## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211

## Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Terhadap Identitas
Kependudukan Digital Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Vina Alipah Sulistiani, Muhammad Hamka *
Fakultas Teknik dan Sains, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Purwokerto, Banyumas Jl. KH. Ahmad Dahlan, Dusun III, Dukuhwaluh, Kec. Kembaran, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 vinaalipah.s@gmail.com, 2,* muhammadhamka@ump.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammadhamka@ump.ac.id Submitted: 17/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Pemerintah Republik Indonesia telah mengimplementasikan kebijakan penggunaan Identitas Kependudukan Digital (IKD) sebagai salah satu layanan prioritas Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) untuk percepatan transformasi digital  dalam  rangka  integrase  layanan  digital  nasional.  Implementasi  IKD  menimbulkan  perspektif  pro  dan  kontra  di masyarakat. Perspektif kontra yang merupakan permasalahan dalam penggunaan IKD yaitu masyarakat masih khawatir akan keamanan  dan  privasi  data  diri  yang  tercantum  pada  sistem  digital.  Masyarakat  dapat  dengan  mudah  menyuarakan  opini, aspirasi, dan partisipasi melalui media sosial.  Namun, mengingat banyaknya data media sosial yang ada, proses memperoleh informasi yang tepat memerlukan banyak waktu dan keterampilan khusus. Sehingga dilakukan analisis sentimen terhadap IKD pada media sosial menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan ditingkatkan dengan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) yang bertujuan untuk mengetahui pandangan atau pendapat terhadap IKD yang bersifat positif, negatif,  dan netral berdasarkan sudut pandang orang lain. Data opini yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 6697 dengan kata kunci “identitas kependudukan digital”, “ktp elektronik”, dan “ktp digital” yang diambil dari tahun 2021 sampai tahun 2024. Kemudian, data diklasifikasikan berdasarkan nilai  polaritas menggunakan kamus lexicon yaitu senticnet7 dengan hasil sentimen positive sebesar 57,1% dan sentimen negative sebesar 42,9%. Hasil dari proses klasifikasi menggunakan metode SVM dan ditingkatkan dengan teknik SMOTE mempunyai hasil accuracy sebesar 89%, presisi negatif sebesar 88%, presisi positif sebesar 90%, recall negatif sebesar 85%, recall positif sebesar 92%, f1-score negative sebesar 86%, dan f1-score positive sebesar 91%.
Kata Kunci: Identitas Kependudukan Digital; Analisis Sentimen; SVM; SMOTE
Abstract −The Government of the Republic of Indonesia has implemented a policy of using Digital Population Identity (IKD) as one of the priority services of the Electronic Based Government System (SPBE) to accelerate digital transformation in the context  of  integrase  national  digital  service.  The  implementation  of  IKD  raises  pros  and  cons  perspectives  in  society.  The counter perspective that is a problem in using IKD is that people are still worried about the security and privacy of personal data listed on digital systems. People can easily voice opinions, aspirations and participation through social media.  However, given the large amount of social media data available, the process of obtaining the right information requires a lot of time and special skills. So a sentiment analysis of IKD on social media was carried out using the method Support Vector Machine (SVM) and improved with techniques Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) which aims to find out views or opinions regarding IKD which are positive, negative and neutral based on other people's points of view. The opinion data used in this research was 6697 with the keywords "digital population identity", "electronic ID card", and "digital ID card" taken from 2021 to 2024.  Then,  the data  was  classified  based on  polarity  values  using  a dictionary  lexicon  that  is senticnet7  with  sentiment results positive by 57.1% and sentiment negative amounting to 42.9%. The results of the classification process using the SVM method and enhanced with the SMOTE technique have results accuracy of 89%, negative precision of 88%, positive precision of 90%, recall negative by 85%, recall positive by 92%, f1-score negative by 86%, and f1-score positive by 91%.
Keywords : Digital Population Identity; Sentiment Analysis; SVM; SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  Republik  Indonesia  telah  mengimplementasikan  kebijakan  penggunaan  Identitas  Kependudukan Digital  (IKD)  sebagai  salah  satu  layanan  prioritas  Sistem  Pemerintahan  Berbasis  Elektronik  (SPBE)  untuk percepatan  transformasi  digital  dalam  rangka  integrase  layanan  digital  nasional  [1].  Manfaat  adanya  Identitas Kependudukan Digital adalah mempermudah dan mempercepat transaksi pelayanan publik dalam bentuk digital serta  mengamankan  kepemilikan  identitas  kependudukan  digital  melalui  sistem  autentikasi  untuk  mencegah pemalsuan data [2].
Implementasi IKD menimbulkan perspektif pro dan kontra di masyarakat. Masyarakat yang setuju dengan penerapan IKD berpendapat bahwa masyarakat tidak perlu lagi membawa KTP fisik untuk mengecek data diri bila dibutuhkan,  cukup  membawa  ponsel  yang  sudah  terinstall  aplikasi  IKD  [3].  Sedangkan  pandangan  yang  tidak sepakat dengan kebijakan penggunaan IKD terkait aspek keamanan dan privasi data pribadi yang tercantum dalam sistem digital [4]. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, pemerintah harus melakukan upaya dengan cara sosialisasi kepada  masyarakat secara berkala terkait penggunaan IKD dan  meningkatkan  keamanan dan privasi data masyarakat [5]. Opini masyarakat memiliki peran penting dalam mempengaruhi kebijakan pemerintah untuk memperhatikan  kepentingan  dan  membutuhkan  dukungan  negara  guna  membantu  mempercepat  akses  publik terhadap  layanan  digital  yang  disediakan  oleh  pemerintah  [6].  Masyarakat  dapat  dengan  mudah  untuk menyuarakan pendapat, aspirasi, dan partisipasi dalam perdebatan publik terhadap isu-isu terkini [7]. Menganalisis

## Journal of Information System Research (JOSH)
data  sumber  pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan  melalui  media  sosial,  namun  mengingat  banyaknya  data media  sosial  yang  ada,  proses  memperoleh  informasi  yang  tepat  memerlukan  banyak  waktu  dan  keterampilan khusus [8]. Maka dari itu, dibutuhkan analisis sentimen pendapat media sosial yang bertujuan untuk mengetahui pandangan atau pendapat terhadap suatu isu berdasarkan sudut pandang orang lain, dengan mempertimbangkan apakah sudut pandang isu itu bersifat positive, negative, atau netral [9].
Analisis  sentimen  dapat  dilakukan  melalui  beberapa  metode.  Studi  yang  dilakukan  oleh  [10]  metode Support Vector Machine (SVM) IKD digunakan untuk analisis sentimen dan menghasilkan skor sebesar 78,27%, negatif sebesar 12,97% netral dan positif sebesar 8,76% dengan menggunakan perbandingan 80: 20 antara data latih dan uji, maka akurasi  data uji yang dihasilkan oleh SVM adalah 77%. Kajian analisis sentimen lain dilakukan oleh [11] menggunakan metode Naïve Bayes terhadap IKD menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1 sebesar 90%. Studi analisis sentimen yang dilakukan oleh [12] menggunakan metode SVM terhadap aplikasi jamsostek mobile dengan pendekatan kernel linier menghasilkan nilai akurasi terbaik dengan accuracy sebesar 96%, presisi sebesar  92%,  recall  sebesar  96%,  dan f1-score  sebesar 94%, sedangkan untuk hasil komentar terbanyak adalah komentar berkategori positive dengan jumlah sebesar 17.571.  Kajian  analisis  sentimen  lain  dilakukan  oleh  [13] menggunakan klasifikasi SVM Gojek di media sosial Twitter, diperoleh akurasi keseluruhan sebesar 79,19% dan akurasi Kappa sebesar 21%. Semakin tinggi nilai akurasi keseluruhan dan akurasi kappa yang diperoleh, semakin baik  kinerja  model  klasifikasi.  Penelitian  lainnya  memanfaatkan  Synthetic  Minority  Over-samplingTechnique (SMOTE) dalam analisis sentimen pada metaverse menunjukkan bahwa metode Logistic Regression mempunyai nilai akurasi  yang cukup baik yaitu sebesar 95%. Kemudian terjadi peningkatan pada  confusion  matrix dengan nilai presisi sebesar 94%, recall sebesar 93% dan F1-Score sebesar 95%. Selanjutnya pada metode Naïve Bayes memiliki nilai yang lebih kecil dari metode sebelumnya yaitu dengan nilai accuracy  sebesar 91%, confusion matrix dengan nilai precission negatif sebesar 87%, recall sebesar 97% dan F1-Score sebesar 92%, sehingga hasil yang memiliki nilai performa lebih baik yaitu nilai accuracy dan confusion matrix [14]. Keterbatasan dalam penelitian analisis  sentimen  menggunakan  metode  SVM  yaitu  ketergantungan  pada  ekstrasi  fitur  yang  baik  untuk menghasilkan kinerja yang optimal, jika fitur yang diekstrasi tidak mampu menangkap nuansa semantik dari teks, akurasi  model  dapat  menurun  [15].  Maka,  perbaikan  analisis  sentimen  pada  metode  SVM  yaitu  penggunaan ekstrasi  yang  lebih  canggih  yang  dapat  meningkatkan  kualitas  fitur  yang  digunakan  oleh  SVM  [16].  Alasan menggunakan SVM dalam perbaikan proses analisis sentimen yaitu kemampuan generalisasi yang baik terutama ketika hyperparameter dioptimalkan dengan baik [17].
Artikel ini akan membahas pemodelan untuk klasifikasi sentimen terkait penerapan IKD. Algoritma yang digunakan adalah SVM. Selain itu, digunakan juga metode SMOTE untuk mengatasasi ketidakseimbangan kelas pada sentimen positif dan negatif tidak seimbang. SMOTE bekerja dengan cara pembuatan data secara acak pada kelas minoritas [18]. Pembuatan data sintetis melalui proses interpolasi[19], yaitu memperkirakan pembuatan data yang tidak diketahui pada suatu kelas, sehingga akan terciptanya fungsi data yang kontinu [20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  yang  digunakan dalam analisis  sentimen  terdiri dari pengumpulan data,  preprosessing  yang  meliputi case folding, cleaning, tokenizing, normalisasi, stopword removal, stemming. Fase berikutnya adalah pelabelan data,  visualisasi  data,  optimasi  SVM  melalui  SMOTE.  Langkah  selanjutnya  pembuatan  model  klasifikasi menggunakan SVM, kemudian dilanjutkan evaluasi model. Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Pengumpumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan opini media sosial X dengan teknik crawling dan bahasa pemrograman python serta google colab [21] [22]. Tweet yang digunakan merupakan komentar media sosial X dari tahun 2021 sampai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
2024. Adapun kata kunci yang digunakan adalah identitas kependudukan digital [23], ktp elektronik [24], dan ktp digital [3].

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing adalah tahapan untuk proses pengolahan data dengan cara melakukan pembersihan atau  cleaning dan mengatur suatu data mentah menjadi data yang bersih dan teratur. Pembersihan data adalah tahapan penting dalam masalah text mining yang akan dianalisis, karena biasanya penuh dengan noise yang mempengaruhi kinerja analisis  [25].  Tahap  Preprocessing  pada  penelitian  analisis  sentimen  ini  terdiri  dari  case  folding,  cleaning, tokenizing, normalisasi, stopword removal, dan stemming.
1. Case folding merupakan tahap merubah huruf kapital menjadi huruf kecil atau disebut dengan lowercase yang bertujuan untuk memudahkan pencarian serta menghindari kalimat sensitif dari proses klasifikasi [26].
2. Cleaning merupakan tahap pembersihan data dari tanda baca, simbol, atau elemen yang tidak relevan dalam penulisan [27].
3. Tokenizing  merupakan  tahap  membagi  teks  menjadi  bagian-bagian  kata  yang  terstruktur  sehingga  dapat menghitung jumlah frekuensi, seperti “saya pergi ke pasar” menjadi “saya”, “pergi”. “ke”, “pasar” [28].
4. Normalisasi merupakan tahap memperbaiki kata-kata yang singkat dan tidak baku menjadi bentuk kata baku sesuai dengan kamus yang digunakan dalam normalisasi [28].
5. Stopword removal merupakan tahap menghapus kata yang tidak dibutuhkan dalam analisis dan kemunculannya hanya akan memperburuk performa [29].
6. Stemming merupakan tahap mengubah kata yang mengandung imbuhan pada data tweet  menjadi kata dasar. Proses stemming dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python sastrawi. [29].
2.4 Pelabelan Data
Pelabelan data bertujuan untuk memberikan label sentimen pada opini. Label dikelompokkan ke dalam sentimen positive, negative, dan netral. Proses ini tidak dapat dilakukan secara manual dengan melihat opini satu persatu [30].  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  suatu  proses  pelabelan  sentimen  dengan  menggunakan  metode  berbasis lexicon-based  method.  Kamus  yang  digunakan  adalah  senticnet  7  [31].  Pelabelan  dilakukan  dengan  membuat fungsi  yang  menghitung  nilai  polaritas  dari  suatu  kumpulan  opini  berdasarkan  Persamaan  (1).  Penentuan  nilai polaritas berdasarkan skor opini menggunakan persamaan (2) [8].
Score =   ∑ Score +   W positive + W negative n i=1 (1)
Persamaan (1) diperoleh dari hasil penjumlahan rata-rata setiap kata positive dan negative  yang masuk ke dalam kamus lexicon [32]
Score { Positive, jika score > 0 Netral, jika score = 0 Negative, jika score < 0 (2)
Persamaan  (2)  adalah  nilai  polaritas  dengan  kriteria  bahwa  sebuah  opini  dianggap  memiliki  sentimen positive jika nilai polaritas lebih dari nol (>0), jika nilai polaritas sama dengan nol (= 0) maka dianggap memiliki sentimen netral, dan jika memiliki nilai polaritas kurang dar nol (< 0) maka dianggap memiliki sentimen negative [32].

## 2.5 Visualisasi Data
Penelitian ini  menggunakan visualisasi data berupa wordcloud dan pie chart [33]. Wordcloud untuk menunjukkan visualisasi frekuensi kata dalam kumpulan teks yang sering muncul. Besar kecilnya huruf menentukan frekuensi kemunculan  sebuah  kata,  semakin besar ukuran huruf maka semakin besar pula kemunculan kata tersebut [34]. Sedangkan pie chart digunakan untuk memvisualisasikan distribusi data [34].Visualisasi data membantu pengguna dalam menganalisis informasi dan mendapatkan pengetahuan tentang opini IKD [35].

## 2.6 Optimasi SVM melalui SMOTE
Optimasi SVM menggunakan SMOTE digunakan untuk  mengubah data yang tidak seimbang dengan membuat data sintetis baru pada kelas minoritas yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja dalam metode klasifikasi [36]. Metode SMOTE bekerja dengan cara memilih sampel secara acak dari setiap kelas minoritas dan membuat sampel sintetis yang baru dengan cara melakukan interpolasi antara sampel minoritas yang dipilih dengan menggabungkan fitur  dari  kedua  sampel.  Hasil  sampel  sintetis  akan  ditambahkan  ke  data  pelatihan  dan  akan  meningkatkan representasi data kelas minoritas dan membantu mengurangi bias model terhadap kelas mayoritas [37].

## 2.7 Pemodelan Support Vector Machine (SVM)
Pemodelan SVM dalam penelitian ini melibatkan hyperparameter. Parameter yang digunakan yaitu kernel linear. Data  yang  telah  diolah  akan  diproses  lanjut  menggunakan  library  Natural  Language  Toolkit  (NTLK).  Proses

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
pembuatan model SVM yaitu dengan memasukkan data uji yang telah diambil, sehingga data yang telah terkumpul menunjukkan hasil nilai pada setiap prediksi yang dibuat dengan model tersebut [30]  [38].

## 2.8 Klasifikasi Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Klasifikasi pada tahap ini digunakan untuk menentukan sentimen dari opini tweet. SVM mempunyai prinsip dasar klasifikasi linier yaitu klasifikasi yang dapat dipisahkan secara linier, namun SVM dikembangkan untuk mampu menyelesaikan permasalahan  non-linier dengan  menerapkan konsep kernel  pada ruang kerja berdimensi tinggi. Pada  ruang  berdimensi  tinggi,  akan  mencari  hyperplane  yang  memaksimalkan  jarak  (margin)  antar  kelas  data. [39]. Rumus Perhitungan algoritma SVM dengan kernel linear sesuai dengan persamaan (3) [39]:
𝑓 ( 𝑥 ) = 𝑤 . 𝑥 + b (3)
Keterangan : 𝑓 = Nilai target, ( 𝑥 ) = vector input, 𝑤 = vector bobot,  b = bias

## 2.9 Evaluasi Model
Evaluasi digunakan untuk mengetahui akurasi dari model metode yang telah dibuat. Pada penelitian ini alat yang digunakan untuk menganalisis model adalah confusion matrix untuk menganalisis seberapa baik model klasifikasi mengenali  tuple  dari  data  yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  confusion  matrix  melalui library SVM, dari model pelatihan dan pengujian yang telah diklasifikasikan sebelumnya.
Terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi  dalam pengukuran kinerja menggunakan confusion  matrix,  antara  lain  True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive  (FP), dan  False  Negative (FN) [40].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 ) ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 ) / (TP+TN+FP+FN) (4)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 / ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 ) (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ) (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen ini diambil dari opini masyarakat pada media sosial X dengan teknik crawling menggunakan bahasa pemrograman python pada google colab. Diambil dari tahun 2021 sampai tahun 2024 sebanyak 6697 opini masyarakat. Ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data
No Hasil Pengumpulan Data
1 @AdhiWeecak  Selamat  pagi  Kak.  Penumpang  KA  usia  17  tahun  atau  lebih  saat  boarding  wajib menunjukkan identitas aktif asli dan berfoto. Silakan dapat menunjukkan  KTP digital dan  wajib dari aplikasi Dukcapil (Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil) yang ter
2 @KAI121 apakah bisa check in KAJJ dengan menggunakan KTP yg tersimpan dalam aplikasi Identitas Kependudukan  Digital  yang  mana  aplikasi  tersebut  adalah  aplikasi  resmi  dari  Kementerian  Dalam Negeri?
…
…
6696  @kompascom Nah bagus ini. Kedepanya tidak ada lagi namanya fotokopi ktp. Beneran primitif gais kalo kita apa masih harus fotokopi. Di negara maju semua serba digital m cardless. satu data bisa diakses untuk kebutuhan apapun. #ktpdigital
6697  Kota Jambi akan Terapkan KTP Digital Kadis Dukcapil: Tak Perlu Cetak https://t.co/JZaIxLgNYf via @tribunjambiku #ktp #ktpdigital #kotajambi #dukcapil

## 3.2 Preprocessing
Kumpulan  opini-opini  yang  sudah  di  kumpulkan  dengan  crawling    akan  diolah  data  dengan  cara  melakukan cleaning  dan  mengatur  suatu  data  mentah  menjadi  data  yang  bersih  dan  terstruktur.  Tahap  preprocessing  pada penelitian analisis sentimen ini  meliputi case folding, cleaning, tokenizing, normalisasi, stopword removal, dan stemming.
a. Case Folding
Case folding dilakukan untuk mengubah semua huruf menjadi huruf kecil. Pada proses ini huruf  ‘A’ - ‘Z’ yang terdapat pada data diubah mrnjsadi huruf ‘a’ - ‘z’. Hasil case folding ditunjukkan pada Tabel 2.
b. Cleaning dilakukan untuk mengurangi noise dari data case folding. Hasil ditunjukkan pada Tabel 2.
c. Tokenizing dilakukan untuk memisahkan kalimat menjadi kata per kata atau memisahkan urutan string menjadi potongan kata. Hasil ditunjukkan pada Tabel 2.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Tabel 2. Hasil case folding, cleaning, dan tokenizing
No. Hasil CaseFolding Hasil Cleaning Hasil Tokenizing 1 @adhiweecak  selamat  pagi kak.  penumpang  ka  usia  17 tahun atau lebih saat boarding wajib menunjukkan  identitas  aktif asli  dan  berfoto.  silakan dapat menunjukkan ktp digital dan wajib dari aplikasi dukcapil (dinas kependudukan dan pencatatan sipil) yang ter selamat pagi kak penumpang ka usia  tahun  atau  lebih  saat boarding  wajib  menunjukkan identitas  aktif  asli  dan  berfoto silakan  dapat  menunjukkan  ktp digital  dan  wajib  dari  aplikasi dukcapil  dinas  kependudukan dan pencatatan sipil yang tersedia di perangkat handphone milik ['selamat', 'pagi', 'kak', 'penumpang', 'kakak',  'usia',  'tahun',  'atau',  'lebih', 'saat', 'boarding', 'wajib', 'menunjukkan',  'identitas',  'aktif', 'asli',  'dan',  'berfoto',  'silakan', 'dapat', 'menunjukkan', 'digital', 'dan', 'wajib', 'dari', 'aplikasi', 'dukcapil',  'dinas',  'kependudukan', 'dan',  'pencatatan',  'sipil',  'yang', 'tersedia', 'di', 'perangkat', 'handphone', 'milik'] 2 @kai121 apakah bisa check in kajj dengan menggunakan ktp  yg  tersimpan  dalam aplikasi identitas kependudukan  digital  yang mana aplikasi tersebut adalah  aplikasi  resmi  dari kementerian dalam negeri? apakah bisa check in kajj dengan menggunakan  ktp  yg  tersimpan dalam aplikasi
identitas kependudukan digital yang mana aplikasi  tersebut  adalah  aplikasi resmi  dari  kementerian  dalam negeri ['apakah',  'bisa',  'cek',  'ini',  'kai', 'dengan',  'menggunakan',  'yang', 'tersimpan', 'dalam', 'aplikasi', 'identitas',  'kependudukan',  'digital', 'yang',  'mana',  'aplikasi',  'tersebut', 'adalah',  'aplikasi',  'resmi',  'dari', 'kementerian', 'dalam', 'negeri'] … … … … 6696  @kompascom nah bagus ini. kedepanya  tidak  ada  lagi namanya fotokopi ktp.
beneran  primitif  gais  kalo kita apa masih harus fotokopi.  di  negara  maju semua serba digital m cardless.  satu  data  bisa diakses  untuk  kebutuhan apapun. #ktpdigital nah  bagus  ini  kedepanya  tidak ada  lagi  namanya  fotokopi  ktp beneran  primitif  gais  kalo  kita apa  masih  harus  fotokopi  di negara maju semua serba digital m cardless satu data bisa diakses untuk kebutuhan apapun ['nah',  'bagus',  'ini',  'kedepanya', 'tidak',  'ada',  'lagi',  'namanya', 'fotokopi', 'benaran', 'primitif', 'gais', 'kalau',  'kita',  'apa',  'masih',  'harus', 'fotokopi',  'di',  'negara',  'maju', 'semua',  'serba',  'digital',  'sama', 'cardless', 'satu', 'data', 'bisa', 'diakses', 'untuk', 'kebutuhan', 'apapun'] 6697  kota jambi akan terapkan ktp digital  kadis  dukcapil:  tak perlu cetak https://t.co/jzaixlgnyf via @tribunjambiku #ktp #ktpdigital #kotajambi #dukcapil kota  jambi  akan  terapkan  ktp digital  kadis  dukcapil  tak  perlu cetak via ['kota',  'jambi',  'akan',  'terapkan', 'digital',  'dukcapil',  'tidak',  'perlu', 'cetak', 'melalui']
d. Normalisasi
Normalisasi dilakukan untuk mengubah kata-kata yang tidak baku menjadi kata baku dengan menggunakan 5 jenis kamus. Hasil ditunkukkan pada Tabel 3.
e. Stopword  removal  dilakukan  untuk  menghapus  kata-kata  seperti  "yang",  "atau",  "dan"  yang  tidak mempengaruhi arti pada sentimen dan pemahaman pada suatu kalimat. Selanjutnya dilakukan tahap stemming untuk mengurangi jumlah kata kunci yang berbeda dalam sebuah dokumen. Hasil ditunkukkan pada Tabel 3.
f. Stemming dilakukan untuk menghilangkan kata imbuhan menjadi bentuk dasar. Hasil ditunkukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil normalisasi, stopwrd removal, dan stemming No. Hasil Normalisasi Hasil Stopword Removal Hasil Stemming 1 selamat pagi kak penumpang kakak usia tahun atau lebih saat boarding wajib menunjukkan  identitas  aktif asli  dan  berfoto  silakan dapat  menunjukkan  digital dan  wajib  dari  aplikasi dukcapil dinas kependudukan dan pencatatan sipil yang ['selamat', 'pagi',
'kak',
'penumpang', 'kakak', 'usia', 'boarding',  'wajib',  'identitas', 'aktif',  'asli',  'berfoto',  'silakan', 'digital', 'wajib', 'aplikasi', 'dukcapil', 'dinas', 'kependudukan', 'pencatatan', 'sipil', 'tersedia', 'perangkat',
'handphone', 'milik']
selamat  pagi  kak  tumpang  kakak usia  boarding  wajib  identitas  aktif asli  foto  sila  digital  wajib  aplikasi dukcapil  dinas  duduk  catat  sipil sedia perangkat handphone milik

## Journal of Information System Research (JOSH)
No. Hasil Normalisasi Hasil Stopword Removal Hasil Stemming tersedia di perangkat handphone milik 2 apakah  bisa  cek  ini  kai dengan  menggunakan  yang tersimpan  dalam  aplikasi identitas kependudukan digital  yang  mana  aplikasi tersebut adalah aplikasi
resmi dari kementerian dalam negeri ['cek', 'kai', 'tersimpan', 'aplikasi', 'identitas', 'kependudukan', 'digital', 'aplikasi', 'aplikasi', 'resmi', 'kementerian', 'negeri'] cek  kai  simpan  aplikasi  identitas duduk digital aplikasi aplikasi resmi menteri negeri … … … … 6696  nah  bagus  ini  kedepanya tidak  ada  lagi  namanya fotokopi  benaran  primitif gais  kalau  kita  apa  masih harus  fotokopi  di  negara maju  semua  serba  digital sama cardless satu data bisa diakses  untuk  kebutuhan apapun ['bagus',  'kedepanya',  'namanya', 'fotokopi',  'benaran',  'primitif', 'gais',  'fotokopi',  'negara', 'maju', 'serba',  'digital',  'cardless',  'data', 'diakses', 'kebutuhan', 'apapun'] bagus  depa  nama  fotokopi  benar primitif  gais  fotokopi  negara  maju serba  digital  cardless  data  akses butuh apa 6697  kota  jambi  akan  terapkan digital  dukcapil  tidak  perlu cetak melalui ['kota', 'jambi', 'terapkan', 'digital', 'dukcapil', 'cetak'] kota  jambi  terap  digital  dukcapil cetak

## 3.2  Pelabelan Data
Pelabelan data dilakukan untuk memberi label pada data yang telah melalui proses preprocessing. Proses pelabelan data  membutuhkan  lexicon-based.  Kamus  yang  digunakan  dalam  penelitian  analisis  sentimen  ini  adalah SenticNet7. Hasil pelabelan data positif, negatif, dan netral ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelabelan Data Positif  Negatif  Netral 3625 2726 346
Kemudian, untuk hasil penghapusan data netral ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pelabelan Data tanpa Data Netral Positif  Negatif 3265 2726

## 3.3 Visualisasi Data
Visualisasi data menampilkan hasil dari piechart dan wordcloud dalam menvisualisasikan hasil analisis klasifikasi, dan membandingkan frekuensi kata sentimen positif dan negatif. Hasil diagram pie untuk pelabelan data positive, negative, dan netral ditunjukkan pada Gambar 2a dan 2b.
Gambar  2a  menunjukkan  sentimen  yang  diperoleh  pada  tahap  pelabelan  dengan  nilai  positive  sebesar 54,1% atau 3265 data opini, nilai negative sebesar 40,7% atau 2762 data opini, dan nilai netral sebesar 5,2% atau
Gambar 2b. Persentase Sentimen IKD tanpa Sentimen Netral

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Gambar 4a. Hasil Optimasi SVM Sebelum Menggunakan SMOTE
346 data opini. Langkah berikutnya, yaitu penghapusan data netral. Penelitian ini hanya dilakukan pada sentimen positive dan negative. Sehingga, sentimen dengan polaritas netral dihapus. Ditunjukkan pada Gambar 2b.
Gambar 3b menunjukkan hasil digram pie dengan nilai positive sebesar 57,1% dan negative sebesar 42,9%. Selanjutnya,  menampilkan  sentimen  dalam  bentuk  wordcloud.  Data  yang  ditampilkan  merupakan  representasi visual  dari  frekuensi  kemunculan  kata  pada  suatu  kata  yang  sering  muncul.  Besar  kecilnya  huruf    menentukan frekuensi    kemunculan    suatu    kata,    sehingga  semakin  besar  ukuran  huruf,  semakin  besar  kemunculan  kata tersebut.  Hasil wordcloud untuk data sentimen positive dan negative ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Wordcloud Data Sentimen Positif dan Negatif
Gambar 3 menunjukkan hasil wordcloud untuk data sentimen positive dan negative. Kata-kata yang muncul pada  wordcloud  data  sentimen  positif,  yaitu  “  terima  kasih”,  “aktivasi”,  “ikd”,  “pakai”,”kartu  digital”,  “data”. Berikut  adalah  contoh  tweet  data  sentimen  positif,  “ Terima  kasih @jabarprovgoid  atas  bantuan @disdukcapildepok Mobil Pelayanan Keliling  yang berguna untuk  memudahkan  masyarakat dalam  melakukan perekaman E-KTP serta aktivasi Identitas Kependudukan Digital”, “Tidak perlu khawatir E-KTP hilang atau rusak pakai  Identitas  Kependudukan  Digital  (IKD) formatnya  sudah  digital  di  hp  lho!  Yuk  aktifin  segera”,  “Cara aktivasi sangat mudah lho cukup download Identitas Kependudukan Digital di playstore isi data diri sesuai KTP- El dan memiliki email aktif di Hp kemudian scan barcode untuk aktivasi ke petugas IKD yang berada di Kantor Dukcapil di Kecamatan Setempat. Sedangkan kata-kata yang muncul pada wordcloud data sentimen negatif, yaitu “bawa”, “ganti kartu”, “kena biaya”, “nomor handphone”, “bawa dokumen”, dan lain-lain. Berikut adalah contoh data sentimen negatif, “ Bawa KTP digital kira petugasnya paham / tidak ? terima atau tidak? Ingat ! Digitalisasi tidak hanya konsep saja. Tapi diimplementasikan. SDM juga harus pintar (smart). KTP cetakan sudah disimpan di rumah. Yang digital ada di aplikasi  Identitas Kependudukan Digital (IKD)”.

## 3.4 Optimasi SVM Menggunakan SMOTE
Penelitian ini menghasilkan data sentimen positive dan negative yang tidak seimbang. Oleh karena itu, dilakukan SMOTE  untuk  menghasilkan  data  sentimen  yang  seimbang.  Hasil  data  sentimen  sebelum  dan  sesudah menggunakan SMOTE ditunjukkan pada Gambar 4a dan 4b.
Gambar 5a menampilkan hasil optimasi SVM sebelum menggunakan SMOTE dengan data sentimen positif sebanyak 2871 dan negatif sebanyak 2209 data. Langkah selanjutnya, menyeimbangkan data sentimen  positive dan negative yang ditunjukkan pada Gambar 7. Sedangkan untuk Gambar 5b menampilkan hasil optimasi SVM setelah  menggunakan  SMOTE  dengan  data  sentimen  positif  dan  negatif  menghasilkan  nilai  yang  sama  yaitu
Gambar 4b. Hasil Optimasi SVM Setelah Menggunakan SMOTE

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
sebanyak 2871 data. Data sentimen yang diperlukan untuk menghasilkan nilai yang seimbang yaitu sebanyak 662 data.

## 3.5 Pemodelan Support Vector Machine (SVM)
Tahap Pemodelan dilakukan untuk menghitung klasifikasi pada penelitian analisis sentimen ini dengan pembuatan data uji dan data latih. Ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pemodelan Support Vector Machine (SVM) Data Uji  Data Latih Presentase 20% 80% Jumlah 1148 4594

## 3.6 Klasifikasi Menggunakan Support Vector (SVM)
Klasifikasi  menggunakan  SVM  digunakan  setelah  menentukan  data  uji  dan  data  latih.  Bar  chart  hasil  prediksi SVM ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Barchart hasil prediksi SVM
Gambar 5 menunjukkan barchart hasil prediksi SVM untuk membandingkan antara kelas positif dan negatif dalam perhitungan klasifikasi SVM. Model dapat mengklasifikasikan opini positif ke dalam klasifikasi sentimen positif sebanyak 754 opini. Sedangkan komentar negatif 517 opini.

## 3.7 Evaluasi
Tahap Evaluasi dilakukan menggunakan metode confusion matrix berdasarkan data uji yang akan diproses oleh model klasifikasi SVM. Selanjutnya, dilakukan perhitungan  accuracy, presission, dan recall. Hasil dari evaluasi ditunjukkan pada Gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Gambar 7. Hasil Evaluasi Laporan Klasifikasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1323−1332 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Gambar 6 merujuk hasil evaluasi confusion matrix dengan nilai TP = 439, TN = 692, FP = 62, FN = 78 maka disimpulkan 439 + 692 = 1131 data diklasifikasikan dengan benar dan 62 + 78 = 140 data diklasifikasikan dengan  tidak  benar  dari  total  1271  data  dan  pada  Gambar  7  terdapat  hasil  evaluasi  laporan  klasifikasi  dengan accuracy sebesar 89%, presisi negatif sebesar 88%, presisi positif sebesar 90%, recall negatif sebesar 85%, recall positif  sebesar  92%,  f1-score  negatif  sebesar  86%,  dan  f1-score  positif  sebesar  91%.  Dengan  demikian, disimpulkan  bahwa  SVM  yang  dibangun  mendapatkan  hasil  keefektifan  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap IKD.

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen terhadap IKD pada media sosial X memperoleh data opini masyarakat dengan teknik crawling menggunakan bahasa pemrograman python pada google colab. Data opini diambil dari tahun 2021 sampai tahun 2024 sebanyak 6697 opini masyarakat. Dalam melakukan  preprocessing akan melewati beberapa tahapan, yaitu case  folding,  cleaning,  tokenizing,  normalisasi,  stopword  removal,  dan  stemming.  Setelah  melakukan preprocessing dilanjut dengan pelabelan data, visualisasi data, optimasi SVM menggunakan SMOTE, klasifikasi menggunakan SVM, dan yang terakhir adalah evaluasi. Berdasarkan hasil klasifikasi 1.148 data uji menggunakan SVM didapatkan sentimen  positive sebanyak 754 opini,  sedangkan klasifikasi sentimen  negative sebanyak 517 opini. Selain itu,  model  yang  dikembangkan dapat  melakukan  klasifikasi secara baik.  Hal tersebut ditunjukkan pada  nilai  accuracy  sebesar  89%,  recall  positif  sebesar  92%  serta  recall  negatif  sebesar  85%.  Sementara  itu, kemampuan model dalam melakukan prediksi sangat baik dengan nilai  precision sebesar 89%. Saran penelitian selanjutnya adalah perbaikan pada aspek normalisasi kalimat. Pre-trained word embbeding seperti IndoBert dapat digunakan untuk proses normalisasi.

## REFERENCES
[1] Peraturan Menteri  Dalam  Negeri,  “Standar  Dan  Spesifikasi  Perangkat  Keras,  Perangkat  Lunak,  Dan  Blangko  Kartu Tanda Penduduk Elektronik Serta Penyelenggaraan Identitas Kependudukan Digital” 2022
[2] I.  B.  Permadi  and  A.  Rokhman,  “Implementasi  Identitas  Kependudukan  Digital  Dalam  Upaya  Pengamanan  Data pribadi,” JOPPAS:  Journal  of Public Policy and Administration Silampari, vol. 4, no. 2, pp. 80–88, Jun. 2023, doi: 10.31539/joppas.v4i2.6199.
[3] B. Putri and O. Reviandani, “Penerapan E-Government Melalui Pelaksanaan Program Ktp Digital Di Kelurahan Dr. Soetomo Kota Surabaya,” 2023. [Online]. Available: http://journal.uta45jakarta.ac.id/index.php/admpublik/iex
[4] C. Mole, E. Chalstrey, P. Foster, and T. Hobson, “Digital identity architectures: comparing goals and vulnerabilities,” Feb. 2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2302.09988
[5] M. Alfarizi, “Digitalisasi Kartu Tanda Penduduk dan Partisipasi Milenial-Gen Z: Investigasi Penerimaan Transformasi Digital dalam Kebijakan Kependudukan Indonesia,” Jurnal Studi Kebijakan Publik, vol. 2, no. 1, pp. 41–54, May 2023, doi: 10.21787/jskp.2.2023.41-54.
[6] M. Riyanto and V. Kovalenko, “Partisipasi Masyarakat Menuju Negara Kesejahteraan: Memahami Pentingnya Peran Aktif Masyarakat Dalam Mewujudkan Kesejahteraan Bersama,” 2023.
[7] D. Fitriani et al., “Partisipasi Masyarakat Dalam Proses Demokrasi Di Indonesia: Analisis Peran Teknologi Dan Media Sosial,” 2023.
[8] D.  R.  Sari,  B.  Matsaany,  and  M.  Hamka,  “Aspect  Extraction  Of  E-Commerce  And  Marketplace  Applications  Using Word2vec  And  Wordnet  Path,”  Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif),  vol.  4,  no.  4,  pp.  787–796,  Aug.  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.4.726.
[9] F.  Parsakh  Nursyamsyi  and  F.  Noor  Hasan,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Klasifikasi  Sentimen Terhadap Aplikasi Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” Media Online, vol. 4, no. 3, pp. 1788–1798, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1517.
[10]  R.  A.  Lestari,  A.  Erfina,  W.  Jatmiko,  and  P.  Korespondensi,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Pada Analisis  Sentimen  Terhadap  Identitas  Kependudukan  Digital,”  vol.  10,  no.  5,  pp.  1063–1070,  2023,  doi: 10.25126/jtiik.2023107264.
[11]  R. Hidayat, R. Nur Rahman, M. Reifin Perdana, P. Teknik Informatika, F. Sains dan Teknologi, and U. Muhammadiyah Kalimantan Timur, “Analisis Sentimen Aplikasi Identitas Kependudukan Digital (IKD) Menggunakan Metode Naïve Bayes,”  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  2,  no.  1,  pp.  129–140,  2024,  doi:  10.59581/jusiik- widyakarya.v2i1.2320.
[12]  V.  Fitriyana  et  al.,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Jamsostek  Mobile  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” 2023.
[13]  N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  D.  Asih,  and  I.  Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm),” Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 376–390, 2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[14]  B. Ramadhani, R. R. Suryono, and K. Kunci, “Jurnal Media Informatika Budidarma Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7458.
[15]  S.  Aftab,  S.  Shah  Muhammad,  S.  Awan,  M.  Ahmad,  and  S.  Ahmad,  “Machine  Learning  Techniques  for  Sentiment Analysis:  A  Review,”  International  Journal  Of  Multidisciplinary  Sciences  And  Engineering,  vol.  8,  no.  3,  2017, [Online]. Available: www.ijmse.org

## Journal of Information System Research (JOSH)
[16]  R.  Pappagari,  P.  Zelasko,  J.  Villalba,  Y.  Carmiel,  and  N.  Dehak,  “Hierarchical  Transformers  for  Long  Document Classification,” in 2019 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop, ASRU 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2019, pp. 838–844. doi: 10.1109/ASRU46091.2019.9003958.
[17]  M.  Ahmad,  S.  Aftab,  M.  S.  Bashir,  N.  Hameed,  I.  Ali,  and  Z.  Nawaz,  “SVM  optimization  for  sentiment  analysis,” International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications,  vol.  9,  no.  4,  pp.  393–398,  2018,  doi: 10.14569/IJACSA.2018.090455.
[18]  E.  Erlin,  Y.  Desnelita,  N.  Nasution,  L.  Suryati,  and  F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja  Random  Forest Classifier  berdasarkan  Data  Tidak  seimbang,”  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 3, pp. 677–690, Jul. 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1726.
[19]  A. Surya Firmansyah, A. Aziz, and M. Ahsan, “Optimasi K-Nearest Neighbor Menggunakan Algoritma Smote Untuk Mengatasi Imbalance Class Pada Klasifikasi Analisis Sentimen,” 2023.
[20]  Y. Xu and R. Xu, “Research on Interpolation and Data Fitting: Basis and Applications,” Aug. 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2208.11825
[21]  D.  Aby  Vonega,  A.  Fadila,  and  D.  Ely  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Opini  Publik  Atas  Isu
Pencalonan Puan Maharani Dalam Pilpres 2024,” 2022. [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[22]  E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Di Twitter,” vol. 17, no. 1, 2023
[23]  “Titian: Jurnal Ilmu Humaniora,” 2023, [Online]. Available: https://online-journal.unja.ac.id/index.php/titian
[24]  D.  Haryani,  “Kualitas  Pelayanan  Kartu  Tanda  Penduduk  Elektronik  (Ktp-El)  Di  Kecamatan  Banyuasin  Kabupaten Banyuasin,” 2024.
[25]  M.  I.  Amal,  E.  S.  Rahmasita,  E.  Suryaputra,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Isu Kebocoran Data Kartu Identitas Ponsel di Twitter,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 8, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5483.
[26]  W. Ayunda Sari, D. Arifianto, and A. Nilogiri, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Netizen Pada Aplikasi CamScanner Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM).” 2023
[27]  R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 4, No. 3, P. 650, Jul. 2020, Doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[28]  S.  A.  Ashari,  M.  W.  A.  Saputra,  E.  Larosa,  and  B.  S.  Rijal,  “Analisis  Sentimen  pada  Aplikasi  Translate  Google Menggunakan Metode SVM (Studi Kasus: Komentar Pada Playstore),” Jurnal Teknik, vol. 21, no. 2, pp. 168–182, Dec. 2023, doi: 10.37031/jt.v21i2.412.
[29]  F.  Zuhad  and  N.  Wilantika,  “Perbandingan  Penggunaan  Kamus  Normalisasi  dalam  Analisis  Sentimen  Berbahasa Indonesia.” 2022
[30]  S. Fachri and P. J. Ramdan, “Pemodelan Machine Learning : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan PPKM Menggunakan Data Twitter,” 2022. [Online]. Available: https://t.co/IEnucGFuuJ
[31]  D.  R.  Sari,  B.  Matsaany,  and  M.  Hamka,  “Aspect  Extraction  Of  E-Commerce  And  Marketplace  Applications  Using Word2vec  And  Wordnet  Path,”  Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif),  vol.  4,  no.  4,  pp.  787–796,  Aug.  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.4.726.
[32]  M.  Hamka  and  D.  Ratna  Sari,  “Analisis  Sentimen  Dan  Information  Extraction  Pembelajaran  Daring  Menggunakan Pendekatan Lexicon,” 2022.
[33]  A. Firdaus, “Analisis Sentimen Pada Aplikasi Alfagift.” UIN Jakarta, 2023
[34]  R. Parlika, S. Ilham Pradika, A. M. Hakim, and R. N. M. Kholilul, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob,” 2020. [Online]. Available: https://t.co/QaUW3P2TKc
[35]  S.  Abdullah,  “Penulis  Pertama:  Visualisasi  Data  Analisa  Sentimen  …  261  Visualisasi  Data  Analisa  Sentimen  RUU Omnibus law Kesehatan Menggunakan KNN dengan Software RapidMiner,” vol. 8, no. 3, 2023.
[36]  C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  and  I.  R.  Widiasari,  “Analisis  sentimen  pada  rating  aplikasi  Shopee  menggunakan metode Decision Tree berbasis SMOTE,” AITI: Jurnal Teknologi Informasi, vol. 18, no. Agustus, pp. 173–184, 2021.
[37]  R. Turaina, R. Saputra, S. Informasi, U. Metamedia, and J. Khatib Sulaiman Dalam, “Optimalisasi Klasifikasi Umpan Balik Mahasiswa Terhadap Layanan Kampus dengan Sinergi Random Forest dan Smote,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 6, no. 6, 2023.
[38]  D.  Hana  Amalia  and  W.  Yustanti,  “Klasifikasi  Buku  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  pada  Digital Library,” Journal of Informatics and Computer Science, vol. 03, 2021
[39]  J.  Teknika,  M.  K.  Rifa,  M.  H.  Totohendarto,  and  M.  R.  Muttaqin,  “Analisis  Sentimen  Penguna  E-Wallet  Dana  Dan Gopay Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” IJCCS, 2023
[40]  F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology, vol. 23, no. 1, pp. 75– 80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi