http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen terhadap Komisi Pemilihan Umum 2024 di Indonesia melalui  Twiter menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Sentiment Analysis of the 2024 General Election Commission in Indonesia through Twiter using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm
1 Mhd.Rizki Maulana*, 2 Raissa Amanda Putri
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353,
Medan, Indonesia e-mail: * muh.rizkimaulana02@gmail.com 1 , raissa.ap@uinsu.ac.id 2
( received: 01 May 2024, revised: 13 May 2024, accepted: 15 May 2024)

## Abstrak
Indonesia  bisa  menjadi  negara  berkeadilan  berdasarkan  Pancasila  dan  UUD  1945.  Segala  sesuatu yang  berkaitan  dengan  pemerintahan  telah  diatur  dalam  Undang-Undang.  Indonesia  sendiri  telah melewati  tiga  fase  pemerintahan  sejak  memproklamasikan  Kemerdekaan  pada  tanggal  17  Agustus 1945. Ketiga tahapan ini, khususnya, orde lama, orde baru, dan reformasi, masih berdampak hingga saat  ini.  Hal  ini  berbeda  dengan  dua  tahap  sebelumnya,  dimana  semua  pilihan  terpusat  pada pemerintah. Pada masa perubahan ini, segala pilihan ada di tangan rakyat atau lebih dikenal dengan pemerintahan  mayoritas.Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi  komisi pemilihan  umun  2024  adalah  Support  Vector  Machine(SVM).  Metode  SVM  merupakan  salah  satu kelebihan yang dapat diimplementasikan relatif mudah, karena proses penentuan support vector dapat di rumuskan dalam confusion matrix. Analisis sentimen dan opinion mining adalah bidang studi yang menganalisis  pendapat  seseorang,  sentimen  seseorang,  evaluasi  seseorangNamun  dalam pelaksanaannya banyak sekali hal-hal yang dinilai oleh para pemilih bahwa Pemilu ini berjalan tidak sesuai  dengan  aturan  yang  ada.  Mulai  dari  aroma  kecurangan  banyak  disuarakan  netizen, ketidaknetralan para penegak hukum terhadap salah satu calon pasangan presiden dan wakil presiden, serta pelaksanaan yang tidak JURDIL atau Jujur dan Adil. Semuanya banyak disuarakan lewat media sosial salah satunya adalah twitterDiketahui bahwa dari 2084 data yang diperoleh dari tweet mengenai KPU  terdapat  29.5%  merupakan  sentimen  yang  bersifat  positif  dan  70.5%  sentimen  yang  bersifat negatif.  Hasil klasifikasi  sentimen  mengenai  KPU menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine yang  sesuai  dengan  data  sebenarnya  berjumlah  307  data  dari  total  418  data  uji  Nilai  akurasi  dari klasifikasi  sentimen  mengenai  KPU  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang diperoleh yaitu 73%.
Kata Kunci : Sentimen ; KPU ; Twitter ; SVM ; Indonesia.

## Abstract
Indonesia  can  be  a  country  of  justice  based  on  Pancasila  and  the  1945  Constitution.  Everything related to government has been regulated in the Law. Indonesia itself has gone through three phases of government since proclaiming Independence on August 17, 1945. These three phases, specifically, the old order, the new order, and the reformation, still have an impact today. This is different from the previous  two  phases,  where  all  choices  were  centered  on  the  government.  In  this  study,  the  method used in classifying the 2024 general election commission is Support Vector Machine (SVM). The SVM method  is  one  of  the  advantages  that  can  be  implemented  relatively  easily,  because  the  process  of determining  the  support  vector  can  be  formulated  in  the  confusion  matrix.  Sentiment  analysis  and opinion  mining  are  fields  of  study  that  analyze  a  person's  opinion,  a  person's  sentiment,  a  person's evaluation,  but  in  its  implementation  there  are  many  things  that  are  considered  by  voters  that  this election is not in accordance with existing rules. Starting from the aroma of fraud voiced by netizens,
the  non-neutrality  of  law  enforcers  against  one  of  the  candidates  for  the  presidential  and  vice presidential  pairs,  and  the  implementation  that  is  not  JURDIL  or  Honest  and  Fair.  Everything  is widely voiced through social media, one of which is twitter. It is known that of the 2084 data obtained from  tweets  about the  KPU,  29.5%  are  positive  sentiments  and  70.5% are negative  sentiments.  The results  of  sentiment  classification  about  KPU  using  the  Support  Vector  Machine  algorithm  that matches the actual data amounted to 307 data out of a total of 418 test data The accuracy value of the sentiment  classification  about  KPU  using  the  Support  Vector  Machine (SVM)  algorithm obtained  is 73%.
Keywords: Sentiment; KPU; Twitter; Svm; Indonesia

## 1 Pendahuluan
Indonesia  bisa  menjadi  negara  berkeadilan  berdasarkan  Pancasila  dan  UUD  1945. Segala  sesuatu  yang  berkaitan  dengan  pemerintahan  telah  diatur  dalam  Undang-Undang. Indonesia  sendiri  telah  melewati  tiga  fase  pemerintahan  sejak  memproklamasikan Kemerdekaan pada tanggal 17 Agustus 1945. Ketiga tahapan ini, khususnya, orde lama, orde baru,  dan  reformasi,  masih  berdampak  hingga  saat  ini.  Hal  ini  berbeda  dengan  dua  tahap sebelumnya,  dimana  semua  pilihan  terpusat  pada  pemerintah.  Pada  masa  perubahan  ini, segala  pilihan  ada  di  tangan  rakyat  atau  lebih  dikenal  dengan  pemerintahan  mayoritas. Dimana  seluruh  rakyat  Indonesia  berhak  mengutarakan  kesimpulan  dan  pertimbangannya, termasuk dalam menentukan pionir bangsa [1].
Bangsa  Indonesia  belum  lama  ini  telah  melakukan  hajatan  besar  demokrasi  yaitu PEMILU ( Pemilihan Umum). Yang berbeda dengan Pemilu sebelumnya adalah pelaksanaan untuk  Pemilihan  Calon  Legislatif  maupun  Presiden  dilakukan  secara  bersamaan.  Hal  ini merupakan  amanat  Undang-Undang  (UU)  Nomor  42/2008  tentang  Pilpres.  Namun  dalam pelaksanaannya  banyak  sekali  hal-hal  yang  dinilai  oleh  para  pemilih  bahwa  Pemilu  ini berjalan  tidak  sesuai  dengan  aturan  yang  ada.  Mulai  dari  aroma  kecurangan  banyak disuarakan netizen, ketidaknetralan para penegak hukum terhadap salah satu calon pasangan presiden  dan  wakil  presiden,  serta  pelaksanaan  yang  tidak  JURDIL  atau  Jujur  dan  Adil. Semuanya  banyak  disuarakan  lewat  media  sosial  salah  satunya  adalah  twitter  [2].  Ada  juga dengan  bentuk  demonstrasi  (unjuk  rasa)  sebagai  bentuk  kekecewaan  dari  para  sebagian pemilih.  KPU  (Komisi  Pemilihan  Umum)  selaku  penyelenggara  hajatan  besar  ini  tak  lepas dari tuduhan-tuduhan yang dilontarkan oleh sebagian pemilih yang merasa tidak puas dengan pelaksanaan  Pemilu  kali  ini [3] .  Sentimen  yang  diberikan  kepada  KPU  lewat  media  sosial merupakan  gambaran  kekecewaan  tersebut,  lewat  twit  yang  dishare  oleh  pengguna  aplikasi micro  blogging  ini  bisa  kita  ambil  dan  dijadikan  analisis  sentimen  terhadap  KPU  selaku penyelenggara Pemilu [4][5].
Manfaat  yang  didapat  dengan  melakukan  sentiment  analyst  adalah  menemukan informasi  berharga  yang  dibutuhkan  orang  lain  dari  data  yang  tidak  terstruktur.  Maka diharapkan dengan penelitian ini dapat diketahui sentimen para netizen atau pengguna twitter terhadap Komisi Pemilihan Umum. Saat ini penggunaan media sosial adalah terutama Twitter di  Indonesia  telah  banyak  memberikan  dampak  besar  dalam  membangun  opini,  pandangan, sentimen, dan preferensi politik publik terutama menjelang pemilihan umum Capres 2024 [6] . Pada  saat  ini  tahapan  pemilihan  umum,  para  pengguna  media  sosial  atau  para  pendukung masing-masing  kandidat  juga  memberikan  opini  mereka  melalui  media  sosial  tentang jalannya  debat  menggunakan  hashtag  tertentu  pada tweet yang  ada  di Twitter Untuk mengetahui  dan  menentukan  kecenderungan  pengguna Twitter dalam  memposting Tweet , perlu untuk melakukan analisis sentimen [7][8].
Pengguna media sosial  yang ada di  Indonesia saat  ini mencapai  170 juta  pengguna pada awal tahun 2021 lalu, dengan media sosial yang mencakup favorit adalah twitter dengan pembuktiannya  menghasilkan  suvei  bahwa  Indonesia  menempati  posisi  ke-6  dengan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
peringkat  pengguanaan twitter ,  selain  dari  itu  Indonesia  memiliki  pengguna  dengan  jenjang umur 16 – 64 tahun mencapai tingkat 63,6% bersesuaian dengan sudah layak menjadi pemilih dalam  pemilihan  umum.  Karena  banyaknya  pendapat  yang  di  sampaikan  dari  warganet Indonesia Khususnya di  media sosial twitter ini akan menghasilkan berbagai  macam  reaksi. Untuk  mengetahui  dan  menentukan  kecenderungan  pengguna Twitter dalam  memposting tweet , perlu untuk melakukan analisis sentimen [9]. Dalam konteks di media sosial, analisis sentimen adalah bagaimana melakukan analisa terhadap orang yang di media sosial, analisis sentimen adalah bagaimana melakukan analisa terhadap orang yang mengekspresikan opini – opini mereka pada berbagai topik di media sosial [10].
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasi  komisi pemilihan umun 2024 adalah Support Vector Machine (SVM) [11]. Metode SVM merupakan salah  satu  kelebihan  yang  dapat  diimplementasikan  relatif  mudah,  karena  proses  penentuan support  vector  dapat  di  rumuskan  dalam  confusion  matrix [12] [13].  Analisis  sentimen  dan opinion  mining adalah  bidang  studi  yang  menganalisis  pendapat  seseorang,  sentimen seseorang, evaluasi seseorang [14][15][16].

## 2 Tinjauan Literatur
Hasil  penelitian  oleh  Handayani, [17] tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal Calon  Presiden  RI  2024  di  Twitter  menggunakan  Algoritma  SVM  Berdasarkan  hasil  dan pembahasan yang telah diuraikan di atas, proses analisis sentimen terhadap sentimen twitter mengenai  bakal  calon  presiden  republik  Indonesia  tahun  2024  dapat  dilakukan  dengan metode Support  Vector Machine. Total  sentimen awal  yang dianalisis berjumlah 1719 buah sentimen. Dengan persebaran 597 data untuk aniesbaswedan, 627 data untuk ganjarpranowo dan 495 data untuk prabowo subianto. Proses analisis yang dilakukan memiliki nilai akurasi 75%  pada  sentimen  calon  1,  86%  pada  calon  2  dan  72%  pada  calon  3.  Sehingga  rata-rata akurasi  untuk  ketiga  calon  adalah  sebesar  78%.  Hasil  akurasi  terhadap  penerapan  metode support  vector  machine  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal,  salah  satunya  adalah  jumlah  dataset dan komposisi jumlah sentimen positif dan negatif.
Hasil  penelitian  oleh  Pratama et  al , [18] tentang  Analisis  Sentimen Twitter Debat Calon  Presiden  Indonesia  Menggunakan  Metode Fined-Grained  Sentiment Analysis  yang mendapatkan  sentimen  yang  di  tunjukkan  publik  dunia  maya  pada  saat  debat  berlangsung cenderung  bersentimen  positif  dari  15.000  percakapan  pada  saat  debat  berlangsung. Berdasarkan hasil pada tabel dan barplot pada program R, hasil presentase, baik tweet yang menggunakan  hastag    #JokowiAminMenangDebatmaupunhastag#PrabowoIndonesiaMenang menunjukkan  cenderung  mengandung  sentimen  positif  lebih  banyak  dari  pada  negatif  dan netral pada setiap tweet. Untuk sentimen negatif pada kedua hastag, jumlahnya cukup banyak pada  setiap  tweet  yang  diposting  saat  debat  berlangsung,walaupun  memang  tidak  sebanyak sentimen positif.
Hasil penelitian oleh Lukmana et al , , [19] tentang Analisis Sentimen Terhadap Calon Presiden  2019  Dengan Support  Vector  Machine di Twitter sentiment  positif  yang  diperoleh Jokowi  lebih  sedikit  dari  sentimen  negatif.  Pelabelan  dilakukan  pada  10.000 tweet yang berkaitan  dengan  kata  kunci  “Jokowi”,  diperoleh  data  sebanyak  2.774 tweet yang mengandung  sentimen  positif  dan  negatif.  Sebanyak  1.117 tweet berlabel  positif  dan  1.657 tweet berlabel  negatif.  Proporsi sentiment positif  yang  diperoleh  Prabowo  lebih  sedikit  dari sentimen  negatif  seperti  yang    Pelabelan  dilakukan  pada  10.000 tweet yang  berkaitann dengan  kata  kunci  “Prabowo”,  diperoleh  data  sebanyak  1.632  tweet  yang  mengandung sentimen  positif  dan  negatif.  Sebanyak  814 tweet berlabel  positif  dan  818 tweet berlabel negatif.
Berdasarkan  penelitian  diatas  memiki  data  1719  buah  sentimen  maka  penilitian  ini dibuat dengan perbedaan yang memiliki data 2084 buah sentimen, kemudian akan di analisis bagaimana tingkat akurasi menggunakan metode SVM dengan data yang lebih besar.

## 3 Metode Penelitian
Tempat  penelitian  guna  mendapatkan  data  penelitian  yang  akurat  dan  sebenarnya. Lokasi  penelitian  ini  mengambil  data  dari  Twitter  sebagai  tempat  penelitian  karna  sesuai dengan topik yang diangkat peneliti mengenai analisis sentimen, selain itu peneliti juga ingin mengatahui  bagaimana  klasifikasi  terhadap  komisi  pemilihan  umun  2024.  Sesuai  dengan topik yang diangkat oleh peneliti Twitter berperan aktif sebagai media sosial yang digunakan masyarakat  dalam  menyampaikan  opininya  sehingga  peneliti  dapat  mengklasifikasikan pendapat  masyarakat  tentang  KPU  2024.  Proses  penelitian  ini  diawali  dengan  perencanaan yaitu menentukan topik yang akan dibahas. Topik penelitian ini yaitu analisis sentimen KPU 2024  di  Indonesia  melalui  twitter  menggunakan  algoritma  Support  vektor  machine. Penelitian ini menggunakan kuantitatif yaitu penelitian yang menguji  teori dengan meneliti Pada  kerangka  penelitian  terdapat  didalamnya  gambaran  langkah-langkah  yang  dilakukan pada saat melakukan penelitian, agar penelitian yang di lakukan secara sistematis dan tujuan yang di harapkan dapat dicapai [20] dijelaskan dalam gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penelitian ini menggunakan sebanyak 2000 data tweet. dan 1200 data akan menjadi data latih  dan  800  data  lagi  akan  dijadikan  sebagai  data  uji.  Dalam  pengumpulan  data tweet menggunakan  bahasa  Indonesia  yang  bertagar  komisipemilihanumum2024.  Proses pengambilan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan library  Tweepy. Penggunaan library ini membutuhkan akses OAuth 1 yang bisa didapakan dari website twitter developer. Pengguna OAuth 1 pada library ini mendapatkan izin untuk melakukan akses menggunakan API yang tersedia. Library ini  memanfaatkan  API  twitter  berupa search bisa  mencari tweet yang memiliki kecocokan dengan kata kunci yang diberikan.
Pada penelitian ini analisis data yakni penyusunan data tweet sebagai proses awal untuk pengolahan data, proses ini digunakan untuk menggambarkan tweet pengguna twitter tentang komisi  pemilihan  umum  2024.  Dengan  mendisplay  data,  akan  memudahkan  untuk  meneliti dan  menyusun  data  tersebut.  Kemudian  akan  dilakukan  pelabelan  kelas  dengan  ketentuan apabila tweet kurang  dari  0  maka  kelas  tersebut  negatif  dan  lebih  dari  0  maka  positif. Terhadap  dalam  melakukan  analisis  sentimen  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode SVM dimulai dengan input data yang berupa data latih dan data uji yang kemudian diproses pada tahapan preprocessing hingga protes klasifikasi. Proses ini dilakukan untuk membentuk model  yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  baru  [22]  [23].  dijelaskan  dalam gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Flowchart Klasifikasi SVM

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  menjelaskan  proses  analisis  data  yang  di  dapatkan  pada  saat  penelitian dengan analisis sebgai berikut:

## 4.1 Pelabelan Sentimen
Pelabelan  sentimen  dilakukan  secara  manual,  dimana  proses  pemberian  label memanfaatkan penalaran pikiran manusia dalam menentukannya. Pelabelan sentimen manual berarti manusia, biasanya para ahli bahasa, membaca setiap data teks dan memberikan label pada  sentimen  yang  terkandung.  Misalnya,  kalimat  diberi  label  "positif"  jika  isinya  memuji suatu  produk,  "negatif"  jika  isinya  berisi  kritik.  Berikut  adalah  contoh  pelabelan  yang dilakukan pada 2 sampel sentimen dijelaskan dalam tabel 1.
Tabel 1. Contoh pelabelan manual
No. Sentimen Latih Label 1. Jaga persatuan dan kesatuan dengan tidak mudah terprovokasi pemberitaan negatif, nantikan pengumuman resmi dari KPU Positif 2. sudah telak......KPU ikut Curang Negatif
Sentimen  1  dikategorikan  positif  karna  di  dalam  kalimatnya  ada  pujian,  sementara sentimen  2  termasuk  kategori  negatif  karna  terdapat  kritikan.  Berikut  persebaran  label sentimen dari keseluruhan dataset yang digunakan. dijelaskan dalam gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Persebaran data

## 4.2 Pembobotan TF-IDF
Tahap  selanjutnya  setelah  melewati  tahapan  pelabelan  dan  pembersihan  sentimen adalah  tahap  pembobotan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency ),  dimana pada  tahapan  ini  menggunakan  teknik  perhitungan  setiap  pembobotan  kata  ( term )  yang  ada didalam data dokumen dihitung dari setiap kata dan setiap kata kemudian akan dikalikan idf. Berikut merupakan sampel perhitungan nilai TF dan nilai DF dari 5 buah data latih dan 2 data uji dijelaskan dalam tabel 2, 3 dan 4.
Tabel 2. Sampel Data Latih Sentimen Latih Kelas ['hukum', 'kpu', 'indonesia'] Positif ['sahkan', 'provokasi', 'curang', 'ganggu', 'negatif'] Positif ['yakin', 'curang'] Positif ['dapat', 'angket', 'komisi', 'pemilu', 'kampanye', 'partai'] Negatif ['langsung', 'masyarakat', 'tuduh', 'jujur', 'kpu', 'masyarakat', 'umum'] Negatif Tabel 3. Sampel Data Uji
Sentimen Uji
['waspada’, ‘tuntut', 'sahkan', 'yakin', 'curang', 'provokasi', 'yakin', 'sebar', 'takut', 'sahkan']
['curang', orang', 'umum', 'rugi']
Tabel 4. Nilai DF dari Data Latih Term TF DF D1 D2 D3 D4 D5 hukum 1 0 0 0 0 1 kpu 1 0 0 0 1 2 indonesia 1 0 0 0 0 1 ... ... ... ... ... ... ... umum 0 0 0 0 1 1
Setelah nilai TF (term frequency) diperoleh, langkah selanjutnya adalah mencari nilai dari IDF. Berikut ada rumus untuk menentukan nilai IDF dari setiap kata dengan persamaan (1).
𝐼𝐷𝐹 = ln ( 𝐷+1 𝑑𝑓+1 ) + 1 ................................................................................................................. (1)
Berikut adalah sampel dalam menerapkan rumus tersebut pada data pertama :
𝐼𝐷𝐹 = ln ( 𝐷+1 𝑑𝑓+1 ) + 1 = ln ( 5+1 1+1 ) + 1 = 𝑙𝑛 + 1 =  2.099,  sehingga  hasilnya  dijelaskan  dalam tabel 5.
Tabel 5. Nilai IDF dari Data Latih Term DF IDF hukum 1 2.099 kpu 2 1,693 indonesia 1 2.099 ... ... ...
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Term DF IDF umum 1 0.699
Setelah  nilai  TF  dan  IDF  diperoleh  barulah  dapat  dihitung  untuk  nilai  TF-IDF  nya. Untuk mencari nilai TF-IDF dengan persamaan (2).
𝑊 = 𝑇𝐹 𝑥 𝐼𝐷𝐹 .............................................................................................................. (2) Berikut adalah sampel dalam menerapkan rumus tersebut pada data pertama :
𝑊 = 𝑇𝐹 𝑥 𝐼𝐷𝐹 = 1 x 2.099 = 2.099, sehingga hasilnya dijelaskan dalam tabel 6.
Tabel 6. Nilai TF-IDF dari data latih
Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 hukum 2.099 0 0 0 0 kpu 1.693 0 0 0 1.693 indonesia 2.099 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... umum 0 0 0 0 2.099
Selanjutnya  nilai  TF-IDF  dinormalisasikan  untuk  menyamakan  interval  dari  setiap data, adapun persamaan yang digunakan untuk menormalisasi data adalah dengan persamaan (3).
𝑇𝐹 𝑛𝑜𝑟𝑚 (𝑡, 𝑑) = 𝑇𝐹(𝑡,𝑑) √∑ (𝑇𝐹(𝑡,𝑑)) 2 𝑖 ...................................................................................................... (3)
Sampel dalam menerapkan rumus tersebut, diantaranya :
𝑇𝐹 𝑛𝑜𝑟𝑚 (𝑡, 𝑑) = 𝑇𝐹(𝑡,𝑑) √∑ (𝑇𝐹(𝑡,𝑑)) 2 𝑖 = 2.099 √(2.099) 2 + (1.693) 2 … + (2.099) 2 = 2.099 √103.98 = 0.209
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  normalisasi  data  yang  dilakukan  dijelaskan  dalam tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi Data No. D1 D2 D3 D4 D5 1 0.206 0 0 0 0 2 0.166 0 0 0 0.166 3 0.206 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... 20 0 0 0 0 0.206

## 4.3 Klasifikasi Support Vector Machine
Setelah  data  dibersihkan  dan  distrukturkan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine .  Tahap  pertama  dari proses  klasifikasi  adalah  membagi  data  ke  data  latih  dan  data  uji.  Pada  penelitian  ini menggunakan  rasio  8:2  untuk  perbandingan  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan untuk  mempelajari  karakteristik  dan  perbedaan  kedua  kelas  positif  dan  negatif  sedangkan data  uji  digunakan  untuk  melihat  persentase  keberhasilan  ketika  mengklasifikasikan  dengan benar.
a. Menghitung Kernel
Pada  klasifikasi  yang  dilakukan,  jenis  kernel  yang  digunakan  adalah  kernel  linear karena  data  yang  dimasukkan  merupakan  data  linear.  Berikut  adalah  persamaan  yang digunakan untuk menghitung nilai kernel linear dengan persamaan (4).
𝐾 (𝑥, 𝑦) = 𝑥. 𝑦 ................................................................................................................ (4) Berikut contoh representase data pada 5 buah data dijelaskan dalam tabel 8. Tabel 8. Sampel Representase x1 x2 x3 x4 x5 y1 K(x1,y1) K(x2,y1) K(x3,y1) K(x4,y1) K(x5,y1) y2 K(x1,y2) K(x2,y2) K(x3,y2) K(x4,y2) K(x5,y2) y3 K(x1,y3) K(x2,y3) K(x3,y3) K(x4,y3) K(x5,y3) y4 K(x1,y4) K(x2,y4) K(x3,y4) K(x4,y4) K(x5,y4) y5 K(x1,y5) K(x2,y5) K(x3,y5) K(x4,y5) K(x5,y5)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Adapun  hasil  dari  perhitungan  kernel  linear  dari  data  sampel  yang  dimiliki sebagaimana yang disajikan dijelaskan dalam tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Kernel Linear No. 1 2 3 .. 18 19 20 1 0.042 0.034 0.042 .. 0 0 0 2 0.034 0.055 0.034 .. 0.034 0.068 0.034 3 0.042 0.034 0.042 .. 0 0 0 ... ... ... ... .. ... ... ... 20 0 0.034 0 .. 0.042 0.085 0.042
Contoh perhitungan untuk kolom 1 baris 1.
K(x,y) =  x  *  y  =  (t1d1  *  t1d1  +t1d2  *  t1d2  +  t1d3  *  t1d3  +  t1d4  *  t1d4  +  t1d5  *  t1d5)  =
(0.206 * 0.206 + 0*0 + 0*0 + 0*0 + 0*0 )
D 11 = 0.042
Setelah nilai kernel diketahui, langkah selanjutnya adalah perhitungan matrix Hessian. Sebelum  melakukan  perhitungan  matrix  Hessian  akan  ditetapkan  beberapa  parameter  yang antara lain adalah αi, C, γ, λ dan iterasi maksimum. Berikut uraian dari parameter yang akan digunakan pada tahap perhitungan matrix Hessian dijelaskan dalam tabel 10.
Tabel 10. NilaiParameter Parameter Nilai 𝛼 i 0 C 1 γ 0.1 Λ 0.5 iterasi 2 b. Perhitungan Matriks Hessian
Langkah  perhitungan  matriks  Hessian  dimulai  dengan  menginisasi  nilai  α  =  0 kemudian melakukan perhitungan menggunakan persamaan (5).
𝐷 𝑖𝑗 =   𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + 𝜆 2 ............................................................................................. (5)
Berikut hasil perhitungan matriks Hessian dijelaskan dalam tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Matriks Hessian No. 1 2 3 .. 18 19 20 1 0.292 0.284 0.292 .. 0.25 0.25 0.25 2 0.284 0.305 0.284 .. 0.284 0.318 0.284 3 0.292 0.284 0.292 .. 0.25 0.25 0.25 ... ... ... ... .. ... ... ... 20 0.25 0.284 0.25 .. 0.292 0.335 0.292
Contoh perhitungan nilai matriks Hessian pada kolom 1 baris 1
D 11 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + 𝜆 2 = 1 * 1(0.042) + 0.5 2 = 0.292

## c. Sequential Training SVM
Langkah  selanjutnya  setelah  perhitungan  nilai  matriks  hessian  adalah  melakukan perhitungan sequential training dengan menggunakan persamaan (6).
𝐸 𝑖 ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ................................................................................................................... (6)
Pada  perhitungan  awal,  iterasi  dimulai  dari  iterasi  0.  Karena  nilai  α  awal  masih bernilai 0. Maka hasil perhitungan squential training adalah dijelaskan dalam tabel 12. Tabel 12. Sequential Training iterasi 0 No. E i 1 0 2 0 3 0 ... ... 20 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Contoh perhitungan pada kolom 1 baris 1. E i = ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0 * 0.292 = 0
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  δα  untuk  mendapatkan  nilai  α. Adapun persamaan untuk mendapatkan δα pada iterasi ke-0.
𝛿𝛼 𝑖 = min{max [ 𝛾(1 −   𝐸 𝑖 , −𝛼 𝑖 ], 𝐶 −   𝛼 𝑖 } , sehingga hasilnya dijelaskan dalam tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan δα i No. Δα 1 0.1 2 0.1 3 0.1 ... ... 20 0.1 Contoh perhitungan pada data pertama.
δα i = min{max [ 𝛾(1 −   𝐸 𝑖 , −𝛼 𝑖 ], 𝐶 −   𝛼 𝑖 } = min {max[0.1 (1-0), -0],1-0} = min { 0.1, 1 } = 0.1 Kemudian dari hasil δα yang didapatkan dilakukan perhitungan untuknilai α i dengan persamaan (7).
𝛼 𝑖 =   𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖 ................................................................................................................
(7) sehingga hasilnya dijelaskan dalam tabel 14.
Tabel 14. Hasil Perhitungan δα i pada iterasi 1 No. 𝛼 1 0.1 2 0.1 3 0.1 ... ... 20 0.1 Contoh perhitungan untuk data pertama.
𝛼 i = α i + δα i = 0 + 0.1 = 0.1 Ulangi  proses sequential  training sampai  dengan  iterasi  maksimal,  adapun  iterasi maksimal adalah 2, oleh karena itu proses diulangi sampai 2 kali iterasi untuk mendapat nilai α i yang  diperlukan  untuk  mencari support  vector .  Tabel  dibawah  ini  menampilkan  hasil perhitungan α i pada iterasi ke-2 2.099 dijelaskan dalam tabel 15.
Tabel 15. Nilai Alpha No. 𝛼 1 0.257893 2 0.255541 3 0.257893 ... ... 20 0.25599
Setelah proses perhitungan yang diuraikan sebelumnya, dilakukan perhitungan untuk mencari support vector  masing-masing dokumen. Dari nilai α i terbaru. Diambil nilai terbesar dari masing-masing kelasnya dijelaskan dalam tabel 16.
Tabel 16. Penentuan Support Vector No. D1 D2 D3 D4 D5 α Kelas 1 0.206 0 0 0 0 0.257893 1 2 0.166 0 0 0 0.166 0.255541 1 3 0.206 0 0 0 0 0.257893 1 ... .. ... ... ... ... ... ... 20 0 0 0 0 0.206 0.25599 1
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  fungsi  kernel  masing-masing  kelas menggunakan  nilai  α  tertinggi  pada  setiap  kelas.  Perhitungan  manual  untuk K(x i ,  x + ) didapatkan  berdasarkan  nilai  α i terbesar  dari  kelas  positif  yaitu  0.259225,  sedangkan  nilai K(x i ,  x - )  didapatkan  berdasarkan  nilai  α i terbesar  yaitu  0.343225.  Berdasarkan  nilai  tersebut
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dilihat  dari  matriks  hessian  kolom  ke  11  dan  10.  Sehingga  akan  diperoleh  nilai  kernel  dari setiap kelas sebagai berikut.
K(x i , x + ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐷 𝑖
= (0.2579 * 1 * 0.25) + (0.2555 * 1 * 0.25) + (0.2579 * 1 * 0.25) + (0.25695 * 1 * 0.25)  +  (0.25695  *  1  *  0.25)  +  (0.25669  *  1  *  0.25)  +  (0.25695  *  1  *  0.25)  +
(0.25695 * 1 * 0.25) + (0.25837 * 1 * 0.25) + (0.34323 * -1 * -0.292) + (0.25923 * 1  *  0.292)  +  (0.25923  *  1  *0.292  )  +  (0.25923  *  1  *  0.292)  +  (0.34323  *  -1  *  - 0.292) + (0.34323 * -1 * -0.292) + (0.25599 * 1 * 0.25) + (0.25599 * 1 * 0.25) +
(0.25599 * 1 * 0.25) + (0.25274 * 1 * 0.25) + (0.25599 * 1 * 0.25)
= 1.425463 K(x i , x - ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐷 𝑖
= (0.2579 * 1 * -0.25) + (0.2555 * 1 * -0.25) + (0.2579 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 *  -0.25) + (0.25669 * 1 *  -0.25) + (0.25695 * 1 *  -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25837 * 1 * -0.25) + (0.34323 * -1 * 0.292) + (0.25923 * 1 * -0.292) + (0.25923 * 1 * -0.292) + (0.25923 * 1 * -0.292) + (0.34323 * -1 * 0.292) + (0.34323 * -1 * 0.292) + (0.25599 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 * -0.25) + (0.25274 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 * -0.25) = - 1.42546 sehingga hasilnya dijelaskan dalam tabel 17.
Tabel 17. Nilai x - dan x + x + x - 1.425463 1.42546 Nilai K(x i ,  x + )  dan K(x i ,  x - )  sudah  dihitung,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung nilai bias dengan menggunakan persamaan (8).
𝑏 = 1 2 [∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 + ) 𝑖=1 +   ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥 − ) 𝑖=1 ] ......................................................... (8)
Dari persamaan diatas, maka diperoleh nilai b sebagai berikut.:
b = − 1 2 [𝑤. 𝑥 + + 𝑤. 𝑥 − ] = − 1 2 [1.425463 + (−1.42546)] = − 1 2 (0.000003) = - 0.0000015 Setelah  nilai  bias  diperoleh,  kemudian  masuk  ketahap  pengujian.  Langkah  pertama pada  tahap  pengujian  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  TF-IDF  pada  seluruh  di  data  uji dijelaskan dalam tabel 18.
Tabel 18. Nilai TF-IDF Data Uji No. Term TF DF IDF TF-IDF Norm 1 waspada 1 0 2.791 2.791 0.2673 2 tuntut 1 0 2.791 2.791 0.2673 3 sahkan 2 1 2.098 4.196 0.4019 ... ... ... ... ... ... ... 11 rugi 1 0 2.791 2.791 0.2673
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  kernel  dari  setiap  data  uji  dengan  data  latih sebelumnya.  Berikut  hasil  perhitungan  kernel  data  latih  terhadap  data  uji  dijelaskan  dalam tabel 19.
Tabel 19. Hasil Perhitungan Kernel Data Latih terhadap Data Uji No.  waspada tuntut sahkan yakin curang  provokasi sebar takut orang umum rugi 1 0.055 0.055 0.083 0.083 0.067 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055 2 0.089 0.089 0.133 0.133 0.108 0.089 0.089 0.089 0.089 0.089 0.089 3 0.055 0.055 0.083 0.083 0.067 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055 ... ...
... ... ... ... ... ...
... ... ... ... 20 0.055 0.055 0.083 0.083 0.067 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055 0.055
Perhitungan untuk kolom 1 baris 1.
K(x,y)  = (x1 * y1) + (x1 * y2) + .. + (x1 * y5) = (0.2673 * 0.2058)* (0.2673 * 0) * (0.2673 * 0) * (0.2673 * 0) * (0.2673 * 0) = 0.055
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Setelah mendapatkan nilai kernel, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai bobot data  uji.  Perhitungan  bobot  data  uji  dilakukan  menggunakan  persamaan  berikut  dan  akan diperoleh nilai untuk baris 1 kolom 1 sebagai berikut.
w.x =  α i y i K(x i ,x j )  =  0.257893  *  1  *  0.055  =  0.142,  sehingga  hasilnya  dijelaskan  dalam tabel 20.
Tabel 20. Pembobotan Term Pada Data Uji
No.  waspada tuntut sahkan yakin curang  provokasi sebar takut orang umum rugi 1 0.014 0.014 0.021 0.021 0.017 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014 2 0.023 0.023 0.034 0.034 0.028 0.023 0.023 0.023 0.023 0.023 0.023 3 0.014 0.014 0.021 0.021 0.017 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 20 0.014 0.014 0.021 0.021 0.017 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014 0.014 Σ 0.213 0.213 0.32 0.32 0.259 0.213 0.213 0.213 0.213 0.213 0.213
Kemudian jumlah dari bobot data uji digunakan untuk mencari nilai dari fungsi f(x). Melalui hyperplane yang  diperoleh  maka  data  akan  bernilai  positif  apabila w.x  +  b =  1 sedangkan  akan  bernilai  negatif  apabila w.x  +  b =  -1.  Apabila  data  tersebut  menghasilkan nilai  positif,  maka  data  tersebut  digolongkan  menjadi  kelas positif .  Sedangkan  apabila  data tersebut bernilai negatif, maka data tersebut digolongkan menjadi kelas negatif . Data Uji 1 ['waspada’, ‘tuntut', 'sahkan', 'yakin', 'curang', 'provokasi', 'yakin', 'sebar', 'takut', 'sahkan'] f(x) = w.x + b = Σα i y i K(x i ,x j ) + b = (0.213 + 0.213 + 0.32 + 0.32 + 0.259 + 0.213 + 0.32 + 0.213 + 0.213 + 0.32) + (-0.000015) = 2.603 FungsiKlasifikasi = sign (2.603) = 1 Data Uji 2 ['curang', orang', 'umum', 'rugi'] f(x) = w.x + b = Σα i y i K(x i ,x j ) + b = (0.259 + 0.213 + 0.213 + 0.213) + (- 0.000015) = 0.897 FungsiKlasifikasi = sign (0.897) = 1
Setelah  melakukan  proses  pengujian  pada  2  buah  data  uji,  diketahui  bahwa  pada fungsi  klasifikasi  data  kedua  data  uji  mendapatkan  nilai  1  sehingga  dua  buah  data  uji diklasifikasikan  sebagai  kategori  kelas  1  dimana  kelas  1  ada  kelas Setuju. Support  vector machine melakukan prediksi kelas positif atau negatif dengan menguji data serta mempelajari pengetahuan  yang  terkandung  dalam  data  latih.  Pada  data  latih  terdapat  kelas  sentiment positif  dan  negatif,  SVM  akan  mempelajari  karakteristik  kata-kata  yang  terdapat  pada masing-masing  kelas.  Berikut  adalah wordcloud sentimen  pada  keseluruhan  dataset dijelaskan Gambar 4.
Gambar 4.  Wordcloud untuk seluruh sentimen Wordcloud yang dihasilkan dari analisis sentimen terhadap Komisi Pemilihan Umum (KPU)  menggambarkan  berbagai  pandangan  dan  emosi  masyarakat.  Dalam  gumpalan  kata- kata ini, kita dapat melihat kata-kata seperti “jujur” dan “adil” yang menonjol, mencerminkan harapan publik terhadap proses pemilu yang jujur dan efisien. Di sisi lain, terdapat juga kata- kata seperti “curang” dan “salah”, yang menunjukkan adanya kecemasan dan tantangan yang
dirasakan  oleh  masyarakat.  Deskripsi  wordcloud  ini  dapat  membantu  KPU  memahami sentimen  publik  dan  menggunakan  informasi  tersebut  untuk  meningkatkan  kinerja  mereka. Ini adalah kesempatan bagi KPU untuk merespons secara konstruktif terhadap masukan dari masyarakat dan memperkuat kepercayaan publik dalam sistem pemilu Indonesia.

## 4.4 Implementasi Sistem Analisis Sentimen
Semua  tahapan  pada  analisis  akan  diimplementasikan  ke  dalam  suatu  sistem  yang bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen.  Proses  analisis  sentimen  dilakukan menggunakan Google Collab dan bahasa pemrogtaman python . 1. Preprocessing Data
Proses  ini  menghasilkan  dataset  baru  dengan  dalam  bentuk  file  berformat  . csv yang akan dianalisis. Adapun beberapa tahapan pada preprocessing adalah sebagai berikut: a. Casefolding
Pada tahap ini program akan merubah seluruh huruf yang ada pada data menjadi huruf kecil ( lower case ) dijelaskan Gambar 5.
Gambar 5. Proses case folding Adapun kode python untuk melakukan proses casefolding dijelaskan Gambar 6.
Gambar 6. Kode untuk lowercase b. Cleansing
Pada tahap ini program  akan menghilangkan seluruh karakter yang tidak diperlukan, seperti tanda baca, emoji, angka dan sebagainya dijelaskan Gambar 7.
Gambar 7. Proses cleansing Adapun kode python untuk melakukan proses cleansing dijelaskan Gambar 8.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8. Kode untuk cleansing c. Tokenizing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemecahan  kalimat  menjadi  kata  per  kata.  Hal  ini dilakukan  untuk  mempermudah  pembersihan  teks  pada  substansi  kata,  seperti  untuk menghilangkan  imbuhan,  mendeteksi  kata  non-formal  dan  mendeteksi  kata  yang  tidak memiliki nilai informasi untuk dianalisis dijelaskan Gambar 9.
Gambar 9. Proses tokenizing
Adapun kode python untuk melakukan proses tokenizing dijelaskan Gambar 10.
Gambar 10. Kode untuk tokenizing d. Filtering(slangword)
Pada  tahap  ini  program  akan  mengubah  kata-kata  non-formal  menjadi  formal dijelaskan Gambar 11.
Gambar 11. Proses converting slangword
Adapun  kode  python  untuk  melakukan  proses converting  slangword dijelaskan Gambar 12.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 12. Kode untuk converting slangword e. Removing stopword
Pada  tahap  ini  program  akan  menghilangkan  seluruh  kata  yang  dianggap  tidak bermanfaat atau non-informatif dijelaskan Gambar 13 .
Gambar 13. Proses removing stopword Adapun kode python untuk melakukan proses removing stopword dijelaskan Gambar 14.
Gambar 14. Kode untuk removing stopword
f. Stemming
Pada  tahap  ini  seluruh  kata  pada  seluruh  dokumen  akan  dinormalisasi,  artinya  akan mengubah  seluruh  kata  menjadi  bentuk  dasar  dengan  menghilangkan  imbuhan  pada  kata dijelaskan Gambar 15 .
Gambar 15. Proses stemming Adapun kode python untuk melakukan proses stemming dijelaskan Gambar 16.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 16. Kode untuk stemming 2. SplittingData
Tahapan ini adalah  tahapan dimana dataset  akan dibagi menjadi  data latih ( training) dan data uji ( testing ). Pada analisis yang dilakukan, perbandingan antara data latih  dan data uji  adalah  8  :  2.  Dengan  dataset  setelah preprocessing yang  berjumlah  2086  data,  1668 diantaranya  akan  dijadikan  sebagai  data  latih  sedangkan  418  sebagai  data  uji  dijelaskan Gambar 17.
Gambar 17. Proses Splititng Data Adapun kode python untuk melakukan proses splitting data  dijelaskan Gambar 18.
Gambar 18. Kode untuk splitting data 3. Proses Support Vector Machine
Tahap  akhir  dari  analisis  yang  dilakukan  adalah  penerapan  algoritma  support  vector machine. Proses klasifikasi akan melatih model yang telah dibuat pada saat proses pelatihan untuk melakukan prediksi pada data uji yang telah ditetapkan dijelaskan Gambar 19.

## Gambar 19. Proses Support Vector Machine

## 4.5 Evaluasi Hasil
Setelah selesai  melakukan proses pengujian pada algoritma Support  Vector Machine maka  akan  diperoleh  hasil.  Dimana  hasil  yang  dimaksud  adalah  label  dari  data  uji  yang diperoleh dari model pada saat proses pelatihan. Hasil klasifikasi data uji yang berupa kelas sentimen  yang  didapatkan  dari  program  akan  dibandingkan  dengan  data  kelas  sebenarnya sehingga  akan  diketahui  nilai  accuracy,  precision,  recall  dan  f1-score  dari  model  yang digunakan  terhadap  dataset.  Setelah  selesai  melakukan  proses  pengujian  pada  algoritma Support  Vector  Machine maka  akan  diperoleh  hasil.  Dimana  hasil  yang  dimaksud  adalah label dari data uji yang diperoleh dari model pada saat proses pelatihan. Hasil klasifikasi data uji yang berupa kelas sentimen yang didapatkan dari program akan dibandingkan dengan data kelas sebenarnya sehingga akan diketahui nilai accuracy, precision, recall dan f1-score dari model yang digunakan terhadap dataset. Untuk melihat nilai accuracy, precision, recall dan F1- score secara keseluruhan dapat menggunakan classification report . Berikut classification report dan confussion  matrix dari  hasil  analisis  sentimen  yang  dilakukan  menggunakan algoritma Support Vector Machine dijelaskan Gambar 20.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 20. Confussion matrix

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  pemecahan  masalah  dari  penelitian,  maka  penulis  akan menguraikan  beberapa  kesimpulan.  Adapun  kesimpulan  yang  dimaksud  antara  lain  adalah Diketahui  bahwa  dari  2084  data  yang  diperoleh  dari  tweet  mengenai  KPU  terdapat  29.5% merupakan  sentimen yang bersifat positif  dan  70.5% sentimen yang bersifat negatif. Hasil klasifikasi  sentimen  mengenai  KPU menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine yang sesuai dengan data sebenarnya berjumlah  307 data dari total 418 data uji. Nilai akurasi dari klasifikasi sentimen mengenai KPU menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang diperoleh yaitu 73%.

## Referensi
[1] A.  Nur  and  A.  Rusnali,  “Debat  Capres  Cawapres  Dalam  Perspektif  Syariat  Islam  ( Tinjauan  Analisis  Semiotika  Debat  Capres  Cawapres  Pemilu  2019),” Al-Din:  Jurnal Dakwah dan Sosial Keagamaan, 5 (2), 1-15. 2019.
doi: https://doi.org/10.35673/ajdsk.v5i2.582 .
[2] A.  Bin  Muhammad  Alkatiri,  Z.  Nadiah,  And  A.  N.  S.  Nasution,  “Opini  Publik Terhadap Penerapan New Normal Di Media Sosial Twitter ”, Coverage , Vol. 11, No. 1, Pp. 19-26, Sep. 2020 .
[3] W.  H.  Silitonga  dan  J.  I.  Sihotang,  “Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  Indonesia Tahun  2019  Di  Twitter  Berdasarkan  Geolocation  Menggunakan  Metode  Naïve Bayesian Classification”, Jurnal TeIKa (Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 9, no. 2, hlm. 115-127, Okt 2019.
[4] I.  Santoso,  Windu  Gata,  and  Atik  Budi  Paryanti,  “Penggunaan  Feature  Selection  di Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum ”, JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Teknologi Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 364 - 370, Dec. 2019.
[5] R.  Ferdiana,  F.  Jatmiko,  D.  Dwi  Purwanti,  A.  Sekar  Tri  Ayu,  and  W.    Fajar  Dicka, “Dataset  Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen”, Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , vol. 8, no. 4, pp. 334-339, Nov. 2019.
[6] D.  Rusdiaman  and  D.  Rosiyadi,  “Analisa  Sentimen  Terhadap  Tokoh  Publik Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), Vol. 4 No. 2. 2019.
[7] R.  Hidayatillah,  M.  Mirwan,  M.  Hakam,  and  A.  Nugroho,  “Levels  of  Political Participation  Based  on  Naive  Bayes  Classifier,” IJCCS  (Indonesian  Journal  of
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Computing  and  Cybernetics  Systems) ,  vol.  13,  no.  1,  p.  73,  Jan.  2019,  doi: 10.22146/ijccs.42531.
[8] W.  H.  Silitonga  dan  J.  I.  Sihotang,  “Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  Indonesia Tahun  2019  Di  Twitter  Berdasarkan  Geolocation  Menggunakan  Metode  Naïve Bayesian Classification”, TeIKa , vol. 9, no. 2, hlm. 115-127, Okt 2019.
[9] S.  Fendyputra  Pratama,  R.  Andrean,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Twitter Debat  Calon  Presiden  Indonesia  Menggunakan  Metode  Fined-Grained  Sentiment Analysis,” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science) , vol. 4, no. 2, pp. 2541–3619, 2019, doi: 10.31328/jo.
[10]  H.  Sujono.  “Analisis  Sentimen  Pada  Tweet  Dengan  Tagar  #Bpjsrasarentenir Menggunakan  Metode  Support  Vectore  Machine  (SVM).” Skripsi :  Universitas  Islam Riau. 2021.
[11]  M.  S.  Hasibuan  and  A.  Serdano,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan  Pembelajaran  Tatap Muka  Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes,” JRST  (Jurnal  Riset Sains dan Teknologi) , vol. 6, no. 2, p. 199, Nov. 2022, doi: 10.30595/jrst.v6i2.15145.
[12]  F.  Fathonah  and  A.  Herliana,  “Penerapan  Text  Mining  Analisis  Sentimen  Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 155–164, Dec. 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[13]  M. Furqan, S. Mayang Sari, and S. Sari, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia. Techno.Com, 21 (1), 51- 60. doi: https://doi.org/10.33633/tc.v21i1.5446
[14]  R.  Binsar  Sinaga,  H.  Ramanizar  Al  Fajri,  H.  Mubarok,  A.  Dwi  Pangestu,  D.  Sandya Prasvita , “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  terhadap  Konflik  antara  Palestina  dan Israel  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayesian  Classification  dan  Support  Vector Machine,“ Journal Of Intelligent Systems And Computation, Vol 2, No. 2. 2021.
[15]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review,” Faktor Exacta , vol. 13, no. 1, p. 35, Jun. 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[16]  J.  Homepage,  A.  Roihan,  P.  Abas  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika,  “IJCIT  (Indonesian Journal  on  Computer  and  Information  Technology)  Pemanfaatan  Machine  Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” 2019.
[17]  A.  Handayani  and  I.  Zufria,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal  Capres  RI  2024  di Twitter Menggunakan Algoritma SVM”, josh , vol. 5, no. 1, pp. 53-63, Oct. 2023.
[18]  S. Pratama,  f.  Septian,  et  al.  "Analisis  Sentimen  Twitter  Debat  Calon  Presiden Indonesia  Menggunakan  Metode  Fined-Grained  Sentiment  Analysis." Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science ,  vol.  4,  no.  2,  2019,  pp.  39-44, doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1004 .
[19]  D. T. Lukmana, S. Subanti, & Y. Susanti. “Analisis Sentimen Terhadap Calon Presiden 2019 Dengan Support Vector Machine di Twitter”. Seminar & Conference Proceedings of UMT . 2019.
[20]  J.  R.  Fauzi,  “Algoritma  dan  Flowchart  Dalam  Menyelesaikan  Suatu  Masalah,” Jurnal Hukum Progresif . 2023.
[21]  S.  Mariko,  “Aplikasi  Website  Berbasis  Html  Dan  Javascript  Untuk  Menyelesaikan Fungsi Integral Pada Mata Kuliah Kalkulus,” Jurnal Inovasi Teknologi Pendidikan , vol. 6, no. 1, pp. 80–91, 2019, doi: 10.21831/jitp.v6.1.22280.
[22]  A.  Amarulloh,  “Analisis  Perbandingan  Performa  Web  Service  Rest  Menggunakan Framework Laravel, Django, Dan Node Js Pada Aplikasi Berbasis Website,” Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering, Vol 7. No. 2. 2023.