Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 1 (2023) 52 – 57 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Optimasi Algoritma Support Vector Machine Berbasis PSO Dan Seleksi Fitur Information Gain Pada Analisis Sentimen
Sharazita Dyah Anggita 1 , Ferian Fauzi Abdulloh 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas AMIKOM Yogyakarta
1 sharazita@amikom.ac.id*, 2 ferian@amikom.ac.id

## Abstract
Sentiment analysis is a method for processing consumer reviews. This study examines the application of the Support Vector Machine (SVM) algorithm based on PSO and Information Gain as feature selection to filter attributes as a form of optimization. Algorithm implementation in sentiment analysis is carried out by applying a test scenario to measure the level of accuracy of the several parameters used. Selection of the Information Gain feature using the top-k parameter yields an accuracy value of 85.3%.  Algortima  optimization  applying  information  gain  feature  selection  on  the  PSO-based  SVM  resulted  in  an  optimal accuracy rate of 86.81%. The resulting increase in accuracy is 18.84% compared to the application of classic SVM without PSO-based information gain feature selection. Applying information gain feature selection on the PSO-based SVM algorithm can increase the accuracy value in the online sentiment review analysis.

## Keywords: Information Gain, SVM, PSO

## Abstrak
Analisis sentiment merupakan sebuah metode untuk mengolah review konsumen. Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis PSO dan Information Gain sebagai seleksi fitur untuk dapat memfilter atribut sebagai bentuk  optimasi.  Implementasi  algoritma  pada  analisis  sentimen  dilakukan  dengan  menerapkan  scenario  pengujian  untuk mengukur  tingkat  akurasi  dari  beberapa  parameter  yang  digunakan. Seleksi fitur  Information  Gain menggunakan  parameter top-k  manghasilkan  nilai  akurasi  85.3%.  Optimasi  algortima  dengan  penerapan  seleksi  fitur  information  gain  pada  SVM berbasis  PSO  menghasilkan  tingkat  akurasi  oprimal  sebesar  86.81%.  Peningkatan  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  18.84% dibandingkan penerapan SVM default tanpa seleksi fitur information gain berbasis PSO. Penerapan seleksi fitur information gain pada algoritma SVM berbasis PSO mampu meningkatkan nilai akurasi pada analisis sentiment review online.
Kata Kunci: Information Gain, SVM, PSO

## 1. Pendahuluan
Opini  konsumen  mengenai  suatu  produk  merupakan salah  satu  parameter  untuk  mengembangkan  sebuah bisnis.  Ulasan  yang  diberikan  oleh  konsumen  akan berbanding  lurus  pada  sebuah  produk  dan  akan berpengaruh  dalam  pemilihan  produk  tersebut  kepada konsumen  lain  [1].  Minat  konsumen  dalam  menulis sebuah review produk  saat  ini  juga  meningkat  [2]. Penulisan  opini  banyak  juga  dilakukan  melalui  media social,  Twitter  menjadi  salah  satu  media  social  yang menghasilkan  lebih  dari  4  miliar tweet tiap  tahunnya. Berdasarkan  data  tersebut  maka  Twitter  mampu dijadikan  sebagai  salah  satu  media  pengambilan  opini public  yang  layak  [3]. Review  Online yang  diberikan pelanggan  biasanya  disertai  dengan rating penilaian, namun  kadang  antara review dan  skala  penilaian  yang diberikan  berbanding  terbalik. Review yang  diberikan mengarah  ke  positif  namun rating penilaian  yang diberikan terbilang kurang baik [4].
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengolah review konsumen  yaitu  analisis  sentimen. Analisis sentimen akan mampu menentukan pola opini ke arah positif, negatif atau netral sehingga akan mampu mengimbangi  peningkatan review konsumen  yang  ada saat  ini  [5].  Metode  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  analisis  sentimen  salah  satunya  adalah Support Vector Machine (SVM).
Berdasarkan penelitian sebelumnya metode SVM tidak selalu menghasilkan nilai yang baik. Penelitian tentang komparasi  Naive  Bayes  dan  SVM  menyatakan  bahwa hasil  yang  didapatkan  dari  metode  SVM  yaitu  masih terdapat banyak prediksi yang tidak tepat [6]. Penelitian lain  melakukan  pengujian  metode  SVM  dengan beberapa  parameter  terbaik  dan  iterasi  200  kali menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% [7].
Beberapa  penelitian menjelaskan  bahwa  optimasi pada metode  SVM  dapat  dilakukan  untuk  menghasilkan akurasi  yang  maksimal  yaitu  dengan  metode Particle
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
Swarm  Optimization (PSO).  Optimasi  menggunakan algoritma  PSO  mampu  menghasilkan  peningkatan akurasi    dari  68.36%  menjadi  75%  [8].  Penelitian  lain yang  melakukan  optimasi  SVM  menggunakan  PSO menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  82.5%  setelah sebelumnya menghasilkan akurasi senilai 80.14% [9].
Sebuah  klasifikasi  data  mempunyai  poin  utama  pada pemilihan  atribut  dan  parameter  yang  tepat  [10]. Performa sebuah algoritma klasifikasi dipengaruhi oleh banyak parameter, salah satunya adalah pemilihan fitur . Hambatan  yang  terdapat  pada  klasifikasi  analisis sentimen berbasis text yaitu atribut yang diimplementasikan  pada  dataset  mempunyai  jumlah yang  banyak,  sehingga  akan  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  rendah  [9].  Sebuah  fitur  yang  dapat digunakan  dalam  sebuah  klasifikasi  adalah  fitur  yang memiliki relevansi  yang  maksimal  dengan  luaran  yang didapatkan [11].
Pemilihan  fitur  dapat  digunakan  sebagai  solusi  dari permasalahan di atas dengan menggunakan Information Gain .  Melalui Information  Gain fitur  yang  dianggap kurang  relevan  akan  dikurangi  ,  dengan  cara  tersebut nantinya  dimensi  data  juga  akan  berkurang  dan  dapat menghasilkan  performa  yang  maksimal  [9].  Beberapa penelitian  sudah  membuktikan  bahwa  penerapan Information  Gain pada  algoritma  klasifikasi  mampu meningkatkan nilai akurasi yang dihasilkan [12][13][14].  Optimasi  algoritma  SVM  berbasis  PSO tanpa  menerapkan  seleksi  fitur  menghasilkan  nilai akurasi 80.3% [15].
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini akan melakukan seleksi fitur untuk dapat meminimalisir atribut  pada  dataset.  Melalui  penerapan  seleksi  fitur menggunakan  algoritma Information  Gain pada algoritma  SVM  berbasis  PSO,  tingkat  akurasi  akan dikaji untuk dapat melihat hasil yang paling maksimal.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini adalah  metode  eksperimen  dengan  tahapan,  (1). Pengumpulan data dilakukan dengan crawling data opini twiter menggunakan rapid  miner  studio .  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  opini  jasa ekspedisi yang bersifat teks dan berbahasa Inggris.  (2). Preprocessing data dilakukan untuk dapat menghindari data  tidak  lengkap, noise  , dan  tidak  konsisten  [16]. Tahapan yang dilakukan pada preprocessing meliputi (a) Tokenization  untuk  memfilter  tanda  baca  dan  symbol yang  bukan  huruf  (b)  Filter  Stopword  merupakan eleminasi  kata-kata  yang  sering  ditampilkan  dalam dataset (c) Transform cases untuk merubah data menjadi lower  case .  Data  yang  telah  dikumpulkan  akan dikelompokkan  apakah  opini  tersebut  mengarah  ke positif  atau  negatif.  (3).  Metode  feature  selection menggunakan  Information  Gain.  Melalui  Information Gain akan dilakukan seleksi fitur yang dianggap kurang
relevan untuk dapat mengoptimasi algoritma klasifikasi yang digunakan, dalam hal ini adalah algoritma Support Vector Machine. (4). Support Vector Machine berbasis Particle  Swarm  Optimization,  Klasifikasi  sentimen dilakukan  menggunakan  algoritma  classifier  Support Vector Machine. Sebagai obyek optimasi diimplementasikan  juga  algoritma  Particle  Swarm Optimization  yang  akan  melakukan  optimasi  global dengan generasi yang baru.
Diagram alur penelitian terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dataset yang akan digunakan pada implementasi model yang diusulkan didapatkan melalui proses crawling data twitter menggunakan Rapid Miner. Proses crawling data terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Pengumpulan dan Pelabelan Data
Operator search  twitter digunakan  untuk  menentukan banyak  dataset  yang  akan  diambil  beserta query yang akan digunakan sebagai keyword . Dataset yang diambil sebanyak 500 data , dengan menggunakan query Fedex sebagai keyword pencarian  data.  Proses filtering data terdapat  pada  operator remove  duplicates dan select attributes yang  akan  menghapus  data  duplikat  dan membatasi  akses  data  pada  tipe  data text. Proses selanjutnya  adalah  pelabelan  data,  dimana  terdapat  2 label  yaitu  positif  dan  negatif  pada  operator analyze sentiment . Melalui keseluruhan proses, didapatkan hasil
akhir  sebanyak  457  dataset  yang  terdiri  dari  153  data berlabel negative dan 304 data berlabel positif.
Tahap  awal  penelitian  diawali  dengan  proses preprocessing data melalui 3 tahapan pada Gambar 3 :
Gambar 3. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing diawali  dengan  memotong tiap kata  pada  kalimat  yang  menyusunnya  menggunakan operator tokenize .  Tahap filtering data  untuk  dapat mengambil kata-kata yang diperlukan dari hasil tokenize dan yang terakhir adalah perubahan data menjadi lower case melalui operator transform case .
Penerapan  model  yang  diusulkan  dengan  mencari tingkat  akurasi  performa  algoritma default Support Vector Machine . Metode SVM diketahui menghasilkan prediksi class yang  tidak  tepat  [4].  Salah  satu  factor penyebabnya  adalah  SVM  memiliki  kesulitan  untuk melihat pemilihan parameter pada proses training [17]. Percobaan  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan nilai  akurasi  model default algoritma  yang  digunakan dengan  model  yang  sudah  diooptimasi  [18]  . Pada penelitian [19] evaluasi penerapan algoritma dilakukan menggunakan  10 fold. Evaluasi  pengujian  dilakukan dengan  2  tahap  yaitu  pada  nilai k-fold  5 dan k-fold  10 sebagai  perbandingan  dengan  hasil  pada  Tabel  1  dan Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Confusion Matrix SVM K-Fold 5
Accuracy = 65,77% +/- 9,25% (mikro average : 65,79%) True Positive True Negative pred Positive 152 77 pred Negative 79 148
Hasil  pengujian  algoritma  SVM  pada  Tabel  1  dengan nilai k-fold  =  5 menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 65.79%. 152 data diklasifikan benar positif dan 148 data diklasifikasikan benar negative.
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix SVM K-Fold 10
Accuracy = 67.97% +/- 6,99% (mikro average : 67,98%) True Positive True Negative pred Positive 148 63 pred Negative 83 162
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengujian  algoritma  SVM pada nilai k-fold = 10 yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 67,97%. 148 data diklasifikan benar positif dan 162 data diklasifikan benar negative. Jika dibandingkan dengan  pengujian  algoritma  SVM  pada  nilai k-fold=5 ,
nilai  akurasi  yang  dihasilkan  hanya  mengalami  sedikit nilai kenaikan.
Pengujian  algoritma  SVM  berbasis  PSO  dengan mengimplementasikan  seleksi  fitur Information  Gain dirancang dengan desain pada Gambar 4.
Gambar 4. Pemodelan Penerapan Information Gain pada Algoritma SVM Berbasis PSO
Bentuk optimasi algoritma dilakukan dengan memanfaatkan  parameter  yang  terdapat  pada  beberapa operator pada Gambar 4. Operator weight by information dan select by weights berfungsi sebagai operator seleksi fitur  yang  diterapkan  sebelum  implementasi  algoritma SVM  berbasis  PSO  berjalan.  Pengujian  seleksi  fitur dilakukan  dengan  menggunakan  parameter weight relation  top  K dengan  7  kali  percobaan  nilai  K  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Pengujian Seleksi Fitur
Melalui 15  kali pengujian dengan nilai K yang berbeda, dihasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  pada  nilai  top-13. Tingkat  akurasi  pada  nilai  top-13  sebesar  85.3%. Penggunakan nilai k terbukti mempengaruhi klasifikasi yang  dilihat  dari  perbedaan  tingkat  akurasi  yang dihasilkan.  Hasil  pengujian  ini  selanjutnya  dijadikan dasar  untuk  mengimplementasikan  algoritma  SVM berbasis  PSO  guna  melihat  apakah  penerapan  seleksi fitur  berpengaruh  pada  nilai  akurasi  yang  dihasilkan dibandingnkan dengan pemodelan klasifikasi menggunakan SVM default .
Pengujian  algoritma  SVM Information  Gain berbasis PSO  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  akurasi beberapa  kernel  yang  terdapat  didalamnya  berbeda dengan penelitian lainnya [5][7][6] . Adapun penelitian [20] yang melakukan optimasi SVM menggunakan PSO dengan mencari akurasi terbaik dari kernel linier , radial , polynomial dan sigmoid . Kernel yang digunakan sebagai
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 0 5 10 15 20 67.73 72.81 73.46 74.75 74,34 76.54 79.4 80.7 83.1 80.26

## Pengujian Seleksi  Fitur
Top K 1 2 3 4 5
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
perbandingan  pada  penelitian  ini  adalah  kernel dot , radial , anova dan polynomial .  Penelitian  ini  akan menciba membuktikan apakah penggunaan kernel pada algoritma  SVM Information  Gain akan  mempengaruhi tingkat akurasi. Hasil dari pengujian terdapat pada Table 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Kernel SVM No Kernel Folds Accuracy (%) 1 Dot 10 85.3 2 Dot 5 84.44 3 Radial 10 59.67 4 Radial 5 57.1 5 Anova 10 53.28 6 Anova 5 53.91 7 Polynomial 10 84.69 8 Polynomial 5 82.45
Melalui  pengujian  pada  table  3  ,  kernel dot menghasilkan nilai akurasi terbaik pada nilai folds = 10 dengan tingkat akurasi 85.3%. Kernel radial menghasilkan nilai akurasi terbaik pada nilai folds= 10 dengan  tingkat  akurasi  59.67%.  Kernel anova menghasilkan  nilai  terbaik  pada  nilai folds= 5  dengan tingkat  akurasi  53.91%.  Sedangkan  kernel polynomial menghasilkan tingkat akurasi terbaik pada nilai folds = 10  dengan  tingkat  akurasi  84.69%.  Berdasarkan  hasil pengujian tiap kernel dihasilkan nilai akurasi terbaik dari setiap kernel pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Pengujian Kernel Terbaik SVM
Melihat  perbandingan  nilai  terbaik  tiap  kernel  pada Gambar  6  ,  ditarik  kesimpulan  bahwa  penggunaan kernel  pada  algoritma  SVM  ternyata  berpengaruh terhadap tingkat akurasi. Nilai akurasi tertinggi terdapat pada  kernel dot menggunakan  nilai folds  = 10  yang menghasilkan  nilai  akurasi  85.3%.  Jika  dibandingkan dengan  pengujian  sebelumnya,  tingkat  akurasi  tidak mengalami  kenaikan.  Selanjutnya  model  penerapan parameter dengan nilai yang terbaik ini akan digunakan sebagai  dasar  pengujian  dengan  membandingkan  nilai akurasi  dari  3  tipe sampling yaitu linier,  shuffled dan stratified .  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan kernel dot dengan  nilai folds =  10.  Hasil  pengujian terdapat pada table 4.
Berdasarkan  hasil  pengujian sampling  type algoritma SVM, kernel linier menghasilkan nilai akurasi 67.32%, sampling type shuffled menghasilkan nilai akurasi 85.72%
dan , sampling type stratified menghasilkan nilai akurasi 86.81%.  Melalui  3  pengujian  tersebut,  nilai  terbaik dihasilkan pada , sampling type stratified dengan tingkat akurasi  86.81%  pada  kernel dot dan  nilai folds  = 10. Tingkat akurasi mengalami kenaikan sebesar 1.51% dari pengujian sebelumnya.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sampling Type SVM Kernel Folds Sampling Type Accuracy (%) Dot 10 Linier 67.32 Dot 10 Shuffled 85.72 Dot 10 Stratified 86.81
Hasil  dari  pemodelan  menggunakan  kernel dot ,  nilai folds =10  dan sampling  type  stratified kemudian digunakan  sebagai  parameter  dasar  pengujian  optimasi algoritma  SVM  berbasis  PSO  dengan  implementasi seleksi  fitur information  gain yang  berbeda  dengan penelitian  [6][7] . Optimasi  dilakukan  dengan melakukan  pengujian  pada  parameter validation =10  , population size dengan rentang 1-10, serta nilai inertia weight = 0.1. Tingkat akurasi yang berhasilkan dari 10 kali pengujian dalam pada Table 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Algoritma dengan Parameter Population Size dan Inertia Weight
Validation Population Size (Q) Inertia Weight Accuracy (%) 10 1 0.1 85.75 10 2 0.1 86.81 10 3 0.1 85.29 10 4 0.1 85.31 10 5 0.1 85.53 10 6 0.1 86.4 10 7 0.1 85.09 10 8 0.1 85.31 10 9 0.1 86.19 10 10 0.1 85.96
Penerapan  parameter validation , population  size dan inertia  weight pada  pengujian  ini  berpengaruh  pada tingkat akurasi yang dihasilkan, Tingkat akurasi terbaik pada  table  7 terdapat  pada  parameter validation =  10 , population  size =  2  dan inertia  weight =  0.1.  Akurasi yang dihasilkan 86.81%.
Pengujian  terakhir  dilakukan  untuk  mengoptimasi model  algoritma  yang  diusulkan  adalah  dengan menerapkan nilai population  size  = 2 yang  merupakan nilai terbaik pada table 7. Selain itu parameter pengujian akan  ditambahkan  dengan  parameter max  number dengan  rentang  10  sampai  dengan  100  dengan  hasil pengujian pada Table 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Algoritma dengan Parameter Population Size , Inertia Weight dan Max Number
Validat ion Population Size (Q) Inertia Weight Max Number Accuracy (%) 10 2 0.1 10 85.08 10 2 0.1 20 85.76 10 2 0.1 30 86.81 10 2 0.1 40 85.75 10 2 0.1 50 85.75 10 2 0.1
60 85.96
85.3 50.67 53.91 84.69 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 D O T R A D I A L A N O V A P O L Y N O M I A L
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
Validat ion Population Size (Q) Inertia Weight Max Number Accuracy (%) 10 2 0.1 70 86.18 10 2 0.1 80 85.75 10 2 0.1 90 85.96 10 2 0.1 100 86.18
Implementasi  parameter max  number pada  algortima SVM  berbasis  PSO  dengan  seleksi  fitur Information Gain berpengaruh  secara  signifikan  pada  nilai  akurasi yang  dihasilkan,  Hal  ini  terlihat  pada  hasil  pengujian table  6,  dimana  dari  10  nilai  parameter max  number , tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  berbeda-beda.  Tingkat akurasi terbaik pada hasil pengujian di table 6 terdapat pada parameter max number =30 dengan nilai validation = 10, population  size  =2 serta inertia  weight  = 0.1. Akurasi  yang  dihasilkan  dari  penerapan  model  di  atas sebesar 86.81% .   Hasil akhir klasifikiasi dari penerapan seleksi  fitur Information  Gain pada  analisis  sentiment menggunakan algoritma SVM berbasis PSO dijelaskan pada Tabel 7.
Tabel 7. Confusion Matrix Penerapan Information Gain pada Algoritma SVM berbasis PSO
Accuracy = 86.80% +/- 5,08% (mikro average : 86.81%) True Positive True Negative pred Positive 180 12 pred Negative 51 213 class recall 77.92% 94.67%
Hasil klasifikasi final pada table 7  diperoleh 180 opini positif  dan  213  opini  negative.  Sedangkan  kesalahan klasifikasi  yang  seharusnya  bernilai  positif terdapat 12 opini  dan  opini  yang  seharusnya  bernilai  negative terdapat 51 opini.
Perbandingan  nilai  akurasi  algoritma  SVM default dengan  penerapan  seleksi  fitur information  gain pada algoritma SVM berbasis PSO dijelaskan pada Table 8.
Tabel 8. Perbandingan Akurasi Algoritma SVM Algoritma Accuarcy(%) SVM default 67.97 SVM berbasis PSO + Information Gain 86.81
Implementasi  algoritma  SVM default pada  analisis sentiment  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  65.79% pada  nilai folds  =  10 .  Optimasi  algortima  dengan penerapan  seleksi  fitur information  gain pada  SVM berbasis  PSO  menghasilkan  tingkat  akurasi  oprimal sebesar  86.81%.  Nilai  tersebut  dihasilkan  dengan optimasi parameter nilai folds=10, kernel dot, sampling type = stratified, population size = 2, inertia weight = 0.1 dan max  number  = 30.  Peningkatan  akurasi  yang dihasilkan  sebesar  18.84%  dibandingkan  penerapan SVM default tanpa  seleksi  fitur information  gain berbasis PSO

## 4.   Kesimpulan
Penerapan  algoritma  SVM  pada  analisis  sentiment review online menghasilkan nilai akurasi sebesar 67.97% pada  nilai folds  =  10. Optimasi  algoritma  SVM
dilakukan dengan menerapkan seleksi fitur information gain dan algoritma PSO di dalamnya. Melalui beberapa kali  pengujian,  penerapan  model  tersebut  mampu menghasilkan  peningkatan  akurasi.  Tingkat  akurasi terbaik  penerapan  seleksi  fitur information  gain pada algortima  SVM  berbasis  PSO  terdapat  pada  parameter nilai folds=10, kernel dot,  sampling  type  =  stratified, population  size  =  2,  inertia  weight  =  0.1 dan max number  = 30.  Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar 86.81%,  dimana  peningkatan  akurasi  terjadi  sebesar 18.84%  dari  pengujian  SVM default .  Berdasarkan pemaparan di atas dapat disimpulkan bahwa penerapan seleksi  fitur information  gain pada  algoritma  SVM berbasis  PSO mampu meningkatkan  nilai akurasi pada analisis sentiment review online .

## Daftar Rujukan
[1] M. H. Azhar, P. P. Adikara, and Y. A. Sari, “Analisis Sentimen pada  Ulasan  Hotel  dengan  Fitur  Score  Representation  dan Identifikasi  Aspek  pada  Ulasan  Menggunakan  K-Modes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol.
2, no. 9, pp. 2777–2782, 2018.
[2] D. A. Kristiyanti and M. Wahyudi, “Feature selection based on Genetic  algorithm,  particle  swarm  optimization  and  principal component  analysis  for  opinion  mining  cosmetic  product review,” 2017  5th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM 2017 , 2017, doi: 10.1109/CITSM.2017.8089278.
[3] I.  Kurniawati  and  H.  F.  Pardede,  “Hybrid  Method  of Information  Gain  and  Particle  Swarm  Optimization  for Selection of Features of SVM-Based Sentiment Analysis,” 2018 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2018 - Proc. , pp. 1– 5, 2018, doi: 10.1109/ICITSI.2018.8695953.
[4] A. Supriyatna and W. P. Mustika, “Komparasi Algoritma Naive bayes dan SVM Untuk Memprediksi Keberhasilan Imunoterapi Pada Penyakit Kutil,” no. 2, pp. 152–161, 2018.
[5] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  and  R.  S.  Perdana,  “Analisis Sentimen  Cyberbullying  pada  Komentar  Instagram  dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018.
[6] A.  Yudha,  Y.  Nuryaman,  I.  Nuddin,  and  A.  Andhikawati, “Sentiment Analysis Pandangan Masyarakat Terhadap Tarif Tol Trans-Jawa Menggunakan Support Vector Machine dan Particle Swarm Optimization,” pp. 13–22, 2019.
[7] S.  Antar,  B.  Vol,  V.  I.  No,  and  E.  Supriyadi,  “Metode  SVM Berbasis PSO untuk Meningkatkan Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa,” no. 2, pp. 113–120, 2017.
[8] O. Somantri, D. Apriliani, J. T. Informatika, P. Harapan, and B. Tegal,  “Support  Vector  Machine  Berbasis  Feature  Selection Untuk  Sentiment  Analysis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap Pelayanan Support Vector Machine Based on Feature Selection for Sentiment Analysis Customer Satisfaction on Culinary,” vol. 5, no. 5, pp. 537–548, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185867.
[9] M.  Hilman  Aprilian  Nurjaman  and  M.  Syahrul  Mubarok, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Buku  Berbahasa  Inggris Menggunakan Information Gain Dan Support Vector Machine Sentiment  Analysis  on  the  English  Book  Reviews  Using Information Gain and Support Vector Machine,” vol. 4, no. 3, pp. 4900–4906, 2017.
[10]  M. Somvanshi, P. Chavan, S. Tambade, and S. V. Shinde, “A review of machine learning techniques using decision tree and support  vector  machine,” Proc.  -  2nd  Int.  Conf.  Comput. Commun.  Control  Autom.  ICCUBEA  2016 ,  2017,  doi: 10.1109/ICCUBEA.2016.7860040.
[11]  R.  R.  Setiawan et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu
Komput. , 2017, doi: 10.1074/jbc.M209498200.
[12]  A. Novelty Octaviani Faomasi Daeli, “Sentiment Analysis on
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
Movie  Reviews  Using  Information  Gain  and  K-Nearest Neighbor,” J. Data Sci. Its Appl. , vol. 3, no. 1, pp. 1–007, 2020, doi: 10.34818/JDSA.2020.3.22.
[13]  N. M. G. D. Purnamasari, M. Ali Fauzi, Indriati, and L. S. Dewi, “Cyberbullying  identification  in  twitter  using  support  vector machine and information gain based feature selection,” Indones. J.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci. ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  1494–1500, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i3.pp1494-1500.
[14]  S.  Widya  Sihwi,  I.  Prasetya  Jati,  and  R.  Anggrainingsih, “Twitter  Sentiment  Analysis  of  Movie  Reviews  Using Information Gain and Naïve Bayes Classifier,” Proc. - 2018 Int.
Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. Creat. Technol. Hum. Life, iSemantic 2018 , pp. 190–195, 2018,
doi:
10.1109/ISEMANTIC.2018.8549757.
[15]  Sharazita  Dyah  Anggita  and  Ikmah,  “Algorithm  Comparation of Naive Bayes and Support Vector Machine based on Particle Swarm  Optimization  in  Sentiment  Analysis  of  Freight Forwarding  Services,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  362–369,  2020,  doi: 10.29207/resti.v4i2.1840.
[16]  G.  G.  Gunadi,  S.  Rostianingsih,  A.  Gunawan,  and  J.  S. Surabaya,  “Prediksi  Retensi  Customer  Berdasarkan  Support Vector Machine dengan Preprocessing Menggunakan Hadoop,”
pp. 1–4.
[17]  W. Zihao, L. Lan, X. Zongyi, and C. Guangtao, “The forecasting model  of  wheelset  size  based  on  PSO-SVM,” Proc.  31st Chinese  Control  Decis.  Conf.  CCDC  2019 ,  pp.  2609–2613, 2019, doi: 10.1109/CCDC.2019.8832937.
[18]  F. R. Purwandari, “Sistem Informasi  Penjualan Berbasis Web pada PT. Mustika Jati,” Sist. Inf. Penjualan Berbas. Web Pada PT.  Mustika  Jati  Farhan ,  vol.  1,  no.  4393,  pp.  43–57,  2018, [Online].
Available: http://research.kalbis.ac.id/Research/Files/Article/Full/ET722J FJEKQYRF2PKZC1UBQOU.pdf.
[19]  Y.  Setiowati  and  A.  Helen,  “Klasifikasi  Analisis  Sentimen Mengenai  Hotel  Di  Yogyakarta,” SCAN  -  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 13, no. 1, 2018, doi: 10.33005/scan.v13i1.1052.
[20]  Y.  R.  Nugraha,  A.  P.  Wibawa,  and  I.  A.  E.  Zaeni,  “Particle Swarm  Optimization-Support  Vector  Machine  (PSO-SVM) Algorithm for Journal Rank Classification,” Proc. - 2019 2nd Int.  Conf.  Comput.  Informatics  Eng.  Artif.  Intell.  Roles  Ind. Revolut. 4.0, IC2IE 2019 , pp. 69–73, 2019, doi: 10.1109/IC2IE47452.2019.8940822.