## PERAN OPINION MINING DAN SENTIMENT ANALYSIS UNTUK
MENGIDENTIFIKASIKAN SENTIMEN PUBLIK DALAM SISTEM E-GOVERNANCE
Sherly Christina 1) , Deddy Ronaldo 2)
1 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya sherly.christina.upr@gmail.com
2 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya deddy.ronaldo@gmail.com

## Abstract
People  use  text  to  communicate  their  emotion  and  opinion  about  some  subjects.Currently government online media provides the facility for the citizen to express their opinions through text. E- governance system that built by the government will function better if the data that contains citizen's opinion not only saved but can be managed to be more valuable information.
Opinion Mining and Sentiment Analysis is the science of natural language processing that could identify emotions, sentiments and main ideas expressed in the text. The government can take advantage by embedding the opinion mining and sentiment analysis methods in the e-governance system.
Citizen's opinion about the services or policies of the government is an information that required by  the  Government  in  running  the  good  government  system.  In  this  study,  will  be  discussed  some methods  of  opinion  mining  and  sentiment  analysis  that  have  been  performed  by  some  previous researchs.

## Keywords : opinion mining, sentiment analysis, e-governance

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  informasi  yang  dibutuhkan untuk  membuat  strategi  dan  mengambil keputusan  adalah  pendapat  orang  lain.  Apa yang dipikirkan oleh orang lain terhadap suatu subjek  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap optimalnya  strategi,  pengambilan  keputusan atau tindakan terkait subyek tersebut.
Media online yang  difasilitasi  internet dan web seperti media sosial, kolom opini atau buku  tamu  memberikan  kemudahan  untuk mengumpulkan  opini  publik  terhadap  suatu subjek. Menurut kamus besar bahasa Indonesia [7]  opini  memiliki  arti  pendapat,  pikiran  dan pendirian.  Pada  bidang e-commerce ,  opini publik terhadap suatu produk adalah salah satu informasi  yang  dibutuhkan  untuk  kepentingan analisis  dan  strategi  pemasaran  produk. Sedangkan  dalam  bidang  pemerintahan,  opini publik  dapat  menjadi  tolak  ukur  dari  kinerja pemerintah.
Saat ini instansi-instansi pemerintahan di Indonesia  menggunakan  kemajuan  teknologi dan  internet  untuk  memfasilitasi  pelayananan terhadap  publik  dalam  bentuk E-governance . Tujuan  utama  dari E - governance adalah peningkatan efisiensi, kenyamanan serta aksesibilitas  terhadap  layanan  publik. E- governance selain  memberikan  informasi  dan layanan terhadap publik, juga telah dilengkapi
dengan  sarana  untuk  menampung  opini  dari publik.
Opini  publik  terhadap  layanan  yang diberikan  pemerintah  adalah  salah  satu informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pemerintah untuk  menganalisis  kebijakan  yang  telah dibuat, membuat perencanaan serta pengambilan  keputusan.  Sistem E-governance yang  ada  sekarang  akan  bermanfaat  lebih optimal bila opini publik yang ditampung tidak hanya  disimpan  tetapi  bisa  diolah  menjadi informasi  yang  lebih  bernilai  dan  mudah dipahami misalnya dalam bentuk grafik.
Opinion mining adalah bidang ilmu yang menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi, penilaian, sikap dan emosi seseorang terhadap suatu entitas seperti produk, layanan, individu, peristiwa  dan  isu  tertentu  [6].  Opini  yang disampaikan  oleh  publik  dapat  menunjukan sentimen  negatif  atau  positif  terhadap  suatu entitas. Sentiment  Analysis adalah  salah  satu natural  language  processing untuk  melacak mood dari seseorang terhadap suatu produk atau jasa [1][3][4].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  studi literatur terhadap beberapa penelitian di bidang opinion  mining dan sentiment  analysis . Beberapa penelitian tersebut memberikan data dan  informasi  bagaimana  kinerja  pemrosesan teks  pada  bidang  ilmu opinion  mining dan
sentiment  analysis .  Sehingga  dari  beberapa penelitian yang telah dilakukan bisa dikumpulkan  informasi  yang  menunjukkan bagaimana opinion  mining dan sentiment analysis dapat  meningkatkan  manfaat  dari E- governance .

## 2. PEMBAHASAN
Nasukawa  dan  Yi  [9]  melakukan penelitian  untuk  mengidentifikasi  sentimen yang  dinyatakan  seseorang  terhadap  suatu subyek ( favorability analysis) dan menentukan polaritas  atau  kecenderungan  dari  sentimen tersebut . Menurut  [9],  esensi  dari Sentiment Analysis adalah  mengidentifikasi  sentimen yang  dinyatakan  seseorang  dalam  bentuk  teks dan  apakah  sentimen  tersebut  menyatakan kesukaan ( favor ) atau ketidaksukaan ( unfavor ). Dalam framework yang  diusulkan  oleh  [9], terlebih  dahulu  didefinisikan  kata  sifat,  kata keterangan  kata  benda,  dan  kata  kerja  yang mengekspresikan polaritas positif atau negatif. Kemudian menghubungkannya dengan argumen seperti subyek dan obyek yang berisi sentimen.
Pernyataan-pernyataan  atau  ungkapan- ungkapan sentimen didefinisikan dalam bentuk kamus  dengan  menggunakan  notasi-notasi yang berisi informasi:
a. Polaritas, positif / good (p), negatif / bad (b) atau netral (n)
b. Part  of  speech (POS),  kata  sifat  (JJ),  kata keterangan (RB) dan kata benda (NN)
c. Istilah-istilah dalam benuk kanonik
d. Argumen seperti subyek(sub) dan obyek(obj)  yang  menerima  sentimen  dari suatu kata kerja
Algoritma Nasukawa dan Yi melakukan pendekatan sentiment  analysis dengan  cara mencari  ekspresi  yang  menyatakan  sentimen dan secara semantik terkait dengan subject term dalam  teks,  kemudian  mengidentifikasikan polaritas dari ekspresi sentimen tersebut. Pengidentifikasikan  ekspresi  sentimen  dan analisa hubungan semantik menggunakan POS tagging .  Selanjutnya  dilakukan  penguraian kalimat  untuk  mengidentifikasikan  frase  dan ketergantungan antar kata. Kemudian polaritas sentimen  ditentukan  berdasarkan  definisi  dari kamus  bila  tidak  ditemukan  ekspresi  negatif seperti  " not "  atau  " never ".  Polaritas  sentimen akan  bernilai  +1  (positif= favorable )  atau  -1 (negatif= unfavorable ).
Berikut  adalah  contoh  eksperimen  yang dilakukan oleh Nasukawa dan Yi. Inputan pada
eksperimen  ini  adalah subject  term . Subject term adalah entitas yang menjadi target analisis oleh  sistem  dari  suatu  potongan  teks  ( text fragment ).  Output  sistem  adalah  polaritas  dari sentiment  term yang  muncul  dalam text fragment terhadap subject  term . Subject  term dan sentiment  terms dihubungkan  oleh  "---" dalam  bentuk  kanonik  yang  terkait  dengan seluruh frase dari text fragment.
Contoh 1:

## <input> (subject=“MDX”)
For 2002, the MDX features the same comfort and exhilaration, with an even quieter ride. <output> +1  MDX  (the  MDX)---feature  (features)--- comfort (the same comfort and exhilaration) Contoh 2:

## <input> (subject=“IBM”)
Of the seven stakeholder groups, IBM received the highest score in the ranking for its policies and programsfor minorities and women.
<output>
+1  IBM  (IBM)---receive  (received)---high score (the highest score in the ranking)
Eksperimen Natsukawa dan Yi menghasilkan nilai presisi 95% dan recall 20%. Metode yang dirancang oleh Natsukawa dan Yi memiliki kelemahan untuk menganalisis polaritas  sentimen  pada  struktur  kalimat  yang kompleks,  contohnya  " It's  not  that  it's  a  bad camera ".  Walaupun  begitu  metode  yang dirancang  oleh  Natsukawa  dan  Yi  telah membantu  mengidentifikasi  kata  dalam  teks yang mengekspresikan sentimen dan mengetahui  polaritas  dari  sentimen  tersebut. Kelak  dengan  mengidentifikasikan  fitur  pada kalimat yang menyebabkan ambiguitas, kinerja dari sistem dapat ditingkatkan.
Binali dkk [5] menyatakan bahwa emosi sangat mempengaruhi pengambilan keputusan. Menurut Wordnet Search [10] emosi memiliki makna  “ any  strong  feelings ”.  Binali  dkk melakukan penelitian untuk  mendeteksi emosi yang tertuang dalam teks dengan menggunakan arsitektur hybrid dan algoritma Support Vector Machine untuk menguji arsitektur tersebut. Pendeteksian emosi dalam teks bertujuan untuk  mengetahui  emosi  yang  mempengaruhi penulis teks. Premis yang mendasarinya adalah jika  seseorang  bahagia  maka  ia  akan menggunakan kata-kata yang positif. Demikian juga jika seseorang sedih, frustasi atau marah, ia cenderung menggunakan kata negatif.
Arsitektur  yang  diusulkan  oleh  [5] bertujuan untuk memenuhi kebutuhan: 1. Pendeteksian hidden  phrase  pattern , kalimat-kalimat  yang  mengekspresikan emosi harus diidentifikasikan secara sintatik dan semantik.
2. Pendeteksian  emosi,  mengidentifikasikan emosi  berdasarkan  sumber  pengetahuan linguistik dan trained classifiers .
Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut, dibuat desain yang terdiri atas:
1. mekanisme  untuk  mengidentifikasikan kata kunci
2. contoh dari hidden pattern yang diperoleh dari seorang pakar untuk membantu dalam trained classifiers .
Gambar  2.1  menunjukkan  arsitektur hybrid  yang  dibangun  oleh  [5]  untuk mendeteksi emosi dalam teks.
Gambar 2.1 Hybrid Arsitektur dari Emotion Detection (Binali dkk, 2010).
Tahapan  pertama  pada  arsitektur adalah melakukan prapemroses terhadap teks menjadi token  menggunakan  tokeniser.  Kemudian teks dipecah menjadi kalimat-kalimat menggunakan sentence  splitter .  Kemudian  dari  kalimat- kalimat  tersebut  diidentifikasikan  kata  kerja, kata  benda,  kata  keterangan  dan  kata  sifat menggunakan POS Tagger . Kemudian informasi ini digunakan oleh Emotion Intelligence PR  untuk  membuat  anotasi  baru. Intelligence PR  akan  mengambil  informasi semantik  dari  kata-kata  tersebut  dari  kamus yang  telah  dibuat  oleh  seorang  pakar  untuk mengidentifikasikan emosi-emosi yang terdapat  dalam  kalimat  tersebut.  Langkah terakhir adalah mengkategorikan emosi positif dan  emosi  negatif. Machine  Learning PR bekerja  dalam  dua  langkah,  pertama  kali
dibangun training model menggunakan
emotion predictor . Langkah
kedua mengaplikasikan trained model pada pengujian dataset,  untuk  memprediksikan  emosi  positif atau emosi negatif.
Hasil  eksperimen  [5]  menunjukkan tingkat akurasi 96,43% pada data dari blog web. Arsitektur hybrid untuk mendeteksi emosi yang menunjukkan hasil pengujian dalam informasi sintatik  dan  semantik  dapat  meningkatkan akurasi  untuk  memprediksi  emosi  seseorang atau sentimen publik terhadap suatu entitas.
Kumar  dkk  [6]  menyatakan  bahwa opinion  mining merupakan  kesempatan  untuk menemukan  sumber  permasalahan  lebih  cepat sebelum  masalah  itu  terjadi.  Warga  negara mengharapkan pelayanan yang cepat, tindakan yang tepat dan tanggapan yang segera terhadap setiap  keluhan  dan  kebutuhan.  Menurut  [6] interaksi antar pemerintah dan warganya tidak selalu  mudah  dan  menyenangkan  karena tingkatan pemahaman atau kelas yang berbeda dalam masyarakat dan dampak terhadap setiap kebijakan dan proyek juga berbeda. Pemerintah diharapkan  bersikap  transparan,  bertanggung- jawab dan cepat dalam melaksanakan tugas dan memberikan layanan terhadap warganya. Oleh karena  itu opinion  mining dan sentiment analysis dapat  menjembatanin  interaksi  antar pemerintah  dan  warganya  melalui  sistem E- governance .
Penelitian oleh [6] bertujuan menemukan sentimen  dari  berbagai  kelas  masyarakat terhadap E-governance India  khususnya  pada proyek Smart  City .  Gambar  3.2  menunjukkan metode opinion  mining yang  dirancang  oleh Kumar dkk[6].
Gambar 3.2 Metode Opinion Mining (Kumar dkk, 2015).
Tahap  pertama  dalam  metode opinion mining tersebut adalah mengumpulkan pendapat  dari  warga  terhadap  proyek Smart City .  Pada  penelitian  [6]  warga  India dikelompokkan menjadi 3 kelas:
1. Upper Class : kelompok warga yang sangat memahami  detail  proyek Smart  City dan kebijakan-kebijakan E-governance . Kelompok  warga  yang  sangat  aktif menggunakan internet
2. Middle Class : kelompok warga yang cukup tahu tentang proyek Smart City dan merasa terbantukan dengan fasilitas di internet.
3. Lower Class : kelompok warga yang hampir sama sekali tidak memahami proyek Smart City dan  tidak  menggunakan  fasilitas internet.
Implementasi  dari  tiap  langkah  pada metode Opinion  Mining dijelaskan  secara singkat seperti berikut:
1. Extraction  of  Information ,  sebuah algoritma untuk mengidentifikasi
semua  relasi  dan  informasi  yang dibutuhkan.
2. Categorizing the
opinions ,
mengidentifikasikan  ide  utama  dari suatu  dokumen,  mencari  pendapat, sentimen  dalam  dokumen  tersebut terkait  suatu  entitas.  Pada  proses  ini dilakukan penghitungan kata-kata yang muncul pada teks. Kemudian pengkategorian  dilakukan  berdasarkan sebuah  glosarium  dan  relasi  seperti sinonim serta istilah lain yang terkait.
3. Clustering :  Sebuah  algoritma  akan menciptakan  berbagai  topik  bagi  tiap dokumen  dan  mengukur  kecocokan dokumen dalam tiap klaster.
4. Tracking  of  Topic :  Sebuah  sistem text mining digunakan  untuk  menemukan minat dari penulis teks.
5. Summarization : text  summarization dilakukan  untuk  merangkum  hal-hal utama dari dokumen, seperti fitur-fitur dari  entitas  dan  pendapat  dari  penulis teks terhadap entitas tersebut.
Naive Bayes Classifier digunakan untuk menentukan  sentimen  dari  kalimat-kalimat dalam  teks. Sentiment  Analysis dibagi  dalam kelas positif dan kelas negatif. Hasil percobaan terhadap  data-data  yang  digunakan  dalam penelitian  [6]  menunjukkan  bahwa sentiment analysis membantu  mengidentifikasikan  sikap dari warga terhadap kebijakan dan proyek yang sedang  dikerjakan  pemerintah. Sentiment
analysis membantu  memahami  sikap  publik terhadap  berbagai  konteks,  produk  maupun layanan.
Pada  penelitian  lain  oleh  Anurachalam dkk  [8]  dinyatakan  dalam  judul  penelitiannya bahwa ilmu Sentiment Analysis adalah New eye of Government . Jika instansi pemerintah dapat mengikuti  detak  kehidupan  warganya  secara konstan,  maka  dapat  terbuka  jalan  untuk terbentuknya  sistem  pemerintahan  yang  lebih baik.
Anurachalam dkk[8] membangun sebuah  arsitektur  yang  didukung  oleh  IBM System-Cognos Consumer Insight (CCI) untuk memodelkan  topik  dan  mengidentifikasikan sentimen  dari  suatu  teks.  Hasil  percobaan terhadap sejumlah dataset menunjukkan bahwa analisis  yang  diperoleh  dari  metode  dalam arsitektur tersebut dapat menyimpulkan polaritas sentimen dari publik.

## 3. KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan oleh [5][6][8][9]  menunjukkan  beberapa  metode Opinion  Mining dan Sentiment  Analysis yang berhasil  mengidentifikasikan  sentimen  publik dari  pemrosesan  teks.  Bidang  ilmu  ini memungkinkan  pengetahuan  dan  informasi tentang  kecenderungan  publik  terhadap  suatu subyek  atau  entitas  dapat  dikumpulkan  lebih dini sebelum masalah terjadi. Pengetahuan dan informasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk menyusun strategi pemecahan masalah maupun mengelola suatu entitas.
Dengan  demikian Opinion  mining dan sentiment  analysis dapat  memberikan  manfaat lebih  bagi  sistem  pemerintahan.  Sistem E- governance yang  dapat  mengumpulkan  dan mengelola informasi dari opini dari warganya, dapat  meningkatkan  kinerja  dari  pemerintah dalam  memberikan  layanan  secara  cepat  dan tepat.

## 4. REFERENSI
[1] Bing  Liu, Sentiment  Analysis  and Opinion  Mining ,  2012.  Morgan  & Claypool Publishers
[2] Bo  Pang,  Lillian  Lee, Opinion  Mining And  Sentiment  Analysis ,  Foundations and  Trends®  in  Information  Retrieval: Vol.2 No.1-2, 2008
[3] Erick  Cambria,  Bjorn  Chuller,  Yunqing Xia,  Catherine  Havasi, New  Avenue  in Opinion Mining and Sentiment Analysis , 2013. IEEE Computer Society
[4] G.Vinodhini, R.M. Chandrasekaran,
Sentiment Analysis and Opinion Mining: A Survey , 2012. International Journal of Advanced
Research in Computer Science and Software Engineering Vol.2
[5] Haji  Binali,  Chen  Wu,  Vidyasagar Potdar, Computational  Approach  for
Emotion  Detection  in  Text ,  2010.  4th IEEE  Internation  Conference  on  Digital Ecosystems  and  Technologies  (IEEE DEST 2010)
[6] Pankaj  Kumar,  Alisha  Zaidi,  Ankita Srivastava,Geet Jain, Evolving Sentiment
towards  E-Governance  using  Opinion
Mining ,  2015.  International  Journal  of
Computer Applications(0975-8887), International  Conference  on  Distributed
Computing and Internet Technology
[7] Pusat  Bahasa  Departemen  Pendidikan
Nasional,  2008,  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia, Jakarta [8] Ravi Arunachalam, Sandipan Sarkar,2013. The New Eye of
Government: Citizen Sentiment Analysis in  Social  Media ,2013.  Workshop  on Natural  Language  Processing  for  Social Media  (Social  NLP)  pages  23-28, Nagoya, Japan
[9] Testsuya  Nasukawa,  Jeonghee  Yi,
Sentiment Analysis: Capturing Favorability  Using  Natural  Language Processing ,  2003.  Proceedings  of  The 2nd International Conference on Knowledge Capture Pages 70-77, ACM
©2003 ISBN:1-58113-583-1
[10]  Wordnet 2.1 Browser