## PENERAPAN ALGORITMA SVM UNTUK  ANALISIS SENTIMEN PADA DATA TWITTER KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA
Dedi Darwis 1 , Eka Shintya Pratiwi 2 , A. Ferico Octaviansyah Pasaribu 3 1,2,3 Fakultas Teknik  dan Ilmu  Komputer,  Universitas  Teknokrat Indonesia Bandar Lampung,  Indonesia darwisdedi@teknokrat.ac.id

## Abstrak
KPK  RI  merupakan  lembaga  terdepan  yang  memiliki  kuasa  penuh  dan  diharuskan  untuk memberikan  kinerja  yang  baik  dalam  memberantas  tindak  pidana  korupsi.  Namun  dengan berkembangnya  zaman,  menjadikan  masyarakat  semakin  mudah  berselancar  di  media  sosial untuk  mengetahui  informasi,  dan  bertukar  informasi  atau  opini  ke  publik  tanpa  dibatasi  ruang dan  waktu.  Media  sosial twitter merupakan  sala  satu  sosial  media  yang  dijadikan  sebagai wadah  menampung  opini  tersebut.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Support  Vector  Machine  (SVM) dan  ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Dari 2000 data  hasil twitter  crawling, penelitian  ini  menghasilkan  1890  data  dan  3846 term/ kata  dari hasil preprocessing lalu  dihitung  nilai  dari  kemunculan  kata  untuk labeling yang menghasilkan  sentimen  positif,  negatif  dan  netral.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dihasilkan,  penerapan  metode SVM menghasilkan  nilai  Akurasi  sebesar  82%  dan menghasilkan  sentimen  dengan  label  negatif  lebih  besar  dengan  jumlah  77%,  label  positif  8% dan label  netral 25%.
Kata Kunci:  Analisis Sentimen, KPK RI, SVM, Twitter.

## Abstract
The KPK RI is the  foremost institution that has full power and is required to provide good performance in eradicating criminal acts of corruption. However, with the development of the times,  it  makes  it  easier  for  people  to  surf  on  social  media  to  find out information, and exchange information or opinions with the public without being limited by space and time. Twitter  social  media  is  one  social  media  that  is  used  as  a  place  to  accommodate  these opinions. The classification method used in this study is the Support Vector Mac hine (SVM) and feature extraction using TF-IDF. From 2000 data from twitter crawling, this research resulted  in  1890  data  and  3846  terms  /  words  from  the  preprocessing  results  and  then calculated the value of the word occurrences for labeling which resulte d in positive, negative and neutral sentiments. Based on the resulting test results, the application of the SVM method resulted  in  an  accuracy  value  of  82%  and  resulted  in  a sentiment with a negative label greater than 77%, 8% positive label and 25% neutra l label.
Keywords:  Sentiment Analysis, KPK RI, SVM, Twitter.

## PENDAHULUAN
KPK  (Komisi  Pemberantasan Korupsi)  merupakan  garda  terdepan dalam    penanganan  kasus  tindak pidana  korupsi,  serta lembaga negara yang  memiliki  kuasa  penuh  dalam memberantas  korupsi  sesuai  dengan Undang-Undang  No.30  tahun  2002 tentang Komisi Pemberantasan Tindak  pidana  korupsi  (Taufiq  H.R, Wardoyo  &  Pratama,  2018).  Kinerja KPK  dalam  memberantas  korupsi
mendapat sorotan utama dari masyarakat,  serta  menuai  beragam opini dari masyarakat terkait kinerjanya. Twitter merupakan media komunikasi  yang  dapat  digunakan masyarakat  untuk  berekspresi  dan lebih  diminati  oleh  mayarakat  dunia.
Pada twitter terdapat  istilah tweet
yaitu pengguna twitter dapat memberikan kabar terbaru,
berekspresi,  beraspirasi, dan beropini yang  ditulis  oleh  pengguna twitter lainnya  terutama  topik  atau  hal  yang sedang  menjadi  perbincangan  utama (Haranto  &  Sari,  2019).  Hal tersebut menjadikan twitter sebagai  salah satu wadah  dalam  menempatkan  sumber data text .  Oleh  karena  itu,  peneliti dapat  memanfaatkan twitterscrapper dalam  mengambil  data  yang  akan digunakan dalam penelitian ini. Penelitian  ini,  menggunakan dataset dari  komentar tweet KPK  RI  yang menggunakan  teks  bahasa  Indonesia sebagai  topik  penelitian.  Opini  akan diolah  melalui  metode-metode  yang disesuaikan  pada proses pengambilan teks atau text mining.
Text mining menggunakan proses preprocessing dokumen, proses ini dapat menghasilkan sentimen  kelas  positif,  negatif,  dan netral.  Beberapa  teknik  dalam text
mining antara  lain  untuk  menangani masalah classification,  clustering, information extraction, dan information retrival (Rahutomo, Saputra & Fidyawan, 2018) , (Surahman,  Pasaribu,  &  Darwis, 2020) . Pada  penelitian  ini  akan dilakukan feature selection  untuk menentukan  pemilihan  fitur  dalam proses  pengklasifikasian  yang  lebih efektif  dengan  mengurangi  jumlah data  analisa  dan  mengidentifikasi fitur  yang  lebih  relevan(Alita,  2017), (Mulyanto & Nurhuda, 2017).
Pada  penelitian  ini  metode yang  digunakan  untuk  klasifikasi adalah Support  Vector  Machine
(SVM). SVM merupakan model yang berasal dari teori pembelajaran statistika  yang  akan  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan metode  lainnya.  Dalam  SVM  Linear, setiap  data  pelatihan  dikenal  sebagai (xi,  yi),  di  mana  i  =  1,2,…,N  dan xi={xi1,xi2,…,xiq}  T  adalah  atribut untuk  data  pelatihan    I,  yi    {-1,  +1} adalah  Kelas  Label  (Sulistiani, 2018),
(Sulistiani & Muludi, 2018). Kemudian  bagaimana Support Vector Machine dapat  menghasilkan  akurasi dari hasil klasifikasi pengujian tersebut. Oleh  karena  itu,  klasifikasi
opini tweet pada twitter KPK diharapkan  dapat  menjadi  bahan informasi  dan  acuan bagi KPK dalam
penilaian  di masyarakat. Sehingga hal ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  tolak
ukur dan bahan pertimbangan perbaikan kinerja KPK dalam
memberantas  tindak  pidana  korupsi di Indonesia. Penelitian oleh (Rahutomo, Saputra  &  Fidyawan,  2018)  meneliti tentang Implementasi Twitter Sentimen  Analisis  Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine. Proses klasifikasi    memudahkan  melihat opini  positif,  negatif,  atau  netral dengan proses klasifikasi
menggunakan algoritma Support
Vectore  Machine. Evaluasi  akurasi menghasilkan  tingkat  akurasi  yang stabil    hingga  76%  dari  seluruh proses training dan tingkat akurasi ini lebih  baik  dari algoritma Naïve Bayes Classifier yang  hanya  stabil    sampai dengan 75%.
Penelitian  oleh  (Haranto  & Sari, 2019), Mengkaji tentang Implementasi Support Vector Machine untuk  Analisis  Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pelayanan  Telkom  serta  Biznet. Dengan tujuan menganalisis sentimen
pengguna twitter terhadap  pelayanan Telkom  serta  Biznet.  Pengujian memanfaatkan Confussion  Matrix dan K-  Fold  Cross  Validation diperuntukan untuk
membagi informasi training serta  informasi testing . K-  Fold  Cross  Validation serta Confusion  Matrix membagikan hasil  nilai  akurasi  79,  6%, precision 76, 5%, recall 72, 8%, serta F1- score
74,  6%  untuk  Telkom,  dan  akurasi
83,2%, precision 78,  8% recall 71, 6%, serta  F1-  score 75%  untuk biznet. Penelitian  oleh  (Taufiq  H.R, Wardoyo & Pratama, 2018), mempelajari tentang Analisis sentimen pada twitter terhadap kinerja Komisi Pemberantasan Korupsi  (  KPK ) di Indonesia dengan prosedur Naïve Bayes . Dengan tujuan untuk  megakomodasi  permasalahan terhadap  kinerja  KPK  berdasarkan data twitter .  Hasil  pada  penelitian  ini menunjuka  bahwa  sebanyak  50,96%
akun twitter memiliki  sentimen positif dan 49,03% memiliki sentimen  negatif.  Sedangkan  hasil analisis  pada  data  uji  menunjukan tingkat  akurasi  65,51%,  tingkat presisi 51,35%, dan recall 90,47%. Penelitian oleh (Tane, Lhaksmana & Nhita, 2019), Mempelajari tentang Analisis Sentimen  pada Twitter tentang Calon
Presiden  2019  Memanfaatkan  Tata cara SVM( Support Vector Machine) .
Dengan tujuan untuk mengenali besar asumsi warga terpaut dengan pemilihan universal presiden Indonesia pada tahun 2019. Pengujian mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar
91.5%.
Penelitian  oleh  (Rahmawati, Marjuni  &  Zeniarja,  2017),  meneliti tentang  Analisis  Sentimen  Publik Pada  Media Sosisal Twitter Terhadap Pelaksanaan PILKADA Serentak Menggunakan  Algoritma Support Vector  Machine .  Proses  klasifikasi menghasilkan  2  kelas tweet kategori yaitu  positif  dan  negatif.  Dengan
3000  dataset tweet bahasa  Indonesia pemberian  label  dilakukan  dengan metode  clustering,  dengan  membagi 3000 data  2700 data training dan 300
data testing . Hasil klasifikasi mendapatkan    akurasi  tertinggi  91% di  banding clustering l-means dengan hasil 82%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  rekomendasi  tentang opini  masyarakat  tentang  kinerja KPK  berdasarkan  data  yang  diambil dari twitter kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma SVM dengan label  klasifikasi  yaitu  positif,  negatif dan netral.

## METODE  PENELITIAN
Kerangka penelitian
Gambar 1. Kerangka penellitian
(Debby, Fernando, & Sulistiani, 2020) Gambar  1  menyajikan  alur  dari kerangka penelitian dengan penjelasan sebagai berikut : 1. Twitter Crawling
Proses crawling ini  merupakan proses  awal  untuk  pengumpulan data,  proses  ini  memanfaatkan fasulitas twitterscraper.
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan    tahap awal  dalam  pemrosesan  untuk penyeleksian  kata  pada  data  teks komentar tweet, sehingga menghasilkan    kata-kata  yang lebih ringkas yang berisi sentimen  dengan  menyeleksi  dan membuang  kata-kata  yang  tidak diperlukan, sehingga perlu dilakukan  penghapusan  beberapa komponen dari data teks komentar tweet untuk menyeleksi
tweet .  Beberapa  dari  tahapan preprocessing yaitu: case folding, cleansing,  tokenizing, normalize, stemming, dan stopword removal.
3. Pembobotan Pada  tahapan  ini  setiap  dokumen mendapat  perlakuan  perhitungan pembobotan  atau  perhitungan scoring dengan  menggunakan kamus  KBBI  atau  kamus  bahasa slang  yang  berisikan score yang telah  dibuat  untuk  dicocokkan dengan  kata  yang  ada  pada dokumen. Kemudian kata tersebut direpresentasikan kedalam  bentuk  vektor  dan  TF- IDF  dan  dibuat  tabel  informasi dokumen    yang  berisi term frecuency (TF), dokumen frecuncy (DF),  dan  IDF  dari masing- masing term , lalu mengalikan TF dan IDF (Styawati  &  Mustofa,  2019). Tujuannya adalah untuk mendapatkan  label/sentimen  dari setiap term/ kata  yang  ada  pada
dokumen. 4. Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  model  yang berasal  dari  teori  pembelajaran statistika  yang  akan  memberikan hasil yang lebih baik
dibandingkan  metode  lainnya.
(Sulistiani, 2018). Oleh karena itu bagian  ini  digunakan  dalam pengelompokan  label  yang  telah didapatkan dari proses pembobotan  dan  hasil  labelling.
Pengelompokasn dalam tiga kelas yaitu,  positif, negatif, dan netral.
5. Pengujian Akurasi Digunakan  untuk  menghasilkan seberapa akuratnya hasil penelitian. 6. Hasil  Analisis  Sentimen Hasil  dari  keseluruhan  penelitian yang telah dilaksanakan.

## HASIL PENELITIAN  DAN PEMBAHASAN
1. Twitter Crawling
Proses crawling menghasilkan 2000  data  komentar tweet  twitter KPK  RI yang diambil dengan rentang waktu  tahun  2018-2019  dengan memanfaatkan  fasilitas twitterscraper dengan  menginstal pip dan tools python 3.7 .6 cara ini dapat memudahkan proses crawling , karena dalam  proses crawling tidak  ada limitasi tweet dan  hasilnya  dapat langsung  disimpan  dalam  bentuk file .json atau .csv lalu  disimpan  dalam bentu file  excel .  Contoh    dokumen hasil crawling dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Dokumen Hasil Crawling
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahap awal  pada  proses  pengolahan  data teks  hasil  ekstraksi  sebelum  diolah lebih  lanjut  hingga  sampai  ke  proses klasifikasi.  Tahapan preprocessing disajikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan
Preprocessing (Isnain, Sihabuddin, &
Suyanto, 2020) Dokume n Tweet Dokumen 1 Lah  baru  tau..    kalo korupsi  2triliun  trs  lapor lumayan  dong  2M  balik
lagi. Gitu  ? Dokumen 2 Betul Pak Mahfud kalau pelapor diberi  fee artinya mereka yg melapor hanya mengharapkan itu dan tdk ada peduli  dan pemberantasan kosupsi secara ikhlas. Laporkan koruptor secara ikhlas dan peduli  pd NKRI Dokumen 3 Skenario.  Ini  akan  terus terulang...
Gambar  2 merupakan  tahapan preprocessing yang terdiri dari :
1. Case folding dan Cleansing
Proses  ini  merupakan  proses Poses  menyeragamkan  huruf-  huruf kapital  menjadi  huruf  kecil.  dan pembersihan dokumen dari kata- kata yang tidak dibutuhkan untuk mengurangi noise. Kata yang dihilangkan merupakan suatu karakter HTML, kata kunci, emoticon, hastag (#), mention username (@ username) ,  angka  dan url. Dapat dilihat  pada contoh yang di ambil  dari  dokumen  pertama  pada Tabel 2.
Tabel 2. Proses Casefolding dan Cleansing
2. Proses Tokenisasi Merupakan  proses  menyeleksi, memecah  dan  pemotongan kata pada dokumen menjadi
term-term
berdasarkan spasi .  Contoh  hasil tokenisasi  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.
Tabel 3. Proses Tokenisasi [‘lah’,‘baru’,’tau’,’kalo’,’korupsi’,’t’,’trs’,’lap or’,’lumayan’,’dong’,’m’,’balik’,’lagi’,’gitu’]

## 3. Proses Normalisasi
Tahap  ini  mengubah  kalimat tidak  baku/slang  menjadi  kalimat baku  yang  sesuai  dengan  KBBI seperti  contoh  yang  disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Proses Normalisasi
4. Proses Steamming Merupakan proses untuk menghilangkan  awalan  atau  akhiran kata  yang  terdapat  kata  sambung,
kata  depan,  kata  ganti,  menjadi  kata dasar  yang  sesuai  dengan  KBBI. Hasil  dari  proses stemming disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses Stemming [‘lah’,’baru’,’tahu’,’kalau’,’korupsi’,’triliun’, ’terus’,’lapor’,’lumayan’,‘dong’,’miliar’, ’balik’,’lagi’,’begitu’]

## 5. Proses Stopwords Removal
Merupakan  proses  penyaringan kata  pada  dokumen    yang  tidak  ada hubungannya dalam analisis sentimen seperti yang disajikan pada Table 6.
Tabel 6. Proses Stopwords Removal [‘korupsi’,’triliun’,’lapor’,’lumayan’,’miliar’]

## 3. Pembobotan
Pada  tahapan  ini  kata  tersebut direpresentasikan  kedalam  bentuk vektor  dan  TF-IDF.  Penggunaan metode TF-IDF dalam proses pembobotan dapat menghasilkan
sebuah  vektor  dengan  banyak term
sehingga  dapat  dikenali  tiap  kata yang dihitung sebagai satu fitur.
1. Term Frecuency (TF)
Proses  ini  akan  menghitung jumlah  kemunculan  kata  pada dataset . Untuk menentukan bobot
lah baru tau kalo korupsi t trs lapor lumayan
dong m balik lagi  gitu
[‘lah’,’baru’,’tahu’,’kalau’,’korupsi’,’triliun’, ’terus’,’lapor’,’lumayan’,‘dong’,’miliar’, ’balik’,’lagi’,’begitu’]
dari  masing-masing term /kata dalam  sebuah dokumen yang ada pada dataset menggunakan augmented TF berdasarkan persamaan (1). 𝑡 𝑓 = 0,5 + 0,5 𝑡 𝑓 max(𝑡 𝑓)
(1)
Keterangan: tf = banyaknya kata yang muncul pada sebuah dokumen max(t  f)  =  panjang  kata  dari sebuah dokumen itu sendiri.
Sebagai  contoh,  misalkan Term Frecuency (TF)  diambil  dari dokumen ke-1 sebagai berikut :
[‘korupsi’,’triliun’,’lapor’,’lumay an’,’miliar’].
Jika dokumen tersebut dimasukkan  ke  dalam persamaan (1) maka: korupsi = 0,5 + 0,5( 1 5 ) = 0,2
Karena  setiap  kata hanya muncul 1  kali  pada  dokumen    maka hasilnya  akan  sama,  kemudian
bobot TF pada dokumen diurutkan  sesuai  dengan  abjad sehingga hasilnya
sebagai berikut:
[‘korupsi’  =  0,2,  ‘lapor’  =  0,2, ‘lumayan’  =  0,2,  ‘miliar’  = 0,2, ‘triliun’ = 0,2]
2. Inverse  Document  Frecuency
(IDF)
Proses  ini  merupakan  jumlah dokumen  yang  berisikan  term yang  dicari  dalam  dokumen dataset menggunakan persamaan (2). 𝑖𝑑𝑓 = 𝑙𝑛 𝑁 𝑑𝑓 + 1 (2)
Keterangan: 𝑙𝑛 : Logarima Natural
𝑁 : Jumlah semua dokumen 𝑑𝑓 :Jumlah  term/  kata  pada
dokumen Contoh Inverse Document Frecuency (IDF)  yang  diambil dari dokumen ke-1 :
[‘korupsi’,’triliun’,’lapor’,’lumay an’,’miliar’]
Langkah  pertama  mencari  nilai
DF,  untuk  perhitungan  manual, sedangkan pada program
menggunakan library sckit-learn.
Hasil  perhitungan  DF  disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan DF pada Dokumen Te rm/kata DF korupsi 187 triliun 34 lapor 65 lumayan 6 miliar 25 Jika  dokumen  pada  Tabel  7 dimasukkan  ke  dalam persamaan (2) maka : korupsi = ln ( 1890 187 )+ 1 = 3.3132234911991016
triliun = ln ( 1890 34 )+ 1 = 5.017971583437527
lapor = ln ( 1890 65 ) + 1 = 4.369944838158051
lumayan = ln ( 1890 6 )+ 1 = 6.752572638825633
miliar = ln( 1890 25 ) + 1
= 5.3254562831854875
Kemudian bobot IDF  pada
dokumen diurutkan sesuai
dengan  abjad.  sehingga  hasilnya sebagai berikut: [‘korupsi’=3.3132234911991016, ‘lapor’=4.369944838158051, ‘lumayan’=6.752572638825633, ‘miliar’=5.3254562831854875, ‘triliun’=5.017971583437527]
3. TF IDF
Cara menghitungnya adalah dengan  mengalikan  TF  dan  IDF dengan  hasil  yang  disajikan  pada Tabel 8.
Tabel 8. TF IDF Dokume n TF*IDF Label ['korupsi', 'triliun', 'lapor', 'lumayan', 'miliar'] [0.66264469 82398204, 0.87398896 76316102, 1.35051452 77651267, 1.06509125
66370976,
1.00359431 66875054] Negatif ['mahfud', 'lapor', 'lapor', 'harap',
'peduli', 'berantas',
'kosupsi',
'ikhlas', 'lapor', 'koruptor', 'ikhlas', 'peduli', 'nkri'] [0.41279063 67465956, 0.43931682 79998056, 1.14549535 68285506, 0.25486334 547685396, 0.34625237 232454914, 1.00844880 8805704, 0.57274767 84142753, 0.51942866 Negatif
45250488, 1.20787460 42298067] ['skenario'] [8.54433210 8053688] Netral

## 4. Klasifikasi SVM
Penelitian  ini  menggunakan
sckit–lern  machine  learning pada python versi  3.7.6  dengan Support Vector  machine .  Alur  dari  proses klasifikasi  disajikan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Klasifikasi Support Vector Machine
Gambar 3 menjelaskan pengolahan  data  yang  telah  melalui proses  pembobotan  dan  kemudian akan  diklasifikasikan  menjadi  tiga kelas,  yaitu  kelas  positif,  kelas negatif,  dan  kelas  netral.  Dengan
ketentuan  apabila  bobot/ score kata >0  adalah  positif,  <0  adalah  negatif dan  selain  itu adalah netral. Dari hasil
pengklasifikasian mesin dengan
algoritma SVM didapatkan
presentase  kelas  yaitu  kelas  positif, kelas  negatif,  dan  kelas  netral  yang disajikan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik presentase
Gambar  4 menunjukkan hasil presentase  dari  klasifikasi,  dapat dijelaskan  bahwa  hasil sentimen lebih condong  kepada  sentimen  negatif, yaitu  sebasar  77%,  untuk  netral sebesar  15%  dan  positif  hanya  8%. Data  hasil  klasifikasi  ini  diperoleh dengan membagi data sebagai informasi  pelatihan  serta  pengujian, dengan ketentuan jumlah data pelatihan  sebanyak  80%  dan  data pengujian  sebanyak 20%.

## 5. Pengujian dan Evaluasi
Pengujian dilakukan menggunakan confussion matrix melalui library SVM,  dari  model training dan testing yang  telah diklasifikasikan  sebelumnya.  Hingga menghasilkan  matriks dengan ukuran 3x3  sebagai representatif kelas aktual dan  kelas  prediksi.  Hasil  dari  model training  dengan  menggunakan  data baru  yang  belum  dilakukan  training
sebelumnya.  Tabel confussion matrix disajikan  Tabel 9.
Tabel 9. Confussion Matrix
Keterangan: TP  =  Kelas  kata  terpediksi  benar bernilai  positif PN  = Kelas positif terprediksi netral FP  = Kelas positif terprediksi negatif NP  =  Kelas  netral terprediksi sebagai kelas kata positif TN  = Kelas terprediksi netral NNg= Kelas netral terprediksi negatif FN = Kelas negatif terprediksi positif NgN= Kelas negatif terprediksi netral TNg=Kelas Negatif terprediksi sebagai negatif
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan, penelitian ini menghasilkan confussion matrix
sebagai berikut:

## Tabel 10. Hasil Confussion Matrix
Data Aktual Data Pre diksi Ne gatif   Ne tral Positif Negatif 252 31 4 Netral 10 53 0 Positif 19 3 6 Pengujian ini menghasilkan akurasi, recall,  percision serta F1- Score/F-Measure pada consol spyder yang disajikan pada Gambar 5.
Data Aktual Data Pre diksi Ne gatif   Ne tral Positif Negatif T Ng NgN FN Netral NNg T N NP Positif FP PN T P
Gambar 5. Hasil Akurasi, Recall, Precession, dan F-1 Score Gambar 5 menunjukan
bahwa  hasil  pengujian  untuk  metode klasifikasi Support  Vector  Machine mendapatkkan akurasi sebesar 82%.

## KESIMPULAN  DAN SARAN
Kesimpulan
1. Data yang digunakan pada penelitian  ini  didapat  dari  hasil data crawling sebanyak 2000 data dan dilakukan Preprocessing sehingga  tersisa  1890  data  yang dapat  diolah.  Data  yang  diambil merupakan  data  dari twitter KPK RI tahun 2018 dan 2019 2. Hasil dari klasifikasi menggunakan metode SVM dibagi  menjadi  tiga  kelas,  yaitu kelas  positif  sebanyak  8%,  kelas negatif  sebanyak  77%,  dan kelas netral sebanyak 15%.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  dan evaluasi  yang  dilakukan  pada nilai  akurasi, precession,  recall,
dan F1-Score, dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat pengguna twitter mengenai kinerja  KPK  dengan  presentase sangat kurang baik yaitu
ditunjukan  dengan  munculnya kecondongan  sentimen  negatif sebesaar 77% dengan keakuratan hasil  pengujian  akurasi    sebesar 82%  dan  pengujian precision
sebesar 90%, serta recall sebesar
88% dan f1-score sebesar 89%.

## Saran
Untuk meningkatkan hasil penelitian  yang  lebih  maksimal,  ada beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan dan  dapat  direkomendasikan  untuk pengembangan pada
penelitian
selanjutnya yaitu : 1. peneliti  selanjutnya  diharapkan dapat  membuat  kamus  KBBI yang lebih lengkap demi terciptanya  hasil  akurasi  yang
lebih  baik.
2. Peneliti  selanjutnya  disarankan memasukan  dan  menambahkan metode  klaifikasi  yang  lain  agar dapat membandingkan hasil
akurasi yang lebih akurat.

## DAFTAR  PUSTAKA
Alita, D. (2017). Analysis  of Emoticon  and  Sarcasm  Effect on Sentiment Analysis of Indonesian Language on Twitter, J ournal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, Vol 5 (2), 100-109. Alita,  D.,  Fernando,  Y.,  & Sulistiani, H. (2020). Implementasi Algoritma  Multiclass SVM pada Opini Publik Berbahasa Indonesia  di  Twitter. Jurnal Tekno Kompak, 14 (2), 86-91 Haranto,  F.  F, & Sari, B. W. (2019). Implementasi  Support  Vector Machine Untuk Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap. Jurnal  PILAR  Nusa
Mandiri, Vol 15 (2), 171–176. I snain,  A.  R.,  Sihabuddin,  A.,  & Suyanto, Y. (2020). Bidirectional  Long  Short  Term Memory Method and Word2vec Extraction  Approach  for  Hate Speech Detection. IJCCS (Indonesian Journal of Computing  and  Cybernetics Systems), 14 (2). Mulyanto,  A.,  &  Nurhuda,  Y.  A. (2017).  Penyelesaian  Kata Ambigu  Pada  Proses  POS Tagging Menggunakan Algoritma  Hidden  Markov Model  (  HMM  ). SEMINAR NASIONAL METODE KUANTITATIF , p. 347. Rahmawati,  A.,  Marjuni,  A.,  & Zeniarja,  J.  (2017).  Analisis Sentimen  Publik  Pada  Media Sosial Twitter Terhadap Pelaksanaan  Pilkada  Serentak Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine. CCIT Journal , 10 (2), 197–206.
Rahutomo,  F.,  Saputra,  P.  Y.  &
Fidyawan, M. A. (2018) Implementasi Twitter Sentiment Analysis  Untuk  Review  Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, Jurnal Informatika Polinema , 4 (2), 93. Styawati,  &  Mustofa,  K.  (2019). A Support Vector Machine-Firefly
Algorithm  For  Movie  Opinion
Data Classification . 13 (3), 219– 230. Sulistiani,  H.,  &  Muludi,  K.  (2018). Implementation  of  Dynamic Mutual Information and Support
Vector  Machine  for  Customer Loyalty  Classification. The  2nd International  Conference  on Applied  Sciences,  Mathematics and  Informatics,  1338 (1),  p.
12050. Surahman,  A.,  Pasaribu,  A.  O.,  & Darwis,  D.  (2020).  Ekstraksi
Data  Produk  E-Marketplace
Sebagai  Strategi  Pengolahan Segmentasi Pasar Menggunakan Web  Crawler. SISTEMASI:
Jurnal  Sistem  Informasi,  9 (1), 73-81.
Tane, O. Z. A., Lhaksmana, K. M., &
Nhita, F.  (2019).  Analisis Sentimen  Pada Twitter Tentang Calon Presiden 2019 Menggunakan Metode  Svm (Support Vector Machine). Seminar  Nasional  Teknologi Fakultas Teknik Universitas Krisnadwipayana , 1 (1),  739–
742.
Taufiq  H.R,  R.,  Wardoyo,  A.  E.,  & Pratama, M. R. (2018). Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Kinerja Komisi Pemberantasan  Korupsi  (Kpk) Di  Indonesia  Dengan  Metode Naive Bayes . 3 (1), 58–67.