## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332

## Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Tragedi Kanjuruhan Malang dengan Metode Support Vector Machine
Fahri Putra Herlambang, Donny Avianto *
Fakultas Sains & Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 fahri.5200411389@student.uty.ac.id, 2,* donny@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: donny@uty.ac.id
Abstrak− Bencana  Kanjuruhan,  yang terjadi pada 1 Oktober 2022, meninggalkan  warisan  yang suram bagi sistem  mitigasi keamanan stadion di Indonesia dan olahraga sepak bola. Sebanyak 135 penggemar kehilangan nyawa mereka dalam bencana ini saat laga Persebaya melawan Arema FC di Stadion Kanjuruhan. Siapa yang harus mengemban tanggung jawab terhadap peristiwa ini masih diperdebatkan hingga kini, hal ini menjadi rumit karena banyaknya jumlah korban jiwa. DataIndonesia.id melaporkan bahwa pada tahun 2022, akan ada 18,45 juta pengguna Twitter aktif di Indonesia, menjadikan media sosial sebagai platform yang ideal untuk penelitian sentimen. Analisis sentimen Twitter adalah pemahaman, ekstraksi, dan pemrosesan cuitan twitter  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  data  sentimen  yang  terkandung  di  dalamnya cuitan  publik  terkait  tragedi Kanjuruhan  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  gambaran  umum  mengenai  perasaan  publik  terhadap  insiden  tersebut. Banyaknya jumlah  cuitan terkait insiden  Kanjuruhan  menyoroti perlunya teknik  yang  dapat membantu  mengukur sentimen publik  secara  akurat.  Metode  Support  Vector  Machine  digunakan  dalam  studi  ini  untuk  menganalisis  sentimen  cuitan. Algoritma ini dapat menentukan apakah sebuah cuitan memiliki emosi positif atau negatif berdasarkan hyperplane yang paling menguntungkan  bagi  kedua  kelas.  Dari  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  berupa  analisis  sentimen  negatif  terhadap  tragedi Kanjuruhan Malang. Penelitian ini menggunakan data cuitan dari enam kata kunci berbeda yang terjadi pada tanggal 6 Oktober 2022, yaitu "kerusuhan gas air mata", "aparat represif", "kerusuhan arema", "kerusuhan suporter", "suporter pukul aparat", dan "aparat rusuh". Peristiwa-peristiwa tersebut masing-masing memiliki tiga kelas sentimen: negatif, netral, dan positif. Penelitian ini mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 95.16%, serta presisi 97.56%, recall 95.16%, dan f1-score 95.55%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Text Mining; Twitter; Support Vector Machine; Tragedi Kanjuruhan
Abstract− The  Kanjuruhan  tragedy  on  October  1,  2022,  strongly  impacted  Indonesian  football  stadium  safety.  At  the Kanjuruhan Stadium, a Persebaya vs. Arema FC match resulted in the deaths of 135 supporters. Due to the significant number of fatalities, there  is ongoing  debate regarding the responsible parties for the tragedy. Since there are  expected to be 18.45 million active users in Indonesia by 2022, Twitter research helps determine popular attitudes. Support Vector Machine is used in this work to evaluate tweets and identify whether they include positive or negative emotions. The categorization outcomes may influence how the public views those responsible for the tragedy. On October 6, 2022, specific Twitter data on tear gas riots,  oppressive  government,  rivalry  between  supporters,  and  violence  against  authorities  were  taken  into  account. The sentiment classes are negative, neutral, and positive. The study attained a 95.55% f1-score, 95.16% accuracy, 97.56% precision, and 95.16% recall.
Keywords : Sentiment Analysis; Text Mining; Twitter; Support Vector Machine; Kanjuruhan Tragedy

## 1. PENDAHULUAN
Olahraga  sepak  bola  termasuk  dalam  kategori  olahraga  yang  sangat  digemari  di  seluruh  dunia,  semua  orang menunggu laga demi laga, tebalnya fanatisme dan kecintaan ditunjukkan dalam kerelaan suporter berkorban secara materiil dan imateriil demi mendukung klub, timnas, dan pemain sepak bola kesayangannya[1]. Perilaku suporter Indonesia  menunjukkan  fanatisme  yang  memberikan  pengaruh  negatif,  seperti  kerusuhan  antar  pendukung  dan perusakan  fasilitas  stadion,  oleh  karena  itu  masyarakat  Indonesia  lebih  percaya  pendukung  klub  sepak  bola berpengaruh buruk[2].
Tingginya  fanatisme  membuat  pendukung  sepak  bola  di  Indonesia  membuat  setiap  pertandingan  perlu melibatkan  banyak  pihak  terutama  untuk  mengantisipasi  potensi  gangguan  selama  pertandingan  berlangsung. Antisipasi yang kurang maksimal akhirnya memakan korban 794 suporter usai laga Arema FC melawan Persebaya yang bermain di Stadion Kanjuruhan. Dengan 135 kematian, banyaknya kematian dalam satu hari ini merupakan yang tertinggi pada sejarah sepakbola Indonesia. Berdasarkan Save Our Soccer (SOS), sebanyak 86 suporter sepak bola Indonesia meninggal sebelum tragedi Kanjuruhan antara tahun 1995 hingga 2022[3].
Pada era komunikasi digital, media sosial, khususnya Twitter, telah muncul sebagai salah satunya saluran utama yang dipakai oleh beberapa orang. Platform media sosial seperti Twitter mampu dipakai untuk terhubung, berkomunikasi,  dan  bertukar  informasi  dengan  masyarakat  Indonesia.  Twitter  berhasil  memaksimalkan  dirinya menjadi salah satu hobi online yang paling disukai serta salah satu media informasi dan komunikasi yang paling efisien[4]. Orang-orang yang berada dalam jaringan Twitter dapat berkomunikasi, berbagi, dan menjalin koneksi secara online berkat platform media sosial Twitter[5]. Setiap orang dengan minat dapat berinteraksi dan bertukar informasi di Twitter dengan cara yang terbuka dan transparan. Manfaat Twitter paling utama ialah memudahkan keterlibatan dan komunikasi global tanpa batas.[6].
Kejadian tragedi kanjuruhan yang terjadi pada tanggal 1 oktober 2022 menjadikan catatan kelam bagi dunia sepakbola  dan  juga  sistem  mitigasi  keamanan  stadion  yang  ada  di  Indonesia.  Kerusuhan  ini  bermula  saat  laga Arema melawan Persebaya berakhir dengan poin 2-3 untuk kemenangan persebaya. Setelah pertandingan usai para suporter  arema  memutuskan  untuk  turun  ke  lapangan  untuk  mengungkapkan  kekecewaan  atas  kalahnya  klub

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
kesayangan mereka. Dikarenakan penonton yang turun ke lapangan semakin banyak, sehingga  tembakan gas air mata dilakukan polisi untuk mencegah para penonton turun kelapangan. Namun hal ini menjadi awal kepanikan penonton  yang  berada  di  tribun,  sehingga  mereka  berusaha  untuk  keluar  stadion.  Penggunaan  gas  air  mata  ini menjadi  salah  satu  topik  yang  sangat  di  perbincangkan  di  media  sosial  terutama  Twitter.  Dikarenakan  dalam “Regulasi Keselamatan dan Keamanan” yang dikeluarkan PSSI pada tahun 2021 pada pasal 19 poin b menjelaskan “Senjata API atau senjata pengurai massa tidak boleh dibawa atau digunakan”. Ada argumen yang mendukung dan  menentang  untuk  menyalahkan  pihak  yang  bertanggung  jawab  atas  bencana  ini  karena  tingginya  jumlah korban  tewas.  Tragedi  di  Kanjuruhan  Malang  dengan  cepat  naik  ke  puncak  topik  hangat  Twitter,  memicu perdebatan dari kedua belah pihak dengan sudut pandang yang berlawanan. Hal ini memicu perdebatan mengenai siapa yang sebenarnya harus disalahkan atas bencana tersebut, terutama di Twitter.
Teknik mengekstraksi, menganalisis, dan  mengerti mengenai data teks yang kacau tidak beraturan secara langsung  untuk  menghasilkan  informasi  hasil  sentimen  dari  sebuah  kalimat  atau opini  dikenal  sebagai  analisis sentimen[7]. Terdapat beberapa penelitian sebelumnya tentang analisis sentimen[8],[9],[10],[11] Saat menerapkan analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode  machine  learning  terdapat  beberapa  algoritma  yang  sering digunakan seperti Support  Vectore Machine (SVM), K-NN, Naive Bayes, dan Random Forest. Pada umumnya masalah di dunia nyata jarang dapat dipisahkan secara linear.
Support  Vector  Machine  (SVM)  termasuk  di  antara  pendekatan  yang  efektif  ketika  digunakan  untuk menangani  permasalahan  nonlinier  [12],[13],[14].  Sebuah  model  mesin  klasifikasi  domain  pembelajaran  yang menggunakan beberapa elemen tekstual, termasuk data n-gram Twitter, dipilih untuk mengkorelasikan sentimen klasifikasi  Twitter  dengan  menggunakan  Support  Vector  Machine.  Untuk  memahami  bagaimana  bobot mempengaruhi akurasi pengklasifikasi,  Proses Klasifikasi meneliti dua  metode pembobotan yang berbeda  yaitu dengan pendekatan lexicon sum dan pendekatan lexicon weight.
Penulis menyarankan untuk menggunakan pendekatan Support Vector Machine berdasarkan deskripsi ini. Pendekatan  Support  Vector  Machine  atau  SVM  merupakan  suatu  sistem  pelatihan  melalui  pemanfaatan  ruang virtual fungsi linier untuk input berdimensi besar dan disiapkan dengan menggunakan metode pembelajaran yang mengandalkan  prinsip  optimasi.  Dibandingkan  dengan  pendekatan  sebelumnya,  pendekatan  Support  Vector Machine  (SVM)  merupakan  pendekatan  baru.  Pemilihan  fungsi  kernel  yang  tepat  sangat  diperlukan  karena, berpengaruh besar terhadap model klasifikasi yang dihasilkan[15].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tineges  dkk.,  mereka  mengamati  cuitan  yang  dikeluarkan  oleh pengguna Indihome mereka mengamati apakah pengguna tersebut beropini positif atau negatif terhadap layanan Indihome. Tineges dkk dengan  metode SVM  mendapatkan  accuracy 87%,  precision 86%,  recall 95%,  f1-score 90%  ,  dan  error  rate  13%  [16].  Lalu  pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Husada  dan  Paramita,  mereka melakukan evaluasi terhadap maskapai penerbangan dengan melakukan pengamatan melalui media sosial Twitter. Melalui penelitian ini mereka menghasilkan akurasi 84,37% dengan SVM kernel RBF pada parameter 𝐶 = 10 dan 𝛾 (gamma) = 1,  dan 80,41% ketika memakai 10-fold cross validation[17].
Pada penelitian lainya seperti yang dilakukan oleh Arsi dan Waluyo, mereka melakukan analisis sentimen terhadap  wacana  pemindahan  ibu  kota  Indonesia  dengan  media  sosial  Twitter  untuk  mengetahui  opini  yang terdapat di masyarakat atas berita tersebut, metode SVM yang mereka pakai menghasilkan akurasi 96.68% presisi 95.82%,  recall  94.04%    dan    AUC  sebesar  0,979[18],  Kemudian  pada  penelitian  yang  dilakukan  Pertiwi  dkk., Yang  membandingkan  metode  Naïve  Bayes  dengan  Support  Vector  Machine  pada  kasus  Gofood  dengan menggunakan  pendapat  masyarakat  pada  media  sosial  Twitter.  Pada  penelitian  itu,  mereka  mendapatkan  hasil analisis sentimen yang berupa netral 92,8%,positif 5,2% dan negatif 2,0%. Dengan akurasi SVM 83% dan 98,5%, lebih besar dibandingan dengan Naïve Bayes 74,6% dan 91,5%[19].
Oleh karena itu pada permasalahan kali ini peneliti menggunakan metode SVM untuk melakukan analisis sentimen pada kasus tragedi Kanjuruhan malang dengan media sosial Twitter sebagai media untuk mendapatkan data  menggunakan  data  cuitan  dari  enam  kata  kunci  berbeda  yang  terjadi  pada  tanggal  6  Oktober  2022,  yaitu "kerusuhan gas air mata", "aparat represif", "kerusuhan arema", "kerusuhan suporter", "suporter pukul aparat", dan "aparat rusuh".  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  opini  masyarakat  di  media  sosial  Twitter dengan  melakukan  klasifikasi  opini  positif,  negatif,  dan  netral.  Serta  untuk  mengetahui  bagaimana  performa metode SVM pada kasus ini dengan berbagai hyperparameter untuk mendapatkan akurasi terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  diagram  alir  penelitian  digunakan  meliputi  proses-proses  seperti  crawling  teks  Twitter, preprocessing  teks  Twitter,  pelabelan,  transformasi,  data  mining,  evaluasi,  dan  visualisasi  untuk  menemukan informasi dari data. Prosedur text mining digunakan pada langkah preprocessing untuk membersihkan data dan membuatnya  lebih  sederhana  untuk  ditemukan.  Gambar  1  memberikan  gambaran  alur  penelitian  agar  lebih sederhana.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1 Crawling Text Twitter
Pengumpulan data opini pengguna Twitter mengenai tragedi Kanjuruhan dilakukan dengan menggunakan metode web  scraping  dengan  bantuan  bahasa  pemrograman  python  dan  Twitter  API.  Informasi  yang  akan  di-scraping meliputi username pengguna dan  cuitan. Pengumpulan data dengan  menggunakan 6 kata kunci  yang diperoleh pada tanggal 6 Oktober 2022 yang berjumlah 1507, diperlukan untuk metode analisis data yang disesuaikan dengan tuntutan penelitian. Kemudian, dengan bantuan ahli  bahasa dan kamus  lexicon  cuitan  yang dipisahkan  menjadi tiga label dengan tiga klasifikasi-negatif, positif, dan netral, kemudian data yang telah diteliti akan dikategorikan.

## 2.2 Preprocessing Text Twitter
Persiapan data diperlukan karena sebagian besar data masih menggunakan ejaan yang berbeda untuk bahasa yang berbeda atau karena beberapa fitur data tidak diperlukan untuk prosedur penelitian selanjutnya. Text mining adalah proses pemeriksaan teks untuk menemukan data yang terkait dengan hasil tertentu, dan tahap ini memanfaatkan teknik-teknik text mining. menggunakan teknik dan ide data mining untuk menemukan pola dalam teks. Pencarian informasi,  klasifikasi,  POS  tagging,  pengelompokan,  dan  sub-tugas  lainnya  semuanya  termasuk  dalam  proses penambangan  teks  di  bawah  kategori  kerangka  kerja  "Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data"  (KDD)[20]. Namun Gambar 1 menunjukkan apa yang akan diterapkan dalam penelitian ini.

## 2.2.1 Cleansing & Case Folding
Proses pembersihan kumpulan kata-kata yang tidak terpakai dan tidak  mempengaruhi  hasil selanjutnya. Seperti ikon, tautan, dan emoji. proses mengubah huruf dari huruf kapital (uppercase) ke huruf kecil (lowercase), dalam proses  cleansing & case  folding cuitan akan tersisa huruf “a” hingga  “z” tanpa adanya tautan, huruf besar, dan emoji.  Misalnya  “RT  @Chusnuddin99:  Tangkap  Yuli  Sumpil  &amp;  Suporter  yg  rusuh  sblm  gas  air  mata dikeluarkan. termasuk yg menyerang tim @persebayaupdate Hukum A…” maka akan diubah menjadi “tangkap yuli sumpil amp suporter yg rusuh sblm gas air mata dikeluarkan termasuk yg menyerang tim hukum a”.

## 2.2.2 Normalization
Langkah  pengoreksian  kata  yang  semula  tidak  baku,  biasanya  merupakan  bahasa  slang  atau  bahasa  gaul  yang digunakan  sehari-hari  dengan  berbagai  cara  penulisan  seperti  menyingkat  dan  menambahkan  kata  namum memiliki makna yang sama ke dalam kata baku, tugas proses ini merupakan membakukan kata yang didapatkan diubah menjadi kata baku yang sesuai, misalnya “smua jga sudah sesuai sop bang gas air mata d gunakan ketika situasi sudah mulai tidak kendali terus apa salah nya klau pra suporter yg menyalakan flare ga beda jauh mereka jga yg rusuh” menjadi “semua juga sudah sesuai sop bang gas air mata di gunakan ketika situasi sudah mulai tidak kendali terus apa salah nya klau pra suporter yang menyalakan flare tidak beda jauh mereka juga yang rusuh”

## 2.2.3 Tokenizing
Proses pemisahan setiap kata pada kalimat, yang berawal dari sebuah kalimat utuh akan dipisahkan berdasarkan setiap kata yang ada. Misalnya. "dan akhirnya polisi pun turun tangan untuk membubarkan suporter yang turun ke lapangan" menjadi "dan”, “akhirnya”, “polisi”, “pun”, “turun”, “tangan”, “untuk”, “membubarkan”, “supporter”, “yang” “turun”, “ke”, “lapangan".

## 2.2.4 Filtering
Prosedur ini melibatkan penyaringan stopwords, atau perkataan yang dipertimbangkan tidak memiliki arti penting, dari  kata-kata  inti  yang  telah  diberi  tanda.  Stopwords  merupakan  perkataan  yang  kerap  telihat  dalam  kalimat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
namun dianggap tidak diperlukan, seperti kata penghubung, waktu, dan sebagainya. Sehingga menghilangkannya perlu kerja keras. Pada langkah ini, Anda dapat menggunakan daftar kata (mempertahankan kata-kata kunci) atau algoritma stoplist/stopword (menghapus istilah yang kurang penting)[21].

## 2.2.5 Stemming
Prosedur  mengubah  beberapa  kata  atau  imbuhan  menjadi  kata  dasar  atau  menemukan  kata  dasar  dalam  teks. Misalnya, "makanan", "dimakan", dan "dikonsumsi", jika kata dasarnya adalah "makan".

## 2.3 Labelling
Pada tahapan ini, label kelas opini publik terhadap tragedi Kanjuruhan dipisahkan menjadi tiga kategori yaitu label negatif, netral, dan positif. Labelling ialah representasi atribut individu mengenai tindakan yang relevan[22]. Hal ini karena tujuan utama dari analisis sentimen adalah mengidentifikasi apakah data atau teks memiliki sentimen positif, negatif, atau netral[23]. Penandaan dilaksanakan secara otomatis sehingga memudahkan pengelolaan data dengan membaca arti kalimat dalam cuitan untuk menandai opini cuitan tersebut. Tujuan dari fase ini adalah untuk memberikan pembelajaran pada model yang terbentuk pada fase pelatihan data.

## 2.3.1 Lexicon SUM Labelling
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  otomatis.  Untuk  dapat  melakukan  klasifikasi  secara  otomatis, diperlukan  kamus  lexicon  bahasa  Indonesia,  Oleh  karena  itu,  materi  diambil  dari  dataset  InSet  (Indonesia Sentiment  Lexicon)[24].  Untuk  metode  pertama  ini  kita  menggunakan  normalisasi  jumlah  (sum)  kata  yang terdeteksi  bila  nilai  sentimen  lebih  dari  0  maka  akan  diberikan  label  positive,  negative  bila  kurang  dari  0,  dan neutral bisa sama dengan 0, dengan persamaan sentimen seperti berikut.
sentiment(kalimat) = jumlah kata positive−jumlah kata negative jumlah kata dalam kalimat
(1)

## 2.3.2 Lexicon WEIGHT Labelling
Sedangkan pada lexicon weight labelling ini, kita menggunakan bobot yang diberikan oleh InSet Lexicon. InSet lexicon memiliki jumlah 6.609 kata negatif dan 3.609 kata positif dengan bobot bernilai mulai dari -5 hingga +5. Pada metode labelling weight menggunakan persamaan seperti berikut.
sentiment(kalimat) = jumlah bobot positive−(jumlah bobot negative .−1)
jumlah kata dalam kalimat (2)

## 2.4 Transformation
Istilah  term  frequency  -  inverse  document  frequency  method  (TF-IDF),  yang  digunakan  oleh  para  peneliti, memungkinkan kumpulan teks diubah menjadi data numerik. Frasa "TF-IDF" merupakan penyusutan dari "Term Frequency - Inverse Document Frequency " yang menggabungkan teknik TF dan IDF. Metode TF mengukur rasio jumlah kata dalam sebuah kalimat dengan panjangnya, sedangkan pendekatan IDF mengukur jumlah kata dalam kaitannya dengan jumlah total dokumen. jumlah teks dalam beberapa dokumen [25]. Persamaan TF-IDF dituliskan pada persamaan (3).
tf − idf = tf x log n df (3) Keterangan tf   : Frekuensi Suku Kata idf : Frekuensi Dokumen Inversi n   : N merupakan banyaknya total dokumen dalam korpus df  : Banyaknya dokumen yang memiliki frasa kata tertentu

## 2.5 Data Mining
Support  Vector  Machine  (SVM),  ialah  teknik  pelatihan  terbimbing  dilakukan  dengan  memeriksa  dataset  dan menemukan pembelajaran pola untuk analisis klasifikasi, akan digunakan dalam penggalian data. Metode SVM menggunakan fungsi hyperplane untuk membuat area untuk setiap kelas berdasarkan data[26]. Karakteristik yang dikenal sebagai hyperplane digunakan untuk membagi kelas. Ketika membagi data menjadi dua kelas, komputasi batas  hyperplane  dilakukan  untuk  menentukan  titik  maksimum  yang  menghasilkan  garis  hyperplane  terbaik. Dalam  penelitian  ini,  kernel  yang  diterapkan  ialah  linear,  rbf,  sigmoid,  dan  poly.  Kernel  linear  disebut-sebut memiliki  hasil  yang paling baik  berdasarkan penelitian sebelumnya karena  merupakan kernel  yang  paling  baik untuk data teks[27]. Beberapa kernel tersebut memiliki rumus seperti.
Kernel poly:           k(x, y) = (x. y) p (4) Kernel linier:        k(x, y) = x. y (5) Kernel sigmoid:   k(x, y) = tanh (σ(x. y) + c (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Kernel rbf:             k(x, y) = exp ( −x−y 2
2σ 2 ) (7)
Keterangan c     : konstanta exp : eksponen p     : order polynomial

## 2.6 Evaluation
Langkah terakhir adalah evaluasi untuk menilai hasil dari kategori/kelas yang sebelumnya telah diproses dengan algoritma  Support  Vector  Machine.  Confusion  matrix  menjadi  salah  satu  metode  untuk  melakukan  analisis prediktif yang mampu digunakan untuk menyajikan dan mengujikan nilai aktual model dengan nilai yang prediksi model  untuk  menghasilkan  poin  akurasi,  recall,  presisi,  dan  skor  f1  (f-measure)[28].  Tabel  berikut  merupakan tampilan confusion matrix
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Actual Positive Actual Negative Pred. Positive (TP) True Positive (FP) False Positive
Pred. Negative  False Negative (FN)  True Negative (TN)
Pada Tabel 1 Confusion Matrix,terlihat persentase kelas positif yang dikategorikan dengan benar sebagai kelas  positif  dikenal  sebagai  true  positive  (TP),  sedangkan  false  positive  (FP),  false  negative  (FN),  dan  true negative  (TN),  proporsi  kelas  negatif  yang  benar-benar  diidentifikasi  sebagai  kelas  negatif.  Temuan  confusion matrix ditampilkan di sini, bersama dengan akurasi, recall, presisi, dan skor f1 (f-measure).
f1 − score = 2 .  recall .  precision recall+precision (8) Accuracy = (TP)True Positive+True Negative(TN) ((TP)True Positive+True Negative(TN) + (FP)False Positive+False Negative(FN)) (9) Precision = (TP)True Positive (TP)True Positive+(FP)False Positive (10) Recall        = (TP)True Positive (TP)True Positive+False Negative(FN) (11)

## 2.7 Visualization
Visualisasi memiliki tujuan utama, yaitu mengubah  tampilan data yang ada  menjadi tampilan grafik yang dapat dengan mudah dimengerti oleh berbagai pihak. Proses ini memungkinkan informasi yang tadinya rumit menjadi lebih  jelas  dan  dapat  diinterpretasikan  secara  visual,  sehingga  memudahkan  pengambilan  kesimpulan  dan pemahaman yang lebih baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai  tujuan  riset  ini,  analisis  sentimen  yang  berkaitan  dengan  munculnya  bencana  Kanjuruhan  Malang dilakukan  dengan  mengklasifikasikan  sudut  pandang  yang  ada  pada  cuitan  seseorang.  Untuk  mengoptimalkan penelitian analisis sentimen ini, penelitian ini dikerjakan dengan pendekatan Support Vector Machine.

## 3.1 Pengumpulan Data
Crawling data digunakan selama fase pengumpulan data dengan bantuan paket tweepy. Crawling data melibatkan banyak langkah, dimulai dengan memasukkan kata kunci. Dalam penelitian ini, enam kata kunci - "kerusuhan gas air mata", "aparat represif", "kerusuhan arema", "kerusuhan suporter", "suporter pukul aparat", dan "aparat rusuh" - digunakan. Kemudian, data  cuitan  yang didapatkan  menggunakan API  Twitter dengan bantuan  paket tweepy, dan diunduh sebagai file berbentuk csv.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Pada Gambar 2 memperlihatkan  langkah bagaimana melakukan pengumpulan data, sedangkan hasil dari proses crawling data dilihat di Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Contoh Hasil Crawling
user_name teks 0  sigitprsty_ RT  @Chusnuddin99:  Tangkap  Yuli  Sumpil  &amp;  Suporter  yg  rusuh  sblm  gas  air  mata dikeluarkan. termasuk yg menyerang tim @persebayaupdate Hukum A…
1  RegaUin @ZoelWanF  @detikcom  @KomnasHAM  Laah  Komnas  Ham  kan  sdh  jlas  mnjlaskn  bhw fans Arema turun klapangan bkn utk bikin rusuh tpi utk memnyemangati pemain. Krusuhan trjadi  saat  pnmbakan  Gas  Air  Mata  ke  Tribun  krn  bamnyaknya  fans  turun  ke  Tribun  utk mnyemangati timnya tapi dkira mau bikin rusuh, krnya Ada tmbakn Gas
Terlihat  di  Tabel  2  yaitu  hasil  pengumpulan  data  cuitan.  Hasil  pengumpulan  data  itu  mendapatkan  data cuitan berjumlah 1507 data mengenai sentimen opini masyarakat kepada tragedi Kanjuruhan Malang di Indonesia.

## 3.2 Data Preprocessing
Untuk mempersiapkan bentuk dan format data agar dapat diproses pada tahap berikutnya, dilakukan preprocessing data. Tahap preprocessing terdiri dari :
a. Teks  dibersihkan  menggunakan  prosedur  yang  disebut  cleansing  data  dan  case  folding  yang  melibatkan penghilangan noise atau item yang dapat menghalangi analisis sentimen. Angka, symbol, dan tanda baca yang tidak  digunakan  pada  analisis  sentimen  kemudian  dihapus  pada  tahap  ini.  Case  folding,  di  sisi  lain,  adalah proses mengganti semua huruf besar pada cuitan menjadi non-kapital sebagaimana terlihat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Contoh Hasil Cleansing & Case folding
teks tweet_regex 0  RT  @Chusnuddin99:  Tangkap  Yuli  Sumpil  &amp; Suporter  yg  rusuh  sblm  gas  air  mata  dikeluarkan. termasuk yg menyerang tim @persebayaupdate Hukum A… tangkap yuli sumpil amp suporter yg rusuh sblm gas  air  mata  dikeluarkan  termasuk  yg menyerang tim hukum a 1  @ZoelWanF @detikcom @KomnasHAM Laah
Komnas  Ham  kan  sdh  jlas  mnjlaskn  bhw  fans  Arema turun  klapangan  bkn  utk  bikin  rusuh  tpi  utk memnyemangati pemain. Krusuhan trjadi saat pnmbakan Gas Air Mata ke Tribun krn bamnyaknya fans turun ke Tribun utk mnyemangati timnya tapi dkira mau bikin rusuh, krnya Ada tmbakn Gas
laah  komnas  ham  kan  sdh  jlas  mnjlaskn  bhw fans arema turun klapangan bkn utk bikin rusuh tpi utk memnyemangati pemain krusuhan trjadi saat  pnmbakan  gas  air  mata  ke  tribun  krn bamnyaknya fans turun ke  tribun utk mnyemangati timnya tapi dkira mau bikin rusuh krnya ada tmbakn gas
b. Normalization,  merupakan  metode  untuk  menjadikan  kata  tidak  beraturan  menjadi  kata  beraturan.  Dalam metode ini, data dari kamus  yang diunduh dari  halaman github  indonesian-NLP-resources digunakan untuk merepresentasikan padanan dari istilah-istilah yang tidak baku dan baku, mengubah bahasa gaul atau bahasa slang menjadi bahasa yang lebih baku seperti yang tercantum dalam Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Contoh Hasil Normalization
tweet_regex tweet_normal 0  tangkap  yuli  sumpil  amp  suporter  yg  rusuh  sblm gas air  mata dikeluarkan termasuk  yg  menyerang tim hukum a tangkap yuli sumpil suporter yang rusuh sebelum gas air  mata  dikeluarkan  termasuk  yang  menyerang  tim hukum a 1  laah komnas ham kan sdh jlas mnjlaskn bhw fans arema turun klapangan bkn utk bikin rusuh tpi utk memnyemangati  pemain  krusuhan  trjadi  saat pnmbakan gas air mata ke tribun krn bamnyaknya fans turun ke tribun utk mnyemangati timnya tapi dkira mau bikin rusuh krnya ada tmbakn gas
lah komnas ham kan sudah jelas menjelaskan bahwa penggemar  arema  turun  lapangan  bukan  untuk  buat rusuh  tapi  untuk  menyemangati  pemain  kerusuhan terjadi saat penembakan gas air mata ke tribun karena banyaknya  penggemar  turun  ke  tribun  untuk menyemangati  timnya  tapi  dikira  mau  buat  rusuh karena ada tembakan gas
c. Tokenizing, Kalimat dibagi menjadi komponen atau token terpisah dari teks Twitter melalui proses tokenisasi, Sehingga setiap kalimat cuitan yang dihasilkan seseorang akan dipisah kata per kata untuk memudahkan proses selanjutnya.
d. Filtering,  Penghapusan  stopword  adalah  menghapus  kata-kata  yang  tidak  penting  untuk  mengklasifikasikan emosi.  Jika  sebuah  istilah  muncul  di  daftar  stopword  NLTK  (Natural  Language  Toolkit),  istilah  tersebut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
biasanya  mengacu  pada  frasa  yang  berisi  beberapa  kata  yang  paling  sering  terlihat  dan  dianggap  tidak mempunyai arti. Kata-kata lain dalam teks kemudian dianggap sebagai kata-kata penting.
e. Stemming, Prosedur stemming mengurangi kata-kata dalam naskah ke bentuk yang paling mendasar. Pada saat stemming  menggunakan paket pada python yaitu stemmer yang dimiliki oleh sastrawi, pada Tabel 5 terlihat proses stemming.
Tabel 5. Tabel Contoh Hasil Tokenizing, Filtering, dan Stemming
tweet_normal tweet_clean 0  tangkap yuli sumpil suporter yang rusuh sebelum gas air mata dikeluarkan termasuk yang menyerang tim hukum a [“tangkap”,  “yuli”,  “sumpil”,  “supporter”,
”rusuh”,  “gas",  “air”,  “mata”,  “keluar”, “serang”, “tim”, “hukum”]
1  lah  komnas  ham  kan  sudah  jelas  menjelaskan  bahwa penggemar arema turun lapangan bukan untuk buat rusuh tapi untuk  menyemangati  pemain  kerusuhan  terjadi  saat penembakan  gas  air  mata  ke  tribun  karena  banyaknya penggemar turun ke tribun untuk menyemangati timnya tapi dikira mau buat rusuh karena ada tembakan gas
[“komnas”,  “ham”,  “gemar”,  ”arema”, “turun”,  “lapang”,  “rusuh”,  “semangat”, “main”,  “rusuh”,  “tembak”,  “gas”,  “air", “mata”,  ”tribun”,  “banyak”,  “gemar”, “turun”,  “tribun”,  “semangat”,  “tim”, “rusuh”, “tembak”, “gas”]

## 3.3 Labelling
Teknik  lexicon  digunakan  untuk  pelabelan  dalam  penelitian  ini.  Kamus  lexicon  dengan  bobot  pada  setiap  kata digunakan  sebagai  sumber  pustaka  pada  penelitian  ini.  Berdasarkan  nilai  skor  polaritas  yang  dihasilkan berdasarkan kamus  lexicon, klasifikasi  yang dihasilkan netral, positif atau negatif. Sentimen positif ditunjukkan dengan nilai polaritas lebih dari 0, sedangkan emosi negatif ditunjukkan dengan nilai polaritas kurang dari 0, dan sikap netral ditunjukkan dengan nilai 0.
Tabel 6. Tabel Contoh Hasil Labelling
cuitan_clean len_kalimat  pos_count  neg_count  sentiment label 0  [“tangkap”, “yuli”, “sumpil”, “supporter”,  ”rusuh”,  “gas",  “air”, “mata”,  “keluar”,  “serang”,  “tim”, “hukum”] 12 2 9 -0.5833 negative
1  [“komnas”,  “ham”,  “gemar”,  ”arema”, “turun”, “lapang”, “rusuh”, “semangat”, “main”,  “rusuh”,  “tembak”,  “gas”,
“air",  “mata”,  ”tribun”,  “banyak”,
“gemar”, “turun”, “tribun”, “semangat”, “tim”, “rusuh”, “tembak”, “gas”]
24 12 18 -0.25 negative
Pada dataset yang telah dilakukan preprocessing kita melakukan 2 metode labelling seperti pada Tabel 6 dengan  menggunakan  normalisasi dengan  menjumlahkan kata yang berada di dalam  cuitan, dan  menjumlahkan bobot kata yang berada di dalam cuitan. Berikut merupakan hasil labelling yang kami lakukan.
Gambar 3. Piechart hasil Labelling Sum
Dalam Gambar 3 terlihat hasil pada grafik dalam bentuk piechart  tersebut, berdasarkan lexicon sum yang melakukan normalisasi dengan menambahkan setiap kata positif dan negatif menghasilkan label negative sebanyak 676, kemudian label neutral sebanyak 87, dan label positive sebanyak 62.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Gambar 4. Piechart hasil Labelling Weight
Dalam  Gambar  4 terlihat  hasil  pada  grafik  dalam  bentuk  piechart    tersebut,  berdasarkan  lexicon  weight yang  melakukan  normalisasi  dengan  menambahkan  bobot  setiap  kata  positif  dan  negatif  menghasilkan  label negative sebanyak 795, kemudian label neutral sebanyak 13, dan label positive sebanyak 17.

## 3.4 Transformation
Dokumen  teks  kemudian  diteruskan  ke  prosedur  pembobotan  yang  dikenal  sebagai  Term  Frequency  Inverse Document Frequency (TF-IDF) selepas melewati berbagai langkah persiapan. Pada tahap ini, frekuensi term atau kemunculan kata harus ditentukan terlebih dahulu, diikuti dengan perhitungan  inverse document frequency, dan terakhir  adalah  pembobotan  dengan  langkah  mengalikan  hasil  frekuensi  term  dengan  (IDF)  inverse  document frequency.

## 3.5 Ujicoba Sistem
Untuk  melihat  kinerja  sistem  dalam  proses  klasifikasi  dilakukan  uji  coba  sistem.  Pada  ujicoba  sistem  kita menggunakan 2 metode labelling juga mencoba beberapa pembagian yang digunakan bisa ditemui dalam Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Tabel Metode Pengujian Sistem no  dataset_labelling  split_data  randomstate  smote 1 weight_dataset 70:30 42 iya 2 weight_dataset 80:20 42 iya 3 weight_dataset 70:30 42 tidak 4 weight_dataset 80:20 42 tidak 5 weight_dataset 70:30 0 iya 6 weight_dataset 80:20 0 iya 7 weight_dataset 70:30 0 tidak 8 weight_dataset 80:20 0 tidak 9 sum_dataset 70:30 42 iya 10 sum_dataset 80:20 42 iya 11 sum_dataset 70:30 42 tidak 12 sum_dataset 80:20 42 tidak 13 sum_dataset 70:30 42 iya 14 sum_dataset 80:20 42 iya 15 sum_dataset 70:30 42 tidak 16 sum_dataset 80:20 42 tidak
Pada Tabel 7 tersebut, terdapat  12 pengujian sistem  yang dilakukan  pada split data tersebut  dan  random state yang digunakan, Dalam metode SVM juga terdapat beberapa parameter, berikut parameter yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 8. Tabel Parameter SVM Parameter SVM Kernel linear C 1.0 Gamma auto Probability True Random State 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Parameter SVM Max iter -1 Verbose False Shrinking True Break Ties False Decision Function Shape  ovr Weight Balanced
Tabel  8  menunjukkan  parameter  SVM  yang  digunakan,  parameter  tersebut  didapatkan  dengan  metode gridsearch untuk mencari parameter terbaik yang diterapkan. Berikut angka akurasi, angka presisi, angka recall, dan skor F1 yang dihasilkan berdasarkan Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 9. Tabel Hasil Pengujian
no  dataset_labelling  split_data  randomstate  smote  accuracy  precision  recall f1-score
1 weight_dataset 70:30 42 iya 0.9355 0.9355 0.9355 0.9355 2 weight_dataset 80:20 42 iya 0.9212 0.9154 0.9212 0.9183 3 weight_dataset 70:30 42 tidak 0.9355 0.9355 0.9355 0.9355 4 weight_dataset 80:20 42 tidak 0.9212 0.9154 0.9212 0.9183 5 weight_dataset 70:30 0 iya 0.9435 0.9755 0.9435 0.9514 6 weight_dataset 80:20 0 iya 0.9394 0.9694 0.9394 0.9453 7 weight_dataset 70:30 0 tidak 0.9516 0.9756 0.9516 0.9555 8 weight_dataset 80:20 0 tidak 0.9455 0.9695 0.9455 0.9484 9 sum_dataset 70:30 42 iya 0.8145 0.8067 0.8145 0.8078 10 sum_dataset 80:20 42 iya 0.8182 0.8035 0.8182 0.8021 11 sum_dataset 70:30 42 tidak 0.8226 0.8140 0.8226 0.8154 12 sum_dataset 80:20 42 tidak 0.8242 0.8065 0.8242 0.8063 13 sum_dataset 70:30 0 iya 0.7500 0.7706 0.7500 0.7585 14 sum_dataset 80:20 0 iya 0.8061 0.8180 0.8061 0.8055 15 sum_dataset 70:30 0 tidak 0.7581 0.7694 0.7581 0.7624 16 sum_dataset 80:20 0 tidak 0.8061 0.8115 0.8061 0.8029
Berdasarkan Tabel 9, penggunaan precision, recall dan  f1-score menggunakan average weighted average dapat  kita  lihat bahwa parameter yang  memiliki  hasil terbaik  merupakan hasil  yang  menggunakan  dataset  hasil weight labelling dengan split data untuk training 70%, dan testing 30% dataset tanpa menggunakan smote, dengan hasil akurasi 95.16%, kemudian presisi 97.56%, recall 95.16%, dan f1-score 95,55%.

## 3.6 Analisis Hasil Pengujian Terbaik
Berdasarkan  output  analisis  sentimen  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.  Berikut  merupakan tampilan hasil pengujian pada hasil weight labelling dengan split data 70% training dataset, dan 30% testing dataset tanpa menggunakan smote, dengan hasil akurasi 95.16%, kemudian presisi 97.56%,  recall 95.16%, dan f1-score 95,55%.

## Gambar 5. Hasil Confusion Matrix
Model  confussion  matrix,  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  menunjukkan  bahwa  hingga  236  kasus diklasifikasikan  dengan  benar  merupakan  data  negatif.  Sistem  juga  salah  memprediksi  4  data  masuk  ke  dalam kategori  negatif  dimana  mestinya  netral,  kemudian  salah  memprediksi  1  data  dimasukkan  ke  dalam  kategori dimana data tersebut seharusnya positif, dan menempatkan 7 data dalam kategori positif  yang semestinya masuk kelas negatif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Gambar 6. Hasil Scoring SVM
Dalam  kasus  ini,  True  Positive  (TP)  =  0,  False  Positive  (FP)  =  7,  False  Negative  (FN)  =  5,  dan  True Negative (TN) = 236.
Accuracy  = (0 + 236)
(0 + 7 + 5 + 236) = 236 248 = 0.9516 atau 95.16%
Perhitungan ini menghasilkan akurasi sebesar 0,9516 atau 95,16% ketika menggunakan pengaturan hasil tes terbaik. Dengan demikian, nilai  precision  dan  recall  di  setiap kelas  klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 6. Nilai precision dan recall pada setiap label kategori klasifikasi memiliki tingkat kegunaan yang bervariasi dengan hasil  dari  model  confusion  matrix.  Gambar  6  menampilkan  angka  presisi  sebesar  0.9793  untuk  kelas  negatif, kemudian nilai 0.0 untuk kategori positif, dan nilai 1.0 untuk kategori  netral. Untuk kelas negatif dibandingkan dengan  kelas  positif,  nilai  akurasi,  yang  menampilkan  fraksi  label  yang  diprediksi  secara  akurat  dari  semua prediksi, relatif tinggi. Recall untuk kelas negatif adalah 0.9712, tetapi recall untuk kelas positif adalah 0.00. Hal ini menunjukkan kemampuan sistem untuk mengekstrak dalam dokumen, informasi netral dan positif lebih sedikit dibandingkan dengan informasi negatif.

## 3.7 Implementasi Aplikasi
Hasil dari penggunaan Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter terhadap Tragedi Kanjuruhan Malang dengan menggunakan  Support  Vector  Machine  dengan  menggunakan  antarmuka  berbasis  web.  Penelitian  ini menggunakan data cuitan berformat csv yang telah diolah sebelumnya sebanyak 821 cuitan. Tampilan menu untuk implementasi aplikasi dapat dilihat di bawah ini, tampilan tersebut diciptakan menggunakan paket streamlit dengan bahasa pemrograman python.

## 3.7.1 Tampilan Menu Crawling
Sebelum  melakukan  analisis  sentimen  maka  kita  diperlukan  untuk  mendapatkan  data  terlebih  dahulu,  dengan menggunakan twitter API yang telah terhubung dengan aplikasi kita yang di bantu oleh paket tweepy kita dapat melakukan pengumpulan data.
Gambar 7. Tampilan Menu Crawling
Pada Gambar 7 memperlihatkan menu crawling data, dalam menu tersebut user dapat memasukan keyword sesuai dengan isu yang sedang ada saat ini, kemudian user memilih berapa jumlah Twitter yang akan di crawling.

## 3.7.2 Tampilan Menu Analisis Sentimen
Setelah  melakukan  proses  preprocessing,  dan  proses  labelling.  Kemudian  user  melakukan  klasifikasi menggunakan SVM, berikut merupakan tampilan menu klasifikasi yang ditunjukkan pada menu analisis sentimen.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
Gambar 8. Tampilan Menu Analisis Sentimen
Pada Gambar 8 terlihat tampilan menu analisis sentimen saat  melakukan upload file yang sudah melalui proses preprocessing dan labelling. Setelah itu dapat memilih parameter yang digunakan di dalam metode SVM dan juga memilih split data yang digunakan untuk menentukan proses training dan testing.

## Gambar 9. Tampilan Hasil Klasifikasi
Pada  Gambar  9  tesebut,  ketika  melakukan  sebelum  melakukan  klasifikasi  user  dapat  memilih  akan menggunakan smoting atau tidak, kemudian sistem akan menampiklan hasil  accuracy, precision, recall, dan  f1- score. Selain itu sistem akan menampilkan hasil  confusion matrix kemudian melihat accuracy, precision, recall, f1-score, dan support setiap klasifikasi, lalu dapat menyimpan hasil model SVM.

## 3.7.3 Tampilan Menu Prediksi Sentimen
Gambar 10. Tampilan Prediksi Sentimen
Pada  Gambar  10  Menampilkan  hasil  prediksi  sentimen  SVM  pada  Tragedi  Kanjuruhan  Malang, berdasarkan prediksi sentimen tersebut menghasilkan kelas negatif 96.13% dengan jumlah cuitan 795, kemudian kelas positif 1.57% dengan jumlah cuitan 13, dan kelas netral 2.30% dengan jumlah 19 cuitan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian analisis sentimen Tragedi Kanjuruhan Malang, komentar publik terbagi menjadi tiga kelas, dengan 96,13% masuk ke dalam kategori negatif (795 cuitan), 1,57% masuk ke dalam kategori positif (13 cuitan), dan 2,30% masuk ke dalam kategori netral (19 cuitan). Hal ini menunjukkan bahwa reaksi publik yang melakukan kritikan lebih banyak daripada reaksi yang memberikan dukungan dan opini yang netral. Lebih lanjut, antarmuka sistem ini diciptakan dalam bentuk web dan menggunakan bahasa pemrograman Python untuk melakukan hasil akurasi  penelitian  ini.  Ketika digunakan untuk  mengklasifikasikan pengguna  Twitter yang berbahasa Indonesia dengan topik Kanjuruhan Malang, SVM mampu menghasilkan nilai akurasi dengan sangat tinggi. Metode SVM atau Support Vector Machine mampu mendapatkan nilai akurasi sebanyak 95.16% yang didapat berdasarkan 1507 data  cuitan  sebelum  preprocessing,  dan  berjumlah  827  data  cuitan  setelah  preprocessing.  Selain  menghasilkan akurasi sebesar 95.16% , juga  menghasilkan presisi 97.56%,  recall  95.16%, dan f1-score 95,55%.  Hasil terbaik tersebut  didapatkan  dengan  menggunakan  dataset  hasil  weight  labelling  dengan  split  data  70%  untuk  training dataset,  dan  30%  untuk  testing  dataset  tanpa  menggunakan  smote,  kemudian  dengan  parameter  SVM  berupa probability  True,  kernel  linear,  C  1.0,  gamma  auto,  max  iter  -1,  decision  function  shape  ovr,  shrinking  True, verbose False, random state 0, break ties False, dan class weight balanced. Namun demikian, hasil dari penelitian ini  belum  sempurna,  masih  banyak  yang  mampu  dikembangkan.  Akan  tetapi,  hasil  penelitian  ini  cukup  untuk menawarkan cara yang lebih baik dalam menilai kasus Tragedi Kanjuruhan Malang dengan memberikan gambaran mengenai opini masyarakat melalui proses analisis sentimen. Hal ini ditunjukkan dengan pendekatan SVM atau Support Vector Machine yang mampu melakukan klasifikasi analisis sentimen dengan tingkatan hasil akurasi yang cukup tinggi.

## REFERENCES
[1]  F.  Dahlan,  “GAMBARAN  REAKSI  BERLEBIHAN  SUPPORTER  KLUB  SEPAKBOLA  LOKAL  DI  INDONESIA: LITERATUR REVIEW,” JURNAL STAMINA, vol. 5, no. 7, 2022, [Online]. Available: http://stamina.ppj.unp.ac.id
[2]  H.  Aziz,  N.  Wahyu  Sitasari,  and  S.  M,  “SUPORTER  REMAJA  SEPAK  BOLA:  FANATISME  MEMPENGARUHI PERILAKU AGRESI?,” JCA Psikologi, vol. 3, no. 1, pp. 82–91, 2022.
[3]  A. Ferianto, “Tragedi Suporter Kanjuruhan Malang: Analisis Twitter Sebagai Alat Komunikasi Digital Pemerintah dan Organisasi  Sepakbola  Indonesia,”  Journal  of  Society  Bridge,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–16,  2023,  [Online].  Available: https://www.bk3s.org/ojs/index.php/jsb
[4]  D. Subekti and Z. Qodir, “Analysis Twitter’s as Tools a Political Campaigns For New Party during the 2020 Regional Head Election in Indonesia,” The 8th International Conference on Research in Behavioral & Social Science, pp. 63–75, May 2021.
[5]  M.  Syafira  Mawardha  and  O.  Purnamasari,  “AKTIVITAS  KOMUNIKASI  PEMASARAN  TERPADU  DI  AKUN FANBASE  TWITTER  OFFICIAL  7BTS  UPDATE  SEBAGAI  SARANA  LOYALITAS  TERHADAP  BOYBAND BTS,” Prespektif Komunikasi, vol. 6, no. 2, pp. 183–197, Dec. 2022.
[6]  Y.  Rinestu  and  W.  Handayani,  “Managemen  Privasi  Komunikasi  Media  Sosial  Twitter  Oleh  Mahasiswa  UNY,” (LEKTUR) JURNAL ILMU KOMUNIKASI , vol. 5, no. 1, pp. 22–32, 2022.
[7]  Herianto,  “PENERAPAN  TEXT-MINING  UNTUK  MENGIDENTIFIKASI  PENGGUNA  TWITTER  TERHADAP FENOMENA PERAN DPR RI,” Jurnal Sains & Teknologi, vol. 8, no. 2, pp. 36–44, 2018.
[8]  M.  R.  Fais  Sya’  bani,  U.  Enri,  and  T.  N.  Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal  Calon  Presiden  2024  Dengan Algoritme  Naïve  Bayes,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  2,  p.  265,  Apr.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[9]  P.  Aditiya,  U.  Enri,  and  I.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Myim3  Pada  Situs  Google  Play Menggunakan Support Vector Machine,”  JURIKOM (Jurnal Riset  Komputer),  vol. 9, no. 4, p. 1020, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[10] N. Legiawati, T. I. Hermanto, and Y. R. Ramadhan, “Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 930, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[11] C. Rahmawati and P. Sukmasetya, “Sentimen Analisis Opini Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE pada Media Sosial Twitter,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, p. 1393, Oct. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4950.
[12] N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  D.  Asih,  and  I.  Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),”  JURNAL  GAUSSIAN,  vol.  9,  no.  3,  pp.  376–390,  2020,  [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[13] F. Ernst and A. Schweikard, Fundamentals of Machine Learning : Support Vector Machine Made Easy. UTB GmbH UVK, 2020.
[14] M. N. Murty and R. Raghava, Support Vector Machines and Perceptrons. in SpringerBriefs in Computer Science. Cham: Springer International Publishing, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-41063-0.
[15] S. A. Naufal, A. Adiwijaya, and W. Astuti, “Analisis Perbandingan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K- Nearest Neighbors (KNN) untuk Deteksi Kanker dengan Data Microarray,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 7, no. 1, p. 162, Feb. 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[16] R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, p. 650, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6332
[17] H. C.  Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen  Pada Maskapai Penerbangan  di Platform Twitter Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Teknika,  vol.  10,  no.  1,  pp.  18–26,  Feb.  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[18] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” vol. 8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[19] M.  I. Petiwi, A. Triayudi, and  I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 542, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[20] N. Legiawati, T. I. Hermanto, and Y. R. Ramadhan, “Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 930, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[21] T. Astuti and Y. Astuti, “Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 1806, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[22] M. K. Rifa, Moch. H. Totohendarto, and M. R. Muttaqin, “Analisis Sentimen Penguna E-Wallet Dana Dan Gopay Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” JURNAL TEKNIKA, vol. 17, no. 2, pp. 323–332, 2023.
[23] A. Zamsuri, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Classification Of Multiple Emotions In Indonesian Text Using The K-Nearest Neighbor Method,” Journal of Applied Engineering and Technological Science, vol. 4, no. 2, pp. 1012–1021, 2023.
[24] F.  Koto  and  G.  Y.  Rahmaningtyas,  “Inset  lexicon:  Evaluation  of  a  word  list  for  Indonesian  sentiment  analysis  in microblogs,” in Proceedings of the 2017 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Feb. 2018, pp. 391–394. doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.
[25] E. R. Indriyani, P. Paradise, and M. Wibowo, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Astrazeneca di Twitter,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, p. 1545, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4220.
[26] Y.  Ma  and  G.  Guo,  Support  Vector  Machines  Applications.  Cham:  Springer  International  Publishing,  2014.  doi: 10.1007/978-3-319-02300-7.
[27] H. C.  Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen  Pada Maskapai Penerbangan  di Platform Twitter Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),”  Teknika,  vol.  10,  no.  1,  pp.  18–26,  Feb.  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[28] M. Raja Nurhusen, J.  Indra, and  K. Ahmad Baihaqi, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap  Kenaikan Harga Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 276–282, Jan. 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5491.