## Model Library Support Vector Machine (LibSVM) untuk Sentiment Review Penilaian Pesisir Pantai
Oman Somantri 1 , Ratih Hafsarah Maharrani 2 , Santi Purwaningrum 3
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Cilacap, Jln. Dr. Soetomo No. 01 Sidakaya Karangcengis Cilacap 53212 INDONESIA, (tel.: 0282-537 992; email:
1 oman_mantri@yahoo.com, 2 ratih.hafsarah@pnc.ac.id, 3 santi.purwaningrum@pnc.ac.id) [Diterima: 2 Januari 2023, Revisi: 27 Maret 2023] Corresponding Author : Oman Somantri
I NTISARI — Peningkatan pelayanan sebagai upaya untuk memberikan kenyamanan sebuah tempat wisata, khususnya pesisir pantai  selatan  pulau  Jawa,  bagi  para  pengunjung  merupakan  sebuah  tuntutan  bagi  para  pengelola  wisata  yang  akan memberikan dampak positif di masa depan. Penilaian yang dilakukan untuk mengetahui respons pengunjung wisata pantai mengenai  tempat  tersebut,  memberikan  kesan  positif  atau  tidak,  menjadi  kesulitan  tertentu  bagi  pihak  terkait,  baik pemerintah  maupun  pengelola,  untuk  dapat  meningkatkan  pelayanan  wisata,  khususnya  pesisir pantai di  wilayah  selatan pulau Jawa. Penerapan teknologi text mining berbasis machine learning , khususnya sebuah sentiment review , menjadi salah satu  solusi  yang  diusulkan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  sehingga  prediksi  potensi  wisata  dapat  diketahui sebelumnya. Pada makalah ini, diusulkan sebuah model sentiment review pesisir pantai dengan menggunakan metode library support  vector  machine (LibSVM).  Proses  optimalisasi  model  mengusulkan  sebuah  optimasi  model  yang  berbasiskan feature  weights menggunakan  algoritma particle  swarm  optimization (PSO)  sebagai  optimasi  model  untuk  peningkatan akurasi.  Upaya  peningkatan  akurasi  pada  model  yang  diusulkan  merupakan  kontribusi  utama  pada  makalah  ini.  Hasil penelitian dan eksperimen terhadap model yang diusulkan menghasilkan model terbaik yang diberi nama LibSVM_IG+PSO dengan menggunakan metode LibSVM berbasis information gain (IG) dan PSO, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88,97%.  Model  yang  diusulkan  ini  diharapkan  dapat  menjadi  pendukung  keputusan  dalam  menilai  sentimen  terhadap pariwisata maritim pesisir pantai yang dapat dimanfaatkan oleh wisatawan, pemerintah, maupun pengelola wisata.
KATA KUNCI — Sentiment Review , Wisata, Pesisir Pantai, LibSVM, Feature Weights .

## I. PENDAHULUAN
Potensi wisata pesisir pantai dan laut merupakan primadona bagi wisatawan, khususnya dari luar negeri ketika berkunjung ke Indonesia. Akan tetapi, wisatawan lokal yang datang untuk menikmati keindahannya juga tidak kalah banyak. Pengembangan  potensi  sektor  ini  menjadi  salah  satu  fokus utama pemerintah dan seluruh dunia untuk dapat meningkatkan kunjungan wisatawan, terlebih setelah masa pandemi COVID- 19 berangsur membaik sehingga membawa sedikit perubahan pada sektor wisata di bidang maritim ini. Pesisir pantai wilayah selatan  pulau  Jawa  saat  ini  banyak  diminati  oleh  para pengunjung,  sehingga  diperlukan  upaya  dalam  peningkatan pengelolaannya  agar  menjadi  lebih  baik  dan  banyak pengunjungnya.
Sentiment  review merupakan  sebuah  pengembangan teknologi  dalam  bidang  pengolahan text  mining yang berorientasi  pada  penilaian  sentimen  seseorang  terhadap sebuah produk, tempat, berita, kebijakan, maupun lainnya yang sifatnya menimbulkan penilaian sentimen terhadap objek yang dinilai,  yang  kebanyakan  diambil  dari  media  sosial  [1]. Penerapan sebuah machine learning pada teknologi sentiment review ini  sangatlah  diperlukan  karena  proses  analisis  yang dilakukan  memerlukan  sebuah  kecerdasan  tertentu.  Beberapa algoritma  yang  sering  dipergunakan  pada sentiment  review , khususnya  untuk  klasifikasi  sentimen,  adalah decision  tree , neural network , naïve Bayes , k-nearest neighbor (k-NN), dan support vector machine (SVM).
Terdapat  beberapa  penelitian  dan  studi  yang  telah melakukan sentiment  review terhadap  potensi  tempat  wisata, baik  yang  ada  di  Indonesia  maupun  di  luar  negeri,  dengan menggunakan  algoritma machine  learning dalam  prosesnya. Sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui dan mendeteksi titik  objek wisata menggunakan profil  Instagram berdasarkan penilaian  wisatawan  [2].  Penelitian  lain  melakukan  analisis
sentiment review pariwisata menggunakan pendekatan metode latent  Dirichlet  allocation (LDA)  [3].  Penelitian  lainnya menerapkan metode semantic clustering pada sentimen sistem rekomendasi  tempat  wisata  [4],  sedikit  berbeda  dengan penelitian mengenai prediksi permintaan wisata menggunakan data review  online [5].  Beberapa  peneliti  melakukan  analisis sentiment  review pariwisata  dengan  menggunakan  situs  web seperti  TripAdvisor  [6]–[8].  Di  samping  itu,  selain  tempat wisata, sentiment review yang berhubungan dengan penunjang wisata,  yaitu  ulasan  ( review )  hotel,  juga  dilakukan  banyak peneliti [9]–[11].
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  penelitian  mengenai penilaian  pesisir  pantai.  Penelitian  dilakukan  terhadap  ulasan penilaian pantai dengan menggunakan Google Map dan media lainnya [12]–[14]. Pada [12] diusulkan metode long-short term memory (LSTM) dan word2Vec untuk sentiment analysis pada ulasan  objek  wisata  pantai.  Penelitian  tersebut  menghasilkan model  dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar  84%,  presisi 76%, dan recall 0,73%. Penelitian tersebut cukup baik, tetapi belum  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi, sehingga  memerlukan  optimasi  model.  Penelitian  selanjutnya melakukan analisis sentiment review terhadap berbagai tempat wisata di kota Garut, yang juga mencakup objek wisata pantai di  dalamnya  [13].  Penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  80% orang  melakukan  ulasan  dengan  komentar  positif.  Pada penelitian  ini  hanya  dilakukan  proses  analisis  tanpa menggunakan  metode machine  learning .  Dilakukan fiber classification sehingga nilai kinerja ( performance ) model yang didapatkan,  seperti  tingkat  akurasi,  presisi,  dan recall ,  tidak diketahui.
Referensi  [14]  mengusulkan  metode  r andom  forest classifier dan Bernoulli  naïve Bayes untuk sentiment  review tempat  wisata  di  Phuket.  Hasil  penelitian  menghasilkan  nilai kinerja receiver operating characteristic (ROC) area under the
ROC curve (AUC) menggunakan random forest terbaik adalah 0,89  dan  ROC  AUC  menggunakan Bernoulli  naïve  Bayes sebesar  0,90.  Namun,  penelitian  ini  belum  memperlihatkan nilai kinerja tingkat akurasi yang dihasilkan.
Sentiment  analysis dengan  menggunakan  SVM  dalam bidang  wisata  juga  telah  dilakukan  [15].  Penelitian  tersebut mengusulkan  sebuah  model  untuk sentiment  analysis yang dilakukan di  Bangkok,  Chiang Mai,  dan Phuket. Model yang diusulkan menggunakan metode decision tree , random forest , dan  SVM.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  kinerja  akurasi sebesar  93,2%  ketika  menggunakan  algoritma  CART,  77,4% ketika menggunakan  SVM, dan 95,54% ketika menggunakan random  forest .  Terlihat  bahwa  model  SVM  masih  memiliki tingkat akurasi yang belum optimal, sehingga diperlukan cara untuk optimalisasi model SVM.
Berdasarkan  fungsinya,  pada  dasarnya  SVM  merupakan sebuah machine learning yang hanya dapat mengklasifikasikan dua kelas saja. Akan tetapi, setelah dikembangkan, metode ini dapat  juga  digunakan  untuk  model  yang  mengklasifikasikan lebih  dari  dua  kelas  atau multiclass . Library  support  vector machine (LibSVM)  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan menggunakan parameter SVM yang telah dikembangkan [16], [17].
Particle  swarm  optimization (PSO)  adalah  salah  satu algoritma optimasi untuk pengambilan keputusan berdasarkan populasi  ( swarm )  yang  mengeksploitasi  individu  ( particle ) dalam  pencariannya.  Secara  garis  besar,  algoritma  ini mengoptimasi  permasalahan  dengan  cara  menggerakkan partikel atau calon solusi yang dipengaruhi oleh solusi terbaik partikel  tersebut,  yang  secara  umum  didapatkan  dari  partikel lain di dalam ruang permasalahan menggunakan fungsi tertentu untuk  posisi  dan  kecepatan  dari  partikel.  Tujuan  utama  pada penelitian  dalam  makalah  ini  adalah  mencari  model  optimasi PSO pada algoritma SVM terbaik yang menghasilkan tingkat akurasi  klasifikasi sentiment  review pesisir  pantai  wilayah selatan pulau Jawa, khususnya pantai di wilayah Cilacap.
Meskipun tingkat akurasi yang dihasilkan pada model telah diteliti  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya,  tetapi  masih terdapat  permasalahan  pada  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan, sehingga  perlu  dilakukan  upaya  peningkatan  tingkat  akurasi. Berbeda  dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  proses pemilihan bobot terbaik pada model LibSVM yang diusulkan pada  makalah  ini  merupakan  tujuan  utama  dan  kontribusi utama penelitian ini. Peningkatan akurasi pada model LibSVM dilakukan  dengan  menggunakan feature  weights algoritma PSO. PSO merupakan salah satu algoritma optimasi yang dapat digunakan untuk optimasi pemilihan bobot terbaik.

## II. METODOLOGI

## A. DATASET
Dataset yang dipergunakan pada penelitian ini adalah hasil ulasan dari setiap orang yang telah mengunjungi pesisir pantai selatan pulau Jawa, yang diambil dari website https://www.google.com/maps  dari  tahun  2018  sampai  2022. Data  penelitian  adalah  teks  berbahasa  Indonesia.  Proses pelabelan  data  ditentukan  oleh  penilaian rating bintang  yang diberikan oleh wisatawan.
Pada  proses  pelabelan  data  untuk  menentukan  klasifikasi sentimen, data teks yang telah didapatkan diklasifikasi menjadi dua  label,  yaitu  kategori  “positif”  dan  “negatif”.  Proses penentuan label data dikategorikan berdasarkan hasil penilaian sentiment  review yang  telah  dilakukan  oleh  orang  yang
memberikan  ulasan  terhadap  pantai  tersebut,  berdasarkan pengalaman  orang  tersebut,  dilihat  dari  keadaan  pantai, pelayanan tempat wisata, maupun penilaian lainnya. Penilaian ulasan  tersebut  tidak  dibatasi  pada  batasan  tertentu,  sehingga data  teks  sentimen  diambil  berdasar  pada  semua  aspek penilaian  dari  sisi  penilai.  Label  data  ditentukan  berdasarkan kategori penilaian pemberian tanda bintang pada ulasan. Rating bintang 1 dan 2 dikategorikan pada label “negatif”, sedangkan bintang  4  dan  5  dikategorikan  pada  label  “positif”. Rating bintang 3 tidak dimasukkan pada penelitian ini karena dibatasi dua label saja.
Dataset diambil  dari  ulasan  penilaian  orang  pada  pantai selatan Teluk Penyu wilayah Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah, Indonesia sebanyak 390 data ulasan, yang terdiri atas 250 data berlabel “positif” dan 140 data berlabel “negatif”.

## B. METODE YANG DIUSULKAN
Tahapan penelitian dilakukan dengan metode eksperimen. Eksperimen  dilakukan  kepada  setiap  model  yang  dianggap model  terbaik,  yang  pada  pelaksanaannya  ditetapkan  terlebih dahulu  nilai  parameter-parameter  ada.  Tahapan  utama  yang dilakukan  adalah  prapemrosesan  ( pre-processing )  data, implementasi  model,  validasi  data,  optimasi  model,  dan terakhir adalah evaluasi model.
Setiap  tahapan  penelitian  dilakukan  berdasarkan  uji  coba yang  dilakukan  berkali-kali  dalam  mendapatkan  model  yang diinginkan.  Tahapan  prapemrosesan  melaksanakan  proses tokenisasi, penapisan ( filtering ), dan pembersihan ( cleansing ) data.  Tahapan  selanjutnya  adalah  pembobotan  data  dan variabel dengan menggunakan metode term frequency - inverse document  frequency (TF-IDF)  [18].  Tahapan  yang  dilakukan pada penelitian ini diperlihatkan pada Gambar 1.
Tahapan  validasi  data  yang  dilakukan  menggunakan metode cross  validation .  Metode  ini  dianggap  sebagai  salah satu metode terbaik dalam memperoleh tingkat akurasi kinerja model yang dihasilkan. Penentuan jumlah fold yang digunakan dilakukan  sesuai  kebutuhan,  dengan  mengedepankan  cara memperoleh  kinerja  akurasi  model  terbaik.  Pada  tahapan  ini, dilakukan pembagian data antara data latih dan data uji, yaitu ditentukan  90%  data  latih  dan  10%  data  uji.  Proses  validasi model dilakukan berdasarkan jumlah fold yang ditentukan pada setiap  model  yang  diujicobakan,  sehingga  model  yang diusulkan memiliki tingkat akurasi yang berbeda-beda, sesuai dengan parameter fold masing-masing model.
Evaluasi  model  merupakan  bagian  dari  tahapan  proses penelitian sebagai penilaian indikator tingkat keberhasilan dari model yang dihasilkan. Pada proses evaluasi model, dilakukan komparasi  keseluruhan  model  terbaik  yang  didapatkan, sehingga terlihat perbedaannya. Model-model yang dibandingkan adalah model yang menerapkan algoritma SVM berbasis information  gain (IG)  dan  PSO  (SVM_IG+PSO) dengan model yang menggunakan algoritma LibSVM berbasis IG  dan  PSO  (LibSVM_IG+PSO).  Analisis  data  yang digunakan  untuk  pencarian  model  dilakukan  menggunakan perangkat lunak Rapidminer Studio.
Rumus confusion  matrix [19]  untuk  mengetahui  kinerja akurasi model ditunjukkan pada (1).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 ∑ 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
dengan TP = true  positive , TN = true  negative , FP = false positive , dan FN = false negative .

## C. LIBRARY SUPPORT VECTOR MACHINE (LIBSVM)
LibSVM merupakan sebuah library yang digunakan untuk klasifikasi support vector , regresi, dan estimasi distribusi, yang berbentuk  sebuah  perangkat  lunak  terintegrasi.  Klasifikasi vector yang  dimaksud  adalah c-support  vector    classification (C-SVC)  dan  nu-SVC; epsilon-support  vector  regression (epsilon-SVR)  dan  nu_SVR  untuk  regresi;  dan  estimasi distribusi  berupa one-class SVM [20].  LibSVM  mempunyai fitur  yang  memungkinkan  penerapannya  mudah  dilakukan. LibSVM  merupakan  pengembangan  dari  SVM;  LibSVM melengkapi SVM asli dengan penambahan beberapa parameter. LiBSVM saat ini digunakan untuk menyelesaikan masalah dua class dengan membangun hyperlane dan membedakan  antara positif  dan  negatif  sebanyak  mungkin  [17].  Gambar  2 menunjukkan sebuah arsitektur LibSVM.
Untuk  memperoleh  nilai  kinerja  model  yang  diusulkan, pada  LibSVM  diterapkan  beberapa kernel  function.  Kernel function merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan data sebagai masukan dan mengubahnya menjadi bentuk  pemrosesan  data  yang  diperlukan.  Pada  SVM, kernel
function secara  umum  berfungsi  untuk  mengubah  kumpulan data  latih  sehingga  permukaan  keputusan  nonlinier  dapat diubah menjadi persamaan linier dalam jumlah ruang dimensi yang paling tinggi.
Beberapa kernel  function yang  digunakan  pada  panelitian ini  yaitu  kernel  linier  pada  (2), kernel polinomial  pada  (3), radial-basis  function (rbf)  pada  (4),  dan kernel sigmoid pada (5).
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   𝑥 𝑖 𝑇 , 𝑥 𝑗 (2)
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   (1 + 𝑥 𝑖 𝑇 , 𝑥 𝑗 ) 𝑝 (3)
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp(− ‖𝑥 𝑖 ,𝑥 𝑗 ‖ 2 2𝜎 2 ) (4)
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =  tanh (𝛽 0 𝑥 𝑖 𝑇 , 𝑥 𝑗 + 𝛽 1 ) (5)
dengan K adalah nomor dari class , 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) adalah kernel pada elemen 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 , 𝛽 0 adalah pengaruh pada klasifikasi out-comes , dan p adalah derajat yang mengatur fleksibilitas classifier .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Proses  pencarian  model  terbaik  pada  tahapan  eksperimen menggunakan SVM pada penelitian ini menghasilkan beberapa kombinasi  tingkat  akurasi  yang  berbeda.  Hasil  eksperimen menggunakan  SVM  diperlihatkan  pada  Gambar  3.  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  kombinasi  parameter  5- fold , dan 10- fold , yang kemudian memberikan sebuah nilai akurasi yang berbeda satu sama lain.
Pada  pengujian  model  dengan  menerapkan  SVM menggunakan 5- fold , diperoleh hasil akurasi sebesar 67,18%. Pada  ekseperimen  ini,  hasil  yang  didapatkan  masih  kurang begitu  baik  dan  belum  sesuai  dengan  harapan.  Model  yang didapatkan  pada  percobaan  ini  masih  memerlukan  upaya peningkatan  akurasi  dan  upaya  perbaikan,  baik  pada  nilai
Gambar 1. Framework dan metode yang diusulkan. DATASET Teks - Indonesia Pre-
processing Data Support Vector Machine (SVM) Lib-SVM FEATURE WEIGHTS - Information Gain (IG) - Particle Swarm Optimization (PSO) Cross Validation PERFORMANCE - SVM_IG + PSO - LibSVM_IG_PSO Gambar 2. Arsitektur LibSVM a(1) a(2) a(n) K(a,a n ) K(a,a 1 ) K(a,a 2 ) Offset (b) Output Y . . . . . .
parameter yang digunakan maupun pada prapemrosesan data. Proses  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  percobaan  dengan menerapkan  parameter  yang  berbeda.  Berdasarkan  hasil eksperimen,  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  3,  diperoleh sebuah  model  SVM  dengan  nilai  akurasi  terbaik  sebesar 67,44%.  Model  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  didapatkan menggunakan SVM, dengan parameter yang ditetapkan adalah tipe kernel radial dan  dilakukan  dengan  proses shuffled sampling .  Akurasi  yang  didapatkan  merupakan  yang  terbaik dari model yang diusulkan pada rentang nilai parameter yang sudah  ditetapkan.  Akurasi  yang  didapatkan  pada  percobaan yang  masih  dirasa  kecil,  sehingga  dilakukan  kembali eksperimen dengan optimasi.
Setiap  parameter  tipe kernel yang  digunakan  berdasarkan hasil  eksperimen  memiliki  karakteristik  yang  berbeda,  sesuai dengan dataset yang dipergunakan. Hal ini menyebabkan hasil kinerja  akan  sama  dan/atau  berbeda,  bergantung  pada  tipe kernel yang  digunakan  untuk dataset yang  berbeda-beda. Beberapa parameter tipe kernel yang digunakan memperlihatkan nilai kinerja model yang sedikit berbeda setiap kernel -nya, yang dapat diakibatkan oleh karakteristik data teks yang digunakan ketika dilakukan prapemrosesan data.
Proses  uji  coba  berikutnya  adalah  tahapan  proses eksperimen  dengan  menggunakan  SVM.  Pada  tahap  ini, dilakukan  optimasi  dengan  menerapkan feature  weights , algoritma  PSO.  Pada  hasil  eksperimen  ini  terjadi  perbedaan nilai  akurasi  jika  dibandingkan  dengan  eksperimen  tanpa optimasi  PSO.  Hasil  eksperimen  penerapan  PSO  pada  SVM menghasilkan  akurasi  yang  kurang  begitu  baik,  yaitu  sebesar
70,77%, sehingga masih diperlukan upaya peningkatan akurasi. Pada  eksperimen  SVM+PSO  ini,  parameter  yang  diterapkan disesuaikan  dengan  kebutuhan,  dengan  harapan  diperoleh tingkat  akurasi  berbeda  dan  terbaik.  Tingkat  akurasi  terbaik pada  model  ini  tercapai  menggunakan  parameter  10- fold dengan  tipe kernel radial dan  proses shuffled  sampling . Algoritma PSO pada model saat proses optimasi menggunakan parameter  populasi  5  dan  10,  tetapi  akurasi  terbaik  diperoleh ketika  digunakan  populasi  =  5.  Kinerja  model  terendah dihasilkan dengan menggunakan 5- fold dengan tipe kernel dot dan  populasi =  5,  menghasilkan  akurasi  sebesar  68,97%. Optimasi  model  SVM  dengan  menggunakan  PSO  masih memiliki  tingkat  akurasi  kecil,  sehingga  memerlukan  model lain  yang  dapat  diterapkan.  Perbedaan  tingkat  akurasi  pada model-model  SVM+PSO  ini  cukup  signifikan  satu  sama lainnya  karena  perbedaan  nilai  parameter  populasi  dan fold yang digunakan saat validasi model.
Upaya  peningkatan  akurasi  selanjutnya  adalah  melalui proses  optimasi  model  dengan  menerapkan  metode  IG  pada SVM. Upaya penerapan IG diharapkan dapat memberikan nilai akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  PSO yang  sudah  diterapkan  sebelumnya  yang  masih  memiliki kinerja  rendah.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  penerapan IG  pada  SVM,  diperoleh  sebuah  perubahan  yang  cukup signifikan.  Hal  ini  terlihat  dari  peningkatan  akurasi  yang dihasilkan. Model SVM_IG memperlihatkan hasil akurasi yang sedikit  lebih  baik,  yaitu  di  atas  70%.  Terlihat  bahwa  kinerja model  terendah  yang  dihasilkan  pada  eksperimen  adalah sebesar  70,26%,  dengan  menggunakan  parameter  tipe kernel
Gambar 3. Komparasi tingkat akurasi model menggunakan SVM .
T ABEL I H ASIL P ENGUJIAN M ETODE L IB SVM DENGAN O PTIMASI I NFORMATION G AIN (IG)
Tipe SVM Tipe Kernel Stratified Sampling Shuffled Sampling Linear Sampling C-SVC rbf 64,10% 64,10% 64,10% C-SVC polinomial 67,69% 67,95% 67,44% C-SVC linear 69,49% 73,08% 69,49% C-SVC sigmoid 73,33% 73,08% 69,49% nu-SVC rbf 64,36% 69,23% 54,87% nu-SVC polinomial 65,13% 67,95% 85,38% nu-SVC linear 73,33% 72,82% 65,90% nu-SVC sigmoid 67,95% 65,90% 35,13% one-class rbf 47,18% 44,87% 23,85% one-class polinomial 52,05% 54,36% 49,49% one-class linear 47,18% 44,87% 23,85% one-class sigmoid 47,18% 44,62% 54,87%
polinomial  pada  SVM  dan  metode stratified  sampling pada proses  validasi  model.  Meskipun  sudah  cukup  baik,  pada  uji coba  model  SVM_IG  ini  dihasilkan  tingkat  akurasi  terendah dari  keseluruhan  metode sampling adalah  sebesar  58,72%, sehingga  model  tersebut  masih  jauh  dari  yang  diinginkan. Model tersebut megggunakan parameter tipe kernel polinomial serta menggunakan metode linear sampling .
Setelah  dilakukan  proses  uji  coba,  kinerja  model  dengan akurasi tertinggi untuk optimasi menggunakan SVM_IG adalah 72,05%.  Kinerja  tertinggi  model  diperoleh  menggunakan  10 - fold dan 5- fold cross validation , serta parameter tipe kernel dot pada SVM.

## B. HASIL MODEL LIBSVM
Tahapan eksperimen selanjutnya adalah menerapkan model LibSVM.  Model  LibSVM  ini  digunakan  untuk  dapat mengklasifikasikan sentiment  review penilaian  pesisir  pantai. Hasil  eksperimen  menunjukkan  beberapa  kombinasi  tingkat akurasi yang dapat digunakan. Namun, tingkat akurasi terbaik yang  dihasilkan  menjadi  prioritas  utama  pada  model  yang diusulkan dalam makalah ini. Hasil eksperimen model dengan menerapkan  LibSVM  memperlihatkan  hasil  tingkat  akurasi yang  sangat  beragam.  Uji  coba  model  ini  menggunakan beberapa  tipe  SVM,  di  antaranya  tiga  tipe  jenis  SVM  untuk klasifikasi data, yaitu C-SVC, nu-SVC, dan one-class . C-SVC merupakan jenis SVM yang menggunakan parameter C sebagai parameter penalti dari error term , sedangkan nu-SVC hampir mirip dengan C-SVC tetapi menggunakan parameter nu yang berfungsi  untuk  mengontrol  jumlah support  vector dan kesalahan  pelatihan. One-class SVM merupakan  tipe  SVM yang dipergunakan untuk estimasi distribusi, yang merupakan jenis unsupervised learning untuk  mempelajari  kemampuan membedakan sampel uji kelas tertentu dari kelas lain.
Selain  itu,  tipe kernel yang  diterapkan  pada  eksperimen model LibSVM tahapan ini adalah rbf, polinomial, linear, dan sigmoid .  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  diketahui  bahwa kinerja  model  masih  di  bawah  80%,  sehingga  masih memerlukan optimasi.
Parameter fold yang  digunakan  pada  model  LibSVM ditentukan bernilai 10- fold . Model LibSVM yang menghasilkan  akurasi  tertinggi  adalah  dengan  model  dengan parameter  tipe  SVM  nu-SVC,  tipe kernel  sigmoid ,  dan menggunakan  metode stratified sampling. Model  ini menghasilkan  kinerja akurasi  terbaik  sebesar  77,69%. Berdasarkan  hasil  uji  coba,  akurasi  tertinggi  kebanyakan dihasilkan  oleh  model  dengan kernel tipe sigmoid dan  linear menggunakan SCVM tipe C-SVC dan nu-SVC.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  model  yang  diperoleh,  terlihat bahwa tingkat akurasi tertinggi adalah sebesar 77,69%. Model dengan  akurasi  tertinggi  ini  menggunakan  metode  LibSVM dengan  parameter  SVM  bertipe  nu-SVC  dan kernel bertipe sigmoid .  Model  LibSVM  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang belum  cukup  baik,  terlihat  dari  rata-rata  tingkat  akurasi  yang
dihasilkan, yaitu 34% hingga 70%, sehingga diperlukan upaya peningkatan  akurasi  kembali.  Model  LibSVM  dengan  tipe SVM one-class dan  tipe kernel polinomial  menghasilkan tingkat akurasi antara 34,62% sampai dengan 35,64%.

## C. PENERAPAN LIBSVM DAN INFORMATION GAIN (IG)
Optimalisasi  berikutnya  adalah  penerapan  IG  pada  model LibSVM,  yang  dalam  artikel  ini  diberi  nama  LibSVM_IG. Hasil eksperimen menunjukkan terjadinya peningkatan akurasi model,  sehingga  model  yang  dihasilkan  lebih  baik  daripada sebelumnya.  Hasil  penerapan  IG  pada  LibSVM  ditunjukan pada  Tabel  I.  Upaya  lain  yang  dilakukan  adalah  dengan menetapkan  parameter-parameter  IG  dengan  nilai  berbeda- beda, sehingga dapat diketahui bahwa model yang didapatkan merupakan model terbaik dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Hasil yang diperoleh pada model LibSVM_IG sedikit lebih baik  dibandingkan  dengan  tipe  klasik.  Hal  ini  terlihat  dari akurasi yang dihasilkan, yang lebih tinggi daripada percobaan sebelumnya,  tanpa  adanya  optimasi  IG.  Tingkat  akurasi tertinggi  yang  diperoleh  dari  model  LibSVM_IG  adalah sebesar 85,38%, dengan menggunakan kernel tipe polinomial dan SVM tipe nu-SVC. Tingkat akurasi model terendah adalah sebesar 23,85%, dengan menggunakan model  SVM tipe one- class dan kernel tipe linear. Model terbaik pada percobaan ini dihasilkan  menggunakan  parameter  SVM  tipe  nu_SVC  dan kernel tipe polinomial  dan  didapatkan  melalui  metode linear sampling .  Dari  hasil  yang  ditampilkan  pada  Tabel  I,  terlihat bahwa model yang diusulkan sudah memiliki kenaikan tingkat akurasi  yang  cukup  signifikan.  Akan  tetapi,  hal  tersebut dipengaruhi  oleh  tipe  SVM  yang  digunakan  serta  metode sampling yang diterapkan.

## D. MODEL LIBSVM_IG & FEATURE WEIGHTS PSO
Tahapan  akhir  dari  eksperimen  yang  dilakukan  adalah mencari  model  dengan  menggunakan  penerapan feature weights , yaitu dengan menerapkan algoritma PSO. Model yang diusulkan ini adalah optimasi dari model LibSVM yang telah ada, yang ditingkatkan kembali dengan menerapkan PSO. Pada makalah  ini,  model  ini  diberi  nama  LibSVM+PSO.  Hasil eksperimen  yang  diperoleh  pada  model  yang  diusulkan
T ABEL II H ASIL E KSPERIMEN M ODEL L IB SVM_IG B ERBASIS PSO
Tipe SVM Tipe Kernel Populasi Sampling Akurasi nu-SVC polinomial 5 linear 88,97% nu-SVC polinomial 10 linear 88,72% nu-SVC polinomial 15 linear 88,97% C-SVC sigmoid 5 stratified 75,64% C-SVC sigmoid 10 stratified 74,10% C-SVC sigmoid 15 stratified 75,13%
T ABEL III K OMPARASI K INERJA M ODEL No Model Akurasi 1 LibSVM 77,69% 2 LIBSVM+PSO 80,77% 3 LibSVM_IG 85,38% 4 LibSVM_IG+PSO (yang diusulkan) 88,97%
T ABEL IV N ILAI A KURASI BERDASARKAN C ONFUSION M ATRIX True Negative True Positive Prediksi Negative 102 5 Prediksi Positive 38 245
diperlihatkan pada Tabel II. Selain itu, model yang dioptimasi oleh PSO adalah model yang sebelumnya telah menerapkan IG sebagai  optimasi,  sehingga  pada  tahapan  proses  pencarian model merupakan optimasi model LibSVM berbasis IG, yang diberi nama LibSVM_IG+PSO.
Berdasarkan hasil esperimen sebelumnya, model yang telah didapatkan ini menggunakan dua tipe SVM, yaitu nu-SVC dan C-SVC,  dengan  dua  tipe kernel ,  yaitu kernel  sigmoid dan polinomial.  Pembatasan  type  SVM  dan kernel ini  dilakukan untuk  membatasi  model  yang  sudah  baik  dan  kemudian dioptimalkan,  sehingga  tidak  memerlukan  lagi  uji  coba tambahan  untuk  mencari  model  yang  belum  tentu  baik akurasinya.  Jangkauan  ( range )  nilai  parameter  populasi  pada PSO  yang  diatur  dan  digunakan  pada  model  ini  ditetapkan antara 5 sampai 15.
Proses  uji  coba  yang  dilakukan  pada  model  LibSVM dengan  menerapkan  PSO  tanpa  optimasi  IG  memperlihatkan hasil  yang  cukup  baik.  Tingkat  akurasi  tertinggi  yang dihasilkan  80,77%,  sedangkan  yang  terendah  adalah  78,46%. Model  LibSVM+PSO  dihasilkan  dengan  menggunakan  SVM tipe nu-SVC  dan kernel tipe sigmoid dengan  populasi  =  10. Model  terbaik  yang  dihasilkan  membutuhkan  waktu  sekitar 6,15 menit untuk dapat menghasilkan model yang diharapkan dengan  menggunakan  aplikasi  yang  sudah  ditetapkan,  yaitu RapidMiner Studio.
Model  yang  dihasilkan  menggunakan  LibSVM+PSO memperoleh  akurasi  sebesar  80,77%.  Diperlukan  waktu  6,15 menit  untuk  mendapatkan  model  ini,  yang  lebih  lama dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Namun,  hal  ini  sudah cukup baik. Waktu yang dibutuhkan model lainnya adalah 2,16 menit,  dengan  akurasi  sebesar  78,46%.  Selain  itu,  terdapat model  yang  dihasilkan  dalam  waktu  4,13  menit,  tetapi akurasinya sebesar 79,23%. Perbedaan waktu yang diperlukan dalam  eksperimen  pencarian  model  ini  dipengaruhi  oleh  tipe SVM  yang  digunakan  dan  jumlah  parameter  populasi  yang digunakan.  Selain  itu,  kapasitas  memori  perangkat  keras komputer  yang  digunakan  untuk  eksperimen  sangat berpengaruh.
Optimasi model dengan menerapkan PSO pada LibSVM_IG menghasilkan nilai akurasi seperti disajikan pada Tabel  II.  Terlihat  bahwa  hasil  dari  model  yang  diusulkan memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dan  lebih  tinggi daripada model tanpa dilakukan optimasi sebelumnya. Tingkat akurasi  terbaik  LibSVM_IG  berbasis  PSO  adalah  88,97%, yang  lebih  baik  dibandingkan  model  sebelumnya.  Tipe SVM
yang diterapkan pada model terbaik ini adalah nu-SVC, dengan menggunakan kernel tipe  polinomial  dan  populasi  =  5  serta populasi = 15.

## E. EVALUASI MODEL DAN REKOMENDASI
Pada tahapan berikutnya, dilakukan evaluasi model dengan melakukan  komparasi  hasil  eksperimen  untuk  memberikan gambaran  yang  lebih  baik  pada  model  yang  diusulkan.  Hasil perbandingan dari seluruh model yang telah didapatkan dengan berbagai tingkat akurasi diperlihatkan pada Tabel III.
Proses  evaluasi  model  dilakukan  menggunakan dataset yang sama, dengan persentase data latih sebesar 90% dan data uji  10%.  Pengujian  model  dilakukan  menggunakan cross validation dengan  parameter  yang  telah  ditetapkan  sesuai dengan  percobaan  yang  dilakukan  serta  mendapatkan  nilai kinerja akurasi terbaik setiap modelnya.
Berdasarkan Tabel III, terlihat bahwa model yang diusulkan, yaitu  LibSVM_IG+PSO,  merupakan  model  dengan  tingkat akurasi terbaik dan tertinggi, yaitu sebesar 88,97%. Salah satu pengaruh  perubahan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  ini  adalah ketika  dilakukan  penentuan  nilai  dan  jenis  parameter  yang diterapkan  dari  model  yang  diusulkan,  setiap  parameter mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dan  ini  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  akurasi  klasifikasi yang dihasilkan. Berdasarkan Tabel III, confusion matrix nilai akurasi,  yang  dihasilkan  menggunakan  (1),  ditunjukkan  pada Tabel IV.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 ∑ 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
= ∑ 245 + 102 ∑ 245 + 102 + 38 + 5 = 347/390
= 0,8897.
Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  saat  ini  masih  dapat dioptimasi.  Untuk  itu,  diperlukan  sebuah  upaya  yang  keras, terlebih  dalam  menentukan  parameter  yang  ditentukan  pada model  tersebut,  karena  melibatkan  intuisi.  Diperlukan  model yang tepat untuk dapat menentukan secara otomatis parameter yang digunakan agar hasil yang diharapkan tercapai. Penerapan metode optimasi lain  dapat dipertimbangkan,  terutama dalam optimasi pemilihan nilai parameter yang digunakan.
Tabel  III  menunjukkan  peningkatan  akurasi  model sentiment review penilaian pesisir pantai dengan menggunakan model SVM dan LibSVM. Terlihat bahwa nilai akurasi model
T ABEL V
P ERBANDINGAN N ILAI K INERJA M ODEL YANG D IUSULKAN DENGAN P ENELITIAN S EBELUMNYA No. Penulis Objek Penelitian Metode Kinerja (Akurasi/AUC) 1. N. Oktaviana, H.C. Rustamaji, dan  H. Sofyan [12]. Objek wisata pantai Long-short term memory (LSTM) + word2vec Akurasi rata-rata 84%, presisi 76%, dan recall 0,73% 2. D.T. Alamanda, A. Ramdhani, I. Kania, W. Susilawati, dan E.S. Hadi [13]. Tempat wisata di kota Garut - 88% komentar positif 3. Mathayomchan dan K. Sripanidkulchai, [14]. Tempat wisata Phuket Random forests classifier dan Bernoulli naive Bayes • ROC AUC random forest = 0,89 • ROC AUC Bernoulli naïve Bayes = 0,90 4. N. Leelawat dkk., [15]. Bangkok, Chiang Mai, dan Phuket Decision tree , random forest , dan support vector machines • CART = 0,932%
• SVM = 77,4%
• Random forest = 95,4%
5 Metode yang diusulkan Pantai Teluk Penyu, Cilacap, Indonesia Library support vector machine (LibSVM) + IG + PSO Akurasi 88,97%
yang dihasilkan dan diusulkan secara berkelanjutan mengalami kenaikan  terus-menerus  dan  ini  memperlihatkan  bahwa optimasi  yang  diterapkan  pada  model  dapat  berpengaruh terhadap  kenaikan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Apabila dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya, model yang  diusulkan  memiliki  tingkat  akurasi  cukup  baik,  seperti diperlihatkan pada Tabel V.

## IV. KESIMPULAN
Penilaian sentiment review pesisir pantai telah mendapatkan  model  terbaik  yang  dapat  dijadikan  sebagai pendukung keputusan dalam memprediksi sentimen penilaian pesisir  pantai.  Penelitian  ini  mengusulkan  model  optimasi LibSVM  melalui  optimalisasi  dengan  menggunakan  PSO sebagai model untuk sentimen. Model yang diusulkan memiliki keunggulan  berupa  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  model  klasik  LibSVM  sebelumnya. Model terbaik yang didapatkan adalah model yang diberi nama LibSVM_IG+PSO,  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  88,97%. Model ini menggunakan metode LibSVM dan IG berbasis PSO.
Kekurangan  pada  penelitian  ini  adalah  masih  belum optimalnya  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Salah  satu penyebabnya  adalah  prapemrosesan  data,  sehingga  perlu dilakukan  ekpserimen  lebih  jauh  untuk  dapat  menemukan model prapemrosesan yang lebih tepat agar nilai akurasi model yang  dihasilkan  dapat  meningkat.  Penelitian  selanjutnya memerlukan  upaya  peningkatan  akurasi  yang  lebih  baik  agar diperoleh  akurasi terbaik  dan menggunakan  metode  alternatif lainnya  yang  dapat  diterapkan  serta  pengembangan  kembali untuk  mencari  model  lain  yang  tepat  dengan  tingkat  akurasi lebih  baik.  Metode simulate  anneling (SA)  dan genetic algorithm (GA)  dapat  diusulkan  untuk  penelitian  selanjutnya dan  tidak  menutup  kemungkinan  akan  menghasilkan  nilai kinerja yang berbeda dari PSO.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan  dalam  penulisan  artikel  maupun  hasil  penelitian yang didapatkan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Oman Somantri dan Santi Purwaningrum; metodologi, Oman Somantri; analisis model, Oman Somantri; validasi,  Oman  Somantri,  Santi  Purwaningrum,  dan  Ratih Hafsarah Maharrani; analisis formal, Oman Somantri; validasi model, Oman Somantri, Santi Puraningrum; kurasi data, Santi Purwaningrum,  Ratih  Hafsarah  Maharrani;  penulisan— penyusunan draf asli, Oman Somantri; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Oman Somantri, Ratih Hafsarah Maharrani; visualisasi, Oman Somantri.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Artikel  ini  merupakan  bagian  dari  luaran  hasil  penelitian pendanaan  hibah  penelitian  skema  Penelitian  Dosen  Pemula (PDP)  dari  Direktorat  Akademik  Pendidikan  Vokasi  Dirjen Pendidikan  Vokasi  Kemendikbudristek  tahun  anggaran  2022 dengan nomor
kontrak
penelitian 117/SPK/D4/PPK.01.APTV/VI/2022.

## REFERENSI
[1]  Y. Tao, W. Liu, Z. Huang, dan C. Shi, “Thematic Analysis of Reviews
on  the  Air  Quality  of  Tourist  Destinations  from  a  Sentiment  Analysis Perspective,” Tour. Manag. Perspect. , Vol. 42, hal. 1–14, Apr. 2022, doi: 10.1016/j.tmp.2022.100969.
[2]  K.D. Mukhina, S.V. Rakitin, dan A.A. Visheratin, “Detection of Tourists Attraction Points Using Instagram Profiles,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 108, hal. 2378–2382, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.05.131.
[3]  T. Ali, B. Omar, dan K. Soulaimane, “Analyzing Tourism Reviews Using an LDA Topic-Based Sentiment Analysis Approach,” MethodsX , Vol. 9, hal. 1–10, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.mex.2022.101894.
[4]  Z.  Abbasi-Moud,  H.  Vahdat-Nejad,  dan  J.  Sadri,  “Tourism Recommendation System Based on Semantic Clustering and Sentiment Analysis,” Expert  Syst.  Appl. ,  Vol.  167,  hal.  1–10,  Apr.  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.114324.
[5]  M.  Hu  dkk . ,  “Tourism  Demand  Forecasting  Using  Tourist-Generated Online Review Data,” Tour. Manag. , Vol. 90, hal. 1–19, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.tourman.2022.104490.
[6]  V.  Taecharungroj  dan  B.  Mathayomchan,  “Analysing  TripAdvisor reviews of tourist attractions in Phuket, Thailand,” Tour. Manag. , Vol. 75, hal. 550–568, Des. 2019, doi: 10.1016/j.tourman.2019.06.020.
[7]  F. Pollák, P. Dorčák, N. Račeta, dan N. Svetozarovová, “Sustainable E- Marketing of Selected Tourism Subjects from the Mediterranean through Active Online Reputation Management,” in Smart City 360°, A.L-. Gracia dkk . , Eds., Cham, Swiss: Springer, 2016, hal. 692–703, doi: 10.1007/978- 3-319-33681-7_60.
[8]  T.  Ali  dkk.,  “Exploring  Destination’s  Negative  E-Reputation  Using Aspect  Based  Sentiment  Analysis  Approach:  Case  of  Marrakech Destination on TripAdvisor,” Tour. Manag. Perspect. , Vol. 40, hal. 1–15, Okt. 2021, doi: 10.1016/j.tmp.2021.100892.
[9]  D.  Apriliani  dkk . ,  “Sentiment  Analysis  for  Indonesia  Hotel  Services Review  Using  Optimized  Neural  Network,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol. 1538, No. 1, hal. 1–8, Mei 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1538/1/012060.
[10]  P.J.  Lee,  Y.H.  Hu,  dan  K.T.  Lu,  “Assessing  the  Helpfulness  of  Online Hotel  Reviews:  A  Classification-Based  Approach,” Telemat.,  Inform. , Vol. 35, No. 2, hal. 436–445, Mei 2018, doi: 10.1016/j.tele.2018.01.001.
[11]  R.P. Nawangsari, R. Kusumaningrum, dan A. Wibowo, “Word2Vec for Indonesian  Sentiment  Analysis  towards  Hotel  Reviews:  An  Evaluation Study,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 157, hal. 360–366, Okt. 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.178.
[12]  N.  Oktaviana, H.C. Rustamaji,  dan  H. Sofyan,  “Sentiment  Analysis  on Reviews of Beach Tourism Objects on Google Maps Using Long-Short Term Memory Method,” Pros. Semin. Nas. Inform. , 2022, Vol. 1, No. 1, hal. 133–143.
[13]  D.T.  Alamanda  dkk . ,  “Sentiment  Analysis  Using  Text  Mining  of Indonesia Tourism Reviews via Social Media,” Int. J. Humanit. Arts, Soc. Sci. , Vol. 5, No. 2, hal. 72–82, Apr. 2019, doi: 10.20469/ijhss.5.10004-2.
[14]  B. Mathayomchan dan K. Sripanidkulchai, “Utilizing Google Translated Reviews  from  Google  Maps  in  Sentiment  Analysis  for  Phuket  Tourist Attractions,”  in 2019  16th  Int.  Joint  Conf.  Comput.  Sci.,  Softw.  Eng. (JCSSE) , 2019, hal. 260–265, doi: 10.1109/JCSSE.2019.8864150.
[15]  N.  Leelawat  dkk . ,  “Twitter  Data  Sentiment  Analysis  of  Tourism  in Thailand  during  the  COVID-19  Pandemic  Using  Machine  Learning,” Heliyon , Vol. 8, No. 10, hal. 1–11, Okt. 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e10894.
[16]  D. Liu, Z. Wang, L. Wang, dan L. Chen, “Multi-Modal Fusion Emotion Recognition  Method  of  Speech  Expression  Based  on  Deep  Learning,” Front. Neurorobot. , Vol. 15, Jul. 2021, doi: 10.3389/fnbot.2021.697634.
[17]  C.-C.  Chang  dan  C.-J.  Lin,  “LIBSVM,” ACM  Trans.  Intell.  Syst., Technol. , Vol. 2, No. 3, hal. 1–27, Apr. 2011, doi: 10.1145/1961189.1961199.
[18]  C.W.  Schmidt,  “Improving  a  TF-IDF  Weighted  Document  Vector Embedding,” 2019, arXiv:1902.09875 .
[19]  J.  Xu,  Y.  Zhang,  dan  D.  Miao,  “Three-Way  Confusion  Matrix  for Classification:  A  Measure  Driven  View,” Inf.  Sci. ,  Vol.  507,  hal.  772– 794, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[20]  T. Chen dkk . , “EEG Emotion Recognition Model Based on the LIBSVM Classifier,” Meas. , Vol. 164, hal. 1–7, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.measurement.2020.108047.