Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.289 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1183-1187 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TWITTER SOCIAL MEDIA SENTIMENT ANALYSIS AGAINST BITCOIN CRYPTOCURRENCY TRENDS USING RAPIDMINER
Indri Tri Julianto *1 , Dede Kurniadi 2 , Muhammad Rikza Nashrulloh 3 , Asri Mulyani 4
1,2,3,4 Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 indritrijulianto@itg.ac.id , 2 dede.kurniadi@itg.ac.id , 3 rikza@itg.ac.id , 4 asrimulyani@itg.ac.id
(Naskah masuk: 22 April 2022, Revisi : 28 April 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Cryptocurrency trends, especially Bitcoin, have gained a place in a group of people and there are even countries that already use Bitcoin as a legal transaction tool. The dynamics that occur in this Bitcoin trend make many new users.  This  lack  of  understanding  of  the  technology  can  cast  doubt  on  those  who  want  to  get  started,  so  it  is necessary to  conduct sentiment  analysis to increase knowledge of what Bitcoin is and how it works. This study aims to conduct a Sentiment Analysis regarding Bitcoin through Twitter social media, so that their opinion on this technology  will  be  known.  The  method  used  is  by  using  Tweet  data  that  has  been  downloaded  on  the www.data.world.com website. The data is the result of using the Crawling technique, then sentiment analysis is carried out to classify a tweet into Neutral, Positive, or Negative. The results showed that from the 1998 dataset, 46.69% were classified as Neutral, then Positive, 43.54%, and 9.75% Negative.
Keywords : Analysis, Bitcoin, Sentiment, Twitter.

## ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP TREN MATA UANG KRIPTO BITCOIN MENGGUNAKAN RAPIDMINER

## Abstrak
Tren Mata Uang Kripto khususnya Bitcoin telah mendapatkan tempat  di sekelompok orang bahkan ada Negara yang sudah menggunakan mata uang kripto Bitcoin sebagai alat transaksi yang sah. Dinamika yang terjadi pada tren Bitcoin ini  menjadikan  banyak  pengguna  baru.  Kurangnya  pemahaman  mengenai  teknologi  ini  bisa menimbulkan keraguan bagi mereka yang ingin memulai, sehingga perlu dilakukan suatu analisis sesntimen untuk meningkatkan  pengetahuan  akan  apa  itu Bitcoin dan  bagaimana  cara  kerjanya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  Analisis  Sentimen  mengenai Bitcoin dengan  melalui  media  sosial Twitter ,  sehingga  akan  diketahui pendapat mereka terhadap teknologi ini. Metode yang dilakukan dengan cara menggunakan data Tweet yang telah diunduh  di  situs  web  www.data.world.com.  Data  tersebut  merupakan  hasil  penggunaan  teknik Crawling , kemudian dilakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan suatu tweet menjadi Netral Positif, atau Negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari dataset yang berjumlah 1998 data, terdapat 46,69 yang diklasifikasikan Netral, kemudian Positif, 43,54%, dan 9,75% Negatif.
Kata kunci : Analisis, Bitcoin, Sentimen, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dunia media sosial semakin hari semakin bertembuh. Hal  ini dapat  dirasakan dengan adanya banjir data yang kebanyakan bersumber dari media  sosial. Twitter merupakan  salah  satu  media sosial  yang  masih  di  gemari  hingga  saat  ini.  Data yang  dihasilkan  dari Twitter yang  tiap  hari  makin bertambah,  jika  tidak  diolah  maka  hanya  akan menjadi  sampah.  Terdapat  disiplin  ilmu  yang  dapat mengolah  data  berupa  teks  yang  nantinya  dapat dijadikan  pengetahuan  baru  yang  dikenal  dengan istilah Text Mining atau Analisis Sentimen [1].
Analisis  sentimen  merupakan  proses  ekstraksi data  tekstual  secara  otomatis,  sehingga  didapatkan suatu  informasi  untuk  mengetahui  kecenderungan penilaian  terhadap  suatu  objek  yang  terdiri  dari penilaian positif atau negatif [2].
Populernya mata uang kripto khususnya Bitcoin semakin  meningkat  dalam  kurun  waktu  10  tahun terakhir, dimana mata uang ini dijamin transaksinya dengan teknik kriptografi yang diklaim sangat aman [3]. Transparansi, kecepatan, keamanan dan kemudahan transaksi merupakan hal yang ditawarkan oleh  mata  uang  kripto  yang  sekaligus  menjadi
jawaban  atas  kebutuhan  transaksi  keuangan  pada zaman sekarang [4].
Terlepas dari kelebihan yang ditawarkan dengan teknologi terbarukan, namun tidak sedikit pihak yang tidak setuju. Transaksi Bitcoin di dunia internasional, masih  diperdebatkan,  dimana  negara-negara  di seluruh  dunia  telah  memberi  perhatian  terhadap perkembangan Bitcoin . Reaksi sebagian besar negatif meskipun  tingkat  reaksi  yang  berbeda-beda  [5]. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  perlu  dilakukan analisis  sentimen  mengenai Bitcoin ,  agar  diketahui kecenderungan  sentimen  yang  diberikan,  apakah positif, negatif atau bahkan netral.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  membahas mengenai  analisis  sentimen.  Penelitian  pertama adalah mengenai Analisis Sentimen Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis Python
TextBlob [2].  Kedua  adalah  penelitian  mengenai Analisis Sentimen Pandemi Covid-19 Pada
Streaming  Twitter dengan Text  Mining  Python [6]. Ketiga adalah penelitian mengenai Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan  Metode Text  Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia [7]. Keempat adalah penelitian mengenai Mining netizen’s opinion on cryptocurrency: sentiment analysis of Twitter data [8].  Secara  singkat  penelitian-penelitian  tersebut disajikan  dalam  bentuk  tabel,  sebagaimana  tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Roadmap Penelitian Penelitian Dataset Aplikasi Tujuan Penelitian 1 Cryptocurrecy Phyton Analisis Sentimen 2 Covid-19 Phyton Analisis Sentimen 3 Obesitas Phyton Analisis Sentimen 4 Cryptocurrecy Phyton Analisis Sentimen
Penelitian ini akan melakukan analisis sentimen dengan dataset yang  merupakan  kicauan  para pengguna  dari Twitter .  Berbeda  dengan  penelitian- penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  menggunakan Aplikasi Rapidminer yang digunakan untuk mengolah  dan menampilkan  visualisasi  data  dengan word  cloud .    Rapidminer  merupakan software yang dapat digunakan untuk analisis terhadap data mining , text mining dan analisis prediksi, dimana Rapidminer menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam  memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka  penelitian  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk  gambar  [10], sebagaimana  tampak  pada  Gambar  1.  Metode tersebut  pernah  dilakukan  dalam  penelitian  yang berjudul Analisis Sentimen Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob [2], dimana  tahapannya  itu  terdiri  dari Dataset , Text Processing dan Visualisasi data.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahap  pertama  adalah  pemilihan dataset . Dataset yang digunakan adalah data cuitan di Twitter dengan  kata  kunci Bitcoin .  Data  tersebut  diperoleh dari  situs  web  www.data.world.com.  Data  tersebut terdiri dari 1998 data cuitan yang telah memiliki label berupa positif, netral, dan negatif untuk setiap cuitan di Twitter . Adapun contoh datanya adalah sebagaimana tampak pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Penelitian Cuitan Sentimen 1 RT @ALXTOKEN: Paul Krugman, Nobel Luddite. I had to tweak  the  nose  of  this  Bitcoin enemy.  He  says  such  foolish things. Here's the link: httâ€¦
Netral
2
RT  @tippereconomy:  Another use  case  for  #blockchain  and #Tipper.  The  #TipperEconomy can unseat Facebook and change everything! ICO Live Noâ€¦
Positif 3 RT  @UPROXX:  Twitter  CEO
Jack Dorsey predicts that
#Bitcoin  will  be  the  world's â€˜single currencyâ€™ within 10 years https://t.co/T8pf7BxDHx htâ€¦ Negatif
Tabel  2,  karena  data  tersebut  telah  memiliki label  untuk  sentimennya,  maka  dapat  langsung dilakukan tahapan Text Processing . Tahap  Kedua  adalah Text  Processing . Text Processing dilakukan untuk mempersiapkan dokumen berupa teks yang awalnya tidak terstruktur diubah menjadi terstruktur sehingga dapat digunakan untuk  proses  selanjutnya  [1].    Adapun  tahapan  ini meliputi:
1. Tokenize ,  merupakan  merupakan  proses  untuk memisah-misahkan kata, dimana potongan kata itu  disebut  dengan  token  atau term [11][12],
[13];
2. Transform Cases , merupakan proses  mengubah secara otomatis semua huruf pada teks menjadi huruf  kecil  semua  atau  sebaliknya  [11].  Pada penelitian  ini  semua  huruf  dirubah  kedalam huruf kecil semua;
3. Filter Stopword , merupakan proses
menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul namun  tidak  ada  pengaruh  apapun  terhadap ekstraksi sentimen. Kata yang termasuk seperti kata penunjuk waktu, kata tanya [14];
Indri Tri Julianto, dkk, Twitter Social Media Sentiment Analysis … 1185
4. Filter  Token  (By  Length) ,  merupakan  proses menghapus  kata  dengan  jumlah  huruf  tertentu melalui dengan parameter min chars 4 dan max chars 25  untuk  membatasi  jumlah  huruf  pada kata minimal 4 dan maksimal 25 pada teks [15].
Text
Processing dilakukan dengan menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Adapun  untuk proses  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  gambar, sebagaimana tampak pada Gambar 2.
Gambar 2. Text Processing Rapidminer
Gambar  2,  menunjukkan  bahwa  pada dataset yang  digunakan  dilakukan  tahapan  mulai  dari Tokenize ,  sampai  dengan Filter  Token  (By  Length) yang mana proses tersebut berada di dalam operator yang namanya Process Document from Data , karena operator  tersebut  merupakan  operator  sub-proses yang  artinya  didalam  operator  tersebut  terdapat operator-operator  yang  lain.  Adapun  contoh  data yang  diubah  dengan  melalui Text  Processing , disajikan dalam bentuk gambar, sebagaimana tampak pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Text Processing Pada Data [2]
Gambar  3,  menunjukkan  tahapan  mulai  dari penghilangan re-tweet beserta username ,  kemudian menghapus  URL,  lalu  merubah  setiap  kata  menjadi
huruf  kecil,  menghapus  karakter  Non-ASCI  dan menghapus karakter kosong seperti (spasi). Sehingga data  yang  dimiliki  menjadi  bersih  dan  dapat dilanjutkan untuk  tahap berikutnya yaitu Visualisasi Data.
Tahap ketiga adalah Visualisasi Data. Data yang sudah  dilakukan Text  Processing kemudian  akan dipisahkan  berdasarkan  masing-masing  sentimen yaitu  netral  positif,  dan  negatif.  Kemudian,  setelah dipisahkan  maka  akan  diterapkan Filter stopwords dengan  kamus  bahasa  Inggris,  karena  data Twitter yang  dikumpulkan  merupakan  bahasa  Inggris.
Setelah  kata  bersih  maka  akan  dilakukan  visualisasi dengan menggunakan Word Cloud .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  tahapan Text  Processing dijalankan, maka untuk menampilkan hasil penelitian, dilakukan dengan  cara  Visualisasi  Data.  Visualisasi  data  yang digunakan  adalah  dengan Pie  Chart dan World Cloud . Pie Chart digunakan untuk visualisasi keseluruhan  data Twitter yang  ada.  Adapun  hasil klasifikasi  data Twitter  Bitcoin disajikan  dalam bentuk gambar, sebagaimana tampak pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Data Twitter Mengenai Bitcoin
Gambar  4,  menunjukkan  dari  data  cuitan  yang jumlahnya 1998, diperoleh nilai untuk  cuitan Netral sebesar  46,69%,  kemudian  Positif  43,54%  dan Negatif  9,75%.  Hal  ini  merefleksikan  bahwa pengguna  media  sosial Twitter secara  keseluruhan lebih cenderung bersikap netral dalam menyikapi tren mata  uang  kripto Bitcoin .  Kemudian  apabila dibandingkan,  proporsi  yang  memberikan  sentimen positif itu lebih banyak dibandingan yang memberikan sentimen negatif. Hal  ini menunjukkan bahwa lebih banyak orang yang dapat menerima tren mata uang kripto Bitcoin . Visualisasi selanjutnya adalah dengan menggunakan Word  Cloud .  Terdapat  tiga Word Cloud yang akan ditampilkan yaitu:
1. Word Cloud Netral Gambar  5,  menunjukkan  visualisasi  data word cloud netral.  Terdapat  13  kata  yang  sering  muncul dalam  cuitan  pengguna Twitter . Bitcoin tentu  saja menjadi  kata  yang  sering  muncul,  kemudian  ada ethereum, blockchain, cryptocurrency, charges, eric
geller,  money,  crypto,  payza,  agency,  btc , canadian dan co .  Dari word  cloud ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  saat  ini  sentimen  pengguna  media  sosial Twitter sedang  terfokus  pada  pengamatan  mengenai dinamika tren Bitcoin dan segala aspek penunjangnya tanpa adanya suatu ekspresi positif maupun negatif.
Gambar 5. Word Cloud Netral 2. Word Cloud Positif
Gambar 6. Word Cloud Positif
Gambar  6,  merupakan  hasil  visualisasi  dari word  cloud positif.  Terdapat  3  kata  yang  sering muncul  yaitu Bitcoin , Airdrop dan Blockchain .  Hal ini  menunjukkan  bahwa  pengguna Twitter sering menggunakan  ketiga  kata  tersebut  dalam  cuitannya. Kemudian  muncul  kata money dan  juga price ,  yang dapat  diartikan  bahwa  pemain  mata  uang  kripto  ini melakukan pembelian Bitcoin . Dari sini dapat dilihat bahwa  pengguna Twitter memberikan  sentimen positif  terhadap Bitcoin karena  keamanan  yang diberikan dengan metode Blockcahain- nya.
3. Word Cloud Negatif
Gambar  7,  menunjukkan  visualisasi  dari word cloud negatif.  Terdapat  2  kata  yang  besar  yaitu Bitcoin dan juga Price . Dapat diartikan bahwa ketika data  ini  diambil  sedang  terjadi  gejolak  pada  harga Bitcoin ,  sehingga  pengguna Twitter lebih  banyak membahas mengenai  perkiraan harga yang mungkin akan jatuh menjadi suatu sentimen yang negatif.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  untuk  kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah Text  Processing yang  dilakukan  dengan menggunakan  Rapidminer  berjalan  secara  optimal, dimana  mulai  dari  tahap Tokenize sampai  dengan Filter Token (By Length) , dapat berjalan dengan baik sehingga nilai sentimennya dapat diketahui. Hasil  penelitian  menunjukkan  dari  1998  data pengguna Twitter ,  setelah  diklasifikasikan  maka menunjukkan  Sentimen  Netral  sebesar  46,69  %, kemudian  Sentimen  Positif  sebesar  43,54%,  dan Sentimen Negatif 9,75%.
Hasil  Visualisasi  Data  menggunakan Word Cloud menunjukkan kecenderungan pengguna Twitter sedang  terfokus  pada  pengamatan  mengenai dinamika tren Bitcoin dan segala aspek penunjangnya tanpa adanya suatu ekspresi positif maupun negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Firdaus and W. I. Firdaus, “Text Mining Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  66–78,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/ar ticle/view/3249/1396. [2] R. Parlika, S. I. Pradika, A. M. Hakim, and K. R.  N.  M,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis  Python  TextBlob,” J.  Ilm.  Teknol.
Inf. dan Robot. , vol. 2, no. 2, pp. 33–37, 2020.
[3] A.  P.  Singh  and  S.  Malani,  “Understanding and  Predicting  Trends  In  Cryptocurrency Prices Using Data Mining Techniques,” IIIT Hyderabad , pp. 1–7, 2018.
[4] R.  C.  Noorsanti,  H.  Yulianton,  and  K.
Hadiono,  “Blockchain  -  Teknologi  Mata
Uang  Cryptocurrency,” Pros.  SENDI_U 2018 , pp. 306–311, 2018. [5] A.  Afrizal,  M.  Marliyah,  and  F.  Fuadi, “Analisis Terhadap Cryptocurrency (Perspektif  Mata  Uang,  Hukum,  Ekonomi Dan Syariah),” E-Mabis J. Ekon. Manaj. dan Bisnis ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  13–41,  2021,  doi: 10.29103/e-mabis.v22i2.689. [6] A.  K.  Fauziyyah  and  D.  H.  Gautama,
“Analisis  Sentimen  Pandemi  Covid19  Pada
Streaming  Twitter  Dengan  Text  Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, pp. 31– 42, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[7] F.  F.  Mailo  and  L.  Lazuardi,  “Analisis
Sentimen Data Twitter Menggunakan
Metode  Text  Mining  Tentang  Masalah Obesitas  di  Indonesia,” J.  Inf.  Syst.  Public
Heal. , vol. 4, no. 1, pp. 28–36, 2019.
[8] M.  K.  Hassan,  F.  A.  Hudaefi,  and  R.  E. Caraka,  “Mining  netizen’s  opinion  on cryptocurrency: sentiment analysis of Twitter data,” Stud. Econ. Financ. , vol. 1, no. 1, pp. 1–22,  2021,  doi:  10.1108/SEF-06-2021- 0237.
[9] D.  Aprilia,  D.  Aji  Baskoro,  L.  Ambarwati, and  I.  W.  S.  Wicaksana,  “Belajar  Data Mining Dengan Rapid Minner,” p. 139, 2013,
[Online]. Available: https://www.academia.edu/7712860/Belajar
_Data_Mining_dengan_RapidMiner.
[10] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and  A.  Mulyani,  “Comparison  Of  Data Mining  Algorithm  For  Forecasting  Bitcoin Crypto Currency Trends,” JUTIF , vol. 3, no.
2, pp. 245–248, 2022.
[11] C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schütze, An  Introduction  to  Information  Retrieval (2nd edition) . Cambridge: Cambridge University Press, 2009.
[12] Han and Kamber, Data Mining Concepts and Technique .  San  Francisco:  Diane  Cerra, 2006.
[13] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining  Practical  Machine  Learning  Tools and  Technique .  San  Francisco:  Morgan Kaufmann, 2011.
[14] F. Rahutomo, A. Retno, T. Hayati, and P. N. Malang,  “Evaluasi  daftar  stopword  bahasa indonesia,”  vol.  6,  no.  1,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201861226.
[15] L.  K.  Harsono,  Y.  Alkhalifi,  Nurajijah,  and W.  Gata,  “Analisis  Sentimen  Stakeholder atas  Layanan  haiDJPb  pada  Media  Sosial Twitter  Dengan  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes,”
J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. , vol. 14, no.
1, pp. 36–44, 2020.