## Analisis Sentimen Pemanfaatan Artificial Intelligence di Dunia Pendidikan Menggunakan SVM Berbasis Particle Swarm Optimization
Atang Saepudin 1* , Riska Aryanti 2 , Eka Fitriani 3 , Royadi 4 , Dian Ardiansyah 5
1,2,3,4,5 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
e-mail: 1 atang.aug@bsi.ac.id , 2 riska.rts@bsi.ac.id , 3 eka.ean@bsi.ac.id , 4 royadi.roo@bsi.ac.id , 5 dian.did@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 28-10-2023 | Direvisi : 12-01-2024 | Disetujui : 31-01-2024
Abstrak - Pemanfaatan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence/AI ) dalam dunia pendidikan di Indonesia telah mengalami perkembangan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Kemajuan teknologi AI telah membuka peluang  baru  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dan  mengatasi  berbagai  tantangan  yang  dihadapi  oleh sistem  pendidikan  di  Indonesia.  Hal  tersebut  tentunya  memunculkan  opini/  komentar  yang  beragam  dari masyarakat khususnya pengguna media sosial X/Twitter . Penelitian ini fokus pada analisis sentimen review yang diungkapkan  pada  media  sosial X/Twitter .  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  metode analisis  sentimen  yang  efektif  dengan  memanfaatkan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine )  yang dioptimalkan  dengan Feature  Selection PSO ( Particle  Swarm  Optimization ).  Dalam  penelitian  ini, data  review dari pengguna X/Twitter dikumpulkan dan dianalisis untuk mengidentifikasi sentimen positif atau negatif dalam konteks setiap komentar. Algoritma SVM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen berdasarkan kemiripan dengan  komentar-komentar  yang  telah  diketahui  sentimennya. Feature  Selection PSO  digunakan  untuk mengoptimalkan parameter-parameter dalam SVM yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen. Hasil  pengujian  dalam  analisis  sentimen  terhadap  komentar-komentar  atau  tweet  pada  media  sosial X/Twitter menggunakan algoritma SVM dan SVM berbasis PSO menunjukan bahwa algoritma SVM berbasis PSO memiliki nilai akurasi yang lebih baik. Algoritma SVM dengan feature selection PSO menghasilkan nilai accuracy 89.50%, precision 86.98%, recall 93.00% dan AUC 0.964. Sedangkan algoritma SVM  mimiliki nilai accuracy 87.50%, precision 85.46%, recall 90.50% dan AUC 0.956. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan feature selection PSO pada algoritma SVM ternyata mampu meningkatkan nilai akurasi yang dihasilkan.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Kecerdasan Buatan, Sosial Media, Support Vector Machine, PSO
Abstracts  -  The  utilization  of  Artificial  Intelligence  (AI)  in  the  field  of  education  in  Indonesia  has  witnessed significant developments in recent years. The advancements in AI technology have opened up new opportunities to enhance the quality of education, and address various challenges faced by the Indonesian education system. This  has  naturally  sparked  diverse  opinions  and  comments  from  the  public,  particularly  on  the  social  media platform X/Twitter. This research focuses on sentiment analysis of reviews expressed on the X/Twitter social media platform. The primary goal of this study is to develop  an effective sentiment analysis method  by leveraging  the Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  optimized  with  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  for  feature selection. In this research, user reviews from X/Twitter were collected and analyzed to identify positive or negative sentiments  within  the  context  of  each  comment.  The  SVM  algorithm  was  used  to  classify  sentiments  based  on similarity to comments with known sentiments. Feature Selection PSO was employed to optimize the parameters within SVM to enhance sentiment analysis accuracy. The results of sentiment analysis on comments or tweets on the  X/Twitter  social  media  platform  using  both  SVM  and  PSO-based  SVM  algorithms  indicated  that  the  PSO- based  SVM  algorithm  achieved  a  higher  accuracy.  The  SVM  algorithm  with  feature  selection  PSO  produced accuracy 89.50%, precision 86.98%, recall 93.00%, and AUC 0.964. Meanwhile, the SVM algorithm had accuracy 87.50%, precision 85.46%, recall 90.50%, and AUC 0.956. This demonstrates that the use of  feature selection PSO in the SVM algorithm is capable of improving the accuracy of the results.
Keywords : Sentiment Analysis, Artificial Intelligence, Media Social, Support Vector Machine, PSO

## PENDAHULUAN
Artificial  Intelligence (AI) merupakan sebuah "program  komputer, pembelajaran mesin, perangkat keras dan  perangkat  lunak".  Ilmu  yang  dikembangkan  untuk  membuat    kecerdasan  buatan  dengan  memanfaatkan hardware dan  juga software yang  terinspirasi  dari  rekayasa  sistem  kerja  neotron  pada  otak  manusia.  Aplikasi- aplikasi  AI  saat  ini  telah  banyak  digunakan  hamper  pada  setiap  industri,  termasuk  pendidikan  juga  penunjang aktifitas lainnya di kehidupan sehari-hari (Zahara dkk., 2023).
Pemanfaatan dan perkembangan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence/AI ) dalam dunia pendidikan di Indonesia saat ini kian maju dan berkembang dengan cukup signifikan beberapa waktu terakhir ini. Perkembangan teknologi AI sudah membuka kesempatan baru agar kualitas pendidikan di Indonesia lebih baik, menghadirkan inovasi  dalam  proses  pembelajaran,  dan  mengatasi  berbagai  kendala  yang  dihadapi  oleh  sistem  pendidikan  di Indonesia. Perkembangan teknologi AI yang semakin matang, serta akses yang semakin meluas terhadap teknologi informasi,  telah  memungkinkan  sektor  pendidikan  untuk  mengintegrasikan  AI  ke  dalam  berbagai  aspek,  mulai dari pengajaran hingga administrasi sekolah. Inovasi ini telah memicu transformasi pendidikan yang lebih baik, efisien, dan responsif terhadap kebutuhan siswa, guru, dan lembaga pendidikan.
Salah  satu  AI  yang  paling  populer  di  Indonesia  saat  ini  yang  digunakan  oleh  berbagai  kalangan  tidak terkecuali siswa dan guru atau mahasiswa dan dosen yaitu ChatGPT. Organisasi riset Populix telah melaporkan, bahwa sekitar 45% netizen di Indonesia mengaku telah menggunakan aplikasi AI. Data AI popular di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini, (Populix, 2023):

## Sumber: Populix (2023)
Gambar 1. Daftar platform AI populer di Indonesia
Perkembangan dan pemanfaatan AI di dunia Pendidikan tentunya selain memiliki dampak positif terhadap transformasi Pendidikan di Indonesia, juga memiliki beberapa dampak negatif. Salah satu AI yang popular dalam menunjang  kegiatan  belajar  mengajar  akhir-akhir  ini  yaitu  adanya  aplikasi ChatGPT .  Aplikasi  AI  ini  sering digunakan tidak hanya oleh pelajar tetapi juga oleh tenaga pengajar untuk mencari informasi yang dibutuhkan. Di sisi lain hal ini akan berdampak buruk bagi perkembangan minat belajar pelajar jika aplikasi AI ini dijadikan cara instan  untuk  mendapatkan  jawaban.  Hal  tersebut  akan  menimbulkan  rasa  malas  belajar  karena  sudah  terbiasa mendapatkan jawaban secara instan tanpa melalui proses belajar dan berfikir terlebih dahulu (Fauziyati, 2023).
Oleh  karenanya  hal  ini  akan  menimbulkan  opini/komentar  yang  beragam  dari  masyarakat  khususnya pengguna media sosial X/Twitter . Sebagian besar publik merespon dengan positif hal ini, tetapi tidak sedikit juga yang memiliki opini atau respon negatif.  Hal tersebut dapat dilihat dari komentar atau post pengguna media sosial khususnya X/Twitter mengenai opininya terhadap pemanfaatan AI dalam dunia Pendidikan. Penelitian ini berfokus hanya pada komentar-komentar atau postingan dari pengguna media sosial X/Twitter di Indonesia yang memiliki opini berkaitan dengan penggunaan AI dalam dunia Pendidikan. X/Twitter adalah satu platform media sosial berbasis teks paling populer, karena kesederhanaan dan kemudahan, serta user dapat lebih bebas mengekspresikan pendapat serta opini mereka mengenai apapun (Giovani dkk., 2020). Peneliti mengambil data yang dikeluarkan oleh We Are Social , ternyata pengguna X/Twitter di dunia per Januari 2023 berjumlah 556 juta. Kemudian 24 juta user X/Twitter tersebut berasal dari Indonesia, dengan angka tersebut Indonesia menjadi salah satu negara dengan pengguna X/Twitter terbanyak kelima di dunia (We Are Social & Hootsuite, 2023).
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: We Are Social & Hootsuite (2023)
Gambar 2. Data negara dengan pengguna X/Twitter terbesar di dunia
Analisis sentimen Twitter merupakan metode populer untuk menjelajahi opini di media sosial. Karena opini dan pendapat terkait sentimen, sikap, dan emosi pengguna media sosial menjadi pusat kegiatan manusia, kiriman berpendapat di media sosial membuka pintu bagi para peneliti untuk mengukur emosional di balik data yang dapat diklasifikasikan ke dalam kelas sentimen positif dan negatif (Kristiyanti dkk., 2023). Tujuan dari analisis sentimen yaitu untuk mengetahui respon atau opini pengguna pada sebuah topik atau produk di media sosial. X/Twitter salah satu media sosial populer yang digunakan oleh netijen untuk membagikan pendapat maupun pemikiran, sehingga menjadikannya platform yang tepat untuk dilakukan analisis sentimen (Kaharudin dkk., 2023).
Penelitian  terdahulu  mengenai  analisis  sentimen  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti  lainnya  dengan menggunakan  berbagai  algoritma,  seperti Naïve  Bayes  (NB),  Suppport  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest Neighbour (K-NN), Decision Tree, K-Medoid serta Backpropagation Neural Network (BNN). Misalnya penelitian mengenai Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia tentang ChatGPT yang menggunakan algoritma C4.5 dan Naïve  Bayes dengan  akurasi  mencapai  77.33%  (Akbar  &  Sugiharto,  2023).  Penelitian  lainnya  yaitu penggunaan seleksi fitur PSO pada algoritma Naive Bayes dengan topik Perkembangan Artificial Intelligence di Twitter , yang menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 87.55% (Indrayuni & Nurhadi, 2023). Kemudian penelitian lain selanjutnya misalnya yang dilakukan oleh Hasri dan Alita tentang analisis sentimen mengenai topik dampak virus  Corona  di Twitter menggunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier dan Support  Vector  Machine dengan akurasi algoritma NB 81.07% dan SVM 79.96% (Hasri & Alita, 2022).
Penelitian  sebelumnya  yang  mengkaji  bagaimana  implikasi  dari Artificial  Intelligence (AI)  terhadap pembelajaran  dilakukan  oleh  Sidabutar  dan  Munthe.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  meneliti  tentang  bagaimana sejarah  perkembangan  teknologi  AI  serta  bagaimana  pemanfaatannya  pada  proses  pembelajaran.    Kajian  yang dilakukan  ini  memberikan  kesadaran  kepada  masyarakat  bahwa  teknologi  AI  bukan  merupakan  ancaman, harusnya teknologi dapat dipahami secara proporsional. (Sidabutar & Munthe, 2022).
Penelitian mengenai  annalisis sentimen  salah  satunya dilakukan oleh Putri  dkk. Mereka  mengemukakan bahwa  analisis  sentimen  merupakan  sebuah  proses  klasifikasi  teks  dengan  tiga  tahapan,  yaitu  tahap  dokumen, tahap  pemilihan  kalimat  dan  tahap  aspek.  Tahapan-tahapan  yang  biasanya  digunakan  dalam  klasifikasi  teks analisis  sentimen  yaitu  mendefinisikan  domain  dataset,  pra-pemrosesan,  dan  transformasi  (Putri  dkk.,  2020). Analisis  sentimen  juga  memiliki  pengertian  sebagai  proses  mengidentifikasi  pendapat  pengguna  dari  teks  dan mengklasifikasikannya ke dalam berbagai sentimen atau emosi untuk menentukan sikap pengguna terhadap suatu objek atau entitas (Zhou & Ye, 2020). Analisis sentimen melakukan penentuan opini dan mengelompokan polaritas teks atau kalimat agar dapat menentukan kedalam kategori sentimen positif, negatif maupun netral. Proses analisis dapat dilakukan pada ulasan teks, web organisasi, komentar, status, thread, tweet atau blog . Tokenisasi, stopword , penghapusan, inferensi, deteksi sentimen merupakan pre-proses klasifikasi sentimen (Ardiansyah dkk., 2023).
Kemudian penggunaan algoritma SVM yang digunakan oleh peneliti mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya  yang  banyak  menggunakan  algoritma  SVM  dalam  melakukan  analisis  sentimen.  Seperti  yang dilakukan oleh Fikri dkk, yang menjelaskan bahwa SVM merupakan salah satu metode Machine Learning yang mengimplementasikan fungsi hyperplane pada sebuah data sehingga terbentuk area-area tiap kelas. Hyperplane sendiri digunakan untuk memisahkan antar kelas yang ada. SVM umumnya digunakan pada dataset dengan jumlah yang  sangat  besar,  biasanya  didapatkan  dari website dan  kemudian  menjadi  popular  karena  banyak  digunakan dalam  klasifikasi  teks  (Fikri  dkk.,  2020).  SVM  banyak  digunakan  dengan  cukup  efisien  pada  banyak  studi klasifikasi teks dikarenakan manfaat utamanya, seperti ketangguhan di area perspektif tinggi, fungsi yang sesuai, kekuatan saat ada kumpulan sampel data secara sporadis, dan sebagian besar masalah klasifikasi teks linier lainnya (Kristiyanti dkk., 2020).
Penggunaan PSO sebagai feature selection yang digunakan oleh peneliti yaitu mengacu pada penelitian- penelitian sebelumnya. Salah satunya yaitu yang dilakukan oleh Istighfarin dkk, mereka berpendapat bahwa PSO merupakan metode seleksi fitur yang mekanisme pencarian solusinya diadaptasi seperti perilaku alami yang terjadi pada sebuah populasi burung ( flock of bird ) serta populasi ikan ( school of fish ) dalam bagaimana caranya mereka survive . Contohnya, pada sebuah kelompok burung yang melakukan migrasi dari satu tempat ke tempat lainnya.
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sekelompok burung biasanya akan membentuk formasi tertentu, karena tiap burung yang berdekatan mempunyai informasi jarak antara satu dengan yang lainnya (Istighfarin dkk., 2020).
Penelitian ini sendiri bertujuan untuk melakukan analisis sentimen pengguna X/Twitter terhadap fenomena perkembangan dan pemanfaatan Artificial Intelligence/AI di Indonesia khususnya di  dunia pendidikan.  Adapun metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah Support  Vector  Machine dengan feature  selection  Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini juga bertujuan untuk dapat mengetahui bagaimana Feature Selection Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan angka akurasi dari metode SVM.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menganalisa  secara  khusus  pada  komentar-komentar  maupun  tweet  dari  media  sosial X/Twitter mengenai  pemanfaatan Artificial  Intelligence (AI)  dalam  dunia  Pendidikan  di  Indonesia.  Metode penelitian yang digunakan oleh peneliti dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 3. Tahapan penelitian
1. Pengumpulan Data (Crawling)
Tahapan  pengumpulan  data  ( crawling )  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrogramman Python melalui Google Colaboratory atau Google Colab. Data yang dikumpulkan adalah tweet dan komentar di media sosial X/Twitter mengenai  perkembangan dan pemanfaatan teknologi  AI dalam dunia Pendidikan di  Indonesia. Kemudian  dataset  hasil crawling tersebut  diseleksi  serta  di  export  dalam  bentuk  file CSV untuk  selanjutnya dijadikan sebagai Data Training.

## 2. Data Cleaning dan Labeling Data
Proses ini merupakan normalisasi data training  agar dihasilkan data training yang relevan serta terhindar dari  spam. Pada tahap ini dilakukan penyeleksian tweet  atau komentar dengan menghapus RT, @, # dan URL. Kemudian setelah itu dilakukan pelabelan data secara manual oleh peneliti untuk mengklasifikasikan tweet atau komentar mana yang mengandung sentimen positif dan negatif.

## 3. Pengolahan Data Awal (Preprocessing) dan Labeling Data
Proses awal ( preprocessing ) pengolahan data dilakukan sebelum implementasi algoritma yang digunakan diterapkan.  Proses pre-processing meliputi  proses tokenize , transform  case,  stopword  removal, filter  token  by length dan n-grams (Aryanti dkk., 2019).
4. Pengujian Metode dan Evaluasi
Algoritma  atau  metode  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  algoritma  SVM  dengan  pemilihan feature selection PSO. Pada tahap ini peneliti akan menguji dan membandingkan bagaimana hasil akurasi dari algoritma SVM dengan SVM+PSO. Eksperimen  serta pengujian metode  dilakukandengan  menggunakan sebuah software popular yaitu RapidMiner Studio Versi  9.8 .  Kemudian proses evaluasi  ini merupakan tahap   untuk  mengetahui akurasi dari pemodelan yang telah diimplementasikan pada data training . Serta mengkomparasikan hasil dari dua dataset yang berbeda dengan menampilkan tabel confusion matrix untuk menghitung precision , recall , fi-score , dan accuracy .
PENGUMPULAN DATA ( Crawling ) DATA CLEANING & LABELING PENGOLAHAN DATA AWAL ( Preprocessing )
Tokenize Transform Cases Stopword Removal Filter Token (By Length) Data Training PENGUJIAN METODE (Algoritma) SVM SVM+PSO Data Testing EVALUASI ( Evaluation ) Accuracy Precision Recall Result

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Implementasi dan Pengujian
Tahapan ini peneliti melakukan implementasi serta pengujian sesuai dengan kerangka penelitian yang telah ditentukan  pada  bahasan  metodologi  penelitian.  Beberapa  tahapan  metodologi  yang  digunakan  oleh  peneliti sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  ( crawling )  pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrogramman Python melalui Google  Colaboratory atau Google  Colab. Pengumpulan  data  dilakukan  pada  media  sosial X/Twitter dengan  menentukan  kata  kunci  pencarian  pada  blok  program  seperti  ‘# ArtificialIntelligence’ ,  ‘AI  di  dunia pendidikan’, ‘AI di Indonesia’ dst. Selain kata kunci yang ditentukan, juga di atur bahasa yang digunakan adalah Bahasa Indonesia.
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Gambar 4. Coding Python untuk Crawling data X/Twitter
Selanjutnya  data  hasil crawling melalui Google  Colab tersebut  akan  tersimpan  secara  otomatis  dengan format CSV pada folder yang telah ditentutkan.
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Gambar 5. Sample dataset hasil crawling dengan Google Colab
b. Data Cleaning
Pada  proses  ini  dataset  dinormaliasi  dengan  menghilangkan  RT,  @,  #  dan  URL  dengan  menggunakan Rapid Miner Studio.
Tabel 1. Proses Cleaning Dataset Teks Hasil '@petanikita C6Menerapkan teknologi artificial intelligence dalam pertanian menunjukkan visi jauh kedepan dari pemimpin kita  #ArtificialIntelligence https://t.co/y7G1VO8Hy4 C6Menerapkan teknologi artificial intelligence dalam pertanian menunjukkan visi jauh kedepan dari pemimpin kita
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Gambar 6. Proses Cleaning Dataset di Rapidminer Studio
c. Pelabelan Data ( Labeling )
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Proses pelabelan data ( labeling ) ini diproses dengan manual karena Rapid Miner Studio untuk saat ini tidak dapat  mengklasifikasi  text  berbahasa  Indonesia  secara  otomatis.  Pelabelan  sendiri  ditentukan  berdasarkan pendapat atau penilaian dari peneliti dengan subjektif berdasarkan kata-kata yang terkandung pada tweet/komentar netijen. Dari proses pelabelan ini ditentukan bahwa dataset yang digunakan untuk data training yaitu sebanyak 400 review, 200 opini positif dan 200 opini negatif.
Tabel 2. Proses Pelabelan Data ( labeling )
Teks Label Penggunaan teknologi seperti artificial intelligence (AI) akan membantu petani, peternak, dan nelayan dalam meningkatkan produksi positif Kehadiran AI atau kecerdasan buatan dalam dunia Pendidikan dianggap sebagai ancaman negatif
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
d. Pengolahan Data Awal ( Preprocessing ) Proses pengolahan data awal ( preprocessing ) yang dilakukan yaitu meliputi tokenize , transform case, filter token by length dan n-grams menggunakan Rapid Miner Studio .
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 7. Proses Preprocessing menggunakan Rapid Miner
1) Tokenize
Tokenize merupakan  proses  ini  berfungsi  untuk  memisahkan  kata-kata  dalam  teks  juga  menghapus  dan menghilangkan tanda baca, simbol dan angka-angka pada dataset.
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 8. Hasil Proses Tokenize
2) Transform Cases
Proses ini merupakan proses merubah teks menjadi huruf kecil smua guna menghasilkan konsistensi data dalam pemrosesan teks.
Tabel 3. Proses Transform Cases Teks Hasil Penggunaan teknologi seperti artificial intelligence (AI) akan membantu petani, peternak, dan nelayan dalam meningkatkan produksi penggunaan teknologi seperti artificial intelligence (ai) akan membantu petani, peternak, dan nelayan dalam meningkatkan produksi Sumber : Hasil Penelitian (2023)
3) Filter Token (by length)
Pada penelitian ini peneliti menentukan filter token berdasarkan panjangnya karakter, yaitu minimal terdiri dari 4 karakter dan maksimal 25 karakter per kata. Tujuan proses ini salah satunya untuk menghilangkan kata-kata imbuhan seperti ‘ke’, ‘di’, ‘dan’, ‘ini’, ‘itu’ dst. Proses ini dilakukan menggunakan Rapid Miner Studio.
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## 4) N-grams
Proses N-Grams ini dilakukan agar dapat mengatasi permasalahan klasifikasi teks ke dalam sentimen positif maupun  negatif.  Kesalahan  tersebut  umumnya  dikarenakan  oleh  fitur term tunggal.  Contoh  kata  “jelek” merupakan  kata  negatif,  akan  tetapi  kata  “tidak  jelek”  merupakan  kata  positif  jika  bersanding  dengan  kata negatif pun sebaliknya. Proses ini dilakukan menggunakan Rapid Miner Studio.
e. Pengujian Metode
Proses  pengujian  metode  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  dan  SVM  dengan feature selection PSO. Berikut proses pengujian yang dilakukan oleh peneliti dengan datatraining sebanyak 400 review (200 positif dan 200 negatif) menggunakan Rapid Miner Studio. Dengan ketentuan jumlah number of folds = 5. 1) SVM
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 9. Proses Pengujian Metode SVM

## 2) SVM berbasis PSO
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 10. Proses Pengujian Metode SVM berbasis PSO
2. Hasil Pengujian
Hasil pengujian metode dengan algoritma SVM dan SVM  berbasis PSO dengan datatraining sebanyak 400 review (200 positif dan 200 negatif) menggunakan Rapid Miner Studio sebagai berikut:
a. SVM
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  penerapan  model  menggunakan  algoritma  SVM  dengan  nilai c =  0.0, epsilon =  0.0  dan number  of  folds  = 5  dihasilkan  nilai accuracy  = 87.50%, precision  = 85.46%, recall  = 90.50% dan  AUC  =  0.956.  Penentuan  nilai c,  epsilon dan number  of  folds merupakan  hasil  pengujian  dari peneliti untuk mendapatkan hasil akurasi tertinggi. Hasil pengujian dari algoritma SVM dapat dilihat pada tabel 4 dan grafik ROC pada gambar 11 dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Accuracy Pengujian SVM
Accuracy : 87.50% +/- 2.50% ( micro average : 87.50%) True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 169 19 89.89% Pred. Positive 31 181 85.38% Class Recall 84.50% 90.50%
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 11. Kurva ROC SVM
b. SVM Berbasis PSO
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  penerapan  model  menggunakan  algoritma  SVM  berbasis  PSO  dapat meningkatkan nilai akurasi. Ditentukan nilai c = 0.0, epsilon = 0.0 dan number of folds = 5 dihasilkan nilai accuracy = 89.50%, precision = 86.98%, recall = 93.00% dan AUC = 0.964.  Penentuan nilai c, epsilon dan number  of  folds merupakan  hasil  pengujian  dari  peneliti  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi.  Hasil pengujian  dari  algoritma  SVM  berbasis  PSO  dapat  dilihat  pada  tabel  5  dan  grafik  ROC  pada  gambar  12 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Accuracy Pengujian SVM berbasis PSO
Accuracy : 89.50% +/- 2.09% ( micro average : 89.50%) True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 172 14 92.47% Pred. Positive 28 186 86.92% Class Recall 86.00% 93.00% Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 12. Kurva ROC SVM berbasis PSO
c. Perbandingan
Berdasarkan hasil pengujian diatas diketahui bahwa metode dengan algoritma SVM berbasis PSO memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  89.50%  dan  AUC  0.964. Area  Under  the  Curve (AUC)  dalam konteks  kurva  ROC  adalah  nilai  numerik  yang  mengukur  performa  keseluruhan  suatu  model  klasifikasi. Semakin besar nilai AUC, semakin baik model dapat  membedakan antara kelas positif dan negatif.  Artinya penggunaan feature  selection PSO  pada  algoritma  SVM  ternyata  mampu  meningkatkan  nilai  akurasi  yang dihasilkan.
Tabel 6. Perbandingan hasil pengujian SVM dan SVM+PSO Algoritma Accuracy AUC Precision Recall SVM 87.50% 0.956 85.46% 90.50% SVM+PSO 89.50% 0.964 86.98% 93.00% Hasil Peningkatan 2.00% 0.008 1.52% 2.50%
Sumber : Hasil Penelitian (2023)

## KESIMPULAN
Hasil  pengujian  dalam  analisis  sentimen  terhadap  komentar-komentar  atau  tweet  pada  media  sosial X/Twitter menggunakan SVM dan SVM berbasis PSO menunjukan bahwa algoritma SVM+PSO memiliki nilai akurasi yang lebih baik. Algoritma SVM dengan feature selection PSO menghasilkan nilai accuracy = 89.50%, precision = 86.98%, recall = 93.00% dan AUC = 0.964. Sedangkan algoritma SVM mimiliki nilai accuracy = 87.50%, precision = 85.46%, recall = 90.50% dan AUC = 0.956. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan feature selection PSO pada algoritma SVM ternyata mampu meningkatkan nilai akurasi yang dihasilkan.
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu SVM  dengan feature  selection PSO.  Untuk  penelitian selanjutnya dapat diterapkan metode optimasi lain seperti Genetic Algorithm (GA) dengan menggunakan algoritma SVM ataupun yang lainnya seperti Naïve Bayes, k-NN, D-Tree dll . Hal tersebut guna mendapatkan metode dengan nilai akurasi terbaik dalam sentiment analysis.

## REFERENSI
Akbar, Y., & Sugiharto, T. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes. Jurnal  Sains  dan  Teknologi , 5 (1),  115–122. https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
Ardiansyah, D., Saepudin, A., Aryanti, R., Fitriani, E., & Royadi, R. (2023). Analisis Sentimen Review pada Aplikasi  Media  Sosial  Tiktok  Menggunakan  Algoritma  K-NN  dan  SVM  Berbasis  PSO. Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , 7 (2), 233–241.
Aryanti, R., Saepudin, A., Fitriani, E., Permana, R., & Saefudin, D. F. (2019). Komparasi Algoritma Naive Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada   Analisis  Sentimen  Pengguna  Busway. Jurnal  Teknik Komputer , 5 (2), 227–234.
Fauziyati, W. R. (2023). Dampak Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam Pembelajaran Pendidikan Agama Isla. Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran , 6 (2), 2180–2187.
Fikri,  M.  I.,  Sabrila, T.  S., &  Azhar,  Y.  (2020). Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter. SMATIKA Jurnal , 10 (2), 71–76.
Giovani, A. P., Ardiansyah, A., Haryanti, T., Kurniawati, L., & Gata, W. (2020). Analisis Sentimen Aplikasi Ruang  Guru  di  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi. Jurnal  Teknoinfo , 14 (2),  116–124. https://doi.org/10.33365/jti.v14i2.679
Hasri, C. F., & Alita, D. (2022). Penerapan Metode Naive Bayes Classifier dan Support  Vector Machine pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona di Twitter. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) , 3 (2), 145–160. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika Indrayuni,  E.,  &  Nurhadi,  A.  (2023).  Optimasi  Naive  Bayes  Berbasis  PSO  Untuk  Analisa  Sentimen Perkembangan  Artificial  Intelligence  Di  Twitter. INTI  Nusa  Mandiri , 18 (1),  65–70. https://doi.org/10.33480/inti.v18i1.4282
Istighfarin, N. F., Rahmastati, R. A., & Nugroho, H. (2020). Penerapan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA) pada Sistem Optimasi Visible Light Communication (VLC) untuk Menentukan Posisi Robot. Jurnal SIMETRIS , 11 (1), 279–286.
Kaharudin, A., Supriyadi, A. A., Baitika, H., & Derryanur, M. (2023). Analisis Sentimen pada Media Sosial dengan  Teknik  Kecerdasan  Buatan  Naïve  Bayes:  Kajian  Literatur  Review. OKTAL :  Jurnal  Ilmu Komputer dan Science , 2 (6), 1642–1649. https://harzing.com/resources/publish-or-perish Kristiyanti,  D.  A.,  Putri,  D.  A.,  Indrayuni,  E.,  Nurhadi,  A.,  &  Umam,  A.  H. (2020). E-Wallet  Sentiment Analysis Using Naïve Bayes and Support Vector Machine Algorithm. Journal of Physics: Conference Series , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1641/1/012079 Kristiyanti,  D.  A.,  Putri,  D.  A.,  Indrayuni,  E.,  Nurhadi,  A.,  &  Umam,  A.  H.  (2023).  Twitter  Sentiment Analysis  Using  Support  Vector  Machine  and  Deep  Learning  Model  in  e-Learning  Implementation During the Covid-19 Outbreak. AIP Conference Proceedings , 2714 .
https://doi.org/10.1063/5.0128685 Populix. (2023, Juni 22). Daftar Platform AI yang Paling Sering Digunakan di Indonesia, ChatGPT Teratas . goodstats.id.
Putri, D. A., Kristiyanti, D. A., Indrayuni, E., Nurhadi, A., & Hadinata, D. R. (2020). Comparison of Naive Bayes Algorithm and Support Vector Machine using PSO Feature Selection for Sentiment Analysis on E-Wallet Review. Journal of Physics: Conference Series , 1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1641/1/012085
Sidabutar,  H.,  &  Munthe,  H.  P.  (2022).  Artificial  Intelligence  dan  Implikasinya  Terhadap  Tujuan Pembelajaran Pendidikan Agama Kristen. Jurnal Manajemen Pendidikan Kristen , 2 (2), 76–90.
We  Are  Social,  &  Hootsuite.  (2023, Februari  27). Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Capai  24  Juta  hingga Awal 2023, Peringkat Berapa di Dunia? Databoks.
Zahara, S. L., Azkia, Z. U., & Chusni, M. M. (2023). Implementasi Teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam Bidang Pendidikan. Jurnal Penelitian Sains dan Pendidikan , 3 (1), 15–20.
https://doi.org/10.23971
Zhou, J., & Ye, J. min. (2020). Sentiment analysis in education research: a review of journal publications.
Dalam Routledge Taylor & Francis Group (Vol. 31, Nomor 3). Routledge. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1826985