ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Reja Saptari 1 , Rianto 2 , Acep Irham Gufroni 3 .
Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi Tasikmalaya Reja.saptari14@student.unsil.ac.id 1 , rianto@unsil.ac.id 2 , acep@unsil.ac.id 3

## ABSTRAK
Sentiment  analisis  adalah  proses  penggunaan  text  analytics  untuk  mendapatkan  berbagai  sumber data  dari  internet  dan  beragam  platform  media  sosial  fokus  utamanya  adalah  menganalisa  dokumen  teks untuk memperoleh opini dari pengguna yang terdapat pada beragam platform media sosial. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentiment postingan opini masyarakat  terhadap pelayanan unit gawat  darurat rumah sakit  umum  di  Indonesia  pada  twitter  yang  nantinya  menghasilkan  informasi  opini  sentimen  masyarakat berupa  sentimen  positif,  negatif  dan  netral.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  seleksi  fitur  menggunakan Information  Gain  dan  Support  Vector  Machine  sebagai  algoritma  klasifikasi  text  untuk  mengklasifikasi sentiment opini masyarakat  pada tweet  twitter. Pada penelitian ini menunjukan nilai Prediksi yang diapat dari  hasil Implementasi  metode  Support  Vector Machine  dengan  menggunakan  Seleksi  Fitur  Information gain adalah AUC 0.993, CA 0.980, F1 0.980, Precision 0.981 dan Recall 0.980. Kata kunci: Seleksi fitur, Information gain, SVM, Analisis sentiment, Unit gawat darurat, twitter

## ABSTRACT
Sentiment analysis is the process of using text analytics to obtain various data sources from the internet and various social media platforms, the main focus of which is analyzing text documents to obtain opinions from users on various social media platforms. In this study, sentiment analysis was carried out by posting public opinion  on  the  services  of  the  emergency  unit  of  general  hospitals  in  Indonesia  on  Twitter  which  later produced information on public sentiment opinions in the form of positive, negative and neutral sentiments. In this study, feature selection was conducted using Information Gain and Support Vector Machine as a text classification algorithm to classify public opinion sentiment on Twitter tweets. In this study, the prediction values obtained from the implementation of the Support Vector Machine method using the Information Gain Feature Selection are AUC 0.993, CA 0.980, F1 0.980, Precision 0.981 and Recall 0.980. Keywords: Feature selection, Information gain, SVM, Sentiment analysis, Emergency department, twitter

## PENDAHULUAN
Sosial media merupakan suatu media yang dapat digunakan untuk berekspresi oleh penggunanya.  Sosial  media  Twitter  cukup popular  dan  sering  digunakan  di  Indonesia, pengguna  twitter  dapat  berekspresi  dan beraspirasi  tanpa  adanya  batasan.  Sosial
Media  khusus  nya  Twitter  merupakan  salah satu  platform  sosial  media  yang  sering digunakan  masyarakat  Indonesia.  Sosial media  twitter  merupakan  media  sosial  yang fokus utamanya pada teks atau lebih dikenal dengan  sebutan  ‘tweet’,  tweet  ini  lah  yang menjadi point unggulan Sosial Media Twitter

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT
dimana  setiap  penggunanya  bebas  untuk mengeluarkan isi pemikiran dan hatinya pada tweet-  tweet  nya.  Sosial  media  Twitter merupakan    suatu  media  yang  dapat digunakan  untuk  ulasan  sebuah  produk  atau layanan  oleh  penggunanya,  khususnya pelayanan  unit  gawat  darurat  pada  rumah sakit di Indonesia.
Berdasarkan UU RI Nomor 44 Tahun 2009,  pelayanan  kesehatan  paripurna  yang dimaksud  adalah  pelayanan  kesehatan  yang meliputi promotif,  preventif,  kuratif dan rehabilitatif .  Pelayanan  tugas  kesehatan perorangan  secara  paripurna  tersebut,  pada dasarnya  rumah  sakit  mempunyai  fungsi menyelenggarakan  pelayanan  pengobatan dan  pemulihan  kesehatan  sesuai  dengan standar pelayanan rumah sakit.
Pada penelitian (Fathan Hidayatullah dan  Sn,  2014)  mengenai  analisis  sentiment dan  klasifikasi  kategori  terhadap  tokoh publik  pada  twitter  yang  mengkomparasi Algoritma Klasifikasi antara Support Vector Machine dengan Naïve bayes menghasilkan hasil  bahwa  Algoritma Support  Vector Machine menghasilkan  akurasi  performasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Algoritma Naïve bayes dalam hal Klasifikasi Teks.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Siti Nur Asiyah, 2016) mengenai komparasi Algoritma  Klasifikasi  teks  antara Support Vector Machine dengan K-Nearest Neighbor untuk      klasifikasi  berita    online menunjukan bahwa performansi
Support  Vector  Machine jauh  lebih  baik daripada K-Nearest  Neighbor dalam  hal klasifikasi  teks.  Menurut  (Maulana  dan Soebroto, 2019) Seleksi  fitur adalah proses untuk  membuang  fitur-fitur  yang  tidak  atau
kurang  relevan  pada  proses  klasifikasi  text. Penilitian  yang  dilakukan  oleh  (Sari,  2016) Pada  penelitian  mengenai  implementasi seleksi  fitur Information Gain pada algoritma klasifikasi machine learning untuk prediksi performa akademik siswa, penelitian ini menunjukan bahwa dengan implementasi seleksi fitur Information gain dapat mempengaruhi hasil dari algoritma klasifikasi Machine  learning ( J48, Random Forest, MLP, SVM (SMO), dan Naïve Bayes ). Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Rosdiana et  al. ,  2019)  mengenai  Dengan kondisi  tersebut  dapat  dilakukan  analisis sentimen publik terhadap pelayanan pemerintah  Kota  Makassar  menggunakan data  twitter.  Analisis  data  yang  dihasilkan dapat menunjukkan sentimen positif, sentimen  negatif  maupun  sentimen  netral masyarakat menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier ( NBC ) yang nantinya dapat  digunakan  oleh  pemerintah  Kota Makassar  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan terhadap masyarakat. Pada penelitian  ini  pun  memiliki  topik  yang hampir sama yaitu mengenai pelayanan.
Berdasarkan  seluruh  uraian  tersebut, penelitian  ini  akan  membahas  tentang “analisis sentimen pengguna twitter terhadap pelayanan unit gawat darurat rumah sakit di indonesia menggunakan seleksi fitur information  gain  dan  support  vector machine”.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  diawali  dengan Studi  pustaka  mempelajari  tentang  teori– teori yang menjadi referensi dan pendukung dalam  pembuatan  dan  penulisan  hasil penelitian mengenai analisis sentimen

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT
pelayanan unit gawat darurat terhadap rumah sakit  di  Indonesia  berdasarkan  tweet  pada pengguna  twitter  dengan  menggunakan klasifikasi  information  gain  dan  algoritma Support Vector Machine (SVM). Pada tahap pengumpulan  data  tweet  pada  pengguna twitter  dilakukan  dengan  menggunakanan twitter API yang telah disediakan oleh twitter untuk  tujuan  penelitian  dan  pembelajaran. Pada  proses  pengambilan  data  dan  analisis sentimen  ini  akan  menggunakan  aplikasi orange  data  mining  untuk  memudahkan proses pengambilan data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Mining
Setelah mendapatkan akses dari API twitter, langkah selanjutnya adalah membuat dataset. Untuk  membuat  dataset  ini  digunakan aplikasi Orange  Data  Mining ,  aplikasi  ini merupakan  aplikasi  atau platform  data analytics yang  menggunakan  konsep Visual Programing ( Free  Coding ).  Dalam  aplikasi ini terdapat beberapa widget yang digunakan untuk membuat data set mengenai tweet yang telah dicrawling sebelumnya.
Widget Twitter
Widget twitter ini digunakan untuk mengakses data tweet dari twitter. Pada menu
Twitter API key ini diharuskan untuk mengisi
API  key dan Access  token sebagai autentifikasi  untuk  mengakses  data  dari twitter.  Kemudian  pada Query  word  list di isikan  kata  kata  yang  berkaitan  dengan  unit gawat  darurat.  Dikarenakan  pada  penelitian ini  yang  dicari  adalah  tweet  unit  gawat darurat maka pencarian dilakukan berdasarkan konten.
Gambar 1. Widget Twitter

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT
Gambar 2. Widget Twitter (Twitter API Key)
Widget Preprocess Text
Widget  prepocess  text,  widget  ini dapat membagi teks menjadi sebuah unit-unit yang  lebih  kecil  (token),  memfilternya, menjalankan normalisasi (stemming, lemmatization),  membuat  n-grams  dan memberi  tag  token  dengan  label  part-of- speech. Pada widget prepocess text  terdapat 6  fitur  preprocessors  yang  dapat  digunakan yaitu, Transformation, Tokenization, Normalization,  Filtering,  N-grams  Range, dan POS Tagger.
Gambar 3. Widget Preprocess Text
Perujukan  pustaka  mengikuti  aturan perujukan. Jika penulis hanya seorang ditulis seperti ini (Amidi, 2017), jika penulis ada dua orang maka ditulis seperti ini (Amidi & Andi, 2016). Jika penulis lebih dari 3 maka cukup ditulis penulis pertama ditambah et al. seperti Apriliani et  al. (2017).  Setiap  pustaka  yang dirujuk  dalam  artikel  ini  harus  tercantum dalam daftar pustaka.
Pada  penlitian  kali  ini  fitur  yang digunakan adalah ;
1. Transformation
a) Lower case : fitur ini digunakan untuk  merubah  data  masukan
dan mentranformasi data masukan  tersebut menjadi  huruf kecil. b) Remove  accents  : fitur  ini digunakan  untuk  menghapus semua aksen atau diacritics pada teks ( naïve > naive ).
c) Parse HTML : fitur ini digunakan untuk mendeteksi tag html  dan  merubahnya  menjadi kalimat biasa.
d) Remove  URLS  : fitur  ini digunakan untuk menghapus url.
2. Tokenazation adalah  metode  yang digunakan  untuk  memecah  teks menjadi  komponen  yang  lebih kecil.
a) Whitespace : fitur ini digunakan untuk memisahkan suatu kalimat menjadi  kata-kata  berdasarkan spasi.
b) Regexp  : fitur  ini  digunakan untuk memisahkan teks berdasarkan  ekspresi  regular yang  ada  pada  aplikasi Orange Data mining. 3. Filtering
a) Stopwords  : fitur  ini  digunakan untuk  menghapus  stopword  dari teks.  Pada  aplikasi Orange  data mining ini  telah  disediakan  pula library  stopword untuk  Bahasa Indonesia  ataupun  kita  dapat menginput  sendiri stopwords yang akan kita gunakan.
b) Regexp symbols: fitur ini digunakan  untuk  menghapus tanda baca. Widget Sentiment Analysis Widget sentiment analysis
memprediksi  sentiment  untuk  setiap  data. widget  sentiment  analysis  menyediakan  5 method  sentiment  yaitu  Liu  Hu,  Vader, Multilingual sentiment, SentiArt, dan Custom dictionary dari method ke 5 tersebut

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT
adalah  algoritma  lexicon-based.  Widget sentiment analysis akan menambahkan 4 fitur baru  dari  Vader  method:  positive  score, negative score, neutral score dan compound (combined score).
Gambar 4. Widget Sentiment Analysis
Penerapan Information  Gain pada Orange Data Mining
Penerapan  seleksi  fitur information gain pada aplikasi orange data mining pada suatu  data  set,  yaitu  dengan  menggunakan widget  Rank yang  ditunjukan  pada  gambar 4.9.  Pada widget  rank , information  gain dapat  diterapkan  dengan  memilih  pada menu  scoring  methods.  Kelebihan  pada widget rank ini hasil dari perhitungan seleksi fitur information  gain dapat  di  tampilkan dalam bentuk tabel dan diurutkan berdasarkan  hasil  perhitungan  seleksi  fitur information  gain tersebut.  Dari  hasil perhitungan  seleksi  fitur information  gain ada 4 atributtes nilai tertinggi yang di pilih yaitu compound , netral, positif, dan negatif. Widget yang digunakan selanjutnya setelah menerapkan  seleksi  fitur information  gain adalah widget  data  sampler Penerapan Support  Vector  Machine ( SVM ) Widget SVM  terdapat  dua  tipe  SVM  yang  dapat digunakan  yaitu  SVM  dan  ν-SVM  yang didasarkan pada minimalisasi fungsi kesalahan yang berbeda. Pada saat memilah
tipe  SVM  dapat  ditentukan  nilai Cost (C) dan Regression  loss  epsilon (ε),  dan  jika memilih  v-SVM  maka  dapat  di  tentukan nilai Cost (c)  dan Complexity  Bound (v)  . Cost sendiri  merupakan  penalty  untuk loss dan  berlaku  untuk  klasifikasi  dan  tugas regresi.  Kemudian Regression  loss  epsilon (ε)  merupakan  parameter  untuk  model epsilon -SVR,  dan  berlaku  untuk  tugas regresi. Kemudian mendefinisikan jarak dari nilai  sebenarnya  di  mana  tidak  ada  penalti yang  dikaitkan  dengan  nilai  prediksi. Complexity bound (ν) merupakan parameter untuk  model  ν-SVR,  berlaku  untuk  tugas klasifikasi  dan  regresi.  Batas  atas  pecahan kesalahan  pelatihan  dan  batas  bawah pecahan  vektor  pendukung.  SVM  Type yang  digunakan  pada  proses  ini  adalah SVM.  Untuk  kernel  yang  akan  digunakan adalah  kernel  Linear.  Kernel  adalah  fungsi yang mengubah ruang atribut menjadi ruang fitur  baru  agar  sesuai  dengan  hyperplane margin
maksimum, sehingga memungkinkan  algoritma  untuk  membuat model  dengan  kernel  Linear,  Polynomial, RBF,  dan  Sigmoid.  Kemudian  dapat ditetapkan  nilai  penyimpangan  dari  nilai yang diharapkan dalam Toleransi Numerik. Terdapat  pula  pilihan  untuk  menggunkan Batas  Iterasi,  Batas  iterasi  ini  digunakan untuk  mengatur  jumlah  maksimum  iterasi yang  diizinkan.  Hasil  output  dari  widget SVM  selanjutnya  di  input  pada  widget predictions  sehingga  widget  prediction  ini menerima  dua  input  yaitu  Input  langsung dari  widget  data  sampler  sebagai  data remaining  yang  masuk  sebesar  30%  dan input dari widget SVM sebagai data sample sebesar 70%.
Nilai  prediksi  yang  di  dapat  dari penelitian  dengan  hasil  Implementasi metode Support  Vector  Machine dengan menggunakan seleksi Fitur Information gain adalah  AUC  0.993,  CA  0,980,  F1  0.980, Precision 0.981  dan Recall 0.980.  Sebagai
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT
nilai  pembanding.  sedangkan  jika  tanpa menggunakan seleksi fitur Information Gain akan diperoleh hasil AUC 0.553, CA 0.811, F1 0.727, Precision 0.658, dan Recall 0.811.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan analisa maka dapat disimpulkan :
1. Pada penelitian ini berhasil menerapkan seleksi fitur Information Gain pada data set  tentang  unit  gawat  darurat  rumah sakit  di  indonesia  yang  didapat  dari twitter. Data yang didapatkan kemudian dilakukan juga klasifikasi sentiment data terhadap unit gawat  darurat rumah sakit di  indonesia  pada  dataset  yang  sudah dilakukan seleksi fitur Information Gain dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine.
2.  Nilai  Prediksi  yang  didapat  dari  hasil Implementasi  metode  Support  Vector Machine  dengan  menggunakan  Seleksi Fitur  Information  gain  adalah  AUC
0.993,  CA  0.980,  F1  0.980,  Precision 0.981  dan  Recall  0.980.  Sebagai  nilai pembanding sebelum menggunakan Seleksi  Fitur  Information  gain  adalah AUC  0.553,  CA  0.811,  F1  0.727, Precision 0.658, dan Recall 0.811. Hal ini menunjukan bahwa seleksi fitur menggunakan Information gain
berpengaruh  pada  nilai  prediksi  yang dihasilkan.  Hasil  klasifikasi  sentimen pengguna  twitter  terhadap  unit  gawat darurat  rumah  sakit  di  indonesia menggunakan Algoritma Support Vector Machine pada confusion matrix mendapatkan  hasil  prediksi  nilai  positif sebesar 38 tweet, netral sebesar 418 tweet sebesar  dan  negatif  sebesar  53  tweet. Hasil persentase positif dan negatif dapat berubah  sewaktu-waktu  sesuai  dengan data  set  dan  opini  yang  diberikan masyarakat  terhadap  unit  gawat  darurat rumah sakit di indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Anfal  (2020)  “Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Dan  Citra  Rumah  Sakit Terhadap  Tingkat  Kepuasan  Pasien Rawat Inap Rumah Sakit Umum Sundari Medan Tahun 2018,” Journal Of
Chemical  Information  and  Modeling,  53(9), hal. 1689–1699.
Asiyah,  S.  N.  dan  Fithriasari,  K.  (2016) “Klasifikasi Berita Online Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor,”
Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS,  5(2),  hal.
317–322. doi: 10.12962/j23373520.v5i2.16643.
Fathan  Hidayatullah,  A.  dan  Sn,  A.  (2014)
“ISSN:  1979-  2328  UPN  "Veteran,” Seminar Nasional Informatika, 2014(semnasIF), hal. 115–122.
Manomaisupat,  P.  dan  Ahmad,  K.  (2005)
“Feature selection for text categorisation using self- organising map,” Proceedings  of  2005  International Conference  on  Neural  Networks  and
Brain Proceedings, ICNNB’05, 3(June), hal. 1875–1880. doi:
10.1109/icnnb.2005.1614991.
Maulana, M. I. dan Soebroto, A. A. (2019) “Klasifikasi  Tingkat  Stres  Berdasarkan Tweet pada Akun Twitter menggunakan Metode  Improved  k-  Nearest  Neighbor dan Seleksi Fitur Chi- square,” 3(7), hal. 6662–6669.
Maulana, M. R. dan Karomi, M. A. Al (2015) “Information  Gain  Untuk  Mengetahui Pengaruh Atribut,” Jurnal Litbang Kota Pekalongan, 9, hal. 113–123.

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAYANAN UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM DI INDONESIA MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN DAN SUPPORT

## Maulida, I. et al. (2016) “Seleksi Fitur Pada
Dokumen Abstrak Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode
Information Gain,” Oktober 2016 Ijccs,
17(2), hal. 1–5. Rosdiana  et  al.  (2019)  “Analisis  Sentimen pada Twitter terhadap Pelayanan Pemerintah Kota Makassar,” Proceeding SNTEI, hal. 87–93.
Pratama,  A.,  Wihandika,  R.  C.  dan
Ratnawati,  D. E.  (2018)  “Implementasi
algoritme  support  vector  machine (SVM)  untuk  prediksi  ketepatan  waktu kelulusan mahasiswa,”
Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi dan
Ilmu  Komputer,  2(April),  hal.  1704–
1708.
Ratniasih,  N.  L.,  Sudarma,  M.  dan
Gunantara,  N.  (2017)  “Penerapan  Text Mining  Dalam  Spam  Filtering  Untuk Aplikasi Chat,” Majalah Ilmiah Teknologi  Elektro,  16(3),  hal.  13.  doi:
10.24843/mite.2017.v16i03p03.
Sari,  B.  N.  (2016)  “Implementasi  Teknik Seleksi  Fitur  Information  Gain  pada Algoritma Klasifikasi Machine Learning untuk  Prediksi  Performa  Akademik Siswa,”  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2016,
(March), hal. 6– 7.
Simanjuntak,  steven  roy  (2017)  “Text
Mining  Untuk  Klasifikasi  Kategori Cerita  Pendek  Menggunakan  Naïve Bayes (NB),” Jurnal Telematika, 12(01).
Syafaruddin  dan  Syukur,  A.  T.  (2014) “Analisis Kualitas Pelayanan Kesehatan Pada  Unit  Gawat  Darurat  Rumah  Sakit Umum Daerah Haji Makassar,” 20, hal.
52–61.
Utami,  L.  D.  (2015)  “Integrasi  Metode Information  Gain  untuk  Seleksi  Fitur dan  AdaBoost  untuk  Mengurangi  Bias pada Analisis Sentimen Review Restoran Menggunakan Algoritma
Naive  Bayes,”  Journal  of  Intelligent Systems, 1(2), hal. 120–126.