## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p)  2460-0741
No. 3 Desember 2022
Perbandingan Particle Swarm Optimization dengan Genetic Algorithm dalam Feature Selection untuk Analisis Sentimen pada Permendikbudristek PPKS- LPT
Gregorius Guntur Sunardi Putra #1 , Windra Swastika #2 , Paulus Lucky Tirma Irawan #3
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ma Chung Villa Puncak Tidar Blok N no. 1, Malang 65151
1 311810015@student.machung.ac.id
2 windra.swastika@machung.ac.id
3 paulus.lucky@machung.ac.id
Abstrak— Kekerasan seksual merupakan salah satu masalah serius  yang  perlu  diselesaikan.  Setiap  tahunnya  terdapat lebih  dari  2000  aduan  kekerasan  seksual.  Di  satuan Pendidikan,  sebanyak  55%  dari  pelaku  merupakan  guru atau  tenaga  pendidik.  Jumlah  yang  ada  masih  belum merepresentasikan  jumlah  sebenarnya  karena  63%  dari peserta  survei  DIKTI  tidak  melaporkan  kasus  kekerasan seksual  yang  diketahuinya  dengan  alasan  menjaga  nama baik  kampus.  Dengan  begitu,  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Kemendikbud) menerbitkan  Peraturan  Menteri  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Permendikbudristek) Nomor 30 tahun 2021  tentang  Pencegahan  dan  Penanganan  Kekerasan Seksual  di  Lingkungan  Perguruan  Tinggi  (PPKS-LPT). Peraturan  ini  menimbulkan  kontroversi  di  masyarakat sehingga  perlu  dilakukan  klasifikasi  sentimen.  Klasifikasi sentimen  dilakukan  menggunakan  algoritma  Multinomial Naïve  Bayes,  Complement  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine,  dan  Nearest  Neighbor  dengan  menggunakan  data seleksi  fitur  Genetic  Algorithm  dan  Particle  Swarm Optimization  pada  data  hasil  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dari data  Twitter  yang  diambil  pada  tanggal  1  September-30 Desember  2021  menggunakan  kata  kunci  “permendikbud”, hashtag  “cabutpermendikbudristekno30”, dan  hashtag “dukungpermendikbud30”.  Kemudian  klasifikasi  akan dievaluasi menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil dari penelitian  ini,  algoritma  CNB  memiliki  kinerja  paling  baik jika  dibandingkan  dengan  4  algoritma  klasifikasi  lain dengan nilai accuracy 0.688, precison 0.685, recall 0.688, dan f1-score  0.683.  Seleksi  fitur  GA  belum  mampu  menemukan fitur-fitur yang memiliki akurasi lebih baik jika dibandingkan  menggunakan  semua  fitur,  sedangkan  seleksi fitur  PSO  mampu  menemukan  fitur  yang  memiliki  akurasi sama  atau  lebih  baik  jika  dibandingkan  menggunakan semua  fitur  dengan  peningkatan  tertinggi  sebanyak  0.8% pada  MNB.  Sebanyak  49%  dari  responden  merupakan pendukung pengesahan Permendikbudristek PPKS-LPT.
Kata kunci — Feature Selection, Genetic Algorithm, Machine Learning, Particle Swarm Optimization, Permendikbudristek PPKS, Sentiment Analysis.

## I. P ENDAHULUAN
Kekerasan seksual merupakan salah satu masalah serius yang perlu diselesaikan. Kekerasan seksual terdiri dari 13 jenis  kekerasan  seperti  pelecehan  dan  pemerkosaan  [1]. Komnas  Perempuan  mendapatkan  lebih  dari  2000  aduan mengenai  kasus  kekerasan  seksual  dan  terus  meningkat dalam  5  tahun  terakhir  [2].  Dari  semua  aduan,  mayoritas pelaku  merupakan  orang  terdekat  dari  korban  seperti keluarga, pacar, teman dan tenaga pendidik. Tahun 2021, sebanyak  55%  pelaku  kekerasan  seksual  di  satuan pendidikan  merupakan  guru  [3].  Data  yang  dilaporkan bukan  merupakan  keseluruhan  dari  kekerasan  seksual yang  terjadi  dikarenakan  63%  kasus  kekerasan  seksual tidak  dilaporkan  untuk  menjaga  nama  baik  kampus  [4]. Oleh  karena  itu,  data  kekerasan  seksual  masih  belum mencerminkan  jumlah  kasus  sebenarnya  dan  mungkin lebih banyak dari yang dilaporkan.
Secara  khusus  kekerasan  seksual  tidak  memiliki ketetapan  hukum  yang  pasti,  sehingga  ketika  terjadi kekerasan  seksual  maka  akan  mengacu  pada  KUHP  dan UU  Perkawinan,  dimana  ruang  lingkup  kekerasan  masih terbatas  pada  perzinaan  dan  perselingkuhan.  Untuk mengisi  kekosongan  hukum,  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi menerbitkan Permendikbudristek No. 30 tahun 2021 tentang Pencegahan  dan  Penanganan  Kekerasan  Seksual  di Lingkungan Perguruan Tinggi pada bulan September 2021. Peraturan  ini  secara  khusus  mengatur  tentang  kekerasan seksual  di  lingkungan  perguruan  tinggi  dengan  harapan sebagai acuan hukum jika terjadinya kekerasan seksual di kampus [5]. Beberapa bulan setelah disahkan, Permendikbudristek  memicu  kritikan  dan  menjadi
perbincangan  oleh  berbagai  kalangan,  terutama  di  media sosial.
Salah  satu  media  sosial  yang  sering  digunakan  untuk beropini,  berpendapat,  dan  berkomentar  tentang  suatu peristiwa yang terjadi adalah Twitter. Dengan batasan 280 karakter,  pengguna  dapat  mencurahkan  segala  pemikiran atau  pandangan  terhadap  suatu  fenomena  yang  terjadi  di masyarakat. Media sosial Twitter memiliki pengguna aktif sebanyak  173  juta  pada  tahun  2021,  sehingga  menjadi representasi  dari  pandangan  masyarakat  Indonesia  secara umum  [6].  Jumlah  pengguna  setara  dengan  63,6%  dari populasi  penduduk  di  Indonesia,  sehingga  dapat dimanfaatkan  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat mengenai Permendikbudristek PPKS-LPT.
Setiap  individu  mempunyai  padangan,  pendapat,  dan opini  yang  berbeda-beda  terhadap  suatu  peristiwa  dan diungkapkan  dengan  cara  yang  berbeda  pula.  Saat  ini, individu sering kali mengungkapkan pandangan ke dalam media  sosial  dalam  bentuk  teks.  Metode  yang  dilakukan untuk  menganalisis  sentimen  dari  individu  tersebut berdasarkan  teks  yang  ditulis  adalah  metode Sentiment Analysis. Metode  ini  melakukan  analisis  pada  data  teks berdasarkan  kamus  atau  menggunakan  pembelajaran mesin  [7].  Pembagian  sentimen  ke  dalam  kelas  positif, negatif, dan netral, dapat dilakukan secara manual, namun dengan  jumlah  data  yang  besar,  hal  ini  membutuhkan usaha  yang  lebih  besar.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya sebuah  mesin yang  dapat  mengklasifikasi tweet ke  dalam sentimen positif, negatif, dan netral secara otomatis.
Pengklasifikasian  secara  otomatis  dapat  dilakukan dengan  menggunakan machine  learning .  Penelitian  [8] menggunakan  SVM  untuk  menilai  sentimen  kuota Mendikbud dalam Permendikbud Nomor 19 Tahun 2020. Labelisasi  yang  dilakukan  menggunakan  metode lexicon based yang  memisahkan  data  positif,  negatif  dan  netral berdasarkan  koleksi  korpus  positif  dan  negatif.  Data diambil dari komentar di akun Instagram @kemendikbud pada  tanggal  27  Agustus  –  30  September  2020 menghasilkan  4520  komentar.  Hasil  Penelitian  ini menunjukkan  70.67%  bersentimen  positif  dengan  kinerja akurasi  SVM  RBF  79.67%.  Studi  oleh  [9]  menggunakan BernoulliNB , Logistic Regression ,  dan  SVM  untuk mengelompokkan  data  sentimen  RUU  penghapusan kekerasan  seksual  ke  dalam  kelas  positif,  negatif,  dan netral. Hasil dari studi ini menyatakan bahwa BernoulliNB menjadi  model  paling  baik  dengan  kinerja f1-score 0.65. Penelitian  yang  dilakukan  [10]  menggunakan  NB,  SVM, KNN, dan ANN menghasilkan akurasi terbaik pada SVM dengan  nilai  94%.  Sedangkan  pada  [11]  menggunakan KNN  untuk  melakukan  analisis  sentimen  mampu menghasilkan akurasi sebesar 87% dan pada [12] mampu menghasilkan  akurasi  sebesar  67,2%.  Studi  yang  serupa dilakukan  oleh  [13]  menggunakan  KNN  dengan pembobotan  TF-IDF  mampu  menghasilkan  akurasi sebesar 84,65%.
Jumlah fitur yang besar akan memperlambat algoritma klasifikasi dan mengurangi kinerja yang disebabkan tidak optimalnya  sebuah  algoritma  klasifikasi.  Pengoptimalan
fitur  dinamakan dengan feature selection , dimana metode ini  berusaha  menggunakan  fitur  yang  memiliki  pengaruh pada  kinerja  algoritma  klasifikasi  [14].  Penelitian  [15] menggunakan  seleksi  fitur Genetic  Algorithm (GA)  pada algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan peningkatan akurasi sebesar 15,76% dibandingkan dengan menggunakan  semua  fitur.  Penelitian  serupa  dilakukan oleh [16] yang menggunakan GA untuk seleksi fitur pada SVM, AdaBoost ,  dan  KNN  menghasilkan  peningkatan akurasi  tertinggi  pada  SVM  sebanyak  0.77%.  Studi  [17] membandingkan  seleksi  fitur  GA  pada  KNN,  NC,  ANN, RF,  dan Rpart menghasilkan  peningkatan  tertinggi  pada RF  sebesar  0.92%.  Penelitian  oleh  [18]  menghasilkan seleksi  fitur  PSO  mampu  meningkatkan  klasifikasi Naïve Bayes sebanyak 4%.
Dalam studi ini, menggunakan algoritma metaheuristik untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  pada  algoritma klasifikasi.  Algoritma  metaheuristik  yang  digunakan adalah  algoritma Particle  Swarm  Optimization dan Genetic  Algorithm .  Algoritma  klasifikasi  yang  dilakukan percobaan  yaitu Multinomial  Naïve  Bayes,  Complement Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine ,  dan Nearest Neighbor. Setiap  percobaan  akan  dievaluasi  berdasarkan nilai accuracy, precision, recall , dan f1-score .

## II. L ANDASAN T EORI

## A. TF-IDF
Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency (TF- IDF)  merupakan  metode  pembobotan  kata  dengan mengekstraksi fitur dari suatu teks dengan mempertimbangkan  kemunculan  kata  pada  sebuah dokumen  dan  ukuran  kepentingan  kata  tersebut[9]. Perhitungan  rumus  TF-IDF  dapat  dihitung  menggunakan persamaan berikut:
TF (1) IDF (2) TF-IDF = TF x IDF (3)

## B. Seleksi Fitur
Seleksi fitur merupakan proses yang memilih fitur-fitur penting  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi  dengan tujuan meningkatkan akurasi [14]. Melakukan seleksi fitur pada data set dapat mengurangi runtime secara signifikan [19].

## C. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  sebuah  analisis  data  yang mengekstrak  suatu  model  untuk  merepresentasikan  kelas data.  Model  yang  disusun  mencangkup  pengklasifikasian serta prediksi kategori kelas [20].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  terdapat  tahapan penelitian  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.  Tahapan
dimulai dari pengumpulan data Twitter menggunakan API Twitter, preprocessing data  untuk  menyesuaikan  standar, pembobotan  data dengan  TF-IDF,  seleksi  fitur  pada  data, dan pembuatan model klasifikasi.

## Gambar 1 Tahapan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil  tweet berbahasa Indonesia menggunakan API Twitter. Pengambilan  menggunakan  kata  kunci  permendikbud, dukungpermendikbud,  dan  cabutpermendikbud  yang diambil  dalam  rentang  waktu  1  September  2021  sampai 30  Desember  2021.  Hasil  yang  didapatkan  sebanyak 20.461 tweet . Pada Tabel I merupakan sampel 3 data dari seluruh data yang didapatkan.
TABEL I H ASIL D ATA Y ANG D IKUMPULKAN Date Tweet User 25 Oct 2021 Sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan Permendikbud Ristek PPKS demi korban KS #univeristasbrawijaya #kekerasanseksual #pemberdayaanperempuanprogesif #permendikbudristekPPKS #emub2021 EM_UBOfficial 26 Oct 2021 Ini merupakan langkah besar untuk menciptakan lingkungan akademik yang ramah gender Materi dan info lebih lanjut tentang Permen PPKS dapat diakses di link ini bit.ly/PermenPPKS airakusumas 03 Nov 2021 Ikadi Bersama 12 Ormas Tolak Permendikbud No 30 2021 Tentang Kekerasan Seksual Al Karena Dinilai Bertentangan Dg
Pancasila UUDNRI 1945 psl 31 ayat 3 Mendikbud Agar Segera Mencabut amp Menggantinya Dg Yg Sesuai Pancasila amp UUDNRI 1945 dan Budaya Indonesia
hnurwahid
Dari hasil yang didapatkan kemudian dipilih berdasarkan  kedekatan  hubungan  pembahasan  dengan Permendikbud PPKS dan menggunakan Bahasa Indonesia. Data  yang  dihapus  seperti  penjualan  barang,  kata-kata bijak, tweet yang duplikat, dan kalimat yang ditulis dalam Bahasa Inggris. Hasil setelah penghapusan data menyisakan 15.637 data tweet .
Setelah data  yang sudah dikurangi kemudian diberikan label  secara  manual  untuk  menentukan  sentimen  tersebut positif,  negatif,  dan  netral.  Pemberian  label  dilakukan berdasarkan nuansa dari sentimen terhadap permendikbud. Pada  Tabel  II  merupakan  contoh  dari  sentimen  positif, negatif, dan netral pada data set.
TABEL II P EMBERIAN L ABEL P ADA D ATA T WEET No Tweet Sentimen 1 Sehingga  mahasiswa  mendesak  agar segera  disahkan  Permendikbud  Ristek PPKS demi korban KS #univeristasbrawijaya  #kekerasanseksual #permendikbudristekPPKS Positif 2 Ini  merupakan  langkah  besar  untuk menciptakan  lingkungan  akademik  yang ramah  gender  Materi  dan  info  lebih lanjut  tentang  Permen  PPKS  dapat diakses di link ini bit.ly/PermenPPKS Netral 3 Ikadi Bersama 12 Ormas Tolak
Permendikbud  No  30  2021  Tentang Kekerasan  Seksual  Al  Karena  Dinilai Bertentangan  Dg  Pancasila  UUDNRI 1945  psl  31  ayat  3  Mendikbud  Agar Segera Mencabut amp Menggantinya Dg Yg Sesuai Pancasila amp UUDNRI 1945 dan Budaya Indonesia Negatif

## B. Preprocessing Data
Tahap Preprocessing data  merupakan  tahapan  yang berfungsi  untuk  mengubah  hasil  data  mentah  yang  tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur. Dalam data teks, preprocessing memiliki beberapa tahap yaitu case folding , cleaning, tokenisasi,  normalisasi, stopword , stemming , pembobotan  kata,  dan  seleksi  fitur.  Data  hasil preprocessing siap digunakan untuk diklasifikasi menggunakan machine learning .
1) Case  Folding: Data  yang  sudah  dikumpulkan kemudian  dilakukan case  folding yaitu  tahap  dimana semua huruf kapital pada teks menjadi huruf kecil. Tabel III  merupakan  perbandingan  sebelum  dan  sesudah dilakukan tahap case folding .
TABEL III P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP C ASE F OLDING Sebelum Sesudah Sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan Permendikbud Ristek  PPKS  demi  korban KS #univeristasbrawijaya #kekerasanseksual sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks #univeristasbrawijaya #kekerasanseksual
Sebelum Sesudah #permendikbudristekPPKS #permendikbudristekppks 2)
Cleaning: Data  yang  sudah  dikumpulkan kemudian  dilakukan  penghapusan  karakter  simbol, mention (‘@’)  nama  pengguna, hashtag (‘#’),  karakter numerik,  dan link  url .  Hasil cleaning dilihat  pada  Tabel IV.
TABEL IV P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP C LEANING Sebelum Sesudah sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks
#univeristasbrawijaya
#kekerasanseksual #permendikbudristekppks sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks 3) Tokenisasi: Melakukan pemotongan kata menjadi token pada  setiap tweet yang  menghasilkan  satu potongan kata tunggal. Hasil Tokneisasi dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP T OKENISASI Sebelum Sesudah sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks 4)
Normalisasi: Memperbaiki  kata-kata  yang  salah dalam  teks,  dan  menyamakan  perbedaan  penulisan  untuk arti kata yang sama berdasarkan korpus yang dibuat. Hasil Normalisasi dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP N ORMALISASI Sebelum Sesudah sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban ks sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban kekerasan seksual 5)
Stopword: Menghapus  kata-kata  yang  tidak penting yang memiliki  kemunculan paling banyak seperti notasi  HTML,  kata  hubung,  kata  imbuhan,  kata  ganti subjek, dan kata-kata yang tidak peting lainnya yang tidak merepresentasikan apa pun secara jelas. Korpus Stopword menggunakan stopword pada Sklearn dan Sastrawi.  Hasil Stopword dapat dilihat Pada Tabel VII.
TABEL VII P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP S TOPWORD Sebelum Sesudah sehingga mahasiswa mendesak agar segera disahkan permendikbud ristek ppks demi korban kekerasan seksual mahasiswa mendesak disahkan permendikbud ristek ppks korban kekerasan seksual 6) Stemming: Hasil  yang  telah  dilakukan stopword kemudian  dilakukan  proses stemming yaitu  pemotongan dokumen  dengan  menghilangkan  kata  imbuhan,  sisipan, awalan,  dan  akhiran  untuk  menghasilkan  kata  dasar. Pengubahan  sebuah  kata  tunggal  menjadi  kata  dasar  ini dibuat  dengan  berdasarkan  Bahasa  Indonesia  yang  baik dan benar. Hasil Stemming dapat dilihat pada Tabel VIII.
TABEL VIII P ERBANDINGAN S EBELUM D AN S ETELAH T AHAP S TEMMING Sebelum Sesudah mahasiswa mendesak disahkan permendikbud ristek ppks korban kekerasan seksual mahasiswa desak sah permendikbud ristek ppks korban keras seksual

## C. TF-IDF
Hasil  yang  sudah  dilakukan  oleh preprocessing , kemudian  dilakukan  proses  pembobotan Term  Frequency –  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Perhitungan bobot  ini  menggunakan vector yang  bernilai  dalam rentang 0  sampai 1  dengan  mempertimbangkan  frekuensi kemunculan  kata  [9].  Penelitian  ini  menggunakan library sklearn untuk  menghitung  nilai  TF-IDF  dalam  bentuk vector .

## D. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  menggunakan  algoritma metaheuristik sebuah  algoritma  yang  mengambil  konsep  dari  alam. Setiap fitur akan direpresentasikan ke dalam nilai 0 untuk
tidak menggunakan fitur dan 1 untuk menggunakan fitur, Berikut metode seleksi fitur yang digunakan:
1) Particle  Swarm  Optimization: PSO  merupakan salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  seleksi fitur  yang  secara  otomatis  dapat  mengembangkan  jumlah fitur  digunakan  lebih  sedikit  dengan  akurasi  yang  lebih besar dibandingkan dengan menggunakan semua fitur [15]. Posisi  setiap  partikel  akan  berada  dalam  rentang  nilai  0 dan  1  sehingga  setiap  posisi  akan  dilakukan threshold menggunakan persamaan (4).
threshold =
(4)
Tahapan PSO dalam melakukan seleksi fitur pada data set yang telah diekstraksi fitur sebagai berikut:
a. Menentukan populasi nilai posisi setiap partikel secara acak dalam rentang nilai 0 sampai 1.
b. Menghitung  nilai  threshold  dari  setiap  posisi  partikel dan  nilai  1  sebagai  fitur  terpilih  pada  data  ekstraksi fitur.
c. Menghitung  nilai fitness setiap  partikel  menggunakan nilai  evaluasi  dari  algoritma  klasifikasi  menggunakan data fitur terpilih pada data ekstraksi fitur.
d. Nilai fitness terbaik dalam satu populasi akan menjadi Global Best .  Jika  mencapai  kondisi  yang  ditentukan maka tahapan berhenti langkah d, jika belum lanjutkan ke langkah e.
e. Mengubah  nilai  kecepatan  dan  posisi  setiap  partikel dan  mengulangi  langkah  b  sampai  mencapai  kondisi yang ditetapkan.
2) Genetic  Algorithm: Algoritma  genetika  sering digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi  yang nilainya  belum  jelas[16].  Tujuan  utama  GA  adalah  untuk menemukan  solusi  optimal  dalam  serangkaian  solusi potensial.  Algoritma  ini  berpotensi  dalam  menghasilkan pemilihan  fitur  yang  lebih  baik  dan  sekaligus  menjadi parameter  yang  optimal.  Tahapan  algoritma  genetika dalam seleksi fitur sebagai berikut:
a. Menentukan  populasi  kromosom  awal  secara  acak dengan nilai gen dalam bentuk biner 0 dan 1.
b. Menghitung  nilai fitness setiap  kromosom  dengan menggunakan  evaluasi  dari  algoritma  klasifikasi  pada data  ekstraksi  fitur  menggunakan  fitur  terpilih  dari setiap kromosom.
c. Memilih  kromosom  sebagai  induk,  dalam  penelitian ini menggunakan tournament selection dengan nilai K sebanyak 3.
d. Melakukan  kombinasi  pada  dua  induk  kromosom dengan titik pemisahan secara acak untuk mendapatkan  dua  kromosom  baru.  Dalam  penelitian ini menggunakan metode kombinasi one-point . e. Mutasi  gen  pada  induk  kromosom  secara  acak  untuk mendapatkan  kromosom  baru.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  mutasi  bit-string  yang  mengubah  nilai gen 0 menjadi gen 1 dan sebaliknya.
f. Menghitung  nilai fitness setiap  populasi  kromosom baru  yang  didapatkan  dari  proses  kombinasi  dan
mutasi.  Nilai fitness dihitung  dengan  cara  yang  sama seperti  langkah  b.  Kromosom  yang  memiliki  nilai fitness lebih  baik  akan  digunakan  dalam  generasi selanjutnya.
g. Langkah  c  sampai  g  akan  diulangi  sampai  mencapai kondisi tertentu yang ditetapkan.

## E. Klasifikasi
Ada  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang  akan digunakan yaitu:
1) Multinomial  Naïve  Bayes: merupakan  sebuah algoritma  yang  berdasarkan  pada Teorema  Bayes . Algoritma  ini  melakukan  prediksi  peluang  terjadinya suatu peristiwa berdasarkan peristiwa yang pernah terjadi menggunakan  persamaan  (5).  Metode  ini  mampu menghasilkan  kinerja  yang  bagus  pada  jumlah  data  latih yang  sedikit.  Pembangunan  model  MNB  menggunakan library Sk-Learn pada fungsi MultinomialNB .
MNB = (5) 2)
Complement  Naïve  Bayes: dikembangkan  dari
MNB  yang  memiliki  kelemahan  dalam  menangani  data tidak seimbang, sehingga CNB dibuat untuk mengoptimalkan  kinerja  dari teorema  bayes pada  data teks ketika data pelatihan yang digunakan tidak seimbang. Algoritma  ini  melakukan  inversi  pada  perhitungan  MNB seperti pada persamaan (6).
CNB = (6) 3)
Support  Vector  Machine: merupakan  metode klasifikasi  yang  berusaha  mencari hyperplane yang memisahkan  dua  data  berbeda.  Model  awal  SVM  ini, hanya  untuk  2  kelas  berbeda,  dikarenakan  penelitian  ini menggunakan  tiga  kelas  atau multiclass maka  akan menggunakan perbandingan One vs One untuk mendapatkan  nilai  kinerja  dari multiclass .  Dalam melakukan  pemisahan  SVM  dibatu  dengan Kernel yang memetakan vector dalam ruang dimensi yang lebih tinggi. Fungsi kernel seperti  Linear, Polinomial ,  dan  Radial (RBF).  Penelitian  ini  menggunakan  persamaan  (7)  RBF sebagai kernel SVM  dengan  pembandingan  data  secara OvO menggunakan library  sklearn menggunakan  fungsi SVC.
Kernel RBF = (7)
4) Nearest Neighbor: merupakan metode klasifikasi objek  dengan  melakukan  pemilihan  kelas  terhadap  data berdasarkan  jarak  terdekatnya.  NN  merupakan  algoritma yang  tidak  membangun  model  ketika  melakukan klasifikasi. NN melakukan klasifikasi dengan menghitung nilai  tetangga  atau  K  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean pada  persamaan  (8).  Pembangunan  model  NN pada penelitian ini, dibangun dengan nilai K sebanyak 60
menggunakan  fungsi KNeighborsClassifier pada library Sk-Learn . Nilai K yang digunakan merupakan nilai paling optimal dari pencarian nilai K 1-100.
Euclidian = (8)

## F. Evaluasi
Dalam melakukan evaluasi terdapat beberapa algoritma yang  digunakan  yaitu  fungsi fitness ,  K- Fold Cross Validation ,  dan Confusion  Matrix .  Fungsi fitness digunakan  untuk  mengevaluasi  nilai  solusi  dari  setiap percobaan metaheuristik atau  menghitung  nilai  dari partikel  pada  PSO  dan  kromosom  pada  GA.  K- Fold digunakan untuk membagi data set menjadi data latih dan data  uji. Confusion  Matrix untuk  mengevaluasi  kinerja model dalam melakukan klasifikasi.
1) Fungsi  Fitness: Fungi  ini  untuk  melakukan evaluasi pada algoritma metaheuristik . Dengan menghitung  nilai  dari  setiap  solusi  pada  partikel  dan kromosom  untuk  dibandingkan  antar  partikel  dan  antar kromosom  sehingga  menghasilkan  nilai  terbaik.  Nilai terbaik  merupakan  nilai  yang  mengecilkan  jumlah  fitur yang  digunakan  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  [21]. Hasil  evaluasi fitness menggunakan  persamaan  (9)  dari partikel  dan  kromosom  akan  digunakan  untuk  memilih fitur pada data ekstraksi TF-IDF.
Fitness (9) 2)
K-Fold  Cross  Validation: K-Fold merupakan metode  pembagian  data  set  yang  melakukan  pemisahan data  set  dengan  jumlah  sama  sebanyak  K  dan  secara bergantian  akan  memilih  data  latih  dan  data  uji.  Hasil prediksi  akan  dibandingkan  dengan  data  label  /  kelas untuk dievaluasi menggunakan confusion matrix .
3) Confusion  Matrix: metode  ini  membandingkan kumpulan  nilai  label  dengan  nilai  prediksi  akan mendapatkan  nilai  kebenarannya  atau  kesamaan  hasil. Dalam confusion  matrix (lihat  Tabel  IX)  dapat  dihitung nilai metrik untuk mengevaluasi model percobaan prediksi mesin.
TABEL IX
C ONFUISON M ATRIX
Model Prediksi Positif Prediksi Negatif Aktual Positif True Positive False Negative Aktual Negatif False Positive True Negative Accuracy = (10)
Precison =
(11)
Recall = (12) F1-score = (13) IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  studi  ini  melakukan  percobaan  dengan melakukan  beberapa  tahapan  yaitu,  mengumpulkan  data, preprocessing , feature  extraction , feature  selection ,  dan membangun  model. Feature  selection menggunakan algoritma metaheuristik Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorithm yang  menghasilkan  fitur-fitur  yang digunakan  pada  model  klasifikasi.  Fitur-fitur  dipilih  dari data  set  yang  telah  dilakukan  ekstraksi  fitur  TF-IDF. Terdapat  empat  model  yang  akan  dibangun,  yaitu Multinomial Naïve  Bayes , Complement Naïve  Bayes , Support Vector Machine , dan Nearest Neighbor . Data set pada  setiap  model  akan  dibagi  menggunakan  10- Fold Cross  Validation .  Hasil  prediksi  setiap  model  akan dievaluasi menggunakan confuison matrix untuk mendapatkan  nilai accuracy,  precision,  recall, dan f1- score.
Particle Swarm Optimization dibangun  dengan parameter populasi 5, iterasi 10, batas atas 1, batas bawah 0,  C1  0.5,  C2  0.5,  dan  w  0.9.  Sedangkan Genetic Algorithm dibangun dengan parameter populasi kromosom 10, generasi 10, kombinasi rate 0.9, dan mutasi rate  1/total  fitur.  Model Support  Vector  Machine akan dibangun  dengan  menggunakan kernel Radial  Basis Function atau  RBF  dengan  parameter  gamma  0.3  dan  C 0.5. Model Nearest Neighbors akan menggunakan nilai K sebanyak  60  yang  didapatkan  dari  pemilihan  akurasi Terbaik pada pencarian nilai k dari 1-100.

## A. Hasil Implementasi Preprocessing Data
Setelah  data  set  diberikan  label  positif,  negatif,  dan netral  secara  manual,  kemudian  dilakukan  tahapan preprocessing yang  terdiri  dari  tahap case  folding, cleaning, tokenisasi ,  normalisasi  dan stemming untuk menjadikan  data  tersebut  sesuai  standar  kebutuhan.  Hasil dari  satu  sampel  data  set  yang  dilakukan  keseluruhan tahapan preprocessing ditampilkan  dalam  bentuk  tabel yang terlihat pada Tabel X.
TABEL X S AMPEL H ASIL P REPROCESSING D ATA Text Tahap Preprocessing Kalo ada kata korban berarti memang perlu dong adanya Permendikbud 30
2021 ini. Jelas permendikbud ini ada untuk mencegah kekerasan seksual di lingkungan kampus. Kalo sedini mungkin dicegaah berarti bisa meminimalisir ada ny korban #dukungpermendikbud #sahkanpermendikbud Tanpa Preprocessing kalo ada kata korban berarti memang perlu dong adanya permendikbud 30 Case Folding
Text Tahap Preprocessing 2021 ini jelas permendikbud ini ada untuk mencegah kekerasan seksual di lingkungan kampus kalo sedini mungkin dicegaah berarti bisa meminimalisir ada ny korban #dukungpermendikbud #sahkanpermendikbud kalo ada kata korban berarti memang perlu dong adanya permendikbud ini jelas permendikbud ini ada untuk mencegah kekerasan seksual di lingkungan kampus kalo sedini mungkin dicegaah berarti bisa meminimalisir ada ny korban Cleaning kalau ada kata korban berarti memang perlu dong adanya permendikbud ini jelas permendikbud ini ada untuk mencegah kekerasan seksual di lingkungan kampus kalau sedini mungkin dicegah berarti bisa meminimalisir ada nya korban Normalisasi kata korban berarti permendikbud mencegah kekerasan seksual lingkungan kampus sedini dicegah meminimalisir korban Stopword kata korban arti permendikbud cegah keras seksual lingkung kampus dini cegah meminimalisir korban Stemming

## B. Hasil Implementasi Feature Extraction TF-IDF
Data  set  yang  melewati  proses  tahapan  preprocessing, kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan  menghitung nilai  setiap  bobot  term  atau  kata  supaya  dapat  dilakukan klasifikasi  pada  model.    Penggunaan  term  akan  menjadi fitur  yang  akan  dihitung  dengan  pembobotan  TF-IDF. Hasil  ekstraksi  fitur  menggunakan  pembobotan  TF-IDF dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Hasil ekstraksi fitur TF-IDF

## C. Hasil Implementasi Model Machine Learning
Data  set  yang  telah  dilakukan  ekstraksi  fitur  akan dibagi menggunakan 10- Fold Cross Validation . Selanjutnya  akan  dibangun  model Multinomial  Naïve Bayes , Support Vector Machine , Complement Naïve Bayes , dan Nearest Neighbor dan  dievaluasi  menggunakan standar  deviasi  nilai  setiap  metrik  di confuison matrix setiap nilai fold nya. Hasil standar deviasi metrik accuracy,
precision,  recall, dan f1-score dari  evaluasi  10- fold cross validation pada  model machine  learning terdapat  pada Tabel XI.
TABEL XI
S TANDAR D EVIASI K-F OLD C ROSS V ALIDATION Model Accuracy Precision Recall F1-Score MNB 0.072 0.059 0.072 0.085 CNB 0.072 0.072 0.072 0.075 SVM 0.088 0.068 0.088 0.102 KNN 0.073 0.068 0.073 0.081
Kemudian  akan  dibandingkan  kinerja  keseluruhan model  dalam  melakukan  prediksi  kelas  positif,  negatif, dan  netral  menggunakan  nilai  dari  metrik f1-score .  Hasil perbandingan kemampuan klasifikasi model terdapat pada Tabel XII.
TABEL XII
H ASIL F1- SCORE P ADA S ETIAP K ELAS Model Positif Negatif Netral MNB 0.745 0.620 0.260 CNB 0.754 0.673 0.518 SVM 0.751 0.640 0.414 KNN 0.751 0.650 0.434 Membandingkan  nilai accuracy ,  dan  nilai  rerata weighted dari precison , recall ,  dan f1-score yang didapatkan  dari  evaluasi confuison matrix pada  setiap model machine learning . Hasil perbandingan ditampilkan dalam bentuk tabel yang terlihat pada Tabel XIII.
TABEL XIII H ASIL C ONFUISON M ATRIX S ETIAP M ODEL Model Accuracy Precision Recall F1-Score MNB 0.659 0.734 0.659 0.611 CNB 0.688 0.685 0.688 0.683 SVM 0.678 0.728 0.678 0.651 KNN 0.680 0.702 0.680 0.657 D. Hasil Evaluasi Feature Selection Particle Swarm Optimization
Particle Swarm Optimization dengan  evaluasi fitness menggunakan nilai alfa 0.9 dan P merupakan akurasi dari model machine  learning pada  setiap  partikel.  Partikel yang  memiliki  nilai fitness paling  sedikit  dengan  jumlah fitur  sedikit  dan  akurasi  yang  tinggi  dalam  semua pencarian  akan  menjadi Global  Best .  Posisi  partikel  pada global best akan menggunakan data ekstraksi fitur TF-IDF yang  sudah dibagi menggunakan  10- fold cross  validation dan  dievaluasi  menggunakan confuison matrix .  Kinerja model  akan  dievaluasi  menggunakan  metrik accuracy , rerata weighted precison ,  rerata weighted recall ,  dan rerata weighted f1-score .  Hasil  percobaan  ditampilkan dalam bentuk tabel pada Tabel XIV.
TABEL XIV P ERBANDINGAN F EATURE SELECTION PSO P ADA S ETIAP M ODEL
Model Accuracy Precision Recall F1-Score MNB 0.667 0.713 0.667 0.628 CNB 0.689 0.686 0.689 0.684
Model Accuracy Precision Recall F1-Score SVM 0.662 0.728 0.662 0.626 KNN 0.678 0.703 0.678 0.655
E. Hasil Evaluasi Feature Selection Particle Genetic Algorithm Genetic Algorithm dengan
evaluasi fitness menggunakan nilai alfa 0.9 dan P merupakan akurasi dari setiap  model machine  learning pada  setiap  kromosom. Kromosom yang mempunyai nilai fitness yang  lebih baik dengan fitur sedikit dan akurasi tinggi. Kromosom terbaik akan dievaluasi menggunakan data ekstraksi fitur TF-IDF yang  dibagi  dengan  10- fold cross  validation dan  kinerja model  akan  dievaluasi  menggunakan confuison matrix . Metrik  yang  akan  digunakan  yaitu accuracy ,  rerata weighted precison ,  rerata weighted recall ,  dan  rerata weighted f1-score .  Hasil  percobaan feature  selection menggunakan genetic algorithm ditampilkan  pada  Tabel XV.
TABEL XV
P ERBANDINGAN F EATURE SELECTION GA PADA SETIAP MODEL Model Accuracy Precision Recall F1-Score MNB 0.632 0.727 0.632 0.569 CNB 0.666 0.663 0.666 0.663 SVM 0.638 0.714 0.638 0.584 KNN 0.624 0.655 0.624 0.586

## F. Perbandingan Keseluruhan Percobaan
Hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  akan  dilakukan perbandingan feature  selection dalam  meningkatkan kinerja  model machine  learning .  Membandingkan percobaan  tanpa feature  selection atau  menggunakan semua fitur, feature selection particle swarm optimization , dan feature selection genetic algorithm pada setiap model machine learning yang ditampilkan pada Tabel XVI
TABEL XVI P ERBANDINGAN K ESELURUHAN PERCOBAAN Model Seleksi Fitur Accuracy Precision Recall F1- Score MNB tanpa 0.659 0.734 0.659 0.611 PSO 0.667 0.713 0.667 0.628 GA 0.632 0.727 0.632 0.569 CNB tanpa 0.688 0.685 0.688 0.683 PSO 0.689 0.686 0.689 0.684 GA 0.666 0.663 0.666 0.663 SVM tanpa 0.678 0.728 0.678 0.651 PSO 0.662 0.728 0.662 0.626 GA 0.638 0.714 0.638 0.584 KNN tanpa 0.680 0.702 0.680 0.657 PSO 0.678 0.703 0.678 0.655 GA 0.624 0.655 0.624 0.586

## G. Analisis Keseluruhan Percobaan
Pengambilan data yang dilakukan dengan 3 kata kunci yaitu permendikbud, #dukungpermendikbud, dan #cabutpermendikbud  menghasilkan  data  bersih  sebanyak 15.637 data. Dari data tersebut dilakukan proses labelisasi
dengan  memberikan  label  atau  kelas  positif,  negatif,  dan netral pada data set secara manual. Hasil proses labelisasi dapat dilihat pada Gambar 3.
31% 20% 49% Positif Negatif Netral

## Gambar 3 Sentimen permendikbudristek PPKS-LPT
Berdasarkan  proses  tersebut  mayoritas  masyarakat mendukung  adanya  dan  pengesahan  Permendikbudristek PPKS-LPT. Akan tetapi, gabungan responden negatif dan netral  mempunyai  jumlah  yang  lebih  besar  dibandingkan responden positif sehingga dukungan Permendikbudristek PPKS-LPT  ini  tidak  absolut,  sehingga  masih  ada kemungkinan  masyarakat  berubah  pikiran.  Berdasarkan responden yang didapatkan pendukung merupakan orang- orang yang memiliki ketertarikan dengan kasus kekerasan seksual  atau  orang-orang  yang  berempati  pada  korban. Sedangkan  orang  yang  menolak  Permendikbudristek  30 tahun 2021 merupakan orang-orang yang takut terjadinya pelegalan  perzinaan  di  lingkungan  pendidikan  dan ketakutan  akan  penggunaan  frasa  “tanpa  persetujuan korban” akan melegalkan pelaku jika sudah mendapatkan persetujuan  dari  korban  sehingga  menjadi  perzinaan. Responden  yang  mengambil  sikap  netral  merupakan orang-orang yang menimbang keunggulan dan kekurangan  dalam  keberpihakan  serta  menuliskan pandangan secara ambigu yang keberpihakannya diserahkan kepada pembaca.
Empat  model machine  learning yang  akan  digunakan dalam  proses  percobaan  klasifikasi  dilakukan  evaluasi kemampuan  mengenali  model  dalam  setiap  kelasnya. Evaluasi pertama dengan mengambil nilai standar deviasi setiap  model  yang  terlihat  pada  Tabel  XI.  Dalam melakukan  10- fold cross  validation menghasilkan  model prediksi setiap fold nya. Model prediksi tersebut dilakukan evaluasi  menggunakan confuison matrix .  Hasilnya  akan terdapat  10  nilai  evaluasi confuison matrix yang  akan dicari nilai standar deviasi untuk mengetahui kemampuan model  dalam  menggeneralisasi  klasifikasi  pada  data  set yang  berbeda-beda.  Dari  Tabel  XI,  diketahui  model Complement Naïve  Bayes memiliki  kinerja  klasifikasi paling  baik  dibandingkan  model  lainnya  dibuktikan dengan  nilai  standar  deviasi  setiap  matriksnya  sangat berbeda  dibandingkan  model  lainnya.  Dengan  nilai f1- score pada  prediksi  model  mengenali  setiap  kelas  yang ditampilkan  pada  Tabel  XII,  kemampuan  model Multinomial  Naïve  Bayes memiliki  kinerja  paling  buruk dengan  kegagalan  mengenali  kelas  netral,  sedangkan
model  CNB, SVM, dan NN mampu mengenali kelas lain dengan  lebih  baik,  dengan  model  CNB  sebagai  model paling  baik  dalam  mengenali  label  positif,  negatif,  dan netral.  Mengambil  nilai confuison matrix pada  setiap model  sebagai  model  tanpa feature  selection atau menggunakan  keseluruhan  fitur  yang  ditampilkan  pada Tabel  XIII,  CNB  memiliki  kinerja  paling  baik dibandingkan  yang  lain  walaupun precison tidak  lebih baik  dibandingkan  MNB,  akan  tetapi  karena  CNB memiliki  kinerja  tertinggi  pada  3  metrik  maka  CNB merupakan model paling baik.
Pencarian fitur Particle Swarm
Optimization menghasilkan Global Best dengan nilai terbaik pada posisi partikel sebagai penggunaan fitur-fitur pada data ekstraksi fitur  TF-IDF.  Pencarian  PSO  mampu  mendapatkan  fitur- fitur  terpilih  yang  terbaik  dengan  jumlah  fitur  digunakan sedikit dengan akurasi yang tinggi. Dalam  pencarian fitur pada feature selection menggunakan PSO yang ditampilkan pada Tabel XIV menghasilkan kinerja model CNB  yang  lebih  baik  dibandingkan  kinerja  model  MNB, SVM,  dan  KNN.  Dengan  nilai accuracy CNB  sebanyak 0.689, precison 0.686, recall 0.689,  dan f1-score 0.684. Kemampuan feature  selection PSO  dalam  mencari  fitur terbaik mampu memilih fitur-fitur terbaik yang meningkatkan kinerja model klasifikasi.
Pencarian  fitur Genetic Algorithm menghasilkan  nilai fitness terbaik  pada  populasi  kromosom.  Nilai  gen  pada kromosom  digunakan  dengan  sebagai  fitur  terpilih  pada data  ekstraksi  fitur  TF-IDF.  Hasil  fitur  terpilih  dari kromosom terbaik akan dievaluasi menggunakan confuison matrix pada  setiap  model  yang  ditampilkan pada  Tabel  XV  mampu  menghasilkan  kinerja  yang  baik walaupun  menggunakan  fitur  yang  sedikit.  Model  CNB menjadi model dengan kinerja paling tinggi. Kemampuan keempat model pada fitur terpilih genetic algorithm tidak berbeda jauh dengan perbedaan kurang dari 5%.
Membandingkan  keseluruhan  percobaan  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  semua  fitur  maupun dengan  menggunakan  fitur  terpilih  dari feature  selection yang  sudah  dirangkum  pada  Tabel  XVI.  Menggunakan fitur  terpilih  dari feature  selection PSO  mampu meningkatkan  kinerja akurasi pada model CNB sebanyak 0.1%  dan  MNB  sebanyak  0.8%.  Sedangkan  pada  model SVM  mengalami  penurunan  sebanyak  1.6%  dan  pada model  KNN  turun  sebanyak  0.2%.  Kemampuan feature selection PSO  meningkatkan  CNB  sesuai  dengan kemampuan  model  CNB  yang  memiliki  model  dengan kinerja seimbang dan paling baik dibandingkan yang lain. Model  CNB  sendiri,  mampu  bekerja  optimal  pada  data yang tidak seimbang sedangkan model lain masih  kurang optimal  untuk  data  tidak  seimbang.  Menggunakan  fitur terpilih  dari feature  selection GA  masih  belum  mampu mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan menggunakan  semua  fitur  dengan  penurunan  akurasi paling  tinggi  pada  SVM  sebanyak  4.6%.  Secara keseluruhan  penggunaan feature  selection mampu menghasilkan  kinerja  yang  mendekati  atau  lebih  baik dibandingkan dengan menggunakan semua fitur, selain itu
penggunaan  fitur  yang  lebih  sedikit  akan  mengurangi waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  dalam  melakukan klasifikasi.

## V. K ESIMPULAN
Algoritma Multinomial Naïve  Bayes , Complement Naïve  Bayes , Support Vector Machine ,  dan Nearest Neighbor
dapat memprediksi kelas
sentimen Permendikbudristek  PPKS  dari  data  teks  media  sosial Twitter.  Dari  hasil  perbandingan  keempatnya,  algoritma CNB  memiliki  kinerja  paling  baik  dengan  nilai accuracy 0.688, precison 0.685, recall 0.688, dan f1-score 0.683. Algoritma Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization dapat  digunakan  dalam feature  selection data dari ekstraksi fitur TF-IDF. GA masih belum mampu menemukan  kombinasi  fitur  yang  memiliki  kinerja  lebih baik  dibandingkan  dengan  menggunakan  semua  fitur. PSO  berhasil  menemukan  kombinasi  fitur  yang  memiliki kinerja  sama  atau  lebih  baik  dibandingkan  dengan menggunakan semua fitur. Peningkatan akurasi pada PSO paling  tinggi  sebanyak  0,8%  pada  model Multinomial Naïve Bayes .
Sentimen  Masyarakat  secara  umum  berada  pada  kelas positif  sebanyak  49%,  kelas  negatif  sebanyak  31%,  dan kelas netral sebanyak 20%.

## R EFERENSI
[1] J.  Kenedi, Perlindungan  Saksi  dan  Korban  (Studi  Perlindungan Hukum dan Kejahatan dan Sistem Peradilan di Indonesia). 1 st ed. Yogyakarta: PUSTAKA BELAJAR
[2] Komnas  Peremupan,  “Lembar  Fakta  Kekerasan  Seksual  di Lingkungan  Pendidikan,” Komisi  Nasional  Anti  Kekerasan terhadap Perempuan , Indonesia, 2020
[3] KPAI, “SIARAN PERS : Catatan Pelanggaran Anak Tahun 2021 dan  Proyeksi  Pengawasan  Penyelengaraan  Perlindungan  Anak Tahun  2022,” Komisi  Perlindungan  Anak  Indonesia, Indonesia, 2021.
[4] Dirjen  DIKTI,  “Naskah  Akademik  Pendukung  Urgensi  Draft Peraturan  Menteri  tentang  Pencegahan  dan  Penanggulangan Kekerasan  Seksual di Lingkungan  Perguruan  Tinggi,” Direktorat Jenderal  Pendidikan  Tinggi  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan Republik Indonesia, Indonesia, 2020.
[5] Kemendibud, “Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan  Teknologi  Nomor  30  Tahun  2021  tentang  Pencegahan  dan Penanganan Kekerasan Seksual di Lingkungan Perguruan Tinggi”, Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi Republik Indonesia, Jakarta, 2021.
[6] We  Are  Sosial,  “Digital  2021:  Indonesia  Digital  Report  2021,” HootSuite, London, 2021.
[7] L.  P.  Hung,  M.  H.  A.  Hijazi,  and  R.  Alfred,  “A  Review  on Feature  selection Methods  for  Sentimen  Analysis”. J. Computational  and  Theoretical  Nanoscience, vol  21,  pp.  2957- 2962, 2015
[8] S. R. Hakim, M. A. Rizki, N. I. Zekha, N. Fitri, Y. R. A, and R. Nooraeni,  “Analisis  sentimen  pengguna  Instagram  terhadap kebijakan  kemdikbud  mengenai  bantuan  kouta  internet  dengan metode support vector machine (SVM),” Jurnal  Matematika  dan Statistika serta Aplikasinya,, vol. 8, Des. 2020.
[9] G.  D.  Hamidi,  F.  A. Best ari,  A.  Situmorang,  and  N.  A. Rakhmawati,  “Sentiment  Analysis  on  the  Ratification  of Penghapusan  Kekerasan  Seksual  Bill  on  Twitter,” JuTISI  :  J. Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 7, no.3, Des. 2021 [10] Yennimar  and  R.  A.  Rizal,  “Comparison  of Machine  learning Classification Algorithm s  in  Sentiment  Analysis  Product  Review of  North  Padang  Lawas  Regency,” SinkrOn  :  Journal
Publications and Informatics Engineering Research, vol. 4, no. 1, pp. 268-273, 2019.
[11] S.  Ernawati,  and  R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest Neighbor s  pada  Analisis  Sentimen  Review  Agen  Trave”. J. Khatulistiwa Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 64-69. 2018.
[12] A.  Deviyanto,  R.  Wahyudi,  and  M.  Didik,  “Penerapan  Analisis Sentimen  pada  Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K Nearest Neighbor ,” JISKa  :  Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga, vol. 3, no. 1, pp. 1-13, 2018.
[13] A. R. Isnain, J. Supriyanto, and M. P. Kharisma, “Implementation of  K Nearest Neigbor  (K-NN) Algorithm for  Public  Sentiment Analysis  of  Online  Learning,” IJCCS:  Indonesian  Journal Computing and Cybernetics Systems, vol. 15, no. 2, pp. 121-130, Apr. 2021.
[14] E.  Purnamasari,  D.  P.  Rini,  and  Sukemi,  “Seleksi  Fitur menggunakan  Algoritma Particle Swarm Optimization pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Naïve Bayes ,” J. RESTI  (Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi), vol. 4,  no. 3,
Jul. 2020.
[15] E. Indrayuni, and A. Nurhadi, “Optimizing Genetic Algorithm s for Sentiment  Analysis  of  Apple  Product  Reviews  using  SVM,” SinkrOn : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika, vol. 2, no. 4, Apr. 2020.
[16] M.  Rostami,  K.  Berahmand,  and  S.  Forouzandeh,  “A  Novel Community  Detection  based Genetic Algorithm for Feature selection ,” J. Big Data, vol. 8, no. 2, pp. 1-27, 2021.
[17] A.  Garcia-Dominguez,  C.  E.  Galvan-Tejada,  L.  A.  Zanella- Calzada,  H.  Gamboa-Rosales,  J.  I.  Galvan-Tejada,  J.  M.  Celaya- Padilla,  H.  Luna-Garcia,  and  R.  Mallanes-Quintanar,  “ Feature selection Using Genetic Algorithm s  for  the  Generation  of  a Recognition  and  Classification  of  Children  Activities  Model Using  Environmental  Sound”, Mobile  Information  System, vol. 2020, no. 8617430, pp. 12, 2020.
[18] K.  J.  Prayoga,  A.  Nugroho,  and  T.  N.  Wiyatno,  “Komparasi Feature  selection Particle Swarm Optimization (PSO)  dengan Genetic Algorithm (GA)  terhadap  Algoritma Naïve  Bayes pada Analisis Sentimen Twitter,” Proc. SNasTekS, Bekasi, 2019.
[19] M.  Avinash,  and  E.  Sivansankar,  “Efficient Feature  selection Techniques  for  Sentiment  Analysis,”  pp.  11911.00288v2,  Feb. 2020
[20] S.  M.  Tambunan,  Y.  Nataliani,  and  E.  S,  Lestari,  “Perbandingan Klasifikasi  dengan  Pendekatan  Pembelajaran  Mesin  untuk Mengidentifikasi Tweet Hoaks di Media Sosial Twitter,” J. JEPIN (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 112-120, Aug. 2021
[21] S.  M.  Viera,  L.  F.  Mendonca,  G.    J.  Fainha,  and  J.  M.  Sousa, “Modified binary PSO for feature selection using SVM applied to mortality  prediction  of  septic  patients,” Applied  Soft  Computing, vol. 13, no. 8, pp 3494-3504, Aug. 2013