## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504

## Penerapan Machine Learning Pada Analisis Sentimen Twitter Sebelum dan Sesudah Debat Calon Presiden dan Wakil Presiden Tahun 2024
Zairy Cindy Dwinnie * , Rice Novita
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 12050324081@students.uin-suska.ac.id, 2 rice.novita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050324081@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Pemilihan Presiden 2024 menjadi topik terhangat pada dua tahun belakang. KPU telah mengkonfirmasi bahwasannya ada 3 kandidat Calon Presiden dan Wakil Presiden. Untuk itu, sebagai momentum bagi pemilih untuk menilai kandidat Presiden dan Wakil Presiden 2024, KPU melaksanakan Debat Pilihan Presiden 2024 yang didasarkan pada UU Nomor 7 Tahun 2017 tentang Pemilihan Umum. Berdasarkan informasi yang dipaparkan dilaman kpu.go.id, debat akan diselenggaran sebanyak 5 kali dengan 3  debat calon presiden dan 2 debat  calon  wakil presiden.  Untuk  itu perlu  dilakukan analisis  untuk  mengetahui bagaimana sentimen publik dalam bentuk positif, negatif dan netral di Twitter terhadap ketiga calon pasangan  Presiden dan Wakil Presiden 2024 pada saat sebelum dan sesudah debat diselenggarakan. Tujuannya untuk memperkirakan dukungan atau ketidaksetujuan publik terhadap ketiga pasangan calon. Pada penelitian ini menggunakan tiga algoritma sebagai perbandingan akurasi  klasifikasi  yaitu  algoritma  Support  Vector  Machine,  Random  Forest  dan  Logistic  Regression.  Dimana  data  yang digunakan adalah data tweet pada twitter terkait sebelum dan sesudah debat sebanyak 30 dataset dengan jumlah keseluruhan 9000 data. Dari hasil klasifikasi, didapat rata-rata akurasi pada ketiga algoritma yaitu SVM dan Random Forest sebesar 78%, dan Logistic Regression sebesar 79%. Didapat polaritas tertinggi dari klasifikasi ketiga algoritma terdapat pada kelas positif. Hal ini menandakan bahwa algoritma Logistic Regression memberikan kinerja lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen Twitter terkait pasangan calon presiden dan wakil presiden 2024.
Kata Kunci: Text Mining; Debat Pilpres 2024; Support Vector Machine; Random Forest; Logistic Regression
Abstract− The 2024 Presidential Election has become the hottest topic in the past two years. The KPU has confirmed that there are 3 candidates for President and Vice President. For this reason, as a momentum for voters to assess the 2024 Presidential and Vice Presidential candidates, the KPU is holding the 2024 Presidential Choice Debate which is based on Law Number 7 of 2017 concerning General Elections. Based on the information presented on the kpu.go.id page, the debate will be held 5 times with 3 presidential candidate debates and 2 vice presidential candidate debates. For this reason, it is necessary to carry out an analysis to find out how public sentiment is positive, negative, and neutral on Twitter towards the three candidates f or President and Vice President in 2024 before and after the debate was held. The aim is to estimate public support or disapproval of the three candidate pairs. This research uses three algorithms as a comparison of classification accuracy, namely the Support Vector Machine algorithm, Random Forest, and Logistic Regression. Where the data used is tweet data on  Twitter related to before and after the debate as many as 30 datasets with a total of 9000 data. From the classification results, the average accuracy obtained for the three algorithms, namely SVM and Random Forest, was 78%, and Logistic Regression was 79%. The highest polarity  obtained  from  the  classification  of  the  three  algorithms  is  in  the  positive  class.  This  indicates  that  the  Logistic Regression algorithm provides better performance in classifying Twitter sentiment regarding the 2024 presidential and vice presidential candidate pairs.
Keywords : Text Mining; 2024 Presidential Election Debate; Support Vector Machine; Random Forest; Logistic Regression

## 1. PENDAHULUAN
Negara-negara demokratis menganggap pemilu sebagai simbol dan ukuran demokrasi itu sendiri. Hasil pemilihan parlemen  berlangsung  dalam  suasana  terbuka  dan  bebas,  kebebasan  berserikat  dianggap  sebagai  partisipasi masyarakat[1].  Pemilu  di  Indonesia  telah  berlangsung  sejak  tahun  1955  untuk  memilih  lembaga  legislatif.  Di tingkat  nasional  tingkat,  masyarakat  Indonesia  tidak  memilih  presiden  sampai  tahun  2004.  Hingga  saat  itu, merupakan kali pertama pemilihan presiden dan anggota Majelis Permusyawaratan Rakyat dilakukakan pada hari yang  sama[2].  Peristiwa  Politik  terpenting  akan  terjadi  dalam  di  tahun  2024.  Dimana  habisnya  periode  Joko Widodo sebagai presiden sekaligus Pemilihan Presiden Indonesia tahun 2024. Pemilihan presiden yang diadakan setiap 5 tahun sekali adalah bagian dari proses demokrasi khususnya di Indonesia[3][4].
Dengan  kemajuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  saat  ini,  penyebaran  berita  online  di  kalangan masyarakat tersebar begitu cepat dan mudah[5][6]. Media sosial adalah alat komunikasi yang hampir digunakan seluruh kalangan Masyarakat Indonesia sebagai cara untuk menggunakan dan berbagi menginformasikan kepada publik[7],[8]. Dunia maya adalah dunia yang bebas dan sulit dikendalikan di mana siapa pun dapat dengan bebas berbicara atau mengekspresikan pendapatnya tentang kandidatnya. Pendapat yang diungkapkan masyarakat bisa positif, netral atau bahkan negatif[9]. Berita mengenai Pemilihan Presiden Tahun 2024 menjadi isu terhangat di media  sosial  dalam  2  tahun  belakangan.  Melalui  media  sosial,  partai  politik  dapat  saling  berkomunikasi  dan membentuk citra sehingga terciptanya kedekatan dengan pemilih[10]. Twitter merupakan salah satu media sosial terbesar kelima di Indonesia diantara pengguna media sosia[11]. Publik dan maupun para pendukung dari ketiga Pasangan  Calon  dan  Wakil  Presiden  menjadikan  Twitter  sebagai  media  yang  banyak  membahas  mengenai Pemilihan Presiden 2024 serta menjadi hot topic pada dua tahun belakangan ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Berdasarkan  UU  Nomor  7  Tahun  2017  tentang  Pemilihan  Umum,  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU) menyelenggarakan debat calon presiden dan wakil presiden pemilu 2024 sebanyak 5 kali selama masa kampanye. Calon  presiden  berdebat  sebanyak  3  kali  dan  calon  wakil  presiden  2  kali[12].  Lantas,  banyak  netizen  dan pendukung  menggunakan  Twitter  untuk  mengaungkan  dukungan,  memberikan  kritik  ataupun  berbagai  bentuk komentar postif,  negatif, dan netral  lainnya.  Bentuk-bentuk dari komentar tersebut membahas  berbagai  bidang seperti  keadaan  ekonomi,  kesehatan,  kinerja  saat  ini  dan  lain  sebagainya.  Sehingga  perlu  dilakukan  penelitian mengenai  analisis  sentimen  publik  kepada  ketiga  calon  Presiden  dan  Wakil  Presiden  2024  berdasarkan  pada komentar atau tweet  publik  pada twitter  sebelum  dan sesudah debat dilaksanakan, untuk mengetahui dukungan ataupun ketidaksetujuan dari ketiga calon tersebut.
Pada penelitian sebelumnya, dilakukan analisis sentimen terhadap calon presiden 2019, dimana Wiliam dan Adi menggunakan algoritma SVM untuk mengklasifikasikan  opini masyarakat di Twitter. Hasil dari klasifikasi ini didapat akurasi sebesar 86%[13].  Penelitian  lainnya  membahas  mengenai  partai politik peserta pemilu 2019 dengan  menggunakan  metode  Lexicon  inSet.  Dimana  dari  hasil  penelitian  ini  data  berhasil  memiliki  prediksi sebanyak  1.493  atau  86%  telah  berhasil  diproses  oleh  sistem  dan  memiliki  akurasi  sebesar  61%[14].  Menurut Ratna dkk, pada penelitian analisis sentimen pada Bank BSI didapat akurasi dari algoritam NBC  sebesar 76%, algoritma SVM sebesar 88%, dan algoritma logistic sebesar 86%.  Algoritma logistic regression memiliki akurasi yang lebih tinggi dari kedua algoritma lainnya. Dari penelitian ini ditemukan bahwa persentase sentimen negatif lebih  tinggi  dari  pada  sentimen  positif  terhadap  Bank  BSI[15].  Penelitian  oleh  Ramadanu  pada  tahun  2023, melakukan analisis sentimen terhadap salah satu calopn presiden 2024. Penelitian dilakukan dengan menerapkan algoritma  Support  Vector  Machine  dengan  kernel  RBF  dan  mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  90,98% menggunakan kombinasi nilai C=9 dan γ=2[7].
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  Supervised  Learning  dalam  melakukan  analisis  sentimen  publik terhadap debat calon Presiden dan wakil presiden 2024. Dengan menerapkan beberapa algoritma seperti Support Vector Machine, Random Forest dan Logistic Regression Berberapa penelitian sebelumnya memaparkan ketiga algoritma ini menghasilkan akurasi yang cukup baik[16]. Ketiga algoritma ini diketahui sangat baik dan diusulkan untuk diimplementasikan pada analisis sentimen, dikarenakan ketiga algoritma ini mampu menangani data dengan jumlah fitur yang besar seperti teks[17][18][19]. Hasil dari analisis sentimen opini pada debat calon presiden dan wakil  presiden  Indonesia  tahun  2024,  dapat  dijadikan  sebagai  perkiraan  tingkat  dukungan  dan  ketidaksetujuan masyarakat terhadap ketiga calon tersebut[20]. Komisi Pemilihan Umum dapat menjadikan hasil analisis tersebut sebagai  bahan pertimbangan strategi kampanye dan tindakan  lain  yang diperlukan untuk memenangkan pemilu presiden  dimasa  yang  akan  datang[21].  Selain  itu,  analisis  sentimen  ini  dapat  memberikan  informasi  berharga kepada masyarakat umum, media, dan pengamat politik untuk memahami dinamika politik yang akan terjadi pada pemilihan Presiden Indonesia pada tahun 2024 dan pemilihan selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  yaitu  pengumpulan  data, preprocessing, pelabelan, pembobotan dengan TF-IDF, penerapan algoritma untuk melakukan klasifikasi sentimen dan analisis topik pada tweet. Adapun tahapan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Berdasarkan  Gambar  1  diatas  dapat  dilihat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan.  Dimulai  dengan mengumpulkan data komentar/tweet  pada twitter dengan teknik crawling data menggunakan  Twitter API. Data yang diambil terkait opini publik terhadap ketiga pasangan calon presiden dan wakil presiden 2024 sebelum dan sesudah dilaksanakannya debat. Setelah itu, memasuki tahap preprocessing data dengan melakukan pembersihan dan seleksi data. Selanjutnya data dilakukan labeling sentimen positif, negatif dan netral secara manual oleh pakar bahasa indonesia. Setelah proses labeling data, dilakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Setelah tahap persiapan  data  selesai,  barulah  data  dapat  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  tiga  algoritma  machine  learning yaitu  Support  Vector  Machine,  Random  Forest  dan  Logistic  Regression.  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan bahasa  pemrograman  python.  Setelah  klasifikasi  sentimen,  dapat  dihasil  visualisasi  dan  kategori  topik  pada komentar.

## 2.1 Text Mining
Text  ming  merupakan  teknik  pengambilan  informasi  dari  teks  dengan  mengidentifikasi  pola  dan  tren  disebut sebagai  penambangan  teks.  Proses  ini  melibatkan  pemanfaatan  teknik  seperti  penandaan,  anotasi,  dan  asosiasi untuk mendapatkan data dari sumber teks, dengan maksud untuk analisis atau prediksi[22].

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  mengidentifikasi  polaritas  teks  dalam  suatu  dokumen  atau  jenis  dokumen  lain untuk  memberi  label  kategori  sebagai  positif,  negatif,  atau  netral.  Analisis  sentimen  mengumpulkandata  untuk mengatur  dan  mengorganisasikan  teks  ke  dalam  entitas tertentu  seperti  layanan,  produk, orang,  fenomena,  dan objek lainnya[23].

## 2.3 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pembobotan  kata  TF-IDF  adalah  merupakan  salah  satu  cara  pemberian  nilai  bobot  terhadap  data  yang  telah dilakukan  pengektrakan  atau  dapat  disebut  pemberian  nilai  angka  pada  data  yang  tidak  berbentuk  angka[23]. Dalam proses ini, nilai hasil TF-IDF menentukan kepentingan atau makna suatu fitur atau kata dalam korpus[7]. Pada  algoritma  TF-IDF  digunakanlah  rumus  untuk  menghitung  bobot  (W)  masing-masing  dokumen  pada  kata kunci mengunakan rumus berikut[23]:
𝑊𝑑𝑡 = 𝑡𝑓𝑑𝑡 ∗ 𝐼𝑑𝑓𝑡 (1)

## 2.4 Support Vector Machine
Support Vector Machine atau yang biasa disebut dengan SVM merupakan salah satu algoritma Machine Learning yang  tergolong  Supervised  Learning[24].  SVM  menggunakan  kernel  pada  ruang  pencarian  berdimensi  tinggi. Tujuan SVM adalah mencari hyperplane optimal yang dapat memisahkan dua kelas dengan sebaik mungkin[25]. SVM  mengelompokkan  instance  pelatihan  ke  dalam  salah  satu  dari  dua  kelas  dengan  menetapkan  perbedaan (hyperplanes) antar kelas sehingga margin antara batas dan satu kelas dimaksimalkan. Kelas dari sebuah instance baru ditentukan oleh bagian dari hyperplane tersebut[15].
w. x  +  b  =  0 (2)

## 2.5 Random Forest
Random  forest  adalah  sekumpulan  metode  pemebelajaran  yang  menggunakan  pohon  keputusan  sebagai pengklasifikasi dasar yang dibangun dan digabungkan. Beberapa aspek penting dari metode random forest antara lain  melakukan  pengambilan  sampel  terkontrol  untuk  membangun  pohon  prediksi[26].  Berikut  persamaan algoritma random forest.
Fi i ∑ j∶ node j splits on feature i ni j ∑ k ∈ all nodes ni k (3)

## 2.5 Logistic Regression
Logistic  regression  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  input  dengan  probabilitas  hasil  output[27]. Logistic Regression mampu untuk mendapatkan model terbaik dan sederhana untuk menjelaskan hubungan antara keluaran dari variabel respons (y) dengan variabel-variabel prediktornya (x) pada analisis data kategori[19].
P(Y = 1 | X) = 1 1 + e −x (4)

## 2.6 K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengurutkan  data  menjadi  data  latih  dan  data uji[23]. Cross Validation adalah salah satu opsi pengambilan sampel ulang data paling umum digunakan prediksi kesalahan model dan parameterisasi dari  modelnya[28]. Selain itu, K-Fold Cross Validation menerapkan partisi data dengan membagi jumlah yang sama menjadi k kumpulan data. Proses ini dilakukan sebanyak k kali selama pelatihan dan pengujian berulang[23].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan data  yang diambil dari platform twitter terkait ketiga pasangan calon presiden dan wakil  presiden  2024.  Data  diambil  dengan  kata  kunci  nama  dan  nomor  urut  dari  ketiga  pasangan.  Data  yang dikumpulkan  diambil  pada  rentang  waktu  kelima  debat  dilaksanakan  yaitu  pada  bulan  Desember  2023  hingga februari 2024.

## 3.1 Data Awal
Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 9000 data dengan 600 data mengenai masing-masing calon presiden dan wakil presiden di ke lima debat. Dan 600 data dibagi menjadi 300 data sebelum dan 300 data setelah debat atau 30 dataset.
Tabel 1. Data Awal No Tweet
1 @mazzini_gsp @prabowo Mereka semua saling nyerang pak, cuman counter attack pak anies yg paling kuat
2 @NgalimanMS  @aniesbaswedan  @cakimiNOW  @DPP_PKB  @EmHasanuddin  @Jazilul_Fawaid @zainul_munas @HasanRofiqi4 @Mursyidan10 Anies memang nomor 1 dalam debat capres pertama
3 @jr205newlivery  Nope.  Di  survey  02  unggul  di  Jabar.  Kayaknya  isu  Anies  ga  terlalu  ngaruh  di  akar rumput.
4 @PartaiSocmed Mas Anies @aniesbaswedan tolong admin dibalik layar Socmed ini diberikan data nya mas.   Sepertinya orang ini masih mengigau seperti Prabowo.
…
…
300 @sniperruben45 @maymarmas @tvOneNews Bilang aja lu benci, ya kan. Nyatanya semua dirangkul oleh Anies, basis Islam, basis Kristen, basis Hindu, basis Budha
Dapat dilihat berdasarkan Tabel 1, bentuk data awal yang diambil pada twitter masing memiliki simbol dan angka serta penulisan kalimat masih memiliki keberagaman bentuk penulisan (huruf besar dan huruf kecil).

## 3.2 Preprocessing
Beberapa  tahapan  preprocessing  yang  dilakukan  adalah  pembersihan  data  berupa  penghapusan  angka,  simbol, emoticon  dan  url.  Lalu  dilakukan  seleksi  data  terkait  topik  penelitian.  Selanjutnya  tokenize  untuk  pemecahan kalimat  menjadi  kata  dan  stopword  untuk  penghapusan  kata  yang  tidak  memiliki  nilai  positif  dan  negatif.  Dan stemming untuk mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasarnya. Hasil preprocessing data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Preprocessing No Tweet
1 nyerang cuman counter attack anies yg kuat
2 anies nomor debat capres
3 nope survey unggul jabar kayak isu anies ga ngaruh akar rumput
4 mas anies tolong admin balik layar socmed data nya mas orang igau prabowo.
… …
300  bilang aja lu benci ya rangkul anies basis islam basis kristen basis hindu basis budha
Dapat dilihat berdasarkan tabel 2 diatas, bentuk data  setelah melewati tahap preprocessing menjadi lebih ringkas dan penulisan telah seragam atau lowercase. Data hanya terdiri dari kata-kata yang memiliki makna positif, negatif dan netral.

## 3.3 Pelabelan
Data  tweet  yang  diambil  terkait  ketiga  pasangan  calon  presiden  dan  wakil  presiden  2024  adalah  data  tanpa sentimen. Pelabelan dilakukan secara manual dibantu oleh pakar bahasa. Dalam proes pelabelan tweet, maka dapat dihasilkan sentimen publik terkait topik penelitian ini yang bernilai positif, negatif dan netral.  Berikut data hasil pelabelan pada Tabel 3 yang terdiri oleh kolom Tweet/komentar dan Sentimen.
Tabel 3. Hasil Pelabelan No Tweet Sentimen 1 nyerang cuman counter attack anies yg kuat positif 2 anies nomor debat capres positif 3 nope survey unggul jabar kayak isu anies ga ngaruh akar rumput positif
4 mas anies tolong admin balik layar socmed data nya mas orang igau prabowo. positif
300  bilang aja lu benci ya rangkul anies basis islam basis kristen basis hindu basis budha
positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Pelabelan dilakukan sebanyak lima kali setara dengan banyaknya debat yang diselenggarakan.  Dari hasil pelabelan manual 9000 data oleh pakar seperti salah satu data diatas, didapatkan pada tweet twitter memiliki 5265 tweet sentimen positif, 2224 tweet sentimen negatif, dan 1511 tweet sentimen netral.
Gambar 2. Hasil Seluruh Pelabelan
Berdasarkan Gambar 2, dapat dilihat sentimen tertinggi ada pada label positif sebesar 58%, sentimen label negatif sebesar 25%, dan sentimen terendah pada label netral sebesar 17%.

## 3.3.1 Pelabelan Debat 1
Berikut dapat dilihat pada Gambar 3 hasil pelabelan data debat pertama Pilihan Presiden oleh Calon Presiden 2024 pada dataset sebelum dan sesudah debat calon presiden 2024.

## Gambar 3. Hasil Pelabelan Debat 1
Dari hasil pelabelan pada gambar diatas, dapat dilihat kelas positif tertinggi terdapat pada data setelah debat calon presiden Ganjar dengan  nilai 92%. Terjadi  peningkatan  sentimen positif dari data sebelum debat Ganjar. Kelas negatif tertinggi terdapat pada calon presiden Prabowo 66%. Terjadi peningkatan sentimen negatif setelah debat Prabowo. Dan kelas netral tertinggi terdapat pada data sesudah debat Anies dengan nilai sebesar 17%.

## 3.3.2 Pelabelan Debat 2
Berikut dapat dilihat pada Gambar 4 hasil pelabelan data debat kedua Pilihan Presiden oleh Calon Wakil Presiden 2024 pada dataset sebelum dan sesudah debat calon presiden 2024.
58% 25% 17% positif negatif netral
before anies after anies before prabowo after prabowo before ganjar after ganjar positif 73% 66% 34% 25% 74% 92% negatif 13% 17% 55% 66% 18% 7% netral 14% 17% 11% 9% 8% 1% 0% 20% 40% 60% 80% 100% positif negatif netral before imin after imin before gibran after gibran before mahfud after mahfud positif 67% 58% 59% 44% 66% 82% negatif 24% 34% 33% 41% 7% 4% netral 9% 8% 8% 15% 27% 14% 0% 20% 40% 60% 80% 100% positif negatif netral

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Dari hasil pelabelan pada gambar 4 diatas, dapat dilihat kelas positif tertinggi terdapat pada data setelah debat  calon  wakil  presiden  Mahfud  dengan  nilai  82%.  Terjadi  peningkatan  sentimen  positif  dari  data  sebelum debat  mahfud.  Kelas  negatif  tertinggi  terdapat  pada  calon  wakil  presiden  gibran  41%.  Terjadi  peningkatan sentimen negatif setelah debat Gibran. Kelas netral tertinggi terdapat pada data sebelum debat mahfud. Sentimen positif pada data setelah debat cak imin menurun dari data sentimen sebelum debat dan terjadi peningkatan pada sentimen negatif menjadi 34%.

## 3.3.3 Pelabelan Debat 3
Berikut dapat dilihat pada Gambar 5 hasil pelabelan data debat ketiga Pilihan Presiden oleh Calon Presiden 2024 pada dataset sebelum dan sesudah debat calon presiden 2024.

## Gambar 5. Hasil Pelabelan Debat 3
Dari hasil pelabelan pada gambar 5 diatas, dapat dilihat kelas positif tertinggi terdapat pada data setelah debat calon presiden Ganjar dengan nilai 90% dan mengalami penurunan sentimen positif setelah debat Ganjar. Kelas negatif tertinggi terdapat pada calon presiden Prabowo sebesar 65%. Terjadi peningkatan sentimen negatif setelah  debat  Prabowo.  Dan  kelas  netral  tertinggi  terdapat  pada  data  sesudah  debat  Anies  dengan  nilai  sebesar 19%.  Dan  sentimen  positif  pada  data  setelah  debat  Anies  dan  Prabowo  kembali  menurun  seperti  pada  debat pertama.

## 3.3.4 Pelabelan Debat 4
Berikut  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  hasil  pelabelan  data  debat  keempat  Pilihan  Presiden  oleh  Calon  Wakil Presiden 2024 pada dataset sebelum dan sesudah debat calon presiden 2024.

## Gambar 6. Hasil Pelabelan Debat 4
Dari hasil pelabelan pada gambar 6 diatas, dapat dilihat kelas positif tertinggi terdapat pada data sebelum debat calon wakil presiden Mahfud dengan nilai 87%. Terjadi penurunan sentimen positif dari data setelah debat mahfud.  Kelas  negatif  tertinggi  terdapat  pada  calon  wakil  presiden  gibran  sebesar  68%.  Terjadi  peningkatan sentimen negatif setelah debat Gibran. Kelas netral tertinggi terdapat pada data setelah debat mahfud. Sentimen positif pada data setelah debat cak imin meningkat menjadi sebesar 72%.
before anies2 after anies2 before prabowo 2 after prabowo 2 before ganjar2 after ganjar2 positif 72% 60% 55% 18% 90% 84% negatif 15% 19% 29% 65% 5% 5% netral 13% 20% 15% 17% 5% 11% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% positif negatif netral before imin2 after imin2 before gibran2 after gibran2 before mahfud 2 after mahfud 2 positif 41% 72% 27% 9% 87% 61% negatif 25% 11% 46% 68% 1% 4% netral 34% 17% 2% 23% 11% 35% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% positif negatif netral

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504

## 3.3.5 Pelabelan Debat 5
Berikut dapat dilihat pada Gambar 7 hasil pelabelan data debat kelima Pilihan Presiden oleh Calon Presiden 2024 pada dataset sebelum dan sesudah debat calon presiden 2024.

## Gambar 7. Hasil Pelabelan Debat 5
Dari hasil pelabelan pada gambar  7, dapat  dilihat kelas positif tertinggi terdapat  pada data setelah debat calon presiden Anies dengan nilai 69% dimana mengalami peningkatan sentimen positif dari data sebelum debat Anies. Kelas negatif tertinggi terdapat pada calon presiden Prabowo sebesar 43%. Terjadi peningkatan sentimen positif dan penurunan sentimen negatif setelah debat Prabowo. Dan kelas netral tertinggi terdapat pada data setelah debat Ganjar dengan nilai sebesar 59% dan terjadi penurunan sentimen positif setelah debat.

## 3.4 Analisa dan Hasil Klasifikasi Ketiga Algoritma Machine Learning
Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  machine  learning  yaitu  Support Vector Machine, Random Forest dan Logistic Regression. Pada penelitian ini dilakukan analisis pada ke 5 debat Pilihan  Presiden  2024.  Dimana  pada  masing-masing  debat  menggunakan  6  dataset  tweet  setelah  (before)  dan sesudah (after) debat dari masing-masing pasangan calon Presiden dan Wakil Presiden 2024. Pengujian setiap 30 dataset dilakukan dengan pembagian data uji dan latih menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K=10. Akurasi yang didapat merupakan nilai k tertinggi pada rentang K1 sampai dengan K10 di setiap dataset. Berikut dapat dilihat pada Tabel 5, hasil akurasi dari ketiga algoritma pada 30 dataset yang digunakan.
Tabel 5. Akurasi Ketiga Algoritma Debat Dataset Algoritma SVM RN LR Debat 1 before anies 75% 79% 79% after anies 79% 75% 71% before prabowo 71% 75% 75% after prabowo 79% 75% 79% before ganjar 87% 79% 87% after ganjar 92% 83% 92% Debat 2 before imin 76% 83% 75% after imin 76% 79% 75% before gibran 76% 75% 79% after gibran 67% 62% 67% before mahfud 76% 79% 79% after mahfud 85% 92% 87% Debat 3 before anies 2 83% 75% 79% after anies 2 71% 67% 71% before prabowo 2 71% 79% 67% after prabowo 2 75% 75% 75% before ganjar 2 92% 92% 92% after ganjar 2 87% 87% 87% Debat 4 before imin 2 71% 62% 67% after imin 2 79% 75% 79% before gibran 2 71% 67% 71% after gibran 2 71% 71% 71% before mahfud 2 75% 87% 92% before anies3 after anies3 before prabowo 3 after prabowo 3 before ganjar3 after ganjar3 positif 55% 69% 41% 52% 61% 59% negatif 18% 14% 43% 41% 4% 5% netral 27% 17% 16% 7% 35% 36% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% positif negatif netral

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Debat Dataset Algoritma SVM RN LR after mahfud 2 92% 71% 83% Debat 5 Beforeanies 3 67% 67% 62% afteranies 3 75% 75% 75% before prabowo 3 62% 71% 67% after prabowo 3 92% 96% 92% before ganjar 3 92% 92% 87% after ganjar 3 87% 87% 96% Akurasi rata-rata ketiga algoritma 78% 78% 79%
Dari 30 dataset, masing-masing dataset dilakukan pengujian pada ketiga algoritma. Dari hasil uji klasifikasi ini didapat polaritas dari masing-masing algoritma yaitu pada model Support Vector Machine, polaritas terbanyak ada pada kelas positif dengan jumlah prediksi kelas negatif pada 5 dataset. Model Random Forest dengan polaritas terbanyak ada pada kelas positif dengan jumlah prediksi kelas negatif pada 7 dataset. Dan pada model  Logistic Regression  didapat  polaritas  terbanyak  pada  kelas  positif  dengan  jumlah  prediksi  kelas  negatif  pada  8  dataset. Dapat disimpulkan polaritas hasil prediksi tertinggi terdapat dapat pada kelas positif. Pada Tabel 5 akurasi diatas, dapat  dilihat  bahwa  dari  ketiga  algoritma  telah  mengklasifikasin  sentimen  dari  seluruh  dataset  dengan  baik. Akurasi  tertinggi  didapat  pada  algoritma  Logistic  Regression  dengan  akurasi  rata-rata  sebesar  79%.  Dan  dua algoritma  lainnya  memiliki  akurasi  yang  sama  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  78%.      Perbedaan  akurasi  dari ketiga algoritma cukup kecil sehingga dapat disimpulkan ketiga algoritma bekerja dengan cukup baik pada dataset yang digunakan.

## 3.5 Visualisasi Data
Dalam  visualisasi  data  tweet  perlu  dilakukan  pemecahan  data  menjadi  empat  kategori:  keseluruhan,  positif, negatif,  dan  netral.  Visualisasi  dilakukan  dengan  pemrograman  python  dengan  menginput  library  wordCloud. Hasil visualisasi data dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Visualisasi Data Keseluruhan
Berdasarkan visualisasi pada gambar 8 dapat dilihat, kata yang sering muncul pada tweet adalah nama dari ketiga kandidat pasangan calon presiden dan wakil presiden. Kata anies, prabowo, cak imin merupakan tiga kata teratas yang paling banyak muncul pada tweet.

## 3.6 Analisa Kategori Topik pada Data
Untuk mengetahui topik pembahasan pada masing-masing data sentimen twitter. Dari pengelompokkan kategori, terdapat 11 topik yang dibahas publik melalui tweet mengenai calon presiden dan wakil presiden 2024. Kategori topik dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kategori Topik No. Topik 1. Politik 2. Sosial 3. Pendidikan 4. Pembangunan 5. Kesehatan 6. Keagamaan 7. Teknologi dan Informasi 8. Seni dan Budaya 9. Lingkungan 10. Pertahanan 11. Ekonomi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
Dari hasil analisis kategori yang dilakukan, tweet terkait ketiga pasangan calon presiden dan wakil presiden 2024 sebelum dan sesudah debat, lebih dari 90% didominasi oleh tweet kategori politik. Dan 10% dari data tweet membahas 10 topik lainnya. Berikut kategori topik pada tweet dapat dilihat Tabel 7, yang terdiri dari kolom topik pada data tweet, pembahasan mengenai topik, jumlah tweet yang membahas topik,  serta persentase dari masing- masing kategori topik pada data tweet.
Tabel 7. Kategori Topik pada Data Tweet
No. Topik Pembahasan Jumlah Tweet Persentase 1. Politik dukungan  publik  kepada  paslon,  pemilu  2024,  debat pilpres  2024,  pelanggaran  hukum  HAM,  mahkamah konstitusi,  politik  dinasti,  kebijakan  pemerintahan, keadilan, oligarki 8172 90,7% 2. Sosial toleransi  agama,  etnis  tionghoa,  bantuan  sosial,  HAM, ramah, sopan, lgbt 302 3,35% 3. Ekonomi sgie, food estate, hilirisasi, lapangan pekerjaan, kenaikan pajak,  kesejahteraan  rakyat,  nelayan  dan  petani, pertambangan nikel, kredit bank 269 2,98% 4. Pembangunan IKN, transportasi, rusun, fasilitas kesehatan, gereja 73 0,8% 5. Pendidikan beasiswa pendidikan sarjana, SDM unggul, guru 61 0,7% 6. Kesehatan olahraga, stunting, susu, rumah sakit, dokter 43 0,5% 7. Keagamaan agama, tadarus, sholat, natal 27 0,3% 8. Teknologi dan Informasi Internet, media sosial 23 0,25% 9. Seni dan Budaya   pelestarian budaya dan adat, karya anak bangsa 17 0,2% 10. Lingkungan daur ulang, inflasi hijau 10 0,1% 11. Pertahanan militer dan alusista 3 0,03%
Berdasarkan  Tabel  7, dapat  kita ketahui  melalui data tweet  sebelum dan sesudah  debat, terdapat  3 topik teratas yang paling sering dibahas publik. Pada urutan pertama topik politik paling mendominasi diantara topik lainnya dengan jumlah 8172 tweet atau 90,7%. Di urutan kedua topik sosial dengan jumlah 302 tweet atau sebesar 3,35%. Dan diurutan ketiga, topik ekonomi dengan jumlah 269 tweet atau sebesar 2,98%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman  Python,  dapat disimpulkan bahwa ke 30 dataset dengan jumlah keseluruhan data sebanyak 9000 data, dihasilkan rata-rata akurasi tertinggi pada algoritma Logistic Regression dengan akurasi sebesar 79%. Kedua algoritma lainnya juga dmemiliki akurasi  yang cukup tinggi dengan rata-rata akurasi  sebesar 78%.  Akurasi didapat dari  K-Fold Cross Validation dengan  K=10  pada  setiap  data.  Dari  hasil  klasifikasi  dengan  ketiga  algoritma,  didapatkan  polaritas  tertinggi terdapat  pada  kelas  positif.  Dari  hasil  analisis  diatas  dapat  disimpulkan  ketiga  algoritma  telah  bekerja  dengan cukup baik.  Dan  berdasarkan  hasil analisis kategori topik pembahasan pada tweet terkait sebelum  dan  sesudah debat, terdapat tiga topik teratas yang cukup memiliki nilai signifikan tertinggi dari kategori topik lainnya. Topik tertinggi membahas seputar isu-isu politik pada pemilu sebesar 90%. Kedua topik sosial sebesar 3,35% dan ketiga topik ekonomi 2,98%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih saya ucapkan kepada teman-teman, kakak-kakak tingkat, pihak KPU Provinsi Riau, serta Ibu Bapak Dosen yang telah membantu dan mengarahkan saya dalam penyelesaian karya tulis ini.

## REFERENCES
[1]  A. Saputra and Ubaidullah, “Analisis Kegagalan Marketing Politik Partai NasDem Pada Pemilu Legisilatif Tahun 2019 Di Ace,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa FISIP Unsyiah, vol. 6, no. 2, May 2021.
[2]  W. Budiharto and M. Meiliana, “Prediction and analysis of Indonesia Presidential election from Twitter using sentiment analysis,” J Big Data, vol. 5, no. 1, Dec. 2018, doi: 10.1186/s40537-018-0164-1.
[3]  A.  Putri  Nardilasari,  A.  Lia  Hananto,  S.  Shofia  Hilabi,  and  B.  Priyatna,  “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  3  Analisis Sentimen  Calon  Presiden  2024  Menggunakan  Algoritma  SVM  Pada  Media  Sosial  Twitter,”  JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer Science, vol. 7, no. 1, pp. 11–18, Mar. 2023.
[4]  Fajlurrahman Jurdi, Pengantar Hukum Pemilihan Umum, Edisi Pertama. Jakarta: Kencana, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7504
[5]  Fathir, “Analisis Sentimen Artikel Berita Pemilu Berbasis Metode Klasifikasi,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang, 2023.
[6]  D. Wiryany, S.  Natasha, and R.  Kurniawan, “PERKEMBANGAN TEKNOLOGI  INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI TERHADAP PERUBAHAN SISTEM KOMUNIKASI INDONESIA,” Jurnal Nomosleca, Oktober, vol. 8, no. 2, pp. 242– 252, Oct. 2022.
[7]  R. Putra, “Penerapan Metode SVM Pada Klasifikasi Sentimen Terhadap Anies Baswedan SebagaiBakal Calon Presiden 2024,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 8, no. 2, pp. 145–152, Jun. 2023.
[8]  F.  Augustinah  and  Widayati,  “PEMANFAATAN  MEDIA  SOSIAL  SEBAGAI  SARANA  PROMOSI  MAKANAN RINGAN KRIPIK SINGKONG DI KABUPATEN SAMPANG,” Jurnal Dialektika, vol. 4, no. 2, pp. 1–20, Sep. 2019.
[9]  G. A. BUNTORO, R. ARIFIN, G. N. SYAIFUDDIIN, A. SELAMAT, O. KREJCAR, and H. FUJITA, “Implementation of a Machine Learning Algorithm for Sentiment Analysis of Indonesia‘s 2019 Presidential Election,” IIUM Engineering Journal, vol. 22, no. 1, pp. 78–92, 2021, doi: 10.31436/IIUMEJ.V22I1.1532.
[10] P. Yuliandri, J. R. Fatmawati No, P. Labu, and J. Selatan, “Kampanye Partai Nasdem Pasca Deklarasi Anies Baswedan di Instagram  Nasdem  Party  Campaign  on  Instagram  Post  Anies  Baswedan  Declaration,”  PROMEDIA,  (PUBLIC RELATION DAN MEDIA KOMUNIKASI), vol. 9, no. 1, pp. 30–55, Jun. 2023.
[11] H. Tsaniya, R. Rosadi, and A. S.  Abdullah, “Sentiment analysis towards Jokowi`s government using twitter  data with convolutional  neural network  method,” in  Journal  of Physics: Conference Series,  IOP Publishing Ltd, Jan. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1722/1/012017.
[12] A. Ziruddin, K. Rahman, and M. A. Maulidi, Merawat Negara Hukum. Guepedia, 2023.
[13] D.  Tata  Lukmana,  S.  Subanti,  Y.  Susanti,  and  P.  Studi  Statistika,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  CALON PRESIDEN  2019  DENGAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DI  TWITTER,”  in  Seminar  Nasional  Penelitian Pendidikan Matematika (SNP2M) 2019 UMT, 2019, pp. 154–160.
[14] I. F. Fanhar Nur, A. Herdiani, and W. Astuti, “Analisis Sentimen Berbasis Leksikon InSet Terhadap Partai Politik Peserta Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter,” in e-Proceeding of Engineering, Dec. 2019, pp. 10397–10407.
[15] R.  A.  Husen,  R.  Astuti,  L.  Marlia,  R.  Rahmaddeni,  and  L.  Efrizoni,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  pada  Twitter Terhadap Bank BSI Menggunakan Algoritma Machine Learning,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, pp. 211–218, Oct. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.901.
[16] C.  Chazar  and  B.  E.  Widhiaputra,  “Machine  Learning  Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), vol. 12, no. 1, pp. 67–80, May 2020.
[17] M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” JURNAL INFORMATIKA UPGRIS, vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021.
[18] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar, and S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve  Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  Jabar  2018-2023,”  Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 6, no. 1, pp. 121–129, Jan. 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[19] A. Maulana, Inayah Khasnaputri Afifah, Asghafi Mubarrak, Kiagus Rachmat Fauzan, Ardhan Dwintara, and B. P. Zen, “COMPARISON  OF  LOGISTIC  REGRESSION,  MULTINOMIALNB,  SVM,  AND  K-NN  METHODS  ON SENTIMENT ANALYSIS OF GOJEK APP REVIEWS ON THE GOOGLE PLAY STORE,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 6, pp. 1487–1494, Dec. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.863.
[20] M. Wahyudin, “Analisis Sentimen pada Data Twitter untuk Memprediksi Hasil Pemilihan Umum,” JUCA (Jurnal Cyber Area), vol. 3, no. 3, pp. 1–18, 2023.
[21] E.  Nur,  “STRATEGI  KOMUNIKASI  TIM  SUKSES  PADA  KAMPANYE  POLITIK  UNTUK  MEMENANGKAN CALON  LEGISLATIF  KOTA MAKASSAR The Communication Strategy of Success Team  in Political Campaign to Win Legislative Candidates in Makassar,” Jurnal Diakom |, vol. 2, no. 1, pp. 120–128, Sep. 2019.
[22] A.  Hossain,  M.  Karimuzzaman,  M.  M.  Hossain,  and  A.  Rahman,  “Text  mining  and  sentiment  analysis  of  newspaper headlines,” Information - MDPI, vol. 12, no. 10, pp. 1–15, Oct. 2021, doi: 10.3390/info12100414.
[23] D.  Pramana,  M.  Afdal,  and  I.  Permana,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neightbors,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, pp. 1–10, 2023, doi: 10.30865/mib.v5i1.2293.
[24] W.  Silalahi  and  A.  Hartanto,  “Klasifikasi  Sentimen  Support  Vector  Machine  Berbasis  Optimasi  Menyambut  Pemilu 2024,” JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi), vol. 7, no. 2, p. 245, Sep. 2023, doi: 10.30595/jrst.v7i2.18133.
[25] F. F. Abdulloh and I. R. Pambudi, “Analisis Sentimen Pengguna Youtube Terhadap Program Vaksin Covid-19,” CSRID (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal),  vol.  13,  no.  3,  p.  141,  Nov.  2021,  doi: 10.22303/csrid.13.3.2021.141-148.
[26] I.  Afdhal  et  al.,  “Penerapan  Algoritma  Random  Forest  Untuk  Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube  Tentang Islamofobia,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 5, no. 1, 2022.
[27] A. R. Hidayati, A. S. Fitrani, M. A. Rosid, F. Sains, and D. Teknologi, “Analisa Sentimen Pemilu 2019 Pada Judul Berita Online  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  KESATRIA:  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi  (Komputer  & Manajemen), vol. 4, no. 2, pp. 298–305, Apr. 2023.
[28] A. R. Dewi, S. Diana, M. A. Fakhrezi, N. Awang, H. Ma’arif, and D. D. Saputra, “SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PUAN  MAHARANI  SEBAGAI  KANDIDAT  CALON  PRESIDEN  2024  BERDASARKAN  OPINI  TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN ADABOOST,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 10, no. 1, pp. 75–80, Mar. 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.5785.