## Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Pada Analisis Sentimen Anggota KPPS
Fenilinas Adi Artanto 1
1 Informatika, Fakultas teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
1 fenilinasadi@umpp.ac.id

## Abstract
Elections are a testament to the democracy of a country. Especially in Indonesia, in the success of elections, assistance from KPPS members is needed. Currently, in the 2024 elections in Indonesia, being a KPPS member is an interesting thing and even a trending topic, especially in social media X. Then with the trending of KPPS members, what are the opinions of the public in social media X about being a KPPS member. Then with the treding of KPPS members, what is the public opinion in social media X about being a KPPS member. In testing sentiment, the Support Vector Machine (SVM) algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO) is used. From data collection on social media X, 702 opinion data were obtained, after the data went through the Preprocesing stage, the opinion data was cleaned of unused words and also duplication of data, 688 data were obtained with the most mentioned word being died. Data that has been cleaned is analyzed using the Support Vector Machine (SVM) algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO) with an accuracy of 70%. Then in sentiment testing on public opinion on social media X about KPPS members, it was found that 99% of people gave positive opinions, and only 1% of people gave negative opinions.
Keywords: KPPS, Analysis Sentiment, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization

## Abstrak
Pemilu  menjadi  sebuah  bukti  dari  demokrasi  dari  suatu  negara.  Terutamanya  di  Indonesia  dalam  menyukseskan  Pemilu dibutuhkan  bantuan  dari  anggota  KPPS.  Saat  ini  pada  pemilu  2024 di  Indonesia  menjadi  anggota  KPPS  menjadi  hal  yang menarik bahkan menjadi trending topik terutama dalam media sosial X. Lalu dengan tredingnya anggota KPPS bagaimanakah opini masyarakat dalam media sosial X tentang menjadi anggota KPPS. Dalam menguji sentimen digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Dari pengambilan data pada media sosial X didapatkan data opini sebanyak 702 data, setelah data melalui tahap Preprocesing data opini telah dibersihkan dari kata-kata yang tidak digunakan dan juga duplikasi data didapatkan 688 data dengan kata yang paling banyak disebutkan adalah meninggal. Data yang  telah  dibersihkan  di  analisis  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO) didapatkan hasil accuracy 70%. Lalu pada pengujian sentimen pada opini masyarakat pada media sosial X tentang anggota KPPS didapatkan hasil bahwa 99% masyarakat memberikan opini yang positif, dan hanya 1% masyarakat yang memberikan opini negatif.
Kata kunci: Anggota KPPS, Sentimen, Support Vector Machine , Particle Swarm Optimization ,
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Pemilihan  Umum  atau  biasa  disingkat  dengan  pemilu merupakan  sebuah  kunci  dari  demokrasi  yang berkualitas [1]. Proses dalam pelaksanaan pemilu harus dilakukan  secara  bersih,  akurat,  transparan  dan dilakukan  secara  profesional  serta  dibutuhkan integritas  dari  badan  penyelenggara  [2].  Dalam  rantai teknis  penyelenggaraan  pemilu,  peran  dari  KPPS (Kelompok Penyelenggara Pemungutan Suara) menjadi kunci dari dokumen hasil pemilu. Tidak akan ada hasil pemilu jika tidak ada pemungutan suara dan perhitungan yang dilakukan KPSS, sehingga keberhasilan pemilu ditentukan oleh kinerja KPPS [3].
Dalam menjalankan tugasnya pada pemilu 2024 kali ini anggota  KPPS  menjadi  sorotan,  terutama  di  media sosial.  Banyak  sekali  konten  viral  yang  memberikan tema  tentang  anggota  KPPS.  Sedangkan  KPPS merupakan  kunci  dari  keberhasilan  pemilu.  Untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga  diperlukan adanya  analisis  sentimen  untuk  menilai  banyaknya
opini  dan  juga  informasi  yang  telah  disebarkan  oleh masyarakat  di  media sosial,  terutama  media sosial  X. Apakah sentimen masyarakat saat ini terhadap anggota KPPS,  dengan  menganggap  bahwa  menjadi  anggota KPPS  akan  membawa  sentimen  ke  arah  sentimen negatif atau positif.
Dalam  menganalisa  sentimen  masyarakat  melalui media  sosial  X  digunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM)  yang  merupakan  teknik  dalam melakukan  prediksi  dalam  kasus  regresi  maupun klasifikasi.  Prinsip  dari  SVM  adalah  mencari hyperplane yang  optimal  dengan  margin  yang maksimum sebagai batas keputusan dalam memisahkan  dua  kelas  yang  berbeda  [4].  Dalam penelitian  Hasanan,  Indi  (2023)  menunjukkan  bahwa Algoritma  SVM  lebih  baik  dalam  mengklasifikasi daripada  algoritma  Decison  Tree.  Hal  tersebut dikarenakan  klasifikasi  pada  SVM  dilakukan  dengan garis  pembatas  yang  memisahkan  antara  kelas  opini positif  dan  negatif  dan  margin  garis  pembatas  yang digunakan  memiliki  jarak  yang  tersebar  ke  titik  data
pelatihan  terdekat  dari  setiap  kelas,  dengan  margin yang rendah maka error generalisasi juga akan rendah, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  SVM  dapat memberikan nilai error yang rendah [6].
Dalam  mengoptimasi  algoritma  SVM  digunakan algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO), dikarenakan    PSO  merupakan  algoritma  yang  cara kerjanya meniru perilaku sosial dari organisme seperti serangga, semut rayap atau burung [7]. PSO memiliki kelebihan  yaitu  mampu  menghasilkan  analisis  yang lebih  cepat  dan  tepat  dari  pada  algoritma  matematika dan teknik heuristik yang lainya [8].
Dengan  menggunakan  algoritma support  vector machine (SVM) berbasis particle swarm optimization (PSO)  bagaimanakah  hasil  dari  analisa  sentimen  dari opini  masyarakat  tentang  anggota KPPS  yang  berasal dari  media  sosial  X.  Seberapa  kuat  algoritma support vector  machine (SVM)  berbasis particle  swarm optimization (PSO)  menganalisis  opini  sentimen  dari masyarakat  tentang  anggota  KPPS  yang  berasal  dari media sosial X dan bagaimanakah hasil dari klasifikasi sentimen  dari  anggota  KPPS  yang  berasal  dari  media sosial X.

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan diagram alir penelitian pada gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar  1 Diagram alir Penelitian
Berikut  penjelasan  dari  diagram  alir  penelitian  pada gambar 1 tersebut:
2.1. Identifikasi masalah
Saat  ini  di  Indonesia  sedang  dalam  tahapan  Pemilu (Pemilihan Umum) dimana pemilu merupakan sebuah proses  dari  demokrasi  [2].  Dalam  rantai  teknis penyelenggaraan pemilu, peran dari KPPS (Kelompok Penyelenggara Pemungutan Suara) menjadi kunci dari dokumen kesuksesan hasil pemilu [3]. Menjadi anggota KPPS saat ini menjadi viral, terutama di media sosial X.  Dengan  viralnya  menjadi  anggota  KPPS  pastinya membuat banyaknya opini masyarakat tentang anggota KPPS terutama di media sosial X. Dengan banyaknya opini yang beredar dilakukan sentimen analisis tentang anggota KPPS yang ada di media sosial X.
2.2. Studi Pustaka
Dalam studi Pustaka digunakan untuk mengetahui teori dari  permasalahan  yang  ada.  Dalam  hal  ini  adalah
bagaimana metode dalam melakukan analisis sentimen. Dalam  melakukan  pengujian  analisis sentimen,  setiap pendapat  atau  komentar  akan  diklasifikasikan  dalam text  mining ,  lalu  data text  mining tersebut  dapat  di analisis menggunakan metode data mining [9]. Dalam proses data  mining tersusun  dalam  tiga  tahapan  yaitu pengumpulan, transformasi, dan analisis data [10] [11] [12].
Dalam    pengumpulan  data,  data  dikumpulkan  dari media  sosial  X  dengan  kata  kunci  menjadi  anggota KPPS. Metode pengambilan data menggunakan bahasa pemrograman python. Setelah data berhasil didapatkan dilakukan  pembagian  data  menjadi data  training dan data testing sebelum dilakukan analisis data [13].
Dalam  melakukan  analisis  data  digunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang  merupakan algoritma dari data mining [14].

## 2.3. Crawl Data
Dalam  pengambilan  data  pada  media  sosial  X digunakan bahasa pemrograman Python dengan sintaks sebagai berikut:

## Crawl Data
filename = 'KPPS2.csv'
search_keyword = 'anggota KPPS lang:id'
limit = 700
! npx --yes tweet-harvest@ 2.2.8 -o "{filename}" -s "{search_keyword}" -l {limit}
--token ""

## 2.4. Prepocesing
Preprocesing penting dalam tahapan analisis sentimen, preprocesing dilakukan dalam 6 tahapan yaitu [15]:
1) Cleansing
2) Case Folding
3) Tokenizing
4) Normalization
5) Filtering
6) Stemming

## 2.5. Pembagian Data
Data tahapan ini data yang telah melalui preprocesing akan  dibagi  menjadi  data training dan  data testing . Dimana  dalam  data training dilakukan  pemberian sentimen positif dan negatif secara manual.

## 2.6. Analisis
Dalam  tahapan  analisis  digunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dimana  SVM  merupakan model supervised  learning yang  implementasinya membutuhkan tahapan pelatihan menggunakan
sequential training SVM dan diikuti proses pengujian [16]. SVM di optimasi dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dengan mendapatkan  RMSE  terkecil  dalam  meningkatkan akurasi [15][7].

## 2.7. Prediksi Sentimen
Dalam  prediksi  sentimen  analisis  anggota  KPPS  dari opini  media  sosial  X  digunakan  aplikasi  rapidminer. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Particle Swarm Optimizatino (PSO).

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Preprocesing
Proses preprocesing dilakukan  untuk  membersihkan data  yang  didapatkan  agar  text  ataupun  kata  yang menggangu dalam proses analisis dihilangkan terlebih dahulu.  Text  atau  kalimat  yang  dihilangkan  meliputi RT,  https,  link,  hastag,  @.  Pembersihan  data menggunakan  aplikasi  rapidminer  dengan  desain rapidminer sebagai berikut:
Gambar  2 Cleaning data Dalam  model  desain  pada  gambar  2 cleaning  data dengan  rapidminer  digunakan tools read  CSV, subprocess,  Filter  Examples,  Remove  Duplicates  dan Write  CSV.  Sedangkan  pada  subprocess  berisi pembersihan  kalimat  yang  telah  ditentukan  yaitu  RT, https,  link,  hastag,  @  dengan  desain  pada  gambar  3 sebagai berikut:
Gambar  3 Subprocess cleaning data
Setelah data dibersihkan dari kalimat yang mengganggu  dan  tidak  digunakan  dalam  analisis, proses selanjutnya adalah memisahkan kalimat menjadi kata  untuk  menjadi  atribut  sendiri,  proses  tersebut didesain  dengan  rapidminer  dengan  desain  pada gambar 4 berikut:
Dari  proses  tersebut  data  dibesihkan  dan  juga dipisahkan  dari  kalimat  menjadi  kata  sebagai  atribut sendiri dan didapatkan hasil wordcloud pada gambar 5 sebagai berikut:
Gambar  5 hasil wordcloud
Dari  gambar  5  yang  merupakan  hasil  dari wordcloud menunjukkan  kata  dari  hasil  penarikan  data  di  sosial media  X  dengan  tema  opini  anggota  KPPS  adalah meninggal.

## 3.2. Pembagian Data
Dari data yang telah dibersihkan dari duplikasi, denagn data  awal  berjumlah  702  data  dan  setelah  dilakukan pembersihan  data  dalam  tahapan preprocesing didapatkan data sejumlah 688. Dari data tersbut dibagi menjadi  2  data,  yaitu  data  training  dan  data  testing. Data training berjumlah 150 data. Data training terseut akan dilabeli sentimen positif dan negatif.
3.3. Analisis sentimen dengan SVM (PSO)
Data  yang  telah  dibagi  menjadi  data  latih  atau  data training  dilakukan  pengujian  dengan  rapidminer menggunakan  algoritma Suppot  Vector  Machine (SVM) dengan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO)  dengan  desain  rapidminer  pada  gambar  6 sebagai berikut:

## Gambar  6 Analisis SVM (PSO)
Pada  pengujian  tersebut  data  latih  atau  data  training dianalisis dalam validation yang nanti hasil dari analsisi akan disimpan menajdi model latih dan juga data latih. Didalam validation berisi desain pada gambar 7 sebagai berikut:
Didalam  validation  berisi  algoritma Support  Vector
Machine (SVM)  dengan  optimasi Particle  Swarm Optimization (PSO). Hasil analisi tersebut menghasilkan: Tabel 1 Outpot validation (SVM )PSO Accuracy: 72,00% +/- 5,26% (micro average:72,00%) True negatif True positif Class precision Pred. Negatif 9 0 100.00% Pred. Positif 42 99 70.21% Class recall 17.65% 100.00%
Dari  hasil  pada  tabel  1  tersebut  menunjukkan  bahwa algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) mendapatkan  nilai accuracy sebesar  72%  dalam menganalisa  opini  media  sosial  X  tentang  anggota KPPS.

## 3.4. Prediksi Sentimen Anggota KPPS
Dari data training atau data latih yang didapatkan dari analisis  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM)  dengan  optimasi Particle  Swarm Optimization (PSO)  dilakukan  prediksi  sentimen anggota KPPS dengan model rapidminer pada gambar 9 sebagai berikut:

## Gambar  8 Prediksi Sentimen
Dari  hasil  pengujian  sentimen  anggota  KPPS  dengan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dengan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO)  didapatkan  hasil  pada  gambar  10  sebagai berikut:
Didapatkan bahwa hasil opini masyarakat pada gambar 10 tentang anggota KPPS mayoritas memberikan opini positif,  hanya  terdapat  7  opini  dari  media  sosial  X tentang  anggota  KPPS  yang  bersentimen  negatif. Dengan  persentase  99%  memberikan  opini  sentimen positif  dan  hanya  1%  memberikan  opini  sentimen negatif pada anggota KPPS.

## 3.5. Pembahasan
Dari  pengambilan  data  opini  tentang  anggota  KPPS pada  media  sosial  X  didapatkan  data  sebanyak  702 data.  Dari  702  data  tersebut  dilakukan  pembersihan data  dari  data  yang  sama  atau  duplikasi  dan  juga pembersihan data dari kata-kata yang tidak digunakan dalam analisis, dari pembersihan data didapatkan data sebanyak  688  data.  Data  yang  telah  melalui  tahapan pembersihan data dibagi menjadi data training dan data testing dengan  data training sebanyak  150  data.  Data training  di  analisis  menggunakan  Algoritma Support Vector  Machine  ( SVM) dengan  optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) didapatkan hasil accuracy sebesar 70%.
Tabel 2 Hasil Sentimen analisis data training
Data Training Sentimen Positif Sentimen Negatif Jumlah 149 1 Persentase 99% 1%
Dari  hasil  analisis  menggunakan  data training dilakukan estimasi sentimen pada opini anggota KPPS pada media sosial X didapatkan hasil 99% memberikan opini sentimen positif dan hanya 1% memberikan opini sentimen negatif dari opini anggota KPPS pada media sosial  X.  Walaupun  banyak  yang  menggunakan  kata berkonotasi  negatif  seperti  “meninggal”  tetapi mayoritas kalimat dari komentar pada media sosial X masih memberikan hasil sentimen yang positif.

## 4.   Kesimpulan
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dalam menganalisa opini Anggota KPPS pada media sosial X mendapatkan accuracy sebesar 70%. Pada pengambilan  data  opini  anggota  KPPS  pada  media sosial  X  didapatkan  kata  yang  paling  banyak disebutkan  adalah  meninggal,    tetapi  pada  hasil prediksi  sentimen  didapatkan  bahwa  mayoritas masyarakat memberikan opini dengan sentimen positif pada  mendia  sosial  X  tentang  anggota  KPPS  dengan persentase 99% sentimen positif dan 1% opini negatif.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Pandiangan,  “Kelompok  Penyelenggara  Pemungutan Suara  (Kpps)  Pemilu  2019:  Tanggungjawab  Dan  Beban Kerja,” J.  Soc.  Media ,  vol.  3,  no.  1,  p.  17,  2019,  doi: 10.26740/jsm.v3n1.p17-34.
[2] Yeni Siska, Tengku Rika Valentina,  and Indah Adi Putri, “Analisis  Proses  Rekrutmen  Kelompok  Penyelenggara Pemungutan  Suara  (KPPS)  Pemilu  Tahun  2019  Di  Kota Solok,” J.  Niara ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  270–281,  2022,  doi:
10.31849/niara.v15i2.8830.
[3] A.  Roflik,  “Strategi  optimasi  pengelolaan  KPPS  di
Kabupaten Magelang Provisni Jawa Tengah,” J. KPU , vol.
1, no. 1, p. 2019, 2019.
[4] M.  N.  Muttaqin  and  I.  Kharisudin,  “Analisis  Sentimen Pada  Ulasan  Aplikasi  Gojek  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  dan  K  Nearest  Neighbor,” UNNES J. Math. , vol. 10, no. 2, pp. 22–27, 2021, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[5] I. Nurul Hassanah, S. Faisal, A.  Mutoi Siregar, U. Buana Perjuangan  Karawang  Jl  HSRonggo  Waluyo,  T.  Timur, and  J.  Barat,  “Perbandingan  Algoritma  Support  Vector Machine  Dengan  Decision  Tree  Pada  Aplikasi  Ruang Guru,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 39–50, 2023.
[6] I.  Siti  Aisah,  B.  Irawan,  and  T.  Suprapti,  “Algoritma Support  Vector  Machine  (Svm)  Untuk  Analisis  Sentimen Ulasan  Aplikasi  Al  Qur’an  Digital,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  6,  pp.  3759–3765,  2024,  doi: 10.36040/jati.v7i6.8263.
[7] S. Santosa and F. A. Artanto, “Perdiksi loyalitas pelanggan telekomunikasi menggunakan Logistic Regression dengan seleksi  fitur  Particle  Swarm  Optimization,”  vol.  11,  no. April, pp. 90–99, 2015.
[8] R. Difitria and I. Cholissodin, “Penerapan Support Vector Regression  dan  Particle  Swarm  Optimization  untuk Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  ke Daerah  Istimewa  Yogyakarta,”  vol.  4,  no.  5,  pp.  1364– 1371, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] A. Fatkhudin, F. A. Artanto, N. A. Safli, and D. Wibowo, “Decision Tree Berbasis SMOTE dalam Analisis Sentimen Penggunaan  Artificial  Intelligence  untuk  Skripsi,” Remik Ris.  dan  E-Jurnal  Manaj.  Inform.  Komput. ,  vol.  8,  no.
April, pp. 494–505, 2024.
[10] A.  Fatkhudin,  A.  Khambali,  F.  A.  Artanto,  and  N.  A.  P.
Zade,  “Implementasi  Algoritma  Clustering  K-Means Dalam  Pengelompokan  Mahasiswa  Studi  Kasus  (Prodi Manajemen Informatika),” J. Minfo Polgan , vol. 12, no. 2, pp. 777–783, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i2.12494.
[11] A.  Fatkhudin,  M.  Y.  Febrianto,  F.  A.  Artanto,  M.  W.  N. Hadinata, and R. Fahlevi, “Algoritma Decision Tree C.45 dalam  analisa  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi Manajemen  Informatika  UMPP,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. Fak. Ilmu Komput. Univ. Al Asyariah Mandar , vol. 8, no.
2, pp. 83–86, 2022.
[12] H.  H.  Kusumawardani,  I.  Rosyadi,  F.  A.  Artanto,  F.  I. Arzha,  and  N.  A.  Rachmayani,  “Analisis  Decision  Tree dalam  Pengaruh  Digital  Marketing  terhadap  Penerimaan Siswa Baru,” Remik , vol. 6, no. April, pp. 225–231, 2022. [13] E.  Subowo,  F.  Adi  Artanto,  I.  Putri,  and  W.  Umaedi, “BLTSM  untuk  analisis  sentimen  berbasis  aspek  pada aplikasi belanja online dengan cicilan,” J.  Fasilkom ,  vol. XII, no. Ii, pp. 132–140, 2022.
[14] I. Rosyadi, F. A. Artanto, S. E. Rahmawati, H. Tri, and B. Joyo,  “Decision  Tree  Dalam  Analisis  Keputusan Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia,” J. Fasilkom , vol. XII, no. III, pp. 141–144, 2022.
[15] V.  K.  S.  Que,  A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J.
Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162– 170, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.102.
[16] M.  I.  Abas  and  I.  Ibrahim,  “Optimasi  Support  Vector Machine  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi Konsumsi Energi Listrik,” Jambura J. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 47–56, 2019, doi: 10.37905/jji.v1i2.2646.