## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD

## 152
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Comparison of Sentiment Analysis against Digital
Payment “T -cash and Go- pay” in Social Media Using Orange Data Mining
Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T -cash dan Go- pay” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
Novita Anggraini, S.Kom. 1 , Heri Suroyo, M.Kom. 2
1,2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Idnonesia Email: 1 Novitaanggraini.opi@gmail.com, 2 Herisuroyo@binadarma.ac.id

## Abstrak
Saat ini pembicaraan publik di sosial media menjadi salah satu hal menarik untuk diteliti. Dari  topik  pembicaraan  itu  menghasilkan  komentar  yang  sebagian  besar  mengandung opini  sentimen.  Penelitian  ini  mencoba  menganalisis  komentar  dengan  metode  analisis vader, yaitu  metode  analisis lexicon-based berbasis rule-based  sentiment  analysis . Vader akan menganalisis text berdasarkan lexicon ( a  library )  yang  menghasilkan class  sentimen berupa positif,  negatif, dan neutral dengan  tambahan  skor  total  atau compound ( combined  score ). Penelitian  ini  memanfaatkan Prepocess  text yang  meliputi transformation,  tokenization, normalization, dan filtering yang bertujuan agar text bisa dianalisis oleh Orange Data Mining guna  mendapat  perbandingan  analisis  sentimen  terhadap T-cash dan Go-pay di  sosial media. Dari penelitian yang dilakukan mendapat kesimpulan bahwa T-cash memiliki nilai sentimen positif lebih  tinggi  dari  pada Go-pay dan  memiliki  sentimen negatif yang  lebih rendah dari pada Go-pay. Namun persamaanya T-cash dan Go-pay memiliki kesamaan pola grafik  dimana  sentimen  terbesar  adalah neutral ,  diikuti  oleh positif ,  dan  terakhir  adalah negative .
Keyword : Analisis Sentimen, Vader, Orange Data Mining, T-cash, Go-pay

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini pembicaraan publik di sosial media menjadi salah satu hal menarik untuk diteliti. Dari topik pembicaraan itu menghasilkan komentar yang sebagian besar mengandung opini sentimen. Contohnya topik viral yang sering dibicarakan saat ini adalah digital payment yang merupakan hasil analisis kebutuhan prilaku manusia dan  menghasilkan  inovasi  baru  berupa  sebuah  alat  pembayaran digital .  Saat  ini banyak jenis digital payment yang telah di kenal masyarakat dua dari mereka adalah

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 153
T-cash dan Go-pay, keduanya  sama – sama digital  payment yang  memiliki  jumlah pengguna yang banyak saat ini. Dari keduanya lalu muncul pertanyaan siapakah yang  lebih  baik?  Pada  dasarnya,  penelitian  ini  mencoba  menganalisis  komentar dengan metode analisis vader, yaitu metode analisis lexicon-based berbasis rule-based sentiment analysis . Vader akan menganalisis text berdasarkan lexicon ( a library ) yang menghasilkan class  sentimen berupa positif,  negatif, dan neutral dengan  tambahan skor total atau compound ( combined score ). Dalam melakukan sentiment analist sendiri penelitian ini menggunakan Orange Data Mining . Penelitian ini juga memanfaatkan Prepocess  text dalam Orange  Data  Mining yang  meliputi transformation,  tokenization, normalization, dan filtering yang bertujuan agar text bisa dianalisis oleh Orange Data Mining guna mendapat perbandingan analisis sentimen terhadap T-cash dan Go-pay di sosial media.
Untuk melakukan analysis sentimen kita perlu data, ada beberapa cara yang bisa dilakukan  untuk  mendapatkan  data  contohnya  data  opini  pengguna  yang  bisa didapatkan  dari  media  sosial,  dengan  melihat  tren  sosial  media  dan  melihat ketersediaan data yang lebih dari cukup, dalam penelitian ini menentukan sosial media  yang  menjadi  sumber  data  adalah Instagram .  Komentar – komentar tersebut  diambil  dan  dikumpulkan  dengan  metode Web  Scraping (mengeruk informasi  dari  web  dengan  fokus  tertentu  dalam  kasus  penelitian  ini  adalah komentar pengguna) dengan tools Jarvee yang memanfaatkan satu akun pengguna instagram sebagai media sarana pengumpulan data dengan metode web scraping .
Penelitian ini juga memerlukan alih bahasa dari id ke en karena vader merupakan metode  analisis  sentimen  dengan  bahasa english. Namun  pada  penerapannya vader sangat membantu sekali bagi perusahaan – perusahaan besar untuk dapat menganalisis  perspektif  pelanggan  dengan  bantuan Orange  Data  Mining hal  ini dikarenakan  jika  menggunakan  pengkategorian  manual  seperti  pada  penelitian sebelumnya  dinilai  kurang  efektif.  Maka  dari  itu  dalam  proses  mengumpulkan data  dengan  teknik Information  Scraping pada  penelitian  ini  memanfaatkan  MT ( machine  translating )  menggunakan fungtion GoogleTranslate () dari Google  drive spreadsheet dengan filtering ejaan  terlebih  dahulu  barulah  di translate guna mendapatkan  data  dengan source bahasa  en  ( english )  untuk  menunjang  proses penelitian berbasis machine learning menggunakan Orange Data  Mining. Penelitian ini mencoba melihat perbandingan dari seberapa positif, negatif, dan netral dari hasil analisis  sentimen  menggunakan Orange  Data  Mining. Data  yang  diambil  dalam kurun waktu beberapa bulan postingan terakhir akan dianalisis dan direkaptulasi hasilnya lalu barulah hasil rekaptulasi dibandingkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  adalah  pengabungan  metode Lexicon-based  Approach , metode  berbasis lexicon  (a  library) merupakan  pendekatan  tanpa  pengawasan,

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
154 | Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay ” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
tetapi  dalam  hal  ini  bisa  menggunakan  sebuah  kamus  dengan  antonim  dan sinonim dari kata-kata dan frase opini mereka dengan orientasi sentimen masing- masing [1] dengan metode Rule-based Sentiment  Analysis metode ini secara efektif menggunakan  algoritma rule  mining untuk  menemukan  fitur  suatu  produk  dan untuk  mengetahui  pendapat  yang  terkait  dengan  produk  tertentu  [2].  Untuk melakukan analisis sentimen  berbasis rule-based  sentiment  analysis dapat mengikuti kerangka  kerja  berikut  (Kundi  dkk.,  2014)  di  sesuaikan  dengan  alur  kerja penelitian ini:
1. Pengumpulkan data ( Scarping web dari Instagram ) 2. Preprocessing Module
3. Lexicon Module ( Vader Lexicon- rule- based sentiment analysis )
4. Identifikasi Text-Subjektif (identifikasi sumber data dengan vader lexicon atau mengkategorikan class sentimen )
5. Additional Knowledge Module (Mempelajari pengetahuan tambahan terkait penelitian. Dalam hal ini mencoba menambah stopword, dll dengan re-analysis untuk menemukan hasil analisis yang lebih baik).

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  kasus  penelitian  ini  mencoba  mencari  informasi  data  yang  hanya  berupa komentar  (sebagai  fokus)  dari  sebuah  akun instagram selain  itu  data  yang  tidak terkait  (komentar)  tidak  akan  di scrape  (korek/keruk). Metode web  scraping dalam penelitian  ini  menggunakan aplikasi  scraping yaitu Jarvee untuk windows yang memerlukan  akun  pengguna instagram untuk  dapat  mengambil  komentar  dari sebuah link posting  kemudian  diekstrak  dalam  bentuk  file  format  *.csv. Web scraping dilakukan  dengan  menempatkan  setiap link posting akun  objek  kedalam fitur scrape  comment dengan  ini  semua  komentar  (hanya  komentar)  akan  dikeruk informasinya  dari  link  tersebut. Source bahasa  dari  data  penelitian adalah bahasa indonesia  akan  tetapi  penelitian  ini  memanfaatkan  MT  ( Machine  Translating ) menggunakan fungtion GoogleTranslate () dari Google  drive  spreadsheet [6]  dengan filtering ejaan terlebih dahulu  barulah di translate guna  mendapatkan data  dengan source bahasa  en  ( english )  untuk  menunjang  proses  penelitian  berbasis machine learning menggunakan Orange  Data  Mining. Pengambilan  data  terkait  informasi mengenai  komentar  dari  setiap  posting  akan  diambil  dengan  teknik web  scraping menggunakan tools Jarvee [7] . Dari setiap link, barulah beberapa postingan selama tiga bulan terakhir, yang terdiri dari beberapa file komentar hasil scraping dari link posting setiap  bulannya  akan  digabungkan  menggunakan  sebuah  perintah  pada command  prompt yang  bertujuan  menjadikannya  sebuah  file  dengan  format  .*csv yang  baru.  Beberapa  file  csv  hasil ektract komentar  dari  url  target  digabungkan berdasarkan  bulan  setiap  objek  dengan  bantuan command  prompt menggunakan perintah dengan contoh kode program copy /b *.csv GopayNovember.csv. Setelah text di translate maka file final untuk data inputan adalah format data Google Spreadsheet

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 155
apabila diunduh dari Google Drive file unduhan akan secara otomatis menjadi file dengan format .*xlsx.

## 2.2. Metode Pengolahan Data
Sebelum melakukan analisis sentimen, penerapan text mining untuk mengolah text dalam  hal  ini  adalah prepocess text . Text akan dipisahkan menjadi  unit yang lebih kecil  ( token ),  akan  dilakukan filtering , normalization  (stemming,  lemmatization) , membuat n-gram dan tag token dengan label part-of-speech .

## 2.3. Metode Analisis Data
Data  hasil Preprocess  text selanjutnya  akan  dianalisis  dengan  metode  analisis sentimen  berbasis rule-based sentiment  analysis yaitu vader. Proses  analisis  data bertujuan untuk mendapat kategori class sentimen ( positif, negatif, neutral ). Text hasil Preprocess text akan di nilai berdasarkan lexicon apakah itu positif, negatif atau neutral dan  menambahkan  skor  total  ( compound ).  Ketika Vader mulai  bekerja,  beberapa perintah menggunakan bahasa pemrograman phyton akan dikerjakan yang paling penting  adalah  ketika vader memanggil  data lexicon dari  server NLTK untuk menghitung polarity  class  sentimen. Menurut  [9]  pada vader, text  diberi  peringkat pada  skala  dari  “[–4]  Sangat  Negatif”  hingga  “[4]  Sangat  Positif”,  dengan penyisihan  “[0]  Netral”.  Skor  sentimen  sebuah  kalimat  dihitung  dengan menjumlahkan skor sentimen dari setiap kata yang terdaftar dalam Vader lexicon dalam kalimat. Pembaca yang berhati-hati mungkin akan memperhatikan bahwa ada  kontradiksi:  kata-kata  individu  memiliki  skor  sentimen  antara  -4  sampai  4, tetapi  nilai  sentimen  akan  dikembalikan  dengan  nilai  antara  -1  hingga  1. Score polarity setiap  class  akan  dinormalkan  antara  -1  (paling  negatif)  dan  1  (paling positif) dengan penyisihan 0 adalah netral. Hasil score compound mewakili total skor sentimen yaitu dimana nilai -1 adalah yang paling negatif dan 1 paling positif [10, hlm. 3]. Secara matematika normalisasi, menurut [9], adalah sebagai berikut:
𝑛𝑜𝑟𝑚 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑥 √𝑥 2+𝛼 Keterangan 𝑥 = Jumlah dari sentimen skor unsur kata kalimat 𝛼 = Parameter normalisasi yaitu α = 15
Di sini bahwa ketika x tumbuh lebih besar, ia akan semakin mendekati -1 atau 1. Untuk kasus yang sama, jika ada banyak kata  dalam dokumen yang di terapkan analisis  sentimen vader ,  akan  mendapatkan  skor  mendekati  -1  atau  1.  Dengan demikian,  analisis  sentimen vader bekerja  paling  baik  pada  dokumen  pendek, seperti tweet , instagram dan kalimat, bukan pada dokumen besar.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
156 | Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay ” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1. Skenario Penelitian
Berdasarkan  data  penelitian  dimana  data  didapat  dari  dua  objek  dari instagram maka jalannya penelitian akan menggunakan type skenario penelitian berikut ini:
Tabel 3.1. Skenario Penelitian X T-cash Go-pay Oktober Hasil 1 Hasil 1 November Hasil 2 Hasil 2 Desember Hasil 3 Hasil 3 Rekaptulasi Hasil Akhir Hasil Akhir Perbandingan Analisis Sentimen T-cash Analisis Sentimen Go-pay
Data tiga bulan terakhir akan dianalisis satu persatu berdasarkan objek. Selajutnya hasil akan di rekaptulasi yang dijadikan hasil akhir penelitian.  Kemudian, untuk dapat melakukan analisis sentimen  menggunakan Orange Data  Mining, penelitian ini menggunakan design penelitian seperti dibawah ini:
Gambar 3.1. Design Widget Sentiment Analysis
3.2. Data Inputan ( Corpus)
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi  data  penelitian  adalah review atau  komentar pengguna dari T-cash dan Go-pay di Instagram . Beberapa hal akan disajikan dalam widget  corpus sebagai  informasi  laporan  data  yang  akan  dianalisis adalah:  (1) Informasi  tentang  kumpulan  data  yang  dimuat;  (2)  Fitur  yang  akan  digunakan dalam  analisis  teks  (dalam  hal  ini texttrans yang  digunakan  sebagai  fitur  yang digunakan untuk analisis); (3) Fitur yang tidak akan digunakan dalam analisis teks dan berfungsi sebagai label atau kelas (seperti username, userURL , dll). Informasi data  inputan  dari T-cash dan Go-pay bulan  Oktober,  November,  dan  Desember dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 3.2. Rekaptulasi Jumlah Komentar T-cash dan Go-pay Objek T-cash Go-pay Bulan Okt Nov Des Okt Nov Des Komentar 8,720 5,480 8,772 8,502 7,462 7,007 Total 22,972 22,971

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 157

## 3.3. Prepocess Text
Proses  ini  dilakukan  setelah  inputan  data, feature analisis  adalah field  texttrans . Sehingga yang akan melalui proses ini adalah field texttrans .

## 1. Transformation
Langkah  pertama  dari prepocess  text adalah Transformation  yaitu mengubah  data input. Ini berlaku transformasi huruf kecil secara default.
a. lowercase akan mengubah semua teks menjadi huruf kecil (Where the Voucher = where the voucher)
b. remove  accents akan  menghapus  semua  diakritik  /  aksen  dalam  teks. naïve  = naive
c. Parse html akan mendeteksi tag html dan mem- parsing teks saja. <a href…> a sample of text </a> = a sample of text
d. Remove url akan menghapus url dari teks . this url http://orange.biolab.si/. = this url .
2. Tokenization
Setelah  melakukan transformation, langkah  kedua  dari prepocess  text adalah Tokenization yaitu  metode  memecah  teks  menjadi  komponen  yang  lebih  kecil (kata, kalimat, bigrams ).
a. Word  &  Punctuation akan  membagi  teks  dengan  kata  per  kata  dan membiarkan juga simbol tanda baca. This example. = (This), (example), (.) .
3. Normalization
Setelah  melakukan tokenization, langkah  ketiga  dari prepocess  text adalah normalization yang  berlaku stemming  dan  lemmatization text. Text yang  telah dipisahkan  kata  per  kata  akan  menjadi  sebuah  text  yang  beridiri  sendiri  dalam sebuah  kalimat.  Komentar  biasanya  mengandung  penulisan  yang  kurang sempurna (typo) .  Diharapkan  dengan  proses  normalisasi  ini text tersebut  akan diketahui maknanya dengan menggunakan:
a. WordNet Lemmatizer menerapkan jaringan sinonim kognitif untuk token (kata) berdasarkan  pada  basis  data lexicon (kamus)  bahasa Inggris yang  besar  dari NLTK (Natural Language Toolkit).
4. Filtering
Proses  terakhir  pada  prepocess  text  adalah Filtering yaitu  menghapus  atau menyimpan pilihan kata. Disini adalah proses dimana proses filtering kata – kata, simbol yang tidak diperlukan dalam proses selanjutnya (analisis sentimen). a. Stopwords ,  menghapus stopwords dari  teks  (misalnya,  menghapus 'and',  'or', 'this'  ...) .  ini  dapat  dilakukan  dengan  memilih  bahasa  yang  akan  disaring ( filter ). Pada  NLTK server menyediakan stopwords yang dapat diunduh  untuk keperluan  bahasa.  Namun  dalam  penelitian  ini stopwords secara default menggunakan bahasa inggris. Hal ini akan menyaring hanya kata - kata kunci yang  disediakan.  Berikut  ini  contoh  beberapa stopwords yang  akan dihilangkan, stopwords ini terkoneksi dengan data – data pada server NLTK:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
158 | Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay ” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
Tabel.3.3. Daftar Stopwords English Stopwords Tambahan I, me, my, myself, we, our, ours, ourselves, you, you're, you've, you'll, you'd, your, yours, yourself, yourselves, he, him,  his, himself, she, she's, her, hers, herself, it, it's, its, itself, they, them, their, theirs, themselves, what, which, who, whom, dll. Ya, Min
b. Regexp menghapus  kata-kata  yang  cocok  dengan  ekspresi  reguler. Default diatur untuk menghapus tanda baca. Berikut ini daftar tanda baca yang akan dihapus  dari corpus :\.|,|:|;|!|\?|\(|\)|\||\ +|'|"|  ‗|‘|―| ‖ |'|\ ‘ | … |\- | – | — |\$|&|\*|#|@|%|_|>|<|\/|\[|\]|1|2| 3|4|5|6| 7|8|9|10| c. Most  Frequent  Token ,  pada  dasarnya token merupakan text yang  dipisahkan kata  demi  kata.  Dalam  fitur  ini  akan  menentukan  berapa  jumlah token terbanyak  yang  akan  muncul  dan  akan  dianalisis  dalam  sebuah  dokumen ( cospus ).  Dalam  penelitian  ini  menetapkan  1,000,000  sebagai Most  Frequent Token.
Setelah melakukan tahapan prepocess text data telah berbentuk text – text terpisah dan dapat dilihat dalam bentuk word cloud pada Orange Data Mining .
Gambar 3.2. Word Cloud T-cash Oktober
Word cloud dapat digunakan untuk melihat frekuensi kemunculan kata terbanyak. Setelah  melalui  proses prepocess  text , word  cloud memberikan  tampilan  seperti gambar  diatas.  Dalam  hasil  tampilan  gambar  dibawah ini  yaitu word  cloud (awan kata)  dengan  frekuensi  jumlah  kata  terbanyak.  Semakin  banyak  frekuensi kemunculan  suatu  kata,  maka  semakin  besar  pula  ukuran  hurufnya  pada word cloud . Word cloud merupakan variasi untuk menampilkan hasil dari tahapan prepocess text .  Warna  dari  kata  membuat  tampilan  lebih  menarik  dan  mudah  dipahami, gambar diatas adalah hasil tahapan prepocess text dari data – data yang sebelumnya berisi  baris  kalimat  komentar T-cash selama  tiga  bulan  terakhir.  Pada  bulan oktober  yang  menjadi  topik  pembicaraan  pengguna  saat  berkomentar termasuknya adalah promo, transaction, cashback balance, check . Sedangkan pada bulan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 159
november pengguna membicarakan beberapa hal seperti balance, promo, transaction, use,  point,  bonus .  Dan  pada  bulan  desember  pengguna  membicarakan somersault ( lelucon game), grandmother ( lelucon game), balance, use, pay, cashback, buy . Selanjutnya adalah hasil prepocess text pada Go-pay , pada bulan oktober yang menjadi topik pembicaraan pengguna saat berkomentar termasuknya adalah promo, cashback, pay, check,  use,  buy .  Sedangkan  pada  bulan  november  pengguna  membicarakan beberapa  hal  seperti cashback,  voucher,  ttsgopay  (game),  scan,  money,  statisfied,  promo . Dan  pada  bulan  desember  pengguna  membicarakan cashback,  alfamart,  pay, transaction, email, use, promo, shopping, balance .

## 3.4. Analisis Sentimen
Proses analisis melibatkan algoritma vader untuk mengklasifikasikan polarity ( class sentiment ) yaitu positif, negatif, dan neutral dengan skor total yaitu compound .
Gambar 3.3. Widget Sentiment Analysis Orange Data Mining
Dari  sini  data  hasil prepocess  text akan  dianalisis  menggunakan  metode vader berdasarkan lexicon  vader yang  terhubung  ke  data server  NTLK .  Setelah  memilih teknik  analisis  yaitu vader , vader akan  mengkategorikan,  serta  memberi  skor  text berdasarkan nilai pada setiap kata – kata yang terdaftar dalam lexicon vader . Hasil akhir dari penilaian adalah skor total yaitu compound . Skor total inilah yang akan direkaptulasi  dan  dibandingkan  hasilnya.  Dalam  menganalisis  ada  beberapa atribut variable yang akan difokuskan dimana dari fitur yang menjadi atribut yang digunakan  untuk  dianalisis  ( used  features )    dari widget  corpus yaitu  kolom Texttrans dan merupakan text hasil translate yang terdapat pada setiap data kementar, yang tujuannya untuk mendapatkan hasil berupa atribut positif negatif, neutral, dan skor total  ( compound ).  Dalam  penelitian  ini  akan  menentukan  mana  atribut  yang dibutuhkan sebagai  hasil  dan mana  yang  tidak,  serta  atribut meta  yang  menjadi atribut  pelengkap.  Berikut  ini  penjelasan  dari  pengoperasian widget  select  column pada orange data mining :
1. Menentukan atribut data ( features ) dalam file data baru ( pos, neg, neu, compound ) sebagai fokus utama output analisis. Sehingga dengan penentuan used features

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
160 | Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay ” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
pada widget corpus yaitu kolom texttrans tujuannya adalah hanya data texttrans yang  akan  dianalisis  menggunakan  teknik  analisis vader dengan  maksud untuk  menghasilkan  atribut  data  yaitu  pos,  neg,  neu,  dan  skor  total ( compound ) pada hasil analisis. Dan variable lainnya adalah sebagai pelengkap.
2. Mengosongkan  Variabel  target. Jika  tidak  ada,  dataset  baru  akan  tanpa variabel target.
3. Atribut meta dari  file  data  baru  ( Username,  url ,  dll)  berkaitan  dengan pengguna  yang  berkomentar. Atribut-atribut  ini  termasuk  dalam dataset tetapi, untuk sebagian besar metode, tidak dipertimbangkan dalam analisis.

## 3.5. Hasil Analisis Sentimen
Hasil  dari  analisis sentimen  dari  penelitian ini adalah seberapa positif, negatif, dan neutral yang dilihat dari skor total ( Compound ). Maka hasil dapat dilihat dalam tabel data.

## 3.5.1. Tabel Data
Tabel  data  juga  merupakan  reaksi  hasil  untuk  menampilkan  atribut  mana  saja yang  dipilih  untuk  ditampilkan  sebagai output dalam widget  select  column pada langkah  sebelumnya.  Dengan  bantuan Google  Spreadsheet dari Google  Drive hasil analisis  pada  tabel  data  hasil  analisis  sentimen  akan  dihitung  seberapa positif, negatif,  dan  neutral dengan  melihat  dari  skor  total  ( Compound )  dengan  formula perhitungan format data numerik [11].

## 3.6. Rekaptulasi Hasil Akhir
Untuk  melihat  hasil  akhir  dari  hasil  analisis  dalam  bentuk  tabel  data,  penulis melakukan rekaptulasi hasil. Dimana rekaptulasi dilakukan dengan bantuan Google Spreadsheet dari Google Drive . Hal  ini  untuk  mengetahui  bagaimana  perbandingan analisis  sentimen  pada digital  payement T-cash dan Go-pay berdadasarkan  total analisis sentimen komentar pengguna T-cash dan Go-pay selama tiga bulan terakhir pada tahun 2018 berikut simulasi formula menggunakan Google Spreadsheet :
Tabel 3.4. Formula Count dan Countif Pada Google Spreadsheet
No Formula Keterangan 1 =countif(N:N;">0") Untuk menentukan seberapa jumlah Positif dari N (jumlah data) 2 =countif(N:N;"<0") Untuk menentukan seberapa jumlah Negatif dari N (jumlah data) 3 =countif(N:N;"=0") Untuk menentukan seberapa jumlah Neutral dari N (jumlah data) 4 =count(N:N) Untuk Melihat jumlah Total Baris Komentar (N) 5 =max() Untuk mencari nilai terendah dalam entry data 6 =min() Untuk mencari nilai tertinggi dalam entry data
Setelah  mendapatkan  frekuensi  setiap  sentimen  ( count ),  kemudian  akan dilanjutkan  dengan  mencari presentase frekuensi  sentimen  yang  akan  disajikan dalam  bentuk  grafik  dengan  bantuan Google  Spreadsheet .  Mencari  presentase frekuensi sentimen dapat menggunakan rumus [12] berikut ini:
𝑃 = 𝑓 𝑁 𝑥 100

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 161
Keterangan P = Presentase f  = Frekuensi (sentimen) N = Total Data
Rekaptulasi  dilakukan  menggunakan  formula Google  Spreadsheet dan  juga  rumus untuk  mendapatkan  presentase  dengan  bantuan Google  Spreadsheet pada Google Drive [6].
Tabel 3.5. Hasil Rekaptulasi Hasil T- cash Atribut Tcash Oktober Tcash November Tcash Desember Rekaptulasi Sentiment Count % Count % Count % Total % Pos 3.957 45,38% 2.147 39,18% 2.991 34,10% 9.095 39,59% Neu 3.687 42,28% 2.683 48,96% 4.435 50,56% 10.805 47,04% Neg 1.076 12,34% 650 11,86% 1.346 15,34% 3.072 13,37% Total Data 8.720 100,00% 5.480 100,00% 8.772 100,00% 22.972 100% Min -0,94 -0,91 -0,94 -0,94 Max 0,99 0,99 0,99 0,99 Range (-0,94) - (0,99) (-0,91) - (0,99) (-0,94) - (0,99) (-0,94) - (0,99) Go- pay Atribut Gopay Oktober Gopay November Gopay Desember Rekaptulasi Sentiment Count Present ase Count Present ase Count Present ase Sum Presenta se Pos 2.290 26,93% 3.197 42,84% 2.310 32,97% 7.797 33,94% Neu 5.118 60,20% 2.867 38,42% 2.983 42,57% 10.968 47,75% Neg 1.094 12,87% 1.398 18,73% 1.714 24,46% 4.206 18,31% Total Data 8.502 100,00% 7.462 100,00% 7.007 100,00% 22.971 100% Min -0,96 -0,89 -0,95 -0,96 Max 0,98 0,97 0,98 0,98 Range (-0,96) - (0,98) (-0,89) - (0,97) (-0,95) - (0,98) (-0,96) - (0,98)
Berikut ini adalah grafik presentase rekaptulasi hasil analisis sentimen T-cash dan Go-pay :
Gambar 3.4. Prentase Analisis Setimen T-cash dan Go-pay bulan Oktober,
November, Desember Tahun 2018

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
162 | Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay ” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining
Sehingga  dari  rekaptulasi  hasil,  mendapatkan  hasil  yaitu: T-cash memiliki  nilai sentimen positif lebih  tinggi  dari Go-pay yaitu T-cash sebesar  39,59%  (mendekati 40%) dan Go-pay hanya sebesar 33,94% (mendekati 34%), dan memiliki sentimen negatif yang lebih rendah dari Go-pay yaitu Go-pay sebesar 18,31% dan T-cash yang hanya  sebesar  13,37% . Namun  persamaanya T-cash dan Go-pay memiliki kesamaan  pola  grafik  dimana  sentimen  terbesar  adalah  jatuh  pada  sentimen neutral , diikuti oleh sentimen positif , dan terakhir adalah negatif . Keduanya memiliki banyak sentimen neutral dimana sentimen neutral hampir setengah dari total data ( T-cash sebesar  47,04%  dan Go-pay sebesar  47,75%).  Dari  hasil  rekaptulasi  juga penulis mendapatkan range skor sentimen, dimana pada T-cash yaitu antara (-0,94) dan (0,99) dan range skor sentimen pada Go-pay yaitu antara (-0,96) dan (0,98).

## 4.  PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari hasil analisis sentimen yang dilakukan pada komentar pengguna T-cash dan Go-pay didapat kesimpulan sebagai berikut:
1. Sepuluh besar topik yang menjadi fokus pembicaraan pengguna T-cash adalah mengenai promo,  cashback,  balance,  transaction,  use,  wallet,  point,  bonus,  pay,  check.
Sedangkan Go-pay mengenai cashback, promo, transaction, voucher, money, alfamart, pay,  scan,  use,  balance, dimana  yang  sekiranya  menjadi  hal  penting  bagi perusahaan untuk diperhatikan untuk kepuasan pelanggan.
2. Metode analisis vader dapat digunakan sebagai metode analisis sentimen yang menghasilkan  tiga class  sentimen yaitu positif,  negatif, dan neutral dari  data  awal yang telah melalui proses lemmatization (periksa ejaan atau typo serta prediksi text)  kemudian  di  alih  bahasa  menjadi  bahasa Inggris .  Selain  itu,  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  [15]  analisis  sentimen menggunakan  metode  analisis  vader  lebih  menguntungkan  bagi  perusahaan untuk  penelitian  skala  besar, dengan  berfokus  lebih  mendalami  pada  proses lemmatizer sebelum  dan  sesudah  di translate ,  hasil  analisis  dapat  dikatakan sukses.
3. Dengan  melakukan  analisis  sentimen  menggunakan  metode  analisis vader ternyata T-cash memiliki nilai sentimen positif lebih tinggi dari Go-pay yaitu T- cash dan  memiliki  sentimen negatif yang  lebih  rendah  dari Go-pay .  Namun persamaanya T-cash dan Go-pay memiliki  kesamaan  pola  grafik  dimana sentimen  terbesar  adalah  jatuh  pada  sentimen neutral ,  diikuti  oleh  sentimen positif ,  dan  terakhir  adalah negatif .  Dari  hasil  rekaptulasi  juga  penulis mendapatkan range skor sentimen, dimana pada T-cash yaitu antara (-0,94) dan (0,99) dan range skor sentimen pada Go-pay yaitu antara (-0,96) dan (0,98).

## 5.  DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Cambero,  “A  Comparative  Study  of  Twitter  Sentiment  Analysis Me thods  for  Live  Applications,” Theses  Rochester  Inst.  Technol.  RIT  Sch.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Novita Anggraini, S.Kom., Heri Suroyo,  M.Kom. | 163
Works , hlm. 43, 2016.
[2] M. Karim dan S. Das, “Sentiment Analysis on Textual Reviews,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 396, hlm. 012020, Agu 2018.
[3] F.  M.  Kundi,  A.  Khan,  S.  Ahmad,  dan  M.  Z.  Asghar,  “Lexicon -Based Sentiment  Analysis  in  the  Social  Web,” J.  Basic  Appl.  Sci.  Res. ,  hlm.  12, 2014.
[4] “Drive Saya - Google Drive.” [Daring]. Tersedia pada: https://drive.google.com/drive/u/0/my-drive. [Diakses: 01-Feb-2019].
[5] “Social  Media  Automation  Software -  Social  Posting  &  Scheduling  - JARVEE.”  [Daring].  Tersedia  pada:  https://jarvee.com/.  [Diakses:  01 - Feb-2019].
[6] C. J. Hutto dan E. Gilbert, “VADER: A Parsimonious Rule -based Model for Sentiment Analys is of Social Media Text,” hlm. 10, 2014.
[7] “Sentiment  Analysis  — Orange3  Text  Mining  documentation.”  [Daring]. Tersedia pada: https://orange3- text.readthedocs.io/en/latest/widgets/sentimentanalysis.html. [Diakses:
03-Des-2018].
[8] “COUNTIFS -  Docs  Edito rs  Help.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://support.google.com/docs/answer/3256550?hl=en.  [Diakses:  09- Mar-2019].
[9] E.  Kamelta,  “PEMANFAATAN  INTERNET  OLEH  MAHASISWA JURUSAN  TEKNIK  SIPIL  FAKULTAS  TEKNIK  UNIVERSITAS NEGERI PADANG,” hlm. 5, 2013.
[10]  G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” J. Tek. Inform. , hlm. 11, 2017.