Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
(SVM)
Dea Oktavia * , Yudhi Raymond Ramadahan, Minarto
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Purwakarta, Indonesia Email: 1,* deaoktavia25@wastukancana.ac.id, 2 yudhi.raymond@wastukancana.ac.id, 3 minarto@stt-wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: deaoktavia25@wastukancana.ac.id
Abstrak− Sistem e-Tilang menjadi solusi mendisiplinkan para pengendara kendaraan bermotor dari banyaknya melakukan pelanggaran berlalu-lintas. Keberadaan e-Tilang juga menjadi solusi mencegah kenakalan penegak hukum dari pungutan liar, istilah damai ditempat, hingga akuntabilitas uang denda. Efektif dan efisien sistem e-Tilang menimbulkan ragam komentar pada masyarakat. Belakangan ini populer sebuah teknik untuk menggali informasi dari tumpukan data khususnya pada Twitter yakni Text Mining atau sering juga disebut dengan analisis sentimen. Twitter merupakan jenis media sosial cukup popular dan diminati oleh seluruh masyarakat dunia termasuk Indonesia yang menyediakan berbagai informasi. Support Vector Machine (SVM) adalah seperangkat metode pembelajaran terbimbing yang  menganalisis  data  dan  mengenali  pola,  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  analisis  regresi  dan  dinilai  merupakan  metode  yang relative  baru.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  twitter  terhadap  penerapan  sistem  e-Tilang  dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menghitung nilai dari data tweet yang memiliki hasil sebesar 74.20%, precision sebesar 83.33% dan recall 5.28%. Hasil sentimen pada sosial media Twitter mengenai penerapan e-Tilang tergolong netral. Dari  hasil  penelitian  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  hasil  sentimen  pada  sosial  media  Twitter  mengenai penerapan e-Tilang tergolong netral.
Kata Kunci: Text Mining; Analisis Sentimen; Twitter; Python; e-Tilang; SVM
Abstract− The e-Tilang system is a solution to disciplining motorized vehicle drivers from committing many traffic violations. The existence  of  e-Tilang  is  also  a  solution  to  preventing  law  enforcer  delinquency  from  illegal  levies,  peaceful  terms  in  place,  to accountability for fines. The effectiveness and efficiency of the e-Tilang system raise various comments from the public. Lately, a technique has become popular for extracting information from piles of data, especially on Twitter, namely Text Mining or often also called sentiment analysis. Twitter is a type of social media that is quite popular and in demand by the whole world community, including Indonesia, which provides various information. Support Vector Machine (SVM) is a set of guided learning methods that analyze data and recognize patterns, is used for classification and regression analysis, and is considered a relatively new method. The purpose of this study was to analyze the sentiments of Twitter users regarding the implementation of the e-Tilang system using the Support Vector Machine (SVM) algorithm by calculating the value of the tweet data which has a yield of 74.20%, precision of 83.33% and recal l of 5.28%. Sentiment results on social media Twitter regarding the implementation of e-tickets are classified as neutral. From the results of  research  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  the  results  of  sentiment  on  social  media  Twitter  regarding  the implementation of e-Tilang are classified as neutral.
Keywords : Text Mining; Sentiment Analysis; Twitter; Python; e-Tilang; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Pada era digital seperti sekarang data adalah sumber daya yang memenuhi kehidupan. Data yang banyak ini kemudian semakin menumpuk setiap harinya dan apabila dibiarkan tentunya hanya akan menjadi sampah data. Salah satunya adalah data  tweets  yang  ada  pada Twitter .  Salah  satu  informasi  yaitu  opini  pengguna  twitter  yang  berisi  tweet-tweet  dan digunakan oleh masyarakat untuk sekedar meluapkan emosinya maupun membagikan suatu informasi [1]. Menurut data Statista  pada  bulan  Juli  2021,  negara  Indonesia  menempati  posisi  ke  6  pengguna  twitter  terbanyak  dengan  15,7  juta pengguna [2]. Analisis sentimen merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  untuk  melihat  kecenderungan  opini  terhadap  sebuah  objek,  apakah cenderung beropini positif, negatif atau netral [3]. Opini masyarakat yang ada di twitter ini akan menjadi dataset untuk dilakukan analisis sentiment [4].
Peningkatan  pelanggaran  lalu  lintas  merupakan  sebuah  tantangan  baru  bagi  para  kepolisian  untuk  mampu menerapkan sanksi yang mendidik namun tetap memiliki efek jera. Salah satu cara untuk menekan pelanggaran adalah dengan melakukan sanksi administrative (tilang) yang dilakukan oleh pihak kepolisisan. Namun yang terjadi selama ini sistem  tilang  saring  disimpangkan  oleh  oknum  sipil  dan  oknum  anggota  polisi  untuk  saling  berkompromi  agar kepentingan masing-masing bisa tercapai tanpa mengikuti prosedur yang berlaku. Bukan rahasia umum bila praktik suap- menyuap saat operasi lalu lintas terjadi. Itulah alasan yang mendasari Kepolisisan Republik Indonesia menerapkan sistem baru bernama Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE), atau masyarakat mengenal dengan istilah e-Tilang. Sistem ini  launching  serentak  di  Indonesia  pada  6  Desember  2017.  E-tilang  diharapkan  akan  menjadi  efek  jera  bagi  para pelanggar lalu lintas sehingga diharapkan pengendara kendaraan bermotor akan menjadi tertib berkendara di jalan [5]. Penerapan  sistem  e-Tilang  merupakan  kebijakan  untuk  menggantikan  sistem  tilang  manual  yang  menggunakan blanko/surat tilang [5]. Sistem e-Tilang menimbulkan ragam komentar pada masyarakat [6].
Data mining merupakan suatu proses penemuan informasi baru dengan cara mencari pola-pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar merupakan pengertian data mining secara  sederhana [7]. Text mining merupakan bagian  dari  data  mining,  yaitu  proses  untuk  memperoleh  suatu  pengetahuan  menggunakan  seperangkat  alat  analisis

## Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
dimana  pengguna  berinteraksi  dengan  sekumpulan  dokumen  dari  waktu  ke  waktu  [8].  Analisis  sentimen  merupakan sebuah pemrosesan bahasa alami yang mampu mendeteksi emosi dan opini dari seseorang terhadap suatu topik tertentu. Analisis sentimen diawali dengan tahap pengumpulan data atau yang biasa disebut dengan data crawling [9]. Twitter ialah salah satu media sosial yang memungkinkan para penggunanya untuk membagikan informasi [10].
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu  Teknik  dalam  machine  learning  yang  berdasarkan  teori  struktural pembelajaran  statistik.  SVM  mempunyai  performa  yang  lebih  baik  apabila  dibandingkan  dengan  metode  machine learning lain [11]. Python merupakan bahasa pemrograman tinggi yang bisa melakukan eksekusi sejumlah instruksi multi guna  secara  langsung  (interpretatif)  dengan  metode  Object  Oriented  Programming  dan  juga  menggunakan  semantik dinamis  untuk  memberikan  tingkat  keterbacaan  syntax  [12].  Snscrape  adalah  library  python  yang dapat  scraping  data untuk beberapa media sosial, seperti Facebook, Twitter, Instagram [13].
Setelah peneliti melakukan literature review, terdapat beberapa artikel yang berkaitan dengan penelitian ini, seperti yang dilakukan oleh Rakhmi Khalida, Siti Setiawati dengan judul “Analisis Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain”. Opini pada twitter dikumpulkan, lalu dilakukan tahapan preprocessing, selanjutnya dengan seleksi fitur information gain membantu mengurangi noise yang disebabkan oleh label- label  yang  tidak  relevan,  tahap  selanjutnya  adalah  klasifikasi  sentimen  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  terakhir sentimen polarity. Penelitian ini menghasilkan accuracy 41,82%, presisi 50,51% dan recall 45,45% [6]. Artikel tersebut berkaitan dengan e-Tilang sesuai dengan penelitian ini.
Artikel lainnya dengan judul “Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)”. Pada penelitian ini data menunjukan bahwa tingkat keakurasian untuk pinjaman online yaitu 62.00%. Hasil akurasi pada penelitian dinilai cukup baik. Analisis sentimen dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) berhasil mengkalsifikasikan sentimen masyarakat di twitter tentang pinjaman online [14].
Selanjutnya  artikel  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Bitcoin  dan  Cryptocurrency  Berbasis Python TextBlob”, Pada penelitian ini, seluruh data tweets yang berjumlah 3433 data telah diklasifikasikan menggunakan library python textblob dan didapatkan hasil dimana 41,3% tweets adalah positif, 44,9% adalah netral, dan 13,7% adalah negative [3]. Penelitian ini berhasil mengkalisifikasikan 3 kelas sentimen.
Berdasarkan beberapa artikel yang berkaitan dengan penelitian ini, menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) metode untuk memprediksi dengan tingkatan akurasi nilai yang cukup baik.. Tujuan penelitian ini untuk membahas  bagaimana  cara  memanfaatkan  pendapat  pengguna  Twitter  terhadap  penerapan  sistem  e-Tilang  menjadi analisis  sentimen,  dan  kemudian  membagi  pendapat  tersebut  menjadi  sentimen  positif,  negatif  dan  netral. Pengklasifikasian kumpulan data tweet tersebut memakai salah satu tata cara klasifikasi Support Vector Machine (SVM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode KDD ini dapat berguna menemukan  suatu  teknik  dari  database  yang  ada  [15].  Knowledge  Discovery  in  Database  merupakan  sebuah  proses pengetahuan  dalam  database.  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  penerapan  metode saintifik  pada  data mining.  Data  Mining  (DM)  adalah  inti  dari  proses  KDD,  melibatkan  kesimpulan  dari  algoritma  yang  mengeksplorasi data,  mengembangkan  model  dan  menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  [16].  Penggalian  informasi tersembunyi dari  sebuah basis data yang besar merupakan tujuan dari  KDD dan data mining  [17]. Pada penelitian ini menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  sebagai  model  dalam  klasifikasi  yang  kemudian  dilakukan proses evaluasi. Tahapan-tahapan dari metode penelitian ini yaitu, Pengumpulan Data (Scrapping Data), Labelling Data, Cleaning Data, Prepocessing Text, Klasifikasi (TF-IDF dan SVM), Evaluasi, dan Visualisasi. Berikut penjelasan secara detail mengenai tahapan metode penelitian yang digunakan :

## 2.1 Pengumpulan Data

## Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Scrapping  adalah mendapatkan data untuk kemudian melakukan ekstraksi   informasi  yang dimiliki oleh data tersebut. Cara kerja web scraping adalah dengan mengakses halaman web, memilih elemen data yang ada dalam halaman  tersebut, melakukan ekstraksi dan transformasi bila diperlukan, dan terakhir menyimpan data tersebut menjadi dataset terstruktur [18].

## 2.2 Labelling Data
Pada sisi proses pelabelan data, diputuskan untuk mengategorikan data menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral.  Kategori  positif  digunakan  untuk  emosi  seperti  senang,  ceria,  rileks,  santai,  dan  emosi  yang  secara  garis  besar berhubungan dengan kebajikan. Sedangkan kategori negatif digunakan untuk untuk emosi seperti sedih, marah, tertekan, takut,  dan  emosi-emosi  lain  yang  mengakibatkan penderitaan.  Lalu,  tweet-tweet  yang  memenuhi  kriteria  penyaringan tetapi tidak dapat dikategorikan ke dalam dua kategori ini diberi label sebagai kategori netral. Proses pengkategorian ini dilakukan secara manual dan subjektif [19].

## 2.3 Cleaning Data
Cleaning data merupakan kegiatan penghapusan karakter-karakter yang tidak sesuai ketentuan yang dibuat seperti huruf atau  karakter  diluar  alphabet  a-z  (termasuk  tanda  baca),  menghapus  link  atau  URL,  hashtag,  username  [20].  Tahap cleaning ini peneliti menambahkan penghapusan duplikat pada data tweet.

## 2.4 Prepocessing Text
Dalam melakukan text mining, text dokumen harus dilakukan persiapan terlebih dahulu sehingga dapat digunakan untuk proses utama. Proses mempersiapkan text atau data mentah ini disebut text preprocessing. Text preprocessing berfungsi mengubah data yang tidak terstruktur menjadi terstruktur [21]. Tahap Prepocessing text ini terdapat 3 tahapan lanjutan yaitu, transformation, tokenization dan filtering.

## 2.5 Klasifikasi
Klasifikasi pada penelitian ini terdapat beberapa tahap yaitu TF-IDF dan melakukan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Berikut tahapan-tahapannya adalah:

## a. Term Frequency – Inverse Document Frequency TF-IDF
Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  merupakan  pemodelan  yang  dimanfaatkan  untuk menemukan hubungan antara term terhadap data dengan cara memberikan bobot pada setiap kata atau term [2]. Perhitungan nilai TF secara manual dilakukan dengan persamaan (1).
TF (k) = ∑ Ff,d (1)
Keterangan : F = frekuensi kemunculan k = kata d = dokumen Dilanjutkan dengan mencari nilai IDF dengan persamaan (2).
𝐼𝐷𝐹 (𝑘) = Log D
Df(k) (2)
Keterangan :
D = total jumlah  dokumen
DF(k) = total dokumen yang mengandung frekuensi kemunculan kata k Setelah kedua nilai didapatkan, dilakukan perhitungan nilai TF-IDF dengan persamaan (3).
TF – IDF (k) = TF (k) x IDF (k)
(3)

## b. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik yang relatif baru untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi [22].
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑎𝑖 𝑦𝑖 𝐾(𝑥. 𝑥’) + 𝑏 ∞ 𝑖=1 (4)
ai = alfa ke-i yi = kelas data latih ke-i M = jumlah data K(x.x’) = fungsi kernel yang dipakai, dengan x = data uji xi = data latih ke-i b = bias
2.6 Evaluasi

## Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Pada  tahap    evaluasi  dilakukan  perhitungan  accuration,  precision, recall  dengan  confusion  matrix  [19].  Evaluasi  pada penelitian ini menggunakan Confusion Matrix (pengukuran performa untuk masalah klasifikasi Machine Learning dimana keluaran dapat berupa dua kelas atau lebih) yang dilakukan untuk mengetahui nilai performansi dari sistem yang sudah dibuat berdasarkan hasil dari klasifikasi. Proses evaluasi dilakukan pada python dan menggunakan model SVM.

## 2.7 Visualisasi
Visualisasi dilakukan untuk menyederhanakan data dan memudahkan pemahaman bagi pembaca. Hasil dari visualisasi ini berupa wordcloud yang dilakukan dari python dan visualisasi berupa dashboard menggunakan tools Microsoft Power BI.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  media  sosial  twitter  dengan  cara  meng-scrapping  tweet berbahasa Indonesia menggunakan snscrape Python dengan kata kunci e-Tilang. Diambil pada bulan Maret 2023 dengan rentang waktu dari 1 Januari 2019 sampai 28 Februari 2023. Ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 2. Source Code Scrapping
Data yang didapat setelah proses scrapping di atas berjumlah 2.999 tweet, dengan kolom tweet dan tanggal. Seperti pada gambar 2.

## Gambar 3. Hasil Scrapping

## 3.2 Labelling Data
Pelabelan dilakukan secara manual dengan membaca tweet satu per satu dan melihat kata-kata. Jika ada kata-kata yang mengandung  emosi  maka  diberi  label  negative,  sedangkan  kata-kata  yang  mengandung  pujian  diberi  label  positif  dan yang tidak mengandung keduanya diberi label netral. Contoh labelling ditunjukkan pada tabel 1.
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Tabel  1. Contoh Labelling Data

## 3.3 Cleaning Data
Pada tahap cleaning pertama, dilakukan penghapusan duplikat data secara manual pada excel, berikut merupakan contoh data tweet duplikat netral, contoh data duplikat ditunjukkan  pada tabel 2.
Tabel  2. Contoh Data Duplikat Tweet Tanggal Label @TMCPoldaMetro izin nanya pak, kalau nakes kena  e-tilang gage gimana konfirmasinya? Harusnya ga kena kan? @TMCPoldaMetro izin nanya pak, kalau nakes kena e-tilang gage gimana konfirmasinya? Harusnya ga kena kan? 10/30/2023 10/30/2023 0 0
Tahap cleaning selanjutnya dilakukan penghapusan username. Tahap ini dilakukan untuk menghapus username dan simbol lainnya menggunakan python.Source code cleaning data ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 4 . Source Code Cleaning Data
Hasil data tweet setelah melewati proses cleaning penghapusan username. Hasil cleaning ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 5 . Hasil Cleaning Hapus Username

## 3.4 Prepocessing Text
Proses prepocessing text terdiri dari transformation, tokenize dan filtering menggunakan Google Colab. Berikut adalah langkah-langkah text prepocessing :

## a. Transformation
Tahap transformation terdiri dari case folding yang merupakan proses mengubah huruf besar menjadi huruf kecil. Contoh case folding ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel  3. Case Folding Sebelum Sesudah Hati-hati banyak kamera E-Tilang di Jakarta sekarang silent lagi hati-hati banyak kamera e-tilang di jakarta sekarang silent lagi

## b. Tokenization
Setelah  dilakukan  transformation  selanjutnya  dilakukan  tokenisasi,  yaitu  pemecahan  kalimat  menjadi  beberapa bagian atau beberapa kata. Contoh tokenization ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel  4. Tokenization Sebelum Sesudah Tweet Tanggal Label Kapan ada bounty buat laporin e-tilang 2/26/2023 0 Akibat e-tilang belum sempurna 12/23/2022 1 Hati-hati banyak kamera E-Tilang di Jakarta sekarang, silent lagi 2/17/2023 2
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
e-tilang ini kalo dikumpulin bisa buat bayar pajak mobil gila
“e-tilang” “ini” “kalo” “dikumpulin” “bisa” “buat” “bayar” “pajak” “mobil” “gila”

## c. Filtering
Tahap filtering dilakukan untuk penyaringan kalimat tweet atau pengurangan kata. Pada proses filtering ini peneliti menggunakan filtering stopword dan stemming.
1. S topword
Filter stopword biasanya disebut sebagai stopword removal,tahap ini dilakukan untuk menghilangkan kata-kata yang tidak relevan tetapi tidak berpengaruh pada suatu kalimat seperti “ada” “yang”. Contoh stopword ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel  5. Contoh Stopword Sebelum Sesudah Kapan ada bounty buat laporin e-tilang bounty lapor etilang
2. Stemming
Proses aktual digunakan untuk menyaring kata-kata yang mengandung konjungsi, pronomina, dan preposisi menjadi kata dasar dengan menghilangkan awalan atau akhiran. Contoh stemming ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel  6. Contoh Stemming Sebelum Sesudah
iya masih, jadi e-tilang buat yang kalo lolos dari polisi
iya etilang lolos polisi

## 3.5 Klasifikasi
Setelah tahap preprocessing dilakukan tahap klasifikasi yang terdiri dari tahap TF-IDF dan SVM Model, berikut tahapan – tahapan dari klasifikasi :

## a. Pembobotan Kata TF-IDF
Pada topik penelitian e-Tilang ini terdapat 5590 kata. Contoh kata ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 6. Contoh Kata
Selanjutnya tahap pembobotan kata (TF) yang telah dilakukan, hasil ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 7. Hasil TF
Setelah mendapatkan bobot (nilai) pada dokumen tahap selanjutnya adalah mengitung document frequency (DF) atau banyak kata yang ada dalam dokumen, yang kemudian total dari seluruh dokumen tersebut dibagi dengan document frequency (DF) untuk menghasilkan dokumen/DF. Hasil ditunjukkan pada gambar 7.

## Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan
Untuk mendapatkan nilai TF-IDF yaitu dengan cara mengalikan bobot tiap kata dari seluruh dokumen, dengan nilai dari idf kata tersebut. Hasil ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 9. Hasil TF-IDF
Perhitungan nilai TF secara manual dilakukan dengan persamaan (1).
TF (k) = ∑ Ff,d
(1)
Dilanjutkan dengan mencari nilai IDF dengan persamaan (2).
𝐼𝐷𝐹 (𝑘) = Log D Df(k) (2)
Setelah kedua nilai didapatkan, dilakukan perhitungan nilai TF-IDF dengan persamaan (3).
TF – IDF (k) = TF (k) x IDF (k)
(3)

## b. SVM Model
Setelah  melakukan  pembobotan  (TF-IDF)  tahap  selanjutnya  pada  penelitian  ini  adalah  implementasi  model. Support Vector Machine (SVM). Tahap pertama yaitu import SVM model yang ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 10. Source Code Import Model SVM
Tahap kedua yaitu memisahkan data training dan data testing dengan perbandingan 80 data training dan 20 data testing. Ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 11. Source Code Memisahkan Data
Tahap ketiga yaitu menampilkan berapa banyak data training dan data testing. Ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 12. Source Code Menampilkan Data
Berikut adalah hasil data yang dapat ditampilkan. Ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 13. Jumlah Data Training dan Testing
Berdasarkan gambar 13, perbandingan Data yang digunakan yaitu data training 80% dan data testing 20%. Data training sebanyak 2261 data dan data testing sebanyak 566 data.
Tahap keempat yaitu memasukkan training model yang digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM). Source code dapat dilihat pada gambar 13.
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Gambar 14. Source Code Training Model
Tahap kelima yaitu memasukkan model prediksi yang berisi data testing. Source code dapat dilihat pada gambar 14.

## Gambar 15. Source Code Model Prediksi

## 3.6 Evaluasi
Pengujian dilakukan menggunakan metode cross validation kemudian diukur menggunakan Confussion Matrix melalui library SVM, untuk mengetahui hasil akurasi, presisi dan recall. Ditunjukkan pada gambar 15.
Setelah dilakukan  tahap evaluasi  confusion  matrix menggunakan python dengan menggunakan algoritma SVM pada data tweet dengan data training 80% dan data testing 20%. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 74%, precision 83%, recall 5.2%. Hasil pengujian ditunjukkan pada gambar 16.
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Gambar 17. Hasil Pengujian
Berdasarkan  gambar  17,  hasil  pengujian  menunjukkan  prediksi  benar  sebanyak  420  data,  dan  prediksi  salah sebanyak 146 data. Nilai True Negative (TN) 370, Flase Negative (FN) 91, True Positive (TP) 5, False Positif 1. Nilai Precision Netral (0) 0.72, recall 1.00, f1-score 0.84, support 371. Nilai Precision Negative (1) 0.71, recall 0.05, f1-score 0.10, support 96, dan nilai precision positif (2) 1.00, recall 0.45, fi-score 0.62 support 99.
Gambar 18 . Heatmap Confusion Matix
Heatmap confusion matrix berdasarkan gambar 18,  divisualisasikan agar mempermudah dalam menentukkan sentiment aktual dan sentimen prediksi.

## 3.7 Visualisasi
Berdasarkan hasil dari tahapan-tahapan yang telah dilakukan, hasil penelitian dapat disajikan dalam bentuk visualisasi. Hasil visualisasi disajikan dalam bentuk word cloud dan dashboard. Visualisasi word cloud keseluruhan sentimen dapat ditunjukkan pada gambar 18 untuk sentiment positif, gambar 19 sentimen netral dan gambar 20 sentimen negatif.
Gambar 19 . Word Cloud Sentimen Positif Keseluruhan
Pada gambar 19  word cloud menunjukkan kata yang sering muncul, pada sentimen positif yang berjumlah 426 tweet.
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Gambar 20 . Word Cloud Sentimen Netral Keseluruhan
Pada gambar 20 wordcloud menunjukkan kata yang sering muncul, pada sentiment netral yang berjumlah 1910 tweet.
Gambar 21 . Word Cloud Sentimen Negatif Keseluruhan
Pada gambar 21 sord cloud menunjukkan kata yang sering muncul pada sentiment positif yang berjumlah 491 tweet.
Visualisasi  dashboard ditunjukkan pada gambar 18, menunjukkan total  tweet  pertahun, wordcloud keseluruhan sentiment total sentiment dan total sentimen pertahun.
Dea  Oktavia,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E-Tilang  Pada    Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)

## 4. KESIMPULAN
Analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  berhasil  mengklasifikasikan  sentimen masyarakat  pada sosial media Twitter mengenai  penerapan e-Tilang.  Berdasarkan proses pengumpulan data diperoleh 2999 data, setelah melakukan proses Text Mining  diperoleh sebanyak 2827 data.  Terdapat 426 data opini positif, 491 negatif  dan  1910  netral.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  sentimen  masyarakat  pada  sosial  media  Twitter  mengenai penerapan  e-Tilang  tergolong  netral.  Implementasi  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  pada  penelitian  ini menunjukan tingkat keakurasian sebesar 74.20%, precision sebesar 83.33% dan recall 5.28%.

## REFERENCES
[1] N. Legiawati, T. I. Hermanto, and Y. R. Ramadhan, “Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis  PSO,”  vol.  9,  no.  4,  pp.  930–937,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[2] A. D. Pangestu, I. E. S. Kom, M. Si, N. C. S. Kom, and M. Kom, “Analisis Sentimen Terhadap Ppkm Darurat Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Seleksi Fitur Information Gain,” pp. 825–834, 2022.
[3] R.  Parlika,  S.  I.  Pradika,  A.  M.  Hakim,  and  K.  R.  N  M,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Bitcoin  Dan  Cryptocurrency Berbasis Python Textblob,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 2, no. 2, pp. 33–37, 2020, doi: 10.33005/jifti.v2i2.22.
[4] R. A. Raharjo, I. Made, G. Sunarya, D. Gede, and H. Divayana, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Kasus Analisis Sentimen Terhadap Data Vaksin Covid-19 Di Twitter,” J. Ilm. Elektron. Dan Komput. , vol. 15, no. 2, pp. 456–464, 2022, [Online]. Available: http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom page456
[5] F.  A.  Abdullah  and  F.  Windiyastuti,  “Electronic  Traffic  Law  Enforcement  ( ETLE  ) sebagai Digitalisasi  Proses  Tilang,” J. Kewarganegaraan , vol. 6, no. 2, pp. 3004–3008, 2022.
[6] R. Khalida and S. Setiawati, “Analisis Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain,” J. Inform. Inf. Secur. , vol. 1, no. 1, pp. 19–26, 2020, doi: 10.31599/jiforty.v1i1.137.
[7] I. P. Ninditama, I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi Keluarga Sejahtera Study Kasus : Kecamatan Kota Palembang,” vol. 15, no. 2, pp. 37–49, 2020.
[8] Y. Rahman, “Penerapan machine learning dalam e-commerce perusahaan bukalapak,” no. 11180930000049, pp. 1–9, 2018.
[9] A. Hasiholan, I. Cholissodin, and N. Yudistira, “Analisis Sentimen Tweet Covid-19 Varian Omicron pada Platform Media Sosial Twitter  menggunakan  Metode  LSTM  berbasis  Multi  Fungsi  Aktivasi  dan  GLOVE,”  vol.  6,  no.  10,  pp.  4653–4661,  2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10]  S.  M.  Tambunan,  Y.  Nataliani,  and  E.  S.  Lestari,  “Perbandingan  Klasifikasi  dengan  Pendekatan  Pembelajaran  Mesin  untuk Mengidentifikasi  Tweet  Hoaks  di  Media  Sosial  Twitter,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  112,  2021,  doi: 10.26418/jp.v7i2.47232.
[11]  A. C. Najib, A. Irsyad, G. A. Qandi, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Lexicon-based dan SVM untuk Analisis Sentimen Berbasis Ontologi pada Kampanye Pilpres Indonesia Tahun 2019 di Twitter,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 2, p. 41, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i2.3573.
[12]  M. K. Rahmadhika and A. M. Thantawi, “Rancang Bangun Aplikasi Face Recognition Pada Pendekatan CRM Menggunakan Opencv Dan Algoritma Haarcascade,” IKRA-ITH Inform. J. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 109–118, 2021.
[13]  I.  Kurniawan,  “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Di  Twitter  Tentang  Kebocoran  Data  Yang  Terjadi  Di  Indonesia,” J.  Inform. Kaputama , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[14]  D. S. Utami and A. Erfina, “Analisis Sentimen Pinjaman Online di Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 299–305, 2021.
[15]  I.  A.  Ropikoh,  R.  Abdulhakim,  U. Enri,  and  N.  Sulistiyowati,  “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Klasifikasi Berita Hoax Covid-19,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 64–73, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3167.
[16]  M. R. Andryan, M. Fajri, and N. Sulistyowati, “Komparasi Kinerja Algoritma Xgboost Dan Algoritma Support Vector Machine (Svm)  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Kanker  Payudara,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.500.
[17]  A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[18]  E.  Suryati  and  A.  A.  Aldino,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 4, no. 1, pp. 96–106, 2023.
[19]  R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. S. T. Ayu, and W. F. Dicka, “Dataset Indonesia untuk Analisis Sentimen,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 334, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.533.
[20]  Y. Nurtikasari, Syariful Alam, and Teguh Iman Hermanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” INSOLOGI  J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  411–423,  2022,  doi: 10.55123/insologi.v1i4.770.
[21]  A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N. Satya Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap  Kebijakan Lockdown Pemerintah  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Svm,” Jdmsi ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  31–37,  2021,  [Online].  Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[22]  R. Mahendrajaya, G. A. Buntoro, and M. B. Setyawan, “Analisis Sentimen Pengguna Gopay Menggunakan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.