## Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Analysis Sentiment Review Aplikasi Halodoc Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Nuzuliarini Nuris 1 , Eka Rini Yulia 2 , Kusmayanti Solecha 3
Universitas Bina Sarana Infromatika 1,3 , Universitas Nusa Mandiri 2 eka.erl@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Kesehatan sangat penting bagi manusia, jika mengalami gejala atau merasakan sakit maka sewajarnya kita memeriksakan kesehatan dan mendatangi rumah sakit atau klinik, namun jika tidak memungkinkan untuk  keluar  rumah  maka  aplikasi  konsultasi  kesehatan  secara  online  dianggap  dapat  membantu. Namun sebelum dapat menggunakan dan memanfaatkan aplikasi tersebut perlu diketahui review dari konsumen berdasarkan opini positif dan opini negatif. Penelitian ini menerapkan algoritma naive bayes untuk  melakukan  klasifikasi  teks  dan  memilih  fitur  seleksi  particle  swarm  optimazation  untuk mendukung  peningkatan  akurasi  yang  didapatkan.  Evaluasi  dan  validasi  klasifikasi  dilakukan menggunakan confusion matriks dan Kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi yang sebelumnya 88,50% dan AUC 0.535,  mengalami peningkatan menjadi 90.50% dan AUC 0,525. Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pemilihan  fitur  seleksi  particle  swarm  optimazation  berhasil meningkatkan akurasi.
Kata Kunci : Fitur seleksi, naïve bayes, particle swarm optimization.

## Abstract
Health is very important for humans, if you experience symptoms or feel pain, it is appropriate for us to have a health check and go to a hospital or clinic, but if it is not possible to leave the house, an online health consultation application is considered to be helpful. But before you can use and take advantage of these applications, it is necessary to know reviews from consumers based on positive opinions and negative  opinions.  This  study  applies  the  Naive  Bayes  algorithm  to  perform  text  classification  and selects the particle swarm optimazation selection feature to support the increased accuracy obtained. Classification evaluation and validation are performed using confusion matrix and ROC curves. The results showed an increase in accuracy previously 88.50% and AUC 0.535, increased to 90.50% and AUC  0.525.  It  can  be  concluded  that  the  selection  of  the  particle  swarm  optimazation  feature  has succeeded in increasing the accuracy.
Keywords: selection features, naïve bayes, particle swarm optimization.
Pendahuluan
Kesehatan merupakan hal yang terpenting  dalam  kehidupan  manusia untuk  dapat  menjalani  hari-hari  dengan ringan  dan  tanpa  beban  yang  mengganjal dari kesehatan tubuh, jika kita merasakan gejala  sakit  atau  telah  merasakan  sakit pada tubuh maka sebaiknya kita mengobati  sakit  tersebut.  Sudah  tidak diragukan lagi bahwa pergi ke rumah sakit atau ke klinik untuk menemui dokter dapat mengobati  sakit  yang  kita  derita,  namun bagaimana  jika  kita  tidak  dapat  memiliki waktu  luang  yang  cukup  atau  jarak  ke rumah sakit maupun klinik terhitung jauh apalagi  dengan  kondisi  saat  ini  yang memaksa kita untuk tetap berada di rumah dan tidak mengunjungi tempat yang ramai. Saat  ini  telah  ada  aplikasi  yang  dapat memungkinkan  kita  untuk  melakukan Telekonsultasi  Medis melalui  sebuah smartphone menggunakan aplikasi
Halodoc.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang telah melakukan analisis sentimen review atau  opini  dari  konsumen  diantaranya, (Hendra,  2021) menerapkan  Naive  Bayes dalam melakukan analisis sentimen review halodoc,  (Ernawati,  2016)  menerapkan particle swarm optimization untuk seleksi fitur  algoritma  Naive  Bayes  dalam melakukan  analisa  sentimen  pada  review perusahaan penjualan online, (Wati, 2020)
menerapkan  naive  bayes  dan  particle swarm
optimization
untuk
mengklasifikasikan  berita  hoax  pada media sosial, (Indrayuni, 2019) melakukan review produk kosmetik untuk teks bahasa indonesia  dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes  dengan  fitur  N-Gram, (Chandra  et  al.,  2016)  melakukan klasifikasi  berita  lokal  Radar  Malang dengan menambah fitur N-gram,
Naive  Bayes  Classification  memiliki beberapa  keunggulan  seperti  algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki  akurasi  yang  tinggi,  (Indrayuni, 2019)  (Wati,  2020)  (Hendra,  2021), meskipun  begitu  Naive  Bayes  juga memiliki  kekurangan  sangat  sensitive dalam pemilihan fitur yang dapat
mempengaruhi  hasil  akurasinya  (Wati, 2020).
Metode  klasifikasi  berbasis  fitur  yang dikembangkan dalam penelitian-penelitian tersebut  menghasilkan  akurasi  yang  baik (Laksana  Utama,  2018).  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  adalah  algoritma populer  dan  bionik  berdasarkan  perilaku sosial  yang  terkait    dengan  burung berkelompok  untuk  masalah  optimasi (Yan  &  Jiao,  2016).  Particle  Swarm Optimization dapat meningkatkan akurasi pengklasifikasi  Naïve  Bayes.  (Ernawati, 2016)  (Wati,  2020)  (Hendra,  2021) Penggunaan  N-Gram  mampu  menambah jenis  kata  sebelum  masuk  ke  proses stemming  akan  sangat  membantu  proses klasifikasi  Naïve  Bayes  menjadi  lebih efektif dan akurat. (Chandra et al., 2016)
Dengan  demikian  pada  penelitian  ini akan menerapkan Naive Bayes Classification  dengan  optimasi  particle swarm optimization dengan menggunakan fitur  N-Gram  pada  proses  stemming analisa sentimen terhadap review konsumen yang telah melakukan Telekonsultasi Medis pada aplikasi Halodoc.
1. Analisis Sentiment Analisis  sentiment  merupakan  bentuk pengolahan bahasa alami yang berguna melacak  mood  masyarakat  sesuai dengan  topik  atau  produk  tertentu. Analisis  sentimen  yang  dapat  disebut sebagai  tambang  pendapat,  terlibat dalam  membangun  sistem  sebagai media yang mengumpulkan dan meneliti pendapat tentang produk yang dibangun  dalam  komentar  maupun ulasan. Beberapa cara analisis sentiment dapat dipergunakan. Misalnya,  pada  bidang  pemasaran dapat membantu keputusan g keberhasilan sebuah iklan atau peluncuran  produk  baru,  menentukan versi produk atau jasa yang sedang tren hingga  mengidentifikasi  demografi suka  atau  tidak  suka  terhadap  fitur tertentu  (Salappa,  A.,  Doumpos,  M., &Zopounidis, 2007).
2. Algoritma Naïve Bayes Naive  Bayes  merupakan  kasifikasi algoritma  sederhana  tetapi  dapat menghasilkan  akurasi  paling  tinggi
(Rodiyansyah & Winarko, 2012).
3. Particle Optimization Swarm (PSO), Particle  Swarm  Optimization ibarat sekelompok  burung  yang  mencari kebutuhan  makanannya  pada  suatu daerah.  Mereka tidak tahu  keberadaan dimana  letaknya    makanan  berada, namun  mereka  dapat  mengetahui  jauh dekatnya  jarak  makanan  itu  berada, maka mereka membuat strategi terbaik agar  bisa  menemukan  keberadaan makanan  itu  dengan  cara  mengikuti satu  burung  paling  dekat  dengan makanan tersebut (Salappa, A.,
Doumpos, M., &Zopounidis, 2007).
4. Evaluasi dan Validasi Klasifikasi
a. Confusion Matrix
Terdapat  beberapa  metode  yang bisa  digunakan  dalam  memvalidasi suatu  model  berdasarkan  data  yang didapat, seperti holdout, cross validation,  random  sub-sampling,  dan lain-lain. Confusion  matrix mampu menghasilkan  keputusan  dalam  proses training  dan  testing,  juga  dapat memberikan penilaian dalam performan cek klasifikasi objek dengan hasil  benar  atau  salah  (Gorunescu,
2011).
Berikut adalah persamaan model Confusion Matrix:
Nilai Accuracy merupakan  proporsi jumlah  prediksi  yang  benar.  Dapat dihitung
dengan menggunakan persamaan: Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁

## METODE
1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  mengambil  data  yang berasal dari situs web yaitu dan banyak review  yang  tersedia  di  situs  tersebut mengenai  berbagai  macam  komenar tentang  larangan  mudik.  Peneliti
menggunakan  data  sebanyak  200  data yang  terdiri  dari  100  data  positif  dan 100 data negative.

## 2. Pengolahan data awal
Dataset yang digunakan sebanyak 200 data, 100 review positif dan 100 review negative.  Dataset  ini  dalam  tahap Processing harus dengan 3 tahap yaitu :
a. Tokenization Tokenize.
b. Stopword Removal
c. Stemming

## 3. Metode yang diusulkan
Metode  yang  peneliti  gunakan  untuk klasifikasi ini yaitu dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk meningkatkan akurasi. 4. Eksperimen dan Pengujian Metode Peneliti  melakukan  proses  pengujian menggunakan RapidMiner. Data training yang digunakan adalah dataset review  dari  situs  dan  dimana  dataset telah  dikelompokan  menjadi  2  terdiri dari 100 dataset review positif, dan 100 dataset review negative.
5. Evaluasi dan Validasi Hasil Penelitian Pada  penelitian  ini  validasi  yang dilakukan  dengan  menggunakan  data 10fod Validation. Akurasi dapat diukur dengan confusion matrix yaitu membandingkan  akurasi  Naïve  Bayes sebelum menggunakan pemilihan fitur dengan  Naïve  Bayes  dengan  Naïve
Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai pemilihan fitur.  Kurva  ROC  digunakan  untuk mengukur nilai AUC.

## HASIL
1. Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan  Dataset  yang digunakan berasal dari situs https://play.google.com/store/apps/det ails?id=com.linkdokter.halodoc.androi d&hl=in  sebanyak  200  dataset  terdiri
dari 100 dataset review positif dan 100 dataset  review  negative.  Data  tersebut mrupakan kumpulan teks yang terpisah dalam  bentuk  dokumen.  Ada  2  folder yaitu 1 folder dengan nama positif yaitu kumpulan dari berbagai macam
komentar  positif  dan  1  folder  dengan nama  negative  yaitu  kumpulan  dari berbagai macam komentar negative.
a. Pengolahan Data Awal
1. Tokenization Dalam  proses  awal  tokenization setiap  kata  yang  ada  di  dalam dokumen dihilangkan tanda bacanya. Tabel 1.1 Perbandingan kata sebelum dan sesudah tokenization Sebelum menggunakan tokenization Ad  yg  nlp  ke  no sya  katanya  dari halodoc,katanya sya  mendapatkan hadiah dari halodoc..saya  mau konfirmasi  apakah benar  apk  halodoc mengadakan hadiah  kalau  tidak kenapa dia bisa tau email  dan  no  hp saya ? Sesudah menggunakan tokenization Ad  yg  nlp  ke  no sya  katanya  dari halodoc katanya sya  mendapatkan hadiah dari halodoc  saya  mau konfirmasi  apakah benar  apk  halodoc mengadakan hadiah  kalau  tidak kenapa dia bisa tau email  dan  no  hp saya Ampun Ampun Kalau belum siap ya jangan di munculin di aplikasi nya Sumber : Peneliti 2. Stem (Snowball)
Proses  stem  hampir  sama  dengan tokenization  menghilangkan  tanda baca,  namun  pada  proses  snowball ini akan menghapus kata-kata yang tidak relevan.
Tabel 1.2
Perbandingan kata sebelum dan sesudah snowball Sebelum menggunakan snowball Ad  yg  nlp  ke  no sya  katanya  dari halodoc,katanya sya  mendapatkan hadiah dari halodoc..saya  mau konfirmasi  apakah benar  apk  halodoc mengadakan hadiah  kalau  tidak kenapa dia bisa tau email  dan  no  hp saya ? Sesudah menggunakan snowball ad yg nlp ke no sya katanya dari halodoc katanya sya  mendapatkan hadiah dari halodoc  saya  mau konfirmasi  apakah benar  apk  halodoc mengadakan hadiah  kalau  tidak kenapa dia bisa tau email  dan  no  hp saya
Sumber : Peneliti
3. Stopwords
Pada  proses  ini,  proses  stopwords mengubah  token  yang  berimbuhan menjadi  kata  dasar,  kemudian menghilangkan  semua  imbuhan tersebut.
Tabel 1.3 Perbandingan kata sebelum dan sesudah stopwords Sebelum menggunakan stopwords Udah  2  kali  di telepon  mengatas nama kan halodoc, aneh nya penelpon bisa tau email kita selalu  bilang  kita dapat  uang  2  juta
rupiah, apa aplikasi halodoc tidak  memprivasi email sehingga ada saja pihak yg ingin mengambil keuntungan dgn menipu,tolong privasi lbh d perketat Sesudah menggunakan stopwords udah kali di telepon mengata nama  kan  halodoc aneh nya penelpon bisa tau email kita selalu  bilang  kita dapat  uang  juta rupiah apa aplikasi halodoc tidak memprivasi  email sehingga  ada  saja pihak  yg  ingin mengambil keuntungan dgn menipu tolong privasi lbh d perketat
Sumber : Peneliti
2. Model  dengan  Metode  Klasifikasi Naïve Bayes Dalam  Proses  klasifikasi  ini,  untuk menentukan kalimat yang beranggotakan  class  positif  dan  class negative  dengan  menggunakan  rumus Naïve Bayes. Peneliti hanya menggunakan  dataset  sebanyak  200 data terdiri dari 100 dataset positif dan
100 dataset negative.
Berikut  Proses  Pengujian  pertama gambar  Naïve  Bayes  menggunakan RapidMiner.

## Sumber : Peneliti
Gambar 1.1 Proses Pemasukan data melalui NB
Sumber : Peneliti Gambar 1.2
Proses Document dari File data

## Sumber : Peneliti
Gambar 1.3
Proses Validasi
Hasil akurasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan fitur N-gram
Tabel 1.4 Hasil Naïve Bayes Accuracy  : 88.50%+/-5.50% (micro average : 88.50%) True Negatif True Positif Class Precision Pred Negatif 94 17 84.68% Pred Positif 6 83 93.26% Class Recall 94.00% 83.00% Sumber : Peneliti
Nilai  Accuracy  dari  confusion  matrix  tersebut adalah sebagai berikut :
Accuracy =
(TN+TP)
(TN+FN+TP+FP) Accuracy = (94+83) (94+6+17+83) Accuracy = 177 200 = 0.885 = 88.50%
Sumber : Peneliti
Gambar 1.5

## Kurva ROC Naïve Bayes
3. Hasil  Pengujian  Kedua  Algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Optimization  Swarm  (PSO)  dengan fitur n-gram
Dari  hasil  pembahasan  dengan  algoritma Naïve  bayes  mendapatkan  akurasi  yang
kecil  sehinggan  peneliti  menggunakan PSO untuk mengiptimalkan akurasi. Maka hasil yang didapatpun meningkat menjadi 90.50% dengan AUC 0.525.
Tabel 1.5 Hasil akurasi menggunakan algoritma Naïve Bayes berbasis PSO
Accuracy  :  90.50%+/--9.34%  (micro average : 90.50%) True Negatif True Positif Class Precision Pred Negatif 92 11 89.32% Pred Positif 8 89 91.75% Class Recall 92.00% 89.00%
Sumber : Peneliti
Sumber : Peneliti
Gambar 1.6. Kurva ROC Naïve Bayes berbasis PSO

## KESIMPULAN
Dari pengolahan data yang sudah dilakukan, penggunaan  metode  fitur  pemilihan  PSO dapat meningkatkan akurasi dengan algoritma Naïve Bayes. Data review aplikasi halodoc  yang  didapat  dari  playstore  dapat diklasifikasikan  menjadi  data  positif  dan data negative. Akurasi Naïve Bayes dengan fitur n-gram sebelum menggunakan penggabungan
pemilihan fitur
mendapatkan  hasil  88.50%  dengan  AUC 0.535. Dan meningkat setelah dioptimasikan dengan  PSO  nilai  akurasinya  90.50%
dengan  AUC  0.525.  Peningkatan  akurasi mencapai 2%. Sehingga penggunaan
metode  Naïve  Bayes  berbasis  PSO  pada klasifikasi  review  review  aplikasi  halodoc yang  didapat  dari  playstore  terbukti memberikan hasil akurasi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Chandra, D. N., Indrawan, G., &
Sukajaya, I. N. (2016). Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang
Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram. Jurnal Ilmiah
Teknologi Informasi Asia , 10 (1), 11–
19.
2. Ernawati, S. (2016). Penerapan Particle Swarm Optimization Untuk Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Perusahaan Penjualan Online Menggunakan Naïve Bayes. Evolusi , 4 (1), 45–54.
3.     Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques .
4.     Hendra, A. (2021). Analisis Sentimen Review Halodoc Menggunakan Nai ̈ ve Bayes Classifier . 6 (2), 78–89.
5.    Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text
Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 7 (1), 29–36. https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.1 6.     Laksana Utama, P. K. (2018). Identifikasi Hoax pada Media Sosial dengan Pendekatan Machine Learning. Widya Duta: Jurnal Ilmiah Ilmu Agama Dan Ilmu Sosial Budaya , 13 (1), 69. https://doi.org/10.25078/wd.v13i1.436
7. Rodiyansyah, S. F., & Winarko, E. (2012). Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification. FMIPA UGM , 6 (1), 91–100.
8.     Salappa, A., Doumpos, M., &Zopounidis, C. (2007). Feature SelectionAlgorithms in Classification Problems:An
Experimental Evaluation. SystemsAnalysis, Optimization and Data Mining in Biomedicine . 199–212.
9.     Wati, R. (2020). Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Berita
Hoax Pada Media Sosial. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , 5 (2), 159–164.
https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1034