Pembuatan Sistem Deteksi Komentar Sarkasme Dalam Platform X Menggunakan Metode Support Vector Machine

Abstract

Media sosial, khususnya platform X (dulu Twitter) sering kali dipenuhi dengan berbagai macam komentar dari pengguna. Sepanjang tahun 2025, isu politik menjadi trending topik yang banyak dibicarakan oleh masyarakat Indonesia, seiring dengan kebijakan-kebijakan pemerintah yang memicu perbincangan. Pada berbagai tanggapan atau opini publik terkait konteks tersebut, tidak jarang muncul komentar sarkasme yang mengandung makna tersirat. Komentar-komentar seperti ini dapat membingungkan analisis opini publik karena sarkasme sering kali dapat dianggap sebagai dukungan terhadap suatu isu, padahal tidak demikian adanya. Oleh karena itu, penting untuk memiliki alat yang dapat mendeteksi apakah sebuah komentar mengandung sarkasme, untuk memastikan bahwa analisis opini publik dapat dilakukan dengan merepresentasikan kondisi sebenarnya. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem klasifikasi untuk mendeteksi sarkasme menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada komentar berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari dua kelas yaitu sarkasme dan non sarkasme dengan total 5000 komentar yang dikumpulkan melalui crawling menggunakan library Tweet Harvest. Metode penelitian mencakup beberapa tahapan penting, yaitu preprocessing data yang mencakup cleaning data menggunakan regex, case folding, tokenization, normalization, stopword removal, dan stemming. Setelah itu, ekstraksi fitur dilakukan dengan berfokus pada tanda tanya dan kata tawa, yang kemudian diubah menjadi vektor menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF).