## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 1 April 2023, pp: 27-35 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analysis of Cash Direct Assistance Distribution for Fuel Oil Using Support Vector Machine

## Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Langsung Tunai (BLT) Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Support Vector Machine
Rizky Rahman Salam 1 , Muhammad Fajri Jamil 2 , Yusril Ibrahim 3 , Rahmaddeni 4* , Soni 5 , Herianto 6
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIK Riau, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Indonesia
6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Hang Tuah Pekanbaru, Indonesia
E-Mail: 1 2010031802080@sar.ac.id, 2 2010031802059@sar.ac.id, 3 2010031802092@sar.ac.id,
4 rahmaddeni@sar.ac.id, 5 soni@umri.ac.id, 6 herianto.sy@gmail.com
Received Jan 10th 2023; Revised Mar 05th 2023; Accepted Apr22th 2023 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
Fuel oil (BBM) is one of the basic needs of society. However, the high price of fuel can create an economic burden for the poor. To overcome this, the government implemented the Direct Cash Assistance (BLT) program as a form of assistance for people who experience economic imbalance. The purpose of this research is to analyze people's sentiment towards the Direct Cash Assistance (BLT) Fuel Oil (BBM) program. This research uses scraping data collection techniques, which is taking data from social media Instagram. The amount used was 356 data. The classification process used is based on the Support Vector Machine (SVM) learning model and evaluation with confusion matrix. From the calculation results, it can be seen that the sentiment classification process using the SVM method obtained an accuracy rate of 85.98%, an average precision value of 82.25%, an average recall value of 66.35%, and an average f-measure value of 73.44%. The results obtained  show  that  negative  sentiment  is  more  than  positive  sentiment,  with  a  percentage  of  78.61%  and  21.34% respectively.  From  the  sentiment  analysis  conducted,  it  was  found  that  negative  sentiments  were  the  most  prevalent, indicating that people were dissatisfied with the BBM Direct cash assistance (BLT) program. In response to the dominant negative sentiment, it is necessary to implement a structured distribution and data collection strategy so that the level of community disappointment can be minimized.
Keywords: Economic Burden, Fuel, Government, Sentiment, Support Vector Machine

## Abstrak
Bahan bakar minyak (BBM) merupakan salah satu kebutuhan pokok masyarakat. Namun, harga BBM yang tinggi dapat menyebabkan beban ekonomi bagi masyarakat yang tidak mampu. Dalam rangka mengatasi masalah ini, pemerintah telah menerapkan  program  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  sebagai  bentuk  bantuan  bagi  masyarakat  yang  mengalami ketidakseimbangan ekonomi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM).  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengumpulan  data scraping , yaitu mengambil data dari media sosial Instagram. Jumlah yang digunakan sebanyak 356 data. Proses klasifikasi yang  digunakan  berdasarkan  model  pembelajaran  dari  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  evaluasi  dengan  confusion matrix. Dari hasil perhitungan, terlihat bahwa proses klasifikasi sentimen menggunakan metode SVM didapatkan tingkat accuracy 85,98%,  rata-rata  nilai precision 82,25%,  nilai  rata-rata recall 66,35%,  dan  nilai  rata-rata f-measure 73,44%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif, dengan masing-masing persentase 78.61% dan 21.34%. Dari analisis sentimen yang dilakukan, ditemukan bahwa sentimen negatif adalah yang paling banyak muncul, hal ini menunjukkan bahwa masyarakat tidak puas dengan bantuan langsung tunai BBM. Sebagai respon terhadap sentimen negatif yang dominan, perlu diterapkan strategi untuk melakukan pemerataan bantuan langsung tunai dan pendata’an yang terstruktur agar tingkat kekecewaan masyarakat dapat diminimalisir.
Kata Kunci: Beban Ekonomi , BBM , Pemerintah , Sentiment, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia merupakan masalah yang telah lama dihadapi oleh masyarakat dan pemerintah. Bahan bakar minyak (BBM) adalah salah satu kebutuhan yang tidak dapat dipisahkan  dalam  kehidupan  masyarakat.  Minyak  merupakan  bahan  baku  utama  bagi  perekonomian  [1], sehingga  kenaikan  harga  BBM  akan  berdampak  langsung  terhadap  harga-harga  barang  dan  jasa  lainnya. Pemerintah selalu berusaha untuk menstabilkan harga BBM dengan mengeluarkan kebijakan-kebijakan yang bertujuan untuk mengurangi beban pemerintah dalam hal subsidi BBM. Salah satu penyebab utama kenaikan harga BBM di Indonesia  adalah melonjaknya harga minyak dunia. Harga minyak dunia sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti permintaan dan penawaran, konflik politik, dan perubahan cuaca. Selain itu, kondisi ekonomi  global  juga  mempengaruhi  harga  minyak  dunia.  Saat  ekonomi  dunia  sedang  mengalami  krisis, permintaan minyak akan menurun sehingga harga minyak pun akan turun. Namun saat ekonomi dunia sedang tumbuh, permintaan minyak akan meningkat sehingga harga minyak akan naik.
Dari permasalahan tersebut, pemerintah telah mengambil tindakan yang sesuai dengan cara menerapkan program  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT),  sebagai  bentuk  solusi  bagi  masyarakat  yang  mengalami ketidakseimbangan ekonomi. Menurut [2], secara umum program bantuan tunai dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu program yang diberikan dengan syarat tertentu (CCT) dan program yang diberikan tanpa syarat (UCT).  Kedua  jenis  program  ini  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  kemiskinan  dan  meningkatkan kesejahteraan masyarakat, namun dengan pendekatan yang berbeda. Program bantuan langsung tunai (BLT) Bahan Bakar Minyak (BBM) termasuk dalam jenis program bantuan tunai tidak bersyarat. BLT adalah dana tunai yang diberikan untuk menjaga daya beli rumah tangga yang miskin dan rentan dari dampak kenaikan harga akibat kenaikan harga BBM [3]. Masyarakat dapat tetap membeli bahan bakar yang diperlukan tanpa terlalu terpengaruh oleh kenaikan harga bahan bakar. BLT disalurkan melalui berbagai tahap dan rangkaian proses untuk diterima dengan baik oleh masyarakat [4].
Program  Bantuan  Langsung  Tunai  pertama  kali  diusulkan  oleh  pemerintah  Brasil  dan  kemudian diadopsi oleh negara lain. Setiap negara menerapkan mekanisme dan besaran dana yang berbeda-beda sesuai kebijakan pemerintah masing-masing [5]. Negara Indonesia sendiri, proses pembagian dana BLT didasarkan pada data masyarakat miskin yang diterima dari BPS oleh Departemen Sosial, kemudian data tersebut dikirim ke Departemen Dalam Negeri untuk divalidasi oleh Gubernur dan timnya [6]. Ketika proses validasi selesai, kartu  dalam  bentuk  kupon  akan  diterbitkan  untuk  penerima  dana  yang  digunakan  selama  setiap  periode pembagian BLT. Program ini mendapat banyak kritikan dari masyarakat, karena dalam pelaksanaanya masih banyak terjadi masalah seperti tidak merata nya pembagian BLT BBM,  dan program ini seolah-olah dibuat sebagai  pengganti  subsidi  bbm  karena  harga  BBM  yang  naik.  Kebijakan  menaikkan  harga  BBM  menuai kontroversi  di  seluruh  media  sosial[7].  Kontroversi  ini  juga  diperkuat  oleh  berbagai  aksi  unjuk  rasa  yang dilakukan oleh beberapa elemen masyarakat yang menentang kebijakan ini. Hal ini dapat dilihat dari maraknya perdebatan dan opini-opini yang muncul di berbagai media sosial seperti Facebook , Twitter , dan Instagram . Analisis sentimen merupakan teknik yang digunakan untuk mengevaluasi persepsi masyarakat terhadap suatu  entitas.  Dengan  meningkatnya  penggunaan  media  sosial,  analisis  sentimen  menjadi  semakin  penting karena memungkinkan untuk mengidentifikasi opini publik yang positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen digunakan dalam berbagai bidang seperti pemasaran, politik, dan perusahaan untuk mengevaluasi sikap dan emosi masyarakat terhadap produk, layanan, organisasi, individu, masalah, peristiwa, topik, dan atribut lainnya [8]. Penelitian analisis sentimen telah  berkembang dengan cepat dan telah ada pendekatan-pendekatan baru yang  diluncurkan. Machine  Learning-based  sentiment  analysis telah  menjadi  pendekatan  populer  yang dianggap  efektif  dalam  menganalisis  data[9].  Salah  satu  metode  Machine  Learning  yang  digunakan  dalam analisis sentimen adalah Support Vector Machine (SVM). SVM dapat diartikan sebagai proses menemukan batas pemisah yang optimal antara dua kelas di dalam input space yang dikenal sebagai hyperplane [10]. SVM digunakan  untuk  mempelajari  pola  dalam  data dan  menentukan  kategori  sentimen yang sesuai  dengan  data tersebut.  Selain  itu,  teknologi  Natural  Language  Processing  (NLP)  juga  digunakan  untuk  mengekstrak informasi dari teks yang sangat bermanfaat dalam analisis sentimen. Dengan menggabungkan metode Machine Learning dan NLP, analisis sentimen menjadi lebih akurat dan efektif dalam menangkap persepsi masyarakat terhadap suatu peristiwa atau produk.
Pada penelitian sebelumnya,[9] melakukan analisis sentimen mengenai opini publik terhadap kebijakan pemerintah indonesia dalam penanganan covid-19. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan menggunakan poly kernel. Hasilnya yaitu algoritma SVM dengan menggunakan poly kernel, dapat digunakan sebagai algoritma cerdas untuk memperbaiki sentimen di twitter untuk data baru dengan cepat dan  akurat.  Selain  itu,  penelitian  lain  mendukung  hasil  yang  menyatakan  bahwa  SVM  dan Naïve  Bayes memiliki  kinerja  yang  baik  untuk  mengklasifikasikan  opini[11].  Selain  itu  [7]  juga  melakukan  analisis sentimen mengenai opini publik terhadap bantuan subsidi upah (BSU) pada kenaikan harga BBM. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasilnya yaitu tanggapan masyarakat indonesia pada kata kunci BBM didominasi oleh sentimen negatif, sedangkan pada kata kunci BSU didominasi oleh sentimen positif. Namun pada penelitian tersebut masih dirasa kurang, karena hanya menggunakan algoritma Naïve Bayes , dan hanya menggunakan satu sumber dataset, yaitu Twitter .
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  disebutkan  diatas,  maka  penting  untuk  dilakukan  penelitian analisa sentimen terhadap opini masyarakat tentang program Bantuan Langsung Tunai Bahan Bakar Minyak menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan dengan sumber data yang berbeda, yaitu Instagram . Metode  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  dari  opini  masyarakat.  Dengan melakukan analisa sentimen, diharapkan dapat memberikan gambaran tentang pandangan masyarakat terhadap program  Bantuan  Langsung  Tunai  Bahan  Bakar  Minyak  dan  memberikan  masukan  bagi  pemerintah  dalam menyusun kebijakan yang lebih baik dan adil.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Teknik pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini yaitu Web Scraping, mengambil data dari media sosial Instagram . Jumlah yang digunakan sebanyak 356 data. Flowchat penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penilitian

## 2.1 Scraping Data
Scraping  Data atau Web  Scraping merupakan  teknik  untuk  mengambil  data  dari  sebuah  situs  web dengan cara yang efektif dan cepat [12]. Data yang diambil berupa teks, atau informasi dalam halaman web. Setelah  data  diperoleh  melalui web  scraping lalu  data  tersebut  akan  digunakan  untuk  keperluan  analisis sentimen, dengan mengumpulkan komentar atau ulasan dari berbagai sumber dan menganalisis sentimen dari komentar tersebut.

## 2.2 Data Preprocessing
Data preprocessing adalah proses pengolahan data awal yang digunakan untuk mengubah data mentah yang diperoleh dari berbagai sumber menjadi informasi yang lebih bersih dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut [13]. Ada beberapa tahap yang dilakukan dalam data preprocessing, yaitu:
1. Cleaning
Proses  pembersihan  data  bertujuan  untuk  menemukan  dan  memperbaiki  atau  menghapus  data  yang tidak valid atau tidak berguna dari suatu kumpulan data [14]. Setelah melalui proses cleaning data, data akan  siap  untuk  digunakan  dalam  tahap  selanjutnya  dari  data  preprocessing,  yaitu  pengolahan  dan pengintegrasian  data.  Namun,  dalam  beberapa  kasus,  cleaning  data  dapat  dilakukan  secara  terus menerus sesuai dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang dilakukan.
2. Case folding
Case  folding  atau  case  normalization  adalah  proses  pada  text  preprocessing  yang  dilakukan  untuk mengubah  semua  huruf  pada  teks  ke  dalam  huruf  kecil  atau  huruf  besar  yang  sama,  sehingga memudahkan  dalam  proses  pembandingan  dan  analisis  teks  [15].  Proses  case  folding  juga  dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  penulisan  yang  tidak  konsisten  dalam  data,  seperti  penggunaan huruf  besar  dan  kecil  yang  tidak  sesuai  standar  atau  ada  kesalahan  ejaan.  Dengan  mengubah  semua karakter  menjadi  huruf  kecil,  konsistensi  dalam  data  akan  diperbaiki  sehingga  lebih  mudah  untuk diproses dan dianalisis.
3. Tokenizing
Merupakan suatu tahapan untuk memecah suatu kumpulan teks menjadi sebuah kata. Analisis kata-kata dalam teks menjadi penting karena dengan melakukan tokenisasi, makna dari teks dapat dengan mudah ditentukan  [16].  Dalam  pemrosesan  bahasa  alami,  tokenizing  sering  digunakan  untuk  memecah  teks menjadi unit-unit yang lebih kecil dan mudah diolah oleh mesin. Beberapa algoritma tokenizing yang umum digunakan adalah pemotongan karakter, pemotongan kata, dan pemotongan frase.
4. Normalization
Teknik normalisasi yaitu mengubah data menjadi bentuk yang lebih standar [17]. Normalisasi sering digunakan  untuk  mengubah  teks  menjadi  bentuk  yang  lebih  standar  sebelum  dianalisis.  Normalisasi dapat membantu meningkatkan akurasi dalam analisis teks dan membuat data lebih mudah diolah.

## 5. Stemming
Proses  melakukan  reduksi  kata  atau  token  ke  dasar  bentuk  kata  [18].  Tujuannya  adalah  untuk mengurangi kata-kata yang berbeda menjadi bentuk kata dasar yang sama, sehingga lebih mudah untuk mengelompokkan  atau  menganalisis  kata-kata  tersebut.  Proses  ini  sering  digunakan  dalam  natural language processing (NLP) dan information retrieval (IR).
6. Stopwords
Kata yang tidak memiliki makna atau tidak efektif akan dihilangkan dengan menggunakan stopwords [19]. Stopwords biasanya diabaikan dalam proses pemrosesan teks karena dianggap tidak berguna dan hanya menambah ukuran file tanpa memberikan informasi yang bermanfaat. Namun, ada juga kasus di mana stopwords perlu dipertahankan karena memiliki makna penting dalam konteks tertentu.

## 2.3 TF-IDF
TF-IDF  (term  frequency-inverse  document  frequency)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  pentingnya  sebuah  kata  dalam  suatu  dokumen  terhadap  koleksi  dokumen  lain.  Fitur  TF-IDF untuk  optimasi  dalam  analisis  sentimen.  Dengan  menggabungkan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dan  algoritma stochastic gradient descent, analisis sentimen dapat mengklasifikasikan teks dalam bahasa Indonesia dengan tepat menurut sentimen positif dan negatif[20].
TF-IDF menganggap bahwa kata-kata yang sering muncul dalam suatu dokumen akan memiliki nilai yang lebih tinggi daripada kata-kata yang jarang muncul. Jika kata tersebut muncul dalam banyak dokumen, nilai  TF-IDF-nya  akan  menurun  karena  dianggap  kurang  spesifik.  Hasil  dari  perhitungan  TF-IDF  dapat digunakan  untuk  berbagai  tujuan  seperti  analisis  teks,  pengelompokan  dokumen,  dan  pembuatan  indeks. Perhitungan ini dapat dilakukan secara manual atau menggunakan alat bantu yang tersedia. Rumus TF-IDF dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝑤 𝑡,𝑑 =   𝑤 𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (1)
𝑤𝑡𝑓 𝑡,𝑑 adalah banyaknya bobot kata disetiap dokumen, 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 adalah jumlah kemunculan term dalam dokumen, N adalah jumlah dokumen keseluruhan, dan 𝑑𝑓 𝑡 adalah jumlah dokumen yang mengandung term.
Keterangan:
𝑁 = Jumlah keseluruhan teks dokumen 𝑤𝑡𝑓 𝑡 = Bobot kata
𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Jumlah kata atau term yang muncul dalam dokumen 𝑑𝑓 𝑡 = Jumlah dokumen mengandung suatu kata atau term 𝑖𝑑𝑓 𝑡 = Bobot inverse 𝑤 𝑡,𝑑 = Pembobotan TF-IDF

## 2.4 Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  membuat  garis pemisah  (hyperplane)  antara  dua  atau  lebih  kelas.  Proses  klasifikasi  yang  digunakan  berdasarkan  model pembelajaran dari SVM dan mengevaluasi dengan confusion matrix disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Komentar Prediksi Data Negatif                 Positif Negatif TN FN Positif FP TP
Confuison  matrix  adalah  tabel  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritme  klasifikasi  [21].  Nilai Accuracy,  precision,  recall,  dan  f-measure  dapat  dihitung  setelah  mengetahui  nilai-nilai  dalam  confusion matriks [22].
1. Accuracy mengukur seberapa baik hasil klasifikasi yang dilakukan oleh suatu model sesuai dengan nilai yang sebenarnya. Ini menunjukkan persentase dari klasifikasi yang benar yang dilakukan oleh model.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100 %                                                         (1)
2. Precision mengukur seberapa baik model dalam mengidentifikasi sampel positif yang sebenarnya. Ini mengukur rasio dari sampel positif yang benar terhadap jumlah sampel positif yang diidentifikasi oleh model.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100 %                                                              (2)
3. Recall  mengukur  seberapa  baik  model  dalam  menemukan  sampel  yang  sebenarnya  positif.  Ini mengukur  rasio  dari  sampel  positif  yang  benar yang  ditemukan  oleh  model  terhadap  jumlah  sampel positif yang sebenarnya.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁 x 100 %                                                                   (3)
4. Nilai f-measure didapatkan dengan memadukan nilai recall dan precision .
𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+ 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 x 100 %                                               (4)
Keterangan:
TN = Kelas kata negatif terprediksi negatif FN = Kelas kata negatif terprediksi kata positif FP = Kelas kata positif terprediksi negatif TP
= Kelas kata prediksi benar bernilai positif

## 2.5      Validasi
Pada  tahapan  validasi, ditujukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dengan  menggunakan  data  yang tidak  digunakan  dalam  data  latih.  Metode  yang  digunakan  dalam  validasi  yaitu  Stratified k-fold  cross validation .  Kemudian  dalam  melakukan  tahapan  proses  evaluasi  SVM,  dapat  menggunakan  metrik  seperti akurasi , precision, recall, dan f-measure . Kedua proses ini sangat penting dalam proses pembuatan model SVM untuk memastikan bahwa model dapat digunakan dengan baik pada data baru dan dapat memberikan hasil yang baik.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Data training diambil dari Instagram Page Kementrian Sosial Republik Indonesia dengan cara scraping komentar.  Didapatkan  sebanyak  356  data  yang  terdiri  dari  76  data  sentimen  positif  dan  280  data  sentimen negatif. Data tersebut kemudian diolah sehingga diperoleh nilai Accuracy , recall , precision , dan f-measure . Penelitian ini menggunakan sampel data yang sudah diberikan label pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Sentimen Positif dan Negatif No Text Label 1. Lebih baik turunkan harga drpd bantuan yg tidak merata yg dpet org2 terdekat perangkat desa terus, kasian yg benar2 membutuhkan tp yg dpet malah lebih berkecukupan Negatif 2. Semoga bantuan merata khususnya saudara di Indonesia Timur yang masih kesulitan beras Positif 3. Terbaiklah pakde Positif 4. Percuma  KTP  dki dan  indonesia  klo ga  pernah  kedata data  nya, dan  yg  dpt biasa  nya  yg sudah mampu Negatif 5. Bantuan Langsung Tewas Negatif 6. Sangat bermanfaat. Jazakumullahu khayr wa barakallahu fiik Positif 7. Bius sementara. Dampak ke depannya lebih menyengsarakan daripada bantuan yg sesaat Negatif 8. Pak, gak usahlah banyak bantuan pak, harga sembako dan bbm aja diturunin pak. Plis pak, kumohon turunkan harga sembako dan bbm. Negatif 9. Semua naikkkkkk , masyarakat menengah ke bawah pada jatuh Negatif … … … 10. Biar nampak prorakyat,pdahal apa2 udh d naikin Negatif 3.1

## Pre-Processing Data
Dalam proses persiapan data atau pre-processing , terdapat lima langkah yang dilakukan, yaitu cleaning data , casefolding , normalisasi, stemming , dan stopword removal . Output yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil proses persiapan data Fase Pre-processing Hasil Kalimat dasar Lebih baik turunkan harga drpd bantuan yg tidak merata yg dpet org2 terdekat perangkat desa terus, kasian yg benar2 membutuhkan tp yg dpet malah lebih berkecukupan Cleaning data Lebih baik turunkan harga drpd bantuan yg tidak merata yg dpet org  terdekat perangkat desa terus  kasian yg benar  membutuhkan tp yg dpet malah lebih berkecukupan Case Folding lebih baik turunkan harga drpd bantuan yg tidak merata yg dpet org  terdekat perangkat desa terus  kasian yg benar  membutuhkan tp yg dpet malah lebih berkecukupan Tokenizing 'lebih', 'baik', 'turunkan', 'harga', 'drpd', 'bantuan', 'yg', 'tidak', 'merata', 'yg', 'dpet', 'org', 'terdekat', 'perangkat', 'desa', 'terus', 'kasian', 'yg', 'benar', 'membutuhkan', 'tp', 'yg', 'dpet', 'malah', 'lebih', 'berkecukupan' Normalisasi ‘lebih’  ‘baik’  ‘turunkan’  ‘harga’  ‘daripada’  ‘bantuan’  ‘yang’  ‘tidak’  ‘merata’  ‘yang’ ‘dapat’  ‘orang’  ‘terdekat’  ‘perangkat’  ‘desa’  ‘terus’  ‘kasihan’  ‘yang’  ‘benar’ ‘membutuhkan’ ‘tetapi’ ‘yang’ ‘dapat’ ‘malah’ ‘lebih’ ‘berkecukupan’ Stemming word ‘lebih’  ‘baik’  ‘turun’  ‘harga’  ‘daripada’  ‘bantu’  ‘yang’  ‘tidak’  ‘rata’  ‘yang’  ‘dapat’ ‘orang’ ‘dekat’ ‘perangkat’ ‘desa’ ‘terus’ ‘kasihan’ ‘yang’ ‘benar’ ‘butuh’ ‘tetapi’ ‘yang’ ‘dapat’ ‘malah’ ‘lebih’ ‘cukup’ Stopword Removal
'turun' 'harga' 'bantu' 'orang' 'perangkat' 'desa' 'kasihan' 'butuh'

## 3.2 Pembobotan TF-IDF
Proses vektorisasi dapat digunakan untuk memberikan nilai numerik pada setiap kata dalam dokumen, sehingga memudahkan dalam proses analisis dan klasifikasi. Salah satu metode yang digunakan dalam proses vektorisasi  adalah  algoritma  TF.IDF,  yang  memungkinkan  untuk  mengukur  relevansi  kata  dalam  suatu dokumen  dengan  menganalisis  sampel  data.  Tabel  3  menggambarkan  output  perhitungan  TF.IDF,  yang menunjukkan nilai numerik dari setiap kata dalam 3 sampel komentar yang diambil.
Tabel 3. Sampel Data yang di Vektorisasi
Dokumen TF.IDF D1 D2 D3 bikin 0.233 0 0 cemburu 0.233 0 0 sosial 0.233 0 0 semoga 0 0.233 0 bantuan 0 0.233 0 merata 0 0.233 0 saudara 0 0.233 0 indonesia 0 0.233 0 timur 0 0.233 0 kesulitan 0 0.233 0 beras 0 0.233 0 pengalihan 0 0 0.233 isu 0 0 0.233
Dokumen TF.IDF D1 D2 D3 Total 0.699 1.864 0.466 y -1 1 -1
Setiap term diberikan nilai bobot melalui proses pembobotan, dan akan digunakan dalam pembentukan vektor untuk klasifikasi SVM.

## 3.3 Validasi dan Evaluasi
Data yang digunakan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data yang digunakan untuk melatih model dan data yang digunakan untuk menguji keakuratan model. Pembagian data yang digunakan adalah 70:30, 80:20, dan 90:10. Tabel 4 menunjukan hasil pengujian perbandingan dari pembagian data yang berbeda.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Data Latih dan Data Uji
Splitting Data SVM Accuracy Precision Recall F-Measure 70 : 30 85.98% 82.25% 66.35% 73.44% 80 : 20 84.72% 84.09% 65.78% 73.81% 90 : 10 80.56% 71.93% 65.17% 68.38%
Dari  pengujian  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  model  dengan  pembagian  data  70:30  mendapatkan  skor Accuracy tertinggi,  yaitu sebesar  85.98%.  Diikuti  oleh  model  dengan  pembagian  data  80:20  dengan  skor Accuracy 84.72%. Model dengan pembagian data 90:10 mendapat skor Accuracy terendah, yaitu 80.56%.
Gambar 3. Hasil Validasi Stratified K-Fold
Berdasarkan  hasil  validasi  menggunakan  tiga  model  (90:10,  80:20,  dan  70:30),  model  dengan pembagian data 70:30 memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan model dengan pembagian data 90:10 dan 80:20.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  tahapan-tahapan  dan  pengujian  terhadap  data  sentimen  bantuan  langsung  tunai, didapatkan  kesimpulan  bahwa  metode Support  Vector  Machine dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen melalui  data  tekstual.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  sentimen  negatif  lebih  banyak  daripada sentimen positif, dengan masing-masing persentase 78.61% dan 21.34%. Nilai accuracy yang diperoleh yaitu 85.98%, rata-rata nilai precision 82.25%, rata-rata nilai recall 66.35% rata-rata nilai dan f-measure 73.44%. Dari analisis sentimen yang dilakukan, ditemukan bahwa sentimen negatif adalah yang paling banyak muncul, hal  ini  menunjukkan  bahwa  masyarakat  tidak  puas  dengan  bantuan  langsung  tunai  BBM.  Sebagai  respon terhadap  sentimen  negatif  yang  dominan,  perlu  diterapkan  strategi  untuk  melakukan  pemerataan  bantuan langsung  tunai  dan  pendata’an  yang  terstruktur  agar  tingkat  kekecewaan  masyarakat  dapat  diminimalisir. Sebagai  saran  dan  masukan  bagi  penelitian  selanjutnya  yaitu  untuk  dapat  meningkatkan  kuantitas  data penelitian, penambahan kata baru pada kamus, mengangani singkatan bahasa tidak formal, mengidentifikasi emoticon sebagai indikator sentimen, dan menyingkirkan komentar yang tidak berisi pendapat seseorang.

## REFERENSI
[1] Przekota, G. (2022). Do High Fuel Prices Pose an Obstacle to Economic Growth? A Study for Poland . Energies 2022, 15(18), 6606; https://doi.org/10.3390/en15186606.
[2] Akbar, Ali, Khomaini Direktorat, Jenderal Perbendaharaan, and Alamat Korespondensi. INDONESIAN TREASURY  REVIEW  DAMPAK  PROGRAM  BANTUAN  TUNAI  (CASH  TRANSFER)  TERHADAP KESEJAHTERAAN SUBJEKTIF DI INDONESIA .
[3] Jaya Irfan, Lubis Imran, & Sihombing Marrto. (2022). Simulation of the BLT (Direct Cash Assistance) Distribution Queue With the Exponential Method. International Journal Of Health, Engineering And Technology (IJHET ) , 1(2), Page. 49-57.
[4] Novalia Karina, Fenza Putra Ilham, Wulandari Megia, & Zukhri Nizwan. (2022). Analysis of the Role of the Jada Bahrin Village Government in the Direct Cash Assistance (BLT) Program During the Covid- 19  Pandemic. INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  BUSINESS,  TECHNOLOGY  AND
ORGANIZATIONAL BEHAVIOR
(IJBTOB),
2(6), 700-708. DOI:
https://doi.org/10.52218/ijbtob.v2i6.244.
[5] Paramita Djako , Meyko Panigoro , & Sudirman (2022). Pengaruh Pemberian Bantuan Langsung Tunai (Blt) Terhadap Kesejahteraan Masyarakat Kelurahan Moodu Kecamatan Kota Timur Kota Gorontalo.
JAMBURA ECONOMIC EDUCATION JOURNAL, 4(2), 196-206.
https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jej/article/view/15957/5321.
[6] Amran. (2022). IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PENYALURAN DANA BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) SECARA MERATA KEPADA MASYARAKAT. Jurnal Transparansi Publik (JTP), 2 (1), 1-9. DOI: https://doi.org/10.29103/jtp.v2i1.7715
[7] Kurniasih, Ulfa, and Akrim Teguh Suseno. 2022. “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Subsidi Upah (BSU)  Pada  Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM).” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA 6(4): 2335. https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/4958.
[8]      Bourequat, W., & Mourad, H. (2021). Sentiment analysis approach for analyzing iPhone release using support vector machine. International Journal of Advances in Data and Information Systems, 2(1), 36- 44. DOI: https://doi.org/10.25008/ijadis.v2i1.1216.
[9] Prastyo, Pulung Hendro, Amin Siddiq Sumi, Ade Widyatama Dian, and Adhistya Erna Permanasari. 2020.  “Tweets  Responding  to  the  Indonesian  Government’s  Handling  of  COVID-19:  Sentiment Analysis Using SVM with Normalized Poly Kernel.” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence 6(2): 112.
[10] Denny,   Y.   R.,   Permata,   E.,   &   Assaat,   L.   D.   (2022). Classification   of   diseases   of   banana plant      fusarium      wilted  banana      leaf      using    support      vector      machine. Gravity:  Jurnal IlmiahPenelitian        dan        Pembelajaran        Fisika,        8(1).        DOI: http://dx.doi.org/10.30870/gravity.v8i1.15893.
[11] W.  W.  Cholil,  F.  P.  (2022).  Comparison  of  Machine  Learning  Methods  in  Sentiment  Analysis PeduliLindungi Applications. 2022 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS) (pp. 276-280). Jakarta: IEEE.
[12] Niu Q, Kandhro Ali Irfan, Kumar A, Shah S, Hasan M, Ahmed M H, & Liang F (2022). Web Scraping Tool For Newspapers And Images Data Using Jsonify . Journal of Applied Science and Engineering, 26(4), 465-474.
[13] Nurkholis Andi, Alita D, & Munandar A (2022). Comparison of Kernel Support Vector MachineMulti- Classin  PPKM  Sentiment  Analysis  on  Twitter.  JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi), 6(2), 227-233. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v6i2.3906.
[14] Maharana  (2022). A  review:  Data  pre-processing  and  data  augmentation  techniques. Global Transitions Proceedings, 3(1), Pages 91-99. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2022.04.020.
[15] Yunanda, G., Nurjanah, D., & Meliana, S. (2022). Recommendation System from Microsoft News Data using TFIDF and Cosine Similarity Methods. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(1), 277-284. DOI: https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1670.
[16] Razia Sulthana A., Pilani, Jaithunbi A. K., R. M. D., Haritha Harikrishnan, & Vijayakumar Varadarajan (2022). Sentiment Analysis on Movie Reviews Dataset Using Support Vector Machines and Ensemble Learning. International  Journal  of  Information  Technology  and  Web  Engineering,  17(1),  1-23. DOI: 10.4018/IJITWE.311428.
[17] Abdulkareem (2021). Realizing an Effective COVID-19 Diagnosis System Based on Machine Learning and IoT  in Smart  Hospital  Environment. IEEE  INTERNET  OF  THINGS  JOURNAL,  8(21),  15919- 15928. DOI: 10.1109/JIOT.2021.3050775.
[18] Majid Rahardi, Afrig Aminuddin, Ferian Fauzi Abdulloh, & Rizky Adhi Nugroho (2022). Sentiment Analysis of Covid-19 Vaccination using Support Vector Machine in Indonesia . (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 13(6), 534-539.
[19]   Kochhar, T. S., & Goyal, G. (2022). Design and Implementation of Stop Words Removal Method for Punjabi  Language  Using  Finite  Automata. In  Advances  in  Data  Computing,  Communication  and
Security (pp. 89-98). Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-8403-6_8.
[20] Antonio Dwi V, Efendi S, & Mawengkang H, (2022). Sentiment analysis for covid-19 in Indonesia on Twitter  with  TF-IDF  featured  extraction  and  stochastic  gradient  descent.  International  Journal  of Nonlinear Analysis and Applications, 13(1), 1367-1373.
[21] Jin Chen, Ruoyi Jia, & Yaxin Yan (2022). Component Identification and Prediction of Ancient Glass Products  Based  on  Decision  Tree  Model  and  SVM  Model .  Highlights  in  Science,  Engineering  and Technology, Vol 22, 142-149.  DOI: https://doi.org/10.54097/hset.v22i.3304.
[22] Desi Musfiroh, Ulfa Khaira, Pradita Eko Prasetyo Utomo, dan Tri Suratno (2021). Analisis Sentimen terhadap  Perkuliahan  Daring  di  Indonesia  dari  Twitter  Dataset  Menggunakan  InSet  Lexicon. MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer  Science,  1(1),  24-33.  Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom.