## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TENTANG PILPRES 2024
Nyongki Alexander Radja Bria, Arita Witanti
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta, Indonesia nyongkyradja@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  Umum  Presiden  (Pilpres)  merupakan  salah  satu  momen  politik  terpenting  di  Indonesia  yang terjadi  setiap  lima  tahun  sekali.  Lebih  dari  sekadar  proses  memilih  kepala  negara,  Pilpres  juga  mencerminkan aspirasi,  harapan,  dan  pandangan  masyarakat  terhadap  pemerintahan  dan  arah  negara.  Dalam  konteks  ini, pemahaman  mengenai  sentimen  masyarakat  menjelang  Pilpres  2024  menjadi  hal  yang  penting.  Penelitian  ini difokuskan pada analisis sentimen terkait Pemilihan Presiden 2024 apakah cenderung positif, negatif, atau netral, dengan memanfaatkan data dari platform Twitter. Metodologi yang dipergunakan pada penelitian ini melingkupi tahap crawling  data ,  pengolahan  data,  dan  analisis  sentimen.  Data  dikumpulkan  menggunakan  bahasa pemrograman Python pada aplikasi web Google Colab dengan menggunakan API Key Twitter. Metode klasifikasi SVM (Support  Vector  Machine) digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data.  Dari  hasil  klasifikasi,  didapatkan accuracy sebesar  65%,  dengan  kinerja  yang  lebih  unggul  dalam  mengidentifikasi  sentimen  positif,  mencapai precision 69%, recall 81%,  dan f1-score 74%.  Penelitian  ini  menggambarkan  proses  lengkap  dari  hasil pengumpulan  data  hingga  klasifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma  SVM.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa model cenderung lebih baik dalam mengidentifikasi sentimen positif dengan tingkat keakuratan yang cukup baik.
Kata kunci : Pilpres 2024, Twitter, Analisis Sentimen, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini,  terdapat  bermacam-macam platform  media  sosial  seperti  Twitter,  Facebook, Instagram,  dan  lain  sebagainya.  Ketersediaan  opsi yang  beragam  dalam  media  sosial  memberikan kebebasan  kepada  masyarakat,  terutama  generasi muda,  untuk  memilih  platform  yang  sesuai  dengan kebutuhan mereka dalam hal komunikasi dan hiburan. Fenomena  ini  tercermin  dari  jumlah  pengguna  yang aktif di Indonesia cukup signifikan, mencapai 79 juta pengguna [1]. Jumlah pemakai media sosial yang ada di  Indonesia  juga  memperlihatkan  bahwa  jejaring sosial  tetap  menjadi  landasan  masyarakat  Indonesia untuk  sarana  komunikasi  atau  hiburan  [2]. Twitter merupakan  salah  satu  media  sosial  yang  digunakan pada saat pemilihan umum. Di beberapa negara seperti Amerika Serikat, Jerman, dan Singapura, twitter telah digunakan dalam pemilihan umum [3]. Twitter saat ini menjadi  media  sosial  yang  sangat  populer  di  seluruh dunia  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  calon  pasangan presiden sebagai sarana kampanye untuk menyampaikan  citra  pasangannya  sendiri-sendiri kepada pendukungnya dan kepada calon pemilih.
Pada tahun 2019, calon untuk pemilihan presiden di  benua  Asia  terlihat  menggunakan  Twitter  dan menggunakan  sosial  media  lainnya  untuk  berbagi kebijakan dan slogan, mengumpulkan pendukung, dan menggempur reputasi  lawan  mereka  [4]. Hal  itu juga berpengaruh  di  Negara  Indonesia  yang  termasuk dalam lima besar pemakai social media di dunia, yang mana pengguna Internet di Indonesia mencapai 73,7% dari  total  penduduk,  jumlah  ini  didapatkan  dari  hasil survei  yang  dilakukan  oleh  APJII  (Asosiasi
Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia)  periode  2019 sampai 2020 quartal kedua [5].
Hasil  survei  dari  Kementerian  Kominfo, mengunjukkan  Twitter  termasuk  dalam  lima  sosial media yang populer di Indonesia, yakni sebanyak 19,5 juta pemakai [6]. Dilansir dari laman Statista di awal tahun  2022,  terdata  sebanyak  18,45  juta  pengguna aktif  yang  menggunakan  Twitter  di  Indonesia  [7]. Sebelum  pemilu  dan  selama  proses  pemilu  terkait penyelenggaraan pemilu banyak komentar positif dan negatif dari masyarakat.
Twitter menyediakan platform bagi orang-orang yang  memiliki  opini  untuk  menyampaikan  opininya secara  langsung  yang  menghasil  banyak  jumlahnya, sebagai  contoh  pada  pilpes  2019  dari  hasil  riset  dan monitoring Binokular  yang  dilakukan  oleh  PT Binokular  Media  Utama,  yang  notabene  merupakan salah satu perusahaan  media riset dan monitoring di Indonesia, dalam  jangka waktu dari 1 Juli sampai  31 Desember 2018, dalam hal ini tagar #2019GantiPresiden memiliki jumlah tweet sebanyak 1.189.714,  #2019PrabowoSandi  memiliki  458.306 twet, #Jokowilagi memiliki 370.409 twet, #2019TetapJokowi  memiliki  345.849  twet  dan #Prabowosandi  sebanyak  258.695 twet  (Redaksi  FN, 2019),  total  jumlah  twet  dari  ke  lima  tagar  tersebut sebanyak 2.622.973 tweet [8].
Opini di Twitter  tidak dapat langsung diidentifikasi  sebagai  negatif  atau  positif.  Berbagai informasi  yang  didapatkan  dari  Twitter,  jika ditafsirkan demikian tanpa  memverifikasi  sumbernya dan menyebarkannya secara andal, memiliki kecenderungan  melahirkan  berita  palsu  atau hoax justru mengarah pada black campaign terhadap calon
lawan dalam pilpres. Dalam sosial media Twitter, kita dapat  menemukan  komentar,  opini  atau  aspirasi  dari publik  yang  bisa  dipergunakan  untuk  mewakili kejadian terkini terhadap isu terkait pemilihan presiden ini dengan berbagai tagar yang diawali dengan # (tagar atau hastag ). Agar opini tersebut bermanfaat dan dapat digunakan, diperlukan beragam cara agar memperoleh informasi  yang  penting,  salah  satunya  dengan melakukan  penelitian  analisis  sentimen.  Analisis Sentimen  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengekstraksi,  mengidentifikasi,  dan  memahami sentimen  yang  terdapat  dalam  teks,  baik  itu  negatif, netral,  atau  positif.  Dengan  menganalisis  sentimen masyarakat  terhadap  pilpres  2024,  kita  bisa mendapatkan  pengertian  yang  lebih  baik  akan perasaan,  pandangan,  dan  keyakinan  yang  mungkin muncul  dari  masyarakat  terkait  proses  pemilihan tersebut.
Metodologi  yang  dipergunakan  pada  penelitian ini melingkupi tahap crawling data , pengolahan data, dan  analisis  sentimen. Crawling  data dilakukan dengan  menggunakan  teknik  pencarian  pendapat masyarakat pada sosial media seperti Twitter . Setelah data  terkumpul,  selanjutnya  melakukan  proses pengolahan  data  seperti preprocessing dan feature extraction untuk  mempersiapkan  data  sebelum dilakukan  analisis  sentiment  [9].  Selanjutnya, dilakukan Sentiment  Analysis dengan  memakai algoritma Support Vector Machine untuk mengklasifikasikan opini masyarakat menjadi positif, negatif, atau netral [10].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  berikut  akan menganalisis opini publik terkait pilpres 2024, melalui pertimbangan postingan di Twitter . Pada penelitian ini dilakukan  pengumpulan  data  melalui  pengambilan dataset  dari  Twitter  dengan  memanfaatkan  fasilitas API  [11].  Dataset  tersebut  diambil  menggunakan beberapa  kata  kunci  terkait  pilpres  2024  diantaranya “pilpres  2024”,  “ganjar  pranowo”,  “prabowo subiyanto”,  “anis  baswedan”.  Algoritma Support Vector  Machine dipilih  dikarenakan  tingkat  peforma yang  tinggi  dalam  dalam  melakukan  klasifikasi sentiment analisis [12].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Darwis, dkk,  2020).  Yang  membahas  mengenai  Penerapan Algoritma SVM Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter  Komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik Indonesia.  Penelitian  menyimpulkan  bahwa  Support Vector Machine (SVM) dan ekstraksi fitur menggunakan  TF-IDF.  Dari  2000  data  hasil  twitter crawling,  penelitian  ini  menghasilkan  1890  data  dan 3846 term/kata  dari  hasil  preprocessing  lalu  dihitung nilai  dari  kemunculan  kata  untuk  labeling  yang menghasilkan  sentimen  positif,  negatif  dan  netral. Berdasarkan hasil  pengujian yang  dihasilkan, penerapan  metode  SVM  menghasilkan  nilai  Akurasi sebesar 82% dan menghasilkan sentimen dengan label
negatif  lebih  besar  dengan  jumlah  77%,  label  positif 8% dan label netral 25% [13].
Pada  penelitian  yang  dilalukan  oleh  (Hendra Tinambunan, dkk, 2022). Membahas tetang Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pengajaran Dosen Di Program  Studi  Matematika  Fmipa  Universitas  Sam Ratulangi Manado. Penelitian  ini  menyimpulkan  dari 200 data digunakan sebagai data training dan 100 data digunakan  sebagai data testing. Dari 50 data training dengan  klasifikasi  BAIK  sebanyak  46  data  dan TIDAK BAIK sebanyak 4 data. Pengujian menggunakan metode Naive Bayes berhasil memprediksi  klasifikasi  dengan  accuracy  0.96  atau 96% dan Sensitivity 100% [14].
Pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Tineges, dkk,  2020).  Membahas  tentang  Analisis  Sentimen Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM).  Melakukan  crawling  data  dengan  modul tweepy  pada  bahasa  pemograman  Python  dan  twitter API dengan kata kunci indihome mendapatkan dataset sebanyak  10.000.  kemudian  melakukan  case  folding, filtering,  tokenezing  dan  stopwords  remove  lalu melakukan pembobotan dengan teknik TF-IDF. Hasil penelitian  dengan  evaluasi  menggunakan  Confussion Matrix, didapat akurasi sebesar 87% dengan ketepatan antara  hasil  prediksi  dengan  data  sebenarnya (precision)  sebesar  86%,  tingkat  keberhasilan  sistem dalam memprediksi sebuah data (recall) sebesar 95%, tingkat  kesalahan  semua  data  yang  diprediksi  (error rate) sebesar 13%, sedangkan untuk nilai perbandingan rata-rata precision dan recall (f1- score) adalah sebesar 90% [15].
Penelitian lain yang telah dilakukan oleh (Wafa, dkk,  2022).  Mengenai  Prediksi  Penyakit  Diabetes Menggunakan  Algoritma  klasifikasi  Support  Vector Machine  (SVM)  dengan  kernel  RBF.  Dataset merupakan data dengan jenis wanita dengan keturunan indian  pima  yang  memiliki  8  atribut  dan  sudah memiliki  label.  Evaluasi  dengan  teknik  Confusion Matrix untuk pengujian model support vector machine (RBF)  mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang diperoleh sebesar 91.2% untuk accuracy, 93.0% untuk precision,  94.3%  untuk  recall,  dan  93.7%  untuk  f1- scorer. Hasil pengujian yang dilakukan mendapat hasil akurasi yang sangat baik [16].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  merupakan  teknik  yang digunakan  untuk  label  emosional  selama  konfigurasi komponen  tertentu.  Analisis  sentimen  didefinisikan sebagai  tugas  Ekstraksi  Informasi  dan Natural Language Processing (NLP).  Informasi yang diekstraksi  di  Web  selama  pengumpulan  opini melibatkan  data  dalam  bentuk  kata,  kalimat,  dan dokumen  yang  terkait  dengan  berbagai  polaritas. Tugas  utama  analisis  sentimen  adalah  menentukan polaritas dengan klasifikasi untuk kata, frasa, kalimat, dan dokumen tertentu, dll [17].
2.3. Text Mining
Text Mining memiliki tujuan dalam mendapatkan informasi dari sejumlah dokumen. Dengan melakukan pemrosesan, pengelompokan, serta menguraikan data yang bersifat tidak terstruktur dan jumlahnya banyak , text  mining mampu  mendapatkan  informasi  yang signifikan.  Teknik text  mining dipergunakan  dalam menggali  informasi  berharga  dari  berbagai  dokumen dengan data berupa teks yang tidak terstruktur. Proses ekstraksi  informasi  pada text  mining memiliki kemampuan untuk melakukan analisis sentimen yang dapat secara emosional mengklasifikasikan pernyataan  ke  dalam  kategori  negatif  atau  positif. Sasaran  dari text  mining umumnya  berupa  dokumen yang  bersifat  semi  terstruktur  atau  tidak  terstruktur. Text mining secara  efisien  menghasilkan  informasi yang penting dari sejumlah dokumen [18].

## 2.4. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine merupakan  algoritma yang  berupaya  untuk  menemukan  hyperplane “terbaik”  yang  berfungsi  sebagai  batas  antara  dua kelas.  Hyperplane  pada Support  Vector  Machine ini berdasarkan  vektor  pendukung  dan  margin.  Vektor pendukung  adalah  semua  vektor  data  yang  paling dekat dengan hyperplane , sedangkan margin mewakili lebar split hyperplane. Support vector machine (SVM) dapat  melakukan  klasifikasi  data  diskrit  dengan  cara linier  (linear  separable)  dan  nonlinier/non-linearly separable [19].
SVM  pada  dasarnya  dipergunakan  dalam mengklasifikasikan  data  numerik,  namun  SVM  juga sangat cepat dan efisien dalam memecahkan masalah dalam  data  tekstual.  Data  teks  sangat  bagus  dalam klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM  karena bawaan  teks  yang  cenderung  berukuran  tinggi,  yang tidak  terkait tetapi  selalu  berkaitan  satu  dengan  yang lainnya,  dan  pada  umumnya  akan  diurutkan  secara linier  berdasarkan  kategori  yang  berbeda  [20].  Teori Support  Vector  Machine secara  umum  dimasukan kedalam persamaan (1).
𝑦(𝑥, 𝑤) =   ∑ 𝜔𝑖∅𝑖(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝑚−1 𝑖=0 ∅(𝑥) (1)
Keterangan : x = (x1, x2 , ..., xD ) T adalah variabel input w = (w0, w1, ..., wD ) T adalah parameter ∅ (x) = fungsi basis, M adalah jumlah total parameter dari model [21].
2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  tabel yang dipergunakan dalam evaluasi kinerja model klasifikasi dengan memperbandingkan perkiraan model terhadap nilai  sesungguhnya  pada  data  yang  diuji. Melalui perhitungan confusion  matrix ,  terdapat  berbagai metrik  evaluasi,  antara  lain True  Positive  (TP) yang mengindikasikan  jumlah  sampel  pada  kelas  positif yang  diklasifikasi  dengan  benar,  dan (TN) True Negative yang  menggambarkan  total  sampel  pada
kelas  negatif  yang  diklasifikasi  secara  tepat.  Di  sisi lain, (FP) False  Positive adalah  total  sampel  pada kelas  negatif  yang  salah  terklasifikasi  menjadi  kelas positif, sedangkan False Negative (FN) merujuk pada jumlah  sampel  pada  kelas  positif  yang  salah terklasifikasi menjadi kelas negatif. Hasil dari analisis confusion  matrix  memungkinkan  perolehan  nilai akurasi  model [22].  Rumus confusion  matrix ditampilkan pada persamaan (2) sampai (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 (5)

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini mengunakan teknik crawling data tweet menggunakan fasilitas    (API) Application  Program  Interface yang ada pada Twitter untuk mendapatkan parameter yang ingin diteliti, selanjutnya dilakukan proses pengambilan data pada subjek yang ingin diteliti [23]. Dalam  kasus  ini  peneliti  mengambil  data  postingan pada  sosial  media  Twitter  yang  memiliki  kata  kunci “pilpres  2024”,  “capres  2024”,  “ganjar  pranowo”, “prabowo  subiyanto”,  “anis  baswedan”  yang  akan dipergunakan  untuk  dataset.  Jumlah  data  yang didapatkan  sebanyak  5000  tweet  yang  di  ambil  pada bulan Oktober 2023.

## 3.2. Preprocessing
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  langkah selanjutnya adalah preprocessing . Hasil dari tahap ini akan  menyediakan  data  yang  siap  digunakan  untuk langkah-langkah  berikutnya. Preprocessing data meliputi beberapa tahap yaitu :
a) Cleaning untuk  menghilangkan  variabel  yang tidak diperlukan seperti URL, simbol dll.
b) Case  Folding merubah  semua  huruf  kapital atau huruf besar pada data menjadi huruf kecil agar terdapat keseragaman huruf.
c) Tokenizing untuk memisahkan kalimat menjadi beberapa bagian atau kata.
d) Stopword  Removal yaitu  metode  dalam menghilangkan  kata  yang  tidak  diperlukan, contohnya kata hubung pada, yang, di, akan dll.
e) Stemming untuk menghapus kata sambung agar kata  tersebut  kembali  menjadi  kata  dasar, contohnya kata “berdusta” diubah menjadi kata “dusta”.
f) Labeling  untuk  memberi  label  positif,  negatif dan netral.
3.3. TF-IDF
TFIDF merupakan  gabungan  antara (TF) term frequency dan (IDF)inverse document frequency. (TF- IDF) Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency digunakan  untuk  mengukur  apakah  sebuah  kata  atau term  itu  penting  dalam  dokumen  tertentu. TF-IDF adalah  metode  umum  yang  dipergunakan  dalam pengambilan informasi pemrosesan teks [24].

## 3.4. Klasifikasi
Pada  tahap  ini  adalah  melakukan  klasifikasi dataset  yang  sudah  di preprocessing .  Pengujian dilakukan  dengan  bantuan  ekstensi  Google  Colab untuk  mengetahui Accuracy,  Precision dan recall . Dengan  pengujian  tersebut  maka  akan  mengetahui opini  publik  apakah  cenderung  ke  positif  ,  negative atau netral.

## 3.5. Evaluasi
Confusion  matrix menggambarkan  jumlah  hasil prediksi yang benar dan salah dari model dalam bentuk matriks. Confusion  matrix dipilih  sebagai  metode evaluasi yang digunakan untuk mengukur keakuratan metode Support  Vector  Machine guna  menilai performanya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Crawling Data
Penelitian  ini  memakai  dataset  twitter  sebagai bahan  pengolahan  analisis  sentiment  mengenai Pemilihan  Presiden  (PILPRES)  2024.  Data  tersebut diambil  menggunakan  Bahasa  pemrograman pyton dalam  web  aplikasi Google  Colab. Untuk  proses crawling data dari twitter memerlukan API Key yang teregistrasi  untuk  dapat  berinteraksi  dengan  twitter. Hasil crawling ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pengambilan data twitter

## 4.2. Pembersihan Data
Setelah  data  terkumpul,  selanjutnya  yaitu Pembersihan Data. Proses Pembersihan data dilakukan untuk  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan atau  tidak perlu untuk memastikan kualitas penggunaan  data  dalam  analisis.  Pada  penelitian  ini,
menggunakan  data  text.  Setelah  melalui  serangkain proses pembersihan data ini, data awal hasil crawling sebanyak  5000  tweet  menyusut  menjadi  4281  data tweet  yang  sudah  bersih  dan  siap  untuk  tahap pre- processing. Hasil pembersihan data ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil pembersihan data
4.3. Hasil Labeling dan Preprocessing Langkah selanjutnya adalah melakukan pelabelan  data  menggunakan  Pustaka TextBlob . TextBlob adalah Pustaka sederhana  yang  mendukung analisis  dan  operasi  kompleks  pada  data  tekstual. Hasilnya  akan  menampilkan  tuple  yang  terdiri  dari nilai  sentimen  (-0.1  hingga  0.1,  dimana  -0.1  adalah sentimen negatif, 0 sentimen netral, dan 0.1 sentimen positif).
Data  dalam  Bahasa  Indonesia  harus  di  translate ke  Bahasa  Inggris  menggunakan  layanan Google Translate. Setelah diterjemahkan, TextBlob kemudian digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  teks  yang telah  diterjemahkan.  Hasilnya  akan  menampilkan sentimen dari teks dalam bahasa Inggris beserta score sentimen.  Setelah  mendapatkan  score  sentiment, Langkah  selanjutnya  adalah  mengklasifikasi  score sentiment  tersebut  ke  dalam  kategori  negatif,  netral, atau positif. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil labeling data
Setelah  dilakukan  proses  Labeling  tercatat sentimen sebanyak 2300 positif, 581 negatif , dan 1400 netral.
Preprocessing Data  adalah  tahapan  penting dalam analisis data yang bertujuan untuk membersihkan, merapihkan, dan merubah data mentah menjadi  bentuk  yang  mudah  dipahami  dan  dapat diolah  oleh  algoritma  pemrosesan  data  atau  model yang  akan  digunakan  dalam  analisis  selanjutnya. Adapun hasil dari tahap ini dapat di lihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil preprocessing data
Selanjutnya,  data  teks  diubah  menjadi  bentuk numerik  untuk  diproses  oleh  algoritma  klasifikasi yang  disebut  sebagai vectorizing .  Salah  satu  metode umumnya  adalah  pembobotan  kata,  di  mana  pada penelitian  ini  digunakan  algoritma  pembobotan  kata. Dalam Python, perintahnya adalah TfidfVectorizer(). Hasil  pembobotan  kata ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil pembobotan tf-idf

## 4.4. Hasil Klasifikasi dan Evaluasi
Penggunaan  metode dalam penelitian  ini adalah Support Vector Machine (SVM). Langkah awal dalam proses  klasifikasi  yaitu  membagi  data.  Peneliti membagi  data  menjadi  20%  data  uji  dan  80%  data latih. Hasil klasifikasi dan Evaluasi ditampilkan pada Tabel 1 dan Gambar 7.
Tabel 1.  Hasil klasifikasi Sentiment Precision Recall F1-Score Negatif 0.52 0.24 0.33 Netral 0.61 0.58 0.60 Positif 0.69 0.81 0.74 Accuracy 0.65
Gambar 7. Hasil evaluasi convusion matrix Dari  hasil  klasifikasi,  didapatkan Accuracy sebesar 65% dengan pendapat negatif berjumlah 112, netral  298,  dan  positif  447.  Pada Confusion  Matrix
didapatkan True Negative sebanyak 27, True Neutral 381,  dan True  Positive 362.  Pada  sentimen  positif didapatkan precision sebesar 69%, recall 81%, dan f1- score 74%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  model cenderung  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  dan memprediksi  sentimen  positif  daripada  negatif  dan netral.

## 5. KESIMPULAN
Penerapan metode SVM dalam analisa sentimen tentang  PILPRES  2024  berhasil  mencapai  tingkat Accuracy sebesar  65%,  yang  menunjukkan  bahwa model  cenderung  memprediksi  dengan  benar  sekitar 65%  dari  keseluruhan  dataset.  Model  memiliki performa  yang  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi sampel  positif,  dengan recall 81%  yang  lebih  tinggi daripada precision 69%. Hal ini menunjukkan bahwa model  cenderung  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi sampel  yang  sebenarnya  positif,  tetapi  masih  ada kesalahan prediksi yang termasuk dalam false positive . Pada penanganan sentimen positif, model memiliki f1- score sebesar  74%,  menunjukkan  keseimbangan antara  precision  dan  recall  dalam  mengidentifikasi sentimen  positif.  Secara  keseluruhan,  hasil  ini mengindikasikan  bahwa  model  klasifikasi  analisis sentimen  menggunakan  metode  SVM  memiliki performa  yang  relatif  baik  dalam  mengenali  dan mengklasifikasikan sentimen terkait PILPRES 2024 di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  &.  N.  A.  Rizki  Putra,  "Pengaruh  Media Sosial  terhadap  Partisipasi  Pemilih  Pemula pada  Pemilihan  Presiden  2019:  Studi  pada Mahasiswa  FISIPOL  UGM," Jurnal  PolGov, pp. 2(1), 193–222, 2021.
[2] W.  D.  H.  T.  &.  P.  P.  Prasetyo,  "Partisipasi Politik  Pemilih  Pemula  Dalam  Pemilihan Umum 2019 Di Kelurahan Sumber Kecamatan Banjarsari  Kota  Surakarta," Civics  Education and  Social  Science  Journal  (Cessj), p.  1(1), 2019.
[3] E.  &.  B.  Sang,  "Predicting  the  2011  dutch senate election results with twitter. Proceedings of the Workshop on Semantic Analysis in …,," Association for Computing Machinery, pp. 53, 53–60, 2012.
[4] I. a. S. A. Kurniawan, " Implementasi Metode K-Means  dan  NaÃ¯ve  Bayes  Classifier  untuk Analisis Sentimen Pemilihan Presiden (Pilpres) 2019," Jurnal  Eksplora  Informatika, pp.  1-10, 2019.
[5] R. A. S. S. H. W. A. U. J. P. &. M. D. Gunawan, "Adiksi  Media  Sosial  dan  Gadget  bagi Pengguna Internet di Indonesia.," Techno-Socio Ekonomika, pp. 4(1), 1., 2021.
[6] F.  Anwar,  "Perubahan  dan  Permasalahan Media  Sosial.," Jurnal  Muara  Ilmu  Sosial,
Humaniora, Dan Seni, pp. 1(1), 137, 2017.
[7] Statista.,  "Leading  countries  based  on  number of  Twitter  users  as  of  January  2022," Statista Research Department, 2022.
[8] O.  &.  S.  H.  Fanny,  "Analisis  Sentimen Pengguna  Media  Sosial  Terhadap  Omnibus Law Berdasarkan Hashtag di Twitter Analysis of  Social  Media  Users  Sentiments  against Omnibus Law Based on Hashtags on Twitter," SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  , pp. 2547-9719, 2022.
[9] W. G. (. Hernawati Hernawati(1),
"SENTIMEN ANALISIS OPERASI TANGKAP  TANGAN  KPK  MENURUT MASYARAKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECHTOR MACHINE,  NAÏVE  BAYES,  BERBASIS
PARTICLE SWARM OPTIMIZITION," journal.lppmunindra, 2019.
[10]   A. A. R. U. E. Muhammad Diki Hendriyanto, "Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine," INTECOMS: Journal  of  Information  Technology  and Computer Science , 2022.
[11]   A.  T.  S.  Ulfa  Kurniasih,  "Analisis  Sentimen Terhadap  Bantuan  Subsidi  Upah  (BSU)  pada Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM)," JURNAL MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA, p. 2236, 2022.
[12]   I.  J.  J.  E.  Aditiya  Hermawan,  "Implementasi Text-Mining  untuk  Analisis  Sentimen  pada Twitter  dengan  Algoritma  Support  Vector Machine," Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 12, p. 135, 2023.
[13]   D. P. E. S. &. P. A. F. O. Darwis, "Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data  Twitter  Komisi  Pemberantasan  Korupsi Republik  Indonesia," Edutic  -  Scientific Journal of Informatics Education, vol. 7(1), p. 1–11, 2020.
[14]   R.  T.  J.  &.  E.  M.  C.  Hendra  Tinambunan, "Klasifikasi  naive  bayes  dalam  memprediksi tingkat  program  studi  matematika  fmipa universitas  sam  ratulangi  manado," Prosiding seminar  nasional  sains  dan  terapan  (SINTA) VI, p. 141– 149, 2022.
[15]   R. T. A. &. S. I. D. Tineges, "Analisis Sentimen Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Support
Vector  Machine  (SVM)," Jurnal  Media Informatika Budidarma, vol. 4(3), p. 650, 2020.
[16]   H. S. H. A. I. U. F. R. T. J. S. J. S. K. C. &. C. K. Wafa, "Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (  SVM  )," INFORMATICS  AND DIGITAL EXPERT, vol. 1, p. 40–45, 2022.
[17]   V.  L.  Shilpa  Patil,  "LIVE  TWITTER
SENTIMENT ANALYSIS
USING STREAMLIT," SSRN eLibrary, 2022.
[18]   I.  Sabatovych,  "Do  social  media  create revolutions?  Using  Twitter  sentiment  analysis for  predicting  the  Maidan  Revolution  in Ukraine," Sage Journals Home, 2019.
[19]   D. N. W. A. P. I. E. K. J. S. K. P. U. S. T. D. &. M.  S.  V.  Batubara,  "Analisis  Prediksi Keterlambatan Pembayaran Listrik
Menggunakan  Komparasi  Metode  Klasifikasi Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine,"
Jurnal Riset Komputer, pp. 102-108, 2022.
[20]   M.  T.  F.  B.  R.  Jumerlyanti  Mase,  "Penerapan Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM) Pada  Pengklasifikasian  Penyakit  Kucing," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, p. 3649, 2018.
[21]   D.  r.  n.  H.  Murfi,  "123dok.com,"  2017. [Online]. Available: https://123dok.com/document/zkel54pz- course-machine-learning-dr-hendri-murfi- neural-networks.html. [Accessed 2023].
[22]   D.  G.  H.  D.  G.  I.  Ni  Made  Ayu  Juli  Astari, "Analisis Sentimen Dokumen Twitter
Mengenai Dampak VirusCorona Menggunakan
Metode Naive Bayes," JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA (JSI), p. 25, 2020.
[23]   J. E. B. S. R. F. F. F. Yumarlin MZ, "Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi  Covid  19  Menggunakan  Algortima Naïve  Bayes  Classifier," Electronic  Journal Politeknik Harapan Bersama Tegal, vol. 11, p. 440, 2022.
[24]   W.  G.  A.  N.  K.  H.  F.  A.  J.  Ristyani  Slamet, "Analisis Sentimen Twitter Terhadap Penggunaan Artis Korea Selatan Sebagai Brand Ambassador Produk Kecantikan Lokal," INTECOMS: Journal of Information
Technology  and  Computer  Science  , vol.  5,
2022.