## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
268
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan

## Comment Dan Reply Pada Platform Twitter
Adam Prasetiya1, Ferdiansyah*2, Yesi Novaria Kunang3,Edi Surya Negara4, Winoto Chandra5
1 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma,Palembang, Indonesia
2 Data Science Interdiciplinary Research Center, Information System, Universitas Bina Darma
3 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma,Palembang, Indonesia
4 Data Science Interdiciplinary Research Center, Information System, Universitas Bina Darma
5 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma , Palembang, Indonesia Email: 1 adamsynyster56@gmail.com, 2 ferdi@binadarma.ac.id,
3 yesinovariakunang@binadarma.ac.id , 4 e.s.negara@binadarma.ac.id,
5 winoto.chandra@binadarma.ac. id

## Abstract
Sentiment analysis is currently used by the community widely as a material to see people's opinions or opinions about various kinds of things. By using sentiment  analysis, we can classify whether the data is a neutral opinion positive negative opinion. This study discusses sentiment  analysis  to  measure  the  level  of  accuracy  of  public  opinion  on  three cryptocurrencies, namely Bitcoin, Ethereum, ripple with the Naive Bayes method, and a support vector machine that is useful for measuring the highest accuracy value of the two methods used in this study. Many methods can be used to classify these opinions, but this study uses the Naive Bayes and Support vector engine because this method is widely used by other researchers and produces high scores. The results of this study are in the form of comparative data from accuracy. the result of the accuracy of 3 cryptocurrencies is greater than the accuracy SVM value of 3 cryptocurrencies of Naive Bayes
Keyword: sentiment analysis, classification, opinion, cryptocurrency, method, naive bayes, support vector machine, accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Cryptocurrency telah ada selama beberapa tahun dan sekarang telah menjadi sangat populer,  tersebar  luas,  dan  juga  dikelilingi  dan  ada  banyak  kontroversi  dari perkembangan  inovatif. Cryptocurrency adalah mata uang digital  dimana  transaksi dapat  dilakukan  dengan  transaksi  online,  [1]  Permasalahan  yang  menjadi  dasar penelitian  yaitu  fluktuasi  harga  dan  selalu  berubah  setiap  hari.  Nilai  Pertukaran Bitcoin ke  (USD)  , pasar saham  dipengaruhi oleh  faktor  ketidak pastian  seperti masalah  politik,  masalah  ekonomi  di  tingkat  global  [2]  Tepat  kiranya  untuk melakukan  sebuah  penelitian  mengenai  sentiment  analisis  prediksi  harga Cryptocurrency pada platform tiwitter.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adam Prasetiya, Ferdiansyah, at all | 269
Peneltian ini akan mengeksplorasi konten yang dibicarakan oleh masyarakat terkait tentang trend netral  positif negatif  tentang Cryptocurrency pada platform twitter. Hal yang mendasari terpilihnya twitter adalah basis pengguna aktif dan besar di Indonesia bersama Amerika Serikat, Brazil, inggris Raya dan Jepang dengan  basis pengguna Twitter terbesar di dunia [3] Terkait komoditas keuangan, kepercayaan publickomunitas  tertentu  adalah  basis  inti  dari  nilainya.  Media  sosial  twitter berfungsi  sebagai  platform  untuk  mengekspresikan  pendapat  sejak  awal,  dan seperti  memanfaatkan  Twitter  API  terbuka  yang  disediakan  oleh  orang-orang seperti  Facebook  danTwitter,  potongan  informasi  yang  bisa  dibilang  biasa  ini menjadi  tersediadengan  lautan  meta-data.Bitcoin  (BTC),  mata  uang  kriptografi terdesentralisasi,  serupauntuk  mata  uang  yang  paling  umum  dikenal  dalam  arti dipengaruhi olehopini yang dibangun secara sosial apakah opini tersebut memiliki dasarakta, atau tidak.
Sejak  Bitcoin  diungkapkan  kepada  dunia,  pada  tahun  2009  ,dengan  cepat memperoleh bunga sebagai alternatif mata uang biasa. Dengan demikian,seperti kebanyakan  hal,  opini  dan  informasi  tentang Bitcoin banyak  diperbincagkan diseluruh  ranah  Media  Sosial  [4]  Analisis  sentimen  sangat  berguna  untuk melakukan  analisis  komentar-komentar  di  Twitter,  selanjutnya  diterjemahkan menjadi  sesuatu  yang  lebih  berguna,  dalam  bentuk  trend  netral  positif  negatif. Dalam  dunia  bisnis  trand  postif  negatif  sangatlah  penting  dikarenakan  untuk indikator  kesuksesan.  Di  bagian  lain,  trand  postitif  negatif    masih  mejadi  cara melihat  harga  saham  bagi  beberapa  investor  ,  sehingga  objektivitasnya  menjadi kurang.    Kesempatan  ini  lah  yang  dimanfaatkan  bagi  penulis  untuk  mencoba meneliti  analisis  sentimen  pada  Twitter  untuk  membuat  penelitian  pada  trend netral positif negatif   berdasar  komentar  [5]   penelitan  ini  mencoba  melakukan analisis  sentimen  data  dengan  mengklasifikasi  data  twitter.  Data  tersebut  akan diproses  dengan  text  mining  untuk  menghindari  data  yang  kurang  sempurna kemudian  mengklasifikasi  data  tweet  ke  dalam  tiga  klasifikasi  yaitu  klasifikasi positif,  negatif,  netral  [6]    .  Klasifikasi  ini  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier dan Support Vector Machine

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Pustaka
Merupakan teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari referensi berupa dokumen  atau  berkas,  mengumpulkan  data  buku,  jurnal  penelitian  serta  artikel lainnya yang berhubungan dengan  Sentiment Analisis cryptocurrency dengan jurnal yang berjudul “ Sentiment-Based Prediction of Alternative Cryptocurrency Price Fluctuations Using Gradient Boosting Tree Mode l” [7] dan mempelajari tentang sentiment analisis yang dibuat oleh Bing Liu yang berjudul “ Sentiment Analysis and Subjectivity” [8] .

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
270 | Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan Comment …

## 2.2 Observasi
Teknik  pengumpulan  data  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  ke  media social  twitter  yang  berhubungan  dengan  maksud  penelitian.  Gambaran  umum sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Rancangan Sistem 1. Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data tweet Selain itu, data juga dikumpulkan menggunakan pencarian dengan keyword “ Bitcoin price ” , “ Ethereum Price”, “Ripple Price” pada tanggal 16 September 2020 mengunakan python dan .
2. Diklasifikasikan  secara  auto  labeling  mengunakan Library  textBlob opini sentiment netral,positif,negatif
3. Dilakukan preprocessing untuk  mengekstrak  dokumen  yang  terdiri  dari kasus transformasi, tokenisasi, dan filter. Artinya, ini menghilangkan spasi, simbol, dan angka dalam dokumen dan membagi setiap kalimat menjadi kata-kata
4. a. Klasifikasi data dengan input data twitter proses validasi, di rancang dengan transform  cases  ,tokenizing dan filter  stopword proses  data  xlsl,  fungsi  yang digunakan adalah fungsi SVM
b. Klasifikasi data dengan input data twitter proses validasi, di rancang dengan transform  cases  ,tokenizing dan filter  stopword proses  data  xlsl,  fungsi  yang digunakan adalah fungsi Naive bayes .
5. Masing masing algoritma akan menghasilkan nilai Akurasi klasifikasi data

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adam Prasetiya, Ferdiansyah, at all | 271

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Penarikan data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data tweet Selain itu, data juga  dikumpulkan  menggunakan  pencarian  dengan keyword “ Bitcoin  price ” , “ Ethereum Price”, “Ripple Price” pada tanggal 16 September 2020. Hasil dari crawling twitter tersebut dengan max tweets sebanyak 1000 dan disimpan dalam format CSV . Dari data yang di crawling menghasilkan label sentiment netral positif negative.
Gambar 2. Proses Crawling
Gambar 2 adalah langkah untuk mengambil data  API dari Twitter menggunakan Python Penelitian ini mengunakan library TextBlob Dimana setiap kata pada kamus tersebut telah memiliki skor polaritas yang diberi nilai dari -1 (untuk kelas negatif) sampai  dengan  +1  (untuk  kelas  positif)  dan  0  (untuk  kelas  netral).  Pada library TextBlob developer dapat menggunakan property sentiment.polarity untuk melihat skor sentimen dari suatu kata atau kalimat [9].
Table 1. Kelas sentiment TextBlob Kalimat Kata Sentiment  Kelas  Label Bitcoin  s  consolidating  price  has proven  to  be  a  good  sign  for  the traders to begin accumulating This trend is als “good” 0.7 1 Positif ETH  LTC  XRP  DEFI  BTC CONST  Another  brutal  week passes  with  the  Bitcoin  price  still stagnant around 10k The “Brutal” -0.875 -1 Negatif

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
272 | Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan Comment …
Bitcoin Price is Close to 11K “Close” 0.0 0 Netral
Pada  table 1  Penelitian ini mengunakan library  TextBlob salah  satu metode pada sentiment  analysis  yang  memanfaatkan  kamus  yang  berisi  daftar  kata  yang mengandung opini. Dimana setiap kata pada kamus tersebut telah memiliki skor polaritas yang diberi nilai dari -1 (untuk kelas negatif) sampai dengan +1 (untuk kelas  positif)  dan  0  (untuk  kelas  netral).  Pada library  TextBlob  developer dapat menggunakan property sentiment.polarity untuk melihat skor sentimen dari suatu kata atau  kalimat . Dari  jumlah crawling data  awal  untuk “ Bitcoin Price” , ” Ethereum Price” , ” Ripple Price” masing masing dari tiga data berjumlah 1000, setelah di Remove duplicate untuk menyaring kalimat yang sama menggunakan RapidMinier, hasil dari Remove  duplicate data  menjadi Bitcoin  price 768 Ethereum  price 452  dan Ripple  price menjadi 761.
Gambar 3 . Hasil remove duplicate Bitcoin price
Gambar 4 . Hasil remove duplicate Ethereum price

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adam Prasetiya, Ferdiansyah, at all | 273
Gambar 5 . Hasil remove duplicate Ripple price

## 3.2. Preprocessing
Tahapan ini menjelaskan langkah-langkah pertama untuk mengekstrak dokumen yang terdiri dari kasus transformasi, tokenisasi. Artinya, ini menghilangkan spasi, simbol, dan angka dalam dokumen dan membagi setiap kalimat menjadi kata-kata. Tahap ini disebut preprocessing [10] .
a. Transform cases
Transform cases adalah merubah semua huruf dalam document menjadi huruf kecil. Hanya huruf ‘a’ sampai dengan ‘z’ yang di terima
b. Tokenize
Tokenize adalah proses yang memotong kalimat berdasarkan setiap kata. Ini  adalah  proses  memotong  kalimat  berdasarkan  kata-kata  yang menyusunnya.
c. Filter stopword (english) Filter stopword adalah kata-kata yang tidak dekskriptif yang dapat di buang dalam pendekatan bag-of-word

## 3.3. Klasifikasi Algoritma
Klasifikasi algoritma dengan input data twitterproses validasi, di rancang dengan transform cases  ,tokenizing dan filter  stopword proses  data  xlsl,  fungsi  yang  digunakan adalah fungsi SVM. Klasifikasi Algoritma dengan input data twitterproses validasi, di rancang dengan transform cases ,tokenizing dan filter stopword proses data xlsl, fungsi yang digunakan adalah fungsi Naive bayes . Untuk melakukan klasifikasi algoritma perlu  menggunakan dataset testing,  mendapatkan nilai kasifikasi akurasi testing sebagai berikut:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
274 | Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan Comment …
Gambar 6. Rancangan Naive bayes
Gambar 7. Rancangan SVM

## 3.4. Klasifikasi dan Akurasi
Gambar  dibawah  ini  merupakan  nilai  dari  data  “ Bitcoin Price” , ” Ethereum Price” , ” Ripple Price” data positif, data netral dan data negatif  serta nilai akurasi pada Rapid miner dengan menggunakan metode Naive Bayes.
Gambar 8. Acuraccy Naive Bayes Bitcoin

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adam Prasetiya, Ferdiansyah, at all | 275
Gambar 9. Acuraccy Naive Bayes Ethereum
Gambar 10. Acuraccy Naive Bayes Ripple
Gambar  dibawah  ini  merupakan  nilai  dari  data  “ Bitcoin Price” , ” Ethereum Price” , ” Ripple Price” data positif, data netral dan data negatif  serta nilai akurasi pada Rapid miner dengan menggunakan metode Support Vector Machine.
Gambar 11. Accuracy SVM Bitcoin
Gambar 12. Accuracy SVM Ethereum
Gambar 13. Accuracy SVM Ripple
Hasil Accuracy. Seperti  yang  di  tunujukan  pada  table  dibawah  dimana  masing masing hasil nilai accuracy bitcoin, ethereum ripple algoritma SVM memeliki nilai accuracy

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
276 | Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan Comment …
tinggi Bitcoin 71.30% ethereum 75.05 % dan Ripple 71.66 %. Pada algoritma Naive Bayes nilai accuracy Bitcoin 65.65 % ethereum 72.86 % dan ripple 65.58 %.

## 4. KESIMPULAN
Data “ bitcoin price” 1000 setelah di remove duplicate menjadi 768 data, jumlah data “ ethereum price” yang  di crawling 1000 setelah  di remove  duplicate menjadi  452  dan jumlah  data “ripple  price” yang  di crawling 1000  menjadi  761.  Pemisahan  data kasifikasi  untuk  “ Bitcoin  Price”,  “Ethereum  Price”  “Ripple  Price” sehingga  mudah memprediksi  sentiment  analisis  dari  masing-masing  data cryptocurrency dan mendapatkan nilai akurasi terbaik dari masing-masing data.. Dalam penelitian ini hasil dari nilai accuracy pada dataset twitter dengan query ”bitcoin price” “ethereum price”, ,”ripple  price ”,  dari  2 algoritma Support vector machine yang  lebih baik  dengan  nilai accuracy tertinggi dibandingkan dengan hasil accuracy Naive Bayes.
Saran yang dikemukakan diharapkan dapat bermanfaat sebagai acuan bagi peneliti selanjutnya yang ingin mengembangkan penelitian ini. Pada tahap preprocessing pada penelitian ini dapat menambahkan preprocessing lain sehingga menghasilkan proses penyaringan  kata  yang  baik  dan  menghasilkan  hasil  yang  optimal.  Untuk mengkatkan nilai acuraccy di perlukan menggunakan data testing yang lebih besar. Untuk mendapat hasil sentiment analisis 3 cryptocurrency perlu pemisahan data dari “ Bitcoin,Ethereum,Ripple price” menjadi “ Bitcoin price ”, “ Ethereum Price”, “Ripple Price . Perlu  dilakukan  pelabelan  secara  manual  untuk  menghasilkan  data  yang  akurat karena manusia dapat membedakan dengan tepat suatu kalimat termasuk ke dalam suatu  sentiment,  karena TextBlob Mesin  dapat  melakukan  pelabelan  otomatis dengan skor pelabelan standar yang disebut skor polaritas

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Dourado and J. Brito, “Cryptocurrency,” in The New Palgrave Dictionary of Economics , Palgrave Macmillan, Ed. London: Palgrave Macmillan UK, 2014, pp. 1 – 9. doi: 10.1057/978-1-349-95121-5_2895-1.
[2] S. H. Othman, R. Z. R. Radzi, and D. Stiawan, “A Study of Bitcoin Stock Market Prediction: Methods, Techniques and Tools,” p. 5.
[3] Y.  Takhteyev,  A.  Gruzd,  and  B.  Wellman,  “Geography  of  Twitter networks,” Soc.  Netw. ,  vol.  34,  no.  1,  pp.  73 – 81,  Jan.  2012,  doi: 10.1016/j.socnet.2011.05.006.
[4] E. Stenqvist and J. Lönnö, “Predicting Bitcoin price ﬂuctuation with Twitter sentiment analysi s,” p. 37.
[5] B. Liu, “Sentiment Analysis and Opinion Mining,” p. 168.
[6] E. Retnawiyati, “Analisis Sentimen Pada Data Twitter dengan Menggunakan Text Mining terhadap Suatu Produk,” p. 6.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 2, June 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Adam Prasetiya, Ferdiansyah, at all | 277
[7]  T. R. Li, A. S. Chamrajnagar, X. R. Fong, N. R. Rizik, and F. Fu, “Sentiment -
Based  Prediction  of  Alternative  Cryptocurrency  Price  Fluctuations  Using Gradient  Boosting  Tree  Model,” Front.  Phys. ,  vol.  7,  p. 98,  Jul.  2019,  doi:
10.3389/fphy.2019.00098.
[8] B. Liu, “Sentiment Analysis and Subjectivity,” p. 38.
[9]  M.  Z. Nafan  and  A.  E.  Amalia,  “Kecenderungan  Tanggapan  Masyarakat terhadap Ekonomi Indonesia berbasis Lexicon Based Sentiment Analysis,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  3,  no.  4,  p.  268,  Oct.  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1283.
[10] M.  Rani  and  J.  Arora,  “Twitte r  Data  Predicting  Geolacation  Using  Data Mining Techniques,” vol. 4, no. 6, p. 8.
.