Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Aiti: Jurnal Teknologi Informasi
Desi Purnamasari
Universitas Siliwangi
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorithm untuk analisis sentimen pemekaran Papua di Twitter berbasis Support Vector Machine Desi Purnamasari; Muhammad Adi Khairul Anshary; Rianto Rianto
AITI Vol 20 No 2 (2023)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24246/aiti.v20i2.177-190

Abstract

Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan untuk mengklasifikasikan analisis sentimen ke dalam sentimen positif atau negatif. Dalam penelitian ini data sentimen diambil dari Twitter dengan topik pemekaran Papua. Karena SVM memiliki kelemahan dalam pemilihan fitur pada saat pengklasifikasian maka diterapkan fitur optimasi algoritma SVM menggunakan feature selection. Dua metode feature selection yang digunakan adalah Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA). Tweet yang diambil sebanyak 839 data tweet, yang kemudian dibagi menjadi 640 data untuk proses training dan 199 data untuk proses testing. Proses pengolahan data dibagi ke dalam dua tahap yakni data training dan data testing. Pengujian dilakukan sebanyak empat model yaitu dengan algoritma SVM, SVM+PSO, SVM+GA, SVM+PSO+GA. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pemodelan SVM+PSO+GA memperoleh nilai akurasi terbaik sebesar 95.00% dengan nilai AUC sebesar 0.912 Kata Kunci : Analisis sentiment, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Support Vector Macine (SVM), Twitter.
Co-Authors Muhammad Adi Khairul Anshary Rianto, Rianto