Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Prediksi Analisis Sentimen Data Debat Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

## Prediction of Sentiment Analysis of 2024 Presidential Election Debate Data Using Support Vector Machine (SVM)
Vardina Nava Madya Kusman 1 , Vanessa Metayani 2 , Oscar Karnalim 3 1,2,3 Universitas Kristen Maranatha
Email: 1 2279804@maranatha.ac.id, 2 2279803@maranatha.ac.id , 3 oscar.karnalim@it.maranatha.edu

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 13 Februari 2024 Direvisi 28 Maret 2024 Disetujui 9 Juni 2024 Dipublikasi 10 Juni 2024
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi menggunakan Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen pada data dialog debat Pemilihan Presiden tahun 2024. Sentimen dari ucapan tidak  selalu  dapat  diketahui,  sehingga  model  dalam  penelitian  ini  diusulkan  untuk  menemukan  sentimen dibalik  ucapan.  Untuk  dapat  memprediksi  sentimen,  model  dilatih  dengan  data  debat  pilpres  yang  telah dikumpulkan.  Model  kemudian  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  tersebut,  dan  kemudian  diuji  tingkat akurasinya.  Setelah  diuji  menggunakan  data  tes,  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  52,5%.  Hasil  tersebut kurang memuaskan, maka dilakukan optimasi terhadap model dan data, Hasilnya, nilai akurasi meningkat menjadi sekitar 94%. Untuk kedepannya, mungkin data yang digunakan bisa semakin ditingkatkan dengan memperhatikan distribusi kelas dalam data.
Katakunci: Analisis Sentimen Debat Pemilihan Presiden Support Vector Machine

## ABSTRACT
Keyword: Presidential Debate Sentiment Analysis Support Vector Machine
This  research  aimed  to  develop  a  classification  model  using  Support  Vector  Machine  (SVM)  to  analyze sentiment in the dialogues of the 2024 Presidential Election debates. Sentiments expressed in sentences are not always straightforward, prompting the proposed model in this study to uncover sentiments behind the dialogues.  To  predict  sentiments,  the  model  was  trained  on  collected  data  from  presidential  debate dialogues. The model then classified this data and was tested for its accuracy level. After being tested on the test  dataset,  an  accuracy  score  of  52.5%  was  obtained.  The  results  were  unsatisfactory;  therefore, optimization was performed on both the model and the data. As a result, the accuracy increased to around 94%.  For  future  considerations,  improving  the  data  further  may  involve  paying  attention  to  the  class distribution within the data.
DOI Artikel: https://doi.org/10.35891/explor it.v16i1.4887
Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika with CC-BY 4.0 license. Copyright © 2024, the author(s)

## 1. Pendahuluan
Debat pemilihan presiden adalah sarana bagi masyarakat untuk memperoleh informasi yang mempengaruhi pandangan mereka terhadap calon presiden negara. Di zaman modern ini, informasi dapat menyebar melalui berbagai sumber, seperti media sosial, televisi, dan berbagai platform daring  di  internet.  Pemahaman  masyarakat  akan  sentimen  dan  topik  bahasan  dalam  debat  adalah  hal  penting  agar  masyarakat  dapat  mengevaluasi dengan cermat calon-calon kandidat presiden. Analisis sentimen adalah proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah pesan memiliki makna atau nada emosional pesan (positif, negatif, atau netral) [1]. Analisis sentimen dapat dimanfaatkan untuk ekstraksi opini dari komentar, dokumen, sosial media, review blog , dan data lainnya. Penerapan analisis sentimen dapat menggunakan pendekatan pembelajaran mesin untuk proses klasifikasi, pemrosesan data hingga membangun model. Belakangan ini, teknik-teknik analisis sentimen menggunakan kecerdasan buatan menjadi semakin umum dipakai untuk mencari tahu sentimen dari teks. Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer  memahami,  menghasilkan,  dan  memanipulasi  bahasa  manusia  [2]. Natural  Language  Processing (NLP)  memiliki  kemampuan  untuk mengintrogasi data dengan teks atau suara. NLP berlaku baik untuk teks tertulis maupun ucapan dan dapat diterapkan pada semua bahasa manusia.
Dalam pemrosesan teks dan analisis dokumen terdapat metode yang umum digunakan dalam ekstraksi dan pembobotan kata, yaitu TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Dalam NLP, TF-IDF digunakan untuk memberikan bobot pada kata-kata berdasarkan seberapa sering kata  tersebut  muncul  dalam  dokumen  tertentu  (TF)  dan  seberapa  umum  kata  tersebut  di  seluruh  koleksi  dokumen  (IDF).  Hal  ini  membantu mengidentifikasi  kata-kata  yang  unik  dan  relevan  untuk  masing-masing  dokumen.  Menggabungkan  TF-IDF  dan  konsep  NLP  dapat  menghasilkan sistem yang lebih cerdas dan mampu memahami makna dalam teks, membantu dalam pemahaman, klasifikasi, dan ekstraksi informasi dari dokumen- dokumen  teks.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  sentimen  dari  data  debat  pemilihan  presiden  2024.  Model  akan  menggunakan  SVM  ( Support Vector Machine ) untuk memprediksi atau mengklasifikasikan sentimen ( positive, netral, negative ) berdasarkan teks dari dialog-debat sebelumnya dan sentimen sebelumnya.
2. Kajian Teori 2.1 Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah salah satu proses komputasi dengan menganalisis teks digital yang digunakan untuk menentukan apakah kata-kata atau kalimat yang disampaikan memiliki makna atau emosional pesan. Analisis sentimen merupakan salah satu aplikasi yang menerapkan teknologi NLP yang melatih perangkat lunak komputer untuk memahami teks dengan cara yang mirip dengan manusia. Saat ini, analisis sentimen banyak digunakan untuk mengukur kepuasan pelanggan, brand monitoring , sentiment politik, analisis pasar, pemantauan media sosial, dan lain-lain [1].

## 2.2 TF-IDF
TF-IDF merupakan metode algoritma yang berguna untuk menghitung bobot setiap kata yang umum digunakan. Metode ini juga terkenal efisien, mudah dan memiliki hasil yang akurat. Metode ini akan menghitung nilai TF dan IDF pada setiap token (kata) di setiap dokumen dalam korpus. Secara sederhana, metode TF-IDF digunakan untuk mengetahui berapa sering suatu kata muncul di dalam dokumen [3].

## 2.3 SVM
SVM merupakan algoritma supervised learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Structural Risk Minimization yang dirancang untuk mengolah data menjadi Hyperplane yang mengklasifikasikan ruang input menjadi dua kelas. Teori SVM diawali dengan pengelompokan kasus- kasus  linier  yang  dapat  dipisahkan  dengan  hyperplane  dan  dibagi  menurut  kelasnya.  Konsep  SVM  diawali  dengan  masalah  klasifikasi  dua  kelas sehingga membutuhkan set pelatihan positif dan negatif. SVM akan berusaha mendapatkan hyperplane (pemisah) sebaik mungkin untuk memisahkan kedua kelas dan memaksimalkan margin kedua kelas tersebut [4].

## 2.4 Studi Literatur
Terdapat  beberapa  studi  terkait  analisa  sentiment,  namun  tidak  pada  konteks  debat  calon  presiden  2024.  Widi  Widayat  [5]  membahas  tentang analisis  sentimen  terhadap  data  teks  menggunakan  metode deep  learning ,  khususnya  LSTM  dan  Word2Vec.  Studi  ini  berfokus  pada  penggunaan metode deep learning untuk mengatasi tantangan dalam menganalisis sentimen terhadap data teks yang panjang dan kompleks. Rahman Isnain et. al. [6] melakukan penelitian tentang analisis sentimen terhadap kebijakan pembatasan wilayah yang dilakukan oleh pemerintah Jakarta dalam menghadapi COVID-19.  Penelitian  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  untuk  menganalisis  opini  pengguna Twitter terhadap kebijakan tersebut. Marcelo Jenny et. al. [7] menggunakan prosedur analisa sentimen untuk mengukur tingkat ketidaksantunan dalam debat parlemen dengan fokus pada identifikasi dan analisis perilaku atau ucapan yang dianggap tidak pantas atau tidak santun. Peneliti menggunakan pendekatan untuk memvalidasi hasil analisis sentimen dengan membandingkan dengan panggilan tertib (Calls to Order) yang tercatat dalam parlemen Austria.
Yogev Matalon et. al. [8] dalam penelitiannya meneliti penggunaan analisis sentimen untuk memprediksi “opinion inversion” (pembalikan opini) dalam tweet komunikasi publik. Opinion Inversion dapat merujuk pada perubahan sikap atau pendapat yang signifikan dalam tweet. Teknik analisa sentimen digunakan untuk memahami dan mengklasifikasi sentimen dari tweet (positif, negatif, atau netral). Farha Nausheen dan Sayyada Hajer Begum [9], mempelajari atau mengidentifikasi korelasi antara sentimen yang terekspresi di media sosial atau platform online dengan hasil pemilihan politik. Teknik  analisis  sentimen  digunakan  untuk  mengekstrak  opini  atau  perasaan  dari  teks  yang  terkait  dengan  pemilihan  politik.  Metodenya  dapat melibatkan teknik pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral. Gavin Abercrombie dan Riza Batista Navarro [10] melakukan studi literatur sistematis dari 61 studi yang isinya membahas analisis sentimen dan pendapat yang diungkapkan, serta posisi yang diambil oleh pembicara dalam debat parlemen di Amerika. Metode yang dilakukan adalah dengan menganalisis transkrip debat parlemen dan legislatif lainnya untuk mengakses informasi tentang opini, posisi, dan preferensi kebijakan politisi terpilih.
Pansy  Nandwani  dan  Rupali  Verma  [11]  melakukan  penelitian  tentang  tingkat  analisis  sentimen,  berbagai  model  emosi,  dan  proses  analisis sentimen dan deteksi emosi dari teks. Para peneliti memanfaatkan machine learning untuk mencari tahu sentimen dari teks. Metode machine learning yang digunakan adalah NLP untuk memahami, memproses bahasa manusia, menganalisis sentimen, dan pengenalan emosi. Parasian DP  Silitonga et. al. , [12] melakukan penelitian yang bertujuan untuk mengukur tingkat popularitas program kampus merdeka yang telah diluncurkan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Informasi Republik Indonesia berdasarkan data komentar atau opini masyarakat di media sosial. Metode yang dilakukan adalah dengan menggunakan model machine learning SVM. Ulfah et. al. [13] membahas penggunaan metode SVM untuk menganalisis hate speech dalam portal berita online di Indonesia. Tujuan penelitiannya adalah untuk mengukur akurasi metode SVM dalam mendeteksi komentar hate speech, dengan tingkat akurasi sebesar 53.88%. Penelitian juga melibatkan pengolahan data dan klasifikasi komentar untuk menentukan apakah mereka mengandung hate speech. Netizen di Indonesia. Azhaer Ahmed Efat et. al. [14] melakukan analisis sentiment untuk mendeteksi emosi dalam pidato politik PBB. Hasil yang dibuat adalah Empoliticon , sebuah model berbasis NLP untuk melakukan tugas tersebut.
Federico Neri et. al. [15], menjelaskan cara memantau aktivitas media sosial untuk mengukur loyalitas pelanggan dengan menganalisis sentimen mereka terhadap merek atau produk. Penelitian yang dilakukan menggambarkan sebuah studi Analisis Sentimen yang dilakukan terhadap lebih dari 1000 postingan Facebook tentang siaran berita yang berisi sentimen untuk Rai (layanan broadcast Italia) yang kemudian dibandingkan dengan sentimen terhadap perusahaan swasta yang masih baru dan lebih dinamis, La7. Lin Jiang dan Yoshimi Suzuki [16], membahas isu bahwa tidak semua orang di internet bersifat positif dan menuliskan kata-kata yang tidak menyinggung apalagi menyerang seorang individu atau grup. Hasilnya, metode dengan akurasi deteksi terbaik adalah model yang dibuat dengan menggunakan Bidirectional Recurrent Neural Network (BiRNN). Primandani Arsi dan Retno Waluyo  [17],  mengusulkan  metode  SVM  untuk  diterapkan  pada  tweets  dengan  topik  pemindahan  ibu  kota  Indonesia  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasi macam sentimen pada media sosial twitter. Terdapat 2 kelas untuk klasifikasi yaitu positif dan negatif.
Ilham et.  al. [18]  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  F1-Score  dalam  mengklasifikasikan  ujaran  kebencian  di  Twitter menggunakan ekstraksi fitur GloVe dan SVM dengan kernel RBF dan sigmoid . Studi menggunakan dataset dari penelitian sebelumnya dan melakukan langkah-langkah preprocessing seperti menambahkan kolom ID, mengonversi teks menjadi huruf kecil, dan menghapus karakter non-alphanumeric . Darwis et. al. [19] membahas penggunaan algoritma Support Vector Machine dan ekstraksi fitur TF-IDF untuk mengklasifikasikan sentimen publik di Twitter  terkait  kinerja  Komisi  Pemberantasan Korupsi  (KPK)  Republik  Indonesia.  Penelitian  juga  melibatkan  proses preprocessing , labeling data, clustering ,  dan  pengujian  untuk  mencapai  akurasi  tinggi  dalam  klasifikasi  sentimen.  Styawati et.  al. [20]  membahas  analisis  sentimen  masyarakat Indonesia terhadap program Kartu Prakerja, yang merupakan upaya pemerintah dalam mengatasi pengangguran dan korban PHK tenaga kerja. Metode yang digunakan adalah SVM untuk menganalisis opini masyarakat berdasarkan data yang diperoleh dari media sosial Twitter.

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahap  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  1.  Penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data  debat pemilihan  presiden  2024.  Data  kemudian  dirapihkan  melalui  tahap preprocessing .  Data  kemudian  dilengkapi  dengan  kolom-kolom  tambahan  data pembanding. Selanjutnya, model analisis sentimen akan dijalankan terhadap data. Hasil eksekusi akan digunakan untuk optimasi model juga optimasi data.    Jika  dibandingkan  dengan  studi-studi  sejenis,  studi  ini merupakan  studi  pertama  yang  menganalisa  sentiment  data  debat  pemilihan  presiden Indonesia pada tahun 2024.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian berupa kalimat-kalimat dari video debat pemilihan presiden yang diambil melalui kanal YouTube dengan bantuan automatic transcript generator . Data tersebut kemudian dipecah menjadi kumpulan kalimat berdasarkan tanda baca akhir kalimat. Selanjutnya, data disimpan dalam sebuah dokumen excel berformat comma separated values (CSV). Setiap baris akan berisi satu kalimat. Untuk setiap kalimat, akan ditambahkan kolom kedua yaitu nilai sentimen  kalimat ( positive, neutral, dan negative ). Sentimen diberikan  dengan cara melakukan observasi manual terhadap kalimat yang diberikan dan konteks percakapan yang ada. Terdapat total 2836 baris data dengan proporsi sentimen dapat dilihat pada Gambar 2. Kalimat dengan sentimen positive cukup mendominasi dengan jumlah 1418 kalimat. Sentimen kedua terbanyak ialah sentimen neutral yang ditemukan pada 912 kalimat. Sisanya merupakan kalimat dengan sentimen negative .
Gambar 2. Proporsi data berdasarkan sentimen
3.2 Preprocessing Data
Untuk  setiap  baris  data,  kalimat  akan  dipreproses  menjadi  kumpulan  fitur  melalui  beberapa  tahapan.  Pertama,  kalimat  akan  dikonversi menjadi kumpulan kata dengan bantuan library NLTK. Pemisahan kata berdasarkan spasi atau tanda baca. Sebagai contoh, kalimat “argument anda baik  sekali”  akan  dikonversi  menjadi  empat  kata:  “argument”,  “anda”,  “baik”,  dan  “sekali”.  Kedua,  setiap  kata  akan  dicari  bentuk  dasarnya menggunakan Sastrawi Stemmer , sebuah algoritma stemming Bahasa Indonesia yang merupakan turunan dari porter stemmer . Sebagai contoh, kata- kata “berdiskusi” dan “didiskusikan” akan memiliki bentuk dasar yang serupa dengan “diskusi”. Ketiga, kata-kata yang ada akan divalidasi apakah termasuk  kategori stopwords: kata-kata  umum  yang  sering  muncul  namun  memiliki  sedikit  kontribusi  dalam  pemahaman  konteks  kalimat.  Jika termasuk kategori tersebut, kata-kata ini akan dibuang guna efektifitas dan efisiensi. Daftar kata stopwords berbahasa Indonesia diperoleh dari library NLTK.  Contoh  kata-kata stopwords antara  lain  “dan”,  “kami”,  juga  “adalah”.  Keempat,  kata-kata  dari  semua  kalimat  digabungkan  dan  dibentuk menjadi kumpulan kata unik. Kelima, vektor fitur pada setiap kalimat akan dibentuk dengan menghitung kemunculan kata-kata tersebut.
3.3 Pembentukan Data Pembanding
Pada tahap ini, data set yang telah diproses kemudian dibentuk kembali menjadi sebuah file CSV dan tiga kolom ditambahkan untuk menyimpan hasil perbandingan algoritma-algoritma model analisis sentimen. Terdapat tiga kolom yang ditambahkan untuk hasil model TF-IDF, model RBF, dan model RBF dengan optimasi.

## 3.4 Pembentukan Model
Langkah berikutnya adalah membagi data yang sudah diproses menjadi data train dan data test . Kemudian dilakukam pembobotan TF-IDF untuk setiap kalimat. Pembobotan ini bertujuan untuk memberikan nilai prioritas lebih tinggi pada kata-kata yang jarang muncul namun representatif. Klasifikasi sentimen menggunakan SVM dengan kernel linear . Berdasarkan data yang ada, akurasi yang diperoleh ialah 0,525 atau sebesar 52,5%.

## 3.5 Optimasi Model
Model yang telah dibuat belum menghasilkan nilai akurasi yang baik, sehingga dilakukan optimasi lebih lanjut. Setelah mencoba beberapa kernel untuk model SVM, diperoleh hasil bahwa menggunakan kernel radial basis function (RBF) untuk model SVM memberikan peningkatan nilai akurasi senilai sekitar 3%, atau menjadi sekitar 55,5%. Peningkatan ini tidak tergolong substansial namun tetap dipandang positif.
3.6 Optimasi Data
Setelah mencoba mengoptimasi model, maka selanjutnya dilakukan  optimasi data guna memperoleh akurasi yang lebih baik. Data yang digunakan mungkin masih kurang seragam, oleh karena itu dilakukan proses scaling . Ketika diuji kembali akurasinya, hasil akurasi berkurang meski menggunakan  kernel  RBF.  SVM  adalah  algoritma  yang  mengukur  jarak  antar  titik,  sehingga  kemungkinan  besar  data  setelah  di- scaling memiliki pengaruh yang signifikan pada kinerja SVM, terutama pada kernel RBF yang sangat sensitif terhadap perbedaan skala. Akan tetapi, efek scaling dapat bervariasi tergantung pada karakteristik spesifik dari dataset dan algoritma yang digunakan.
Perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk mencari penyebab scaling tidak meningkatkan kinerja model. Dalam beberapa kasus, faktor- faktor  seperti  distribusi  data,  varian,  dan  proporsi  kelas  mungkin  juga  berperan  dalam  hasil  yang  diamati.  Faktor  yang  diuji  adalah  faktor  masalah distribusi data, sehingga untuk selanjutnya dilakukan proses oversampling . Oversampling bertujuan  untuk  meningkatkan  jumlah sampel  pada  kelas  minoritas,  yang  mungkin  memiliki  dampak signifikan  terhadap pembelajaran model pada data yang awalnya tidak seimbang. Dengan menghasilkan sampel-sampel buatan atau menambahkan salinan dari sampel- sampel kelas minoritas, oversampling menciptakan distribusi data yang lebih seimbang, mengurangi potensi bias terhadap kelas mayoritas, dalam kasus ini data berlabel positif dan netral yang jumlahnya jauh lebih  banyak dibanding yang berlabel negatif. Hasilnya, setelah menerapkan oversampling menggunakan data yang sudah di- scaling , nilai akurasi meningkat menjadi sekitar 94%. Peningkatan ini tergolong sangat substansial dan dirasa lebih dari cukup untuk efektifitas sebuah model analisis sentimen.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 4.1 Hasil Uji Coba
Rangkuman  hasil  uji  coba  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Cara  kerja  model  adalah  dengan  menggunakan  data  yang  telah  di- preprocess kemudian  data  dibagi  menjadi  data  train  dan  data  test,  lalu  membuat  vektor  TF-IDF  dari  data  tersebut.  Dari  model  yang  telah  dibuat,  diperoleh persentase akurasi sebesar 52,5%. Nilai tersebut tidak begitu baik dan menunjukkan bahwa model belum bekerja optimal. Untuk mencari penyebabnya, dilakukan  uji  coba  parameter  dalam  pembuatan  model  untuk  melihat  apakah  nilai  akurasi  tetap  sama.  Setelah  dicoba,  nilai  akurasi  mengalami peningkatan  yang  paling  tinggi  mencapai  55,5%  dengan  menggunakan  kernel  RBF  sebagai  parameter  kernel  dari  model.  Sebelumnya  kernel  yang digunakan adalah linear atau garis lurus, sehingga mungkin tidak cocok dengan data yang digunakan. Akan tetapi, peningkatan sebesar 3% tidak begitu signifikan, sehingga penyebab nilai akurasi rendah mungkin disebabkan oleh faktor lain.
Gambar 3. Hasil Uji Coba
Faktor lain yang kemungkinan besar menjadi penyebab dari rendahnya akurasi adalah kualitas dari data yang digunakan, sehingga kemudian beberapa uji coba optimasi data dilakukan. Oleh karena itu, untuk meningkatkan hasil akurasi maka perlu dilakukan pemrosesan data lanjutan. Setelah dilakukan pemrosesan data lanjutan seperti scaling dan oversampling , hasil akurasi meningkat drastis hingga sebesar 94%. Hasil ini tergolong baik dan model dapat dikategorikan sebagai efektif.

## 4.2 Pembahasan
Pemilihan kernel linear pada model awal, yang merepresentasikan pendekatan linear atau garis lurus, mungkin tidak sepenuhnya cocok dengan kompleksitas pola data yang ada. Kernel RBF, dengan kemampuan untuk menangkap hubungan non-linear dalam data, tampaknya sedikit lebih sesuai dalam konteks ini. Hal ini dikonfirmasi dengan hasil peningkatan akurasi sebesar 3%.
Dari  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  kemungkinan  penyebab  nilai  akurasi  yang  kurang  memuaskan.  Faktor-faktor  seperti ketidakseimbangan kelas, kekurangan fitur, atau ketidakakuratan label dapat menjadi faktor penyebab akurasi yang belum mencapai tingkat optimal. Beberapa analisis dan uji coba dilakukan agar hasil akurasi dapat meningkat. Dari faktor-faktor tersebut, kemungkinan besar penyebab akurasi rendah disebabkan oleh kualitas data.  Setelah dilakukan proses scaling dan oversampling , hasilnya adalah nilai akurasi yang meningkat menjadi 94%. Hal tersebut  mungkin  terjadi  karena  algoritma  model  SVM,  terutama  dengan  kernel  RBF,  sangat  responsif  terhadap  distribusi  dan  perbandingan  skala dalam data.
Scaling membantu mengoreksi ketidakseimbangan skala antar fitur, sementara oversampling memberikan model lebih banyak data untuk dipelajari  pada  kelas  minoritas,  mengurangi  kemungkinan  ketidakseimbangan  kelas.  Kombinasi  kedua  teknik  ini  memberikan  perbaikan signifikan dalam  kinerja  model,  menunjukkan  bahwa  penanganan  ketidakseimbangan  kelas  dan  perbedaan skala  sangat  penting  dalam  meningkatkan  akurasi SVM pada penelitian ini.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini mencoba untuk membuat sebuah model menggunakan SVM untuk memprediksi sentimen dari dialog debat pemilihan presiden 2024. Penelitian bertujuan untuk memprediksi sentimen dari dialog. Setelah dilakukan uji akurasi, diperoleh nilai akurasi sebesar 52,5% yang kemudian meningkat menjadi 55,5% dengan mengganti parameter kernel SVM menjadi RBF. Optimasi model menyebabkan kenaikan akurasi. Selain optimasi model,  optimasi  data  lanjutan  juga  dilakukan  agar  akurasi  dapat  meningkat.  Setelah  melakukan  proses  scaling  dan  oversampling  terhadap  data, diperoleh peningkatan akurasi menjadi sebesar 94%.
Dari hasil penelitian dan upaya yang dilakukan untuk meningkatkan akurasi model, dapat disimpulkan bahwa mencari model yang sesuai dan  pemrosesan  data  adalah  hal-hal  penting  untuk  membuat  model  yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  data  berlabel  negatif  jauh  lebih  sedikit  jika dibandingkan dengan data berlabel positif dan netral.
Saran untuk penelitian ke depannya adalah untuk menggunakan data yang lebih seimbang, karena masalah data yang timbul dalam penelitian ini diakibatkan oleh data yang kurang terstandarisasi dan adanya ketidakseimbangan sampel. Selain itu, nilai akurasi model dalam penelitian ini pun juga mungkin masih dapat ditingkatkan kembali dengan memperhitungkan faktor lainnya.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  Y. Kurniawati, “How Does Sentiment Analysis Work?,” School of Information Systems , Nov. 24, 2023. https://sis.binus.ac.id/2023/11/24/how-
does-sentiment-analysis-work/ (accessed Jan. 12, 2024).
[2]  “Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)? - Penjelasan tentang NLP - AWS,” Amazon Web Services, Inc. , 2023. https://aws.amazon.com/id/what- is/nlp/ (accessed Jan. 12, 2024).
[3]  D.  Sierra,  “Algoritma  TF — IDF  -  Delta  Sierra,” Medium ,  Feb.  13,  2019.  Accessed:  Jan.  12,  2024.  [Online].  Available: https://dltsierra.medium.com/algoritma-tf-idf-633e17d10a80
[4]  K.  Huang  and  E.  Purnomo  Putra,  “Support  Vector  Machine  Algorithm,” School  of  Information  Systems ,  Feb.  14,  2022. https://sis.binus.ac.id/2022/02/14/support-vector-machine-algorithm/ (accessed Jan. 12, 2024).
[5]  W.  Widayat,  “Analisis  Sentimen  Movie  Review  menggunakan  Word2Vec  dan  metode  LSTM  Deep  Learning,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1018, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3111.
[6]  A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, p. 31, Feb. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[7]  M. Jenny, M. Haselmayer, and D. Kapla, “Measuring incivility in parliamentary debates: validating a sentiment analysis procedure with calls to order in the Austrian Parliament,” in Political Incivility in the Parliamentary, Electoral and Media Arena , Routledge, 2021, pp. 56–66. Accessed:
Jan. 12, 2024. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.4324/9781003029205-3
[8]  Y.  Matalon,  O.  Magdaci,  A.  Almozlino,  and  D.  Yamin,  “Using  sentiment  analysis  to  predict  opinion  inversion  in  Tweets  of  political communication,” Scientific Reports , vol. 11, no. 1, Mar. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-86510-w.
[9]  F. Nausheen and S. H. Begum, “Sentiment analysis to predict election results using Python,” in 2018 2nd International Conference on Inventive Systems and Control (ICISC) , Jan. 2018. Accessed: Jan. 12, 2024. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1109/icisc.2018.8399007
[10] G. Abercrombie and R. Batista-Navarro, “Sentiment and position-taking analysis of parliamentary debates: a systematic literature review,” Journal of Computational Social Science , vol. 3, no. 1, pp. 245–270, Jan. 2020, doi: 10.1007/s42001-019-00060-w.
[11] P. Nandwani and R. Verma, “A review on sentiment analysis and emotion detection from text,” Social Network Analysis and Mining , vol. 11, no. 1, Aug. 2021, doi: 10.1007/s13278-021-00776-6.
[12] P. D. Silitonga, I. S. Morina, M. Hasibuan, and U. Lestari, “Analisis Sentimen Kampus Merdeka Menggunakan Machine Learning,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology , vol. 21, no. 1, Jul. 2022.
[13] A. N. Hidayat, “Analisis Sentimen Terhadap Wacana Politik Pada Media Massa Online Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Elektronik Sistem Informasi dan Komputer (JESIK) , vol. 1, no. 1, 2015.
[14] A.  A.  Efat,  A.  Atiq,  A.  S.  Abeed,  A.  Momin,  and  Md.  G.  R.  Alam,  “Empoliticon:  NLP  and  ML  Based  Approach  for  Context  and  Emotion Classification of Political Speeches From Transcripts,” IEEE Access , vol. 11, pp. 54808–54821, 2023, doi: 10.1109/access.2023.3282162.
[15] F. Neri, C. Aliprandi, F. Capeci, M. Cuadros, and T. By, “Sentiment Analysis on Social Media,” in 2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining , Aug. 2012. Accessed:
Jan. 12, 2024. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1109/asonam.2012.164
[16] L.  Jiang  and  Y.  Suzuki,  “Detecting  hate  speech  from  tweets  for  sentiment  analysis,”  in 2019  6th  International  Conference  on  Systems  and Informatics (ICSAI) , Nov. 2019. Accessed: Jan. 12, 2024. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1109/icsai48974.2019.9010578
[17] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 8, no. 1, p. 147, Feb. 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[18] A. Ilham, N. Azmi Verdikha, and A. Johar Latipah, “Klasifikasi Ujaran Kebencian di Twitter Menggunakan Fitur Ekstraksi Glove dengan Support Vector  Machine  (SVM),” Jurnal  Keilmuan  dan  Aplikasi  Teknik  Informatika ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  64–72,  Dec.  2023,  doi: 10.35891/explorit.v15i2.4108.
[19] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma  SVM Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Scientific Journal of Informatics Education , vol. 7, no. 1, Nov. 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[20] Styawati,  N.  Hendrastuty,  and  A.  R.  Isnain,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Program  Kartu  Prakerja  Pada  Twitter  Dengan  Metode Support Vector Machine,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 6, no. 3, pp. 150–155, Oct. 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.