapatkan  hasil seluruh  perhitungan  fungsi  kernel  adalah  melakukan perhitungan  matriks  dengan  persamaan  (2)  sebagai berikut :
(D1,D1) = (-1)(-1)(0.050)+0.25 = 0.3
Perhitungan  dilakukan  pada  setiap  data seterusnya yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Matriks
D1 D2 D3 D4 D5 D1 0.3 0.291 0.3 0.241 0.232 D2 0.291 1.753 0.291 0.25 0.25 D3 0.3 0.291 2.736 0.241 0.232 D4 0.241 0.25 0.241 2.193 0.741 D5 0.232 0.25 0.232 0.741 1.246
Selanjutnya  adalah  mencari  nilai error menggunakan  persamaan  (3)  dengan  perhitungannya sebagai berikut:
D1 = (1)(0.5)(1.364) = 0.682 Hasil keseluruhan perhitungan error setiap data dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai Error Dokumen Error D1 0.682 D2 1.4 D3 1.9 D4 1.833 D5 1.350
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
Berikutnya  adalah  tahapan  mencari  nilai  dari delta  alpha menggunakan  persamaan  (4),  berikut adalah perhitungannya : D1 = min { max [0.5(1 – 0.682), −0.5], 1− 0.5} = min { max [0.159, −0.5],0.5}
= min [0.159, 0.5] = 0.159
Adapun  hasil  perhitungan  data  lainnya  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Nilai Delta Alpha Dokumen Delta Alpha D1 0.159 D2 − 0.2 D3 − 0.45 D4 − 0.416 D5 − 0.175
Selanjutnya  adalah  tahapan  menghitung  nilai alpha baru dengan persamaan (5) sebagai berikut : D1 = 0.5 + 0.159 = 0.659
Tabel  9  merupakan  hasil  perhitungan  data lainnya.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Alpha Baru Dokumen Alpha Baru D1 0.659 D2 0.3 D3 0.05 D4 0.084 D5 0.325
Sebelum  masuk  pada  tahapan  pencarian  nilai bias terlebih dahulu menentukan nilai W dimana : 𝑊 , adalah  bobot dot  product dengan  nilai alpha terbesar pada kelas positif 𝑊 / adalah  bobot dot  product dengan  nilai alpha terbesar pada kelas negatif perhitungannya adalah sebagai berikut : W * 𝑥 + = (0.659 × (-1) × 0.018) + (0.3 × (-1) × 0) + (0.05 × (-1) × 0.018) + (0.084 × 1 × 0.491) + (0.325 × 1 × 0.996) = 0.352 W * 𝑥 − = (0.659 × (-1) × 0.050) + (0.3 × (-1) × 0.041) + (0.05 × (-1) × 0.050) + (0.084 × 1 × 0.009) + (0.325 × 1 × 0.018) = − 0.041
Setelah  nilai dot  product kelas  positif  dan negatif  telah  didapatkan,  maka  selanjutnya  mencari nilai  bias  ( 𝑏 )  dengan  menggunakan  persamaan  (6) perhitungannya sebagai berikut :
𝑏 = − & ' (0.352 + (− 0.041))
𝑏 = − 0.155
Setelah  didapatkan  nilai  α,  w,  dan  b  maka berikutnya dapat dilakukan pengujian pada sampel data uji dengan kalimat sebagai berikut : Dx = “izin hormat lanjut wacana tunda”
Saat dipecah kalimat dari data uji mengandung term /kata  ‘izin’,  ‘hormat’,  ‘lanjut’,  ‘wacana’  dan ‘tunda’ dan dimasukkan kedalam bentuk vector untuk proses klasifikasi yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Sampel Data Uji D TF-IDF y D x T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 ? 0 0.07 0 0 0 0 0 0 0 T 10 T 11 T 12 T 13 T 14 T 15 T 16 T 17 T 18 0 0 0 0 0 0.3 0.3 0.3 0
Langkah  awal  dalam  menguji  adalah  dengan menghitung dot  product data  uji  dengan  semua  data latih menggunakan fungsi kernel dengan perhitungannya adalah sebagai berikut : K(x,y) = x,y dimana x = data uji y = data latih

## Berikut perhitungannya :
D1  =  (0  ×  0.204)+(0.079  ×  0.096)+(0  ×  0)+(0  × 0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)+(0  × 0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)+(0  ×  0)  (0  × 0)+(0.301 × 0)+(0.301 × 0)+(0.301 × 0)+(0 × 0)  = 0.007
Hasil  keseluruhan  perhitungan dot  product antara  data  uji  dengan  data  latih  dapat  dilihat  pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Dot Product Data Uji
dengan Data Latih Dokumen Dot Product D1 0.007 D2 0 D3 0.007 D4 0.366 D5 0.373 Tahapan berikutnya adalah melakukan perhitungan fungsi keputusan menggunakan persamaan (7) dengan perhitungannya sebagai berikut:
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
ℎ( 𝑥 )  =  sign((0.659  ×  (-1)  ×  0.007)  +  (−0.155)  +
(0.3 × (-1) × 0) + (−0.155) + (0.05 × (-1) × 0.007) + (−0.155) + (0.084 × 1 × 0.366) +  (−0.155)  +  (0.325  ×  1  ×  0.373)  + (−0.155)) = − 0.627 = sign(− 0.627) = − 1
Berdasarkan dari perhitungan fungsi keputusan terhadap data uji maka nilai h(x) sign data uji tersebut diklasifikasi kedalam kelas (− 1).

## Pengujian dan Evaluasi Model SVM
Pengujian  model  SVM  dilakukan  dengan tujuan untuk mengetahui seberapa baik performa model SVM yang telah dibentuk sebelumnya pada 80% data training (80 data) dalam mengklasifikasi terhadap 20% data uji (20 data). Pengujian model SVM pada sistem yang  dibangun  adalah  menggunakan  confusion matrix  yang  dimana  didapatkan  hasil  akurasinya sebesar 90% seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengujian Model SVM
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi terhadap model SVM dengan maksud untuk meninjau atau mengukur hasil pengklasifikasian dari model yang telah  dibentuk  dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya. Evaluasi dilakukan dari hasil confusion matrix bentuk ordo  2  x  2  yang  telah  diperoleh  sebelumnya,  seperti yang dapat dilihat lebih jelas pada Gambar 3.
Gambar  3  merupakan  hasil  perbandingan informasi  klasifikasi  model SVM ( Support  Vector Machine ) (Herdiawan, 2016) oleh sistem menggunakan metode confusion matrix, dengan penjelasannya adalah sebagai berikut :
• Pada  bagian  yang  terdapat  angka  11  adalah merupakan  hasil  dari True  Positive (TP)  yang mengklasifikasi data kedalam kelas positif dengan tepat.
• Pada  bagian  yang  terdapat  angka  7  adalah merupakan  hasil  dari True  Negative (TN)  yang mengklasifikasi data kedalam kelas negatif dengan tepat.
• Pada  kedua  bagian  yang  terdapat  angka  1 merupakan  hasil  dari False  Positive (FP)  yang mengklasifikasi  data  tidak  tepat  kedalam  kelas positif  yang  kelas  sebenarnya  adalah  negatif  dan False  Negative (FN)  yang  mengklasifikasi  data tidak  tepat  kedalam  kelas  negatif  yang  kelas sebenarnya adalah positif.
Pada pengujian akurasi model SVM sebelumnya oleh sistem diperoleh nilai akurasi sebesar 90%, untuk dapat  mengukur  kebenaran  dari  hasil  akurasi  model SVM tersebut  maka  dilakukan  perhitungan  akurasi secara  manual  menggunakan  persamaan  (8)  sebagai berikut :
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
= &&,0 &&,0,&,& = 18 20 × 100%
=  90 %
Berdasarkan  perhitungan  secara  manual  yang dilakukan  didapatkan  hasil  yang  sama  tepat  dengan perhitungan  melalui  sistem,  nilai  akurasi  dari  suatu model perlu diketahui agar dapat dinilai seberapa tinggi kemampuan  sistem  atau  model  tersebut  dalam mengklasifikasi  sebuah  data  dengan  benar.  Model klasifikasi SVM yang  dibangun  pada  penelitian  ini terbukti dapat mengklasifikasi data tweet dengan baik yakni dengan tingkat keakurasiannya sebesar 90%.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan dengan  metode Support  Vector  Machine pada  data tweet sebanyak 100 sampel, terbukti metode ini dapat menghasilkan klasifikasi pada tingkat akurasi sebesar 90%.  Hasil  pelabelan  sentimen  dengan  manual  yang dilakukan  oleh  peneliti  pada  100  sampel  data tweet , diperoleh sentimen positif sebanyak 40 data tweet dan sentimen negatif sebanyak 60 data tweet . Maka respon
dari masyarakat terhadap opini ini cenderung negatif ta kurang  sependapat  dengan  wacana  penundaan pelaksanaan  pemilu  pada  tahun  2024.  Agar  hasil penelitian  ini  dapat  meningkat  pada  masa  berikutnya perlu  dilakukan  penambahan  parameter  ataupun penambahan  pada  proses  pembentukan  model klasifikasi.  Serta  meningkatkan  kualitas  preprosesing supaya  mudah  mengenali slang  word (kata  gaul)  dan short form (kata singkat) yang belum masuk di kamus bahasa Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
Arsi, P., & Waluyo, R. (2021). Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (1), 147. https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944
Databooks. (2022). Mayoritas Warga Tidak Mau Tunda Pemilu 2024. Herdiawan. (2016). Analisis Sentimen Terhadap Telkom Indihome Berdasarkan Opini Publik Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika (KOMPUTA) .
Kevin Perdana, Titania Pricillia, & Zulfachmi. (2021). Optimasi Textblob Menggunakan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen (Studi Kasus Layanan Telkomsel). Jurnal Bangkit
Indonesia , 10 (1), 13–15. https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v10i1. 120 Khomsah, S., & Agus Sasmito Aribowo. (2020). Model Text-Preprocessing Komentar Youtube Dalam Bahasa Indonesia. Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi, RESTI , 4 (10), 648–654. Manalu, D. R., Rajagukguk, E., Siringoringo, R.,
Siahaan, D. K., & Sihombing, P. (2019). The Development of Document Similarity Detector by Jaccard Formulation. 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , (1), 1–
3. IEEE.
Manalu, D. R., Zarlis, M., Mawengkang, H., & Sitompul, O. S. (2020). Forest Fire Prediction in Northern Sumatera using Support Vector Machine Based on the Fire Weather Index. AIRCC Publishing Corporation , 10 (19), 187– 196. https://doi.org/10.5121/csit.2020.101915
Nugroho, K. S. (2019). Dasar Text Preprocessing dengan Python. Nurjannah, M., & Fitri Astuti, I. (2013). PENERAPAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) UNTUK TEXT MINING Mahasiswa S1 Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Mulawarman Dosen Program Studi Ilmu Komputer FMIPA
Universitas Mulawarman. Jurnal Informatika Mulawarman , 8 (3), 110–113.
Pasek, P., Mahawardana, O., Arya, G., Agus, I. P., & Pratama, E. (2022). Analisis Sentimen Berdasarkan Opini dari Media Sosial Twitter terhadap “ Figure Pemimpin ” Menggunakan Python. JITTER-Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer , 3 (1), 810–820. Perdana, A., Hermawan, A., & Avianto, D. (2022).
Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 11 (2), 195–200. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i2.1412 Petiwi, M. I., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2022). Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (1), 542. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3530
Song, I. J., & Heo, W. (2022). Improving insurers’ loss reserve error prediction: Adopting combined unsupervised-supervised machine learning techniques in risk management. Journal of Finance and Data Science , 8 , 233–254. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.09.003 荒牧英治 , 今井健 , 美代賢吾 , & 大江和彦 . (2008). Support Vector Machine を用いた医学用語の 表記ゆれ解消 . 言語処理学会 , 135–138.