ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK BERITA KEBAKARAN HUTAN MELALUI KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## Lilyani Asri Utami
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat Margasatwa Jakarta Selatan
lilyani.lau@nusamandiri.ac.id
Abstract  — Sentiment  analysis  is  a  process  to determine the content of text-based datasets which are positive or negative. At present, public opinion be  an  important  resource  in  the  decision  of  a person  in  finding  a  solution.  Classification algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  is  proposed  by many researchers to be used in sentiment analysis for review opinion. The problem in this research is the  selection  of  feature  selection  to  improve accuracy  values  Support  Vector  Machine  (SVM) and  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  compare  the highest  accuracy  for  sentiment  analysis  review public  opinion  about  the  news  of  forest  fires.  The comparison algorithms, SVM produces an accuracy of  80.83%  and  AUC  0.947,  then  compared  with SVM based on PSO with an accuracy of 87.11% and AUC 0.922. The test result data for K-NN algorithm accuracy  was  85.00%  and  the  AUC  0.918,  then compared  for  accuracy  by  k-NN-based  PSO amounted  to  73.06%  and  the  AUC  0.500.  The results  of  the  testing  of  the  PSO  algorithm  can improve  the  accuracy  of  SVM,  but  are  not  able  to improve the accuracy of the algorithm K-NN. SVM algorithm  based  on  PSO  proven  to  provide solutions  to  the  problems  of  classification  review news  opinion  forest  fires  in  order  to  more accurately and optimally.
Intisari  —  Analisis  sentimen  adalah  proses untuk menentukan isi dataset berbasis teks yang positif atau negatif. Saat ini, opini publik menjadi sumber daya penting dalam keputusan seseorang dalam  mencari  solusi.  Algoritma  klasifikasi seperti  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  diusulkan  oleh  banyak peneliti untuk digunakan dalam analisis sentimen untuk  mengulas  pendapat.  Masalah  dalam penelitian ini adalah pemilihan seleksi fitur untuk meningkatkan  akurasi  nilai  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) dan  membandingkan  akurasi  tertinggi  untuk analisis  sentimen  ulasan  opini  publik  tentang berita kebakaran hutan. Algoritma perbandingan, SVM  menghasilkan  akurasi  80,83%  dan  AUC 0,947,  kemudian  dibandingkan  dengan  SVM
berbasis  PSO  dengan  akurasi  87,11%  dan  AUC 0,922. Data hasil pengujian untuk algoritma K-NN akurasinya  adalah  85,00%  dan  AUC  0,918, kemudian  dibandingkan  untuk  akurasi  K-NN berbasis  PSO  sebesar  73,06%  dan  AUC  0.500. Hasil pengujian algoritma PSO dapat meningkatkan  akurasi  SVM,  tetapi  tidak  dapat meningkatkan akurasi algoritma K-NN. Algoritma SVM  berbasis  PSO  terbukti  memberikan  solusi terhadap  masalah  klasifikasi  opini  berita kebakaran hutan agar lebih akurat dan optimal.
Kata  Kunci:    Analisis  Sentimen,  Klasifikasi,  K- Nearest  Neighbor,    Support    Vector  Machine, Particle Swarm Optimization.

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi  jelas  memberi  dampak  pada perubahan  gaya  hidup  masyarakat  dunia.  Situs internet  telah  menjadi  lautan  informasi  bagi siapapun untuk mendapatkan informasi mengenai  hal  apapun.    Pemerintah    Indonesia pun    tanggap    akan  adanya    tuntutan    bagi transaksi    informasi    di    dunia    maya    dengan dibuatnya    Undang-  undang  Republik  Indonesia Nomor  11  tahun  2008  tentang  Informasi  dan Transaksi  Elektronik  (UU  ITE).  UU  ITE  terdiri atas  beberapa  bab  yang  di  dalamnya  membahas segala  hal  terkait  dengan  informasi  melalui elektronik.
Belum  lama  ini  berita  di  media  dan  lini masa  sosial  media  masih  ramai  dengan  berita kabut  asap.  Di  Indonesia,  pengguna  media  sosial mengungkapkan  berbagai  komentar  positif  dan negatif  mengenai  berita  yang  setiap  waktu mengabarkan informasi terkini tentang asap dan kebakaran hutan.
Seseorang  yang  berkomentar  negatif akan berdampak  tindakan  pidana  sebagaimana  diatur dalam  UU  ITE  tahun  2008  Pasal  27  ayat  (3). Seseorang  yang  terbukti  dengan  sengaja menyebarluaskan  informasi  elektronik  yang bermuatan  pencemaran  nama  baik  seperti  yang dimaksudkan  dalam  Pasal  27  ayat  (3)  UU  ITE
akan  dijerat  dengan  Pasal  45  Ayat  (1)  UU  ITE, sanksi  pidana  penjara  maksimum  6  tahun dan/atau  denda  maksimum  1  Milyar  Rupiah. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat memfilter  atau  menyaring  kata-kata  yang  tidak seharusnya dipostingkan.
Meluasnya  penggunaan  internet  telah meningkatkan  jumlah  informasi  yang  disimpan dan  diakses  melalui  web  dalam  kecepatan  yang sangat  cepat,  karena  banyaknya  data  yang terdapat di internet tersebut, tanpa diolah untuk dimanfaatkan  lebih  dalam  maka  munculah Opinion  Mining  atau  Sentiment  Analysis  yang merupakan  cabang  penelitian  dari  Text  Mining. Fokus  dari  penelitian  Opinion  Mining  adalah melakukan  analisis  opini  dari  suatu  dokumen teks (Rozi et al., 2012).
Sentiment  analysis  digunakan  untuk mengotomatisasi  proses  identifikasi  pendapat apakah itu adalah pandangan positif atau negatif (Samsudin et al., 2012). Sebuah sistem sentiment analysis  otomatis  telah  dilihat  sebagai  salah  satu alat  bisnis  intelijen  yang  diinginkan.  Sistem  ini dapat  mengekstrak  opini  publik  tentang  topik tertentu,  produk  atau  jasa  yang  tertanam  dalam teks-teks  yang  tidak  terstruktur  (Jusoh  dan Alfawareh, 2013).
Teknik  klasifikasi  yang  biasa  digunakan untuk analisis sentimen review diantaranya Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) dan K- Nearest  Neighbor  (KNN)  (Dehkharghani  et  al., 2014). Eksperimental serta evaluasi menunjukan bahwa SVM, KNN dan NB merupakan tradisional teks  klasifikasi.  Eksperimen  dan  evaluasi menunjukan  teks  klafikasi  yang  valid  (Yao,  Min, 2012).
Pada  penelitian  ini  algoritma  Particle Swarm  Optimization  digunakan  sebagai  seleksi fitur untuk review opini publik tentang kebakaran hutan  dengan  metode  Support  Vector  Machine dan K-Nearest Neighbor.

## BAHAN DAN METODE
Beberapa  peneliti  telah  menggunakan metode  Support    Vector    Machine    (SVM)  dan  k- Nearest  Neighbor  (KNN),  namun  belum  ada dalam  penelitiannya  yang  menggunakan  dataset berbahasa  Indonesia  sehingga  preprocessingnya tentu  berbeda  dengan  teks  berbahasa  Inggris serta  belum  menggunakan  optimasi  dalam  hal pemilihan fitur yang sesuai. Dalam penelitian ini, metode  klasifikasi  akan  dikomparasi  hasil evaluasinya  dan  akan  menggunakan  algoritma Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk menentukan fitur terbaik pada bobot atribut yang sesuai  dan  optimal  sehingga  hasil  prediksi  lebih akurat.
K-Nearest Neighbor adalah metode sederhana namun efektif untuk teks kategorisasi tetapi  memiliki  beberapa  kelemahan  yaitu kompleksitas  pada  sample  yang  komputasi kesamaan  besar,  performance  KNN  mudah dipengaruhi  oleh  sample  tunggal,  seperti  noisy sample  dan  KNN  tidak  membangun  model klasifikasi  karena  termasuk  ke  dalam  lazy learning method (Jiang  et al., 2012) . Nilai k yang digunakan menyatakan jumlah tetangga terdekat yang  dilibatkan  dalam  penentuan  prediksi  label kelas pada data uji. Dari k tetangga terdekat yang terpilih  kemudian  dilakukan  voting  kelas  dari  k tetangga dekat tersebut.
Gambar 1. Penerapan nilai k pada KNN Sumber: Xiang (2015:2)
Support Vector Machine (SVM) merupakan metode  supervised  learning  yang    menganalisa data  dan  mengenali  pola-pola  yang  digunakan untuk  klasifikasi  (Basari  et  al.,  2013).  SVM memiliki kelebihan yaitu mampu mengidentifikasi  hyperplane  terpisah  yang memaksimalkan  margin  antara  dua  kelas  yang berbeda (Chou et al., 2014). Namun SVM memiliki kekurangan terhadap masalah pemilihan parameter  atau  fitur  yang  sesuai  (Basari  et  al., 2013).  Pemilihan  fitur  sekaligus  penyetingan parameter di SVM secara signifikan mempengaruh  hasil  akurasi  klasifikasi  (Zhao  et al., 2011).
Gambar 2. SVM berusaha menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan kedua class -1 dan +1 Sumber: Nugroho (2007:2)
Particle Swarm Optimization (PSO) banyak digunakan untuk memecahkan masalah optimasi serta  sebagai  masalah  seleksi    fitur  (Liu  et  al.,
2011). Dalam teknik PSO terdapat beberapa cara untuk  melakukan  pengoptimasian  diantaranya meningkatkan  bobot  atribut    (attribute  weight) terhadap  semua  atribut    atau    variabel  yang dipakai,  menseleksi    atribut  (attribute  selection) dan  feature  selection.  PSO  adalah  suatu  teknik optimasi yang sangat sederhana untuk menerapkan dan memodifikasi beberapa parameter (Basari et al., 2013).
Confusion  matrix  adalah  alat  yang  sangat berguna  untuk  menganalisa  seberapa  baik pengklasifikasi  bias  mengenali  tuple  dari  class yang  berbeda  (Han  dan  Kamber,  2007).  Kurva ROC akan digunakan untuk mengukur Area Under Curve  (AUC).  Kurva  ROC  membagi  hasil  positif dalam sumbu y dan hasil negative dalam sumbu x sehingga  semakin  besar  area  yang  berada  di bawah  kurva,  semakin  baik  pula  hasil  prediksi. Kurva  Receiver  Operasi  Karakteristik  (ROC) digunakan  untuk  mengevaluasi  akurasi  classifier dan  untuk  membandingkan  klasifikasi  yang berbeda  model  (Vercellis  2009),  sehingga semakin besar area yang berada di bawah kurva, semakin baik pula hasil prediksi.
Gambar 3. Kerangka Pemikiran Sumber: Data Olahan, 2016

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  penulis  gunakan melalui beberapa tahapan sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data Data yang akan penulis gunakan yaitu data review opini publik berita kebakaran hutan. Data tersebut  penulis  peroleh  dari  news.detik.com, www.jpnn.com, dan www.tribunnews.com dengan  keyword  pencarian  “kebakaran  hutan  di Riau”.  Website  tersebut  memiliki  banyak  ulasan mengenai  opini  publik  tentang  berita  kebakaran
hutan,  sehingga  penulis  gunakan  untuk mengklasifikasikan  data  review  positif  dan  data review  negatif  sebanyak  360  data  yang  terdiri dari 180 opini positif dan 180 opini negatif dalam waktu satu bulan, mulai dari tanggal 28 Oktober sampai dengan 28 November 2015.
2. Pengolahan Data Awal Teks yang belum diolah biasanya memiliki karakteristik  dimensi  yang  tinggi,  terdapat  noise pada  data  dan  terdapat  struktur  teks  yang  tidak baik. Untuk itu, dalam pengolahan data awal, text mining  harus  melalui  beberapa  tahapan  yang disebut dengan preprocessing. Tahapan preprocessing  yang  dapat  dilakukan  dalam  teks Bahasa Indonesia antara lain:
a.  Tokenize Tokenize  merupakan  proses  untuk  memisah- misahkan  kata.  Proses  memotong  setiap  kata dalam  teks  dan  mengubah  huruf  dalam dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf yang  diterima,  sedangkan  karakter  khusus atau tanda baca akan dihilangkan.
b.  Filter Tokens (By Length) Filter  Token  (By  Length)  merupakan  proses mengambil kata-kata penting dari hasil token (Langgeni et al. 2010). Dalam proses ini, kata- kata  yang  memiliki  panjang  tertentu  akan dihapus.
c.  Stopwords Removal Filter  stopwords  removal  adalah  proses menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul namun  tidak  memiliki  pengaruh  apapun dalam  ekstraksi  sentimen  suatu  review.  Kata yang  termasuk  seperti  kata  penunjuk  waktu, kata tanya (Langgeni et al. 2010).
d.  Transform Cases
Transform  Cases  akan  mengubah  seluruh huruf menjadi huruf kecil atau kapital semua. 3. Metode yang Diusulkan Metode yang diusulkan penulis menggunakan dua algoritma yaitu Support Vector
Machine dan K-Nearest Neighbor dengan masing- masing menggunakan seleksi fitur Particle Swarm Optimization  (PSO).  Penggunaan  Particle  Swarm Optimization  akan  menghasilkan  akurasi  yang lebih tinggi.
4. Eksperimen dan Hasil Pengujian Eksperimen  yang  dilakukan  peneliti, menggunakan  framework  RapidMiner  5.3  untuk mengolah  data  sehingga  menghasilkan  nilai akurasi yang akurat dan untuk pengujian metode penulis  membuat  aplikasi  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan HTML. 5. Evaluasi dan Validasi Hasil Evaluasi  berfungsi  untuk  mengetahui akurasi  dari  model  algoritma  yang  diusulkan. Validasi  digunakan  untuk  melihat  perbandingan hasil akurasi dari model yang digunakan dengan hasil yang telah ada sebelumnya. Teknik validasi
yang  digunakan  adalah  Cross  Validation.  Akurasi algoritma  akan  diukur  menggunakan  Confusion Matrix  dan  hasil  perhitungan  akan  ditampilkan dalam  bentuk  Curve  ROC  (Receiver  Operating Characteristic).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  training  digunakan  pada  saat pengujian data yang diambil dari  news.detik.com, jpnn.com,  dan  tribunnews.com.  Pengujian  data dilakukan  dengan  menggunakan  review  opini publik tentang berita kebakaran hutan (360 data training, yang terdiri dari 180 review negatif dan 180  review  positif)  kemudian  dilakukan  testing dan  training  dataset  sehingga  didapatkan accuracy dan AUC (Area Under Curve) . Berikut merupakan tahapan dalam melakukan pengolahan data yaitu:
1. Pengumpulan Data Review  berita  kebakaran  hutan  masing- masing dikelompokkan dengan cara disimpan ke  dalam  satu  folder  yaitu  folder  positif  dan folder  negatif,  kemudian  tiap  dokumennya diberikan  ekstensi  .txt  sehingga  dapat  dibuka dengan aplikasi Notepad maupun Wordpad.
2. Pengolahan Data Awal (Preprocessing) Berikut  merupakan  tahapan  yang  dilakukan dalam preprocessing:
a. Tokenize
Dalam  proses  tokenize  ini,  semua  kata yang  ada  di  dalam  tiap  dokumen dikumpulkan  dan  dihilangkan  tanda bacanya,  serta  dihilangkan  jika  terdapat simbol, karakter khusus atau apapun yang bukan huruf.
Tabel 1. Perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukan proses Tokenize
Sumber: Data Olahan, 2016
b. Filter Tokens (By Length)
Dalam  proses  ini, kata-kata  yang  memiliki panjang  kurang  dari  4  dan  lebih    dari  25
akan  dihapus,  seperti  kata  yg,  tdk,  jd,  ga, ane,  gan  yang  merupakan  kata-kata  yang tidak  mempunyai  makna  tersendiri  jika dipisahkan  dengan  kata  yang  lain  dan tidak  terkait  dengan  kata  sifat  yang berhubungan dengan sentiment.
Tabel 2. Perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukan proses Filter Tokens (By Length)
Sumber: Data Olahan, 2016
c. Stopwords Removal Dalam proses ini, Stopwords Removal yang digunakan adalah operator
Filter Stopwords  (Dictionary)  karena  dataset yang digunakan berbahasa Indonesia, yang sebelumnya  penulis  telah  membuat terlebih  dulu  daftar  kata-kata  yang termasuk  stopwords  kemudian  file  nya dimasukkan  ke  dalam  operator  tersebut. Dalam  proses  ini,  kata-kata  yang  tidak relevan  akan  dihapus,  yang  merupakan kata-kata  yang  tidak  mempunyai  makna tersendiri  jika  dipisahkan  dengan  kata yang  lain  dan  tidak  terkait  dengan  kata sifat yang berhubungan dengan sentiment.
Tabel 3. Perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukan proses Stopwords Removal
Sumber: Data Olahan, 2016
d. Transform Cases
Dalam  proses  ini,  kata-kata  yang  tidak relevan  akan  diubah,  seperti  kata  yang mengandung  huruf  besar  yang  diubah menjadi  huruf  kecil  sehingga  dapat  saling berhubungan dengan sentiment.
Tabel 4. Perbandingan teks sebelum dan sesudah dilakukan proses Transform Cases

## Sumber: Data Olahan, 2016
Analisis Evaluasi Hasil dan Validasi Model Validasi  digunakan  untuk  memperoleh prediksi  menggunakan  model  yang  ada  dan kemudian membandingkan hasil tersebut dengan hasil yang sudah diketahui, ini mewakili langkah paling penting dalam proses membangun sebuah model.
1. Support Vector Machine (SVM) Nilai  training  cycles  dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  C  dan  epsilon.  Berikut  ini  adalah hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  untuk penentuan nilai training cycles.
Tabel 5. Eksperimen Penentuan Nilai Training Cycles SVM
Sumber: Data Olahan, 2016
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa penerapan  metode  Support  Vector  Machine  pada Tabel  5  dengan  C  =  0.7  dan  Epsilon  E  =  0.7 dihasilkan Accuracy= 80.83% dan AUC= 0.947.
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) pada  framework  RapidMiner  dengan  desain model berikut ini:
Gambar 4.  Desain Model Validasi Support Vector Machine Sumber: Data Olahan, 2016
a.   Confusion Matrix
Memberikan keputusan yang diperoleh dalam training  dan  testing,  confusion  matrix memberikan penilaian performance klasifikasi berdasarkan objek benar atau salah. Confusion matrix  berisi  informasi  aktual  (actual)  dan prediksi (predicted) pada sistem klasifikasi.
Tabel 6. Confusion Matrix Support Vector Machine
Sumber: Data Olahan, 2016

## b. Kurva ROC
Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) adalah  cara  lain  untuk  mengevaluasi  akurasi dari  klasifikasi  secara  visual.  Sebuah  grafik ROC adalah plot dua dimensi dengan proporsi positif  salah  pada  sumbu  X  dan  positif  benar pada  sumbu  Y.  Hasil  perhitungan  pada  kurva ROC,  menggambarkan  kurva  ROC  untuk algoritma Support Vector Machine. Kurva ROC Support  Vector  Machine  dengan  nilai  AUC (Area  Under  Curve)  sebesar  0.947  dimana diagnosa hasilnya Excellent Classification.

## Gambar 5. Kurva ROC SVM
Sumber: Data Olahan, 2016
2.  Support  Vector  Machine  berbasis  Particle

## Swarm Optimization
Nilai  training  cycles  dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  C,  epsilon  dan  population  size. Berikut ini adalah hasil dari percobaan yang telah dilakukan untuk penentuan nilai training cycles.
Tabel 7. Eksperimen Penentuan Nilai Training Cycles SVM Berbasis PSO
Sumber: Data Olahan, 2016
Hasil terbaik pada eksperimen SVM berbasis
PSO di atas adalah C=0.2 dan Epsilon E=0.2 serta population size=5 yang dihasilkan
accuracy=86.11%  dan  AUC=0.922.  Hal  ini menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan optimasi  Particle  Swarm  Optimization  dapat meningkatkan akurasi yang lebih baik.
Hasil  pengujian  data  training  metode Support  Vector  Machine  berbasis  Particle  Swarm Optimization  menggunakan  Set  Role  yang berfungsi  untuk  menentukan  field  pada  kelas kemudian  diberikan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization  agar  akurasi  yang dihasilkan  lebih  tinggi.  Pengukuran  akurasi tersebut, akan dijabarkan melalui Kurva ROC dan Confusion Matrix di bawah ini:
a. Confusion Matrix Tabel 8. Confusion Matrix SVM Berbasis PSO
Sumber: Data Olahan, 2016

## b. Kurva ROC
Gambar 6. Kurva ROC SVM Berbasis PSO Sumber: Data Olahan, 2016
Kurva  ROC  yang  dihasilkan  berdasarkan pengujian data pada gambar di atas, menunjukan bahwa ada peningkatan pada akurasi menggunakan  Support  Vector  Machine  berbasis Particle Swarm Optimization sebesar 86.11% dan AUC sebesar 0.922.
3. K-Nearest Neighbor (K-NN)
Nilai  k  yang  digunakan  menyatakan  jumlah tetangga  terdekat  yang  dilibatkan  dalam penentuan  prediksi  label  kelas  pada  data  uji. Untuk  memperkirakan  nilai  k  yang  terbaik,  bisa dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  validasi silang (Cross Validation).
Tabel 9. Eksperimen Penentuan Nilai Training K-
NN
Sumber: Data Olahan, 2016
Hasil pengujian menunjukan bahwa penerapan  metode  k-Nearest  Neighbor  pada Tabel 9 dengan penentuan nilai k=6 menghasilkan Accuracy= 85.00% dan AUC= 0.918 adalah nilai yang paling tertinggi.
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  pada framework  RapidMiner  dengan  desain  model berikut ini:
Gambar 7.  Desain Model Validasi K-NN Sumber: Data Olahan, 2016
a. Confusion Matrix Tabel 10. Confusion Matrix K-NN
Sumber: Data Olahan, 2016
b. Kurva ROC
Gambar 8. Kurva ROC K-NN Sumber: Data Olahan, 2016
Kurva  ROC  tersebut  diartikan  dengan  False Positif  untuk  garis  horizontal  dan  True  Positif untuk garis vertikal dengan nilai AUC= 0.918.
4.  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Particle  Swarm Optimization
Penelitian  metode  k-Nearest  Neighbor berbasis  PSO,  dengan  melakukan  uji  coba  nilai  k sebagai tetangga terdekat, dan population size=5. Adapun  hasil  dari  perhitungannya  ditunjukan pada Tabel 11.
Tabel 11. Eksperimen Penentuan Nilai Training K-NN Berbasis PSO
Sumber: Data Olahan, 2016
Hasil  perhitungan  dari  Tabel  11  di  atas menunjukkan  dengan  memasukkan  nilai  k=1 mendapatkan  Accuracy=73.06%  dan  AUC=0.500 adalah  nilai  yang  tertinggi  diantara  nilai  k  yang lainnya,  namun  ternyata  terjadi  penurunan  hasil akurasi  pada  k-NN  sekitar  11%  sampai  dengan 12% apabila ditambahkan optimasi PSO. a. Confusion Matrix
Tabel 12. Confusion Matrix K-NN Berbasis PSO
Sumber: Data Olahan, 2016
b. Kurva ROC
Gambar 9. Kurva ROC K-NN Berbasis PSO Sumber: Data Olahan, 2016
Nilai  AUC yang  dihasilkan  dari  Gambar  9 di atas  sebesar  0.500,  yang  termasuk  ke  dalam Failure. Namun ternyata k-Nearest Neighbor yang dioptimasi  dengan  Particle  Swarm  Optimization tidak  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode  K-NN saja.

## Adapun  perbandingan  hasil  komparasi
Accuracy  dan  AUC  Algoritma  yang  telah digunakan sebagai berikut:
Tabel 13. Komparasi Accuracy dan AUC Algoritma Klasifikasi Algoritma Accuracy AUC SVM 80.83% 0.947 SVM + PSO 86.11% 0.922 K-NN 85.00% 0.918 K-NN + PSO 73.06% 0.500 Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 10. Komparasi Accuracy Algoritma Klasifikasi Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 11. Komparasi AUC Algoritma Klasifikasi Sumber: Data Olahan, 2016

## Desain Dan Implementasi
Penulis  merancang  aplikasi  berbasis website untuk menguji model dengan menggunakan  dataset  berita  kebakaran  hutan. Aplikasi  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan HTML.
Gambar 12.  Home Page Opini Publik Berita Kebakaran Hutan Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 13. Tampilan Preprocessing Tokenize Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 14.  Tampilan Hasil Tokenize Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 15. Tampilan Preprocessing Filter Tokens (By Length)
Gambar 16.  Tampilan Hasil Filter Tokens (By
Length) Sumber: Data Olahan, 2016 Gambar 17. Tampilan Preprocessing Stopwords
Removal Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 18.  Tampilan Hasil Stopwords Removal Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 19. Tampilan Preprocessing Transform

## Cases
Sumber: Data Olahan, 2016
Gambar 20.  Tampilan Hasil Transform Cases Sumber: Data Olahan, 2016

## KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan  terhadap  review  opini  publik  berita kebakaran  hutan  yang  dikumpulkan  melalui online  news  sebanyak  360  data  (180  positif  dan 180  negatif)  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM),  Support  Vector Machine  berbasis  Particle  Swarm  Optimization (SVM+PSO),  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),  dan  k- Nearest  Neighbor  berbasis  Particle  Swarm Optimization  (k-NN+PSO)  maka  hasilnya  adalah hipotesa  awal  tidak  sesuai  dengan  hasil  akhir. Dalam  penelitian  ini,  hasil  perhitungan  metode SVM memiliki Accuracy sebesar 80.83% dan AUC sebesar  0.947  sedangkan  Metode  SVM+PSO menghasilkan Accuracy sebesar 86.11% dan AUC sebesar 0.922. Pengujian juga telah dibandingkan dengan  metode  k-NN.  Hasil  perhitungan  yang diperoleh dari  pengujian  data  dengan  metode  k- NN  yaitu  Accuracy  sebesar  85.00%  dan  AUC sebesar 0.918, kemudian dibandingkan dengan k- NN+PSO  menghasilkan  nilai  Accuracy  sebesar 73.06%  dan  AUC  sebesar  0.500.  Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) terbukti dapat meningkatkan  akurasi  pada  klasifikasi  review opini  publik  berita  kebakaran  hutan  untuk mengidentifikasi antara review positif dan review negatif  untuk  algoritma  klasifikasi  SVM, sedangkan  untuk  algoritma  k-NN  justru menghasilkan  akurasi  yang  lebih  rendah dibandingkan  algoritma  k-NN  saja  dengan penurunan  11-12%.  Hal  ini  merupakan  suatu penemuan  dalam  penelitian  text  mining  ini  yang menyimpulkan  bahwa  optimasi  menggunakan PSO  belum  tentu  dapat  mengoptimalkan  nilai akurasi.
Mengingat banyaknya penelitian terdahulu yang  telah  menerapkan  text  mining  berbahasa Inggris  dengan  sukses  meningkatkan  nilai akurasi  k-NN  menggunakan  PSO,  maka  dapat dianalisa  bahwa  optimasi  PSO  pada  algoritma  k- NN  dengan  menggunakan  dataset  Bahasa Indonesia  belum  tentu  dapat  meningkatkan akurasi. Metode SVM terbukti lebih unggul dalam klasifikasi teks review opini berita ini karena SVM bekerja  dengan  mencari  parameter  hyperplane yang  terbaik  yaitu  nilai  C  dan  Epsilon  sehingga ada  banyak  kemungkinan  akurasi  dapat  optimal, namun  waktu  pengujian  data  lebih  lama dilakukan  oleh  SVM+PSO  dibandingkan  metode KNN+PSO.
Dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa Support  Vector  Machine  berbasis  Particle  Swarm Optimization  (SVM+PSO)  dengan  k-Nearest Neighbor  berbasis  Particle  Swarm  Optimization (k-NN+PSO)  lebih  tinggi  nilai  akurasi  Support Vector  Machine  berbasis  Particle  Swarm Optimization  (SVM+PSO)  dan  PSO  tidak  dapat
meningkatkan  nilai  akurasi  untuk  metode  k-NN dalam dataset berbahasa Indonesia seperti berita kebakaran hutan dalam penelitian ini.

## REFERENSI
Basari,  A.  S.  H.,  Hussin,  B.,  Ananta,  I.  G.  P.,  & Zeniarja, J. (2013). Opinion mining of movie review  using  hybrid  method  of  support vector  machine  and  particle  swarm optimization.  Procedia  Engineering,  53, 453–462.
http://doi.org/10.1016/j.proeng.2013.02.
059
Chou,  J.-S.  S.,  Cheng,  M.-Y.  Y.,  Wu,  Y.-W.  W.,  &
Pham,  A.-D.  D.  (2014).  Optimizing parameters of support vector machine using fast  messy  genetic  algorithm  for  dispute classification. Expert Systems with Applications, 41(8), 3955–3964. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.12.035 Dehkharghani, R., Mercan, H., Javeed, A., & Saygin, Y. (2014). Sentimental causal rule discovery from  Twitter.  Expert  Systems  with Applications, 41(10), 4950–5958. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.02.02 4 Jiang, S., Pang, G., Wu, M., & Kuang, L. (2012). An improved K-nearest-neighbor algorithm for text  categorization.  Expert  Systems  with Applications, 39(1), 1503–1509. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.04 0 Jusoh,  S.,  &  Alfawareh,  H.  M.  (2013).  Applying fuzzy  sets  for  opinion  mining.  2013
International  Conference  on  Computer Applications  Technology  (ICCAT),  1–5.
http://doi.org/10.1109/ICCAT.2013.6521 965 Langgeni,  D.  P.,  Baizal,  Z.  K.  A.,  &  W,  Y.  F.  A. (2010). Clustering Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Unsupervised Feature  Selection.  In  Seminar  Nasional Informatika 2010 (Vol. 2010, pp. 1–10). Liu,  Y.,  Wang,  G.,  Chen,  H.,  Dong,  H.,  Zhu,  X.,  & Wang,  S.  (2011).  An  improved  particle swarm  optimization  for  feature  selection.
Journal  of  Bionic  Engineering,  8(2),  191–
200. http://doi.org/10.1016/S1672- 6529(11)60020-6 Rozi,  I.  F.,  Hadi,  S.,  &  Achmad,  E.  (2012). Implementasi  Opinion  Mining  (  Analisis Sentimen  )  untuk  Ekstraksi  Data  Opini
Publik  pada  Perguruan  Tinggi.  Universitas Stuttgart, 6(1), 37–43.
Samsudin,  N.,  Puteh,  M.,  Hamdan,  A.  R.,  &  Nazri,
M. Z. A. (2012). Is artificial immune system suitable  for  opinion  mining?  Conference  on Data Mining and Optimization, (September), 131–136. http://doi.org/10.1109/DMO.2012.63298 11
Vercellis,  C.  (2009).  Business  Intelligence:  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making.  Business  Intelligence:  Data  Mining and  Optimization  for  Decision  Making. http://doi.org/10.1002/9780470753866 Xiang, J., Han, X., Duan, F., Qiang, Y., Xiong, X., Lan, Y., & Chai, H. (2015). A novel hybrid system for  feature  selection  based  on  an  improved gravitational  search  algorithm  and  k-NN method.  Applied  Soft  Computing,  31,  293– 307. http://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.01.04 3
Yao, Zhi-Min. (2012), An Optimized NBC Approach in  Text  Classification.  Physics  Procedia,  24, 1910-1914 Zhao, M., Fu, C., Ji, L., Tang, K., & Zhou, M. (2011). Feature selection and parameter optimization for support vector machines: A new  approach  based  on  genetic  algorithm with  feature  chromosomes.  Expert  Systems with  Applications,  38(5),  5197–5204. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.10.04 1

## BIODATA PENULIS
Lilyani  Asri  Utami,  M.Kom. Lahir  di  Bogor  pada  tanggal 15  November  1991,  lulusan pendidikan Program S2
jurusan  Ilmu  Komputer  – Pasca  Sarjana  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  tahun  2016. Bekerja sebagai instruktur di STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta  sejak  tahun  2014. Sampai  saat  ini  telah  mengikuti  beberapa kegiatan  seminar  nasional  untuk  menambah pengetahuan tentang menulis untuk menuangkan pemikiran  dalam  rangka  melaksanakan  Tri Dharma  Perguruan  Tinggi.  Sebuah  prociding berjudul    “Sistem  Informasi  Administrasi  Pasien Pada Klinik Keluarga Depok” pernah dimuat pada Konferensi  Nasional  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi (KNIT) Nusa Mandiri pada tahun 2015. Semoga penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi  para  pembacanya.  Demikian  dari  saya  dan terucap terima kasih.