## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d  Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2023) 11 - 18

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter
Aprilia Putri Nardilasari 1 , April Lia Hananto 2* , Shofa Shofia Hilabi 3 , Tukino 4 , Bayu Priyatna 5 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
1 si19.aprilianardilasari@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 aprilia@ubpkarawang.ac.id,
3 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id, 4 tukino@ubpkarawang.ac.id, 5 Bayu.priyatna@ubpkarawang.ac.id

## Abstract
Stakeholders widely use sentiment analysis in assessing sentiment towards an object. In this research, the object to be taken is sentiment  analysis  of  political  figures  for  the  2024  presidential  candidate  which  is  being  widely  discussed  by  netizens, especially on Twitter. The issues raised are regarding the performance measurement of an algorithm in classifying sentiments, some algorithms often need a higher level of accuracy. This study aims to improve performance measures from previous studies using the Naïve Bayes algorithm which has a fairly low level of accuracy, and in this study the SVM algorithm was used. This study takes Twitter data related to presidential candidates to see public opinion for each presidential candidate. The data taken was Twitter data with the keywords Ganjar, Anies, Prabowo totaling 8,959 data taken on October 17-25 2022. The results of the test concluded that the SVM algorithm has a performance measure or quite high accuracy compared to the Naïve Bayes algorithm in previous studies only of 73.86% while the SVM algorithm gets an average accuracy value of 98.61%, namely the Ganjar Pranowo dataset, then 98.81% precision, 99.79% recall. And for the proportion of sentiment, the positive sentiment obtained by Ganjar was higher than the  other presidential candidates, namely 55%, Prabowo 30% and Anies 15%, while Anies' negative sentiment was 89% higher than Ganjar 8% and Prabowo 3%.
Keywords: capres; pilpres; sentiment analysis; SVM; twitter.

## Abstrak
Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek  yang  akan  diambil  yaitu  analisis  sentimen  terhadap  tokoh  politik  calon  presiden  2024  yang  sedang  marak diperbincangkan  oleh  warganet, khususnya  di  twitter.  Adapun  permasalahan  yang diangkat  yaitu mengenai  ukuran kinerja suatu  algoritma  dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen,  beberapa  algoritma  kerap  memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performance measure dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi cukup rendah, dan pada penelitian ini digunakan algoritma SVM. Penelitian  ini mengambil  data  Twitter  yang  berhubungan  terhadap  calon  presiden  untuk  melihat  opini  masyarakat  kepada  setiap  calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjar, Anies, Prabowo sebanyak 8.959 data yang diambil pada tanggal 17-25 Oktober 2022. Hasil dari pengujian mendapatkan kesimpulan algoritma SVM mempunyai performance measure atau akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86%  sementara  algoritma  SVM  mendapat  nilai  rata-rata accuracy mencapai  98,61%  yaitu  dataset  Ganjar  Pranowo,  lalu precision 98,81%, recall 99,79%. Dan untuk proporsi sentimen menunjukan sentimen positif yang diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%, Prabowo 30% dan Anies 15%, Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%.
Kata kunci: capres; pilpres; analisis sentimen; SVM; twitter.

## 1. Pendahuluan
Pemilihan calon presiden yang diselenggarakan setiap 5 tahun  sekali  merupakan  bagian  dari  proses  demokrasi khususnya  di  Negara  Indonesia.  Seorang  politisi  yang ingin  mencalonkan  diri  sebagai  presiden  tentu  akan memeriksa  atau  mempertimbangkan  popularitasnya berdasarkan  opini  publik.  Media  sosial  yang  marak dikenal oleh masyarakat untuk mengajukan pendapatnya dikenal  dengan  Twitter.  Twitter  adalah  sosial  media yang didirikan oleh Jack Dorsey pada tahun 2006. Pada tahun  2019,  terdapat  500  juta  kicauan  atau  tweet  oleh pengguna Twitter per hari, menurut siaran pers Twitter. Lebih  dari  500  juta  Tweet  telah  digunakan  untuk memposting  dan  berbagi  informasi  tentang  pengguna, dan juga konten Tweet dapat mengekspresikan perasaan. Twitter merupakan situs web yang mempunyai layanan menyediakan kumpulan data opini dari orang-orang di seluruh dunia. Hasil dari penyaluran opini dan komentar, Tweet  merupakan  sumber  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  opini  publik  terhadap institusi  dan  individu.  Opini  pada  tweet  ini  dapat digunakan untuk melihat bagaimana sentimen berjalan. Salah  satunya  adalah  tentang  pendapat  seseorang tentang politisi yang mencalonkan diri sebagai presiden Indonesia pada tahun 2024 [1].
Kemajuan  teknologi  telah  mempermudah  masyarakat dalam  mendapatkan  sebuah  informasi  dengan  sangat cepat, internet adalah sebuah bukti dari perkembangan teknologi  yang  saat  ini  banyak  memberikan  pengaruh terhadap  masyarakat  [2][3].  Internet  memberikan peranan  yang  sangat  penting  pula  dalam  proses penyaluran  sebuah  informasi.  Banyak  orang  yang mengungkapkan  pendapatnya  di  media  sosial, khususnya  Twitter  [4].  Hal  tersebut  meningkatkan kemampuan  kita  untuk  memahami  pandangan  politik dari komunitas pengguna media sosial. Sejumlah besar pengguna  media  sosial  memungkinkan  para  peneliti untuk  menggunakan  status  seseorang  menjadi  data sentimen  untuk  diproses  dan  dianalisis.  Analisis sentimen  dari  pengolahan  status  atau  tweet  dari pengguna  Twitter  menunjukkan  opini  masyarakat kepada  pemilihan  calon  presiden  dan  calon  wakil presiden.
Sentiment  analysis berguna  dalam  mengembangkan sistem  untuk  menganalisis,  mengidentifikasi,  dan mengungkapkan  pendapat  dalam  bentuk  teks  dan  juga merupakan proses yang berfungsi untuk mengidentifikasi  berupa  opini  atau  sentimen  dari  isi dataset, berupa teks tentang topik atau peristiwa positif dan negatif [5][6]. Informasi berbentuk teks kini tersebar luas di internet dalam bentuk blog, forum, sosial media, dan  situs  berisi ulasan  [7].  Sentimen  positif  atau negatifnya  sebuah  opini  bisa  diproses  dengan  cara manual, namun tentunya semakin besar jumlah sumber opini  akan  bertambah  banyak  pula  waktu  dan  tenaga yang diperlukan dalam pengklasifikasian polaritas opini tersebut.  Maka  dari  itu,  diusulkan  penerapan  metode
pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan polaritas opini dari sumber data yang berjumlah banyak dengan memanfaatkan fungsi dari text mining [8].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan Muhammad Raihan  Fais  Sya’bani mengenai  Analisis  Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 dengan Algoritma Naïve  Bayes  telah  dilakukan  analisis  sentimen menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Dalam  penelitian tersebut  berhasil  menghasilkan  evaluasi  dari  algoritma Naïve  Bayes yaitu akurasi  sebesar 73,68%.  Dalam hal ini terlihat  bahwa algoritma Naïve  Bayes dirasa  masih memperoleh tingkat akurasi yang cukup rendah [9].
Algoritma  klasifikasi  mempunyai  kelebihan  dan kelemahannya  tersendiri  untuk  pengklasifikasian  data teks. Penentuan algoritma Support Vector Machine pada penelitian  ini  karena  mempunyai  kemampuan  dalam menggeneralisasi ke  tingkat  akurasi yang cukup tinggi dalam  mengklasifikasikan  sebuah  pola  [10].  SVM adalah  suatu  metode  untuk  menganalisis  data  dan mengenali  pola.  Algoritma  ini  bisa  berfungsi  dalam analisis  klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  SVM  juga dapat membuat prediksi dan penilaian mengenai sistem. SVM  bertujuan  untuk  memberi  nilai  frekuensi  kata untuk  mengklasifikasikan  kalimat  dengan  pelabelalan positif dan negatif [11]. Adapun penelitian ini bertujuan dalam  meningkatkan performance  measure penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan algoritma SVM.

## 2. Metode Penelitian
Pada  tahap ini akan dijelaskan yaitu mengenai  metode yang digunakan pada  penelitian ini.  Metode  penelitian melewati  beberapa  tahapan  yang  dimulai  dari mengumpulkan  data,  pengumpulan  data  dilakukan melalui crawling data twitter dan didukung dengan data kepustakaan  sebagai  sumber  pustaka.  Selanjutnya pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  tahap preprocessing.  Tahap preprocessing terdiri  dari cleansing,  case  folding,  tokenize dan filter  stopwords . Kemudian klasifikasi teks dan hasil klasifikasi. Gambar 1 menunjukkan tahapan alur pada penelitian ini.
2.1. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  mengambil  data  tweet  dan  komentar retwitt  pengguna  aplikasi  sosial  media  Twitter.  Data tweet  dilakukan  melalui  cara Crawling pada  twitter. Data yang diperoleh berjumlah 8.959 tweet dengan kata kunci  Anies,  Ganjar,  dan  Prabowo.  Pengumpulan  data tweet ini dilakukan mulai pada tanggal 17 Oktober 2022 sampai dengan 25 Oktober 2022. Untuk mengumpulkan data  menggunakan  metode  kepustakaan  dilakukan melalui  pengumpulan literature untuk  menghasilkan data  sekunder  seperti  jurnal,  buku,  makalah,  dan  situs media online sebagai sumber pustaka [12][13][14] yang relevan dengan topik penulisan yaitu analisis sentimen menggunakan algoritma SVM.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
2.2. Tahap Preprocessing
Pertama Cleansing yaitu proses membersihkan data teks dengan menghapuskan data yang tidak relevan dan tidak konsisten. Cleansing berfungsi  untuk  menghilangkan karakter yang bersifat tidak penting seperti hashtag (#), angka, username (@), URL, tanda  baca (punctuation) , dan  emoticon.  Selanjutnya Case  folding merupakan proses  mengubah  bentuk  kata  sebuah  karakter  agar menjadi seragam (lower case) [15] .
Kemudian Tokenize adalah tahapan untuk membagi teks menjadi  bagian-bagian  token.  Tahap  awal  dari prepocessing text adalah Tokenization yaitu sebuah tools untuk memecahkan teks menjadi bagian yang lebih kecil (kalimat, kata dan bigrams) [16]. Dan Filter StopWord adalah  proses  menghilangkan  kata-kata  dengan  bahasa indonesia. Remove stopwords untuk menghilangkan atau sebagai  penghapus  setiap  kata  yang  bisa  diabaikan. Filter  StopWord digunakan  kamus  stopwords  Bahasa Indonesia [15].
2.3. Model Klasifikasi SVM
Proses  klasifikasi  menggunakan  Aplikasi Rapidminer . Metode  klasifikasi  yang  diimplementasikan  dalam penelitian  ini  adalah Support  Vector  Machine (SVM). Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  sebuah metode pembelajaran terpandu untuk menganalisis data dan mengenali pola, digunakan dalam analisis klasifikasi dan regresi [17]. Berikut merupakan ilustrasi Hyperlane pada SVM yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Proses  pengklasifikasian data uji memakai  metode  10- fold cross validation . Oleh karena itu, dataset membagi menjadi  dua  bagian,  9/10  bagian  sebagai  proses pelatihan  dan  1/10  bagian  sebagai  proses  pengujian. Iterasi  dilakukan  sebanyak  10  kali  menggunakan  data latih dan uji yang berbeda dengan memakai gabungan 10 irisan  data  [18].  Ilustrasi  10 fold  cross  validation dituntukkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Ilustrasi Hyperplane pada SVM
Gambar 3. Ilustrasi 10 fold cross validation

## 2.4. Evaluasi dan Hasil Akurasi
Evaluasi  sebuah  model  klasifikasi  dapat  dilakukan terhadap  suatu  data uji  yang  mempunyai  nilai  tertentu dan  tidak  dipakai  untuk  data latih.  Klasifikasi  model yaitu  membuat  penggambaran  dari  sebuah  baris  data dengan  keluaran  suatu  prediksi  target  atau  kelas  data tersebut.  Klasifikasi  yang  mempunyai  keluaran  dua kelas disebut klasifikasi biner. Kedua kelas digambarkan dalam  {positif,  negatif}.  Berikut  empat  kemungkinan proses  klasifikasi  suatu  baris  data True  Positive;  True Negative; False Positive; False Negative .
Pengukuran  yang  digunakan  dalam  pengevaluasian model klasifikasi, yaitu Accuracy . Accuracy merupakan jumlah rasio prediksi yang benar. Evaluasi ini berfungsi untuk mengukur nilai akurasi dengan menggunakan K- fold  cross  validation .  Proses  evaluasi  menggunakan confusion  matrix .  Proses  Evaluasi  ini  berfungsi  untuk melihat  performa  dari  model  klasifikasi  yang  sudah diproses  dan  menentukan  akurasinya.  Berikut merupakan  rumus  dari  setiap  proses  klasifikasi sentimen. Accuracy adalah  proporsi  dari  total  prediksi true dari semua data, perhitungan accuracy dapat dilihat pada  rumus  1. Precision adalah  ukuran  ketepatan  dari hasil  suatu  model.  Persamaannya  adalah  perbandingan antara true  positive dengan  total  data  dengan  label positive , perhitungan precision dapat dilihat pada rumus 2.  Dan recall adalah  ukuran  kelengkapan  dari  sebuah model.  Persamaan recall perbandingan  antara true positive terhadap total contoh yang benar-benar positive . Perhitungan recall dapat dilihat pada rumus 3. [19]
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Mulai Pengumpulan Dataset (Data Dari Twitter) Tahap Preprocessing Klasifikasi SVM
Evaluasi dan Hasil Akurasi
Hasil & Kesimpulan
True Positive (TP) merupakan jumlah data yang bernilai positif  dan  diprediksi  benar  sebagai  positif.  Kemudian False  Positive (FP)  yaitu  jumlah  data  yang  bernilai negatif  tetapi  diprediksi  sebagai  positif.  Sedangkan False  Negative (FN)  adalah  jumlah  data  yang  bernilai positif  tetapi  diprediksi  sebagai  negatif.  Dan True Negative (TN)  yaitu  jumlah  data  yang  bernilai  negatif dan diprediksi benar sebagai negatif.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk penelitian ini diambil melalui crawling data  twitter  dengan  menggunakan  aplikasi Rapidminer dengan keyword yang  mengandung  kata para calon presiden seperti Anies, Ganjar, dan Prabowo. Pengumpulan  data  ini  dilakukan  pada  rentang  waktu cuitan mulai dari tanggal 17 – 25 Oktober 2022 dengan jumlah  sebanyak  8.959.  Tabel  1  menunjukkan  Jumlah hasil  data crawling dari  twitter.  Tabel  2  merupakan contoh  data  hasil crawling .  Dan  untuk  persiapan crawling data dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Dataset Jumlah Data Anies Baswedan 1.589 Ganjar Pranowo 4.732 Prabowo Subianto 2.683 Tabel 2. Contoh Data Hasil Crawling No Tweet
1 RT  @NasDem:  NasDem  tak  sembrono  memilih  Anies Baswedan  sebagai  capres  2024  Hal  tersebut  ditegaskan langsung oleh Ketua Umum Partai NasDem…
2 RT  @lilandy157:  DKI  Jakarta  sangat  mendukung  Ganjar Pranowo,
semakin terdepan #ganjarpranowo #ganjar_pranowo #ganjarkita #ganjaruntukindon…
3 "Itu  sebabnya  Prabowo  adalah  capres  yang  paling  tepat untuk  melanjutkan  estafet  kepemimpinan ke depan," kata Muzani https://t.co/c8JhqWH4sI @prabowo #MendingPrabowo #dekade08
Gambar 4. Persiapan Crawling Data 3.2. Preprocessing Data
Tahap selanjutnya adalah preprocessing. Adapun tahap yang  dilakukan  pada  proses preprocessing adalah cleansing, tokenize, transform case , dan filter stopword .
Berikut  merupakan  tahapan preprocessing data  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Preprocessing Data
Pada proses ini dilakukan tahap pembersihan data yang sebelumnya telah dijelaskan pada metodologi penelitian. Hasil cleansing dari proses ini ditunjukkan dalam bentuk tabel.  Pada  tahapan cleansing dari  awal  hingga pembersihan perbaikan ejaan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Data Hasil Cleansing Text Cleansing RT  @NasDem:  NasDem  tak sembrono memilih Anies Baswedan  sebagai  capres  2024 Hal tersebut ditegaskan langsung oleh Ketua Umum Partai NasDem… NasDem  tak  sembrono memilih  Anies  Baswedan sebagai  capres  2024  Hal tersebut ditegaskan langsung oleh Ketua Umum Partai NasDem… RT  @lilandy157:  DKI  Jakarta sangat mendukung Ganjar Pranowo, semakin terdepan #ganjarpranowo #ganjar_pranowo #ganjarkita #ganjaruntukindon… DKI Jakarta sangat mendukung  Ganjar  Pranowo semakin terdepan
"Itu  sebabnya  Prabowo  adalah capres  yang  paling  tepat  untuk melanjutkan estafet kepemimpinan  ke  depan,"  kata Muzani  https://t.co/c8JhqWH4sI @prabowo #MendingPrabowo #dekade08 Itu sebabnya Prabowo adalah capres  yang  paling  tepat untuk  melanjutkan  estafet kepemimpinan ke depan kata Muzani Tabel 4. Contoh Data Hasil Case Folding Text Case Folding
NasDem  tak  sembrono  memilih Anies  Baswedan  sebagai  capres 2024  Hal  tersebut  ditegaskan langsung oleh Ketua Umum Partai NasDem… nasdem  tak  sembrono memilih  anies  baswedan sebagai  capres  2024  hal tersebut ditegaskan langsung oleh ketua umum partai nasdem… DKI  Jakarta  sangat  mendukung Ganjar Pranowo semakin terdepan dki jakarta sangat mendukung ganjar  pranowo  semakin terdepan Itu  sebabnya  Prabowo  adalah capres yang paling tepat untuk melanjutkan estafet kepemimpinan  ke  depan  kata Muzani itu  sebabnya  prabowo adalah  capres  yang  paling tepat  untuk  melanjutkan estafet  kepemimpinan  ke depan kata muzani
Selanjutnya tahap case folding , yaitu proses mengubah bentuk  kata-kata  tweet  agar  menjadi  seragam  atau menjadi huruf kecil ( lower case ). Hasil case folding dari tahap  ini  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel.  Berikut merupakan  contoh  data  hasil case  folding yang ditampilkan pada Tabel 4.
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu tokenize . Tokenize merupakan proses untuk membagi teks menjadi bagian- bagian token. Hasil tokenize dari tahap ini ditunjukkan dalam bentuk tabel. Berikut merupakan contoh data hasil tokenize yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Data Hasil Tokenize Text Tokenize nasdem tak sembrono memilih anies baswedan sebagai capres 2024  hal  tersebut  ditegaskan langsung  oleh  ketua  umum partai nasdem… [nasdem',  'tak',  'sembrono', 'memilih', 'anies', 'baswedan', 'sebagai', 'capres', '2024', 'hal', 'tersebut', 'ditegaskan', 'langsung',  'oleh',  'ketua', 'umum', 'partai', 'nasdem']
dki  jakarta  sangat  mendukung ganjar pranowo semakin terdepan ['dki', 'jakarta', 'sangat', 'mendukung', 'ganjar', 'pranowo', 'semakin', 'terdepan'] itu sebabnya prabowo adalah  capres  yang  paling tepat  untuk  melanjutkan estafet  kepemimpinan  ke depan kata ['itu',  'sebabnya',  'prabowo', 'adalah',  'capres',  'yang', 'paling', 'tepat, 'untuk', 'melanjutkan', 'estafet', 'kepemimpinan', 'ke', 'depan', 'kata', 'muzani'] Tabel 6. Contoh Data Hasil Remove Stopwords
Text
Remove Stopwords [nasdem',  'tak',  'sembrono', 'memilih',  'anies',  'baswedan',
'sebagai',  'capres',  '2024',  'hal', 'tersebut', 'ditegaskan',
'langsung', 'oleh', 'ketua', 'umum', 'partai', 'nasdem'] [nasdem', 'sembrono', 'memilih', 'anies', 'baswedan',  'capres',  '2024', 'ditegaskan', 'ketua', 'umum', 'partai', 'nasdem'] ['dki', 'jakarta', 'sangat', 'mendukung', 'ganjar',
'pranowo', 'semakin', 'terdepan'] ['dki',  'jakarta',  'mendukung', 'ganjar',  'pranowo',  'semakin',
'terdepan']
['itu',  'sebabnya',  'prabowo',
'adalah',  'capres',  'yang',
'paling', 'tepat, 'untuk', 'melanjutkan',
'estafet', 'kepemimpinan', 'ke', 'depan', 'kata', 'muzani'] ['prabowo',  'capres',  'tepat, 'melanjutkan', 'estafet', 'kepemimpinan', 'muzani']
Pada  tahap  ini  dilakukan remove  stopwords . Remove stopwords merupakan  proses  menghilangkan  kata dengan  kamus  bahasa  Indonesia. Remove  stopwords yaitu  tahap  pemilihan  kata-kata  apa  saja  yang  akan digunakan dan hanya mengambil kata penting saja dari hasil  token  untuk  mewakili  dokumen.  Berikut merupakan tampilan contoh data hasil remove stopwords yang ditunjukkan pada Tabel 6.
3.3. Model Klasifikasi
Setelah proses preproccessing data kemudian dilakukan analisa  menggunakan  algoritma  SVM.  Pada  proses  ini digunakan  teknik data  mining. Model  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Support  Vector Machine (SVM). Desain model dalam klasifikasi dengan menggunakan  aplikasi RapidMiner dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Model Klasifikasi SVM

## 3.4 Evaluasi dan Hasil Akurasi
Pada  tahap  evaluasi  dan  hasil  akurasi  yaitu  dilakukan penentuan nilai klasifikasi yang sudah berhasil dibangun di  proses  model  klasifikasi  sebelumnya.  Metode evaluasi  yang  digunakan  yaitu  metode  10 K-fold validation. Berikut merupakan tampilan proses validasi dan parameter cross validation pada RapidMiner yang ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Dan  untuk  proses  dalam operator validasi sendiri ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7. Tampilan proses validasi dan parameter cross validation pada RapidMiner

## Gambar 8. Proses dalam operator Validasi
Dalam  menentukan  hasil  akurasi  dibutuhkan  suatu pengukuran  evaluasi  yang  disebut confusion  matrix. Confusion matrix adalah suatu tabel termasuk sejumlah besar  data  pengujian  yang  diprediksi  secara  kuat  dan lemah  oleh  model  klasifikasi  yang  dipakai  dalam penentuan performa sebuah model klasifikasi yang dapat menghasilkan recall, precision dan accuracy [20] . Tabel 7  menunjukkan  hasil  klasifikasi  algoritma  SVM  dari masing-masing  calon  presiden.  Dan  Tabel  8 menunjukkan  hasil  klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes. Terlihat pada kedua tabel perbangingan bahwa algoritma SVM memiliki performance measure yang cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes.
Tabel 7. Hasil Klasfikasi Algoritma SVM Calon Presiden Accuracy Ganjar 98,61% Prabowo 94,65% Anies 81,75% Tabel 8. Hasil Klasfikasi Algoritma Naïve Bayes [9] Calon Presiden Accuracy Ganjar 73,68% Prabowo 60% Anies 71,43%
Dan untuk hasil klasifikasi algoritma SVM digambarkan dengan data  grafik  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  9. Hasil  dari  pengujian  ini  mendapatkan  kesimpulan algoritma SVM yang memiliki accuracy tertinggi untuk klasifikasi  data  yaitu  dataset  Ganjar  Pranowo  dengan nilai  rata-rata accuracy mencapai  98,61%, precision 98,81%, recall 99,79%.  Dan  pada  Gambar  10 merupakan  proporsi  sentimen  positif  dan  negatif  dari masing-masing calon presiden.
Gambar 9. Grafik Hasil Algoritma Klasifikasi
Gambar 10. Grafik Proporsi Sentimen Nama Calon Presiden

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  selesai  dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  analisis  sentimen menggunakan algoritma SVM dapat diimplementasikan dalam  klasifikasi  sentimen  terhadap  calon  presiden 2024.  Penelitian  ini  bertujuan  dalam  meningkatkan performance measure pada penelitian sebelumnya yaitu menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  lalu  pada penelitian ini dilakukan klasifikasi sentimen menggunakan  algoritma  SVM.  Hasil  dari  pengujian mendapatkan  kesimpulan  algoritma  SVM  mempunyai performance  measure atau  akurasi  cukup  tinggi dibandingkan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86% sementara algoritma  SVM  mendapat  nilai  rata-rata accuracy mencapai  98,61%  yaitu  dataset  Ganjar  Pranowo,  lalu precision 98,81%, recall 99,79%.  Dan  untuk  proporsi sentimen  menunjukan  sentimen  positif  yang  diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%,  Prabowo  30%  dan  Anies  15%,  Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%.

## Daftar Pustaka
[1]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive  Bayes  Classifier,” J.  Inform.  dan  Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 34 – 40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[2] B.  Huda  and  B.  Priyatna,  “Penggunaan  Aplikasi Content  Management  System  (CMS)  Untuk Pengembangan  Bisnis  Berbasis  E- commerce,” Systematics ,  vol.  1,  no.  2,  p.  81,  2019,  doi: 10.35706/sys.v1i2.2076.
[3] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan Aplikasi  M-Magazine  Berbasis  Android  Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” J. Tekno Kompak ,  vol.  15,  no.  1,  p.  104,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i1.920.
[4]  A.  C.  M.  Alvionita  Mila  Anjani,  Ahmad  Abdul Cham id,  “Analisis  Sentimen  Kaum  Lgbt  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1 – 8,
2022, doi: https://doi.org/10.02220/jtinfo.v1i2.259.
[5]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan  Metode  Naïve Bayes  dan  Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71 – 76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[6] D.  R.  Berliana  and  B.  Santoso,  “Elektabilitas Ridwan  Kamil  Dan  Anies  Baswedan  Dalam Simulasi  Pilpres  2024  Di  Twitter  (  Analisis Jaringan  Media  Sosial  Dan  Analisis  Sentimen Pengguna Twitter Terhadap # Ridwankamil Dan,”
0% 50% 100% Accuracy Precision Recall Pre se n tas e d alam % Hasil Klasifikasi Ganjar Prabowo Anies 8% 89% 3% Sentimen Negatif Ganjar Anies Prabowo 55% 15% 30% Sentimen Positif Ganjar Anies Prabowo
Aprilia Putri Nardilasari, April Lia Hananto, Shofa Shofia Hilabi, Tukino, Bayu Priyatna (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 11 – 18
vol.  6,  no.  2,  pp.  150 – 162,  2024,  doi: http://dx.doi.org/10.35760/mkm.2022.v6i2.6962.
[7] F.  Fathonah  and  A.  Herliana,  “Penerapan  Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 155 – 164, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[8] J.  W.  Iskandar  and  Y.  Nataliani,  “Perbandingan Naïve  Bayes,  SVM,  dan  k-NN  untuk  Analisis Se ntimen  Gadget  Berbasis  Aspek,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no.
6, pp. 1120 – 1126, 2021, doi:
10.29207/resti.v5i6.3588.
[9] M. Raihan, F. Sya’ Bani |, F. Sya’ Bani, U. Enri, and  T.  N.  Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Bakal  Calon  Presiden  2024  dengan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 2407 – 389,
2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[10]  B.  P.  Zen,  D.  Wicaksana,  and  H.  Alfidzar, “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  Covid  19 Sinovac  Menggunakan  Metode  Support  Vecor Machine,” Jdmsi ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  21 – 27,  2022, doi: https://doi.org/10.33365/jdmsi.v3i2.1926.
[11]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[12]  A.  L.  Hananto,  B.  Priyatna,  and  A.  Y.  Rahman, “Penerapan  Algor itma  Djikstra  Pada  Sistem Monitoring  Petugas  Lapangan  Pemkab  Bekasi Berbasis  Android,” JOINTECS  (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 3, p. 95, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i3.1078.
[13] B.  Priyatna,  “Penerapan  Metode  User  Centered Design  (Ucd)  Pada  Sistem  Pemesanan  Menu Kuliner  Nusantara  Berbasis  Mobile  Android,” AIMS J. Account. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 14,
2019, doi: 10.32627/aims.v2i1.55.
[14]  A. Y. Rahman, B. Setyawan, F. W. Setiawan, and A. L. Hananto, “Model Supply Chain Manageme nt (SCM)  Pada  Pupuk  Organik  Berbahan  Cacing,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , vol.
5, no. 1, p. 33, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i1.1198.
[15] I.  Kurniawan  and  A.  Susanto,  “Implementasi Metode K-Means dan Naïve Bayes Classifier untuk Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  (Pilpres) 2019,” Eksplora  Inform. ,  vol.  9,  no.  1, pp.  1 – 10, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.237.
[16]  I.  Santoso,  Windu  Gata,  and  Atik  Budi  Paryanti, “Penggunaan  Feature  Selection  di  Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi  Pemilihan  Umum,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 364 – 370, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1084.
[17]  J.  Jtik et  al. ,  “Sentimen  Analisis  Masyarakat Indonesia Terhadap Presiden Rusia Pada Komentar Me dia  Berita  Online,”  vol.  7,  no.  1,  2023,  doi: https://doi.org/10.35870/jtik.v7i1.698.
[18]  D. Apriliani, A. Susanto, M. F. Hidayattullah, and G.  W.  Sasmito,  “Sentimen  Analisis  Pandangan Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid  19 Menggunakan K-Nearest Neighbors ,” vol. 8, no. 1,
pp. 34 – 37, 2023, doi:
http://dx.doi.org/10.30591/jpit.v8i1.4759.
[19] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan SVM  dalam  Analisis  Sentimen  Twitter,” J. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  226 – 235,  2019,  doi:
10.31311/ji.v6i2.5129.
[20]  S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 3, p. 279, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
Aprilia Putri Nardilasari, April Lia Hananto, Shofa Shofia Hilabi, Tukino, Bayu Priyatna (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 11 – 18

## Halaman ini sengaja dikosongkan