Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023, Januari 2023, Halaman 35-42 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/
Analisis Sentiment Twitter Berbasis Grid Search Algorithm (GSA) dengan Metode Support Vector Machine (SVM)
Twitter Sentiment Analysis Based on Grid Search Algorithm (GSA) with Support Vector Machine (SVM) Method
Dedi Wirasasmita  dan Efi Anisa
Sekolah Tinggi Teknologi Duta Bangsa, Jl. Kalibaru Timur, Kalibaru Medan Satria, Jawa Barat 17530, Indonesia

## Informasi artikel:
Diterima: 28/09/2022 Direvisi: 21/11/2022 Disetujui: 23/11/2022

## Abstract
Twitter  is  a  social  networking  service  that  has  undergone  tremendous  growth  and  is  gaining worldwide  popularity  at  an  accelerated  rate.  Twitter  allows  for  the  expression  of  unbiased thoughts  on  a  variety  of  issues  and  can  assist  businesses  in  providing  public  feedback  on  well- known brands and items. Twitter is having trouble with good and negative answers. Researchers evaluated English-language tweets to determine the proportion of positive and negative replies to popular companies and items. This study will explore Twitter sentiment analysis utilizing the Grid Search Algorithm (GSA) and the support vector machine (SVM) technique. GSA is utilized by the feature selection model to optimize the classification procedure. In this work, training data and  testing  data  are  required  to  do  sentiment  analysis.  Sanders  Twitter  0.2  utilizes  a  dataset consisting of tweets retrieved from Twitter using the search terms @apple, #google, #microsoft, and  #twitter.  The  collected  dataset  was  manually  annotated  and  included  654  negatives,  570 positives,  2503  neutrals,  and  1786  irrelevant  entries.  Data  are  loaded,  tokenized,  weighted, preprocessed, filtered, and classified to conduct a sentiment analysis. The application's sentiment analysis achieved a degree of accuracy of up to 79% based on testing. The ratio of neutral and bad tweets  on  data  sandboxes  tends  to  be  greater  than  the  percentage  of  positive  tweets,  hence optimization rather than accuracy is obtained.
Keywords: classification, SVM, GSA, Twitter , accuracy.

## SDGs :

## Abstrak
Twitter  adalah  layanan  jejaring  sosial  yang  mengalami  perkembangan  pesat  dan  cepat  meraih popularitas  di  dunia.  Twitter  dapat  mengekspresikan  opini  yang  objektif  tentang  topik  yang berbeda, serta dapat membatu dalam bidang bisnis untuk menyediakan opini terhadap konsumen mengenai merk  dan produk yang  popular.   Permasalahan  pada  tanggapan-tanggapan  positif  dan negatif  yang  beredar  melaui tweets .  Melalui  postingan tweet tersebut,  maka  dilakukan analisis tweet berbahasa Inggris untuk mengetahui seberapa banyak tanggapan positif dan negatif tentang merk dan produk yang populer. Penelitian ini akan membahas mengenai Analisis sentiment Twitter berbasis Grid Search Algorithm (GSA) menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Untuk mengoptimalkan proses klasifikasi model seleksi fitur menggunakan GSA. Data training dan data testing di perlukan dalam penelitian ini untuk melakukan analysis sentiment. Dataset yang digunakan  Sanders  Twitter  0.2  berupa  tweets  pada  Twitter  yang  diperoleh  melalui  pencarian dengan kata kunci @apple, #google, #microsoft, #twitter. Dataset yang diperoleh dilabel dengan cara manual yang terdiri atas data 654 negatif, 570 positip, 2503 netral, 1786 irrelevant. Analisis sentimen dilakukan dari tahapan loading data , tokenizing, weighting, preprocessing , Filtering dan klasifikasi. Berdasarkan uji coba yang dilakukan, tingkat keakuratan Analisis sentimen pada aplikasi diperoleh  nilai  akurasi  hingga  79,00%.  Persentase  tweets  data  sanders  cenderung  lebih  tinggi tweets netral dan negatif daripada positif, sehingga optimalisasi dari pada akurasi tercapai.
Kata Kunci: klasifikasi, SVM, GSA, Twitter, akurasi.
 Penulis Korespondensi. Tel: +6221 2908 2747 ; Hp: +62 812 1016 9472 email : dedi.wirasamita@sttdb.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Twitter  merupakan  layanan  jejaring  sosial yang  mengalami  perkembangan  pesat  dan  cepat meraih  popularitas  di  dunia.  Twitter  mampu untuk  mengekspresikan  suatu  opini  objektif dengan topik yang berbeda, serta dapat membatu dalam  bidang  bisnis  untuk  menyediakan  opini terhadap  konsumen  mengenai  merk  dan  produk yang populer.
Analisis  sentiment  atau  opinion  mining  bisa dipakai  dalam  memperoleh  suatu  gambaran secara umum persepsi oleh masyarakat terhadap kualitas  layanan,  apakah  cenderung  positif, negatif atau netral (Rustam dkk . , 2019) . Sentimen memiliki dua nilai yaitu positif atau negatif tetapi bisa  dengan  mengkatagorikan    menjadi  baik, sangat  baik,  buruk,  dan  sangat  buruk (Naiknaware,  Kawathekar  dan Deshmukh,  2017) . Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  di lakukan  terhadap  analisa  sentiment  Twitter atapun yang lain dengan metode SVM antara lain sebagi berikut:
• Naïve  Bayes    (NB),  SVM.  Pada  coordinator minister of maritime affaires (Wardhani dkk., 2018) .
• Support  Vector  Machine  (SVM),    NB, Indonesian presidential (Hayatin, Marthasari dan Nuarini, 2020) .
• NB, SVM dan DT pada gojek’s service (PD dan Haryoko, 2019) .
• NB pada transportasi online (Que, Iriani dan Purnomo, 2020) .
NB  mempunyai  kelebihan  kokoh  terhadap atribut  yang  tidak  relevan  serta  Cepat  dan Efesiensi  ruang (PD  dan  Haryoko,  2019) .  Tapi memiliki kelemahan yaitu harus berasumsi antar fitur yang satu dengan fitur yang lain tidak saling berkaitan  ( independent) ,  sementara  dalam kenyataannya,  keterkaitan  itu  ada    dan Keterkaitan tersebut tidak dapat dimodelkan oleh NB (Luqyana, Cholissodin dan Perdana, 2018; PD dan Haryoko, 2019) . DT memiliki kelebihan mudah dalam  proses  pengelompokan  data  teks,  relatif transfaran,  mudah  dimengerti  dan  memiliki sejumlah  kualitas  yang  tinggi.  Tapi  memiliki kelemahan    mengeksploitasi  fitur  yang  relatif independen  satu  sama  lain  sehingga  membatasi kemampuan  DT (Alasadi  dan  Bhaya,  2017) .  KNN
memiki  kelebihan  mudah  direpresentasikan, memiliki ketangguhan terhadap training data yang memiliki  banyak noise ,  dan  dalam  proses pengelompokan  cukup  efektif.  Tetapi  dalam akurasi  memiliki  kelemahan,  yang  disebabkan penetapan  nilai  k  yang  sama    disemua  kategori tanpa adanya perhitungan jumlah dokumen yang dimiliki  pada  setiap  kategori (Que,  Iriani  dan Purnomo,  2020) .  SVM  mempunyai  kelebihan kinerja dalam hasil eksperimen  sangat baik serta tingkat ketergantungan rendah pada dataset yang berdimensi.  Tapi  memiliki  kelemahan  pada pengkategorian  atribut  yang  kurang  optimal  jika ada  missing  value  dan  memerlukan  proses  ulang (Hayatin, Marthasari dan Nuarini, 2020) . Penerapan metode SVM dapat menghasilkan tingkat keakuratan yang paling baik dibandingkan metode  lainnya,  yaitu  dengan  nilia  tingkat keakuratan  lebih  tinggi (Wardhani  dkk . ,  2018; Iqbal  dkk . ,  2019) .  Namun    SVM  juga  memiliki kelemahan yaitu sulitnya dalam menetukan fitur yang  paling  sesuai  dan  optimal  dalam  bobot atribut  yang  dipakai  sehingga  mengakibatkan rendahnya  tingkat  nilai  akurasinya (Al  Rivan, Rachmat dan Ayustin, 2020) . Metode Grid Search (GS) adalah metode sebagai pemilihan fitur yang terbukti  efektif  yang  bisa  membantu  pemilihan fitur pada metode klasifikasi seperti SVM (PD dan Haryoko,  2019;  Que,  Iriani  dan  Purnomo,  2020) . Berdasarkan  hal  tersebut  dalam  penelitian  akan menerapakan  GS  untuk  memilih  fitur  SVM  yang paling sesuai dan optimal, agar lebih akurat hasil analisis nilai sentimennya.

## 2. METODOLOGI
Dalam menyelesaikan penelitian ini dilakukan beberapa tahap untuk mencapai tujuan seperti yang ditampilkan pada Gambar 1 .

## 2.1. Tahap Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  data  yang  di  gunakana adalah  data  sekunder,  yang  mana  data  ini diperoleh dari halaman web berikut http://www.sananalytics.com/lab (Saif  dkk . , 2013) . Dataset Sanders-twitter-0.2 adalah dataset berupa  tweets  pada  Twitter  yang  diperoleh melalui  pencarian  dengan  kata  kunci  @apple, #google,  #microsoft,  #twitter.  Dataset  dilabel
dengan  cara  manual  yang  terdiri  atas  data  654 negatif, 570 positip, 2503 netral, 1786 irrelevant. Dataset sanders dapat dilihat pada Tabel 1 .
Gambar 1. Tahap penelitian
Tabel 1. Atribut dan data sanders (Saif dkk . , 2013) No Nama Produk Sentiment ID Tweets 1 apple positive 126415614616154112 2 apple positive 126404574230740992 3 apple positive 126402758403305474 4 apple positive 126397179614068736 5 apple positive 126395626979196928 6 apple positive 126394626979196914 7 apple positive 126395626979196977 8 apple positive 126395626979196979 9 apple positive 126395726979296962 10 apple positive 126395426779196961 11 apple positive 126495636979496982 12 apple positive 126395626979196929 13 apple positive 126395626979196930 14 apple
positive
126395626979196932
Dataset  STS-Test  adalah  dataset  berupa tweets  pada  Twitter  yang  diperoleh  melalui pencarian  menggunakan  kata  kunci  identitas produk, nama perusahaan maupun orang. Dataset yang diperoleh dilabel dengan cara manual yang terdiri  dari  177  negatif,  182  positip  dan  139 netral.    Dataset  STS-Test  ditampilkan  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Dataset STS-test
Dataset  tersebut  digunakan  sebagai  data pembanding dengan dataset utama yaitu dataset Sanders pada tahapan eksperiment dan pengujian

## 2.2. Pengolahan Data Awal
Dari  proses  pengumpulan  data  di  peroleh data  sebanyak  5.513  data,  dari  data  yang  di peroleh tidak semua data dan tidak semua atribut bisa  digunakan  karena  perlu  melalui  beberapa tahap pengolahan awal data ( preprosessing data ) seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3 . Untuk  mendapatkan  data yang  berkualitas, beberapa teknik yang dilakukan sebagai berikut:
1) Data Loading : Data Sanders disimpan dalam format  csv,  sehingga  untuk  membaca  data tersebut  menggunakan  pustaka  csv  pada bahasa python:
import csv data = [] data_file = csv.reader(open("../Data/Twitter/Sentime nt_Analysis/STS-Test.csv")) data_file.next() for column in data_file: data.append(column[1])
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Model yang Diusulkan Eksperimen dan Pengujian Model Validasi Hasil Eksperimen Kesimpulan Evaluasi Hasil Eksperimen ? Tidak Ya Mulai Selesai
2) Tokenize : digunakan  untuk  memisahkan kata. Atau proses untuk mendapatkan token (term/word) dari dokumen dengan menjadikan  spasi  dan  tanda  baca  sebagai pemisah antar token
3) Weighting : yaitu proses pembobotan masing- masing token yang dapat berupa term count, term  frequency (TF),  atau term  frequency inversed document frequency (TFIDF)
4) Filter  token : mengambil  kata  kata  penting hasil tokenizer atau proses penyaringan fitur yang  potensial.  Misal  token  yang  bukan stopwords,  token  yang  bukan  merupakan noise, dan lainnya.
5) Stem : mencari  kata  dasar  dari  setiap  kata hasil filter.
6) Filter Stopwords : menghilangkan kata kata yang  sering  muncul  namun  tidak  memiliki pengaruh dalam eksrtraksi sentiment.
7) Proses  pembentukan  bag-of-words  (Feature extraction)  dapat  menggunakan  fungsi CountVectorizer  atau  TfidfVectorizer  pada bahasa python sebagai berikut:
import csv
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
# Feature Extraction
# ------------------------
#vectorizer = CountVectorizer() #vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=False)
#vectorizer = TfidfVectorizer() vectorizer =
TfidfVectorizer(stop_words='english')
#vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=2)
X = vectorizer.fit_transform(data)
8) Pada tahap penskalaan dalam preprocessing terhadap metode machine learning tertentu, nilai fitur data diharapkan berada pada suatu skala tententu, seperti bernilai [0,1], [-1,1], atau memiliki mean nol dan standar deviasi satu.  Seperti  pada  script  python  dibaawah ini:
from sklearn import preprocessing
# Preprocessing
#scaler = preprocessing.StandardScaler(with_mean=Fa lse)
#X = scaler.fit_transform(X) #scaler = preprocessing.MinMaxScaler() #X = sparse.csr_matrix(scaler.fit_transform(X.toa rray()), dtype=np.float64)
Gambar 3. Model proses pengolahan data awal

## 2.3. Model yang Diusulkan
Berikutnya  yaitu  tahap  pengusulan  model, yaitu  dengan  melakukan  pemprosesan  data traning . Gambar  4 merupakan  usulan  tahapan model yang di usulkan pada algoritma yang akan dilakukan pengujian.
Gambar 4. Model yang diusulkan

## 2.4. Eksperimen dan Tahap Pengujian Model
Dalam  menyelesaikan  analisis  sentiment Twitter  tahap  modeling  digunakan  dua  metode yang  pertama  algoritma support  vector  machine digunakan untuk clasifikasi data  dan yang kedua algoritma Grid  search yang  digunakan  dalam memilih fitur .
1) Support  Vector  Machine(SVM) merupakan sekumpulan  metode  yang  berkaitan  erat dengan metode pembelajaran, yang berhubungan dengan masalah klasifikasi dan regresi (Luqyana,  Cholissodin  dan  Perdana,
2018) .
Process Documents from Files Tokenize
Filter Token Stemming
Filter Stopwords
2) Grid  Serach  Algorithm(GSA) merupakan salah  satu  tahapan  yang  harus  dilakuakn berkaitab  dengan  pemilihan  fitur  model untuk  direkomendasikan  dalam  metode classification (Elgeldawi dkk . , 2021) .

## 2.5. Tahap Evaluasi dan Tahap Validasi
Pada  tahap  ini  Model  yang  akan  di  usalkan untuk  meneyelesaikan  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan support vector machine dan support  vector  machine berbasis Grid  Search Algorthm sebagai pemilihan fitur.
Berdasarkan  model  yang  ada  tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian menggunakan
confusion matrix untuk mengetahui tingkat akurasi. Pengujian juga diukur dengan menggunakan ROC Curve.
Pada tahap awal penggunaan algoritma SVM adalah menentukan besarnya nilai weight . Tahap berikutnya darinilai terbesar yang diperoleh dari akurasi dan AUC, nilai weight akan di gunakanan sebagai  dasar  nilai  dalam  mencari  nilai  tertinggi akurasi  dan  AUCnya.  Sedangkan  penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis Grid  Search  Algorthm merujuk  pada  algoritma terhadap  nilai weightnya .  Tahapan  selanjutnya adalah mencari nilai weight , setelah ditemukannya nilai akurasi yang paling ideal dari parameter tersebut.
Tahapan berikutnya setelah didapatkan nilai akurasi yang paling ideal melalui parameter yang ada  adalah  menentukan  nilai weight untuk membentuk  struktur  algoritma  yang  ideal sehingga diperoleh pemecahan masalah tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  Dalam  penelitian  ini  besarnya Nilai akurasi sentiment twitter ditentukan melalui tahapan  percobaan  dengan  memasukkan  C, epsilon.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  metode SVM terhadap nilai akurasi Weigthing, Filtering, Preprosessing  (skala), serta selection  feature terhadap  dataset  yang  sudah  disediakan diantaranya  STS-Test,  STS_Gold,  Sanders,  dan Capres2014.  Tools  yang  digunakan  dalam pengujian ini menggunakan Bahasa Pemrograman Python  Canopy.  Berikut  ditampilkan  hasil percobaan yang sudah dilakukan dalam penentuan
nilai  akurasi  sentiment.  Untuk  loading  data menggunakan  Dataset  STS-Test  disimpan  dalam format  csv,  sehingga  untuk  membaca  data tersebut menggunakan pustaka csv:
# Data Loading print "Data Loading ..." data_file = csv.reader(open("D:\kuliah\KULIAH S2\data minning\DATA/STS-Test.csv")) data_file.next() for column in data_file: data.append(column[5]) target.append(column[0])

## 3.1. Hasil Pengujian Weighting
Weighting, Yaitu Proses Pembobotan Masing- Masing  Token  Yang  Dapat  Berupa  Term  Count, Term  Frequency  (Tf),  Atau  Term  Frequency Inversed  Document  Frequency  (Tfidf).  Sehingga dari hasil pengujian pada Metode SVM pada proses Weighting dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil pengujian weighting

## Dataset Sanders
Term Count TF TFIDF Akurasi 65.99% 66.60% 68.20%

## 3.2. Hasil Pengujian Filtering
Filtering , yaitu proses penyaringan fitur yang potensial.  Misal  Token  yang  bukan stopwords , token  yang  bukan  merupakan noise dan  lainnya serta  menggunakan weighting TFIDF.  Sehingga dari hasil pengujian pada Metode SVM pada proses Filtering dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil pengujian filtering

## Dataset Sanders
Term TFIDF TFIDF Filtering Stopword Stopword Model seleksi Grid Search Two Step GS Akurasi 69.98% 68.81%
3.3. Hasil Pengujian Preprocessing (Skala)
Preprocessing adalah  pra  pengolahan  data, misal  normalisasi,  standarisasi,  reduksi  dimensi. Pada  metode machine  learning tertentu,  nilai fitur  data  diharapkan  berada  pada  suatu  skala tententu,  seperti  bernilai  [0,1],  [-1,1],  atau memiliki mean nol dan standar deviasi satu. Pada pengujian Preprocessing ini proses yang digunakan pada Weighting menggunakan  TFIDF,  proses Filtering  menggunakan  Stopword  dan  Skala  yang digunakan  adalah  standar,  Stddev=1  dan  Min=0 Max=1. Hasil Akurasi  Preprocessing (skala) dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Hasil akurasi preprocessing (skala)
Sehingga  dari  hasil  pengujian  pada  Metode SVM pada proses Preprocessing dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil pengujian preprocessing

## Dataset Sanders
Term TFIDF TFIDF TFIDF filtering Stopword Stopword Stopword Skala None Stddev=1 Min=0, Max=1 Akurasi 68.81% 64.98% 66.59%

## 3.4. Hasil Pengujian Model Selection
Model Selection adalah penentuan parameter model yang tidak dipelajari secara langsung pada tahapan  learning,  seperti orde  polinomial  M  dan parameter regularisasi λ .
Pada pengujian model seleksi yang digunakan adalah  untuk Weighting menggunakan  TFIDF,
Filtering menggunakan Stopword dan  model seleksi  yang  digunakan  adalah Grid  Search dan
Two Step Grid Search . Hasil akurasi model seleksi dapat di lihat pada Gambar 6 .
Gambar 6. Hasil akurasi model seleksi
Sehingga  dari  hasil  pengujian  pada  Metode SVM pada proses model seleksi fitur dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Hasil pengujian model selection

## Dataset Sanders
Term TFIDF TFIDF TFIDF Filtering None Stopword Min df=2 Akurasi 68.20% 69.41% 66.80%

## 3.5. Hasil Pengujian
Dari  hasil  pengujian  berdasarkan  dataset Sanders  antara  lain  dengan  penggunaan  SVM dengan  menggabungkan  metode  MaxEntropy  dan Naïve Bayes dapat di lihat pada Gambar 7 .
Gambar 7. Hasil pengujian metode klasifikasi SVM berbasis GA

## 4. SIMPULAN
Dengan data training sebanyak 5513 tersusun atas  654  negatif,  570  positip,  2503  netral,  1786 irrelevant.  Disimpan  kedalam  format  csv  dan terdiri dari 5 field: 0 : Tweet id 1 : Tweet text 2 : Tweet cration date 3 : Topic used for sentiment 4 :  Sentiment  label  ('positive',  'neutral',  'negative', 'irrelevant').  Dalam  mengklasifikasi  data  testing yang tesusun atas kfoldcross=10 maka nilai akurasi hingga 79,00%.
Akurasi  mencapai  hingga  69,22%  setalah metode  preprocessing  di  tambahkan.  Sedangkan melaui metode stop word removal akurasi dapat mencapai  hingga  73,74%.  Kemudian  melalui metode Grid Search dan Two Step Grid Search di dapatkan  nilai  akurasi  hingga  73,89%.  dari keseluruhan  optimasi  diperoleh  nilai  akurasi hingga 80,33%.
Untuk penelitian lanjut dapat dikembangkan system online yang dapat mengampu dataset dan memasukan sentiment secara real time .

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Rivan,  M.E.,  Rachmat,  N.  dan  Ayustin,  M.R.  (2020) ‘Klasifikasi  Jenis  Kacang -Kacangan  Berdasarkan Tekstur  M enggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan’, Jurnal Komputer Terapan , 6(1), hal. 89 – 98.
Alasadi,  S.A.  dan Bhaya,  W.S.  (2017)  ‘Review  of  data preprocessing techniques in data mining’, Journal of Engineering and Applied Sciences , 12(16), hal. 4102 – 4107. Elgeldawi,  E.  dkk . (2021)  ‘Hyperparameter  tuning  for machine  learning  algorithms  used  for  arabic sentiment analysis’, Informatics , 8(79), hal. 1 – 21. Hayatin,  N.,  Marthasari,  G.I.  dan  Nuarini,  L.  (2020) ‘Optimization of Sentiment Analysis for Indonesian Presidential  Election  using  Naïve  Bayes  and Particle  Swa rm  Optimization’, Jurnal  Online Informatika , 5(1), hal. 81 – 88. Iqbal, F. dkk . (2019) ‘A hybrid framework for sentiment analysis  using  genetic  algorithm  based  feature reduction’, IEEE Access , 7, hal. 14637 – 14652. Luqyana, W.A., Cholissodin, I. dan Perdana, R.S. (2018) ‘Analisis  Sentimen  Cyberbullying  pada  Komentar Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector Machine, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  2(11),  hal.  4704 – 4713. Naiknaware, B.R., Kawathekar, S. dan Deshmukh, S.N.
(2017)  ‘Sentiment  analysis  of  indian  government
schemes  using twitter  datasets’, IOSR  Journal  of Computer Engineering , 1, hal. 70 – 78.
PD,  W.M.  dan Haryoko  (2019)  ‘ Optimization  of parameter  support  vector  machine  (SVM)  using genetic algorithm to review Go- Jek’s services ’, in 2019 4th International Conference on Information Technology,  Information  Systems  and  Electrical Engineering  (ICITISEE) . 2019  4th  International
Conference on Information Technology,
Information  Systems  and  Electrical  Engineering (ICITISEE) , Yogyakarta, Indonesia: IEEE, hal. 301 – 304. Que,  V.K.S.,  Iriani,  A.  dan  Purnomo,  H.D.  (2020) ‘Analisis Sentimen Transportasi Online
Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berbasis Particle  Swarm  Optimization’, Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi| Vol , 9(2), hal. 162 – 170.
Rustam,  F.  dkk . (2019)  ‘Tweets  classification  on  the base  of  sentiments  for  US  airline  companies’, Entropy , 21(1078), hal. 1 – 22.
Saif,  H.  dkk . (2013)  ‘ Evaluation  datasets  for  Twitter sentiment  analysis:  a  survey  and a  new  dataset, the  STS-Gold ’,  in Social  and  Expressive  Media: Approaches  and  Perspectives  from  AI  (ESSEM 2013) . 1st Interantional Workshop on Emotion and Sentiment , Italy: The Open University’s, hal. 1 – 13. Wardhani, N.K. dkk . (2018) ‘Sentiment analysis article news  coordinator  minister  of  maritime  affairs using  algorithm  naive  bayes  and  support  vector machine  with  particle  swarm  optimization’, J.
Theor. Appl. Inf. Technol , 96(24), hal. 8365 – 8378.