## Analisis Sentimen Twitter Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis
1 Septian Fendyputra Pratama , 2 Ricsa Andrean , 3 Aryo Nugroho
1 septian.fendyputra@fik.narotama.ac.id, 2 ricsa.andrean@fik.narotama.ac.id, 3 aryo.nugroho@narotama.ac.id
Program Studi  Sistem Informasi,  Fakultas Komputer, Universitas Narotama Surabaya
Abstract —  Social media, Twitter, these days has a great impact  in  building  public  opinion,  views,  se ntiments,  and political  preferences  (ahead  of    the   general  election).  This research  is  to  find  out  the   conversations  on  Twitter  at  the First  Candidate  Debate of  the  President  of  the  Republ ic  of Indonesia  through  the  hashtag  of  the  two  pairs  of candidates. Besides that, also to find out about the tendency of people on Twitter related to the ongoing debate tends to be positive,  negative,  or  neutral.  Conversation  data  on  Twitter is  obtained  through  the  Twitter  API  taken  with  the  R programming language  and uses the Fine-grained Sentiment  Analysis  method.  If  one  tweet  contains  more positive than negative sentences, then the overall result will be  positive  and  worth  (+1).  If  the   number  of  negative sentences  is  greater  than  the   positive  sentence,  then  the overall  result  is  negative  and  is  worth  (-1).  If  there  is  an equal number of positive and negative sentences in the i nput paragraph,  then  the   result  is  ne utral  and  worth  (0).  The results of this study indicate that sentiment tweets from both hashtags tend to be positive, more than negative and neutral sentiments.
I ntisari  —  Me di a  sosial,  Twitter,  saat  ini  telah  banyak me mberikan  dampak  besar  dalam  me mbang un  opini, pandangan,  senti men,  dan  preferens i  politik  publik (menjel ang  Pe milihan  Umum)  berl angsung.  Penelitian  ini dil akukan  untuk  mengetahui  perc akapan  di   Twitter  pada de bat  per tama cal on  presiden  Re publik Indonesia  mel alui hashtag  dari   kedua  pasang   cal on.  Selain  itu,  jug a  untuk mengetahui te ntang kecender ungan masyar akat di Twitter terkait  de ngan  de bat  yang   sedang   berlangsung  terse but cenderung  positif, negatif, atau netr al. Data percakapan di Twi tter  di dapatkan  mel alui  Twitter  API  yang  diambil de ngan  bahasa Pe mr ograman  R. Proses analisis sentimen ini menggunakan metode Fine d-graine d Senti ment Analysis yaitu, Jika satu tweet berisi le bih banyak  kalimat positif  dari pada  negatif,  maka  hasil  keseluruhan  akan positif  dan  bernil ai (+1). Jika jumlah kalimat neg atif le bih besar  dari kali mat  positif,  maka hasil keseluruhan  negatif dan  bernilai (-1). Jika ada  juml ah  yang sama  dari kalimat positif  dan  negatif  dalam  par agraf,  maka hasilnya adal ah netral  dan  ber nilai  (0).  Hasil  dari  pe nelitian  ini
menunjukkan  bahwa  tweet  senti men  dari   kedua  hashtag cenderung  positif, le bih  banyak  dari pada senti men  negatif dan  netral.
Kata  Kunci — Debat  Calon  Presiden  ,  Twitter,  Sentiment Analysis, Twitter API , Pemrograman R.

## I.    PENDAHULUAN
Saat ini penggunaan media sosial adalah  terutama Twitter di  Indonesia  telah  banyak  me mbe rikan  da mpak  besar  dala m me mbangun  opini,  pandangan,  sentimen,  dan  pre ferensi politik publik terutama menje lang pe milihan umu m berlangsung. Pada saat tahapan pemilihan u mu m seperti debat [1] kandidat, para pengguna media  sosial atau para pendukung masing-masing kandidat juga me mberikan opin i mere ka le wat med ia  sosial  tentang  jalannya  debat  menggunakan  hashtag tertentu pada tweet yang ada di Twitter [2] [3] . Untuk mengetahui  dan  menentukan  kecenderungan pengguna Twitter dalam  me mposting tweet, perlu  untuk me la kukan Analisis Sentimen [4] [5]. Da la m konteks di media sosial, Sentiment  Analysis adalah  bagaimana  me laku kan analisa  terhadap  orang  yang  mengekspresikan  opini-opini me reka   pada  berbagai  topik  di  media   sosial  [6].  Analisis Sentimen  telah  banyak  dilaku kan  seperti  mengetahui  respons opini  konsumen  pada  suatu  produk,  prefe rensi  politik, pendapat  tentang  film  yang  telah  dirilis  beserta  prediksi pendapatan film  dan lainnya [7]  [8]  [9].
Penelit ian  terdahulu  tentang  Analisis  Sentimen  untuk bidang  politik  yang  menganalisis  sifat  dan  karakteristik wacana  polit ik  yang  terjad i  d i  Twitter  sela ma   pe milihan Presiden  Ame rika  pada  Nove mber  2016  [10].  Pene lit ian selanjutnya  tentang  Analisis  Sentimen  untuk  bidang  musik yang  me mpred iksi  keberhasilan  a lbu m  musik,  berdasarkan ko mentar  yang  diposting  di  jejaring  sosial  selama  30  hari sebelum  rilis  a lbum  me lalu i  Twitter  untuk  mengumpulkan komentar  pengguna [11].
Analisis  Sentimen  in i  untuk  mengetahui tweet yang diposting  di  lini  massa Twitter mengandung  kata  positif, negatif,  atau  cenderung  netral  [4]  [12].  Penerapan  Analisis sentimen  ini  menggunakan  bantuan  Bahasa  pemrogra man
JOINTECS  Vol.  4, No.2,  Mei 2019
Ko mputasi  Statistik  ya itu R [13] [14].  Sebelu m  me laku kan Analisis  sentimen,  harus  me mpunyai Twitter  API sebagai sumber pengamb ilan  data untuk bahan analisis sentimen tweet pada  lini  masa Twitter [15] . Dan  dilanjutkan  pada men jalan kan Skrip  pe mrogra man R untuk proses pengambilan data tweet di  lini  masa Twitter yang  terkait  dengan  jalannya debat  kandidat  [16].  Sete lah  mendapatkan  data  terkait  Debat [1] Perta ma  Kandidat Presiden dan wa kil presiden , Pene lit ian akan mulai  melakukan  Analisis Sentimen  terhadap pada

## II.    METODE  PENELITIAN
1. Studi  literatur,  yaitu  me mpela jari  Bahasa Pe mrogra man R dan  penggunaannya  untuk    Analisis  Sentimen  di  Media sosial Twitter .  Literatur  yang  digunakan  sebagai  referensi adalah  dari  buku The  Art  of  R  Programming oleh  Norman Matloff  dan Mastering  Social  Media  Mining  with  R yang me mbe rikan  informasi  penggunaan R untuk  Melaku kan Analisis Sentimen  di Twitter . 2. Mendapatkan Twitter  API untuk  b isa  mengakses  Data  di Twitter  melalui  akun Twitter pribadi.
3. Menuliskan  Skrip  Pe mrogra man R untuk  mengambil  data percakapan  di Twitter yang  berka itan  dengan  masing- masing Calon yang mengikuti  Debat.
4. Melakukan  Proses Data Cleansing untuk menghapus seperti menghapus  beberapa  bagian  yang  tidak  d iperlu kan  seperti Kata,  tanda  baca, link   url ,  huruf,  serta emoji ,  ke mud ian mengubah semua huruf besar menjadi huruf kec il ( tolower ) atau sebaliknya ( toupper ). Sete lah proses ini selesai, simpan hasil Data Cleansing .
5. Mengambil  data List  of  Opinion  Words  (positive/negative) in  Bahasa  Indonesia  for  Sentiment  Analysis  Originated by Liu's  Opinion  Words  list  with  modification/translation  to Indonesia di GitHub yang berisi masing-masing kata positif dan negatif dala m Bahasa Inggris yang telah d i te rje mah kan ke  dala m  bahasa  Indonesia,  untuk  me mudahkan  proses Analisis Sentimen.
6. Menuliskan  Skrip  Pe mrogra man R Untuk  me laku kan Pe mbobotan  Kata  untuk  menentukan tweet tersebut termasuk Sentimen  Positif, Negatif,  atau Netral.
7. Hasil a khir berupa Tabel yang disajikan di  Pe mrogra man R berisi  t iap tweet beserta  label  Positif,  Negatif,  atau  Netral pada masing-masing Hashtag dari  Pasangan  Calon  dan Barplot atau Diagra m  Batang yang  menyajikan  tentang pengklasifikasian  positif,  netra l,  dan  negatif  pada tweet masing-masing  Pasangan Calon.
Gambar  1.  Alur Penelitian
Hal perta ma yang dilaku kan adalah mendapatkan Autentikasi Twitter API terlebih dahulu  mela lui a kun Twitter pribadi,  untuk  skrip  pe mrogra man R dapat  mengakses tok en dan mendapatkan sumber data tweet di lini  masa Twitter [15] . Untuk  pengambilan  data  kedua  pasangan  calon  dila kukan  di antara  pukul  18.30  sampai  23.59.  Setelah  data  dari  Twitter API  telah  d ia mbil,  akan  d ila kukan  Data  Cleansing  s eperti menghapus  beberapa  bagian  yang  tidak   diperluk an  seperti Kata, tanda baca, link url , huruf, serta emo ji,  ke mudian  juga mengubah semua huruf  menjadi  kec il  menjadi kec il (tolo wer) atau sebaliknya  (toupper).  Setelah  Proses  ini  Se lesai,  simpan hasil Data Cleansing [17] .
Untuk  mencocokkan kata  Positif,  Negatif, atau Netra l pada tiap tweet yaitu  menggunakan List  of  Opinion  Words (positive/negative)  in  Bahasa  Indonesia  for  Sentiment Analysis  Originated  by  Liu's  Opinion  Words  list  with modification/translation  to  Indonesia yang  berisi  masing- masing  kata  positif  dan  negatif  dala m  Bahasa  Inggris  yang telah di terjemahkan  ke dalam  bahasa Indonesia [18]  [19].
Penelit ian  ini  dimu la i  dengan  menja lankan  Skrip bahasa  Pe mrogra man R untuk  me laku kan  Analisis  Sentimen dengan  metode Fine-grained  Sentiment  Analysis, yaitu mengklasifikasikan tweet-tweet dala m  debat  termasuk  dala m tweet tersebut  adalah  Positif,  Negatif,  atau  Netral  [20]  [21]. Untuk  mela kukan Fine-grained  Sentiment  Analysis ,  langkah selanjutnya  adalah  menja lankan  Skrip  untuk  fungsi  di Pe mrogra man  bahasa R untuk  mela kukan Text  Scoring (Pe mbobotan  Kata).  Pe mbobotan  kata  d ila kukan   Jika   satu tweet berisi  leb ih  banyak  ka limat  positif  daripada  negatif, ma ka  hasil  keseluruhan  akan  positif  dan  bernila i  (+1).  Jika ju mlah  kalimat  negatif  lebih  besar  dari  kalimat  positif,  maka hasil  keseluruhan  negatif  dan  bernilai  ( -1).  Jika  ada  ju mlah yang  sama  dari  ka limat  positif  dan  negatif  dala m  paragraf input,  ma ka  hasilnya  adalah  netral  dan  bernila i  (0)  [22]. Sebagai Contoh adalah :
 Saya benci Bau Parfum. (negatif) (-1)
 Kampus saya sangat indah sekali. (positif) (+1)
 Saya  tidak  Cinta.  Ka limat  yang  me miliki  ma kna  ganda atau  me muat  kalimat   positif  maupun  negatif  sehingga kata tersebut bernilai netral atau nol (0).
Hashtag atau  tagar  yang  akan  jad i  bahan  analisis   untuk me la kukan Analisis Sentimen adalah #JokowiA minMenangDebat  dan  #PrabowoIndonesiaMenang yang tweet -nya diposting pada tanggal 17 Januari 2019.
Gambar  2.  Pembobotan Teks untuk proses Analisis  Sentimen pada Pemrograman R .
JOINTECS  Vol.  4, No.2,  Mei 2019
III.   HASIL  DAN  PEMBAHASAN .

## A.  Hasil Sentimen Analisis terhadap tweet
#JokowiAminMenangDebat
Data yang di gunakan untuk proses analisis sentimen adalah data tweet yang telah dia mbil  me lalu i Twitter API saat debat belangsung dengan menyertakan hashtag #JokowiA minMenangDebat  pada  jam  18.30  sa mpai  23.59 yang sebanyak  15.000  perca kapan.  Proses  Sentimen  Analisis percakapan  debat  calon  presiden  di Twitter yang  telah dila kukan  in i  mengunakan  pemrogra man R .  Untuk  proses eksekusi skrip d i pe mrogra man R adalah  dengan me masukkan skrip  untuk  fungsi  me laku kan  proses  pembobotan  kata  dan pengklasifikasian  Sentimen  dari  satu  per  satu tweet (Positif, Negatif,  Netral).
Hasil yang telah di hasilkan d i pe mrogra man R untuk pembobotan  kata  dan  pengklasifikasian  adalah  tabel  yang berisi  ko lo m  skor  dari  pe mbobotan tweet ,  kolo m  yang  berisi tweet , dan hasil klasifikasi berdasarkan hasil pe mbobotan kata yang  hasilnya  berupa  Sentimen  positif,  negatif,  atau  netral. Dari  hasil  Analisis  Sentimen  in i  dapat  disimpulkan  bahwa tweet yang  menyertakan  #Joko wiA minMenangDebat  dengan sentimen  positif  berju mlah   8.769 tweet,  tweet dengan sentimen negatif berju mlah  4.518, dan tweet yang cenderung netral berjumlah  1.713.
Gambar  3.  Hasil Pembobotan dan klasifikasi  kata #JokowiAminMenangDebat di Pemrograman R
Gambar  4.  Jumlah  masing-masing Pembobotan kata #JokowiAminMenangDebat di Pemrograman R
Gambar  5. Barplot #JokowiAminMenangDebat di
Pemrograman R

## B.  Hasil Sentimen Analisis terhadap tweet #PrabowoIndonesiaMenang
Data  yang  di  gunakan  untuk  proses  analisis  sentimen adalah data tweet yang telah dia mbil  me lalu i Twitter API saat debat belangsung dengan menyertakan hashtag #PrabowoIndonesiaMenang  pada  ja m  18.30  sa mpai  23.59 yang sebanyak  25.000  perca kapan.  Proses  Sentimen  Analisis percakapan  debat  calon  presiden  di Twitter yang  telah dila kukan  in i  mengunakan  pemrogra man R .  Untuk  proses eksekusi skrip d i pe mrogra man R adalah  dengan me masukkan skrip  untuk  fungsi  me laku kan  proses  pembobotan  kata  dan pengklasifikasian  Sentimen  dari  satu  per  satu tweet (Positif, Negatif,  Netral).
Hasil yang telah di hasilkan d i pe mrogra man R untuk pembobotan  kata  dan  pengklasifikasian  adalah  tabel  yang berisi  ko lo m  skor  dari  pe mbobotan tweet ,  kolo m  yang  berisi tweet , dan hasil klasifikasi berdasarkan hasil pe mbobotan kata yang  hasilnya  berupa  Sentimen  positif,  negatif,  atau  netral. Hasil  a khir  dari  proses  Sentimen  Analisis  menggunakan Pe mrogra man R pada  Data  di Twitter yang  menyertakan hashtag #PrabowoIndonesiaMenang  pada tweet me reka adalah, sentimen positif berju mlah 11.551 tweet, la lu sentimen negatif berjumlah  8.238 tweet , dan jumlah tweet netral 5.211.
Gambar  6.  Hasil Pembobotan dan klasifikasi  kata #PrabowoIndonesiaMenang di Pemrograman R
Gambar  7.  Jumlah  masing-masing Pembobotan kata #PrabowoIndonesiaMenang di Pemrograman R
Gambar  8.  Hasil Barplot #PrabowoIndonesiaMenang di Pemrograman R
JOINTECS  Vol.  4, No.2,  Mei 2019

## IV.   KESIMPULAN  DAN  SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dila kukan  tentang analisis  sentimen  percakapan  di Twitter pada  saat  debat pertama  calon p residen di Indonesia berlangsung pada tanggal 17  Januari  2018  yang  menggunakan  data  dari Twitter pada ja m  18.30  hingga  23.59  dapat  disimpulkan  bahwa,  sentimen yang  di  tunjukan  publik  dunia  maya  pada  saat  debat berlangsung cenderung bersentimen positif.
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  dan barplot pada pemrogra man R ,  hasil  persentase,  baik tweet yang menggunakan hashtag #JokowiAminMenangDebat  maupun hashtag #PrabowoIndonesiaMenang  menunjukkan  cenderung mengandung  sentimen  positif  lebih  banyak  dari  sentimen negatif  dan  netral  pada  tiap tweet .  Untuk  sentimen  negatif pada  kedua hashtag ,  jumlahnya  cukup  banyak  pada  setiap tweet yang  diposting  saat  debat  berlangsung,  walaupun memang  tak sebanyak sentimen positif.
Hasil  sentimen  netral  pada  kedua hashtag ini,  bisa dikatakan  cukup  banyak  dan  bisa  disimpulkan  juga  bahwa, terdapat pengguna Twitter yang tidak terlalu berorientasi pada salah  satu  calon  presiden  dan  wakil  presiden  tertentu  dan cenderung  menjadi  pe milih   yang  belu m  menentukan  pilihan me reka   saat  pemilihan  umu m  nanti  yang  men jadikan  debat sebagai  cara  meyakinkan  me reka  untuk  kepada  siapa  mereka akan menentukan pilihannya dan me mposting tweet me reka  di Twitter saat debat berlangsung.
Terdapat hasil yang tidak jauh berbeda antara  kedua hashtag pada setiap hasil analisis sentimen dapat di sebabkan karena  pada tweet dengan  sentimen  positif,  negatif,  ataupun netral  para   pengguna Twitter saat  debat  berlangsung menyertakan  kedua  hashtag  tersebut  bersamaan.  Untuk perolehan ju mlah data yang didapatkan berbeda untuk masing - masing hashtag ,  karena  Pe mrogra man R da la m me mproses Twitter  API tidak  ma mpu  me mp roses  data  dalam  wa ktu bersama pada satu waktu.
Saran-saran  untuk  untuk  penelitian  lebih   lanjut  untuk menutup  kekurangan  penelitian.  Tidak  me muat  saran-saran diluar untuk penelitian lanjut.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  A.  Y.  Rah man,  M.  Sa’adah,  F.  W.  Setia wan,  and  E. Supriyanto, ―Vice  Presidential  Election Pred iction Period 2019- 2024 using Simp le  Additive Weighting,‖ pp. 56– 60, 2018.
[2]  E.  L.  Da man ik, ― Hashtag #2019GantiPresiden: Sentimen Anti-petahana  dan  Orientasi  Politik  Pe milih  Pe mula menghadapi Pilpres 2019 di  Pe matangsiantar,‖ JPPUMA J. Ilmu Pemerintah. dan Sos. Polit. , 2018.
[3]  R. Hidayatillah, M. Mirwan, M. Ha ka m, and A. Nugroho, ―Levels  of  Po litical  Participation  Based  on  Naive  Bayes Classifier,‖ IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13,  no. 1, pp. 73–82,  2019.
[4]  L.  A.  Nugroho  and  Alves,  ―Analisis  Sentimen  Publik Terhadap  Ke mbalinya  Pa rtai  Fretilin   Me mimpin   Timo r- Leste,‖ 2017.
[5]  C. W. Park and D. R. Seo, ―Sentiment ana lysis of Twitter
corpus  related  to  artificia l  intelligence  assistants,‖  pp. 495–498,  2018.
[6]  V.  N.  Patodkar  and  S.  I.R,  ―Twitter  as  a  Corpus  for Sentiment Analysis and Opin ion Min ing,‖ IJARCCE , vol. 5, no. 12,  pp. 320–322,  2016.
[7]  V. Ikoro, M. Sharmina, K. Malik, and R. Batista-Navarro, ―Analyzing  Sentiments  Exp ressed  on  Twitter  by  UK Energy  Co mpany Consumers,‖ 2018 Fifth Int. Conf. Soc. Network s Anal. Manag. Secur. , pp. 95–98,  2018.
[8]  U.  R.  Hodeghatta,  ―Sentiment  Analysis  of  Hollywood Movies  on  Twitter,‖ Proc.  2013  IEEE/ACM  Int.  Conf. Adv. Soc. Network s Anal. Min. , pp. 1401–1404,  2013.
[9]  R.  Sandoval-Alma zan  and  D.  Valle-Cruz,  ―Facebook Impact and Sentiment Analysis on Political  Campaigns,‖ Proc.  19th  Annu.  Int.  Conf.  Digit.  Gov.   Res.  Gov.  Data Age , pp. 561–567,  2018.
[10] U.  Yaqub,  S.  A.  Chun,  V.  Atluri,  and  J.  Va idya, ―Sentiment  based  Analysis  of  Tweets  during  the  US Presidential  Elections,‖ Present.  Proc.  18th  Annu.  Int. Conf. Digit. Gov. Res. , pp. 149–156,  2017.
[11] C.  V.  S.  Arau jo,  R.  M.  Neto,  F.  N.  G.,  and  E.  F. Nakamu ra,  ―Predicting  Music  Success  Based  on  Users’ Co mments  on  Online  Social  Networks,‖ Proc.  23rd Brazillian Symp. Multimed. Web , pp. 1–10,  2017.
[12] Sharma P and Moh T, ―Prediction of Indian elect ion using sentiment  analysis  on  Hindi  Twitter,‖  pp.  1996–1971, 2016.
[13] W.  Budiharto  and  M.  Meiliana,  ―Pred iction  and  analysis of  Indonesia  Presidential  election  fro m  Twitter  using sentiment analysis,‖ J. Big Data , vol. 5,  no. 1, 2018.
[14] N. Matloff,  ―The Art of R  Programming,‖  p. 404.
[15]  and  J.  S.  H.  H.  Kaur,  M.  Ta lluri,  ― Get  Twitter informat ion:  A  collaborative  Android  application  for  big data analysis,‖ 2015 Int. Conf. Collab. Technol. Syst. , pp. 483–484,  2015.
[16] S.  K.  Ravindran   and  V.  Garg,  ―Mastering  social  media mining  with  R:  e xtract  va luable  data  fro m  social  media sites and make  better business decisions using R,‖ 2015.
[17] E. de Jonge, ―An introduction to data cleaning with R,‖ p. 53.
[18] D. H. Wahid  and A Sn, ―Pe ringkasan Sentimen  Esktrakt if di  Twitter  Menggunakan  Hybrid  TF-IDF  dan  Cosine Similarity,‖ IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 10,  no. 2, pp. 207–218,  2016.
[19] B.  Liu,  M .  Hu,  and  J.  Cheng,  ―Opin ion  observer: analyzing  and  comparing  opinions  on  the  Web,‖ Proc. 14th Int. Conf. World Wide Web - WWW ,  p. 342,  2005.
[20] H. Wang and  and  Y. Z. F. Wu,  X.  Li, S. Tang,  J.  Shao, ―Indeks  Kualiti  Air  (  IKA  )  Sg  .  Selangor  pasca pembinaan Water  Quality Inde x ( WQI ) of the Se langor River after the construction of the Selangor River  Dam,‖ Jointly Discov. Fine-grained Coarse-grained Sentim. via Top. Model. , pp. 913–916,  2014.
JOINTECS  Vol.  4, No.2,  Mei 2019
e-ISSN:  2541-6448
[21]  and J. C. T. Z. Wang, C. S. Chong, L. Lan, Y. Yang, S. B.
Ho, ―Fine-grained sentiment analysis of social media with emotion sensing,‖ 2016 Futur. Technol. Conf. , pp. 1361– 1364,  2016.
[22] I.  Pe rcy  and    and  S.  S.  A.  Ba linsky,  H.  Ba linsky,  ―Te xt Mining  and  Reco mmender  Systems  for  Predict ive Policing,‖ Proc.  ACM  Symp.  Doc.  Eng.  2018 ,  pp.  151– 154,  2018.
JOINTECS  Vol.  4, No.2,  Mei 2019