Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization (Pso) dan Genetic Algorithm (GA)

Abstract

Along with the development of technological advances, at this time people can criticize or express opinions through social media. One of the popular social media is twitter. Twitter can be a source of information and communication in capturing news. With so many posts, it is certainly difficult to distinguish whether the news is good or not, so to overcome this problem, a sentiment analysis serves to determine the opinion expressed. The classification algorithm in this solution uses the naïve bayes algorithm. However naïve bayes is very sensitive to large features. So in this study feature selection was carried out to oncrease the accuracy of naïve bayes. Selection features used are Particle Swarm Optimization and genetic algorithm. The result obtained in this study using Particle Swarm Optimization feauture selection wew able to oncrease accuracy by 17.24 % while genetic algorithm was able to increase 11.52%.

Seiring dengan berkembangnya kemajuan teknologi, pada saat ini masyarakat dapat mengkritik atau mengungkapkan pendapat melalui media sosial. Salah satu media sosial yang populer adalah twitter. Twitter dapat menjadi sumber informasi dan komunikasi dalam menangkap sebuah berita. Dengan postingan yang begitu banyak tentu sulit membedakan berita tersebut baik atau tidak maka untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan sebuah analisis sentimen. Analisis sentiment berfungsi untuk menentukan pendapat yang dinyatakan. algoritma klasifikasi dalam penyelesaian ini menggunakan algoritma Naïve bayes. Akan tetapi Naive Bayes sangat sensitif terhadap fitur yang besar. Maka dalam penelitiaan ini dilakukan seleksi fitur guna meningkatkan akurasi naïve bayes. Seleksi fitur yang digunakan adalah Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorthm. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini menggunakan seleksi fitur Particle Swarm Optimization mampu meningkatkan akurasi sebesar 17.24% sedangkan Genetic Algorthm mampu meningkatkan 11.52%.