Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1968 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON THE RIGHT OF INQUIRY IN INDONESIA IN 2024 USING THE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) METHOD
Dicky Fernanda Sebastian 1 , Heni Sulistiani 2 , Auliya Rahman Isnain *3
1 Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
2 Accounting Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
3 Informatics, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia Email: 1 dicky_fernanda_sebastian@teknokrat.ac.id , 2 henisulistiani@teknokrat.ac.id , 3 auliyarahman@teknokrat.ac.id
(Article received: April 03, 2024; Revision: May 09, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Research on the right of inquiry refers to public responses on twitter social media related to the 2024 elections. The right of inquiry is a right used in investigations. There are a lot of public opinions about the right of inquiry that are discussed on twitter social media that convey their various opinions or criticisms of government policies towards the 2024 elections. Based on Law No. 17/2014, the right of inquiry of the House of Representatives is regulated  in  Article  20A  of  the  1945  Constitution,  which  regulates  the  right  of  inquiry  of  the  House  of Representatives.  Sentiment  analysis  is  used  in  this  research  to  determine  the  accuracy  value  of public  opinion which is categorized into two, namely positive and negative sentiment. In this study, the SVM method is used to identify and find the results of public opinions or responses regarding the issue of the right of inquiry in Indonesia in 2024 which is being widely under the twitter social media platform, so it is necessary to analyze the sentiment. By using the support vector machine (SVM) algorithm and word weighting using TF-IDF (term frequency-inverse document frequency). Data collection using Google Collaboratory tools with the python programming language. The data used were 2,179 tweets with the keywords "inquiry right", "DPR inquiry right", "election inquiry right". The results obtained from the SVM process with an accuracy value of 77%, negative precision value 77%, positive precision value 77%, negative recall value 57%, positive recall value 89%, positive f1-score value 66%, negative f1-score  value  82%.  The  data  that  has  been  tested  and  processed  has  an  adequate  accuracy  value  for  SVM algorithm  classification  using  confusion  matrix  calculation.  The  results  of  the  research  conducted  have  been effective with the SVM method.
Keywords : Hak Angket, Support Vector Machine, Sentiment Analysis, TF-IDF, Twitter.

## ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT MENGENAI HAK ANGKET DI INDONESIA TAHUN 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

## Abstrak
Penelitian mengenai hak angket merujuk pada tanggapan masyarakat pada media sosial twitter terkait pemilu tahun 2024 . Hak angket merupakan hak yang digunakan dalam penyelidikan. Banyak sekali opini masyarakat mengenai hak angket yang menjadi pembahasan pada media sosial twitter yang menyampaikan  berbagai  opini  atau  kritik mereka terhadap  kebijakan pemerintah terhadap pemilu 2024. Berlandaskan pada undang-undang  nomor 17 tahun 2014, hak angket DPR pada ketatanegaraan diatur dalam UUD 1945 pasal 20A, dimana tugasnya untuk mengatur mengenai hak angket DPR. Analisis sentimen digunakan pada penelitian ini untuk menentukan nilai accuracy dari opini  masyarakat  yang  dikategorikan  menjadi  dua,  yaitu  sentimen positif dan negatif. Dalam  penelitian  ini digunakan metode SVM untuk mengidentifikasi dan mencari hasil dari opini atau tanggapan masyarakat mengenai isu hak angket di indonesia pada tahun 2024 yang sedang banyak di bawah dalam platform media sosial twitter , sehingga  perlu  adanya  analisi  sentimen  tersebut  dilakukan. Dengan  menggunakan  algoritma support  vector machine (SVM)  dan  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF (term  frequency-inverse  document  frequency) . Pengumpulan  data  dengan  menggunakan tools google  colaboratory dengan  bahasa  pemrograman python .  Data yang digunakakan sebanyak 2.179 tweet dengan kata kunci “hak angket”, “hak angket DPR”, “hak angket pemilu”. Hasil yang didapatkan dari proses SVM dengan nilai accuracy 77%, nilai precision negatif 77%, nilai precision positif 77%, nilai recall negatif 57%, nilai recall positif 89%, nilai f1-score positif 66%, nilai f1-score negatif 82%.

## 1026 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)
, Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034
Data yang telah diuji dan diproses tersebut memiliki nilai akurasi yang memadai untuk klasifikasi algoritma SVM dengan  menggunakan  perhitungan confusion  matrix .  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  telah  efektik  dengan metode SVM.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Hak Angket, Support Vector Machine, TF-IDF, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut teori trias politica menyatakan bahwa terdapat  tiga  fungsi  utama  yang  dijalankan  dalam kekuasaan  negara,  yaitu  lembaga eksekutif yang merupakan  fungsi  dalam  menjalankan  kedaulatan rakyat, lembaga legislatif yaitu fungsi yang merujuk pada pembuatan aturan-aturan umum yang mengaitkan  seluruh  warga  negara,  dan  lembaga yudikatif adalah  lembaga  untuk  memantau  potensi penyimpangan [1].
Dewan  perwakilan  rakyat (DPR)  merupakan lembaga  negara  yang  masuk  dalam  sistem ketatanegaraan  indonesia  yang  merupakan  lembaga perwakilan  rakyat.  DPR  berfungsi  sebagai  acuan masyarakat  yang  memiliki  tugas  sebagai  badan pengawas  jalannya  sistem  pemerintahan  yang dijalankan oleh lembaga eksekutif . Proses pengawasan  yang  dilakukan  berhubungan  dengan kebijakan yang di ambil oleh lembaga eksekutif [2]. Lembaga  perwakilan  rakyat  masuk  dalam lembaga  yang  mengalami  perubahan  dan  penataan yang  menonjol.  Kemudian  pada  lembaga  ini  secara umum  mempunyai  dua  jenis  antaranya  lembaga perwakilan  rakyat  satu  kamar  ( unicameral )  dan lembaga  perwakilan  rakyat  dua  kamar  yaitu ( bicameral ).  Kemudian  pada  lembaga  pembentukan Dewan perwakilan daerah (DPD) adalah wujud asli diperlukannya  kesejajaran  dan  kontrol  di  antara lembaga-lembaga negara agar dapat berjalan dengan seimbang, dimana harus berkaitan dengan kebijakan pusat  dan  di  daerah.  Pada  pembentukan  DPD digunakan  sebagai  bentuk  penegasan  negara  hukum dan  melindungi  hak  asasi  ( hak  konstitusional )  yang dijamin  oleh  konstitusi.  DPD  dibangun  agar dipergunakan  untuk  masalah  yang  ada  dalam ketatanegaraan sebelumnya [3].
Hak  angket  merupakan  hak  yang  digunakan dalam  penyelidikan,  kemudian  dapat  digunakan sebagai proses penyelidikan pada kebijakan pemerintah  provinsi,  kabupaten,  dan  kota  yang penting  dan  strategis,  dan  berdampak  pada lingkungan  kehidupan  masyarakat,  daerah,  dan negara yang diperkirakan bertentangan pada regulasi peraturan  perundang-undangan    dengan  setelah dilakukan proses penyidikan [4].
Berlandaskan  pada  undang-undang    nomor  17 tahun 2014, dengan digunakannya penelitian yuridis normatif ,  diterangkan  bahwa  hukum  konstitusional wewenang  hak  angket  DPR  pada  ketatanegaraan diatur  dalam  UUD  1945  pasal  20A,  yang  mana tugasnya untuk mengatur mengenai hak angket DPR. Hak angket telah diatur dalam materill Pasal 79 ayat (3) undang-undang nomor 17 tahun 2014,
menyebutkan  lembaga-lembaga  yang  termasuk dalam  kategori  yang  dapat  diusulkan  angket  oleh DPR. Hak angket dijelaskan juga untuk menyelidiki pelaksanaan  suatu  undang-undang  atau  kebijakan pemerintah  yang  memiliki  dampak  signifikan, strategis,  dan  melibatkan  aspek  luas.  Penyelidikan dilakukan  jika  terdapat  dugaan  tindakan  yang bertentangan  pada  peraturan  perundang-undangan [5].
Penelitian  sebelumnya  pada  tahun  2020  yang disusun  oleh  Harsono  et.al  mengenai  analisis sentimen stakeholder atas  layanan  hai  DJPbn  pada media  sosial twitter dengan  menggunakan  metode yaitu naïve  bayes dan support  vector  machine , dimana  penelitian  ini  menguji  dua  metode  yaitu membandingkan  nilai accuracy dan precission pada algoritma  NB  dengan  SVM  dengan  hasil  nilai accuracy dan presicion pada  algoritma  NB  lebih tinggi dibandingkan dengan SVM. Untuk nilai recall pada  algoritma  SVM  dan  NB  memiliki  kesamaan, tetapi untuk margin pada algoritma SVM lebih besar dibangingkan dengan algoritma NB yaitu +/- 9.72%, dibandingkan  dengan  +/-  7.07%.  Kemudian  untuk nilai recall maksimal algoritma SVM 103.61%, akan tetapi pada algoritma NB sebesar 100.96% [6].
SVM  merupakan  metode  pembelajaran  yang terawasi  dengan  tingkat  akurasi  dan  kualitas  yang tinggi,  menjadikannya  populer  di  antara  algoritma lainnya.  Namun,  untuk  menerapkannya,  diperlukan proses pelatihan secara berurutan dan pengujian yang teliti.  Langkah  awal  dalam  proses  analisis  adalah mengubah  data  teks  menjadi representasi  vektor , yang  kemudian  akan  diproses  dengan  metode term frequency  inverse  document  frequency (TF-IDF) untuk pembobotan. Salah satu kelebihan SVM adalah kemampuannya  dalam  mengidentifikasi hyperplane yang memisahkan, memungkinkan untuk memaksimalkan margin antara  kelas  yang  berbeda. Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  SVM  juga memiliki  kelemahan,  terutama  ketika  menghadapi masalah dengan fitur yang serupa, yang dapat secara signifikan memengaruhi tingkat akurasi.
Penelitian  mengenai  hak  angket  merujuk  pada tanggapan  masyarakat  pada  media  sosial twitter sehingga  kini  menjadi  pembahasan  yang  menjadi trending topic pada media  sosial twitter . Tanggapan tersebut berupa data textual yang akan dianalisa dan mendapatkan  informasi  untuk  kemudian  dilakukan analisis  sentimen  masyarakat  pada  isu  hak  angket tersebut. Hak angket dapat dilakukan proses analisis sentiman  yang    dikategorikan  menjadi  sentimen negatif dan sentimen positif , kemudian hasil analisis sentimen tersebut dapat digunakan sebagai informasi
dan  evaluasi  bagi  lembaga  yang  mengangkat  hak angket. Analisis sentimen merupakan jenis pengolahan kata untuk mengetahui opini masyarakat mengenai pembahasan tertentu [7].
Penelitian  ini  dilakukan  terkait  permasalahan mengenai  hak  angket  di  indonesia  tahun  2024  yang selalu  menjadi  pembahasan  trending  topik  pada media  sosial twitter ,  sehingga  peneliti  melakukan analisis pada opni atau komentar masyarakat tentang hak  angket  tersebut  di twitter dengan  tujuan  untuk mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  pemahasan tentang  hak  angket  bagi  indonesia  dan  masyarakat dengan  mencari  nilai  akurasi  pada  data  yang  telah dikumpulkan  melalui  proses crawling atau  biasa  di sebut pengumpulan data.
Beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam analisis  sentimen  pada  penelitian  ini  yaitu  proses pengumpulan ( crawling ), pemrosesan awal ( preprocessing ) , pelabelan ( labelling ),  selanjutnya analisis  sentimen  menggunakan  metode support vector machine (SVM). Metode SVM dipakai karena memiliki hasil klasifikasi dalam mendeteksi sentimen dari  media twitter dengan  baik.  Pada  proses  pemilu tahun 2024 terdapat konflik isu mengenai pengangkatan  hak  angket  yang  menjadi  topik perbincangan dikalangan masyarakat dan menjadikan hal tersebut dapat dibahas pada penelitian ini dengan menentukan analisis sentimen tanggapan masyarakat tersebut [8].
Pada  proses  penelitian  ini  data  yang  telah  di kumpulkan sebanyak 2.179 data yang kemudian akan dilakukan  proses  analisis  dengan  menggunakan metode  SVM.  Data  tersebut  kemudian  akan  dibagi menjadi data latih dan data uji yang digunakan untuk mengetahui  seberapa  besar  nilai  akurasi  yang  akan didapatkan  dalam  analisis  sentimen  ini.  Data  yang akan  diuji  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 80%  dari  total  keseluruhan  data  yang  ada  dan  20% menjadi data latih. Proses penelitian ini menggunakan metode  SVM  mengenai  hak  angket  dengan mengumpulkan  data  melalui platform media  sosial twitter. Pengerjaan  penelitian  ini  menggunakan bahasa pemrograman python yang dijalankan melalui google colaboratory , kemudian akan didapatkan hasil analisis sentimen algoritma SVM yang dikelompokan menjadi sentimen positif dan sentimen negatif [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini  sangat  erat hubungannya dengan text mining , dimana text mining adalah  proses  pengumpulan  pola  dari  dokumen  teks yang  tidak  terstruktur  dikenal  sebagai  penggalian teks,  atau  penggalian  data  teks.  Karena text  mining membutuhkan  pemrosesan  data tekstual ,  tidak terstruktur,  dan  ambigu,  ini  adalah  tugas  yang menantang dari pada data mining. Proses pengumpulan  informasi,  analisis  teks  ektraksi informasi,  pengelompokan,  klasifikasi,  visualisasi, teknologi  basis  data,  pembelajaran  mesin,  dan penambangan  data  semuanya  termasuk  dalam  topik
interdisipliner teknologi penambangan teks, penambangan  data,  dan  pembelajaran  mesin.  Proses tersebut  adalah  masalah  yang  dapat  dipcahkan  oleh text mining [10].
Proses  analisis  sentimen  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  data tekstual menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif . Analisis sentimen  dijelaskan  sebagai  proses  pemisahan, pengolahan  dan  memahami  sebuah  data  text  yang tidak  terstruktur  yang  terdapat  pada  data  opini tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis opini  masyarakat  terhadap  kebijakan  hak  angket  di indonesia  dengan  menggunakan  metode  SVM,  dan penelitian dilakukan untuk menentukan model mana yang paling baik. K-fold cross validation digunakan untuk  validasi  model. Confusion  matrix digunakan untuk  mengukur  tingkat  akurasi  model.  Metode penelitian yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Proses  setelah  melakukan  identifikasi  topik, langkah selanjutnya adalah proses pengumpulan data dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan emulator  google  colaboratory ,  dengan analisis data mengenai opini masyarakat tentang hak angket [11]. Langkah pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Langkah Pengumpulan Data

## 1028
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034

## 2.2. Labeling Sentimen
Penelitian ini untuk pemrosesan hasil pelabelan digunakan  fungsi  dari  library vader  sentiment dan python .  Sebelum  digunakan  library vader  sentiment sebuah  data tweet mengenai  hak  angket  harus ditranslate dalam bahasa inggris, karena library vader sentiment hanya dapat digunakan dengan sebuah data yang  menggunakan  bahasa  inggris  pada  saat penentuan  analisis  sentimen  yang  terbagi  menjadi sentimen positif , negatif dan netral .

## 2.3. Text Preprocessing
Proses  penelitian  ini  melakukan  beberapa tahapan  yang  terangkai  berawal  dari cleaning,  case folding,  tokenizing,  stopword  removal,  stemming [12] . Dapat  dipahami  penjelasan  setiap  langkah sebagai berikut.
1. Cleaning : Cleaning merupakan  proses  untuk membersihkan setiap karakter atau kalimat yang tidak  dibutuhkan  seperti  URL,  @,  #,  https:, Retweet , simbol, angka, dan emoticon . 2. Case  Folding :  Merupakan  tahapan  untuk melakukan perubahan pada huruf yang sebelumnya  kapital  menjadi huruf standar atau disebut lowercase.
3. Tokenizing :  Adalah  tahapan  yang  berguna untuk  menghilangkan  tanda  baca,  simbol,  dan karakter yang tidak berharga dari isi dokumen.
4. Stopword  Removal :  Jika  sebuah  kalimat memiliki  kata-kata  umum  dan  tidak  penting seperti  waktu,  penghubung,  dan  sebagainya, maka akan dihilangkan oleh proses stopword . 5. Stemming : Proses stemming merupakan langkah menghapus imbuhan awal dan akhiran agar  menghasilkan  kata  dasar.  Proses  ini dilakukan dengan library sastrawi python .

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  langkah  dalam penentuan  sentimen  dan  klasifikasi  dari  suatu dokumen  untuk  menentukan  kategori  yang  di  bagi menjadi  tiga  yaitu,  sentimen positif , negatif ,  dan netral .  Akan  tetapi  pada  penelitian  ini  analisis sentimen yang digunakan hanya mengambil sentimen positif dan negatif karena  sentimen  netral  dianggap data  yang  kosong  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  hasil  nilai  akurasi.  Media  sosial twitter digunakan  pada  analisis  sentimen  berguna  untuk menentukan opini publik. Analisis sentimen melibatkan pengumpulan data yang berguna sebagai analisis, ekstraksi data tekstual dalam suatu kelompok data [13].
2.5. Algoritma SVM ( Support Vector Machine )
Algoritma  SVM  merupakan  metode  untuk pemecahan  masalah  pada  klasifikasi  data  yang handal.  Pemecahan  masalah  pada  algoritma  SVM menggunakan  persamaan lagrangian yaitu  bentuk
dual dari  SVM  melalui quadratic pemrograman. Dimana  metode  SVM  standar  yang  memiliki    hasil lebih baik dan menjadi pilihan alternatif dibandingkan dengan menggunakan SVM tradisional dalam pemrosesan data berkapasitas besar [14]..
2.6. TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency )
Data  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing harus  memiliki  data  berbentuk numerik .  Langkah yang  dilakukan  untuk  mengubah  data  menjadi numerik maka dilakukan dengan metode pembobotan TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) yang merupakan metode untuk menganalisa  seberapa  jauh  ketersambungan  kata ( term )  pada  data  dengan  memberikan  bobot  setiap baris kata [15].
TF  merupakan  frequensi  kata  yang  muncul disetiap  dokumen  dan  menunjukan  sebarpa  penting kata  tersebut.  Dokumen  yang  menunjukan  dan mempunyai  kata  yang  umum  disebut  dengan  DF. Nilai  DF  merupakan  inverse  nilai  IDF.  Proses pembobotan  dengan  metode  TF-IDF  adalah  dengan melakukan perkalian antara TF dikalikan dengan IDF sehingga hasilnya jika bobot kata semakin besar maka peluang  dokumen  muncul  semakin  baik  dan  nilai semakin  kecil  jika  muncul  dalam  banyak  dokumen [16]. Berikut rumus TF-IDF:
𝑡𝑓 = 0,5 + 0,5 𝑥 𝑡𝑓 𝑚𝑎𝑥 (𝑡𝑓) (1)
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝐷 𝑑𝑓𝑡 ) (2)
𝑊 𝑑.𝑡 = 𝑇𝐹 𝑑.𝑡 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑑.𝑡 (3)
Penjelasan mengenai rumus TF-IDF adalah, t = term ke-t  dari  dokumen, W =  bobot  dokumen  ke-d terhadap term ke-t, tf = banyaknya term i pada sebuah dokumen, idf = inversed  document  frequency , df = banyak dokumen yang mengandung term I [17].

## 2.7. Evaluasi
Evaluasi  data  ini  memakai  tahap fold-cross validasi sebesar 10. Penelitian ini menggunakan dua proses  validasi  yaitu  proses training dan testing . Kemudian pada pemrosesan data training menggunakan tools  google  colaboratory yang kemudian akan dihasilkan nilai evaluasi pada akurasi model klasifikasi tersebut yaitu accuracy, precision, recall, dan f-score. Berikut merupakan proses rumus pada perhitungan evaluasi model klasifikasi data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100% (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (6) 𝐹 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)
Tahapan  klasifikasi  yaitu  TP (true  positif) merupakan  klasifikasi  bernilai  benar,  TN (true negatif) adalah  hasil  klasifikasi  bernilai  salah, FP (false  positif) ,  yaitu  klasifikasi  yang  bernilai  benar tetapi  kurang  tepat,  FN (false  negatif) yang merupakan  hasil  klasifikasi  salah,  namun  faktanya benar [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penenelitian  ini  jumlah  data  yang dikumpulkan  sebanyak  2.179  data  bersumber  dari twitter .  Data  yang  telah  dikumpulkan  dengan menggunakan  cara crawling di python .  Semua  data yang telah diperoleh kemudian akan di proses terlebih dahulu  agar  menjadi  data  yang  tersusun,  kemudian dilanjutkan dengan langkah pelabelan dan pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, dan kemudian dataset tersebut akan dipergunakan sebagai pengujian  algoritma  SVM  untuk  menentukan  nilai akurasi dan hasil yang optimal.

## 3.1. Crawling Dataset
Tahap  pengumpulan  dataset  mengenai  hak angket  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  media  sosial twitter .  Dataset  yang dikumpulkan berupa opini masyarakat mengenai isu hak angket dengan menggunakan bahasa pemrograman python .  Hasil  dari  pengumpulan  data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling Dataset
No Username Tweet 1. heni_eunike Dia  ngerti  gak  sebenernya  hak angket  itu  apa?  Itu  kan  hak konstitusional,  masa ditolak.  Lah  lu ngelanggar undang2 namanya neng 2. PR_Kuningan Di Kuningan Dedi Mulyadi Timpali
Soal  Hak  Angket  DPR:  Rakyat
Maunya Hak Angkut  #DediMulyadi #HakAngketHakRakyat #DediMulyadiHakAngkut #SafariCintaKDM #jagara #Kuningan #Ramadhan #RamadanKareem  #Ramadan2024 #ramadanmubarak --- --- --- 2020. JameKakah Hmmmm dengar kata kata pak Surya bisa  diPastikan  klau  Nasdem  akan Koalisi &amp  batal tuk Hak Angket. Nasdem  pastinya  Tau  Tdk  berpikir negatip tuk bangsa ni

## 3.2. Labeling
Pada proses labeling dilakukan agar mengetahui hasil  komentar  tersebut  memberikan  hasil  sentimen positif atau negatif .  Data  mentah  sebelumnya diperoleh  dari  hasil crawling dan  dibersihkan  dari data yang memiliki kesamaan atau duplikat dan data
yang  tidak  berkaitan  dengan  hak  angket,  hasil  dari proses pelabelan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Labeling
No Tweet Sentimen 1. Dia ngerti gak sebenernya hak angket itu apa?  Itu  kan  hak  konstitusional,  masa ditolak.  Lah  lu  ngelanggar  undang2 namanya neng Positif 2. Di Kuningan Dedi Mulyadi Timpali Soal hak  angket  DPR:  Rakyat  Maunya  Hak Angkut #DediMulyadi #HakAngketHakRakyat #DediMulyadiHakAngkut #SafariCintaKDM  #jagara  #Kuningan #Ramadhan #RamadanKareem #Ramadan2024 #ramadanmubarak Positif
--- --- --- 2020. @MurtadhaOne1  Ach  lebay    banget.
Drama  korea  nya  kurang  keren.    Orang yang  menolak  hak  angket  belum  ada yang  turun  ke  jalan.    Itu  masa  bayaran boneka asing pembenci presiden jokowi.
Logika  nya  ngapain  anti  hak  angket karena yg mau di angket itu suara ra
Positif
Berikut  ini  merupakan  analisis  jumlah  dari seluruh  data  yang  terbagi  menjadi  sentimen positif dan negatif ,  pada  sentimen positif berjumlah  1225 tweet, sentimen negatif 772 tweet. Dengan sentimen positif 57.46%,  sentimen negatif 42.54%.  Hasil analisis  jumlah  sentimen  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Visualisasi Labeling

## 3.3. Text Preprocessing
Proses preprocessing merupakan  langkah penting  sebelum  dilakukannya  data  mining.  Pada preprocessing melibatkan beberapa langkah, diantaranya cleaning , case  folding  (lower  case), tokenizing, stopword, stemming , dari semua tahapan tersebut saling terhubung untuk menjadikan data agar dapat  di  proses  pada  tahap  selanjutnya  [19].  Data kemudian harus dibersihkan sebelum dapat digunakan  untuk  melanjutkan  proses  analisis sentimen.
1030 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034

## 3.3.1. Cleaning
Tahap cleaning dikenal sebagai data cleansing , ini  merupakan  tempat  dimana  data  yang  tidak lengkap,  mengandung  data eror dan  tidak  konsisten sehingga  dibersihkan  dari  kumpulan  data,  sehingga data  yang  telah  bersih  digunakan  sebagai  panggilan ulang  untuk  panggilan  pengetahuan  ( discovery knowledge )  [20].  Hasil  dari  tahap cleaning dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Proses Cleaning Tweet Cleaning Dia ngerti gak sebenernya hak angket  itu  apa?  Itu  kan  hak konstitusional,  masa  ditolak. Lah  lu  ngelanggar  undang2 namanya neng Dia  ngerti  gak  sebenernya hak angket itu apa Itu kan hak konstitusional  masa  ditolak Lah  lu  ngelanggar  undang namanya neng

## 3.3.2. Case Folding
Dalam komentar tweet , pasti terdapat perbedaan huruf,  proses  ini  adalah  tahapan  untuk  merubah bentuk  huruf  menjadi  huruf  kecil  ( lower  case )  [21]. Contoh hasil case folding dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proses Case Folding Tweet
Case Folding
Dia ngerti gak sebenernya hak angket  itu  apa?  Itu  kan  hak konstitusional,  masa  ditolak. Lah  lu  ngelanggar  undang2 namanya neng dia  ngerti  gak  sebenernya hak angket itu apa itu kan hak konstitusional  masa  ditolak lah  lu  ngelanggar  undang namanya neng

## 3.3.3. Tokenizing
Proses tokenizing melibatkan  banyak  langkah, salah  satunya  merupakan  mengubah  semua  huruf kapital  menjadi  huruf  kecil.  Langkah  selanjutnya adalah  penguraian,  dimana  proses  ini  membagi  teks menjadi kumpulan kata-kata tanpa mempertimbangkan  koneksi  dan  hubungan  antar kata,  kemudian  fungsi  dan  penempatan  dalam kalimat.  Karakter  disusun  berdasarkan  abjad  dalam kumpulan  kata,  kata-kata  berbahasa  Indonesia  yang diulang dua kali kemudian akan dipisah menjadi dua kata [22]. Dapat dilihat hasil proses pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Proses Tokenizing No Tweet Tokenizing 1. Dia ngerti gak sebenernya  hak  angket itu  apa?  Itu  kan  hak konstitusional, masa ditolak. Lah lu ngelanggar undang2 namanya neng ['dia', 'ngerti', 'gak', 'sebenernya',  'hak',  'angket', 'itu',  'apa',  'itu',  'kan',  'hak', 'konstitusional', 'masa', 'ditolak', 'lah', 'lu', 'ngelanggar', 'undang', 'namanya', 'neng'] 3.3.4. Stopword Proses
berikutnya adalah melakukan pemeriksaan stop word list , yaitu proses menghilangkan kata-kata yang tidak penting, seperti kata yang tidak memiliki makna, tahap ini dilakukan setelah  melewati  proses cleaning data  [23].  Hasil proses stopword dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proses Stopword
Tweet Stopword
Dia  ngerti  gak  sebenernya hak  angket  itu  apa?  Itu  kan hak  konstitusional,  masa ditolak.  Lah  lu  ngelanggar undang2 namanya neng ['ngerti',  'gak',  'sebenernya', 'hak', 'angket', 'apa', 'kan', 'hak', 'konstitusional', 'masa', 'ditolak', 'lah', 'lu', 'ngelanggar', 'undang', 'namanya', 'neng'] 3.3.5. Stemming
Proses stemming merupakan  proses  ekstraksi kata  dari  imbuhan  untuk  menghasilkan  kata  dasar yang  dikenal  sebagai stemming .  Hasil  proses stemming disebut stem , oleh karena itu, metode yang digunakan  pada  setiap  program  memiliki  tujuan berbeda yang berguna menghasilkan kata dasar [24]. Hasil dari stemming dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Proses Stemming Tweet Stemming
Dia  ngerti  gak  sebenernya  hak angket  itu  apa?  Itu  kan  hak konstitusional,  masa  ditolak. Lah  lu  ngelanggar  undang2 namanya neng ngerti  gak  sebenernya  hak angket apa kan hak konstitusional  masa  tolak lah  lu  ngelanggar  undang nama neng
3.4. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
Proses TF-IDF (term frequency-inverse document  frequency) merupakan  tahap yang digunakan  sebagai  pembobotan  sebuah  data  [25]. Dilakukan  proses  pembobotan  kata  dengan  metode TF-IDF  ini  kemudian  akan  menjadi  data numerik yang  akan  dilanjutkan  dalam  pemrosesan  algoritma SVM  [26].  Hasil  proses  pembobotan  kata  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Sample Hasil TF-IDF Jumlah Kata Frekuensi Nilai TF-IDF 1.062 2.557 0.22321037510309263 1.062 2.653 0.23244083982217392 1.062 2.680 0.06735082882925997 1.062 2.706 0.15446412870224346 1.062 2.729 0.20251569284713 1.062 2.914 0.22321037510309263

## 3.5. Analisis SVM ( Support Vector machine )
Setelah  tahapan preprocessing ,  pelabelan  dan TF-IDF dataset kemudian diproses melalui penerapan model  SVM.  Pada  tahap  klasifikasi  SVM  dengan mencari  nilai  akurasi  data  dengan  tanggapan masyarakat  mengenai  hak  angket,  diketahui  bahwa proses  pencarian  nilai  akurasi  didapatkan  melalui validasi  dengan  perhitungan confusion  matrix [27]. Dapat dilihat hasil validasi pada Gambar 4.
Berdasarkan hasil sentimen analisis menggunakan metode SVM ( support vector machine ) dengan memakai library sklearn di python . Proses pendekatan pada penelitian ini menggunakan kernel linear . Diketahui hasil dari klasifikasi metode SVM  memiliki  tingkat accuracy pada  kernel linear sebesar  77%,  dimana  tingkat  akurasi  tersebut  sudah baik  dan  cukup  digunakan  sebagai  penelitian lanjutan, kemudian pada nilai precision negatif 77%, nilai precision positif 77%, nilai recall negatif 57%, nilai recall  positif 89%,  nilai f1-score  positif 66%, nilai f1-score negatif 82%. Data yang telah diuji dan diproses  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  yang memadai  untuk  klasifikasi  algoritma  SVM  dengan menggunakan perhitungan confusion matrix .

## 3.6. Visualisasi Data
Setelah  dilakukan  pemodelan  data  dengan menggunakan  algoritma  SVM  kemudian  pengujian dengan menggunakan TF-IDF dan validasi perhitungan hasil dilakukan menggunakan confusion matrix ,  ini  adalah  sebuah  alat  untuk  melakukan evaluasi  terhadap  keunggulan  klasifikasi  yang dihasilkan  serta  membedah  karakteristik  dari berbagai  kelas  data  yang  berbeda.  Hasil confusion matrix dengan  metode  SVM  dengan  hasil kernel lienar dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Kernel liner SVM

## 4. DISKUSI
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma support  vector  machine (SVM)  dalam  analisis mengenai hak angket di indonesia pada tahun 2024. Dengan  menerapkan  tahapan  penelitian  seperti pengumpulan data ( crawling ), preprocessing , labelling, dan analisi sentimen dengan menggunakan metode  support  vector  machine  dan  untuk  mencari hasil pembobotan sebuah kata pada data menggunakan  term frequency-inverse  document frequency (TF-IDF).  Pada  proses crawling dataset langkah awal adalah dengan memperoleh kode token API twitter dengan  cara  melihat  pada  akun  setiap pengguna, hasil dari proses crawling data terkumpul
sebanyak 2.179 data. Tahap preprocessing dilakukan untuk  mempersiapkan  seluruh  data  yang  akan digunakan  dalam  analisis  sentimen  oleh  algoritma SVM, sehingga akan mempermudah dalam pencarian nilai  akurasi  suatu  data.  Tahapan preprocessing terdiri  dari cleaning , case folding , tokenizing , stopword removal , stemming .    Proses  analisis sentimen  dengan  menggunakan  algoritma  SVM diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  77%,  dimana  hasil tersebut sudah cukup baik untuk sebuah nilai akurasi analisis  data.  Perhitungan  akurasi  tersebut  meliputi proses  dari  perhitungan confusion  matrix dan sebelum  proses  perhitungan  tersebut  peneliti  perlu untuk mencari bobot setiap kata yang ada dalam data dengan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF  yang berfungsi  sebagai  tolak  ukur  pada  pencarian  nilai akurasi  dengan  metode  yang  akan  digunakan. Kemudian  pada  hasil  visualisasi  kata  mendapatkan nilai  sentimen  positif  sebesar  57.46%  dan  sentimen negatif  42.54%,  dapat  diketahui  bahwa  sentimen positif  memiliki  jumlah  yang  lebih  banyak  untuk melakukan proses analisis data dengan SVM.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Indra  Yunanto dan  Sri  Yulianto  dengan  judul  “Analisis  Sentimen Twitter Aplikasi Pedulilindungi Menggunakan Naïve Bayes  Dan Support  Vector  Machine ”.  Analisis mengenai aplikasi pedulilindungi memiliki data yang digunakan  sebanyak  4.636  tweet.  Data  tersebut diperoleh melalui respon komentar pada media sosial twitter dengan  memakai  pencarian  kata  kunci “PeduliLindungi”.  Untuk  mengetahui  perbandingan akurasi dari metode yang digunakan yaitu naïve bayes classifier dan support  vector  machine dengan menggunakan  bahasa  pemrograman python .  Hasil akurasi  metode naïve  bayes  classifier sebesar  90% dan  untuk  metode support  vector  machine sebesar 91%.  Hasil  yang  didapat  dari  dua  metode  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa sopprt  vector  machine menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dari pada naïve  bayes dengan  perbedaan  akurasi  sebesar  1% [28]. Sehingga dari hasil yang telah didapatkan dapat disimpulkan  peneliti  perlu  melakukan  penelitian  ini untuk  membuktikan  seberapa  efektif  metode  SVM untuk menentukan nilai akurasi sebuah data.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari hasil nilai akurasi dari sebuah metode yang digunakan yatu support  vector  machine dengan  menggunakan bahasa  pemrograman python dengan  bantuan tools google colaboratory . Penelitian ini dilakukan dengan proses  tahapan  pengumpulan  data  ( crawling ), preprocessing , labelling ,  dan  analisi  data  dengan metode  SVM,  setelah  itu  melakukan  pembobotan kata  dengan  TF-IDF.  Data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  memiliki  jumlah  2.179 tweet dibagi dengan    1.298  data training dan  700  data testing . Dimana  hasil  analisis  mengungkapkan  bahwa  nilai dari akurasi  metode support vector machine sebesar 77%. Dengan tingkat akurasi tersebut sudah baik dan

## 1032
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034
cukup  digunakan  sebagai  penelitian  lanjutan, kemudian  pada  nilai precision  negatif 77%,  nilai precision positif 77%, nilai recall negatif 57%, nilai recall positif 89%, nilai f1-score positif 66%, nilai f1- score  negatif 82%.  Untuk  hasil  visualisasi  kata memiliki hasil sentimen kata positif sebesar 57.46% dan  untuk  seentimen  negatif  sebesar  42.54%.    pada pembobotan kata dengan TF-IDF memiliki hasil pada jumlah  kata  1.062  dengan  frequensi  kata  sebesar 2.557 dengan
nilai
TF-IDF
sebesar 0.22321037510309263 untuk salah satu contoh hasil pembobotan kata dengan TF-IDF. Analisis menggunakan metode tersebut memiliki hasil cukup baik. Dapat disimpulkan bahwa penelitian menggunakan metode support vector machine efektif dalam menentukan analisis data. Sedangkan jika data yang  didapat  lebih  bersih  maka  hasil  nilai  akurasi yang didapat akan mencapai maksimum. Sedangkan untuk saran jika ingin mendapatkan nilai akurasi yang lebih  akurat maka  perlu  dilakukan  dengan menggabungkan  lebih  banyak  data  atau  dapat menggunakan metode analisis lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Iskandar,  “Analisis  Putusan  Mahkamah Konstitusi  No.  36/PUU-XV/2017  Tentang Hak  Angket  Dewan  Perwakilan  Rakyat Terhadap  Komisi  Pemberantasan  Korupsi,”
Lex Renaissance , vol. 4, no. 2, pp. 410–431, Jul. 2019, doi: 10.20885/JLR.VOL4.ISS2.ART12. [2] S.  Sumartini  and  J.  Arifin,  “Fungsi  Hak Angket  Dewan  Perwakilan  Rakyat  Untuk Melakukan Penyelidikan Terhadap Pelaksanaan  Undang-Undang,” Yustitia , vol.
6,  no.  1,  pp.  23–44,  Apr.  2020,  doi: 10.31943/YUSTITIA.V6I1.97.
[3] H.  Sabar,  R.  Tinambunan,  D.  Dicky,  E. Prasetio,  J.  K.  Surabaya,  and  J.  Timur, “Rekonstruksi  Konstitusi  Dalam  Regional Representative  Dewan  Perwakilan  Daerah Terhadap  Fungsi  Legislatif,” Masalah-
Masalah Hukum , vol. 48, no. 3, pp. 266–274, Jul. 2019, doi: 10.14710/MMH.48.3.2019.266-274. [4] A. Novilistiana and A. Riwanto,
“Pelaksanaan  Fungsi  Hak  Angket  Dewan Perwakilan  Rakyat  Republik  Indonesia (Studi  Kasus  Hak  Angket  Tentang  Komisi Pemberantasan  Korupsi),” Res  Publica: Jurnal  Hukum  Kebijakan  Publik ,  vol.  4,  no.
2, pp. 130–146, Dec. 2020, doi: 10.20961/RESPUBLICA.V4I2.45704.
[5] I.  Aris,  I.  Amir,  and  S.  Amrianto, “Konstitusionalitas  Hak  Angket  Dewan Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Terhadap  Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK),” Al-Adalah:
Jurnal Hukum dan Politik Islam , vol. 4, no. 2,
pp.
135–158, Oct. 2019, doi:
10.35673/AJMPI.V4I2.436.
[6] M.  L.  (Muhammad)  Harsono,  Y.  (Yuris) Alkhalifi,  N.  (Nurajijah)  Nurajijah,  and  W. (Windu) Gata, “Analisis Sentimen Stakeholder  Atas  Layanan  HAIDJPB  pada
Media  Sosial  Twitter  dengan  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  dan  Naïve
Bayes,” Infoman&#39;s ,  vol.  14,  no.  1,  p. 414142, 2020, doi: 10.33481/INFOMANS.V14I1.126.
[7] S. Y. Pangestu, Y.  Astuti, and L. D. Farida, “Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk Klasifikasi  Sikap  Politik  Terhadap  Partai Politik Indonesia,” Jurnal Mantik , vol. 3, no.
1,  pp.  236–241,  Jun.  2019,  Accessed:  Mar. 25,
2024. [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/ma ntik/article/view/173 [8] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “Twitter Sentiment Analysis Pedulilindungi Application Using Naïve Bayes And Support Vector Machine,” Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) , vol. 3, no. 4, pp. 807–814, Aug. 2022, doi: 10.20884/1.JUTIF.2022.3.4.292.
[9] A.  Nursalim  and  R.  Novita,  “Sentiment Analysis  Of  Comments  On  Google  Play Store,  Twitter  And  Youtube  To  The Mypertamina  Application  With  Support Vector Machine,” Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  1305–1312,  Jun. 2023, doi: 10.52436/1.JUTIF.2023.4.6.1059.
[10] A.  M.  Pravina,  I.  Cholisoddin,  and  P.  P. Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini
Maskapai  Penerbangan  pada  Dokumen Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support Vector Machine (SVM),” Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, Jan.  2019,  Accessed:  Mar.  16,  2024.
[Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4793 [11] S. K. Dirjen et al. , “Analisis Sentimen Tweet Vaksin  COVID-19  Menggunakan  Recurrent Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 802–808, Aug.
2021, doi: 10.29207/RESTI.V5I4.3308.
[12] N. Shafiya, N. Salam, A. A. Supianto, and A. R. Perdanakusuma, “Analisis Sentimen Opini
Mahasiswa  Terhadap  Saran  Kuesioner Penilaian Kinerja Dosen dengan Menggunakan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 6, pp. 6148–6156, Jul. 2019, Accessed: Mar. 20, 2024. [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-
ptiik/article/view/5649
[13] R.  Puspitasari,  Y.  Findawati,  and  M.  A.
Rosid,  “Sentiment  Analysis  Of  Post-Covid- 19 Inflation Based On Twitter Using The K- Nearest  Neighbor  And  Support  Vector Machine  Classification  Methods,” Jurnal Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 669–679, Aug. 2023, doi: 10.52436/1.JUTIF.2023.4.4.801.
[14] E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida, and W. Gata, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine,” Jurnal  Transformatika ,  vol.  18, no.  1,  pp.  71–80,  Jul.  2020,  doi: 10.26623/TRANSFORMATIKA.V18I1.231 7.
[15] A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text  Mining,” (JurTI)  Jurnal  Teknologi Informasi ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  179–184,  Dec. 2019, doi: 10.36294/JURTI.V3I2.1077.
[16] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A. Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF- IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” INSYST: Journal of Intelligent System and Computation , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, Aug. 2019, doi: 10.52985/INSYST.V1I1.36.
[17] S. K. Dirjen, P. Riset, D. Pengembangan, R. Dikti,  R.  A.  Supono,  and  M.  A.  Suprayogi,
“Perbandingan Metode TF-ABS dan TF-IDF Pada Klasifikasi Teks Helpdesk Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi
Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  911–918,  Oct. 2021, doi: 10.29207/RESTI.V5I5.3403.
[18] W. Sofiya and E. B. Setiawan, “Fine-Grained Sentiment  Analysis  In  Social  Media  Using Gated  Recurrent  Unit  With  Support  Vector Machine,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol.  4,  no.  3,  pp.  511–519,  Jun.  2023,  doi: 10.52436/1.JUTIF.2023.4.3.855.
[19] A.  Muhadi  and  A.  Octaviano,  “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil
Keuntungan  Lelang  Mesin  X-Ray  Tahun 2020  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor (Studi  Kasus :  PT.Ramadika  Mandiri),” Jurnal  Informatika  Multi ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 126–136,  Mar.  2023,  Accessed:  Mar.  19, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/mu lti/article/view/19
[20] I.  Ahmad,  S.  Samsugi,  and  Y.  Irawan, “Penerapan  Augmented  Reality  Pada
Anatomi Tubuh Manusia Untuk Mendukung Pembelajaran Titik Titik Bekam Pengobatan Alternatif,” Jurnal Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p.
46, Jan.
2022,
doi:
10.33365/JTI.V16I1.1521.
[21] S.  Hikmawan et  al. ,  “Sentimen  Analisis Publik  Terhadap  Joko  Widodo  terhadap wabah  Covid-19  menggunakan  Metode Machine  Learning,” Jurnal  Kajian  Ilmiah , vol. 20, no. 2, pp. 167–176, May 2020, doi: 10.31599/JKI.V20I2.117.
[22] S.  Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset  dan Pengembangan  Ristek  Dikti,  M.  Dwifebri Purbolaksono,  M.  Irvan  Tantowi,  and  A. Imam  Hidayat,  “Perbandingan  Support Vector  Machine  dan  Modified  Balanced Random  Forest  dalam  Deteksi  Pasien Penyakit Diabetes,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no.
2, pp. 393–399, Apr. 2021, doi: 10.29207/RESTI.V5I2.3008.
[23] S. K. Dirjen, P. Riset, D. Pengembangan, R.
Dikti,  S.  Khomsah,  and  A.  S.  Aribowo, “Text-Preprocessing Model
Youtube Comments  in  Indonesian,” Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol.  4,  no.  4,  pp.  648–654,  Aug.  2020,  doi: 10.29207/RESTI.V4I4.2035.
[24] A.  E.  Budiman  and  A.  Widjaja,  “Analisis Pengaruh  Teks  Preprocessing  Terhadap Deteksi  Plagiarisme  Pada  Dokumen  Tugas Akhir,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem  Informasi ,  vol.  6,  no.  3,  Dec.  2020, doi: 10.28932/JUTISI.V6I3.2892.
[25] M.  ’  Ruf et  al. ,  “Data  Mining  Untuk Klasifikasi Produk Menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor
1034 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1025-1034
Pada  Toko  Online,” Prosiding  SISFOTEK , vol.  5,  no.  1,  pp.  141–145,  Sep.  2021, Accessed: Mar. 19, 2024. [Online]. Available: https://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTE K/article/view/273
[26] S. Sarina and A. M. Tanniewa, “Implementasi  Algoritma  Support  Vector
Learning Terhadap Analisis Sentimen Penggunaan  Aplikasi  Tiktok  Shop  Seller Center,” Prosiding SISFOTEK , vol. 7, no. 1, pp. 165–170, Oct. 2023, Accessed: Mar. 19, 2024. [Online]. Available: https://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTE K/article/view/404
[27] I.  G.  T.  Suryawan  and  N.  M.  A.  R.  Devi,
“Implementasi  Metode  Moora  Dalam Menentukan  Kelayakan  Penerima  Bantuan Langsung Tunai
Covid-19,” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komputer ,  vol.  9, no.  2,  Jan.  2023,  Accessed:  Mar.  19,  2024. [Online]. Available: https://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/juti k/article/view/2349
[28] I.  Yunanto  and  S.  Yulianto,  “Twitter
Sentiment Analysis Pedulilindungi Application Using Naïve Bayes And Support
Vector Machine,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 3, no. 4, pp. 807–814, Aug. 2022, doi: 10.20884/1.JUTIF.2022.3.4.292..