bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Analisis Performa Load Balancing Algoritma Weighted Round Robin di Infrastruktur BPBD Provinsi Jawa Timur
Authors: Pradana Molion Surya , Prapanca Aditya 
Published: March 2022

Abstrak— Bencana alam terus terjadi dengan waktu kejadian yang tidak dapat diprediksi. Pada saat bencana terjadi seluruh masyarakat ingin mendapatkan informasi yang benar dan akurat. Sumber informasi tersebut dapat diperoleh pada website lembaga pemerintahan non-departemen yang bergerak di bidang social yaitu Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Jawa Timur.Meningkatnya jumlah pengunjung setiap tahun pada website BPBD Jatim membuat kondisi web server akan overload sehingga tidak semua orang dapat mengakses website untuk mencari informasi. Untuk menghindari hal tersebut, dengan memasang aplikasi load balancer pada web server dapat menambah performa web server menjadi lebih cepat dan semua request yang masuk akan terkelola dengan baik.Dari hasil penelitian ini dapat dinyatakan bahwa Algoritma weighted round robin dengan rasio (2:3) yang terpasang pada load balancer dapat membantu meningkatkan performa parameter Troughput sebanyak 113 KB/s, dan Request error sebanyak 986 client pada web server yang belum menggunakan load balancer.Kata Kunci— Bencana alam, BPBD, Overload, Load Balancer, Web Server, Weighted Round Robin.
Penerapan Algoritma Kriptografi Asimetris Elgamal dengan Modifikasi Pembangkit Kunci terhadap Enkripsi dan Dekripsi Gambar Warna
Authors: Indahwati Nonik , Prihanto Agus 
Published: March 2022

Abstrak— Perkembangan yang terjadi pada teknologi digital diikuti pula dengan perkembangan perilaku pada masyarakat yang dengan mudahnya menciptakan data maupun mengakses data pada media digital, kemudahan menggunakan media digital untuk mendokumentasikan momen dalam bentuk foto maupun video. Hal tersebut bukan hanya menimbulkan sebuah peluang dalam pengembangan aplikasi, namun juga akan membuka peluang adanya ancaman terhadap manipulasi, perusakan hingga pencurian data tersebut. Pentingnya nilai dari data dan informasi mengakibatkan data hanya boleh diakses oleh orang tertentu, apalagi jika data dan informasi tersebut merupakan aset bernilai yang diharuskan untuk dilindungi dengan perlindungan yang aman. Pada keamanan jaringan sangat diperlukan untuk menanggulangi ancaman pencurian data tersebut sehingga membutuhkan sebuah penerapan mekanisme keamanan jaringan menggunakan teknik-teknik penyandian. Penelitian ini mencoba untuk membuat sistem yang digunakan untuk proses enkripsi dan dekripsi gambar warna yang menggunakan algoritma asimetris elgamal dengan modifikasi pada pembangkit kunci. Adapun metode yang digunakan adalah algoritma elgamal.Pada penelitian ini algoritma elgamal dengan modifikasi pembangkit kunci mampu dengan baik memproses enkripsi dan dekripsi pada gambar warna. Perbandingan antara gambar asli dan gambar yang telah dienkripsi menggunakan PSNR (Peak Signal Noise Ratio). Secara keseluruhan sistem yang dihasilkan dari penelitian ini sudah berjalan dengan baik dan sesuai dalam melakukan enkripsi dan dekripsi. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses bergantung pada ukuran file serta untuk proses enkripsi lebih lama dibandingan dengan waktu yang dibutuhkan untuk proses dekripsi. Hasil perbandingan dari gambar yang diuji coba menghasilkan beberapa perbedaan yaitu gambar asli dengan gambar setelah dienkripsi terdapat perbedaan, sedangkan perbandingan gambar asli dengan gambar setelah didekripsi tidak terdapat perbedaan.Kata Kunci— Algoritma Elgamal, Kriptografi, Enkripsi, Dekripsi, Gambar Warna.
Implementasi Steganografi Dengan Metode Pixel Value Differencing (PVD) pada Gambar JPG dan PNG
Authors: Firdaus Yonatan , Suartana I Made 
Published: March 2022

Abstrak— Informasi dalam bentuk pesan tidak hanya disandikan, namun dapat juga disisipkan ke dalam citra digital. Teknik menyembunyikan atau menyisipkan pesan disebut steganografi. Steganografi merupakan metode yang digunakan untuk menyembunyikan informasi sehingga informasi yang bersifat rahasia tidak dapat diketahui pihak yang tidak berhak mengetahuinya. Dalam steganografi terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam mengamankan informasi dari suatu pihak yang tidak berhak mengetahuinya, salah satunya dengan menggunakan metode PVD (Pixel Value Differencing) yang dalam implementasinya memanfaatkan citra digital sebagai media penampung. Penelitian ini bermaksud menghitung kapasitas jumlah bit dan melihat pengaruh format gambar terhadap jumlah kapasitas bit yang dapat disisipi pesan. PVD yang digunakan adalah dengan dua blok piksel untuk mempertahankan kualitas citra hasil steganografi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan kapasitas yang didapat pada gambar JPG dan PNG tidak berbeda signifikan. Kemudian juga didapat nilai PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dari gambar JPG dan PNG yang relatif sama diatas 40 dB. Namun metode PVD tidak dapat mengantisipasi perhitungan nilai piksel baru yang melebihi nilai maksimal warna 255 dan tidak memiliki ketahanan terhadap modifikasi hasil steganografi. Kata Kunci— Steganografi, Citra Digital, Pixel Value Differencing, Kapasitas, PSNR.
Prediksi Kepribadian Pengguna Instagram Berdasarkan Model Big Five Personality Menggunakan Algoritma SVM
Authors: Ramadhan Muhammad , Putra Ricky Eka 
Published: March 2022

Abstrak— Popularitas media sosial Instagram terus merangkak naik sejak debutnya pada tahun 2010. Popularitas tersebut membuat Instagram menjadi media sosial terbesar di dunia di samping Facebook dan Twitter. Kini sebagian besar perusahaan mulai menggunakan media sosial sebagai salah satu aspek untuk menilai kepribadian pelamar. Analisis kepribadian dapat dilakukan dengan mengamati aktivitas di media sosial. Hal ini menjadi alasan dibalik pentingnya pembuatan sistem prediksi kepribadian otomatis berdasarkan aktivitas di media sosial. Instagram dipilih sebagai sumber data pada penelitian ini, dan Big Five Personality dipilih sebagai model kepribadian untuk pelabelan data. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan tes kepribadian terhadap 191 pengguna Instagram, kemudian melakukan crawling feed akun Instagram menggunakan API Instagram. Berdasarkan hasil pengujian sistem, kombinasi algoritma Support Vector Machine dengan kernel RBF dan Bayesian Optimization mampu menghasilkan akurasi mencapai 60.34%, presisi 30.17%, dan recall 50% untuk mengklasifikasi kepribadian pengguna Instagram. Kata Kunci— prediksi kepribadian, big five personality, instagram, support vector machine, bayesian optimization.
Transliterasi Aksara Jawa Tulisan Tangan ke Tulisan Latin Menggunakan CNN
Authors: Ilham Fandi , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Abstrak— Aksara jawa adalah hal yang menarik untuk diteliti. Namun sayangnya aksara jawa sudah tidak banyak lagi diminati. Maka dari itu, dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat lebih menarik minat masyarakat umum untuk melakukan penelitian terhadap aksara jawa. Dalam penelitian ini kami mencoba mengusulkan sistem untuk melakukan pengenalan tulisan tangan aksara jawa dengan benar. Sistem segmentasi yang dirancang menerapkan kombinasi dua metode yaitu projection profile dan connected component labeling. Kedua metode tersebut adalah metode untuk segmentasi yang masih memiliki beberapa kekurangan untuk kasus aksara jawa. Kami mencoba menggabungkan dua metode tersebut untuk menutupi kekurangan-kekurangan sebelumnya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode pembelajaran mendalam convolutional neural network. Data uji yang digunakan berupa 20 citra tulisan tangan aksara jawa yang diambil menggunakan kamera smartphone. Penelitian ini memperoleh hasil akurasi 90% pada tahap segmentasi karakter. Sehingga dapat diambil kesimpulan jika kombinasi metode projection profile dan connected component labeling dapat melakukan segmentasi citra dengan baik. Metode convolutional neural network pada saat melakukan learning terhadap data pembelajaran mendapatkan akurasi 0,9962. Pada saat pengujian, metode CNN mendapatkan akurasi 80% menggunakan 20 citra pengujian. Hal ini membuktikan bahwa CNN adalah metode yang baik untuk digunakan dalam pengenalan karakter. Kata Kunci— projection profile, connected component labeling, aksara jawa, segmentasi, OCR
Algoritma Stemming Nazief & Adriani dengan Metode Cosine Similarity untuk Chatbot Telegram Terintegrasi dengan E-layanan
Authors: Herlingga Aan Choesni , Prismana IGL Putra Eka , Prehanto Dedy Rahman , Dermawan Dodik Arwin 
Published: March 2022

Abstrak—Sistem Informasi yang berkembang memiliki sejumlah pertanyaan yang sering diajukan kepada customer servicedengan tingkat kesamaan pertanyaan yang tinggi. Untuk membantu hal tersebut dibuat FAQ terkait sistem informasi. FAQmemiliki banyak informasi sehingga pengguna bingung dan memerlukan waktu untuk mencari informasi. Pengguna lebih untuk mengajukan pertanyaan ke customer service. Chatbot merupakan salah cara untuk membantu pengguna dan customer service dalam masalah ini. Customer servicedapat menjawab pertanyaan secara otomatis dan pengguna dapat mengajukan pertanyaan seolah-olah bertanya kepada customer servicesecara langsung. Pada penelitian ini peneliti akan menerapkan algoritma Nazief & Adriani yang digunakan untuk melakukan stemming karena algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang efektif dalam stemming bahasa Indonesia. Dan metode cosine similarity untuk mencari tingkat kemiripan dari pertanyaan dengan FAQyang ada dalam database FAQ. Dengan mengimplementasikan algoritma dan metode tersebut dalam chatbot dengan bantuan layanan MessangerTelegrammenghasilkan jawaban yang relative sesuai dengan yang diharapkan pengguna. Cara ini merupakan cara yang efektif untuk menjawab pertanyaan secara otomatis. Dan jika pertanyaan yang diajukan tidak menemukan jawaban atau jawaban tidak sesuai maka pertanyan akan di sampaikan dalam e-Layanan PPTI UNESA.

Kata Kunci—algoritma nazief & andriani, cosine similarity, chatbot, bot.
Evaluasi Kualitas Website Simontasi Unesa Menggunakan Metode Webqual dan Importance Performance Analysis (IPA)
Authors: Ngulum Mochammad Chafithul , Indriyanti Aries Dwi 
Published: March 2022

Abstrak -- Dalam konsteks pendidikan teknologi informasi memberikan pengaruh positif terhadap kinerja dunia pendidikan dalam upaya mewujudkan kegiatan belajar mengajar yang efektif. Situs SIMONTASI sebagai acuan mahasiswa dalam mendapatkan infomasi terkait skripsi maupun tugas akhir harus mampu memberikan informasi yang akurat dan up to date. Penilain terhadap kualitas website dapat dilihat dari harapan penggunanya, WebQual dan IPA digunakan sebagai metode evaluasi dan analisis situs SIMONTASI. Penelitian ini menggunakan WebQual sebagai dasar pembuatan kuesioner yang memiliki tiga dimensi yaitu Usability, Information Quality, dan Service Interaction. IPA digunakan sebagai alat analisa berupa tingkat kesesuaian, kesenjangan (GAP), dan kuadran. Hasil dari evaluasi bahwa kualitas dari website SIMONTASI tingkat kesesuaian 97,96 % yang menunjukkan responden merasa belum puas terhadap pelayananwebsite. Tingkat kesenjangan(GAP) bernilai -0,078 yang menunjukkan hasil dari kinerja website SIMONTASI belum dapat terpenuhi kepentingannya. Hasil analisis kuadran didapatkan 5 atribut berada di kuadran pertama, 5 atribut pada bagian kuadran kedua, 8 atribut pada bagian kuadran ketiga, 4 atribut pada bagian kuadran keempat.

Kata Kunci: WebQual, Importance- Performance Analysis, SIMONTASI
Opinion Mining Terhadap Pemberitaan Corona di Instagram menggunakan Convolutional Neural Network
Authors: Maulana Ahmad Rizki , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Abstrak—Keadaan Indonesia di tengah pandemi yang sedang terjadi saat ini menjadi berita yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat Indonesia. Penyebaran berita saat ini sudah banyak dilakukan melalui media sosial, karena kemudahan akses dan jangkauan pasar yang sangat luas menjadikan media sosial sebagai lahan untuk menyebarkan berita. Perusahaan penyedia berita nasional telah ikut bergabung di beberapa platform media sosial. Instagram merupakan salah satu media sosial dengan pengguna terbanyak di Indonesia. Pemberitaan mengenai corona di Indonesia melalui Instagram mengizinkan pembacanya untuk dapat mengetahui reaksi pembaca lainnya terhadap berita tersebut. Opinion miningadalah suatu analisis yang dilakukan terhadap opini untuk diklasifikasikan kedalam beberapa kelas. Convolutional Neural Networkmerupakan algoritma yang dapat menganalisis dan mengklasifikasikan opini kedalam kelas yang telah ditentukan. Penelitian ini melakukan proses opinion miningmenggunakan data komentar di Instagramterhadap unggahan pemberitaan terkait corona pada tiga akun berita nasional, yaitu @kompascom,@cnnindonesia,dan@detikcom.Prosesklasifikasi yang dilakukan menggunakan algoritma Convolutional Neural Networkmengasilkan akurasi sebesar 88% pada data training, 82% pada data testing, nilai presisi sebesar 96% dan recall sebesar68%.

Kata Kunci—Opinion Mining, CNN, Komentar Instagram, Corona
Implementasi Algoritma Jaro-Winkler Distance dan N-Gram untuk Deteksi dan Prediksi Perbaikan Kesalahan Penulisan Kata Bahasa Indonesia pada Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa
Authors: Dewi Nuzhul Citrasari , Qoiriah Anita 
Published: March 2022

Karya tulis ilmiah merupakan sebuah tulisan yang berisi suatu permasalahan yang ditulis dan disajikan berdasarkan fakta dan data hasil penelitian. Kesalahan berbahasa yang sering terjadi pada karya tulis ilmiah mahasiswa adalah kesalahan penulisan kata. Untuk menghasilkan karya tulis ilmiah tanpa ada kesalahan penulisan kata, diperlukannya teknik tertentu untuk memperbaikinya. Penelitian ini membuat sebuah sistem deteksi dan prediksi perbaikan kesalahan penulisan kata. Algoritma Jaro-Winkler Distance merupakan algoritma yang digunakan untuk mengukur kemiripan antara 2 string. Algoritma Jaro-Winkler Distance pada sistem ini digunakan untuk daftar saran kandidat perbaikan kata. Saran kandidat perbaikan kata tersebut akan dicari yang sesuai dengan kalimat dengan menggunakan metode N-Gram. Metode N-Gram pada sistem ini digunakan untuk mencari saran perbaikan terbaik dari daftar kandidat yang dihasilkan oleh Algoritma Jaro-Winkler Distance. Hasil terbaik yang diberikan oleh sistem ini adalah sebesar 85.7% dan hasil terkecil sebesar 45%. Hasil tersebut dipengaruhi oleh kuantitas korpus yang digunakan untuk deteksi maupun prediksi perbaikan kata. Semakin baik kuantitas korpus/kamus yang digunakan pada sistem, maka sistem dapat memberikan prediksi perbaikan kata yang sesuai dengan perbaikan kata salah dalam kalimat.
Analisis Kualitas Suara Stego Audio Penyisipan Informasi Tersembunyi dengan Metode Least Significant Bit
Authors: Hendrata Agitiya Dwi , Prihanto Agus 
Published: March 2022

Abstrak—Keamanan data telah menjadi kebutuhan dalam komunikasi pada era yang sudah serba digital. Teknik mengamankan data dapat dilakukan pada lintasan komunikasi data maupun dari data yang dikirimkan. Saat ini telah banyak berkembang teknik yang dapat digunakan untuk mengamankan data yang dikirimkan, salah satunya adalah teknik steganografi. Steganografi merupakan teknik mengamankan data dengan cara menyisipkan pesan utama kedalam sebuah media. Sehingga, pengirim dan penerima akan tampak seperti berkirim file biasa. Kelebihan teknik steganografi dibandingkan dengan teknik mengamankan data lainnya, seperti enkripsi dan watermarking adalah, pihak selain pengirim dan penerima kemungkinan besar tidak menyadari bahwa terdapat pesan rahasia di dalam suatu file yang dikirimkan. Teknik steganografi dapat dilakukan pada semua jenis media pembawa (audio, video, dan audio video) dengan berbagai jenis pesan rahasia (text, audio, video, dan audio video). Teknik steganografi yang diterapkan pada media pembawa berupa audio dinilai lebih sulit karena Human Auditory System dianggap sebagai indera yang paling peka pada manusia. Sehingga pada penerapannya, dibutuhkan algoritma yang dapat menghasilkan perbedaan paling kecil pada file hasil steganografi. Algoritma Least Significant Bit (LSB) dianggap sebagai algoritma yang paling sederhana dan mudah dalam penerapannya. Steganografi dengan LSB ini dilakukan dengan mengganti bit paling kanan (20) dari media pembawa dengan bit pesan rahasia. Perubahan pada bit yang dinilai kurang signifikan akan membuat hasil steganografi tidak jauh berbeda dengan file asli. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem yang menerapkan algoritma LSB untuk menyisipkan pesan rahasia bertipe txt kedalam file audio WAV. Melalui pengamatan nilai PSNR dan MSE setelah menyisipkan pesan berukuran 50% dari kapasitas maksimal menghasilkan audio dengan rata-rata nilai PSNR sebesar 56.3571 dB dan rata-rata nilai MSE sebesar 0.15044, sedangkan rata-rata nilai PSNR setelah penyisipan pesan dengan ukuran maksimal adalah 53.2277 dB dan rata-rata nilai MSE sebesar 0.3092. Penyisipan pesan kedalam audio tidak banyak mempengaruhi kualitas signal audio, dibuktikan dengan perbandingan grafik signal audio asli dengan grafik signal audio hasil stego-audio yang hamir serupa.
Kata Kunci — Steganografi, Audio, WAV, LSB, PSNR, MSE
Penerapan N-Gram menggunakan Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Kebijakan PPKM 2021
Authors: Indarbensyah Putri Pratama Erika , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Abstrak— Kebijakan PPKM merupakan kebijakan terbaru yang dikeluarkan oleh pemerintah pada Januari 2021 untuk menangani permasalahan pandemi Covid-19. Perancangan dan penerapan Kebijakan PPKM dilakukan dengan tujuan yang utama yaitu untuk kepentingan sektor kesehatan dan ekonomi. Adanya penerapan kebijakan ini tentu sangat berdampak kepada masyarakat. Pada era saat ini, dimana internet berkembang meningkat pesat terutama pada penggunaan media sosial tentunya kebijakan tersebut sangat memicu tanggapan para pengguna media sosial khususnya Instagram, dimana saat ini salah satu media sosial populer adalah Instagram yang digunakan oleh semua kalangan selain twitter, facebook, dan lain-lain. Tanggapan para pengguna media sosial Instagram terhadap penerapan Kebijakan PPKM 2021 dapat dikelompokkan menjadi sentimen yang berlabel positif, negatif atau netral dengan melakukan analisis sentimen yaitu menggunakan text mining. Penggunaan N-Gram diterapkan sebagai fitur ekstraksi dengan menggunakan jenis Unigram, Bigram, dan Trigram dan pada tahap klasifikasi menggunakan metode Random Forest (RF) dan Naïve Bayes Classifier (NBC). Penerapan kedua metode tersebut pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil nilai akurasi dari penerapan N-Gram dengan menggunakan metode RF dan NBC. Proses pengklasifikasiaan menggunakan Random Forest (RF) diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram yaitu sebesar 99.5%. Sedangkan hasil precision, recall dan f1-score yang dihasilkan oleh Random Forest (RF) bernilai sama yaitu sebesar 100%. Pada proses pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes Classifier diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram juga yaitu sebesar 97.9% dengan nilai precision, recall dan f1-score sebesar 98%. Dari perbandingan hasil pada pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan ketiga N-Gram berhasil ­dalam mempengaruhi dan meningkatkan hasil akurasi dari penggunaan kedua algoritma tersebut pada penelitian ini.
Kata Kunci— Kebijakan PPKM 2021, N-Gram, Random Forest, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen
Rancang Bangun Aplikasi Template Surat Online dengan Metode Fuzzy String Matching
Authors: Saputro Rio Henri , Prehanto Dedy Rahman 
Published: March 2022

Pembuatan surat manual sangat berpengaruh terhadap efisiensi serta keseragaman format yang digunakan, untuk beberapa unit bisa dijumpai format surat yang sangat berbeda antara unit satu dengan unit lainnya. Serta waktu yang digunakan untuk membuat surat dari satu pegawai admin sangat panjang, karena disetiap harinya pembuatan surat sangat beragam dari mahasiswa, dosen dan pegawai. Sistem Informasi saat ini sudah sangat berkembang pesat bahkan untuk pembuatan surat dapat dilakukan secara online dan dapat langsung di download untuk membantu mengatasi permasalahan waktu dan ketidak sesuaian format yang digunakan dan memudahkan pengguna untuk mendapatkan layanan administrasi pembuatan surat tanpa harus kesulitan memikirkan format yang digunakan. Tesuo merupakan aplikasi template surat online yang dapat digunakan untuk membuat surat dengan format yang seragam dan tersedia pada aplikasi tanpa harus datang ke kantor administrasi fakultas/unit terlebih dahulu, pengguna langsung dapat mendwonload dan mencetak surat dan kemudian membawanya pada kantor administrasi untuk meminta nomor dan tanda tangan. Kemudahan aplikasi ini dibantu dengan pencarian yang menggunakan metode fuzzy string matching untuk mempercepat proses pencarian, dimana pengguna dapat lebih mudah mencari surat sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna, ini lebih efisien dan cepat dibandingkan harus mencari menu surat satu persatu tanpa fitur pencarian, serta dilengkapi dengan algoritma search autocomplete suggestion untuk memudahkan pengguna mencari surat yang diinginkan dengan hanya menuliskan beberapa huruf dan algoritma akan memprediksi kata apa yang ingin dicari oleh pengguna.

Kata Kunci—Template Surat, Algoritma Fuzzy String Matching.
Opinion Mining Popularitas Tempat Wisata Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dan Particle Swarm Optimization dari Instagram
Authors: Maharani Esti Ika , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Sosial media sekarang mempunyai efek besar pada pengambilan keputusan, termasuk pada industri wisata untuk mengetahui reputasi dan popularitas sebuah destinasi wisata. Pada era modern seperti sekarang penggunaan media sosial tidak sekedar media hiburan akan tetapi juga menjadi media buat mengembangkan informasi, baik informasi yang dipercaya maupun tidak. Dari media sosial tersebut, mengizinkan penggunanya untuk bisa mengetahui reaksi pengguna lain terhadap informasi yang sedang hangat dibicarakan. Analisa sentiment atau opinion mining adalah satu dari berbagai solusi untuk mengatasi masalah dalam mengelompokan opini atau review sebagai opini positif, negatif, atau netral secara otomatis. Metode yang dipakai merupakan Support Vector Machine (SVM) dan penerapan seleksi fitur Particle Swarm Optimization. Keduanya memanfaatkan library yang telah tersedia dalam python. Support Vector Machine (SVM) merupakan metode untuk menganalisa data dan mengenali pola yang mampu dipakai untuk pengklasifikasian.. Sementara particle swarm berpola optimizer jadi tidak mampu berdiri sendiri, wajib diikuti algoritma lain yang harus melakukan proses pembelajaran terlebih dahulu. Nilai akurasi yang didapatkan sebagai tolak ukur dalam mencari contoh pengujian terbaik untuk masalah klasifikasi sentimen. Hasil penelitian memperlihatkan peningkatan nilai akurasi sebanyak 0.07 untuk algoritma Support Vector Machine dari 0.90 menjadi 0.97 sesudah penerapan seleksi fitur Particle Swarm Optimization.