KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1660-1667 DOI 10.30865/klik.v4i3.1537 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
Syaiful Azhar, Yusra * , Muhammad Fikry, Surya Agustian, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950115229@students.uin-suska.ac.id, 2,* yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 surya.agustian@uin-suska.ac.id, 5 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: yusra@uin-suska.ac.id
Abstrak− Klasifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap  Ganjar  Pranowo  di  Twitter  dapat  memberikan  wawasan  tentang  popularitas, dukungan,  atau  kritik  yang  diterimanya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap  Ganjar Pranowo di Twitter menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data penelitian terdiri dari 4000 tweet yang dikumpulkan dari Twitter. Setelah melalui tahap preprocessing, tweet tersebut diklasifikasikan menggunakan SVM menjadi kelas positif atau negatif. Metode klasifikasi dioptimasi untuk menghasilkan model yang paling optimal dengan cara pengujian pengaruh tahapan seleksi fitur dan SVM parameter tuning. Data dibagi menjadi 80% training (TRAIN_SET) dan 20% testing (TEST_SET). Model optimal divalidasi melalui 10% dari TRAIN_SET yang diambil secara acak untuk  data validasi. Variasi eksperimen untuk penelusuran model optimal dilakukan  sebanyak  16  experiment.  Hasil  validasi  tertinggi  (top  rank  4  model)  diujikan  pada  TEST_SET,  menghasilkan  F1 -score sebesar 84.13%, 84.13%, 84.13% dan 84.13% untuk ID experiment 1, 7, 14 dan 16 secara berturut-turut. Dalam penelitian ini, SVM cukup efektif untuk mengklasifikasikan sentimen tweet terkait Ganjar Pranowo di Twitter.
Kata Kunci: Twitter; Ganjar Pranowo; Klasifikasi; Support Vector Machine; Python
Abstract− The classification of public sentiment towards Ganjar Pranowo on Twitter can provide insights into his popularity, support, or criticism. This research aims to classify public sentiment towards Ganjar Pranowo on Twitter using the Support Vector Machine (SVM) method. The research data consists of 4000 tweets collected from Twitter. After undergoing preprocessing, these tweets are classified using SVM into positive or negative classes. The classification method is optimized to produce the most optimal model by testing the influence of feature selection stages and SVM parameter tuning. The data is divided into 80% training (TRAIN_SET) and 20% testing (TEST_SET). The optimal model is validated using 10% of the randomly selected TRAIN_SET for validation data. Sixteen experiments  are  conducted  to  explore  the  optimal  model,  with  the  highest  validation  results  (top  rank  4  models)  tested  on  the TEST_SET, yielding F1-scores of 84.13%, 84.13%, 84.13%, and 84.13% for experiment IDs 1, 7, 14, and 16, respectively. In this research, SVM proves to be sufficiently effective in classifying sentiment-related tweets about Ganjar Pranowo on Twitter.
Keywords : Twitter; Ganjar Pranowo; Classification; Support Vector Machine;

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial di gunakan oleh politisi demi memperkuat kepercayaan publik dan menciptakan persepsi positif di kalangan masyarakat.  Media  sosial  menjadi  salah  satu  bentuk  komunikasi  masa  yang  paling  populer  karena  memberikan penyebaran informasi yang efesien dan memfasilitasi komunikasi interaktif dua arah, di mana memungkinkan pengguna berinteraksi secara online dengan orang lain secara bersama-sama [1][2][3]. Twitter adalah suatu platform media sosial yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mencari  informasi  mengenai  beragam  topik  seperti  bisnis,  hiburan,  ekonomi, politik, dan topik lainnya. Dalam konteks penelitian jurnal, Twitter merupakan sumber potensial untuk memperoleh data opini pengguna terhadap suatu audiens. Melalui postingan tweet yang jumlahnya sangat besar, pengguna Twitter memiliki kesempatan  untuk  mengungkapkan  pandangan  dan  pendapat  mereka  mengenai  peristiwa  yang  terjadi  di  sekitar komunitas, termasuk di antaranya produk atau layanan [4][5].
Ganjar Pranowo, Gubernur Jawa Tengah yang menjabat dua periode sejak 23 Agustus 2023, disorot sebagai calon presiden potensial di tahun 2024. Dengan rekam jejaknya yang mencuri perhatian selama kepemimpinannya dan masa sebelumnya sebagai anggota DPR RI, Ganjar Pranowo semakin dikenal dan didekati oleh masyarakat. Polemik dan opini dari  berbagai  lapisan  masyarakat  memberikan  gambaran  menyeluruh,  menciptakan  momentum  untuk  menganalisis polarisasi  dan  opini  publik  [6].  Ganjar  Pranowo  menggunakan  media  sosial  untuk  komunikasi  interaktif  dengan masyarakat,  membentuk  citra  dirinya  dan  mendapatkan  keuntungan  dalam  komunikasi  politik.  Twitter,  selain mempermudah komunikasi politik, juga meningkatkan pemahaman terhadap sudut pandang politik kelompok pengguna media sosial. Dalam penelitian, banyaknya pengguna media sosial memberikan peluang bagi peneliti untuk menganalisis data sentimen dari status atau konten yang diposting oleh mereka [1].
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  status  atau tweet pengguna  Twitter  untuk mengungkapkan opini publik terhadap Ganjar Pranowo. Penggunaan algoritma klasifikasi teks memiliki kelebihan dan kekurangan. Metode SVM dipilih karena mampu memberikan akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan pola [7]. Analisis sentimen  diperlukan  untuk  memahami  pandangan  dan  respons  masyarakat  terhadap  Ganjar  Pranowo,  yang  dapat memberikan wawasan tentang popularitasnya, dukungan, atau kritik yang diterimanya. Dengan menganalisis sentimen, penelitian ini dapat mengidentifikasi pola-pola umum dalam pendapat publik terkait tokoh tersebut [8]. Dalam konteks analisis  sentimen,  SVM  digunakan  sebagai  algoritma  klasifikasi  untuk  mengklasifikasikan tweet berdasarkan  kategori sentimen  positif  atau  negatif.  Tujuan  utama  analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini  adalah  menguji  akurasi  metode klasifikasi SVM dalam mengkategorikan tweet menjadi sentimen positif atau negatif terkait Ganjar Pranowo. Selain itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  distribusi  sentimen  positif  dan  negatif  guna  memahami  perasaan  umum
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
masyarakat terhadap tokoh tersebut [9]. Penelitian ini sangat penting karena dapat memberikan gambaran akurat tentang dukungan  publik  terhadap  Ganjar  Pranowo  melalui  analisis  sentimen  terhadap  tweet.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga mendeteksi  kritik  atau  kontroversi  yang  dapat  mempengaruhi  citra  tokoh  tersebut.  Hasilnya  memberikan  informasi strategis untuk merancang komunikasi yang lebih efektif, menjaga dukungan positif, dan mengatasi isu-isu kontroversial. Dengan demikian, penelitian ini memiliki urgensi dalam memberikan wawasan mendalam terhadap dinamika opini publik terkait Ganjar Pranowo.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  dilakukan  dengan  membandingkan  SVM  dengan Naïve  Bayes ,  metode klasifikasi SVM menunjukkan akurasi yang lebih tinggi sebesar 81,46% dibandingkan dengan metode klasifikasi Naïve Bayes (75,41%) dalam analisis sentimen ulasan bahasa Indonesia di Google Play Store [10]. Penelitian selanjutnya juga mendukung  keefektifan  algoritma  SVM,  mencapai  akurasi  terbaik  sebesar  84,37%  dengan  menggunakan  kernel  RBF dalam analisis sentimen opini terkait maskapai penerbangan di Twitter [11]. Penelitian selanjutnya menyimpulkan bahwa metode  klasifikasi Naïve  Bayes memberikan  akurasi  lebih  tinggi  sebesar  85,59%  dibandingkan  dengan  metode  SVM (84,41%)  dalam  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  vaksinasi  Covid-19  [12].  Penelitian  selanjutnya menunjukkan akurasi  sebesar 78,18% dalam analisis sentimen terkait sistem  ganjil genap di Tol Bekasi  menggunakan algoritma SVM [13]. Pada penelitian berikutnya, SVM unggul dibandingkan metode konvensional lainnya, terlihat pada Tabel  4  untuk binary  classification (HS  dan  AB)  dan multi-label  classification (kelas  level  dengan  3  label).  Akurasi tertinggi pada kelas HS, AB, dan level dari HS mencapai 84.52%, 87.02%, dan 76.43% dengan MinMax scaling pada vektor  input sentence  embeddings  FastText dalam  penerapan  SVM  dan FastText untuk  mendeteksi Hate  Speech dan Abusive di Twitter [14].
Penelitian ini memiliki kesenjangan (GAP) yang signifikan dalam pemrosesan data teks untuk menganalisis opini positif  dan  negatif  tentang  Ganjar  Pranowo  di  Twitter.  Fokus  pada  pengembangan  kombinasi  optimal  dalam  tahap preprocessing menyoroti kekurangan metode sebelumnya dan menekankan pentingnya memperbaiki kualitas data teks. Keterbatasan  yang  ada  dalam  menganalisis  opini di  media  sosial,  terutama  Twitter,  dengan  menggunakan  SVM,  juga menjadi fokus, menunjukkan keinginan untuk meningkatkan ketepatan model dalam konteks tersebut. GAP ini membuka peluang untuk mengisi celah pengetahuan dan meningkatkan metodologi analisis sentimen, dengan harapan bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang lebih besar terhadap pemahaman opini publik terhadap Ganjar Pranowo di platform media sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tapap  ini  melibatkan  pengumpulan  fakta  dan  informasi  dari  platform  media  sosial  Twitter,  yaitu  data tweet yang mencantumkan  akun  Twitter  @GanjarPranowo,  yang  menjadi  sumber  data  utama.  Untuk  menjalankan  penelitian  ini, sangat  penting  untuk  memiliki  alur  proses  penelitian  yang  terstruktur  agar  penelitian  dapat  dilakukan  sesuai  dengan rencana.Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai panduan melaksanakan penelitian.
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  awal  dalam  pengolahan  data tweet mentah  setelah crawling .  Proses  berlanjut dengan  pelabelan  (positif/negatif),  lalu preprocessing melibatkan cleaning , case  folding , tokenizing ,  normalisasi,
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
negation handling ,  penghapusan stopword ,  dan stemming .  Setelah preprocessing ,  data  masuk  ke  tahap  pembobotan TF.IDF,  diikuti Feature  Selection dengan threshold ,  lalu  Klasifikasi  SVM  digunakan,  dan  terakhir,  model  dievaluasi untuk akurasi. Tahapan ini membentuk rangkaian pengolahan data tweet dari awal hingga evaluasi model.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, dilakukan proses crawling menggunakan API Twitter dengan menggunakan modul tweepy dalam bahasa pemrograman Python. Data yang diperoleh adalah kumpulan tweet yang ditujukan kepada akun Twitter @GanjarPranowo, dengan menggunakan kata kunci yang mencantumkan username tersebut. Selanjutnya, dataset tweet yang  diperoleh  disimpan  dalam  format  CSV  ( Comma  Separated  Values )  sebagai  bentuk  penyimpanan  yang  lebih terstruktur dan siap untuk diproses lebih lanjut. Jumlah total data yang berhasil dikumpulkan untuk penelitian ini adalah sebanyak 4000 data tweet . Yang diambil pada tanggal 29 November 2022 sampai tanggal 3 Maret 2023 [4][15].

## 2.3 Pelabelan Data
Pada tahap ini, dilakukan pelabelan terhadap data tweet yang telah diperoleh. Tujuannya adalah menilai apakah tweet itu termasuk dalam kategori positif atau negatif. Misalnya, jika tweet tersebut mengandung sentimen positif terhadap Ganjar Pranowo, maka akan diberi label positif. Sebaliknya, jika tweet tersebut mengandung sentimen negatif, maka akan diberi label  negatif. Setelah proses pelabelan, ditemukan bahwa terdapat  2000 tweet yang diberi label  positif dan 2000 tweet lainnya yang diberi label negatif. 2.4 Preprocessing Tahap preprocessing bertujuan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data tweet sebelum  dilakukan  analisis  lebih lanjut [16]. Beberapa tahap yang biasa dilakukan dalam preprocessing adalah sebagai berikut: a. Cleaning : Sederhanakan teks dengan menghapus tanda baca, link, dan karakter khusus yang tidak diperlukan.
b. Case Folding : Consistenkan pemrosesan dengan meratakan seluruh teks ke huruf kecil atau huruf besar.
c. Tokenizing : Pecah teks menjadi unit-unit kecil seperti kata-kata atau token untuk analisis lebih lanjut.
d. Normalisasi: Ubah kata-kata menjadi bentuk dasar atau normal,  contohnya pada kata yang typo atau singkatan yang tidak baku menjadi kata baku.
e. Negation Handling : Temukan dan ubah kata-kata yang dipengaruhi oleh negasi, seperti "tidak" atau "bukan".
f. Remove Stopword : Hapus kata-kata umum yang kurang informatif, seperti "dan", "di", atau "untuk".
g. Stemming : Ubah kata-kata ke bentuk dasar dengan menghilangkan akhiran atau awalan khusus.

## 2.5 Feature Weighting
Setelah tahap preprocessing , Kata-kata dalam tweet akan diberikan bobot menggunakan metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF.IDF).  TF.IDF  mengukur  seberapa  signifikan  suatu  kata  dalam tweet berdasarkan  frekuensi kemunculannya dalam tweet tersebut dan kemunculannya di seluruh dataset.

## 2.6 Feature Selection (Threshold)
Tahap ini melibatkan seleksi fitur berupa kata-kata/token dari Bag Of Word (BOW)yang berpengaruh singnifikan dalam klasifikasi  .  Fitur-fitur  yang  memenuhi TF.IDF threshold ≥  0,001  akan  dipilih  sebagai  fitur  penting  yang  digunakan dalam klasifikasi.

## 2.7 Klafisikasi
Pada tahap ini, data dibagi menjadi  dua bagian, yaitu 80% sebagai  data training (TRAIN_SET) dan 20% sebagai  data testing  (TEST_SET) .  Data training digunakan  dalam  melatih  algoritma  dan  mengembangkan  model,  dan  data testing digunakan  sebagai  referensi  dalam  menguji  kinerja  algoritma  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Setelah  itu,  dilakukan pemodelan  menggunakan  metode  SVM  [4][17].  Pada  tahap  pemrosesan  menggunakan  kernel  RBF  ( Radial Basis Function ) dan gird search untuk mencari pasangan parameter C dan gamma terbaik. Kemudian menggunakan teknik K - fold Cross Validation . Yang digunakan untuk memisahkan data latih dan data testing agar tidak terjadi perulangan.

## 2.8 Evaluasi
Evaluasi  model  analisis  umumnya  melibatkan  perbandingan  antara  nilai  positif  dan  negatif  untuk  menghasilkan kesimpulan  dari  hasil  klasifikasi.  Untuk menghitung  nilai  tersebut,  data  yang  digunakan  merupakan  data testing yang sudah  diketahui  sentimennya.  Dengan  membandingkan  sentimen  yang  diprediksi  oleh  model  dengan  sentimen  yang sebenarnya, dapat dievaluasi sejauh mana model berhasil dalam mengklasifikasikan dengan akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data tweet yang diperoleh melalui indeksasi di Twitter melewati tahap seleksi data. Tahap ini, dipilih atribut yang akan digunakan  untuk  membersihkan  data  dan  klasifikasi  lebih  lanjut.  Jumlah  data  adalah  4000  data  kemudian  data  akan dibaagi menjadi 80% data (3200 tweet ) sebagai TRAIN_SET dan 20% data (800 tweet ) sebagai TEST_SET. Berikut jumlah
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
data training dan testing . TEST_SET sebagai data uji, tidak pernah terlihat selama proses training dan pembentukan fitur Bag of Word dan TF.IDF . Kemudian untuk proses pencarian model yang optimal, dari TRAIN_SET yang berjumlah 3200 tweet , akan dibagi lagi dengan komposisi 90% data training dan 10% data validasi. Pada 90% data training tersebut akan digunakan untuk mencari parameter C dan gamma terbaik dan mendapatkan K-fold Cross Validation dengan melakukan perulangan menggunakan nilai K = 10 (10- fold cross validation ). Data validasi digunakan untuk melihat performa sejauh mana keakuratan mesin dalam klasifikasi. Tabel 1 Berikut contoh hasil Crawling Data .
Tabel 1 . Contoh Hasil Crawling Data No Komentar Sentimen 1 b'@GanjaranApp @ganjarpranowo sehat selalu pak Ganjar Pranowo banyak yg mendukung bapak' Positif
2 b'@BijiPot @ch_chotimah2 @ganjarpranowo Tidak pantas bicara negara sendiri di negri orang yg tidak sesuai kenyataan, khianat namanya. https://t.co/vPbizV21QL'
Negatif
Pada Tabel  1  merupakan contoh hasil crawling data yang sudah dilabel (positif/negatif) dan data tersebut akan digunakan untuk tahap preprocessing .
3.2 Preprocessing Data
Preprocessing data melibatkan pemrosesan dari hasil crawling menjadi data bersih yang siap untuk klasifikasi . Berikut langkah-langkah preprocessing [18]. Kalimat (1) adalah  kalimat awal  sebelum proses, dan kalimat (2) adalah kalimat hasil pada proses yang bersangkutan
a. Cleaning
Mengubah data yang tidak perlu, tidak akurat, atau tidak sesuai tujuan analisis, seperti URL, tanda baca, simbol, dan emotikon. Berikut menunjukkan hasil proses Cleaning
1. b'@BijiPot  @ch_chotimah2  @ganjarpranowo  Tidak  pantas  bicara  negara  sendiri  di  negri  orang  yg  tidak  sesuai kenyataan, khianat namanya. https://t.co/vPbizV21QL'
2. Tidak pantas bicara negara sendiri di negri orang yg tidak sesuai kenyataan, khianat namanya
b. Case Folding
Bertujuan untuk menghilangkan perbedaan huruf besar dan huruf kecil dalam teks tertentu. berikut hasil proses case folding [17][10].
1. Tidak pantas bicara negara sendiri di negri orang yg tidak sesuai kenyataan, khianat namanya.
2. tidak pantas bicara negara sendiri di negri orang yg tidak sesuai kenyataan, khianat namanya.
c. Tokenizing
Proses memecah teks atau urutan karakter menjadi unit yang lebih kecil, yang disebut token. Token dapat berupa kata, frasa, kalimat, atau bahkan unit subkata individual, bergantung pada tingkat perincian yang diinginkan untuk analisis atau pemrosesan. berikut hasil tahapan Tokenizing [19].
1. tidak pantas bicara negara sendiri di negri orang yg tidak sesuai kenyataan, khianat namanya.
2. "tidak", "pantas", "bicara", "negara", "sendiri", "di", "negri", "orang", "yg", "tidak", "sesuai", "kenyataan", "khianat", "namanya".
d. Normalisasi
Proses ini akan memperbaiki ejaan yang salah pada kata pada tweet . berikut hasil tahapan Normalisasi.
1. "tidak", "pantas", "bicara", "negara", "sendiri", "di", "negri", "orang", "yg", "tidak", "sesuai", "kenyataan","khianat", "namanya".
2. "tidak",  "pantas",  "bicara",  "negara",  "sendiri",  "di",  "negri",  "orang",  "yang",  "tidak",  "sesuai",
"kenyataan","khianat", "namanya”.
e. Negation Handling
Pemrosesan teks yang fokus pada penanganan kalimat yang mengandung negasi. Dalam analisis sentimen, negasi dapat membalikkan makna kata-kata atau kalimat secara keseluruhan. Berikut hasil tahapan Negation Handling .
1. "tidak",  "pantas",  "bicara",  "negara",  "sendiri",  "di",  "negri",  "orang",  "yang",  "tidak",  "sesuai", "kenyataan","khianat", "namanya"
2. layak bicara negara sendiri di negri orang yang tidak sesuai kenyataan khianat namanya
f. Stopword Removal
Tahap  penghilangan  kata-kata  tidak  penting,  seperti  kata  sambung  dan  kata  keterangan,  dari  teks  yang  tidak memberikan kontribusi penting dalam pemodelan data. Berikut Hasil dari tahap Stopword Removal [19]. 1. layak bicara negara sendiri di negri orang yang tidak sesuai kenyataan khianat Namanya
2. layak bicara negara negri orang sesuai kenyataan khianat
g. Stemming
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
Proses dalam pemrosesan teks yang memiliki tujuan mengubah kata menjadi bentuk dasarnya atau kata dasar [15]. Proses ini melibatkan penghapusan akhiran atau awalan kata sehingga hanya tersisa akar kata yang lebih umum. Berikut Hasil dari proses stemming . 1. layak bicara negara negri orang sesuai kenyataan khianat
2. layak bicara negara negri orang sesuai kenyataan khianat

## 3.3 Feature Weighting
Untuk  pembobotan  fitur  menggunakan  TF.IDF, menggunakan  data training untuk  perhitungan  TF.IDF  menggunakan binary Sklearn TfidfVectorizer
3.4 Feature Selection
Proses feature  selection ,  memilih  kata-kata  (fitur/token)  yang  signifikan  digunakan  untuk  klasifikasi  berdasarkan threshold . Missal  pada experiment 4, dimana fitur yang dipilih adalah stemming , stopword , normalisasi, dan negation handling aktif, diperoleh jumlah feature (token BOW) sebanyak  5980 kata. Seletah diterapkan TF.IDF threshold 0,001, diperoleh token sebanyak 136 kata .
3.5 Klasifikasi
3.5.1 Experiment Setup
Experiment dilakukan  untuk  menemukan  model  SVM  yang  paling  optimal,  yaitu  yang  dapat  menghasilkan  performa terbaiknya. Pada tahap ini akan dilakukan beberapa experiment untuk menyelidiki pengaruh penerapan beberapa langkah text preprocessing ,  yaitu  penerapan stemming ,  normalisasi, negation handling dan  penghapusan stopword .  Komposisi dari tahap preprocessing tersebut dijelaskan pada Tabel 2 Experiment Setup berikut. dengan tanda centang menyatakan tahapan  tersebut  diterapkan,  dan  tanda  silang  menyatakan  tahapan  tersebut  tidak  diterapkan  dalam  tahap text preprocessing .
Tabel 2 . Experiment Setup ID Experiment  Stemming  Stopword  Normalisasi  Negation Handling 1 ✓    2 ✓ ✓   3 ✓ ✓ ✓  4 ✓ ✓ ✓ ✓ 5  ✓   6 ✓  ✓  7    ✓ 8  ✓ ✓  9  ✓ ✓ ✓ 10 ✓  ✓ ✓ 11 ✓ ✓  ✓ 12   ✓ ✓ 13 ✓  ✓  14     15   ✓  16 ✓   ✓
Pada  Tabel  2 Experiment  Setup terlihat  dilakukan  proses  menerapkan  dan  tidak  menerapkan  beberapa  proses preprocessing dengan  tanda  centang  menyatakan  tahapan  tersebut  diterapkan,  dan  tanda  silang  menyatakan  tahapan tersebut tidak diterapkan dalam tahap text preprocessing .

## 3.5.2 Parameter Tuning
Pada setiap experiment yang dilakukan sesuai Tabel 2, dijalankan juga pencarian parameter optimal dari SVM. Banyak penelitian men- tuning parameter C dan gamma, dan jenis kernel SVM yang dipakai untuk klasifikasi. Dalam penelitian ini, kernel yang akan dipakai adalah RBF, karena berdasarkan penelitian klasifikasi sentimen [20], [21] dan deteksi hate speech [14],  kernel  RBF  paling  baik  dipakai  untuk  klasifikasi.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  hanya  parameter C ={1,10,100,1000} dan gamma= {0.1, 0.01, 0.001, 0.0001} saja yang akan di tuning menggunakan grid search [21] Hasil penelusuran model optimal melalui proses seleksi fitur dan parameter tuning yang telah dilakukan dengan 10 -fold Cross  Validation dapat  dilihat  secara  lengkap  pada  Tabel  3.  Parameter C dan Gamma adalah  parameter  terbaik  dari masing-masing skema experiment , dan akurasi rata-rata yang diperoleh dari validasi terhadap 10 percobaan.
Tabel 3 . Parameter Tuning dan Akurasi 10-fold Cross Validation ID Experiment C Gamma Akurasi K-fold Cross Validation 1 1000 0.0001 86.52%
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
2 1000 0.0001 84.72% 3 1000 0.0001 84,65% 4 1000 0.0001 84.65% 5 1000 0.0001 84.40% 6 10 0.001 87.11% 7 1000 0.0001 86.66% 8 1000 0.0001 84.16% 9 1000 0.0001 84.16% 10 10 0.001 87.11% 11 1000 0.0001 84.72% 12 10 0.001 87.11% 13 10 0.001 87.11% 14 1000 0.0001 86.66% 15 10 0.001 87.11% 16 1000 0.0001 86.52%
Pada Tabel 3. Parameter C dan Gamma dapat dilihat bahwa hasil penelusuran model optimal melalui proses seleksi fitur dan parameter tuning yang telah dilakukan dengan 10 -fold Cross Validation menghasilkan parameter terbaik dari masing-masing skema experiment , dan akurasi rata-rata yang diperoleh dari validasi terhadap 10 percobaan.

## 3.5.3 Penelusuran Model Optimal
Setelah pasangan parameter terbaik didapatkan, maka parameter tersebut digunakan kembali untuk melakukan pelatihan pada data training (90% dari data TRAIN_SET ), dan hasilnya digunakan untuk memprediksi data validasi (10% dari data TRAIN_SET ). Hasil evaluasi training dan validasi tersebut disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4 . Evaluasi terhadap Data Training dan Data Validasi ID Experiment Data Training Data Validasi Akurasi F1-score Akurasi F1-score 1 90.97% 90.95% 89.68% 89.66% 2 87.70% 87.61% 87.50% 87.43% 3 88.22% 88.17% 87.18% 87.11% 4 88.22% 88.17% 87.18% 87.11% 5 87.81% 87.73% 86.56% 86.48% 6 91.56% 91.54% 88.43% 88.42% 7 90.93% 90.91% 88.75% 88.73% 8 88.22% 88.18% 86.56% 86.49% 9 88.22% 88.18% 86.56% 86.49% 10 91.56% 91.54% 88.43% 88.42% 11 87.70% 87.61% 87.50% 88.43% 12 91.52% 91.51% 88.12% 88.11% 13 91.56% 91.54% 88.43% 88.42% 14 90.93% 90.91% 88.75% 88.73% 15 91.52% 91.51% 88.12% 88.11% 16 90.97% 90.95% 89.68% 89.66%
Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa terdapat 3 akurasi tertinggi dan kombinasi yang memiliki nilai tertinggi yaitu pada ID experiment ke-1 dengan nilai akurasi data training sebesar  90.97%, F1 Score 90.95%,  Akurasi  Data Validasi sebesar  89.68%, F1  Score 89.66%, ID experiment ke-7  dengan  nilai  akurasi  data training sebesar  90.93%, F1  Score 90.91%, Akurasi Data Validasi sebesar 88.75%, F1 Score 88.73%, pada ID experiment ke-14 dengan nilai akurasi data training sebesar  90.93%, F1  Score 90.91%,  Akurasi  Data  Validasi  sebesar  88.75%, F1  Score 88.73%,  dan  pada ID experiment ke-16 dengan nilai akurasi data training sebesar 90.97%, F1 Score 90.95%, Akurasi Data Validasi sebesar 89.68%, F1 Score 89.66%. Maka model yang paling optimal adalah model ID experiment 1, 7 diikuti oleh ID experiment 14 dan 16.

## 3.5.4 WordCloud
WordCloud adalah  representasi  visual  dari  frekuensi  kata  yang  terdapat  dalam  suatu  koleksi  dokumen. WordCloud Digunakan untuk memberikan representasi visual tentang kata-kata paling sering muncul atau penting pada teks tersebut [22].  Hasil WorldCloud pada  data  sentimen  Ganjar  setelah  melalui  tahap preprocessing dan feature selection pada id experiment 14 (model optimal terpilih) ditunjukan pada Gambar 2.
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine

## Gambar 2. WordCloud
Terlihat pada Gambar 2, kata-kata stopword (“dengan”, ”untuk”, “ada”, “ya”), kata-kata yang tidak baku (“nih”, “gak”, “sih”, “aja”), atau yang disingkat dan typo (“tdk”, “tak”, “ga”), kata-kata negasi (“tidak”, “bukan”), dan kata-kata berimbuhan (“pemimpin”, “perjuangan”, “menjadi”) tetap dipakai untuk fitur klasifikasi.

## 3.6 Pengujian Akhir Dan Evaluasi Terhadap TEST_SET
Model yang terpilih sebagai model paling optimal, diujikan terhadap data testing (TEST_SET). Model terbaik 1 dan 2 dari hasil validasi dipilih sebagai model optimal pada penelitian ini, yaitu ID experiment 1,14, dan 7. Hasil evaluasi akurasi dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Evaluasi terhadap Data Testing ID Experiment F1 Score Akurasi 1 84.13% 84.11% 16 84.13% 84.11% 14 84.13% 84.11% 7 84.13% 84.11%
Pada Tabel 5. dapat dilihat bahwa hasil evaluasi akurasi tertinggi terdapat pada id experiment 1 dengan nilai F1 Score 84.12% dan akurasi 84.11%, pada ID experiment 16 dengan nilai F1 Score 84.12% dan Akurasi 84.11%, dan pada ID experiment 14 dengan nilai F1 Score , pada ID experiment 14 dengan nilai F1 Score 84.12% dan Akurasi 84.11%, dan pada ID experiment 7 dengan nilai F1 Score 84.12% dan akurasi 84.11%. Dari empat experiment di atas, terlihat bahwa model  paling  optimal  pada ID experiment 16  memiliki  performa  yang  konsisten,  yaitu  tetap  lebih  tinggi  saat  diujian kepada data TEST_SET , yang tidak pernah terlihat saat training .

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, dilakukan analisis sentimen masyarakat terhadap Ganjar Pranowo di Twitter menggunakan metode SVM, Sebanyak 4000 tweet dikumpulkan, diproses, dan diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Metode SVM  dengan  kernel  RBF,  dan grid search diimplementasikan  dalam  pemodelan  menggunakan  Python.  Data  dibagi menjadi 80% data training (TRAIN_SET) dan 20% data testing (TEST_SET) dimana dari 80% data training (TRAIN_SET) diambil lagi 10 % untuk data validasi, data menjadi 90% data training dan 10% data validasi selanjutnya sisa 90%  data training dilakukan pencarian parameter C dan gamma terbaik serta 10- fold cross validation selanjutnya 90% data training dan  10%  data  validasi  dilakukan  pengujian  parameter  dan  melatih  data training yang  dilakukan  sebanyak  16  kali experiment dengan kombinasi proses preprocessing untuk mencari model terbaik dimana hasil akurasi tertinggi terdapat pada ID experiment 1 dengan nilai akurasi  sebesar 89.68%, ID experiment 7 dengan nilai  akurasi  sebesar 88.75%, ID experiment 14 dengan nilai akurasi sebesar 88.75%, dan ID experiment 16 dengan nilai akurasi sebesar 89.68%. Hasil validasi tertinggi (to p rank 4 model) diujikan pada TEST_SET , menghasilkan F1-score sebesar 84.13%, 84.13%, 84.13% dan  84.13%  untuk ID  experiment 1,  7,  14  dan  16  secara  berturut-turut.  Dari  hasil  dapat  disimpulkan  bahwa  setelah dilakukan beberapa kali kombinasi pada experiment dinyatakan bahwa proses preprocessing tidak terlalu berpengaruh pada akurasi karena pada ID experiment 14 tanpa menggunakan preprocessing pun menghasilkan akurasi yang tertinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM dengan kernel  RBF sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen tweet terkait Ganjar  Pranowo  di  Twitter.  Penelitian  ini  menunjukkan  dominasi  sentimen  negatif  terhadap  Ganjar  Pranowo.  Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  meningkatkan  keberagaman  dataset  dengan  mencakup  lebih  banyak  variasi sentimen, termasuk sentimen netral. Hal ini dapat membantu meningkatkan generalisasi model terhadap berbagai jenis sentimen.

## REFERENCES
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
[1] S. Rahmah, “Personal Branding Ganjar Pranowo untuk Membangun Komunikasi Politik di Media Sosial Instagram,” Jurnal Interaksi : Jurnal Ilmu Komunikasi, vol. 5, no. 1, pp. 94–101, 2021, doi: 10.30596/interaksi.v5i1.5584.
[2] D. Fatma Sjoraida, R. Dewi, A. Noorlistyanto Adi, and A. Kirana Dipa, “Penggunaan Media Sosial Dalam Membangun Reputasi Anggota Legislatif di Jawa Barat,” PRofesi Humas, vol. 6, no. 1, pp. 89–110, 2021.
[3] I. M. P. Gede, P. Pasek, O. Mahawardana, and P. R. Nurbawa, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini Dari Media Sosial Twitter Terhadap ‘Figure Pemimpin’ Menggunakan Python,” Jurnal Manajemen Dan Teknologi Informasi, vol. 13, no. 1, pp. 22–28, 2023.
[4] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan Twitter  Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 3, pp. 650–658, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[5] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma SVM Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Scientific Journal of Informatics Education, vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[6] D. Sandi, E. Utami, and Kusnawi, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Elektabilitas Ganjar Pranowo Di Tahun Politik 2024 Di Twitter Dengan Algoritma KNN Dan Naïve Bayes,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1097–1108, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6298.
[7] N. Aprilia Putri, H. April Lia, H. Shofa Shofia, T. Tukino, and P. Bayu, “Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), vol. 8, no. 1, pp. 11–18, 2023.
[8] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo, vol. 14, no. 2, pp. 115–124, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[9] O. Zoellanda A.Tane, K. Muslim Lhaksmana, and F. Nhita, “Analisis Sentimen Pada Twitter Tentang Calon Presiden 2019 Menggunakan Metode SVM (Support Vector Machine),” eProceedings of Engineering, vol. 6, no. 2, pp. 9716–9725, 2019.
[10]  L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Tekstual  di  Google  Play  Store,”  ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  vol.  12,  no.  2,  pp.  154–161,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[11]  A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai  Penerbangan Pada  Dokumen Twitter  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019.
[12]  B. Laurensz and S. Eko, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tindakan Vaksinasi Dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid- 19,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 118–123, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[13]  H. S. Utama, D. Rosiyadi, B. S. Prakoso, and D. Ariadarma, “Analisis Sentimen Sistem Ganjil Genap di Tol Bekasi Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 2, pp. 243–250, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.1050.
[14]  A.  Zikri,  A.  Zikri,  and  S.  Agustian,  “Penerapan  Support  Vector  Machine  dan  FastText  untuk  Mendeteksi  Hate  Speech  dan Abusive pada Twitter,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 1, pp. 436–443, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5408.
[15]  P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[16]  D. Anjas Ramadhan, “Analisis Sentimen Program Acara di SCTV Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine,” eProceedings of Engineering, vol. 6, no. 2, pp. 9736–9743, 2019.
[17]  B. Pamungkas, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020,” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 3, no. 2, pp. 10–20, 2021.
[18]  M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  6,  no.  1,  pp.  542–550,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[19]  R.  Wati  and  S.  Ernawati,  “Analisis  Sentimen  Persepsi  Publik  Mengenai  PPKM  Pada  Twitter  Berbasis  SVM  Menggunakan Python,” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), vol. 06, no. 02, pp. 241–247, 2021.
[20]  M.  Sahbuddin  and  S.  Agustian,  “Support  Vector  Machine  Method  with  Word2vec  For  Covid-19  Vaccine  Sentiment Classification On Twitter,” Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering, vol. 6, no. 1, pp. 288–297, Jul. 2022, doi: 10.31289/jite.v6i1.7534.
[21]  M. M. Kusair and S. Agustian, “SVM Method With FastText Representation Featurefor Classification Of Twitter Sentiments Regarding The Covid-19 Vaccination Program,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi Digital Zone, vol. 13, no. 1, Mei 2022, pp. 140–150, 2022.
[22]  I. B. G. Sarasvananda, D. Selivan, M. L. Radhitya, and and I. N. T. A. Putra, “Analisis Sentimen Pada Pembelajaran Daring Di Indonesia Melalui Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” SINTECH Journal, vol. 5, no. 2, pp. 227–233, 2022.