## Analisis Sentimen Data Twitter Tentang Pasangan Capres-Cawapres Pemilu 2019 Berbasis Metode Lexicon Dan Support Vector Machine
Danar Wido Seno 1 , Arief Wibowo 2
1,2 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, RT.10/RW.2, Petukangan Utara, Kebayoran Lama Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753 ext. 227, Fax.  (021) 5869225 E-Mail : danarwidoseno@gmail.com 1 , arief.wibowo@budiluhur.ac.id 2

## Abstract
Social media writing content growing make a lot of new words that appear on Twitter in the form of words and abbreviations that appear so that sentiment analysis is increasingly difficult to get high accuracy of textual data on Twitter social media. In this study, the authors conducted research on sentiment  analysis  of the  pairs  of candidates  for  President and  Vice  President  of  Indonesia in the 2019  Elections.  To  obtain  higher  accuracy  results  and  accommodate  the  problem  of  textual  data development on Twitter, the authors conducted a combination of methods to conduct the sentiment analysis with unsupervised and supervised methods. namely Lexicon Based. This study used Twitter data  in  October  2018  using  the  search  keywords  with  the  names  of  each  pair  of  candidates  for President and Vice President of the 2019 Elections totaling 800 datasets. From the study with 800 datasets the best accuracy was obtained with a value of 92.5% with 80% training data composition and 20% testing data with a Precision value in each class between 85.7% - 97.2% and Recall value for  each  class  among  78,  2%  -  93.5%.  With  the  Lexicon Based  method  as  a  labeling  dataset,  the process of labeling the Support Vector Machine dataset is no longer done manually but is processed by  the  Lexicon  Based  method  and  the  dictionary  on  the  lexicon  can  be  added  along  with  the development of data content on Twitter social media.
Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Lexicon Based, Twitter Sentiment Analysis, Sentiment Analysis with R Programming.

## Abstrak
Semakin  berkembangnya  tulisan  pada  media  sosial  membuat  banyak  kata-kata  baru  yang bermunculan  dalam  twitter  baik  berupa  kata-kata  maupun  singkatan  yang  bermunculan  sehingga analisis sentimen semakin sulit untuk mendapatkan akurasi yang tinggi terhadap data textual pada media  sosial  twitter.  Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  riset  mengenai  analisis  sentiment terhadap  pasangan  calon  Presiden  dan  Wakil  Presiden  Indonesia  pada  Pemilu  2019.  Untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  mengakomodir  masalah  perkembangan  data textual pada twitter penulis melakukan kombinasi metode untuk melakukan analis sentiment tersebut dengan  metode  unsupervised  dan  supervised  yaitu  Lexicon  Based.  Studi  ini  menggunakan  data twitter  pada  bulan  Oktober  2018  dengan  menggunakan  keyword  pencarian  berdasarkan  nama masing-masing  pasangan  calon  Presiden  dan  Wakil  Presiden  Pemilu  2019  sebanyak  800  dataset. Dengan  800  dataset  tersebut  akurasi  terbaik  didapat  dengan  nilai  92,5%  dengan  komposisi  data training  80%  dan  data  testing  20%  dengan  nilai  Precision  pada  setiap  kelas  diantara  85,7%  - 97,2% dan nilai Recall setiap kelas diantara 78,2% - 93,5%. Dengan metode Lexicon Based sebagai pelabelan  dataset  dapat  membuat  proses  pelabelan  dataset  Support  Vector  Machine  tidak  lagi dilakukan  secara  manual  melainkan  diproses  oleh  metode  Lexicon  Based  dan  dictionary  pada lexicon dapat ditambahkan seiring dengan perkembangan konten data pada media sosial twitter. Kata  kunci:  Sentiment  Analysis,  Support  Vector  Machine,  Lexicon  Based,  Twitter  Sentiment Analysis, Sentiment Analysis dengan R Programming.

## I. P ENDAHULUAN
Twitter adalah salah satu diantara media sosial yang hingga saat ini masih digunakan oleh orang-orang untuk menuliskan opini maupun emosional yang mereka rasakan  dan menuliskannya di media twitter. Tweet atau kicauan pada twitter bisa berupa pendapat, saran, ataupun kritikan tentang  topik-topik tertentu. Semakin berkembangnya  waktu isi  kicauan dalam  twitter  kini  semakin  banyak  mendatangkan kata-kata  baru,  istilah- istilah baru yang muncul dalam kicauan/ tweet serta penggunaan bahasa yang tidak baku pada tweet sehingga untuk mendapatkan akurasi  yang  tinggi  pada  analisis  sentimen menjadi  lebih  sulit  dilakukan.  Pada  studi ini data  tweet  yang  dijadikan  studi  kasus  adalah  data  opini  masyarakat  terhadap  pasangan  calon  Presiden  dan Wakil Presiden Indonesia pada Pemilu tahun 2019, yaitu Jokowi-Ma’ruf dan Prabowo-Sandi. Dari Pemaparan latar belakang masalah yang dihadapi terdapat peluang untuk melakukan optimasi akurasi dengan kombinasi metode  pada  sentiment  analysis.  Kombinasi  metode  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan  pendekatan  berbasis knowledge-based dan machine learning -based,  dimana  dari  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Nomleni  pada  tahun  2015  dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  80%,  dan  penelitian  dengan  metode Holistic  Lexicon-Based yang  dilakukan  oleh  Purba,  Hidayati  dan  Gozali  pada  tahun  2014  mendapatkan  akurasi  sebesar  88,6%. Kelemahan  dari  pendekatan knowledge - based adalah  terbatasnya dictionary ,  menurut  Nurfalah  (dalam Matulatuwa,  Sediyono  dan  Iriani,  2017)  mengatakan  bahwa  “kamus/dictionary  adalah  komponen  penting dalam  sistem  yang  menggunakan metode Lexicon Based ”. Pendekatan machine  learning dapat memberikan kontribusi terhadap metode knowledge - based dapat membantu pendekatan machine-learning untuk melakukan pelabelan  dataset  latih  pada  metode Support  Vector Machine seperti  yang  dilakukan  oleh  Imam  Syafei  dan Hendri  Murfi  pada  tahun  2014,  namun  identifikasi  tweet  nya  menggunakan  SentiWordNet  dan  hasil  tweet diterjemahkan kedalam bahasa inggris. Atas dasar teori-teori tersebut penulis mengusulkan sebuah kombinasi metode  untuk  analisis  sentimen  menggunakan Lexicon-Based dan Support Vector Machine dengan  harapan kombinasi metode dan algoritma tersebut dapat saling berkontribusi terhadap proses pelabelan sentimen untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## a. Media Sosial
Media  Sosial  adalah  merupakan  media  yang  bermanfaat  sebagai  sarana  bersosialisasi  antar  pengguna secara  online  tanpa  dibatasi  ruang  dan  waktu.  Pengertian  media  sosial  menurut  David  Meerman  Scott  [1] bahwa media sosial menyediakan tempat dan cara untuk orang berbagi ide, konten, pemikiran, dan hubungan ketika  kita  sedang  terhubung  dengan  internet  atau  dunia  maya.  Dengan  demikian  maka  batasan  ruang  dan waktu menjadi tereliminasi di antara pengguna-pengguna media sosial.
b. Twitter
Twitter adalah layanan jejaring sosial yang populer digunakan untuk menyampaikan dan membaca pesan berbasis  teks  sepanjang  140  karakter,  yang  akhirnya  mampu  melayani  hingga  280  karakter.  Istilah  pesan Twitter  dikenal  dengan  sebutan  kicauan.  Menurut  Bolen  (dalam  Nurhuda  dan  Sihwi,  2014)  [6] menyatakan bahwa “Tweet adalah teks status pengguna yang digunakan untuk memberikan informasi melalui Twitter”. c. Text Mining
Menurut Nurhuda dan Sihwi, Text mining didefinisikan sebagai suatu proses menemukan informasi dari sekumpulan dokumen berupa data tekstual menggunakan metode analisis tertentu, proses ini masih merupakan bagian dari data mining” [6]. Text mining bertujuan untuk menemukan informasi yang lebih bermanfaat dari sekumpulan  dokumen,  atau  sekumpulan  teks  dengan  format  yang  tidak  terstruktur  atau  semi  terstruktur. Beberapa pekerjaan text mining yang dapat diselesaikan adalah pengkategorisasian atau pengelompokan teks. Tahapan-tahapan  yang  umumnya  dilakukan  pada  text  mining  antara  lain: Tokenizing , Filtering , Stemming , Tagging dan Analyzing . d. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah sebuah riset secara komputasi pada opini atau emosi yang diekspresikan secara tekstual oleh seseorang atau kelompok [2]. Analisis sentimen merupakan turunan proses dari text mining , yang secara  khusus  melakukan  analisis  dokumen  teks  atau  data  teksual.  Umumnya  proses  analisis  dokumen  teks akan mengelompokkan sentimen dalam wujud positif, negatif maupun netral.
e. Support Vector Machine Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu pengklasifikasi diskriminatif dengan hyperplane pemisah.  Metode  ini  melakukan  pelatihan  data  berlabel  ( supervised learning ),  sementara  itu,  algoritma menghasilkan hyperplane optimal  yang  mengkategorikan  contoh  baru. Hyperplane adalah  garis  yang memisahkan sebuah plane menjadi dua bagian pada setiap kelas yang terletak di kedua sisi. Menurut Santoso, 2007 [3] Support vector machine (SVM) merupakan salah suatu teknik terbaik  untuk menyelesaikan proses
prediksi,  dalam  kasus  klasifikasi  atau  regresi.  Berikut  adalah  rumus  perhitungan  hyperplane  pada  Support Vector Machine:
( ) (2.1) Sumber: [4] Dimana : W  =  parameter hyperplane yang  dicari  (garis  yang  tegak  lurus  antara  garis hyperplane dan  titik  support vector) x = titik data masukan Support Vector Machine b = parameter hyperplane yang dicari (nilai bias) f = fungsi hyperplane
Gambar 1. Hyperplane Memisahkan 2 Kelas [5]
1. Linear Kernel SVM
Linear kernel adalah fungsi kernel paling sederhana, dengan bentuk persamaan linear sebagai berikut:
(    )
(1)
Sumber: [7]
2. Polynomial Kernel
Polinomial kernel adalah fungsi kernel untuk data yang tidak terpisah secara linear, dengan bentuk persamaan sebagai berikut:
(    )   ( ) (2)
Sumber: [7]
3. Radial Basis Function (RBF) Kernel
RBF kernel adalah fungsi kernel untuk analisis pada data yang diketahui tidak terpisah secara linear, dengan dua jenis parameter yaitu Gamma dan Cost dengan bentuk persamaan sebagai berikut:
(    ) ( ) (3)
Sumber: [7]
f. Lexicon Based
Pendekatan Lexicon - Based menggunakan dictionary atau  kamus lexicon untuk  melakukan  penilaian terhadap  kata.  Pada dictionary ,  kata-kata  dipasangkan  dengan  nilai  polaritasnya.  Yang  harus  dilakukan sebelum melakukan analisis menggunakan lexicon adalah menentukan kata yang akan dianalisis dari korpus.. Menurut  Melville  dan    Lawrence  [7]  menyatakan  bahwa Lexicon  Based didasarkan  pada  asumsi  bahwa orientasi sentimen kontekstual merupakan jumlah dari orientasi sentimen setiap frase atau kata. Berikut adalah contoh kamus dan isinya:
1. Positive keywords : banyak, baik bisa, ok, best , pintar, lancar, cepat, bagus, senang. 2. Negative keywords : bangkrut, banjir, bodoh, gagal, kurang, susah, lambat, parah, bohong.
3. Negation keywords : terdiri dari frasa belum, tidak, bukan
4. Emoticon : misalnya smile :-) yang diberikan nilai 1, atau sad :-( yang dapat diberikan nilai -1
5.  Kamus  konversi  bahasa  gaul  seperti  ‘ bgm’ untuk  bagaimana,  ‘ bgs’ untuk  bagus,  atau ‘beud’ untuk banget
Gambar 2. Algoritma  Metode Lexicon Based [7]
1. Data Acquisition , merupakan tahap penarikan data dari media sosial, dengan luaran berupa daftar opini pembaca serta metadata seperti: username , lokasi, ID, waktu.
2. Load Dictionary ,  merupakan  proses  pemanggilan  kamus,  berisi  kata  kunci  yang  menunjukkan sentimen positif, negatif, netral, atau penemuan bahasa gaul pada frasa.
3. Preprocessing ,  merupakan  tahap  penyiapan  kalimat  sebelum  proses  ekstraksi  kata  kunci  dan penentuan sentimen, umumnya terdiri dari normalisasi kalimat maupun proses tokenisasi.
4. Extract Keyword ,  merupakan  tahap  untuk  mengekstraksi  kata  kunci  yang  akan  menjadi  penentu sentimen positif dan negatif atau netral.
5. Determine Sentiment , merupakan tahap menentukan sentimen dari suatu kalimat opini, yang dilakukan dengan melakukan perhitungan probabilitas kemunculan kata kunci positif dan kata kunci negatif.
g. K- fold Cross Validation
Cross validation merupakan salah satu metode statistik untuk mengevaluasi kinerja model atau algoritma, metpde  ini  bekerja  dengan  cara  memisahkan  dua  subset  data,  yang  terdiri  dari  pembelajaran  dan  evaluasi. Adapun  manfaat  dari  metode  ini,  adalah  dilakukannya  proses  berulang  secara  acak sub-sampling sehingga semua  pengamatan  digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan  validasi,  selain  itu  setiap  pengamatan  dipastikan telah digunakan untuk proses validasi [4].

## h. Tinjauan Studi
Tinjauan studi dilakukan dengan mengkaji paper dan jurnal ilmiah dari penelitian-penelitian sebelumnya yang  terkait  dengan  penelitian  ini.  Pendekatan  dengan  machine  learning  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata diangka 80% sampai dengan 90% seperti metode Naive Bayes dan Support Vector Machine . Dalam penelitian yang menggunakan pendekatan knowledge-based seperti Lexicon-Based yang dilakukan oleh Kundi FM, dkk dapat mendapatkan presentase 92% dalam klasifikasi biner namun perlu meningkatkan precision dalam kasus negatif  dan  dalam  kasus  netral.  Dari  beberapa  penelitian  diatas,  metode Lexicon - Based menjadi  salah  satu metode yang banyak dilakukan modifikasi dan kombinasi dan memiliki peluang untuk melakukan peningkatan hasil akurasi dalam sentiment analysis. Pada penelitian ini akan digunakan kombinasi metode Lexicon-Based dan Support  Vector  Machine ,  masing-masing  dari  metode  tersebut  akan  memberikan  kontribusi  terhadap metode lainnya untuk peningkatan accuracy , precision dan recall terhadap hasil klasifikasi sentiment analysis pada penelitian ini.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Studi ini merupakan eksperimen dari kombinasi pemodelan yang diusulkan menggunakan Lexicon Based dan Support Vector Machine . Terdapat beberapa langkah alur sitem pada penelitian ini, mulai dari penarikan data  latih.  Data  yang  dilanjutkan  tahap preprocessing, hingga  dilakukannya  pemodelan  klasifikasi.  Tahap- tahap yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi:
a. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses scraping konten  data  pada  twitter  akan  diserap  melalui  API  twitter dengan aplikasi  pemrograman  phyton,  konten  data  yang  diambil  adalah  tweet/kicauan masyarakat  pengguna twitter yang berhubungan dengan kedua paslon presiden dan wakil presiden Indonesia pada Pemilu 2019.
b. Tahap Pra-pemrosesan
Pada  tahap  ini  data  yang  diperoleh  akan  melewati  beberapa  proses  seleksi  diantaranya case  folding, tokenizing , filtering maupun stemming . Case folding diperlukan untuk memastikan keseluruhan teks menjadi suatu  bentuk  standar  yang  umumnya  terdiri  dari  keseluruhan  huruf  kecil  atau lowercase .  Proses stop-word removal juga  dilakukan  dengan  cara  mengeliminasi  kata-kata  yang  tidak  berpengaruh  dalam  klasifikasi, termasuk proses eliminasi  URL. Selain itu proses juga akan menganalisis teks dan memastikan seluruh kata memiliki bentuk dasarnya, pada proses tokenisasi. Tahap Stemming adalah proses pencarian akar kata dengan mengeliminasi imbuhan pada kata, yang bertujuan untuk mengurangi jumlah token.
c. Metode Klasifikasi
Pada  studi  ini  metode  klasifikasi  yang  diusulkan  adalah  kombinasi dari  Support  Vector  Machine dan Lexicon Based , hasil dari pre-proses teks akan dilakukan pelabelan dengan Lexicon Based . Pelabelan tersebut dilakukan untuk dataset yang akan dikasifikasi dengan Support Vector Machine , dengan pendekatan Lexicon Based untuk pelabelan dokumen maka pelabelan dataset untuk SVM tidak lagi dilakukan secara manual tetapi di  proses  oleh Lexicon  Based dengan mengecek  kata  bersentimen  positif, negatif, netral  berdasarkan  kamus atau lexicon pada kamus sentimen, dan menghitung frekuensi kemunculannya pada suatu dokumen teks.

## d. Pengukuran Hasil Analysis
Pada  hasil  analisis  ini  akan  menyajikan  output  dari  klasifikasi  Support  Vector  Machine  berupa  hasil aktual  dan  prediksi  dari  data  training  yang  diolah  oleh  sistem  pada  setiap  kelas  juga  hasil  akurasi  yang diperoleh dari data yang diolah.

## e. Pengujian
Pengujian dilakukan terhadap tingkat akurasi klasifikasi yang dihasilkan oleh model. Pengujian terhadap tingkat akurasi  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  bertujuan untuk mengetahui nilai accuracy, precision dan recall .  Pengujian  dilakukan  dengan  melibatkan  data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang  komposisinya berbeda. Pada setiap bagian pelatihan data akan dilakukan sepuluh kali pengujian dengan komposisi data yang berbeda-beda hingga mendapatkan nilai komposisi data yang paling akurat. Dengan demikian tingkat akurasi sistem dihitung berdasarkan nilai rata-rata dari setiap jumlah data pelatihan.

## f. Metode Pemilihan Sampel
Pada  studi  ini,  data  diperoleh  dengan  proses crawling data  twitter  menggunakan  aplikasi  python,  data yang  diambil  adalah tweet maupun  #  ( hastag )  pada  twitter  yang  berhubungan  dengan  keyword  pada  studi kasus  penelitian  ini  yaitu  konten  yang  mengandung  nama  pasangan  calon  presiden  dan  wakil  presiden Indonesia  untuk  Pilpres  2019  yaitu  “Prabowo  Subianto-Sandiaga  Uno”  dan  “Joko  Widodo-Ma’ruf  Amin”. Studi ini menganalisis 800 corpus Tweet. Berdasarkan studi terdahulu maka data dibagi secara imbang untuk setiap kelas [9], dengan pembagian  corpus tentang Joko Widodo-Ma’ruf Amin sebanyak empat ratus Tweet, Prabowo Subianto-Sandiaga Uno juga sebanyak empat ratus Tweet.

## g. Analisis Kombinasi Algoritma
Kombinasi algoritma dilakukan dengan melakukan proses Lexicon Based terlebih dahulu, Lexicon Based adalah  pendekatan  pada  tingkatan  kata,  yaitu  entitas  yang  diproses  adalah  kata  dan  tidak  dapat mengidentifikasi  kata-kata  yang  berupa  singkatan,  ekspresi  atau  bahasa  percakapan.  Selanjutnya  data  tweet yang telah diberikan label pada proses Lexicon Based yang digunakan sebagai data latih/training pada metode Support Vector Machine . Dengan begitu data training dapat ditransfer secara otomatis tanpa pelabelan secara manual.  Selanjutnya  data  akan  diproses  klasifikasi  dengan  algoritma Support  Vector  Machine kedalam  tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral.
Data yang diperoleh dari proses Lexicon Based akan melalui proses pembobotan terlebih dahulu dengan menggunakan TF-IDF karena seringkali suatu term muncul di sebagian besar dokumen yang mengakibatkan proses pencarian term unik akan terganggu. Dengan adanya IDF maka bobot suatu term akan berkurang jika kemunculannya  tersebar  pada  dokumen  yang  dianalisis.  Dengan  pendekatan  metode  ini,  diharapkan  dapat meningkatkan hasil akurasi dari metode Lexicon Based juga dapat membantu proses pelabelan data pada SVM yang sebelumnya dilakukan secara manual menjadi otomatis dengan Lexicon Based .

## Gambar 3. Flowchart Kombinasi Metode

## h. Pengujian Algoritma
Berdasarkan proses klasifikasi yang telah dilakukan, selanjutnya maka model diuji dengan menggunakan metode k- fold cross validation, dengan nilai k=10 . Pada tahap pengujian, analisis dilakukan dengan mencari nilai accuracy , precision dan recall .
Tabel 1. Confussion Matrix Data Aktual Data Prediksi Positif Negatif Netral Postif TP FP PN Negatif FN TNg NgN Netral NP NNg TN
Sumber: [3]
Tabel diatas adalah hasil prediksi menggunakan Support Vector Machine yang diukur dari performa tiap-tiap kelas.
Keterangan: TP : Kelas kata terprediksi benar bernilai positif FP : Kelas kata positif terprediksi negatif PN : Kelas kata positif terprediksi netral FN : Kelas kata negatif terprediksi positif TNg : Kelas kata negatif terprediksi negatif NgN : Kelas kata negatif terprediksi netral NP : Kelas kata netral terprediksi sebagai kelas kata positif NNg : Kelas kata netral terprediksi negatif TN : Kelas kata terprediksi netral
i. Data Validasi
Pada  tahap  pengujian,  studi  ini  menggunakan  data  dari  pakar  bidang  sosial  politik  untuk  mengetahui akurasi sentiment analysis. Dalam proses perhitungan Recall dan Precision, TP merupakan True Positive , yaitu  jumlah  dokumen  yang  dihasilkan  model  sesuai  jumlah  dokumen  yang  diberi  label  oleh  pakar. Sementara itu, FP merupakan False Positive atau jumlah dokumen yang dianggap salah  oleh pakar akan tetapi  oleh model  dianggap  benar.  FN  merupakan False  Negative yaitu  jumlah  dokumen  yang  dianggap benar oleh pakar namun oleh model dianggap sebagai nilai salah.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Implementasi
Tahap implementasi awal yang dilakukan adalah melakukan crawling data dari media sosial twitter sesuai dengan studi kasus yang diangkat. Pada implementasi ini akan menjelaskan lebih detail proses demi proses yang dilakukan.
b. Pengumpulan Data Twitter
Pada studi ini,  dilakukan penarikan data menggunakan metode crawling data tweet melalui API dengan bahasa pemograman Pyhton yang disimpan  dalam bentuk JSON file . Crawling data dilakukan selama 4 bulan dimulai September-Desember 2018.
Tabel 2. Akuisisi Data Twitter
Pada tabel 2 diatas dapat kita lihat bahwa data yang diperoleh masih utuh, dengan berbagai karakter dan url link sehingga data tersebut perlu diolah dari karakter-karakter yang tidak diperlukan sehingga data yang diproses hanya data yang sudah di bersih untuk di proses ketahap selanjutnya.

## c. Preprocessing
Tahap pengolahan data asli yang sudah diakusisi berupa data text dari twitter, tujuan dari preprosesing adalah untuk mengeliminasi noise , memperjelas fitur, dan mengubah data asli agar sesuai dengan kebutuhan pemodelan.  Dalam preprocessing terdapat  beberapa  tahapan  diantaranya  adalah Cleansing , Case  Folding , Tokenizing , filtering dan Stemming .  Pada  tahap Cleansing data  yang  diperoleh  akan  dibersihkan  dari karakter-karakter seperti html, hastag, alamat situs (url), username twitter (@ username ) maupun tanda baca. Proses  pembersihan  karakter-karakter  tersebut  dari  dokumen  text  dilakukan  dengan  algoritma/ peseudocede berikut ini:
Algoritma 1: Twitter Data Cleansing
1) dataset = “file_tweet.csv”;
2) Ilegal_char=”http[^[:space:]]*”, "#\\S+","@\\S+";
3) do while not EOF;
4) If (dataset contain ilegal_char) then;
5) string_replace(ilegal_char with null);
6) end if;
7) next;
8) end do;
No
KOMENTAR
1 Jokowi pasti menang #2019JokowiKyaiMaruf #2019JokowiKyaiMaruf
2 RT @gabikinkembung: PASPAMPRES NYA PAK JOKOWI LUCU JUGA YA HAHAHAHA Ã°Å¸Ëœâ€šÃ°Å¸Ëœâ€šÃ°Å¸Ëœâ€š https://t.co/gwxd0LimcS
3 RT @TsamaraDKI: Jadi oposisi yang kritis boleh. Tapi masa menutup mata dengan upaya pemerintah memulihkan Palu? Masa acara IMF pun mau dipoÃ¢â‚¬Â¦
4 Ayo Jokowi! #2019JokowiKyaiMaruf #2019JokowiKyaiMaruf
5 RT @PollingLagi: Jokowi Unggul Jauh dari Prabowo di Survei SMRC Anda Percaya ? Percaya ( Like ) Tidak Percaya ( Retweet )
6 @Kasrudd36802705 @hnurwahid Eksekusi Hukuman mati ada di era Jokowi. Era SBY tdk berani mengeksekusi, malahan di beÃ¢â‚¬Â¦ https://t.co/1TPX8363ej
7 #2019JokowiKyaiMaruf Mari nikmati! Jokowi 2 Periode :) https://t.co/8o9yHGpZVE  ichi Leonardo - 2019 JOKOWI 2 PERIOÃ¢â‚¬Â¦ https://t.co/6K8xEbbs9X
Pada tahap case folding dilakukan  penyeragaman  bentuk huruf,  dari huruf  kapital  menjadi huruf  kecil. Proses penyeragaman huruf/ case folding dari dokumen text dilakukan dengan algoritma/ peseudocede berikut ini:
Algoritma 2: Case Folding 1) data_clean = after_cleansing_document;
2) do while not EOF;
3) string text=preg_replace (“/[^A-Za-z ]/”, “”, data_clean);
4) string_to_lowwer_case(text);
5) next;
6) end do;
Pada proses selanjutnya dilakukan eliminasi pada slang word dan menghilangkan huruf yang berulang seperti “adaaa”  menjadi  “ada”.  Proses  normalisasi  kalimat  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  dengan algoritma/ peseudocede berikut ini:
Algoritma 3: Normalisasi Kalimat 1) data_case_folding = after_ case_folding _document;
2) slang_word = “SlangWord.csv”; 3) do while not EOF; 4) If (data_case_folding contain slang_word) then; 5)
string_replace (data_case_folding with phrase );
6) end if;
7) next;
8) end do;
Tabel 5. Proses Normalisasi Kalimat No Bentuk teks
1 jokowi pasti menang
2 rt paspampres nya pak jokowi lucu juga ya hahahaha
3 rt jadi oposisi yang kritis boleh tapi masa menutup mata dengan upaya pemerintah memulihkan palu masa acara imf pun mau dipo
4 ayo Jokowi
5 rt jokowi unggul jauh dari prabowo di survei smrc anda percaya percaya suka tidak percaya retweet
6 eksekusi hukuman mati ada di era jokowi era sby tidak berani mengeksekusi malahan di
7 mari nikmati pokowi  periode  ichi leonardo jokowi
d. Proses Kombinasi Algoritma
Pada  tahap  kombinasi  metode  ini  dilakukan  dengan  2  tahapan  yaitu  tahap Lexicon Based yang  hasil pelabelannya  akan  dijadikan  sebagai  data  training  dan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode Support Vector Machine .
1. Pelabelan dengan Lexicon Based
Data  yang  telah  melalui  tahapan  preprocessing  akan  diolah  kedalam  metode Lexicon  Based dengan melakukan Part-Of-Speech Tagging yang  merupakan  proses  pelabelan  setiap  kata  sesuai  dengan  POS  atau tag sesuai dengan kelas kata seperti kata keterangan, kata sifat, kata kerja, dan lainnya. Ada beberapa tahapan yang  dilakukan  dalam  metode Lexicon Based diantaranya  adalah  ekstraksi  kata  kunci  positif  dan  negatif, evaluasi  negasi.  Dari dataset sebanyak  800 tweet akan  dilakukan  pemberian  label  dengan  metode Lexicon Based untuk tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral.
Tabel 6. Perubahan Ekstraksi Kata Kunci Dokumen Positif Keyword Negasi Keyword Negatif Keyword D1 pasti,menang - - D2 lucu - - D3 pulih - kritis, oposisi D4 pilih - - D5 unggul, suka Tidak D6 - - hukum, mati, berani D7 nikmat - -
Jika  kata  positif,  negatif  di  dalam  sebuah  kalimat  sudah  diketahui,  maka  dilaukan  perhitungan  bobot  nilai dengan  cara  menjumlahkan  nilai  kata  pada  opini.  Jika  jumlah  nilai  opini  pada  kalimat  berjumlah  1,  maka kelas  sentimen  dari  kalimat  tersebut  ditetapkan  sebagai  kelas  positif,  sebailiknya  jika  nilai  opini  dalam kalimat berjumlah 0, kelas sentimen dari kalimat tersebut ditetapkan sebagai kelas netral, dan jika nilai opini dalam kalimat bernilai -1, maka kelas sentimen dari kalimat tersebut ditetapkan sebagai kelas negatif.
Dari dataset training dan testing yang  telah  dilakukan  pelabelan  tersebut  akan  dilakukan  proses klasifikasi  dengan Support Vector Machine untuk  mengetahui  akurasinya.  Data  hasil  pelabelan  dengan Lexicon  Based diatas  kemudian  dilakukan  proses  validasi  data  untuk  mengetahui  seberapa  besar  ketepatan pelabelan Lexicon  Based dengan  hasil  yang  divalidasi  oleh  pakar.  Dari  hasil  validasi  data  yang  telah dilakukan  pakar  diperoleh  persentasi  ketepatan  pemberian  label  sebesar  94,5%  dengan  penjabaran  sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Validasi Data Oleh Pakar Hasil Validasi Pakar Hasil Pelabelan Lexicon Based Positif Negatif Netral Positif 306 1 12 Negatif 4 277 12 Netral 11 4 173
Dengan hasil melihat hasil validasi pada tabel  7 di atas maka akurasi dari pelabelan dengan Lexicon Based dapat diperoleh dengan persamaan sebagai berikut:
Accuracy =
=
= 94,5%
Maka hasil akurasi berdasarkan validasi data yang dilakukan oleh pakar adalah 94,5%. Dengan mendapatkan nilai akurasi diatas 90% maka hasil pelabelan dengan metode Lexicon Based dapat digunakan sebagai metode pelabelan untuk dataset pada studi ini.

## e. Pengujian dengan Confusion Matrix
Pada tahap ini akan dilakukan percobaan/pengujian terhadap kombinasi metode dengan menggunakan k- fold cross validation. Dibawah ini adalah tabel hasil dari data training yang akan di klasifikasi dengan svm, sebanyak  800  data.  Dengan  nilai  80%  yaitu  komposisi  data  training  80%  dan  data  testing  20%.  Pada komposisi data tersebut memiliki nilai Precision , Recall dan F- Measure sebagai berikut:
Tabel 8 Hasil Pengujian Terbaik Data Aktual Data Prediksi Precision Recall F-Measure Positif Negatif Netral Positif 72 4 1 0,972 0,935 0,953 Negatif 0 58 4 0,920 0,935 0,972 Netral 2 1 18 0,857 0,782 0,818
Data Training 80% = 640 Data
Data Testing 20% = 160 data Nilai Accuracy = 92,5% Nilai koefisiensi Kappa = 0,8762 Pada komposisi diatas Precision tertinggi dihasilkan pada prediksi kelas positif yaitu 92,5%.

## f. Implementasi Prototipe
Pada  tahap  implementasi  ini  dilakukan  dengan  bahasa  pemograman  R  dan  tools  Rstudio  serta  PHP sebagai  tampilan  antar  muka  nya,  agar  dapat  mempermudah  membaca  hasil  data  yang  telah  diolah  oleh pemograman R.
Gambar 4. Tampilan Hasil Crawling Data
Pada  Gambar  4  terlihat  hasil  data  csv  dari crawling yang  dilakukan  dengan  pemograman  python  yang kemudian ditampilkan dalam data grid prototipe.
Gambar 5. Tampilan Hasil Pelabelan Dengan Lexicon Based
Pada gambar 5 di atas dapat dilihat hasil skor determine sentiment dan opini dari setiap tweet dengan metode Lexicon Based yang di proses dengan Rstudio. Dengan begitu data yang telah di lakukan pelabelan ini akan diproses untuk klasifikasi dengan model Support Vector Machine .
Gambar 6. Tampilan Hasil Klasifikasi Support Vector Machine
Pada gambar 8 di atas terlihat asil klasifikasi yang dilakukan oleh Support Vector Machine dengan Rstudio, dapat  dilihat  data textual ,  hasil  prediksi  SVM  dan  opini  aktual  yang  diproses  sebelumnya  dengan  metode Lexicon Based .

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pada studi yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Hasil  pengujian  terhadap Acuracy,  Precision dan Recall pada  kombinasi  metode Lexicon Based dan Support Vector Machine mendapatkan  akurasi  terbaik  92,5%  dengan  komposisi  data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20% dengan nilai Precision pada setiap kelas diantara 85,7% - 97,2% dan nilai Recall setiap kelas diantara 78,2% - 93,5%. Dengan akurasi tersebut dapat terlihat bahwa akurasi yang diperoleh  menjadi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  dengan Lexicon Based tunggal maupun Holistic Lexicon Based pada multi kelas yang akurasinya hanya mencapai diangka 87% - 88% seperti yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya pada tinjauan studi penelitian.
2. Dengan  menambahkan  metode Lexicon  Based pada  sisi preprocessing dapat  membuat  proses  pelabelan dataset Support  Vector  Machine tidak  lagi  dilakukan  secara  manual  melainkan  diproses  oleh  metode Lexicon Based dan dictionary pada lexicon dapat ditambahkan seiring dengan perkembangan konten data pada  media  sosial  twitter.  Dengan  begitu  proses  transfer  dataset  pada Support  Vector  Machine akan menjadi lebih efisien dengan akurasi pelabelan mencapai 90% dengan catatan data dictionary pada setiap kelas sesuai dengan arti dan esensi yang ada pada Kamus Besar Bahasa Indonesia.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y.  Setyanto,  “Media  Sosial  sebagai  Sarana  Komunikasi  Perusahaan  dengan  Media  Media  Sosial sebagai Sarana Komunikasi Perusahaan dengan Media,” no. September, 2016.
[2] G. Vinodhini, “Sentiment Analysis and Opinion Mining : A Survey,” vol. 2, no. 6, 2012.
[3] P. Nomleni, “Sentiment Analysis Menggunakan Support Vector Machine ( SVM ),” 2015.
[4] D.  Maulina,  R.  Sagara,  I.  Komputer,  and  J.  R.  Utara,  “Klasifikasi  Artikel  Hoax  Menggunakan Support  Vector  Machine  Linear  Dengan  Pembobotan  Term  Frequency–Inverse  Document,”  vol.  2, no. 1, pp. 35–40, 2018.
[5] N. Muchammad, S. Hadna, and P. I. Santosa, “Studi Literatur Tentang Perbandingan Metode Untuk Proses Analisis Sentimen di Twitter,” no. March, 2016.
[6] Nurhuda,  F.  and  Sihwi,  S.  W.  (2014)  ‘Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon  Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier’, Jurnal ITSMART, 2.
[7] N. Vyrva, “Sentiment Analysis in Social Media,” 2016.
[8] F. M. Matulatuwa, E. Sediyono, and A. Iriani, “Text Mining Dengan Metode Lexicon Based Untuk Sentiment Analysis Pelayanan PT . POS Indonesia Melalui Media Sosial Twitter,”  vol. 2, no. 3, p. 5093, 2017.
[9] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 1, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[10] Imam Syafei dan Hendri Murfi, “Analisis Kinerja Kombinasi Metode Berbasis Lexicon dan Metode Berbasis Learning pada Analisis Sentimen Twitter” FMIPA UI, 2014 .
[11] Purba,  I.  D.  C.,  Hidayati,  H.  and  Gozali,  A.  A.  (2014)  ‘Metode  Holistic  Lexicon-Based  Untuk Analisis Sentiment Pada Dokumen Bahasa Indonesia (Studi Kasus: Tweets Mengenai Isu Sosial Kota Bandung)’, Telkom University.