67
Naskah diterima: 14 Januari 2022, direvisi: 14 Maret 2022, disetujui: 16 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.968
Perbandingan Algoritma Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Analisis Sentimen Pada Peraturan PSBB di Indonesia
Mugi Raharjo 1 , Jordy Lasmana Putra 2 , Tommi Alfian Armawan Sandi 3 , Musriatun Napiah 4
1,2 Universitas Nusa Mandiri Mugi.mou@nusamandiri.ac.id
Jordy.jlp@nusamandiri.ac.id
3,4 Universitas Bina Sarana Informatika
Tommi.taf@bsi.ac.id Musriatun.mph@bsi.ac.id
Abstrak  - Pandemi  telah  memunculkan  aturan  dan  istilah  baru  di  masyarakat.  Berbagai  negara  memiliki regulasinya  masing-masing,  termasuk  Indonesia  dengan  nama  PSBB  untuk  itu  penulis  mencoba  melakukan penelitian  terkait  dengan  kondisi  PSBB  di  Indonesia  dengan  maksud  dan  tujuan  untuk  mengetahui  sentimen masyarakat terhadap hal tersebut, penulis melakukan pemodelan ini secara positif dan negatif. . model dalam tweet di Twitter . Kami menangkap informasi melalui media Twitter yang kemudian kami olah datanya sehingga siap untuk  diuji  pada  algoritma  yang  digunakan.  Dalam  pengumpulan  dan  pemrosesan  data,  kami  menggunakan aplikasi penambang cepat. Dalam penelitian ini digunakan Naive Bayes, KNN , dan SVM . Kami juga melakukan perbandingan model dengan Particle Swarm Optimization. model 1 menguji tiga algoritma menggunakan validasi rasio  0,7-0,8  dan  validasi  silang  10  kali  lipat,  Pada  Model  2  penulis  menggunakan  fitur  seleksi  yaitu Particle swarm  Optimization dimana PSO digunakan  sebagai  optimasi.  Dari  model  kedua,  akurasinya  adalah  88,00%. untuk SVM + PSO , 88,54%% untuk NB + PSO dan 81,58% untuk K -NN + PSO . Dan setelah dilakukan pengujian terhadap dua metode tersebut, ternyata Naive Bayes + PSO memiliki tingkat akurasi dan presisi yang paling tinggi. Dengan  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  penelitian  dan  pengembangan  terkait  sentiment masyarakat  terhadap  kebijakan-kebijakan  yang  lakukan  kedepannya,  dengan  hasil  ini  kedepannya  dapat dikembangkan  lagi  menjadi  model  aplikasi  yang  bisa  langsung  melakukan  labeling  terhadap  sentiment masyarakat,

## Kata Kunci: Teks Mining, Sentimen, Algoritma
Abstract -. The pandemic gave rise to new rules and terms in society. Various countries have their own regulations, including Indonesia under the name PSBB. For this reason, the author tries to conduct research related to the PSBB condition in Indonesia with the aim and purpose of knowing people's sentiments towards this, the authors carry out this modeling positively and negatively. . model in a tweet on Twitter. We capture information through Twitter  media  which  then  we  process  the  data  so  that  it  is  ready  to  be  tested  on  the  algorithm  used.  In  data collection and collection, we use fast miner application. In this study, Naive Bayes, KNN, and SVM were used. We also did a model comparison with Particle Swarm Optimization. model 1 tested three algorithms using a validation ratio of 0.7-0.8 and cross-validation 10 times, In Model 2 the author uses a selection feature, namely Particle swarm Optimization where PSO is used as optimization. From the second model, the accuracy is 88.00%. for SVM + PSO, 88.54%% for NB + PSO and 81.58% for K -NN + PSO. And after testing the two methods, it turns out that Naive Bayes + PSO has the highest level of accuracy and precision. With the results of this study, it is hoped that it will be useful for research and development related to public sentiment towards policies carried out in the future, with these results in the future it can be further developed into an application model that can directly label public sentiment.
Keywords: Text Mining, Sentiment, Algorithm

## PENDAHULUAN
Penggunaan  media  sosial  semakin  meningkat  pada masyarakat Indonesia. Penggunaan jaringan internet sendiri  saat  ini  berkembang  dengan  pesat,  Media sosial  adalah  sebuah  wadah  berbasis  daring  yang
memungkinkan  penggunanya  berinteraksi  dengan orang lain tanpa adanya batasan waktu, batasan area seperti wilayah,kota  dan  bahkan Negara.  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  dengan  angka pengguna  media  sosial  tertinggi  di  dunia. Kementerian Komunikasi dan Informatika
(Kemenkominfo)  menyatakan  95%  dari  sekitar  63 juta  pengguna  internet  adalah  pengguna  media sosial. Twitter menjadi salah satu media sosial yang sering  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia.
Country Industry Head Twitter Indonesia mengklaim  bahwa  Indonesia  merupakan  negara dengan pertumbuhan pengguna aktif harian Twitter- nya paling besar (Abdulloh & Hidayatullah, 2019). Pandemi  yang  kita  kenal  dengan  seutan  COVID19 mengganggu anyak aktivitas di eragai elahan dunia yang  menjadi  tantangan  agi  semua  negara  yang terkena virus Corona yang mengancam seagian esar dunia.  Serikat  dan  Italia  memiliki  sekitar  2  5% tingkat kematian untuk virus baru. (Pastor, 2020) Text  mining  adalah  penerapan  konsep  dari  teknik data  mining  untuk  menemukan  pola  dalam  teks dengan  tujuan  menemukan  informasi  yang  erguna untuk  tujuan  tertentu.  (Hasan,  2018). Text  mining dapat  diolah  untuk  berbagai  macam  keperluan diantaranya adalah untuk summarization, pencarian dokumen teks dan sentiment analisis (Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata,  &  Syepry Maulana Husain,
2019) Analisis sentimen ertujuan untuk
mengklasifikasikan  ulasan  pengguna  menjadi  opini positif atau negatif erdasarkan perasaan emosi opini dan  sikap.  Klasifikasi  analisis  sentimen  diagi menjadi tiga level yaitu level dokumen level kalimat dan  level  aspek.  Dalam  penelitian  ini  analisis sentimen hanya memiliki satu level kalimat. Metode yang  digunakan  adalah  metode  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  metode  Herd  Optimization (PSO). Analisis sentimen adalah proses menentukan apakah seuah kalimat cenderung positif negatif atau netral. (Warjiyono et al., 2019).
Text  mining  adalah    langkah    analisis  teks  yang dilakukan  secara  otomatis  oleh  komputer  untuk mengekstrak  informasi    erkualitas  dari serangkaian teks yang dirangkum dalam seuah dokumen. .(Adhe, Rachman, Goejantoro, & Tisna, 2020)
Opinion  mining atau  dikenal  sebagai  analisa sentiment  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk menentukan apakah polaritas kumpulan teks tulisan (dokumen,  kalimat,  paragrap,  dan  lain-lain) cenderung  ke  arah  positive,  negative,  atau  netral (Taufik,  2018).  Menurut  Ipmawati  dalam  jurnal Wardhani  Analisis  sentimen  adalah  sebuah  proses untuk  menentukan  sentimen  atau  opini  dari seseorang yang  diwujudkan dalam bentuk teks dan bisa  dikategorikan  sebagai  sentimen  posisif  atau negative  (Hadna,  Santosa,  &  Winarno,  2016). Analisis sentimen juga merupakan riset komputasional dari opini, sentimen dan emosi yang diekspresikan  secara  tekstual.  (Wardhani  et  al., 2018) Classification adalah  model  data  mining  dimana classifier dibangun  untuk  memprediksi  label klasifikasi seperti “aman” atau “berisiko” untuk data aplikasi  pinjaman,  “ya”  atau  “tidak”  untuk  data pemasaran atau “label A”, “label B ", "label C" untuk
data. Kategori-kategori tersebut dapat diwakili oleh nilai-nilai  sesuai  dengan  kebutuhannya  (Hasan, 2018).
Support  vector  machine  (SVM)  adalah  sistem pemelajaran  classifier  yang  menggunakan  ruang hipotetis  seagai  fungsi  linier  dalam  ruang  fitur erdimensi  tinggi  dilatih  dengan  metode  optimasi algoritma  pemelajaran  erasis  teori.  .  teori  statistik (Widiastuti Informasi dan Gunadarma 2007) NBC  merupakan  salah  satu  algoritma  teknik  data mining  yang  menerapkan  teori  Bayesian  untuk klasifikasi.  Teorema  keputusan  Bayesian  adalah metode statistik dasar untuk pengenalan pola. Naive Bayes didasarkan pada asumsi sederhana ahwa nilai atriut  independen  ersyarat  jika  mereka  menerima nilai output. Dengan kata lain mengingat nilai output proailitas yang diamati secara kolektif adalah produk dari  proailitas  individu.  (Mustafa,  Ramadhan,  & Thenata, 2018).
Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes ,  yaitu memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.(Manalu, Sianturi, &  Manalu,  2017).  Algoritma  Nearst  Neighbor merupakan  Algoritma  yang  melakukan  klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) satu  data  dengan  data  yang  lain.  Pengenalan pola  wilayah  dengan  menggunakan  algoritma "k-Nearest  Neighbor"  (k-NN)  merupakan  metode klasifikasi,  dimana  objek  baru  diberi  label berdasarkan objek yang terdekat.(Susanto & Riana, 2016)
Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  yang  sediakan satu  set  kelas  primitif  berguna  untuk  memecahkan masalah optimasi kombinatorial dan kontinu. (James V.  Miranda,  2018). Algoritma  Particle  Swarm Optimization (PSO) adalah meta-heuristik terinspirasi dari alam yang telah digunakan sebagai alat  pengoptimalan  dalam  berbagai  aplikasi  sejak tahun 1995.
(Sedighizadeh, Masehian, Sedighizadeh, & Akbaripour, 2021)
Algoritma    PARTICLE  swarm  optimization  (PSO) terinspirasi oleh perilaku kawanan urung diusulkan oleh  Kennedy  dan  Eerhart  pada  tahun  1995  dalam aturan PSO setiap partikel diwakili oleh titik dalam kerangka Cartesian dengan memilih solusi keseluruhan  teraik.  serta  pengalaman  teraik priadinya  seagai  model  pemelajaran.  Bahkan  jika seuah  partikel  memiliki  kecerdasan  yang  sangat rendah  perilaku  kolektif  dari  partikel  yang  ereda dapat  menunjukkan  kemampuan  yang  kuat  untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks.  (Xia  et  al., 2020).

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  akan  dilakukan  terdiri  dari beberapa  tahapan  seperti  pengumpulan  data, pengolahan  data  awal,  metode  yang  diusulkan,
eksperimen  dan  hasil  pengujian  serta  evaluasi  dan validasi  hasil.  Berikut  ini  akan  dijelaskan  tahapan dari  metode  penelitian  yang  akan  dilakukan  antara lain.

## 1. Pengumpulan Data
Data yang  digunakan adalah data yang diamil dari jejaring  sosial  Twitter  terkait  "PSBB"  di  Indonesia terkait covid19. Data yang diperoleh dari tweet yang diamil  pada  ulan  Maret  2020  dan  April  2020 memiliki total 20.083 item data. Data diperoleh pada minggu  terakhir  ulan  Maret  dan  minggu  ke-2  ulan April  dan  data  terseut  diperoleh  dari  hasil  survei pada  tanggal  30  Maret  2020  7  April  2020.  Data diperoleh menggunakan aplikasi Rapidminer menggunakan  aplikasi  Rapidminer  Twitter.  search engine  dengan  Twitter  API    dengan  menempatkan query  "PSBB"  pada  filter  language  dan  filter  date. Proses  pada  aplikasi  Rapid  Miner  erlanjut  ke langkah  selanjutnya  yaitu  data  preprocessing  dan alignment  l.  Setelah  diproses  seperti  menghapus duplikat dan  eerapa string pengganti data dieri lael oleh ahli anotasi atau ahasa hingga 2632 data. Data erlael  positif  dan  negatif  data  erlael  dan  data  yang digunakan dalam penelitian ini erjumlah 1776 positif dan  856  setelah  itu  dilakukan  pengolahan  seagai pengkodean  untuk  kata  kunci  dan  ngram  transfer case.
Tabel 1. Tabel Data Twitter Positive dan Negative
No Text Status 1 percaya  saja  mas  pemerintah pasti  mengambil  jalan  terbaik makanya dihimbau untuk PSBB physic distancing kembali  ke  kita  dg  menjaga kesehatan diri maka kita sudah menjadi pahlawan kesehatan positive 2 Negara punya kewajiban untuk nanggung  semua  biaya  hidup rakyatnya selama lockdown yes itu  benar  tp  negara  pasti  tidak sanggup  Mknya  dipilih  opsi tidak  lockdown  tp  PSBB  Ya tugas  kita  nurut  dong  kalau  gk penting ya jangan keluar positive 3 Semoga  pandemi  ini  cepat berakhir  Ayo  tetap  lakukan PSBB bersama jauhi kerumunan  orang  banyak  dan tetap  jaga  kebersihan  sekitar Bersama positive 4 lockdown tidak rapid test tidak PSBB tapi matidak APD
terbatas  negara  sudah  dibocori soal  awal  Januari  tapi  milih cengengesan perkara sego kucing sego rawon negative
5
Disuruh  PSBB  tapi  mudik diperkenankan  Kalau  gitu  mah ga  perlu  ada  gugus  tugas  Ga guna juga negative 6 pak  melihat  ketidak  tegasan anda terhadap penetidakan PSBB measures termasuk ketakutan  anda  untuk  tidak populer dalam melarang mudik baik  anda  minta  izin  atasan anda di untuk memulai pembuatan  kuburan  massal korban
negative
Sumber : Peneliti (2020)

## 2. Pengolahan Data Awal
Pada  tahap  ini,  klasifikasi  teks  atau  sentimen dilakukan dengan langkah pra pemrosesan sehingga teks  memiliki  konten  yang  tidak  sempurna  seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau bahkan kesalahan  ketik  sederhana.  Selain  itu,  ada  atribut data  asing.  Data  paling  baik  ditolak  karena keberadaannya  dapat  mengurangi  kualitas  atau akurasi.  Pada  titik  ini,  data  dalam  bentuk  tweet dibersihkan  sehingga  menjadi  terstruktur  dan  data dengan baik. Langkah-langkah yang telah dilakukan antara lain:
a. Hapus URL
b. Hapus data duplikat
c. Penggantian ikon emot
d. Menghilangkan angka, simbol dan tanda baca e. Menghapus hashtag, username, dan RT
f. Ganti dengan string yang dihasilkan   secara otomatis relatif terhadap bahasa kekinian g. Huruf kecil
h. Filter token karakter min dan maks
i.  Berhenti bicara
j.  Menggunakan alat Ngrams
3. Model Yang Diusulkan Metode atau model yang diusulkan yaitu menggunakan  tiga  algoritma  yaitu Naive  Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest neighbour. . Sebagai bahan perbandingan digunakanlah pengujian  dengan  menggunakan feature  PSO .
Particle  swarm  optimization  sendiri  menjadi  salah satu feature yang  paling  sering  digunakan  dalam penelitian text  mining terutam  jika  menggunakan algoritma seperti Naïve Bayes, K-NN dan SVM. PSO melakukan pencarian menggunakan populasidisebut swarm individu disebut partikel yang diperbarui dari iterasi ke iterasi. Untuk menemukan solusi optimal, setiap  partikel  mengubah  arah  pencariannya  sesuai dengan dua faktor, pengalaman terbaik sebelumnya.
Sumber : Peneliti (2020) Gambar 1. Alur Penelitian
diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  dataset  yang dikumpulkan akan diolah dalam 4 tahapan, yaitu
1. Text Processing
2. Feature Selection
3. Validation
4. Evaluation
Dari keempat tahapan diatas maka akan didapatkan hasil  komparasi  antara  algoritma Naive  Bayes,  K- Nearest  Neighbor dan Support  Vector  Machine dengan dua model yaitu dengan fitur seleksi PSO.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  pengumpulan  data,  berbagai  jenis perangkat  untuk  mendapatkan  data,  banyak  cara yang bisa dilakukan dalam melakukan crawling data kepada situs website data yang diperlukan. Adapun dalam penelitian ini pengambilan data menggunakan aplikasi  rapidminer.  Berikut  proses  pengambilan data  menggukan  rapidminer.  Pengumpulan  data twitter menggunakan plugin  crawler yang  terdapat dalam tools rapidminer dengan bantuan menggunakan access  twitter API  sebagai  konektor ke API Twitter. Kita harus mempunyai akun twitter terlebih  dahulu  untuk  bisa  mendapatkan  akses  dari rapidminer ke twitter.
Sumber : Peneliti (2020)
Gambar 2. Crawling Twitter Rapidminer
Pengambilan  data twitter dilakukan  dengan memasukan token yang didapatkan dari twitter API , serta memasukkan query yang akan dibutuhkan. Kali ini  yang  penulis  cari  datanya  adalah  terkait PSBB Dari  pemilihan  kata  tersebut  dibuatlah  limtasi  data yang ingin di crawling penulis melakukan sebanyak dua  kali  penarikan  data  jadi  total  data  yang didapatkan sebanyak 20.289 data twit terkait PSBB . Tahap selanjutnya melakukan proses removing, dan replacing data  seperti  remove  duplicates,remove url,string  replace  emot  icon,remove  non  character seperti symbol-simbol, remove hastag dan annotation  dan  peneliti  membuatkan  sebuah  string replace  baru  dengan  membuat  sebuah  kamus  yang isinya berbahasa istilah gaul atau kekinian setelah itu barulah masuk ke dalam labelisasi yang di lakukan oleh  ahli  bahasa  atau  bertindak  sebagai  annotator dengan  tugas  yaitu  melakukan  labelisasi  terhadap twit tersebut dengan pelabelan positive dan negative. Setelah  melalui  remove  duplicate  data  berkurang mejadi  10.147 dan setelah dilakukan pelabelan data menjadi 1176 yang terdiri dari 536positive sebanyak dan negative sebanyak 640 data.
Sumber : Peneliti (2020)
Gambar 3. Desain pengolahan data awal
1. Fase Pengolahan Data Tahap data  preparation merupakan  tahap  dengan proses  penyiapan  data  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  data  yang  bersih  dan  siap  untuk digunakan  dalam  penelitian.  Dalam text  mining tahapan  awal  yang  akan  dilakukan  adalah  tahap preprocessing .  Berikut  merupakan  tahapan  yang dilakukan dalam preprocessing :
Berikut merupakan tahap desain model preprocessing yang  digunakan  dalam  melakukan tahapan awal pengolahan data.
2. Fase Preprocessing
Dalam  fase  ini  Penulis  melakukan  preprocessing data  Adapun  tujuan  dari  proses  ini  adalah menghilakan  noise  data  guna  mentransformasikan data ke suatu format yang dibutuhkan disini penulis menggunakan tools di rapidminer seoerti transform casas,tokenizing,filter  length,stopwords  dan  n- grams.  Namun  dalam  penerapannya  Penulis  juga menggunakan bantuan aplikasi dari Gataframeworks untuk  melakukan  proses  stopwords  agar  lebih maksimal.
Sumber : Peneliti (2020) Gambar 4.  Model Preprocesing
3. Fase Pemodelan
Dalam fase ini merupakan pemilihan teknik mining dengan menentukan algoritma atau model yang akan digunakan. Tool yang digunakan adalah RapidMiner versi 9.7.
Sumber : Peneliti (2020) Gambar 5. Desain Model Algoritma
Berikut  adalah  desain  model Rapidminer untuk pemodelan dengan menggunakan operator multiply , operator  ini  sendiri  berfungsi  untuk  menjalankan beberapa  algoritma  sekaligus  kemudian  digunakan cross  validation Parameter  ini  menentukan  jumlah lipatan  (jumlah  himpunan  bagian)  dari ExampleSet yang  harus  dibagi  menjadi.  Setiap subset memiliki
jumlah Contoh yang sama. Juga jumlah iterasi yang akan terjadi adalah sama dengan jumlah lipatan. Jika port  output  model  terhubung, subproses Pelatihan diulangi  sekali  lagi  dengan  semua  Contoh  untuk membangun model akhir
Sumber : Penliti (2020) Gambar 6. Desain algoritma dengan PSO
Model  ini digunakan  sebagai perbandingan dengan model sebelumnya tanpa optimasi, seperti diketahui PSO merupakan fitur yang banyak sekali digunakan dalam  beberapa  algoritma  dasar.  Untuk  itu  Penulis memilih PSO sebagai model untuk perbandingan.
4. Fase Evaluasi (Evaluation Phase) Tahapan evaluasi bertujuan untuk menentukan nilai kegunaan dari model yang telah berhasil dibuat pada langkah sebelumnya. Untuk evaluasi digunakan 10- fold  cross  validation .  Dalam  10 fold  Cross Validation ,  data  dibagi  menjadi  10  fold  berukuran kira-kira  sama,  sehingga  kita  memiliki  10 subset data  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  atau algoritma.  Misalkan  kita  memiliki  10  data  dimana kita akan melakukan  K-fold Cross Validation pada data tersebut, dimana data akan dibagi menjadi data testing  (untuk  pengujian  model)  dan  data  training (untuk  melatih  model).  Pada  percobaan  kita  akan menentukan nilai K = 10 dimana data nantinya akan ada 10 lipatan. Tujuannya adalah untuk menemukan kombinasi data yang terbaik, bisa saja dalam akurasi, presisi, eror dan lain-lain.
Berikut  ini  desain  proses  pengujian  model  metode Support Vector Machine yang digunakan yaitu :
Sumber : Peneliti (2020) Gambar 7. Desain algoritma SVM
model klasifikasi penulis menerapkan beberapa kali uji  dengan  menggunakan  10  folds  cross  validation dan  juga  pengaturan  ratio  untuk  data  training  dan testing  sebesar  0.7  –  0.9  ratio  dan  juga  dilakukan penambahan  fitur Particle  swarm  optimization . Berikut  adalah  hasil  yang  didapatkan  berupa Akurasi, Presisi dan Nilai AUC.

## Tabel 2. Hasil Algoritma SVM
SVM Akurasi Presisi AUC 0.9 Ratio 86.92  85,29 0.959 0.8 Ratio 84.88  84,62 0.958 0.7 Ratio 86.86  85,57 0.976 10folds 87.38  83,72 0.967
Hasil  Pengujian  Model Naive  Bayes  Classifier
Berikut  ini  desain  proses  pengujian  model  metode Naive Bayes Classifier yang digunakan yaitu :
Sumber : Peneliti (2020) Gambar 8 Proses 10-Fold Cross Validation NB
Pada  prosesnya  disetiap  model  klasifikasi  penulis menerapkan beberapa kali uji dengan menggunakan 10 folds  cross validation  dan juga pengaturan  ratio untuk data training dan testing sebesar 0.7 – 0.9 ratio dan  juga  dilakukan  penambahan  fitur Particle swarm  optimization .  Berikut  adalah  hasil  yang didapatkan berupa Akurasi, Presisi dan Nilai AUC.
Tabel.3 Hasil Algoritma Naïve Bayes Naïve BAYES Akurasi  Presisi AUC 0.9 Ratio 89.23  88,06% 0.5 0.8 Ratio 86.43  85,61% 0.79 0.7 Ratio 86.60  86,22% 0.8 10folds 86.84  85,56% 0.588 Hasil Pengujian Model Metode K-Nearest Neighbor
Berikut ini desain proses pengujian model metode K- Nearest Neighbor yang digunakan yaitu :
Sumber : Peneliti (2020) Gambar.9 Proses 10-Fold Cross Validation K-NN
Gambar  9  pada  prosesnya  disetiap  model klasifikasi  penulis  menerapkan  beberapa  kali  uji dengan menggunakan 10 folds cross validation dan juga pengaturan ratio untuk data training dan testing sebesar  0.7  –  0.9  ratio  dan  juga  dilakukan penambahan  fitur Particle  swarm  optimization . Berikut  adalah  hasil  yang  didapatkan  berupa Akurasi, Presisi dan Nilai AUC.
Tabel.4 Hasil Algoritma K-NN K-NN Akurasi Presisi AUC 0.9 Ratio 73.20  69,74 0.848 0.8 Ratio 73.64  71,03 0.835 0.7 Ratio 79.23  78,79 0.835 10folds 76.39  73,59 0.874 Hasil Pengujian Model Particle Swarm Optimization
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) algoritma berbasis  populasi  yang  mengeksploitasi  individu dalam  pencarian.  Dalam  model  ini  penulis menggunakan  population  size  =  5  dan  maximum number of generations=30.
Hasil Pengujian Dengan Particle Swarm Optimization , Dari modeling pengujian menggunakan particle swarm optimization ini maka dihasilkan nilai akurasi,Presisi dan Kurva ROC yang akan  dipaparkan  berikut  ini. Adapun  perbandingan hasil komparasi akurasi, presisi dan AUC Algoritma telah digunakan sebagai berikut :
Tabel 5 Hasil Pengujian Tiga Algoritma Dengan PSO Akurasi Presisi AUC Naïve  Bayes +PSO 88.54  86,37 0.703 KNN+PSO 81.58  84,50 0.868 SVM + PSO 88.00  85,72 0.966
Dari hasil yang terlihat bahwa tingkat akurasi,presisi dan AUC masing-masing  algoritma  naik SVM naik sebesar  0,50%  dan  kenaikan  tertinggi  terjadi  di algoritma K-NN naik  sebesar  5%,  kecuali  pada algoritma naïve  bayes terjadi  penurunan  di  akurasi
tetapi  untuk  presisi  dan AUC semua  algortima menujukan kenaikan.

## KESIMPULAN
Akhirnya  kesimpulan  yang  penulis  rangkum  dari bab-bab  sebelumnya  mengenai  penelitian  ini  yaitu Analisis  Sentiment  terkait  konsisi  PSBB  di Indonesia ,maka penulis dapat mengambil kesimpulan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan dengan tiga model.
Model ke-1 penulis mencoba melakukan pengujian dengan  tiga  algoritma  yang  digunakan  yaitu SVM,Naïve  Bayes  dan  KNN  penulis  sengaja memilih  3  algoritma  ini  dikarenakan  ketiga  inilah yang  paling  banyak  digunakan  dalam  kasus sentiment  publik.  Dari  hasi  pengujian  itu  sendiri dapat  dilihat  bahwa  tingkat  akurasi  yang  diperoleh sebenarnya sudah cukup tinggi yaitu SVM=87,38%
,  Naïve  Bayes=86,84%  dan  K-NN=76,89%.  Dari hasil pengujian mode ke-1 ini dapat diketahu ketiga algoritma ini cocok untuk digunakan dengan dataset terkait PSBB ini dikarenakan hasil akurasinya sudah mencapai  diatas  80%  yang  dikatagorikan  sudah cukup baik.
Model  ke-2  penulis  mencoba  menambahkan  fitur Particle  Swarm  Optimization  sebagai  model perbandingan  dengan  Model  ke-1,  dimana  PSO dipilih  sebagai  perbandingan  karena  banyak penelitian terkait sentiment
analisis menggunakannya dan beberapa menunjukan kenaikan  akurasi.Dan  benar  saja  Dari  hasil pengujian dihasilkan 88.00% untuk SVM , 88,54% untuk Naïve Bayes yang justru turun akurasinya dari model sebelumnya yaitu model-1 dan KNN dengan nilai akurasi 81.58%.
Dengan demikian dapat dikatakan model Naïve bayes menggunakan Partice Swarm dapat digunakan dalam  mengoptimalkan  nilai  akurasi,presisi  dan AUC  dan  diharapkan  model  ini  dapat  digunakan untuk  data-data  ditahun  berikutnya  dan  juga sentimen publik lainnya

## REFERENSI
Aaputra,  S.  A.,  Didi  Rosiyadi,  Windu  Gata,  &
Syepry  Maulana  Husain.  (2019).  Sentiment Analysis  Analisis  Sentimen  E-Wallet  Pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 3 (3), 377–382. https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1118
Abdulloh, N., & Hidayatullah, A. F. (2019). Deteksi Cyberbullying  pada  Cuitan  Media  Sosial Twitter. Automata , Vol 1 (1), 1–5.
Adhe, D., Rachman, C., Goejantoro, R., & Tisna, D.
(2020).  Implementation  Of  Text  Mining  For
Grouping Thesis Documents Using  K-Means Clustering. Jurnal  EKSPONENSIAL , 11 (2),
167–174.
Hadna,  M.  S.,  Santosa,  P.  I.,  &  Winarno,  W.  W. (2016). Studi Literatur Tentang Perbandingan Metode  Untuk  Proses  Analisis  Sentimen  Di Twitter. Seminar Nasional Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi , 2016 (Sentika), 57–64. Retrieved from https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makala h/2016/95.pdf
Hasan,  F.  N.  (2018).  Fuad  Nur  Hasan,  Mochamad Wahyudi, 3 (1), 430–439.
James V. Miranda, L. (2018). PySwarms: a research toolkit  for  Particle  Swarm  Optimization  in Python. The Journal of Open Source Software ,
3 (21),
433.
https://doi.org/10.21105/joss.00433
Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R. (2017).
Volume 1 No 2 Desember 2017 p-ISSN 2088- 3943  e-ISSN  2580-9741  PENERAPAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PEMESANAN  PADA  CV.  PAPADAN
MAMA  PASTRIES. Jurnal  Mantik  Penusa ,
1 (2),
16–21. Retrieved from
https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https ://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=tru e&db=ffh&AN=2008-10-Aa4022&site=eds- live&scope=site
Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P.
(2018).  Implementasi  Data  Mining  untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Classifier. Creative  Information  Technology Journal , 4 (2), 151. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.106
Pastor,  C.  K.  L.  (2020).  Sentiment  analysis  of
Filipinos  and  effects  of  extreme  community quarantine  due  to  coronavirus  (COVID-19) Pandemic. Journal  of  Critical  Reviews , 7 (7),
91–95. https://doi.org/10.31838/jcr.07.07.15
Sedighizadeh,  D.,  Masehian,  E.,  Sedighizadeh,  M., &  Akbaripour,  H.  (2021).  GEPSO:  A  new generalized  particle  swarm  optimization algorithm. Mathematics  and  Computers  in
Simulation , 179 , 194–212. https://doi.org/10.1016/j.matcom.2020.08.013
Susanto,  W.  E.,  &  Riana,  D.  (2016).  Komparasi Algoritma. Jurnal Speed , 8 (3), 18–27.
Taufik,  A.  (2018).  Komparasi  Algoritma  Text Mining  Untuk  Klasifikasi  Review  Hotel. Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK  BSI  (JTK) , IV (2),
69–74. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.3461
Wardhani,  N.  K.,  Rezkiani,  Kurniawan,  S., Setiawan,  H.,  Gata,  G.,  Tohari,  S.,  … Wahyudi,  M.  (2018).  Sentiment  analysis
article news coordinator minister of maritime affairs  using  algorithm  naive  bayes  and support  vector  machine  with  particle  swarm optimization. Journal  of  Theoretical  and Applied  Information  Technology , 96 (24), 8365–8378.
Warjiyono, Aji, S., Fandhilah, Hidayatun, N., Faqih, H.,  &  Liesnaningsih.  (2019).  The  Sentiment Analysis  of  Fintech  Users  Using  Support
Vector Machine and Particle Swarm
Optimization Method. 2019 7th International Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management, CITSM 2019 . https://doi.org/10.1109/CITSM47753.2019.8
965348
Widiastuti,  D.,  Informasi,  J.  S.,  &  Gunadarma,  U. (2007). Analisa Perbandingan Algoritma Svm ,  Naive  Bayes  ,  Dan  Decision  Tree  Dalam Mengklasifikasikan Serangan ( Attacks ), 1–8. Xia, X., Gui, L., Yu, F., Wu, H., Wei, B., Zhang, Y. L.,  &  Zhan,  Z.  H.  (2020).  Triple  Archives
Particle Swarm Optimization. IEEE
Transactions  on  Cybernetics , 50 (12),  4862– 4875. https://doi.org/10.1109/TCYB.2019.2943928

## PROFIL PENULIS
Mugi  Raharjo,  Lahir  di  Jakarta,  29  Agustus  1995, berpendidikan  terakhir  meraih  gelar  Magister Komputer  pada  tahun  2020  di  Program  PASCA SARJANA  STMIK  Nusamandiri  saat  ini  Mugi Raharjo  mempunyai  homebase  di  UNIVERSITAS NUSA  MANDIRI  pada  Program  Studi  Teknik Informatika.
Jordy  Lasmana  Putra,  Lahir  di  Lebak,  18  Oktober 1996, berpendidikan  terakhir meraih gelar Magister Komputer  pada    tahun  2020  di  Program  PASCA SARJANA STMIK Nusamandiri saat ini Jordymempunyai  homebase  di  UNIVERSITAS NUSA  MANDIRI  pada  Program  Studi  Teknik Informatika.
Tommi Alfian Armawan Sandi, Lahir di Jakarta, 5 April  1996,  berpendidikan    terakhir  meraih  gelar Magister  Komputer  pada    tahun  2020  di  Program PASCA  SARJANA  STMIK  Nusamandiri  saat  ini Tommi  mempunyai  homebase  di  UNIVERSITAS BINA SARANA INFORMATIKA.
Musriatun  Napiah,  Lahir  di  Brebes,  18  Mei  1996, berpendidikan  terakhir  meraih  gelar  Sarjana Komputer tahun 2019 di Program Studi Teknik dan Informatika  STMIK  Nusa  Mandiri  saat  ini Musriatun  Napiah  mempunyai  homebase  di Universitas Bina Sarana Informatika pada program studi Teknologi Komputer .