## PERBANDINGAN PENGGUNAAN TFIDFVECTORIZER, COUNTVECTORIZER, DAN HASHINGVECTORIZER DENGAN OPTIMALISASI PARAMETER PADA MACHINE LEARNING UNTUK ANALISIS SENTIMEN PEMILU 2024

## Febriyanti Panjaitan
Teknik Informatika, Universitas Bina Darma Jl. A. Yani No. 3 Plaju Palembang, Indonesia febriyanti_panjaitan@binadarma.ac.id

## ABSTRAK
Penggunaan Twitter sebagai platform media sosial telah menjadi semakin penting dalam memahami opini publik  terkait  berbagai  isu,  termasuk  Pemilu  2024  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  terkait  Pemilu  2024  di  Indonesia  menggunakan  berbagai  teknik  vektorisasi  teks  dan  model  machine learning  yang  dioptimalkan.  Data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  744  tweet  dan  setelah  preprocessing,  tweet diklasifikasikan  menjadi  tiga  sentimen:  positif,  negatif,  dan  netral,  menggunakan  library  TextBlob.  Mayoritas tweet  (673)  dikategorikan  sebagai  netral,  sementara  37  tweet  bersentimen  positif  dan  34  tweet  bersentimen negatif. Untuk meningkatkan akurasi klasifikasi, digunakan model Support Vector Machine (SVM) dengan teknik vektorisasi TfidfVectorizer,  CountVectorizer ,  dan HashingVectorizer ,  yang  dioptimalkan  menggunakan  Grid Search. Hasil menunjukkan bahwa model SVM yang dioptimalkan mencapai akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 100% untuk ketiga teknik vektorisasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa optimasi hyperparameter dan pemilihan  teknik  vektorisasi  yang  tepat  sangat  efektif  dalam  analisis  sentimen,  memberikan  wawasan  yang mendalam  tentang  opini  publik  terkait  Pemilu  2024.  Hasil  ini  dapat  digunakan  untuk  mendukung  proses demokrasi  yang  lebih transparan dan responsif. Hasil  ini dapat digunakan untuk mendukung proses demokrasi yang lebih transparan dan responsif..
Kata kunci :  Analisis  Sentimen,  Pemilu  2024,  Machine  Learning,  TfidfVectorizer,  CountVectorizer, HashingVectorizer, Support Vector Machine, Grid Sear

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  umum  (pemilu)  adalah  momen penting dalam sistem demokrasi yang memungkinkan rakyat  untuk  memilih  pemimpin  dan  wakil  mereka. Pemilu  2024  di  Indonesia  diharapkan  menjadi  salah satu  pemilu  terbesar  dan  paling  signifikan  dalam sejarah  bangsa  [1].  Dalam  era  digital  saat  ini,  media sosial  dan  platform  online  memainkan  peran  penting dalam membentuk opini publik dan persepsi terhadap kandidat serta partai politik. Oleh karena  itu, analisis sentimen  menjadi  alat  yang  sangat  berguna  untuk memahami  pandangan  dan  perasaan  masyarakat terhadap pemilu [2].
Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan  mengkategorikan  opini  yang  dinyatakan  dalam teks, terutama untuk menentukan apakah sikap penulis terhadap  subjek  tertentu  adalah  positif,  negatif,  atau netral  [3].  Metode  machine  learning  telah  banyak digunakan dalam analisis sentimen karena kemampuannya  untuk  menangani  volume  data  yang besar  dan  kompleks.  Namun,  kinerja  model  machine learning sangat bergantung pada representasi fitur teks dan pemilihan hyperparameter yang tepat [4].
Penelitian ini juga melakukan prediksi sentiment analisis  dengan  tiga  metode  yang  umum  digunakan untuk merepresentasikan teks dalam analisis sentimen adalah TfidfVectorizer, CountVectorizer , dan HashingVectorizer [5].
Meskipun  masing-masing  metode  memiliki keunggulan tersendiri, kinerja model machine learning
sangat  dipengaruhi  oleh  pemilihan  dan  optimasi hyperparameter.  Optimasi  hyperparameter  adalah salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  performa  model  machine  learning. Hyperparameter  adalah  parameter  yang  ditetapkan sebelum  proses  pelatihan  model  dan  mempengaruhi kinerja model secara signifikan [6].
Dengan  melakukan  optimasi  hyperparameter, model machine learning dapat disesuaikan secara lebih tepat,  menghasilkan  prediksi  sentimen  yang  lebih akurat dan andal. Proses ini meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam analisis sentimen.
Penelitian tentang analisis sentimen pemilu 2024 dengan  optimalisasi  hyperparameter  pada  model machine learning yang menggunakan TfidfVectorizer, CountVectorizer ,  dan HashingVectorizer bertujuan untuk  mengevaluasi  dan  mengidentifikasi  kombinasi fitur  teks  dan  hyperparameter  yang  paling  efektif. Dengan  pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  diperoleh model  yang  mampu  menangkap  sentimen  publik secara akurat, memberikan wawasan  yang  mendalam tentang  persepsi  masyarakat  selama  periode  pemilu, dan  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik oleh politisi dan pembuat kebijakan.
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa penggunaan  teknik  machine  learning  seperti Support Vector  Machine (SVM ) [7], Naïve  Bayes [8]  dan  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  dalam  analisis  sentimen memiliki  potensi  besar  dalam  memahami  dinamika sosial-politik [9], [10].
Namun,  hanya  sedikit  penelitian  yang  secara khusus  membandingkan  penggunaan TfidfVectorizer, CountVectorizer ,  dan HashingVectorizer dengan fokus  pada  optimalisasi  parameter  machine  learning, terutama  pada  metode  SVM.  Metode  ini  digunakan karena  SVM  memberikan  hasil  prediksi  analisis sentimen dengan akurasi terbaik dibandingkan dengan ketiga metode machine learning lainnya [11], [12].
Oleh karena  itu, penelitian  ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang cara-cara  terbaik  untuk  mengelola  dan  menganalisis data teks terkait Pemilu 2024..

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu pertama oleh Raditia Vindua dan  rekan-rekan  [13]  membahas  pentingnya  Twitter sebagai  platform  utama  untuk  membangun  sentimen dan preferensi politik masyarakat Indonesia menjelang Pemilu  2024.  Penelitian  ini  menggunakan  library TextBlob  dalam  bahasa  pemrograman  Python  untuk menganalisis  tweet-tweet  terkait  pemilu,  yang kemudian  dipreproses  dengan  proses  cleaning  dan stemming.  Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan bahwa  sekitar  40%  tweet  bersentimen  positif,  52% netral,  dan  8%  negatif,  mengindikasikan  opininya cenderung  netral  hingga  positif  terhadap  pemilihan umum mendatang.
Penelitian  kedua,  yang  dilakukan  oleh  Salim Puad  dan  tim  [9],  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes dengan metodologi KDD untuk mengeksplorasi pandangan masyarakat terhadap Pemilu 2024. Analisis sentimen ini menghasilkan 331 label positif, 261 label negatif, dan 825 label netral, dengan akurasi tertinggi pada model yang menggunakan pembagian data 90:10, menunjukkan  kualitas  klasifikasi  yang  baik  dengan nilai  AUC  0,71.  Pada  analisis  text  menggunakan

## TfidfVectorizer
Studi ketiga oleh Frencis Matheos Sarimole dan kolega  [14]  memfokuskan  pada  analisis  sentimen terhadap  isu  penundaan  Pemilu  2024  di  Twitter menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  SVM. Hasilnya menunjukkan akurasi sebesar 98,80% untuk SVM dan 91,61% untuk Naïve Bayes, dengan Naïve Bayes  memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  tinggi terhadap sentimen negatif terkait isu tersebut.
Penelitian-penelitian  ini  memberikan  gambaran tentang  beragam  pendekatan  dalam  menganalisis sentimen publik terkait pemilu, mulai dari penggunaan algoritma  klasifikasi  hingga  optimalisasi  teknik preprocessing  untuk  meningkatkan  akurasi  dan interpretasi hasil. .

## 2.2. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini  dikenal  karena kemampuannya  untuk  bekerja  dengan  baik  dalam kasus-kasus  yang  kompleks  dan  tidak  terpisahkan secara  linier  [15].  Secara  keseluruhan,  SVM  adalah
alat yang kuat  untuk klasifikasi dan regresi, terutama ketika  data  memiliki  batasan  non-linier  yang  jelas. SVM  menawarkan  fleksibilitas  dan  presisi  dalam menangani berbagai jenis data dan masalah klasifikasi.

## 2.3. TfidfVectorizer
TfidfVectorizer yaitu  menghitung  nilai Term Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) dari  setiap  kata  dalam  dokumen,  memberikan  bobot yang  lebih  tinggi  pada  kata-kata  yang  muncul  jarang namun penting dalam dokumen tertentu [16].

## 2.4. CountVectorizer
CountVectorize r  yaitu  metode  ini  menghitung frekuensi  kemunculan  setiap  kata  dalam  dokumen, menghasilkan  representasi  vektor  yang  menunjukkan jumlah kemunculan setiap kata [17].

## 2.5. HashingVectorizer
HashingVectorizer adalah metode ini menggunakan fungsi hash untuk memetakan kata-kata ke  dalam  ruang  vektor,  yang  membantu  dalam pengurangan  dimensionalitas  dan  meningkatkan efisiensi komputasi [18].
SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tweet  setelah  tweet  diubah  menjadi  representasi numerik menggunakan TfidfVectorizer,
CountVectorizer dan HashingVectorizer [19].  SVM digunakan  untuk  menentukan  apakah  tweet  tersebut bersentimen  positif,  negatif,  atau  netral  berdasarkan mayoritas  sentimen  dari  tweet  terdekat  di  data pelatihan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  penelitian  ini  akan  mencakup beberapa  langkah  utama,  yaitu  pengumpulan  data, preprocessing,  vektorisasi,  pelatihan  dan  evaluasi model, serta analisis hasil (Gambar 1).
Gambar 1. Metode pendekatan penelitian
Berikut adalah penjelasan dari metode pendekatan penelitian ini: a Pengumpulan Data Sumber  Data  dikumpulkan  dari  platform  media sosial seperti Twitter, yang berisi tweet terkait Pemilu
2024  dari  Januari-Juni  2024.  Teknik  Pengumpulan menggunakan  API  Twitter  atau  alat  scraping  untuk mengumpulkan tweet dalam periode waktu tertentu. b Preprocessing Data Langkah-langkan  pada  tahapan  ini  meliputi pembersihan  data  dengan  menghapus  tautan,  tagar, tanda  baca,  angka,  dan  karakter  khusus.  Kemudian melakukan  lowercasing  untuk  engubah  semua  teks menjadi  huruf  kecil  untuk  konsistensi.  Selanjutnya melakukan    penghapusan  Stopwords  dengan  cara menghapus kata-kata umum  yang tidak berkontribusi pada  analisis  sentimen.yang  terakhir  melakukan Stemming/Lemmatization  untuk  mengubah  kata  ke bentuk dasarnya. Untuk analisis sentiment menggunakan Postext dan TextBlob.
c Vektorisasi Metode  Vektorisasi:  Menggunakan  tiga  teknik berbeda  untuk  mengubah  teks  menjadi  representasi vector  yaitu TfidfVectorizer,  CountVectorizer, dan HashingVectorizer d Pembagian Data Split  Data:  Membagi  data  menjadi  set  pelatihan (training  set)  dan  set  pengujian  (testing  set),  dengan rasio 80:20. e Pelatihan Model
Algoritma Machine Learning menggunakan beberapa  algoritma  klasifikasi  SVM.  Optimasi Hyperparameter:  Melakukan  tuning  hyperparameter menggunakan  teknik  seperti  Grid  Search  untuk menemukan  kombinasi  parameter  terbaik.  Optimasi Grid  Search  adalah  metode  untuk  menemukan kombinasi  hyperparameter  terbaik  untuk  algoritma machine  learning.  Hyperparameter  adalah  parameter yang  ditetapkan  sebelum  proses  pelatihan  model dimulai dan tidak dapat dipelajari dari data. Pemilihan hyperparameter yang tepat sangat penting karena dapat secara  signifikan  mempengaruhi  kinerja  model  [6]. Hyperparameter  yang  digunakan  pada  metode  SVM terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1.  Hyperparameter SVM
No Metode Hyperparameter 1 SVM 'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100] 'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'], 'gamma': ['scale', 'auto']
f Evaluasi Model Metrik  Evaluasi  menggunakan  konfusi  metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score [20] untuk mengevaluasi kinerja model. K-Fold Cross-Validation untuk  melakukan  cross-validation  untuk  memastikan model tidak overfitting [21].
Berikut persamaan dalam  metrik evaluasi untuk nilai  mendapatkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall, dan F1-score [20].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+ 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (1) Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖.𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Dimana:
 TP  ( True  Positive ):  Jumlah  data  positif  yang diprediksi  benar  oleh  model.  Ini  adalah  data positif yang sebenarnya dan juga diprediksi benar sebagai positif oleh model.
 TN  ( True  Negative ):  Jumlah  data  negatif  yang diprediksi  benar  oleh  model.  Ini  adalah  data negatif  yang  sebenarnya  dan  juga  diprediksi benar sebagai negatif oleh model.
 FP  ( False  Positive ):  Jumlah  data  negatif  yang salah  diprediksi  sebagai  positif  oleh  model.  Ini adalah  data  negatif  yang  sebenarnya  tetapi diprediksi salah sebagai positif oleh model.
 FN  ( False  Negative ):  Jumlah  data  positif  yang salah  diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model.  Ini adalah  data  positif  yang  sebenarnya  tetapi diprediksi salah sebagai negatif oleh model.
g Analisis dan Perbandingan
Analisis  Hasil:  Membandingkan  hasil  dari berbagai kombinasi vektorisasi dan model yang telah dioptimalkan.
Gambar 2. Flowchart metode SVM dengan optimasi hyperparameter
Gambar  2  merupakan  flowchart  tersebut menggambarkan langkah-langkah dalam menggunakan  metode  SVM  dengan  optimisasi hyperparameter  untuk  analisis  sentimen.  Proses dimulai  dengan  pengumpulan  data  tweet  terkait Pemilu 2024. Setelah data terkumpul dan preprocessing  selesai,  dan  melakukan  vektorisasi, kemudian data dibagi menjadi dua set: data pelatihan dan  data  pengujian.  Ini  memungkinkan  model  untuk dilatih dan diuji secara terpisah, memastikan evaluasi kinerja  yang  lebih  akurat.  Kemudian,  model  SVM diinisialisasi  sebagai  model  dasar  yang  akan dioptimalkan.
Langkah
penting berikutnya adalah mendefinisikan  grid  hyperparameter  yang  akan digunakan dalam optimisasi. Dalam hal ini, parameter yang  akan  dioptimalkan  seperti  pada  Tabel  1.  Grid search  dengan  cross-validation  kemudian  dilakukan untuk mencari kombinasi terbaik dari hyperparameter ini.
Setelah hyperparameter terbaik dipilih berdasarkan  hasil  grid  search,  model  SVM  dilatih menggunakan  kombinasi  hyperparameter  terbaik tersebut.  Model  yang  telah  dilatih  ini  kemudian dievaluasi  menggunakan  data  pengujian  untuk menentukan seberapa baik model dapat mengklasifikasikan  tweet  ke  dalam  sentimen  positif, negatif,  atau  netral.  Hasil  evaluasi  dianalisis  untuk memahami kinerja model.
Langkah-langkah  ini  memastikan  bahwa  model SVM  yang  digunakan  memiliki  performa  terbaik berkat  optimisasi  hyperparameter,  sehingga  dapat memberikan  analisis  sentimen  yang  lebih  akurat  dan andal terkait Pemilu 2024.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Data yang terkumpul terdiri dari 744 tweet terkait Pemilu 2024 yang diambil dari Twitter antara Januari hingga Juni 2024  yang di ambil pada tanggal 28 Mei 2024.  Data  hasil  pengumpulan  tweet  terdapat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Data awal Tweet

## 4.2. Preprocessing Data
Proses  preprocessing  melibatkan  cleaning  dan stemming  teks  tweet.  Setelah  preprocessing,  tweet diklasifikasikan  menjadi  tiga  sentimen:  37  tweet positif,  34  tweet  negatif,  dan  673  tweet  netral.  Hasil Crawling  yang  telah  memiliki  label  terdapat  pada Gambar  4  serta  Hasil  Presentase  data  terdapat  pada Gambar  5,  dimana  terlihat  bahwa  sentiment  dengan label  netral  memiliki  nilai  presentase  tertinggi  yaitu 90.5%.
Gambar 4. Hasil preprocessing data
Gambar 5. Presentase Data dengan Label
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  data  tweet yang bersentimen netral jauh lebih banyak dibandingkan  dengan  tweet  bersentimen  positif  dan negatif. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Pertama,  sebagian  besar  pengguna  media  sosial mungkin  cenderung  menyampaikan  informasi  atau pendapat  secara  netral,  terutama  ketika  menyangkut topik yang sensitif seperti Pemilu. Kedua, penggunaan alat  seperti  TextBlob  untuk  analisis  sentimen  sering kali mengklasifikasikan teks yang ambigu atau kurang emosional  sebagai  netral.  Post-tagging  (analisis gramatikal) dan TextBlob mungkin menemukan lebih banyak  kata  atau  frasa  yang  tidak  secara  jelas menunjukkan  sentimen  positif  atau  negative  [23], sehingga  lebih  banyak  tweet  diklasifikasikan  sebagai netral.

## 4.3. Vektorisasi
Dalam penelitian ini, penggunaan TfidfVectorizer, CountVectorizer dan
HashingVectorizer dengan optimisasi hyperparameter menggunakan  grid  search  menghasilkan  parameter terbaik.

## 4.4. Pembagian Data
Data  yang  telah  diproses  dibagi  menjadi  data pelatihan  dan  data  pengujian  dengan  proporsi  80:20. Dari  744  tweet  yang  tersedia,  595  tweet  digunakan sebagai  data  pelatihan  dan  149  tweet  digunakan sebagai  data  pengujian.  Pembagian  data  ini  terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Parameter terbaik masing-masing vektorisasi
Jenis Data Netral Positif Negatif Data pelatihan 538 31 26 Data pengujian 135 6 8 Jumlah 673 37 34

## 4.5. Inisialisasi Model SVM
Model  SVM  diinisialisasi  dengan  parameter dasar  yang  dengan  meningkatkan  akurasi  analisis sentimen,  dilakukan  optimasi  hyperparameter  yang terdapat  pada  Tabel  1,  dengan  menggunakan  metode Grid Search dan kross validaton pada algoritma SVM
pada  tiga  jenis  vektorisasi  teks: TfidfVectorizer, CountVectorizer , dan HashingVectorizer.
4.6. Optimasi  Hyperparameter  dengan  Grid
Search
Hasil dari optimasi hyperparameter menunjukkan parameter terbaik untuk masing-masing vektorisasi, hasil ini terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Parameter terbaik masing-masing vektorisasi
No Vektrosisasi Hyperparameter 1 TfidfVectorizer 'C': 10, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear' 2 CountVectorizer 'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear' 3 HashingVectorizer 'C': 10, 'gamma': 'scale',
'kernel': 'linear'

## 4.7. Evaluasi Model pada Data Pengujian
Hasil  dari  confusion  matrix  menunjukkan performa klasifikasi model pada data pengujian. Dari 159  tweet  dalam  data  pengujian,  label  yang terklasifikasi adalah sebagai berikut:
 Netral:  135  tweet,  yang  semuanya  terklasifikasi dengan benar sebagai netral.
 Positif:  6  tweet,  yang  semuanya  terklasifikasi dengan benar sebagai positif.
 Negatif:  8  tweet,  yang  semuanya  terklasifikasi dengan benar sebagai negatif.
Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  model memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi,  dimana setiap tweet dalam data pengujian berhasil diklasifikasikan  sesuai  dengan  label  aslinya.  Konfusi matrik  yang menunjukkan hasil ini dapat dilihat pada Gambar 6.
(a)
(b) (c)
Gambar 6. Konfusi Matrik 3 Vektorisasi (a)
TfidfVectorizer, (b) CountVectorizer, (c) HashingVectorizer
Untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1- score berdasarkan data dari confusion matrix, di mana ketiga  teknik  vektorisasi  berhasil  mengklasifikasi dengan benar untuk semua sentimen, yaitu 135 netral, 6 positif, dan 8 negatif, kita dapat menetapkan nilai TP, TN, FP, dan FN sebagai berikut:
 TP:  Jumlah  data  positif  yang  diprediksi  benar oleh model = 6
 TN:  Jumlah  data  negatif  yang  diprediksi  benar oleh model = 8
 FP:  Jumlah  data  negatif  yang  salah  diprediksi sebagai  positif  oleh  model  0  (karena  tidak  ada data negatif yang salah diprediksi sebagai positif)
 FN:  Jumlah  data  positif  yang  salah  diprediksi sebagai negatif oleh model = 0 (karena tidak ada data positif yang salah diprediksi sebagai negatif) Berdasarkan  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  serta menggunakan persamaan (1), (2), (3), dan (4), dalam kasus  ini  di  mana  semua  data  terklasifikasi  dengan benar,  berikut  hasil  dari  nilai  akurasi,  presisi,  recall, dan F1-Score:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 135+ 6+8 135+6+8 = 1.0 = 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 6 6 = 1.0 = 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 6 6 = 1.0 = 100%
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 𝑥 1.0 𝑥 1.0 1.0+1.0 = 2 𝑥 1.0 2.0 = 1.0 = 100%
Setelah menghitung nilai berdasarkan persamaan matriks konfusi,  diperoleh  hasil evaluasi  yang sangat baik  dengan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score mencapai  100%  untuk  semua  jenis  vektorisasi.  Hasil ini mengindikasikan bahwa model yang dikembangkan  mampu  secara efektif  mengklasifikasi sentimen tweet terkait Pemilu 2024.
Tabel 4.  Tabel Hasil Evaluasi No Vektrorisasi Hasil Konfusi Matrik (%) Acc.  Pre. Rec. F1 1 TfidfVectorizer 100 100 100 100 2 CountVectorizer 100 100 100 100 3 HashingVectorizer 100 100 100 100

## 4.8. Analisis Hasil
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model SVM  yang  dioptimalkan  mampu  menangani  data tweet  dengan  sangat  baik,  tanpa  adanya  kesalahan klasifikasi pada data pengujian. Optimasi hyperparameter  memungkinkan  pemilihan  parameter yang paling cocok untuk dataset tertentu, yang dalam kasus  ini,  membantu  meningkatkan  kinerja  model secara  signifikan.  Dengan  demikian,  ketiga  teknik vektorisasi teks yang digunakan bersama dengan SVM yang  dioptimalkan  menunjukkan  efektivitas  yang sangat  tinggi  dalam  analisis  sentimen  tweet  terkait Pemilu 2024.
Penelitian  ini  memberikan hasil  yang signifikan dalam  konteks  Pemilu  2024,  yaitu  menyediakan analisis  yang  lebih  akurat  dan  berbasis  data  tentang suasana politik pemilu. Secara keseluruhan, penelitian ini  berkontribusi  pada  peningkatan  pemahaman tentang opini publik dan menyediakan alat yang efektif untuk  analisis  sentimen  dalam  konteks  pemilu,  yang pada  akhirnya  mendukung  proses  demokrasi  yang lebih transparan dan responsif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi sentimen dari  tweet  terkait  Pemilu  2024  dengan  menggunakan tiga teknik vektorisasi teks ( TfidfVectorizer, CountVectorizer ,  dan HashingVectorizer )  dan  model SVM  yang  dioptimalkan  dengan  Grid  Search.  Dari data yang dikumpulkan dan diproses, mayoritas tweet diklasifikasikan  sebagai  netral,  sementara  tweet dengan  sentimen  positif  dan  negatif  lebih  sedikit. Dengan  optimasi  hyperparameter,  model  SVM mencapai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  yang sempurna  (100%)  untuk  ketiga  teknik  vektorisasi, menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam klasifikasi sentimen.
Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik vektorisasi teks yang tepat dan optimasi hyperparameter  dapat  meningkatkan  efektivitas analisis  sentimen,  memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam  tentang  opini  publik  terkait  Pemilu  2024. Untuk  meningkatkan  akurasi  dan  generalisasi  model, disarankan  untuk  mengumpulkan  data  tweet  dalam jumlah yang lebih besar dan dalam jangka waktu yang
lebih lama. Hal ini dapat mencakup periode sebelum, selama,  dan  setelah  pemilu.  Selain  SVM,  disarankan untuk  mengeksplorasi  dan  membandingkan  metode machine  learning  dan  deep  learning  lainnya,  seperti Random  Forest,  Gradient  Boosting,  atau  model berbasis  neural  network  seperti  LSTM  dan  BERT, untuk  melihat  apakah  ada  peningkatan  dalam  kinerja model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Sukma et  al. ,  “Peran  Kelompok  Kaliber Dalam  Pengawasan  Pemilu  Tahun  2024  Untuk Mewujudkan  Demokrasi  Bersih,” J.  Pengabdi. Kpd. Masy. Nusant. , vol. 5, no. 2, pp. 1795–1802, 2024.
[2]  I. Arifin, M. R. S. Ahmad, J. Arifin, A. D. M. P. Agustang, and A. Sadriani, “Peran Media Sosial Dalam  Mempengaruhi Keputusan  Pemilih Pemula Pada Pemilu 2024 di Indonesia,” Equilib. J. Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 201–208, 2024.
[3]  Y. Cahyono and S. Saprudin, “Analisis sentiment tweets  berbahasa  sunda  menggunakan  naive bayes  classifier  dengan  seleksi  feature  chi squared  statistic,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang , vol. 4, no. 3, pp. 87–94, 2019.
[4]  R.  A.  Yudhanegara,  N.  A.  Hana,  S.  Y. Mahfiridho,  and  A.  R.  Kardian,  “Perbandingan Resident  Set  Size  dan  Virtual  Memory  Size Algoritma  Machine  Learning  dalam  Analisis Sentimen,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA , vol. 8, no. 1, pp. 371–382, 2024.
[5]  N. U. Rahmanulloh and I. Santoso, “Delineation of  The  Early  2024  Election  Map:  Sentiment Analysis  Approach  to  Twitter  Data,” J.  Online Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 226–235, 2022.
[6]  W. Nugraha and A. Sasongko, “Hyperparameter Tuning  on  Classification  Algorithm  with  Grid Search,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 391– 401, 2022.
[7]  W.  Silalahi  and  A.  Hartanto,  “Klasifikasi Sentimen  Support  Vector  Machine  Berbasis Optimasi  Menyambut  Pemilu  2024,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 245–255, 2023.
[8]  E. Priansyah and T. Sutabri, “Analisis Sentimen Berbasis Naïve Bayes Pada Media Sosial Twitter Terhadap  Hasil  Pemilu  Indonesia  2024,” IJM Indones.  J.  Multidiscip. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  128– 138, 2024.
[9]  S. Puad, G. Garno, and A. S. Y. Irawan, “Analisis Sentimen  Masyarakat  Pada  Twitter  Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1560–1566, 2023.
[10]  W.  Septian  and  F.  M.  Sarimole,  “Komparasi Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Isu Penundaan  Pemilu  2024  Pada  Twitter  Dengan Metode  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 3, pp.
890–899, 2024.
[11]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  metode naïve  bayes dan support vector  machine  pada  analisis  sentimen  twitter,” SMATIKA J. STIKI Inform. J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020.
[12]  W. W. H. Cholil, F. Panjaitan, F. Ferdiansyah, A. Arista, R. Astriratma, and T. Rahayu,
“Comparison  of  Machine  Learning  Methods  in Sentiment Analysis PeduliLindungi Applications,” in 2022 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information  System  (ICIMCIS) ,  2022,  pp.  276– 280.
[13] R.  Vindua  and  A.  U.  Zailani,  “Analisis Sentimen Pemilu Indonesia Tahun 2024 Dari Media Sosial Twitter Menggunakan  Python,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10, no. 2, pp. 479–487, 2023.
[14] U. R. H. Baba, “Analisa Sentimen Menjelang Komparasi  Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Isu  Penundaan  Pemilu  2024  Pada Twitter  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan Support Vector  Machine,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 11972–11990, 2024.
[15] R. F. Putra et al. , Data Mining: Algoritma dan Penerapannya .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[16] A.  Rahman,  W.  Wiranto,  and  A.  Doewes, “Online news classification using multinomial
naive  bayes,” ITSMART  J.  Teknol.  dan  Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[17] R.  Vincent,  I.  Maulana,  and  O.  Komarudin, “Perbandingan  Klasifikasi  Naive  Bayes  Dan Support  Vector  Machine  Dalam  Analisis Sentimen  Dengan  Multiclass  Di  Twitter,”
JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 4, pp. 2496–2505, 2023.
[18] R.  Roshan,  I.  A.  Bhacho,  and  S.  Zai, “Comparative  Analysis  of  TF–IDF  and Hashing Vectorizer  for Fake News Detection in  Sindhi:  A  Machine  Learning  and  Deep Learning Approach,” Eng. Proc. , vol. 46, no. 1, p. 5, 2023.
[19] A.  Alex,  “Machine  Learning  Based  System Health Check Analyzer For Energy
Components.”  University  of  Stavanger, Norway, 2018. [20] D.  Ananda  and  R.  R.  Suryono,  “Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya  di  Indonesia  dengan  Metode Support Vector Machine dan NaÃ¯ ve Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 8, no. 2, pp. 748–757, 2024.
[21] F.  Azzahra,  N.  Suarna,  and  Y.  A.  Wijaya, “Penerapan  Algoritma  Random  Forest  Dan Cross  Validation  Untuk  Prediksi  Data Stunting,” KOPERTIP  Sci.  J.  Informatics Manag. Comput. , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2024.