## PREDIKSI TINGKAT KEPERCAYAAN MASYARAKAT TERHADAP PILPRES 2024 MENGGUNAKAN TF-IDF DAN BOW MENGGUNAKAN METODE SVM
Eka Rifut Nur Mustaqim 1 , Usman Pagalay 2 , Cahyo Crysdian 3 1,2,3 Jurusan Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Malik Maulana Ibrahim, Malang
email: 1 200605210020@student.uin-malang.ac.id,
2 usman@mat.uin-malang.ac.id, 3 cahyo@ti.uin-malang.ac.id
ABSTRAK Kata kunci: Big  Data,  Prediksi,  TF- IDF, BOW, SVM Dalam  era  modern  ini,  dunia  maya  telah  menjadi  salah  satu  aspek  yang  tak terpisahkan  dari  kehidupan  sehari-hari  kita.  Dunia  maya,  atau  internet,  adalah hasil  dari  kemajuan  teknologi  informasi  yang  telah  merevolusi  dunia  selama beberapa dekade terakhir. Namun, lebih dari sekadar teknologi, ini telah menjadi sebuah  ekosistem  yang  hidup,  dihuni  oleh  miliaran  orang  yang  terhubung,
menciptakan dan mengonsumsi informasiPrediksi pada pemanfaatan big data ini dengan  cara  kerja  mencari  dan  mengolah  data  dari  segala  bentuk  ekspresi  atau keadaan  yang  sedang  atau  telah  dialami  seseorang  user  yang  diluangkan  dalam bentuk  teks  kedalam  media  sosial,  Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.Berdasarkan pada permasalahan yang telah  dibahas  beberapa  teknik  yang  paling  umum  dan  sering  digunakan  dalam feature  extraction  TF-IDF  dan  BOW,  dikarenakan  kedua  teknik  tersebut  sangat bersaing serta berperan baik dan sama-sama digunakan untuk merepresentasikan numerik dari data teks serta memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing. Pada  penelitian  kali  ini  akan  membandingkan  kedua  metode  tersebut  yan dipadukan  dengan  menggunakan  metode  SVM,  untuk  model  penelitian  TF-IDF dengan  menggunakan  metode  SVM  mendapatkan  hasil  Accurasi  sebesar  85%, hasil nilai precission sebesar 84%, hasil Recall sebesar 83% dan untuk hasil F1-
Score  sebesar  83%,  sedangkan  penelitian  menggunakan  teknik  BOW  dengan metode  SVM  mendapatkan  hasil  Accurasi  sebesar  84%,  hasil  nilai  precission sebesar 79%, hasil Recall sebesar 89% dan untuk hasil F1-Score sebesar 83%. ABSTRACT Keywords: Big  Data,  Prediction, TF-IDF, BOW, SVM In this modern era, the cyber world has become an inseparable aspect of our everyday lives. The virtual world, or the Internet, is the result of the advances of information  technology  that  have  revolutionized  the  world  over  the  last  few decades.  Predicting  the  use  of  this  big  data  by  the  way  it  works  to  find  and process  data  of  all  forms  of  expression  or  situation  that  is  or  has  been experienced by a user that is carried out in the form of text into social media, Predictions do not have to give an exact answer to what is going to happen, but rather try to find answers as close as possible to what will happen. In this study we will compare the two methods combined using the SVM method, for the TF- IDF  research  model  using  the  SWM  method  obtained  the  accuracy  result  of 85%,  the  recall  result  of  83%  and  for  the  F1-Score  result  of  83%,  while  the research  using  the  BOW  technique  with  SVM  procedure  obtain  the  accurate result of 84%, the precission result of 79%, the Recall result is 89% and for F1- score result is 83%.

## PENDAHULUAN
Dalam era modern ini, dunia maya telah menjadi salah satu aspek yang tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari kita. Dunia maya, atau internet, adalah hasil dari kemajuan teknologi informasi  yang  telah  merevolusi  dunia  selama  beberapa  dekade  terakhir.  Namun,  lebih  dari sekadar  teknologi,  ini  telah  menjadi  sebuah  ekosistem  yang  hidup,  dihuni  oleh  miliaran  orang yang terhubung, menciptakan dan mengonsumsi informasi, dan menciptakan budaya digital yang unik. Pengaruh paling pesat dan kita biasa rasakan sekarang ini adalah dalam sektor media sosial, media  sosial  telah  mengubah  cara  kita  berinteraksi,  berbagi  informasi,  dan  berkomunikasi dengan  dunia  di  sekitar  kita,  bertukar  informasi  bahkan  sebagai  tempat  untuk  bercerita  dan meluapkan  apa  yang  sedang dirasakannya.  Dengan  adanya  sumber  big  data  tersebut  banyak penelitian-penelitian  yang  memanfaatkan  data  untuk  diproses  dan  menghasilkan  sesuatu  yang lebih bermanfaat lagi, salah satunya dengan memanfaatkan machine learning untuk mengolahnya dengan hasil analisis sentimen.
Prediksi pada pemanfaatan big data ini dengan cara kerja mencari dan mengolah data dari segala  bentuk  ekspresi  atau  keadaan  yang  sedang  atau  telah  dialami  seseorang  user  yang diluangkan dalam bentuk teks kedalam media sosial. Kemudian penelitian menurut Mohammad. Menurut  [1]  salah  satu  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia saat  ini  adalah  media  sosial  twitter  dengan  jumlah  persentase  56%  setelah  youtube,  whatapp, faceebook  dan  Instagram.  Kemudian  untuk  penelitian  analisis  sentimen  dengan  data  yang bersumber  dari  aplikasi  media  social  twitter  juga  sedang  ramai  dilakukan  dan  sudah  benyak diimplementasikan  khususnya  di  Indonesia  [2][3][4][5],  prediksi  adalah  suatu  proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil, Prediksi tidak harus memberikan jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.
Berdasarkan pada permasalahan yang telah dibahas beberapa teknik yang paling umum dan sering digunakan dalam feature extraction yaitu TF-IDF dan BOW, dikarenakan kedua teknik tersebut sangat bersaing serta berperan baik dan sama-sama digunakan untuk merepresentasikan numerik dari data teks serta memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing. Pada penelitian kali ini akan membandingkan kedua metode tersebut yan dipadukan dengan menggunakan metode SVM (Support Vector Machine) dengan tujuan untuk mendapatkan kinerja machine learning yang optimal dalam mengolah data teks utuk analisis sentiment dengan data bersumber dari media social twitter pada studi kasus pemilihan presiden 2024.

## METODE
Pada  penelitian  analisis  sentimen  menggunakan  machine  learning  ini  mempunyai rancangan atau alur dari beberapa tahapan yaitu mulai dari tahapan pengumpulan data, pelabelan data,  preprocessing  data,  feature  extraction  data,  klasifikasi  data,  evaluasi  dan  pengujian  data, perbandingan hasil pengujian dan kesimpulan.
Gambar 1. Alur penelitian
Dari diagram alir diatas menunjukan beberapa langkah untuk melakukan proses analisis sentiment menggunakan machine learning dengan penjelasan berikut:

## A. Preparation
Dalam fase ini adalah proses pengumpulan data mentah dari twitter yang diolah menjadi data siap di proses oleh mesin dengan beberapa tahap yang harus dilalui:

## 1. Crawling
Proses  penambangan  data  atau  pengambilan  data  yang  bersumber  dati  aplikasi  social  media bernama  twitter  yang  dilakukan  dengan  bantuan  google  colab  dari  penggunaan  bahasa pemrograman python, data yang diambil berupa teks dari unggahan tweet para pengguna dengan mengelompokan  berdasarkan  topik  yang  akan  diangkat  yaitu  Pemilihan  Presiden  2024  yang dikelompokkan berdasarkan Hastag (#pilpres2024) dengan data berjumlah 300 tweet.
2. Labelling
Proses labeling ini merupakan suatu pelabelan data yang sudah didapatkan dari aplikasi twitter dengan  data  berjumlah  300  tweet,  pada  fase  ini  dilakukan  secara  manual  oleh  orang  yang berkompeten bidang tim survei pemilu. Pelabelan ini menggunakan dua kategori saja yaitu jika komentar tweet pada satu kalimat mengandung makna atau konotasi yang jelek maka akan diberi label negatif, begitupun sebaliknya jika makna yang baik akan diberi label positif.

## 3. Cleaning
Proses  pembersihan  data  dari  segala  bentuk  karakter  pada  kata  yang  tidak  berguna  dan  tidak memiliki  manfaat  untuk  menghasilkan  sentimen  maka  akan  dibuang  dan  dibersihkan  Langkah pada fase ini yaitu case folding atau menyetarakan menjadi huruf kecil, remove punctuation atau penghilangan url, karakter, angka dll pada setiap kalimat, stopword removal atau penghilangan kata hubung seperti di, ke, yang dll dan terakhir adalah stemming yaitu proses menghilangkan kata imbuhan seperti “memakan” jadi “makan”.

## 4. Data checking
Proses persiapan data terakhir adalah data checking yaitu pengecekan data setelah melalui tahap labeling  dan  cleaning  dengan  tujuan  tidak  terdapat  data  kosong  atau  blank  data,  tidak  terdapat duplicate data atau data yang ganda serta imbalance data yaitu jumlah data yang seimbang antara kedua label positif maupun negatif.
𝑡,𝑑 𝑑

## B. Feature Extraction
Dalam fase ini adalah proses pengekstrakan kata menjadi sebuah angka berupa vektor, dikarenakan komputer hanya dapat mengenali dan memproses angka bukan sebuah kata dengan catatan masih mempunyai arti dari kata terbut.

## 1. TF-IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency )
Merupakan  proses  perhitungan  atau  pengekstrakan  kata  menjadi  sebuah  angka  berbentuk vektor yang digunakan untuk menentukan bobot dari sebuah kata dalam sebuah dokumen atau korpus.  Bobot  ini  berguna  untuk  menentukan  seberapa  penting  kata  tersebut  dalam  sebuah dokumen [12]. Pada dasarnya untuk perhitungan atau rumus TF-IDF terbagi menjadi dua yaitu TF ( Term  Frequency )  dan  IDF  ( Inverse  Document  Frequency )  dengan  rumus  dan  cara  kerja  yang berbeda dan akan digabungkan di akhir perhitungan antara TF dan IDF sebagai berikut:
a. TF ( Term Frequency )
Dengan  cara  kerja  menghitung  frekuensi  jumlah  kemunculan  kata  pada  sebuah  dokumen. Dalam setiap dokumen memiliki panajang yang berbeda-beda maka nilai TF akan dibagi dengan panjang dokumen:
𝑡𝑓  =
𝑛 𝑡,𝑑 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟  𝑜0  𝑡𝑒𝑟𝑚  1𝑛  𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡) (1)
Keterangan
Tf = frekuensi kemunculan kata pada sebuah dokumen
b. IDF ( Inverse Document Frequency )
Setelah berhasil menghitung nilai TF kita akan menghitung nilai IDF yang merupakan nilai untuk mengukur seberapa penting sebuah kata, dengan beracuan semakin kecil nilai IDF maka akan dianggap semakin tidak penting kata tersebut, begitupun sebaliknya:
𝑖𝑑𝑓  = 𝑙𝑜𝑔
𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟  𝑜0  𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜0 𝑡𝑒𝑟𝑚 1𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡) (2) Keterangan
Idf = mengukur penting/tidak sebuah kata dalam dokumen
c. TF-IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency )
Setelah mendapatkan nilai TF dan IDF selanjutnya akan menghitung nilai TF-IDF dengan mengalikannya:
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 X 𝑖𝑑𝑓 𝑑 (3)
Keterangan

## TF-IFD = hasil penggabungan antara TF dan IDF

## 2. BOW ( Bag Of Word )
Metode ini adalah salah satu metode yang cukup sederhana dalam memproses suatu data teks yang  diubah  menjadi  angka  berbentuk  vektor  agar  dapat  diproses  dan  diolah  oleh  komputer. Metode ini sejatinya hanya menghitung jumlah frekuensi keunculan kata pada seluruh dokumen yang di proses [13].
a. Langkah pertama membuat sekumpulan kata atau vocabulary dari seluruh dokumen yang akan di proses
b. Dari setiap dokumen, akan dihitung frekuensi kemunculan setiap kata dari dokumen tersebut
c. Masukan hasil perhitu8ngan frekuensi kata untuk setiap dokumen dalam sebuah vektor.
d. Vector tersebut merepresentasikan dokumen BOW
Dalam notasi matematis BOW dapat direpresentasikan jika d adalah sebuah dokumen dan v adalah  sekumpulan  kata  atau vocabulary dari  keseluruhan  dokumen  yang  akan direpresentasikansebagai berikut:
BoW(d) = [count(w1,d), count(w2,d… count(wn,d)] (4)
Dimana count(wi,d) merupakan jumlah kemunculan katawi dalam dokumen d. sedang n adalah jumlah kata dalam V.

## B. Algoritma SVM ( Support Vector Machine )
Merupakan metode pembelajaran yang digunakan mesin untuk proses klasifikasi dan regresi, dengan cara kerja memisahkan dua kelas dengan memaksimalkan margin atau juga disebut jarak antar kelas dengan persamaan atau rumus dasar dari metode SVM adalah sebagai berikut [14].
y = f(x) = sign(w* x+b)  ( c=1 g=1 karnel=linear ) (5)
Dimana x adalah vektor atau vitur dari sebuah data, w adalah vektor bobot yang mengatur arah dan jarak garis atau hyperplane, b adalah bias, sedangkan y adalah label kelas prediksi (-1 atau +1), dan sign adalah fungsi dari signum yang menghasilkan -1 tau +1 tergantung kepada apakah f(x) > 0 atau f(x) < 0.

## C. Validation
Langkah  terahir  pada  proses  klasifikasi  dalam  memprediksi  data  menggunakan  teks  dari twitter ini adalah validation , untuk menguji dan mengukur keberhasilan dari teknik dan metode yang telah diterapkan. Pada pengukuran evaluasi model ini menggunakan teknik confusion matrix yang  menggunakan  acuan accuracy,  precission,  recall dan f1-Score dengan  ketetapan  table berikut.[15]
Prediksi Tingkat Kepercayaan Masyarakat Terhadap Pilpres 2024 Menggunakan Tf-Idf dan Bow Menggunakan Metode SVM
Tabel I. confusion matrix
TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
Keterangan:
a. TP yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi benar b. TN yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi benar c. FN yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi salah d. FP yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi salah
Accuracy (A) prediksi benar dari true positif dan true negatif.
𝐴 = (𝑇𝑃6𝑇𝑁) (𝑇𝑃6𝐹𝑃6𝐹𝑁6𝑇𝑁) = 100%
(6)
Precission (P) nilai true positif dari seluruh nilai positif .
𝑃 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃6𝐹𝑃) = 100%
(7)
Recall (R) persentase prediksi positif dengan true positif .
𝑅 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃6𝐹𝑁) = 100%
(8)
F1-Score (F) perbandingan rata-rata precission dan recall .
𝐹 = 2 x (R x P) ∶ (𝑅 + 𝑃) (9)

## D. Komparasi Metode
Dari penerapan Teknik TF-IDF dan menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) akan menghasilkan nilai-nilai yang ada pada confusion matrix dengan dibandingan dengan teknik BOW dengan menggunakan algoritma masih sama dengan sebelumnya yaitu algoritma Support Vector  Machine SVM,  tidak  hanya  dengan  membandingkan  nilai  ahir  saja  tetapi  pada kesimpulannya juga akan mendapatkan kekurangan dan kelebihan pada masing-masing komparasi metode yang telah dilakukan dengan dua jumlah penelitian.
Tabel II. Komparasi hasil perhitungan confusion matrix Metode Accuracy  Precission  Recall  F1-Score TF-IDF + SVM -% -% -% -% BOW + SVM -% -% -% -%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Persiapan Data
Proses mempersipkan data mulai dari penambangan data twitter hingga mengolahnya, agar siap untuk dilakukan pemrosesan menggunakan machine learning.

## 1. Crawling twitter
Penambangan  data  twitter  yang  telah  dilakukan  didapat  hasil  300  tweet  dengan pengelompokan hastag #pilpres2024 pada priode rentan waktu mulai 01 maret 2022 sampai dengan  28  desember  2023,  yang  berisikan  variabel  nama  akun account  name, isi  teks unggahan tweet dan waktu unggah date dengan hasil pada tabel berikut:
Tabel III. Hasil penambangan teks tweet No Account Name Tweet Date 1 @dedy_pram Pastilah, Prabowo Anies nggak punya prestasi...wkwkwk 03/01/2023 04:04 2 @kumparan @aniesbaswedan anies...BERBOHONG DAN NIPU TANPA RASA BERSALAH 03/01/2023 04:07 … … … … 300  @yuliaaanidiya  Paslon 02, Prabowo-Gibran: Jangan galau,pilih yang pasti! ” dekade08 ” 03/02/2023 04:30
2.       Labelling
Dari hasil penambangan data twitter yang telah dilakukan dengan jumlah data 300 tweet makan akan dilakukan pelabelan secara manual oleh orang yang berkompeten bidang hukum dengan hasil sebagai berikut:
Tabel IV. Hasil labelling teks tweet No Tweet L1 L2  L3  Keputusan 1 Pastilah, Prabowo Anies nggak punya prestasi...wkwkwk + - - Negat if 2 @aniesbaswedan anies...BERBOHONG DAN NIPU TANPA RASA BERSALAH - - - Negatif … … … …  … … 3 Paslon 02, Prabowo-Gibran: Jangan galau,pilih yang pasti! ” dekade08 ”
- + + Positif
Keterangan :
Pelabelan dilakukan oleh 3 orang dengan kode L1,L2 dan L3 dan keputusan label didapatkan jika jumlah label idak kurang dari 2.
3. Cleanning
Pada tahap ini data akan dilakukan proses pembersihan atau penyederhanaan kata mendaji baku, mulai dari case folding atau menyetarakan semua kata menjadi huruf kecil, remove punctuation atau  penghilangan  url,  karakter,  angka  dll  pada  setiap  kalimat, stopword  removal atau penghilangan  kata  hubung  dan stemming yaitu  proses  menghilangkan  kata imbuhan dengan hasil pada tabel berikut:
Tabel V. Hasil cleannig teks tweet No Tweet Cleanning 1 Pastilah, Prabowo Anies nggak punya prestasi...wkwkwk Pastilah Prabowo Anies nggak punya prestasi 2 @aniesbaswedan anies...BERBOHONG DAN NIPU TANPA RASA BERSALAH Anies berbohong dan nipu tanpa rasa bersalah
... ... ... 300 Paslon 02, Prabowo-Gibran: Jangan galau,pilih yang pasti! ” dekade08 ”

## Prabowo Gibran Jangan galau pilih yang pasti
4. Data Checking
Data yang sudah siap untuk diproses akan dilakukan pengecekan lagi terlebih dahulu, agar data benar-benar vailid. Pengecekan ini memiliki hasil yang baik dengan tidak ada data kosong dan duplikat serta jumlah antar kedua label positif dan negative yang seimbang, sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil pengecekan blank data dan duplicated data
Gambar 3. Hasil pengecekan imbalance data

## B. Feature Extraction
Proses  perubahan  dari  data  berbentuk  teks  menjadi  sebuah  vektor  berupa  angka  untuk dapat diproses oleh computer dengan python dan dibuktikan perhitungan manual.
1. TF-IDF ( Term Frequency- Inverse Document Frequency ) Perhitungan atau rumus TF-IDF terbagi menjadi dua yaitu TF ( Term Frequency ) dan IDF ( Inverse  Document  Frequency )  dengan  rumus  dan  cara  kerja  yang  berbeda  dan  akan digabungkan di akhir perhitungan antara TF dan IDF menjadi TF-IDF ( Term Frequency- Inverse Document Frequency ) sebagai berikut:
DATA UTAMA
Dokumen 1 (D1) Pasti tidak mempunyai prestasi Panjang Dokumen 4 Dokumen 2 (D2) Punya prestasi Panjang Dokumen 2 Dokumen 3 (D3) Elaktibilitas selalu menurun Panjang Dokumen 3 Total Dokumen 3
-  TF ( Term Frequency )

## Gambar 4. Sempel data perhitungan manual
Hasil perhitungan TF dengan menetapkan rumus yang sudah ada pada sub bab sebelumnya:
Token Frekuensi kemunculan kata df TF
D1 D2
D3 TF1 TF2 TF3 elaktibilitas 0 0 1 1 0 0 0,5 mempunyai 1 0 0 1 0,25 0 0 menurun 1 0 0 1 0,333333 0 0 pasti 1 0 0 1 0,333333 0 0 prestasi 1 1 0 2 0,333333 0,25 0 punya 0 1 0 1 0 0,25 0 selalu 0 0 1 1 0 0 0,25 tidak 1 0 0 1 0,5 0 0 Gambar 5. Hasil perhitungan Term Frequency
Keterangan:
D1,D2 dan D3 merupakan jumlah frekuensi kemunculan kata pada setiap dokumen dengan hasil df, sedangkan TF1,TF2 dan TF3 merupakan notasi untuk setiap riview TF
-  IDF ( Inverse Document Frequency )
Setelah berhasil menghitung nilai TF selanjutnya kita menghitung nilai IDF dari hasil nilai TF:
Token Frekuensi kemunculan kata df TF IDF
D1 D2
D3 TF1 TF2 TF3 elaktibilitas 0 0 1 1 0 0 0,5 0,477121 mempunyai 1 0 1 1 0,25 0 0 0,477121 menurun 1 0 0 1 0,333333 0 0 0,477121 pasti 1 0 0 1 0,333333 0 0 0,477121 prestasi 1 1 0 2 0,333333 0,25 0 0,176091 punya 0 1 0 1 0 0,25 0 0,477121 selalu 0 0 1 1 0 0 0,25 0,477121 tidak 1 0 0 1 0,5 0 0 0,477121
Gambar 6. Hasil perhitungan Inverse Document Frequency
Keterangan:
Nilai IDF adalah logaritma dari pembagian jumlah dokumen dengan nilai dari TF.

## - TF-IDF ( Term Frequency- Inverse Document Frequency )
Setelah kedua nilai TF dan IDF didapatkan kemudian akan digabungkan menjani nilai TF- IDF dengan menyusuk angka -angka dengan susunan berupa vektor berikut:
Token Frekuensi kemunculan kata df TF IDF TF-IDF D1 D2 D3 TF1 TF2 TF3
TF-IDF1 TF-IDF2 TF-IDF3 elaktibilitas 0 1 0 1 0 0 0,5 0,477121 0 0 0, 238561 mempunyai 0 0 1 1 0,25 0 0 0,477121  0, 11928 0 0 menurun 1 0 0 1 0,333333 0 0 0,477121  0,15904 0 0 pasti 1 0 0 1 0,333333 0 0 0,477121  0,15904 0 0 prestasi 1 0 1 2 0,333333 0,25 0 0,176091  0,058697  0, 044023 0 punya 0 0 1 1 0 0,25 0 0,477121 0 0, 11928 0 selalu 0 0 1 1 0 0 0,25 0,477121 0 0 0,11928 tidak 0 1 0 1 0 0,5 0 0,477121 0 0,238561 0
Gambar 7. Hasil perhitungan TF-IDF
Keterangan:
Hasil ahir untuk tf idf didapatkan dari penggabungan antara nilai TF dan nilai IDF.
HASIL VEKTOR TF-IDF Dokumen 1 [0, 0, 0.15904, 0.15904, 0.15904, 0, 0, 0] Dokumen 2 [0.238561, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.238561] Dokumen 3 [0,  0.11928,  0,  0,  0.044023,  0.11928,  0.11928,  0] Gambar 8. Hasil Vektorisasi TF-IDF
Untuk penerapan dengan menggunakan machine learning berbasis python adalah sebagai berikut:
Gambar 9. Hasil vektorisasi menggunakan python
2. BOW ( Bag of Word )
Dalam implememntasinya dari korpus yang ada hanya mengambil kata yang unik saja, setiap kata yang berulang akan ditulis sekali:
Review elaktibilitas mempunyai menurun pasti prestasi punya selalu tidak Dokumen 1 0 1 0 1 1 0 0 1 Dokumen 2 0 0 0 0 1 1 0 0 Dokumen 3 1 0 1 0 0 0 1 0 Gambar 10. Hasil perhitungan Bag of Word
Keterangan:
Menghitung  frekuensi  setiap  kemunculan  kata  pada  korpus  tersebut  pada  tiga  riview sebelumnya. Jika kata tersebut muncul maka diberi nilai satu sebaliknya jika tidak muncul maka diberi nilai 0 dengan hasil vector berikut:
HASIL VEKTOR BAG OF WORD Dokumen 1 [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1] Dokumen 2 [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0] Dokumen 3 [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0] Gambar 11. Hasil Vektorisasi BOW
Untuk hasil penerapan dengan menggunakan machine learning berbasis python adalah sebagai berikut:
Gambar 12. Hasil vektorisasi menggunakan python

## C. Algorithm SVM ( Support Vector Machine )
Setelah mendapatkan hasil vektor dari data yang sudah melewati beberapa tahapan, pada proses SVM dengan cara kerja memisahkan dua kelas dengan memaksimalkan margin.
Pada proses metode SVM ini dilakukan untuk setiap percobaan feature extraction TF-IDF maupun BOW menggunakan  konfigurasi standart sebagai berikut:
Gambar 13. Metode SVM di python

## D. Validation
Proses menguji dan mengukur keberhasilan dari teknik dan metode yang telah diterapkan untuk  masing-masing  percobaan  yaitu  antara  TF-IDF  dengan  metode  SVM  ( Support  Vector Machine ) dan BoW juga dengan menggunakan metode SVM ( Support Vector Machine ):
- Berikut hasil validasi TF-IDF dengan metode SVM:
Gambar 14. Confusion matrix TF-IDF
Keterangan hasil:
a. Berjumlah 26 data positif yang terklasifikasi benar
b. Berjumlah 22 data negatif yang terklasifikasi benar
c. Berjumlah 4 data negatif yang terklasifikasi salah
d. Berjumlah 4 data positif yang terklasifikasi salah Hasil dari confusion matrix akan digunakan sebagai acuan dalam mencari Accuacy, Precission, Recall dan F1-score :
Accuracy (0.85) prediksi benar dari TP dan TN. Precission (0.84) nilai true positif dari seluruh nilai positif . Recall (0.83) persentase prediksi positif dengan true positif . F1-Score (0.83) perbandingan rata-rata precission dan recall .
- Berikut hasil validasi BOW dengan metode SVM:
Gambar 15. Confusion matrix BOW
Keterangan hasil:
a. Berjumlah 24 data positif yang terklasifikasi benar
b. Berjumlah 23 data negatif yang terklasifikasi benar
c. Berjumlah 4 data negatif yang terklasifikasi salah
d. Berjumlah 6 data positif yang terklasifikasi salah Hasil dari confusion matrix akan digunakan sebagai acuan dalam mencari Accuacy, Precission, Recall dan F1-score :
Accuracy (0.84) prediksi benar dari TP dan TN. Precission (0.79) nilai true positif dari seluruh nilai positif .
Recall (0.89) persentase prediksi positif dengan true positif .
F1-Score (0.83) perbandingan rata-rata precission dan recall .
E. Komparasi Metode
Membandingkan hasil uji validasi guna untuk mendapatkan nilai hasil yang paling optimal antara kedua teknik yaitu TF-IDF dan BOW untuk klasifikasi analisis sentimen menggunakan metode SVM dengan hasil komparasi sebagai berikut .
Tabel VI. Komparasi hasil confusion matrix Metode TP TN FN FP TF-IDF + SVM 26 22 4 4 BOW + SVM 24 23 4 6
Didapatkan  hasil  komentar  positif  yang  diprediksi  benar  lebih  unggul  pada  TF-IDF  +  SVM daripada  komentar  negative  yang  di  prediksi  salah  lebih  besar  pada  BOW  +SVM  sedangkan untuk tipe eror FN dan FP pada kasus ini lebih berpihak kepada dengan komentar positif yang terdeteksi sebagai komentar negative.
Tabel VI. Komparasi hasil validasi
Metode Accuracy  Precission  Recall  F1- Score TF-IDF + SVM 85% 84% 83% 83% BOW + SVM 84% 79% 89% 83%
Didapatkan hasil rasio prediksi benar baik komentar negative dan positif dengan selisih 1 angka dan  prediksi  benar  positif  di  bandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif dengan selisih  6  angka  dan  perbandingan  rata-rata  dengan  presisi  yang  dibobotkan  selisih  1 angka  yang semuanya  unggul  pada  TF-IDF+BOW,  Tetapi  benar  positif  diabandingan  dengan keseluruhan data yang benar positif unggul pada BOW+SVM.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil perbandingan kedua teknik dan metode yang diterapkan yaitu teknik feature extraction TF-IDF dengan metode SVM dan teknik feature extraction BOW juga dengan metode SVM dalam memprediksi data terkait pemilihan presiden sebagai berikut:
- Untuk model penelitian TF-IDF dengan SVM mendapatkan hasil Accurasi sebesar 85%, hasil nilai precission sebesar 84%, hasil Recall sebesar 83% dan untuk hasil F1-Score sebesar 83%. Dengan nilai yang didapatkan pada komparasi ini sangat bagus yang menggunakan system mempertimbankan frekuensi kemunculan kata dalam suatu dokumen.
- Untuk model penelitian BOW dengan SVM mendapatkan hasil Accurasi sebesar 84%, hasil nilai precission sebesar 79%, hasil Recall sebesar 89% dan untuk hasil F1-Score sebesar 83%. Dengan nilai yang didapatkan pada nilai Recall untuk komparasi teknik ini dapat mengungguli TF-IDF+BOW dikarenakan memiliki perhitungan dengan mempertahankan urutan kata pada setiap dokumen.
Dengan perolehan nilai-nilai tersebut untuk hasil yang maksimal dalam melakukan proses analisis sentimen dalam memprediksi data menggunakan teks twitter yaitu dengan menerapkan teknik  feature  extraction  TF-IDF  dan  SVM  yang  memiliki  keunggulan  lebih  baik  pada  setiap pengukuranya  baik Accuracy,  Precission  maupun  F1-Score  sedangkan  pada  teknik  BOW  dan SVM hanya unggul untuk nilai Recall saja.

## DAFTAR PUSTAKA
1]  M.  Fadilah  Arfat  et  al.,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  Terkait  Vaksin  Covid-19 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” vol. 7, no. 2, 2022.
[2] Y. Romadhoni, K. Fahmi, and H. Holle, “Analisis Sentimen Terhadap PERMENDIKBUD No.30 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan LSTM,” vol. 7, no. 2, 2022.
[3] C.  Ayunda  et  al.,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Machine  Learning  untuk  Sentiment Analysis (Studi Kasus: Komentar YouTube ‘Kekerasan Seksual’),” vol. 7, no. 2, 2022.
[4] R. Aprillya, P. : Perbandingan, M. Klasifikasi, R. A. Putri, and N. S. Fatonah, “Perbandingan Metode Klasifikasi serta Analisis Faktor Akademis Pola Kelulusan Mahasiswa di Perguruan Tinggi,” vol. 7, no. 2, 2022.
[5] A. Setyawinda, B. Setiyadi, and A. D. Hartanto, “Perbandingan Algoritma Word Matching dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Sentimen Analisis Komentar Instagram,” vol. 5, no. 1, 2020.
[6] O. I. Gifari, M. Adha, I. Rifky Hendrawan, F. Freddy, and S. Durrand, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, vol. 2, no. 1, 2022.
[7] “JOURNAL  OF  INTELLIGENT  SYSTEMS  AND  COMPUTATION  43.”  [Online]. Available: https://t.co/9WloaWpfD5
[8] C.  H.  Yutika,  A.  Adiwijaya,  and  S.  al  Faraby,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek  pada
Review  Female  Daily  Menggunakan  TF-IDF  dan  Naïve  Bayes,”  JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  5,  no.  2,  p.  422,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2845.
[9] M. M. Munir, M. A. Fauzi and R. S. Perdana, “Implementasi Metode Backpropagation Neural Network  berbasis  lexion  Based  Features  dan  Bag  of  Words  Untuk  Identifikasi  Ujaran Kebencian Pada Twitter,” vol. 2, no. 10, 2018.
[10] Hartanto, “TEXT MINING DAN SENTIMEN ANALISIS TWITTER PADA GERAKAN LGBT,” vol. 9, no. 1, 2017.
[11] A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. Fathony Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode- metode Klasifikasi,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, 2018.
[12] D.  Farah  Zhafira,  B.  Rahayudi,  and  P.  Korespondensi,  “ANALISIS  SENTIMEN KEBIJAKAN  KAMPUS  MERDEKA  MENGGUNAKAN  NAIVE  BAYES  DAN PEMBOBOTAN TF-IDF BERDASARKAN KOMENTAR PADA YOUTUBE,” 2021.
[13] J.  Muara  Sains,  dan  Ilmu  Kesehatan,  W.  Trisari  Harsanti  Putri,  and  R.  Hendrowati, “PENGGALIAN  TEKS  DENGAN  MODEL  BAG  OF  WORDS  TERHADAP  DATA TWITTER,” vol. 2, no. 1, pp. 129–138, 2018.
[14] N.  Hendrastuty,  A.  Rahman  Isnain,  and  A.  Yanti  Rahmadhani,  “Analisis  Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” vol. 6, no. 3, 2021, [Online]. Available: http://situs.com
[15] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.