## Analysis of Public Sentiment of Covid-19 Dynamics on Social Media Using Support Vector Machine and Particle Swarm Optimization
1 Fakhri Muhammad, 2 Chaerur Rozikin, 3 Riza Ibnu Adam 1,2,3 Teknik Informatika , Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: fakhri.muhammad18054@student.unsika.ac.id

## Abstract
Variants of covid in Indonesia continue to grow and make people required to stay at home and are not required to go out if they don't have important things, therefore many people who stay at home often play social media such as twitter, it is possible that many irresponsible people make opinions or hoaxes with a specific purpose to make tweets that are not in accordance with the facts, which are feared to make the public more panicked about the increase in this covid-19 variant. Therefore this study was conducted to classify tweets as positive, negative, and neutral. The methodology used is  a  text  mining  process  with  4  modeling  using  Support  Vector  Machine  and  Particle  Swarm Optimization. The results obtained from the 4th modeling produce an accuracy of 83% on the linear kernel.  While  the  PSO  modeling  in  scenario  4  with  90:10  data  division  resulted  in  the  highest accuracy in linear and polynomial kernels of 86% and 87%, respectively. Other evaluation values also improved, such as precision to 90%, recall to 83% and f1-score to 86%.
Keyword: Text mining, Text Classification, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization

## 1. INTRODUCTION
Dinamika wabah covid-19 di indonesia terus miningkat 2 tahun kebelakang ini, menurut [1] kasus covid-19 sudah menginfeksi lebih dari 5.701.257 lebih jiwa dan membuat menurunnya ekonomi hampir diseluruh dunia [2]. Wabah ini sangat cepat menular umumnya bagi orang yang sedang tidak fit dan orang  yang  sudah  tua  “manula”  rentang  umur  50-60  tahun[3],  Indonesia  sempat  mengalami  2  kali gelombang  covid-19  dengan  gelombang  ke  dua  yaitu  varian  delta,  bahkan  ada  media  luar  yang mengatakan bahwa indonesia sebagai epicsentrum covid-19 di wilayah Asia  pada gelombang ke dua ini[4]. Oleh sebab itu dengan masih meningkatnya kasus covid 19 membuat masyarakat dituntut untuk selalu menjaga prokes sesuai anjuran pemerintah dan melakukan social distancing dan pemberlakuan pembatasan  kegiatan  masyarakat  di  beberapa  daerah  dengan  kasus  covid-19  masih  tinggi,  dengan adanya program ini adalah suatu cara untuk mengurangi peningkatan kasus covid, dengan adanya ppkm ini  membuat  masyarakat  mau  tidak  mau  menggunakan  media  sosial  yang  sudah  berkembang  pesat untuk  bersosialisasi  berbasis  virtual  atau  online.  Peran  dari  media  sosial  sangat  penting  untuk mengetahui informasi terbaru tentang kasus covid-19 dan juga menjadi sarana pihak berwenang untuk mengedukasi  masyarakat  agar  selalu  menjaga  imun  dengan  berolahraga,  mematuhi  prokes  dengan tujuan yaitu agar wabah covid-19 cepat selesai dan keadaan bisa normal kembali[5].
Perkembangan  teknologi  setiap  tahun  terus  berkembang[6]  dengan  memanfaatkan  media  sosial
twitter merupakan wadah yang banyak digunakan untuk  mengekspresikan opini baik tentang wabah covi-19  dan  lain  hal,  dengan  adanya  media  sosial  selain  menyebarkan  informasi  positif  juga  bisa menjadi  negatif  jika  tidak  digunakan  dengan  bijak  oleh  penggunanya.  Ada  sebagaian  oknum  yang memanfaatkan  wabah  covid  19  ini  dengan  tujuan  tertentu  kerap  kali  menyebarkan  kepanikan,  hoax, ujaran kebencian dan pengalingan opini publik[7]. Apabila kondisi seperti ini dibiarkan akan menjadi sangat fatal di era pandemic ini, jika suatu fakta yang telah di rilis oleh pemerintah dan dicoba untuk dibelokan kebenaran dalam media sosial twitter, hal ini akan menjadi bahaya karena dengan menyebar luasnya berita hoax oleh oknum tidak bertanggung jawab mereka bisa memanfaatkan keterbukaan akses yang ada di media sosial. Jika sentiment masyarakat terhadap berita yang berisi fakta menjadi berubah, nanti  akan  banyak  orang-orang  yang  cenderung  tidak  mempercayai  fakta  tentang  berita  tersebut  dan lebih  memilih  mengabaikan,  yang  mana  hal  ini  sangat  buruk  dan  bisa  memperkeruh  kondisi  di  era pandemi ini. Oleh sebab itu penting untuk mengetahui apakah benar perubahan sentiment masyarakat dalam  menanggapi  suatu  berita  di  media  sosial  khusunya  twitter  dapat  mempengaruhi  persebaran wabah covid-19.
Sentiment analisis  pada  teks  tweet  dari  media  sosial  twitter sudah  banyak  dilakukan  di  banyak bahasa  dan  metode  yang  digunakan  baik  berbasis lexicon dari  kata  positif,  negatif  sampai  dengan menggunakan metode machine learning , deep learning baik secara supervised maupun unsurpervised [8] . Analisis sentiment untuk bahasa indonesia data teks tweet banyak yang menggunakan pendekatan supervised learning yaitu klasifikasi teks jadi 3 kelompok yaitu positif, negatif, netral, pendekatan ini banyak  digunakan  karena  kemudahan  akses  algoritma  serta  proses fine  tuning [9].  Berdasarkan penelitian  [10]  menggunakan  3  algoritma supervised  learning diantaranya  SVM,  Naïve  Bayes,  dan KNN untuk analisis tweet seputar covid-19 menghasilkan nilai peforma algoritma SVM sebesar 90,1%, Naïve Bayes akurasinya 79,2%, dan KNN sebesar 62,1% ini membuktikan algoritma Support Vector Machine paling  baik  diantara  ke  2  algoritma  lainnya.  Lalu  pada  artikel  [11]  melakukan  analisis sentiment tehadap pembelajaran tatap muka dilihat dari komentar media sosial youtube menggunakan deep learning menghasilkan berupa LSTM dan LDA untuk arsitektur NN menghasilkan akurasi nilai ROC  AUC  84%.  Selanjutnya  pada  [12]    penelitian  ini  berusaha  menganalisa sentiment topik  viral dengan rule-based yaitu lexicon positif, negatif bahasa indonesia, dimana peforma dari rule based tidak diukur dengan metode lain, namun metode ini cepat dan mudah dioperasikan karena tidak memerlukan data dengan label seperti pendekatan supervised learning dan tidak memerlukan proses pelatihan model terlebih  dahulu.  Menurut  faried  dkk  tentang  topik  pemindahan  ibu  kota  indonesia,  Total  tweet  yang digunakan adalah 849 tweets dengan data yang diambil dengan metode crawling periode 23 april 2020 sampai 2 mei 2020. Dalam penelitiannya peneliti menambahkan fitur seleksi PSO untuk meningkatkan akurasi  model  yang  dibangun  sebelumnya,  model  sebelumnya  hanya  menggunakan Support  Vector Machine dan  Naïve  Bayes,  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  peneliti  terbukti  bahwa  PSO  dapat
meningkatkan hasil klasifikasi model sebelumnya [13].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis sentiment masyarakat  tentang  dinamika  varian  covid menggunakan SVM dan PSO. Tahapan penelitian ini menggunakan NLP untuk ekstraksi data tweet berisi  judul  berita  untuk  selanjutnya sentiment harian  akan  disandingkan  dengan  data  kasus  harian covid-19  di  Indonesia.  Analisis  sentiment  varian  covid  dalam  data  teks  tweets  twitter  belum menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik  [14],  sehingga  diperlukan  model  dalam  proses  klasifikasi. Particle Swarm Optimization merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi seperti dalam penelitian [13] meningkat 3,99% dengan menggunakan Support Vector Machine . Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  peneliti  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma Support  Vector Machine berbasis Particle  Swarm  Optimization untuk  menganalisis  data  teks tweets varian  covid-19 dan meningkatkan model akurasi sebelum ditambah Particle Swarm Optimization . Pada penelitian ini menambahkan  tahapan  proses  pada pre-processing ,  pengambilan  data, labelling ,  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu    memberikan  informasi  pada  masyarakat  luas  apakah  polaritas  opini  di media  sosial  twitter  berdampak  secara  nyata  di  era  pandemi  ini  dan  jika  benar,  dapat  mengajak masyarakat untuk lebih berhati – hati dalam bersosial media agar tidak mudah percaya atau termakan upaya fabrikasi opini oknum-oknum yang tidak bertanggung jawab.

## 2. METHODS
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah proses text mining. Sub-task dari proses text mining yaitu categorization, information retrieval , POS tagging, Clustering , dan lainnya. Proses ini  bisa  masuk  kedalam  kategori “Knowledge  Discovery  Database” (KDD),  yaitu  proses  untuk menemukan informasi yang benar, baru dan juga menemukan pola dari data yang besar, kompleks yang berguna dan dimengerti. Dalam melakukan penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa metode yang bisa menunjang penelitian ini[15].

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan    alur  proses text  mining, penelitian  yang  dilakukan  akan menghasilkan hasil analisis sentiment masyarakat tentang opini mereka di sosial media twitter tentang varian  covid  baik  itu  bernilai  positif,  negatif,  dan  netral.  Dan  juga  akan  dilakukan  proses  komparasi yaitu penerapan algoritma support vector machine dan support vector machine berbasis particle swarm optimization untuk  melihat  mana  hasil  yang  terbaik  dari  skenario  yang  telah  dibuat.      Data  yang digunakan diambil dari bulan Januari sampai oktober 2021.

## 3.2  Data Selection
Pada penelitian ini data tweets yang diambil berjumlah 8993 tweets yang diambil dari tanggal 1 Januari 2021 sampai 31 Oktober 2021 tentang varian covid, data tweets ini sudah dilakukan labelling dengan menggunakan library yang di dapat dari penelitian [16] juga dibantu dengan ruled based rumus skor polaritas yang juga didapatkan dari penelitian [17].

## Figure 2. Data Tweets Varian Covid
Setelah dilakukan pelabelan data yang sudah terkumpul tersebut dalam format csv akan dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan skenario pengujian diantaranya (60:40), (70:30), (80:30), (90:10).

## 3.3 Pre-processing
Pada tahap pre-processing ada beberapa tahap yang wajib dilakukan yaitu cleaning, case folding, tokenizing, normalization, filtering, stemming. Berikut penjabarannya sebagai berikut.
1. Cleaning
Pada  tahap  ini  tweets  yang  diperoleh  dari  hasil scrapping yang  sudah  ada  dalam  format  csv akan  membersihkan  emoji, username , url ,  hastag,  spasi  yang  berlebih,  angka,  tanda  baca.
Berikut adalah hasil dari cleaning .

## Figure 3. Sebelum dan Sesudah Cleaning

## 2. Case folding
Pada tahap ini tweets yang diperoleh diubah menjadi huruf kecil, jadi semua huruf kapital akan diubah menjadi huruf kecil. Berikut hasil dari case folding.
Figure 4. Sebelum dan Sesudah Case folding

## 3. Tokenizing
Pada tahap ini dilakukan pemecahan suatu teks menjadi kata-kata, jadi pada tahap ini kalimat tweets  menjadi  terpisah  atau  menjadi  potongan-potongan  kata  berdasarkan  tiap  kata penyusunnya. Berikut hasil dari proses tokenizing .

## 4. Normalization
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  mengubah  suatu  kata  dalam  kalimat  menjadi  lebih  tepat. Berikut hasil proses normalization.

## Figure 6. Sebelum dan Sesudah Normalization

## 5. Filtering
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  penghilangan  kata  yang  tidak  penting  atau  kata  sambung dengan menggunakan teknik removed stopword yang ada pada library sastrawi. Berikut hasil dari proses filtering.
Figure 7. Sebelum  dan Sesudah Filtering
6. Stemming
Pada tahap ini melakukan proses mengubah kata berimbuhan kembali menjadi kata dasarnya, proses ini juga menggunakan library sastrawi. Hasil dari proses stemming sebagai berikut.
Figure 8.. Sebelum dan Sesudah Stemming

## 3.4 Transformation
Pada tahapan proses ini dilakukan proses pembobotan kata dengan mencari nilai Term Frekuency dengan  TF-IDF.  Proses  pembobotan  nilai  pada  setiap  kata  akan  dihitung  probabilitasnya  dengan mencari nilai TF dan Inverse Document Frequency (IDF) dengan rumus yang telah ditentukan, setelah didapatkan kedua nilai tersebut akan dikalikan, selanjutnya data tersebut diubah menjadi data numerik dalam proses vectorize . Berikut hasil proses TF -IDF pada Gambar 9.

## Figure 9. Hasil frequency TF-IDF

## 3.5 Data mining
Pada tahap ini dilakukan proses pemodelan dengan algoritma support vector machine (SVM) dan algoritma  support  vector  machine  yang  dioptimasi  dengan particle  swarm  optimization (PSO).  Pada pemodelan  ini  menggunakan  4  skenario  dengan  pembagian  data training dan testin g  masing-masing yaitu, 60:40, 70:30, 80:20, 90:10. Dari skenario yang telah dibuat bertujuan untuk mendapatkan nilai terbaik  jika  jumlah  data training lebih  besar  dari  data testing. Hasil  proses  klasifikasi  akan menghasilkan  nilai precision,  akurasi,  recall .  Berikut  gambaran  hasil  pembagian  data training dan testing.
Tabel 1. Pembagian Data Training dan Testing Skenario 1 Data Training (60%) Data Testing (40%) 600 400 Skenario 2 Data Training (70%) Data Testing (30%) 700 300 Skenario 3 Data Training (80%) Data Testing (20%) 800 200
Skenario 4 Data Training (90%) Data Testing (10%) 900 100 Tabel  2 Hasil Perbandingan Evaluasi Support Vector Machine Skenario Kernel Akurasi(%) Skenario 1 Linear 81 Polynomial 72 Skenario 2 Linear 82 Polynomial 73 Skenario 3 Linear 82 Polynomial 74 Skenario 4 Linear 83 Polynomial 74
Tabel 3. Hasil Perbandingan Presisi, Recall. F1-score Support Vector Machine
Tabel 4. Hasil Perbandingan Evaluasi Support Vector Machine Dengan Pso
Skenario Kernel Akurasi (%) Skenario 1 Linear 84 Polynomial 84 Skenario 2 Linear 85 Polynomial 85 Skenario 3 Linear 85 Polynomial 86
Skenario 4 Linear 86 Polynomial 87 Presisi Recall F1-Score -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 0.81 0.83 0.88 0.72 0.90 0.80 0.76 0.86 0.84 0.82 0.82 0.89 0.67 0.92 0.80 0.74 0.87 0.84 0.82 0.84 0.88 0.71 0.91 0.82 0.76 0.87 0.85 0.80 0.85 0.88 0.71 0.90 0.83 0.75 0.87 0.86 0.81 0.84 0.90 0.70 0.91 0.84 0.75 0.88 0.87 0.82 0.85 0.91 0.71 0.92 0.85 0.76 0.88 0.88 0.84 0.84 0.90 0.72 0.92 0.83 0.78 0.88 0.86 0.85 0.85 0.93 0.74 0.94 0.83 0.79 0.89 0.88
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  dari  svm  yang  telah dilakukan  proses  optimasi  dengan pso yaitu  kernel linear dan polynomial pada  skenario  4  dengan pembagian data 90:10 senilai 86% dan 87%.  Nilai evaluasi  yang lain juga mengalami peningkatkan seperti presisi menjadi 90%, recall menjadi 83% dan f1-score menjadi 86%. Hasil akurasi terkecil dari optimasi  ini  ada  pada  skenario  1  dengan  pembagian  data  60:40  pada  kernel linear dan polynomial dengan akurasi 84%.

## 4. CONCLUSION
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  beberapa  hal,  diantaranya  yaitu Klasifikasi  hasil  analisis sentiment varian  covid  dengan  svm  lalu  dilakukan  proses preprocessing seperti cleaning, case folding, tokenizing, normalization, stemming, pembobotan kata dengan(TF-IDF), selanjutnya dilakukan pemodelan dengan algoritma support vector machine dioptimasi dengan particle swarm optimization . Kemudian dengan membandingkan hasil model svm tanpa pso dan svm dengan pso, rasio perbandingan data training dan testing pada skenario 4 yaitu 90:10  dengan optimasi PSO memiliki peforma yang paling tinggi, dapat disimpulkan bahwa penggunaan optimasi PSO berpengaruh dalam hasil peforma uji model yang telah dilakukan.

## REFERENCES
[1] F. Muhammad, N. M. Maghfur, and A. Voutama, “Sentiment Analysis Dataset on COVID-19 Variant News,” Systematics , vol. 4, no. 1, pp. 382–391, 2022.
[2] N. Akbulaev, I. Mammadov, and V. Aliyev, Economic Impact of COVID-19 . 2020.
[3] G. Xu et al. , “Since January 2020 Elsevier has created a COVID-19 resource centre with free
information in English  and Mandarin on  the  novel  coronavirus COVID- 19 . The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect , the company ’ s public news and information ,” no. January, 2020.
[4] O.  Dyer,  “Covid-19:  Indonesia  becomes  Asia’s  new  pandemic  epicentre  as  delta  variant spreads,” BMJ , vol. 374, no. July, p. n1815, 2021, doi: 10.1136/bmj.n1815.
[5] A. Wong, S. Ho, O. Olusanya, M. V. Antonini, and D. Lyness, “The use of social media and online communications in times of pandemic COVID-19,” J. Intensive Care Soc. , vol. 22, no. 3, pp. 255–260, 2021, doi: 10.1177/1751143720966280.
[6] E. Novalia, J. Na’am, G. W. Nurcahyo, and A. Voutama, “Website  Implementation  with  the Monte Carlo Method as a Media for Predicting Sales of Cashier Applications,” Systematics , vol. 2, no. 3, pp. 118–131, 2020.
[7] H. Sahni and H. Sharma, “Role of social media during the COVID-19 pandemic: Beneficial, destructive,  or  reconstructive?,” Int.  J.  Acad.  Med. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  70–75,  2020,  doi: 10.4103/IJAM.IJAM_50_20.
[8] R.  B.  Koyel  Chakraborty,  Siddhartha  Bhattacharyya,  “A  Survey  of  Sentiment  Analysis  from Social Media Data,” vol. 7, pp. 450–464, 2020, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8951256&isnumber=9055454.
[9] E. Miranda, M. Aryuni, R. Hariyanto, and E. S. Surya, “Sentiment Analysis using Sentiwordnet and Machine Learning Approach (Indonesia general election opinion from the twitter content),” Proc. 2019 Int. Conf. Inf. Manag. Technol. ICIMTech 2019 , vol. 1, no. June, pp. 62–67, 2019, doi: 10.1109/ICIMTech.2019.8843734.
[10] F. Sodik and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi  Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial Twitter,” Prisma , vol. 4, pp. 628–634, 2021.
[11] F. Z. Ahmad, M. Fauzi, S. Arifandy, M. R. Caesarardhi, and N. Aini, “Bagaimana Masyarakat Menyikapi  Pembelajaran  Tatap  Muka :  Analisis  Komentar  Masyarakat  pada  Media  Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Deep Learning Sekuensial dan LDA,” vol. 4, no. 2, pp. 40– 46, 2021.
[12] R. Arief and K. Imanuel, “Analisis Sentimen Topik Viral Desa Penari Pada Media Sosial Twitter Dengan    Metode  Lexicon  Based,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  242–250,  2019,  doi: 10.33557/jurnalmatrik.v21i3.727.
[13] P. Arsi, R. Wahyudi, and R. Waluyo, “Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis  Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 231–237, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2698.
[14] N. M. Maghfur, F. Muhammad, and A. Voutama, “Analysis of the Relationship between Public
Sentiment  on  Social  Media  and  Indonesian  Covid-19  Dynamics,”  vol.  3,  no. 3, pp. 336–345, 2021.
[15] A. Voutama and D. Wahyono, “Perancangan Sistem Informasi Transaksi Penjualan pada Toko Bata Kota Solok,” Systematics , vol. 2, no. 1, p. 39, 2020, doi: 10.35706/sys.v2i1.3637.
[16] D. H. Wahid and A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF- IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 10, no. 2, p. 207, 2016, doi: 10.22146/ijccs.16625.
[17] Z. Wu and D. C. Ong, “Context-Guided BERT for Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis,” 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2010.07523.