## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 236-245, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.172 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## ANALISIS SENTIMEN PADA PROYEKSI PEMILIHAN PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Asno Azzawagama Firdaus 1)* , Anton Yudhana 1) , Imam Riadi 1)
1 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 2207048008@webmail.uad.ac.id

## Abstrak
Indonesia menganut sistem demokrasi dan Pemilihan Umum sebagai penerapan  dari sistem tersebut. Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden dilaksanakan tahun 2024 dan isu tersebut menjadi fokus perbincangan publik. Calon- calon dan koalisi pengusung terus melakukan kampanye politik secara tradisional maupun melalui media sosial. Twitter  menjadi  platform  media  sosial  yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  untuk  membicarakan  isu Pemilihan Presiden. Keberpihakan masyarakat dapat diketahui pada diskusi yang ada di Twitter, namun diperlukan pembelajaran  komputer  yang  mampu  mengklasifikasi  sentimen  tersebut.  Analisis  sentimen  digunakan  sebagai salah satu teknik untuk mengklasifikasi sentimen masyarakat di Twitter tentang isu  Pemilihan Presiden. Metode yang  digunakan  yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  klasifikasi  teks.  Didapatkan  hasil  sentimen berdasarkan  tiga  dataset  kandidat  yang  dipilih,  yaitu  anies  baswedan  65,62%,  ganjar  pranowo  73,58%,  dan prabowo  subianto  66,34%.  Hasil  akurasi  metode  yang  dimiliki  oleh  ketiga  dataset  yaitu  anies  baswedan  73%, ganjar pranowo 79% dan prabowo subianto 79%. Berdasarkan wordcloud popularitas kata yang muncul di Twitter dengan  pembahasan  Presiden  2024  secara  berturut-turut  adalah  “prabowo  subianto”,  “presiden  ri”,  “calon presiden”, “ganjar pranowo”, hingga “anies baswedan”.
Kata kunci : pemilihan; sentiment; support vector machine; twitter.

## SENTIMENT ANALYSIS ON 2024 PRESIDENTIAL ELECTION PROJECTION USING SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD

## Abstract
Indonesia embraces a democratic system and General Elections as its implementation. The Presidential and Vice Presidential Elections will be held in 2024, and the issue has become the focus of public discourse. Candidates and endorsing coalitions continue their political campaigns through traditional means and social media platforms. Twitter  has  emerged  as  a  widely  used  social  media  platform  for  discussing  the  Presidential  Election.  The inclination  of  the  public  can  be  discerned  through  the  discussions  on  Twitter,  although  it  requires  computer learning capable of classifying such sentiments. Sentiment analysis is employed as one technique to classify public sentiments on Presidential Election issues on Twitter. The Support Vector Machine (SVM) method is used for text classification. The sentiment results based on the three selected candidates,  anies baswedan at 65.62%, ganjar pranowo at 73.58%, and prabowo subianto at 66.34%. The results of accuracy method owned by the three datasets are anies baswedan 73%, ganjar pranowo 79% and prabowo subianto 79%. Based on the word cloud displaying the  popularity  of  words  on  Twitter  regarding  the  2024  Presidential  discussion,  the  sequence  of  popular  terms includes "prabowo subianto," "president ri," "presidential candidate," "ganjar pranowo," and "anies baswedan.".
Keywords: election; sentiment; support vector machine; twitter.
Submitted: 28 Maret 2023 Reviewed: 4 Mei 2023 Accepted: 6 Juni 2023 Published: 8 Juni 2023

## PENDAHULUAN
Pemilihan  Umum  sebagai  bentuk  penyelenggaraan  demokrasi  dalam  sebuah  proses pemilihan  pemimpin  di  lembaga  eksekutif  atau  perwakilan  di  lembaga  legislatif.  Pemilihan Umum  dilaksanakan  pada  pemilihan  tingkat  Kabupaten/Kota,  Provinsi,  sampai  pada  tingkat Nasional.  Sebelum  adanya  Pemilihan  Umum  di  Indonesia,  pemilihan  parlemen  telah diselenggarakan  sejak  tahun  1955  untuk  memilih  badan  legislatif.  Indonesia  menerapkan Pemilihan Umum untuk Presiden pada tahun 2004. Pemilihan Umum berikutnya pada 17 April 2019 (Budiharto & Meiliana, 2018). Berdasarkan pengumuman yang dikeluarkan oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) melalui website resminya (Admin, 2022e) menyatakan bahwa jadwal Pemilu untuk pemungutan dan perhitungan suara Presiden dan Wakil Presiden yaitu pada 14- 15  Februari  2024.  Partai  politik  yang  mengusung  tiap  kandidat  calon  presiden  dan  wakil presiden  telah  mempersiapkan  kandidatnya  dari  jauh  hari  untuk  mendapatkan  partisipasi masyarakat.
Lembaga  survey  politik  di  Indonesia  ikut  serta  merilis  hasil  survei  terhadap  calon Presiden potensial pada Pemilu 2024. Beberapa lembaga survei mengungkapkan terdapat tiga nama terkuat yang akan menjadi kandidat calon Presiden 2024 karena mempunyai elektabilitas tertinggi,  yaitu  Ganjar  Pranowo,  Anies  Baswedan  dan  Prabowo  Subianto  (Redaksi, 2023)(Admin, 2022d)(Admin, 2022b)(Admin, 2022a)(Admin, 2022c). Koalisi pendukung tiap kandidat  terus  melakukan  kegiatan-kegiatan  kampanye  konvensional  ataupun  media  sosial sebagai ruang informatif.
Media  sosial  sebagai  platform  kampanye  yang  efektif  dan  efesien  jika  dibandingkan dengan media kampanye konvensional  dengan atribut atau alat praga dan berpidato di ruang terbuka. Berdasarkan jumlah pengguna aktif internet sebanyak 4,2 miliar, terdapat 3,1 miliar pengguna jejaring sosial  (Yudhana, Riadi, et  al.,  2019). Media sosial memiliki karakteristik- karakteristik  yang  membuat  partai  politik  terdorong  untuk  menerapkan  strategi  kampanye online (Haryanto et al., 2019). Media sosial yang kerap digunakan sebagai platform kampanye adalah Twitter karena menjadi salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Twitter merupakan sumber yang relevan untuk menyebarluaskan sebuah informasi dan memungkingkan untuk berkembang secara heterogen (Cano-marin et al., 2023).
Analisis sentimen adalah bidang pada ilmu komputer yang menentukan secara otomatis emosi pada suatu kalimat (Shaden et al., 2023). Analisis sentimen merupakan bidang dari data mining  yang  sering  digunakan  dalam  dunia  bisnis  untuk  mengetahui  langsung  pendapat pelanggan  terhadap  suatu  produk  (Fitri  et  al.,  2019).  Analisis  sentimen  terdiri  dari  beberapa kelas sentimen seperti kelas sentimen positif, netral dan negatif.
Penelitian  (Haryanto  et  al.,  2019)  membahas  sentimen  publik  terhadap  kandidat  calon Presiden  dan  Wakil  Presiden  Indonesia  tahun  2019  melalui  sosial  media  Facebook.  Data didapatkan  pada  postingan  Facebook  dari  tiga  portal  berita  online  nasional,  yaitu  Detik (@detikcom),  TribunNews  (@tribunnews),  dan  Liputan6  (@liputan6online).  Penelitian  ini menggunakan metode naïve bayes dan didapatkan hasil polaritas yang didominasi oleh Jokowi- Ma’ruf  56,76%  sentimen  positif  dan  43,24%  sentimen  negatif.  Penelitian  lainnya  (Brito  & Adeodato,  2023)  membahas  tentang  sentimen  yang  dilakukan  pada  pemilihan  Presiden  di Amerika Latin, dengan lebih dari 65.000 postingan yang diolah dari data Facebook, Instagram dan  Twitter.  Hasil  tersebut  lebih  kompetitif  dibandingkan  dengan  jajak  pendapat  yang dilakukan secara tradisional. Penelitian ini juga mengemukakan bahwa hal ini dapat dilakukan untuk memprediksi Pemilu mendatang dalam skenario yang serupa. Penelitian lainnya (Karami et al., 2022) membahas tentang analisis sentimen pada ungkapan melalui postingan di Twitter sebanyak  lebih  dari  300.000  tweet  saat  pemilihan  Presiden  Amerika  Serikat.  Penelitian  ini mengungkapkan  pembahasan  yang  diangkat  berdasarkan  jenis  kelamin  saat  rentang  waktu pemilihan Presiden.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 236-245

## Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine
Dampak dari analisis sentimen pada lingkup politik yaitu memungkinkan pengguna untuk mengikuti seorang politisi pada media sosial khususnya Twitter. Hal ini membuat warga negara ikut aktif dalam melakukan diskusi atau bertukar pikiran tentang politik. Politisi menggunakan platform  media  sosial  dalam  mengungkapkan  pendapat  terhadap  suatu  permasalahan,  debat hingga  promosi  agenda  politik  terkini  yang  digunakan  agar  masyarakat  dapat  terpengaruhi (Antypas et al., 2023).
Berdasarkan  berbagai  paparan  tersebut,  penelitian  ini  membahas  pendekatan  analisis sentimen  yang  diberikan  oleh  masyarakat  terhadap  calon  Presiden  Indonesia  2024 menggunakan dataset  Twitter. Penelitian ini menggunakan teknik pembobotan  TF-IDF yang dihitung  setelah  tahapan preprocessing yang  dilakukan  sebelum  melalui  klasifikasi (Rahmadayana & Sibaroni, 2021). Teknik pembobotan TF-IDF digunakan untuk menentukan kalimat  dari  kumpulan  kata  yang  cocok  berdasarkan  ketersediaan  dokumen  dalam  setiap kalimat (Qorib et al., 2023). Teknik ini digunakan untuk meningkatkan akurasi pada metode klasifikasi.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu Support  Vector  Machine karena  pada bidang ilmu analisis sentimen metode SVM sangat unggul dibanding dengan metode klasifikasi lainnya (Yousef & ALali, 2022).

## METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu SVM dengan teknik pembobotan TF- IDF  (Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency).  Infrastruktur  penelitian  yang digambarkan menggunakan fishbone seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Fishbone Infrastruktur Penelitian
Gambar 1 menyajikan infrastruktur penelitian yang digambarkan menggunakan diagram tulang ikan dengan menjelaskan bagian-bagian pada proses analisis sentimen calon presiden. Tahapan tersebut seperti crawling data, preprocessing , klasifikasi, pembobotan TF-IDF, hingga tahapan evaluasi.
Pengambilan  data  dilakukan  pada  media  sosial  Twitter  menggunakan library dengan bahasa  pemrograman  python.  Data  yang  didapatkan  yaitu  data  dengan  kata  kunci  “anies presiden 2024”, “ganjar presiden 2024” dan “prabowo presiden 2024” masing-masing sebanyak 5000 data tweet dalam rentang waktu Januari hingga Maret 2023.

## Asno Azzawagama Firdaus, Anton Yudhana, Imam Riadi
Preprocessing merupakan  bagian  dari  data  mining  yang  digunakan  untuk mengembangkan  teks  data  terstruktur  atau  tidak  terstruktur  berdasarkan  struktur  anomali dengan memerlukan beberapa proses (Imamah & Rachman, 2020). Preprocessing digunakan untuk menghapus karakter yang tidak relevan dalam dokumen (Yudhana et al., 2018). Langkah pengolahan  teks  diantaranya case  folding , tokenizing , stopword removal ,  dan stemming (Yudhana, Fadlil, et al., 2019).
Gambar 2. Flowchart Analisis Sentimen
Gambar  2  menyajikan flowchart analisis  sentimen  yang  dimulai  dari  pemrosesan preprocessing pada data tweet yang didapat. Tahapan selanjutnya yaitu proses labelling dengan dibantu translator pada library python untuk mengubah bahasa pada teks yang terdapat di tweet tersebut.  Setelah  dilakukan  penyesuaian  bahasa  dengan  translator,  fungsi labelling akan memberikan label kelas sentimen positif dan negatif pada data dengan bantuan library python. Pelabelan menggunakan library scikit-learn yang tersedia pada bahasa pemrograman python. Tujuan dari library ini yaitu melakukan pemodelan dan memberikan nilai prediksi (Shaden et al., 2023)(Samuel et al., 2023).
Tahapan berikutnya yaitu data akan diproses menggunakan teknik pembobotan. Teknik pembobotan yang digunakan yaitu TF-IDF ( Term Frequency – Inverse Document Frequency ). Term Frequency merupakan salah satu cara untuk menentukan bobot suatu dokumen. Semakin besar  istilah  yang  muncul,  semakin  besar  pengaruhnya  terhadap  jumlah  berat  dan  skor kesesuaiannya.  Sedangkan Invers  Document  Frequency adalah  teknik  untuk  melakukan perhitungan distribusi istilah pada dokumen. Rumus untuk menghitung nilai TF-IDF disajikan pada rumus (1) (Riadi et al., 2020).
𝑤 = 𝑡𝑓 𝑡 𝑥 𝑙𝑜𝑔 10 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 + 1 (1)
Keterangan: w = Bobot atau hasil perkalian 𝑡𝑓 𝑡 = Term Frequency
Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = Inverse Document Frequency
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Berbeda dengan  metode  Naïve  Bayes  yang  hanya  membutuhkan  data  yang  kecil  (Yudhana  &  Dwi, 2023). Metode SVM efektif diimplementasi dengan data berdimensi tinggi yaitu dengan jumlah fitur  dan  atribut  yang  banyak.  SVM  merupakan  metode  yang  membandingan  suatu  seleksi parameter  standar  nilai  diskrit  yang  disebut  kandidat  set  (Riadi  et  al.,  2019).  Tujuan  SVM adalah menemukan hyperplane dengan celah atau rentang terbesar antara kelas data dan disebut pengklasifikasi margin maksimum (Hinduja et al., 2022). Klasifikasi SVM dibagi menjadi dua fase, yaitu pelatihan dan pengujian (Peryanto et al., 2022).
Tahapan evaluasi menggunakan confusion matrix dan k-fold cross validation . Confusion matrix melakukan perhitungan jumlah prediksi salah berbanding jumlah prediksi benar  yang dilakukan  setelah  menerapkan  metode  klasifikasi.  Sedangkan  evaluasi  dengan k-fold  cross validation menggunakan 10- fold cross validation karena berdasarkan penelitian Rahmadayana, dkk  (Fatihah  Rahmadayana  &  Yuliant  Sibaroni,  2021)  nilai k-fold yang  paling  optimal  agar mendapatkan model terbaik adalah 10. Penelitian ini menggunakan iterasi sebanyak 10 kali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  dari  Twitter  dengan  memanfaatkan library bahasa python yang berisikan API untuk dapat mengakses Twitter. Setelah tahapan crawling data selesai, selanjutnya dilakukan tahapan preprocessing untuk membuat data yang didapatkan terhindar  dari noise yang  menyebabkan  kurang  akuratnya  prediksi  dari  metode  klasifikasi. Rentang waktu pengambilan data pada bulan Januari hingga Maret 2023 dengan total 15.000 data, dengan tiap kandidatnya memiliki 5000 data.
Tahapan labelling digunakan untuk melakukan pelabelan pada data yang telah melalui proses preprocessing didapat  hasil  dari  sentimen  untuk  tiap  kandidat  seperti  disajikan  pada Tabel 1. Hasil sentimen pada kelas positif berdasarkan yang tertinggi secara berturut-turut yaitu ganjar pranowo 73,58%, prabowo subianto 66,34%, dan anies baswedan 65,62%. Sedangkan sentimen  pada  kelas  negatif  berdasarkan  yang  terendah  secara  berturut-turut  yaitu  ganjar pranowo 26,42%, prabowo subianto 33,66%, dan anies baswedan 34,38%.
Tabel 1. Hasil Sentimen & Metode No Nama Akurasi Metode (%) F1-Score Hasil Sentimen (%) Positif Negatif Positif Negatif 1 Anies Baswedan 73 81 53 65,62 34,38 2 Ganjar Pranowo 79 86 51 73,58 26,42 3 Prabowo Subianto 79 85 67 66,34 33,66
Data  selanjutnya  melalui  tahapan  pembobotan  TF-IDF.  Tahapan  TF-IDF  memberikan bobot  pada  tiap  kata  yang  berada  dalam  suatu  dokumen  dengan  skor  bobot  yang  ditentukan seperti  disajikan  pada  rumus  (1).  Nilai  TF-IDF  akan  semakin  besar  jika  suatu  kata  sering muncul (TF) dan hanya dalam sedikit dokumen (idf besar atau df kecil). Penggunaan TF-IDF ini diimplementasi melalui library python. Setelah melalui tahapan pembobotan, data kemudian akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode SVM. Penelitian ini menggunakan skenario pengujian untuk data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%. Pengujian data uji untuk tiap kandidat dengan skenario yang digunakan dapat dilihat pada confusion matrix pada Gambar 3 disajikan dataset anies, Gambar 4 disajikan dataset ganjar, dan Gambar 5 disajikan dataset prabowo.

## Asno Azzawagama Firdaus, Anton Yudhana, Imam Riadi
Akurasi  metode  SVM  yang  disajikan  pada  Tabel  1  pada  dataset  ganjar  dan  prabowo memiliki akurasi yang sama yaitu 79%. Namun perbandingan pada F1-score dan nilai sentimen positif antara dataset ganjar dan prabowo, dataset ganjar memiliki nilai lebih tinggi yaitu F1- score 86% dan nilai sentimen 73,58%. Sedangkan dataset Anies memiliki akurasi 73% dan F1- score positif terendah diantara prabowo dan ganjar yaitu 81%.
Gambar 3. Confusion Matrix Anies
Gambar 4. Confusion Matrix Ganjar
Gambar 5. Confusion Matrix Prabowo
Gambar  3,  Gambar  4  dan  Gambar  5  menyajikan confusion  matrix masing-masing kandidat dengan total 1000 data uji untuk tiap kandidat. Data uji tersebut merupakan split data dari keseluruhan data yang digunakan yaitu 80% data latih dan 20% data uji dengan total data pada tiap kandidat yaitu 5000 data. Gambar 3 menyajikan hasil uji dari data anies yang memiliki prediksi benar positif sebanyak 150 dan negatif sebanyak 584. Gambar 4 menyajikan hasil uji dari data ganjar dengan memiliki prediksi benar positif sebanyak 113 dan prediksi benar negatif sebanyak  672.  Sedangkan  pada  Gambar  5  menyajikan  hasil  uji  dari  data  prabowo  dengan memiliki prediksi benar positif sebanyak 208 dan prediksi benar negatif sebanyak 583.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 236-245

## Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine
Gambar 6. Wordcloud Kata Populer Tiga Kandidat
Berdasarkan hasil sentimen terhadap data yang didapat untuk tiap kandidat, didapatkan wordcloud kata  populer  yang  muncul  di  Twitter  untuk  pembahasan  Presiden  2024  seperti disajikan pada Gambar 6. Kata yang bermunculan pada wordcloud tersebut dengan kata yang dominan  muncul  seperti  “prabowo  subianto”,  “presiden  ri”,  “calon  presiden”,  “ganjar pranowo”, hingga “anies baswedan”.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sentimen  yang diamati  dalam  rentang  waktu  Januari  hingga  Maret  2023  pada  platform  Twitter  diperoleh 15.000 dataset. Keyword yang tampil pada wordcloud kata populer terkait Presiden 2024 yaitu “prabowo  subianto”,  “presiden  ri”,  “calon  presiden”,  “ganjar  pranowo”,  hingga  “anies baswedan”.  Jumlah  sentimen  masyarakat  pada  kelas  positif  dengan  nilai  tertinggi  dari  tiga kandidat seperti pada dataset yaitu ganjar pranowo sebanyak 73,58%. Sentimen kelas negatif tertinggi  berdasarkan  dataset  yaitu  anies  baswedan  sebesar  34,38%.  Penelitian  ini menggunakan  metode  SVM  dengan  bantuan  teknik  pembobotan  TF-IDF  sehingga  memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Akurasi yang didapatkan dari metode SVM untuk dataset ganjar yaitu 79%, prabowo 79% dan anies 73%. Nilai  F1-score kelas positif ketiga dataset tersebut dengan  dataset  anies  baswedan  yaitu  81%,  dataset  ganjar  pranowo  yaitu  86%  dan  dataset prabowo subianto yaitu 85%.
Saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut yaitu dapat lebih menyeleksi teks pada data yang digunakan seperti noise dan data yang berasal dari buzzer (akun bot atau pengguna fanatik/berbayar) agar hasil yang didapatkan dapat lebih tervalidasi. Data yang digunakan harus benar-benar tervalidasi supaya hasil proyeksi calon Presiden dapat menjadi lebih akurat.

## Asno Azzawagama Firdaus, Anton Yudhana, Imam Riadi

## DAFTAR PUSTAKA
Admin. (2022a). Pacuan Kuda Elektabilitas Bakal Capres dan Peta Kekuatan Elektoral Partai Pasca-Deklarasi . Indikator. https://indikator.co.id/rilis-indikator-01-desember-2022/
Admin. (2022b). Rilis Survei Nasional Catatan Akhir Tahun Tren Persepsi Publik dan Proyeksi Politik  menuju  2024 .  Charta  Politika.  https://www.chartapolitika.com/rilis-survei- nasional-catatan-akhir-tahun-tren-persepsi-publik-dan-proyeksi-politik-menuju-2024/
Admin. (2022c). Rilis Temuan Survei Nasional Kondisi Ekonomi dan Peta Politik Menjelang 2024 .  Lembaga  Survei  Indonesia.  https://www.lsi.or.id/post/rilis-lsi-04-september- 2022
Admin.  (2022d). Survei  Poltracking: Ganjar, Prabowo, Anies Jadi  Capres Terkuat  di  2024 . Poltracking  Indonesia.  https://poltracking.com/survei-poltracking-ganjar-prabowo- anies-jadi-capres-terkuat-di-2024/
Admin.  (2022e). Tahapan  dan  Jadwal  Penyelenggaraan  Pemilu  Tahun  2024 .  Komisi Pemilihan Umum. https://infopemilu.kpu.go.id/Pemilu/Peserta_pemilu
Antypas, D., Preece, A., & Camacho-Collados, J. (2023). Negativity spreads faster: A large- scale multilingual twitter analysis on the role of sentiment in political communication.
Online Social Networks and Media , 33 (January). https://doi.org/10.1016/j.osnem.2023.100242
Brito,  K.,  &  Adeodato,  P.  J.  L.  (2023).  Machine  learning  for  predicting  elections  in  Latin America  based  on  social  media  engagement  and  polls. Government  Information Quarterly , 40 (1). https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101782
Budiharto,  W.,  &  Meiliana,  M.  (2018).  Prediction  and  analysis  of  Indonesia  Presidential election  from  Twitter  using  sentiment  analysis. Journal  of  Big  Data , 5 (1),  1-11. https://doi.org/10.1186/s40537-018-0164-1
Cano-marin, E., Mora-cantallops, M., & Sanchez-alonso, S. (2023). Technological Forecasting &  Social  Change  The  power  of  big  data  analytics  over  fake  news :  A  scientometric review  of  Twitter  as  a  predictive  system  in  healthcare. Technological  Forecasting  & Social Change , 190 (February), 122386. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122386 Fitri,  V.  A.,  Andreswari,  R.,  &  Hasibuan,  M.  A. (2019).  Sentiment  analysis  of  social  media Twitter with  case of Anti-LGBT campaign in  Indonesia using Naïve Bayes, decision tree,  and  random  forest  algorithm. Procedia  Computer  Science , 161 ,  765-772. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.181
Haryanto, B., Ruldeviyani, Y., Rohman, F., Julius Dimas, T. N., Magdalena, R., & Muhamad Yasil,  F.  (2019).  Facebook  analysis  of  community  sentiment  on  2019  Indonesian presidential candidates from Facebook opinion data. Procedia Computer Science , 161 , 715-722. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.175
Hinduja,  S.,  Afrin,  M.,  Mistry,  S.,  &  Krishna,  A.  (2022).  Machine  learning-based  proactive social-sensor  service  for  mental  health  monitoring  using  twitter  data. International Journal of Information Management Data Insights , 2 (2), 100-113. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022.100113
Imamah,  &  Rachman,  F.  H.  (2020).  Twitter  sentiment  analysis  of  Covid-19  using  term weighting  TF-IDF  and  logistic  regresion. Proceeding  -  6th  Information  Technology International Seminar, ITIS 2020 , 238-242.
https://doi.org/10.1109/ITIS50118.2020.9320958

## Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine
Karami, A., Clark, S. B., Mackenzie, A., Lee, D., Zhu, M., Boyajieff, H. R., & Goldschmidt, B. (2022). 2020 U.S. presidential election in swing states: Gender differences in Twitter conversations. International Journal of Information Management Data Insights , 2 (2). https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2022.100097
Peryanto, A., Yudhana, A., & Umar, R. (2022). Convolutional Neural Network and Support Vector  Machine  in  Classification  of  Flower  Images. Khazanah  Informatika :  Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 8 (1), 1-7. https://doi.org/10.23917/khif.v8i1.15531
Qorib,  M.,  Oladunni,  T.,  Denis,  M.,  Ososanya,  E.,  &  Cotae,  P.  (2023).  Covid-19  vaccine hesitancy:  Text  mining,  sentiment  analysis  and  machine  learning  on  COVID-19 vaccination  Twitter dataset. Expert  Systems with Applications , 212 (September 2022), 118715. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118715
Rahmadayana,  F.,  &  Sibaroni,  Y.  (2021).  Sentiment  Analysis  of  Work  from  Home  Activity using  SVM  with  Randomized  Search  Optimization. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan Teknologi Informasi) , 5 (5), 936-942. https://doi.org/10.29207/resti.v5i5.3457 Redaksi,  P.  (2023). Ganjar  dan  Anies  Potensial Masuk  Putaran  Kedua  dengan  Keunggulan pada Ganjar . Saiful Mujani Research Center (SMRC). https://saifulmujani.com/ganjar- dan-anies-potensial-masuk-putaran-kedua-dengan-keunggulan-pada-ganjar/
Riadi, I., Sunardi, S., & Widiandana, P. (2020). Mobile Forensics for Cyberbullying Detection using Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer Dan Informatika , 5 (2), 68. https://doi.org/10.26555/jiteki.v5i2.14510
Riadi, I., Umar, R., & Aini, F. D. (2019). Analisis Perbandingan Detection Traffic Anomaly Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  (Svm). ILKOM  Jurnal Ilmiah , 11 (1), 17-24. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24
Samuel,  D.,  Aparecido,  L.,  Adeel,  A.,  &  Paulo,  J.  (2023).  PL-kNN :  A  Python-based implementation of a parameterless ? -Nearest Neighbors classifier. Software  Impacts , 15 (November 2022), 100459. https://doi.org/10.1016/j.simpa.2022.100459
Shaden,  M.,  Fadel,  A.,  Achmad,  S.,  &  Sutoyo,  R.  (2023).  ScienceDirect  ScienceDirect Sentiment analysis for customer review : Case study of Traveloka Sentiment analysis for customer review : Case study of Traveloka. Procedia Computer Science , 216 (2022), 682-690. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.184
Yousef, M., & ALali, A. (2022). Analysis and Evaluation of Two Feature Selection Algorithms in  Improving  the  Performance  of  the  Sentiment  Analysis  Model  of  Arabic  Tweets. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 13 (6), 705–711. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.0130683
Yudhana, A., & Dwi, A. (2023). Spatial distribution of soil nutrient content for sustainable rice agriculture  using  geographic  information  system  and  Naïve  Bayes  classifier . 16 (1). https://doi.org/10.2478/ijssis-2023-0001
Yudhana, A., Fadlil, A., & Rosidin, M. (2019). Indonesian words error detection system using nazief adriani stemmer algorithm. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 10 (12), 219-225. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2019.0101231
Yudhana, A., Riadi, I., & Zuhriyanto, I. (2019). Analisis Live Forensics Aplikasi Media Sosial Pada Browser Menggunakan Metode Digital Forensics Research Workshop (DFRWS). Jurnal TECHNO , 20 (2), 125-130.

## Asno Azzawagama Firdaus, Anton Yudhana, Imam Riadi
Yudhana, A., Sunardi, & Mukaromah, I. A. (2018). Implementation of winnowing algorithm with dictionary English-Indonesia technique to detect plagiarism. International Journal of Advanced Computer
Science and Applications , 9 (5), 183-189. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090523

## How to cite :
Firdaus, A. A., Yudhana, A., & Riadi, I. (2023). Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 236-245. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.172