## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 24-33 P-ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## Sentiment Analysis of Online Lectures in Indonesia from Twitter Dataset Using InSet Lexicon

## Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon
Desi Musfiroh 1* , Ulfa Khaira 2 , Pradita Eko Prasetyo Utomo 3 , Tri Suratno 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia
E-Mail: 1 musfiroh.desi@gmail.com, 2 ulfa.ilkom@gmail.com,
3 pradita.eko@unja.ac.id, 4 triel123@gmail.com
Received January 13 th 2021; Revised February 18 th 2021; Accepted February 24 th 2021 Corresponding Author: Desi Musfiroh

## Abstract
The implementation of online lectures on various campuses in Indonesia has been emphasized since the outbreak of corona virus.  Online  lectures  are  used  as  a  solution  to  continue  teaching  and  learning  activities  during  pandemic.  But  the implementation of online lectures raises a variety of opinions in the community, especially among lecturers. It also raises the attitude of the pros and cons from various parties. For this purpose, data mining from Twitter analyzes sentiment on the topic of "online lectures". The data is classified into 3 classes, i.e. positive, negative, and neutral. This research was conducted  with  a  lexicon-based  approach  technique  using  InSet  Lexicon  as  an  Indonesian  opinion  dictionary.  The determination  of  the  sentiment  class  for  each  sentence  is  obtained  from  the  result  of  the  polarity  score  calculation. Classification results from 5811 tweet data were found to contain 63.4% negative tweets, 27.6% positive tweets, and 8.9% neutral  tweets.  Testing  of  classification  results  was  done  by  cross-validation  method  and  confusion  matrix  with  a comparison of training data and test data is 8:2 gave accuracy value of 79.2%, precision by 72.9%, recall by 62.8%, and f-measure of 67.4%.
Keyword: InSet Lexicon, .Online Lectures, Sentiment Analysis, Twitter,

## Abstrak
Pelaksanaan perkuliahan daring pada berbagai kampus di Indonesia telah dipertegas sejak makin mewabahnya virus corona. Kuliah daring dijadikan solusi untuk terus menjalankan kegiatan belajar-mengajar di masa pandemi. Namun pelaksanaan perkuliahan daring menimbulkan berbagai macam opini dalam  masyarakat, khususnya di kalangan pelajar. Hal ini juga memunculkan  sikap  pro  maupun  kontra  dari  berbagai  pihak.  Untuk  itu  dilakukan  penambangan  data  dari twitter guna menganalisis sentimen terhadap topik “kuliah daring”. Data diklasifikasikan ke dalam 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  teknik lexicon-based approach menggunakan InSet  Lexicon sebagai  kamus  kata opini berbahasa Indonesia. Penentuan kelas sentimen untuk setiap kalimat diperoleh dari hasil perhitungan polarity score. Hasil klasifikasi dari 5811 data tweet ternyata mengandung 63.4% tweet negatif, 27.6% tweet positif, dan 8.9% tweet netral. Pengujian  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  metode cross-validation serta confusion  matrix dengan  perbandingan  data latih dan data uji yaitu 8:2 memberikan nilai accuracy 79.2%, precision sebesar 72.9%, recall sebesar 62.8%, dan f-measure sebesar 67.4%.
Keyword: InSet Lexicon, Kuliah Daring, Sentiment Analysis , Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  yang  terjadi  belakangan  ini  telah  menimbulkan  dampak  dan  perubahan  besar dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satu  yang  menjadi fokus perhatian  yaitu pada dunia pendidikan di Indonesia, dampaknya adalah terjadi peralihan sistem pembelajaran menjadi sistem daring atau jarak jauh demi meminimalisir  potensi  penyebaran  virus  corona.  Melalui  Surat  Edaran  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan RI Tanggal 17 Maret 2020 perihal Pembelajaran secara Daring dan Bekerja dari Rumah dalam Rangka Pencegahan Penyebaran Coronavirus Disease (COVID-19), ditetapkan bahwa bagi perguruan tinggi
di bawah naungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI pada daerah yang sudah terdampak COVID- 19 harus memberlakukan pembelajaran secara daring [1]. Dengan demikian, aktivitas perkuliahan secara tatap muka  ditiadakan  untuk  sementara  waktu  hingga  kondisi  yang  memungkinkan.  Kegiatan  perkuliahan  di universitas atau perguruan tinggi dinilai sangat memungkinkan untuk dilakukan secara daring.
Munculnya  kebijakan  baru  tentu  bukan  hal  yang  mudah  untuk  diikuti.  Masyarakat  khususnya  para mahasiswa,  dosen,  maupun  civitas  akademika  yang  terlibat  langsung  dengan  kegiatan  perkuliahan  perlu beradaptasi dengan kebijakan tersebut. Tak jarang kuliah secara daring dianggap membawa beragam kendala baru dalam perkuliahan, dan tak sedikit pula yang menganggap bahwa kuliah daring sebagai solusi yang paling tepat untuk tetap menjalankan kegiatan perkuliahan di tengah kondisi pandemi yang memprihatinkan.
Menanggapi  kebijakan  tersebut,  banyak  masyarakat  yang  mengutarakan  berbagai  macam  pendapat, opini,  maupun  pandangan  mereka  terhadap  pelaksanaan  perkuliahan  daring.  Opini  tersebut  umumnya dikemukakan  pada  media  sosial,  salah  satunya  melalui twitter . Twitter menjadi  situs  jejaring  sosial  yang populer  digunakan  saat  ini.  Masyarakat  dapat  dengan  mudah  mengungkapkan  berbagai  macam  komentar, pikiran,  dan  tanggapan  mereka  berkaitan  dengan  kondisi  yang    ada  saat  ini  pada  media  sosial twitter [2]. Berdasarkan laporan yang diterbitkan oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) bahwa 1,7% dari  keseluruhan  jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  atau  sekitar  291.000.417  dari  171.176.716,8  orang merupakan pengguna aktif dari media sosial twitter [3]. Twitter menjadi media yang cukup baik dalam memperoleh data karena tingkat akurasi dari kebenaran kalimat  opini  ( tweet )  yang  diunggah  ke twitter dinilai  cukup  tinggi  jika  digunakan  untuk  mengetahui bagaimana pendapat masyarakat terhadap suatu topik [4]. Melalui twitter , pengguna dapat mengunggah konten sesuai  keinginan.  Konten tersebut berupa opini, sentimen,  maupun emoticon,  yang bisa  menjadi data untuk menganalisis suatu trend atau topik tertentu. Upaya menganalisis data tersebut dinamakan sentiment analysis atau opinion mining [5]. Sentiment analysis termasuk cabang ilmu dari text mining , natural language program, dan artificial intelegence yang dilakukan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat atau pengetahuan baru dengan  cara  mengekstrak,  memahami,  dan  mengolah  data  teks  secara  otomatis  [6].  Melalui  proses  analisis sentimen  akan  terlihat  bagaimana  kecenderungan  pendapat  atau  opini  seseorang  terhadap  suatu  topik  atau masalah dengan menenetukan klasifikasi sentimen ke dalam dua kelas atau lebih.
Umumnya,  ada  2  pendekatan  dalam  melakukan sentiment  analysis ,  yaitu  secara learning-based (pendekatan menggunakan machine learning ) dan lexicon-based (pendekatan berbasis leksikal). Pendekatan learning-based menggunakan dataset yang telah diklasifikasikan secara manual sebelumnya sebagai data latih untuk menghasilkan klasifikasi teks opini secara otomatis.  Sedangkan pendekatan lexicon-based bergantung pada  kamus  opini  ( lexicon )  untuk  penentuan  klasifikasi.  Kamus  opini  mengandung  sejumlah  kata    yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis opini suatu kalimat [7].
Lexicon-based approach adalah metode ilmiah yang sering digunakan dalam suatu penelitian analisis sentimen. Cara kerja metode ini adalah dengan menggunakan sebuah kamus kata atau corpus yang dilengkapi dengan bobot pada setiap katanya sebagai sumber bahasa atau leksikal. Hasil analisis dengan metode ini berupa klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Metode ini adalah bagian dari machine learning yang bersifat unsupervised . Kualitas dari hasil tergantung pada kamus kata atau corpus yang digunakan [8]. Lexicon yang digunakan dalam penelitian ini adalah InSet Lexicon karena sudah teruji cukup baik untuk analisis sentimen data berbahasa Indonesia. InSet Lexicon (Indonesia Sentiment lexicon) terdiri dari 3.609 kata positif dan 6.609 kata negatif berbahasa Indonesia  yang telah  memiliki bobot nilai atau polarity score pada setiap  katanya  dengan  kisaran  bobot  antara  -5  sampai  +5. Polarity  score ini  digunakan  untuk mengklasifikasikan jenis sentimen. Contoh dari kata negatif dan positif beserta bobotnya yang termuat dalam InSet lexicon dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Contoh Daftar Kata pada InSet Lexicon Kata Bobot selisih -4 sengsara -5 awas -3 iri -4 coretan -1 wewenang 2 sahabat 4 warisan 3 menarik 4 motivasi 3
InSet lexicon disusun oleh Fajri Koto dan Gemal Y. Rahmaningtyas pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan  kata-kata  yang  dikumpulkan  dari twitter sebagai  media  sosial  yang  umum  digunakan  di
Indonesia. InSet lexicon dibangun untuk mengidentifikasi opini tertulis dan mengkategorikannya menjadi opini positif atau negatif yang bisa digunakan untuk menganalisis sentimen publik terhadap topik, acara, atau produk tertentu. Hasil dari tes dan evaluasi penelitian tersebut menunjukkan bahwa InSet lexicon mampu memberikan kinerja  dan  performansi  yang  cukup  memuaskan  sebagai  kamus  sentimen  Indonesia  dengan  tingat  akurasi sebesar 65.78% [9].
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  berbasis  leksikal  untuk  memperoleh  hasil  klasifikasi sentimen  dari  data tweet pada  topik  “kuliah  daring”  menggunakan InSet  Lexicon ( Indonesian  Sentiment Lexicon )  yang  berasal  dari  penelitian  sebelumnya.    Penelitian  ini  difokuskan  untuk  melakukan  analisis sentimen/opini masyarakat  khususnya para pengguna twitter terhadap topik “kuliah daring” melalui data yang diambil dari twitter dengan pengolahan data menggunakan bahasa pemrograman Phyton .
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  analisis  sentimen  telah  dilakukan  sebelumnya.  Diantaranya  yaitu penelitian oleh Ibnu Fanhar dkk. dengan judul “Analisis Sentimen Berbasis Leksikon InSet Terhadap Partai Politik  Peserta  Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial Twitter ”  memperoleh  hasil  pengujian  performansi  sistem dengan rata-rata precision 40%, Recall 42%, F1 35% dan Accuracy 61% [9]. Selain itu terdapat juga penelitian mengenai “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode  Naïve  Bayes”  oleh  Samsir  dkk.  menunjukkan  bahwa  pembelajaran  daring  memiliki  30%  sentimen positif,  69%  sentimen  negatif,  dan  1%  netral  pada  periode  tersebut  [10].  Dari  kedua  penelitian  tersebut, penelitian ini memiliki perbedaan pada topik yang diangkat dan juga metode yang digunakan.  Penelitian ini penting  dilakukan  agar  dapat  mengetahui  bagaimana  opini  masyarakat  terhadap  topik  perkuliahan  daring. Terlebih lagi dimasa pandemi ini perkuliahan daring menjadi topik yang sedang hangat diperbincangkan oleh berbagai  kalangan.  Diharapkan  adanya  penelitian  ini  dapat  menjadi  sumber  informasi  ataupun  acuan  untuk mengevaluasi pelaksanaan perkuliahan daring di Indonesia.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1 Prosedur Penelitian
Prosedur  yang  dilaksanakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  proses.  Dimulai  dari tahap pengumpulan data tweet , praproses data, perhitungan polaritas dan klasifikasi sentimen, hingga pengujian hasil klasifikasi. Diagram alur untuk prosedur penelitian ditampilkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Prosedur Penelitian
Adapun  tiap  tahapan  yang  ada  pada  prosedur  penelitian  akan  diproses  menggunakan  bahasa pemrograman Phyton melalui  IDE Jupyter dengan  memanfaatkan  sejumlah library diantaranya  : pandas, numpy, nltk, sastrawi, textblob, spacy, matplotlib, wordcloud, scikit-learn, dan keras.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Twitter . Twitter dipilih sebagai sumber data pada penelitian ini dikarenakan twitter menjadi media sosial yang cukup digemari masyarakat. Twitter lebih unggul sebagai penyalur info/berita tercepat yang berbeda dari media sosial lainnya, karena ketika ada topik baru  yang  muncul  ( trending )  dan  menarik  perhatian  maka  akan  ada  banyak  sekali  opini  masyarakat  yang muncul  di twitter .  Opini  ini  bisa  menjadi  sumber  data  yang  akurat  untuk  melakukan  analisis  sentimen. Pengambilan data twitter memanfaatkan Twitter API. Kata kunci yang digunakan adalah frasa yang menjadi topik dasar dalam penelitian ini yaitu “kuliah daring”, dengan jumlah data awal yang diambil sebanyak 6000 tweet . Pembatasan jumlah data awal dilakukan agar langkah selanjutnya dapat berjalan dengan baik karena jika terlalu banyak data justru akan memperlambat praproses data. 6000 tweet menjadi jumlah yang cukup ideal untuk mendapat beragam opini. Proses pengumpulan data tweet memanfaatkan twitter scraping tool bernama Twint (https://github.com/twintproject/twint) . Data yang diperoleh mengandung beberapa atribut lengkapnya,
namun untuk melakukan proses analisis sentimen maka cukup data pada atribut tweet yang akan diolah lebih lanjut.

## 2.3 Praproses Data
Data tweet yang telah dikumpulkan perlu dilakukan praproses data untuk menghasilkan data yang bersih dan terstruktur sehingga mampu memberikan hasil klasifikasi sentimen yang lebih akurat. Tahapan praproses data yang dilakukan pada penelitian ini meliputi proses cleaning, tokenizing, filtering , dan stemming . 1. Proses Cleaning. adalah  tahap  pertama  praproses  teks  yang  dilakukan  untuk  membersihkan  atau melenyapkan suatu noise pada data. Proses cleaning yang terdiri dari beberapa langkah yaitu :
a. Remove punctuation, atau penghapusan tanda baca. Pada langkah ini hanya huruf alfabet yang diterima sedangkan karakter selain huruf akan dihilangkan.
b. Case folding, adalah proses mengubah keseluruhan teks menjadi huruf kecil / bersifat lowercase.
c. Drop duplicates , bertujuan untuk menghilangkan data tweet yang berduplikasi atau menghapus spams tweet .
d. Spelling correction, yaitu perbaikan ejaan kata.
2. Proses Tokenizing. adalah tahap pemotongan string kalimat berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Proses ini sekumpulan karakter akan dipecah menjadi satuan kata.
3. Proses Filtering adalah  tahap  pengambilan  kata-kata  penting  dari  hasil  tokenisasi.  Pada  tahapan  ini stopword akan dihilangkan untuk mengurangi jumlah kata yang disimpan. Stopword adalah daftar kata umum yang dianggap tidak memiliki makna. Contohnya antara lain “itu”, “dan”, “yang”, ”atau”.
4. Proses Stemming adalah proses penghapusan imbuhan kata untuk mengubah setiap kata ke dalam bentuk dasar.

## 2.4 Perhitungan Polaritas dan Klasifikasi Sentimen
Pada tahap ini, setiap tweet yang ada akan dianalisis satu per satu. Penentuan klasifikasi sentimen untuk tiap data tweet dilakukan dengan metode lexicon-based approach menggunakan InSet Lexicon. InSet Lexicon mengandung sejumlah kata berbahasa Indonesia yang bersifat positif dan negatif disertai bobot dari tiap kata tersebut. Bobot kata berkisar antara -5 sampai 5, nilai minus (-) menunjukkan bahwa kata memiliki sentimen negatif sedangkan nilai plus menunjukkan bahwa kata memiliki sentimen positif.
Masing-masing kata yang terdapat pada kalimat tweet akan dicocokkan dengan kata pada lexicon untuk selanjutnya  dilakukan  perhitungan polarity  score pada  setiap  kalimat.  Proses  perhitungan polarity  score dilakukan dengan cara menjumlahkan keseluruhan bobot dari kata yang terdeteksi oleh sistem dan kemudian data  tweet  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  jenis  sentimen  melalui  algoritma  yang  diterapkan.  Secara  umum dinyatakan dengan algoritma sebagai berikut :
If sentiment score  > 0
then Sentimen Positif (1) If sentiment score  < 0 then Sentimen Netral (2) If sentiment score  = 0 then Netral. (3)
Klasifikasi kalimat tweet ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral ditentukan berdasarkan bobot polarity  score  (sentiment  score) yang  diperoleh.  Kalimat tweet tergolong  sebagai  kelas  positif  jika  bobot polarity score- nya lebih besar dari 0, dan tergolong kelas negatif apabila polarity score- nya lebih kecil dari 0. Sedangkan tweet dengan polarity score sama dengan 0 akan tergolong sebagai kelas netral.

## 2.5. Pengujian Hasil Klasifikasi
Pada bidang klasifikasi, ukuran akurasi dari suatu model klasifikasi merupakan hal yang penting untuk diperhatikan. Nilai akurasi dapat menggambarkan bagus tidaknya suatu model klasifikasi. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian akurasi dengan teknik cross-validation , dimana dataset akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu training  set (data  latih) dan testing  set (data  uji) .  Training  set digunakan  untuk  melatih  model,  sedangkan testing  set digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  dari  model.  Teknik cross-validatio n  dengan  sejumlah perulangan ( epoch ) dilakukan untuk menghindari terjadinya overfitting dan overlapping pada data uji. Data uji kemudian diproses dalam pembuatan confusion matrix . Confusion  Matrix adalah  sebuah  matriks  yang  memuat  data  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem klasifikasi  baik  secara  aktual  maupun  prediktif.  Dengan  mengevaluasi  data  pada  matriks  akan  diketahui bagaimana performa suatu model. Confusion matrix untuk 2 kelas ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 2. Confusion Matrix 2 Kelas
Prediksi Aktual Positif Negatif Positif TP (True Positive) FN (False Negative) Negatif FP (False Positive) TN (True Negative)
Dari  pengolahan  nilai-nilai  yang  ada  pada  kolom  matriks  ( True  Negative (TN), False Positive (FP), False  Negative (FN),  dan True  Positive (TP))  maka  dapat  diketahui  nilai accuracy, precision , recall, dan F-measure . a. Accuracy menunjukkan kedekatan hasil klasifikasi dengan nilai sesungguhnya. Akurasi diperoleh dari perbandingan antara data yang berhasil diklasifikasikan secara benar dengan keseluruhan data.
% 100       FN FP FP TP TN TP
accuracy (1)
b. Precision adalah  tingkat  ketepatan  yang  menunjukkan  seberapa  dekat  perbedaan  nilai  tiap  kali dilakukan  pengulangan.  Dari  nilai precision kita  dapat  mengetahui  kedekatan  hasil  antara  informasi yang diminta dengan jawaban yang sistem berikan.
% 100    FP TP TP precision (2)
c. Recall atau  biasa  disebut  sensitifitas  merupakan  nilai  persentase  suatu  model  memprediksi  data  ke bukan kelas aktualnya.
% 100    FN TP TP recall
(3)
d. F- measure adalah  perhitungan  yang  mendapatkan  informasi  dengan  memadukan  nilai recall dan precission .
% 100 2      
precision recall precision recall measure f (4)
Prediksi  yang  benar  maupun  salah  dari  model  klasifikasi  yang  dibuat  akan  terlihat  pada Confusion matrix. Terdapat 3 kelas dalam  model klasifikasi sehingga confusion matrix yang dihasilkan akan  memiliki ordo 3x3, ditunjukkan pada tabel 3. Tabel matriks terdiri dari data aktual dan data prediksi.  Dari confussion matrix tersebut diperoleh nilai rata-rata accuracy, precision, recall, dan f-measure.

## Tabel 3. Confusion Matrix 3 Kelas
Prediksi Aktual Kelas A Kelas B Kelas C Kelas A AA AB AC Kelas B BA BB BC Kelas C CA CB CC 2. HASIL DAN ANALISIS
2.1 Praproses Data
Data tweets yang  diperoleh  dari twitter masih  berupa  data  mentah  sehingga  perlu  dilakukan  tahap praproses data  untuk  memperoleh  data  yang  bersih  dan  terstruktur  agar  dapat  digunakan  untuk  analisis sentimen.
1. Proses Cleaning
Proses cleaning dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membersihkan tweet dari  karakter  atau  elemen  yang tidak  diperlukan  sehingga noise pada  proses  klasifikasi  akan  berkurang.  Adapun  elemen  yang dihilangkan dari kalimat tweet diantaranya:
a. Hashtag twitter (#) b. Retweet c. @username ( Mentions dengan username twitter )
d. Link URL
e. Simbol, angka, dan tanda baca lainnya
Langkah yang menjadi bagian dalam proses cleaning data diantaranya adalah remove punctuation , case folding , spelling  correction ,  dan drop  duplicates .  Data  awal  yang  diperoleh  dari  proses crawling sebelumnya berjumlah 6000 data, setelah dilakukan drop duplicates maka tersisa 5811 data tweets yang akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Proses remove  punctuation , case  folding ,  dan spelling correction ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proses Cleaning Data Proses Sebelum Sesudah Remove Punctuation @collegemenfess Yg paling menyebalkan adalahh pada saat lgi Kuliah daring, ditanya dosen... ketika mau menjawab,, SINYALnya hilangg /tidak mendukungg. :(( #sial Yg paling menyebalkan adalahh pada saat lgi Kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab SINYALnya hilangg tidak mendukungg Case Folding Yg paling menyebalkan adalahh pada saat lgi Kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab SINYALnya hilangg tidak mendukungg yg paling menyebalkan adalahh pada saat lgi kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab sinyalnya hilangg tidak mendukungg Spelling Correction yg paling menyebalkan adalahh pada saat lgi kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab sinyalnya hilangg tidak mendukungg yang paling menyebalkan adalah pada saat lagi kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab sinyalnya hilang tidak mendukung
2. Proses Tokenizing
Tokenizing dilakukan  untuk  memecah  string  dalam  kalimat tweet menjadi  satuan  kata  yang menyusunnya. Pada dasarnya tokenizing ini adalah proses pemenggalan kalimat menjadi kata. Proses tokenizing ditampilkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Proses Tokenizing
Sebelum Sesudah yang paling menyebalkan adalah pada saat lagi kuliah daring ditanya dosen ketika mau menjawab sinyalnya hilang tidak mendukung ['yang', 'paling', 'menyebalkan', 'adalah', 'pada', 'saat', 'lagi', 'kuliah', 'daring', 'ditanya', 'dosen', 'ketika', 'mau', 'menjawab', 'sinyalnya', 'hilang', 'tidak', 'mendukung']
3. Proses Filtering
Pada proses filtering dilakukan pengambilan kata-kata penting dari hasil proses sebelumnya. Stopwords atau  kata  yang  kurang  memiliki  makna  akan  dihilangkan  karena  tidak  diperlukan  untuk  analisis sentimen. Proses filtering ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Proses Filtering
Sebelum Sesudah ['yang', 'paling', 'menyebalkan', 'adalah', 'pada', 'saat', 'lagi', 'kuliah', 'daring', 'ditanya', 'dosen', 'ketika', 'mau', 'menjawab', 'sinyalnya', 'hilang', 'tidak', 'mendukung'] [ 'menyebalkan', 'kuliah', 'daring', 'ditanya', 'dosen', 'menjawab', 'sinyalnya', 'hilang', 'tidak', 'mendukung']

## 4. Proses Stemming
Pada proses ini dilakukan untuk mengubah kata menjadi kata dasar (stem) dengan cara menghilangkan imbuhan kata berupa awalan maupun akhiran. Untuk melakukan proses stemming digunakan salah satu library Phyton yaitu Sastrawi . Proses ini memakan waktu yang cukup lama terlebih lagi apabila dataset yang diolah sangat banyak. Proses stemming ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Proses Stemming
Sebelum Sesudah [ 'menyebalkan', 'kuliah', 'daring', 'ditanya', 'dosen', 'menjawab', 'sinyalnya', 'hilang', 'tidak', 'mendukung'] [ 'sebal', 'kuliah', 'daring', 'tanya', 'dosen', 'jawab', 'sinyal', 'hilang', 'tidak', 'dukung']

## 2.2 Hasil Klasifikasi
Proses analisis sentimen dilakukan dengan pendekatan lexicon-based menggunakan InSet Lexicon yang menghasilkan model klasifikasi dalam 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Data hasil preprocessing yang berjumlah 5811 tweet kemudian diklasifikasikan secara otomatis  menggunakan algoritma yang  menerapkan InSet lexicon sebagai kamus opini . Apabila kata dalam kalimat tweet merupakan kata yang ada pada opinion words di  leksikon,  maka  bobot  dari  kata  tersebut  diakumulasikan  untuk  nilai polarity  score pada tweet . Penentuan  kalimat tweet ke  dalam  kelas  yang  sesuai  didasarkan  pada  perhitungan polarity  score .  Jumlah polarity score yang bernilai positif akan menjadikan data tweet tergolong ke dalam sentimen positif, begitu pula sebaliknya, jika polarity score bernilai negatif atau minus maka tweet termasuk ke dalam sentimen negatif. Kelas netral untuk tweet dengan polarity score sama dengan 0. Contoh hasil perhitungan polarity score dari sejumlah tweet ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Polarity Score dan Klasifikasi
Tweet Tweet Preprocessed Polarity Score polarity SEMESTER DEPAN KAMPUSKU MASIH KULIAH DARING! ALHAMDULILLAH. ['semester', 'kampus', 'kuliah', 'daring', 'alhamdulillah'] 4 positive Kuliah daring di rumah benar benar melatihku menjadi ibu rumah tangga ya ['kuliah', 'daring', 'rumah', 'latih', 'rumah', 'tangga', 'ya'] 10 positive Di tengah kesibukan kuliah daring, banyak mahasiswa yang menyisihkan waktunya untuk menjadi sukarelawan mengajar siswa. #Muda #adadikompas   https://t.co/VFxmFOvLnN ['sibuk', 'kuliah', 'daring', 'mahasiswa', 'sisih', 'sukarelawan', 'ajar', 'siswa'] 0 neutral @adiechh_ki Kuliah daring, suara ayam lebih nyaring. ['kuliah', 'daring', 'suara', 'ayam', 'nyaring'] 0 neutral
Sa'at kuliah masih tatap muka, semua terasa baik-baik saja, namun ketika kuliah daring, semua terasa berantakan, dalam benak muncul sebuah pertanyaan, apakah orang tua akan mema'afkan anaknya ini?
['kuliah', 'tatap', 'muka', 'baik', 'kuliah', 'daring', 'berantak', 'benak', 'muncul', 'orang', 'tua', 'maaf', 'ananda'] -12 negative Ekspektasi kuliah daring : -Belajar sambil rebahan -Uang saku tetep jalan -Belajar sambil ngedrakor  Realita : -Tugas, tugas dan tugas - Otak tegang, stres, mumet  -Kurus kering -
Makin kere Tinggal Gila nya :)
['ekspektasi', 'kuliah', 'daring', 'ajar', 'rebah', 'uang', 'saku',  'jalan', 'ajar', 'ngedrakor', 'realitas', 'tugas', 'tugas', 'tugas', 'otak', 'tegang', 'stres', 'mumet', 'kurus', 'kering', 'kere', 'tinggal', 'gila'] -29 negative
Keseluruhan data tweet telah diklasifikasikan ke dalam kelasnya berdasarkan perhitungan polarity score dari  tiap  kata  menggunakan InSet  lexicon .  Selanjutnya  untuk  mempermudah  melihat  hasil  dari  proses klasifikasi, maka penyajian data ditampilkan dalam bentuk diagram lingkaran dengan keterangan persentase tiap kelas yang diperoleh.
Gambar 2 . Diagram Persentase Hasil Klasifikasi Sentimen
Berdasarkan diagram yang disajikan pada gambar x, dapat terlihat bahwa sentimen negatif merupakan kelas dengan persentase terbesar yaitu 63,6%, artinya sebanyak 3696 tweet menunjukkan opini, keluhan, atau pun  pandangan  negatif  terhadap  pelaksanaan  perkuliahan  daring  di  Indonesia.  Sedangkan  jumlah  kelas sentimen positif memiliki persentase 27,6% atau sebanyak 1604 tweet memberikan opini positif baik berupa rasa senang, setuju, pendapat yang menerima, merasakan manfaat, atau pun dukungan terhadap pelaksanaan
perkuliahan daring di Indonesia. Sisanya adalah 8.9% atau sebanyak 517 tweet termasuk ke dalam kelas yang netral.
Visualisasi  dari  kata-kata  yang  muncul  pada  keseluruhan  data tweet kemudian  ditampilkan  dalam bentuk Word Cloud . Word cloud mempermudah penggambaran kata dengan memberikan visualisasi data teks yang menarik dan informatif. Frekuensi kata dalam keseluruhan data mempengaruhi besar atau kecilnya kata tersebut  pada word  cloud .  Semakin  tinggi  frekuensi  kata  maka  ukuran  kata  tersebut  pada word  cloud akan semakin besar, begitu pula sebaliknya. Kata dengan frekuensi yang sedikit akan ditampilkan dengan ukuran yang lebih kecil. Visualisasi word cloud yang diperoleh disajikan pada gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Word Cloud Data Tweet
Gambar 4. Word Cloud dari Kata dengan Sentimen Positif dan Negatif

## 2.3 Pengujian dan Hasil Klasifikasi
Data hasil klasifikasi dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data latih dan data uji. Perbandingan data latih dan data uji yang digunakan pada penelitian ini adalah 8:2. 80% dari keseluruhan data atau sejumlah 4648 tweet menjadi data latih, sedangkan 20% sisanya atau 1163 twee t menjadi data uji. Hasil pengujian model klasifikasi dengan menggunakan teknik cross-validation ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Akurasi Model dengan Cross Validation
Gambar  5  merepresentasikan  perbandingan  antara  nilai  akurasi  pada  proses training maupun  proses testing dalam 20 perulangan ( epoch ). Dari grafik terlihat bahwa nilai akurasi antara penggunaan epoch yang tinggi akan berpengaruh dalam menghasilkan nilai akurasi yang tinggi jika jumlah data yang digunakan dalam
proses training banyak. Namun terlihat juga bahwa terjadi overfitting di mana nilai akurasi pada proses training cukup tinggi, akan tetapi nilai akurasi sangat rendah pada saat proses pengujian model. Hasil pengujian 1163 data uji dengan confusion matrix ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix dari Model Klasifikasi
Dengan melihat confusion matrix tersebut, maka dapat dihitung nilai accuracy, precision, recall, dan f- measure dari model klasifikasi. 1. Accuracy menunjukkan  seberapa  akurat  model  mengklasifikasikan  data  dengan  benar.  Maka, untuk mengetahui nilai accuracy di hitunglah rasio data yang diprediksi benar dengan keseluruhan data.
% 2 . 79 % 100 1163 237 26 658     

## accuracy
Berdasarkan perhitungan, diketahui bahwa hasil klasifikasi sentimen menggunakan InSet Lexicon pada penelitian ini memberikan accuracy secara keseluruhan sebesar 79,2%.
2. Precision menggambarkan ketepatan hasil prediksi yang diberikan model. Nilai precision diperoleh dari perbandingan  data  yang  diklasifikasi  benar  dengan  jumlah  data  yang  diprediksi  pada  kelas  itu. Perhitungan nilai precision pada model klasifikasi ini adalah sebagai berikut.
826 . 0 74 64 658 658 ) (     positif P 634 . 0 8 26 7 26 ) (     netral P 727 . 0 237 28 61 237 ) (     negatif P % 9 . 72 % 100 3 727 . 0 634 . 0 826 . 0 % 100 _ ) ( ) ( ) (          kelas total negatif P netral P positif P precision
Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai rata-rata precision dari keseluruhan nilai precision tiap kelas sentimen adalah sebesar 72,9%.
3. Recall menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi. Recall didapat dengan menghitung perbandingan data yang mampu terklasifikasi dengan benar dari keseluruhan data yang seharusnya masuk ke kelas itu. Perhitungan recall adalah sebagai berikut.
906 . 0 61 7 658 658 ) (     positif R 237 . 0 28 26 64 26 ) (     netral R 742 . 0 237 8 74 237 ) (     negatif R % 8 . 62 % 100 3 742 . 0 237 . 0 906 . 0 % 100 _ ) ( ) ( ) (          kelas total negatif R netral R positif R recall
Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai rata-rata recall dari keseluruhan nilai recall tiap kelas sentimen adalah sebesar 62,8%.
4. F-measure didapat dengan menggabungkan nilai precision dan recall. Perhitungannya dengan mencari perbandingan 2 kali recall dan precision dengan hasil penjumlahan recall dan precision .
% 100 2       precision recall precision recall measure f % 100 729 . 0 628 . 0 729 . 0 628 . 0 2     
% 4 . 67 % 100 357 . 1 915 . 0   
Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai rata-rata F-measure adalah sebesar 67,4%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  terhadap  data tweet dengan  topik perkuliahan daring untuk menentukan klasifikasi sentimen, maka diperoleh kesimpulan bahwa InSet Lexicon dapat digunakan dalam  proses analisis sentimen  melalui perhitungan polarity score pada data tekstual  yang menghasilkan klasifikasi sentimen dalam 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil menunjukkan bahwa tingkat  sentimen  negatif  memiliki  persentase  paling  tinggi  yaitu  sebesar  63.6%.  Sedangkan  persentase sentimen  positif  sebesar  27.6%  dan  netral  sebesar  8.9%.  Tingkat  akurasi  yang  diperolah  adalah  79.2%, precision sebesar 72.9%, recall sebesar 62.8% dan f-measure sebesar 67.4% dengan komposisi data latih 80% dan data uji 20%. Dari hasil tersebut diketahui bahwa sentimen negatif merupakan kelas yang paling dominan. Hal  ini  menandakan  cukup  banyak  opini  masyarakat  yang  mengutarakan  ketidakpuasan,  keluhan  atau  pun pandangan negatif terhadap pelaksanaan perkuliahan daring di Indonesia. Oleh karenanya, perkuliahan daring dirasa  belum  maksimal  diterapkan  di  Indonesia  sehingga  perlu  adanya  upaya  untuk  meningkatkan  kualitas maupun  efektivitas  perkuliahan  daring  agar  tingkat  kekecewaan  publik  dapat  diminimalisir.  Upaya  tersebut bisa dengan menghadirkan pembelajaran yang interaktif, mengatasi kendala jaringan untuk akses informasi, atau pun mengevaluasi kembali capaian pembelajaran yang harusnya diperoleh, dan banyak lagi upaya lainnya. Penulis menadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan pada penelitian ini, oleh karena itu sebagai saran dan  masukan  bagi  penelitian  selanjutnya,  ada  beberapa  poin  yang  menjadi  catatan  untuk  perbaikan  yaitu dengan upaya meningkatkan kualitas hasil dari tahapan preprocessing data, memperkaya kamus kata, mencari formula  yang  dapat  menangani  singkatan  dari  bahasa  tidak  formal,  menghilangkan emoticon atau memanfaatkan emoticon sebagai salah satu indikator kecenderungan sentimen, serta menyingkirkan tweet yang bukan kalimat opini seperti iklan dan berita.

## REFERENSI
[1] SE Mendikbud, “Surat Edaran Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI Tanggal 17 Maret 2020 Perihal Pembelajaran secara Daring dan Bekerja dari Rumah dalam Rangka Pencegahan Penyebaran Coronavirus Disease (COVID-19),” Jakarta, No. 36962/MPK.A/HK/2020.
[2] G.A. Buntoro, Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter, INTEGER: Journal of Information Technology, Vol. 2, Ed. 1, 2017.
[3] Polling Indonesia, "Laporan Survei Penetrasi & Profil Perilaku Pengguna Internet Indonesia," Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, Jakarta, 2018.
[4] M. R. Ma’arif, “Analisis Konten Interaksi Pengguna Twitter pada Masa 100 Hari Pertama Pemerintahan Baru DKI Jakarta Menggunakan Text Mining,” Jurnal Pekomnas , Vol. 3 No. 2,  137-142, 2018.
[5] S.  H.  P.  E.  A.  D.  Imam  Fahrur  Rozi,  "Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis  Sentimen)  untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada Perguruan Tingg," Jurnal EECCIS , vol. 6, p. 37, 2012.
[6] Akbari, M. I. H. A. D., Astri Novianty S.T., M. & Casi Setianingsih S.T., M., 2012. Analisis Sentimen Menggunakan Metode Learning Vector Quantization. Telkom University.
[7] Y. Azhar, “Metode Lexicon Learning Based untuk Identifikasi Tweet Opini Berbahasa Indonesia,  ” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika , Vol. 6, No. 3, 2017.
[8] I.  F.  Nur,  A.  Herdiani,  dan  W.  Astuti,  Analisis  Sentimen  Berbasis  Leksikon  InSet  Terhadap  Partai Politik Peserta Pemilu 2019 pada Media Sosial Twitter, ” e-Proceeding of Engineering , Vol. 6, No. 3, 2019.
[9] F. Koto dan G. Y. Rahmaningtyas, “ InSet Lexicon: Evaluation of a Word List for Indonesian Sentiment Analysis in Microblogs, ” International Conference on Asian Language Processing (IALP), 2017 .
[10] Samsir  dkk.  “ Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes, ” Jurnal Media Informatika Budidarma , Vol. 5, No. 1, 2021.
[11] B. K. Santra dan C.J. Christy, Genetic Algorithm and Confusion Matrix for Document Clustering,  ” International Journal of Computer Science Issues , Vol. 9, Issue 1, No 2, 2012.