## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 71~76 e-ISSN: 2548-6861

## Sentiment Analysis of Sirekap Application Users Using the Support Vector Machine Algorithm
Joko Setyanto 1 *, Theopilus Bayu Sasongko 2 * * Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta jsetya24@students.amikom.ac.id 1 , theopilus.27@amikom.ac.id 2
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2024-06-11 Revised 2024-06-13 Accepted 2024-06-20
In the current era of digitalization, various activities are conducted using technology to aid their execution, including the democratic process scheduled for February 2024. The Komisi Pemilihan Umum (KPU) is utilizing a mobile-based application called Sirekap. During the previous presidential and vice-presidential elections, there were many  pros  and  cons  regarding  the  Sirekap  application.  A  significant  number  of negative reviews were expressed by the public towards this application. This study employs  the  SVM  algorithm  to  perform  sentiment  analysis  of  Sirekap  application users.  Before  building  the  model,  several  steps  were  undertaken,  including  data labeling, data preprocessing, splitting the dataset into training and testing data, and performing transformations using Count Vectorizer. Evaluation of the SVM model results  shows  quite  good  performance  with  an  accuracy  of  81%.  For  the  negative class, the precision and recall values are 87% and 85%, respectively, while for the positive class, the precision and recall values only reach 66% and 70%, indicating a need for improvement in the model's identification of the positive class. Five-fold cross-validation was performed with an average cross-validation score of 79.6% and a  standard  deviation  of  2.14%,  indicating  the  model's  consistency  across  various training  data  subsets.  These  findings  suggest  that  the  SVM  model  can  effectively perform  text  classification  tasks.  Based  on  the  negative  word  cloud,  it  can  be concluded  that  the  Sirekap  application  still  has  many  shortcomings  affecting  the democratic process in February 2024.
Keyword: Sentiment Analysis,
Sirekap, Support Vector Machine,
Wordcloud
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  demokrasi,  yang  artinya kedaulatan  tertinggi  ada  di  tangan  rakyat.  Pesta  demokrasi sangat  penting  bagi  bangsa  Indonesia  karena  saat  pesta demokrasi, rakyat dapat memberikan hak pilih kepada calon pemimpin yang akan membawa Indonesia menjadi lebih baik. Pada  era  digitalisasi  seperti  sekarang  ini,  beragam  kegiatan dilakukan dengan memanfaatkan teknologi untuk membantu proses  pelaksanaannya,  termasuk  pesta  demokrasi  yang dilaksanakan  bulan  Februari  tahun  2024  lalu.  Komisi Pemilihan  Umum  (KPU)  menggunakan  sebuah  aplikasi berbasis mobile ,  yaitu  Sirekap.  Sirekap  berfungsi  untuk membantu proses rekapitulasi hasil penghitungan suara yang dilakukan KPU dari tingkat kecamatan hingga nasional. Pada tahun  2020,  Sirekap  pertama  kali  digunakan  sebagai  alat bantu  pemilihan  umum  [1].  Pemilihan  umum  berfungsi
sebagai manifestasi nyata dari demokrasi prosedural, di mana keterlibatan  aktif  warga  negara  memainkan  peran  penting dalam menentukan jalannya pemerintahan [2]. Tujuan utama dari  aplikasi  Sirekap,  selain  untuk  membantu  proses rekapitulasi  hasil  penghitungan  suara,  adalah  untuk menunjukkan  transparansi  proses  pemilihan  umum  [3], karena publik bisa mengakses hasil penghitungan suara yang dilakukan di setiap Tempat Pemungutan Suara (TPS) secara langsung.  Sirekap  akan  menampilkan  C.  Hasil  pada  setiap TPS  yang  telah  berhasil  diunggah  oleh  petugas  Kelompok Penyelenggara Pemungutan Suara (KPPS).
Pada  pemilu  presiden  dan  wakil  presiden  lalu,  terjadi banyak  pro  dan  kontra  mengenai  aplikasi  Sirekap.  Banyak keluhan  atau  ulasan  negatif  yang  disampaikan  oleh  publik terhadap aplikasi ini [4]. Beberapa masyarakat merasa bahwa aplikasi  Sirekap  yang  dirancang  untuk  membantu  proses pemilihan umum justru mempersulit petugas di lapangan dan
72
menimbulkan banyak kontroversi. Penggunaan teknologi ini dianggap  tidak  sepenuhnya  efektif  dan  efisien,  sering  kali menyebabkan kesalahan teknis dan kebingungan di kalangan petugas  KPPS.  Banyak  sekali  perbincangan  mengenai aplikasi  ini,  baik  di  sosial  media  maupun  siaran  televisi. Meskipun  tujuan  utamanya  adalah  membantu  proses rekapitulasi  dan  meningkatkan  transparansi,  banyak  yang merasa  bahwa  aplikasi  ini  masih  belum  siap  digunakan  dan justru  menambah  beban  kerja  petugas  serta  menimbulkan kecurigaan  terhadap  integritas  proses  pemilihan  umum. Sehingga untuk mengatasi masalah tersebut dan memberikan gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  persepsi  masyarakat terhadap  Sirekap,  peneliti  melakukan  analisis  sentimen pengguna  terhadap  aplikasi  Sirekap  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM). Peneliti sebelumnya [5] menggunakan algoritma Random Forest  Classifier untuk  melakukan  sentimen  analisis pengguna  terhadap  aplikasi  Sirekap,  dengan  hasil  akurasi sebesar 74%. Dalam penelitian kali ini, peneliti menggunakan algoritma Support  Vector  Machine yang  dianggap  efektif dalam  menangani  analisis  sentimen,  dibuktikan  pada penelitian  sebelumnya,  beberapa  peneliti  telah  melakukan komparasi  algoritma  untuk  menganalisis  sentimen  dan menemukan bahwa algoritma SVM memberikan hasil akurasi yang paling maksimal [6]–[8]. Pada penelitian [6] melakukan komparasi antara SVM dan Naïve Bayes (NB), menunjukkan akurasi  88,61%  untuk  algoritma  SVM  dan  88,24%  untuk algoritma  NB.  Penelitian  [7]  melakukan  komparasi  antara SVM dan K-Nearest Neighbour (KNN) dengan hasil akurasi SVM  sebesar  87,98%  sedangkan  akurasi  KNN  sebesar 82,14%.  Pada  penelitian  [8]  melakukan  komparasi  tiga algoritma yaitu SVM, KNN, dan NB, diperoleh akurasi untuk SVM,  KNN,  dan  NB  berturut-turut  sebesar  76,5%,  59,1%, dan  72,3%.  Walaupun  pada  beberapa  penelitian  terdapat perbedaan akurasi yang tidak terlalu signifikan, berdasarkan hasil  tersebut,  peneliti  memutuskan  untuk  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine untuk  melakukan klasifikasi sentimen pengguna terhadap aplikasi Sirekap.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengambil  sampel  data  dari ulasan pada aplikasi Sirekap di Google Play Store [9]. Ketika peneliti  mengambil  sampel  data,  aplikasi  Sirekap  tercatat mendapat nilai yang cukup buruk dari penggunanya yaitu 1.8 dari  5.  Dari  sampel  yang  telah  diambil  akan  dikategorikan menjadi dua kelas yaitu sentimen positif dan sentimen negatif [10]. Penelitian ini bertujuan  untuk  menggali informasi dari ulasan  pengguna  aplikasi  Sirekap  guna  mengidentifikasi kesulitan  yang  dialami  selama  proses  pemilihan  umum. Ulasan-ulasan  tersebut  akan  dianalisis  untuk  menemukan pola  keluhan  dan  tantangan  yang  dihadapi  oleh  pengguna. Dengan  pemahaman  yang  lebih  mendalam,  diharapkan pengembang  aplikasi  dapat  melakukan  perbaikan  dan pengembangan  pada  aplikasi  Sirekap,  sehingga  proses pemilihan umum ke depannya dapat berjalan lebih baik dan lancar. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menguji efektivitas  algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasikan sentimen berdasarkan data ulasan aplikasi yang diambil dari
Google  Play  Store .  Dengan  menggunakan  algoritma  SVM yang  telah  terbukti  memiliki  akurasi  tinggi  dalam mengklasifikasikan  sentimen,  peneliti  berharap  dapat memberikan gambaran yang jelas tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi Sirekap.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode penelitian adalah panduan yang mencakup rencana serta  langkah-langkah  yang  akan  diambil  dalam  penelitian guna  mencapai  tujuan  penelitian  [11].  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  SVM  untuk  melakukan  analisis sentimen pengguna aplikasi Sirekap. Adapun alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Scraping Data
Data yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu ulasan pengguna  yang  di  ambil  melalui  teknik scraping data  [12] pada Google  Play  Store .  Peneliti  menggunakan library google-play-scraper [13] dalam melakukan tahapan ini. Data diambil secara acak dan bertahap dengan jumlah 1791 data.

## B. Labeling Data
Hasil  dari scraping data  selanjutnya  akan  diberi  label positif  dan  negatif.  Peneliti  melakukan  pelabelan  bersama beberapa  orang  pelabel  supaya  memperoleh  hasil  yang maksimal  [11],  peneliti  tidak  mengacu  pada score karena dirasa  beberapa  ulasan  tidak  relevan  dengan score yang diberikan.  Ulasan  dengan  label  positif  berisi  usulan, sanjungan, dan kepuasan pengguna, sedangkan ulasan dengan label negatif berisi keluh kesah, protes, dan perasaan negatif seperti  kekecewaan  dan  kemarahan  pengguna  aplikasi Sirekap.

## C. Exploratory Data Analysis
Tujuan  dari Exploratory  Data  Analysis (EDA)  adalah mendapat wawasan awal ke dalam kumpulan data yang ada, sebelum menentukan proses penelitian yang lebih mendalam [14].  EDA  memungkinkan  ekstraksi  berbagai  detail  awal yang  berkaitan  dengan  data  yang  ditinjau,  seperti  volume data,  kelengkapan  data,  jumlah  data  berlabel  positif,  dan jumlah data berlabel negatif.
e-ISSN: 2548-6861

## D. Preprocessing Data
Tahap preprocessing data merupakan langkah penting yang harus  dilakukan  sebelum  melakukan  pembuatan  model text mining [15].  Peneliti  melakukan  analisis  singkat  terhadap karakteristik  data,  sehingga  menggunakan  beberapa  tahap preprocessing seperti normalization, case folding, tokenizing , dan stemming.
1) Normalization: Tahap normalization merupakan proses memperbaiki kata tidak baku menjadi kata baku pada teks  ulasan  pengguna  [10].  Ketika  melakukan  pelabelan, peneliti memperhatikan terdapat beberapa kata yang mungkin kurang  tepat  ataupun  berupa  singkatan  kata,  sehingga diperlukan  proses normalization untuk  kata-kata  tersebut. Beberapa  contoh  kata  yang  dilakukan normalization dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I C ONTOH K ATA N ORMALIZATION No Kata tidak baku/singkatan
Kata baku 1 gk, g, gak, ngak, nggak, gx, ga, tdk tidak 2 gabisa, gbs, gbsa tidak bisa 3 ok, oke, okk baik 4 jos sangat baik 5 blm, blum belum 6 apk aplikasi 2) Case Folding: Tahap case folding merupakan proses mengganti  keseluruhan  teks  ulasan  pengguna  menjadi lowercase [16].  Tahap  ini  bertujuan  agar  teks  yang  akan diproses  oleh  model  dapat  memiliki  kondisi  bentuk  yang sama.  Proses  pada  tahap case  folding dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses case folding
3)
Tokenizing: Tahap tokenizing merupakan  proses untuk  memecah  teks  menjadi  kata-kata  [17].  Tahap  ini bertujuan  untuk  merepresentasikan  teks  dengan  cara  yang mudah  dipahami  oleh  model,  dengan  tahapan  ini  algoritma akan  lebih  mudah  mengidentifikasi  pola  pada  teks.  Proses pada tahap tokenizing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses tokenizing
4)
Stemming: Tahap stemming merupakan proses untuk merubah  kata  berimbuhan  menjadi  kata  dalam  bentuk  dasar [18].  Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengurangi unique  word yang  harus  diakomodasikan  oleh  model  sehingga  bisa
meningkatkan performa model. Proses pada tahap stemming dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses stemming

## E. Klasifikasi Menggunakan Algoritma SVM
SVM merupakan model klasik untuk klasifikasi dua kelas, cara  kerjanya  yaitu  dengan  mencari hyperplane yang  sesuai untuk memisahkan sampel data yang dikumpulkan [19]. Pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  algoritma  SVM  untuk melakukan  klasifikasi  ulasan  pengguna  terhadap  aplikasi Sirekap.  Proses ini dimulai dengan membagi dataset menjadi dua  yaitu  80%  data pelatihan  dan  20% data  pengujian  [20]. Setelah  membagi  dataset,  data  pelatihan  diubah  menjadi representasi  numerik  dengan Count  Vectorizer guna mempelajari kosakata dari data pelatihan dan membuat fitur berdasarkan  frekuensi  kata  [21].  Proses  ini  juga  diterapkan untuk  menguji  data  menggunakan  kosakata  yang  telah dipelajari  pada  data  pelatihan.  Selanjutnya,  dilakukan optimasi hyperparameter pada algoritma SVM menggunakan GridSearchCV guna  menguji  berbagai  kombinasi  parameter seperti nilai C dan tipe kernel [22]. Proses tersebut dilakukan guna  mencari  kombinasi  parameter  dengan  hasil  akurasi terbaik. Proses pada tahap ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses klasifikasi menggunakan SVM

## F. Visualisasi Hasil
Dalam melakukan visualisasi hasil, peneliti menggunakan wordcloud yang  berupa  alat  visual  yang  berfungsi  untuk menampilkan  kata-kata  yang  sering  muncul  [23].  Dengan menggunakan wordcloud ,  diharapkan  dapat  memberikan gambaran  yang  jelas  mengenai  frekuensi  kemunculan  kata pada ulasan pengguna.

## G. Evaluasi Hasil
Penelitian  ini  menggunakan Confusion  Matrix untuk menghitung  akurasi,  dengan  membandingkan  prediksi  yang benar  dan  salah  dari  metode  klasifikasi  dengan  data
74
sesungguhnya atau prediksi target [24]. Rumus penghitungan confussion matrix untuk menghitung accuracy, precision , dan recall dapat dilihat pada rumus berikut [25], [26].
Keterangan:
 TP ( True Positive ) = Jumlah data dari kelas positif yang berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  kelas positif.
 TN ( True Negative ) = Jumlah data dari kelas negatif yang berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  kelas negatif.
 FP ( False Positive ) = Jumlah data dari kelas negatif yang salah diklasifikasikan sebagai kelas positif.
 FN ( False Negative ) = Jumlah data dari kelas positif yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data ulasan pengguna aplikasi Sirekap  yang  tersedia  di Google  Play  Store .  Data  yang diambil berupa teks yang berisi ulasan pengguna dan diambil secara acak dan bertahap pada 2 April 2024. Contoh hasil dari scraping data dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II C ONTOH H ASIL S CRAPING D ATA
No userName score at content 1 M. Mansur Sasmita 4 13/02/2024 14:22 Semoga aplikasi sirekap ini bisa digunakan dengan baik tidak error 2 Mitchie Yana 2 12/02/2024 04:52 Foto berkali" gambarnya ttep rusak. Tp datanya masuk. Ya jelas ga sesuai lah. Kalau disesuaikan mlah error. Bikin pusing. 3 Sugeng Muhamad Muklis 3 08/02/2024 11:13 Ternyata kita musti sabar ya cari waktu yg gak banyak pengguna, masih hrs dioptimalkan
sistemnya biar mudah untuk mengaksesnya
Sebanyak 1791 data telah terkumpul dan selanjutnya akan dilakukan proses pelabelan data. Proses ini dilakukan secara manual dengan beberapa orang pelabel guna mendapat hasil yang maksimal. Pelabelan ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  data  menjadi  dua  kategori,  yaitu  data berlabel  positif  dan  data  berlabel  negatif.  Contoh  hasil  dari pelabelan data dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III C ONTOH H ASIL P ELABELAN D ATA No content label 1 Semoga aplikasi sirekap ini bisa digunakan dengan baik tidak error POSITIF 2 Foto berkali" gambarnya ttep rusak. Tp datanya masuk. Ya jelas ga sesuai lah. Kalau disesuaikan mlah error. Bikin pusing. NEGATIF 3 Ternyata kita musti sabar ya cari waktu yg gak banyak pengguna, masih hrs dioptimalkan sistemnya biar mudah untuk mengaksesnya NEGATIF Setelah  proses labeling ,  dilakukan exploratory  data analysis , pada tahap ini peneliti melakukan pengecekan awal terhadap dataset. Tidak ditemukan kekosongan atau nilai null pada  dataset,  dari  1791  data  yang  dikategorikan,  1265 berlabel positif dan 526 berlabel negatif.
Tahap  selanjutnya  yaitu preprocessing data,  proses  ini merupakan tahapan penting dalam melakukan penambangan teks. Contoh hasil dari preprocessing data dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL IV
C ONTOH H ASIL P REPROCESSING D ATA No Tahapan Hasil Preprocessing 1 Data Awal Saran saja, kalo program kerja apapun dari pemerintah mau pake aplikasi itu yg sudah teruji benerÂ² bisa lancar buat banyak orang jadi yang pake aplikasi nya nggak kesulitan dan menghambat pekerjaan, karena saya banyak mengalami hambatan saat menggunakan aplikasi nya contoh : gabisa masuk dan loading lama, jadi mohon diperbaiki kendala semacam ituu tolong dipertimbangkan, terimakasih 2
Normalization
Saran saja kalo program kerja apapun dari pemerintah mau pake aplikasi itu yang sudah teruji bener bisa lancar buat banyak orang jadi yang pake aplikasi nya tidak kesulitan dan menghambat pekerjaan karena saya banyak mengalami hambatan saat menggunakan aplikasi nya contoh  tidak bisa masuk dan loading lama jadi mohon diperbaiki kendala semacam ituu tolong dipertimbangkan terimakasih 3 Case Folding
saran saja kalo program kerja apapun dari pemerintah mau pake aplikasi itu yang sudah teruji bener bisa lancar buat banyak orang jadi yang pake aplikasi nya tidak kesulitan dan menghambat pekerjaan karena saya banyak mengalami hambatan saat menggunakan aplikasi nya contoh  tidak bisa masuk dan loading lama jadi mohon diperbaiki kendala semacam ituu tolong dipertimbangkan terimakasih 4 Tokenizing ['saran', 'saja', 'kalo', 'program', 'kerja', 'apapun', 'dari', 'pemerintah', 'mau', 'pake', 'aplikasi', 'itu', 'yang', 'sudah', 'teruji', 'bener', 'bisa', 'lancar', 'buat', 'banyak', 'orang', 'jadi', 'yang', 'pake', 'aplikasi', 'nya', 'tidak', 'kesulitan', 'dan', 'menghambat', 'pekerjaan', 'karena', 'saya', 'banyak', 'mengalami', 'hambatan', 'saat', 'menggunakan', 'aplikasi', 'nya', 'contoh', 'tidak',
'bisa', 'masuk', 'dan', 'loading', 'lama', 'jadi',
'mohon', 'diperbaiki', 'kendala', 'semacam', 'ituu', 'tolong', 'dipertimbangkan', 'terimakasih'] Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (1) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
e-ISSN: 2548-6861
5 Stemming ['saran', 'saja', 'kalo', 'program', 'kerja', 'apa',
'dari', 'perintah', 'mau', 'pake', 'aplikasi', 'itu', 'yang', 'sudah', 'uji', 'bener', 'bisa', 'lancar', 'buat', 'banyak', 'orang', 'jadi', 'yang', 'pake', 'aplikasi', 'nya', 'tidak', 'sulit', 'dan', 'hambat', 'kerja', 'karena', 'saya', 'banyak', 'alami', 'hambat', 'saat', 'guna', 'aplikasi', 'nya', 'contoh', 'tidak', 'bisa', 'masuk', 'dan', 'loading', 'lama', 'jadi', 'mohon', 'baik', 'kendala', 'macam', 'ituu', 'tolong', 'timbang', 'terimakasih']
Data  yang  telah  diolah  melalui preprocessing data,  akan dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Dengan menggunakan  perbandingan  80:20  terdapat  sebanyak  1432 data pelatihan dan 359 data pengujian. Selanjutnya, dilakukan Count Vectorizer guna mempelajari kosakata yang ada pada data pelatihan serta melakukan pembuatan fitur berdasarkan frekuensi  kemunculan  kata.  Proses  tersebut  juga  dilakukan pada  data  pengujian  menggunakan  kosakata  yang  telah dipelajari pada data pelatihan.
Tahap berikutnya yaitu melakukan optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV untuk menemukan kombinasi parameter terbaik. Parameter nilai C yang  diuji  yaitu  0.01,  0.05,  0.25,  0.5,  0.75,  1,  dan  10. Sedangkan parameter jenis kernel yang diuji yaitu linear, rbf , dan poly .  Hasil  dari  proses  optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik hasil GridSearchCV
Berdasarkan hasil tersebut, model SVM yang akan dibuat akan  menggunakan  parameter  Nilai  C  0.05 dan  jenis kernel linear .  Pemilihan  parameter  ini  didasarkan  pada  performa terbaik  yang  diperoleh  selama  proses cross  validation atau validasi  silang.  Dengan  parameter  tersebut,  model  SVM diharapkan dapat secara efektif dalam melakukan klasifikasi data teks ke dalam kategori positif dan negatif. Selanjutnya, model  akan  dilatih  menggunakan  data  pelatihan  yang  telah diproses  sebelumnya,  lalu  kemudian  dievaluasi  kinerjanya pada  data  pengujian  guna  memastikan  akurasi  yang diharapkan.
Visualisasi  hasil  berupa wordcloud negatif  yang merupakan representasi visual dari data yang berlabel negatif berupa  kata  yang  sering  muncul  guna  menggali  informasi kekurangan  dari  aplikasi  Sirekap  menurut  sentimen pengguna. Wordcloud negatif dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi Wordcloud Negatif
Evaluasi  hasil  model  SVM  menunjukkan  kinerja  yang cukup  baik  dengan  akurasi  model  mencapai  81%.  Pada kategori  negatif,  model  mendapat  nilai precision 87%  dan recall 85%  menunjukkan  model  sangat  baik  dalam mengidentifikasi  ulasan  negatif.  Namun,  pada  kategori positif, precision hanya mencapai 66% dan recall 70% yang menunjukkan  model  masih  membutuhkan  perbaikan  dalam mengidentifikasi ulasan positif. Selain itu, dilakukan validasi silang  sebanyak  5  lipatan  dengan  rata-rata cross  validation sebesar  79,6%  dengan  standar  deviasi  2,14%  menunjukkan konsistensi  model  pada  berbagai  subset  data  pelatihan. Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  model  SVM  mampu melalukan tugas klasifikasi teks secara efektif.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  pengguna  terhadap aplikasi Sirekap, dari 1791 data ulasan pengguna, 1265 ulasan merupakan  opini  negatif  dan  526  ulasan  merupakan  opini positif.  Hasil  tersebut  menunjukkan  70,63%  opini  yang disampaikan  oleh  pengguna  merupakan  bentuk  protes, kekecewaan,  maupun perasaan negatif lainnya. Berdasarkan wordcloud negatif,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi Sirekap masih memiliki banyak kekurangan yang berpengaruh  pada  proses  demokrasi  pada  bulan  Februari tahun  2024  lalu.  Frekuensi  kata  yang  sering  muncul menunjukkan  keluhan  pengguna  selama  menggunakan aplikasi tersebut. Banyak keluhan pengguna yang berhubungan  dengan  fitur  login,  foto,  dan  kesulitan  dalam mengakses aplikasi.
Hasil  pengujian  pada  algoritma  SVM  diperoleh  hasil bahwa  dengan  menggunakan  parameter  nilai  C  =  0.05  dan jenis kernel  linear memperoleh  hasil  yang  terbaik  dengan akurasi  model  mencapai  81%.  Terbukti  bahwa  algoritma Support  Vector  Machine dapat  secara  efektif  melaksanakan tugas klasifikasi teks melalui penyempurnaan parameter yang paling sesuai.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Program  Studi Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Amikom Yogyakarta yang telah memberikan bimbingan dan dukungan pada penelitian ini.
76
D AFTAR P USTAKA
[1] H. KPU, “KPU-Bawaslu Rapat Persiapan Implementasi Sirekap,” Komisi  Pemilihan  Umum.  Accessed:  Jun.  06,  2024.  [Online]. Available: https://www.kpu.go.id/berita/baca/8224/Guna- meningkatkan-transparansi-serta-akuntabilitas-pelakasanaan- pemilihan-maupun-pemilihan-umum--Komisi-Pemilihan-Umum-- KPU--RI-bersama-Badan-Pengawas-Pemilu--Bawaslu-
[2] D.  Handita  and  D.  L.  Anggraini,  “Penerapan  Pemilu  Online Berbasis  Aplikasi  Smartphone  di  Era  Pandemi  Covid-19,” Pros. Semin. Nas. Desain Sos. , pp. 848–851, 2021.
[3] H. KPU, “Semua TPS Gunakan Sirekap Sebagai Alat Bantu dan Publikasi,”  Komisi  Pemilihan  Umum.  Accessed:  Jun.  06,  2024. [Online].
Available: https://www.kpu.go.id/berita/baca/9133/Sistem-Informasi-
Rekapitulasi--Sirekap--tetap-akan-dipergunakan-Komisi- Pemilihan-Umum--KPU--pada-proses-rekapitulasi-hasil- perolehan-suara-di-Tempat-Pemungutan-Suara--TPS-
[4] D.  D.  Purnamasari,  “Sirekap,  Alat  Bantu  Pemilu  yang  Justru Timbulkan  Kegaduhan,”  kompas.id.  Accessed:  Jun.  06,  2024. [Online].
Available: https://www.kompas.id/baca/polhuk/2024/02/17/sirekap-alat- bantu-pemilu-yang-justru-timbulkan-kegaduhan
[5] M.  F.  Y.  Herjanto  and  C.  Carudin,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Pengguna  Aplikasi  Sirekap  Pada  Play  Store  Menggunakan Algoritma Random Forest Classifer,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  1204–1210,  2024,  doi: 10.23960/jitet.v12i2.4192.
[6] K. Solecha and O. Irnawati, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Flip,” JIEET (Journal Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 07, no. 1, pp. 10–15, 2023.
[7] M. N. Muttaqin and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi  Gojek  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine dan K Nearest Neighbor,” UNNES J. Math. , vol. 10, no. 2, pp. 22– 27, 2021, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm [8]
A. Salma and W. Silfianti, “Sentiment Analysis of User Review on COVID-19  Information  Applications  Using  Naïve  Bayes Classifier,  Support  Vector  Machine,  and  K-Nearest  Neighbors,” Int. Res. J. Adv. Eng. Sci. , vol. 6, no. 4, pp. 158–162, 2021.
[9] K.  P.  Umum,  “SIREKAP  2024,”  Google  Play  Store.  [Online]. Available:
https://play.google.com/store/apps/details?id=id.go.kpu.sirekap20
24&hl=id
[10] T.  Safitri,  Y.  Umaidah,  and  I.  Maulana,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Grup  Musik  BTS  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,” J.  Appl.  Informatics Comput. , vol. 7, no. 1, pp. 28–35, 2023, doi:
10.30871/jaic.v7i1.5039.
[11] H.  P.  Doloksaribu  and  Yusran  Timur  Samuel,  “Komparasi Algoritma  Data  Mining  Untuk  Analisis  Sentimen  Aplikasi Pedulilindungi,” J.  Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi:
10.47111/jti.v16i1.3747.
[12] R.  Maulana,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen Ulasan  Aplikasi  MyPertamina  pada  Google  Play  Store menggunakan Algoritma NBC,” J. Teknol. Terpadu , vol. 9, no. 1,
pp. 42–48, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.
[13] JoMingyu, “google-play-scraper.” [Online]. Available: https://pypi.org/project/google-play-scraper/
[14] R.  Merdiansah,  S.  Siska,  and  A.  Ali  Ridha,  “Analisis  Sentimen Pengguna  X  Indonesia  Terkait  Kendaraan  Listrik  Menggunakan IndoBERT,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 221– 228, 2024, doi: 10.55338/jikomsi.v7i1.2895.
[15] A.  Hermawan,  I.  Jowensen,  J.  Junaedi,  and  Edy,  “Implementasi Text-Mining  untuk  Analisis  Sentimen  pada  Twitter  dengan Algoritma  Support  Vector  Machine,” JST  (Jurnal  Sains  dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 129–137, 2023, doi: 10.23887/jstundiksha.v12i1.52358.
[16] G. R. Ditami, E. F. Ripanti, and H. Sujaini, “Implementasi Support Vector  Machine  untuk  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengaruh Program  Promosi  Event  Belanja  pada  Marketplace,” J.  Edukasi dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  8,  no.  3,  p.  508,  2022,  doi: 10.26418/jp.v8i3.56478.
[17] M.  N.  B.  Balit  and  F.  S.  Utomo,  “Sentiment  Analysis  of pegipegi.com  Review  on  Google  Play  Store  with  Naïve  Bayes,” Sistemasi ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  1044–1053,  2024,  doi: 10.32520/stmsi.v13i2.3887.
[18] D.  Safryda  Putri  and  T.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Aplikasi  Pospay  Dengan  Algoritma Support  Vector Machine,” J. Ilm.  Inform. ,  vol.  11,  no.  01,  pp.  32–40,  2023,  doi: 10.33884/jif.v11i01.6611.
[19] B.  Gaye,  D.  Zhang,  and  A.  Wulamu,  “Improvement  of  Support Vector Machine Algorithm in Big Data Background,” Math. Probl. Eng. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/5594899.
[20] R. Tineges, A.  Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[21] T. Turki and S. S. Roy, “Novel Hate Speech Detection Using Word Cloud Visualization and Ensemble Learning Coupled with Count Vectorizer,” Appl.  Sci. ,  vol.  12,  no.  13,  2022,  doi: 10.3390/app12136611.
[22] M.  A.  Muslim et  al. ,  “Support  Vector  Machine  (SVM) Optimization  Using  Grid  Search  and  Unigram  to  Improve  E- Commerce Review Accuracy,” J. Soft Comput. Explor. , vol. 1, no. 1, pp. 8–15, 2020, doi: 10.52465/joscex.v1i1.3.
[23] B. F. S. Supriyanto and S. Rosalin, “Analisis Sentimen Program Merdeka  Belajar  dengan  Text  Analysis  Wordcloud  &  Word Frequency,” J. Minfo Polgan , vol. 12, no. 1, pp. 25–32, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12312.
[24] N. Cahyono and Dewi Setiyawati, “Analisis Sentimen Pengguna Sosial Media Twitter Terhadap Perokok Di Indonesia,” Indones. J. Comput.  Sci. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  262–272,  2023,  doi: 10.33022/ijcs.v12i1.3154.
[25] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[26] D. Krstinić, M. Braović, L. Šerić, and D. Božić-Štulić, “Multi-label Classifier  Performance  Evaluation  with  Confusion  Matrix,” Comput.  Sci.  Inf.  Technol.  (CS  IT) ,  pp.  01–14,  2020,  doi: 10.5121/csit.2020.100801.