## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379

## Analisis Sentimen Terhadap Bakal Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM
Arfina Handayani * , Ilka Zufria
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Medan Estate, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email : 1,* arfina.zhaa11@email.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: arfina.zhaa11@email.com Submitted: 07/10/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak− Pada  tahun  2024,  Indonesia  akan  mengadakan  pemilihan  kepala  negara  yang  menjadi  puncak  demokrasi  dalam sistem politiknya. Dalam konteks demokrasi, partisipasi aktif masyarakat memegang peran kunci dalam menjadikan pemilihan umum sukses. Meskipun demikian, masih ada kecenderungan masyarakat untuk hanya mengikuti prosedur pemilihan tanpa berpartisipasi aktif. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk  menganalisis sentimen  masyarakat terhadap bakal calon presiden 2024, menggunakan data dari media sosial Twitter.Media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi platform utama bagi masyarakat Indonesia dalam menyampaikan opini, pandangan, dan preferensi politik mereka. Dengan jumlah pengguna media  sosial  yang  mencapai  170  juta  pada  tahun  2021,  Indonesia  memiliki  potensi  besar  untuk  mengumpulkan  beragam pendapat dan sentimen terkait pemilihan umum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dengan menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  terhadap  tweet  yang  mengandung  hashtag  terkait  tiga  bakal  calon  presiden,  yaitu aniesbaswedan,  ganjarpranowo,  dan  prabowosubianto.Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa  metode  SVM  dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dengan akurasi sekitar 78.3% secara keseluruhan. Akurasi ini dipengaruhi oleh faktor- faktor seperti jumlah data yang digunakan dan komposisi data positif dan negatif. Data sentimen yang dianalisis berasal dari 1719 tweet pengguna Twitter, dengan distribusi sekitar 597 data untuk aniesbaswedan, 627 data untuk ganjarpranowo, dan 495 data  untuk  prabowo  subianto.Penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  masyarakat  Indonesia  menyampaikan sentimen mereka terkait bakal calon presiden 2024 melalui media sosial. Analisis sentimen ini dapat menjadi referensi penting dalam memahami preferensi politik publik menjelang pemilihan umum yang akan datang.
Kata Kunci: Sentimen; Presiden;Twitter; SVM; Indonesia
Abstract− In 2024, Indonesia will hold an election for head of state which will be the pinnacle of democracy in its political system. In the context of democracy, active community participation plays a key role in making general elections successful. However, there is still a tendency for people to only follow election procedures without actively participating. Therefore, this research was conducted to analyze public sentiment towards the 2024 presidential candidates, using data from social media Twitter.  Social  media,  especially  Twitter,  has  become  the  main  platform  for  Indonesian  people  to  express  their  political opinions,  views  and  preferences.  With  the  number  of  social  media  users  reaching  170  million  in  2021,  Indonesia  has  great potential to gather various opinions and sentiments regarding general elections. This research aims to analyze sentiment using the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method  on  tweets  containing  hashtags  related  to  three  presidential  candidates,  namely Aniesbaswedan, Ganjarpranowo, and Prabowosubianto. The results of sentiment analysis show that the SVM method can be used to analyze sentiment with an accuracy of around 78.3 % overall. This accuracy is influenced by factors such as the amount of  data  used  and  the  composition  of  positive  and  negative  data.  The  sentiment  data  analyzed  came  from  1719  tweets  from Twitter users, with a distribution of around 597 data for Aniesbaswedan, 627 data for Ganjarpranowo, and 495 data for Prabowo Subianto. This research provides insight into how Indonesian people convey their sentiments regarding the 2024 presidential candidates  via  social  media.  .  This  sentiment  analysis  can  be  an  important  reference  in  understanding  the  public's  political preferences ahead of the upcoming general election.
Keywords : Sentiment; President;Twitter; SVM; Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Pesta demokrasi akan diadakan di Indonesia pada tahun 2024 untuk memilih pemimpin negara. Pemilihan umum seringkali  merupakan  hasil  dari  konsep  atau  gagasan  besar  demokrasi,  keadilan,  dan  kesejahteraan  bagi  setiap orang dalam suatu bangsa di segala bidang kehidupan[1].Keberhasilan penyelenggaraan pemilu tergantung pada partisipasi masyarakat[2]. Masyarakat luas diberikan akses dan ruang untuk berpartisipasi aktif dalam pemilihan umum.  Meskipun  demikian,  terkadang  individu  tetap  mengikuti  aturan  dan  tren  yang  adil[3].  Oleh  karena  itu, pemilihan umum diselenggarakan setiap lima tahun sekali secara langsung, bebas, jujur, dan rahasia[4]. Sistem demokrasi ditegakkan di Indonesia. Suara terbanyak diperlukan untuk pemilihan umum presiden, wakil rakyat, gubernur, bupati, dan kepala desa[5].
Setiap calon kepala negara akan mempertimbangkan popularitasnya, tergantung pada pendapat umum[6]. Dahulu  orang  mengkomunikasikan  ide-ide  mereka  melalui  media  cetak,  namun  tidak  semua  orang  memiliki keterampilan menulis atau akses terhadap peluang penerbitan[7]. Namun seiring kemajuan teknologi komunikasi, cara  masyarakat  mengkomunikasikan  pandangan  dan  keyakinan  mereka  pun  berubah.  Media  sosial  telah berkembang  menjadi  platform  bagi  individu  di  seluruh  dunia  untuk  berbagi  informasi[8].  Orang-orang  ini berbicara tentang peristiwa terkini dan mempublikasikan beragam perspektif tentang berbagai subjek. Sejak partai politik  membeberkan  nama-nama  bakal  calon  Pilpres  2024,  akan  ramai  diperbincangkan,  khususnya  di  media sosial[9]. Oleh karena itu, penelitian ini dikembangkan sebagai landasan bagi peneliti untuk dapat menilai tingkat

## Journal of Information System Research (JOSH)
sikap  terhadap  calon  presiden  2024  berdasarkan  banyaknya  komentar  masyarakat  terhadap  calon  tersebut[10]. Twitter adalah platform media sosial populer yang digunakan orang untuk mengekspresikan ide-ide mereka[11]. Pengguna  media  sosial,  khususnya  pengguna  Twitter  di  Indonesia,  belakangan  ini  berperan  penting  dalam membentuk sikap, pandangan, perasaan, dan preferensi politik masyarakat, khususnya menjelang pemilu[12].
Jumlah  pengguna  media  sosial  di  Indonesia  saat  ini  mencapai  170  juta  pada  awal  tahun  2021,  dengan Twitter  menjadi  platform  terpopuler[13].  Sebuah  survei  yang  mengungkap  posisi  Indonesia  dalam  peringkat penggunaan Twitter telah dilakukan dan mengungkapkan bahwa masyarakat Indonesia berada di peringkat keenam secara keseluruhan.  Ambang batas sebesar 63,6% dicapai untuk  rentang usia 16–64 tahun, sehingga kelompok tersebut  berhak  memilih  dalam  pemilihan  umum[14].  Beragamnya  pemikiran  yang  disuarakan  oleh  netizen Indonesia, khususnya di Twitter, akan menimbulkan beragam tanggapan. Analisis sentimen harus dilakukan untuk menemukan dan mengidentifikasi pola postingan  pengguna Twitter[15]. Proses menganalisis orang-orang  yang membagikan  pemikirannya  tentang  berbagai  isu  di  media  sosial  dikenal  sebagai  analisis  sentimen.  Analisis sentimen telah digunakan secara luas, misalnya untuk menentukan bagaimana perasaan konsumen terhadap suatu produk dan kecenderungan politik mereka[16].
Berdasarkan hal tersebut di atas, analisis sentimen ini dikembangkan untuk mengidentifikasi tweet yang diposting di timeline Twitter yang berisi komentar positif dan negatif terhadap sejumlah individu yang dicalonkan oleh  partai  politik  masing-masing,  seperti  partai  politik  PDI  Perjuangan,  yang  telah  mengumumkan  akan mencalonkan Ganjar Pranowo sebagai calon. Capres 2024, Parpol Gerindra menyatakan Prabowo Subianto bakal maju sebagai capres 2024, dan Parpol Nasdem mengusung Anies Baswedan sebagai capres 2024.
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  teknik  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengkategorikan calon presiden 2024. Metode SVM merupakan salah satu teknik yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan data, khususnya data teks. Karena prosedur penghitungan vektor dukungan dapat dinyatakan sebagai  masalah  QP,  salah  satu  keuntungannya  adalah  prosedur  ini  dapat  dijalankan  dengan  cukup  cepat[17]. Analisis  sentimen  dan  penambangan  opini  merupakan  disiplin  akademis  yang  mengkaji  bagaimana  sentimen, opini, penilaian, sikap, dan perasaan seseorang diungkapkan dalam bahasa tertulis[18].
Terdapat penelitian sebelumnya yang membahas tentang Analisis Sentimen Pemilihan Presiden Indonesia 2019  di  Twitter  Berdasarkan  Geoolocation  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayesian  Classificasion  yang menghasilkan perolehan sentimen tweet berdasarkan wilayah didapat melalui titik koordinat geografis bumi yang terhubung  pada  aplikasi  twitter  melalui  API  Geolocatioan  yang  terdiri  dari  garis  lintang  dan  garis  bujur  pada google maps yang ditatapkan oleh pengguna. Perbandingan klasifikasi algoritma naïve bayesian clasisifier dengan algoritma Tree.J48 memiliki tingkat akurasi yang cukup berbeda. Dari 839 data dimana klasifikasi algoritma naïve bayes classifier lebih tinggi dengan tingkat akurasi 77,62% dibandingkan dengan algoritma Tree.J48 yang hanya 70%[19].  Kemudian  terdapat  juga  penelitian  terdahulu  tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Isu  Politik  Calon Presiden  Indonesia  2019  Berdasarkan  Opini  Netizen  Dari  Twitter  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  svm  yang mendapatkan calon presiden Jokowi mengalami sentiment negatif lebih besar dari pada sentimen positif. Tweet negatif sebanyak 387 dari 742 tweet terhadap Jokowi, sedangakan team Prabowo mendapatkan sentimen positif lebih  banyak.  Diketahui  Tweet  positif  kepada  Prabowo  sebesar  273  tweet  dari  total  475.  Dan  hasil  klasifikasi menggunakan svm mendapatkan akurasi svm sebesar 0.98% atau 98% terhadap Jokowi, 0,99% atau 99% akurasi svm terhadap Prabowo. Ada juga penlitian mengenai Analisis Sentimen Twitter Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analisis yang mendapatkan sentimen yang di tunjukkan publik dunia maya pada saat debat berlangsung cenderung bersentimen positif dari 15.000 percakapan  pada saat debat berlangsung.  Berdasarkan  hasil  pada  tabel  dan  barplot  pada  program  R,  hasil  presentase,  baik  tweet  yang menggunakan  hastag  #JokowiAminMenangDebatmaupunhastag#PrabowoIndonesiaMenang  menunjukkan cenderung  mengandung  sentimen  positif  lebih  banyak  dari  pada  negatif  dan  netral  pada  setiap  tweet.  Untuk sentimen  negatif  pada  kedua  hastag,  jumlahnya  cukup  banyak  pada  setiap  tweet  yang  diposting  saat  debat berlangsung, walaupun memang tidak sebanyak sentimen positif. Pada 2019, terdapat juga penelitian mengenai Analisis Sentimen Berbasis Leksikon InSet Terhadap Paratai Politik Pserta Pemilu 2019 Pada Media Sosial Dari 839  data  dimana  klasifikasi  algoritma  naïve  bayesian  classifier  lebih  tinggi  dengan  tingkat  akurasi  77,62% dibandingkan  dengan  algoritma  Tree.J48  yang  hanya  70%.  Dan  sebagai  referensi  terakhir  terdapat  penelitian mengenai  Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019  Dari  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  yang  menggunakan  1500  data  mendapatkan  nilai  akurasi  yaitu  64,6%  untuk  paslon  01,  dan  58% untuk paslon 02 pada pengujian 3 kelas. Sedangkan pengujian 2 kelas 77,7% untuk paslon 01 dan 84 pada paslon 02[20]. Berdasarkan penelitian diatas tersebut maka penelitian ini dibuat dengan perbedaan yaitu memiliki data sebanyak 1719 data, kemuadian akan  dianalisis bagaimana tingkat  akurasi menggunakan metode SVM dengan harapan agar memperoleh hasil akurasi yang lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Diagram Alur Penelitian
Fakta yang dikumpulkan melalui penelitian disebut temuan penelitian. Dalam hal ini yang menjadi subjek kajian adalah  informasi  dari  tweet  calon  presiden  Indonesia  2024,  yakni  yang  berhashtag  #aniesbaswedan,

## Journal of Information System Research (JOSH)
#ganjarpranowo,  dan  #prabowo.  Perencanaan  diperlukan  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini  agar  prosedur  dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Proses penelitian ditampilkan dalam bentuk diagram alir pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Gambar 1.  Tahapan pengumpulan data, preprocessing, vektorisasi,  splitting data, pemodelan klasifikasi, dan evaluasi merupakan tahapan penelitian yang akan dilakukan.

## 2.2 Pengumpulan Data
library Tweepy bahasa pemrograman Python digunakan untuk crawling API Twitter selama langkah pengumpulan data.  Tweet  pengguna  dari  13  Agustus  2022  hingga  13  Agustus  2023  yang  berisi  tagar  #aniesbaswedan, #ganjarpranowo, dan #prabowosubianto crawl untuk diambil datanya. Untuk diproses lebih lanjut, dataset yang crawling disimpan dalam format .csv.

## 2.3 Preprocessing Data
Dataset tersebut ditambahkan ke kategori data tidak terstruktur mengikuti prosedur pengumpulan data. Kumpulan data menjalani prapemrosesan teks sebelum analisis lebih lanjut untuk menghilangkan dan mengatasi data yang berisik  serta  memberikan  hasil  komputasi  terbaik.  case  folding,  filtering,  tokenizing,  dan  stopword  removal semuanya  disertakan  dalam  alur  proses  persiapan  teks.  Pelabelan  data  dilakukan  secara  manual  setelah dibersihkan. Diagram alir Gambar 2. untuk persiapan teks disajikan di bawah ini.

## Gambar 2. Preprocessing Data

## 2.4 Vektorisasi TF-IDF
Untuk memberikan kata (term) berdasarkan nilai suatu dokumen atau tweet, penelitian ini menggunakan teknik pembobotan  kata  yang  disebut  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  yang  berguna  untuk menimbang. Persamaan (1) memberikan rumus algoritma TF-IDF sebagai berikut:
w ij = tf ij x  log ( D+1 df i +1 ) + 1 (1)
Keterangan : w ij = bobot kata t terhadap dokumen tf ij = jumlah kemunculan kata t i D = jumlah dokumen df ij = jumalh kemunculan kata pada D j

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Pada tahap ini, data dibagi menjadi dua kelompok: data pelatihan (80%) dan data pengujian (20%). Data pengujian digunakan  sebagai  tolok  ukur  dan  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  atau  model  yang  telah  diajarkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
sebelumnya, sedangkan data pelatihan digunakan untuk melatih algoritma dan membangun pemodelan. Prosedur pemodelan SVM adalah langkah selanjutnya.
Dengan  memanfaatkan  fungsi  kernel  untuk  melakukan  modifikasi  matematis  pada  ruang  pembelajaran, pendekatan  SVM  memungkinkan  komputasi  untuk  masalah  linier.  Ide  utama  dalam  pendekatan  SVM  untuk mengkategorikan  data  adalah  memilih  hyperplane  optimal  untuk  memberikan  pemisahan  atau  jarak  antara  dua kelas yang telah ditetapkan. Menemukan hyperplane ideal yang memberikan pemisahan atau jarak antara dua kelas adalah cara SVM beroperasi. hyperplane dengan margin terbesar. Tahapan dalam metode Support Vector Machine adalah sebagai berikut: a.   Menentukan kata yang sering muncul dari tiap dokumen atau tweet yang digunakan. b.   Menentukan inisialisasi awal untuk nilai α=0 ,C=1, λ=0.5 dan gamma=0.1 c.   Menghitung matriks dengan rumus (2):
𝐷𝑖𝑗 = 𝑦𝑖𝑦𝑗 ( 𝐾 ( 𝑥𝑖 ⃗⃗ ∙ 𝑥𝑗⃗⃗ ) + λ 2 ) (2)
Keterangan : 𝐷𝑖𝑗 = elemen matriks data ke-ij 𝑦𝑖 = label data ke-i 𝑦𝑗 = label data ke-j 𝐾 ( 𝑥𝑖 ⃗⃗ ∙ 𝑥𝑗⃗⃗ ) = nilai kernel linear λ = lambda d.  Untuk data ke n = 1,2,3, .. n gunakan persamaan (3),(4),(5) berikut.
E i ∑ α j D ij n j=1 (3)
δα i = min{max [ γ(1 −   E i , −α i ], C −   α i } (4)
α i =   α i + δα i (5)
Keterangan : E = Nilai error α j = alfa ke-j
D ij = matriks Hessian
δα i = delta alfa ke-i γ = learning rate
α i = alfa ke-i
C = variable slack
δα  = delta alpha e.   Mencari nilai bias (b) dengan menggunakan persamaan (6)
b = − 1 2 [w. x + + w. x − ] (6)
f.   Pengujian pada dokumen uji
g.   Perhitungan Keputusan h(x) =   { +1      jika w. x + b  ≥ 0 −1      jika w. x + b < 0 (7)
Jika hasil perhitungan keputusan lebih dari sama dengan 0 maka nilai adalah +1, maka termasuk kelas positif dan  jika  hasil  perhitungan  keputusan  kurang  dari  0  maka  nilai  nilai  -1,  maka  termasuk  kelas  negatif. Perhitungan keputusan dengan menggunakan persamaan (7).
h(x) = w. x + b
(8)

## 2.2 Evaluasi
Fase evaluasi digunakan untuk menilai kebenaran pemodelan setelah diterapkan pada kumpulan data pelatihan. Menerapkan classification report untuk menentukan precision, recall, fi-score, dan accuracy akan memungkinkan Anda membandingkan hasil dari dua kumpulan data terpisah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN .

## 3.1  Persiapan Data
Penelitian  ini  mengambil  data  dari  Twitter.  Data  yang  diambil  merupakan  tweet  pada  rentang  waktu  1 Januari 2023 sampai 13 Agustus 2023. Hasil dari proses scrapping akan diubah ke dalam ekstensi .csv untuk kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman python. Jumlah data yang diperoleh dari hasil scrapping adalah 1719

## Journal of Information System Research (JOSH)
data. Dimana 597 data berasal dari kata kunci bakal calon 1 yaitu #aniesbaswedan, 627 data berasal dari bakal calon 2 yaitu #ganjarpranowo dan 495 data berasal dari bakal calon 3 yaitu #prabowosubianto.

## 3.2  Text Preprocessing
Persiapan teks dilakukan pada awalnya setelah pengumpulan data Twitter selesai. Dataset yang digunakan berisi data  yang  tidak  terstruktur,  oleh  karena  itu  dilakukan  hal  ini.  Daftar  berikut  menjelaskan  berbagai  langkah persiapan teks yang digunakan dalam penelitian ini:
a. Case Folding  adalah tahap pengubahan semua huruf campuran baik  itu  uppercase,  atau  lowercase,  menjadi lowercase (huruf kecil) semua.
b. Filtering  adalah tahap pembersihan data dari tanda baca, simbol atau elemen  yang tidak dibutuhkan seperti URL.
c. Tokenizing  adalah  tahap  pemecahan  teks  menjadi  kata-kata,  seperti  “saya  pergi  ke  sekolah”  menjadi “saya”,”pergi”,”ke”,”sekolah”.
d. Stopword  Removal  adalah  tahap  penghapusan  kata  sambung  seperti  “ke”  ,”di”  ,“dan”  ,  “dia”,  ”kami”, ”aku”,”saya”.
Pada tabel 1. dibawah ini disajikan contoh data uji setelah melewati tahap preprocessing sehingga diperoleh data uji yang siap dianalisis

## Tabel 1. Hasil Text Preprocessing
Sentimen
Input @areksbye @aniesbaswedan Kalau kamu di bilang an..j..g. senang gak. Org indonesia terkenal.pubya hatu punya rasa . Kalu posting, pakailah rasa dan hati Output  ['bilang', 'senang', 'orang', 'indonesia', 'posting', 'pakai', 'hati']

## 3.3  Vektorisasi TF-IDF
Metode  vektorisasi  memiliki  keunggulan  dalam  memberikan  nilai  pada  kata-kata  dalam  dokumen  atau  tweet, sehingga  memungkinkan  dilakukannya  pemrosesan  dan  pencarian  pola  ketika  dokumen  atau  tweet  tersebut memasuki  tahap  klasifikasi.  Dengan  memeriksa  terlebih  dahulu  sampel  data  tweet  kemudian  melakukan perhitungan berdasarkan rumus (1), metode vektorisasi menggunakan teknik perhitungan pembobotan kata atau TF-IDF.  Berikut  kesimpulan  yang  diperoleh  setelah  melakukan  perhitungan  TF-IDF  terhadap  data  tweet  dari ketiga sampel yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Contoh : Data Latih : D1 = ['dukung', 'presiden', 'pilih'] D2 = ['capres', 'bijak', 'lanjut', 'suka', 'rakyat'] D3 = ['pimpin', 'lanjut'] D4 = ['dungu', 'tolak', 'orang', 'langgar', 'abadi', 'rekam'] D5 = ['citra', 'blunder', 'rekam', 'pasang', 'presiden', 'blunder', 'indonesia'] Contoh hasil Vektorisasi :
Setelah  tahap  preprocessing  langkah  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  pembobotan  TF-IDF.  Adapun  hasil pembobotan yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 2. Berikut.
Tabel 2. Hasil Vektorisasi Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 dukung 0.206 0 0 0 0 presiden 0.166 0 0 0 0.166 pilih 0.206 0 0 0 0 capres 0 0.206 0 0 0 bijak 0 0.206 0 0 0 lanjut 0 0.166  0.166 0 0 suka 0 0.206 0 0 0 rakyat 0 0.206 0 0 0 pimpin 0 0 0.206 0 0 dungu 0 0 0 0.206 0 tolak 0 0 0 0.206 0 orang 0 0 0 0.206 0 langgar 0 0 0 0.206 0 abadi 0 0 0 0.206 0 rekam 0 0 0 0.206 0 citra 0 0 0 0 0.206

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 rekam 0 0 0 0 0.206 pasang 0 0 0 0 0.206 blunder 0 0 0 0 0.412 indonesia 0 0 0 0 0.206

## 3.4  Proses Klasifikasi Support Vektor Machine
Untuk  membangun  suatu  model  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  data  uji,  dilakukan  proses  klasifikasi dengan menggunakan data latih. Untuk setiap kumpulan data calon presiden, bagi data pelatihan menjadi 80% dan data uji menjadi 20% sebelum memulai prosedur klasifikasi.
Lima contoh tweet dengan variabel X sebagai istilah data masukan dan Y sebagai label ditunjukkan pada Tabel 3, di mana -1 menunjukkan label negatif dan 1 menunjukkan label positif. Algoritma SVM digunakan untuk menghitung  data  pelatihan.  Sistem  belajar  dari  hasil  data  pelatihan  yang  akan  digunakan  sebagai  referensi  ke depannya. Temuan data uji dapat digunakan untuk mengetahui apakah sebuah tweet termasuk dalam kategori baik atau negatif. Setiap data akan dibandingkan dengan data lain dan data itu sendiri selama tahap fungsi kernel; alhasil Tabel 3. menunjukkan jika datanya berjumlah 5.
Tabel 3. Fungsi Kernel A1 A2 A3 A4 A5 B1  K(A1,B1)  K(A2,B1)  K(A3,B1)  K(A4,B1)  K(A5,B1) B2  K(A1,B2)  K(A2,B2)  K(A3,B2)  K(A4,B2)  K(A5,B2) B3  K(A1,B3)  K(A2,B3)  K(A3,B3)  K(A4,B3)  K(A5,B3) B4  K(A1,B4)  K(A2,B4)  K(A3,B4)  K(A4,B4)  K(A5,B4) B5  K(A1,B5)  K(A2,B5)  K(A3,B5)  K(A4,B5)  K(A5,B5)
Contoh perhitungan untuk data pertama : K (x,y) = x * y
K (x,y) = (t1d1 * t1d1 + t1d2 * t1d2 + t1d3 * t1d3 + t1d4 * t1d4 + t1d5 * t1d5)
K (x,y) = (0.206 * 0.206 + 0*0 + 0*0 + 0*0 + 0*0 ) = 0.042
Lakukan cara yang sama pada keseluruhan data sehingga hasilnya akan tampak seperti pada tabel 4. sebagai berikut.
Tabel 4. Perhitungan Kernel Linear No. 1 2 3 .. 18 19 20 1 0.042 0.034 0.042 .. 0 0 0 2 0.034 0.055 0.034 .. 0.034 0.068 0.034 3 0.042 0.034 0.042 .. 0 0 0 4 0 0 0 . 0 0 0 5 0 0 0 .. 0 0 0 6 0 0 0 .. 0 0 0 7 0 0 0 .. 0 0 0 8 0 0 0 .. 0 0 0 9 0 0 0 .. 0 0 0 10 0 0 0 .. 0 0 0 11 0 0 0 .. 0 0 0 12 0 0 0 .. 0 0 0 13 0 0 0 .. 0 0 0 14 0 0 0 .. 0 0 0 15 0 0 0 .. 0 0 0 16 0 0.034 0 .. 0.042 0.085 0.042 17 0 0.034 0 .. 0.042 0.085 0.042 18 0 0.034 0 .. 0.042 0.085 0.042 19 0 0.068 0 .. 0.085 0.169 0.085 20 0 0.034 0 .. 0.042 0.085 0.042
Setelah nilai kernel diketahui, langkah selanjutnya adalah perhitungan matriks Hessian. Contoh perhitungan nilai matriks Hessian pada data pertama D 11 = y i y j (K(x i , x j ) + λ 2 = 1 * 1(0.042) + 0.5 2 = 0.292

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
Lakukan cara yang sama pada keseluruhan data sehingga hasilnya akan tampak seperti pada tabel 5. sebagai berikut.
Tabel 5. Perhitungan Matriks Hessian No. 1 2 3 .. 18 19 20 1 0.292  0.284  0.292  .. 0.25 0.25 0.25 2 0.284  0.305  0.284  ..  0.284  0.318  0.284 3 0.292  0.284  0.292  .. 0.25 0.25 0.25 4 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 5 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 6 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 7 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 8 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 9 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 10 -0.25 -0.25 -0.25 .. -0.25 -0.25 -0.25 11 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 12 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 13 0.25 0.25 0.25 .. 0.25 0.25 0.25 14 -0.25 -0.25 -0.25 .. -0.25 -0.25 -0.25 15 -0.25 -0.25 -0.25 .. -0.25 -0.25 -0.25 16 0.25 0.284 0.25 ..  0.292  0.335  0.292 17 0.25 0.284 0.25 ..  0.292  0.335  0.292 18 0.25 0.284 0.25 ..  0.292  0.335  0.292 19 0.25 0.318 0.25 ..  0.335  0.419  0.335 20 0.25 0.284 0.25 ..  0.292  0.335  0.292
Setelah  kita  mendapatkan  nilai  matriks  Hessian,  kita  dapat  menggunakan  fungsi  substitusi  matriks persamaan (3) untuk mencari nilai errornya. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 6. berikut.
Tabel 6. Perhitungan Nilai Error
No.  E i 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 10 0 11 0 12 0 13 0 14 0 15 0 16 0 17 0
18 0 19 0 20 0
Temuannya  ditunjukkan  pada  Tabel  7.  di  bawah  ini.  Selanjutnya  gunakan  persamaan  (4)  untuk mendapatkan nilai delta alpha.
Tabel 7. Perhitungan Nilai Delta Alpha
No. δα 1 0.1 2 0.1 3 0.1 4 0.1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
No. δα 6 0.1 7 0.1 8 0.1 9 0.1 10 0.1 11 0.1 12 0.1 13 0.1 14 0.1 15 0.1 16 0.1 17 0.1 18 0.1 19 0.1 20 0.1
Temuan  pada  Tabel  8.  kemudian  diperoleh  dengan  menerapkan  persamaan  (5)  untuk  menghitung  nilai alpha baru:
Tabel 8. Perhitungan Nilai Alpha Baru No. α 1 0.1 2 0.1 3 0.1 4 0.1 5 0.1 6 0.1 7 0.1 8 0.1 9 0.1 10 0.1 11 0.1 12 0.1 13 0.1 14 0.1 15 0.1 16 0.1 17 0.1 18 0.1 19 0.1 20 0.1
Lakukan proses pencarian nilai alpha baru dengan mengulang proses pencarian nilai error, ulangi proses sampai dengan batas iterasi yang ditetapkan, pada contoh ini ditetapkan 2 kali iterasi maksimal, sehingga pada iterasi ke-2 akan diperoleh nilai alpha baru seperti pada tabel 9. berikut ini.
Tabel 9. Nilai Alpha pada Iterasi maksimal No. α 1 0.257893 2 0.255541 3 0.257893 4 0.256946 5 0.256946 6 0.256688 7 0.256946 8 0.256946 9 0.258367 10 0.343225 11 0.259225 12 0.259225 13 0.259225

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
No. α 14 0.343225 15 0.343225 16 0.25599 17 0.25599 18 0.25599 19 0.252738 20 0.25599
Nilai bias akan ditentukan menggunakan persamaan (6) pada langkah berikut, namun terlebih dahulu harus menghitung nilai w. Perhitungannya adalah sebagai berikut, dimana w1+ mewakili bobot data perkalian titik pada kelas positif dan w1 mewakili bobot data perkalian titik pada kelas negatif.
𝑤 ∙ 𝑥 + (kelas positif) = (0.2579 * 1 * 0.25) + (0.2555 * 1 * 0.25) + (0.2579 * 1 * 0.25) + (0.25695 * 1 * 0.25) + (0.25695 * 1 * 0.25) + (0.25669 * 1 * 0.25) + (0.25695 * 1 * 0.25) + (0.25695 * 1 * 0.25) + (0.25837 * 1 * 0.25)
+ (0.34323 * -1 * -0.292) + (0.25923 * 1 * 0.292) + (0.25923 * 1 *0.292 ) + (0. 25923 * 1 * 0.292) + (0.34323 * -1 * -0.292) + (0.34323 * -1 * -0.292) + (0.25599 * 1 * 0.25) + (0.25599 * 1 * 0.25) + (0.25599 * 1 * 0.25) + (0.25274 * 1 * 0.25) + (0.25599 * 1 * 0.25) = 1.425463
𝑤 ∙ 𝑥 − (kelas negatif) = (0.2579 * 1 * -0.25) + (0.2555 * 1 * -0.25) + (0.2579 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25669 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25695 * 1 * -0.25) + (0.25837 * 1 * - 0.25) + (0.34323 * -1 * 0.292) + (0.25923 * 1 * -0.292) + (0.25923 * 1 * -0.292) + (0. 25923 * 1 * -0.292) +
(0.34323 * -1 * 0.292) + (0.34323 * -1 * 0.292) + (0.25599 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 *
-0.25) + (0.25274 * 1 * -0.25) + (0.25599 * 1 * -0.25) = -1.42546
Jika nilai 𝑤 ∙ 𝑥 + (kelas positif) dan 𝑤 ∙ 𝑥 − (kelas negatif) sudah diketahui, maka nilai 𝑏 dapat dicari dengan rumus persamaan (6):
𝑏 = -1/2 ( 𝑤 ∙ 𝑥 ++ 𝑤 ∙ 𝑥 −) = 0.000015
Setelah nilai α, Anda dapat menguji sampel data uji di bawah ini.
D1 = ['lebih', 'baik', 'capres', 'pimpin', 'lanjut', 'bijak', 'pimpin', 'auto', 'coblos', 'capres']
Dengan menggunakan persamaan 1 untuk mencari nilai TF-IDF, maka diperoleh hasil TF-IDF dari setiap term pada data uji seperti yang dapat dilihat pada tabel 10. berikut.
Tabel 10. TF-IDF Data Uji TF-IDF 1 2 3 4 5
6 7 8 D1 0.2673 0. 2673 0.4019 0.4019 0.3243 0.2673 0.2673 0.2673
Langkah  selanjutnya  adalah  mengalikan  data  uji  dengan  seluruh  data  pelatihan  untuk  menghasilkan perkalian titik, yang kemudian dikirim ke fungsi kernel. Sehingga  akan diperoleh nilai dari dot product data uji dengan data latih seperti pada tabel 11. Dibawah ini.
Tabel 11. Dot product data uji dengan data latih
No.  Dot Product 1 0.213 2 0. 213 3 0.32 4 0.32 5 0.259 6 0.213 7 0.213 8 0.213
Setelah mendapatkan dot product antara data uji ,barulah dilakukan perhitungan fungsi keputusan dengan menggunakan rumus (7). f(x) = w.x + b = Σ α i y i K(x i ,x j ) + b = (0.213 + 0.213 + 0.32 + 0.32 + 0.259 + 0.213 + 0.32 + 0.213 + 0.213 + 0.32) + (- 0.000015) = 2.603 Fungsi klasifikasi  = sign (2.603) = +1
Setelah  melakukan  proses  pengujian  pada  data  uji,  diketahui  bahwa  pada  fungsi  klasifikasi  data mendapatkan nilai positif 1 sehingga di klasifikasikan sebagai kategori kelas 1 dimana kelas 1 adalah kelas Positif.
3.5  Evaluasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
Setelah  melakukan  pemodelan  dengan  metode  SVM  pada  seluruh  dataset,  yaitu  dataset  dari  sumber #aniesbaswedan,  #ganjarpranowo  dan  #prabowosubianto,  maka  diperoleh  classification  report  seperti  pada gambar dibawah ini. Dimana  hasil dari penelitian berupa accuracy, precision, recall dan f1-score akan disajikan dalam bentuk classification report.
Pada analisis sentimen yang dilakukan untuk calon 1 dengan menggunakan hashtag #aniesbaswedan maka diperoleh hasil analisis seperti pada classification report dibawah ini. Dimana dapat dilihat bahwa nilai akurasi algoritma  Support  Vector  Machine  pada  studi  kasus  ini  dengan  menggunakan  rasio  data  latih  dan  data  uji  7:8 adalah sebesar 75% seperti yang dapat dilihat pada gambar dibawah 3. dibawah.

## Gambar 3. Classification report pengujian bakal calon 1
Sedangkan untuk sentimen yang ditujukan kepada calon 2 yaitu hashtag #ganjarpranowo, proses analisis yang dilakukan memperoleh nilai akurasi yang lebih besar. Nilai akurasi yang diperoleh untuk sentimen pada calon 2 adalah 86% dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Classification report pengujian bakal calon 2
Untuk sentimen pada calon 3 yaitu dari hashtag #prabowosubianto, diperoleh nilai akurasi sebesar 72%. Adapun hasil classification report dapat dilihat pada gambar 5. berikut ini.

## Gambar 5. Classification report pengujian bakal calon 3

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan di atas, proses analisis sentimen terhadap sentimen twitter mengenai  bakal  calon  presiden republik  Indonesia tahun 2024 dapat  dilakukan dengan metode Support  Vector Machine. Total sentimen awal yang dianalisis berjumlah 1719 buah sentimen. Dengan persebaran 597 data untuk aniesbaswedan,    627  data  untuk  ganjarpranowo  dan  495  data  untuk  prabowo  subianto.  Proses  analisis  yang dilakukan memiliki nilai akurasi 75% pada sentimen calon 1, 86% pada calon 2 dan 72% pada calon 3. Sehingga rata-rata akurasi untuk ketiga calon adalah sebesar 78%. Hasil akurasi terhadap penerapan metode support vector machine  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal,  salah  satunya  adalah  jumlah  dataset  dan  komposisi  jumlah  sentimen positif dan negatif

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  semua  pihak  yang  telah  memberikan dukungan dalam penelitian ini. Terimakasih kepada keluarga saya atas dukungan moral dan doa-doanya yang tak ternilai. Terima kasih pula kepada dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan, nasihat, dan waktunya selama proses penelitian ini. Saya juga ingin mengucapkan terima kasih kepada teman-teman sejawat yang telah

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 53−63 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4379
berbagi pengetahuan dan pengalaman mereka, serta semua pihak yang telah memberikan akses dan bantuan dalam pengumpulan data.Penelitian ini tidak mungkin  terlaksana tanpa dukungan dari semua pihak ini. Semoga hasil penelitian  ini  dapat  bermanfaat  bagi  semua.  Sekali  lagi,  terima  kasih  banyak  atas  segala  dukungan  yang  telah diberikan

## REFERENCES
[1] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[2] M.  R.  Fahlevvi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Ulasan  Aplikasi  Pejabat  Pengelola  Informasi  Dan  Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia Di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Teknol. dan Komun. Pemerintah., vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701.
[3] G. T. Santoso, “Analisis Sentimen Pada Tweet Dengan Tagar #Bpjsrasarentenir Menggunakan Metode Support Vectore Machine (Svm),” pp. 12–13, 2021.
[4] H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[5] S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, pp. 279–285, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i3.34368.
[6] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[7] E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform., vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[8] M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” J. Inform. Upgris, vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021.
[9] A. S. Rahayu, A. Fauzi, and R. Rahmat, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 349, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[10]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[11]  T. Berdasarkan and M. Metode, “Analisis Sentimen Pemilihan Presiden Indonesia Tahun 2019 Di Twitter Berdasarkan Geolocation Menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification Sentiment Analysis of Indonesia Presidency Election 2019 on Twitter Based on Geolocation Using Naïve Bayesian Cla,” pp. 115–127, 2019.
[12]  M.  Raihan,  F.  Sya,  U.  Enri,  and  T.  N.  Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal  Calon  Presiden  2024  dengan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 9, no. 2, pp. 265–273, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[13]  S. F. Pratama, R. Andrean, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Twitter Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 2, p. 39, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1004.
[14]  W. P. Jati, A. Z. Lutfi, H. Ilma, and E. Widodo, “Analisis Sentimen terhadap Isu Politik Calon Presiden Indonesia 2019 berdasarkan Opini Netizen dari Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” Pros. Konf. Nas. Penelit. Mat. dan Pembelajarannya IV 2019, no. Prodi Pendidikan Matematika FKIP UMS, p. PROSIDING-M2, 2019.
[15]  R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.  Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” Komputek, vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[16]  M.  Furqan,  S.  Sriani,  and  S.  M.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap  New  Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.Com, vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[17]  M. S. Hasibuan and A. Serdano, “Analisis Sentimen Kebijakan Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Support Vector Machine  dan  Naive  Bayes,”  JRST  (Jurnal  Ris.  Sains  dan  Teknol.,  vol.  6,  no.  2,  p.  199,  2022,  doi: 10.30595/jrst.v6i2.15145.
[18]  O.  I.  Gifari,  M.  Adha,  F.  Freddy,  and  F.  F.  S.  Durrand,  “Analisis  Sentimen  Review  Film  Menggunakan  TF-IDF  dan Support Vector Machine,” J. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 36–40, 2022, doi: 10.46229/jifotech.v2i1.330.
[19]  A.  P.  Nardilasari,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  T.  Tukino,  and  B.  Priyatna,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.
[20]  H. Sujadi, “Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Wabah Covid-19 Dengan Metode Naive Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machine,”  INFOTECH  J.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  22–27,  2022,  doi: 10.31949/infotech.v8i1.1883.