## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Klasifikasi Sentimen Terhadap Pengangkatan Kaesang Sebagai Ketua Umum Partai PSI Menggunakan Metode Support Vector Machine
Safrizal, Surya Agustian * , Alwis Nazir, Yusra
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050110516@students.uin-suska.ac.id, 2,* surya.agustian@uin-suska.ac.id,
3 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 4 yusra@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: surya.agustian@uin-suska.ac.id Submitted: 13/06/2024 ; Accepted: 25/06/2024 ; Published : 26/06/2024
Abstrak− Penunjukan Kaesang Pangarep sebagai Ketua Umum Partai Solidaritas Indonesia (PSI) telah memicu berbagai tanggapan di media sosial, khususnya Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen terhadap tanggapan masyarakat mengenai penunjukan tersebut menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan representasi fitur FastText. Data yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dengan  data  training  yang  kecil.  Proses  text preprocessing  mencakup  cleaning,  case  folding, tokenizing,  normalisasi,  stopword  removal,  dan  stemming.  Fasttext  word  embedding  digunakan  untuk  merepresentasikan  kata menjadi kedalam bentuk vector selanjutnya membuat model SVM dengan Grid Search digunakan untuk penyetelan parameter guna mendapatkan  model  optimal.  Penggunaaan  dataset  eksternal  untuk  memperluas  dataset  pelatihan  yang  awalnya  terbatas, meningkatkan representasi data, dan meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan sentimen. Dataset Covid diperluas dengan  menambahkan  tweet  sebanyak  100,  200,  dan  300  untuk  setiap  label  negatif,  positif  dan  netral.  Dari  ekperimen  yang dilakukan model pada data uji terlihat akurasi terbaik ditemukan pada ID eksperimen C2 dengan nilai F1-Score sebesar 53.59% dan akurasi 62.73%. Selanjutnya pada ID eksperimen C3 dengan dataset yang sama, nilai F1-Score adalah 50.46% dan akurasi 60.46%. Terakhir, pada ID eksperimen C7 dengan dataset yang sama, nilai F1-Score adalah 47.19% dan akurasi 53.09%.
Kata Kunci: Kaesang Pangarep; klasifikasi sentimen; SVM; FastTex; media sosial
Abstract− The appointment of Kaesang Pangarep as the Chairman of the Indonesian Solidarity Party (PSI) has sparked various responses on social media, particularly on Twitter. This research aims to classify public sentiment regarding the appointment using the Support Vector Machine (SVM) algorithm with FastText feature representation. The data used for classification involves a small training dataset. The text preprocessing process includes cleaning, case folding, tokenizing, normalization, stopword removal, and stemming. FastText word embedding is used to convert words into vectors, and an SVM model with Grid Search is used for parameter tuning to obtain the optimal model. The use of external datasets to expand the initially limited training dataset enhances data representation and improves the model's performance in sentiment classification. The Covid dataset was expanded by adding 100, 200, and 300 tweets for each negative, positive, and neutral label. From the experiments conducted, the best accuracy on the test data was found in experiment ID C2 with an F1-Score of 53.59% and an accuracy of 62.73%. In experiment ID C3 with the same dataset, the F1-Score was 50.46% and the accuracy was 60.46%. Finally, in experiment ID C7 with the same dataset, the F1- Score was 47.19% and the accuracy was 53.09%.
Keywords : Kaesang Pangarep; Sentiment Classification; SVM; FastText; Social Media

## 1. PENDAHULUAN
Partai Solidaritas Indonesia (PSI) merupakan salah satu partai politik yang relatif baru di Indonesia, berdiri pada akhir tahun 2014 dengan visi untuk mewujudkan Indonesia yang memiliki karakter kerakyatan, kemanusiaan, keragaman, keadilan,  kemajuan,  dan  martabat  yang  tinggi[1].  Belakangan  ini,  aktivitas  politik  mengalami  peningkatan  yang signifikan, terutama ketika PSI menunjuk Kaesang Pangarep, putra dari Presiden Jokowi, sebagai Ketua Umum. Tentu saja,  keputusan  tersebut  menjadi  perbincangan  hangat  di  kalangan  masyarakat,    dengan  beberapa  mendukungnya sebagai  perwakilan  generasi  muda  yang  memahami  politik[2],  sementara  sejumlah  pihak  menilai  PSI  di  bawah kepemimpinan Kaesang hanya berorientasi pada kekuasaan belaka[3].
Tanggapan dan pandangan masyarakat mengenai penunjukan Kaesang sebagai Ketua Umum partai ini tengah mengalami  perkembangan  yang  signifikan  di  berbagai  platform  media  sosial,  termasuk  Twitter.  Platform  tersebut menjadi sarana utama bagi banyak individu untuk menyampaikan respons dan opini mereka terhadap peran Kaesang sebagai  Ketua  Umum  partai  PSI.  Opini  yang  diungkapkan  seringkali  bersifat  spontan  dan  emosional,  mencakup berbagai  pandangan  dari  positif,  negatif,  hingga  netral.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi  sentimen  untuk mengevaluasi dan mengidentifikasi polaritas opini tersebut. Sentimen merupakan ekspresi dari pendapat dan emosi seseorang  terhadap  subjek  atau  topik  tertentu[4].  Bidang  klasifikasi  sentimen  menggunakan  teknologi  seperti pengolahan  bahasa  alami,  komputasi  linguistik,  dan  text  mining,  dengan  tujuan  untuk  memahami  pandangan, sentimen, evaluasi, dan emosi terhadap beragam aspek seperti topik, produk, layanan, organisasi, individu, maupun kegiatan.  Salah  satu  teknik  yang  umum  digunakan  dalam  analisis  sentimen  adalah  dengan  menggunakan  machine learning.
Machine  learning  merupakan  sistem  yang  menggunakan  data  yang  telah  dipelajarinya  untuk  melakukan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma tertentu[5]. Beberapa algoritma machine learning yang umum digunakan dalam analisis sentimen meliputi Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi pada tiga kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Dalam melakukan  klasifikasi  pada  tiga  kelas  tersebut,  diperlukan  algoritma  yang  mampu  mengklasifikasi  data  dengan dimensi  yang  tinggi.  Algoritma  SVM  cocok  digunakan  dalam  kasus  ini  karena  SVM  memiliki  keunggulan  dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
menyelesaikan masalah klasifikasi  pada data berdimensi  tinggi, terutama ketika terdapat  keterbatasan pada jumlah sampel data yang tersedia.
Penelitian yang dilakukan Abdul Mohaimin Rahat pada tahun 2019, menggunakan metode SVM dan Naïve Bayaes  untuk  mengetahui  Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  SVM  berdasarkan  Analisis  Sentimen Menggunakan Review Himpunan data[6]. Hasil akurasi pada perbandingan metode ini adalah Akurasi SVM adalah 83% dan akurasi Naïve Bayes adalah 77%. Nilai Presisi dan Recall untuk SVM adalah 91% dan 82% serta 89% dan 84%  untuk  Naïve  Bayes.  Selanjutnya  pada  Penelitian  yang  dilakukan  Md  Deloar  Hossan  Jasy  pada  tahun  2021, melakukan evaluasi kinerja sentimen klasifikasi menerapkan SVM, KNN, dan Naïve Bayes. Hasil di peroleh algoritma Support  Vector  Machine  memiliki  akurasi  tertinggi  92%,  disusul  KNN  dan  Naive  Bayes  dengan Akurasi  masing- masing 88% dan 85%[7]. Pada penelitian Aina Damayunita pada tahun 2022, membandingkan Naive Bayes, KNN, dan SVM untuk klasifikasi penyakit. SVM memiliki akurasi tertinggi 92%, diikuti KNN 88% dan Naive Bayes 85% [8].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khafifah  Munawaroh  pada  tahun  2022,  membandingkan  kinerja algoritma SVM, Naïve Bayes, dan KNN dalam menganalisis sentimen opini publik terhadap vaksinasi COVID-19 di Twitter. SVM menonjol dengan akurasi tertinggi, mencapai 96,3%, dibandingkan dengan Naïve Bayes 94% dan KNN 91%[9].  Sementara  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rani  Yunita  dan  Mia  Kamayani  pada  tahun  2023, membandingkan SVM dan Naïve Bayes dalam analisis sentimen terkait kebijakan penghapusan kewajiban  skripsi. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM menjadi algoritma terbaik dengan akurasi 80%, recall 83%, presisi 76%, dan F1- Score 79%, dengan total 331 sentimen positif dan 369 sentimen negatif [10].
Dalam proses klasifikasi teks, vektorisasi data merupakan langkah krusial. Salah satu metode word embedding yang  menjadi  fokus  adalah  FastText.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arliyanti  Nurdin  pada  tahun  2020, membandingkan kinerja word embedding seperti word2vec, GloVe, dan FastText dalam konteks klasifikasi teks. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa FastText memiliki kinerja terbaik dengan F-Measure untuk dataset 20 newsgroup (0.979) dan Reuters News (0.715). Keunggulan FastText terlihat dalam representasi vektor kata yang tidak ada dalam korpus (out of vocabulary)[11].
Penelitian shared task mengenai klasifikasi sentimen sebagaimana di dalam penelitian[12], yang mengangkat problem klasifikasi dengan data training yang kecil. Jumlah data training yang tersedia untuk pengembangan model machine learning adalah 300 tweet, yang kurang memenuhi syarat untuk mendapatkan hasil yang baik.  penelitian ini akan melakukan klasifikasi sentimen dari tiga kelas yang meliputi positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan adalah  SVM  dengan  penyetelan  parameter  menggunakan  Gridsearch  untuk  mencapai  model  optimal.  Eksperimen akan dilakukan dengan variasi parameter SVM dan menggunakan ekstraksi fitur dari FastText language model sebagai kamus vektor. Selain itu, penelitian ini juga menyelidiki potensi penggunaan data eksternal dengan topik yang berbeda dari  isu  yang  sedang  diteliti  untuk  meningkatkan  jumlah  training  yang  terbatas.  Proses  klasifikasi  sentimen  akan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan berbagai library yang diperlukan untuk analisis data. Evaluasi dan pengujian model akan menggunakan confusion matrix.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Penelitian  ini  mencakup  beberapa  langkah,  seperti  Dataset, Text  preprocessing ,  Word  Embedding  Fastext, penerapan  klasifikasi  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM),  dilanjutkan  dengan  tahap  evaluasi menggunakan Confusion Matriks, Paragraf berikutnya akan memberikan penjelasan yang lengkap dan rinci tentang setiap langkah tersebut.

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dua sumber yang diperoleh melalui teknik crawling Twitter. Data pertama adalah dataset yang mencerminkan sentimen terhadap Kaesang yang menjadi ketua PSI (Data Kaesang). Data kedua adalah sentimen terhadap program vaksin Covid-19 (Data Covid). Dataset Kaesang menjadi fokus utama penelitian ini karena dikumpulkan secara khusus untuk menginvestigasi penggunaan data yang terbatas dalam proses pelatihan machine learning.
Dataset  Kaesang  dikumpulkan  khusus  untuk  shared  task  penelitian  ini,  dengan  fokus  pada  penyelidikan penggunaan  data  terbatas  dalam  proses  training  machine  learning.  Data  diperoleh  melalui  crawling  Twitter  dari rentang  waktu  25  September  2023  hingga  03  Oktober  2023  dengan  kata  kunci  utama  "Kaesang  PSI".  Untuk memberikan label sentimen pada setiap tweet, dilakukan proses crowd sourcing dengan melibatkan minimal empat anotator  untuk  setiap  tweet.  Label  positif,  netral,  atau  negatif  ditetapkan  berdasarkan  majority  vote.  Dalam  kasus ketidaksepakatan label, tweet yang tidak memiliki label dominan dihapus dan dianggap tidak valid.
Untuk  data  training,  tersedia  dua  dataset  yang  masing-masing  jumlahnya  sebanyak  300  tweet  yang  dilabeli sebagai positif, negatif, dan netral. Dataset train pertama yaitu Kaesang V1 dan dataset train kedua yaitu Kaesang V2. Sementara  untuk  testing,  tersedia  924  tweet  yang  label  gold  standard-nya  disimpan  pada  server  leaderboard[12]. Model  paling optimal dari hasil penelitian ini diterapkan pada data testing tersebut, dan hasil prediksinya disubmit pada sistem leaderboard untuk mendapatkan skor evaluasi.
Selain  itu,  Data  Covid  yang  digunakan  merupakan  data  eksternal  yang  telah  dikumpulkan  oleh  penelitian sebelumnya[13], [14], [15] Data ini terdiri dari 8.000 tweet yang telah diberi label positif, negatif, dan netral. Data Covid akan digunakan sebagai tambahan dataset pelatihan untuk data Kaesang.
Tabel 1. Rincian dataset dan jumlah tweet Dataset Jumlah Tweet Train Kesang V1 300 Train Kaesang V2 300 Test Kaesang 924 Data Covid 8.000
Dari rincian dataset yang ditunjukkan dalam Tabel 1, penelitian ini menggunakan satu dataset train saja, yaitu dataset train Kaesang V2 sebagai data pelatihan dan validasi. Selanjutnya, dataset train Kaesang V2 dan Data Covid digabungkan untuk pelatihan, dan data test Kaesang digunakan sebagai data testing untuk mendapatkan skor evaluasi pada sistem leaderboard.

## 2.3 Text Preprocessing
Text Preprocessing adalah langkah penting yang bertujuan untuk membersihkan dan menstandarisasi data sebelum melanjutkan  pemrosesan  selanjutnya.  Beberapa  tahapan  yang  umum  dilakukan  dalam  proses  pra-pemrosesan  teks adalah sebagai berikut:
a. Cleaning :  Menyederhanakan teks dengan menghapus tanda baca, tautan (link), dan karakter khusus yang tidak relevan.
b. Case Folding : Membuat konsistensi dalam pemrosesan dengan mengubah seluruh teks menjadi huruf kecil c. Tokenizing : Memecah teks menjadi unit-unit kecil seperti kata-kata atau token untuk analisis lebih lanjut.
d. Normalisasi: Mengubah kata-kata ke dalam bentuk dasar atau normal, seperti mengoreksi kata-kata yang typo atau mengubah singkatan tidak baku menjadi kata baku.
e. Stopword : Menghapus kata-kata umum yang kurang informatif dalam konteks tertentu, seperti "dan", "di", atau "untuk".
f. Stemming : Mengubah kata-kata ke bentuk dasarnya dengan menghilangkan akhiran atau awalan khusus.

## 2.4 Fasttext
FastText[16]  adalah  sebuah  teknik  word  embedding  yang  merupakan  pengembangan  dari  word2vec.  Teknik  ini memperoleh representasi kata dengan memperhitungkan informasi subkata. Ini membantu dalam memahami makna kata-kata yang lebih singkat dan dapat meningkatkan kemampuan model dalam mengatasi kata-kata jarang muncul atau  kesalahan  penulisan[17].  Dalam  FastText,  setiap  kata  direpresentasikan  sebagai  kumpulan  karakter  n-gram. Misalnya, untuk kata "representasi" dengan n-gram = 3, FastText akan memprosesnya menjadi ("rep", "epr", "pre", "res",  "ese",  "sen",  "ent",  "nta",  "asi").  Keunggulan  FastText  terletak  pada  kecepatan  pemrosesannya  yang  relatif cepat.  FastText  dapat  mengatasi  kata-kata  yang  belum  pernah  muncul  dalam  kamus,  sedangkan  pendekatan  lain seperti Word2Vec cenderung mengalami kesalahan dalam situasi ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## 2.5 Parameter Tuning
Parameter tuning adalah suatu pengaturan atau konfigurasi dari metode atau model tertentu yang dapat dipilih secara bebas dalam suatu rentang nilai tertentu[18]. Pengaturan ini memiliki dampak langsung terhadap kinerja atau kualitas suatu model. Metode hyperparameter yang digunakan adalah metode grid search yaitu salah satu metode yang bisa dimanfaatkan  untuk  mencari  parameter  optimal  dalam  suatu  model[19]  .Algoritma  ini  bekerja  dengan  memilih kombinasi model dan hyperparameter dengan menguji setiap kombinasi secara berurutan dan melakukan validasi pada masing-masing kombinasi tersebut[20].

## 2.6 Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Algoritma Support Vector Machine (SVM) merupakan metode klasifikasi supervised learning yang didasarkan pada konsep yang meliputi margin hyperplane kernel yang diperkenalkan oleh Aronszajn pada tahun 1950, serta konsep- konsep  pendukung  lainnya[21].  SVM  memiliki  kemampuan  untuk  menangani  permasalahan  klasifikasi  baik  yang bersifat linier maupun non-linier. Dalam menangani permasalahan non-linier, SVM menggunakan konsep kernel pada ruang kerja berdimensi tinggi untuk mencari hyperplane yang dapat memaksimalkan margin antar label data. Konsep klasifikasi dengan Support Vector Machine adalah mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah antara dua kelas dalam ruang input[22].

## Gambar 2. Ilustrasi metode Support Vector Machine
Pada Gambar 2 diatas menunjukkan Ilustrasi cara kerja metode Support Vector Machine mendapatkan garis hyperplane  yang  optimal  dalam  memisahkan  data  ke  dua  kelas,  diperlukan  perhitungan  margin  hyperplane  dan penentuan titik maksimal. Dalam konteks mencari hyperplane pada SVM, dapat menggunakan persamaan (1).
(𝑤. 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 = 0
(1)
Data 𝑥𝑖 , yang termasuk dalam kelas -1 dapat dijelaskan dengan rumus yang diberikan pada persamaan (2).
(𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) = 0  ≤ 1, 𝑦 𝑖 =   −1 (2)
Data 𝑥𝑖 yang masuk ke dalam kelas +1 dapat diungkapkan dengan persamaan (3) seperti berikut.
(𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) = 0  ≥ 1, 𝑦 𝑖 =  1
(3)
Dalam konteks klasifikasi  menggunakan Support Vector Machine (SVM), seringkali terjadi situasi di  mana kernel linear tidak memberikan hasil optimal dalam mengklasifikasikan data, yang mengakibatkan kinerja klasifikasi yang  buruk.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  digunakan  kernel  non-linear  dengan  memanfaatkan  teknik  kernel  trick[23]. Teknik ini melibatkan pemetaan data input ke dalam ruang fitur yang memiliki dimensi yang lebih tinggi, sehingga memungkinkan data input dipisahkan secara linear dan membentuk hyperplane yang optimal[24].

## 2.5 Evaluasi
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  Support  Vector  Machine.  Evaluasi  dilakukan  setelah mendapatkan kombinasi terbaik dari fitur-fitur dan parameter dari pencarian optimal. Confusion Matrix memberikan representasi visual dari hasil klasifikasi dengan menunjukkan data yang diklasifikasikan secara benar maupun salah. Biasanya, Confusion Matrix digunakan untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall. Namun, dalam penelitian ini, Hasil evaluasi akan dinilai berdasarkan nilai F1-score sebagai official score yang digunakan dalam shared task ini. rumus F1 score, seperti yang ditunjukkan pada persamaan (4) di bawah ini:
𝐹 1 = 2 𝑥 ( 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (4)
F1 score digunakan sebagai  skor resmi untuk  menilai kinerja model dalam tugas ini. F1 score memberikan gambaran yang lebih holistik tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan data dengan baik dan menghindari kesalahan prediksi yang signifikan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Data tweet Kaesang yang diperoleh dari crowling di Twitter melalui proses tahap seleksi data. Total data yang berhasil dihimpun adalah sebanyak 1.524 tweet. Data tersebut kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu data Train sebanyak 300 Tweet data Test sebanyak 924 Tweet. Pembagian data ini bertujuan untuk keperluan data pelatihan dan pengujian. Data Testing sebagai data uji tidak pernah terlihat selama proses pelatihan. Selanjutnya, dalam proses pencarian model yang optimal, dari data Train yang berjumlah 300 tweet, akan dilakukan pembagian kembali dengan komposisi 80% data untuk pelatihan dan 20% data untuk validasi.
Tabel 2. Contoh hasil crawling dataset No Tweet Label 1 resmi  oleh  PSI  hari  ini.  Selamat  kepada  Kaesang  Pangarep  atas  jabatan  barunya!  Semoga  bisa membawa perubahan positif bagi partai dan masyarakat. #KaesangPangarep #PSI
Positif
2 Setelah @kaesangb diresmikan menjadi ketum, apakah pandanganmu terhadap @psi_id menjadi berubah?   Saksikan #MetroTVKontroversi Kaesang Ketum PSI, Sinyal Dukungan Jokowi di link https://t.co/ZzwozVNmNO  #Kaesang #KetumPSI #Pemilu2024 #Jokowi https://t.co/FLZbtBE7iA
Netral
3 Tempuh  Cara  Instan,  Kiprah  Politik  Kaesang  di  PSI  Tak  Patut  Dibanggakan https://t.co/DGXZ0j62E0 Negatif
Tabel 2 menunjukkan contoh hasil crawling data yang telah dilabeli Positif, Netral dan Negatif, dan data ini akan digunakan untuk tahap preprocessing.

## 3.2 Text Preprocessing
Tahapan ini adalah membersihkan teks pada dataset tweet agar siap untuk tahapan berikutnya. Tahapan ini melibatkan serangkaian  proses  dalam  preprocessing  teks  seperti  menghapus  URL,  mengurangi  spasi  yang  berlebihan, menghilangkan hashtag, dan menghapus username. Setelah langkah pembersihan data selesai, langkah selanjutnya melibatkan kombinasi fitur preprocessing lainnya. Kombinasi fitur ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi model machine learning. Beberapa fitur preprocessing yang dikombinasikan termasuk case folding, tokenizing, normalisasi, stopword dan stemming. Hasil pembersihan dan kombinasi fitur ini dapat dilihat dalam Tabel 3, yang menunjukkan hasil dari proses text preprocessing.
Tabel 3. Hasil proses text preprocessing No Proses Sebelum Proses Setelah proses 1 Cleaning Tempuh  Cara  Instan,  Kiprah  Politik Kaesang  di  PSI  Tak  Patut  Dibanggakan https://t.co/DGXZ0j62E0 Tempuh Cara Instan Kiprah Politik Kaesang di PSI Tak Patut Dibanggakan 2 Case Folding Tempuh  Cara  Instan  Kiprah  Politik Kaesang di PSI Tak Patut Dibanggakan tempuh cara instan kiprah politik kaesang di psi tak patut dibanggakan 3 Tokenizing tempuh cara instan kiprah politik kaesang di psi tak patut dibanggakan 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'di', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 4 Normalisasi 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'di', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'di', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 5 Stopword 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'di', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', ' ', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 6 Stemming 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'psi', 'tak', 'patut', 'dibanggakan' 'tempuh',  'cara',  'instan',  'kiprah',  'politik', 'kaesang', 'psi', 'tak', 'patut', 'bangga'

## 3.3 Eksperimen Setup
Eksperimen dilakukan dengan tujuan untuk menemukan model SVM yang optimal, yang mampu memberikan kinerja terbaiknya.  Pada  langkah  ini,  beberapa  eksperimen  akan  dilakukan  untuk  mengevaluasi  dampak  dari  penerapan beberapa  langkah  preprocessing  teks,  termasuk  Stemming,  Stopword  dan  Normalisasi.  Komposisi  dari  langkah- langkah preprocessing ini dijelaskan dalam Tabel 4 pada Pengaturan Eksperimen berikut ini:
Tabel 4. Eksperimen setup ID Eksperimen Stemming Stopword Normalisasi C1 ✓   C2 ✓ ✓  C3 ✓ ✓ ✓

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
C4 ✓  ✓ C5  ✓ ✓ C6    C7  ✓  C8   ✓
Pada  Tabel  4  Experiment  Setup,  terlihat  bahwa  beberapa  proses preprocessing diterapkan  atau  tidak diterapkan. Simbol centang menunjukkan bahwa tahap tersebut  diterapkan, sedangkan simbol  silang menunjukkan bahwa tahap tersebut tidak diterapkan dalam proses text preprocessing .

## 3.4 Fasttext
FastText  merupakan  teknik  yang  mengubah  kalimat  atau  kata  menjadi  representasi  vektor.  Pada  penelitian  ini, FastText  dikembangkan menggunakan data  training, data validasi, dan data testing  yang sudah digabungkan untuk membentuk kamus vektor. Kamus ini kemudian digunakan untuk mengubah teks pada data training, data validasi, dan data testing menjadi vector[25]. Model ini akan mengonversi kata-kata menjadi vektor dengan ukuran 156 (atau dapat disesuaikan  untuk  mendapatkan  model  bahasa  yang  optimal)  menggunakan  library Gensim .  Proses  vektorisasi  ini dibuat dengan menghitung vektor rata-rata berdasarkan kamus vektor untuk setiap kalimat dalam tweet. Berikut adalah ilustrasi proses vektorisasi:
Kamus Word embedding Fasttext: Kamus Vektor = ([[ 0.438479, -0.46834898, 1.4218011, ..., 0.6965722, -0.5345813, -0.5395061], [ 0.85484344, -0.59769094, 0.93916786, ..., -0.04030814, -0.29467, -0.30573305], [ 0.79240763, -0.5449833, 0.64742, ..., 0.70243037, -0.7618173, 0.3696998] [-0.1555549, 0.10468524, 0.09937996, ..., 0.05855399, -0.5391045, 0.22547351], [ 0.8579736, -0.31976995, 1.2195628, ..., 0.52612656, -0.34690166, -0.31667775], dtype=float32) Kaesang = [ 0.86888105, -0.23392287, 1.0854172, ………, -0.42973515, -0.09607766] Pangarep = [-0.01836814, 1.1790547,   1.1848485, ………, -0.06350424, 0.52726656] Ketua = [-0.7761011, 1.1449217, -2.3063064, ………, -0.5181054, -0.2949075] PSI = [ 2.2331824e+00, -4.3644783e-01, 2.5847821e+00, ………, 3.4683180e-01]
Kaesang pangarep ketua PSI = [ 2.58471698e-01, 2.86699355e-01, 2.29706049e-01, ………, 2.19789088e-01]

## 3.5 Parameter Tuning
Pada  eksperimen  sesuai  dengan  Tabel  4,  dilakukan  pencarian  text  preprocessing  optimal  untuk  SVM.  Banyak penelitian telah mengadopsi pendekatan penyetelan parameter untuk parameter C dan gamma , serta jenis kernel SVM yang digunakan untuk klasifikasi. Dalam penelitian ini, kernel yang digunakan adalah RBF, sebagaimana disarankan oleh penelitian terdahulu mengenai klasifikasi sentimen[14], yang menunjukkan bahwa kernel RBF memberikan hasil terbaik dalam klasifikasi. Oleh karena itu, parameter yang akan ditelusuri dalam penelitian ini adalah C = [1, 10, 100, 1000] dan gamma = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001], yang akan disesuaikan menggunakan metode grid search[26]. Hasil dari  pencarian  model  optimal  melalui  proses  seleksi  fitur  dan  penyetelan  parameter,  yang  dilakukan  dengan menggunakan  10-fold  Cross Validation, dapat  ditemukan secara lengkap dalam Tabel  5. Parameter C dan Gamma yang terbaik diambil dari setiap skema eksperimen.
Tabel 5. Parameter tuning Grid Search 10-fold Cross Validation
ID Eksperimen C Gamma Data Training Data Validasi Accuracy (%) F1-Score (%) Accuracy (%) F1-Score (%) C1 100 0.001 95.42 95.43 51.67 51.06 C2 1 0.01 77.50 77.74 56.67 56.75 C3 1 0.01 77.08 77.19 56.67 56.56 C4 10 0.001 76.25 76.37 63.33 63.95 C5 10 0.1 99.17 99.17 51.67 50.74 C6 1 0.01 82.50 82.51 56.67 57.14 C7 1 0.01 78.75 78.83 51.67 52.24 C8 1 0.01 82.08 82.19 60.00 60.66
Pada Tabel 5 dapat dilihat bahwa memilih nilai parameter yang tepat untuk C dan gamma sangat penting untuk mendapatkan model yang baik. Nilai yang terlalu tinggi  untuk  C dan gamma cenderung menyebabkan overfitting, sementara  nilai  yang  terlalu  rendah  dapat  menyebabkan  underfitting.  Eksperimen  tertentu  menunjukkan keseimbangan yang lebih baik antara performa data pelatihan dan validasi yang diinginkan pada model yang baik.

## 3.6 Eksperimen Penambahan Dataset Ekternal
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  penambahan  dataset  eksternal  untuk  memperluas  dataset  pelatihan  yang  awalnya terbatas.  Penambahan  dataset  eksternal  tersebut  bertujuan  untuk  meningkatkan  representasi  data  pada  dataset

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 216−225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5340
pelatihan.  Dengan  demikian,  diharapkan  dapat  meningkatkan  kinerja  model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen dengan  dataset  pelatihan  yang  lebih  beragam.  Data  train  Kaesang  yang  awalnya  berjumlah  240  setelah  dilakukan pembagian  80%  dengan  data  validasi  akan  ditambahakan  dengan  dataset  Covid  yang  diambil  dengan  beberapa percobaan  dengan  menambahkan  untuk  setiap  label  (Negatif,  Positif,  Netral)  sebanyak  100,  200,  dan  300  tweet masing-masing. Selain itu, hanya tweet yang memiliki minimal 8 kata yang dipilih untuk memastikan kualitas data yang digunakan. Pada tahap ini, parameter C dan gamma yang digunakan mengacu pada hasil optimal yang diperoleh dari eksperimen pada tabel 5 sebelumnya. Berikut adalah tabel hasil eksperimen penambahan dataset eksternal dengan jumlah data yang ditambahkan untuk setiap kelas dan hasi F1 Score data Validasi yang dihasilkan:
Tabel 6. Penambahan jumlah dataset ekternal ID Ekperimen Penambahan data Tiap Kelas Jumlah Penambahan F1-Score (%) Negatif Positif Netral C1 100 100 100 300 57.24 200 200 200 600 56.67 300 300 300 900 60.02 C2 100 100 100 300 64.35 200 200 200 600 65.87 300 300 300 900 69.52 C3 100 100 100 300 62.60 200 200 200 600 62.60 300 300 300 900 67.99 C4 100 100 100 300 57.96 200 200 200 600 52.36 300 300 300 900 59.83 C5 100 100 100 300 57.56 200 200 200 600 59.95 300 300 300 900 64.99 C6 100 100 100 300 61.47 200 200 200 600 64.56 300 300 300 900 60.74 C7 100 100 100 300 61.83 200 200 200 600 62.70 300 300 300 900 66.15 C8 100 100 100 300 55.31 200 200 200 600 57.43 300 300 300 900 49.55 C2 (Train Covid) 100 100 100 300 34.05 200 200 200 600 45.81 300 300 300 900 50.22 873 463 6.664 8.000 16.03
Dengan penambahan dataset eksternal, terjadi peningkatan pada nilai F1-Score, Pada Tabel 6 terlihat bahwa terdapat tiga nilai F1-Score tertinggi. Pada ID eksperimen C2 dengan penambahan 900 data Covid, mendapatkan nilai F1-Score data validasi 69.52 %. Pada ID eksperimen C3 dengan dataset yang sama, mendapatkan nilai F1-Score data validasi  adalah  67.99 %. Terakhir  pada ID eksperimen C7 dengan  dataset  yang sama,  mendapatkan nilai  F1-Score data validasi adalah 66.15 %. Oleh karena itu, model yang paling optimal adalah model ID eksperimen C2, C3 dan C7 dengan masing-masing penambahan dataset covid 900.
Selain itu, dilakukan percobaan dengan pada ID ekperimen C2 dengan hanya menggunakan dataset covid tanpa menggunakan dataset train Kaesang, Dalam eksperimen ini, data yang ditambahkan terdiri dari 873 data negatif, 463 data positif, dan 6.664 data netral, dengan total 8.000 data covid. Hasilnya menunjukkan bahwa meskipun terdapat penambahan data dalam jumlah besar, nilai F1-Score yang diperoleh adalah 16.03%, jauh lebih rendah dibandingkan eksperimen  sebelumnya,  dengan  penambahan  900  data  yang  mencapai  50.22%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penambahan data dalam jumlah besar tidak selalu memberikan peningkatan performa yang diharapkan dan kualitas data atau distribusi kelas yang mempengaruhi hasil akhir.

## 3.7 Pengujian Menggunakan Data Uji
Model  optimal  diterapkan  pada  data  uji  yang  belum  pernah  digunakan  selama  proses  pelatihan  klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Prediksi kelas positif, negatif, dan netral pada data uji yang berisi 924 tweet tersebut ditampilkan dalam bentuk tabel 7 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Tabel 7. Evaluasi terhadap data uji
ID Eksperimen Run F1-Score (%)  Accuracy (%)  Precision (%)  Recall (%) C7 Run1 47.19 53.09 53.25 60.33 C2 Run2 53.59 62.73 53.01 59.62 C3 Run3 50.46 60.46 51.37 55.99
Pada tabel 7 menunjukkan hasil eksperimen bahwa Run2 (C2) memberikan performa terbaik dengan F1-Score sebesar 53.59%, akurasi  62.73%, precision  53.01%, dan recall 59.62%, mengindikasikan bahwa kombinasi  dataset Kaesang dan Covid (900) pada Run2 memiliki keseimbangan yang baik antara precision dan recall. Sebaliknya, Run1 (C7)  memiliki  F1-Score  terendah  sebesar  47.19%  dan  akurasi  53.09%,  namun  memiliki  recall  tertinggi  sebesar 60.33%,  menunjukkan  bahwa  model  pada  Run1  lebih  baik  dalam  menangkap  semua  instance  yang  relevan  tetapi kurang presisi. Run3 (C3) berada di tengah-tengah dengan F1-Score 50.46% dan akurasi 60.46%, serta precision dan recall  yang  seimbang.  Dengan  demikian,  Run2  (C2)  adalah  yang  paling  optimal  dalam  hal  keseimbangan  antara precision dan recall, menghasilkan F1-Score dan akurasi tertinggi di antara ketiga eksperimen.

## 3.8 Perbandingan Pengujian
Ditinjau  dari  F1-score,  akurasi,  presisi,  dan  recall,  penerapan  SVM  dengan fitur  FastText  mendapatkan  nilai  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode-metode  sebelumnya.  Tabel  8  memperlihatkan  performa  dari  F1-score, akurasi, presisi, dan recall untuk penelitian sebelumnya serta hasil yang dicapai dalam penelitian ini.
Tabel 8. Perbandingan hasil pengujian Tim Run Metode F1-Score (%) Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Rank 1 Run2 SVM + Word2Vec 54.23 63.81 53.72 59.70 Organizer Run2 SVM + TF - IDF 51.28 61.21 52.89 57.22 Admin Run1 Baseline 40.38 45.45 49.53 48.80 Penelitian ini Run2 SVM + Fasttext 53.59 62.73 53.01 59.62

## 3.9 Visualisasi Perbandingan Pengujian
Gambar 3. Visualisasi Perbandingan Pengujian
Pada  Gambar  3  menampilkan  visualisasi  grafik  seluruh  pengujian  pada  penelitian  ini  yang  akan  dilakukan perbandingan  antara  beberapa  tim  pada  tugas  sehare  task  ini.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa metode  SVM  dengan Word2Vec  menghasilkan  kinerja  terbaik  dengan  F1-Score  sebesar  54.23%  pada  Rank1,  selanjutnya  diikuti  oleh penelitian ini pada Run2 dengan metode SVM + FastText yang mencapai F1-Score sebesar 53.59%. Metode SVM dengan  TF-IDF  memiliki  F1-Score  sebesar  51.28%  yang  digunakan  oleh  Organizer,  sementara  baseline  yang digunakan oleh Admin memiliki F1-Score sebesar 40.38%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan klasifikasi sentimen masyarakat terhadap Kaesang Pangarep yang menjadi ketua umum PSI di Twitter menggunakan metode SVM. Dataset yang digunakan diperoleh dari Twitter melalui teknik crawling. Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
pertama adalah tweet tentang sentimen terhadap Kaesang yang menjadi ketua PSI (Data Kaesang), terdiri dari sekitar 1.224 tweet yang diberi label positif, negatif, dan netral. Data Kaesang dibagi menjadi data Train sebanyak 300 tweet dan data Test  sebanyak  924 tweet. Pembagian ini dilakukan untuk  keperluan pelatihan dan pengujian. Data kedua adalah tweet tentang sentimen terhadap program vaksin Covid-19 (Data Covid), yang terdiri dari 8000 tweet dengan label positif, negatif, dan netral, dikumpulkan oleh penelitian lain. Karena jumlah data Train Kaesang sangat sedikit, beberapa tweet dari Data Covid digunakan untuk memperluas data Train Kaesang. Metode SVM dengan fitur word embedding FastText pada kernel RBF digunakan, dan grid search diimplementasikan untuk mencari parameter C dan gamma terbaik dengan 10-fold cross validation. Penambahan dataset eksternal menunjukkan peningkatan pada nilai F1-Score. Tiga nilai F1-Score tertinggi  diperoleh pada eksperimen dengan ID C2 (69.52%), C3 (67.99%), dan C7 (66.15%) pada data validasi. Ketiga model tersebut diuji pada data uji, menghasilkan F1-Score masing-masing sebesar 53.59%,  50.46%,  dan  47.19%  untuk  ID  eksperimen  C2,  C3,  dan  C7  secara  berurutan.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan bahwa penambahan dataset eksternal cukup efektif dalam meningkatkan nilai F1-Score, menunjukkan bahwa SVM dengan kernel RBF sangat efektif dalam mengklasifikasikan sentimen tweet terkait Kaesang Pangarep sebagai Ketum PSI di Twitter.

## REFERENCES
[1] “Tentang PSI - Partai Solidaritas Indonesia.” Accessed: Apr. 09, 2024. [Online]. Available: https://psi.id/tentang-psi/
[2] N. Muhamad, “Kaesang Jadi Ketum PSI, Hal Baik atau Dinasti Politik? Ini Menurut Publik,” databoks.com. Accessed: Apr. 05, 2024. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/10/20/kaesang-jadi-ketum-psi-hal-baik-atau- dinasti-politik-ini-menurut-publik
[3] A.  N.  Yahya,  “Pro  dan  Kontra  Kaesang  Pangarep  Jadi  Ketum  PSI,”  Kompas.com.  Accessed:  Apr.  05,  2024.  [Online]. Available: https://nasional.kompas.com/read/2023/09/26/16000031/pro-dan-kontra-kaesang-pangarep-jadi-ketum-psi
[4] S.  A.  Mukti  M  Kusairi,  “SVM  Method  with  FastText  Representation  Feature  for  Classification  of  Twitter  Sentiments Regarding  the  Covid-19  Vaccination  Program,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  2022,  doi: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v13i2.11531.
[5] M.  Sahbuddin  and  S.  Agustian,  “Support  Vector  Machine  Method  with  Word2vec  for  Covid-19  Vaccine  Sentiment Classification on Twitter,” JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING, vol. 6, no. 1, pp. 288–297, Jul. 2022, doi: 10.31289/jite.v6i1.7534.
[6] A. M. Rahat, A. Kahir, and A. K. M. Masum, “Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithm based on Sentiment Analysis Using Review Dataset,” 2019.
[7] M. D. H. Jasy, S. Al Hasan, M. I. K. Sagor, A. Noman, and J. M. Ji, “A Performance Evaluation of Sentiment Classification Applying  SVM,  KNN,  and  Naive  Bayes,”  in  Proceedings  -  2021  International  Conference  on  Computing,  Networking, Telecommunications  and  Engineering  Sciences  Applications,  CoNTESA  2021,  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers Inc., 2021, pp. 56–60. doi: 10.1109/CoNTESA52813.2021.9657115.
[8] A.  Damayunita,  R.  S.  Fuadi,  and  C.  Juliane,  “Comparative  Analysis of Naive  Bayes,  K-Nearest Neighbors  (KNN),  and Support Vector Machine (SVM) Algorithms for Classification of Heart Disease Patients,” Jurnal Online Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 219–225, Dec. 2022, doi: 10.15575/join.v7i2.919.
[9] K. Munawaroh, “Performance Comparison of SVM, Naïve Bayes, and KNN Algorithms for Analysis of Public Opinion Sentiment Against COVID-19 Vaccination on Twitter,” Journal of Advances in Information Systems and Technology, vol. 4, no. 2, 2022
[10]  R.  Yunita  and  M.  Kamayani,  “Perbandingan  Algoritma  SVM  Dan  Naïve  Bayes  Pada  Analisis  Sentimen  Kebijakan Penghapusan Kewajiban Skripsi,” Indonesian Journal of Computer Science, 2023.
[11]  A.  Nurdin,  B.  Anggo,  S.  Aji,  A.  Bustamin,  and  Z.  Abidin,  “PERBANDINGAN  KINERJA  WORD  EMBEDDING WORD2VEC, GLOVE, DAN FASTTEXT PADA KLASIFIKASI TEKS,” Jurnal TEKNOKOMPAK, vol. 14, no. 2, p. 74, 2020.
[12]  S.  Agustian,  R.  Abdillah,  and  M.  Irfansyah,  “Arah  baru  penelitian  klasifikasi  teks:  Memaksimalkan  Kinerja  Klasifikasi Sentimen dari Data Terbatas,” MALCOM (Indonesia Jurnal of Machine Learning and Computer), vol. 4, no. 3, Jul. 2024.
[13]  M. Ihsan, Benny Sukma Negara, and Surya Agustian, “LSTM (Long Short Term Memory) for Sentiment COVID-19 Vaccine Classification on Twitter,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 13, no. 1, pp. 79–89, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9950.
[14]  M.  Sahbuddin  and  S.  Agustian,  “Support  Vector  Machine  Method  with  Word2vec  for  Covid-19  Vaccine  Sentiment Classification on Twitter,” JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING, vol. 6, no. 1, pp. 288–297, Jul. 2022, doi: 10.31289/jite.v6i1.7534.
[15]  Ash Shiddicky and Surya Agustian, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Vaksinasi Covid-19 pada Media Sosial  Twitter  menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and  Information Technology), vol. 3, no. 2, pp. 99–106, Aug. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3836.
[16]  P.  Bojanowski,  E.  Grave,  A.  Joulin,  and  T.  Mikolov,  “Enriching  Word  Vectors  with  Subword  Information,”  Jul.  2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1607.04606
[17]  M.  D.  Rhman,  A.  Djunaidy,  and  F.  Mahananto,  “Penerapan  Weighted  Word  Embedding    pada  Pengklasifikasian  Teks Berbasis Recurrent  Neural Network untuk Layanan Pengaduan  Perusahaan Transportasi,” 2021.
[18]  E. Bartz, T. Bartz-Beielstein, M. Zaefferer, and O. Mersmann, “Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R A Practical Guide.” 2023
[19]  M. Fajri and A. Primajaya, “Komparasi Teknik Hyperparameter Optimization pada SVM untuk Permasalahan Klasifikasi dengan Menggunakan Grid Search dan Random Search,” 2023. [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
[20]  A. Toha, P. Purwono, and W. Gata, “Model Prediksi Kualitas Udara dengan Support Vector Machines dengan Optimasi Hyperparameter  GridSearch  CV,”  Buletin  Ilmiah  Sarjana  Teknik  Elektro,  vol.  4,  no.  1,  pp.  12–21,  May  2022,  doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[21]  A.  A.  Soebroto,  “Buku  Ajar  AI,  Machine  Learning  &  Deep  Learning,”  2019.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/348003841
[22]  F.  Putrawansyah,  “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  Terhadap  Klasifikasi  Jenis  Jambu  Biji,”  JIKO  (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 8, no. 1, p. 193, Feb. 2024, doi: 10.26798/jiko.v8i1.988.
[23]  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.
[24]  B.  Darma  Darma  Setiawan  and  Y.  Arum  Sari,  “Klasifikasi  Pola  Sidik  Bibir  Untuk  Menentukan  Jenis  Kelamin  Manusia Dengan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  Dan  Support  Vector  Machine,”  2019.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[25]  M.  Mustasaruddin,  E.  Budianita,  M.  Fikry,  and  F.  Yanto,  “Klasifikasi  Sentiment  Review  Aplikasi  MyPertamina Menggunakan Word Embedding FastText dan SVM (Support Vector Machine),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 3, p. 526, Mar. 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5695.
[26]  S. Azhar, M. Fikry, S. Agustian, and I. Afrianty, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 3, pp. 1660–1667, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1537.