## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT  TERHADAP KINERJA KERJA PRESIDEN JOKO WIDODO ENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Yulius Bambang Seran, Supatman
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta, 55283, Indonesia Bambangseran29@gmail.com

## ABSTRAK
Kinerja kerja Presiden Joko Widodo tidak luput dari perhatian publik, dengan beragam opini yang muncul. Lembaga survei  nasional telah  melakukan  peninjauan pada  masyarakat Indonesia, menemukan adanya pro dan kontra terhadap kinerja kerja Presiden Joko Widodo. Opini-opini tersebut disampaikan secara langsung maupun melalui  sosial  media,    yang  salah  satunya  adalah  twitter.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  klasifikasi  sentiment masyarakat Indonesia terkait Kinerja Kerja Presiden Joko Widodo menggunakan data dari Twitter. Kata kunci “kinerja jokowi”, dan “kerja nyata jokowi” digunakan untuk menarik data, dan mendapatkan 1.000 tweet yang dikumpulkan  menggunakan  aplikasi website  Google  Colaboratory dengan  memanfaatkan API  key  twitter . Metode SVM (Support Vector Machine) diterapkan untuk pengklasifikasian data. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa model mencapai tingkat akurasi sebesar 66%. Model ini menunjukkan performa bagus dalam identifikasi kelas  positif,  dengan  nilai recall 98%  dan f1-score 77%.  Secara  keseluruhan,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa klasifikasi analisis sentiment dengan metode Support Vector Machine memiliki kinerja yang tergolong baik dalam pengenalan dan klasifikasi sentiment positif dibandingkan negatif dan netral.
Kata kunci :  Joko Widodo, Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Twitter
1. PENDAHULUAN
Joko Widodo adalah Presiden Republik Indonesia ke 7 menjabat sejak 20 oktober 2014. Pada Pemilihan  Presiden  2019,  Joko  Widodo  berhasil terpilih  kembali  sebagai  Presiden  RI  untuk  jabatan yang  kedua  kalinya  yang  didampingi  oleh  wakilnya K.H.  Ma’ruf  Amin,  dan  dilantik  pada  tanggal  20 oktober 2019 untuk menjabat sampai tahun 2024 [1].
Pemerintahan  Presiden  Joko  Widodo  juga menjadi  topik  pembicaraan  yang  hangat  di  kalangan publik, mendapat respons yang beragam seperti pujian, saran,  dan  kritikan.  Berbagai  tanggapan  positif  dan negatif  dari  masyarakat  juga  dialamatkan  kepada pemerintahan  saat  ini.  Dalam  konteks  politik Indonesia,  Presiden  Joko  Widodo  (Jokowi)  telah menjadi  subjek  pembicaraan  yang  hangat  di  Twitter, dengan  banyaknya  pendapat  yang  beragam  terkait kinerja kerjanya. Masyarakat juga menanggapi kinerja pemerintahan melalui platform media sosial [2].
Menurut  Riyanto  (2021),  menyatakan  bahwa Twitter  menempati  peringkat  kelima  di  Indonesia sebagai  platform  media  sosial  yang  aktif,  dengan 63,6%  pengguna.  Twitter  dikenal  sebagai  platform yang erat kaitannya dengan isu-isu yang sedang viral dan  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi tentang kinerja pemerintahan serta topik permasalahan lainnya  [3].  Informasi  Twitter  bisa  dianalisis  dengan menggunakan  analisis  sentimen.  Analisis  Sentimen terhadap  tweet-tweet  tersebut  dapat  memberikan melakukan  wawasan  yang  berharga  bagi  pemangku kepentingan  politik,  termasuk  pemerintah  dan masyarakat  umum,  untuk  memahami  bagaimana persepsi publik terhadap kebijakan dan tindakan yang dilakukan oleh pemerintahan [4].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  analisis sentimen  terhadap  percakapan  Twitter  masyarakat Indonesia  terkait  kinerja  Presiden  Jokowi.  Metode yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Support  Vector  Machine  (SVM), sebuah  algoritma machine  learning  yang  telah  terbukti  efektif  dalam klasifikasi  teks.  SVM  dipilih  karena  kemampuannya untuk menangani data yang kompleks dan non-linear, yang seringkali ditemui dalam analisis sentimen [5].
Metodologi  yang  dipergunakan  pada  penelitian ini  melingkupi  tahap crawling data, preprocessing , dan  klasifikasi  sentimen. Crawling data  diambil menggunakan  pencarian  pendapat  masyarakat  pada media  sosial  twitter.  Sesudah  terkumpul,  selanjutnya melakukan proses mengolah data seperti preprocessing dan ekstrasi fitur untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan klasifikasi sentimen. Selanjutnya,  yaitu  Sentiment  Analysis  menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengklasifikasi  data  opini  masyarakat  menjadi negatif,  netral,  dan  positif.  Hasil  analisis  sentimen akan dianalisis dan diinterpretasikan untuk mendapat pemahaman  yang  baik  dari  opini  dan  pandangan masyarakat terhadap kinerja presiden jokowi [6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fatwa Abdusyukur,  2023).  Yang  membahas  tentang Penerapan Algoritma SVM untuk Klasifikasi Pencemaran  Nama  Baik  di  Media  Sosial  Twitter. Menyimpulkan bahwa dari hasil pelatihan dan evaluasi pengujian  pada  model  SVM  menggunakan  6000 data,didapatkan  akurasi  tertinggi  yaitu  87.7%.  dan
model  SVM  juga  sudah  dikategorikan  good  fit  atau model dapat mampu mengenali data [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Weni Agustina dkk, 2018). Membahas tentang Implementasi metode  SVM  untuk  Klasifikasi  Rumah  Layak  Huni (Studi  Kasus  :  Desa  Kidal  Kecamatan  Tumpang Kabupaten  Malang)  Dari  hasil  pengujian  didapatkan rata-rata  akurasi  sebesar  98,75%.  menggunakan metode  pengujian K-fold  Cross  Validation dengan nilai k = 10, parameter metode SVM yaitu 𝜆 = 0,5, 𝛾 = 0,001, 𝐶 = 1, 𝑑 = 2, iterasi maksimum = 10 iterasi dan menggunakan kernel Polynomial of degree [8]. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (  R Damasela  dkk,  2022).membahas  tentang  Penerapan Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Mendeteksi Penyalahgunaan Narkoba. dalam pengujian  ini  peneliti  membagi  data  pelatihan  dan pengujian  menjadi  tiga  skema,  antara  lain  60/40, 70/30, dan 80/20. Hasil pengujian didapatkan Tingkat akurasi terbaik  sebesar 95% pada skema 80/20  pada model SVM non linier kernel RBF [9].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Anita Desiani  dkk,  2022).  Membahas  tentang  Penerapan Metode  Support  Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi Bunga  Iris.  Penggunaan  data  yang  diteliti  sebanyak 150  dan  diklasifikasikan  mengunakan  metode  SVM melalui  dua  metode  data  latih  yaitu  precetage  split 80%  dan  k-fold  cross  validation  k=10,  dan  hasil prediksi  dihitung  menggunakan  convusion  matrix. Dari  hasil  klasifikasi  pada  metode  percentage  split didapatkan nilai akurasi sebesar 96.7%, presisi 97.6%, recall sebesar 95.3%, dan  f1-score 96.3%. metode k- folds  cross  validation  didapatkan  akurasi  sebesar 92.6%,  presisi  92.6%, recall sebesar  92.6%,  dan  F1- score 92.3% [10].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  yaitu  proses  identifikasi, mengekstrak, atau menyimpulkan opini yang terkandung didalam teks seperti ulasan, tweet, maupun posting media sosial lainnya. Tujuannya adalah untuk memahami  sentimen  yang  terkandung  dalam  teks tersebut apakah negatif, positif, atau netral [11].
Dalam  praktiknya,  analisis  sentimen  dapat melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan data,  preprocessing  data  untuk  membersihkan  dan mengorganisasikannya,  ekstraksi  fitur  dari  teks, klasifikasi sentimen menggunakan algoritma pembelajaran  mesin,  evaluasi  hasil,  dan  penggunaan hasil  analisis  untuk  berbagai  tujuan,  seperti pemahaman  umpan  balik  pelanggan,  pemantauan reputasi merek, atau prediksi tren pasar [12].

## 2.3. Text Mining
Text mining adalah proses mengekstrak informasi dari teks yang tidak terstruktur menjadi teks yang  bermanfaat  dan  terstruktur.  Tujuan  utamanya adalah  untuk  menemukan  pola,  tren,  atau  wawasan yang tersembunyi dalam teks, yang bisa dipergunakan dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  atau
analisis lebih lanjut. Teknik-teknik text mining sering melibatkan  penggunaan  pemrosesan  bahasa  alami (NLP), analisis statistik, dan pembelajaran mesin [13]. Text  Mining  bertujuan  untuk  menggali  informasi dari  sejumlah  dokumen.  Melalui  proses  pengolahan, pengelompokan, dan analisis data  yang bersifat tidak terstruktur  dan  berjumlah  besar,  text  mining  dapat menghasilkan  informasi  yang  penting.  Teknik  text mining  digunakan  untuk  mengeksplorasi  data  berupa teks  yang  tidak  terstruktur  dari  berbagai  dokumen guna mendapatkan informasi berharga [14].

## 2.4. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine merupakan  algoritma mesin  pembelajaran  yang  dipergunakan  dalam klasifikasi  dan  regresi.  SVM  awalnya  dikembangkan untuk  masalah  klasifikasi,  tetapi  kemudian  diperluas untuk menangani masalah regresi dan deteksi anomali.
Pada  dasarnya,  SVM  menciptakan  sebuah hyperplane didalam  ruang  fitur  yang  membagi  dua kelas  dengan  margin  maksimum.  Hyperplane  ini dipilih serupa hingga jarak terdekat setiap kelas, yang disebut sebagai margin, adalah maksimum. Titik-titik data yangm tepat berada di dekat margin yang disebut vektor  pendukung (support  vectors). SVM berfokus pada  vektor  pendukung  karena  mereka  menentukan lokasi hyperplane [15].
Keuntungan utama dari SVM adalah kemampuannya  untuk  bekerja  dengan  sangat  baik pada ruang fitur yang berdimensi tinggi, bahkan ketika jumlah sampel data lebih kecil dari jumlah fitur. SVM juga efektif dengan menggunakan fungsi kernel dalam menangani data yang tidak linier, yang memungkinkan pemetaan  nonlinear  dari  data  untuk  dimensi  yang terlebih  tinggi,  dimana  pemisahan  linear  mungkin lebih mudah dicapai.
Rumus Support Vector Machine secara umum : y(x, w) =   ∑ m−1 i=0 〖 ωi∅i(x) = w^T 〗 ∅(x) (1)
Keterangan : x = (x1, x2 , ..., xD ) T adalah variabel input w = (w0, w1, ..., wD ) T adalah parameter ∅ (x) = fungsi  basis, M adalah  jumlah total  model parameter [16].

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  Matrix (atau  disebut  juga  Error Matrix)  adalah  tabel  yang  digunakan  dalam  evaluasi klasifikasi  model  untuk  memvisualisasikan  performa model tersebut. Confusion matrix memiliki empat sel utama,  yang  mewakili empat kemungkinan  hasil  dari proses klasifikasi:
True Positive (TP) data yang sebenarnya masuk kedalam  kelas  positif  dan  diklasifikasikan  benar menjadi kelas positif dari  model, True Negative (TN) data  yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  negatif dan  diklasifikasikan  benar  menjadi  kelas  negatif  dari model, False Positive (FP) data yang termasuk dalam kelas  negatif  tapi  salah  klasifikasikan  menjadi  kelas
positif dari model (juga dikenal sebagai error Type I ), False Negative (FN) data yang termasuk dalam kelas positif tetapi salah klasifikasikan menjadi kelas negatif dari model (juga dikenal sebagai error Type II ) [17]. Penggunaan  confusion  matrix  memungkinkan analisis  lebih  rinci  tentang  kinerja  model,  termasuk penghitungan  evaluasi  matrix  seperti accuracy, presicion, dan recall (sensitivitas), dan nilai F1-score . Rumus confusion matrix ditampilkan dalam persamaan (2) sampai (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 (5)

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian ini,  pengumpulan  data dilakukan dengan menggunakan teknik crawling data tweet.  Peneliti  memanfaatkan  fasiltas Appliccation Program interface (API) yang tersedia di twitter untuk mendapatkan  data  yang  ingin  di  teliti.  Selanjutnya, proses  dilakukan  megambil  data  dari  subjek  yang menjadi fokus penelitian [18]. Dalam hal  ini, peneliti mengumpulkan  data  dari  postingan  di  twitter  dengan kata  kunci  “kinerja  jokowi”,  “kerja  nyata  jokowi”. Data  tersebut  akan  digunakan  sebagai  dataset  dalam penelitian.  Jumlah  data  yang  berhasil  dikumpulkan adalah  sebangak 1000 tweet data, yang diambil pada tanggal 13-14 april 2024.

## 3.2. Preprocessing
Sesudah mengumpulkan data, langkah selanjutnya  yaitu  melakukan preprocessing .  Dalam tahap  ini  menghasilkan  data  yang  siap  dipergunakan
pada  langkah  selanjutnya. Preprocessing data meliputi:
a. Cleaning ,  yaitu  variabel  yang  tidak  diperlukan seperti  URL,  simbol,  dan  lain-lain  harus  di hilangkan.
b. Case  Folding yaitu  mengubah  besar  menjadi kecil agar sama.
c. Tokenizing yaitu  memisahkan  kalimat  menjadi kata.
d. Stopword Removal yaitu menghapus kata umum yang tidak penting.
e. Stemming :  mengubah  kata  sambung  menjadi bentuk dasarnya.
f. TF-IDF :  sebuah  metrik  yang  dipergunakan dalam  proses  bahasa  alami  dan  sistem  temu kembali petunjuk untuk mengevaluasi bagaimana pentingnya suatu kata pada dokumen yang merupakan bagian dari sebuah koleksi atau korpus  dokumen.  Metrik  ini  menggunakan penggabungan  dua    teori  yaitu (TF) Term
Frequency dan (IDF) Inverse  Document Frequency [19]. 3.3. Klasifikasi Pada tahap ini, dilakukan pengujian menggunakan Google Colab untuk mengukur akurasi, presisi,  dan  recall  dari  model  klasifikasi  yang  telah dibuat. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengevaluasi  kinerja  model  tersebut.  Salah  satu algoritma  yang  digunakan  adalah  Support  Vector Machine (SVM).
SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang terkenal dan efisien untuk tugas klasifikasi. Algoritma ini  bekerja  dengan  mencari  hyperplane  yang memisahkan  kelas-kelas  data  dengan  margin  yang maksimal.  Model  SVM  dalam  pengujian  ini  dilatih menggunakan  dataset  yang  tersedia,  kemudian  diuji untuk  menilai  kinerjanya  berdasarkan  akurasi (kecocokan prediksi dengan nilai sebenarnya), presisi (ketepatan prediksi positif dari semua prediksi positif), dan  recall  (kemampuan  model  menemukan  semua contoh positif).
Google  Colab  memfasilitasi  pengujian  dengan efisien dan  memungkinkan penggunaan sumber daya komputasi  yang  lebih  kuat,  seperti  GPU,  yang  dapat mempercepat  proses  pelatihan  dan  pengujian  model SVM. Hasil pengujian ini akan memberikan wawasan tentang keefektifan model SVM dalam mengklasifikasikan  data,  sehingga  dapat  digunakan untuk perbaikan lebih lanjut atau penerapan pada data yang  lebih  besar dan kompleks.Melalui pengujian ini kita  dapat  mengetahui  apakah  arah  opini  masyarakat cenderung negatif, netral, atau positif.

## 3.4. Evaluasi
Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion  matrix  yang  menampilkan  banyaknya perkiraan  benar  dan  salah. Confusion  matrix digunakan  dalam  untuk  evaluasi  utama  dalam mengukur  seberapa  akurat  algoritma  Support  Vector
Machine dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen. Dengan demikian, kita dapat menilai performa model dengan lebih tepat dan efisien.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Crawling Data
Dataset  Twitter  digunakan  sebagai  bahan  dalam melakukan  analisis  sentimen  terkait  kinerja  Joko Widodo. Data diperoleh dengan menggunakan bahasa pemrograman  Python  dalam  aplikasi  website  Google Colaboratory.  Proses  pengumpulan  data  twitter menggunakan  kunci  API  yang  terdaftar  agar  bisa mengambil  data  dari  twitter.  Pengumpulan  data tersebut berada dalam Gambar 2.
Gambar 2. Hasil crawling data

## 4.2. Cleaning Data
Setelah  terkumpul  datanya  ,  dilakukan  cleaning atau  pembersihan  data.  Proses  cleaning  dibuat  untuk penghilangan informasi yang kurang relevan atau tidak diperlukan,  sehingga  keakuratan  data  untuk  analisis dapat terjaga, dan data yang dipergunakan adalah data teks.  Sesudah  melewati  seragkaian  mekanisme cleaning  data,  dari    1000  tweet  awal  yang dikumpulkan, jumlahnya menyusut menjadi 835 tweet yang sudah bersih. Hasil Cleaning Data berada dalam Gambar 3.
Gambar 3. Hasil cleaning data
4.3. Hasil Labeling dan preprocessing
Langkah berikutnya adalah melakukan penandaan  data  menggunakan  pustaka  TextBlob. TextBlob merupakan pustaka yang mudah digunakan yang mendukung analisis dan operasi yang kompleks pada  data  teks.  Outputnya  akan  menampilkan  tuple yang mencakup nilai sentimen, yang berkisar dari -0.1 (sentimen  negatif)  hingga  0.1  (sentimen  negatif), dengan 0 sebagai sentimen netral.
Karena data dalam Bahasa Indonesia, maka data tersebut  harus  diterjemahkan  menggunakan  pustaka Google Translate yang digunakan untuk menerjemahkan  kalimat  ke  dalam  Bahasa  Inggris. Setelah diterjemahkan, TextBlob dipergunakan dalam menganalisis data sentimen dalam Bahasa Inggris, dan hasilnya  akan  menampilkan  skor  sentimen.  Langkah selanjutnya  adalah  mengklasifikasikan  skor  sentimen kedalam  kelompok  negatif,  positif,  atau  netral.  Hasil labeling bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil labeling
Sesudah pemrosesan pelabelan dilakukan, terdapat  526  positif,  148  sentimen  negatif,  dan  161 sentimen netral. Selanjutnya yaitu Preprocessing yang bertujuan  untuk  pembersihan,  merapikan,  dan Merubah informasi mentah menjadi format yang lebih mudah  dimengerti  dan  siap  untuk  diproses  oleh algoritma  atau  model  yang  akan  digunakan  dalam analisis  berikutnya.  Ilustrasi  dari  proses  ini  dapat ditemukan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Hasil preprocessing
Setelah itu, mengubah data teks menjadi numerik agar algoritma klasifikasi dapat memproses data yang di  sebut  vectorizing.  Salahsatu  metode  umum  yang digunakan  adalah  pembobotan (word  weighting). Dalam  hal  ini,  algoritme  pembobotan  kata  yang digunakan  yaitu TfidfVectorizer() dalam bahasa  pemrograman  Python.  Hasil  dari  proses  ini ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil pembobotan kata

## 4.4. Hasil Klasifikasi dan Evaluasi
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini.  klasifikasi diawali  dengan  pembagian  data,  di  mana  20%  data digunakan  sebagai  data  pengujian  dan  80%  data digunakan  sebagai  data  latihan.  Hasil  dari  klasifikasi
dan evaluasi dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 dan gambar 7.
Tabel 1.  Hasil klasifikasi Sentiment Precision Recall F1-Score Negatif 0.86 0.18 0.29 Netral 0.82 0.25 0.38 Positif 0.64 0.98 0.77 Accuracy 0.66
Gambar 7. Hasil evaluasi convusion matrix
Hasil  klasifikasi  menunjukan  model  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  66%.  Akurasi  keseluruhan didapatkan  dengan  membagi  jumlah  sampel  prediksi yang  benar  dan  jumlah  total  sampel  keseluruhan (110/167  =  66%).  Distribusi  sentimen  dalam  data terbagi menjadi 34 pendapat negatif, 36 netral, dan 97 positif. Convusion  Matrix menunjukkan  performa model dalam mengidentifikasi sentimen dengan benar, dengan True Negative yaitu 6, True Netral 9, dan True Positive 95.  Analisis  sentiment  positif  menunjukkan nilai  recall    98%,  presisi  64%,  dan F1-score 77%. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  memprediksi  dan identifikasi sentiment positif dibandingkan netral dan negatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Penelitian  ini  mengkaji  penerapan  metode
Support  Vector  Machine  (SVM) dalam  analisis sentiment  tanggapan  publik  terkait  Kinerja  Kerja Presiden Joko Widodo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  model  klasifikasi  sentimen  dengan  metode SVM  mendapat  akurasi  sebesar  66%.  Hal  ini ditunjukan  bahwa  model  memiliki  kecenderungan untuk prediksi benar mencapai 66% dari seluruh data. Model  menampilkan  performa  yang  baik  pada identifikasi sentimen  positif, dengan nilai recall 98% dan f1-score  77%, namun model memiliki kelemahan yang  signifikan  dalam  mengenali  sentiment  negatif dan netral.
Hasil  ini  menunjukkan    klasifikasi  analisis sentiment  dengan  metode  Support  Vector  Machine memiliki  kinerja  yang  tergolong  baik  dalam klasifikasi  sentimen  terpaut  Kinerja  Kerja  Presiden
Joko Widodo. Hal ini menunjukan bahwa model dapat dipergunakan  untuk  menjadi  alat  bantu  dalam pemahaman opini publik terhadap suatu topik tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  D.  I.  S.  P.  BIRO  PERS,  "PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,"
Kementrian
Sekretariat  Negara,  20  october  2019.  [Online].
Available: https://www.presidenri.go.id/presiden-joko- widodo/. [Accessed 20 may 2024] [2] A.  Susanto,  "KETERLIBATAN  DIGITAL PRESIDEN JOKO WIDODO MELALUI TWITTER PADA SEPUTAR PELANTIKANNYA  SEBAGAI  PRESIDEN INDONESIA 2019-2024," journal.universitassuryadarma, pp. 261-262, 2023 [3] A.  D.  Riyanto,  "Hootsuite  (We  are  Social): Indonesian Digital Report 2021," https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3 A%2F%2Fandi.link%2Fhootsuite-we-are- social-indonesian-digital-report-2021, 2021 [4] A. S. F. A. A. A. Medi Taruk, "Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Terkait Pandemi  Covid-19  Pada  Twitter,"  Jurnal
Rekayasa Teknologi Informasi, vol. VII, 2023
[5] B.  I.  T.  S.  Iis  Siti  Aisah,  "ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN APLIKASI  AL  QUR’AN  DIGITAL,"  Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika,  vol.  VII,  pp. 3759-3760, 2023
[6] A.  W.  Nyongki  Alexander  Radja  Bria, "ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE TENTANG PILPRES 2024," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 7, p. 3329,
2023
[7] F.  Abdusyukur,  "PENERAPAN  ALGORITMA
SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI PENCEMARAN NAMA BAIK DI MEDIA SOSIAL TWITTER," vol. 12, p. 2715, 2023
[8] M.  T.  F.  B.  R.  Weni  Agustina,  "Implementasi Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk Klasifikasi  Rumah  Layak  Huni  (Studi  Kasus: Desa  Kidal  Kecamatan  Tumpang  Kabupaten Malang),"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 3366- 3372, 2018
[9] B.  T.  Z.  L.  R  Damasela,  "PENERAPAN METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE
(SVM) UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOBA," PARAMETER:  Jurnal  Matematika,  Statistika dan Terapannya , vol. 01, pp. 111-122, 2022
[10] I.  I.  H.  H.  Y.  A.  S.  I.  M.  C.  M.  U.  I.  R.  Anita Desiani,  "Penerapan  Metode  Support  Vector
Machine  Dalam  Klasifikasi  Bunga  Iris," Indonesian  Journal  of  Applied  Informatics,  vol. 7, p. 12, 2022
[11] L.  L.  Bo  Pang,  "Opinion  mining  and  sentiment analysis,"  in  Foundations  and  Trends  in Information  Retrieval,  New  York,  Cornell Computer Science Department, 2008, p. 2
[12] I. R. Rina Noviana, "PENERAPAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN  SVM UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  BOY  BAND BTS  PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER," Jurnal Teknik dan Science, vol. II, p. 52, 2023.
[13] W.  I.  F.  Ali  Firdaus,  "Text  Mining  Dan  Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi  :  (Sebuah  Ulasan),"  Jurnal  Politeknik Negri Sriwijaya, vol. XIII, p. 66, 2021
[14] I.  Sabatovych,  "Do  social  media  create revolutions? Using Twitter sentiment analysis for predicting  the  Maidan  Revolution  in  Ukraine," Sage Journals Home, 2019
[15] R.  T.  J.  F.  Trevor  Hastie,  "Data  mining, inference,  and  prediction.  Springer  Science  & Business  Media,"  in  The  elements  of  statistical
learning,
Philadelphia, University
of
Pennsylvania , 2009
[16] D.  R.  N.  H.  Murfi,  "123dok,"  2017.  [Online]. Available: https://123dok.com/document/zkel54pz-course- machine-learning-dr-hendri-murfi-neural- networks. [Accessed 7 juni 2024]
[17] D.  G.  H.  D.  G.  I.  Ni  Made  Ayu  Juli  Astari, "Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak  VirusCorona  Menggunakan  Metode Naive  Bayes,"  JURNAL  SISTEM  DAN INFORMATIKA (JSI), p. 25, 2020.
[18] J.  E.  B.  S.  R.  F.  F.  F.  Yumarlin  MZ,  "Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi  Covid  19  Menggunakan  Algortima Naïve  Bayes  Classifier,"  Electronic  Journal Politeknik  Harapan  Bersama  Tegal,  vol.  1,  p. 440, 2020
[19] W.  G.  A.  N.  K.  H.  F.  A.  J.  Ristyani  Slamet,
"Analisis Sentimen Twitter Terhadap Penggunaan  Artis  Korea Selatan Sebagai Brand Ambassador Produk Kecantikan Lokal," INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, vol. V