Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.824

## Analisis Sentimen Terkait RUU Perampasan Aset dengan Support Vector Machine
Lutfi Rofiqi* 1 , Mutaqin Akbar 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 rofiqilutfi50@gmail.com, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract - This research aims to classify public sentiment towards the Asset Confiscation Bill using the Support Vector Machine (SVM) method. Data was collected from social media Twitter and YouTube with Google Colab's Python tools and libraries, including nodejs and Tweet Harvest for Twitter and Google API Client for YouTube. Comment data in Indonesian was manually labeled as positive or negative using Microsoft Excel. Preprocessing stages include cleansing, case folding, tokenizing, filtering, stemming, and data normalization. The Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is used for word weighting, while SVM is used for classification with evaluation using a confusion matrix which measures accuracy, precision, recall and F1 score. SMOTE is used to balance data classes. The research results show that SVM is effective with an accuracy of 79.8%, F1 score 79.96%, precision 80.58%, and recall 79.8%. Sentiment analysis reveals that the majority of public sentiment towards the Asset Confiscation Bill is negative,  reflecting  dissatisfaction  or  distrust.  This  research  proves  that  the  SVM  method  provides  a  comprehensive  and  valid evaluation of processed data, providing reliable results for further analysis.
Keywords:  Sentiment  analysis,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Twitter,  YouTube,  TF-IDF,  SMOTE,  Asset  Confiscation  Bill, Confusion Matrix.
Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen publik terhadap RUU Perampasan Aset menggunakan metode  Support  Vector Machine  (SVM).  Data  dikumpulkan dari  media  sosial  Twitter  dan  YouTube dengan  alat dan  library Python  Google  Colab,  termasuk  nodejs  dan  Tweet  Harvest  untuk  Twitter  serta  Google  API  Client  untuk  YouTube.  Data komentar dalam bahasa Indonesia dilabeli secara manual sebagai positif atau negatif menggunakan Microsoft Excel. Tahapan praproses  mencakup  cleansing,  case  folding,  tokenizing,  filtering,  stemming,  dan  normalisasi  data.  Metode  Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk pembobotan kata, sementara SVM digunakan untuk klasifikasi dengan evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  yang  mengukur  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1  score.  SMOTE  digunakan  untuk menyeimbangkan kelas data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM efektif dengan akurasi 79.8%, F1 score 79.96%, presisi 80.58%, dan recall 79.8%. Analisis sentimen mengungkap mayoritas sentimen publik terhadap RUU Perampasan Aset adalah negatif, mencerminkan ketidakpuasan atau ketidakpercayaan. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM memberikan evaluasi komprehensif dan valid terhadap data yang telah diproses, memberikan hasil yang dapat dipercaya untuk analisis lebih lanjut.
Kata  Kunci:  Sentimen  analisis,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Twitter,  YouTube,  TF-IDF,  SMOTE,  RUU  Perampasan  Aset, Confusion Matrix.

## I. PENDAHULUAN
Penyitaan  dan  perampasan  aset  hasil  tindak  pidana  sudah  lama  diatur  dalam  sistem  hukum  Indonesia, termasuk dalam KUHP (Kitab Undang-Undang Hukum Pidana) tentang pidana tambahan [1]. Indonesia telah meratifikasi Konvensi PBB Melawan Korupsi 2003 menjadi UU Nomor 7 Tahun 2006. Isu perampasan aset telah menjadi  fokus  PPATK  (Pusat  Pelaporan  Transaksi  Keuangan)  sejak  2008.  Baru-baru ini,  Mahfud MD mengungkap  kasus  korupsi  besar  yang  kembali menyoroti  isu ini [2].  Secara  formal,  RUU  perampasan  aset telah dimasukkan ke dalam 189 RUU Prolegnas 2015-2019 dan 248 RUU Prolegnas 2020-2024 [3]. Namun, pelaksanaannya tidak dapat dilakukan langsung di setiap negara, termasuk Indonesia [4].
RUU Perampasan Aset mendapat perhatian luas di media sosial, termasuk Twitter, yang menjadi platform penting untuk diskusi publik. Twitter, yang didirikan oleh Jack Dorsey, adalah jejaring sosial yang digunakan untuk  mengirim  pesan  singkat  yang  disebut  "tweet"  [5].  Setelah  diakuisisi  oleh  Elon  Musk,  terjadi  banyak perubahan  pada  sistem,  termasuk  perubahan  nama  aplikasi  dari  Twitter  menjadi  X  [6].  Perubahan  ini
mempengaruhi  dinamika  diskusi  dan  interaksi  pengguna  di  platform  tersebut,  termasuk  bagaimana  isu-isu hukum dan kebijakan publik dibicarakan.
Sejak peralihan kepemilikan, penggunaan Twitter sebagai alat komunikasi untuk isu-isu penting seperti RUU Perampasan  Aset  semakin  meningkat.  Pengguna  Twitter  aktif  membahas  pro  dan  kontra  dari  RUU  ini, membagikan pandangan mereka dalam tweet-tweet yang tersebar luas. Analisis sentimen terhadap tweet-tweet ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana publik merespon kebijakan tersebut.
YouTube,  platform  daring  lainnya,  juga  memainkan  peran  penting  dalam  diskusi  publik.  Didirikan  pada Februari 2005 oleh tiga mantan karyawan PayPal, YouTube memungkinkan pengguna menyimpan, menonton, dan membagikan berbagai jenis video. Pengguna YouTube dapat mengunggah, menonton, mencari video, dan berinteraksi  melalui  kolom  komentar    [7],  [8].  Video-video  tentang  RUU  Perampasan  Aset,  baik  yang mendukung  maupun  yang  menentang,  telah  mengumpulkan  banyak  penonton  dan  komentar,  menunjukkan tingginya minat publik terhadap isu ini.
Dalam menangani isu ini dibuatlah analisis sentimen. Analisis sentimen mempelajari cara menganalisis opini dan penilaian terhadap objek tertentu, seperti layanan, produk, atau isu. Implementasinya dapat dilakukan pada berbagai tingkatan, baik dalam dokumen maupun kalimat [9]. untuk memahami sentimen publik secara lebih mendalam,  teknik  machine  learning  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM)  digunakan.  SVM,  yang berlandaskan  pada  teori  pembelajaran  statistik  struktural,  menunjukkan  performa  yang  lebih  unggul dibandingkan metode machine learning lainnya [10]. Dengan menggunakan ekstraksi fitur tf-idf dan algoritma SVM,  sentimen  publik  terhadap  RUU  Perampasan  Aset  di  Twitter  dan  YouTube  dapat  dianalisis  secara sistematis.
Berdasarkan  sejumlah artikel  yang  relevan dengan  penelitian ini,  metode  Suport  Vector  Machine (SVM) merupakan metode yang memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam memprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk  merancang  dan  menerapkan  sistem  analisis  sentimen  terhadap  RUU  Perampasan  Aset  menggunakan algoritma SVM, serta mengevaluasi akurasinya. Manfaat dari penelitian ini termasuk memberikan informasi sentimen  kepada  pemangku  kepentingan  dan  menjadi  referensi  bagi  peneliti  di  masa  mendatang.  Batasan penelitian  ini  mencakup  penggunaan  Python,  data  dari  Twitter  dan  YouTube  dalam  bahasa  Indonesia,  serta penggunaan algoritma SVM.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Setelah meninjau literatur, ditemukan beberapa artikel yang relevan dengan topik penelitian ini, Penelitian ini  mengeksplorasi  dampak  media  sosial  terhadap  perubahan  perilaku  dan  pandangan  masyarakat  terhadap budaya, etika, dan norma, khususnya terkait opini seputar Covid-19. Studi ini menilai sentimen publik terhadap kebijakan  pemerintah  seperti  lockdown  dan  pembatasan  sosial.  Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan ekstraksi fitur tf-idf, hasilnya menunjukkan sentimen dapat diklasifikasikan sebagai positif (68,75%) dan negatif (31,25%),  dengan  akurasi  74%,  presisi  75%,  recall  92%,  dan  F1-Score  83%.  Penelitian  ini  membantu memahami peran media sosial dalam membentuk opini dan sentimen masyarakat terhadap kebijakan pemerintah selama pandemi Covid-19 [11].
Twitter telah menjadi platform populer untuk diskusi mengenai pemindahan ibu kota Indonesia, yang sering kali  kontroversial.  Analisis  sentimen  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  diusulkan  untuk mengklasifikasikan sentimen tweet-tweet terkait. Pengujian terhadap 1.236 tweet menunjukkan hasil yang baik, dengan akurasi 96,68%, presisi 95,82%, recall 94,04%, dan AUC 0,979 [12].
Program Kartu Prakerja yang diperkenalkan pada tahun 2020 menarik perhatian besar di Twitter. Penelitian ini  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  program  tersebut  menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM). Data diperoleh dari Twitter dan dievaluasi menggunakan Confusion Matrix dengan dua kernel: linear dan RBF. Hasilnya menunjukkan bahwa kernel linear memiliki akurasi 98,67%, presisi 98%, recall 99%, dan F1-Score 98%, sedangkan kernel RBF memiliki akurasi 98,34%, presisi 97%, recall 98%, dan F1-Score 98%. Sentimen  masyarakat  terhadap  Program  Kartu  Prakerja  cenderung  netral,  dengan  persentase  netral  sebesar 98,34% [13].
Perkembangan teknologi memfasilitasi akses informasi melalui Twitter, yang penting bagi maskapai untuk mengukur kepuasan pelanggan. Analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasikan opini sebagai positif, negatif, atau netral. Proses ini melibatkan preprocessing data, pembobotan kata dengan TF-IDF, dan algoritma SVM multi-class. Data opini dalam bahasa Inggris dari pengguna Twitter diuji, menunjukkan SVM kernel RBF
dengan parameter C = 10 dan γ = 1 mencapai akurasi 84,37%. Metode 10-fold cross validation meningkatkan akurasi hingga 80,41% [9].
Ulasan  online  restoran  mempengaruhi  reputasi  dan  membantu  calon  pelanggan  mengevaluasi  layanan. Restoran sering kesulitan menafsirkan banyak ulasan. Skripsi ini mengembangkan aplikasi untuk menganalisis ulasan restoran menggunakan text mining dan preprocessing. Data teks diubah menjadi vektor dengan TF-IDF dan  dilatih  dengan  SVM.  Ulasan  berbahasa  Indonesia  digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Hasil  penelitian menunjukkan akurasi dan f1-score sebesar 93%. Penelitian menekankan pentingnya parameter TF-IDF yang optimal  (min_df  0,05,  max_df  0,75,  norm  l2,  n-gram  1-2)  dan  penggunaan  kernel  SVM  linear  dengan  C  1. Peningkatan jumlah dataset juga meningkatkan kinerja model SVM [14].

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data,  pelabelan  data,  praproses  data, proses Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF),  proses  klasifikasi  dengan support  vector machine (SVM), evaluasi, penyajian hasil, dan penarikan kesimpulan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan  data  dari  platform  media  sosial  Twitter  dan  YouTube  dilakukan  dengan  menggunakan berbagai alat dan library milik Python Google Colab. Untuk pengumpulan data Twitter, digunakan nodejs dan Tweet Harvest. Sedangkan untuk pengumpulan data YouTube, digunakan library Google API Client.  Data yang diambil  berupa  data  komentar  dan  berbahasa  indonesia  dari  kedua  platform  tersebut. Proses  pelabelan  data dilakukan  menggunakan  Microsoft  Excel.  Data  dilabeli  secara  manual:  jika  data  tersebut  memiliki  kesan mendukung, maka akan dilabeli sebagai positif, sedangkan jika data tersebut mengandung kesan tidak percaya atau tidak setuju, maka akan dilabeli sebagai negatif.
Pada tahap praproses data ini, data teks yang telah dikumpulkan dari Twitter dan YouTube diproses untuk meningkatkan kualitas dan konsistensinya sebelum analisis lebih lanjut. Tahapan tersebut meliputi cleansing, case folding, tokenizing, filtering, stemming, dan normalisasi data. Preprocessing merupakan proses mengubah data teks mentah menjadi format yang lebih mudah difahami. Data mentah akan diproses untuk menyelesaikan masalah selama proses preprocessing [15].
Selanjutnya, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah metode yang digunakan untuk mengukur  seberapa  penting  suatu  istilah  dalam  dokumen  [16].  Metode  TF-IDF  digunakan  untuk  proses pembobotan kata. Bobot ini digunakan untuk menilai tingkat kepentingan suatu kata dalam sebuah dokumen [17]. Pendekatan ini mengombinasikan dua prinsip untuk menghitung bobot yaitu frekuensi kemunculan suatu istilah dalam dokumen tertentu dan frekuensi kebalikannya( invers ) dari dokumen yang berisi istilah tersebut [16]. TF-IDF terdiri dua komponen utama, yaitu Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Term Frequency (TF) berguna untuk menghitung seberapa sering istilah tertentu muncul dalam dokumen [16]. Maka, Term Frequency dirumuskan sebagai berikut[18]:
TF (t, d) = f (t, d) (1)
Dimana, f adalah Frekuensi kemunculan, t merupakan term (Frasa/Kata), dan d adalah dokumen. Sedangkan, Inverse Document Frequency (IDF) berguna untuk Mengurangi bobot kata yang sering muncul dan meningkatkan bobot untuk kata yang jarang muncul [16]. Setelah itu, Inverse Document Frequency dirumuskan sebagai berikut [18]:
IDF = log ( 𝑁 𝑑𝑓t )  (2)
Dimana, N adalah total dokumen yang berisi kata kunci, dan df(t) merupakan total dokumen yang berisi istilah (t).
SVM adalah kependekan dari Support Vector Machine , sebuah algoritma yang membagi dua kelompok kelas data  menggunakan  fungsi  linear  dalam  ruang  fitur  yang  memiliki  dimensi  yang  tinggi.  Proses  ini  mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan kedua kelas, dengan tujuan menemukan margin maksimum antara ruang input  dan  ruang  fitur  menggunakan  konsep  kernel  [19].    SVM  juga  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan untuk melakukan prediksi, baik dalam situasi klasifikasi ataupun regresi [20]. SVM terbukti sebagai teknik  klasifikasi  yang  andal  dalam  pengenalan  pola,  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  tinggi  di  berbagai aplikasi [21]. Adapun rumus dalam bentuk sederhana dapat dilihat pada rumus dibawah [22]:
𝑌 = 𝑤 𝑇 𝑥 𝑖 + 𝑏 (3)
Dimana, Y merupakan nilai target dari dataset, yang dapat bernilai -1 atau 1 , w merupakan vektor bobot yang berdimensi k (jumlah fitur), xi merupakan vektor baris yang berdimensi k (jumlah fitur) yang mewakili data ke- I, dan b merupakan bias atau kesalahan.
Langkah  terakhir  adalah  evaluasi  menggunakan  metode confusion  matrix ,  yang  akan  membantu  menilai kinerja model dengan mengukur akurasi, presisi, recall , dan F1- score [10]. Proses evaluasi dilakukan dengan Python Google Colab.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  ini  dikumpulkan  secara  bertahap  dari  Twitter  dan  YouTube  dengan  kata  kunci  RUU Perampasan Aset menggunakan scraping di Google Colab dengan Python. Hasilnya diubah ke dalam bentuk .xlsx.  Jumlah  data  yang  terkumpul  sebanyak  5000,  terdiri  dari  1434  data  Twitter  dan  3566  data  YouTube. Contoh data hasil scraping dari Twitter dan Youtube seperti gambar berikut:
Gambar 2. Pengumpulan Data Twitter
Gambar 3. Pengumpulan Data Youtube
Proses pelabelan data dilakukan secara manual dengan Microsoft Excel. Pelabelan data dibagi menjadi 2 jenis yaitu positif dan negatif. Seperti contoh tabel berikut:
TABEL I Pelabelan Data Kata Nilai Sentimen
uu rampas aset bagaimana -1 negatif harus sahkan uu rampas aset 1 positif
Setelah dilakukannya pengumpulan data selesai. Data tersebut masih berupa data tidak terstruktur dan perlu dibersihkan. Pada tahap awal pembersihan data dilakukan beberapa tahapan yang salah satunya bagian awal yaitu cleansing . Cleansing adalah  langkah  dalam  pengolahan  data  teks  yang  bertujuan  untuk  menghapus komponen-komponen yang tidak relevan atau mengandung noise. Komponen yang sering dihapus mencakup karakter HTML, simbol emosi, hashtag (#), nama pengguna akun (@username), retweet (RT), tautan URL, dan alamat situs web. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:
TABEL II Cleansing Sebelum di Cleansing Sesudah di Cleansing @psi_id UU PERAMPASAN ASET???? UU PERAMPASAN ASET @Mdy_Asmara1701 Psi yg berani menyuarakan uu perampasan aset yg lain masuk angin Psi yg berani menyuarakan uu perampasan aset yg lain masuk angin
Setelah  tahap cleansing selesai  maka  dilakukanlah  tahap case  folding . Case  folding adalah  langkah standarisasi  yang  mengubah  semua  elemen  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini  juga  mencakup penghapusan karakter-karakter selain huruf yang dianggap tidak mempengaruhi proses pengolahan teks, seperti angka dan tanda baca. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:

## TABEL III
Case Folding Sebelum di Case Folding Sesudah di Case Folding UU PERAMPASAN ASET uu perampasan aset Psi yg berani menyuarakan uu perampasan aset yg lain masuk angin psi yg berani menyuarakan uu perampasan aset yg lain masuk angin
Setelah  tahap case folding selesai  maka dilakukanlah  tahap tokenizing . Tokenizing adalah tahap  di mana kalimat-kalimat dalam sebuah teks dipecah menjadi kata-kata tunggal atau token. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:
TABEL III Tokenizing Sebelum di Tokenizing Sesudah di Tokenizing uu perampasan aset UU,PERAMPASAN,ASET psi yg berani menyuarakan uu perampasan aset yg lain masuk angin Psi,yg,berani,menyuarakan,uu,perampasan,ase t,yg,lain,masuk,angin
Setelah  tahap tokenizing selesai  maka  dilakukanlah  tahap filtering.  Filtering adalah  langkah  dalam pengolahan data teks di mana kata-kata yang termasuk dalam kategori stopword, atau kata-kata yang dianggap tidak memberikan kontribusi signifikan dalam analisis sentimen, dihilangkan. Proses ini didukung oleh daftar stopword yang dipadankan dengan data teks yang ada. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:
TABEL IV
Filtering Sebelum di Filtering
Sesudah di Filtering
UU,PERAMPASAN,ASET UU,PERAMPASAN,ASET Psi,yg,berani,menyuarakan,uu,perampasan,aset, yg,lain,masuk,angin Psi,yg,berani,menyuarakan,uu,perampasan,aset, yg,masuk,angin
Setelah  tahap filtering selesai  maka  dilakukanlah  tahap stemming.  Stemming adalah  langkah  dalam pengolahan  teks  yang  mengubah  kata-kata  dari  bentuk  variasi  menjadi  bentuk  dasarnya  sesuai  struktur morfologi. Ini berarti kata-kata yang diubah tetap memiliki arti dan makna yang sama dengan kata dasarnya. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:
TABEL V Stemming Sebelum di Stemming Sesudah di Stemming UU,PERAMPASAN,ASET uu,ampas,aset Psi,yg,berani,menyuarakan,uu,perampasan,aset, yg,masuk,angin psi,yg,berani,suara,uu,ampas,aset,yg,masuk,ang in
Dan yang terakhir adalah normalisasi data. Dimana proses normalisasi data dilakukan untuk menyesuaikan kata-kata dengan aturan yang ditemukan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia(KBBI) [15]. Normalisasi data bertujuan untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi dalam analisis teks akurasi dalam analisis teks dengan mengubah kata-kata yang mungkin salah eja, disingkat, atau berbentuk slang menjadi bentuk baku yang diakui oleh KBBI. Hal ini membuat data lebih homogen dan representatif dari bahasa Indonesia yang benar, sehingga hasil analisis menjadi lebih valid dan dapat dipercaya. Contohnya seperti pada tabel dibawah ini:
TABEL VI Normalisasi Data Sebelum di Normalisasi Data Sesudah di Normalisasi Data uu,ampas,aset uu rampas aset psi,yg,berani,suara,uu,ampas,aset,yg,masuk,angin psi yang berani suara uu rampas aset yang masuk angin
Dalam proses perhitungan TF-IDF, digunakan dua komponen utama yaitu Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Berikut adalah langkah-langkah perhitungan menggunakan contoh tabel komentar dan sentimen:
TABEL VII Contoh Data Komentar Sentimen harus sahkan uu rampas aset positif kok uu rampas aset gadidukung negatif dorong uu rampas aset koruptor sah positif
Dalam  perhitungan  TF  mengukur  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  dokumen,  sementara  IDF  mengukur kelangkaan kata di seluruh dokumen. IDF = log (Total jumlah dokumen / Jumlah dokumen yang mengandung term ). Seperti tabel berikut:
TABEL VIII TF dan IDF Term TF IDF D1 D2 D3 aset 0.2 0.2 0.166 0.0 dorong 0.000 0.000 0.166 1.098 gadidukung 0.000 0.2 0.000 1.098
harus 0.2 0.000 0.000 1.098 kok 0.000 0.2 0.000 1.098 koruptor 0.000 0.000 0.166 1.098 rampas 0.2 0.2 0.166 0.000 sah 0.000 0.000 0.166 1.098 sahkan 0.2 0.000 0.000 1.098 uu 0.2 0.2 0.166 0.000
Selanjutnya adalah hasil dari TF-IDF yang dimana diperoleh dari hasil perkalian antara TF dan IDF untuk setiap kata dalam setiap dokumen. Seperti table berikut:
TABEL IX Hasil TF-IDF Term TF-IDF D1 D2 D3 aset 0.000 0.000 0.000 dorong 0.000 0.000 0.183 gadidukung 0.000 0.219 0.000 harus 0.219 0.000 0.000 kok 0.000 0.219 0.000 koruptor 0.000 0.000 0.183 rampas 0.000 0.000 0.000 sah 0.000 0.000 0.183 sahkan 0.219 0.000 0.000 uu 0.000 0.000 0.000
Proses  uji  menggunakan Support  Vector  Machine akan  dilakukan  dengan  pembagian  data  menggunakan library sklearn, yaitu ShuffleSplit , yang membagi data menjadi 10 bagian, dengan 80% data train dan 20% data test pada setiap bagian. Data tarin sebanyak 4000 data dan data test sebanyak 1000. Maka diperoleh lah hasil seperti gambar berikut:
Gambar 4. Data Train dan Test
Untuk menyeimbangkan kelas minoritas pada data train, akan digunakan library imblearn dengan algoritma SMOTE yang melakukan oversampling dengan menambah sampel pada kelas minoritas [23]. Maka diperoleh lah hasil seperti gambar berikut:

## Gambar 5. SMOTE
Setelah  itu  label  diprediksi  dengan  library  sklearn  yaitu  SVM.  Selanjutnya  menyimpan  nilai-nilai  metrik performa model untuk setiap fold . Nilai akurasi dari prediksi pada data test disimpan dalam list ` accuracy `, nilai F1 score disimpan  dalam  list  `f1`,  dan confusion  matrix disimpan  dalam  list  `cms`.Berikutnya,  Kita  juga menampilkan  laporan  klasifikasi  untuk fold saat  ini menggunakan  ` classification_report `,  yang memberikan informasi  detail  tentang precision , recall ,  F1 score ,  dan support untuk  setiap  kelas  pada  data  test.    Maka diperoleh lah hasil seperti gambar berikut:
Gambar 6. Tampilan Nilai Hasil
Kemudian, menghitung  dan  menampilkan  rata-rata  akurasi,  F1 score ,  presisi  dan recall setelah  beberapa fold.  Rata-rata  akurasi  dihitung  dari  list  ` accuracy `  dan  ditampilkan  dalam  persen,  rata-rata  F1 score yang dihitung dari list `f1`, rata-rata presisi yang dihitung dari list ` precision ` dan rata-rata recall yang dihitung dari list ` recall `.
Maka diperoleh lah hasil seperti gambar berikut:
Gambar 7 . Tampilan Akurasi, F1 Score, Presisi , dan Recall
Gambaran jika ditampilakan dalam grafik untuk akurasi dan f1 score -nya:

## Gambar 8. Tampilan Grafik Akurasi dan F1 Score
Dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 79.8%, F1 Score sebesar 79.96%, presisi sebesar 80.58%, dan recall sebesar  79.8%.  Akhirnya,  juga  menampilkan  rata-rata confusion  matrix setelah  beberapa  fold  untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap  tentang  performa  model  secara  keseluruhan.  Maka  diperoleh  lah hasil seperti gambar berikut:

## Gambar 9. Tampilan Hasil Confusion Matrix
Yang berarti 470 adalah True negative , 128 False positive , 74 False Negative dan 328 True Positive . Dengan demikian, proses ini memberikan evaluasi yang komprehensif terhadap kinerja model Support Vector Machine pada data yang telah diolah. Setelah itu masukan data yang sudah di preprocessing untuk pelabelan otomatis, dengan pengaturan minimal df= 3 dokumen dan maximal df = 80% dokumen, sehingga hasilnya dapat dilihat dari gambar berikut:
Gambar 10. Hasil Pelabelan Otomatis
Dari gambar tersebut memiliki hasil sentimen negatif 722 dan positif 279 dari total 1000 sentimen, sehingga 72.2% itu mereka memiliki kesan negatif terhadap RUU Perampasan Aset dan 27.9% memiliki kesan positif.

## V. KESIMPULAN
Analisis sentimen terkait ruu perampasan aset dengan support vector machine telah disajikan pada artikel ini.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  metode support  vector  machine (SVM)  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan  sentimen,  dengan  akurasi  79.8%,  F1 score 79.96%,  presisi  80.58%,  dan recall 79.8%. Penyeimbangan  kelas  menggunakan  SMOTE  berhasil  mengatasi  ketidakseimbangan  data,  sebuah  tantangan umum  dalam  analisis  sentimen.  Hasil  analisis  menunjukkan  mayoritas  sentimen  publik  terhadap  RUU Perampasan  Aset  adalah  negatif,  mengindikasikan  ketidakpuasan  atau  ketidakpercayaan  terhadap  RUU tersebut. Metode SVM dalam penelitian ini memberikan evaluasi komprehensif dan valid terhadap data yang telah dipreprocessing, menghasilkan temuan yang dapat dipercaya untuk analisis lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Ilmiah,  G.  Justisi,  W.  Yusmar, and  N.  S.  Putri,  “PERAMPASAN  ASET  SEBAGAI  UPAYA  PEMBERANTASAN  TINDAK  PIDANA PENCUCIAN UANG DENGAN PREDICATE CRIME TINDAK PIDANA NARKOTIKA,” 2021.
[2] M. A. Najib, U. Sunan, A. Surabaya, and K. K. Abstrak, “Sosio Yustisia : Jurnal Hukum dan Perubahan Sosial POLEMIK PENGESAHAN RANCANG  UNDANG-UNDANG  PERAMPASAN  ASET  DI  INDONESIA,”  2023,  [Online].  Available:  https://news.detik.com/berita/d- 6628926/mahfud-md-jelaskan-soal-heboh-rp-
[3] I. Hafid, “Perampasan Aset Tanpa Pemidanaan,” 2021. [Online]. Available:
https://www.hukumonline.com/berita/baca/lt5d0dbe1380889/kasus-setnov--visi-asset-recovery-belum-jadi-prioritas/,
[4] O. Viana Agustine, “RUU PERAMPASAN ASET SEBAGAI PELUANG DAN TANTANGAN DALAM PEMBERANTASAN KORUPSI DI INDONESIA,” 2019.
[5] T. Krisdiyanto, E. Maricha, and O. Nurharyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” Jurnal CoreIT , vol. 7, no. 1, 2021.
[6] Putri Wiyanie, “PenyalahgunaanAplikasi X sebagai MediaAkses Konten Pornografi,” Kalbisocio, Jurnal Bisnis dan Komunikasi , vol. 11, Mar. 2024, Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available: http://ojs.kalbis.ac.id/index.php/kalbisocio/article/view/3264/910#
[7] Parinata Dwi, “PENGARUH PENGGUNAAN APLIKASI YOUTUBEDAN FACEBOOKTERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA,” Jurnal Ilmiah Matematika Realistik (JI-MR) , vol. 1, 2021, Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
https://jim.teknokrat.ac.id/index.php/pendidikanmatematika/article/view/1061/328
[8] M. Ardiansyah et al. , “ANALISIS PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN YOUTUBE DALAM MENINGKATKAN PEMAHAMAN
KONSEP MATEMATIKA PESERTA DIDIK,”
2022. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
https://proceeding.unindra.ac.id/index.php/semnasristek/article/view/5828/1439
[9] H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, Feb. 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[10] D.  Oktavia  and  Y.  R.  Ramadahan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Media Online) , vol. 4, no. 1, pp. 407–417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[11] A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N. Satya Marga, “SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH  JAKARTA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SVM,” JDMSI ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  31–37,  2021,  [Online].  Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[12] P. Arsi and R. Waluyo, “ANALISIS SENTIMEN WACANA PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  (JTIIK) , vol.  8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[13] N. Hendrastuty, A. Rahman Isnain, and A. Yanti Rahmadhani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode  Support  Vector Machine,” Jurnal  Informatika:  Jurnal  pengembangan  IT  (JPIT) ,  vol.  6,  no.  3,  2021,  [Online].  Available: http://situs.com
[14] Y. Julianto, D. H. Setiabudi, and S. Rostianingsih, “Analisis Sentimen Ulasan Restoran Menggunakan Metode Support Vector Machine,” 2022. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available: https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik-informatika/article/view/11888/10482
[15] P. R. Alvita Wagiswari D, I. Susilawati, A. Witanti, P. Studi Informatika, F. Teknologi Informasi, and U. Mercu Buana Yogyakarta, “Analisis Sentimen  pada  Komentar  Aplikasi  MyPertamina  dengan  Metode  Multinomial  Naïve  Bayes,”  2023.  Accessed:  Jun.  14,  2024.  [Online]. Available: https://jurnal.forai.or.id/index.php/forai/article/view/4/2
[16] R.  Al  Rasyid,  D.  Handayani,  and  U.  Ningsih,  “Penerapan  Algoritma  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity  untuk  Query  Pencarian  Pada  Dataset Destinasi Wisata,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 8, no. 1, p. 2024, 2024, doi: 10.35870/jti.
[17] K. Tri Putra, M. Amin Hariyadi, and C. Crysdian, “PERBANDINGAN FEATURE EXTRACTION TF-IDF DAN BOW UNTUK ANALISIS SENTIMEN BERBASIS SVM,” 2023. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
https://www.ojs.cahayamandalika.com/index.php/jcm/article/view/2292
[18] I. S. Wibowo, A. Witanti, and I. Susilawati, “Keyword Extraction Judul Berita Online Di Indonesia Menggunakan Metode TF-IDF,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 11, Mar. 2024, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id [19]
M. Riski Qisthiano, I. Ruswita, A. Prayesy, and * Korespondensi, “Implementasi Metode SVM dalam Analisis Sentimen Mengenai Vaksin dengan  Menggunakan  Python  3,” Online)  Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.26594/teknologi.v13i1.3105.
[20] G. Radiena and A. Nugroho, “ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI KAI ACCESS MENGGUNAKAN
METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” 2023. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available:
https://ojs.cbn.ac.id/index.php/jukanti/article/view/836/329
[21] E. Suryati, A. Ari Aldino, N. Penulis Korespondensi, and E. Suryati Submitted, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” JURNAL TEKNOLOGI DAN SISTEM INFORMASI , vol. 4, no. 1, pp. 96–106, Mar. 2023, doi: 10.33365/jtsi.v4i1.2445.
[22] Suryani and Mustakim, “Estimasi Keberhasilan Siswa dalam Pemodelan Data Berbasis Learning Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Bulletin of Informatics and Data Science , vol. 1, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index [23] R. A. Nurdian, Mujib Ridwan, and Ahmad Yusuf, “Komparasi Metode SMOTE dan ADASYN dalam Meningkatkan Performa Klasifikasi Herregistrasi Mahasiswa Baru,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, Apr. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4004.