Pengukuran Kinerja Optimasi Algoritma Bat Pada Algoritma Naive Bayes, KNN Dan Decision Tree Untuk Sentimen Analisis Di Lini Masa Twitter
Candra Adipradana
1) Teknik Informatika, Universitas Kahuripan Kediri candra@kahuripan.ac.id

## ABSTRACT
Social media is a very effective communication medium in today's digital era. Twitter is one of the social media that can be used as data mining-based research, namely sentiment analysis. This study aims to compare the performance levels of sentiment analysis accuracy on 3 classification algorithms namely Naïve Bayes, Decission Tree and K-NN as well as optimize the accuracy results for all three. Furthermore, the results of accuracy before optimization and after optimization are compared. The optimization algorithm used in this research is the Bat Algorithm. In this study, two research scenarios were made: first, calculating the accuracy of the Naïve Bayes, K-NN algorithm, and Decission Tree. Second, optimizing the classification results of the 3 algorithms with the Bat algorithm method, which then re-tested the accuracy value. In the first scenario the percentage is generated from the accuracy value of Naïve Bayes of 33,58, K-NN of 33,61 and Decission Tree of 32,82. In the second scenario, using one of the objective functions, namely f(x) = x 2 , the Naïve Bayes value is obtained 39,01, K-NN 66,15 and Decission Tree 76,63. From the results of 3 the optimization test of classification Algorithm, it was found that the overall objective functions of the Bat algorithm were all able to increase the data accuracy value from before optimization. From all the tests, it was found that the Decision Tree algorithm has the highest average value of optimization increment, namely 43,81 %.
Keywords : Naïve Bayes, Decission Tree, K-NN, Bat Algorithm, Optimation

## I. PENDAHULUAN
Pengguna internet di Indonesia tercatat pada tiap tahun terus mengalami peningkatan dibandingkan pada tahun sebelumnya[1][2][3]. Adanya suatu media sosial seperti Twitter[4][5] mendorong orang melakukan penelitian untuk mengetahui apa yang sedang dipikirkan oleh orang kebanyakan. Oleh sebab itu dikembangkan suatu teknik klasifikasi untuk mengelompokkan suatu opini yang sedang berkembang. Sebuah analisa sentimen atas opini yang berkembang di media twitter dapat dikelompokkan menjadi kategori opini positif, negatif ataupun netral[6].
Manfaat dari pengklasifikasian ini adalah mampu meneliti tren dan memperkirakan produk yang dihasilkan. Hal ini juga bisa digunakan untuk mempelajari pandangan individu, perilaku, perasaan terhadap orang lain, diri sendiri, masalah yang berkembang serta kegiatan yang selama ini sudah dilakukan. Informasi ini menjadi hal yang menarik bagi para pengambil keputusan sebab mampu memastikan apa yang sedang dipikirkan oleh orang lain[7].
Teknik klasifikasi ini kemudian berkembang menjadi suatu
algoritma klasifikasi. Dari sekian algoritma yang sering
digunakan tersebut adalah Naive Bayes Classifier dan Decision Tree [8][9]. Pada penelitian ke media Twitter sebelumnya, Naive Bayes Classifier menghasilkan Nilai Precision 74,5 persen, Recall 73,5 persen, Accuracy 73,9 persen [10].
Pada penelitian di media sosial Twitter, algoritma Decision Tree[11][10] menghasilkan Nilai Precision 52,6 persen, Recall 53 persen, Accuracy 52,9 persen. Pada penelitian sebelumnya di media Twitter, K-NN mampu menghasilkan Nilai Precision 62,8 persen, Recall 62,9 persen, Accuracy 62,9 persen[10]. Dalam penerapannya, algoritma klasifikasi ini seringkali kurang menghasilkan solusi yang baik bagi masalah yang dihadapi. Untuk itu adanya suatu optimasi atas algoritma klasifikasi diharapkan mampu menghasilkan tingkat solusi yang lebih baik[12]. Ada beberapa
algoritma optimasi yang memungkinkan dapat digunakan dalam mengoptimasi algoritma klasifikasi salah satunya yaitu Algoritma Bat atau Bat Algorithm (BA)[8][13][14].
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian-penelitian terdahulu Penelitian Rozlini, Munirah dan Noorhaniza, Melakukan pengujian tingkat efektivitas pengolahan data untuk Algoritma
Bat melalui tipe data dan ukuran atribut dalam berbagai dataset menggunakan algoritma Naive Bayes, Decision Tree dan K-NN[8]. Penelitian Khurana dan Sanjib Kumar Sahu, mendalami tentang sentimen analisis pada data twitter menggunakan optimasi Algoritma Bat dengan algoritma klasifikasi yang digunakannya adalah Support Vector Machine [15]. Penelitian Bilal, Shahid dan Amin Khan, tentang klasifikasi sentimen berdasarkan algoritma Naive Bayes, Decision Tree dan K- NN [16].
2.2 Text Mining
Text mining juga dikenal sebagai data mining teks[17] atau penemuan pengetahuan dari database tekstual[18]. Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook [19], Tujuan dari text mining adalah untuk mendapatkan informasi yang berguna dari sekumpulan dokumen[20].
2.3 Term Weighting TF-IDF / Pembobotan Kata Pada data yang kelasnya besar, skema yang paling sukses dan secara luas digunakan untuk pemberian bobot term adalah skema pembobotan atau Term Weighting TF-IDF . Kelemahan scoring dengan Jaccard coefficient adalah tidak disertakannya frekuensi suatu term dalam suatu dokumen, maka diperlukan
skoring dengan kombinasi Term Weighting TF-IDF. 1. Term Frequency (TF) TF (Term Frequency) adalah frekuensi dari kemunculan sebuah term dalam dokumen yang bersangkutan. Semakin besar jumlah kemunculan suatu term (TF tinggi) dalam dokumen, semakin besar pula bobotnya atau akan memberikan nilai kesesuaian yang semakin besar.
�� = � + ��� �� � �,� , � �,� > � �, � �,� = � (1)
�� = �. � + �. � �
� �,� ��� � �',� :�' ,� ∈ � (2) 2. Inverse Document Frequency (IDF)
Sebuah perhitungan dari bagaimana term didistribusikan secara luas pada koleksi dokumen yang bersangkutan.
��� � = ��� ( � �� � ) (3)
� �� = �� �� � ��� � (4) � �� = �� �� � ��� ( � �� � ) (5)
� �� = �� �� � ��� � �� � + � (6)
2.4 Algoritma Optimasi Algoritma[21] Optimasi[22] (Optimization Algorithms) dapat didefinisikan sebagai algoritma untuk menemukan nilai x sedemikian hingga nilai f(x) bernilai sekecil atau sebesar mungkin untuk suatu fungsi f yang diberikan, yang dalam hal ini mungkin dapat disertai dengan beberapa batasan pada nilai x. Nilai x sendiri dapat berupa skalar atau vektor dari nilai-nilai kontinu maupun diskrit[23].
2.5 Sentimen Analisis Analisis sentimen adalah alat untuk memproses koleksi hasil pencarian yang bertujuan dengan mencari atribut suatu produk (kualitas, fitur, dll) dan proses memperolah hasil pendapatnya. Tugas dasar dalam analisis sentimen adalah mengelompokkan polaritas dari teks yang ada dalam dokumen, apakah pendapat yang dikemukakan dalam dokumen bersifat positif, negatif atau netral[24].
2.6 Naive Bayes Penggunaan metode Naive Bayes Classifier pada penelitian ini didasarkan pada banyaknya dataset yang dipakai sehingga membutuhkan suatu metode yang mempunyai performansi yang cepat dalam pengklasifikasian serta keakuratan yang cukup tinggi[25]. Keuntungan penggunaan Naive Bayes
Classifier adalah metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( training data ) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian[26]. Teorema Naïve Bayes dapat dinyatakan dalam persamaan 7 dibawah ini[27] :
�(� � |�) = �(�|� � ) � �(�|� � ) (7)
2.7. Decision Tree Decision Tree dibuat dengan memisahkan ruang vektor dari fitur dokumen ke dalam bagian-bagian terpisah secara interaktif[28]. Decision Tree classifier menghasilkan sebuah hirarki ruang ketidaktepatan dari data training dimana suatu kondisi dari nilai atribut
digunakan untuk memilahkan data. Pembagian data dikatakan selesai hingga titik daun berisi nilai minimum dari record sehingga dapat digunakan untuk menunjukkan maksud dari pengelompokan[29].
2.8. K-Nearest Neighbor (K-NN) Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu instan yang didasarkan pada pengelompokan pada label klas dari data traning yang sesuai dengan data uji. Bobot jumlah dalam K-NN yang dikelompokkan dapat ditulis dengan persamaan yang ditunjukkan pada rumus 8 dibawah ini[30].
����� �, � = �� ∈ ��� (�) ��� �, � � � (� � , � � ) (8)
2.9. Algoritma Bat Salah satu algoritma heuristik baru yang diadaptasi dari perilaku echolocation kelelawar dalam mencari makanan. Kemampuan echolocation ini membuat kelelawar dapat membedakan rintangan dengan sumber makanan.
Dalam Algoritma Bat, ada dua hal penting yakni kebisingan dan pulse rate . Kebisingan untuk mendeteksi jauh dekatnya jarak dengan sumber makanan. Semakin dekat dengan sumber makanan maka tingkat kebisingan akan menurun. Pulse rate merupakan sinyal yang didapat dari pantulan emisi sonar yang dimiliki kelelawar terhadap rintangan. Semakin dekat kelelawar dengan rintangan maka pulse rate semakin meningkat. Solusi yang lebih minimum berusaha dicari melalui proses movement dan local search [31][15]. Berikut ini pseudocode dari Algoritma Bat [32] :
Kondisi awal: Fungsi obyektif (�), � = (� 1 ... � n ) t . Nilai awal jumlah kelelawar �� dan ��, � = 1, 2 ... �. While � <T For each bat � � , do Solusi menggunakan Persamaan (1), (2) dan (3). If �and> � � , maka Pilih solusi di antara solusi terbaik. Solusi lokal di sekitar solusi terbaik. If �and <� � dan f(� � ) <(� * ), maka Terima solusi baru. Tambah � � dan kurangi � � . Beri peringkat kelelawar dan temukan yang terbaik saat ini � * . Tentukan frekuensi pulsa � � pada � � , ∀� = 1, 2 ... �. Inisialisasi denyut nadi � � dan kenyaringan � � , � = 1, 2 ... �.

## III. METODE PENELITIAN
Berikut ini bagan dari alur penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Naïve Bayes, Decission Tree, KNN Crawling Data Twitter Hapus Data Kembar PreProcessing( Cleansing, Labeling, Case Folding, Tokenizing, Stop Word Removal,
Stemming, Term Weighting TF/IDF SKENARIO
Confusion Matrix, Cross Validation
Confusion Matrix, Cross Validation Optimasi Algoritma Bat 1 2

## Kesimpulan

## Gambar 1 Alur Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Crawling Data Tweet (Twitter search API) Berikut ini contoh hasil crawling pada RapidMiner ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Crawling data Twitter dari RapidMiner
4.2. Analisis Sumber Data Pada tahap ini akan dilakukan penghapusan data kembar dan pemilahan kolom data yang relevan dengan kebutuhan penelitian ini.
1. Penghapusan data kembar
2. Cleansing
3. Labeling
4.3. PreProcessing Data Dalam tahap ini dilakukan proses case folding, tokenizing, stop word removal, stemming.
Pada penelitian ini proses Pembobotan Kata disusun dalam tahap sebagai berikut: 1. Menyiapkan data hasil proses tokenizing , stopwords removal dan stemming . 2. Menghitung Term Weighting TF-IDF / Pembobotan Kata
Setelah melakukan proses tokenizing pada dokumen kemudian lakukan proses perhitungan pembobotan kata dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Lakukan perhitungan jumlah frekuensi kata (misalkan kata pilkada) pada dokumen 1, 2 dan 3 sehingga didapatkan nilai d yaitu 1,1,0 b. Lakukan penjumlahan pada frekuensi kata selain 0 untuk mendapatkan df c. Lakukan pembagian D dibagi dengan df d. Hitung nilai IDF dengan menghitung log10 pada hasil pembagian D/df e. Tambahkan angka 1 pada hasil IDF f. Lakukan proses nilai W dengan cara mengkalikan nilai tf atau D dengan IDF + 1
g. Jumlahkan W
pada masing-masing dokumen
h. Hasil dari proses Pembobotan kata ini dapat dilihat pada Tabel 1.
T abel 1 Perhitungan Pembobotan Kata

## 4.4 Klasifikasi dan Akurasi
Dalam melakukan proses Klasifikasi dan
Akurasi ini, kita akan membagi menjadi 2 skenario percobaan. Skenario pertama adalah membuat suatu klasifikasi dan akurasi atas hasil preprocessing tanpa optimasi. Skenario kedua adalah membuat suatu klasifikasi dan akurasi setelah dilakukan suatu optimasi dengan algoritma Bat. Berikut ini hasil dari 2 skenario tersebut.
4.4.1. Skenario Pertama Pada skenario pertama ini, kita akan melakukan pengklasifikasian data menggunakan Algoritma Naive Bayes, Decission Tree dan K-NN tanpa menggunakan proses optimasi. 1. Klasifikasi pada Naïve Bayes
Pada proses pengklasifikasian text mining menggunakan Algoritma Naïve Bayes ini dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : a) Persiapan dokumen yang telah berlabel (Positif, Negatif, Neutral) b) Rekap tabel berlabel dengan nilai pembobotan kata. c) Hitung persentase tiap kolom klasifikasi
Hasil klasifikasi Naïve Bayes ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Naïve Bayes Model

## d) Testing Data Model
Contoh dari tabel data uji/Testing Data yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Training Data Model
e) Prediction Model Hasil dari Prediction Model ini ditunjukkan pada Tabel 4. Tabel 4 Prediction Model
f) Confusion Matrix Hasil dari confusion matrix ini ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 5 Confusion Matrix Tabel
g) Hitung Akurasi Dalam simulasi ini didapatkan hasil akurasinya yaitu 80 % seperti yang ditunjukkan pada tabel 5 di atas.
h) Hasil RapidMiner Untuk akurasi pada penelitian ini, menggunakan aplikasi RapidMiner dengan operator Cross Validation. Proses Cross Validation ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Klasifikasi Naive Bayes dan akurasinya
Hasil akurasi dari Naive Bayes senilai 33,58 % ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Hasil akurasi dari Naive Bayes
2. Klasifikasi pada Decision Tree Pada proses pengklasifikasian text mining menggunakan Algoritma
Decision Tree ini dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : a) Persiapan Training Data
Pada tahap awal implementasi Decision Tree adalah mempersiapkan Training Data. Pada Training Data ini disiapkan sebanyak 13 record data dan 3 atribut yaitu Kata, Dokumen, TF (Pembobotan Kata) serta 1 label yaitu Sentimen.
b) Perhitungan Data Uji/Testing Data Dalam data uji pada Decision Tree ditambahkan perhitungan Entrophy dan Gain. Rumus hitung Entrophy dalam pengujian ini adalah ������ℎ� � = �=1 � −�� ∗ ��� 2 �� dan
rumus Gain adalah ���� �, � = ������ℎ� � − �� � ������ℎ� (��) . Berikut ini tabel data uji/Testing Data yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Data Uji/Testing Data Decision Tree
Pada hitung data uji ini, dicari nilai Gain yang terbesar, kemudian dicari nilai Entrophy yang selain nol. Apabila ada nilai Entrophy > 0 maka akan dibuatkan tabel data latih baru sesuai dengan jumlah atribut yang memiliki nilai entrophy > 0.
Dalam simulasi ini didapatkan atribut Kata memiliki Gain yang paling besar, yaitu 0,8999 dengan Kata jabat dan kawal yang memiliki nilai entrophy > 0 yaitu 1,5849625007 dan 1. Untuk itu dibuatkan data training baru yang berisi tentang kata jabat. Berikut ini hasil data training kata jabat yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7 Data Latih/Training Data Kata Jabat
Berikut ini hasil simulasi tabel data uji dari kata jabat yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8 Data Uji/Testing Data Kata Jabat
Jml POS NEG NEU Entrophy Gain Total 13 4 2 7 1,419556
D ok um en D1 2 1 0 1 1 D2 0 0 0 0 0 D3 0 0 0 0 0 D4 1 0 1 0 0 Total 1,265 TF 1 2 0 1 1 1 2 1 1 0 0 0 Total 1,265
Proses pembuatan data uji dan data latih ini akan berakhir apabila tidak ditemukan gain
yang lebih besar dari yang lain. Jikalau ternyata ditemukan gain yang lebih besar maka harus diperiksa nilai dari entrophynya, apabila nilai semua entrophy = 0 maka proses berakhir.

## c) Desain Pohon Keputusan/Decision Tree
Pada simulasi ini dihasilkan gambar desain Decision Tree yang ditunjukkan pada Gambar 5.
K p j k k d k d p p D o T D o T P N N NE N P N D D D 1 2 1 N P N N P N P N P N

## Gambar 5 Desain Decision Tree
Susunan desain ini diawali dari atribut yang memiliki gain terbesar menuju atribut dengan gain terkecil. Hal ini ditandai dengan simbol bulat biru, sedangkan untuk hasil sentimennya ditandai oleh persegi panjang warna jingga.
d) Hasil RapidMiner Tahap selanjutnya adalah implementasi pada aplikasi RapidMiner. Hasil akurasi dari Decission Tree senilai 33,61 % ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Hasil akurasi dari Decission Tree
3. Klasifikasi pada K-NN Pada proses pengklasifikasian text mining menggunakan Algoritma K-NN ini dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : a) Persiapan dokumen yang telah disimbolkan dengan angka b) Persiapkan data uji/Testing Data c) Persiapkan Data Latih/Training Data
d) Hitung Nilai Ecludian Distance / K-NN Model Dengan menggunakan rumus � �, � = �=1 � (� � − � � ) 2 pada tahap ini dihitung jarak terdekat dari data uji/Testing Data ke data latih/Training Data. Kemudian hitung nilai terkecil dari data jarak yang sudah dibuat apakah sesuai dengan nilai sentimen Neg(1), Neu(2), Pos(3). Pengujian ini dilakukan hingga K=15. Hasil dari tahap K-NN ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9 K-NN Model
e) Hitung Nilai Persentase Sentimen Data Uji/Testing Data Adapun tabel prediksi Sentimen data uji ditunjukkan pada Tabel 10. Tabel 10 Persentase Sentimen Data Uji/Testing Data
f) Hitung Nilai K-NN Model Prediction Hasil dari K-NN Model Prediction ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11 K-NN Model Prediction
g) Hitung Nilai Confusion Matrix dan Akurasi Hasil perhitungan nilai Confusion Matrix dan Akurasi ini dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Confusion Matrix dan Akurasi
h) Hasil Akurasi RapidMiner Pada penelitian ini hasil akurasi dari K-NN didapatkan nilai 32,82 % ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Hasil akurasi dari K-NN
4.4.2. Skenario Kedua Mengacu pada Gambar 1 tentang alur penelitian maka optimasi pada Algoritma Bat ini dilakukan pada hasil klasifikasi pembobotan kata pada RapidMiner atau jika dikerjakan secara manual maka optimasi diawali pada hasil Term Weighting TF-IDF / Pembobotan Kata dimana hasil dari pembobotan kata tersebut menjadi bahan olahan data pada Algoritma Bat. Tahapan proses pada skenario kedua ini dijelaskan pada tahapan berikut: 1. Pengidentifikasian kelelawar Berikut ini tabel sebelum dilakukan pengidentifikasian kelelawar seperti yang ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13 Identifikasi kelelawar pada tabel klasifikasi kata
2. Pengolahan pada tabel optimasi a) Penentuan fungsi obyektif/fitness b) Penentuan nilai β, α, γ, ε, f min , f max, A 0 c) Hitung Frekuensi
Dengan menggunakan rumus fi = f min +( f max- f min)ß maka dihasilkan data frekuensi seperti pada Gambar 8.
Gambar 8 Hasil perhitungan frekuensi d) Hitung velocity/Kecepatan (V)
Dengan menggunakan rumus � � � = � � �−1 + � � � − � ∗ � � maka dihasilkan tabel kecepatan kelelawar yang ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Hasil perhitungan kecepatan kelelawar
e) Hasil Perhitungan Loudness/Kebisingan (A) Dengan rumus � � �+1 = ∝ � � � , 0 ≤ � ≤ 1 maka dihasilkan nilai kebisingan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.

## f) Hitung
Pulse emission rate Dengan rumus � � �+1 = � � 0 [1 − exp −�� ] maka dihasilkan data seperti pada Gambar 11.
Gambar 11 Hasil pulse emission rate kelelawar
g) Hitung update posisi kelelawar Dengan rumus � ��� = � ��� + �� � maka ditentukan posisi X yang terbaru dimana nilai Epsilon (ε) bernilai -1 ≤ ε ≤ 1. Dengan ini hasil dari update posisi kelelawar ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12 Hasil update posisi kelelawar
h) Hitung nilai fungsi obyektif / fitness kelelawar Dengan rumus f(x) = x 2 didapatkan hasil seperti pada Gambar 13.
i) Rekap Data Fitness Hasil rekap iterasi ini nantinya akan dimasukkan kedalam rapidminer untuk dilakukan pengujian kembali hasil akurasi datanya. Hasil rekap iterasi ini ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14 Rekap fungsi obyektif/ fitness posisi kelelawar pada seluruh sentiment
3. Hitung nilai akurasi a) Optimasi pada Naïve Bayes Classifier Hasil pengujian optimasi Naïve Bayes ini ditunjukkan pada Tabel 13.

## Tabel 13 Akurasi Naïve Bayes dengan 100 Bat
Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai pada fitness ke-6 merupakan nilai fitness yang paling optimal dengan tingkat akurasi sebesar 39,01 %. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 15.

## Gambar 15 Nilai Pengujian Akurasi Naïve Bayes Untuk 100 Bat
b) Optimasi pada Decision Tree Hasil dari 10 kali percobaan optimasi pada Algoritma Bat pada Decision Tree seperti yang ditunjukkan pada Tabel 14 di bawah ini.

## Tabel 14 Akurasi Decision Tree dengan 100 Bat
Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai pada fitness ke-10 merupakan nilai fitness yang paling optimal dengan tingkat akurasi sebesar 77,50 %. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16 Nilai Pengujian Akurasi Decision Tree Untuk 100 Bat
c) Optimasi pada K-NN Dari percobaan klasifikasi data yang telah dioptimasi kemudian dengan menggunakan RapidMiner, akurasi K-NN dengan nilai k yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 15.

## Tabel 15 Akurasi KNN dari berbagai nilai K
Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K=41 merupakan nilai k yang paling optimal dengan tingkat akurasi sebesar 66,15 %. Hal ini juga dapat dilihat dalam bentuk grafik yang ditunjukkan pada Gambar 17.
d) Rekap Hasil Optimasi Hasil perhitungan nilai akurasi dari ketiga
Algoritma klasifikasi pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel16.
Tabel 16 Perbandingan hasil optimasi Klasifikasi Optimasi (%) Sebelum f(x)=x^2 Naive Bayes 33,58 39,01 Decision Tree 32,82 76,63 K-NN 33,61 66,15 Berikut ini hasil perbandingan optimasi dalam bentuk grafik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 18.

## Gambar 18 Grafik perbandingan akurasi hasil optimasi dan sebelum optimasi
Dalam tabel dan gambar perbandingan hasil optimasi diatas menunjukkan bahwa selisih perhitungannya ditunjukkan pada tabel 17.
Tabel 17 Perbandingan selisih hasil optimasi dibandingkan sebelum optimasi Klasifikasi f(x)=x^2 - Sebelum Optimasi Naive Bayes 5.43 Decision Tree 43,81 K-NN 32,54
Berikut ini hasil tampilan grafik dari selisih peningkatan hasil optimasi dibandingkan dengan sebelum dilakukan optimasi. Gambar grafik ditunjukkan pada Gambar 19.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Pada penelitian ini metode optimasi menggunakan algoritma Bat menunjukkan suatu peningkatan nilai akurasi yang cukup signifikan dibandingkan sebelum optimasi pada kasus algoritma Naïve Bayes, Decission Tree dan K-NN. Dari hasil pengujian diatas menunjukkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pada hasil perbandingan peningkatan optimasi, didapatkan bahwa tiap algoritma klasifikasi mengalami peningkatan akurasi dengan menggunakan fitness f(x) = x 2 yaitu mulai dari 5,43% hingga 43,81%
2. Pada hasil simulasi akurasi didapatkan Algoritma Decision Tree menempati selisih yang paling tinggi yaitu 43,81% dari sebelum optimasi. Hal ini bisa disimpulkan bahwa dalam penelitian ini algoritma kelelawar cocok digunakan untuk mengoptimasi algoritma klasifikasi Decission Tree selanjutnya diikuti KNN (32,54 %) kemudian Naïve Bayes (5,43 %).
5.2 Saran
Pada penelitian selanjutnya, saran yang dapat diberikan adalah : 1. Para peneliti juga bisa mencoba persamaan fungsi yang lain pada fungsi obyektif/fitness pada algoritma Bat.
2. Para peneliti juga dapat melakukan iterasi > 150 kali pada tiap sentimennya serta jumlah Bat > 100 sehingga bisa menghasilkan kesimpulan uji yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Yudha, “APJII: Jumlah Pengguna Internet di Indonesia Tembus 171 Juta
Jiwa,” Kompas.com , 2019. https://tekno.kompas.com/read/2019/05/16 /03260037/apjii-jumlah-pengguna-internet- di-indonesia-tembus-171-juta-jiwa
[2] We Are Social and Hootsuite Survei,
“Riset Ungkap Pola Pemakaian Medsos Orang Indonesia,” Kompas.Com , 2018.
https://tekno.kompas.com/read/2018/03/01 /10340027/riset-ungkap-pola-pemakaian- medsos-orang-indonesia
[3] H. David, Teori Komunikasi, Media, Teknologi, Dan Masyarakat. , vol. III, no. 3.
Bogor: Ghalia Indonesia, 2014. [4] Iskandar, “Pilkada Serentak di Indonesia Hasilkan 370.000 Tweets, 13 Desember 2015,”
2015. https://www.liputan6.com/tekno/read/2388
665/pilkada-serentak-di-indonesia- hasilkan-370000-tweets [5] Charlie M. Sianipar, “Jumlah Pengguna Twitter Indonesia Naik Pesat,” Tagar.Id ,
2019. https://www.tagar.id/jumlah- pengguna-twitter-indonesia-naik-pesat [6] P. P. O. Mahawardana, I. A. P. F. Imawati, and I. W. Dika, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini dari Media Sosial Twitter terhadap ‘Figure Pemimpin’ Menggunakan Python,” J. Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 2, pp. 50–56, 2022, [Online]. Available: https://ojs.mahadewa.ac.id/index.php/jmti/ article/view/2111 [7] A. S. H. Basari, B. Hussin, I. G. P. Ananta, and J. Zeniarja, “Opinion mining of movie review using hybrid method of support vector machine and particle swarm optimization,” in Procedia Engineering , 2013, vol. 53, pp. 453–462. doi: 10.1016/j.proeng.2013.02.059.
[8] R. Mohamed, M. M. Yusof, and N. Wahid, “The effectiveness of Bat algorithm for data handling in various applications,” in Proceedings - 6th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering, ICCSCE 2016 , 2017, pp. 151–156. doi: 10.1109/ICCSCE.2016.7893562. [9] H. Muhamad, C. A. Prasojo, N. A. Sugianto, L. Surtiningsih, and I. Cholissodin, “Optimasi Naïve Bayes Classifier Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada Data Iris,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743251. [10]A. Kumar and A. Jaiswal, “Empirical study of twitter and tumblr for sentiment analysis using soft computing techniques,” in Lecture Notes in Engineering and Computer Science , 2017, vol. 1, pp. 472–
476. [11]H. Sumarmo, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning,” BINA Insa. ICT J. , vol. VOL 4, no. ISSN : 2527-9777, pp. 189–196, 2017.
[12]S. V. and M. M., “Review: Sentiment Analysis using SVM Classification Approach,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 181, no. 37, pp. 1–8, 2019, doi: 10.5120/ijca2019917993.
[13]J. C. Zavala-Díaz, M. A. Cruz-Chávez, J. López-Calderón, J. A. Hernández-Aguilar, and M. E. Luna-Ortíz, “A multi-branch-and- bound binary parallel algorithm to solve
the knapsack problem 0-1 in a multicore cluster,” 2019. doi: 10.3390/app9245368.
[14]K. A. Chandra, I. M. Widiartha, and A.
Muliantara, “Analisis & implementasi algoritma kelelawar sebagai fitur selektor dalam klasifikasi dermatology,” J. Ilmu Komput. Univ. Udayana , vol. IX, no. 2, pp. 15–26, 2016.
[15]H. Khurana and S. K. Sahu, “Bat inspired sentiment analysis of Twitter data,” 2018. doi: 10.1007/978-981-10-6875-1_63.
[16]M. Bilal, H. Israr, M. Shahid, and A. Khan, “Sentiment classification of Roman-Urdu opinions using Naïve Bayesian, Decision Tree and KNN classification techniques,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 28, no. 3, pp. 330–344, 2016, doi: 10.1016/j.jksuci.2015.11.003.
[17]M. A. Hearst, “Text data mining: Issues, techniques, and the relationship to information access,” in Presentation notes for UW/MS workshop on data mining , 1997.
[18]R. Feldman and I. Dagan, “Knowledge Discovery in Textual Databases (KDT),” in International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) , 1995, pp. 112–117. [Online]. Available: http://www.aaai.org/Papers/KDD/1995/KD D95-012.pdf
[19]J. Feldman, R & Sanger, The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data , vol. 44, no. 10. New York: Cambridge Univ. Press, 2007. doi: 10.5860/choice.44-5684.
[20]C. Triawati, M. A. Bijaksana, N. Indrawati, and W. A. Saputro, “Pemodelan Berbasis Konsep Untuk Kategorisasi Artikel Berita,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2009, vol. 2009, no. Snati, pp. 48–53.
[21]S. Roaf, Introduction to second edition . MIT Press,
2014. doi: 10.5325/j.ctv1c9hns8.7. [22]KBBI Kemendikbud, “KBBI Daring,” Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa,
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia , 2021. https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/optimas (accessed Jun. 12, 2020).
[23]A. Hasad, “Algoritma optimasi dan aplikasinya,” Bogor, 2011.
[24] K. Dave, S. Lawrence, and D. M. Pennock, “Mining the peanut gallery: Opinion extraction and semantic classification of product reviews,” Princeton,NJ; Pasadena, CA, 2003. doi: 10.1145/775152.775226.
[25]D. T. Larose, “Naïve Bayes Estimation and Bayesian Networks,” in Data Mining Methods and Models , Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2006, pp. 204– 239. doi: 10.1002/0471756482.ch5.
[26]M. Kubek, “Natural Language Processing and Text Mining,” in Studies in Big Data , vol. 62, London, England: Springer Verlag, 2020, pp. 35–52. doi: 10.1007/978-3-030- 23136-1_4. [27]J. Arguello, “Naïve Bayes Text Classification,” The University of North Carolina , 2013. https://ils.unc.edu/courses/2013_fall/inls61 3_001/lectures/04NaiveBayes Classification.pdf (accessed Apr. 12, 2020). [28]K. Jain and S. Kaushal, “A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Techniques for Sentiment Analysis,” in 2018 7th International Conference on Reliability, Infocom
Technologies and Optimization: Trends and Future Directions, ICRITO 2018 , 2018, pp. 483–487. doi: 10.1109/ICRITO.2018.8748793. [29]Jyoti and S. Rao, “A survey on sentiment analysis and opinion mining,” in ACM International Conference Proceeding Series , 2016, vol. 12-13-NaN-2016, pp. 7–
11. doi: 10.1145/2979779.2979832.
[30]A. P. Jain and V. D. Katkar, “Sentiments analysis of Twitter data using data mining,” in Proceedings - IEEE International Conference on Information Processing, ICIP 2015 , 2016, pp. 807–810. doi: 10.1109/INFOP.2015.7489492. [31]M. Kumaresan, “Sentiment Analysis using Vader,” DELHI TECHNOLOGICAL UNIVERSITY, 2016.
[32]X. S. Yang, A new metaheuristic Bat- inspired Algorithm , Nature Ins., vol. 284. Cambridge, UK: Springer Verlag, 2010. doi: 10.1007/978-3-642-12538-6_6.