## SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM
Auliya Rahman Isnain 1) , Adam Indra Sakti 2) , Debby Alita 3) , Nurman Satya Marga 4)
1,2,3,4 Program Studi S1 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2,3,4 Jl.ZA.Pagaralam No.9-11 Kedaton Bandarlampung Email: 1 auliyarahman@teknokrat.ac.id, 2 adamindrasakti8@gmail.com , 3 debbyalita@teknokrat.ac.id

## Abstract
Social  media  makes  people  experience  a  shift  in  behavior,  both  culture,  ethics,  and  existing  norms  so  that  they  can express  their  opinions.  The  opinion  is  an  opinion  from  the  public's  thinking  about  a  problem  that  is  happening, currently, Indonesia is being faced with a problem regarding the Covid-19 virus which has taken so many lives so that people issue their opinions about the virus and the policies implemented by the government to deal with the virus. This study  aims  to  determine  how  public  sentiment  is  on  policies  that  will  be  carried  out  by  the  government  regarding lockdown policies or large-scale social restrictions using the Support Vector Machine method with the extraction of the TF-IDF feature with testing which will see the accuracy, precision, recall, and F1-Score values. . The use of the Support Vector Machine method and feature extraction with TF-IDF which divides the class into positive sentiment 68.75% and negative 31.25% results in an accuracy value of 74%, precision of 75%, recall of 92% and F1-Score of 83 %.
Keyword: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Tf-idf, Twitter, Lockdown, Covid-19

## Abstrak
Media sosial menjadikan masyarakat mengalami pergeseran perilaku baik budaya, etika dan norma yang ada, sehingga mereka dapat mengeluarkan opini-opini yang mereka miliki. Opini merupakan suatu pendapat dari pemikiran masayarakat mengenai suatu permasalahan yang sedang terjadi, saat ini  Indonesia  sedang  dihadapkan  oleh  masalah  mengenai  virus  Covid-19  yang  memakan  begitu banyak korban jiwa sehingga masyarakat mengeluarkan opini mereka mengenai virus tersebut dan kebijakan yang dilakukan pemerintah menghadapi virus tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  sentiment  publik  terhadap  kebijakan  yang akan  dilakukan  pemerintah  mengenai  kebijakan  lockdown  ataupun  pembatasan  sosial  berskala besar menggunakan metode Support Vector Machine denga ekstraksi fitur tf-idf dengan pengujian yang nantinya akan dilihat bagaimana nilai accuracy, precision, Recall dan F1-Score. Penggunaan metode Support Vector Machine dan ekstraksi fitur dengan tf-idf yang membagi kelas menjadi sentiment positif 68,75% dan negative 31,25% menghasilkan nilai accuracy sebesar 74%, precision sebesar 75%, recall sebesar 92% dan F1-Score sebesar 83%.
Kata Kunci: Sentiment Analisis, Support Vector Machine, Tf-idf, Twitter, Lockdown,Covid-19

## 1. Pendahuluan
Lahirnya  media  sosial  menjadikan  pola  perilaku masyarakat mengalami pergeseran baik budaya, etika dan norma  yang  ada,  sehingga  dari  berbagai  kalangan  dan usia  semua  masyarakat  Indonesia  memiliki  dan menggunakan  media  sosial  sebagai  salah  satu  sarana guna  memperoleh  dan  menyampaikan  informasi  ke masyarakat  [1].  Saat  ini  media  sosial  sebagai  media
komunikasi  telah  menjadi  bagian  penting  dalam kehidupan  masyarakat  luas  sehari-hari  [2],  dengan munculnya  media  sosial  telah  merubah  cara  pemikiran sesorang  dalam  mengekspresikan  pendapat.  Selain  itu, teknologi  internet  juga  berperan  aktif  dalam  masyarakat mengakses informasi dari manapun[3]. Dari hasil survey yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  tahun  2018,  mengungkapkan bahwa jumlah penduduk Indonesia mencapai 264,16 juta
jiwa,  dari  jumlah  tersebut  sebanyak  171,17  juta  adalah pengguna  internet  atau  sebanyak  64,8  %  dari  populasi penduduk  Indonesia.  Meningkatnya  aktivitas    pengguna di  media  sosial  ini  tidak  menutup  kemungkinan  akan adanya  saran,  pendapat  ataupun  tanggapan  dari masyarakat  luas  mengenai  sesuatu  yang  sedang  terjadi [4]. Twitter  merupakan  media  sosial  yang  dapat  dipakai oleh  berbagai  pihak  untuk  mengekspresikan  pendapat mereka  secara  bebas  [5].  Saat  ini  Twitter  merupakan sebuah  media  sosial  yang  baik  untuk  memberikan pengaruh  dalam  penelitian  [6]  Namun  sejauh  ini  masih belum  banyak  aplikasi  dan  metode sentiment  analisis yang dikembangkan untuk bahasa Indonesia, hal tersebut yang  mendorong  perlunya  dilakukan sentiment  analisis untuk  dokumen  bahasa  Indonesia.  Penelitian  sentiment analisis  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sentiment mengenai  sesuatu  dengan  menggunakan  pendekatan dalam machine  learning yang  dikenal  dengan  nama support  vector  machine yang  dikhususkan  dengan dokumen  teks  berbahasa  Indonesia.  Pemilihan  metode support  vector  machine dalam  penelitian  ini  karena memiliki kemampuan generalisasi dalam mengklasifikasikan  suatu pattern ,  dan  tidak  termasuk data  yang  dipakai  dalam  fase  pembelajaran  metode tersebut [7] .

## 2. Landasan Teori
2.1 Text Mining
Text  mining merupakan  bagian  dari  data  mining, yaitu  proses  untuk  memperoleh  suatu  pengetahuan menggunakan seperangkat alat analisis dimana pengguna berinteraksi dengan sekumpulan dokumen dari waktu ke waktu. Seperti halnya data mining, text mining berusaha untuk  mengekstraksi  informasi  dari  suatu  sumber  data (sekumpulan  dokumen)  melalui  identifikasi  dan eksplorasi pola yang ada. Teks mining merupakan teknik yang  digunakan  untuk  menangani classification, information extraction dan information retrieval . Konsep teks  mining  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  yaitu dokumen  tekstual  dengan  tujuan  unuk  megkasifikasi doumen  yang  sesuai  dengan  topic  pembahasan. Perbedaan  antara data  mining dan text  mining terletak pada  prepocessing,  pada  data  mining  prepocessing berfokus  pada  penomoran  (indexing)  dan  normalisasi data,  sedangkan  text  mining  berfokus  pada  identifikasi dan ekstraksi fitur [8]

## 2.2 Text Preprocessing
Dalam  melakukan t ext  mining, text dokumen harus dilakukan  persiapan  terlebih  dahulu  sehingga  dapat digunakan  untuk  proses  utama.  Proses  mempersiapkan text atau data mentah ini disebut text preprocessing. Text preprocessing berfungsi  mengubah  data  yang  tidak terstruktur menjadi terstruktur (Han dan Kamber, 2006). Proses  yang  dilakukan  dalam  preprocessing  adalah sebagai berikut :
a. Case  folding ,  merupakan  proses  merubah  kalimat data teks menjadi seragam
b. Cleansing, yaitu proses membersihkan dokumen  dan menyeleksi  kata  yang  tidak  diperlukan  seperti  html, emoticon, hashtag, mention dan url.
c. Stopwords, yaitu  menghilangkan  kata  yang  kurang efektif
d. Steaming, yaitu  proses  untuk  menyaring  kata  yang terdapat  kata  sambung,  kata  ganti,  kata  depan, menjadi  kata  dasar  dengan  menghilangkan  awalan atau akhiran.
e. Tokenization, merupakan proses seleksi pemotongan kata  dalam  kalimat.  Diberikan  pemisah  seperti  tanda koma (,), titik (.), dan tanda pemisah lainnya.

## 2.3 Sentiment Analysis
Sentiment  Analisis adalah  sentiment  dari  teks subjektif  tersebut  menganalisis,  memproses,  meringkas dan proses  inferensial. Sentiment  analisis saat  ini dibagi menjadi penggunaan klasifikasi pembelajaran  mesin dan metode klasifikasi berdasarkan aturan, metode pembelajaran  mesin  menggunakan  kata  kata  emosi sebagai  klasifikasi  fitur,  dan  kamus  emosi  dapat digunakan  untuk  mewujudkan  pemilihan  karakteristik sentiment  dengan  cepat  dan  efisien.  Dalam  kombinasi dengan  pengklasifikasian  dalam  menyelesaikan  tugas metode  yang  umumnya  digunakan  adalah Naïve  Bayes (NB),  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Entropi Maksimum (EM) [9].

## 2.4 Support Vector Machine
Support  Vector  Machine merupakan  sistem pembelajaran  yang  menggunakan  hipotesis  berupa fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  fitur  yang  berdimensi tinggi  dan  dilatih  dengan  menggunakan  algoritma pembelajaran yang didasarkan dengan teori optimasi [10] Support Vector Machine diperkenalkan pertama kali oleh Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai  rangkaian  harmonis konsep  konsep  unggulan  dalam  bidang  pattern recognition  [11]  Tingkat  akurasi  pada  model  yang  akan dihasilkan  oleh  proses  peralihan  pada  svm  sangat bergantung  pada  fungsi  kernel  dan  parameter  yang digunakan.  Berdasarkan dengan karakteristiknya metode SVM  dibagi  menjadi  dua  yaitu  linear  dan  non  linear, SVM  linear  merupakan  data  yang  dipisahkan  secara linear  yaitu  memsiahkan  dua  kelas  pada  hyperplane dengan  soft  margin.  Sedangkan  non  linear  yaitu merupakan  fungsi  dari  kernel  trick  terhadap  ruang  yang berdimensi  tinggi  [12].  SVM  sangat  cepat  dan  efektif untuk  masalah  klasifikasi  teks,  dalam  istilah  geometris sebuah klasifikasi biner dapat dilihat sebagai hyperplane dalam  ruang  fitur  yang  memisahkan  tiitk-titik  yang mewakili  contoh  positif  dari  kategori  yang  mewakili keadaan negative. Klasifikasi ini dipilih selama pelatihan sebagai hyperplane unik  yang  memisahkan instance positif  yang  diketahui  dari instance negative,  dalam kalsifikasi  SVM  memiliki  keungulan  penting  dalam pendekatan  teorinya  yang  dibenarkan  atas  masalah
overfitting yang  memungkinkannya  bekerja dengan  baik [8].
Support  Vector  Machine menggunakan  2  titik  (vector) yang selanjutnya dua titik tersebut akan membentuk garis pembatas (sisi pembatas  jika 3 dimensi atau  lebih) garis pembatas yang dibentuk dari dau buah vector ini disebut hyperplane.
Gambar 1 Hyperplane memisahkan dua kelas.
Dua  titik  yang  menjadi  patokan  hyperplane disebut  dengan support  vector .  Dapat  dilihat  bahwa memiliki  dua  kelompok  data  yang  disebut  klasifikasi, kemudian tugas SVM adalah membagi dua kelompok ini sebaik  mungkin  atau  menentukan  hyperplane  terbaik, pembagian dimana garis batasnya dapat memisahkan dua kelompok  dengan  jarak  terjauh  antara  titik  terluar  di masing  masing  kelompok  dengan  garis  pembatas  itu sendiri[13].  Permasalahan  non  linear  dapat  diatasi dengan  memodifikasi trick  kernel ke  dalam  SVM  yang akan menjadi pemisah kelas atau hyperplane menjadi dua kelas  didalam  ruang  vector  dalam  penelitian  ini  kernel yang  akan  digunakan  adalah  kernel linear. Seperti  yang dapat dilihat persamaannya pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Rumus Kernel Jenis  Kernel Model Linear 𝐾(𝑥. 𝑥 ′ ) = 𝑥. 𝑥 ′ Polynomial
𝐾(𝑥. 𝑥 ′ ) = (𝑥. 𝑥 ′ + 𝑐) ′
RBF Gaussian 𝐾(𝑥. 𝑥 ′ ) = exp⁡(−𝛾||𝑥 − 𝑥 ′ || 2 )
Siqmoid 𝐾(𝑥. 𝑥 ′ ) = tanh(𝛼𝑥. 𝑥 ′ + 𝛽)
3. Metode Penelitian
Pada  Penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang
dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Tahapan Penelitian

## 3.1 Crawling
Crawling merupakan  proses  pengunduhan  data yang  berfungsi  sebagai  pengumpulan  dataset  dan menjadi  tahap  awal  dalam  penelitian  ini.  Data  yang dikumpulkan  berupa  data  tweet  berbahasa  Indonesia mengenai  kebijakan  lockdown  atau  pembatasan  wilayah yang dilakukan oleh pemerintah Jakarta demi menangani Covid-19.  Dari  hasil  pengambilan  data  tersebut  yang berjumlah  2000  data  yang  selanjutnya  perlu  dilakukan pengolahan  agar  menjadi  data  yang  lebih  mudah digunakan dalam proses sentiment analisis.
Tabel 2 Hasil Crawling Hasil Crawling @diaraherlina  :  Jangan  nunggu  korban lebih banyak gerak sekarang, tegas dan melihat visi yang lebih jauh #LockdownJakarta pic.twitter.com
Kesal  sama  para  pelanggar  psbb  !!
https://t.co/NfhnfMjtXw Haruskah Indonesia lockdown #lockdown Sebenernya  psbb  ini  efektif  gak  sih #lockdown #psbb
Indonesia terserah Dukung lockdown Jakarta !!

## 3.2 Preprocessing
Dalam  Preprocessing  data,  kita  perlu  melakukan pembersihan  data  dengan  tujuan  supaya  data  digunakan dapat  digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Adapaun
tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah Menghilangkan  teks  html, case  folding,  cleansing, stemming, stopword , dan tokenisasi.

## 3.3 Seleksi Fitur
Pada  tahap  ini  untuk  meningkatkan  kinerja classifier yang berguna untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi  waktu  komputasi.  Dalam  hal  ini  fitur  yang digunakan yaitu TF-IDF. Dapat dilihat pada Tabel 3 data training.
Tabel 3 Data Training Dokumen Tweet D1 jangan nunggu korban lebih banyak gerak sekarang tegas lihat visi lebih jauh D2 kesal sama para pelanggar psbb D3 haruskah Indonesia lockdown D4 sebenarnya psbb ini efektif gak sih D5 indonesia terserah D6 dukung lockdown Jakarta Perhitungan TF-IDF Tabel 4 Perhitungan TF-IDF Term TF IDF D1  D2  D3  D4  D5  D6 Korban 1 0 0 0 0 0 0.778 Banyak 1 0 0 0 0 0 0.778 Gerak 1 0 0 0 0 0 0.778 Tegas 1 0 0 0 0 0 0.778 Kesal 1 0 0 0 0 0 0.778 Para 1 0 0 0 0 0 0.778 Pelanggar 1 0 0 0 0 0 0.778 Psbb 0 1 0 1 0 0 0.477 Indonesia 0 1 0 0 1 0 0.477 Lockdown 0 0 1 0 0 1 0.477 Jakarta 0 0 0 0 0 1 0.778
Keterangan : TF(D)  = jumlah kata di setiap dokumen-D IDF = log (D/df)

## 3.4 Traning and Testing
Training  merupakan  tahapan  pada  algoritma  SVM untuk  mneyesuaikan  data  yang  telah  melewati  tahap cleansing dan preprocessing sehingga dapat mencapai set data  yang  telah  ditentukan. Training akan  digunakan untuk  pembuatan  model  machine  learning  sementara testing berguna  untuk  menguji    performa  pada  metode Support Vector Machine.
a. Data training  yang digunakan adalah data  yang telah melakukan  proses labeling secara  manual  oleh peneliti  yang  akan  ditemukan  nilai  dari  perkata,  dan nilai  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  data  masukan untuk proses training dan testing.
b. Data training  yang digunakan adalah data  yang telah melakukan  proses labeling secara  manual  oleh peneliti  yang  akan  ditemukan  nilai  dari  perkata,  dan
nilai  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  data  masukan untuk proses training dan testing.

## 3.5 Klasifikasi
Klasifikasi  di  penelitian  ini  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  seleksi  fitur.  Seleksi fitur  dalam  pengklasifikasian  diharapkan  dapat  lebih efisien  dengan  mengurangi  jumlah  data  yang  di  analisis dengan  mengidentifikasi  fitur  yang  selanjutnya  akan diproses  berdasarkan  model  classifier  yang  telah dihasilkan  dari  proses training pada  penelitian  inidata dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  training  dan  data testing  langkah  ynag  dilakukan  dalam  penelitina  ini adalah sebagai berikut:
1. Menginisiasi  nilai  awal  untuk  nilai  α,  C,  epsilon gamma dan lamda
α  =  0,  C  =  1,  epsilon  =  0,001,  gamma  =  0,5, lamda = 0,5
2. Memasukkan  data  training  (latih)  berdasarkan kemunculan keyword dalam satu kalimat.
3. Menentukan dot  product setiap  data  dengan memasukkan fungsi kernel [K]. Rumus fungsi kernel yang  umum  sama  pada  Tabel  1.  fungsi  kernel  yang digunakan  adalah  fungsi linear .  Sebelumnya  data  di transpose  karena  menggunakan  perkalian  matriks AxA T seperti Tabel 5:
Tabel 5 Transpose Dat a D1 D2 D3 D4 D5 D6
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Pada  metode  kernel  data  tidak  direpresentasikan  secara individu,  melainkan  melalui  perbandingan  antara sepasang  data.  setiap  data  akan  dibandingkan  pada dirinya dan kata lain.
4. Menghitung matriks dengan rumus : D ij = y i y j (K(x i .x j ) + 𝛌 𝟐 ) D ij = elemen matriks ke i j yi = kelas data ke-i yj = kelas data ke-j λ = batas teoritis Contoh perhitungan D1 dengan D1 : D ij = [1] [1] [8] + 0,5ˆ 2 = 5,25
5. Mencari nilai error dengan rumus :
Ei = ∑ 𝑗 𝑖 = 1 αj D ij Dimana Ei = nilai error data ke-i αj= 0,5
E1  =  (0,5*8,25)  +  (0,5*0,25)  +  (0,5*0,25)  + (0,5*1,25) + (0,5*0,25) + (0.5*0,25)  = 5,25
6. Menghitung nilai delta alpha δα i = min{max[γ(1-Ei) – α i ] C – α i data pertama :
Min {max[0,5(1-5,75) -0,5] 1 – 0,5) = -3,375
7. Menghitung nilai alpha baru dengan rumus :
α i = α i + δα i Contoh perhitungan pada D1 : α i = 0,5 + (-1,312) = -0.812
8. Mencari nilai bias
b = - 2 ( < w . x-1 > + < w . x+1 )
terlebih dahulu mencari nilai w wx+  =  (-0,812  x  (1)  x  8,25)  +  (-0,312  x  (1)  x 0,25) + (0.063 x (-1) x 0,25) +
(0,188  x  (-1)  x  1,25)  +  (0,063  x  (-1)  x 0,25) + (0,188 x (1) x 0,25)
= -6.99 wx-    =    (-0,812  x  (1)  x  0,25)  +  (-0,312  x  (1)  x 2,25) + (0.063 x (-1) x 1,25) +
(0,188 x (-1) x 0,25) + (0.063 x (-1) x 0,25) + (0,188 x (1) x 0,25) = -0.99
Nilai b = - 2 (-6.9) +(-0,99) = 3.99 9. Setelah  mendapatkan  nilai  α,  w,  dan  b  maka akan dilakukan pengujian
Langkah pertama untuk menguji yaitu menghitung  dot  product  anatar  data  uji  dengan semua data latih dengan fungsi kernel K (x. xi) = x . xi
Dimana  x  adalah  data  uji  dan  xi  adalah  data latih
Data  ke  -1  =  (1x1)  +  (1x1)  +  (1x1)  +  (1x1)  + (1x1) + (1x1) + (1x1) + (1x1) + (0x0) + (0x0) +
(0x0) = 8 Data  ke  -2  =  (1x0)  +  (1x0)  +  (1x0)  +  (1x0)  +
(1x0) + (1x0) + (1x0) + (1x0) + (1x1) + (1x1) + (1x0) = 2

## 3.6 Pengujian
Tahap  pengujian  digunakan  untuk  menghitung  nilai akurasi,  recall,  precision.  Didapatkan  dari  proses pelabellan  secara  manual  dan  hasil  klasifikasi menggunakan  metode Support  Vector  Machine pada proses testing data .
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Confusion Matrix sebagai berikut :
Tabel 6 Confusion Matrix No Jenis Model 1 Accuracy 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100 2 Precision 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 ∗ 100
3 Recall
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100 4 F1-Score 2*(recall*precission) / (recall+precision)
4. Implementasi
4.1 Crawling Data
Penelitian  ini  memakai  data  twitter  yang dikumpulkan  dalam  satu  file  berformat  CSV menggunakan  library  twint  yang  dijalankan  melalui commant  prompt  yang  selanjutnya  diberi  label  sesuai dengan  kelasnya  dan  data  yang  digunakan  adalah  tweet dengan kata kunci #Lockdownjakarta #Karantinawilayah #psbb.
4.2 Implementasi Preprocessing
twint  -s  "#lockdownjakarta"  -o lockdown.csv --limit 2000  --since 2020-04-01  --until  2020-05-31  -- csv --lang id
import re def process_tweet(tweet):
tweet = tweet.lower()
tweet = re.sub('@[^\s]+', '', tweet)
tweet  =  re.sub('((www\.[^\s]+)|(https?://[^\s]+))',
' ', tweet)
tweet = re.sub(r"\d+", " ", str(tweet))
tweet = re.sub('&quot;'," ", tweet)
tweet = re.sub(r"\b[a-zA-Z]\b", "", str(tweet)) for word in tweet.split():
if word.lower() in contractions: tweet = tweet.replace(word, contractions[word.lower()]) tweet = re.sub(r"[^\w\s]", " ", str(tweet))
tweet = re.sub(r'(.)\1+', r'\1\1', tweet) tweet = re.sub(r"\s+", " ", str(tweet))
return tweet
from  Sastrawi.Stemmer.StemmerFactory import StemmerFactory factory = StemmerFactory() stemmer = factory.create_stemmer() stemming = stemmer.stem(tweet)
1. tweet = tweet.lower() berfungsi untuk transformasi huruf kapital menjadi huruf kecil
2. tweet  =  re.sub('@[^\s]+',  '',  tweet),  Berfungsi untuk menghapus username
3. tweet = re.sub('((www\.[^\s]+)|(https?://[^\s]+))', ' ', tweet), Berfungsi untuk menghapus Url
4. tweet  =  re.sub(r"\d+",  "  ",  str(tweet)),  Berfugsi untuk menghapus digit
5. tweet  =  re.sub('&quot;',"  ",  tweet)  ,  Berfungsi untuk menghapus (&quot;)
6. tweet  =  re.sub(r"\b[a-zA-Z]\b",  "",  str(tweet)), berfungsi  menghapus  karakter  tunggal  seperti a,b,c, dll
7. tweet  =  re.sub(r"[^\w\s]",  "  ",  str(tweet)), menghapus tanda baca
8. tweet = re.sub(r'(.)\1+', r'\1\1', tweet), Berfungsi untuk menghapus data ganda
9. tweet = re.sub(r"\s+", " ", str(tweet)), Berfungsi untuk  mengubah  2  spasi  atau  lebih  menjadi  1 spasi.

## 4.3 Implementasi TF-IDF

## 4.4 Implemetasi Support Vector Machine

## 5. Hasil dan pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil dari  twitter.com  menggunakan    Twitterscrapper  dan Twint  sebanyak  1377  data  tweet  berbahasa  Indonesia mengenai  kebijakan  lockdown  Jakarta.  Data  tersebut dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu  positif  dan  negatif  yang berarti  setuju  atau  tidak  setuju  dengan  kebijakan lockdown yang dilakukan pemerintah Jakarta.
Tahap  pengujian  ini  dilakukan  dengan  pengujian confusion  matrix  yang  mengacu  pada  TP,  FP,  TN,  FN untuk  mengetahui  seberapa  baik  akurasi  metode  svm dengan ekstraksi fitur tf-idf dalam kebijakan tersebut.

## 5.1 Perhitungan Kelas Sentimen
Dalam  pengujian  data  sentimen  tweet  tentang kebijakan  pemerintah  mengenai  kenijakan  Lockdown didapatkan  hasil  sentimen  negatif  dan  sentimen  positif secara  manual.  Dari  hasil  pelabelan  data  tersebut
kemudian dilakukan training data dan testing data yaitu 80% data Training dan 20% data testing yang dilakukan secara  acak.  Hasil  dari  perhitungan  data  sentimen  kelas Negatif  berjumlah  275  data,  dan  sentimen  kelas  positif sebesar  1100  data.  perbandingan  dalam  bentuk persentase dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3 Kelas Sentimen bisa  kita  lihat  perbandingan  antara  tweet  masyarakat yang  berkomentar  positif  mengenai  kebijakan  lockdown dengan tweet masyarakat yang berkomentar negatif yaitu 68,75  %  tweet  positif  berbanding  31,25%  tweet  negatif dengan  jumlah  kelas  Negatif  sebanyak  275  data,  dan sentimen  kelas  positif  sebesar  1100  data  dari  hasil perhitungan  sentimen  didapat  kata  -  kata  yang  memiliki kemunculan terbesar yang terdapat pada Gambar 4 :

## Gambar 4 Kemuncul Kata Terbesar

## 5.2 Pengujian  TF-IDF  Terhadap  Support  Vector Machine
Pengujian yang digunakan yaitu dengan fitur tf- idf yang  bertujuan  mengetahui  seberapa  besar  nilai Accuracy,  Precision,  recall dan F1-Score berdasarkan pengujian  memiliki  hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel 5.1.
Tabel 5.1 Hasil Pengujian Dengan TF-IDF TF-IDF Hasil (%) Accuracy 74 Precision 75 Recall 92 F1-Score 83
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil metode Support  Vector  Machine dengan  fitur tf-idf
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer final_vectorized_data=tf_idf_vectorizer.fit_tr ansform(total_data['processed_tweet']) final_vectorized_data
from sklearn.svm import SVC model_svm  =  SVC(kernel  =  'linear', random_state = 0) model_svm.fit(X_train, y_train) predicted_svm = model_svm.predict(X_test)
didapat  dengan  tinggak  nilai accuracy sebesar  74%, precision sebesar 75%, recall sebesar 92%, dan F1-Score sebesar  83%  dengan  akurasi  metode Support  Vector Machine sebesar  74%  yang  artinya  cukup  baik  dalam penelitian  mengenai  kebijakan  lockdown  pemerintah Jakarta.

## 6. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  metode Support Vector Machine untuk mengklasifikasi kebijakan lockdown  pemerintah  Jakarta  dengan  tweet  berbahasa Indonesia  menggunakan  ekstraksi  fitur tf-idf didapat kesimpulan  bahwa  penggunaan    metode Support  Vector Machine tingkat  nilai Accuracy sebesar  74%, Precision sebesar  75%, Recall sebesar  92%  dan F1-Score sebesar 83%.  Yang  artinya  cukup  baik  dalam  penelitian mengenai kebijakan lockdown pemerintah Jakarta.
7. Saran
Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggabungkan  metode  SVM  dengan  metode Firefly sebagai  metode  optimasi.  Metode  SVM  dioptimasi dengan metode Firefly menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan SVM tanpa optimasi[14].

## Daftar Pustaka
[1] A.  S.  Cahyono,  “Anang  Sugeng  Cahyono, Pengaruh  Media  Sosial  Terhadap  Perubahan Sosial  Masyarakat  di  Indonesia,”  pp.  140–157, 2016.
[2] I. Alfina, R. Mulia, M. I. Fanany, and Y. Ekanata, “Hate  Speech  Detection  in  the  Indonesian Language : A Dataset and Preliminary Study,” in 9th  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst. (ICACSIS  2017) ,  2017,  no.  October,  doi: 10.1109/ICACSIS.2017.8355039.
[3] S.  Styawati  and  F.  Ariany,  “Sistem  Monitoring Tumbuh  Kembang  Balita/Batita  di  Tengah Covid-19  Berbasis  Mobile,” J.  Inform.  Univ. Pamulang ,  vol.  5,  no.  4,  p.  490,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.7067.
[4] G. A. Buntoro and A. E. Purnamasari, “Sentiment Analysis Candidates of Indonesian Presiden 2014 with  Five  Class  Sentiment  Analysis  Candidates of  Indonesian  Presiden  2014  with  Five  Class
Attribute,” no. May, 2016, doi: 10.5120/ijca2016908288. [5] A. Fathan Hidayatullah and A. Sn, “ISSN: 1979- 2328  UPN  "Veteran,” Semin.  Nas.  Inform. ,  vol. 2014, no. semnasIF, pp. 115–122, 2014.
[6] J.  Weng,  E.  Lim,  J.  Jiang,  H.  I.  Search,  and  R. Information,  “TwitterRank :  Finding  Topic- sensitive  Influential  Twitterers,”  pp.  261–270,
2010. [7] Monarizqa, Nugroho, and Hantono, “IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP,” vol. 15, no. 2, pp. 171–176, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.699. [8] R.  Feldman  and  J.  Sanger,  “Book  Reviews,” 2007.
[9] J. Li and L. Qiu, “A Sentiment Analysis Method of  Short  Texts  in  Microblog,”  2017,  doi: 10.1109/CSE-EUC.2017.153.
[10] D. E. Ratnawati and A. W. Widodo, “Klasifikasi Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Support  Vector  Klasifikasi  Penyakit  Gigi  Dan Mulut  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” no. January, 2018.
[11] E. Susilowati, M. K. Sabariah, A. A. Gozali, J. T.
Informatika,  U.  Telkom,  and  S.  V.  Machine, “IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR  MACHINE  UNTUK  MELAKUKAN KLASIFIKASI  KEMACETAN  LALU  LINTAS PADA TWITTER IMPLEMENTATION SUPPORT  VECTOR  MACHINE  METHOD FOR  TRAFFIC  JAM  CLASSIFICATION  ON
TWITTER,” vol. 2, no. 1, pp. 1478–1484, 2015.
[12] W.  Purnami,  A.  M.  Regresi,  and  L.  Ordinal, “Perbandingan  Klasifikasi  Tingkat  Keganasan Breast  Cancer  Dengan  Menggunakan  Regresi Logistik  Ordinal  Dan  Support Vector  Machine  ( SVM ),” vol. 1, no. 1, 2012.
[13] A.  Kowalczyk, Support  Vector  Machines Succinctly . Syncfusion Inc., 2017.
[14] S.  Styawati  and  K.  Mustofa,  “A  Support  Vector Machine-Firefly  Algorithm  for  Movie  Opinion Data  Classification,” IJCCS  (Indonesian  J. Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  219, 2019, doi: 10.22146/ijccs.41302.