Optimasi Metode Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Analisis Sentimen Review Game GTA V Roleplay - Arinal, Veri; Purnomo, Bening Sari (CV. Utility Project Solution, 2023)
Twitter merupakan media komunikasi yang penggunanya dapat saling bertukar informasi dan juga sebagai media hiburan. Game GTA V Roleplay banyak dibicarakan dan menjadi rekomendasi karena cara bermainnya yang unik dan santai. Dengan begitu, menimbulkan respon yang beragam dari pengguna Twitter terhadap game tersebut. Penelitian ini akan melakukan Analisis Sentimen terhadap review game GTA V Roleplay dengan metode Decision Tree. Metode tersebut akan dioptimalkan dengan fitur seleksi yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) untuk meningkatkan akurasi dengan menentukan parameter-parameter proses yang menghasilkan klasifikasi yaitu nilai keputusan. Proses tahapan yang dilakukan yaitu meliputi pengumpulan data, pelabelan data, pre-processing data, pembobotan, penerapan metode, dan pengujian. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah game tersebut bersentimen positif atau negatif dan diharapkan mampu menghasilkan hasil akurasi yang baik. Dari hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan bahwa hasil nilai akurasi dari metode Decision Tree adalah 81,20%. Setelah ditingkatkan akurasinya dengan fitur seleksi Particle Swarm Optimization (PSO) maka hasil akurasi yang didapatkan adalah 83,63%. Lalu didapatkan 365 sentimen positif dan 71 sentimen negatif. Maka sesuai dengan nilai sentimen yang paling banyak yaitu sentimen positif maka game GTA V Roleplay merupakan game yang positif berdasarkan opini pengguna Twitter.