## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170

## Optimasi Naive Bayes dan Cosine Similarity Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada Klasifikasi Hoax Berbahasa Indonesia
Arfan Yoga Aji Nugraha, Ferian Fauzi Abdulloh *
Fakultas Ilmu Komputer, S1 Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 Arfan.nu@students.amikom.ac.id, 2,* Ferian@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi : ferian@amikom.ac.id
Abstrak− Maraknya  peredaran  berita  hoax  di  era  teknologi  informasi  kian  meresahkan,  oleh  karena  itu  di  era  ini  sangat diperlukan algoritma untuk melakukan klasifikasi berita hoax, dalam penelitian ini peneliti berfokus pada optimalisasi akurasi klasifikasi berita hoax dalam dokumen text. Algoritma yang akan digunakan adalah Naive Bayes dan cosine similarity yang sebelumnya  telah  dilakukan  pemilihan feature menggunakan  algoritma  particle  swarm  optimization.  Dalam  penelitian  ini didapat kesimpulan bahwa setelah dilakukan feature selection dengan menggunakan PSO pada algoritma naive bayes akurasi yang  didapatkan  mengalami  peningkatan  dari  0.91  menjadi  0.93  sedangkan  pada  algoritma  cosine  similarity  akurasinya meningkat dari 0.62 menjadi 0.73 setelah dilakukan pemilihan feature dengan menggunakan PSO
Kata Kunci: Hoax; Klasifikasi Text; Naive Bayes; Cosine Similarity; PSO
Abstract− The widespread circulation of hoax news in the information technology era is increasingly troubling, therefore in this era an algorithm to classify hoax news is necessary, in this study researchers focused on optimizing the accuracy of hoax news classification in text documents. The algorithm that will be used is Naive Bayes and cosine Similarity which previously has been applied with particle swarm optimization algorithm. In this study, it was concluded that after feature selection using PSO in the Naive Bayes algorithm the accuracy obtained increased from 0.91 to 0.93 while in the cosine similarity algorithm the accuracy increased from 0.62 to 0.73 after feature selection using PSO
keywords: Hoax; Text classification; Naive Bayes; Cosine Similarity; PSO

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  yang  serba  digital  dan  terkoneksi  ini  masyarakat  semakin  dimudahkan  untuk  mendapatkan  informasi. Ditemukanya smartphone adalah titik balik yang  kian mempermudah pertukaran informasi dapat terjadi dimana saja dan kapan saja, hal ini kian memudahkan masyarakat dalam mencari informasi.
Sayangnya berita dan informasi di media sosial tidak terjamin ke faktual an nya. Selain itu meskipun sebuah informasi dinyatakan faktual, seorang individu dapat menganggapnya sebagai informasi palsu bilamana informasi tersebut tidak mendukung pandangan yang ia percayai. Dengan demikian dibutuhkan alat pendeteksi yang dapat mengklasifikasikan  apakah  suatu  informasi  atau  berita  merupakan  berita  hoax  atau  fakta  tanpa  tendensi  bias apapun.  Hoax  adalah  informasi  yang  tidak  benar  serta  memiliki  tendensi  untuk  menyesatkan  persepsi  dari seseorang[1].
Banyak Algoritma yang telah ditemukan untuk melakukan klasifikasi berita hoax berdasarkan isi konten dari  suatu  berita, beberapa diantaranya adalah naive bayes, dalam beberapa penelitian sebelumnya  naive bayes adalah algoritma yang sering digunakan dan memiliki akurasi yang tinggi [3], namun masih sangat memungkinkan untuk  di  optimalisasikan.  Disamping  naive  bayes,  cosine  similarity  adalah  salah  satu  algoritma  yang  bisa digunakan untuk mengklasifikasi dokumen text dengan kedua algoritma ini kita dapat mengklasifikasikan sebuah dokumen text ke dalam sebuah kelas berdasarkan feature yang tergantung di dalamnya, akan tetapi tidak semua feature yang ada dalam sebuah dokumen dapat menjadi syarat untuk mendapatkan model machine learning yang baik. Sehingga pemilihan serta pemisahan feature mana yang tidak diperlukan dan yang bernilai menjadi suatu hal yang sangat  penting [2],  dengan feature selection menggunakan algoritma PSO yang dilakukan pada penelitian sebelumnya terbukti dapat meningkatkan akurasi dari algoritma  klasifikasi yang ada[3][7][17][18]. Oleh karena hal  tersebut  diatas,  menggabungkan  PSO  sebagai  fitur  selektor,  dengan  algoritma  klasifikasi  naïve  bayes  dan cosine similarity diharapkan mampu meningkatkan akurasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  apakah  dengan  pemilihan  fitur  menggunakan  algoritma particle  swarm  optimization  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  algoritma  klasifikasi  naive  bayes  dan  cosine similarity, dan mencari tahu pengaruh dari  penggunaan jumlah perulangan dan jumlah partikel yang digunakan selama proses feature selection, dengan harapan semoga dengan adanya penelitian ini dapat melengkapi penelitian yang telah ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa  tahap,  dimulai  dari  pengumpulan  dataset,  preprocessing  hingga  tahap klasifikasi, untuk detail tahapan penelitian, disajikan dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
Gambar 1. Tahapan Penelitian
dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah 300 buah text yang terdiri dari 150 narasi hoax yang didapatkan dari proses parsing pada website http://turnbackhoax.id dan 150 berita fakta yang didapat dari proses parsing website http://detik.com . Potongan corpus kami tampilkan pada gambar 2. atau untuk lebih jelasnya kami memvisualisasikan pada gambar 3.
Gambar 2. Dataset
Gambar 3. Komposisi Corpus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170

## 2.1.1 Preprocessing Text
Dalam tahap ini data text yang belum terstruktur akan diproses hingga siap diolah. Dalam pemrosesannya kita akan melakukan beberapa hal, yaitu :

## 2.1.1.1 Case Folding
Dalam sebuah dokumen tentu akan terdapat penggunaan huruf besar dan kecil, dengan case folding semua kata dalam sebuah text document akan diubah menjadi lowercase, contohnya : Kata Berita, berita dan beriTa akan dianggap sebagai berita.
Hal ini dilakukan karena apabila tidak dilakukan casefolding maka kata kata diatas akan dianggap sebagai feature  yang  berbeda,  padahal  nyatanya  kata  tersebut  memiliki  makna  yang  sama  sehingga  harusnya  memiliki bobot yang sama setelah proses pembobotan.

## 2.1.1.2 Stopword removal
Dalam bagian ini kita akan memecah kata kata yang ada dalam dokumen menjadi sebuah list lalu menghilangkan kata kata yang ada dalam stopword, biasanya stopword berisi kata yang dianggap tidak bernilai contohnya adalah kata ganti manusia dan lain lain. Setelah tahap ini selesai kita akan mendapatkan feature dari setiap dokumen.

## 2.1.1.3 Stemming
setelah mendapatkan feature dari tiap dokumen, sebelum dilakukan pembobotan, feature feature tersebut perlu di stemming terlebih dahulu. stemming adalah proses merubah suatu  kata turunan kembali  menjadi kata dasarnya [4].  contohnya kata Memukul akan diubah menjadi pukul setelah dilakukan Stemming. dalam penelitian ini proses stemming akan dibantu dengan library sastrawi.

## 2.1.2 Pembobotan
Dalam  tahap  ini  dokumen  akan  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  array/vektor.  Vektor  tersebut  dihitung berdasarkan  elemen  pembentuk  dari  suatu  dokumen,  dalam  hal  ini  kata.  Dalam  penelitian  ini  kita  akan menggunakan  pembobotan  TF-IDF.  TF-IDF  adalah  pembobotan  yang  umum  digunakan  dan  terkenal  sebagai algoritma pembobotan yang memiliki hasil yang akurat dan mudah diimplementasikan [11].
Pembobotan  TF-IDF  adalah  pembobotan  yang  dihitung  dengan  mengalikan  hasil  TF  yang  merupakan jumlah kata dalam suatu document dengan IDF(inverse document frequency) yang merupakan jumlah kemunculan kata pada semua document, secara umum rumus tf-idf dinyatakan dengan
𝑊 𝑑𝑡 =   𝑇𝐹 𝑑𝑡 ∗  𝐼𝐷𝐹 𝑡
(1)

## 2.1.3 Pemilihan Feature
Particle  swarm  optimisation  atau  PSO  merupakan  algoritma  optimisasi  yang  sering  digunakan  mudah diimplementasikan,  sangat  simpel  dan  umum  digunakan[5].  algoritma  ini  terinspirasi  dari  perilaku  kawanan burung saat mencari makanan[5][12].
dalam  algoritma  pso  terdapat  3  variabel  yang  penting,  yaitu  partikel,  pbest  dan  gbest.  partikel  adalah representasi dari individu yang akan mencari solusi terbaik lalu pbest merupakan posisi terbaik yang pernah dicapai suatu partikel, sedangkan gBest yaitu posisi terbaik dari keseluruhan partikel dalam swarm.
Particle akan bergerak ke arah Pbest atau Gbest nya, hingga akhirnya menemukan posisi Gbest terbaik, untuk lebih jelasnya hal ini diilustrasikan pada gambar 4.
Parameter  pBest  dan  gBest  berfungsi  untuk  menghitung  kecepatan  partikel  lalu  kecepatan  digunakan  untuk menghitung posisi partikel untuk iterasi berikutnya [5].

## Gambar 4. Ilustrasi PSO
Selanjutnya rumus yang digunakan pada algoritma PSO disajikan dalam Persamaan berikut Rumus update kecepatan (velocity):
𝑉 1 1 = 𝑊𝑉 1 1 +   𝐶 1 𝑟𝑎𝑛𝑑 1 × (𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 1 −   𝑋 1 1 ) +  𝐶 2 𝑟𝑎𝑛𝑑 2 × (𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 1 −   𝑋 1 1 ) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
selanjutnya posisi tiap artikel akan di update, untuk meng update lokasi tiap partikel dapat dihitung dengan formula
𝑋 𝑗 𝑘+1 = 𝑋 𝑗 𝑘 + 𝑉 𝑗 𝑘+1 (3)

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menghasilkan  model  untuk  memprediksi  kelas  atau  kategori[15].  beberapa  diantara algoritma klasifikasi adalah naive bayes yang sudah sering digunakan dan juga cosine similarity.

## 2.4.1 Cosine Similarity
Cosine similarity adalah algoritma yang dapat menghitung tingkat kemiripan antara dua buah vektor menggunakan sudut cos di antara kedua vektor tersebut[7][11]. dalam menghitung kemiripan suatu dokumen vektor akan berisi nilai yang didapat dari proses pembobotan, apabila nilai nya mendekati 1 maka dokumen dinyatakan mirip dan apabila  hasilnya  0  maka  dokumen  tidak  mirip  [14][16]  dalam  penelitian  ini  pembobotan  dilakukan  dengan algoritma TF-IDF. Cosine similarity untuk membandingkan kemiripan antara dokumen A dan B dinyatakan dalam formula :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 𝑐𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑠 ( 𝜃 ) = 𝐴×𝐵 ||𝐴|| ||𝐵|| = ∑ 𝑛 𝑖=1 𝐴 𝑖 𝐵 𝑖 √∑ 𝑛 𝑖=1 𝐴 𝑖 2 √∑ 𝑛 𝑖=1 𝐵 𝑖 2 (4)

## 2.4.2 Naive Bayes
Naive bayes adalah algoritma yang sering digunakan dan memiliki akurasi yang tinggi [3][10].  algoritma naive bayes yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma multinomial naive bayes yang sering digunakan untuk analisis text[9]. Berikut ini adalah formula dari algoritma naïve bayes
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑥|𝑐)𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (5)

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi  perlu  dilakukan untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan dari  suatu  model. Dalam penelitian ini tingkat keberhasilan ditinjau dari akurasi suatu model yang dihitung dengan k-fold cross validation yaitu dengan membagi dataset ke dalam 10 bagian lalu menggunakan 1 bagian sebagai data uji dan 9 bagian sebagai data latih, begitu seterusnya secara bergantian sehingga setiap bagian pernah menjadi data latih. Lalu akurasi akhir adalah rata rata dari akurasi di tiap pengujian. pengujian dengan 10 cross fold validation dimaksudkan untuk mendapatkan akurasi yang valid atau reliabel [6]. rumus akurasi dinyatakan sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 +𝐹𝑃 +𝑇𝑁
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan penelitian terdiri  atas beberapa proses, dalam tahapan preprocessing, pengolahan kata dibantu  dengan library  Python3.  Serangkaian  proses  preprocessing  yang  dilakukan  dijelaskan  pada  Gambar  1.  setelah menyelesaikan proses preprocessing didapatkan feature dengan jumlah 65061, dijelaskan pada gambar 5

## Gambar 5. Total Feature
Selanjutnya dilakukan pembobotan atas feature yang sudah didapatkan, proses pembobotan pada penelitian ini  menggunakan  algoritma  TF-IDF  yang  dibantu  dengan  modul  sklearn  pada  bahasa  pemrograman  Python3. Kemudian  pada  implementasi  Algoritma  naive  bayes  dan  cosine  similarity  dilakukan  dengan  bantuan  library Sklearn yang dijalankan dengan tools jupyter notebook. dimana pada algoritma cosine similarity kita akan mencari 3 dokumen yang memiliki tingkat kemiripan tertinggi dari dokumen pada data latih lalu mengambil nilai modus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
dari  ketiga  dokumen  tersebut.  lalu  dilakukan  perhitungan  akurasi  dengan  formula.  Untuk  mendapatkan  hasil akurasi  yang  reliable  proses  penghitungan  akurasi  dilakukan  dengan  metode  10 fold  cross  validation dimana corpus  akan  dibagi  menjadi  10  bagian  lalu  tiap  bagianya  digunakan  sebagai  data  uji  dan  data  latih  secara bergantian. hasil dari pengujian akurasi 10 fold cross validation disajikan pada tabel 1
Tabel 1. Akurasi MNB dan Cosine Similarity Algoritma Akurasi Naive Bayes 91% Cosine Similarity 62%
Hasil  akhir  dari  pengujian  dengan  skenario  ini  mendapatkan  Akurasi  model  naive  bayes  menghasilkan akurasi sebesar 91% sedangkan untuk algoritma cosine similarity akurasinya mencapai 62%. Setelah didapatkan akurasi dari percobaan algoritma naive bayes dan cosine selanjutnya dilakukan percobaan dengan menambahkan algoritma  feature  selection  particle  swarm  optimization  pada  kedua  algoritma.  Untuk  pengaplikasian  particle swarm  optimization  Digunakan  program  yang  ditulis  oleh  peneliti  menggunakan  bahasa  pemrograman  python, dengan PSO akan terdapat beberapa iterasi. setiap iterasi akan dilakukan perhitungan akurasi dari algoritma yang digunakan pada setiap particle, dalam penelitian ini cosine similarity dan naive bayes dimana pada setiap iterasinya akan dihasilkan akurasi  dari tiap particle lalu akurasi  tersebut  akan menjadi Pbest  dari tiap  particle dan akurasi terbaik pada iterasi saat ini akan menjadi GBest nya.tiap iterasi akan menghasilkan model dengan akurasi yang sama atau lebih baik dari iterasi sebelumnya, dalam algoritma particle swarm optimization ini juga digunakan 10 fold  cross  validation  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  reliable.  Selanjutya  akan  dilakukan  pengaplikasian Algoritma feature selection dalam penelitian ini kita menggunakan algoritma particle swarm optimization dengan menggunakan parameter C1 sebesar 1, C2 sebesar 2 dan weight sebesar 0.7 jumlah particle 30 dan iterasi sebanyak 100  kali  dalam  proses  PSO  akan  didapatkan  daftar  feature  yang  digunakan  dan  tidak  digunakan  untuk mengaplikasikanya dalam pembuatan model kita akan mengurangi feature yang ada pada data tes dan data train.
PSO akan menghasilkan vector yang berisi angka 0 dan 1 , dimana 1 mewakili feature yang akan digunakan dan angka 0 akan mewakili feature yang dibuang. Selanjutnya index feature yang memiliki  nilai 0 pada vector Particle  Swarm  Optimization  akan  dibuang.  Berikut  ini  adalah  gambar  yang  menyajikan  daftar  feature  dan keterangan apakah feature tersebut akan dipakai. Dalam percobaan ini kami menggunakan algoritma naïve bayes pada gambar 6 kami tampilkan hasil feature dan keterangan apakah feature dipilih atau tidak.

## Gambar 6. Feature dan status penilihan feature
Dalam percobaan diatas setelah dilakukan penghitungan Panjang data yang memiliki status 1 dihasilkan jumlah 4636 atau dapat dilihat pada gambar 7, atau dapat disimpulkan dalam percobaan ini terdapat 4636 feature yang digunakan lalu setelah dilakukan perhitungan akurasi dengan 10 cross fold validation, model yang kita buat ini mendapat akurasi sebesar 92.3%
Gambar 7. Jumlah feature setelah PSO
Untuk  melengkapi  percobaan  penggunaan  PSO  dilakukan  penggantian  parameter  jumlah  iterasi  untuk algoritma naïve bayes dan cosine similarity, iterasi yang digunakan ialah 5, 15, 45 dan 100 kali iterasi, untuk hasil percobaan berbagai macam iterasi pada algoritma naive bayes dapat dilihat pada tabel 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
Tabel 2. Akurasi MNB dengan berbagai iterasi Jumlah Iterasi Akurasi 5 92% 15 92.3% 45 92% 100 92.3%
Sedangkan untuk percobaan berbagai macam iterasi pada algoritma cosine similarity hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Cosine Similarity dengan berbagai iterasi Jumlah Iterasi Akurasi 5 70% 15 72% 45 72% 100 73%
Dari  kedua  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  setelah  proses  perhitungan  akurasi  dengan  modul sklearn.metrics  dengan  mengimport  accuracy  score  yang  disediakan  oleh  module  scikit.learn  bahwa  akurasi percobaan  algoritma  particle  swarm  optimization  dengan  berbagai  macam  iterasi  menunjukkan  hasil  yang beragam, untuk algoritma Cosine Similarity hasil terbaik ada pada 15 dan 45 iterasi dengan 70% akurasi lalu pada algoritma naive bayes akurasi terbaik ada pada 15 dan 100 iterasi yakni dengan tingkat akurasi mencapai 92.3%. Dalam  proses  pengujian  kami  mencoba  untuk  melihat  bagaimana  nilai  Gbest  pada  setiap  iterasinya,  hasilnya terlihat bahwa pada setiap iterasi nilai Gbest akan memiliki nilai yang sama atau lebih besar daripada sebelumnya, untuk  hasil  pengujian  ini  kami  tampilkan  akurasi  pada  saat  pengujian  menggunakan  15  iterasi  particle  swarm optimization pada kedua algoritma pada gambar 8 dan gambar 9
Gambar 8. Gbest pada tiap iterasi PSO-Cosine Similarity
Gambar 9. Gbest pada tiap iterasi PSO-MNB
Berikutnya kami mencoba untuk mengganti parameter partikel dengan beberapa partikel yang berbeda yaitu, 5  partkel,  15  partikel,  45  partikel  dan  100  partikel  ,  lalu  untuk  jumlah  iterasi  dari  tiap  pengujiannya  kami menggunakan 30 kali iterasi, untuk hasil dari pengujian pada algoritma naive bayes dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Akurasi MNB dengan berbagai jumlah particle Jumlah partikel Akurasi 5 91.6% 15 92% 45 92%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
Jumlah partikel Akurasi 100 93%
Sedangkan untuk algoritma cosine similarity, hasil percobaan berbagai macam jumlah partikel dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Cosine Similarity dengan berbagai jumlah particle Jumlah particle Akurasi 5 68% 15 68% 45 69% 100 70%
Terlihat pada tabel 4 bahwa terjadi peningkatan saat nilai particle diubah, akurasi meningkat dari 92.6% saat menggunakan 5 partikel lalu meningkat hingga 92% saat menggunakan 15 dan 45 partikel hingga pada 100 partikel nilai akurasi mencapai 93%. Namun tabel 5 terlihat bahwa semakin banyak partikel yang digunakan pada algoritma  particle  swarm  optimization  meningkatkan  akurasi  dari  sebuah  model  dimana  saat  menggunakan  5 particle terlihat bahwa akurasi hanya mencapai 68% lalu akurasi naik ke angka 69% saat menggunakan 45 dan menjadi 70% saat menggunakan 100 particle. Berikut ini akurasi perbandingan sebelum dan sesudah penggunaan algoritma feature selection particle swarm optimization kami tampilkan pada tabel 6
Tabel 6. Cosine Similarity dengan berbagai jumlah particle Algoritma Akurasi Naïve Bayes 91% Cosine Similarity 62% PSO-Naïve Bayes 93% PSO-Cosine Simillarity 73%

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  particle  swarm  optimization  dapat  digunakan untuk mengoptimalkan algoritma klasifikasi,setelah diaplikasikan ke algoritma naive bayes akurasinya meningkat sebanyak 1% dari  91% ke 92.3%, sedangkan pada saat  diaplikasikan ke algoritma cosine similarity akurasinya meningkat cukup drastis, yakni dari 62% menjadi 70%. dalam penelitian ini juga menghasilkan fakta bahwasanya algoritma naive bayes selalu memiliki hasil yang lebih baik daripada algoritma cosine similarity. selain itu dalam penelitian ini juga dapat diketahui bahwa apabila jumlah partikel yang digunakan semakin besar maka kesempatan untuk  mendapatkan  gbest  terbaik  juga  semakin  tinggi.  sedangkan  untuk  jumlah  iterasi  memang  dapat meningkatkan  akurasi  dari  suatu  model  namun  semakin  tinggi  jumlah  iterasi  tidak  menjamin  bahwasanya akurasinya akan lebih tinggi dari akurasi dari particle swarm optimization dengan jumlah iterasi yang lebih rendah.

## REFERENCES
[1] H. Agus Santoso, E. Hari Rachmawanto, A. Nugraha, A. Aji Nugroho, D. Rosal Ignatius Moses Setiadi, and R. Suko Basuki, “Hoax classification and sentiment analysis of Indonesian news using Naive Bayes optimization,” Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  and  Control) ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  799–806,  Apr.  2020,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V18I2.14744.
[2] A. Pandhu Wijaya and H. Agus Santoso, “Improving The Accuracy of Naïve Bayes Algorithm for Hoax Classification Using Particle Swarm Optimization,” isemantic , 2018.
[3] T. Sinta Peringkat, S. Dirjen Penguatan RisBang Kemenristekdikti, and R. Wati, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES  DAN  PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION  UNTUK  KLASIFIKASI  BERITA  HOAX  PADA  MEDIA SOSIAL,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan teknologi Komputer , vol. 5, 2020.
[4] D. Wahyudi, T. Susyanto, D. Nugroho, P. Studi Teknik Informatika, S. Sinar Nusantara Surakarta, and P. Studi Sistem Informasi, “IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA STEMMING NAZIEF & ADRIANI DAN PORTER PADA DOKUMEN BERBAHASA INDONESIA,” jurnal ilmiah sinus , vol. 15, 2017.
[5] S. Khomsah, “Naive Bayes Classifier Optimization on Sentiment Analysis of Hotel Reviews,” Jurnal Penelitian Pos dan Informatika , vol. 10, no. 2, p. 157, Dec. 2020, doi: 10.17933/jppi.2020.100206.
[6] F.  Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Khairan,  “PERBANDINGAN  KLASIFIKASI  ANTARA  KNN  DAN  NAIVE BAYES  PADA  PENENTUAN  STATUS  GUNUNG  BERAPI  DENGAN  K-FOLD  CROSS  VALIDATION COMPARISON OF CLASSIFICATION BETWEEN KNN AND NAIVE BAYES AT THE DETERMINATION OF THE VOLCANIC STATUS WITH K-FOLD CROSS VALIDATION,” jurnal teknologi informasi dan komputer , vol. 5, no. 5, pp. 577–584, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185983.
[7] M. Habibi, U. Jenderal, A. Yani, U. Islam, and N. Sunan Kalijaga, “Implementation of Cosine Similarity in an automatic classifier for comments Program Studi Teknik Informatika (1) (2),” JISKa , vol. 3, no. 2, pp. 110–118, 2018.
[8] A. Prasetya Wibawa et al. , “Naïve Bayes Classifier for Journal Quartile Classification,” International Journal of Recent Contributions from Engineering, Science & IT (iJES) , vol. 7, no. 2, p. 91, Jun. 2019, doi: 10.3991/ijes.v7i2.10659.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4170
[9] A.  Hanifa  Setianingrum,  D.  Herwinda  Kalokasari,  and  I.  Marzuki  Shofi,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES CLASSIFIER,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , vol. 10, no. 2, pp. 109–118, Jan. 2018, doi: 10.15408/jti.v10i2.6822.
[10]  H.  Febtadianrano  Putro,  R.  Tri  Vulandari,  and  W.  Laksito  Yuly  Saptomo,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi  Pelanggan,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN) ,  vol.  8,  no.  2,  Oct.  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[11]  V. Amrizal, “PENERAPAN METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN COSINE  SIMILARITY  PADA  SISTEM  TEMU  KEMBALI  INFORMASI  UNTUK  MENGETAHUI  SYARAH HADITS  BERBASIS  WEB  (STUDI  KASUS:  HADITS  SHAHIH  BUKHARI-MUSLIM),” JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, Nov. 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.
[12]  A. Mustika Rizki and A. Lina Nurlaili, “Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimasi Perencanaan Produksi Agregat Multi-Site pada Industri Tekstil Rumahan,” Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication , vol. 1, no. 2, Jan. 2021, doi: 10.52435/complete.v1i2.73.
[13]  T. Prahasto and F. Politeknik Negeri Bengkalis, “Fakultas Sains Matematika,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 10, 2014.
[14]  H.  Susana  and  N.  Suarna,  “PENERAPAN  MODEL  KLASIFIKASI  METODE  NAIVE  BAYES  TERHADAP PENGGUNAAN AKSES INTERNET Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Kesambi  Kota  Cirebon  3)  Program  Studi  Rekayasa  Perangkat  Lunak  STMIK  IKMI  Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10B Kesambi  Kota  Cirebon  4)  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  STMIK  IKMI  Cirebon  Jl  Perjuangan  No  10B Kesambi Kota Cirebon,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[15]  G. K. Patel, V. K. Dabhi, and H. B. Prajapati, “Clustering Using a Combination of Particle Swarm Optimization and K- means,” J. Intell. Syst. , vol. 26, no. 3, pp. 457–469, 2017, doi: 10.1515/jisys-2015-0099.
[16]  EA.  Jacobus  D.  A.  R.  Ariantini,  ““PENGUKURAN  KEMIRIPAN  DOKUMEN  TEKS  BAHASA  INDONESIA MENGGUNAKAN METODE COSINE SIMILARITY,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 9, 2016.
[17]  A. Taufik Program et al. , “Optimasi Particle Swarm Optimization Sebagai Seleksi Fitur Pada Analisis Sentimen Review Hotel Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Teknik Komputer , vol. III, no. 2, 2017.
[18]  M. Kartiko and Sfenrianto, “Accuracy for Sentiment Analysis of Twitter Students on ELearning in Indonesia using Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” in Journal of Physics: Conference Series , Aug. 2019, vol. 1179, no. 1.