## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 257-267, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.187 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP AKSI DEMONSTRASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST
Ni Made Tara Okta Adriana 1)* , I Made Agus Dwi Suarjaya 1) , Dwi Putra Githa 1)
Universitas Udayana, Badung, Indonesia Email: taraadriana45@gmail.com

## Abstrak
Indonesia adalah sebuah negara demokrasi yang memberikan kebebasan bagi setiap warganya untuk berekspresi dan  mengeluarkan  pendapat,  salah  satunya  melalui  demonstrasi.  Namun,  kadang  kala  kebebasan  tersebut disalahgunakan  oleh  pihak-pihak  tertentu  yang  menyebabkan  adanya  demonstrasi  yang  diikuti  oleh  kerusuhan dan  aksi  anarkis,  sehingga  menimbulkan  berbagai  macam  kerugian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pandangan  masyarakat  terkait  aksi  demonstrasi  yang  terjadi  di  Indonesia  melalui tweets pada  media  sosial Twitter dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Pada penelitian ini terdapat  penambahan  proses  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  terdaftar  pada  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  karena tweets pada  media  sosial  Twitter  cenderung  lebih  banyak  menggunakan  bahasa  gaul atau  bahasa  yang  tidak  baku,  sehingga  penambahan  proses  ini  diharapkan  dapat  memberikan  data  bersih  yang lebih  baik.  Klasifikasi  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  3  kelas,  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral.  Pengujian yang telah dilakukan mendapatkan nilai akurasi paling baik dengan menggunakan algoritma SVM, yaitu sebesar 80,3%.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  sebesar  54,98%  atau  sekitar  960.519  data  merupakan  klasifikasi negatif yang diikuti oleh sentimen netral sebanyak 29,15% dan sentimen positif sebesar 15,86%.
Kata Kunci: demonstrasi; random forest; support vector machine; twitter.

## ANALYSIS OF PUBLIC SENTIMENT ON DEMONSTRATIONS IN INDONESIA USING SUPPORT VECTOR MACHINE AND RANDOM FOREST

## Abstract
Indonesia is a democratic country that provides freedom for citizens to express  their opinions, one of which is through  demonstrations.  However,  sometimes  this  freedom  is  misused  by  certain  parties  which  causes demonstrations  followed  by  riots  and  anarchist  actions,  causing  various  kinds  of  losses.  The  purpose  of  this study is to determine the public's views regarding demonstrations that occurred in Indonesia through tweets on social  media  Twitter  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  and  Random  Forest  algorithms.  In  this  study, there is an additional process for removing words that are not listed in the Big Indonesian Dictionary (KBBI) because  tweets  on  social  media  Twitter  tend  to  use  more  slang  words  or  non-standard  languages,  so  this additional process is expected to provide better clean data. The classification in this study consists of 3 classes, namely positive, negative, and neutral. The tests that have been carried out get the best accuracy using the SVM algorithm,  which  is  equal  to  80.3%.  The  classification  results  show  that  54.98%  or  around  960,519  data  are classified as negative, followed by neutral sentiment around 29.15% and 15.86% classified as positive sentiment.
Keywords: demonstration; random forest; support vector machine; twitter.
Accepted: 18 Mei 2023
Published: 26 Juni 2023

## Ni Made Tara Okta Adriana, I Made Agus Dwi Suarjaya, Dwi Putra Githa

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan teknologi di era sekarang menjadi salah satu kebutuhan penting bagi setiap bidang kehidupan dalam mendukung setiap proses yang ada di dalamnya. Salah satu teknologi yang menjadi  perhatian  saat  ini adalah teknologi big  data (Krisnasari et  al.,  2022). Big  data merupakan suatu ilmu yang berfokus pada pengolahan data dengan jumlah yang banyak dan waktu  yang  diperlukan  cukup  singkat.  Salah  satu  penerapan big  data adalah  pada  analisis sentimen  (Krisnasari  et  al.,  2022).  Analisis  sentimen  merupakan  suatu  proses  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  mengenali  maupun  mengekspresikan  suatu  emosi,  opini,  atau subjektivitas yang ada pada suatu teks. Analisis sentimen akan menemukan nilai polaritas dari sebuah  teks  dan  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  kelas  sentimen.  Pengklasifikasian sentimen tersebut dapat  membantu dalam mengevaluasi kinerja atau produk serta membantu dalam  hal  pengambilan  keputusan  (Oktaviana  et  al.,  2022).  Analisis  sentimen  juga  dapat diartikan sebagai sebuah tahapan yang dilakukan dalam pengolahan data berupa teks dengan tujuan  mengambil  informasi  pada  sebuah  kalimat  opini.  Analisis  sentimen  biasanya digunakan  untuk  menilai  sebuah  opini  terhadap  topik  tertentu,  seperti  isu  politik,  ekonomi, sosial, hukum, dan lain sebagainya (Arsi & Waluyo, 2021). Perasaan seseorang yang bersifat subjektif  atau  opini  ini  dapat  diungkapkan  melalui tweets pada  media  sosial  Twitter (Krisnasari et al., 2022).
Twitter merupakan salah satu media sosial yang cukup populer karena menjadi sebuah media yang dapat  digunakan untuk saling berbagi  informasi, berdiskusi, dan menyampaikan pendapat secara bebas dan terbuka terhadap isu tertentu (Mulya & Sujaini, 2022). Salah satu topik yang menjadi perbincangan di media sosial Twitter adalah aksi demonstrasi yang terjadi di Indonesia. Indonesia adalah sebuah negara demokrasi yang menganut sistem pemerintahan dari rakyat, oleh rakyat, dan untuk rakyat. Setiap warga negara Indonesia memiliki hak yang sama  untuk  menyampaikan  pikiran  maupun  aspirasinya,  baik  secara  lisan  maupun  tulisan. Sebagai  negara  hukum,  kaidah  hukum  tertulis  sudah  mengatur  perihal  kebebasan  untuk menyampaikan pendapat di hadapan umum yang termuat dalam Undang-Undang No. 9 Tahun 1998 dengan demonstrasi adalah salah satu cara untuk menyampaikan pendapat (Laila, 2019). Namun,  adanya  ketentuan  hukum  yang  mengatur  perihal  kebebasan  berpendapat  tersebut dapat  memunculkan  terjadinya  aksi  yang  terlalu  bebas  tanpa  adanya  pengontrolan  diri  dan juga sering disalahgunakan oleh oknum tidak bertanggung jawab, sehingga memicu aksi yang bersifat anarkis, seperti kerusuhan, pembakaran, penjarahan, bahkan pembunuhan (Saputra & Rosadi,  2019).  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  penulis  akan  melakukan  sebuah penelitian untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap aksi demonstrasi yang terjadi di Indonesia menggunakan data Twitter.
Penelitian  terdahulu  mengenai  analisis  sentimen  pernah  dilakukan  oleh  (Pane  et  al., 2021) menggunakan data Twitter dan algoritma Support Vector Machine (SVM) terkait topik Undang-Undang  Cipta  Kerja.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  masyarakat Indonesia lebih banyak berpendapat positif terhadap topik tersebut dan akurasi dari algoritma SVM  yang  digunakan  adalah  sebesar  83%.  Kemudian,  penelitian  lain  dari  data  Twitter  juga dilakukan  dengan  menggunakan  sebanyak  1767  opini  untuk  melakukan  analisis  sentimen terhadap usaha waralaba. Hasil yang didapatkan adalah algoritma SVM dan Neural Network memiliki  akurasi  terbaik,  yaitu  sebesar  83%.  Kemudian,  algoritma Decision  Tree sebesar 81%, K-Nearest  Neighbor sebesar  52%,  dan Naïve  Bayes sebesar  80%.  Penelitian  tersebut juga  mendapatkan  hasil  bahwa  usaha  waralaba  lebih  banyak  mendapatkan  dukungan  dari masyarakat  (Mardiana  et  al.,  2019).  Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  dari  data  Twitter juga  pernah  diteliti  oleh  (Herdiyani  &  Zailani,  2022)  terkait  dengan  pemindahan  Ibu  Kota Indonesia.  Berdasarkan  penelitian  tersebut,  didapatkan  hasil  bahwa  masyarakat  Indonesia mendukung pemindahan Ibu Kota Indonesia dan hasil akurasi yang didapatkan adalah sebesar

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest
76%  dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest .  Selanjutnya,  penelitian  mengenai analisis sentimen menggunakan algoritma Random Forest juga pernah dilakukan pada tahun 2022  dengan  menggunakan  sebanyak  1500  data tweets dari  media  sosial  Twitter . Penelitian tersebut mendapatkan hasil bahwa akurasi dengan algoritma Random Forest yang digunakan adalah sebesar 79% dan masyarakat lebih banyak berpandangan positif terhadap topik vaksin sinovac yang diteliti (Aldean et al., 2022).
Adapun  perbedaan  atau  kebaharuan  pada  penelitian  ini  adalah  adanya  penambahan proses  pada  tahapan pre-processing, yaitu  menambahkan  proses  untuk  menghilangkan  kata- kata  yang  tidak  terdaftar  pada  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI).  Hal  ini  bertujuan karena  pengguna  media  sosial  lebih  banyak  menggunakan  bahasa  atau  kata-kata  gaul  dan tidak  baku  yang  kadang  kala  tidak  terdaftar  pada  KBBI  dalam  membuat  sebuah tweets , sehingga perlu untuk menambahkan proses ini dan diharapkan bisa mendapatkan data tweets hasil pre-processing yang lebih bersih dan juga dapat meningkatkan hasil akurasi. Penelitian yang  akan  dilakukan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  dan  informasi  kepada pembaca  mengenai  pandangan  masyarakat  terhadap  aksi  demonstrasi  yang  terjadi  di Indonesia. Selain itu, pembaca juga diharapkan dapat mengetahui trend sentimen masyarakat terkait topik tersebut setiap tahunnya.

## METODE
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  terkait  aksi  demonstrasi  di  Indonesia  ini dilakukan  dari  Bulan  September  2022  yang  berlokasi  di  Gedung  Teknologi  Informasi, Fakultas  Teknik,  Universitas  Udayana.  Penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  menggunakan bahasa  pemrograman  Python, database mongoDB,  serta tools visualisasi  Tableau.  Adapun alur  penelitian  dalam  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  aksi  demonstrasi  di Indonesia dari data Twitter akan dijelaskan pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1  di  atas  adalah  alur  atau  metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini. Adapun tahapan dari penelitian ini diawali dengan pengumpulan data tweets dari media sosial Twitter  dengan  memanfaatkan library snscrape .  Data tweets terkait  dengan  topik  aksi demonstrasi  di  Indonesia  dikumpulkan  dari  Januari  2010  sampai  dengan  Mei  2022.

## Ni Made Tara Okta Adriana, I Made Agus Dwi Suarjaya, Dwi Putra Githa
Selanjutnya,  data  Twitter  tersebut  akan  dibagi  menjadi  dua  data,  yaitu  data  yang  diberikan label  dengan  cara  manual  dan  data  yang  tidak  berisi  label.  Pelabelan  data  secara  manual  ini dilakukan  sendiri  oleh  penulis.  Data  dengan  label  akan  digunakan  untuk  proses  pengujian algoritma  dengan  jumlah  data  sebanyak  3000,  di  mana  jumlah  masing-masing  data  label untuk setiap kelas adalah 1000 data. Sedangkan, data yang tidak diberi label akan digunakan pada  tahapan processing. Langkah  selanjutnya  adalah pre-processing untuk  membersihkan data tweets. Pada  tahapan  ini  terdapat  beberapa  proses,  yaitu cleaning  text untuk menghilangkan karakter yang tidak dibutuhkan , case folding untuk menyamakan kata menjadi bentuk lower  case,  tokenization untuk  memisahkan  kalimat  menjadi  beberapa  kata , normalization untuk mengubah bahasa gaul menjadi bentuk baku , menghapus kata yang tidak ada  di  KBBI  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia), stopword  removal untuk  menghapus  kata tidak  penting , serta stemming untuk  mengubah  suatu  kata  menjadi  bentuk  dasarnya  dengan cara menghilangkan imbuhan maupun kata depan (Naufal & Kusuma, 2022). Kemudian, data dengan label yang sudah bersih akan diuji menggunakan algoritma SVM dan Random Forest untuk menentukan algoritma yang memiliki nilai akurasi terbaik.
Pemilihan  algoritma  SVM  dan  Random  Forest  pada  penelitian  ini  didasarkan  pada penelitian  sebelumnya  yang  juga  menggunakan  kedua  algoritma  ini  dan  memberikan  hasil akurasi yang cukup baik. Penelitian yang dilakukan oleh (Pane et al., 2021) tentang sentimen masyarakat  pada  topik  Undang-Undang  Cipta  Kerja  mendapatkan  nilai  akurasi  paling  baik dengan  menggunakan  algoritma  SVM,  yaitu  sebesar  83%.  Kemudian,  penelitian  yang dilakukan  pada  tahun  2022  menggunakan  algoritma  Random  Forest  mendapatkan  hasil akurasi  paling  baik  sebesar  76%  terkait  topik  pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia  (Herdiyani  & Zailani,  2022),  sehingga  pada  penelitian  ini  memilih  untuk  menggunakan  kedua  algoritma tersebut  pada  topik  yang  berbeda,  yaitu  terkait  topik  aksi  demonstrasi  yang  terjadi  di Indonesia. Setelah tahap pengujian algoritma, langkah selanjutnya adalah tahapan processing untuk mengklasifikasikan data yang tidak berisi label menggunakan algoritma yang memiliki performa terbaik, sehingga bisa ditentukan kelas untuk masing-masing data. Kemudian, akan dilanjutkan  dengan  membuat  visualisasi  berdasarkan  data  hasil  klasifikasi  agar  data  lebih mudah dipahami.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  proses  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  mengumpulkan  data tweets yang diambil dari media sosial Twitter. Data tweets ini diambil melalui proses collect data dengan memanfaatkan library snscrape.  Proses collect data tweets pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa keywords, seperti  “demonstrasi”,  “demo  buruh”,  dan  “demo  mahasiswa”.  Adapun data tweets yang berhasil diambil berjumlah 2.036.786 data dan seluruh field yang didapatkan pada proses collect data Twitter disimpan dalam database secara lengkap. Adapun contoh list data tweets dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Contoh Data Tweets
Content
.@ShamsiAli2 : Demonstrasi ini merupakan ekspresi kekecewaan yg diungkap secara demokratis. #IndonesiaSatu #BreakingNews #AksiDamai411 https://t.co/o7NafEdpQo Malu sama mahasiswa yg pada demo,bikin rusuh aj ngerusak fasilitas umum,itu buatny pke duit elo jg!tolol
@cacinksarapp demo boleh, tp melakukan vandalisme itu kurang ajar, mahasiswa anj*ng :p @yunsitroh2014 bagus nih demonstrasi begini. Salut! :) 7. Saya kesal dgn demo mahasiswa di Jkt akhir2 ini. mrk ganggu lalu lintas, bikin macet tiap hari, bikin rusuh. itu teror bukan orasi.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest
@kepingembul kalo korup gak usah d bahas, mahasiswa kan? berpendidikan kan? demo boleh tp harus yg berkelas.
Data tweets yang sudah didapatkan akan dibagi menjadi 2 data, yaitu data dengan label dan data yang belum berisikan label. Data label merupakan data tweets yang sudah diberikan label secara manual yang akan digunakan untuk melatih model menggunakan algoritma SVM dan Random  Forest. Adapun  pada  penelitian  ini  digunakan  tiga class, yaitu  “ positive”, “negative”, dan  “netral”.  Data  yang  diberikan  label  secara  manual  ini  berjumlah  3000  data dengan  rincian  1000  data  berlabel positive, 1000  data  berlabel negative, dan  1000  data berlabel  netral.  Adapun  contoh  data  yang  sudah  diberikan  label  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 berikut.
Tabel 2. Contoh Data Label Content Class ekspresi kecewa ungkap demokrasi positive mahasiswa bikin rusuh negative mahasiswa boleh asal tertib tidak rugi orang netral bagi hak warga negara damai positive mahasiswa rugi masyarakat calon suram negative buat mahasiswa boleh asal jangan anarkis netral
Langkah selanjutnya adalah tahapan pre-processing, yaitu tahapan untuk membersihkan data yang terdiri dari proses penghilangan karakter ( cleaning text ), case folding, tokenization, normalization, penghapusan  kata  yang  tidak  ada  pada  KBBI, stopword  removal, serta stemming. Adapun hasil dari masing-masing proses pre-processing dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Contoh Hasil Pre-Processing Content Tahapan Pre- Processing Hasil Pre-Processing @alextham878 Mahasiswa apa Mahasewa nie .. Kalau mahasiswa yg waras gak bakalan mau demo yg merugikan org bnyk Cleaning Text Mahasiswa  apa  Mahasewa  nie  Kalau mahasiswa yg waras gak bakalan mau demo yg merugikan org bnyk Case Folding mahasiswa apa mahasewa nie kalau mahasiswa yg waras gak bakalan mau demo yg merugikan org bnyk Tokenization ['mahasiswa',  'apa',  'mahasewa',  'nie',  'kalau', 'mahasiswa',  'yg',  'waras',  'gak',  'bakalan', 'mau', 'demo', 'yg', 'merugikan', 'org', 'bnyk'] Normalization ['mahasiswa',  'apa',  'mahasewa',  'ini',  'kalau', 'mahasiswa',  'yang',  'waras',  'tidak',  'akan', 'mau',  'demo',  'yang',  'merugikan',  'orang', 'banyak'] Remove Kata di Luar KBBI ['mahasiswa', 'apa', ‘ini’, 'kalau', 'mahasiswa', 'yang',  'waras',  'tidak',  'akan',  'mau',  'demo', 'yang', 'merugikan', 'orang', 'banyak'] Stopword Removal ['mahasiswa', 'mahasiswa', 'waras', 'tidak', 'merugikan'] Stemming mahasiswa mahasiswa waras tidak rugi
Setelah  data  melalui  tahapan pre-processing, langkah  selanjutnya  adalah  proses pengujian  model  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  SVM  dan Random  Forest serta
Ni Made Tara Okta Adriana, I Made Agus Dwi Suarjaya, Dwi Putra Githa
digunakan  juga  empat  skenario  untuk  menguji  kedua  algoritma  tersebut.  Adapun perbandingan  hasil  pengujian  dari  algoritma  SVM  dan Random  Forest dapat  dilihat  pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma SVM dan Random Forest Algoritma Skenario Accuracy Precision Recall F1-Score Support Vector Machine 90:10 80.3% 82.1% 80.3% 80.3% 80:20 79.8% 80.0% 79.8% 79.8% 70:30 75.7% 76.7% 75.7% 75.6% 60:40 74.6% 74.9% 74.6% 74.5% Random Forest 90:10 77.7% 79.2% 77.7% 77.7% 80:20 77.5% 78.5% 77.5% 77.5% 70:30 72.8% 73.8% 72.8% 72.8% 60:40 74.4% 74.8% 74.4% 74.4%
Tabel 4 di atas merupakan perbandingan hasil pengujian dari masing-masing algoritma yang  digunakan.  Evaluasi  dari  kinerja  model  algoritma  SVM  dan  Random  Forest  di  atas menggunakan confusion  matrix. Dalam confusion  matrix, terdapat  beberapa  metriks  yang dapat  digunakan  sebagai  indikator  evaluasi,  yaitu  nilai accuracy,  precision,  recall, dan f1- score. Penelitian ini akan berfokus pada metriks accuracy, yaitu perbandingan dari banyaknya data yang diprediksi secara benar dengan jumlah keseluruhan data yang ada (Fitriyyah et al., 2019).  Pemilihan  metriks accuracy dikarenakan  pada  penelitian  ini  akan  memfokuskan  agar algoritma  yang  digunakan  mampu  memberikan  hasil  prediksi  yang  sesuai  dengan  kelas sentimen  yang  seharusnya.  Nilai accuracy juga  dapat  mempengaruhi  algoritma  dalam melakukan  proses  klasifikasi  dengan  tepat,  sehingga  metriks accuracy menjadi  fokus  utama pada evaluasi kinerja algoritma (Ainurrohmah, 2021). Selain itu, pada pengujian algoritma ini juga  menggunakan  beberapa  skenario  pembagian dataset untuk training dan dataset yang berperan  sebagai data testing. Hal  ini  bertujuan  agar  dapat  menentukan  pembagian data training dan data testing yang sesuai, sehingga dapat menghasilkan nilai akurasi paling baik. Berdasarkan Tabel 4 di atas dapat dilihat bahwa algoritma SVM memiliki nilai akurasi terbaik, yaitu sebesar 80.3%. Hasil tersebut didapatkan dari skenario 90:10, yaitu 90% sebagai data training dan  10%  sebagai data  testing. Penggunaan  skenario  90:10  untuk  proses split data juga  menjadi  penyebab  nilai  akurasi  yang  meningkat.  Hal  ini  disebabkan  karena penggunaan data training yang  lebih  banyak,  sehingga  algoritma  memiliki  banyak  variasi data  dari dataset. Lalu,  lebih  banyaknya  jumlah data training juga  dapat  membantu  model untuk mempelajari data dengan lebih baik, sehingga dapat meningkatkan kemampuan model dalam  proses  klasifikasi  (A.M  &  Yaqin,  2022). Selain  itu,  algoritma  SVM  juga  memiliki kinerja  yang  baik  dalam  melakukan  analisis  pada  data  dan  pengenalan  pola,  sehingga algoritma ini akan bekerja lebih baik pada proses text mining atau pengklasifikasian berbasis teks  (Natasuwarna,  2020).  Berdasarkan  hasil  pengujian  model  tersebut,  pada  penelitian  ini akan  menggunakan  algoritma  SVM  dengan  skenario  90:10  untuk  tahapan processing sesuai dengan hasil pengujian.
Adapun  langkah  selanjutnya  adalah  tahapan processing, yaitu  tahapan  yang  bertujuan untuk  memberikan  label  pada  data  yang  belum  diberikan  label.  Proses  pelabelan  ini menggunakan  algoritma  yang  telah  dilatih  pada  proses  pengujian  model  klasifikasi  dan mampu  memberikan  performa  yang  baik,  yaitu  algoritma  SVM  dengan  skenario  90:10. Adapun contoh hasil dari tahapan processing dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Tahapan Processing Content Clean Class

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest
macet gara gara buruh Negative hak warga negara jamin kecuali negara otoriter Positive asal tertib hak warga negara Netral buruh jangan rugi orang Negative hak warga negara tema cara bisa tahu kualitas karakter Positive mahasiswa pikir jernih jangan anarkis Netral
Tahapan  selanjutnya  adalah  visualisasi  data,  yaitu  proses  untuk  mengubah  data  hasil klasifikasi  ke  dalam  bentuk  visualisasi  data,  seperti line  chart,  geo  chart, maupun  dalam bentuk  persentase.  Tujuan  dari  visualisasi  data  ini  adalah  agar  data  hasil  klasifikasi  dapat lebih  mudah  untuk  dipahami.  Adapun  contoh  hasil  dari  visualisasi  data dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Hasil Visualisasi Data
Gambar  2  di  atas  merupakan  visualisasi  hasil  dari  proses  pelabelan  data tweets dalam bentuk  persentase.  Data  di  atas  menggambarkan  bahwa  masyarakat  Indonesia  lebih  banyak berpandangan negatif terkait dengan aksi demonstrasi yang terjadi dengan total 54,98%  atau sekitar  960.519  data.  Kemudian,  jumlah  masyarakat  yang  mendukung  terjadinya  aksi demonstrasi ini adalah 277.100 orang atau sekitar 15,86%. Sedangkan, sebanyak 509.299 atau 29,15%  masyarakat  Indonesia  memilih  untuk  bersikap  netral  terkait  aksi  demonstrasi  yang pernah terjadi. Adapun visualisasi trend sentimen setiap tahunnya dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.

## Ni Made Tara Okta Adriana, I Made Agus Dwi Suarjaya, Dwi Putra Githa

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest

## Gambar 3. Visualisasi Trend Sentimen per Tahun
Gambar  3  di  atas  merupakan  visualisasi  terkait trend sentimen  masyarakat  terhadap topik  aksi  demonstrasi  setiap  tahunnya,  yaitu  dari  Januari  2010  sampai  dengan  Mei  2022. Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa trend sentimen  masyarakat  berubah-ubah  setiap tahunnya  dan  cenderung  menunjukkan  grafik  naik  turun.  Hal  ini  bisa  disebabkan  karena adanya  aksi  demonstrasi  dalam  satu  waktu  tertentu,  sehingga  menyebabkan trend akan mengalami peningkatan. Sebagai contoh, pada tahun 2019 terlihat bahwa di awal bulan grafik menunjukkan data yang  cukup stagnan dan terjadi  peningkatan di  bulan  Mei.  Hal  ini terjadi karena  adanya  aksi  demonstrasi  oleh  massa  pendukung  salah  satu  pasangan  calon  presiden yang merasa kecewa dengan hasil perhitungan suara pada pemilihan umum pada saat itu. Aksi yang  semulanya  damai  harus  berakhir  rusuh  karena  adanya  provokator  yang  menyusup  dan melempari  aparat  dengan  kayu  atau  batu,  sehingga  pihak  kepolisian  harus  mengambil tindakan dengan menembakkan gas air mata ke massa aksi (Indonesia, 2020).
Kemudian,  masih  di  tahun  yang  sama  terjadi  lagi  peningkatan  sentimen  yang  cukup signifikan  dibandingkan  bulan  sebelumnya,  yaitu  pada  bulan  September  2019.  Pada  bulan tersebut, ribuan mahasiswa dari berbagai perguruan tinggi di Indonesia melakukan aksi unjuk rasa  secara  besar-besaran.  Bahkan,  aksi  ini  tercatat  sebagai  aksi  demonstrasi  besar  yang pernah  terjadi  di  Indonesia.  Adapun  yang  menjadi  permasalahan  dalam  aksi  ini  adalah penolakan  mahasiswa  terkait  dengan  adanya  revisi  Undang-Undang  Komisi  Pemberantasan Korupsi  dan  Rancangan  Undang-Undang  Kitab  Undang-Undang  Hukum  Pidana  (RUU KUHP)  yang  dianggap  dapat  mengancam  hak  asasi  manusia  sekaligus  pelemahan  terhadap lembaga  KPK  (Nabilla,  2022),  sehingga  pada  bulan  ini  sentimen  masyarakat  terkait  dengan aksi demonstrasi yang terjadi mengalami peningkatan yang cukup tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian mengenai analisis sentimen masyarakat terkait dengan aksi demonstrasi yang terjadi  di  Indonesia  ini  menggunakan  sebanyak  2.036.786  data.  Data  didapatkan  dari  opini masyarakat  pada  media  sosial  Twitter  yang  diambil  dari  Januari  2010  sampai  dengan  Mei 2022. Penelitian yang telah dilakukan menggambarkan bahwa algoritma SVM memiliki nilai akurasi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma Random  Forest ,  yaitu  sebesar  80,3%  dengan menggunakan skenario 90:10. Proses klasifikasi menunjukkan bahwa sentimen negative lebih mendominasi dibandingkan sentimen lainnya, yaitu sebesar 54,98% atau sekitar 960.519 data. Kemudian, jumlah masyarakat yang mendukung terjadinya aksi demonstrasi ini adalah sekitar 15,86%.  Sedangkan,  sebanyak  29,15%  masyarakat  Indonesia  memilih  untuk  bersikap  netral

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Ni Made Tara Okta Adriana, I Made Agus Dwi Suarjaya, Dwi Putra Githa
terkait  aksi  demonstrasi  yang  pernah  terjadi.  Kemudian, trend sentimen  masyarakat  terkait dengan  aksi  demonstrasi  di  Indonesia  ini  menunjukkan trend yang  berubah-ubah  setiap tahunnya dan cenderung menunjukkan grafik naik turun. Trend akan mengalami peningkatan apabila terjadi aksi demonstrasi terkait isu tertentu dalam kurun waktu tertentu. Apabila aksi yang  terjadi  merupakan  aksi  demonstrasi  besar  yang  melibatkan  banyak  massa  dan  menjadi perbincangan  yang  ramai  di  kalangan  pengguna  media  sosial,  khususnya  Twitter,  maka sentimen masyarakat juga akan mengalami peningkatan yang cukup signifikan.
Adapun  saran  untuk  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  yang  selanjutnya  adalah dapat  menggunakan  kombinasi  data  dari platform media  sosial  yang  lain,  seperti  Facebook agar  data  yang  didapatkan  lebih  banyak  dan  beragam.  Kemudian,  pada  proses cleaning  text juga dapat lebih dimaksimalkan lagi agar data yang didapatkan dari tahapan ini menjadi lebih bersih.  Selain  itu,  juga  dapat  menggunakan  jenis  algoritma machine  learning maupun deep learning yang  lain  untuk  mendapatkan  algoritma  yang  memiliki  performa  dan  akurasi  yang lebih baik lagi, sehingga bisa mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ainurrohmah, A. (2021, February). Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 493-499.
Aldean,  M.  Y.,  Paradise,  P.,  &  Nugraha,  N.  A.  S.  (2022).  Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  di  Twitter  Menggunakan  Metode  Random  Forest Classifier  (Studi  Kasus:  Vaksin  Sinovac). Journal  of  Informatics  Information  System Software Engineering and Applications (INISTA) , 4 (2), 64-72.
Arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (1), 147-156. https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944
Fitriyyah, S. N. J.,  Safriadi,  N., &  Pratama, E. E. (2019). Analisis Sentimen Calon  Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (3), 279-285. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.34368
Herdiyani, T. C., & Zailani, A. U. (2022). Sentiment Analysis Terkait Pemindahan Ibu Kota Indonesia  Menggunakan  Metode  Random  Forest  Berdasarkan  Tweet  Warga  Negara Indonesia . 3 (2), 154-165.
Indonesia,  C.  (2020). 22  Mei  Setahun  yang  Lalu,  Jakarta  Membara  di  Masa  Pemilu . https://www.cnnindonesia.com/nasional/20200522051704-20-505747/22-mei-setahun- yang-lalu-jakarta-membara-di-masa-pemilu
Krisnasari,  N.  K.  A.,  Suarjaya,  I.  M.  A.  D.,  &  Raharja,  I.  M.  S.  (2022).  Classification  of Public  Figures  Sentiment  on  Twitter  using  Big  Data  Technology. Journal  of Informatics and Telecommunication Engineering , 6 (1), 157-169.
https://doi.org/10.31289/jite.v6i1.7329
Laila,  K.  (2019).  Hukum  Progresif  sebagai  Solusi  Kebebasan  Berpendapat  dengan  Asas
Demokrasi Pancasila. Jurnal
Cakrawala Hukum , 10 (2), 177-186. https://doi.org/10.26905/idjch.v10i2.3546
Mardiana,  T.,  Syahreva,  H.,  &  Tuslaela,  T.  (2019).  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Pada Analisis  Sentimen  Usaha  Waralaba  Berdasarkan  Data  Twitter. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 15 (2), 267-274. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.752

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 257-267
Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest
Mulya, S., & Sujaini, H. (2022). Analisis Sentimen Tren Olahraga di Masa Pandemi COVID- 19 pada Twitter dengan Metode Naïve . 8 (2), 284-291.
Nabilla,  F.  (2022). 4  Aksi  Demo  Mahasiswa  Terbesar  di  Indonesia  Sepanjang  Sejarah, Terbaru  Tahun  2019 .  https://www.suara.com/news/2022/04/10/172437/4-aksi-demo- mahasiswa-terbesar-di-indonesia-sepanjang-sejarah-terbaru-tahun-2019?page=2
Natasuwarna,  A.  P.  (2020).  Seleksi  Fitur  Support  Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Keberlanjutan
Pembelajaran Daring. Techno.Com , 19 (4), 437-448. https://doi.org/10.33633/tc.v19i4.4044
Naufal,  M.  F.,  &  Kusuma,  S.  F.  (2022).  Analisis  Sentimen  pada  Media  Sosial  Twitter Terhadap  Kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Berbasis  Deep Learning. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , 8 (1), 44-49.
Oktaviana,  N.  E.,  Sari,  Y.  A.,  &  Indriati.  (2022).  Analisis  Sentimen  Terhadap  Kebijakan Kuliah  Daring  Selama  Pandemi  Menggunakan  Pendekatan  Lexicon  Based  Features Dan  Support  Vector  Machine. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer (JTIIK) , 9 (2), 357-362. https://doi.org/10.25126/jtiik.202295625
Pane,  S.  F.,  Owen,  A.,  &  Prianto,  C.  (2021).  Analisis  Sentimen  UU  Omnibus  Law  pada Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine. Jurnal  Telekomunikasi  Dan Komputer , 11 (2), 130-142. https://doi.org/10.22441/incomtech.v11i2.10874
Saputra, S., &  Rosadi,  O. (2019). Efektivitas  Penggunaan  Kekuatan Oleh Kepolisian Dalam Menangani Aksi Unjuk Rasa Anarkis Di Kota Padang (Studi Pada Satsabhara Polresta Padang). UNES Law Review , 1 (3), 309-317. https://doi.org/10.31933/law.v1i3.42
Tamrizal,  A.  M.,  &  Yaqin,  A.  Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors dan Random Forest untuk Klasifikasi Sentimen Terhadap BPJS Kesehatan pada Media Twitter. InComTech :  Jurnal  Telekomunikasi  Dan  Komputer , 12 (1),  01. https://doi.org/10.22441/incomtech.v12i1.13642

## How to cite :
Adriana, N. M. T. O., Suarjaya, I. M. A. D., & Githa, D. P. (2023). Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan Random Forest. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 257-267. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.187