Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
SENTIMEN ANALYSIS TERHADAP NILAI KEPERCAYAAN SEBUAH ONLINE SHOP DI INSTAGRAM

## Yan Puspitarani
Universitas Widyatama Jalan Cikutra No. 204A Bandung yan.puspitarani@widyatama.ac.id

## Abstrak
Instagram  menjadi  tempat  yang  menarik  untuk memasarkan produk. Dengan modal foto dan caption yang  menarik, online  shop akan  mendapatkan followers yang  kemungkinan  besar  tertarik  untuk membeli produk mereka. Akan tetapi, seiring dengan mudahnya membuat akun Instagram, tingkat kepercayaan  pembeli  terhadap  online  shop  tersebut menjadi  hal  yang  paling  penting.  Oleh  karena  itu, diperlukan  review  terhadap  online  shop  tersebut. Salah  satu  caranya  adalah  dengan  memanfaatkan sentimen  analysis  terhadap  komentar-komentar  pada foto dan caption di akun Instagram online shop yang bersangkutan.  Model  sistem  untuk  proses  review menggunakan sentiment analysis pun diusulkan pada paper  ini.  Proses sentiment akan  menggabungkan pendekatan lexicon dan machine learning . Data yang akan  digunakan  adalah  komentar-komentar  terhadap foto dan caption beberapa online shop di Instagram.

## Kata Kunci :
sentiment  analysis,  lexicon  analysis,  machine learning for sentiment

## Abstract
Instagram became an attractive place to market the  product.  With  attractive  photos  and  captions, online shop will gain followers who are interested in buying  their  products.  However,  Instagram  account can create easily  so  the level  of  buyer  confidence  to shop  online  has  become  the  most  important  thing. Therefore, the review of the online shop is required. The  review  can  be used by  sentiment  analysis  to  the comments  of  photos  and captions in  the  online  shop Instagram  account.  A  model  system  for  the  review process using sentiment analysis was proposed in this paper.  Sentiment  process  will  combine  lexicon  and
machine  learning  approaches.  Data  will  be  used  in this  study  are  comments  on  photos  and  captions several online shop on Instagram.
Keywords :
sentiment  analysis,  lexicon  analysis,  machine learning for sentiment

## I. P ENDAHULUAN
Media  sosial  telah  menjadi  trend  yang  paling banyak  dinikmati  pengguna  Internet  untuk  berbagi informasi  kepada  masyarakat  luas.  Mereka  dapat berbagi mengunakan berbagai macam content seperti gambar,  video,  atau  artikel  di  media  sosial.  Mereka pun  mengekspresikan  pendapat  atau  perasaannya melalui  media  sosial,  seperti twitter,  facebook , Instagram dan sebagainya.
Salah  satu  media  sosial  yang  cukup  pesat peningkatan  penggunanya  adalah  Instagram.  Dalam situsnya,  Instagram  menyatakan  jumlah  pengguna aktif  di  situs  mereka  mencapai  300  juta  user  per bulannya,  dengan  rata-rata  70  juta  foto  diupload setiap hari dan 2.5 milyar likes setiap harinya. Hal ini pun dimanfaatkan Online Shop sebagai tempat untuk memasarkan produk mereka. Dengan modal foto dan caption yang menarik, online shop akan mendapatkan followers yang  kemungkinan  besar  tertarik  untuk membeli produk mereka.
Namun  demikian,  dengan  banyaknya online shop di  Instagram,  tingkat  kepercayaan  pembeli terhadap online  shop tersebut  menjadi  hal  yang paling penting. Customer sebaiknya mencari informasi online  shop lebih  lanjut  sebelum memutuskan  untuk  membeli.  Informasi  tersebut didapatkan  lewat profil Instagram, comment , testimonial, dan followers .
Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
Komentar  dan  testimonial  di  Instagram  dapat dimanfaatkan  untuk  menilai  tingkat  kepercayaan sebuah online  shop di  Instagram.  Nilai  kepercayaan tersebut  didapatkan  dengan melihat  komentar  positif atau  negatif  dari  setiap  gambar  dan caption yang diposting sebuah online shop di Instagram. Penentuan komentar  positif  atau  negatif  ini  merupakan  salah satu bagian sentiment analysis .
Sentiment  Analysis ,  atau  disebut  juga  opinion mining,  merupakan  bidang  studi  yang  menganalisis opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi publik  terhadap  suatu  entitas  seperti  produk, pelayanan,  organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa, topik, dan atributnya (Liu, 2012). Sentiment analysis memiliki  banyak  kegunaan,  salah  satu  kegunaannya adalah  menilai  opini  publik  mengenai  suatu  produk. Dari  sisi  bisnis,  penilaian  masyarakat  terhadap produk  yang  mereka  jual  sangat  berguna  untuk penjualan mereka.
Terdapat  beberapa  penelitian  terkait  hal  ini,  yaitu Xing  Fang  melakukan  analisis  sentimen  terhadap review  produk  dari  Amazon  menggunakan  metode Naïve Bayesian, Random Forest, and Support Vector Machine sebagai  metode  klasifikasinya  (Fang,  et.al, 2015).  Kemudian,  Sonali  D  Ingale  juga  melakukan sentiment  analysis  terhadap  review  mobile,  camera, printer  dan  tv.  Mereka  mengklasifikasikan  review terhadap produk tersebut menjadi positif, negatif dan netral  (Ingale,  2015).  Selain  itu,  T.K.  Das mengimplementasikan  sebuah  framework  untuk melakukan sentiment analysis terhadap opini tentang Samsung  Galaxy  di  twitter  (Das,  et.al,  2014).  Hal yang  sama  pun  dilakukan  M.M  Mostafa  terhadap opini  para  pengguna  produk  dengan  merk  terkenal seperti  Nokia,  Samsung,  IBM,  dan  Egypt  Air.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  perusahaan  dapat secara  efektif  menggunakan blogosphere untuk mendesain  ulang  kampanye  pemasaran  dan  iklan mereka  (Mostafa,  2013).  Selain  review  produk, sentiment  analysis juga  dilakukan  Asur  untuk memperkirakan  pendapatan  suatu  film  dengan menganalisis data dari twitter (Sitaram, et.al, 2010).
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah dilakukan tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan review  terhadap  suatu online  shop yang  ada  di Instagram  untuk  menentukan  tingkat  kepercayaan konsumen  terhadap online  shop tersebut.  Review dilakukan  menggunakan sentiment  analysis terhadap komentar-komentar yang ada di online shop tersebut.

## II. T EXT M INING
Text  mining  adalah  salah  satu  bidang  khusus dari data  mining .  Hanya  saja,  yang membedakannya adalah  pada  sumber  datanya,  dimana  text  mining bersumber dari kumpulan dokumen atau teks. Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook , text mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses  menggali informasi  dimana  seorang  user  berinteraksi  dengan sekumpulan  dokumen  menggunakan  tools  analisis yang  merupakan  komponen-komponen  dalam data mining yang  salah  satunya  adalah  klasifikasi.  Pada proses  klasifikasi ini,  dokumen  akan  dikelompokkan ke dalam kategori yang sesuai berdasarkan pola yang dibuat pada proses training .
Text Documents Structured Representations Patterns & Relations in The Text Visualized Patterns Preprocessing Apply Data Mining Techniques Visualize

## Gambar 1 Proses Text Mining[13]
Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi,  perlu dilakukan tahapan text preprocessing terlebih dahulu untuk  mengubah  bentuk  text  yang  belum  terstruktur menjadi bentuk yang sesuai untuk inputan klasifikasi.

## Text Preprocessing
Pada  text  mining,  informasi  yang  akan  digali berisi informasi-informasi yang strukturnya sembarang.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  proses pengubahan  bentuk  menjadi  data  yang  terstruktur sesuai  kebutuhannya  untuk  proses  dalam data
Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
mining ,  yang  biasanya  akan  menjadi  nilai-nilai numerik. Proses ini sering disebut Text Preprocessing.  Setelah  data  menjadi  data  terstruktur dan  berupa  nilai  numerik  maka  data  dapat  dijadikan sebagai sumber data yang dapat diolah lebih lanjut.
Text  Preprocessing  dapat  juga  dikatakan sebagai  feature  generation atau  pembentukan  feature dari dokumen  mentah menjadi  data  yang terstruktur. Feature  generation  dilakukan  dengan  melakukan tokenization terhadap  dokumen  yang  menghasilkan kumpulan token kemudian disaring dengan membuang token - token yang  ada  dalam  daftar stopword  yang  selanjutnya  menjadi term-term atau feature-feature yang hanya berupa sekumpulan kata- kata.  Setelah  itu,  dilakukan  penyusunan  dokumen dimana  setiap term hasil  pemisahan  tersebut  muncul di  dalamnya.  Hasil  penyusunan  dokumen  berupa frekuensi  kemunculan  setiap term pada  dokumen tersebut  (Das, et.al, 2014).
Hasil penyusunan dokumen tersebut direpresentasikan dalam bentuk matriks dengan field berupa  id  dokumen,  frekuensi  kemunculan  setiap term atau  bisa  dikatakan  sebagai  feature,  dan kategori.  Matriks  ini  selanjutnya  dapat  digunakan sebagai masukan terhadap klasifikasi.

## III. S ENTIMENT A NALYSIS
Sentiment  Analysis ,  atau  disebut  juga opinion mining ,  merupakan  bidang  studi  yang  menganalisis opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi publik  terhadap  suatu  entitas  seperti  produk, pelayanan,  organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa, topik, dan atributnya (Liu, 2012). Sentiment Analysis tidak  berbeda  jauh  dari text  Mining ,  yang membedakannya  hanya  terletak  dari  klasifikasi  yang dihasilkan.  Berikut  ini  adalah  contoh  opini  yang terdapat dalam akun Instagram sebuah online shop :
Komentar-komentar  yang  ada  pada  gambar  2 merupakan  komentar  negatif    dan  postitif  terhadap dua  buah online  shop yang  berbeda.  Berdasarkan komentar tersebut,  dapat diketahui nilai  kepercayaan terhadap online  shop tersebut.  Melalui  proses sentiment  analysis,  dapat  diketahui  nilai  positif  dan negatif terhadap sebuah online shop .
Gambar 2 Komentar negatif (kiri) dan komentar positif (kanan) di dua online shop yang berbeda
Sentiment Analysis dapat
dilakukan menggunakan dua buah pendekatan, yaitu :
1. Lexicon Based Analysis (Taboada, et.al., 2011).
Pendekatan  ini  menggunakan  sekumpulan kata-kata  opini  positif  dan  negatif  untuk mengukur suatu kalimat itu positif, negatif, atau netral.  Pendekatan  ini  sangat  populer  dan membutuhkan  fungsi  skoring  untuk  menghitung nilai  setiap  kalimat  berdasarkan  kemunculan kata-kata positif atau negatif pada lexicon .
2. Machine Learning Based Analysis (Rain, 2013)
Pendekatan ini menggunakan teknik-teknik machine  learning untuk  melakukan  training terhadap classifier menggunakan  opini-opini yang sudah diklasifikasikan sebagai training set. Kemudian menggunakan classifier yang sudah di train tersebut untuk menentukan opini yang baru sebagai opini yang positif, negatif atau netral.

## III.1 Polarity of Words
Untuk melakukan sentiment analysis, diperlukan opinion  lexicon dan scoring  function untuk  menetapkan  nilai  terhadap  suatu  komentar. (Younis,  2015).    Lexicon  ini  adalah  daftar  kata-kata atau daftar makna, dimana setiap inputannya dilabeli dengan  nilai  polaritasnya  (Santos,  2012).  Sebagai contoh,  walaupun  tanpa  mengetahui  konteksnya, kata-kata  seperti  cinta,  damai,  senang,  dan  sukses
Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
biasa  diberi  label  positive  prior  polarity,  sedangkan kata-kata benci, perang, bosan, dan gagal diberi label negative  prior  polarity.  Sementara  itu,  kata-kata seperti orang, tabel, dan pohon diberi label netral.
Opinion or Review Text Sentences Bag Of Words Opinion Lexicon Sentiment Score Split Into Stemming & cleaning Compare With Scoring Function

## Gambar 3 Pendekatan Lexicon Based Sentiment Analysis (Younis, 2015)
Berikut  ini  adalah  scoring  function  untuk penentuan  nilai  sentimen  suatu  komentar  (Younis, 2015):
    rds negativeWo rds positiveWo core SentimentS Persamaan (1) Keterangan : Netral : Nilai SentimentScore akan 0, jika  kata-kata  positif  dan negatif  jumlahnya  sama  atau tidak  ada  kemunculan  kata- kata positif dan negatif
Positive Polarity
:  Nilai  SentimentScore  akan positif,  jika  jumlah  kata-kata
positif  >  jumlah  kata-kata negatif Negative Polarity :  Nilai  SentimentScore  akan negatif,  jika  jumlah  kata-kata negatif  >  jumlah  kata-kata positif III.2 Document Sentiment Classification Berdasarkan survey yang dilakukan G. Vinodhini,  algoritma  klasifikasi  pada  sentiment analysis  bergantung  terhadap  topiknya.  Dalam surveynya  terhadap  algoritma  klasifikasi  seperti Naive  Bayes,  SVM,  Hybrid,  dan  n-gram,  tidak  ada satu  pun  yang  konsisten  menghasilkan  performansi bagus.  Semua  bergantung  terhadap  feature  yang dihasilkan (Vinodhini & Chandrasekaran, 2012)
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan  Naive  Bayes  sebagai  classifiernya karena  Naive  Bayes  merupakan  algoritma  yang simple tetapi robust (Rain, 2013).
Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  merupakan sebuah  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana  yang mengaplikasikan  Teorema  Bayes  dengan  asumsi ketidaktergantungan (independent) yang tinggi (Younis, 2015). Naïve Bayes dikatakan naïve karena
penggunaannya  yang  memakai  teorema  Bayes  dan mengasumsikan  ketidakbergantungan  dengan  naive (kuat)  dimana  kemunculan  atau  ketidakmunculan suatu feature tidak berhubungan dengan kemunculan atau  ketidakmunculan  feature-feature  yang  lainnya. Naïve Bayes bekerja sangat baik ketika diuji terhadap dataset yang sebenarnya, terutama ketika dikombinasikan dengan beberapa prosedur pemilihan atribut (Written & Frank, 2005).
Naive Bayes mengasumsikan independensi dari masing-masing  feature  pada  vektor  dan  untuk  setiap vektor tersebut dihitung nilai probabilitas kemunculannya  terhadap  class.  Nilai  probabilitas suatu class terhadap feature set merupakan perkalian antara  probabilitas  kemunculan  suatu  class  dan probabilitas  kemunculan  masing-masing  vektor feature.  Proses  ini  akan  diulang  untuk  setiap kemungkinan class dan text dengan nilai probabilitas maksimum akan terklasifikasi (Younis, 2015).
    n j j s f P s P S s s 1 ) | ( ) ( max arg ˆ Persamaan (2)
Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
Dimana
) ( ) , ( ) | ( ) ( ) , ( ) (
s count s f count s f P w count w s count s P j j j j i i  
Keuntungan  penggunan  NBC  adalah  bahwa metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan ( training data) yang kecil untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam proses pengklasifikasian.

## IV. M ODEL S ISTEM
Berdasarkan model yang telah dirancang, sistem terbagi  menjadi  3  tahap,  yaitu  :  tahap  preprocessing, proses  sentiment,  dan perhitungan akurasi  berupa  F- Measure, Precision, dan Recall. Input terhadap sistem adalah  sejumlah  teks  opini  dari  Instagram  dan outputnya berupa akurasi hasil klasifikasi.
Tahap preprocessing dilakukan untuk mengubah bentuk  data  dari  text  menjadi  bentuk  matriks  yang lebih  terstruktur  sebagai  inputan  untuk  proses klasifikasi.  Pada  tahap  ini  text  akan  diubah  menjadi kumpulan  kata.  Jika  terdapat  kata-kata  slang  dan emoticon  pada  text,  maka  akan  diterjemahkan menjadi  suatu  kata  berdasarkan  daftar  yang  ada. Setelah  itu,  kata-kata  yang  mengandung  stopword (kata  umum)  akan  dihapus  dari  daftar  dan kemunculan kata-kata pada setiap text atau komentar akan  dihitung  untuk  membentuk  data  training  yang menjadi inputan untuk tahap berikutnya.
Preprocessing
Tokenization / Pemisahan Kata
Menterjemahkan kata-kata slang & emoticon
Penghilangan token berdasarkan Stopwords Pembentukan Data Training (Bag of Words) Proses Sentiment Pembobotan Klasifikasi Perbandingan dengan Lexicon Perhitungan F-Measure, Precision dan Recall
Gambar 4 Model Sistem Sentiment Analysis
Pada  tahap  proses  sentiment,  daftar  kata  akan dibandingkan  dengan  lexicon  untuk  mendapatkan nilai  pembobotan  positif, negatif  atau netral.  Setelah itu, data training dengan pembobotan akan masuk ke proses  klasifikasi  untuk  penentuan  kelas  positif, negatif atau netral. Dari proses inilah dapat diketahui tingkat kepercayaan suatu online shop .
Pada  tahap  terakhir,  dilakukan  perhitungan F- Measure,  Precision, dan Recall untuk  mengukur tingkat akurasi dari proses klasifikasi.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  berupa komentar  dari  setiap  foto  dan  caption  pada  10  buah online  shop  di  Instagram  dengan  jumlah  followers minimal  2000  sebagai  data  training  dan  dilakukan Cross Validation untuk proses testingnya.

## V. K ESIMPULAN
Sentiment  Analysis dapat  dilakukan  untuk mereview sebuah online shop dengan memanfaatkan komentar  pada  akun  Instagram.  Model  untuk  proses review  dengan sentiment  analysis pun  telah dirancang dengan menggabungkan pendekatan lexicon dan machine  learning. Model  tersebut  dapat diterapkan  di  berbagai  bahasa  hanya  dengan mengganti  daftar  lexicon  dan slank  word. Dengan menggunakan  model  tersebut,  diharapkan    hasil klasifikasi  sentimen  menghasilkan  akurasi  yang sangat baik.
Penelitian berikutnya adalah melakukan experiment  terhadap  model  dengan  dataset  yang bersumber dari Instagram.

## R EFERENSI
Das,  T.  K.,  Acharjya,  D.  P.,  &  Patra,  M.  R.  (2014, January).  Opinion  mining  about  a  product by  analyzing  public  tweets  in  Twitter.  In Computer  Communication  and  Informatics (ICCCI),  2014  International  Conference  on (pp. 1-4). IEEE.
Fang,  Xing,  Justin  Zhang.  (2015).  Sentiment
Analysis  Using  Product  Review  Data. Journal of Big Data.
Ingale, Sonali D. (2015). Sentiment Classification for
Product  Review  Analysis.  International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) Vol. 4 Issue 07
Yan Puspitarani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 1, 15 Desember 2015
Liu,  Bing.  (2012).  Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining. Morgan & Claypool Publisher
Mostafa,  M.  M.  (2013).  More  than  words:  Social
networks’  text  mining  for  consumer  brand sentiments. Expert Systems
with
Applications, 40(10), 4241-4251.
Rain,  Callen.(2013).  Sentiment  Analysis  in  Amazon Reviews Using Probabilistic Machine Learning. Swarthmore College
Santos,  Antonio  Paulo.  (2012).  A  Bootstrapping Algorithm  for  Learning  the  Polarity  of Words.  10th  International  Conference, PROPOR  2012,  Coimbra,  Portugal,  April
17-20, 2012.
Sitaram  Asur,  Bernardo  A.  Huberman.  (2010). Predicting  the  Future  with  Social  Media.
Proceedings  of  the  2010  IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent
Technology - Volume 01 Pages 492-499
Taboada,  M.,  Brooke,  J.,  Tofiloski,  M.,  Voll,  K.,  & Stede,  M.  (2011).  Lexicon-based  methods for sentiment  analysis. Computational linguistics, 37(2), 267-307.
Vinodhini,  G.,  R.M.  Chandrasekaran.  (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining : A Survey.  International  Journal  of  Advanced
Research in Computer Science and Software
Engineering vol 2, issue 6
Written  ,Ian  H.,  Eibe  Frank.  (2005).  Data  Mining  : Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques  2 nd edition.  San  Francisco  : Morgan Kaufmann Publisher
Younis,  Eman  MG.  (2015).  Sentiment  Analysis  and Text  Mining  for  Social  Media  Microblogs using  Open  Source  Tools  :  An  Empirical Study.  International  Journal  of  Computer Application vol 112 – No 5