AITI: Jurnal Teknologi Informasi, Volume 20 No. 2 Agustus 2023, 177-190 ISSN 1693-8348   E-ISSN 2615-7128
Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorithm untuk analisis sentimen pemekaran Papua di Twitter berbasis Support Vector Machine
Desi Purnamasari 1) , Muhammad Adi Khairul Anshary 2) , Rianto 3) 1,2,3) Jurusan Informatika, Fakultas Teknik Universitas Siliwangi, Tasikmalaya Email: 187006064@student.unsil.ac.id 1) , adikhairul@unsil.ac.id 2) , rianto@unsil.ac.id 3) Riwayat artikel: Received: 06-12-2022 Revised: 06-06-2023 Accepted: 07-06-2023

## Abstract
Support Vector Machine (SVM) can classify sentiment analysis into positive or negative sentiment. In this study, sentiment data on the division of Papua was taken from Twitter. Because SVM has a weakness in feature selection during classification, the SVM algorithm optimization feature is implemented using feature selection, with  Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA). Tweets taken were 839 data tweets, then divided into 640 data for the training process and 199 data for the testing process. The data processing process is divided into two stages: data training and data testing. Tests were carried out in four models: the SVM, SVM+PSO, SVM+GA, SVM+PSO+GA algorithms. The experimental results show that SVM+PSO+GA modeling obtained the best accuracy results of 95.00%, with an AUC value of 0.912.
Keywords: division of Papua, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Twitter, Sentiment Analysis, Support Vector Machine.

## Abstrak
Support Vector Machine (SVM)  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan analisis sentimen  ke  dalam sentimen positif atau negatif. Dalam penelitian ini data sentimen diambil dari Twitter dengan topik pemekaran Papua. Karena SVM memiliki kelemahan dalam pemilihan fitur pada saat pengklasifikasian maka diterapkan fitur optimasi algoritma SVM menggunakan feature selection . Dua metode feature selection yang digunakan adalah Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA). Tweet yang diambil sebanyak 839 data tweet , yang kemudian dibagi menjadi 640 data untuk proses training dan 199 data untuk proses testing. Proses pengolahan data dibagi ke dalam dua tahap yakni data training dan data testing. Pengujian dilakukan sebanyak empat model yaitu dengan algoritma SVM, SVM+PSO, SVM+GA, SVM+PSO+GA. Hasil percobaan menunjukkan bahwa  pemodelan SVM+PSO+GA memperoleh  nilai  akurasi  terbaik  sebesar  95.00% dengan nilai AUC sebesar 0.912.
Kata Kunci: Analisis sentimen,  Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, pemekaran Papua, Support Vector Macine, Twitter.

## Pendahuluan
Analisis sentimen merupakan proses penggunaan teks dari internet dan platform media sosial untuk kemudian diekstraksi, dipahami, dan diolah guna memperoleh informasi sentimen terkait opini pengguna pada platform tersebut [1]. Analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui kecenderungan komentar masyarakat positif atau negatif terhadap suatu wacana untuk selanjutnya dilakukan pemodelan [2]. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap wacana Pemekaran Papua. Pemekaran Papua menjadi topik perbincangan yang hangat dan dan sempat menjadi tren di salah satu media sosial yakni Twitter. Penyebab wacana pemekaran Papua banyak diperbincangkan yakni karena adanya kontroversi antara pemerintah dengan  masyarakat yang menolak pemekaran,  sehingga sempat menimbulkan konflik dan kericuhan di beberapa tempat termasuk di media sosial. Oleh karena hal tersebut digunakan data tweet dari media sosial Twitter terkait pemekaran Papua karena data tersebut memenuhi kebutuhan data untuk penelitian. Pengklasifikasian analisis sentimen dengan data wacana pemekaran Papua dapat menggunakan salah satu metode dari klasifikasi machine learning yakni supervised learning . Metode atau tipe supervised learning mencakup beberapa metode diantaranya Regresi Logistik, k-Nearest Neighboor ( k -NN), Support Vector Machine , Naïve Bayes, Decision Tree , dan Random Forest .
Pada penelitian ini diterapkan metode Support Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk mengklasifikasikan kelas sentimen termasuk ke dalam sentimen positif atau negatif. SVM memiliki kemampuan mengidentifikasi hyperlane yang berbeda, sehingga meningkatkan margin berbeda pada dua kelas [3]. Namun, SVM juga memiliki kekurangan yakni dalam keterbatasan pemilihan fitur. Kesulitan pemilihan fitur yang tepat pada SVM dapat  mengakibatkan nilai akurasi yang diperoleh tidak stabil. Untuk mengatasi hal tersebut Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA)  diterapkan  untuk menentukan parameter optimal untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik pada SVM [4]. Kelebihan yang dimiliki PSO yakni kecepatan dalam menyelesaikan suatu permasalahan optimasi lebih cepat serta dapat digunakan untuk memecahkan masalah optimasi pada berbagai aplikasi di berbagai bidang [5]. Kelebihan GA yakni mampu melakukan optimasi masalah pada masalah yang kompleks dengan ruang pencarian yang luas [6].
Feature selection yang digunakan pada penelitian sebelumnya yakni PSO dan information gain dengan tujuan untuk mengoptimalkan atau meningkatkan nilai akurasi suatu algoritma. Pengujian dilakukan sebanyak empat kali, dimana pada  percobaan pertama digunakan  algoritma SVM saja, percobaan kedua digunakan algoritma SVM dan PSO, percobaan ketiga digunakan algoritma SVM dan information gain, selanjutnya percobaan keempat digunakan algoritma SVM, PSO dan information gain . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan
algoritma SVM dengan dua feature selection yakni PSO dan information gain memperoleh nilai akurasi terbaik yakni 94.80% [7].
Dari permasalahan tersebut maka akan dilakukan penerapan PSO dan GA pada metode SVM dengan data tweet pemekaran Papua. Berdasarkan peluang penelitian pada literatur yang ada, maka  metode tersebut dapat diterapkan pada analisis sentimen untuk menemukan perbandingan hasil akurasi terbaik.

## Kajian Pustaka
Analisis sentimen merupakan proses untuk menganalisis  isi  dari dataset yang berupa teks dengan sentimen positif, negatif, atau netral [1]. Pengolahan data klasifikasi teks sentimen dapat dilakukan dengan proses data mining [8]. Data mining merupakan proses pencarian informasi dari data dengan menerapkan teknik tertentu. Metode yang diterapkan pada penelitian ini yakni metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM merupakan metode yang popular digunakan pada masa kini, dibuktikan dengan hasil survei datascience-pm,  CRISP-DM  lebih sering digunakan dua sampai tiga  kali dibandingkan empat standar umum lainnya [8]. Metode CRISP-DM memberikan blueprint berupa tahapan proses pengumpulan data. CRISP-DM dibagi menjadi enam tahap yaitu business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment.
Tools yang digunakan untuk mengimplementasikan tahapan penelitian yakni Rapidminer. Rapidminer merupakan tools yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap data mining , text mining ,  prediksi, klasifikasi, dan pengelompokan [9] .
Algoritma yang diterapkan yakni SVM.  SVM  merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan data berupa teks. SVM dapat digunakan untuk melakukan prediksi dalam kasus klasifikasi maupun regresi [10]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, SVM menunjukkan hasil akurasi yang baik dan berhasil diterapkan untuk analisis sentimen [11]. Salah satu kelebihan SVM yakni dalam  menentukan jarak menggunakan SVM sehingga proses komputasi menjadi lebih cepat [12]. Kekurangan yang dimiliki SVM yakni kesulitan dalam pemilihan parameter yang tepat sehingga nilai akurasi kurang stabil  [1]. Hal tersebut dapat diatasi dengan menerapkan Feature Selection . Fungsi dari penerapan feature selection untuk mengurangi atribut yang tidak relevan pada dataset [13]. Dua diantara feature selection yang memiliki performa cukup baik adalah PSO dan GA. Penerapan PSO pada SVM dapat mendukung pengambilan keputusan serta merupakan metode yang cukup baik dalam mengklasifikasikan data [4] dan dengan penerapan GA pada SVM dapat mencapai kinerja yang lebih baik dalam meningkatkan akurasi pengklasifikasian [14].
Merujuk pada penelitan sebelumnya, digunakan dua feature selection dalam satu proses yakni PSO dan IG pada algoritma SVM dan diperoleh hasil akurasi yang
lebih tinggi dibandingkan dengan penerapan masing-masing seperti SVM dan PSO saja atau SVM dan IG saja akan tetapi metode yang diajukan pada penelitian tersebut yakni SVM dan PSO dan IG digabung dalam satu proses dan menunjukkan akurasi terbaik [7].
Berdasarkan penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa penggabungan dua feature selection dapat digunakan untuk pemodelan adalah  SVM untuk mengklasifikasikan sentimen. Dari literatur penelitian sebelumnya belum ditemukan penelitian yang menggabungkan dua feature selection yakni PSO dan GA pada algoritma SVM untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen pemekaran Papua. Topik pemekaran Papua dipilih karena terdapat kontroversi antara pihak pemerintah dan masyarakat yang tidak mendukung pemekaran sehingga terjadilah aksi-aksi demo untuk menolak dilakukannya pemekaran Papua. Selain aksi demo, masyarakat cukup aktif berkomentar  di media sosial khususnya Twitter untuk menolak pemekaran Papua. Hal tersebut yang mendorong untuk dilakukannya penelitian ini.

## Metode Penelitian
Peneltian ini menggunakan metode CRISP-DM. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu sebagai pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Tahap awal terdiri dari business  understanding , literature review , penentuan objek penelitian, dan pengumpulan data. Business understanding dilakukan untuk menentukan tujuan dan batasan yang akan diterjemahkan untuk menentukan permasalahan yang akan diangkat  atau mengidentifikasi masalah untuk kemudian mendefinisikan masalah penelitian. Literature Review dilakukan untuk mencari penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penelitian ini. Studi literatur diperoleh dari jurnal terkait algoritma dan metode yang digunakan dalam penelitian seperti sumber pustaka dari internet, karya tulis, serta penelitian terdahulu atau skripsi terdahulu.  Penentuan objek penelitian dilakukan dengan
proses analisis untuk menentukan suatu kasus yang akan dijalankan sebagai objek penelitian. Proses pengumpulan data dilakukan untuk mengambil data yang akan digunakan untuk digunakan dalam penelitian.
Tahap selanjutnya adalah tahap CRISP-DM, yang terdiri dari data understanding , data preparation , dan modelling . Data understanding digunakan untuk memahami data, sehingga masalah dapat diidentifikasi. Tahap ini bertujuan untuk mengumpulkan, mengidentifikasi, dan memahami data yang ada. Pada data preparation terdapat tahap pre-processing yang dilakukan untuk memperbaiki data tidak terstruktur atau menghilangkan noise pada data menjadi data terstruktur untuk mempermudah proses analisis. Dengan kata lain tahap pre-processing diperlukan untuk menemukan data yang diperlukan dan menghilangkan data yang tidak diperlukan. Proses pemodelan data dibagi ke dalam dua tahap yakni proses training dan  proses testing .  Proses melatih algoritma dilakukan dengan proses training sedangkan untuk menentukan kinerja algoritma berdasarkan algoritma yang telah dilatih sebelumnya dilakukan melalui proses testing . Pada sebuah data tidak dapat dihindari adanya noise, untuk menghilangkan noise atau bias kata untuk menaikkan nilai akurasi, yang biasa digunakan dengan 10 k-fold cross validation. Dalam tahapan yang akan dilakukan pada proses klasifikasi  teks  menggunakan  SVM, langkah awalnya adalah  dengan  mengubah teks menjadi data vektor. Untuk mengatasi kesulitan dalam menentukan parameter yang kompatibel dengan SVM, maka pada diterapkan dua teknik optimasi yakni PSO dan GA untuk menetapkan parameter SVM untuk pengoptimalan.
Pada tahap  akhir dilakukan proses evaluation , deployment , dan pengambilan kesimpulan dan saran. Proses evaluasi dilakukan dengan tujuan untuk melihat hasil percobaan menggunakan SVM. Proses evaluasi dilakukan dengan mencari Confusion Matrix untuk memperoleh nilai accuracy, precision, recall, dan f-score [15] [16]. Hasil divisualisasikan dalam bentuk kurva Receiver Operating Characteristic (ROC), yang menunjukkan nilai Area Under Cover (AUC). Menurut Gorunescu [17] performa keakurasian AUC diklasifikasikan menjadi lima yakni 0.90 – 1.00 = Excellent Classification , 0.80 – 0.90 = Good Classification , 0.70 – 0.80 = Fair Classification , 0.60 – 0.70 = Poor Classification , 0.50 – 0.60 = Failure Classification. Tahap deployment dilakukan untuk menunjukan hasil perbandingan yang diperoleh berdasarkan pengujian yang telah dilakukan.  Hasil  yang dipresentasikan  merupakan pengetahuan dalam proses pengujian serta perbandingan hasil pengujian.  Pada tahap pengambilan kesimpulan dan saran dilakukan pemberian kesimpulan terhadap proses penelitian yang telah dilakukan serta memberikan saran untuk penelitian yang akan dilakukan selanjutnya.

## Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini dibahas penerapan feature selection dengan dua tahap yakni menggunakan  PSO dan GA untuk mencegah dimensi data yang tinggi pada kategorisasi teks. Penerapan hybrid feature selection bertujuan untuk mendapatkan metode yang lebih handal sehingga diperoleh hasil akurasi yang optimal. Data yang menjadi objek penelitian adalah data tweet yang diambil dari aplikasi Twitter dengan kata kunci Pemekaran Papua.  Proses pengambilan data menggunakan aplikasi Rapidminer. Data disimpan dalam format file .csv ke perangkat yang digunakan.
Pada tahap data preparation atau pre-processing , langkah pertama  yang dilakukan adalah pembersihan data atau yang biasa dikenal proses cleansing. Cleansing bertujuan untuk menghilangkan data noise atau data yang tidak diperlukan. Operator yang digunakan untuk melakukan proses cleansing pada data yakni operator replace . Operator replace ini digunakan untuk menghilangkan data atau kata yang tidak dibutuhkan pada kalimat atau tweet yang ada. Operator replace digunakan untuk menghilangkan tanda RT ( retweet) , URL, mantion, hashtag, dan simbol yang tidak diperlukan. Contoh implementasi operator replace pada proses cleansing terdapat pada Tabel 1.

## Tabel  1 Hasil Cleansing
Tahap Cleansing
Ket. Hasil Replace RT Input
RT@MardaniAliSera: Persoalan pemekaran mesti lakukan dengan cara seksama dan hati2.
Output @MardaniAliSera: Persoalan pemekaran mesti lakukan dengan cara seksama dan hati2. Replace URL Input Dukung pemekaran papua https://t.co/v3oihE64IJ Output Dukung pemekaran papua Replace Mention
Input @MardaniAliSera: Persoalan pemekaran mesti lakukan dengan cara seksama dan hati2. Output Persoalan pemekaran mesti lakukan dengan cara seksama dan hati2. Replace Hashtag Input Pemekaran demi kesejahtraan papua #pemekaran Output Pemekaran demi kesejahtraan papua Replace Simbol
Input Pemekaran untuk siapa?
Output Pemekaran untuk siapa
Hasil dari proses cleansing yakni diperoleh data bersih sebanyak 839 data dari sebelumnya 5.451 data. Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu 640  data training dan 199  data testing .  Proses pelabelan atau pemberian label klasifikasi pada data training dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel. Pemberian sentimen atau pelabelan dilakukan dengan mengklasifikasikan tweet ke dalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negatif, dengan pembagian 320 data dengan sentimen positif dan 320 data dengan sentimen negatif. Data tweet yang telah diberi label atau diklasifikasikan akan digunakan untuk proses data training
sedangkan sebanyak 199 data yang belum diberi label akan digunakan untuk proses pengujian pada data testing.
Tahapan yang dilalui dalam proses pre-processing diantaranya adalah tahap tokenizing , yang bertujuan memisahkan kata pada setiap kalimat atau tweets . Pemisahan kata dilakukan untuk mempermudah pemrosesan data teks. Selanjutnya dilakukan tahap kedua yaitu transform case untuk mengubah huruf kapital pada kalimat atau tweets menjadi huruf kecil atau lowercase. Tahap ketiga yakni filter stopwords untuk menghilangkan kata sambung atau kata ganti yang tidak diperlukan dalam pemrosesan data. Tahap yang keempat yakni filter token untuk menghilangkan  kata dalam bentuk singkatan atau kata yang jumlah hurufnya kurang dari empat. Tahap terakhir yakni stemming untuk menghilangkan imbuhan pada kata seperti awalan dan akhiran. Contoh implementasi tahap pre-processing pada tweet ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pre-processing
Tahap Pre- processing Ket. Hasil Input “Pemekaran di Papua harus menjamin dan memberikan ruang kepada orang asli Papua” Tokenizing Output Pemekaran; di; Papua; harus; menjamin; dan; memberikan; ruang; kepada; orang; asli; Papua; Transform Case  Output pemekaran; di; papua; harus; menjamin; dan; memberikan; ruang; kepada; orang; asli; papua; Filter Stopwords Output pemekaran; papua; harus; menjamin; memberikan; ruang; orang; asli; papua; Filter Token Output pemekaran; papua; harus; menjamin; memberikan; ruang; orang; asli; papua; Stemming Output mekar; papua; harus; jamin; beri; ruang; orang; asli; papua;
Data training dilakukan untuk menghasilkan model analisis sentimen, dimana nantinya model analisis sentimen tersebut akan digunakan sebagai  acuan dalam pengklasifikasian sentimen dalam proses data testing menggunakan algoritma SVM pada fitur Cross Validation dengan k-fold bernilai 10. Penentuan nilai k-fold didasarkan pada proses pengujian hasil paling optimal . Rangkaian proses data training terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Data Training
Jumlah seluruh data adalah 839 data tweets , dimana 640 data diberi label secara manual menggunakan Microsoft Excel dan digunakan untuk proses training dan 199 data yang belum diberi label akan digunakan dalam proses testing . Pada proses testing ini dilakukan pelabelan atau analisis sentimen secara otomatis menggunakan algoritma machine learning SVM. Machine learning merupakan algoritma yang mampu mempelajari pola data sehingga dapat  mengambil keputusan untuk data lain yang belum pernah diproses sebelumnya. Selain itu pada fitur Cross Validation digunakan k-fold bernilai 10, sama seperti pada proses training . Rangkaian proses atau tahapan yang akan dilalui pada tahap data testing terdapat pada Gambar 3.

## Gambar  3 Data Testing
Hasil prediksi analisis sentimen yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 4 dimana prediksi bersifat negatif apabila bernilai 0 < 0.5, sedangkan prediksi bernilai positif apabila bernilai 0.5 < 1.  Hasil prediksi sentimen dibandingkan dengan hasil pelabelan secara manual pada 500 data.

## Gambar 4 Hasil Data Testing
Data hasil dari proses testing kemudian dimodelkan menggunakan algoritma SVM dengan teknik optimasi PSO dan GA. Pemodelan menggunakan algoritma SVM terdapat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Modelling
Tahapan yang dilakukan dalam proses pemodelan yakni Read CSV yang digunakan untuk membuka file data hasil proses testing . Set Role digunakan sebagai pembeda baris dalam pemberian nama pada atribut koordinat serta memperjelas prediksi yang akan dimasukan kedalam kategori label. Pada proses ini kategori label digunakan pada kolom Sentimen, Nominal to Text digunakan untuk mengubah bentuk data dari nominal ke teks untuk dilanjutkan ke pemrosesan data, Document from data digunakan untuk pemrosesan ulang data yang terdiri dari tokenize, transform case, filter stopwords, filter token, dan stemming .
Algoritma  diterapkan menggunakan empat model yaitu hanya menggunakan algoritma SVM, menggunakan SVM + PSO, menggunakan SVM + GA, dan menggunakan  SVM + PSO + GA.  Pengujian  pertama dilakukan menggunakan algoritma SVM sebanyak 10 kali percobaan dengan nilai C dan epsilon yang berbeda seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 Pemodelan SVM
C Epsilon Accuracy AUC
0.0 0.0 86.92 0.974 0.0 0.5 88.39 0.965 0.5 0.0 88.39 0.979 0.5 0.5 88.39 0.967 0.6 0.6 88.39 0.972 0.7 0.7 88.39 0.968 0.8 0.8 88.39 0.968 0.9 0.9 88.39 0.967 1.0 0.0 88.39 0.967 1.0 0.5 88.39 0.967
Berdasarkan Tabel  3, nilai akurasi terbaik menggunakan algoritma SVM adalah sebesar 88.39% dengan nilai AUC 0.979 yang termasuk kategori excellent classification . Hasil tersebut diperoleh dari nilai C = 0.5, Epsilon = 0.0, dan kernel type dot, Hasil pengujian pengklasifikasian tweets pemekaran Papua menggunakan SVM dengan C = 0.5 dan Epsilon = 0.5 disajikan dalam tabel confusion matrix untuk mengukur nilai accuracy , precision , recall , dan f-score [15] seperti Gambar 6.

## Gambar 6 Confusion Matrix SVM
Hasil  perhitungan dari percobaan menggunakan algoritma  SVM divisualisasikan dengan kurva ROC seperti pada Gambar 7. Pada gambar tersebut diperlihatkan hasil akurasi yang diperoleh yakni 88.39% dengan nilai AUC 0.979 yang termasuk pada rentang 0.9-1 atau excellent classification .
Gambar 7 Kurva ROC SVM
Pengujian  kedua dilakukan  implementasi  menggunakan  PSO pada algoritma SVM yang dilakukan sebanyak satu kali percobaan dengan nilai C =0.5 dan Epsilon = 0.0. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Confusion Matrix SVM+PSO
Hasil perhitungan dari percobaan menggunakan algoritma SVM berbasis PSO divisualisasikan dengan kurva ROC seperti pada Gambar 9. Hasil akurasi yang diperoleh yakni 97.80% dengan nilai AUC 0.980 yang termasuk pada rentang 0.9- 1 atau excellent classification .

## Gambar 9 Kurva ROC SVM+PSO
Pengujian ketiga dilakukan sebanyak satu  kali  menggunakan algoritma SVM+GA dengan nilai C = 0.5 dan Epsilon = 0.0. Nilai akurasi yang diperoleh sebesar 92.42% seperti terlihat pada confusion matrix pada Gambar 10.

## Gambar 10 Confusion Matrix SVM+GA
Hasil perhitungan dari percobaan menggunakan algoritma SVM berbasis GA  divisualisasikan dengan kurva AUC  seperti pada Gambar  11.  Hasil akurasi yang diperoleh yakni 92.42% dengan nilai AUC 0.942 yang termasuk pada rentang 0.9-1 atau excellent classification .

## Gambar 11 Kurva ROC SVM+GA
Pengujian keempat dilakukan menggunakan algoritma SVM+GA sebanyak satu  kali percobaan dengan nilai C = 0.5 dan Epsilon = 0.0. Nilai akurasi yang diperoleh sebesar 95.00% seperti pada confusion matrix pada Gambar 12.

## Gambar 12 Confusion Matrix SVM+PSO+GA
Hasil perhitungan dari percobaan menggunakan algoritma SVM berbasis PSO dan GA divisualisasikan dengan kurva AUC seperti pada Gambar 13. Hasil akurasi yang diperoleh yakni 95.00% dengan nilai AUC 0.912 yang termasuk pada rentang 0.9-1 atau excellent classification .

## Gambar 13 Kurva ROC SVM+PSO+GA
Berdasarkan empat hasil pengujian yang dilakukan yakni pengujian SVM, SVM+PSO, SVM+GA, dan SVM+PSO+GA diperoleh hasil akurasi yang disajikan dalam confusion matrix dan kurva AUC bahwa algoritma SVM+PSO+GA dengan nilai akurasi sebesar 95.00% dan nilai AUC 0.912. Perbandingan hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4 Hasil Pengujian Metode C  Epsilon  Akurasi  AUC SVM 0.5 0.5 88.39  0.979 SVM + PSO 0.5 0.5 92.47  0.980 SVM + GA 0.5 0.5 92.42  0.942 SVM + PSO + GA  0.5 0.5 95.00  0.912
Tabel 4 menunjukkan bahwa penerapan algoritma SVM+PSO+GA dapat digunakan  dalam analisis sentimen pemekaran Papua serta dapat meningkatkan nilai akurasi yakni dengan perolehan hasil nilai akurasi terbaik sebesar 95.00%. Berdasarkan  pengujian yang dilakukan sebanyak empat  kali yakni SVM, SVM+PSO, SVM+GA, serta SVM+PSO+GA diperoleh nilai AUC yang keempatnya  berada pada rentang  0.9  –  1 yang menandakan bahwa klasifikasi termasuk ke dalam excellent classification . Hasil penelitian yang diperoleh yakni penerapan metode yang diusulkan yakni SVM+PSO+GA dapat meningkatkan nilai akurasi pada analisis sentimen Pemekaran Papua.

## Simpulan
Seleksi fitur pada algoritma SVM menggunakan PSO dan GA dapat meningkatkan performansi hasil akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik diperoleh dari penerapan metode yang diusulkan yakni dengan penggunaan SVM+PSO+GA dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 95.00% dan AUC 0.912 yang termasuk ke dalam excellent classification . Pada penelitian selanjutnya pengklasifikasian teks dapat dibagi ke dalam tiga kelas yakni positif, negatif,  dan netral. Penelitian ini dapat dikembangkan menggunakan feature selection yang berbeda atau algoritma yang berbeda untuk menghasilkan metode yang lebih baik dari metode SVM dengan PSO dan GA.

## Daftar Pustaka
[1] M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” vol. 6, pp. 542–550, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[2] M. I. D. Sakariana, Idriati, and C. Dewi, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia Dengan Pembobotan Term BM25 Dan Klasifikasi Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 748–755, 2020.
[3] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid- 19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[4] L. Nilawati and Y. E. Achyani, “Optimasi Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Prediksi Penilaian Apartemen,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 227–234, 2019, doi: 10.31294/p.v21i2.6159.
[5] Y. E. Achyani, “Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Prediksi Pemasaran Langsung,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2018, doi:
10.31311/ji.v5i1.2736.
[6] L. Paranduk, A. Indriani, M. Hafid, and Suprianto, “Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Web,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. E46–E50, 2018.
[7] 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. , no. October, pp. 1– 5, 2018, doi: 10.1109/ICITSI.2018.8695953.
[8] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[9] N. H. Purnomo, B. Pamungkas, and C. Juliane, “Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Tren Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang dengan Metode CRISP- DM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 30–40, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5247.
[10]  H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016, [Online]. Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/download/1267/1200
.
[11]  R. Darmawan, I. Indra, and A. Surahmat, “Optimalisasi Support Vector Machine (SVM) Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Analisis Sentimen Terhadap Official Account Ruang Guru di Twitter,” J. Kaji. Ilm. , vol. 22, no. 2, pp. 143–152, 2022, doi: 10.31599/jki.v22i2.1130.
[12]  V. K. S. Que, A. Iriani, and H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.102.
[13] T. Penentuan, R. Kredit, M. Kecil, and D. A. N. Menengah, “Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal  Indonesia :  Manajemen Informatika dan Komunikasi,” vol. 4, no. 1, pp. 212–223, 2023.
[14]  Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[15]  H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[16]  M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree,Knn, Dan Naïve Bayes,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[17]  E. Indrayuni, “Analisa Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Evolusi Vol. 4 Nomor 2 - 2016 , vol. 4, no. 2, pp. 20–27, 2016.