## ANALISIS SENTIMEN NETIZEN TERHADAP ISU PEMBABATAN HUTAN ADAT PAPUA MELALUI TAGAR #ALLEYESONPAPUA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Agustinus Manwombreidy Kafiar, Supatman Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Jembatan Merah, No. 84C, Gejayan, Yogyakarta, Indonesia aguz31.kafiar@gmail.com

## ABSTRAK
Isu pembabatan hutan adat di Papua untuk perkebunan sawit menjadi topik sedang ramai diperbincangkan di media sosial, sehingga memahami opini netizen yang pro dan kontra terhadap isu ini menjadi sangat penting terutama di medial sosial X. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan klasifikasi sentimen netizen terhadap isu pembabatan  hutan  adat  di  Papua  melalui  kata  kunci  tagar  #AllEyesOnPapua  di  media  sosial  X.  Penelitian  ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan bahasa pemrograman Phyton di website Google Colaboratory dengan menggunakan API key Twitter . Dari  data yang dikumpulkan menggunakan crawling data antara tanggal  25 Mei  sampai dengan 20 Juni 2024,  terdapat 1270 tweet  dan  tersisa  1149 tweet setelah melalui tahap preprocessing hingga klasifikasi sentimen. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) data opini netizen dapat diklasifikasikan menjadi tigas kelas sentimen yaitu negatif, netral, dan positif. Hasil evaluasi berupa Confusion Matrix yang menunjukkan nilai accuracy sebesar 67%, dengan precision untuk sentimen positif sebesar 73%, recall 64%, dan f1-score 68%. Temuan ini menunjukkan bahwa model SVM cukup efektif dalam mengidentifikasi sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif dan netral.
Kata kunci: #AllEyesOnPapua, Analisis Sentimen,  Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Tanah  Papua  adalah  rumah  bagi  lebih  dari  250 kelompok  etnis,  dengan  semua  lahan  diakui  sebagai milik  masyarakat  adat.  Seperti  wilayah  Melanesia lainnya,  kelompok  etnis  di  Papua  terorganisir  dalam marga  yang  memiliki  hubungan  spiritual  mendalam dengan  tanah,  tanaman,  dan  hewan.  Lahan  marga bukan hanya bagian dari identitas mereka, tetapi juga sumber makanan dan kebutuhan dasar lainnya [1].
Namun, pada akhir Mei  hingga awal  Juni 2024, isu  pembabatan  hutan  adat  Boven  Digoel  di  Papua viral  di  media  sosial  X  dan  Instagram  dengan  tagar #AllEyesOnPapua.  Hingga  4  Juni  2024  tagar  ini diposting sebanyak 2,8 juta kali di Insta Story.  Tagar ini  menunjukkan  solidaritas  netizen  Indonesia terhadap  gugatan  hukum  masyarakat  adat  Awyu  dan Moi  di  Papua  yang  diwakili  oleh  Hendrikus  Woro. Menurut  masyarakat,  pemerintah  dan  perusahaan sawit,  seperti  PT  Indo  Asiana  Lestari  (IAL)  dan  PT Sorong  Agro  Sawitindo,  dianggap  menghancurkan hutan adat Boven Digoel. Pemerintah memberikan izin penggunaan  lahan  adat  suku  Awyu  dan  suku  Moi seluas  36.094  hektar  untuk  perkebunan  sawit  tanpa memikirkan nasib masyrakat adat.
Pada  gugutan  di  PTUN  Provinsi  Papua  untuk menuntut pencabutan izin yang dianggap bertentangan dengan kearifan lokal, Majelis Hakim PTUN menolak gugatan  tersebut  dan  menyatakan  izin  sudah  sesuai prosedur  Amdal,  meski  pemerintah  Provinsi  Papua tidak  transparan  dan  tidak  melibatkan  masyarakat sehingga sesuai PP No. 22/2021. Hendrikus kemudian pergi  ke  Jakarta  untuk  mengajukan  kasasi  di
Mahkamah  Agung.  Selain  jalur  hukum,  perwakilan suku  Awyu  dan  Moi  melakukan  demonstrasi,  doa bersama,  dan  ritual  adat  di  depan  Gedung  MA,  yang akhirnya  diposting  di  media  sosial  dengan  tagar #AllEyesOnPapua.
Viralnya  tagar  #AllEyesOnPapua  memiliki dampak  signifikan  terhadap  opini  publik  di  media sosial  X  mengenai  kasus  ini.  Setelah  melakukan beberapa  observasi  di  media  sosial  X,  peneliti menemukan adanya isu negatif dan positif yang dapat mempengaruhi  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa sentimen netizen berdasarkan opini-opini yang mereka sampaikan dalam media sosial X.
Analisis  sentimen  atau opinion  mining adalah proses  otomatis  untuk  memahami  dan  mengekstrak sentimen  dari  data  teks,  dengan  tujuan  menentukan apakah opini tersebut bersifat negatif atau positif  [2]. Analisis  sentimen  mengumpulkan  data  dari  berbagai platform  internet untuk memahami emosi dalam teks ulasan. Tujuannya adalah memprediksi dan mengevaluasi  suasana  publik  serta  perasaan  netizen secara  otomatis,  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  opini  publik  untuk  pengambilan  keputusan berbasis data [3].
Metodologi  yang  dipergunakan  pada  penelitian ini  melingkupi  tahap crawling data, preprocessing , dan  klasifikasi  sentimen. Crawling data  diambil menggunakan pencarian pendapat netizen pada media sosial  X.  Sesudah  terkumpul,  selanjutnya  melakukan proses  mengolah  data  seperti  preprocessing  dan ekstrasi  fitur  untuk  mempersiapkan  data  sebelum
dilakukan  klasifikasi  sentimen.  Selanjutnya,  yaitu sentimen  analysis  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  untuk  mengklasifikasi  data opini netizen menjadi negatif, netral, dan positif. Hasil analisis sentimen akan dianalisis dan diinterpretasikan untuk mendapat pemahaman yang baik dari opini dan pandangan  masyarakat  terhadap  isu  pembabatan Hutan  Adat  Boven  Digoel,  Papua  melalui  tagar #AllEyesOnPapua  menggunakan  algoritma Support Vector Machine SVM.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian l Terdahulu
Setiap  penelitian  memiliki  kekhasan  tersendiri meskipun  menggunakan  teori  yang  sama.  Penelitian ini berfokus pada Analisis Sentimen Netizen Terhadap Isu  Pembabatan  Hutan  Adat  Boven  Digoel  Papua melalui  tagar  #AllEyesOnPapua  di  Media  Sosial  X Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM). Keterkaitannya dengan penelitian sebelumnya menunjukkan bagaimana metode SVM dapat diterapkan dalam berbagai konteks untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu-isu yang berbeda.
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Analisis  Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  pada  tahun  2020 mendeteksi  ujaran  kebencian  di  portal  berita  online Indonesia  dengan  akurasi  53,88%  [4].  Selanjutnya, dalam  penelitian  yang  berjudul  "Analisis  Sentimen Pada  Maskapai  Penerbangan  di  Platform  Twitter Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)"  mengkaji  opini  pengguna  Twitter  tentang maskapai  penerbangan  dengan  akurasi  84,37%  [5]. Jurnal  lain  yang  berjudul  Analisis  Sentimen  Twitter Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020 mengklasifikasikan  sentimen  terhadap  kasus  korupsi benih  lobster  dengan  akurasi  84,21%  [6].  Sedangkan dalam  penelitian  yang  berjudul  Analisis  Sentimen Transportasi  Online  Menggunakan Support  Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization pada tahun 2020 menunjukkan akurasi sebesar 96,04% [7].
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam memahami respons netizen terhadap isu  lingkungan  dan  sosial  di  media  sosial,  serta memperkuat efektivitas SVM dalam analisis sentimen.
2.2. Analisis l Sentimen Analisis  sentimen,  atau  sering  disebut opinion mining ,  adalah  proses  otomatis  untuk  memahami, mengekstrak, dan mengolah data  teks guna mengidentifikasi  sentimen  dalam  sebuah  kalimat opini[8].
Menurut  Turney, opinion  mining melibatkan proses  otomatis  untuk  memahami,  mengekstrak,  dan mengolah  data  teks  guna  mendapatkan  informasi sentimen dari sebuah kalimat opini[9].
Tujuan analisis sentimen adalah untuk mengevaluasi  pendapat  atau  kecenderungan  opini
seseorang  mengenai  suatu  topik  atau  objek,  apakah opini tersebut bersifat negatif atau positif.
Berita  online  biasanya  berupa  data  teks  digital yang  tidak  terstruktur  [10].  Oleh  karena  itu,  data tersebut  perlu  diklasifikasikan  untuk  mendapatkan struktur yang lebih jelas. Salah satu cara adalah dengan menggunakan teknik opinion minin g, yang memetakan  sentimen  dalam  teks  untuk  memudahkan analisis.  Dengan opinion  mining ,  kita  dapat mengetahui apakah opini bersifat positif atau negatif.
Opinion  mining  bisa  dilihat  sebagai  gabungan antara  text  mining  dan  pemrosesan  bahasa  alami (Natural Language Processing) [11].
Text  mining  sebagai  proses  ekstraksi  data  dari teks,  yang  sumber  datanya  biasanya  berasal  dari dokumen[12].  Sementara  NLP  adalah  cabang  dari kecerdasan  buatan  yang  berfokus  pada  pengkajian hubungan  kompleks  antara  komputer  dan  bahasa manusia[13]. L
2.3. Text l Mining
Text mining adalah proses mengekstrak informasi dari  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  teks  yang bermanfaat  dan  terstruktur.  Tujuan  utamanya  adalah untuk  menemukan  pola,  tren,  atau  wawasan  yang tersembunyi  dalam  teks,  yang  bisa  dipergunakan dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  atau analisis lebih lanjut. Teknik-teknik text mining sering melibatkan  penggunaan  pemrosesan  bahasa  alami (NLP), analisis statistik, dan pembelajaran mesin[14]. Text mining digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis sentimen, pengelompokan dokumen, klasifikasi teks, dan ekstraksi informasi.
2.4. Support l Vector l Machine l (SVM) Salah l satu l metode l dalam l menganalisis l sentimen l netizen l adalah l menggunakan l metode l Support l Vector l Machine . l SVM l pertama l kali l diperkenalkan l oleh l Vapnik, l Boser, l dan l Guyon l pada l tahun l 1992. l Meskipun l SVM l adalah l teknik l yang l relatif l baru l dibandingkan l dengan l teknik l lainnya, l SVM l telah l menunjukkan l performa l yang l unggul l di l berbagai l bidang l aplikasi l seperti l bioinformatika, l pengenalan l tulisan l tangan, l klasifikasi l teks, l dan l klasifikasi l diagnosis l penyakit l [15]. l Menurut l Maimon, l Support l Vector l Machines l (SVM) l secara l sederhana l didefinisikan l sebagai l kumpulan l metode l terkait l untuk l pembelajaran l mesin, l yang l dapat l digunakan l untuk l masalah l klasifikasi l dan l regresi. l Dengan l demikian, l SVM l dapat l diterapkan l untuk l analisis l sentimen l netizen l [16]. L SVM l adalah l algoritma l yang l bekerja l dengan l menggunakan l pemetaan l nonlinier l untuk l mengubah l data l pelatihan l asli l ke l dalam l dimensi l yang l lebih l tinggi. l Di l dimensi l baru l ini, l algoritma l akan l mencari l hyperplane l yang l dapat l memisahkan l data l secara l linier. l Dengan l pemetaan l nonlinier l yang l tepat l ke l dimensi l lebih l tinggi, l data l dari l dua l kelas l dapat l selalu l dipisahkan l oleh l hyperplane l tersebut.
l Dalam l konteks l penelitian l ini l adalah l mencari l du l akelas l pemisah l antara l netizen l yang l mendukung l atau l menolak l atau l bahkan l mungkin l netral. l SVM l mencapai l ini l dengan l menggunakan l support l vector l dan l margin l [17]. l l Tujuannya l adalah l menemukan l fungsi l pemisah l (hyperplane) l terbaik l di l antara l banyak l kemungkinan l fungsi l untuk l memisahkan l dua l jenis l objek. l Hyperplane l terbaik l adalah l yang l berada l di l tengah-tengah l antara l dua l kelompok l objek l dari l dua l kelas l [18].
Gambar l 1. l Hyperplane l yang l terletak l di l tengah- tengah l antara l dua l set l obyek l dari l dua l kelas
Kemudian l merumuskan l problem l optimasi l SVM l untuk l klasifikasi l linear l sebagai l berikut l [19]:
Keterangan: l Xi: l data l input l Yi: l keluaran l dari l data l xi W l dan l b: l parameter-parameter l q yang l dicari l nilainya.
Dalam l rumus l di l atas, l tujuan l yang l ingin l dicapai l adalah l meminimalkan l fungsi l objektif l 1/2 l ‖w‖2 l  l atau l memaksimalkan l kuantitas l ‖w‖2 l atau l wTw l dengan l mempertimbangkan l batasan l y 1 (wx i + l b) l ≥ l 1. l Jika l output l data l y 1 l = l +1, l maka l batasannya l menjadi l (wx i l + l b) l ≥ l 1. l Sebaliknya, l jika l y i =−1, l batasannya l berubah l menjadi l (wx i +b) l ≤ l −1. l Dalam l kasus l yang l tidak l feasible, l di l mana l beberapa l data l mungkin l tidak l dapat l dikelompokkan l dengan l benar, l rumusan l batasan l ini l akan l disesuaikan l menjadi:
Keterangan: ti: l variabel l slack.
Dengan l formulasi l ini, l kita l ingin l memaksimalkan l margin l antara l dua l kelas l dengan l meminimalkan l ‖w‖2. l Dalam l pendekatan l ini, l kita l berusaha l meminimalkan l kesalahan l klasifikasi l (misclassification l error) l yang l dinyatakan l dengan l variabel l slack l t i , l sambil l tetap l memaksimalkan l margin l ‖w‖2 l Variabel l slack l t i l digunakan l untuk l mengatasi l kasus l ketidaklayakan l (infeasibility) l dari l batasan l y i (wx i l + l b) l ≥ l 1 l  l dengan l cara l memberikan l penalti l pada l data l yang l tidak l memenuhi l batasan l tersebut. l Untuk l meminimalkan l nilai l t i l ini, l penalti l diberikan l dengan l menerapkan l konstanta l ongkos l C. l Vektor l w l tegak l lurus l terhadap l fungsi l pemisah: l wx l + l b l = l 0. l Konstanta l b l menentukan l lokasi l fungsi l pemisah l relatif l terhadap l titik l asal l (origin).
Secara l umum, l kasus-kasus l di l dunia l nyata l adalah l kasus l yang l tidak l linier. l Untuk l mengatasi l sifat l tidak l linier l dengan l memakai l metode l kernel.Melihat l bahwa l dengan l metode l kernel l suatu l data l x l di l input l space l dimapping l ke l feature l space l F l dengan l dimensi l yang l lebih l tinggi l melalui l map l φ l sebagai l berikut l φ:x→φ(x). l Karena l itu l data l x l di l input l space l menjadi l φ(x) l di l feature l space. l Fungsi l kernel l yang l biasanya l dipakai l dalam l SVM l adalah l Linear: l xTx, l Polinomial: l ( 𝑥 l 𝑇𝑥𝑖 l + l 1) l 𝑝 , l Radial l basis l function l (RBF): l exp l (− l 1 l 2 𝜎 2 l ‖ 𝑥 l − l 𝑥𝑖 ‖ l 2), l Sigmoid: l tanh l ( 𝛽 l 𝑇𝑥𝑖 l + l 𝛽𝑖 ), l 𝛽 , l 𝛽𝑖 l ∈ l ℜ [20].
Gambar l 2. l Kernel l map l mengubah l persoalan l yang l tidak l linear l menjadi l linier l dalam l space l yang l baru.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi sentimen netizen terhadap isu pembabatan hutan adat Boven  Digoel  Papua  dalam  media  sosial  X  melalui tagar #AllEyesOnPapua, menggunakan metode kualitatif  dengan  langkah-langkah  yang  terinci. Berikut adalah gambar alur  proses penelitian:
Gambar 3. Alur Proses Penelitian
Tahap  pertama  penelitian  adalah  persiapan penelitian. Dalam tahap  ini,  peneliti  melakukan studi pustaka  untuk  mendalami  teori-teori  yang  relevan terkait  budaya,  nilai,  dan  norma  yang  berkembang dalam situasi sosial yang diteliti[21].
Kajian  pustaka  juga  mencakup  pemahaman mendalam  tentang  masalah  hutan  di  Papua, memastikan  bahwa  kerangka  teori  yang  digunakan kuat dan mendukung penelitian ini secara komprehensif. Selanjutnya, peneliti melakukan pengumpulan data training dan testing secara manual dari media sosial X. Data ini diklasifikasikan sebagai sentimen  positif,  negatif,  atau  netral,  yang  menjadi dasar pelatihan model[22].
Tahap  kedua  adalah  proses  penelitian  yang meliputi  crawling  data,  preprocessing  data,  labelling sentimen, penggunaan metode TF-IDF, pengklasifikasian  menggunakan  Support  Vector Machine  (SVM),  dan  evaluasi.  Proses  crawling  data dilakukan menggunakan  Google  Colab  untuk mengumpulkan tweet dengan tagar #AllEyesOnPapua dari  media  sosial  X.  Data  kemudian  melalui  tahap preprocessing  untuk  membersihkan  noise  dan mempersiapkan  data  yang  terstruktur  untuk  analisis lebih lanjut.
Proses  evaluasi  dilakukan  untuk  memvalidasi kinerja  model SVM  yang telah dilatih. Ini  mencakup pengujian  model  dengan  data  testing  yang  tidak digunakan  dalam  pelatihan  untuk  mengukur  akurasi dan  kemampuan  generalisasi  model  terhadap  data baru. Evaluasi juga melibatkan penggunaan confusion
matrix untuk mengevaluasi kinerja  model klasifikasi. Matriks ini menunjukkan perbandingan antara prediksi model dan hasil sebenarnya dengan membagi data ke dalam  empat  kategori: True  Positive  (TP),  True Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False Negative  (FN) .  Matriks  ini  membantu  dalam menghitung berbagai metrik kinerja seperti accuracy , precision , recall , dan f1-score [23].
Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  netizen terhadap isu pembabatan hutan adat Boven Digoel di Papua, tetapi juga untuk menunjukkan bahwa metode kualitatif,  terutama  dengan  pendekatan  berbasis  teks dan  analisis  sentimen  menggunakan  SVM,  dapat memberikan wawasan yang berharga dalam memahami  opinis  publik  secara  lebih  mendalam melalui media sosial. Langkah-langkah yang dilakukan  menjelaskan  proses  detail  yang  diperlukan untuk  mencapai  tujuan  ini,  dengan  harapan  hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam konteks perlindungan  lingkungan dan  hak-hak masyarakat adat di Papua.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah tweet  dengan  tagar  #AllEyesOnPapua  dalam  media sosial X sebanyak 1270 data yang diambil dari tanggal 25 Mei sampai dengan 20 Juni 2024. Setelah melewati preprocessing,  tersisa  1148  data.  Data-data  ini kemudian  di  analisis  untuk  menemukan  sentimen netizen  terhadap  isu  pembabatan  hutan  di  Papua. Sementara untuk data testing manual langsung diambil di media social X.

## 4.1. Data Testing Manual
Pada data  testing  manual ,  data  diambil  dari media  sosial  X  dan  dianalisis  secara  secara  manual sebagai  bahan  pelatihan.  Setelah  melewati  proses analisis  dapat  ditemukan  tiga  kategori  output,  yaitu sentimen  positif,  negatif,  dan  netral.  Berikut  adalah tabel  data  testing  manual  yang  diperoleh  dalam penelitian ini:
Tabel 1. Data testing manual Tagar Akun Konten Sentimen #alleyesonpapua @elsekenyap Poster All eyes on Papua Netral #alleyesonpapua @douwMoses Poster bertulis manusia ditindas emas dikuras Negatif #alleyesonpapua @langittabut08 Tweet bertuliskan “Please, please kali ini ramaikan masalah ini sampai selesai, kita bantu saudara kita di Papua, hutan hampir seluas Jakarta itu akan di babat habis. Rugi donk! Positif

## 4.2. Crawling data
Dalam  proses  pengumpulan  atau crawling data, peneliti mengumupulkan tweet dengan tagar #allayesonpapua dalam media sosial X sebanyak 1270 data yang diambil dari tanggal 25 Mei sampai dengan 20 Juni 2024.
4.3. Preprocesing Data
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  langkah selanjutnya  adalah  preprocessing.  Hal  ini  dilakukan untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  relevan. Preprocessing data meliputi beberapa tahap yaitu: a. Cleaning atau proses membersihkan data kesalahan  dan  ketidaksesuaian,  seperti  nilai simbol, URL, dan format yang tidak konsisten.
b. Case Folding atau proses mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil untuk mengurangi variasi dalam teks dan memudahkan analisis lebih lanjut.
c. Remove  Duplicate  Data atau  menghapus  dataset yang sama dengan menetapkan 1 dataset utama.
d. Tokenizing atau  proses  memecah  teks  menjadi unit-unit  kecil,  yang  disebut  token,  seperti  kata, frasa, atau simbol.
e. Normalisasi  atau  proses  menggantikan  kalimat slang menjadi formal dengan menggunakan kamus colloquial-indonesian-lexicon.csv. Kamus ini berisi daftar kata-kata slang dan bentuk formalnya dalam bahasa Indonesia.
f. Stopword  Removal atau  mengurangi  jumlah  data yang harus diproses dan meningkatkan fokus pada kata-kata yang lebih penting atau bermakna dalam teks.
g. Stemming atau proses menghapus pra-pemrosesan teks  untuk  mengurangi  kata  ke  bentuk  dasarnya atau akar katanya.
h. To Sentence atau mengubah bentuk list token pada kolom stemming menjadi sentence atau kalimat.
Setelah  melewati  tahap-tahap  di  atas  data  yang sebelumnya  1270  tersisa  1148  data.  data-data  yang tidak relevan dengan penelitian  ini telah dihilangkan. Data ini  merupakan data  yang akan digunakan untuk penelitian ini.
Gambar 5. Hasil Preprocesing
4.4. Labeling Sentimen
Labeling
Sentimen
adalah proses mengklasifikasikan  teks  menjadi  kategori  tertentu berdasarkan  sentimen  atau  emosi  yang  diekspresikan dalam  teks  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  proses labeling  sentiment  menggunakan  Library  Vader Lexicon dari NLTK (Natural Language Toolkit) . Cara kerja  library  ini  yakni  dengan  cara  memberikan  skor sentimen pada setiap katanya, kemudian menjumlahkannya pada setiap datanya dan menentukan  hasil  skor  tersebut  apakah  bersentimen
negatif,  positif  atau  netral.  Untuk  catatan,  library  ini hanya bisa mendeteksi bahasa inggris saja, maka data sebelum  diproses  labelin  diubah  terlebih  dahulu kedalam  bahasa  inggris  menggunakan  Library googletrans .
Gambar 6. Hasil Labeling Sentimen

## 4.5. TF-IDF
TF-IDF atau Term Frequency-Inverse Document Frequency ini  adalah  tahap  bertujuan  untuk  melihat bobot nilai dari setiap kata nya dengan menggunakan pemodelan  TF-IDF.  Untuk  data  teks  yang  dipakai yakni  dari  kolom to_sentence yang  mana  merupakan hasil  akhir  dari preprocessing data .  Data  teks  pada kolom to_sentence terlebih  dahulu  dibuat  menjadi bentuk  list  dengan word_tokenized ,  atau  maksudnya diubah kembali dalam bentuk seperti tokenized, yang bertujuan  untuk  memisahkan  kata  per  kata  untuk memberikan  nilai  bobotnya.  Untuk  mencapai  hasil tersebut dapat melalui beberapa langkah-langkah yang pertama  yaitu  melakukan  proses tokenized kembali untuk  dataset,  dengan word_tokenized pada  library NLTK.  Ini  merupakan  proses  penting  ketika melakukan  pembobotan  pada  kata  di  kolom to_sentence .
Gambar 7. Proses pembobotan kata di kolom to_sentence.
Langkah  kedua,  melakukan  perhitungan  bobot (Term Frequency, TF ) dari setiap kata dalam dataset di kolom to_sentence. Hasilnya tersimpan dalam kolom 'TF_dict'.
Gambar 8. Hasil dalam kolom TF-dict
Langkah  ketiga,  mengambil  hasil  perhitungan pada kolom TF_dict atau hasil TF (Term Frequency) tadi dan menyajikannya kedalam bentuk dataframe/tabel agar mudah dibaca.
Gambar 9. Dataframe TF ( Term Frequency).
Langkah ke empat,  menghitung DF ( Document Frequency ) dan menyajikannya kedalam dataframe/tabel agar mudah dibaca.
Gambar 10. Dataframe DF(Document Frequency).
Langkah  terakhir,  menghitung  bobot Term Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) untuk setiap kata dalam dataset dikolom Tweet.
Gambar 11. Hasil TF-IDF.

## 4.6. Hasil Klasifikasi dan evaluasi
Dalam  penelitian  ini  metode Support  Vector Machine yang dipergunakan dalam penelitian ini. Data hasil  preprocessing  dibagi  ( spliting )  menjadi  dua bagian yaitu 20% data uji dan 80% data latih sebagai data  perbandingan.  Sebelum  mengklasifikasi  data diektrasi  terlebih  dahulu  ke  nilai  bobot  dengan menggunakan TfidfVectorizer kemudian di klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  kernel  linear dan  juga  memakai class  balanced agar  data  yang  di proses oleh sistem seimbang untuk setiap sentimennya.  Kemudian  untuk  hasilnya  berupa classification yang ditunjukan dalam tabel 2 :
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Sentiment Precision Recall F1-Score Negatif 0.56 0.54 0.55 Netral 0.61 0.79 0.73 Positif 0.73 0.64 0.68 Accuracy 0.67
Setelah  melalui proses klasifikasi untuk menilai sentimen  maka  diperoleh  hasil  280  pendapat  negatif, 394  netral,  dan  474  positif. Confusion  Matrix menunjukan performa yang didapatkan nilai acccuracy sebesar  67%.  Pada  hasil  klasifikasi  SVM didapat True Negative(TN) sebanyak  31, True Neutral(TNR) 61, True  Positive(TP) 61.  Pada sentimen  positif  didapatkan  nilai precision sebesar 73%, recall 64% dan f1-score 68% hal ini menunjukan bahwa model cenderung cukup baik dalam mengindetifikasikan  dan  memprediksi  sentimen positif daripada negatif dan netral.
Gambar 13 . Hasil evaluasi Confusion matrix

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  analisis  sentimen  netizen  di media sosial X terhadap isu pembabatan hutan adat di Boven  Digoel,  Papua  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) , ditemukan hasil bahwa model mencapai tingkat accuracy sebesar 67%, menunjukan bahwa  model  memprediksi  dengan  benar  dari keseluruhan  dataset. Pada sentimen Positif didapatkan precision sebesar 67%, recall 64% dan f1-score 68%. Hal  ini  menunjukan  bahwa  model  cenderung  cukup baik  dalam  mengindetifikasikan  dan  memprediksi sentimen positif daripada negatif dan netral.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Greenpeace, l Stop l Baku l Tipu: l Sisi l Gelap l Perizinan l di l Tanah l Papua , l Amsterdam: l Greenpeace l International, l 2021.
[2] B.  Liu,  "Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining,"  in Handbook  of  Natural  Language Processing ,  2nd  ed.,  New  York:  Chapman  & Hall/CRC  Press,  2010,  ch.  Sentiment  Analysis and Opinion Mining.
[3] Kanakaraj,  M.  &  Guddeti,  R.M.R.  (2015). Performance  Analysis  of  Ensemble  Methods  on Twitter Sentiment Analysis Using NLP
Techniques . Anaheim: Proc. 2015 IEEE 9th Int.
Conf. Semantic Computing
[4] A. N. Ulfah and M. K. Anam, "Analisis Sentimen Hate  Speech  Pada  Portal  Berita  Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM)," Jatisi , vol. 7, no. 1, pp. 1-10, 2020.
[5] 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, 2021.
[6] B.  Pamungkas,  M.  Eka  Purbaya,  and  D.  A.  K. Januarita, "Analisis Sentimen
Twitter
Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020," Journal of INISTA , vol. 3, no. 2, pp. 10-20, 2021.
[7] Que,  V.  K.  S.,  Iriani,  A.,  &  Purnomo,  H.  D. (2020).  Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle  Swarm  Optimization. Jurnal  Nasional Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi ,  9  (2), 162- 170
[8] B.  Liu,  "Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining,"  in Handbook  of  Natural  Language Processing ,  2nd  ed.,  New  York:  Chapman  & Hall/CRC  Press,  2010,  ch.  Sentiment  Analysis and Opinion Mining.
[9] P.  D.  Turney,  "Thumbs  Up  or  Thumbs  Down? Semantic  Orientation  Applied  to  Unsupervised Classification  of  Reviews,"  in Association  for Computational  Linguistics  40th  Anniversary Meeting , New Brunswick, N.J., 2002.
[10] B.  Pang,  L.  Lee,  and  S.  Vaithyanathan, "Sentiment Classification Using Machine Learning  Techniques,"  in Proc.  7th  Conf. Empirical  Methods  in  Natural  Language Processing (EMNLP-02) , 2002, pp. 79-86.
[11] A.  Nurzahputra  and  M.  A.  Muslim,  "Analisis Sentimen  pada  Opini  Mahasiswa  Menggunakan Natural  Language  Processing,"  in Seminar
Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2016) , Semarang, 2016.
[12] D.  Jurafsky  and  H.  J.  Martin, Speech  and Language  Processing:  An  Introduction  to Natural  Language  Processing,  Computational
Linguistics,  and  Speech  Recognition ,  New Jersey: Prentice-Hall, 2007.
[13] S.  Nurwanda,  N.  Suarna,  and  W.  Prihartono, "Penerapan NLP (Natural Language Processing) Dalam Analisis Sentimen Pengguna Telegram Di Playstore," JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , vol. 8, no. 2, pp. 1841-1846, 2024.
[14] W.  I.  F.  Ali  Firdaus,  "Text  Mining  Dan  Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah Informasi:  (Sebuah  Ulasan)," Jurnal  Politeknik Negri Sriwijaya , vol. XIII, p. 66, 2021.
[15] F.-C.  Lee,  "Comparison  of  the  Primitive Classifiers  without  Features  Selection  in  Credit Scoring,"  in Management  and  Service  Science , 2009.
[16] O.  Maimon  and  L.  Rokach, Data  Mining  and Knowledge  Discovery  Handbook ,  New  York: Springer, 2005.
[17] P. P. Widodo, R. T. Handayanto, and Herlawati, Penerapan  Data  Mining  Dengan  Matlab , Bandung: Rekayasa Sains, 2013.
[18] B.  Santosa, Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[19] A.  S.  Ritonga  and  E.  S.  Purwaningsih, "Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine (SVM)  Dalam  Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan SMAW  (Shield  Metal  Arc  Welding)," Jurnal Ilmiah Edutic , vol. 5, no. 1, pp. 17-25, 2018.
[20] V. N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory ,  2nd  ed.,  New  York:  Springer-Verlag, 1999.
[21] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D , Bandung: Alfabeta, 2012.
[22] C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  "Penerapan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter," Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak (JATIKA) , vol. 3, no. 2, pp. 145-160, 2022.
[23] J.  Davis  and  M.  Goadrich,  "The  relationship between  Precision-Recall  and  ROC  curves,"  in Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML), 2006, pp. 233-240.