I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 2 (2022) 56-61
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Naïve Bayes dan Support Vector Machine Berbasis PSO untuk Seleksi Fitur pada Sentiment Analysis
Ahmad Fio Nugraha 1 , Ika Kurniawati 2
1,2 Universitas Nusa Mandiri, Jl.Kramat Raya No.18, Jakarta Pusat 10450 Indonesia
1 ahmadfionugraha40@gmail.com, 2 ika.iki@nusamandiri.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 07 Juli 2022 Revisi Akhir: 03 September 2022
Diterbitkan Online : 30 September 2022
Sentiment analysis is a process that aims to determine the content of the dataset in the form of positive, negative and neutral text. Currently the opinion of the general public is an important source of decision making. Social media is a place to  express  public  opinion  on  an  object,  problem  or  event.  Such  as  the government's  policy  regarding  the  relocation  of  the  capital  city  of  Indonesia, which was originally in Jakarta to Kalimantan, did not escape the attention of the public, especially Twitter users. One of the problems in sentiment analysis is  the  high  number  of  attributes  and  dimensions  in  the  dataset.  In  this  study, sentiment analysis was carried out on the relocation of the national capital using the  Naïve  Bayes  method,  and  the  Support  Vector  Machine  based  on  Particle Swarm Optimization (PSO). The advantages of the Support Vector Machine are High dimensional space and Vector document space. Feature selection greatly affects the performance of the classification, the use of PSO as feature selection to improve accuracy. The results of this study obtained the best accuracy value of  96.45%  and  the  AUC  value  of  0.920  from  the  application  of  PSO  on  the Support  Vector  Machine.  This  result  has  increased  when  compared  to  the experimental results using Naïve Bayes and Support Vector Machine without PSO. The application of PSO on the Support Vector Machine is proven to get better accuracy results in predicting sentiment analysis on the dataset of moving the State Capital.

## K ATA K UNCI
Naive Bayes, Particle Swarm Optimization, Sentiment Analysis,
Support Vector Machine, The State Capital

## K ORESPONDENSI
Telepon: 0881024528902 E-mail: ahmadfionugraha40@gmail.com

## 1. P ENDAHULUAN
Kebijakan  Pemerintah  untuk  memindahkan  Ibukota Negara  (IKN)  indonesia  ke  Kabupaten  Penajam  Paser Utara dan Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur telah menyebabkan beragam opini dan respond masyarakat secara  luas,  khususnya  di  media  sosial  twitter.  Terhadap keputusan  pemerintah  tersebut  membuat  sebagian masyarakat  yang  setuju  dan  banyak  juga  yang  menolak terhadap kebijakan tersebut. Adanya fenomena pemindahan Ibu Kota Indonesia tersebut, para masyarakat banyak yang memberi tanggapan setuju maupun tanggapan bersifat tidak setuju yang dipublikasikan di berbagai media sosial, salah satu nya yang sedang ramai yaitu Twitter [1].
Analisis  sentiment  adalah  salah  satu  sebagai  bentuk teknologi baru yang saat ini sedang marak dikembangkan atau  digunakan  untuk  sebuah  penelitian.  Analisis sentiment  ialah  teknologi  yang  sangat  dimanfaatkan  atau digunakan  untuk  melakukan  sebuah  evaluasi  dan menganalisis  tingkat  kepuasaan  pelanggan  atau  user terhadap suatu produk atau topik sebagai suatu kebijakan
tertentu,  analisis  sentiment  ini  berdasarkan  data  yang  di dapat melalui social media dalam hal ini adalah twitter. [2] Metode Support  Vector  Machine (SVM)  adalah seperangkat metode pembelajaran yang menganalisis data dan mengenali pola. Algoritma ini dapat digunakan untuk analisis  klasifikasi  dan  regresi.  Tetapi  tidak  hanya  itu algoritma  juga  dapat  membuat  prediksi  dan  keputusan tentang  sistem.  Tujuan  dari  SVM  adalah  untuk memberikan  nilai  atas  jumlah  kemunculan  suatu  kata sehingga  kalimat  dengan  spesifikasi  positif  dan  negatif dapat diklasifikasikan. Keuntungan dari SVM adalah High dimensional  space dan Vector  document  space [3] . Particle  Swarm  Optimization (PSO)  sebagai  seleksi  fitur untuk  meningkatkan  akurasi.  Langkah  penting  dalam mengklasifikasikan  teks  adalah  seleksi  fitur,  bahkan seleksi  fitur  juga  sangat  mempengaruhi  performa  dari klasifikasi [4].
Penelitian  terkait    analisis  sentimen    terhadap kebijakan  pemindahan  Ibukota  yang  dilakukan  oleh  [5] penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  membandingkan ketepatan  klasifikasi  dari  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dan  SVM, hasil  klasifikasi  dengan metode NBC diketahui
memiliki nilai F-Measure terbaik untuk data testing adalah pada  fold  ke-4  yaitu  sebesar  87%.    Hasil      klasifikasi metode  SVM  Linear  diketahui  memiliki  nilai  F-Measure terbaik  untuk    data  testing  adalah  pada  fold  ke-7  yaitu sebesar 86% sedangkan dengan metode SVM Kernel  RBF sebesar  88%.  analisis  sentiment  transportasi  online menggunakan  metode  SVM  yang  berbasis  PSO memperoleh  hasil  akurasi  terbaik  yakni  96.04  %  [6]. Penelitian oleh [7] analisis sentiment terhadap pemindahan Ibu    Kota    Indonesia    pada    Twitter  mendapatkan keakurasian     model     tertinggi    yang diperoleh   dalam melakukan   proses   klasifikasi   adalah   sebesar   68,10% dengan menggunakan   Bernoulli  Naïve  Bayes.
Penelitian ini mengusulkan metode  Naïve Bayes dan SVM  berbasis  PSO  untuk  mengklasifikasikan  data sentiment  positif  dan  negatif.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  merupakan  data  primer  berupa  data  tweet berbahasa  Indonesia  yang  dikumpulkan  dengan  proses crawling API  Twitter  dengan  keyword  “pemindahan  ibu kota  negara”  dan  “ibu  kota  baru”  dataset    diambil  dalam kurun waktu September sampai Desember 2021 sebanyak 4000  data  tweet.  Dataset  dibagi    menjadi  2  bagian,  yaitu data training dan data testing ,  sebelum diproses dilakukan tahap pre-processing atau pembersihan data.
2. KAJIAN PUSAKA
2.1 Naïve Bayes
Metode Naïve bayes merupakan klasifikasi sederhana dan  efektif.  Namun Naïve  bayes sebagai  klasifikasi memiliki  kelemahan  yaitu  sangat  sensitif  dalam  seleksi fitur.  Algoritma Naïve  bayes menerapkan  teorema Bayes dengan  asumsi  indenendensi  yang  kuat,  semua  atribut indenpenden  atau  tidak  ketergantungan  yang  diberikan nilai variabel kelas. Klasifikasi Naïve Bayes adalah teknik yang bekerja untuk mengatasi masalah pada kelas tertentu, yaitu  dengan  mengasosiasikan  objek  dengan  kategori diskrit  dan  kelebihan  dari  algoritma Naïve  Bayes adalah kesederhanaan  implementasi,  proses  pembelajaraan  yang cukup cepat, juga memberikan hasil yang cukup baik [8]. Dengan  aturan  naïve  bayes  dengan  studi  kasus  tertentu oleh  karena  itu  aturan  naïve  bayes  dapat  dinyatakan sebagai berikut :
𝑃(𝑊 𝑖 |𝐶) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑤𝑖.𝐶)+1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝐶)+|𝑉|
………. (8)
Rumus :
Wi : adalah kata ke i Wi.C : jumlah kata wi dalam C(count) |V| : total kata pada data testing Count (C) : jumlah kata pada berdasarkan kategori 2.2 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah
pengklasifikasn  yang  efektif    ketika  berhadapan  dengan data dengan dimensi tinggi seperti pada data gambar dan teks. Support Vector Machine bertujuan untuk menemukan
hyper-plan  yang  memiliki  margin  terbesar,  yaitu  batas keputusan yang memisahkan supper vector paling jauh [9]. SVM dapat dinotasikan sebagai berikut:
∫(𝑋) = 𝑊 𝑇 𝑥 + 𝑏 ……………………………………..…. (9)

## 2.3 Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) Algoritma  ini adalah berbasis populasi yang menggunakan individu saat mencari,  dalam Particle  Swarm  Optimization  (PSO) disebut swarm dan individu disebut particle, setiap partikel bergerak  dengan  kecepatan  yang  disetel  oleh  area pencarian  dan  disimpan  sebagai  posisi  tertinggi  yang pernah ada [10]. Particle Swarm Optimization dirumuskan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 (𝑡) = 𝑉 𝑖 (𝑡 − 1) + 𝑐 1 𝑟 1 [𝑋 𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 − 𝑋 𝐼 (𝑡)] +𝑐 2 𝑟 2 [𝑋 𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑋 𝐼 (𝑡)] 𝑋 𝑖 (𝑡) = 𝑋 𝑖 (𝑡 − 1) + 𝑋 𝑖 (𝑡)
……………………… (10)
Keterangan :
𝑉 𝑖 (𝑡) =  Kecepatan  Partikel i saat iterasi t 𝑋 𝑖 (𝑡)
= Posisi Partikel i saat iterasi t 𝑐 1 𝑑𝑎𝑛 𝑐 2 = Learning rates untuk kemampuan individu dan pengaruh sosial
𝑟 1 𝑑𝑎𝑛 𝑟 2 =  Bilangan  random  yang berdistribusi uniformal dalam interval 0 dan 1 𝑋 𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖 = Posisi terbaik partikel i 𝑋 𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡
= Posisi terbaik global

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  merupakan  desain  eksperimen  tahapan pengujian data penelitian sebagai yang dilakukan akan di jelaskan pada gambar berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian

## a. Dataset
Pengumpulan dataset dilakukan secara berkala dengan proses crawling dari Twitter API ( Application Programming  Interface) ,  yang  telah  melakukan  dimulai
bulan September sampai dengan Desember 2021 sebanyak 4000  dataset.  Atribut  yang  akan  digunakan  pada  dataset tersebut  adalah  waktu,  nama  user,  teks  ( tweet), sentimen (positif dan negatif) dan user location. Data training yang telah  digunakan  dalam  pengujian  ini  diambil  dari  user pribadi dan media online dengan kata kunci atau hashtag : “pemindahan ibu kota negara” dan “ibu kota baru”.
TABEL 1. H ASIL P ROSES F ILTER S TOPWORDS No Id Username Tweet 1 POSITIF Slavina Bianca Harapan Masyarakat Dengan Penetapan Nusantara Sebagai Nama Ibu kota Baru Dan Pengesahan UU IKN Akan Membawa Kemajuaâ€¦ https://t.co/lkRNosfSEu 2 POSITIF VOA Indonesia #Softbank secara mengejutkan mengurungkan niatnya untuk berinvestasi dalam proyek pembangunan Ibu Kota Nusantaraâ€¦ https://t.co/3v8lNENHEk 3 NEGATIF Riau News Media SoftBank Mundur, Jokowi Buka Opsi Pembangunan IKN dari Dana UrunanÂ Masyarakat https://t.co/aYQN822KFb 4 NEGATIF Mochamad Soeharto @knpiharis Sebaiknya sih, sebagai menteri investasi, cobalah puter otak agar banyak yang mau inves demi IKN. Janganâ€¦ https://t.co/dlzByYXv49 5 NEGATIF nikki @msaid_didu Ya sibuk dibgn ikn..bukannya industrialisasi. Byk perusahaan lokal tutup, garmen tutup krna kebijakkanâ€¦ https://t.co/Qd8duDe4zq 6 NEGATIF KantahKabSigi #Repost @kementerian.atrbpn Pembangunan Ibu Kota Negara (IKN) Nusantara telah dimulai. Aturan teknis pun dikeluarkaâ€¦ https://t.co/2IuxBz9Atl 7 NEGATIF 4b3_y Mengapa IKN tetap jalan sekalipun di tengahÂ² eforia pesimisme para ahli dan minim pendanaan, dan ditinggalkan calonâ€¦ https://t.co/e22pw0BiyB 8 NEGATIF Apriyano Oscar @na_dirs Jadi klopun alasannya untuk penyelesaian IKN  tahap pertama, pemilu pun saya rasa ngga perlu diundur. 9 NEGATIF #KeongSawah @ChangeOrg_ID Apa, urun dana buat IKN? ðŸ™„ #OraSudiSumbangIKN https://t.co/s4PnBrYhwS 10 NEGATIF Apriyano Oscar @na_dirs Sementara untuk tahap 1 pembangunan, adalah sampai 2024. Jadi klo pun untuk menyelesaikan tahap 1,
saya raâ€¦ https://t.co/hGCMCgIFdE
b. Preprocessing
Prepocessing data  bertujuan  untuk  menyiapkan  data bersih  untuk  penelitian, fase yang  dikerjakan  adalah melakukan  pengabaian  atribut  pada  data  mentah  yang dianggap  tidak relevan serta  dengan  hasil  pengujian  dan perubahan  untuk  mempermudah  proses  pemahaman terhadap  ada  nya  isi record dengan  memperhatikan konsistensi data, missing value, dan redudancy pada data tersebut. Text  processing adalah  untuk  memproses dokumen  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data terstruktur  yang  siap  digunakan  selanjutnya  tahapan text processing yaitu :
1. Tokonize  : Dalam  proses  tokenisasi  ini,  setiap  kata disetiap  dokumen  dikumpulkan  lalu  dihilangkan tanda bacanya, serta dihilangkan juga terdapat simbol apapun yang bukan huruf.
TABEL 2. H ASIL P ROSES T OKENIZE
Input Awalnya bilang IKN tidak akan menggunakan APBN…Ditengah tengah akhirnya APBN akan dipakai bwt bangunan IKN… Output
Awalnya bilang IKN tidak akan menggunakan APBN  ditengah  tengah  akhirnya  APBN  akan dipakai bwt bangunan IKN
2. Filter  Token :  Memproses  pengambilan  kata-kata penting dari hasil yang didapatkan dari hasil token.
TABEL 3. H ASIL P ROSES F ILTER T OKEN
Input Dia yang punya ambisi kok masyarakat yg diperas ? Output Dia yang punya ambisi kok masyarakat diperas ?
3. Filter  Stopwords :  Dalam  tahap  ini,  kata-kata  yang tidak  relevan akan  dihapus,  seperti  kata  the,of,for, dan  with,  yaitu  merupakan  kata-kata  yang  tidak mempunyai arti dan makna tersendiri jika dipisahkan dengan kata yang lain dan tidak ada kaitannya dengan kata sifat yang berhubungan dengan sentimen.
TABEL 4. H ASIL P ROSES F ILTER S TOPWORDS Input Jangan  paksa  rakyat  hanya  demi  penguasa  yg  butuh
IKN,  saya  ngk  butuh  IKN  jdi  ogah  untuk  ikut sepersenpun paham! Output Jangan paksa rakyat hanya demi penguasa butuh IKN, saya  engga  butuh  IKN  jadi  ogah  ikut  sepersenpun paham!
4. N-Gram  :  digunakan  dalam  proses pre-processing, setelah  dilakukan  proses filter  stopwords. Jumlah nilai  N  yang  telah  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  sentimen  terhadap  ibukota  negara.  Dari  n=2 sampai  n=4,  atau  semula bi-gram sampai Quad- gram .  Penerapan  N-gram  ini  bertujuan  pada penelitian  ini  dikarenakan  dataset  yang  berbahasa indonesia  banyaknya  frase  yang  tidak  hanya  terdiri dari satu kata. Metodologi N-gram banyak digunakan dalam  pemodelan  bahasa  stastik  yang  bertujuan memprediksi kata selanjutnya yang semula diberikan kata-kata sebelumnya. Model N-Gram juga
berasumsi  bahwasannya  kata  probabilitas  pada  n-1 dengan contoh kata terakhirnya dari penggunaan fitur
N-Gram  dengan  misalnya  kata  :  “mendukung” “membantu”  dan  “ketetapan”  fitur  n-gram  yang dilihat pada tabel sebagai berikut :
TABEL 5. P ENERAPAN F ITUR N-G RAM n
character N-gram samples 2-Grams (n=2)
men-ndu-uku-ng
3-Grams (n=3) men-end-ndu-duk-uku-ng 4-Grams (n=4)
mend-endu-nduk-duku-ukun-kung

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model yang menjadi usulan penulis untuk pengujian data  yakni    Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine dan Support  Vector  Machine berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO) untuk mengetahui model akurasi yang diujikan mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dalam menganalisa sentimen publik.

## 4.1 Hasil Penelitian dengan Naïve Bayes
Proses  pengujian  menggunakan  model Naïve  Bayes terhadap kata kunci Ibukota negara” dengan 4000 dataset, yang  diproses  pada tools Rapidminer  adalah  sebagai berikut :
Gambar 2. Confusion Matrix pada dataset pemindahan Ibukota negara dengan Naïve Bayes
Dari gambar diatas diperoleh nilai akurasi yaitu 96.30% yang terdiri dari 4000 tweet dari media twitter dan dataset yang dihasilkan Rapidminner  dengan model naïve bayes menunjukkan  bahwa  klasifikasi  positif  terdapat  5 true positive sesuai  dengan  prediksi,  dan  9    prediksi  positif termasuk  dalam true  negative. Data  prediksi  negatif terdapat  3848 true  negative dan  139  negatif  termasuk dalam true positif.
Gambar 3. Kurva ROC pada dataset pemindahan ibukota negara dengan naïve bayes
Hasil Kurva ROC Naïve bayes dapat dilihat pada gambar dengan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) sebesar  0.998 dimana hasil diagnosanya Excellent Classification.
4.2 Hasil Penelitian dengan Support Vector Machine (SVM)
Gambar 4. Confusion Matrix pada dataset pemindahan Ibukota negara dengan Support Vector Machine
Dari  gambar  diatas  diperoleh  nilai  akurasi  yaitu 96.38% yang terdiri dari 4000 tweet dari media twitter dan dataset  yang  dihasilkan  Rapidminner    dengan  model Support  Vector  Machine menunjukkan  bahwa  klasifikasi positif terdapat 0 true positive sesuai dengan prediksi, dan 1  prediksi  positif  termasuk  dalam true  negative. Data prediksi  negatif  terdapat  3856 true  negative dan  144 negatif termasuk dalam true positif.
Gambar 5. Kurva ROC Support Vector Machine
Hasil  Kurva  ROC Support  Vector  Machine dapat dilihat pada gambar dengan nilai AUC ( Area Under Curve) sebesar  0.917  dimana  hasil  diagnosanya Excellent Classification
5. Hasil Penelitian dengan Support Vector Machine (SVM) Berbasis PSO
Gambar 6. Confusion Matrix pada dataset pemindahan Ibukota negara dengan Support Vector Machine berbasis PSO
Dari  gambar  diatas  diperoleh  nilai  akurasi  yaitu 96.45% yang terdiri dari 4000 tweet dari media twitter dan dataset  yang  dihasilkan  Rapidminner    dengan  model Support  Vector  Machine menunjukkan  bahwa  klasifikasi positif terdapat 0 true positive sesuai dengan prediksi, dan
1    prediksi  positif  termasuk  dalam true  negative. Data prediksi  negatif  terdapat  3856 true  negative dan  144 negatif termasuk dalam true positif.
Gambar 4.13. Kurva ROC pada dataset pemindahan ibukota negara dengan Support Vector Machine berbasis PSO
Hasil  Kurva  ROC Naïve  bayes dapat  dilihat  pada gambar  dengan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) sebesar 0.920 dimana hasil diagnosanya Excellent Classification.
6. Perbandingan Model
Berikut  perbandingan  atau  komparasi Accuracy dan AUC dari beberapa model yang telah diujikan dapat dilihat pada table berikut.
TABEL 6. P ERBANDINGAN M ODEL
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan terhadap data  tweet  sentimen  publik  pada  sosial  media  twitter terhadap  pemindahan  ibukota  negara  yang  dikumpulkan crawling data dari Twitter API ( Application Programming Interface ) yang sudah terintegrasi dari Rapidminner. Data tweet dengan kata kunci atau hastag “Ibukota negara” dan mention  @jokowi  sebanyak  4000  data  tweet.  Pengujian dilakukan  dengan  tiga  (3)  metode  yaitu Naïve  Bayes, Support Vector Machine dan Support Vector Machine yang berbasis Particle Swarm Optimization (PSO).
Hasil  menunjukkan  bahwa  pengujian  dengan  model Support  Vector  Machine berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO) mendapatkan nilai akurasi terbaik dan yang paling tinggi dibanding model lainnya. Pada dataset pemindahan  ibukota  negara  mendapatkan  nilai  akurasi 96.45%  dan  nilai  AUC  0.920  dengan  jumlah  dataset terdapat  0 true  positive sesuai  dengan  prediksi,  dan  1 prediksi  positif  termasuk  dalam true  negative. Data prediksi  negatif  terdapat  3856 true  negative dan  144 negatif termasuk dalam true positif.
Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) pada model  Support Vector  Machine dalam  penelitian  ini mendapatkan nilai akurasi yang tinggi. Nilai Akurasi yang
tinggi  didapatkan  dari  proses  pengujian  dalam  beberapa tahap  sebagai  berikut:  tahap preprocessing yang ditambahkan  fitur  N-gram  dan  penambahan  optimalisasi Particle  Swarm  Optimization mampu  memberikan  hasil akurasi yang tinggi dengan meningkatnya bobot atribut.
Adapun  dari  hasil  tersebut  model  yang  tepat  untuk mendapatkan nilai akurasi yang lebih akurat untuk masalah analisis  sentimen  publik  terhadap  pemindahan  ibukota negara ini adalah menerapkan Particle Swarm
Optimization pada  model Support  Vector  Machine untuk mengatasi masalah optimasi dan masalah seleksi fitur pada dataset yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  pengujian sentiment analysis twitter  terhadap  pemindahan  ibukota  negara menggunakan  metode  Naïve  bayes, Support  Vector Machine (SVM)  dan  SVM berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO), hasil yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi yakni penerapan SVM berbasis PSO dengan nilai akurasi sebesar 96.45%  dan nilai AUC  0.920. Sedangkan metode  naïve  bayes  mendapat  nilai  akurasi  96.30%  serta SVM  dengan  nilai  akurasi  96.38%. Support  Vector Machine yang  berbasis PSO  berjalan  dengan  baik  untuk analisis  sentiment  dan  PSO  dapat  mengatasi  masalah optimasi  dan  masalah  seleksi  fitur  pada  model  SVM dengan dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  S.  Wardani,  A.  Prahutama,  dan  P.  Kartikasari, “Analisis  Sentimen  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara Dengan  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk  Model Bernoulli Dan Multinomial,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, hal. 237–246, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27963.
2]  A.  M.  Zuhdi,  E.  Utami,  dan  S.  Raharjo,  “Analisis sentiment  twitter  terhadap  capres  Indonesia  2019 dengan  metode  K-NN,” J.  Inf.  Politek.  Indonusa Surakarta , vol. 5, hal. 1–7, 2019
3]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati, dan W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan  Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, hal. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
4]  R.  Risawati,  S.  Ernawati,  dan  I.  Maryani,  “Optimasi Parameter Pso Berbasis Svm Untuk Analisis Sentimen Review  Jasa  Maskapai  Penerbangan  Berbahasa Inggris,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 2, hal. 64–71, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i2.9248.
5]  H.  B.  Rochmanto  dan  E.  M.  P.  Hermanto,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  terhadap  Kebijakan Pemindahan Ibukota Indonesia Menggunakan Metode NBC dan SVM,” Pros. Semin. Nas. Stat. IX 2020 , vol. 9, no. 2020, hal. 1–11, 2020
6] V. K. S. Que, A. Iriani, dan H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Support
Vector Machine Berbasis Particle Swarm NO Model Accuracy AUC 1 SVM + PSO 96.45% 0.920 2 SVM 96.38% 0.917 3 NB 96.30% 0.998
Optimization,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. , vol. 9, no. 2, hal. 162–170, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.102.
7]  E.  Mas’udah,  E.  D.  Wahyuni,  dan  A.  A.  Arifiyanti, “Analisis  Sentimen:  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Pada Twitter,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, hal. 397–401, 2020.
8] A. Taufiq, “MEDIA SOSIAL TWITTER
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE  Text Mining,” Pelita  Teknol.  J.  Ilm.  Inform.  Arsit.  dan Lingkung. , vol. 14, no. 1, hal. 1–15, 2019,
9]  I.  Kurniawati  dan  H.  F.  Pardede,  “Hybrid  Method  of Information Gain and Particle Swarm Optimization for
Selection  of  Features  of  SVM-Based  Sentiment Analysis,” 2018  Int.  Conf.  Inf.  Technol.  Syst.  Innov.
ICITSI  2018  -  Proc. ,  hal.  1–5,  2018,  doi:
10.1109/ICITSI.2018.8695953.
[10] R.  Darmawan  dan  A.  Surahmat,  “Optimalisasi Support  Vector  Machine  (  SVM  )  Berbasis  Particle
Swarm Optimization ( PSO  ) Pada Analisis Sentimen Terhadap  Official  Account  Ruang  Guru  Di  Twitter,” vol. 22, no. 2, hal. 143–152, 2022.

## BIODATA PENULIS

## Ahmad Fio Nugraha
Program  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas Teknologi dan Informasi Mahasiswa
Universitas  Nusa  Mandiri  Lahir  di  Jakarta, 23 Agustus Tahun 1998.
Ika Kurniawati Ika  Kurniawati,  M.Kom  Dosen  Sistem  Informasi Universitas Nusa Mandiri, Jakarta