OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 3, N O . 2, PP .010-020, MEI 2021 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 3 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020
Bergas Pamungkas #1 , Muhammad Eka Purbaya #2 , Dwi Januarita A.K #3
# Prodi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128 Purwokerto, Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
1 17103067@ittelkom-pwt.aci.id
2 m.eka@ittelkom-pwt.ac.id
3 dwijanuarita@ittelkom-pwt.ac.id
accepted on 14-06-2021

## Abstrak
Perkembangan  dan  penggunaan  media  sosial  Twitter  saat  ini  meningkat  secara  signifikan,  sedangkan  media sosial Twitter masih memuat cuitan positif dan negatif. Sedangkan saat ini terdapat kasus korupsi benih lobster di tahun 2020  informasi  ini  menjadi  trending  topic  pada  media  sosial  Twitter.  Sedangkan  untuk  mendapatkan  data  yang  valid mengenai  klasifikasi  berdasarkan  cuitan  positif  dan  negatif  maka  digunakan  metode support  vector  machine  (SVM) . Analisis dilakukan menggunakan metode support vector machine (SVM) untuk mendapatkan hasil klasifikasi berdasarkan sentimen  positif  dan  negatif.  Pada  proses  pencarian  klasifikasi  antara  cuitan  positif  dan  negatif  dengan  mengatur  pada mesin  pencari  sebanyak  500  cuitan,  setelah  melakukan  pencarian  didaptkan  data  sebanyak  156  data  cuitan  yang membahas  korupsi  benih  lobster.  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dapat  digunakan  untuk  mencari  field  yang dapat  memisahkan  kedua  kelas  dengan  menggunakan  fitur  analisis  sentimen  dan  klasifikasi.  Model  SVM  juga  dapat mengklasifikasikan respon masyarakat terhadap isu korupsi benih lobster tahun 2020 dengan baik, untuk hasil dari proses klasifikasi  tersebut  maka  didapatkan  nilai  yaitu  nilai  akurasi  84,21%  sedangkan  nilai  sensitivitas  73,38%  dan  nilai spesifisitas 82,10%.
Keywords: Analisis Sentimen, Kasus Korupsi, Kementerian Kelautan dan Perikanan, SVM, Twitter
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20

## I. P ENDAHULUAN
P eran  pemerintah  di  berbagai  bidang  dalam  era  komunikasi  digital  seperti  sekarang  ini,  sangat  penting untuk mewujudkan aktivitas masyarakat dengan mengedepankan kualitas layanan. Pembentukan Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  pada  dasarnya  merupakan tantangan,  sekaligus  peluang bagi  pengembangan sektor kelautan dan perikanan Indonesia. KKP menempatkan sektor kelautan dan perikanan sebagai salah satu sektor  andalan  yang  mampu  mengawal  bangsa  Indonesia  keluar  dari  krisis  ekonomi  yang  berkepanjangan. Berdasarkan kebijakan menurut peratuan UU Nomor 30 Tahun 2002 tentang Lembaga KPK [1]
Kemudian sebagai Lembaga KPK memiliki tanggung jawab sebagai pengawas anggaran dan memberikan informasi  kepada  masyarakat umum  secara  terbuka.  Hal  ini  disebabkan  dengan  kurangnya  pengawasan dari KPK  maka  dapat  terjadi  tindak  pidana  korupsi  yang  sangat  sering  terjadi  di  pemerintahan.  Sehingga  benih lobster masih menjadi komoditas ekspor yang dapat membantu pemasukan negara maka dari itu pengawasan dan  perizinan  selalu  di  utamakan  untuk  tercapainya  ekspor  pada  target  kementerian  perdagangan.  Dengan adanya  kasus  korupsi  benih  lobster  ini  berpengaruh  pada  sosial  media  Twitter  meningkat  secara  cuitan  dari masyarakat, sehingga media sosial Twitter memiliki peran penting pada kasus tersebut.
Twitter  sebagai  alat  komunikasi  masyarakat  seluruh  dunia  sehingga  masyakat  bebas  dalam  melakukan pendapat  atau  cuitan  terhadap  kasus  korupsi  benih  lobster.  Sehingga  Twitter  digunakan  untuk  pengamatan cuitan  baik  secara  negatif  atau  positif.  Penulis  setelah  melakukan  beberapa  proses  untuk  mendapatkan  isu negatif yang dapat berdampak bagi masyarakat dan isu positif yang dapat membantu program atau peran KPK menjadi  dapat  ditingkatkan.  Maka  dari  adanya  isu  positif  dan  negatif  dapat  di  klasifikasikan  dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  tepatnya  lebih  mengarah  pada  penggunaan  sentimen analisis untuk dapat mengkategorisasikan pendapat netizen.
Analisis sentimen adalah suatu metode untuk menentukan adanya cuitan pada sosial media  Twitter yang bersifat  positif  dan  negatif,  dengan  adanya  analisis  sentimen  ini  penulis  lebih  memperhatikan  apa  saja yang sering di cuitkan oleh pengguna Twitter. Hasil yang diharapkan dengan adanya penggunaan metode tersebut maka  masyarakat  dapat  membaca  proses  pengambilan  data  menggunakan  aplikasi Orange untuk  dapat digunakan sebagai pendukung proses sentimen analisis pada kasus korupsi benih lobster yang dilakukan oleh Menteri  Edhy  Prabowo.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui  persentase  dari  cuitan  sesuai  dengan klasifikasi, baik secara negatif atau positif, yang dihasilkan untuk rekomendasi pihak KPK agar meningkatkan kinerja dan strategi dalam penyelidikan kasus korupsi lainya.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian Sebelumnya
Penelitian ini menggunakan referensi dari penelitian sebelumnya mengenai sentimen analisis. Wardani [2] pada  penelitian  berjudul  “Berita  Menko  Maritim  Menggunakan Naïve  Nayes  Agorithm  and  Support  Vector Machine dengan Particle  Swarm  Optimization “.  Penelitian  Wardani  menghasilkan  akurasi  89,50%  dengan AUC 0,500 untuk Naive Bayes, sedangkan Naive Bayes (PSO) menghasilkan akurasi 92,00% dengan AUC 0,550. Untuk hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode SVM menghasilkan akurasi sebesar 87,50% dengan AUC 0,979, dan untuk SVM menghasilkan akurasi sebesar 90,50% dan AUC 0,975.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herawati  [3]  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Operasi Tangkap  Tangan  KPK  Menggunakan Algoritma  SVM,  Naive  Bayes untuk  mengetahui  keakuratan  media sosial.  Dalam  tulisan  ini  tentang  penggunaan  algoritma  SVM  untuk  analisis  operasi  penangkapan  KPK, peneliti menggunakan ini untuk mengukur keakuratan  media sosial,  setiap dataset memiliki 78 tweet positif dan  78  data  tweet  negatif  tentang  operasi  penangkapan  KPK.  Dalam  penelitian  Herawati  menghasilkan akurasi 83,79% dan AUC 0,910 [4]
Sedangkan penelitian lain yang dilakukan Rani nooraeni, dkk membahas analisis sentimen di media sosial Twitter tentang isu RUU KPK dengan metode Support Vector Machine (SVM) . Penelitian ini menggunakan
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
9.858  tweet  sebagai  sumber  data.  Setelah  melewati  tahap  preprocessing  didapatkan  43%  (4258  tweets). Kemudian menurut S. nooraeni hal ini menunjukkan bahwa respon pengguna media sosial Twitter, sebagian besar masyarakat tidak mendukung pelaksanaan revisi UU KPK oleh DPR. Model support vector machine ini digunakan  untuk  mengelompokkan  tanggapan  masyarakat  terhadap  isu  RUU  KPK,  mengacu  pada  hasil evaluasi yang cukup besar karena nilai akurasi 81,32%, nilai sensitivitas 71,47% dan nilai spesifisitas 87,64%. [4]

## B. Support Machine Vector (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  yaitu  metode  klasifikasi  yang  efisien  untuk  permasalahan  bersifat nonlinier.  SVM  juga  bekerja  sesuai  dengan  mencari  fungsi  atau  proses  pemisah  ( hyperplane )  dengan  cara memaksimalkan  jarak  antar  kelas  pada  setiap  sentimen  [5].  Untuk  menangani  kasus  nonlinier,  SVM dimodifikasi untuk menyertakan fungsi kernel agar dapat menemukan hasil dengan cepat. Berdasarkan fungsi rumus yang biasa digunakan dalam SVM adalah:
a. Polynomial Kernel
Polynomial  adalah  proses  yang  harus  dilakukan  untuk  klasifikasi  dataset  training  yang  sudah  normal. Dapat di implementasikan dengan menggunakan persamaan 1 sebagai berikut:
(1)
b. Radial Bias Function (RBF) RBF  adalah  proses  untuk  klasifikasi  pada  dataset  yang  tidak  terpisah  secara  linear.  Pada  proses  ini  RBF memiliki keunggulan tingkat akurasi training dan prediction yang sangat baik[3]. Dapat di implementasikan dengan menggunakan persamaan 2 sebagai berikut:
(2)
c. Sigmoid Kernel
Sigmoid adalah  proses pada  pengembangan dari jaringan saraf tiruan.  Dapat di implementasikan dengan menggunakan persamaan 3 sebagai berikut:
(3)
C. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  penambangan  opini,  yang  adalah  proses  memahami  data  secara teks untuk mendapatkan informasi. Menurut [4], analisis sentiment adalah bidang ilmu yang berperan dalam menganalisis pada suatu media sosial atau informasi.

## D. Penambangan Data dan Teks
Penambangan  data  adalah  proses  menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak  dikenal  dan  hanya  menarik dalam kumpulan data besar. Informasi yang ditambang digunakan untuk merepresentasikannya sebagai model untuk  prediksi  atau  klasifikasi.  Kumpulan  data  dari  domain  pertanian  adalah  kumpulan  data  yang  lebih kompleks yang digunakan secara tradisional dalam pembelajaran mesin. Penambangan data atau data mining dikategorikan  menjadi  dua  yaitu  analisis  deskriptif  dan  prediktif.  Dalam  penelitian  media  sosial  tentang sentimen analis yang berfokus pada korupsi kementerian kelautan dengan isu Menteri Edhy Prabowo terhadap korupsi  benih  lobster  pada  tahun  2020.  Ada  dua  teknik  utama  yaitu  klasifikasi  dan  pengelompokan  dalam analisis sentimen [2]. Penambangan teks atau text mining merupakan istilah yang menggambarkan teknologi digital  yang  mampu  dalam  proses  analisis  data  berupa  teks  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur[6]. Penambangan teks berguna untuk memahami atau menganalisis konten baik secara positif atau emosional dengan kata-kata yang diprogram ke dalam sistem.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20

## III. M ETODE P ENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui preprosesing data 500 data maka didapatkan 156 data  cuitan  pengguna  twitter  dengan interval waktu  yang  diperoleh  pada  tanggal  26  November  2020  -  29 November  2020  melalui  teknik scraping menggunakan Software Orange .  Pemilihan  kerangka  waktu berdasarkan visualisasi di trend google. Visualisasi atau realisasi informasi dari hasil analisa trending topik ini menunjukkan bahwa kata “Edhy Prabowo” media sosial twitter pada tanggal 26 November 2020.

## A. Pengolahan Data
Pengolahan data adalah meliputi beberapa proses yaitu input merupakan data awal yang disiapkan untuk kebutuhan proses, langkah selanjutnya adalah proses input data yang kemudian diubah menjadi data yang siap digunakan  atau  diolah,  langkah  selanjutnya  merupakan  hasil  dari  sebelumnya  pengolahan  data  yang  diolah dan  dikumpulkan  untuk  pengolahan  data  selanjutnya.  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  proses cleaning, stemming, tokenisasi , dan penghilangan kata henti. Pada proses penggunaan teks bertujuan untuk menghapus HTML dan URL, menghilangkan mention dan hashtag, dan menghapus simbol atau huruf yang tidak relevan atau tidak ada kegunaannya.

## B. Stemming
Stemming adalah  proses  memetakan  dan  menguraikan  bentuk  kata  menjadi  kata-kata.  Sederhananya, ubah kata menjadi kata dasar. Stemming bertujuan untuk mereduksi sebuah kata menjadi bentuk aslinya.

## C. Tokenisasi
Tokenisasi adalah proses memilah konten tekstual menjadi kata, istilah, atau beberapa elemen lain yang disebut token pada sosial media. Memilah data kalimat menjadi kata-kata dan membuat daftar, yaitu setiap kalimat adalah daftar kata.
D. Penghapusan Stopwords
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  perlu  seperti:  yang,  di,  ke,  dari,  tetapi, untuk, dan sebagainya. Stopwords , misalnya, memasukkan saya, dia laki-laki, dan dia perempuan yang tidak menambah arti pada data. Jadi kata-kata ini harus dihapus yang membantu mengurangi fitur dari data kami.

## E. Pelabelan Kelas Sentimen
Menurut  Nooraeni  mengungkapkan  bahwa  selesainya  melalui  proses  preprocessing,  selanjutnya  akan dilakukan analisis sentimen buat pelabelan data[3]. Kemudian proses pelabelan data dilakukan menggunakan membandingkan  istilah  menggunakan  kamus  leksikon  Indonesia  menggunakan  menghitung  skor  sentimen. Untuk  proses  pembobotan  istilah  dilakukan  menggunakan  menghitung  frekuensi  kemunculan  istilah. Kemudian  cara  memilih  kelas  sentimen  merupakan  dimulai  berdasarkan  menghitung  skor  jumlah  istilah positif  dikurangi  skor  jumlah  istilah  negatif  dalam  setiap  kalimat.Selanjutnya  kalimat  yang  memiliki  skor kurang dari 0 akan masuk ke kelas sentimen negatif, karena kalimat dengan skor sama dengan 0 akan masuk ke kelas sentimen netral dan kalimat yang memiliki skor lebih dari 0 akan masuk ke kelas sentimen positif.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20

## F. Wordcloud
Wordcloud merupakan metode text mining yg menampilkan istilah-istilah terkenal terkait menggunakan istilah  kunci  internet  &  data  teks.  Kata  yg  paling  sering dipakai  pada data  teks  akan  mempunyai  bentuk  yg paling besar, begitu juga sebaliknya.

## G. Klasifikasi dengan Support Vector Machine
Semua  data  yang  diperoleh  pada  tahap  pelabelan  setelah  klasifikasi  selesai  dapat  langsung  dipisahkan menjadi  dua  kategori  yaitu  data  pendidikan  dan  data  eksperimen.  Data  pelatihan  mewakili  80%  dari  semua data yang digunakan selama penelitian ini, dan data pengujian mewakili 20% sisanya dari data pelatihan. Data latih digunakan untuk menentukan parameter yang digunakan dalam proses klasifikasi, dan data uji digunakan untuk mengevaluasi hasil klasifikasi. Untuk mengukur akurasi klasifikasi, setiap pencarian media sosial dapat mengevaluasi pola seperti akurasi, presisi, sensitivitas, dan lainnya.

## IV. D ISKUSI DAN P EMBAHASAN
Sejak  kejadian  terakhir  pada  tahun  2020  hingga  sekarang,  Twitter,  situs  jejaring  sosial,  menerima  156 tweet pada tahap awal dan pengumpulan data. Data ini kemudian diolah terlebih dahulu menggunakan sistem pendukung  penelitian,  organisasi  teks,  evolusi,  enkripsi  dan  penghapusan  kata  kunci,  dan  siap  digunakan dalam tahap analisis. Setelah melalui tahap preprocessing, kami telah memperoleh 74% data (156 tweets) dan siap untuk digunakan dalam tahap analisis sentiment.
A. Pelabelan Kelas Sentimen
Setelah  melewati  tahap preprocessing data  dalam  aplikasi  pendukung  bernama Orange ,  selanjutnya dilakukan  pelabelan  yang  terdiri  dari  kelas  sentimen  positif  dan  kelas  sentimen  negatif.  Contoh  hasil pelabelan kelas sentimen disajikan pada tabel 1.

## TABEL I
C ONTOH HASIL PELABELAN KELAS SENTIMEN ANALISIS PADA MEDIA SOSIAL T WITTER
Tweets Skor Kelas Sentimen Periksa eksportir benur, KPK mendalami pertemuan bahas fee Edhy Prabowo. 21 Positif
Seorang  saksi  kasus  suap  ekspor  benih  lobster  yang  menjerat  Edhy  Prabowo,  meninggal
dunia. Saksi itu bernama Deden Deni yang merupakan direktur PT PLI dan sudah dicekal keluar negeri oleh KPK. -13 Negatif Selain perizinan ekspor benur, Edhy Prabowo juga menerima suap pengiriman benur. -15 Negatif KPK menelisik aliran uang dari para eksportir ke mantan Menteri Kelautan dan Perikanan Edhy Prabowo. 9 Positif
Setelah data diberi label atau penanda pada setiap tweet atau cuitan, selanjutnya dapat dihitunguntuk mengetahui frekuensi suatu kata yang digunakan oleh pengguna Twitter. Daftar kata-kata sentimen positif dan negatif  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  paling  banyak.disajikan  pada  tabel  2.  Dari  adanya  tabel  tersebut, menunjukan kata yang paling sering digunakan oleh pengguna Twitter pada studi kasus korupsi kementerian kelautan terhadap ekspor benih lobster atau dapat disingkat benur.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
TABEL 2
BERIKUT DAFTAR KATA SENTIMEN POSITIF DAN NEGATIF PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Sentimen Positif Sentimen Negatif Kata Jumlah Kata Jumlah (1) (2) (1) (2) Berita 103 Korupsi 42 Saksi 45 Edhy 21 Ekspor 32 Kasus 17
Dengan  adanya  hasil  pada  tabel  ini  penulis  dapat  memberikan  penjelasan  bahwa  setelah  melalui preproses terdapat sentiment positif diisi oleh cuitan Berita, Saksi, dan Ekspor secara klasifikasi ini mengarah ke  sentimen  positif  dan  mayoritas  pengguna  twitter  melakukan  cuitan  tersebut.  Sedangkan  hasil  sentimen negatif  setelah  melalui  pra-pemrosesan  terdapat  cuitan  Korupsi,  Edhy,  dan  Kasus  maka  secara  klasifikasi mengarah ke sentimen negatif dikarenakan menimbulkan potensi isu-isu baru.
B. Visualisasi Hasil Klasifikasi
a. Barplot sentimen negatif
Gambar 1. Distribusi frekuensi kata yang paling sering muncul Sentimen Negatif.
Berdasarkan gambar 1, diketahui bahwa kata yang paling banyak muncul dari kelas negatif pada katakunci Edhy  Prabowo adalah kata “Korupsi” dengan frekuensi sebanyak 13 kata. Hal ini menunjukkan bahwa kata “Korupsi”, adalah salah satu kata yang paling sering digunakan oleh pengguna Twitter untuk menjelaskan isu berita terbaru mengenai penangkapan tangkap tangan korupsi benih lobster.
b. Hasil Presentase Sentimen positif dan negatif
Ukuran sebuah kata yang tercantum dalam word cloud sebanding dengan berapa kali kata tersebut muncul dalam  sebuah  tweet  di  jejaring  sosial  Twitter.  Semakin  besar  ukuran  kata,  semakin  tinggi  frekuensi penggunaan kata oleh pengguna Twitter. Pada hasil kata cloud pada Gambar 2, kata 'tersangka' sering muncul, diikuti kata 'Eddie' dan kemudian kata 'kasus'.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
Gambar 2. Wordcloud Kata-Kata Kelompok Sentimen Negatif
c. Barplot Sentimen Positif
Berdasarkan gambar 3, diketahui bahwa kata yang paling banyak muncul dari kelas positif pada katakunci Edhy Prabowo adalah kata “Berita”, diikuti dengan kata “Saksi” lalu selanjutnya oleh kata “Ekspor”.
Gambar 3. Distribusi Frekuensi Kata-Kata Yang Paling Sering Muncul Pada Kelompok Sentimen Positif
d. Wordcloud Sentimen Positif
Dari gambar 4 bahwa terdapat 153 cuitan negatif pada media sosial twitter sebanyak 28%, dan sisanya 156 tweets positif sebanyak 72% cuitan negatif merupakan istilah yg sering dipakai pengguna media sosial Twitter buat  memberitahukan  keberpihakan  terhadap  KPK.  Artinya,  cuitan  tadi  mewakili  pengguna  media  sosial Twitter pada memberitahuakn perilaku membela mereka terhadap kinerja KPK.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
Gambar 4 Wordcloud Kata-Kata Kelompok Sentimen Positif
Pada  gambar  5  ditampilkan  persentase  sentimen  analisis.  Tweet  positif  adalah  kata-kata  tertentu  yang sering  digunakan  oleh  pengguna  Twitter  untuk  menunjukkan  beberapa  hal  dalam  cuitan  di  Twitter,  yaitu pernyataan  setuju  akan  adanya  informasi  berupa  berita  aktual  dan up-to-date agar  publik  dapat  mengetahui masalah terbaru di Indonesia [7]
Gambar 5. Distribusi Presentase Cuita Berdasarkan Kelas Cuitan Positif dan Negatif.
C. Klasifikasi Sentimen dengan Support Vector Machine (SVM)
a. Pembentukan Data Testing dan Training
Dalam penelitian ini, 80% tweet digunakan sebagai data latih dan 20% sisanya digunakan sebagai data uji. Di  bawah  ini  adalah  persentase  sentimen  positif  dan  negatif  untuk  data  pelatihan  dan  data  uji  dari  dataset seperti yang disajikan pada tabel 3.
TABEL 3 D ISTRIBUSI PERSENTASE CUITAN BERDASARKAN KELAS POSITIF DAN NEGATIF PADA DATASET
Original Training set Test set Negatif (%) 28 28 28.1 Positif (%) 72 72 71.9
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
b. Evaluasi Model Klasifikasi SVM
Proses  training  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  yaitu  analisis vader merupakan paket bahasa pemrograman Python dari fitur NLTK (Natural Language Toolkit) bersama dengan metode Liu Hiu  dan  alat sentiment  analyzer yang  dapat  digunakan  untuk  mengkategorikan  kelas  sentimen  pada Orange Data Mining .  Untuk  penggunaan  metode  vader  sudah  disediakan  dari orange tools sehingga  proses pengolahan  data  pada  cuitan  twitter  lebih  baik  dan  tepat,  namun  untuk  proses hyperparameter kurang  ada perlakukan yang dapat menghasilkan data klasifikasi antara sentimen negatif dan sentiment positif.
Gambar 6. Proses SVM dengan metode Hyperparameter
Pada gambar diatas adalah metode radial basis function (RBF) tepatnya cara mengatur hyperparameternya di cost dan regression epsilon . Kernelnya menggunakan RBF. Sedangkan arti dari RBF itu sendiri adalah salah satu algoritma berbasis jaringan saraf yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Evaluasi model klasifikasi SVM dapat dilakukan dengan menghitung akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas untuk mendapatkan hasil yang efisien. Tabel 4 menunjukkan tabel confusion matrix yang dapat dibuat dengan model  aplikasi  validasi  data[3].  Hasil  Evaluasi  Akurasi  klasifikasi  dengan  metode  SVM  adalah  84,21%, sensitivitas 73,38%, dan spesifisitas 82,10%. Berdasarkan ketiga indikator tersebut, model klasifikasi masalah korupsi  DFO  dengan  menggunakan  Industri  Pembenihan  Lobster  yang  dilaksanakan  oleh  Sekretaris  Edhy Prabowo dengan menggunakan SVM dapat dinyatakan sangat baik.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20
TABEL 4
C ONFUSSION MATRIKS HASIL MODEL SVM
Actual Predicted Positif Negatif Positif 117 87 Negatif 51 42
Tabel diatas menjelaskan bahwa actual dan predicted memiliki jumlah nilai masing-masing yang di klasifikasikan secara positif dan negatif.

## V. KESIMPULAN
Hasil  pengkategorian  oleh  SVM  28%,  dapat  dikategorikan  ke  dalam  emosi  negatif  yang menunjukkan  sikap  negatif  dan  tweet  yang  sering  terlihat  di  jejaring  sosial  Twitter.  Selebihnya,  72%  dari emosi  positif  mengatakan  sikap  atau  tweet  mereka  adalah kata  positif  yang  sering muncul  di  jejaring  sosial Twitter.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  tanggapan  di  Twitter,  sebagian  besar  orang  selalu mendukung  program  KPK  untuk  mencegah,  mendeteksi,  dan  mencegah  korupsi  semua  program Perbendaharaan.  Perikanan  laut  dan  masyarakat  mendukung  kebijakan  baru.  Ekspor  benih  lobster  dilarang. Model  SVM  mengurutkan  respon  umum  terhadap  masalah  kerusakan  benih  lobster  2020  berdasarkan penilaian  yang  cukup  besar  dengan  nilai  akurasi  84,21%,  nilai  sensitivitas  73,38%,  dan  nilai  spesifisitas 82,10%. Dengan demikian, tanggapan populer di media sosial seperti Twitter dapat menjadi alternatif sumber masalah  saat  ini  dan  data  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik  support  vector  (SVM)  yang berbeda.  Akibatnya,  studi  kasus  semuanya  sama,  tetapi  berbeda  dalam  hal  penggunaan  sumber  data  dan teknik pembelajaran terawasi lainnya, seperti jaringan saraf, di Internet, dan berbagai analisis yang dihasilkan dari data Internet dan memberikan pengetahuan baru yang paling mutakhir.
BERGAS PAMUNGKAS E T . A L . / J. OF INISTA. 2021, 3 (2): 10-20

## D AFTAR P USTAKA
[1] Wawan, “Pimpinan komisi pemberantasan korupsi, kebijakan dan tantangan penanggulangan korupsi di era 4.0,” vol. 15, pp. 36–53, 2020.
[2] Hernawati, “Sentimen Analisis Operasi Tangkap Tangan KPK Menurut Masyarakat Menggunakan Algoritma Support Vector Machine , Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimizition ,” vol. 12, no. 3, pp. 230–243, 2019.
[3] Nooraeni,  Rani,  Aulia  ,  Heny  and  S.  Pertiwi,  “Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Mengenai  Isu  RUU  KPK  Dengan  Metode Support Vector Machine ( SVM ) ,” vol. 22, no. 1, pp. 55–60, 2020.
[4] Khurniawan, “ Twitter Sentiment Analysis : Case Study on the Revision of the Indonesia ’ s Corruption Eradication Commission ( KPK ) Law, ” 2019.
[5] Eka,  Andrea,  “Pemanfaatan  Media  Sosial  Twitter  Oleh  Ridwan  Kamil  Dan  Ganjar  Pranowo  Telah  Sesuai  Dengan  Fungsi Utama Media Massa,” vol. VIII, pp. 52–60, 2016.
[6] Annisa, “Analisis sentimen pada review aplikasi berita,” 2020.
[7] Ben,  “Konstruksi  pembingkaian  visual  Edhy  prabowo  dalam  kasus  korupsi  benur  pada  ilustrasi  sampul  majalah  dan  koran tempo,” vol. 6, no. 1, 2021.
[8] Satria, “Kebijakan Kriminal Pencegahan Korupsi Pelayanan Publik,” vol. 6, no. 2, pp. 169–186.
[9] Elda, “Arah Kebijakan Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi di Indonesia : Kajian Pasca Perubahan Undang-Undang Komisi Pemberantasan Korupsi,” no. 30, pp. 153–170, 2019.
[10] Al-hussein, “ Technology in Society The use of social media and perceptions of corruption within the Jordanian political elite,” Technol. Soc. , vol. 62, no. March, p. 101334, 2020.