## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Metode Support Vector Machine pada Klasifikasi Pengaduan Masyarakat
Resti Kusuma Anggraini* 1 , Kusrini 2 , Hanif Al Fatta 3 1,2 Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
3 Magister PJJ Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: * 1 restikusuma@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 hanif.a@amikom.ac.id

## Abstract
Public complaint service is a very important service in a government agency. Service 112 is a public complaint service that is connected directly to the 112 call center that has been appointed by the  local  government.  The  government  of  the  city  of  Samarinda  through  the  Office  of Communication  and  Informatics  also  has  a  call  center  service  112  which  is  commonly  called  by Samarinda  City  residents,  namely  the  Samarinda  Siaga  Service  112.  Various  kinds  of  complaints from the public make operators have to be more careful in categorizing every complaint that comes in,  and  not  infrequently  the  community  convey  it  using  the  regional  language  which  can  make  it difficult  for  operators  to  categorize  the  complaint.  Text  mining  is  one  of  the  methods  used  in  the classification process. In this study, the text mining process was used to classify public complaints using  the  Support  Vector  Machine  method.  The  results  of  the  research  that  has  been  carried  out using as many as 120 public complaint data, which are then divided into 2, namely as training data as much as 96 data and data testing as much as 24 data using the Support Vector Machine method using the RBF kernel get an accuracy result of 79%, a precision of 56%, recall of 100%, f1-score of 71% and support 5.
Keywords: Classification, Support Vector Machine, Community Complaints

## Abstrak
Layanan  pengaduan  masyarakat  merupakan  layanan  yang  sangat  penting  dalam  sebuah instansi pemerintahan. Layanan 112 merupakan layanan pengaduan masyarakat yang terhubung langsung  oleh  call  center  112  yang  telah  ditunjuk  oleh  pemerintah  setempat.  Pemerintah  kota Samarinda melalui Dinas Komunikasi dan Informatika juga memiliki layanan call center 112 yang biasa disebut oleh warga  Kota Samarinda yaitu dengan Layanan Samarinda Siaga 112. Berbagai macam  aduan  masyarakat  yang  masuk  membuat  operator  harus  lebih  teliti  dalam mengkategorikan setiap aduan yang masuk, dan tak jarang masyarakat menyampaikannya dengan menggunakan  Bahasa  daerah  yang  bisa  menyulitkan  operator  dalam  mengkategorikan  aduan tersebut. Text mining merupakan salah satu metode yang digunakan dalam proses klasifikasi. Pada penelitian kali ini proses text mining digunakan untuk proses klasifikasi aduan masyarakat dengan menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.    Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  sebanyak  120  data  aduan  masyarakat,  yang  kemudian  dibagi  menjadi  2  yaitu sebagai data training sebanyak 96 data dan data testing sebanyak 24 data dengan menggunakan metode  Support  Vector  Machine  dengan  menggunakan  kernel  RBF  mendapatkan  hasil  akurasi sebesar 79%, percission sebesar 56%, recall sebesar 100%, f1-score sebesar 71% dan support 5.
Kata kunci : Klasifikasi, Support Vector Machine, Pengaduan Masyarakat

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan public atau pelayanan masyarakat merupakan dasar utama untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan  kesejahteraan  masyarakat  dengan baik, yaitu dengan menyediakan beberapa fasilitas untuk dapat menyalurkan aspirasi  masyarakat  [1][2][3].  Pengaduan  masyarakat  merupakan  sebuah

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
wadah penyampaian berbagai keluhan yang dirasakan oleh masyarakat atas apa  yang  sedang  terjadi,  baik  itu  berupa  permasalahan  lingkungan, infrastruktur  dan  yang  lainnya  [2][4][5].  Layanan  pengaduan  masyarakat merupakan  hal  yang  sangat  penting  terutama  pada  sebuah  organisasi, kelompok  maupun  pada  instansi  pemerintahan  yang  melayani  aduan masyarakat.  Layanan  112  ialah  layanan  yang  digunakan  dalam  keadaan darurat  yang  terhubung  langsung  oleh  call  center  112  yang  telah  ditunjuk oleh  pemerintah  setempat.  Pemerintah  Kota  Samarinda  melalui  Dinas Komunikasi dan Informatika juga memiliki layanan call center 112 atau yang biasa  disebut  oleh  masyarakat  Kota  Samarinda  yaitu  dengan  Layanan Samarinda  Siaga  112.  Layanan  Samarinda  Siaga  112  memiliki  tujuan  yaitu mendukung  penyampaian  sebuah  informasi  penting  yang  terkait  dengan keamanan  kota,  keselamatan  jiwa  serta  harta  benda,  bencana  alam,  dan wabah  penyakit. Layanan Samarinda Siaga 112 ini terhubung langsung  oleh operator komando Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Samarinda, yang memungkinkan  seluruh  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD)  serta  instansi terkait  untuk  lebih  cepat  dalam  merespon  saat  terdapat  aduan  masyarakat yang masuk.
Aduan  masyarakat  yang masuk  dengan  berbagai  macam  permasalahan yang  disampaikan  oleh  masayarakat  membuat  operator  harus  lebih  teliti dalam  memproses  aduan  tersebut.  Umumnya,  masyarakat  menyapaikannya dengan  menggunakan  kata-kata  yang  tidak  formal  bahkan  terkadang menggunakan Bahasa daerah, sehingga operator mengalami kesulitan dalam mengkategorikan  aduan  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  aduan  yang  masuk  perlu untuk  dikelompokkaan  berdasarkan  kesamaannya  sehingga  mudah  untuk dapat  diklasifikasikan.  Dengan  tujuan  agar  aduan  masyarakat  segera mendapatkan  respon  yang  cepat  oleh  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD) terkait [6][7][8].
Text  mining  ialah  salah  satu  metode  yang  paling  sering  digunakan untuk klasifikasi. Text mining digunakan untuk mengekstrak, memfilter dan mengklasifikasikan  data.  Proses  text  mining  itu  sendiri  untuk  menemukan dokumen,  secara  otomatis  mengidentifikasi  pola  yang  membentuk  dan berhubungan  dengan  informasi  yang  telah  diperoleh  dari  kumpulan  data yang tidak terstruktur. Contoh dari proses yang dilakukan menggunakan text mining  yakni  text  clustering  dan  text  classification  [5][9][10].  Proses  text mining  pada  penelitian  kali  ini  untuk  mengklasifikasikan  kategori pengaduan masyarakat dengan menerapkan Support Vector Machine.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  pada  aduan  masyarakat  tersebut maka  klasifikasi  teks  merupakan  proses  yang  tepat  karena  data  aduan masyarakat  yang  masuk  telah  diklasifikasikan  berdasarkan  kategori  tertentu. Oleh  karena  itu  pada  penelitian  kali  ini,  akan  berfokus  pada  karakteristik perkategori.  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  masukan tambahan  bagi  pihak  Layanan  Samarinda  Siaga112  terkait  kategori  klasifikasi aduan  yang  masuk  pada  skala  prioritas  sehingga  dapat  mempercepat

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
penanganan  secara  regional  yang  di  dapat  dari  aduan  masyarakat  yang  masuk sehingga aduan tersebut dapat langsung di tindak lanjut  oleh instansi terkait.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini ialah data sekunder yakni data yang  diperoleh  dari  command  center  pada  layanan  Samarinda  Siaga  112. Data  yang  digunakan  yakni  data  dari  berbagai  aduan  masyarakat  melalui layanan  Samarinda  Siaga  112.  Total  data  yang  digunakan  yakni  sebanyak 120  data  aduan  yang  terbagi  ke  dalam  12  kategori,  yaitu  ambulance, evakuasi  hewan  liar,  keamanan  dan  ketertiban  umum/masyarakat, kecelakaan,  kriminalitas,  lalu  lintas  jalan,  orang  dengan  gangguan  jiwa (ODGJ), orang terlantar, PDAM,  penemuan mayat, PLN, dan  pohon tumbang. Data yang digunakan ialah data aduan dari bulan Mei hingga bulan Juni 2022 pada Layanan  Samarinda Siaga  112.  Variable atau attribute  yang  digunakan yakni kategori, deskripsi, lokasi dan waktu lapor.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  atau  algoritma  Support Vector  Machine  dengan  menggunakan  kernel  RBF  (Radial  Base  Function). Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  yaitu  studi  literatur, pengumpulan  data  aduan  masyarakat,  preprocessing,  klasifikasi  dengan menggunakan  suppor  vector  machine,  dan  hasil  klasifikasi.  Berikut  ini merupakan diagram dari alur penelitian yang akan dilakukan :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  awal  yang  dilakukan  yaitu  dilakukannya  studi  literatur  yang mempelajari berbagai literatur agar dapat membantu pada proses penelitian.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tahap  kedua,  yaitu  pengumpulan  data  aduan  masyarakat  yang didapatkan melalui command center pada layanan samarinda siaga 112.
Tahap  yang  ke  tiga,  ialah  dilakukan  preprocessing  data  yaitu  proses awal  yang  akan  dilakukan  terhadap  data  teks  yang  bertujuan  untuk menghasilkan  data  numerik.  Tujuan  dari  preprocessing  ialah  untuk  dapat mentransformasikan  data  kedalam  suatu  format  yang  prosesnya  akan  lebih mudah serta efektif dalam kebutuhan.
Tahapan  ke  empat  yaitu  dengan  proses  pembagian  data,  yang  dimana proses  ini  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  training  dan  data  testing. Proses  data  training  adalah  sebuah  proses  pembelajaran  dari  Neural Network  yang  mengatur  inpun  untuk  pemetaan  output  hingga  didapatkan model  yang  sesuai,  sedangkan  untuk  proses  data  testing  dalah  pengujian dari ketelitian model yang diperoleh dari proses data training.  Tahapan yang ke  lima  ialah  tahapan  klasifikasi,  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan kernel  RBF  (Radial  Base  Function)  yang  dapat  digunakan  Ketika  data  yang didapat  terpisah  secara  linier,  dan  kemudian  dilakukan  analisis  dengan kernel RBF dan akan dilakukan optimasi parameter cost dan gamma.
(1)
Tahap  yang  ke  lima  ialah  hasil  dari  semua  proses  klasifikasi  yang  telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  yakni  proses  dari klasifikasi  aduan  masyarakat  yang  telah  direpresentasikan  pada  sebanyak 120  data  aduan  masyarakat  dengan  proses  yang  dilakukan  dengan menggunakan 4 variabel, yaitu kategori, deskripsi, lokasi kejadian dan waktu lapor.
Tabel 1. Data Aduan Masyarakat No Kategori Deskripsi Lokasi Kejadian Waktu Lapor 0 AMBULANCE membutuhkan ambulance menuju RSUD AWS Jl. Yos Sudarso No.11, Pelabuhan, Kec. Samarinda Kota 28-06-2022 05:13:29 1 KECELAKAAN melaporkan laka lantas digunung lipan Jl. Hidayatullah 27-06-2022 23:24:29 2 AMBULANCE laka di gunung lipan memerlukan ambulance Jl. Ciptomangunkusumo Gunung lipan harapan baru 27-06-2022 23:21:44 3 AMBULANCE bantuan untuk pengecekan kondisi badan Jl. MT. Haryono, Air Putih, Kec Samarinda Ulu 27-06-2022 19:01:21 4 AMBULANCE membutuhkan mabulance ke RS. AWS Jl.Delima rt.53 blok.c no.16 27-06-2022 13:45:11 5 KRIMINALITAS  penipuan berkedok mengaku anggota damkar Jl.Karya bhakti 27-06-2022 13:07:39 … … … … … 114 KEAMANAAN DAN KETERTIBAN UMUM / MASYARAKAT sekumpulan orang mabuk di sebelah rumahnya Jl. Pelabuhan, Pelabuhan, Kec. Samarinda Kota 19-05-2022 22:43:19 115 ORANG DENGAN GANGGUAN ada warga yang meresahkan warga Jl. KH. Harun Nafsi, Rapak Dalam, Kec. Loa Janan Ilir 19-05-2022 20:33:00

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Kategori Deskripsi Lokasi Kejadian Waktu Lapor JIWA (ODGJ) 116 AMBULANCE kecelakaan di simpang pasir antara R4 dan R2 Simpang Pasir, Palaran 19-05-2022 08:31:24 117 ORANG DENGAN GANGGUAN JIWA (ODGJ) terdapat warga ODGJ mengamuk Jl. Antasari 19-05-2022 08:31:25 118 AMBULANCE ambulan untuk membawa ibunya dari RS.SMC Jl. Kadrie Oening No.85, RT.35, Air Putih, Kec. Samarinda Ulu 19-05-2022 01:45:51 119 PLN mohon bantuan tidak bisa isi pulsa listrik Jl. DI Panjaitan, Mugirejo, Kec. Sungai Pinang 19-05-2022 01:16:07
Pada proses analisis data, dilakukannya validasi data aduan masyarakat yang  terbagi  menjadi  1  kelas  kategori  yaitu  pada  label  kategori.    Untuk tahapan  yang  selanjutnya  yakni  dilakukan  proses  preprocessing,  data  yang sebelumnya  telah  dikumpulkan  dan  dipilah.  Pada  proses  preprocessing  ini dilakukan dengan range index yang digunakan yaitu dari 0 sampai 119 data aduan  masyarakat.  Dataset  yang  diperoleh  kemudian  dibagi  manjadi  dua, yaitu data training dan data testing. Dalam penelitian ini menggunakan data testing  sebesar  20%  atau  0.2.  Dengan  jumlah  pembagian  data  training sebanyak 96 data, dan data testing sebanyak 24 data.
Kernel  Support  Vector  Machine  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  menggunakan  kernel  RBF  (Radial  Base  Function).  Kernel  RBF  yakni sebuah  kernel  yang  mempunyai  kinerja  yang  baik  pada  parameter  tertentu dengan hasil pelatihannya yang tidak menghasilkan error yang besar.

## Gambar 2. Confusion Matrix hasil Support Vector Machine
Berdasarkan  dari  table  confusion  matrix  hasil  dari  metode  Support  Vector Machine didapatkan hasil perhitungan nilai akurasi sebesar 79%, ketepatan antara  hasil  prediksi  dengan  data  sebenarnya  (precision)  sebesar  56%, tingkat  keberhasilan  system  dalam  memprediksi  sebuah  data  (recall) sebesar  100%,  untuk  nilai  perbandingan  rata-rata  precision  dan  recall  (f1- score)  yaitu  sebesar  71%,  dan  untuk  sebesar  5.  Visualisasi  grafik  hasil akurasi  dari  Metode  Support  Vector  Machine  seperti  pada  gambar  2  yaitu dengan  hasil  akurasi  yang  berada  direntang  antara  7  dan  8  dengan  berada pada garis hijau dan biru.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 3. Grafik Hasil Akurasi Metode Support Vector Machine

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan data  aduan  masyarakat  sebanyak  120  data,  yang  kemudian  dibagi  menjadi  2 yaitu sebagai data training sebanyak 96 data dan data testing sebanyak 24 data dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dengan  menggunakan kernel  RBF  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  79%,  percission  sebesar  56%, recall sebesar 100%, f1-score sebesar 71% dan support 5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Mutaqin,  “Sistem  Infomasi  Pengaduan  Masyarakat  Desa  Sumberanyar Kecamatan  Paiton  Berbasis  Android,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi), vol. 8, no. 4, pp. 1960–1972, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1199.
[2] K.  Khuluqiyah,  “Klasifikasi  Data  Pengaduan  Masyarakat  Pada  Laman  Pesduk Cimahi Menggunakan Rocchio,” Pros. SNST ke-7, vol. 1, no. 1, pp. 85–90, 2016.
[3] D.  Kurniawaty,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Klasifikasi  Gangguan  Jiwa Skizofrenia Menggunakan Algoritme Support Vector Machine ( SVM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 5, pp. 1866–1873, 2018.
[4] F. Handayani and S. Pribadi, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan  dan  Pelaporan  Masyarakat  melalui Layanan Call Center 110,” J. Tek. Elektro, vol. 7, no. 1, pp. 19–24, 2015.
[5] A. Y. Triawan, S. A. Wicaksono, and ..., “Sistem Klasifikasi Pengaduan Masyarakat Berdasarkan  OPD  (Organisasi  Perangkat  Daerah)  Menggunakan  Pendekatan Ensemble Naive Bayes (Studi Kasus: Dinas …,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 3, no. 7, pp. 7197–7204,  2019,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/5894
[6] H.  P.  Hadi  and  T.  S.  Sukamto,  “Klasifikasi  Jenis  Laporan  Masyarakat  Dengan  K- Nearest  Neighbor  Algorithm,”  JOINS  (Journal  Inf.  Syst.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  77–85, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3355.
[7] H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode Support Vector Machines (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 5, pp. 915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[8] A.  Yusuf  and  T.  Priambadha,  “Support  Vector  Machines  Yang  Didukung  K-Means Clustering Dalam Klasifikasi Dokumen,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 11, no. 1, p. 15, 2013, doi: 10.12962/j24068535.v11i1.a15.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 110-116 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[9] A.  S.  Ritonga  and  I.  Muhandhis,  “Teknik  Data  Mining  Untuk  Mengklasifikasikan Data  Ulasan  Destinasi  Wisata  Menggunakan  Reduksi  Data  Principal  Component Analysis  (Pca),”  Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ.,  vol.  7,  no.  2,  2021,  doi: 10.21107/edutic.v7i2.9247.
[10] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I.  Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm,” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 376–390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.