Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2029 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF SENTIMENT SYSTEM ON THE ELECTABILITY OF INDONESIAN PRESIDENTIAL CANDIDATES 2024 USING SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD
Jasmine Avrile Kaniasari Harahap *1 , Wahyu Syaifullah JS 2 , Mohammad Idhom 3
1,2,3 Data Science, Faculty of Computer Science, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Indonesia
Email: 1 20083010012@student.upnjatim.ac.id , 2 wahyu.s.j.saputra.if@upnjatim.ac.id , 3 idhom@upnjatim.ac.id
(Article received: May 01, 2024; Revision: May 30, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Indonesia  is  a  country  that  implements  democracy  in  choosing  presidential  candidates  through  the  election process. People have their own views on the presidential candidates they support, and in this digital era, social media is the main platform for people to express their opinions. Public opinion can be positive or negative, public opinion, hate speech, and various other comments that can cause hostility, insults, debates, and disputes. In this study, data modeling using the Support Vector Machine (SVM) method will be evaluated using a confusion matrix. The data used for anies data is 1607 tweets, prabowo data is 1761 tweets, and ganjar data is 1607 tweets with the keywords “anies baswedan”, “prabowo subianto”, and “ganjar pranowo” with the data collection period from November  -  December  2023.  The  results  of  this  study  show  that  the  sentiment  classification  model  has  good performance. For Anies Baswedan data, the SVM model achieved accuracy of 86.64%, precision of 86.69%, recall of  86.64%,  and  f1-score  of  86.62%.  For  Prabowo  Subianto  data,  the  model  achieved  an  accuracy  of  90.65%, precision of 90.81%, recall of 90.65%, and f1-score of 90.61%. Meanwhile, for Ganjar Pranowo data, the model achieved an accuracy of 93.78%, precision of 93.67%, recall of 93.78%,  and f1-score of 93.72%. These results show that the system is able to classify people's sentiment.
Keywords : Election, Presidential Candidates, Sentiment Analysis, Support Vector Machine.

## ANALISIS DAN IMPLEMENTASI SISTEM SENTIMEN TERHADAP ELEKTABILITAS CALON PRESIDEN INDONESIA 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Indonesia  adalah  negara  yang  menerapkan  demokrasi  dalam  memilih  calon  presiden  melalui  proses  pemilu. Masyarakat memiliki pandangan tersendiri mengenai calon presiden yang didukung, dan pada era digital ini, media sosial menjadi wadah utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini. Opini masyarakat dapat berupa positif atau  negatif,  penggiringan  opini  publik,  ujaran  kebencian,  serta  beragam  komentar  lainnya  yang  dapat menimbulkan  permusuhan,  penghinaan,  perdebatan,  dan  perselisihan.  Dalam  penelitian  ini,  pemodelan  data menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) yang akan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Data yang  digunakan  untuk  data  anies  sebanyak  1607  tweet,  data  prabowo  1761  tweet,  dan  data  ganjar  1607  tweet dengan kata kunci “anies baswedan”, “prabowo subianto”, dan “ganjar pranowo” dengan periode pengumpulan data  dari  bulan  November  -  Desember  2023.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi sentimen  memiliki  performa  yang  baik.  Untuk  data  Anies  Baswedan,  model  SVM  mencapai  akurasi  sebesar 86.64%,  presisi  sebesar  86.69%,  recall  sebesar  86.64%,  dan  f1-score  sebesar  86.62%.  Untuk  data  Prabowo Subianto, model mencapai akurasi sebesar 90.65%, presisi sebesar 90.81%, recall sebesar 90.65%, dan f1-score sebesar 90.61%. Sedangkan untuk data Ganjar Pranowo, model mencapai akurasi sebesar 93.78%, presisi sebesar 93.67%,  recall  sebesar  93.78%,  dan  f1-score  sebesar  93.72%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu mengklasifikasikan sentimen masyarakat dengan tingkat akurasi yang tinggi dan dapat diimplementasikan dalam sebuah aplikasi website untuk memantau opini publik terkait pemilu 2024.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Calon Presiden, Pemilu, Support Vector Machine.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2029
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang menganut  sistem  demokrasi.  Tahun  politik  menjadi sebuah tahun yang seringkali ditunggu oleh sebagian masyarakat Indonesia karena ketika memasuki tahun politik akan  banyak fenomena atau peristiwa politik yang unik terjadi, salah satunya adalah komentar atau penyampaian opini yang beragam dari masyarakat di media  sosial.  Seorang  politikus  yang  mencalonkan diri  sebagai  calon  presiden  Indonesia  di  pemilu, tentunya  mempertimbangkan  tingkat  popularitas melalui opini atau komentar masyarakat. Popularitas tersebut  didukung  oleh  paparan  media,  baik  yang bersifat publik maupun swasta. Mereka memanfaatkan  berbagai  teknik  untuk  meningkatkan popularitas  dan  mencapai  tingkat  keberhasilan  yang tinggi di masyarakat [1].
Berdasarkan  hal  tersebut,  muncul  beberapa survei  elektabilitas  terkait  dengan  tokoh  masyarakat dengan kualifikasi yang baik, sehingga memungkinkan  akan  menjadi  calon  presiden Indonesia  dalam  pemilihan  presiden  tahun  2024. Beberapa  lembaga  survei  seperti  Lembaga  Survei Indonesia  (LSI),  Saiful  Mujani  Research  & Consulting  (SMRC),  Indonesia  Political  Opinion (IPO),  dan  Lembaga  Survei  Nasional  (LSN) menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  tokoh  publik dengan  nilai  elektabilitas  tertinggi,  yaitu  Prabowo Subianto, Ganjar Pranowo, dan Anies Baswedan [2]– [4].  Menurut  hasil  survei  LSN  yang  melibatkan sebanyak  1.420  responden,  Prabowo  Subianto memperoleh elektabilitas sebesar 38,5%, diikuti oleh Ganjar Pranowo dengan 32,8%, dan Anies Baswedan dengan  21,9%  dalam  tingkat  elektabilitas  nasional [5].  Hal  tersebut  memungkinkan  masyarakat  untuk menyampaikan  komentar  atau  opini  publik  terkait dengan hasil survei pada pemilu 2024 dan baris berita yang menerbitkan berita di media sosial [6].
Berdasarkan  fenomena  pemilu  pada  tahun- tahun sebelumnya, tahun politik akan identik dengan adanya  acara  debat  politik,  dimana  pada  acara tersebut mengundang bakal calon presiden Indonesia tahun  2024,  yakni  Ganjar  Pranowo,  Prabowo Subianto, dan Anies baswedan untuk melakukan adu gagasan dari ketiga bakal calon presiden tersebut. Hal ini  pun  mendapatkan  sambutan  publik  yang  sangat meriah serta ramai diperbincangkan oleh masyarakat di media sosial salah satunya adalah aplikasi Twitter. Pada  platform  media  sosial  tersebut  terdapat  fitur trending  topics,  fitur  ini  berguna  untuk  melihat fenomena  yang  sedang  ramai  diperbincangkan  oleh netizen.
Berdasarkan  pada  peristiwa  tersebut,  timbulah komentar-komentar dari masyarakat mengenai ketiga bakal  calon  presiden  Indonesia,  terdapat  beragam komentar  di  media  sosial  khususnya  Twitter,  dalam komentar  tersebut  mengandung  pro  kontra  terhadap ketiga  bakal  calon  presiden  tersebut,  penggiringan opini  publik  baik  itu  positif  ataupun  negatif,  ujaran
kebencian  terhadap  ketiga  calon  presiden  tersebut, serta komentar-komentar beragam lainnya yang dapat menimbulkan  permusuhan,  penghinaan,  perdebatan, dan perselisihan di Twitter. Sejumlah komentar yang berada  di  media  sosial  Twitter  tersebut,  terdapat banyak  sekali  informasi  didalamnya  untuk  dapat dijadikan  sebagai  penelitian  dengan  tema  analisis sentimen. Analisis sentimen dari komentar-komentar masyarakat  di  Twitter  terhadap  elektabilitas  calon presiden  Indonesia  tersebut  dinilai  penting  karena dapat digunakan untuk melihat mana calon presiden yang  memiliki  image  positif  dan  negatif  di  mata masyarakat, dapat mempengaruhi pilihan masyarakat dan menentukan hasil akhir dari pemilu 2024.
Berdasarkan  pada  latar  belakang  di  atas,  perlu dilakukan  sebuah  analisis  terhadap  teks  tersebut, yakni dengan melakukan analisis sentimen. Analisis sentimen  atau  dapat  disebut  dengan  opinion  mining merupakan bidang studi yang menganalisis pendapat, sentimen,  evaluasi,  sikap,  dan  emosi  seseorang terhadap  entitas  sebuah  produk,  layanan,  individu, organisasi,  peristiwa,  masalah,  topik  dan  atribut lainnya  [7].  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan menggunakan  salah  satu  pendekatan  dalam  analisis sentimen  dengan  menggunakan  Support  Vector Machine  yang  dapat  memprediksi  sentimen  teks dengan  mengklasifikasikan  teks  kedalam  sentimen positif, dan negatif.
Penelitian  yang  serupa  dilakukan  oleh  Darwis mengenai  Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap Wacana Penundaan Pemilu Dengan Metode Support Vector  Machine.  Data  sampel  yang  digunakan  100 data  tweet  dengan  pengelompokan  sentimen  positif sebanyak  40  data  tweets  dan  sentimen  negatif sebanyak 60 data tweets. Hasil pengujian klasifikasi pada  data  tweets  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik sebesar  92%  [8].  Penelitian  Rian  Tineger  mengenai Analisis  Sentimen  Layanan  pada  Indihome  dari Twitter  menggunakan  algoritma  SVM  dengan  280 data tweet, menghasilkan 87% akurasi, 86% presisi, 95% recall ,  90% f1-score [9].  Penelitian  Amar mengenai Analisis Sentimen keberlanjutan    belajar daring dengan 200 data tweet memakai metode SVM dan  pemilihan  Fitur  TF-IDF  evaluasi  tertinggi dihasilkan pada 8-Fold Cross Validation dengan hasil accuracy  86,00%,  precision,38%,  dan      recall 85,02% [10].
Dalam hal ini, penerapan algoritma SVM dalam melakukan analisis sentimen menggunakan data yang diperoleh dari media sosial Twitter, bertujuan untuk melakukan klasifikasi post atau tweet dari pengguna media  sosial  Twitter  kedalam  sentimen  positif,  dan negatif. SVM merupakan algortima machine learning yang  sering  kali  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  dan  memberikan  hasil  yang  cukup  baik dalam  riset  analisis  [11].  Dengan  melakukan pemilihan fungsi kernel yang berbeda pada algoritma SVM  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  pada karakteristik  data  tertentu  [12].  Pemilihan  fungsi kernel  yang  tepat  menjadi  faktor  penting  dalam
membangun model klasifikasi untuk
mengidentifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  dari pengguna media sosial Twitter [13].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini akan  mengungkap  bagaimana  analisis  sentimen menggunakan  SVM  untuk mengklasifikasikan pendapat  masyarakat  terhadap  calon  presiden Indonesia  2024.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengklasifikasikan  komentar  masyarakat dari twitter  ke  dalam  sentimen  positif  dan  negatif  serta mengimplementasikannya  ke  dalam  sebuah  sistem berbasis website.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  data  yang  akan  digunakan adalah  data  primer  (data  yang  diambil  secara langsung)  yang  didapatkan  dari  scrapping  media sosial Twitter.

## Gambar 1. Flowchart penelitian
Berikut  merupakan  tahapan  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  yang  terdapat  pada  Gambar  1, yakni:
1. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data  di media  sosial  Twitter  dengan  menggunakan  library Tweet Harvest . Data yang diambil adalah data tweet atau komentar masyarakat terkait dengan bakal calon presiden Indonesia 2024. Hasil dari pengambilan data tersebut  nantinya  akan  berupa  file  dengan  ekstensi CSV.  Terdapat  tiga  data  yang  akan  dikumpulkan,
yaitu data calon presiden Anies Baswedan, Prabowo Subianto, dan Ganjar Pranowo.
2. Text Preprocessing
Text  preprocessing merupakan  proses  yang dilakukan agar dapat meningkatkan kualitas pada teks atau  dalam  melakukan  penyeleksian  data text agar menghilangkan noise pada data [14].
a. Cleaning Text
Cleaning  text bertujuan  untuk  membersihkan atau  menghapus  karakter,  tanda  baca  ataupun komponen-komponen yang tidak berpengaruh terhadap proses klasifikasi sentimen.
b. Case folding
Proses case  folding adalah  mengubah  kalimat dalam  dataset  yang  memiliki  huruf  kapital  menjadi huruf  kecil  agar  dapat  terdeteksi  dengan  setara  atau arti yang sama.
c. Tokenization
Proses tokenization adalah  proses  yang dilakukan  dengan  mengubah  kalimat  menjadi potongan-potongan kata untuk diproses lebih lanjut. d. Normalisasi Tahapan normalisasi dilakukan dengan
mengubah  kata tidak baku atau slang word menjadi kata  baku.  Selain  itu,  kata  dengan  salah  penulisan, seperti penyingkatan kata juga akan diperbaiki dalam proses normalisasi.
e. Stopword Removal (Filtering)
Pada  tahapan stopword  removal atau filtering dilakukan  penghilangan  kata-kata  yang  tidak memiliki makna. Hal ini dilakukan agar sistem dapat terfokus  pada  kata-kata  yang  lebih  memiliki  makna dalam  proses klasifikasi. Hasil dari tahapan ini akan mengubah  jumlah  kata  pada  kalimat  menjadi  lebih sedikit.
f. Stemming Tahapan stemming akan  dilakukan  perubahan dari kata yang memiliki imbuhan menjadi bentuk kata dasar.
3. Labelisasi Data
Labelisasi  adalah  proses  pemberian  terhadap kelas  berdasarkan  dari  karakteristik  yang  terdapat dalam  dokumen  atau  kalimat  [15].  Tahap  labelisasi pada  data  dengan  menggunakan  kamus  Lexicon. Kamus Lexicon yang akan digunakan adalah kamus Lexicon InSet (Indonesia Sentiment Lexicon). InSet berasal  dari  sekumpulan  kata-kata  berbahasa Indonesia  yang  memiliki  bobot  nilai  -5  hingga  +5, InSet  berisikan  3.609  kata  positif  dan  6.609  kata negatif. Hasil dari tahap ini adalah sebuah data yang sudah memiliki label positif dan negatif.
4. Fitur Ekstraksi TF-IDF
Term Frequency (TF) adalah salah satu metode pembobotan term yang paling sederhana, juga dikenal sebagai  bag  of  words.  TF  mengukur  frekuensi kemunculan  suatu  term  dalam  sebuah  dokumen. Untuk mengurangi skala angka yang besar, frekuensi ini kemudian dilogaritmakan, sehingga menghasilkan nilai  yang  lebih  kecil  dan  lebih  mudah  diolah.

## 54 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
Penghitungan Term Frequency (TF) dapat dilakukan dengan rumus berikut:
𝑇𝐹 𝑡,𝑑 = 1 + 𝑙𝑜𝑔(𝑇𝐹 𝑡,𝑑 ) (1)
Invelrsel  Doculmelnt  Frelqulelncy (IDF), sulatul telrm dianggap  belrnilai  jika telrm jarang mulncull  pada  dokulmeln.  IDF  belrfulngsi  ulntulk melngulrangi bobot sulatul telrm , apabila kelmulncullan telrm banyak telrselbar pada data telks yang  dipakai.  Olelh  karelna  itul,  bila  sulatul telrm banyak mulncull di dokulmeln, maka telrm telrselbult dianggap tidak belrnilai/belrharga. Ulntulk melnghitulng nilai dari IDF dapat dilakulkan delngan pelrsamaan belrikult:
𝐼𝐷𝐹 (𝑡) = 𝑙𝑜𝑔 𝑛 𝑑𝑓
(2)
dimana 𝑑 adalah  julmlah  selmula  dokulmeln, dan 𝑑𝑓 adalah julmlah dokulmeln yang melngandulng  sulatul telrm .  Belrdasarkan  pada pelrsamaan dari TF dan IDF diatas, dapat ditelntulkan bobot akhir sulatul telrm melnggulnakan pelrsamaan berikut:
𝑊 𝑡,𝑑 =   𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ∗   𝑖𝑑𝑓 𝑡 (3)
dimana 𝑊 𝑡,𝑑 adalah  nilai  bobot  akhir telrm , 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 adalah  banyaknya telrm dalam  dokulmeln,  dan 𝑖𝑑𝑓 𝑡 adalah pelmbobotan dari kelsellulrulhan  [16].
5. Fitur Seleksi Chi-Square
Setelah  setiap  kata/fitur  diberi  bobot  per  kata pada  proses  fitur  ekstraksi  TF-IDF,  tahapan selanjutnya  adalah  seleksi  fitur  menggunakan  Chi Square untuk menghilangkan fitur yang tidak berguna pada dataset, dimana dalam seleksi fitur Chi Square akan  dilakukan  uji  skenario  menggunakan  nilai ambang atau nilai taraf nyata (alpha) 0.01,0.025, 0.05, 0.1,  0.2,  0.4,  dan  0.5,  kemudian  akan  dilihat perbandingan  hasil  evaluasi  dari  beberapa  uji skenario  tersebut.  Pada  penelitian  ini  akan menghitung  nilai  Chi  Square  pada  setiap  kata/fitur dengan kelas sentimen. Setelah itu, akan diambil fitur teratas dengan melihat hasil nilai Chi Square tinggi.

## 6. Klasifikasi Model SVM
Pada  penelitian  ini  klasifikasi  pemodelan  data untuk  melakukan  sentimen  analisis  menggunakan metode    SVM  dengan  pembagian  dataset  sebesar 70:30, 80:20, dan 90:10. Penggunaan algoritma SVM pada  penelitian  ini  agar  mendapatkan  akurasi  yang terbaik  digunakan  metode  kernel  yang  berbeda diantaranya kernel Linear , Polynomial , dan RBF serta penggunaan nilai parameter yang berbeda untuk Cost (c) dan Gamma ( 𝛾 ). 7. Evaluasi Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix  dan  classification  report  dengan melihat hasil performansi accuracy, precision, recall, dan  f1-score  yang  dihitung  dari True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False Negative (FN) [17].
8. Visualisasi WordCloud Visualisasi WordCloud
berfungsi untuk visualisasi  pada  dataset,  tahap  ini  dilakukan  untuk melihat kata yang sering muncul serta dapat pembaca dalam  memahami  hasil  dari  penelitian.  Hasil penelitian  akan  menampilkan WordCloud dari sentimen  terhadap  ketiga  calon  presiden  Indonesia 2024  serta dapat  menampilkan  informasi  yang  telah didapatkan dari penelitian ini.
9. Deployment Deployment akan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan  membuat  sebuah aplikasi website yang  dapat  mengklasifikasikan sebuah  kalimat  atau  teks  dalam  bentuk  sentimen positif dan negatif. Tahap ini dapat dilakukan ketika hasil nilai akurasi dari tahapan evaluasi sudah cukup baik dalam melakukan klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan data
Proses  dalam  pengambilan  data  Twitter menggunakan tweet-harvest . Dataset tersebut berupa kumpulan data teks dengan menggunakan kata kunci “Anies  Baswedan”,  “Prabowo  Subianto”,  dan “Ganjar  Pranowo”  menggunakan  bahasa  Indonesia. Hasil  dari  proses  crawling  data  tersebut  berupa  file CSV,  dimana  pada  file  tersebut  didapatkan  data tweets sebanyak 1607 tweets untuk kata kunci “Anies Baswedan”,  untuk  kata  kunci  “Prabowo  Subianto” didaptkan  data  tweets  sebanyak  1761  tweets,  dan untuk kata kunci “Ganjar Pranowo” didapatkan data tweets  sebanyak  1607  tweets.  Proses  pengambilan data  ini  dilakukan  dari  bulan  November  hingga Desember 2023. Berikut ini merupakan syntax untuk melakukan  crawling  data  pada  media  sosial  Twitter dengan  menggunakan  tweet-harvest  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Syntax crawling data tweets
Berikut  merupakan  hasil  dari  crawling  data berupa file CSV dapat dilihat pada Gambar 3.

## 3.2. Text Preprocessing
a. Cleaning Text Pada proses cleaning text dilakukan pembersihan  atau  penghapusan  function  pada  teks yang  meliputi  tanda  baca,  simbol-simbol  yang terdapat  dalam  teks,  seperti  "#$%&'()  *+,  -. /:;<=>?@[\]^_`{|}~,  penghapusan  karakter  HTML (link),  hashtag  (“#”),  dan  URL  (Uniform  Resource Locator). Berikut merupakan syntax untuk melakukan  proses  cleaning  text,  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Syntax cleaning text
b. Case folding
Tahapan  ini  menggunakan  fungsi  str.lower() yang terdapat dalam library Pandas, bertujuan untuk mengubah huruf kapital pada atribut ‘tweet_clean’ ke dalam bentuk huruf kecil agar dapat dideteksi dengan arti yang sama atau setara. Berikut merupakan syntax untuk  melakukan  proses  case  folding,  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Syntax case folding
c. Tokenization
Proses  tokenization  bertujuan  untuk  untuk mengubah  kalimat  pada  atribut  ‘case_folding’, menjadi  potongan-potongan  kata.  Hal  ini  dilakukan agar dapat mempermudah proses selanjutnya. Berikut merupakan syntax untuk melakukan proses tokenization, dapat dilihat pada Gambar 6.
d. Normalisasi
Dalam penelitian ini penulis melakukan tahapan normalisasi  menggunakan  kamus  normalisasi  yang bersumber dari github repository kuncahyosetyonugroho dengan nama
‘key_norm.csv’,  dimana  dalam  kamus  normalisasi tersebut  terdapat  sebanyak  3723  kata,  kemudian penulis  melakukan  penambahan  kata  pada  kamus tersebut,  sehingga  menjadi  3779  kata  dan  disimpan dengan  nama  ‘key_normalisasi.xlsx’.  Berikut merupakan syntax untuk melakukan proses normalisasi, dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.

## Gambar 7. Download kamus key_norm pada Github
Gambar  8  merupakan syntax untuk  melakukan tahap normalisasi, file yang sudah di download pada Github dapat dimasukkan ke dalam syntax ini.

## Gambar 8. Syntax normalisasi
e. Stopword Removal (Filtering)
Syntax  code  untuk  proses filtering atau stopword  removal terdapat  pada  gambar  9  dimana pada  gambar  tersebut  merupakan syntax  code untuk melakukan  import  library  menggunakan  library NLTK. Berikut  merupakan syntax untuk  melakukan proses  stopword  removal  ( filtering ),  dapat  dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Import library NLTK
Gambar  10  merupakan syntax  code untuk melakukan  proses  stopword  removal  dengan menambahkan  beberapa  kata  tambahan  yang  akan

## 56
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
digunakan  dalam  proses  tersebut.  Hasil  dari  proses stopword removal terdapat pada Gambar 10.
Gambar 10. Syntax stopword removal
f. Stemming
Dalam  tahap  ini,  digunakan  library  Sastrawi yang  memproses  bahasa  alami  (Natural  Language Processing)  untuk  bahasa  Indonesia.  Berikut merupakan syntax untuk melakukan proses stemming, dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Syntax stemming

## 3.3. Labelisasi Data
Metode pelabelan dengan menggunakan Lexicon  InSet  ini  dengan  cara  apabila  kata  dalam dokumen tersebut  memiliki polarity score > 0 maka akan  masuk  ke  dalam  label  positif,  namun  bila  kata dalam dokumen tersebut memiliki polarity score < 0 maka akan masuk ke dalam label negatif. Gambar 12 menunjukkan  visualisasi  untuk  data  Anies  yang sudah diberi label terdapat sebanyak 810 data dengan label  positif  dan  sebanyak  797  data  dengan  label negatif.
Gambar 12. Hasil sentimen dataset Anies
Gambar 13 menunjukkan visualisasi untuk data Prabowo  yang  sudah  diberi  label  terdapat  sebanyak 951  data  dengan  label  positif  dan  810  data  dengan label negatif.

## Gambar 13. Hasil sentimen dataset Prabowo
Gambar  14  menunjukkan  hasil  untuk  data Ganjar  yang  sudah  diberi  label  terdapat  sebanyak 1301 data dengan label positif dan 306 data dengan label negatif.
Gambar 14. Hasil sentimen dataset Ganjar.

## 3.4. Fitur Ekstraksi TF-IDF
Fitur  ekstraksi  atau  dapat  dikatakan  sebagai pembobotan kata dilakukan untuk membobotan kata yang  terdapat  dalam  dataset  agar  dapat  melihat seberapa  penting  kata/ term tersebut.  Tahapan  fitur ekstraksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode TF-IDF  ( Term  Frequency  Inverse  Document Frequency )  yang  dapat  membantu  dalam  proses evaluasi  pentingnya  kata  atau  term  terkait  dengan sentimen  yang  terkandung  di  dalam  dokumen. Sehingga,  dapat  melihat  seberapa  banyak  fitur  yang akan digunakan. Hasil pelrhitulngan dari pelmbobotan kata didapatkan dari keldula nilai yaitul nilai  TF  ( Telrm  Frelqulelncy ) dan  IDF  ( Invelrteld Doculmelnt  Frelqulelncy ). Pelrhitulngan  bobot  TF- IDF Pelnelliti melnggulnakan library sklelarn ulntulk melnjalankan  pelrhitulngan  pada  prosels  TF-IDF delngan melngimport TFidVelctorizelr , pelrhitulngan ini  dilakulkan  telrhadap  dataselt  dari  kolom ‘sebelum’ yang terdapat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Data sampel perhitungan TF IDF
Doc Sebelum Sesudah D1 @kumparan Pak anies bisa jadi inspirasi buat semula ['anies', 'inspirasi'] D2 @aniesbaswedan Apresiasi bulat Anies yang bikin pasar tradisional lebih nyaman dan kekinian! ['apresiasi', 'anies', 'pasar', 'tradisional', 'nyaman', 'kini'] D3 @Meltro_TV Yang mau perubahan udah pasti milih Anies 😍 ['ubah', 'milih', 'anies'] D4 @BangPino__ Tetap celalu dukung pak Anies
['dukung', 'anies']
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  TF-IDF untuk  menghitung  bobot  setiap  kata  dari  kelima sampel  data  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Pada tabel 2 dapat dilihat bahwa hasil dari perhitungan TF-
IDF kelima sampel data yang ada pada tabel 1 yaitu terdapat  angka  0.23299  merupakan  nilai  dari pembobotan terhadap kata dengan TF-IDF.
Tabel 2. Hasil pembobotan TF-IDF Kata TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 anies 0 0 0 0 0 apresiasi 0.23299 0 0 0 0 bangsa 0 0 0 0 0.1165 cak 0 0 0 0 0.1165 dukung 0 0 0 0.34949 0 harap 0 0 0 0 0.1165 inspirasi 0.23299 0 0 0 0 imin 0 0 0 0 0.1165 kini 0 0.13979 0 0 0 nyaman 0 0.13979 0 0 0 milih 0 0 0.23299 0 0 pasar 0 0.13979 0 0 0 tradisional 0 0.13979 0 0 0 ubah 0 0 0.13265 0 0.06632

## 3.5. Fitur Seleksi Chi-Square
Penelitian ini menggunakan nilai taraf nyata/alpha (α) yakni 0.01,0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.4, dan  0.5.  Kemudian  peneliti  mencoba  menggunakan ketujuh nilai taraf nyata/alpha (α) tersebut ke dalam penelitian  ini  dan  digunakan  untuk  melihat  tingkat hasil performa dari ketujuh nilai taraf nyata/alpha (α) tersebut.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  terhadap beberapa  eksperimen,  yaitu  perbandingan  perfoma pada  hasil  seleksi  fitur,  peneliti  memutuskan  untuk memilih hasil evaluasi pada eksperimen dengan nilai taraf  nyata/alpha  (α)  0.4  karena  terdapat  beberapa faktor, yakni dilihat dari nilai akurasi sebesar 86.64%, dan  nilai recall sebesar  86.64%.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  hasil  seleksi  fitur  pada eksperimen  dengan  nilai  taraf  nyata/alpha  (α)  0.4, pemilihan nilai taraf/alpha (α) yakni dilihat dari nilai akurasi sebesar 90.65% dan  nilai  recall  sebesar 90.65%.  Hasil  evaluasi  selanjutnya  menunjukkan bahwa  hasil  seleksi  fitur  pada  eksperimen  dengan nilai  taraf  nyata/alpha  (α)  0.4,  pemilihan  nilai taraf/alpha (α) yakni dilihat dari nilai akurasi sebesar 93.78% dan nilai recall sebesar 93.78%.

## 3.6. Klasifikasi Model SVM
Sebelum proses klasifikasi dilakukan pembagian  data  terlebih  dahulu.  Pembagian  data dilakukan  dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua kategori  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Skenario pertama  adalah  pembagian  data  70:30,  skenario kedua adalah pembagian data 80:20, skenario ketiga adalah  pembagian  data  90:10.  Ketiga  skenario  ini
dilakukan  pada dataset  Anies,  dataset  Prabowo,  dan dataset Ganjar.
Tabel 3 merupakan pembagian data dari dataset anies dengan proporsi data 70:30.

## Tabel 3. Pembagian data latih 70:30 data anies
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 559 565 1124 Data Uji 251 232 483 Jumlah Data Anies 810 797 1607
Tabel 4 merupakan pembagian data dari dataset anies dengan proporsi data 80:20.
Tabel 4. Pembagian data 80:20 data anies Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 643 642 1285 Data Uji 167 155 322 Jumlah Data Anies 810 797 1607
Tabel 5 merupakan pembagian data dari dataset anies dengan proporsi data latih 90:10.
Tabel 5. Pembagian data 90:10 data anies Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 734 712 1446 Data Uji 76 85 161 Jumlah Data Anies 810 797 1607
Tabel 6 merupakan pembagian data dari dataset prabowo dengan proporsi data 70:30.
Tabel 6. Pembagian data 70:30 data prabowo
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 666 566 1232 Data Uji 285 244 529 Jumlah Data Prabowo 951 810 1761

## 58 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
Tabel 7 merupakan pembagian data dari dataset prabowo dengan proporsi data 80:20.
Tabel 7. Pembagian data 80:20 data prabowo
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 760 648 1408 Data Uji 191 162 353 Jumlah Data Prabowo 951 810 1761
Tabel 8 merupakan pembagian data dari dataset prabowo dengan proporsi data 90:10.

## Tabel 8. Pembagian data 90:10 data prabowo
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 854 730 1584 Data Uji 97 80 171 Jumlah Data Prabowo 951 810 1761
Tabel 9 merupakan pembagian data dari dataset ganjar dengan proporsi data 70:30.
Tabel 9. Pembagian data 70:30 data ganjar
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 895 229 1124 Data Uji 406 77 483 Jumlah Data Prabowo 1303 306 1607
Tabel  10  merupakan  pembagian  data  dari dataset ganjar dengan proporsi data 80:20.
Tabel 10. Pembagian data 80:20 data ganjar
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 760 648 1408 Data Uji 191 162 353 Jumlah Data Prabowo 1303 306 1607
Tabel  11  merupakan  pembagian  data  dari dataset ganjar dengan proporsi data 90:10.
Tabel 11. Pembagian data latih 90:10 data ganjar
Positif Negatif Jumlah Data Data Latih 854 730 1584 Data Uji 97 80 177 Jumlah Data Prabowo 1303 306 1607
Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  tiga kernel,  yakni  kernel linear , polynomial dan rbf . Skenario  untuk  uji  parameter  yang  akan  digunakan adalah  parameter cost (C)  =  [0.1,  1,  10,  100],  dan parameter gamma (γ)  =  [0.001,  0.01,  0.1,  1].  Nilai dari  data  anies  yang  peneliti  dapatkan  menujukkan bahwa  nilai  taraf  nyata/alpha  terbaik  adalah  0.4 dengan  jumlah  fitur  sebanyak  617  dengan  model kernel  rbf  dan  nilai  parameter cost (C)  =  100 parameter gamma (γ)  =  0.01  dengan  nilai  akurasi sebesar 86.62%.
Nilai  dari  data  prabowo  menujukkan  bahwa nilai  taraf  nyata/alpha  terbaik  adalah  0.4  dengan jumlah  fitur  sebanyak  635  dengan  model  kernel  rbf dan  nilai  parameter cost (C)  =  100  dan  parameter gamma (γ) = 1 dengan nilai akurasi sebesar 90.61%. Nilai dari data  ganjar  menujukkan bahwa  nilai taraf nyata/alpha  terbaik  adalah  0.4  dengan  jumlah  fitur sebanyak  366  dengan  model  kernel  rbf  dan  nilai parameter cost (C) = 10 dan parameter gamma (γ) = 1 dengan nilai akurasi sebesar 93.72%.

## 3.7. Evaluasi
Pengujian  data  Anies  Pada  tahapan  ini didapatkan  hasil  dari  classification  report  sebagai berikut.  Berdasarkan  pada  Gambar  17  hasil  dari classification report data anies didapatkan hasil nilai accuracy sebesar  87%,  nilai precision sebesar  87%, nilai recall sebesar  87%,  dan  nilai  F1-score  sebesar 87%.

## Gambar 17. Classification report data Anies

## Gambar 18. Confusion matrix data Anies
Berdasarkan  pada  Gambar  18  hasil  dari confusion  matrix  data  anies  menampilkan  hasil keseluruhan confusion matrix seperti di bawah ini.
 Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 130 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 18 data
 Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 25 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 149 data
Berdasarkan  pada  Gambar  19  hasil  dari classification  report data  prabowo  didapatkan  hasil nilai accuracy sebesar  91%,  nilai precision sebesar 91%,  nilai recall sebesar  91%,  dan  nilai  F1-score sebesar 91%.

## Gambar 20. Confusion matrix data Prabowo
Berdasarkan pada Gambar 20 di atas hasil dari confusion  matrix  data  prabowo  menampilkan  hasil keseluruhan confusion matrix seperti di bawah ini.
 Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 139 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 10 data
 Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 23 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 181 data
Berdasarkan  pada  Gambar  21  hasil  dari classification report data ganjar didapatkan hasil nilai accuracy selbelsar 94%, nilai precision sebesar 94%, nilai recall sebesar 94%, dan  nilai F1-score sebesar 94%.

## Gambar 21. Classification report data Ganjar

## Gambar 22. Confusion matrix data Ganjar
Berdasarkan pada Gambar  22 di atas hasil dari confusion  matrix  data  anies  menampilkan  hasil keseluruhan confusion matrix seperti di bawah ini.  Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 60 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  negatif terdiri dari 13 data  Label  aktual  negatif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 17 data
 Label  aktual  positif  yang  diprediksi  positif terdiri dari 393 data.

## 3.8. Visualisasi WordCloud
Visualiasasi dilakukan untuk melihat gambaran terhadap  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, selain  itu  visualisasi  juga  dapat  memudahkan pembaca  dalam  memahami  hasil  dari  penelitian  ini. Hasil  penelitian  akan  menampilkan  wordcloud  dari sentimen  terhadap  ketiga  calon  presiden  Indonesia 2024  serta dapat  menampilkan  informasi  yang  telah didapatkan  dari  penelitian  ini.  Berikut  merupakan visualisasi wordcloud ketiga calon presiden Indonesia 2024 setelah preprocessing data.
Gambar 23. WordCloud data Anies
Pada  Gambar  23  merupakan  visulalisasi wordcloud dari data Aniels seltellah melalui tahapan preprocessing ,  tf-idf  dan  chi  square.  Belrdasarkan visualiasasi yang terdapat dalam Gambar 23 terdapat banyak  kata  yang  sering  muncul.  Kata  tersebut diantaranya  adalah  “dukung”,  “pesona”,  “pilih”, “baik”,  “basi”,  dan  lainnya.  Berdasarkan  visualisasi tersebut dapat dilihat bahwa kata yang sering muncul dalam  visualiasasi  tersebut  merupakan  kata-kata umum  yang  memiliki  arti  atau  makna  yang  dapat menggambarkan  dengan  jelas  sentimen  masyarakat di  twitter  terhadap  salah  satu  calon  presiden Indonesia.

## 60
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
Gambar 24 menunjukkan visualisasi wordcloud dari data Prabowo setelah melalui tahap preprocessing,  tf-idf,  dan  chi  square.  Dalam visualisasi  ini,  banyak  kata  sering  muncul,  seperti “panik”,  “drama”,  “tulus”,  “positif”,  “klaim”,  dan lain-lain. Kata-kata ini memiliki arti atau makna yang jelas dan dapat menggambarkan sentimen masyarakat di  Twitter  terhadap  salah  satu  calon  presiden Indonesia.

## Gambar 25. WordCloud data Ganjar
Pada  gambar  25  menampilkan  visualisasi wordcloud  dari  data  Ganjar  setelah  melalui  tahap preprocessing,  tf-idf,  dan  chi  square.  Visualisasi tersebut  menunjukkan  bahwa  semua  kata  yang muncul  memiliki  arti  atau  makna.  Kata-kata  yang muncul antara lain “pilih”, “bukti”, “jilat”, “tuntas”, “serius”,  “inspirasi”,  dan  lain-lain.  Dari  visualisasi ini, dapat dilihat bahwa kata-kata yang sering muncul adalah  kata-kata  umum  yang  bermakna  dan  dapat menggambarkan  dengan  jelas  sentimen  masyarakat di  Twitter  terhadap  salah  satu  calon  presiden Indonesia.

## 3.9. Deployment
Deployment aplikasi  menggunakan library Streamlit yang terdapat dalam Python . Implementasi model  SVM  menggunakan  model  SVM  dengan melihat  hasil  dari confusion  matrix ,  yakni  nilai  dari akurasi  dan  recall,  kemudian  model  tersebut  akan disimpan  untuk  digunakan  pada  tahap  Deployment. Berikut  adalah  kode  atau syntax untuk  menyimpan model, dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26. Syntax export model
Setelah model berhasil disimpan, maka disusun code  script yang  dapat  membuat  aplikasi  berbasis website untuk melakukan prediksi sentimen komentar
masyarakat terhadap calon presiden Indonesia 2024. Setelah code script tersebut dibuat, maka Gambar 27 merupakan  tampilan  dari  halaman deployment aplikasi.
Gambar 27. Tampilan halaman website

## 4. DISKUSI
Dari  ketiga  [8]–[10]  penelitian  terkait  yang sudah dipaparkan pada bagian pendahuluan   peneliti akan melakukan  penelitian  atau  pengamatan  yang sama, namun  dengan  kasus  atau  objek  penelitian yang berbeda dan  pengujian  dengan  banyak  data yang berbeda  pada  algoritma  yang  dipilih, dengan tujuan  sebagai  perbandingan.  Para      peneliti melakukan      penelitian  analisis  sentimen    untuk mengetahui  opini  atau tanggapan seseorang terhadap topik  tertentu,  dengan  melakukan  klasifikasi algoritma  untuk mengetahui nilai  akurasi mengenai data topik yang dipilih, agar dapat mengetahui opini atau tanggapan  masyarakat Indonesia terutama pada topik  pemilu  2024  dari tweet media  sosial  twitter, peneliti      melakukan      penelitian  analisis  sentimen menggunakan      algoritma Support  Vector  Machine dengan  uji  coba  kernel  dan  uji  coba  pembagian proporsi data.
Analisis sentimen membantu untuk mengetahui tanggapan atau opini masyarakat Indonesia mengenai pemilu 2024 dapat dilihat pada gambar 15, 16, dan 17 hasil  dari  persentase  kelas  sentimen  ketiga  calon presiden  Indonesia  2024.  Persentase  kelas  sentimen positif  lebih  unggul.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa masyarakat  Indonesia        menyambut  baik        adanya pemilu 2024 dengan memberikan tanggapan  positif dan negatif terhadap calon presiden Indonesia 2024. Dan penelitian  analisis  sentimen  ini,  menghasilkan nilai   akurasi   yang   cukup   baik   dari   pengujian algoritma          SVM  kernel  rbf,  dengan  evaluasi Confusion  Matrix yaitu  tahap    pengujian  untuk mendapatkan  nilai precision , recall dan F1-score , untuk    lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  hasil classification report .

## 5. KESIMPULAN
Hasil  analisis  sentimen  masyarakat  di  media sosial  Twitter  terhadap  elektabilitas  calon  presiden Indonesia  2024  menunjukkan  data  sebagai  berikut: untuk  Anies,  terdapat  1607  tweet  dengan  810  tweet positif dan 797 tweet negatif.  Visualisasi wordcloud
setelah  preprocessing  menampilkan  kata-kata  yang menggambarkan  sentimen  masyarakat  terhadap Anies, seperti “dukung”, “baik”, dan lainnya. Untuk Prabowo,  terdapat  1761  tweet  dengan  951  tweet positif dan 810 tweet negatif.  Visualisasi wordcloud untuk  Prabowo  menampilkan  kata-kata  seperti “drama”,  “panik”,  dan  lainnya.  Sedangkan  untuk Ganjar,  terdapat  1607  tweet  dengan  1301  tweet positif dan 306 tweet negatif. Visualisasi wordcloud untuk  Ganjar  menampilkan  kata-kata  seperti  “jilat”, “inspirasi”, dan lainnya. Pengujian model klasifikasi sentimen  menggunakan  metode  Support  Vector Machine (SVM) menunjukkan hasil sebagai berikut: untuk  data  Anies,  model  mencapai  akurasi  86.64%, presisi 86.69%, recall 86.64%, dan f1-score 86.62%, menggunakan kernel RBF dengan parameter cost (C) =  100  dan gamma (γ)  =  0.01,  serta  proporsi  data 70:30. Untuk data Prabowo, model mencapai akurasi 90.65%, presisi 90.81%, recall 90.65%, dan f1-score 90.61%, menggunakan kernel RBF dengan parameter cost (C) = 100 dan gamma (γ) = 1, serta proporsi data 80:20.  Untuk  data  Ganjar,  model  mencapai  akurasi 93.78%, presisi 93.67%, recall 93.78%, dan f1-score
93.72%, menggunakan kernel RBF dengan parameter cost (C)  =  10  dan gamma (γ)  =  1,  serta proporsi data 80:20.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  R.  Putra  and  A.  Nurcholis,  “Pengaruh Media  Sosial  terhadap  Partisipasi  Pemilih Pemula pada Pemilihan Presiden 2019: Studi pada Mahasiswa FISIPOL UGM,” J. PolGov ,
vol. 2, no. 1, 2020, doi: 10.22146/polgov.v2i1.1372.
[2] LSI, “Rilis Survei Nasional Isu-Isu Nasional Dan Peta Kompetisi Pilpres & Pileg,” Lemb. Surv. Indones. , no. 40, pp. 3–9, 2023.
[3] Saiful  Mujani  Research  &  Consulting (SMRC), Trend  Dukungan  Kepada  Bakal
Calon Presiden . 2023.
[4] P. Opinion, “INDONESIA Peta Elektabilitas Koalisi , Capres,” 2024.
[5] A. Setiaman and S. A. Girsang, “Elektabilitas Calon  Presiden:  Realitas  Atau  Penggiringan Opini?,” J.  Kaji.  Budaya  dan  Hum. ,  vol.  5, no. 2, pp. 221–227, 2023, doi: 10.61296/jkbh.v5i2.148.
[6] M.  R.  Fais  Sya’  bani,  U.  Enri,  and  T.  N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon  Presiden  2024  Dengan  Algoritme Naïve  Bayes,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  265,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[7] M. Rizki, M. F. Hidayattullah, and D. Intan, “Klasifikasi  Opini  Publik  di  Twitter
Terhadap  Bakal  Calon  Presiden  Indonesia Tahun  2024  Menggunakan  LSTM  Secara
Realtime Berbasis Website,” vol. 14, no. 02,
pp. 286–294, 2024, doi: 10.35970/infotekmesin.v14i2.1908. [8] D.  R.  Manalu,  M.  C.  L.  Tobing,  and  M. Yohanna,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap Wacana Penundaan Pemilu Dengan  Metode  Support  Vector  Machine,”
METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.  dan Komputerisasi Akunt. , vol. 6, no. 6, pp. 149– 156, 2022, doi: 10.46880/jmika.vol6no2.pp149-156.
[9] R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi:
10.30865/mib.v4i3.2181. [10] A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur  Support Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  437–448, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[11] H.  P.  P.  Zuriel  and  A.  Fahrurozi, “Implementasi Algoritma Klasifikasi Support Vector  Machine  Untuk  Analisa  Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Kebijakan Psbb,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 26, no. 2, pp. 149–162, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4289.
[12] C. Shofiya and S. Abidi, “Sentiment analysis on  covid-19-related  social  distancing  in Canada  using  twitter  data,” Int.  J.  Environ. Res. Public Health , vol. 18, no. 11, 2021, doi: 10.3390/ijerph18115993.
[13] Z. Alhaq, A. Mustopa, S. Mulyatun, and J. D. Santoso, “Penerapan Metode Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pengguna
Twitter,” J.  Inf.  Syst.  Manag. ,  vol.  3,  no.  2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[14] S. Sumayah, F. Sembiring, and W. Jatmiko, “Analysis  of  Sentiment  of  Indonesian Community  on  Metaverse  Using  Support Vector Machine Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol.  4,  no.  1,  pp.  143–150,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.1.417.
[15] M.  R.  Arjunanto  and  S.  Waluyo,  “Analisis
Sentimen  Pada  Media  Sosial  Twitter Terhadap  Infrastruktur  Jalan  Di  Lampung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Pros. Semin. Nas. … , vol. 2, no. September, pp. 810–817, 2023.
[16] D.  Septiani  and  I.  Isabela,  “Analisis  Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf- Idf)  Dalam  Temu  Kembali  Informasi  Pada Dokumen  Teks,” SINTESIA  J.  Sist.  dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 81–88,
2022.
62 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 51-62
[17] R.  F.  Ananda,  A.  Syahri,  and  F.  N.  Hasan,
“Sentiment Analysis
of Customer
Satisfaction  in  Gojek  and  Grab  Application Reviews Using the Naive Bayes Algorithm,” JUTIF J. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 233– 241, 2024.