## PENERAPAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TERHADAP SUPPORT VECTOR MACHINE PADA REVIEW PENGGUNA TRANSPORTASI UDARA
Retno Sari 1 ; Ratih Yulia Hayuningtyas 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
1 retno.rnr@nusamandiri.ac.id, 2 ratih.ryl@nusamandiri.ac.id
Abstract —Air transportation is currently one of the alternative  choice  in  travel  by  general  public.  To choose  air  transportation  in  accordance  with  the choice,  the  buyer  can  see  a  review  of  air transportation. Reviews obtained of text information from varios sources. Sometimes reviews about air transportation make it difficult for buyers to  draw  conclusions  about  air  transportation information, so we need a method to determine the accuracy  of  an  information.  In  this  study  air transportation  review  uses  data  of  100  reviews which are used as a dataset and then classified into 50  positive  reviews  and  50  negative  reviews.  The dataset  will  be  tested  with  preprocessing steps and methods. The  purpose  of  this  research  is  the application  of  Particle  Swarm  Optimization  to Support  Vector  Machine  can  increase  the  value  of accuracy. This  test  resulted  in  an  accuracy  rate  of 61,03%  with  AUC  0,953  with  Support  Vector Machine  algorithm,  while  an  accuracy  of  71,00% with  AUC  0,976  with  the  Support  Vector  Machine algorithm  optimized  with  Particle  Swarm Optimization. From the test results above, it can be concluded  that  the  research  using  Support  vector Machine algorithm which is optimized with Particle Swarm Optimization has an accuracy level of 9.97%.
Keywords :  Particle  Swarm  Optimization,  Review, Support Vector Machine.
Intisari — Transportasi  udara  saat  ini  menjadi salah  satu  alternative  pilihan  dalam  perjalanan oleh masyarakat umum. Untuk memilih transportasi  udara  yang  sesuai  dengan  pilihan, pembeli  dapat  melihat  sebuah  review  dari transportasi  udara.  Review  yang  didapat  berupa informasi  teks  dari  berbagai  sumber.  Terkadang review  mengenai  transportasi  udara  menyulitkan pembeli  untuk  menarik  kesimpulan  mengenai informasi  transportasi  udara,  maka  diperlukan suatu  metode  untuk  menentukan  tingkat  akurasi dari sebuah informasi. Dalam penelitian ini review transportasi  udara  menggunakan  data  sebanyak 100  review  yang  dijadikan  dataset  kemudian
diklasifikasikan  kedalam  50  review  positif  dan  50 review negatif. Dataset tersebut akan diuji dengan tahapan  preprocessing  dan    metode.  Tujuan  dari penelitian  ini  yaitu  penerapan Particle  Swarm Optimization terhadap Support  Vector  Machine dapat  meningkatkan  nilai  akurasi.  Pengujian  ini menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  61,03% dengan  AUC  0,953  dengan  algoritma Support Vector  Machine ,  sedangkan  akurasi  sebesar 71,00%  dengan  AUC  0,976  dengan  algoritma Support  Vector  Machine yang  di  optimasi  dengan Particle  Swarm  Optimization .  Dari  hasil  pengujian diatas  dapat  disimpulkan  penelitian  dengan algoritma Support Vector Machine yang di optimasi dengan  Particle  Swarm  Optimization  tingkat akurasinya naik sebesar 9,97%.
Kata Kunci : Particle Swarm Optimization,  Review, Support Vector Machine.

## PENDAHULUAN
Transportasi  umum  saat  ini  memiliki banyak  pilihan  baik  transportasi  darat,  laut maupun  udara.  Transportasi  udara  saat  ini menjadi salah satu alternative pilihan yang banyak dipilih  oleh masyarakat  umum  dikarenakan  dapat menghemat  waktu  perjalanan  yang  tidak membutuhkan  waktu  lama  untuk  berpergian  ke suatu tempat.
Untuk  memilih  maskapai  penerbangan yang sesuai dengan keinginan, calon pembeli dapat melihat  opini  maskapai  penerbangan  untuk mengetahui  apakah  maskapai  tersebut  sesuai dengan  keinginan.  Informasi  berupa  teks merupakan informasi penting dan didapatkan dari berbagai sumber (Ling, N. Kencana, & Oka, 2014).
Situs  ulasan  online  semakin  meningkat popularitasnya karena banyak orang yang mencari masukan dari sesama pengguna mengenai layanan dan produk (Brody & Elhadah, 2010).
Analisis  sentimen  atau opinion  mining merupakan  proses  mengolah  data  tekstual  untuk mendapatkan informasi yang ada pada opini yang
diberikan  (I.  Rozi,  Pramono,  &  Dahlan,  2012). Analisis  sentimen  berguna  untuk  menganalisis ulasan untuk diterjemahkan menjadi sesuatu yang bermakna  (Monarizqa,  Nugroho,  &  Hantono, 2014). Analisis sentimen memiliki tugas mengelompokan  polaritas  dari  suatu  dokumen, kalimat atau pendapat (Ling et al., 2014).
Sudah  dilakukan  penelitian  sebelumnya mengenai  analisis  sentimen  opini  maskapai penerbangan. Penelitian sebelumnya yaitu analisis sentimen  tentang  opini  maskapai  penerbangan pada  dokumen  twitter  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  (Pravina, Cholissodin,  &  Adikara,  2019),  analisis  sentimen pada  opini  pengguna  maskapai  penerbangan menggunakan  Hybrid  Cuckoo  Search  (N.  F.  Rozi, Arianto, & Hapsari, 2019).
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) memiliki  tujuan  merancang  cara  pembelajaran komputasi  yang  efisien  dalam  pemisahan hyperplane  didalam  ruang  fitur  berdimensi  tinggi (Drajana,  2017).  Algoritma  Support  Vector Machine  merupakan  sistem  pembelajaran  yang menggunakan  fungsi  linear  didalam  sebuah  fitur yang  memiliki  dimensi  tinggi  dan  dilatih  dengan menggunakan  algoritma  pembelajaran.  Pemilihan fungsi  kernel  yang  tepat  dan  sesuai  akan menentukan feature space  dimana fungsi klasifier akan dicari (Parapat, Furqon, & Sutrisno, 2018).
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) memiliki  kecepatan  partikel  dalam  ruang pencarian  dan  bergerak  dengan  kecepatan dinamis,  parikel  memiliki  kencenderungan  untuk bergerak menuju daerah pencarian yang lebih baik selama  proses  pencarian  (Muhamad  et  al.,  2017). Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  telah digunakan  sebagai  teknik  yang  efektif di  berbagai bidang  termasuk  dalam  pemilihan  fitur  (Xue, Zhang, Member, & Browne, 2012).
Dalam  penelitian  analisis  sentimen tentang  opini  maskapai  penerbangan  pada dokumen twitter menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) akurasi yang didapat masih tergolong  kecil  yaitu  sebesar  40%  (Pravina  et  al., 2019).
Pada penelitian
sebelumnya yang diuraikan  diatas,  penelitian  dengan  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  tingkat akurasinya  hanya  40%.  Penelitian  ini  berjudul penerapan Particle  Swarm  Optimization terhadap Support  Vector  Machine pada  review  pengguna transportasi  udara  memiliki  tujuan  agar  nilai akurasi dapat meningkat.

## BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  metode penelitian eksperimen, berikut tahapannya:
a. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini penulis mengambil data dari situs Review www.tripadvisor.com yang terdiri dari  50  review  positif  dan  50  review  negative dengan teks berbahasa Indonesia.
b. Pengolahan Awal Data Preprocessing  yang  dilakukan  pada  dataset, yaitu:
1) Tokenize
Pada  tahap  ini  menghilangkan  tanda  baca maupun  simbol  apapun  yang  bukan  huruf. Sehingga  membentuk  kumpulan  kata  yang memiliki arti.
2) N-Gram Pada  tahap N-Gram merupakan  tahap pemotongan  karakter  dalam  suatu  string atau  potongan  n  kata  pada  suatu  kalimat. Pada  proses  ini  dilakukan  n-gram  dengan bi-gram  yaitu  sebuah string dipotong menjadi 2 bagian.
c. Metode yang digunakan Metode  yang  digunakan  yaitu Support  Vector Machine (SVM) yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization
d. Eksperimen dan Pengujian Metode Eksperimen  pada  penelitian  ini  menggunakan Rapid Miner 5 dalam pengolahan data.
e. Evaluasi dan Validasi Hasil Validasi  dilakukan  menggunakan fold  cross validation ,  untuk  melakukan  pengukuran akurasi  menggunakan confusion  matrix fan kurva ROC untuk mengukur nilai AUC.
Berikut adalah gambar model dari penelitian ini:
Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Gambar 1. Model Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  membahas  mulai  dari pengumpulan data, pengolahan data, metode yang digunakan,  eksperiman  dan  pengujian  metode, evaluasi dan validasi hasil.
Data  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  50  data review positif dan 50 data review negative dengan teks  berbahasa  Indonesia.  Masing-masing  data review  dikelompokkan  ke  dalam  folder  positif untuk review positif dan ke dalam folder negative untuk review negative. Pada penelitian ini penulis mengambil data dari situs review www.tripadvisor.com
Proses  pengolahan  awal  data  terdiri  dari proses tokenize dan n-gram. Pada proses tokenize semua  review  dihilangkan  tanda  baca  maupun simbol  apapun  yang  bukan  huruf.  Sehingga membentuk  kumpulan  kata  yang  memiliki  arti. Pada table 1 dapat dilihat hasil proses tokenize .
Tabel 1. Hasil Proses Tokenize Ulasan Tokenize Kualitas  pelayanan  kru, khususnya pramugaranya  sangat buruk  karena  sangat tidak ramah, jutek, kurang  beretika  dan bersikap  kurang  santun terhadap  penumpang.
Jadi,  saat  itu  saya  cuma bertanya apakah toiletnya  kosong.  Malah pramugara tersebut menjawab dengan kasar, ketus dan kurang sopan.  Kebetulan  juga,
pintu  toilet  agak  keras dibuka  dan  pramugara tersebut  diam  saja, tidak  mau  membantu saya untuk membukakan pintu tersebut.  Malah  saya melihat ekspresi mukanya  yang  terlihat kesal
dan marah, seperti  orang  sress. Selain  itu,  juga  ada delay  yang  cukup  lama. Untuk  fasilitas  pesawat terlalu  standar  dan tidak ada jatah makan.
Kualitas  pelayanan  kru khususnya pramugaranya  sangat buruk  karena  sangat tidak ramah jutek kurang  beretika  dan bersikap  kurang  santun terhadap penumpang Jadi  saat  itu  saya  cuma bertanya apakah toiletnya  kosong  Malah pramugara tersebut menjawab dengan kasar ketus dan kurang sopan
Kebetulan  juga  pintu toilet agak keras dibuka dan pramugara tersebut diam  saja  tidak  mau membantu  saya  untuk membukakan pintu tersebut  Malah  saya melihat ekspresi mukanya  yang  terlihat kesal dan marah seperti orang  sress  Selain  itu juga  ada  delay  yang cukup lama Untuk fasilitas  pesawat  terlalu standar  dan  tidak  ada jatah makan
Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019)
Proses  pengolahan  data  awal  selanjutnya yaitu  gram.  Pada  proses  ini  memotong  kataker
dalam  suatu  string  atau  potongan  n  kata  pada suatu  kalimat.  Pada  proses  ini  string  dipotong menjadi  2  bagian.  Pada  table  2  dapat  dilihat  hasil proses N-Gram.
Tabel 2. Hasil Proses Bigram Ulasan Bigram Gila  Lion  nih  ya,  udah tau  Adek  saya  masih SMA  sendirian  lagi,  lagi antre  buat  check-in malah  di  close  karena waktu  nya  udh  mepet. Eh Lion gk usah sok2an tutup, saya tau pesawat lu  PASTI  delay,  padahal masih  ada  waktu  30 menit,  GK  MUNGKIN pesawat  lu  tuh  tepat waktu,  yakin  saya  pasti delay  dan  penumpang masih  bisa  masuk.  Fix terakhir  kali  keluarga saya pakai Lion Air. Udh itu  kecelakaan  mulu lagi, bukannya gara2 itu customer servicenya dibenerin,  eh  malah nambah2  alasan  buat customer  tuh  kecewa. Saya  doain  aja  kalian tutup Gila Gila_Lion Lion Lion_nih  nih  nih_ya  ya ya_udah  udah  udah_tau tau tau_Adek Adek Adek_saya saya saya_masih masih masih_SMA SMA SMA_sendirian sendirian  sendirian_lagi lagi lagi_lagi lagi lagi_antre antre antre_buat buat buat_check check check_in  in  in_malah malah malah_di di di_close close close_karena karena karena_waktu waktu waktu_nya nya nya_udh udh  udh_mepet  mepet mepet_Eh  Eh  Eh_Lion Lion Lion_gk gk gk_usah usah usah_sok sok sok_an  an  an_tutup tutup  tutup_saya  saya saya_tau tau tau_pesawat pesawat pesawat_lu  lu  lu_PASTI PASTI PASTI_delay delay delay_padahal padahal  padahal_masih masih  masih_ada  ada ada_waktu waktu waktu_menit menit menit_GK GK GK_MUNGKIN MUNGKIN MUNGKIN_pesawat pesawat  pesawat_lu  lu lu_tuh  tuh  tuh_tepat tepat tepat_waktu waktu waktu_yakin yakin  yakin_saya  saya saya_pasti pasti pasti_delay delay delay_dan dan dan_penumpang penumpang penumpang_masih masih  masih_bisa  bisa bisa_masuk masuk
masuk_Fix Fix Fix_terakhir terakhir terakhir_kali kali kali_keluarga  keluarga keluarga_saya saya saya_pakai pakai pakai_Lion Lion Lion_Air  Air  Air_Udh Udh Udh_itu itu itu_kecelakaan kecelakaan kecelakaan_mulu  mulu mulu_lagi lagi lagi_bukannya bukannya bukannya_gara gara gara_itu itu itu_customer  customer customer_servicenya servicenya servicenya_dibenerin dibenerin  dibenerin_eh eh  eh_malah  malah malah_nambah  nambah nambah_alasan  alasan alasan_buat buat buat_customer customer  customer_tuh tuh  tuh_kecewa  kecewa kecewa_Saya Saya Saya_doain doain doain_aja  aja  aja_kalian kalian kalian_tutup tutup Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019)
Pada  penelitian  ini  pengujian  dilakukan dengan  model k  fold  cross  validation dimana proses  ini  membagi  data  secara  acak  kedalam  k bagian.  Proses  pengujian  dimulai  dengan pembentukan  model  dengan  data  pada  bagian pertama.  1  bagian  menjadi  data  testing,  data lainnya  menjadi  data  training.  Setelah  dilakukan training  dan  testing  maka  dapat  di  ukur akurasinya.
Pengujian metode pada algoritma Support Vector Machine menggunakan fold cross validation 1-10.  Berikut  adalah  hasil  dari  eksperimen pengujian metode Support Vector Machine dengan fold cross validation .
Tabel 3. Akurasi dengan Support Vector Machine K Fold Cross Validation Akurasi AUC 10 60.00% 0.964 9 58.08% 0.972 8 58.09% 0.979 7 61.02% 0.983
K Fold Cross Validation Akurasi AUC 6 61.03% 0.953 5 60.00% 0.970 4 58.00% 0.966 3 58.05% 0.954 2 54.00% 0.940 Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Berdasarkan table akurasi dengan Support Vector  Machine dapat  dilihat 6  Fold  Cross Validation memiliki  nilai  akurasi  terbesar  yaitu sebesar  61.03%.  Untuk  meningkatkan  akurasi maka agloritma Support Vector Machine dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization .
Dapat  dilihat  eksperimen  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine dengan menggunakan  6 fold  cross  validation didapat akurasi  61.03%. confusion  matrix dengan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dapat dilihat dari table 4.
Tabel 4. Confusion Matrix Support Vector Machine Accuracy : 61.03%+/-12.81%(mikro:74.26%) True negative True positif Pred negative 11 0 Pred positif 39 50 Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Grafik ROC dari eksperimen menggunakan algoritma Support  Vector  Machine dapat  dilihat pada gambar 2.
Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Gambar 2. Grafik ROC Support Vector Machine Pengujian metode pada algoritma Support Vector  Machine yang  dioptimasi  dengan Particle Swarm  Optimization menggunakan fold  cross validation 1-10.  Berikut  adalah  hasil  dari eksperimen dari pengujian metode Support Vector
Machine  yang  dioptimasi  dengan Particle  Swarm Optimization dengan populasi 5.
Tabel 5. Akurasi dengan Support Vector Machine +
PSO K Fold Cross Validation Akurasi AUC 10 71,00% 0,976 9 69,02% 0,972 8 65,87% 0,982 7 70,07% 0,983 6 69,91% 0,972 5 64,00% 0,984 4 71,00% 0,973 3 64,05% 0,969 2 61,00% 0,952 Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Berdasarkan table akurasi dengan Support
Vector  Machine yang  dioptimasi  dengan Particle Swarm  Optimization dapat  dilihat  4  Fold  Cross Validation  memiliki  nilai  akurasi  terbesar  yaitu sebesar 71.00%,
Dapat  dilihat  eksperimen  menggunakan algoritma Support Vector Machine yang dioptimasi dengan Particle  Swarm  Optimization dengan menggunakan  4  fold  cross  validation  didapat akurasi  71.00%. confusion  matrix dengan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization dapat dilihat dari table 6
Tabel 6. Confusion Matrix Support Vector Machine +
PSO Accuracy : 71.00%+/-13.00%(mikro:71.00%) True negative True positif Pred negative 21 0 Pred positif 29 50 Sumber: (Sari & Hayuningtyas, 2019) Grafik ROC dari eksperimen menggunakan algoritma Support Vector Machine yang dioptimasi dengan Particle  Swarm  Optimization dapat  dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik ROC Support Vector Machine + PSO

## KESIMPULAN
Dari eksperimen pada penelitian ini  review penerbangan dengan teks berbahasa menggunakan Support  Vector  Machine Indonesia menghasilkan
akurasi 61.03% dengan menggunakan  6  fold  cross  validation.  Sedangkan eksperimen  dalam  review  Penerbangan  dengan teks  bahasa  Indonesia  menggunakan  Support Vector  Machine  yang  dioptimasi  dengan  Particle Swarm  Optimization  menghasilkan  akurasi sebesar 71.00% dengan menggunakan 4 fold cross validation  dan  populasi  5.  Dari  kedua  eksperimen tersebut  diketahui  dengan  menggunakan Particle Swarm  Optimization (PSO)  pada Support  Vector Machine meningkatkan akurasi sebesar 9,97%.

## REFERENSI
Brody,  S.,  &  Elhadah,  N.  (2010).  An  Unsupervised
Aspect-Sentiment Model for Online Reviews_Slide. Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the  North  American  Chapter  of  the  ACL , (June), 804–812. Retrieved from http://www.aclweb.org/anthology/N10- 1122 Drajana,  I.  C.  R.  (2017).  METODE  SUPPORT VECTOR MACHINE DAN FORWARD SELECTION PREDIKSI PEMBAYARAN PEMBELIAN  BAHAN  BAKU. ILKOM  Journal
Ilmiah , 9 , 116–123.
Ling,  J.,  N.  Kencana,  I.  P.  E.,  &  Oka,  T.  B.  (2014). Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur Chi  Square. E-Jurnal  Matematika , 3 (3),  92. https://doi.org/10.24843/mtk.2014.v03.i03. p070
Monarizqa,  N.,  Nugroho,  L.  E.,  &  Hantono,  B.  S. (2014).  Penerapan  Analisis  Sentimen  Pada Twitter Berbahasa Indonesia Sebagai Pemberi  Rating. Jurnal  Penelitian  Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi , 1 , 151–155.
Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A.,
Surtiningsih,  L.,  Cholissodin,  I.,  Ilmu,  F.,  … Optimization,  P.  S.  (2017).  OPTIMASI  NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN MENGGUNAKAN PARTICLE. Jurnal Teknologi
Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 4 (3),
180–184.
Parapat,  I.  M.,  Furqon,  M.  T.,  &  Sutrisno.  (2018).
Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM  )  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu
Komputer , 2 (10), 3163–3169.
Pravina,  A.  M.,  Cholissodin,  I.,  &  Adikara,  P.  P. (2019).  Analisis  Sentimen  Tentang  Opini Maskapai  Penerbangan  pada  Dokumen
Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support Vector Machine ( SVM ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya ,
3 (3), 2789–2797.
Rozi,  I.,  Pramono,  S.,  &  Dahlan,  E.  (2012). Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada  Perguruan  Tinggi. Jurnal  EECCIS , 6 (1), 37–43.
Rozi,  N.  F.,  Arianto,  F.,  &  Hapsari,  D.  P.  (2019). Analisis  Sentimen  Pada  Opini  Pengguna Maskapai  Penerbangan  Sentiment  Analysis on Passenger Opinions At Airlines Company. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu
Komputer (JTIIK) , 6 (3), 321–326. https://doi.org/10.25126/jtiik.201961337
Sari,  R.,  &  Hayuningtyas,  R.  Y.  (2019). Penerapan Particle  Swarm  Optimization  Terhadap Support  Vector  Machine  Pada  Review Pengguna Transportasi Udara. Laporan Akhir Penelitian  Mandiri  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta . Jakarta.
Xue,  B.,  Zhang,  M.,  Member,  S.,  &  Browne,  W.  N.
(2012).  Particle  Swarm  Optimization  for Feature  Selection  in  Classification :  A  Multi- Objective  Approach. Ieee  Transactions  on Cybernetics , 43 (6), 1–16.