## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PLATFORM X TERHADAP INDONESIA EMAS 2045 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Muhamad Rafli Tanjung, Nono Heryana, Siska Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia
Tanjoeeng19@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia Emas 2045 adalah visi negara Indonesia yang genap 100 tahun untuk menjadi negara maju dengan memanfaatkan bonus demografi. Visi tersebut bisa menjadi sebuah anugerah ataupun sebuah bencana, bergantung terhadap persiapan dan kesiapan untuk mencapai Indonesia Emas 2045. Salah satu persiapan yang harus disiapkan adalah usia produktif dalam menyongsong bonus demografi, yaitu Gen-Z. Dengan melakukan analisis sentimen terhadap  masyarakat  usia  produktif  bisa  membantu  kesadaran  masyarakat  terhadap  peluang  emas  itu  dan mewujudkan  Indonesia  Emas  2045.  Analisis  sentimen  bisa  membantu  dalam  mendapatkan  representasi  umum opini  masyarakat  tentang  berbagai  subjek.  Berdasarkan  hal  tersebut  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis sentimen  pengguna  platform  X  terhadap  Indonesia  Emas  2045,  memakai  metodologi  penelitian  Knowledge Discovery Database (KDD) melalui 5 tahap yaitu Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , Text Mining dan Evaluation . Dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel linear penelitian ini akan melaksanakan 5 skenario pembagian data pelatihan dan data pengujian, yaitu 90:10 pada skenario  pertama,  80:20  yang  kedua,  70:30  skenario  ketiga,  60:40  skenario  keempat,  dan  terakhir  50:50  pada skenario  kelima.  Confusion  Matrix  diaplikasikan  untuk  mengevaluasi  performa  algoritma  yang  dipakai,  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  performa  terbaik  terhadap  model  yang  dapat  terbentuk  terdapat  dari  skenario kedua, dengan nilai akurasi sebesar 94%, presisi 95%, recall 98% dan f1-score 97%.
Kata kunci :  Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Platform X, Indonesia Emas

## 1. PENDAHULUAN
Platform  X  adalah  salah  satu  media  sosial  yang berkembang  pesat,  dimana  penggunanya  dapat menghasilkan, memposting, serta membaca pesan teks pendek  atau  yang  biasa  dianggap  sebagai  tweet. Melalui tweet tersebut pengguna platform X diberikan kebebasan  untuk  mengungkapkan  pendapat  dan pernyataan  mengenai  layanan,  institusi,  atau  topik politik atau perdebatan.[1].
Platform X adalah tahap blogging skala kecil di mana pengguna menghasilkan 'tweet' yang dikomunikasikan  kepada  para  pengikut  mereka  atau pengguna lain. Pada tahun 2023, Platform X memiliki lebih dari 372 juta pengguna dinamis dalam satu bulan tertentu,  termasuk  64,9  juta  pengguna  dari  Amerika Serikat  yang  merupakan  angka  terbesar  pengguna twitter  yang  masih  aktif  [2].  Sebagai  platform  media sosial  yang  digunakan  untuk  berbagi  pendapat, Platform  X  memiliki  jutaan  pengguna  dari  berbagai penjuru  dunia.  Secara  rutin,  ada  banyak  tweet  yang mengekspresikan  berbagai  opini  tentang  berbagai topik.  Dampaknya  adalah  meningkatnya  peningkatan penyebaran  dan  juga  pertumbuhan  akan  informasi  di Platform X. [3].
Platform X banyak digunakan atau dimanfaatkan oleh  masyarakat  sebagai  sumber  data  untuk menganalisis  opini  publik  dan  sentimen.  Informasi yang  diperoleh  dari  platform  ini  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai pandangan masyarakat  terhadap  suatu  topik.  Fokus  besar  dalam melakukan  analisis  sentimen  di  Platform  X  adalah untuk  memilah  dan  memilih  opini  terhadap  sebuah
tweet, apakah itu positif atau sebaliknya [4]. Analisis sentiment  banyak  digunakan  dalam  beberapa  tahun terakhir,  analisis  ini  tidak  hanya  digunakan  dalam ruang  penelitian,  analisis  sentiment  juga  dapat digunakan  dalam  ruang  bisnis,  ruang  pemerintahan dan ruang organisasi [5].
pengaruh  Generasi  Z  terutama  di  media  social cukup besar. Dengan memiliki pengaruh yang besar di media  sosial,  membuat  apapun  yang  sedang  dibahas oleh Generasi Z tentang berbagai hal selalu ramai dan menarik.  Apalagi  saat  ini,  tidak  sedikit influencer media  sosial  merupakan  Generasi  anak  muda  yang bisa  menjadikan pembahasan atau topik  yang sedang diperbincangkan menjadi perhatian publik. Influencer media  sosial  memainkan  peran  penting  dalam membentuk  sebuah  hubungan  yang  positif  dan memiliki  pengaruh  terhadap  individu  yang  menjadi target mereka [6].
Meskipun  demikian,  Saat  ini  terdapat  segelintir penelitian  mengenai sentiment analysis dengan objek Indonesia Emas 2045 sebagai orang yang berpengaruh di  media  sosial  yang  dapat  membantu  kesadaran masyarakat  terhadap  peluang  emas  itu.  Untuk mengatasi  permasalahan  yang  disebutkan  di  atas, penulis  melakukan  analisis  sentimen  pengguna Platform X terhadap Indonesia Emas 2045 menggunakan  metode  SVM    ( Support  Vector Machine).
Pada  penelitian  kali  ini,  sumber  data  yang dipergunakan  berasal  pada  Platform  X.  Analisis sentimen dilaksanakan melalui pengumpulan informasi  yang  berasal  dari  cuitan  para  pengguna
Platform  X  dalam  bahasa  Indonesia  mengenai  opini dan  sudut  pandang  mereka  terkait  Indonesia  Emas 2045. Data tersebut akan dikelompokkan ke dalam tiga kelas,  yakni  berupa  sentimen  positif,  negatif,  dan netral.  Kemudian,  dari  tweet-tweet  yang  ada  akan diklasifikasikan  dengan  memanfaatkan  algoritma SVM dalam proses text mining.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  [7]  telah  dibandingkan  mengenai  ketepatan perhitungan  yang  digunakan  SVM  dan  NB.  Dengan menggunakan  data  dari  Google  Play  Store,  hasil penelitian  menunjukan  bahwa  ketepatan  perhitungan SVM  lebih  tinggi  daripada  ketepatan  perhitungan Naïve  Bayes.  Ketepatan  perhitungan  SVM  mencapai 81,46%,  sedangkan  ketepatan  perhitungan  Naïve Bayes  mencapai  75,42%,  berdasarkan  hasil  tersebut, algoritma  SVM  terbukti  unggul  dalam  melakukan klasifikasi  jika  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya.
Berdasarkan  penelitian  lainnya  [8]  Kinerja  4 kernel  dalam  algoritma  SVM  dibandingkan,  yaitu kernel  Linear,  Polynomial,  Radial  Basis  Function (RBF),  dan  Sigmoid  pada  tugas  klasifikasi.  Dari penelitian  ini  didapatkan  hasil  bahwa  kernel  linear memberikan  hasil  terbaik  dengan  parameter  default. Kernel linear mencapai akurasi 81%, presisi 82%, dan recall  81%.  Dengan  demikian,  algoritma  SVM menggunakan  kernel  linear  menjadi  pilihan  untuk diterapkan  pada  proses  klasifikasi  data  dalam penelitian ini.
Sebuah  penelitian  lain  yang  terkait  dengan Analisis  Sentimen  adalah  penelitian  tentang  Opini pengguna  Gopay  yang  dilakukan  oleh  [9]  Dalam penelitian  ini,  mereka  menggunakan  metode  SVM sebagai pendukung untuk mengklasifikasikan sentimen dan membandingkan dua kernel, yaitu linear dan  polynomial.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa kernel linear menghasilkan akurasi yang lebih optimal, yaitu  sebesar  89,17%,  dibandingkan  dengan  kernel polynomial  yang  hanya  mencapai  akurasi  sebesar 84,38%.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [10], analisis sentimen menggunakan algoritma SVM dilakukan  dengan  hanya  satu  kali  split  data.  Namun, dalam  penelitian  ini,  data  dibagi  menjadi  tiga  bagian dalam mendapatkan akurasi terbaik  yang berasal dari model  yang  terbentuk  oleh  algoritma  dalam  setiap skenario yang dijalankan. Evaluasi performa algoritma yang  digunakan  [11]  dalam  penelitian  ini  dilakukan menggunakan  Confusion  Matrix  pada  tiga  skenario yang berbeda. Terdapat empat faktor yang digunakan dalam  mengukur  performa  menggunakan  Confusion Matrix,  yaitu  Akurasi,  Presisi,  Recall,  dan  F1-Score. Dalam  klasifikasi,  akurasi  mewakili  ketepatan  model dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  benar. Precision menggambarkan  akurasi  antara  data  yang diminta dan hasil prediksi yang diberikan oleh model. Sementara  itu,  recall  mewakili  keberhasilan  model
dalam  menemukan  kembali  informasi.  Dan  F1-Score adalah  perbandingan  rata-rata tertimbang  antara  nilai ketepatan  dan  recall  [12].  Berikut  adalah  rumus Confusion  matrix untuk  menghitung accuracy, precision , recall dan f1- score.
1. Accuracy = 𝑇𝑃+ 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (1) 2. Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 3. Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 4. F1- Score = 2× 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)
Keterangan: TP ( True Positive )  =  Jumlah  data  yang  dapat diprediksi dengan benar dari kelas True. TN ( True Negative )  =  Jumlah  data  yang  dapat diprediksi dengan benar dari kelas False. FP ( False Positive )  = Jumlah data di mana kelas True diprediksi salah pada kelas False FN ( False Negative) =  Jumlah  data  di  mana  kelas False diprediksi salah pada kelas True

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  dari  penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  Database (KDD).  Gambar  1 menunjukkan  alur  dari  rancangan  penelitian  yang dilakukan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Rancangan Penelitian
3.1. Data Selection
Proses data  selection adalah  fase  yang  penting dalam  analisis  data,  dikarenakan  data  yang  diambil akan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  penelitian.  Pada tahap  awal  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  melalui teknik crawling melalui  API  dari  Twitter.  Proses  ini akan dibantu dengan library tweepy yang ada didalam bahasa  pemrograman  Python.  Dengan  rentang  waktu dari  tanggal  25  Januari  2024  sampai  dengan  14 Februari  2024  Sebanyak  1518  tweet  diraih  untuk penelitian  ini  dengan  menggunakan  kata  kunci "indonesia emas 2045".
Kemudian pada tahap  ini dilakukan seleksi data yang meliputi pemeriksaan postingan berupa teks pada platform  X  yang  cocok  dan  sama  seperti  kata  kunci, membuang  postingan  berupa  teks  pada  platform  X yang  memiliki  banyak  kesamaan,  menyeleksi  tweet menggunakan Bahasa asing tidak berbahasa Indonesia, dan pelabelan tweet yang positif, netral, dan negatif  dengan  Natural  Language  Toolkit  dalam bahasa  pemrograman  Python  yaitu VADER  (Valence Aware Dictionary and sentiment Reasoner) .

## 3.2. Data Preprocessing
Tahapan  Preprocessing  ada  6  tahapan  [13], meliputi : a. Cleansing : tahapan ini diperuntukan meminimalisir  gangguan  dalam  data  tweet tersebut, seperti simbol, tautan URL, tanda hashtag "#", dan tanda "@" saat menyebut nama pengguna, dilakukan pembersihan.
b. Case Folding : Dalam tahapan setelah cleansing ini kata  dalam  kalimat  yang  terdapat  huruf  kapital (uppercase) diganti dengan huruf kecil (lowercase). Dengan tujuan  menghapus redudansi data. c. Tokenization : tahapan ini dilakukan pengurangan kalimat dalam teks, dibagi dengan setiap kata pada kalimat  tersebut.  Setiap  satu  kata  dibagi menggunakan tanda petik tunggal serta spasi.
d. Stopword Removal :  filtering  atau Stopword Removal ,  pada  tahap  ini  dilakukan  penghapusan kata-kata  yang  diangap  tidak  perlu  atau  tidak memiliki  makna  pada  sebuah  kalimat  dalam  data tweet. Contohnya  :  “dan”,  “yang”,  “kah”,  “gak”, “agar” dan lain lainnya
e. Normalization : memperbarui dan menyempurnakan struktur pada kata dalam sebuah kalimat yang tidak baku diubah menjadi kata-kata yang baku dalam data tweet. f. Stemming :  dilaksanakan  langkah-langkah  untuk mengonversi  kata-kata  yang  mengandung  afiks pada data tweet menjadi kata dasar.

## 3.3. Data Transformation
Pada  tahapan  kali  ini  dilaksanakan  proses transformasi  data  dengan  TF-IDF  merupakan  model statistik  untuk  mengevaluasi  nilai  penting  dari  kata- kata  dalam  kumpulan  dokumen  [14]  Metode labelEncoder  akan  digunakan  untuk  mengubah  data
teks  menjadi  data  numerik  untuk  memudahkan jalannya  pembelajaran  melalui  algoritma.  Sebelum melakukan  transformasi  data,  data  akan  dibagi  lebih dulu. Pada riset kali ini, data akan dibagi menjadi tiga bagian dengan persentase sebagai berikut.
 Skenario Pertama, komparasi data 90:10
 Skenario Kedua, komparasi data 80:20
 Skenario Ketiga, komparasi data 70:30

## 3.4. Text Mining
Pada  tahap  selanjutnya,  dilakukan  pengolahan data  dengan  mengklasifikasikan  tweet  melalui algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  berbasis kernel  linear.  Mengubah  data  yang  belum  diolah menjadi informasi yang bermanfaat adalah tujuan yang ingin  dicapai  dengan  mengolah  data  tersebut.  [15]. Flowchart  tahapan  klasifikasi  SVM  penelitian  ini terdapat pada gambar 2
Gambar 2. Flowchart

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  akhir,  evaluasi  dilakukan  untuk menilai  validitas terhadap  model dari algoritma  yang diterapkan  pada  proses  sebelumnya.  Evaluasi  ini memanfaatkan  Confusion  Matrix  untuk  mengukur kinerja algoritma yang didasarkan pada empat faktor, yaitu  Akurasi,  Presisi,  Recall,  dan F1-Score [12].
Terdapat  nilai True  Positive yang  berasal  dari  data sebenarnya  positif  dan  diprediksi  positif  oleh  model, True  Negative yang  merupakan  data  sebenarnya negatif  dan  diprediksi  negatif  oleh  model,  lalu False Positive merupakan  data  yang  sebenarnya  negatif tetapi  diprediksi  positif  oleh  model,  dan False Negative data yang sebenarnya positif tetapi diprediksi negatif  oleh  model.  Nilai-nilai  tersebut  yang  akan dipakai  untuk  menghitung  Akurasi,  Presisi,  dan Recall.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  dalam  penelitian  kali  ini,  dilakukan  analisis sentimen  pengguna  Platform  X  terhadap  Indonesia Emas 2045. Metode yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine  menggunakan kernel  linear. Hasilnya dikategorikan ke dalam tiga kelas sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Selain itu, penelitian ini juga memanfaatkan bahasa pemrograman Python.

## 4.1. Data Selection
Tabel  1  menampilkan  dataset  awal  dari  proses pengumpulan data
Tabel 1. Dataset awal No full_text 1 Udah mah pendidikan belum merata ditambah lagi dengan masalah besar begini. Bingung dah gw.
2045 Indonesia emas? Gak yakin kalau gak ada niatan untuk berubah.
2 membalas data dan fakta dengan argumentasi manipulatif. Entah apa yg dimaksud dengan term Indonesia emas 2045 ini.
3 @RR_Raggy4 Tabrak tabrak masuk Indonesia Emas 2045
Dataset awal  hanya terdiri  atas atribut  full_text, tabel 2 memuat keterangan mengenai atribut tersebut.

## Tabel 2. Atribut Dataset awal
No Atribut Penjelasan 1 full_text Merupakan kolom yang berisikan tweet/cuitan dari pengguna platform X
Selanjutnya  data  akan  dipilah  terlebih  dahulu, mulai  dari  menghapus  tweet  duplikat  (yang mempunyai isi dan makna yang sama), memilih tweet yang  berbahasa  Indonesia  dan  menghapus  tweet berbahasa asing, dan  juga hanya  menggunakan tweet yang sesuai dengan kata kunci.
Kemudian  data  yang  telah  dipilih  akan  diberi label positif, negatif, dan netral menggunakan Natural Language Toolkit dalam bahasa pemrograman Python yang  dikenal  sebagai  VADER  (Valence  Aware Dictionary  and  sentiment  Reasoner).  Dari  total  679 data tweet yang ada, terdapat 580 sentimen netral, 54 tweet  yang  memiliki  sentimen  positif  dan  45  tweet yang memiliki sentimen negatif. Tabel 3  menunjukan dataset yang sudah diberi label
Tabel 3. Sampel Penlabelan Dataset No full_text Label 1 Udah mah pendidikan belum merata ditambah lagi dengan masalah besar begini. Bingung dah gw. 2045 Indonesia emas? Gak yakin kalau gak ada niatan untuk berubah. netral 2 membalas data dan fakta dengan argumentasi manipulatif. Entah apa yg dimaksud dengan term Indonesia emas 2045 ini. netral 3 @RR_Raggy4 Tabrak tabrak masuk Indonesia Emas 2045 netral 4.2. Data Preprocessing
1. Cleansing
Tabel hasil cleansing bisa dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Perbandingan sampel cleansing Sebelum Sesudah @Icanisa31 @Bull_winner Udh mah darurat baca ini ditambah darurat nonton sampe kelar. Berat.. Berat #IndonesiaEmas2045 Udh mah darurat baca ini ditambah darurat nonton sampe kelar. Berat Berat @tubirfess Menuju Indonesia emas 2045 melalui bonus demografi 2030. Menuju Indonesia Emas 2045 melalui bonus demografi 2030. @idextratime Dari masa kegelapan menuju Indonesia emas 2045 Dari masa kegelapan menuju Indonesia emas 2045
Setelah  melalui  proses  pembersihan  data, gangguan yang ada pada data berhasil diatasi sehingga data  menjadi  lebih  terstruktur  dan  bersih.  Hal  ini membuat  proses  selanjutnya  menjadi  lebih  mudah untuk dilakukan.

## 2. Case Folding
Pada tabel 5 menunjukan data proses case folding
Tabel 5. Perbandingan sampel case folding Sebelum Sesudah Udh mah darurat baca ini ditambah darurat nonton sampe kelar. Berat Berat udh mah darurat baca ini ditambah darurat nonton sampe kelar. berat berat Menuju Indonesia Emas 2045 melalui bonus demografi 2030 menuju indonesia emas 2045 melalui bonus demografi 2030 Dari masa kegelapan menuju Indonesia emas 2045 dari masa kegelapan menuju Indonesia emas 2045
Dalam  dataset,  setiap  kata  yang  sebelumnya ditulis dengan huruf besar akan diubah menjadi huruf kecil melalui proses case folding.

## 3. Tokenization
Tabel 6 menunjukan data proses tokenization
Tabel 6. Perbandingan sampel tokenization Sebelum Sesudah udh mah darurat baca ini ditambah darurat nonton sampe kelar. berat berat ['udh', 'mah', 'darurat', 'baca', 'ini', 'ditambah', 'darurat', 'nonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] menuju indonesia emas 2045 melalui bonus demografi 2030 ['menuju', 'indonesia', 'emas', 'melalui', 'bonus', 'demografi'] dari masa kegelapan menuju Indonesia emas 2045 ['dari', 'masa', 'kegelapan', 'menuju', 'indonesia', 'emas']
Setelah melakukan tokenisasi pada dataset, setiap kata  yang  membentuknya  dipisahkan  menggunakan tanda petik tunggal dan spasi.
4. Normalization Tabel 7 menunjukan data proses normalization Tabel 7. Perbandingan sampel normalization Sebelum Sesudah ['udh', 'mah', 'darurat', 'baca', 'ini', 'ditambah', 'darurat', 'nonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['sudah', 'juga', 'darurat', 'baca', 'ini', 'ditambah', 'darurat', 'menonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['menuju', 'indonesia', 'emas', 'melalui', 'bonus', 'demografi'] ['menuju', 'indonesia', 'emas', 'melalui', 'bonus', 'demografi'] ['dari', 'masa', 'kegelapan', 'menuju', 'indonesia', 'emas'] ['dari', 'masa', 'kegelapan', 'menuju', 'indonesia', 'emas']
Dalam  melakukan  normalisasi,  dataset  dapat diubah dengan menggunakan kamus normalisasi  [16] untuk  mengganti  kata-kata  yang  tidak  baku  menjadi kata-kata yang baku.

## 5. Stopword Removal
Tabel  8  merupakan  hasil  data  proses stopword removal
Tabel 8. Perbandingan sampel stopword removal
Sebelum Sesudah ['sudah', 'juga', 'darurat', 'baca', 'ini', 'ditambah', 'darurat', 'menonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['darurat', 'baca', 'ditambah', 'darurat', 'menonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['menuju', 'indonesia', 'emas', 'melalui', 'bonus', 'demografi'] ['indonesia', 'emas', 'bonus', 'demografi']
['dari', 'masa', 'kegelapan',
'menuju', 'indonesia', 'emas'] ['kegelapan', 'indonesia', 'emas']
Dengan menggunakan modul stopword yang ada  di  perpustakaan  nltk  dan  kamus  stopword,  kata- kata yang dianggap tidak relevan dalam kumpulan data akan dihapus.

## 6. Stemming
Pada tabel 9 merupakan hasil stemming

## Tabel 9. Perbandingan sampel stemming
Sebelum Sesudah ['sudah', 'juga', 'darurat', 'baca', 'ini', 'ditambah', 'darurat', 'menonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['darurat', 'baca', 'tambah', 'darurat', 'nonton', 'sampe', 'kelar', 'berat', 'berat'] ['menuju', 'indonesia', 'emas', 'melalui', 'bonus', 'demografi'] ['indonesia', 'emas', 'bonus', 'demografi'] ['dari', 'masa', 'kegelapan', 'menuju', 'indonesia', 'emas'] ['kegelapan', 'indonesia', 'emas']
Pada  fase  ini, dalam  melakukan stemming pada data  teks  berbahasa  Indonesia,  langkah-langkahnya didukung oleh pustaka sastrawi.

## 4.3. Data Transformation
Sebelum melakukan tahap transformasi, langkah pertama yang dilakukan adalah membagi data menjadi tiga  bagian  menggunakan  metode  split  data.  Pada Skenario  1,  data  training  dan  data  testing  memiliki perbandingan 90% dan 10% secara berturut-turut.
Pada Skenario 2, Perbandingan data training dan data  testing  adalah  80%  dan  20%.  Sedangkan  pada Skenario 3, perbandingan data training dan data testing adalah  70%  dan  30%.  Setelah  itu,  dilakukan  proses pembobotan  kata  menggunakan  metode  TF-IDF dengan  menggunakan  modul TfidfVectorizer yang terdapat  dalam  library Scikit-Learn [17].  Berikut  ini adalah  contoh  implementasi  program  Python  yang membagi data dan mengubah data.

## 4.4. Text Mining
Tahapan  text  mining  pada  penelitian  kali  ini adalah  melakukan  clustering  pada  sebuah  data  tweet melalui  algoritma  SVM  dengan  kernel  linear. Algoritma  SVM  dengan  bobot  C  sebesar  1 diimplementasikan  dengan  memanfaatkan  library sklearn pada bahasa pemrograman Python .

## Gambar 4. Metode SVM
Pada Tabel 10 menampilkan hasil akurasi dari 3 skenario yang dilaksanakan dalam penelitian ini.
Tabel 10. Akurasi 3 skenario Akurasi Skenario 93% Pertama 94% Kedua 93% Ketiga
Setelah  menerapkan  algoritma  SVM  untuk melakukan  klasifikasi,  hasil  yang  didapatkan  pada skenario  1  dengan  perbandingan  data  90:10  adalah 93%. Kemudian, pada skenario 2 dengan perbandingan  data  80:20,  didapatkan  akurasi  terbaik sebesar  94%.  Sementara  itu,  pada  skenario  3  dengan perbandingan  data  70:30,  akurasi  yang  diperoleh adalah 93%.

## 4.5. Evaluation
Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  hasil evaluasi dari tiga skenario yang telah dilakukan dalam penelitian ini.

## 1. Skenario Pertama
Gambar 5. Hasi confusion matrix scenario pertama
Berdasarkan hasil confusion matrix , data training yang  digunakan  sebesar  90%  dan  mendapatkan  hasil accuracy sebesar 93%, dengan jumlah dari suatu kelas true yang  bisa  diperkirakan  dengan  benar  pada  kelas true atau disebut True Positif (TP) adalah sebanyak 58.
Kemudian jumlah dari kondisi di mana kelas true yang diprediksi  salah  pada  kelas false atau  yang  disebut False Positif (FP) sebanyak 5, dan jumlah dari kondisi di  mana  pada  kelas false yang  diprediksi  salah  pada kelas true atau disebut False Negatif (FN) sebanyak 0. Berdasarkan angka-angka di pembahasan sebelumnya maka  diperoleh  hasil  pada  akurasi  bernilai  93%, precision 92%, recall 100% dan f1- score 96%. Hasil pada  akurasi  menandakan  efisiensi  model  dalam mengklasifikasikan data dengan benar, pada skenario pembagian  data  90:10  memiliki  nilai  accuracy  yang tinggi, kemudian nilai precision yang didapatkan pada skenario  ini  juga  memiliki  nilai  yang  tinggi,  hal  itu menunjukkan bahwa model ada tingkat efisiensi yang signifikan  antara  informasi  yang  diberikan  dan informasi yang diminta. Sedangkan untuk nilai recall pada data pelatihan tersebut memiliki nilai yang besar, Ini  menunjukkan  bahwa  data  pelatihan  yang digunakan  dalam  model  ini  telah  berhasil  dalam mengambil informasi
2. Skenario Kedua
Gambar 6. Confusion matrix scenario 2
Lalu  pada  hasil  c onfusion  matrix kedua  data training yang digunakan sebesar 80% dan mendapatkan  hasil  accuracy  sebesar  94%,  dengan jumlah  dari  suatu  kelas true yang  bisa  diperkirakan dengan benar pada kelas true atau disebut True Positif (TP)  adalah  sebanyak  119.  Kemudian  jumlah  dari kondisi di mana kelas true yang diprediksi salah pada kelas false atau  yang  disebut False Positif  (FP) sebanyak  6,  dan  jumlah  dari  kondisi  di  mana  pada kelas false yang diprediksi salah pada kelas true atau disebut False Negatif  (FN)  sebanyak  2.  Berdasarkan angka-angka  di  pembahasan  sebelumnya  maka diperoleh  hasil  pada  akurasi  bernilai  94%,  lalu precision 95%,  pada recall 98%  dan  juga  f1- score 97%.  Dari  perolehan  evaluasi  yang  didapatkan memperlihatkan  bahwa  performa  algoritma  terbaik didapatkan pada skenario 2. Dilihat dari nilai  akurasi pada  skenario  2  yang  memiliki  nilai  cukup  tinggi, kemudian  nilai precision yang  didapatkan  pada skenario ini juga memiliki nilai yang cukup tinggi, hal itu  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  tingkat efisiensi  yang  signifikan  antara  informasi  yang diberikan dan informasi yang diminta. Selain itu nilai
recall dan nilai f1- score juga memiliki nilai yang tidak buruk atau tidak rendah.

## 3. Skenario Ketiga
Gambar 7. Confusion matrix scenario 3
Hasil  confusion  matrix  yang  terakhir  data training yang digunakan sebesar 70% dan mendapatkan  hasil  accuracy  sebesar  93%,  dengan jumlah  dari  suatu  kelas true yang  bisa  diperkirakan dengan benar pada kelas true atau disebut True Positif (TP)  adalah  sebanyak  177.  Kemudian  jumlah  dari kondisi di mana kelas true yang diprediksi salah pada kelas false atau  yang  disebut False Positif  (FP) sebanyak  13,  dan  jumlah  dari  kondisi  di  mana  pada kelas false yang diprediksi salah pada kelas true atau disebut False Negatif  (FN)  sebanyak  2.  Berdasarkan angka-angka  di  pembahasan  sebelumnya  maka diperoleh  hasil  pada  akurasi  bernilai  93%, precision 93%, recall 99%  dan  f1- score 96%.  Evaluasi menunjukkan  bahwa  akurasi  pada  skenario  3  sama dengan  skenario  1,  sementara  nilai  precision  pada skenario tersebut juga tinggi. Ini menunjukkan bahwa model  memiliki  tingkat  efisiensi  yang  signifikan dalam memproses informasi yang diminta. Selain itu, nilai  recall  dan  f1-score  juga  menunjukkan  kinerja yang baik.
Gambar 8. Perbandingan hasil confusion matrix
Pada  Gambar  8,  terdapat  perbandingan  tingkat akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score  dalam  setiap skenario  pengujian.  Skenario  2  menunjukkan  akurasi
tertinggi  sebesar  94%.  Selain  itu,  skenario  2  juga memiliki  presisi  tertinggi  dengan  nilai  95%.  Namun, skenario  1  memiliki  recall  tertinggi  sebesar  100%. Terakhir,  skenario  2  juga  memiliki  f1-score tertinggi yaitu  97%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  yang menunjukkan ketidakseimbangan antara kelas positif, negatif,  dan  netral,  serta  berdasarkan  perhitungan confusion  matrix,  maka  disimpulkan  jika  model memiliki kinerja terbaik terdapat pada skenario 2.
Dari  analisis  data  tweet  pengguna  Twitter mengenai  Indonesia  Emas  2045,  terdapat  beragam tanggapan  sentimen,  termasuk  sentimen  positif, sentimen  negatif,  dan  sentimen  netral.  Visualisasi kemunculan  kata  dari  sentimen  positif  dapat  dilihat pada Gambar 9 yang menggunakan teknik wordcloud.
Dalam 9. Wordcloud sentimen positif
Dalam data sentimen positif pada Gambar 4.18, terdapat  kata-kata  seperti  'indonesia  emas',  'bonus demografi', 'makan siang', 'prabowo', hilir, dan 'gratis' yang mencerminkan berbagai topik yang penting bagi publik.  Kata-kata  ini  memunculkan  emosi  positif seperti  rasa  bangga,  optimisme,  kebahagiaan,  dan kenyamanan. Analisis  lebih  lanjut dari data  ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana topik-topik ini  mempengaruhi  persepsi  dan  emosi  publik,  serta membantu  merumuskan  strategi  komunikasi  yang lebih efektif dan responsif.
Gambar 10. Wordcloud sentimen negatif
Dalam  data  sentimen  negatif,  terdapat  beberapa kata  yang  sering  muncul  seperti  'indonesia  emas', 'propaganda',  'dirty  vote',  'prabowo',  era  gelap,  dan 'jokowi'.  Kata-kata  ini  digunakan  untuk  mengkritik
93% 92% 100% 96% 94% 95% 98% 97% 93% 93% 99% 96% 85% 90% 95% 100% 105% Accuracy Precision Recall F1-score Series 3 Series 2 Series 1
pemerintah,  manipulasi  informasi,  kecurangan  dalam pemilihan  umum,  tindakan  politik,  dan  masa pemerintahan yang dianggap buruk.
Gambar 11. Wordcloud sentimen netral
Dalam  Gambar  11,  data  sentimen  netral mendominasi. Kata-kata yang sering digunakan adalah 'indonesia  emas',  'generasi',  'bangsa',  'prabowo', pemimpin, dan 'indonesia'. 'Indonesia emas' mengacu pada harapan untuk melihat Indonesia maju. 'Generasi' mengacu pada kelompok masyarakat yang  lahir pada waktu yang sama. 'Bangsa' merujuk pada kesatuan dan identitas negara. 'Prabowo' adalah nama seorang tokoh politik.  'Pemimpin'  merujuk  pada  individu  yang menduduki posisi kepemimpinan. 'Indonesia' merujuk pada  negara  secara  keseluruhan.  Dominasi  sentimen netral  menunjukkan  diskusi  tentang  Indonesia  Emas 2045 masih bersifat normatif dan informatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  terhadap Indonesia  emas  2045  yang  dilakukan  pada  pengguna Platform  X  menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine (SVM) dengan kernel linear dan metodologi KDD  melalui  5  tahap,  yaitu  tahapan  seleksi  data, preprocessing , transformasi data, text mining , dan juga evaluasi didapatkan sejumlah 54 data tweet positif, 45 data tweet negatif, dan 580 data tweet netral dari total 679  data  tweet  yang  telah  diproses.  Dominasi sentiment  netral  pada  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  mayoritas pengguna Twitter cenderung  belum memiliki emosi positif ataupun negatif    terhadap  visi Indonesia  emas  2045.  Oleh  karena  itu,  diperlukan peningkatan  informasi  dan  edukasi  agar  masyarakat dapat lebih  memahami dan aktif  berpartisipasi dalam mewujudkan visi tersebut. Visualisasi kata-kata dalam kalimat  yang  sering  muncul  pada  sentimen  netral diantaranya  'indonesia  emas',  'generasi',  'bangsa', 'prabowo',  pemimpin,  dan  'indonesia'.  Hasil  evaluasi terhadap  model  yang  dibentuk  oleh  SVM  melalui Confusion Matrix menunjukkan bahwa dari 3 skenario yang  dilakukan,  ketiga  nya  memiliki  performa algoritma  yang  baik.  Skenario  pertama  memiliki akurasi 94%, precision 95%, recall 98%, dan f1-score 97%. Skenario kedua memiliki akurasi 93%, precision 92%, recall 100%, dan f1-score 96%. Skenario 3 juga
memiliki akurasi 93%, precision 93%, recall 99%, dan f1-score 96%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Supian,  B.  Tri  Revaldo,  N.  Marhadi,  L.
Efrizoni, dan R. Rahmaddeni, “PERBANDINGAN KINERJA NAÏVE BAYES DAN  SVM  PADA  ANALISIS  SENTIMEN
TWITTER  IBUKOTA  NUSANTARA,” J.  Ilm. Inform. ,  vol.  12,  no.  01,  hal.  15–21,  2024,  doi: 10.33884/jif.v12i01.8721.
[2]  datareportal,  “TWITTER  USERS,  STATS, DATA & TRENDS,” datareportal.com. Diakses: 27  Juni  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: https://datareportal.com/essential-twitter-stats
[3]  L. Yue, W. Chen, X. Li, W. Zuo, dan M. Yin, “A survey  of  sentiment  analysis  in  social  media,” Knowl.  Inf.  Syst. ,  vol.  60,  no.  2,  hal.  617–663, 2019, doi: 10.1007/s10115-018-1236-4.
[4]  T. Safitri, Y. Umaidah, dan I. Maulana, “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Grup Musik  BTS  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” J. Appl. Informatics Comput. , vol.  7,  no.  1,  hal.  28–35,  2023,  doi: 10.30871/jaic.v7i1.5039.
[5]  J.  F.  Sánchez-Rada  dan  C.  A.  Iglesias,  “Social context in sentiment analysis: Formal definition, overview  of  current  trends  and  framework  for comparison,” Inf. Fusion , vol. 52, hal. 344–356, Des 2019, doi: 10.1016/j.inffus.2019.05.003.
[6]  R. K. Lianne Lim, M. V Zhayvier Rosales, A. V Therese  Salazar,  E.  E.  Pantoja,  dan  C.  Author, “Journal  of  Business  and  Management  Studies Perception of Filipino Skincare Product Users on the Effectiveness of Social Media Influencers vs Celebrity  Endorsers  as  Brand  Ambassadors,” 2022, doi: 10.32996/jbms.
[7]  L. B. Ilmawan dan M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  pada Ulasan  Tekstual  di  Google  Play  Store,” Ilk.  J. Ilm. , vol. 12, no. 2, hal. 154–161, Agu 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[8]  A.  Liani,  U.  Enri,  dan  Y.  Umaidah,  “Analisis Perbandingan  Kernel  Algoritma Support  Vector Machine  dalam  Mengklasifikasikan  Skripsi Teknik  Informatika  berdasarkan  Abstrak,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, hal. 240– 249, Nov 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3715.
[9]  R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  dan  M.  B. Setyawan, “Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan Support Vector Machine.,” KOMPUTEK , vol. 3, no. 2, hal. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[10]  A.  Kulsumarwati,  I.  Purnamasari,  dan  B.  A. Darmawan,  “Penerapan  SVM  dan  Information Gain  Pada  Analisis  Sentimen  Pelaksanaan Pilkada  Saat  Pandemi,” J.  Teknol.  Inform.  dan Komput. , vol. 7, no. 2, hal. 101–109, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i2.641.
[11]  J.  Xu,  Y.  Zhang,  dan  D.  Miao,  “Three-way confusion  matrix  for  classification:  A  measure driven view,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 507, hal. 772– 794, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[12]  D.  Putra  dan  A.  Wibowo,  “Prediksi  Keputusan Minat  Penjurusan  Siswa  SMA  Yadika  5 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. , vol. 2, hal. 84–92, 2020.
[13]  L.  Hickman,  S.  Thapa,  L.  Tay,  M.  Cao,  dan  P. Srinivasan, “Text Preprocessing for Text Mining in  Organizational  Research:  Review  and Recommendations,” Organ.  Res.  Methods ,  vol. 25, no. 1, hal. 114–146, 2022, doi: 10.1177/1094428120971683.
[14]  M. Das, S. Kamalanathan, dan P. Alphonse, “A Comparative Study on TF-IDF feature weighting method  and  its  analysis  using  unstructured dataset,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2870, hal.
98–107, 2021.
[15]  V.  Giordano,  E.  Cervelli,  dan  F.  Chiarello, “Defining definitions: a Text mining approach to automatically  define  innovative  technological fields,” hal. 1–22, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://etd.adm.unipi.it/t/etd-04152019-163159/
[16]  F.  Zuhad  dan  N.  Wilantika,  “Perbandingan Penggunaan Kamus Normalisasi dalam Analisis Sentimen  Berbahasa  Indonesia,” J.  Linguist. Komputasional ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  13–23,  2022,
[Daring]. Tersedia pada: http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/ 60
[17]  A. Averina, H. Hadi, dan J. Siswantoro, “Analisis Sentimen Multi-Kelas Untuk Film Berbasis Teks Ulasan Menggunakan Model Regresi Logistik,” Teknika , vol. 11, no. 2, hal. 123–128, 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i2.461.