## Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang
Wahyuningrum 1 *, Rijal Abdulhakim 2 *, Yuyun Umaidah 3 *, Jajam Haerul Jaman 4 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang wahyuningrum.ayu17214@student.unsika.ac.id 1 , rijal.abulhakim16182@student.unsika.ac.id 2 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 3 , jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-10-05 Revised 2021-11-18 Accepted 2021-12-04 Maraknya  ujaran  kebencian  di  media  sosial  bisa  saja  merugikan  berbagai  pihak termasuk  calon  kepala  daerah  tahun  2020.  Data  yang  diperoleh  dari  Indeks Kerawanan Pemilu (IKP) 2020, kabupaten/kota di Jawa Barat yang menempati posisi peringkat 1 tingkat kerawanan yaitu Kabupaten Karawang dengan skor 63,77% pada level 5. Karena banyaknya jumlah komentar di media sosial mengakibatkan sanksi yang diberikan kepada para pelanggar belum merata. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan  untuk  mengklasifikasi  komentar  positif  dan  negatif  dalam  memudahkan bawaslu untuk membedakan komentar yang termasuk ke dalam ujaran kebencian dan bukan ujaran  kebencian sehingga  sanksi  yang  diberikan  kepada  para  pelanggar itu tepat  sasaran  dan  dapat  memberikan  efek  jera  kepada  masyarakat  agar  tidak melakukan  lagi  ujaran  kebencian.  Metodologi  yang  digunakan  yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan dua pemodelan, pertama Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan yang kedua Algoritma Support Vector Machine (SVM) dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization. Hasil yang didapat dari pemodelan pertama  menyatakan  bahwa  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan skenario  “2”  pada  kernel linear mendapatkan  nilai  performa  yang  bagus  sebesar “72.66%”.  Sedangkan  pada  pemodelan  kedua  dengan  Algoritma Support  Vector Machine (SVM)  dioptimasi  oleh Particle  Swarm  Optimization mendapatkan  nilai akurasi  tertinggi  pada  kernel linear dan polynomial di  skenario  ke  4  dengan pembagian  data  90:10  sebesar  “78.00%”.  Nilai  evaluasi  yang  lain  pun  mengalami kenaikan  mulai  dari  presisi  menjadi  72.72%,  recall  menjadi  50.00%  dan  f1-score menjadi 59.25%.
Keyword: KDD,
Klasifikasi Teks,
Particle Swarm Optimization,
Support Vector Machine.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pilkada  dalam  negara  demokrasi  bertujuan  agar  rakyat bisa  memilih  kepala  daerah  yang  dapat  memperjuangkan kepentingan - kepentingannya. Setiap rakyat mempunyai hak dan  kewajibannya  untuk  memilih  kepala  daerah,  pilkada yang  demokratis  harus  memenuhi  syarat  seperti  adanya persaingan  secara  sehat  dalam  memperebutkan  kekuasaan, partisipasi dari masyarakat dan jaminan hak sipil dan politik. Kesadaran masyarakat dan keterlibatan aktif harus tertanam dalam  penyelenggaraan  pilkada  ini  karena  apabila masyarakat  tidak  hadir  maka  pilkada  yang  dilaksanakan bukan pilkada yang demokratis [1].
Pilkada tahun ini diselenggarakan pada 9 Desember 2020 untuk  wilayah  dengan  masa  jabatan  berakhir  pada  tahun 2021. Pilkada di selenggarakan di 7 kota, 224 kabupaten dan 9  provinsi.  Hanya  2  provinsi  tidak  mengikuti  pilkada serentak,  diantaranya  Provinsi  Aceh  dan  Provinsi  DKI Jakarta [2].
Berdasarkan data Indeks Kerawanan Pemilu (IKP) 2020, kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  posisi  yang  menempati peringkat  1  tingkat  kerawanan  yaitu  Kabupaten  Karawang dengan skor 63,77 pada level 5 dan dapat dilihat dari rekam jejak pemilu 2019 Karawang menempati posisi ke 3 di pulau
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
191
jawa dan posisi ke 16 dari 270 kabupaten/kota di Indonesia [3].
Gambar 1. Grafik Skor IKP Pilkada Kabupaten/Kota di Jawa Barat 2020
Maraknya  ujaran  kebencian  pada  media  sosial  bisa  saja merugikan  berbagai  pihak  termasuk  calon  kepala  daerah Kabupaten Karawang tahun 2020. Media sosial yang sering digunakan masyarakat Karawang untuk menyebarkan ujaran kebencian  yaitu facebook .  Sanksi  yang  akan  diberikan kepada  pelanggar  Undang  -  Undang  ITE  atau hate  speech yaitu terdapat pada UU No 11 Tahun 2018 tentang ITE Pasal 28 ayat (2) & Pasal 45 ayat (2) [4].
Akan tetapi, sanksi yang diberikan kepada para pelanggar belum  merata  karena  banyaknya  jumlah  komentar  dari masyarakat sehingga diperlukan tindakan untuk mengidentifikasi hate  speech agar  mampu  membedakan antara ujaran  kebencian dan  bukan  ujaran  kebencian  untuk dapat menunjukan kekurangan masyarakat Karawang dalam berkomentar  di facebook .  Dengan  menganalisis  ini bermanfaat  untuk  memudahkan  pihak  bawaslu  dalam memberikan  sanksi  kepada  para  pelanggar  dan  dapat memberikan  efek  jera  kepada  masyarakat  karawang  untuk tidak melakukan tindakan ujaran kebencian di tahun - tahun berikutnya.
Banyaknya  dokumen  yang  akan  di  identifikasi  untuk membentuk kelas – kelas berdasarkan kelompok yang sudah diketahui  sebelumnya  tidak  mungkin  dilakukan  secara manual.  Maka,  metode  yang  akan  digunakan  dalam mengklasifikasikan ujaran kebencian ini adalah text mining. Text  mining digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  dari media sosial yang tidak terstruktur [5].
Penelitian sebelumnya yaitu tentang Optimasi Algoritma SVM  dan  K-NN  Berbasis  PSO  Pada  Analisis  Sentimen Fenomena Tagar #2019GantiPresiden [6]. Hasil akurasi yang didapat  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  88,00% sedangkan  hasil  akurasi  SVM  yang  menggunakan  PSO mendapatkan 92,75% dan hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan  algoritma  KNN  88,50%  sedangkan  hasil akurasi  KNN  yang  menggunakan  PSO  mendapatkan 75,25%.  Dengan  menggunakan  optimasi  PSO  pada algoritma SVM dapat meningkatkan nilai akurasi sedangkan
optimasi  PSO  pada  algoritma  KNN  mengalami  penurunan sebesar 13%.
Selain itu ada juga penelitian yang Menganalisis Sentimen Review  Aplikasi  Menggunakan  Algoritma Support  Vector Machine [7].  Hasil  yang  didapat  dengan  menguji  kernel linear,  radial  basis  function dan polynomial yaitu  kernel linear yang mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 0,897. Berdasarkan penjelasan di atas dan melihat dari penelitian – penelitian sebelumnya  yang menyatakan bahwa  optimasi penerapan Particle  Swarm  Optimization dengan  algoritma SVM  berhasil  memperbaiki  akurasi  menjadi  optimal dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya,  maka  akan dilakukan penelitian dengan judul “Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle  Swarm  Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang 2020 ”.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Text Mining Text mining yaitu proses mengolah teks tidak terstruktur yang diambil dari media sosial seperti text email, text html, text komentar  dari  berbagai  sumber. Text  mining masih masuk  ke  dalam  bagian  data mining ,  dengan  melakukan proses pada data atau text serta dokumen dalam jumlah yang besar [8].
B. Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD  adalah  proses  mengolah  data  mentah  kemudian diolah dengan beberapa proses sehingga dapat menghasilkan informasi yang berguna. Knowledge Discovery in Database (KDD)  terdiri  dari  5  tahapan  yakni  Data Selection, Preprocessing,  Transformation,  Modelling dan Evaluation [9] .
C. Support Vector Machine (SVM)
Konsep dari support vector machine awalnya berasal dari masalah  klasifikasi  dua  kelas  kemudian  memerlukan  data pengujian  positif  dan  negatif  maka  dari  itu support  vector machine digunakan  untuk  memisahkannya  menjadi  dua kelas  dengan  memaksimalkan margin . Margin digunakan untuk memberi jarak antara titik positif dan negatif terdekat di hyperlane , hyperlane dapat  berupa  garis  lurus  untuk  2 dimensi atau bidang datar untuk 3 dimensi dimensi [10].
Penggunaan  kernel  dalam support  vector  machine itu penting,  karena  dengan  menggunakan  fungsi  kernel  dapat meningkatkan kinerja. Fungsi kernel dapat dikatakan sebagai fungsi yang menggambarkan data dengan struktur yang baik sehingga mudah untuk dipisahkan. Terdapat 4 fungsi kernel yang  sering  digunakan  yaitu  Kernel Linier , Radial  Basis Function (RBF), Sigmoid dan Polynomial [11].

## D. Particle Swarm Optimization
PSO  didasarkan  pada  perilaku  sekawanan  ikan  dan burung dalam mempertahakan hidup. Di dalam PSO terdapat particle dengan ukuran yang berbeda dan awalnya terletak di lokasi  yang  acak  dalam  ruang.  Terdapat  dua  ciri  khas  di
192
dalam  PSO  diantaranya  posisi  dan  kecepatan,  jika  sebuah particle mendapatkan  jalan  yang  benar  dan  cepat  ketika menuju ke sumber makanan, particle tersebut akan memberi tahu  kepada particle lain  untuk  segera  mengikuti  jalan tersebut walaupun lokasinya berjauhan. Populasi acak yang ada pada PSO biasa disebut particle , setiap particle yang ada pada PSO berkaitan dengan yang namanya velocity berguna untuk memindahkan particle ke lokasi yang lebih baik dari sebelumnya [12].
E. Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  metode  konsep  data mining untuk  melakukan  perhitungan akurasi.  Berikut representasi nilai  hasil  klasifikasi  diantaranya True  Positif (TP), True Negatif (TN), False Positif (FP), False Negatif (FN) [13]. Dengan  menghitung confusion  matrix nilai  yang didapatkan diantaranya:
1) Akurasi
Akurasi  digunakan  untuk  tingkat  ketepatan  nilai prediksi dan aktual.
2) Presisi
Presisi  digunakan  sebagai  perbandingan  jumlah data positif dengan jumlah dari data positif bernilai benar dan data negatif yang bernilai positif.
3) Recall Recall digunakan sebagai perbandingan jumlah data positif  dengan  jumlah  dari  data  positif  bernilai benar dan data yang bernilai negatif.
4) F1-score
F1-score digunakan  sebagai  alat  untuk  mengukur kinerja sistem dengan cara menghitung nilai presisi dan recall lalu dikali dua kemudian dibagi dengan hasil penjumlahan dari presisi dan recall .

## III. M ETODE P ENELITIAN
A. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  untuk  mendeteksi hate speech pilkada karawang 2020 adalah Knowledge Discovery in  Database dengan  algoritma Support  Vector  Machine berbasis Particle Swarm Optimization . Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari beberapa postingan di Grup Facebook Karawang Info dari bulan Juli – Desember 2020. Kemudian  data  diberi  label  secara  manual  lalu  diverifikasi oleh seorang ahli bahasa dan sastra Indonesia dan penelitian ini  menggunakan  bahasa  pemrograman python .  Berikut tahapan dari Knowledge Discovery in Database diantaranya Data  Selection , Preprocessing terdiri  dari Cleaning , Case Folding , Tokenizing , Normalisasi , Filtering dan Stemming , kemudian pada tahap Tranformation menggunakan TF-IDF. Tahapan Modeling ini  dilakukan  dengan  dua  model  yaitu algoritma Support  Vector  Machine dan  algoritma Support Vector  Machine dioptimasi  dengan  algoritma Particle Swarm Optimization . Penelitian ini menggunakan dua kernel
yaitu  kernel linear dan polynomial dan  tahapan evaluation untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score.

## B. Rancangan Penelitian
Berikut rancangan penelitian yang akan dilakukan seperti yang terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan Penelitian
Berikut penjelasan dari Gambar 2.

## 1) Data Selection
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  di crawling dari bulan  Juli  –  Desember  2020  yang  diambil  dari  beberapa postingan di Grup Facebook Karawang Info. Kemudian data tersebut  diklasifikasi  ke  dalam  2 class yaitu  Positif  dan Negatif yang dilakukan secara manual kemudian diverifikasi oleh seorang ahli bahasa dan sastra Indonesia.
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
193 2) Preprocessing
Preprocessing terdapat beberapa tahapan diantaranya  Cleaning
digunakan untuk proses membersihkan  data  yang  tidak  memiliki pengaruh pada proses data mining.
 Case Folding bertujuan untuk merubah semua huruf  kapital  dalam  dokumen  menjadi  huruf kecil.
 Tokenizing digunakan  untuk  memotong kalimat menjadi sebuah kata berdasarkan spasi.
 Normalisasi digunakan  untuk  memperbaiki penulisan kata yang tidak sesuai menjadi sesuai dengan kamus KBBI.
 Filtering digunakan untuk menghilangkan kata - kata yang tidak bermakna atau kurang penting dengan topik penelitian .
 Stemming digunakan  untuk  menghilangkan kata  imbuhan  dengan  menggunakan library sastrawi.
3) Transformation
Tahapan ini memberikan bobot setiap kata untuk melihat seberapa  jauh  hubungan  kata  terhadap  dokumen.  Bobot dihitung  dengan  menggunakan Term  Frequency  Inverse Document Frequency (TF-IDF).
4) Modelling
Pada  tahapan  ini  data  yang  telah  ditransformasikan kemudian diuji dengan membagi menjadi data latih dan data uji, splitting data dilakukan dengan 4 skenario.
5) Evaluation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi  dengan  menguji confusion  matrix nya  untuk  melihat  nilai  akurasi,  presisi, recall dan f1-score.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  yaitu  bagaimana  mendeteksi hate  speech pilkada  Karawang  2020  dengan  algoritma support  vector  machine dan  kemudian  dioptimasi menggunakan particle swarm optimization .

## 1) Data Selection
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  data komentar  yang  berasal  dari  grup  facebook  Karawang  Info dengan  kata  kunci  “Bupati”,  “Pilkada”  dan  “Pilkada Karawang”.  Data  diambil  secara  manual  dengan  teknik crawling sebanyak 546 menggunakan software exportcomments.com dan disimpan dalam file xlsx .
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  diseleksi  yang awalnya  memiliki  8  variabel  yaitu name,  profile  id,  date, likes,  stars,  coment,  view  source dan class ,  menjadi  hanya comment dan class yang akan digunakan. Pilkada tahun ini diselenggarakan pada 9 Desember 2020 maka data yang akan
digunakan mulai dari tanggal 1 Juli 2020 – 8 Desember 2020 sebanyak  511  data.  Kemudian  data  dibagi  menjadi  dua bagian lalu diberi label secara manual dan diverifikasi oleh ahli  bahasa dan sastra Indonesia, didapatkan 188 komentar positif  dan  komentar negatif sebanyak 323. Berikut contoh data yang telah diberi label dan divalidasi dapat dilihat pada Tabel I.

## TABEL I
C ONTOH D ATASET Y ANG T ELAH D IBERI L ABEL D AN D IVALIDASI No Komentar Label 1 Lihat  jok  wargamu,separti  kita  dulu pilpres ya... Negatif 2 Ganti bupati Positif 3 Cakeep Positif 4 #2021 kang jimmy bupati Karawang Positif 5 masih  lama,  kerja  weh  dulu,  masih banyak raky… Positif 6 Mantaaapp\n[PHOTO] https://external.fkdt1-1.fn... Positif 7 Adug  adugan  pengen  menang.... Segala cara di j... Positif 8 saya mah menang meren nomor 3 Positif 9 #JANGANLUPA SEBELUM TGL 9  \n[PHOTO] https:/... Positif 10 Gaskeun.. ✌ Positif
2) Preprocessing
Tahap Preprocessing dilakukan  sebelum  tahap transformation dan modelling untuk memastikan data telah siap  diolah. Preprocessing terdiri  dari  beberapa  tahapan yaitu:
 Cleaning :  Tahapan  data cleaning berguna  untuk menghapus karakter seperti emotikon, URL, tagar, simbol, angka dll. Berikut contoh dari tahapan data cleaning .
TABEL II C ONTOH S EBELUM C LEANING No Komentar 1 Lihat jok wargamu,separti kita dulu pilpres ya...
2 Ganti bupati
3 Cakeep
4 #2021 kang jimmy bupati Karawang
5 masih lama, kerja weh dulu, masih banyak raky…
6 Mantaaapp\n[PHOTO]https://external.fkdt11.fn...
7 Adug adugan pengen menang.... Segala cara di j...
8 saya mah menang meren nomor 3
9 #JANGANLUPA  SEBELUM  TGL  9   \n[PHOTO] https:/...
10 Gaskeun.. ✌
194 TABEL II C ONTOH S ESUDAH C LEANING No Komentar 1 Lihat jok wargamuseparti kita dulu pilpres yag...
2 Ganti bupati
3 Cakep
4 kang jimmy bupati Karawang
5 masih lama kerja weh dulu masih banyak rakyat ...
6 Mantap PHOTO
7 Adug adugan pengen menang Segala cara di jalan...
8 saya mah menang meren nomor
9 SEBELUM TGL PHOTO
10 Gaskeun
 Case  folding :  Tahapan case  folding digunakan untuk menyeragamkan kata yang semula berbentuk huruf kapital dirubah menjadi huruf non kapital atau kecil. Berikut contoh dari tahapan case folding .
TABEL III C ONTOH S EBELUM C ASE F OLDING No Komentar 1 Lihat jok wargamuseparti kita dulu pilpres yag...
2 Ganti bupati
3 Cakep
4 kang jimmy bupati Karawang
5 masih lama kerja weh dulu masih banyak rakyat ...
6 Mantap PHOTO
7 Adug adugan pengen menang Segala cara di jalan.
8 saya mah menang meren nomor
9 SEBELUM TGL PHOTO
10 Gaskeun
TABEL IV C ONTOH S ESUDAH C ASE F OLDING
No Komentar
1 lihat jok wargamuseparti kita dulu pilpres yag...
2 ganti bupati
3 cakep
4 kang jimmy bupati karawang
5 masih lama kerja weh dulu masih banyak rakyat ...
6 mantap photo
7 adug adugan pengen menang segala cara di jalan...
8 saya mah menang meren nomor
9 sebelum tgl photo
10 gaskeun
 Tokenizing : Tahapan ini dilakukan untuk memecah kalimat  menjadi  sebuah  kata  berdasarkan  spasi. Berikut contoh dari tahapan tokenizing .
TABEL V C ONTOH S EBELUM T OKENIZING
No Komentar 1 lihat jok wargamuseparti kita dulu pilpres yag...
2 ganti bupati
3 cakep
4 kang jimmy bupati karawang
5 masih lama kerja weh dulu masih banyak rakyat ...
6 mantap photo
7 adug adugan pengen menang segala cara di jalan...
8 saya mah menang meren nomor
9 sebelum tgl photo
10 gaskeun
TABEL VI C ONTOH S ESUDAH T OKENIZING No Komentar 1 [lihat, jok, wargamuseparti, kita, dulu, pilpr...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [kang, jimy, bupati, karawang]
5 [masih, lama, kerja, weh, dulu, masih, banyak,...
6 [mantap, photo]
7 [adug, adugan, pengen, menang, segala, cara, d...
8 [saya, mah, menang, meren, nomor]
9 [sebelum, tgl, photo]
10 [gaskeun]
 Normalisasi : Tahapan ini untuk memperbaiki kata –  kata  yang  belum  sesuai  dengan  kamus  KBBI. Berikut contoh dari tahapan normalisasi .
TABEL VII
C ONTOH S EBELUM N ORMALISASI No Komentar
1 [lihat, jok, wargamuseparti, kita, dulu, pilpr...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [kang, jimy, bupati, karawang]
5 [masih, lama, kerja, weh, dulu, masih, banyak,...
6 [mantap, photo]
7 [adug, adugan, pengen, menang, segala, cara, d...
8 [saya, mah, menang, meren, nomor]
9 [sebelum, tgl, photo]
10 [gaskeun]
TABEL VIII C ONTOH S ESUDAH N ORMALISASI
No Komentar
1 [lihat, jokowi, warga, kamu, seperti, kita, du...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [kakak, laki, laki, jimmy, bupati, karawang]
5 [masih, lama, kerja, weh, dulu, masih, banyak,...
6 [mantap, foto]
7 [meronta, ronta, meronta, ronta, mau, menang, ...
8 [saya, mah, menang, kali, nomor]
9 [sebelum, tanggal, foto]
10 [lanjut]
 Filtering : filtering ini untuk menghilangkan kata - kata  yang  tidak  diperlukan  dalam  topik  penelitian ini.  Contoh  kata  yang  dihapus  diantaranya  “dari”,
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
195
“dan”,  “di”,  “ke”,  “dengan”,  “ini”,  “jadi”  dll. Berikut hasil dari tahapan filtering .
TABEL IX C ONTOH S EBELUM F ILTERING
No Komentar
1 [lihat, jokowi, warga, kamu, seperti, kita, du...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [kakak, laki, laki, jimmy, bupati, karawang]
5 [masih, lama, kerja, weh, dulu, masih, banyak,...
6 [mantap, foto]
7 [meronta, ronta, meronta, ronta, mau, menang, ...
8 [saya, mah, menang, kali, nomor]
9 [sebelum, tanggal, foto]
10 [lanjut]
TABEL X
C ONTOH S ESUDAH F ILTERING No Komentar
1 [lihat, warga, kamu, dulu, pemilihan, presiden...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [laki, laki, jimmy, bupati, karawang
5 [lama, kerja, dulu, banyak, rakyat, membutuhka...
6 [mantap, foto]
7 [meronta, ronta, meronta, ronta, menang, segal...
8 [menang, nomor]
9 [tanggal, foto]
10 [lanjut]
 Stemming :  Proses stemming menggunakan library Sastrawi  yang  digunakan  untuk  menghilangkan semua  imbuhan  ke  dalam  bentuk  kata  dasar. Contohnya  seperti  mem-,  -kan,  -an,  pe-,  ke-,  -nya dan  yang  lainnya.  Berikut  contoh  dari  tahapan stemming .
TABEL XI C ONTOH S EBELUM S TEMMING No Komentar
1 [lihat, warga, kamu, dulu, pemilihan, presiden...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [laki, laki, jimmy, bupati, karawang
5 [lama, kerja, dulu, banyak, rakyat, membutuhka...
6 [mantap, foto]
7 [meronta, ronta, meronta, ronta, menang, segal...
8 [menang, nomor]
9 [tanggal, foto]
10 [lanjut] TABEL XII C ONTOH S ESUDAH S TEMMING No Komentar
1 [lihat, warga, kamu, dulu, pilih, presiden, ke...
2 [ganti, bupati]
3 [cakep]
4 [laki, laki, jimmy, bupati, karawang
5 [lama, kerja, dulu, banyak, rakyat, butuh, ulu...
6 [mantap, foto]
7 [ronta, ronta, ronta, ronta, menang, segala, c...
8 [menang, nomor]
9 [tanggal, foto]
10 [lanjut]

## 3) Transformation
Tahapan  ini  menggunakan Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk pembobotannya agar setiap  kata  dapat  direpresentasikan  menjadi numerik atau angka. Pertama menghitung jumlah kata yang muncul pada setiap  komentar.  Berikut  contoh  jumlah  kata  pada  setiap komentar dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh jumlah kata pada setiap komentar
Berikut  contoh  hasil  dari  nilai Term  Frequency (TF) dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Contoh Hasil TF
Berikut  contoh  hasil  dari  nilai Inverse  Document Frequency (IDF) dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Contoh Hasil IDF
Sedangkan  contoh  hasil  dari  nilai Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Contoh Hasil TF-IDF
4) Modelling
Setelah  dilakukan preprocessing dan transformation , kemudian  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data training dan testing dengan  empat  perbandingan  yaitu  60:40,  70:30, 80:20, 90:10. Tahapan ini dilakukan dengan dua pemodelan yaitu  dengan  algoritma support  vector  machine dan algoritma support vector machine (SVM) dioptimasi dengan algoritma particle swarm optimization (PSO). Penelitian ini menggunakan dua kernel yaitu kernel linear dan polynomial dan parameternya yakni c, gamma, degree, coef 0, tol, cache size .  Fungsi  yang  digunakan  pada particle  swarm optimization yaitu dengan iterasi 50, partikel 10 dan dimensi yang  digunakan  sebanyak  6  parameter.  Berikut  hasil pengujian yang telah dilakukan:
 Skenario  1 (60:40) :  Berikut  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  pemodelan  klasifikasi komentar hate  speech menggunakan  algoritma SVM  dengan  kernel linear dan polynomial dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.

##  Pengujian SVM dengan kernel linear
Gambar 7. Hasil pengujian skenario 1 SVM kernel linear
 Pengujian SVM dengan kernel polynomial

## Gambar 8. Hasil pengujian skenario 1 SVM kernel polynomial
Berikut  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada pemodelan  kedua  untuk  klasifikasi  komentar hate  speech menggunakan algoritma  SVM  dan  dioptimasi  PSO  dengan kernel linear dan polynomial dapat  dilihat  pada  Gambar  9 dan Gambar 10.
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel linear
Gambar 9. Hasil pengujian skenario 1 SVM dan PSO kernel linear
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel polynomial
Gambar 10. Hasil pengujian skenario 1 SVM dan PSO kernel polynomial
 Skenario  2  (70:30):  Berikut  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  pemodelan  klasifikasi komentar hate speech menggunakan algoritma SVM dengan  kernel linear dan polynomial dapat  dilihat pada Gambar 11 dan Gambar 12.
 Pengujian SVM dengan kernel linear
Gambar 11. Hasil pengujian skenario 2 SVM kernel linear
 Pengujian SVM dengan kernel polynomial
Gambar 12. Hasil pengujian skenario 2 SVM kernel polynomial
Berikut  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada pemodelan  kedua  untuk  klasifikasi  komentar hate  speech menggunakan  algoritma SVM dan  dioptimasi PSO dengan kernel linear dan polynomial dapat dilihat pada Gambar 13 dan Gambar 14.
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel linear
Gambar 13. Hasil pengujian skenario 2 SVM dan PSO kernel linear  Pengujian SVM dan PSO dengan kernel polynomial
Gambar 14. Hasil pengujian skenario 2 SVM dan PSO kernel polynomial
 Skenario  3  (80:20):  Berikut  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  pemodelan  klasifikasi komentar hate  speech menggunakan  algoritma SVM  dengan  kernel linear dan polynomial dapat dilihat pada Gambar 15 dan Gambar 16.
 Pengujian SVM dengan kernel linear
Gambar 15. Hasil pengujian skenario 3 SVM kernel linear
 Pengujian SVM dengan kernel polynomial
Gambar 16. Hasil pengujian skenario 3 SVM kernel polynomial
198
Berikut  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada pemodelan  kedua  untuk  klasifikasi  komentar hate  speech menggunakan algoritma  SVM  dan dioptimasi PSO  dengan kernel linear dan polynomial dapat dilihat pada Gambar 17 dan Gambar 18.
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel linear
Gambar 17. Hasil pengujian skenario 3 SVM dan PSO kernel linear
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel polynomial
Gambar 18 Hasil pengujian skenario 3 SVM dan PSO kernel polynomial
 Skenario  4 (90:10) :  Berikut  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  pemodelan  klasifikasi komentar hate  speech menggunakan  algoritma SVM  dengan  kernel linear dapat  dilihat  pada Gambar 19 dan Gambar 20.
 Pengujian SVM dengan kernel linear
Gambar 19. Hasil pengujian skenario 4 SVM kernel linear

##  Pengujian SVM dengan kernel polynomial

## Gambar 20. Hasil pengujian skenario 4 SVM kernel polynomial
Berikut  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada pemodelan  kedua  untuk  klasifikasi  komentar hate  speech menggunakan algoritma  SVM  dan  dioptimasi  PSO  dengan kernel linear dapat dilihat pada Gambar 21 dan Gambar 22.
 Pengujian SVM dan PSO dengan kernel linear
Gambar 21. Hasil pengujian skenario 4 SVM dan PSO kernel linear  Pengujian SVM dan PSO dengan kernel polynomial
Gambar 22. Hasil pengujian skenario 4 SVM dan PSO kernel polynomial

## 5) Evaluation
Pengujian yang telah dilakukan akan dibandingkan untuk mengetahui  model  mana  memiliki  kinerja  terbaik  antara support  vector  machine dan support  vector  machine dioptimasi  dengan  algoritma particle  swarm  optimization . Berikut  hasil  perbandingan  evaluasi  dari  setiap  skenario dengan menggunakan support vector machine dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
199 TABEL VII
H ASIL P ERBANDINGAN E VALUASI S UPPORT V ECTOR M ACHINE Skenario Kernel Akurasi (%) Skenario 1 Linear 71.85 Polynomial 66.33 Skenario 2 Linear 72.66 Polynomial 67.33 Skenario 3 Linear 71.00 Polynomial 66.00 Skenario 4 Linear 72.00 Polynomial 70.00 Presisi (%) Recall (%) F1-score (%) 0 1 0 1 0 1 61.90 74.52 39.39 87.97 48.14 80.69 42.85 67.18 04.54 96.99 08.21 79.38 63.33 75.00 38.77 89.10 48.10 81.44 50.00 68.05 06.12 97.03 10.90 80.00 68.75 71.42 31.42 92.38 43.13 80.53 66.66 65.97 05.71 98.46 10.05 79.01 62.50 73.81 31.25 91.17 41.66 81.57 66.66 70.21 12.50 97.05 21.05 81.48
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa hasil yang memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  kernel linear sebesar 72.66%  pada skenario  ke  2  dengan  pembagian  data  70:30. Sedangkan untuk yang memiliki nilai akurasi terkecil yaitu pada kernel polynomial sebesar 66.00% pada skenario 80:20. Berikut hasil evaluasi dari 4 skenario dengan menggunakan support vector machine dioptimasi dengan algoritma particle swarm optimization dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.
TABEL VIV HASIL PERBANDINGAN EVALUASI SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN

## PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Skenario Kernel Akurasi (%) Skenario 1 Linear 74.87 Polynomial 75.37 Skenario 2 Linear 74.66 Polynomial 75.33 Skenario 3 Linear 74.00 Polynomial 76.00 Skenario 4 Linear 78.00 Polynomial 78.00 Presisi (%) Recall (%) F1-score (%) 0 1 0 1 0 1 66.66 77.48 48.48 87.97 56.14 82.39 66.03 78.76 53.03 86.46 58.82 82.43 72.00 75.20 36.73 93.06 48.64 83.18
73.07 75.80 38.77 93.06 50.66 83.55 71.42 74.68 42.85 90.76 53.57 81.94 72.00 77.33 51.42 89.23 60.00 82.85 72.72 79.48 50.00 91.17 59.25 84.93 72.72 79.48 50.00 91.17 59.25 84.93
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  hasil optimasi  algoritma particle  swarm  optimization pada  4 skenario  menyatakan  bahwa  yang  memiliki  nilai  akurasi tertinggi yaitu kernel linear dan polynomial sebesar 78.00% pada  skenario  ke  4  dengan  pembagian  data  90:10.  Nilai evaluasi  yang  lain  pun  mengalami  kenaikan  mulai  dari presisi menjadi 72.72%, recall menjadi 50.00% dan f1-score menjadi  59.25%.  Sedangkan  untuk  yang  memiliki  nilai akurasi terkecil yaitu pada kernel polynomial sebesar 74.00% pada skenario ke 3 dengan pembagian data 80:20.

## B. Pembahasan
Penelitian  ini  mengklasifikasikan  tentang  komentar Pilkada  Karawang  2020  dengan  SVM  berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Metodologi penelitiannya KDD yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yakni Data  Selection, Preprocessing,  Tranformation,  Modelling dan Evaluation . Data diambil secara manual dengan sebanyak 546 komentar menggunakan software  exportcomments.com dan  disimpan dalam file xlsx. Kemudian data diseleksi menjadi 511 data yang  digunakan  dan  diberi  label  secara  manual  lalu diverifikasi  oleh  ahli  bahasa  dan  sastra  Indonesia.  Pada tahapan Preprocessing data tersebut diolah dengan beberapa tahapan  diantaranya Cleaning (membersihkan noisy ), Case Folding (merubah  semua  huruf  menjadi  kecil), Tokenizing (memecah kalimat menjadi  perkata), Normalisasi (memperbaiki penulisan kata), Filtering (menghapus kata - kata  yang  tidak  bermakna)  dan Stemming (menghilangkan kata  imbuhan).  Selanjutnya  pada  tahap  Tranformation menggunakan Term  Frequency  Inverse  Document Frequency (TF-IDF). Pada Modelling , mengimplementasikan  dua  model  yaitu  dengan  algoritma support  vector  machine dan  algoritma support  vector machine (SVM) dioptimasi dengan algoritma particle swarm optimization (PSO)  dan  tahapan  terakhir  yaitu evaluation untuk  menampilkan  nilai  dari  hasil modelling diantaranya akurasi,  presisi, recal dan f1-score.
Penelitian  ini  melakukan  pengujian  dengan  4  skenario pembagian  data  yaitu  60:40,  70:30,  80:20  dan  90:10. Berdasarkan skenario tersebut dapat dinyatakan bahwa pada pemodelan  pertama  skenario  2  mendapatkan  nilai  akurasi tertinggi sebesar 72.66% dengan kernel linear . Kemudian 4 skenario tersebut dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization dengan  parameter  iterasi  50,  partikel  10 didapatkan bahwa nilai akurasi tertinggi yaitu kernel linear dan polynomial sebesar 78.00% pada skenario ke 4 dengan pembagian  data  90:10.  Nilai  evaluasi  yang  lain  pun mengalami  kenaikan  mulai  dari  presisi  menjadi  72.72%, recall menjadi 50.00% dan f1-score menjadi 59.25%. Nilai
200
performa  terbaik  yang  di  peroleh  dari  algoritma support vector  machine dan  algoritma support  vector  machine dengan particle swarm optimization memiliki selisih akurasi sebesar 5.34%.
Berikut  hasil  pencarian  kata  yang  sering  muncul  pada class positif dan negatif dapat dilihat pada Gambar 23 dan Gambar 24.

## Gambar 23. Wordcloud positif
Gambar  23  dapat  diketahui  bahwa  kata  yang  sering muncul pada class positif yaitu kata “karawang”, “jangan”, “bupati” dan “laki – laki”.

## Gambar 24. Wordcloud negatif
Sedangkan dari Gambar 24 dapat diketahui bahwa kata – kata  yang  sering  muncul  pada class negatif  seperti  “laki  – laki”,  “bupati”,  “karawang”  merupakan  kata  yang  sering digunakan  pengguna  facebook  dalam  menujukan  bahwa masyarakat ingin yang menjadi bupati karawang ini berjenis kelamin laki – laki.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database dan  algoritma Support  Vector  Machine lalu  dioptimasi dengan Particle  Swarm  Optimization terbukti  dapat mengklasifikasi  komentar hate  speech Pilkada  Karawang 2020.  Dalam  penelitian  ini  pemodelan  pertama menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine yang mendapatkan  nilai  performa  terbaik  terdapat  pada  kernel linear di  skenario  2  sebesar  72,66%  dengan  hasil  19 class negatif  benar  diklasifikasikan  sebagai class negatif  dan  11 class negatif  diklasifikasikan  sebagai class positif. Sedangkan  90 class positif  benar  diklasifikasikan  sebagai
class positif  dan  30 class positif  diklasifikasikan  sebagai class negatif.
Kemudian pada pemodelan kedua, 4 skenario yang telah di  uji  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine kemudian dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization, yang  mendapatkan  nilai  performa  terbaik  terdapat  pada skenario  4  pada  kernel linear dan polynomial .  Hasil  yang diperoleh mendapatkan 8 class negatif benar diklasifikasikan sebagai class negatif  dan  3 class negatif  diklasifikasikan sebagai class positif.  Sedangkan  31 class positif  benar diklasifikasikan  sebagai class positif  dan  8 class positif diklasifikasikan  sebagai class negatif.  Dengan  pembagian data  90:10  pada  skenario  ke  4  akurasi  yang  di  dapatkan sebesar  78.00%.  Nilai  evaluasi  yang  lain  pun  mengalami kenaikan mulai dari presisi menjadi 72.72%, recall menjadi 50.00%  dan f1-score menjadi  59.25%.  Maka  dapat disimpulkan bahwa pengujian komentar hate speech Pilkada Karawang  2020  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine lalu  dioptimasi  dengan Particle  Swarm Optimization terbukti  lebih  baik  dari  pada  hanya menggunakan algoritma Support Vector Machine saja. Penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  data  dengan sumber  yang lebih beragam seperti  Twitter  atau YouTube. Kemudian  disarankan  untuk  melakukan  pengembangan mulai dari algoritma, kernel atau parameter yang digunakan. Serta  penerapan  untuk  mendeteksi hate  speech pilkada karawang di facebook dapat dikembangkan ke dalam sebuah sistem.

## D AFTAR P USTAKA
[1]     C.  Sutrisno,  “Partisipasi  Warga  Negara  Dalam  Pilkada,” JPK J. Pancasila Dan Kewarganegaraan, vol. 2, no. 2, pp. 36–48, 2017.
[2]     “Daftar 270 Daerah Penyelenggara Pilkada Serentak pada 2020.” https://tirto.id/daftar-270-daerah-penyelenggara- pilkada-serentak-pada-2020-ecZT  (accessed  Dec.  16, 2021).
[3]     “Berikut Daftar 270 Daerah yang Gelar Pilkada Serentak 9 Desember  2020  Halaman  all  -  Kompas.com.” https://www.kompas.com/tren/read/2020/12/05/19310016 5/berikut-daftar-270-daerah-yang-gelar-pilkada-serentak- 9-desember-2020?page=all (accessed Dec. 16, 2021).
[4]     litigasi.id,  "Jeratan  Hukum  Ujaran  Kebencian  (Hate Speech)," 28 Mei 2018.
[5]     S.  N.  Asiyah,  “Klasifikasi  berita  online  menggunakan metode  support  vector  machine  dan  k-nearest  neighbor,” PhD Thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[6]     A.  Saepudin,  R.  Aryanti,  E.  Fitriani,  and  D.  Dahlia, “Optimasi  Algoritma  SVM  Dan  k-NN  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  Pada  Analisis  Sentimen  Fenomena Tagar# 2019GantiPresiden,” J. Tek. Komput., vol. 6, no. 1, pp. 95–102, 2020.
[7]     F.  F.  Irfani,  M.  Triyanto,  and  A.  D.  Hartanto,  “Analisis Sentimen  Review  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”  JBMI  J.  Bisnis
Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang (Wahyuningrum, dkk.)
Manaj. Dan Inf. Vol 16 No 3 P 258 2020 Doi 1026487jbmi V16i3 8607, 2020.
[8]     H. S. Utama, D. Rosiyadi, B. S. Prakoso, and D. Ariadarma, “Analisis  Sentimen  Sistem  Ganjil  Genap  di  Tol  Bekasi Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,”  J. RESTI Rekayasa Sist. Dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 243–250, 2019.
[9]     U. Ependi and A. Putra, “Solusi prediksi persediaan barang dengan  menggunakan  algoritma  apriori  (studi  kasus: regional  part  depo  auto  2000  Palembang),”  JEPIN  J. Edukasi Dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 139–145, 2019.
[10]     K. A. Safitri and R. Wulanningrum, “Aplikasi Pengenalan Pola  Tulisan  Tangan  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine,”  in  Prosiding  SEMNAS  INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2020, vol. 4, no. 1, pp. 201–206.
[11]     N.R. Feta, and A.R. Ginanjar, "Komparasi Fungsi Kernel Metode  Support  Vector  Machine  Untuk  Pemodelan Klasifikasi Terhadap Comparison of the Kernel Function of Support  Vector  Machine  Method  for  Modeling Classification of Soybean Plat Disease," vol. 1, no. 1, pp. 33-39, 2019.
[12]     M.  R.  Lubis,  “Metode  Hybrid  Particle  Swarm Optimization-Neural  Network  Backpropagation  Untuk Prediksi Hasil Pertandingan Sepak Bola,” J-SAKTI J. Sains Komput. Dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 71–83, 2017.
[13]     L. Mutawalli, M. T. A. Zaen, and W. Bagye, “Klasifikasi Teks Sosial Media Twitter Menggunakan Support Vector Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto),”  J.  Inform. Dan Rekayasa Elektron., vol. 2, no. 2, pp. 43–51, 2019.