Abadi, Hidayat, dan Asmoro — Sistem Rekomendasi Film Berbasis Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan IBM Bluemix

## SISTEM REKOMENDASI FILM BERBASIS JEJARING SOSIAL (TWITTER) MENGGUNAKAN IBM BLUEMIX
Sarosa Castrena Abadi 1) , Muhammad Ayat Hidayat 2) , Purwandito Tulus Asmoro 3)
1,3) Teknik Listrik Politeknik Enjinering Indorama
2) Teknik Elektro Universitas Negeri Makassar
1,3) Jl. Kembang Kuning, Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat
2) Jl. Daeng Tata Raya Parang Tambung, Kota Makassar, Sulawesi Selatan e-mail: sarosa.castrena@pei.ac.id 1) , Muhammad.ayat.hidayat@gmail.com 2) , purwandito@pei.ac.id 3)

## ABSTRAK
Perkembangan  industri  hiburan  seperti  film  saat  ini  sangat  begitu  pesat  dan  bervariasi,  hal  tersebut  seringkali membingungkan  para  penikmat  film  dalam  menentukan  film  yang  sangat  direkomendasikan,  solusi  atas  permasalahan tersebut  adalah  suatu  sistem  rekomendasi  film  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  film-film  yang  berkualitas  untuk ditonton oleh penikmat film berdasarkan rating film tersebut.
Twitter jejaring sosial favorit yang masih sering digunakan oleh masyarakat saat ini untuk menuliskan pikiran, perasaan maupun aspirasi dari setiap user, pada sistem ini cuitan twitter berfungsi sebagai data input yang dapat diolah menjadi   suatu data yang lebih bernilai seperti rating. Penelitian ini dibahas sistem rekomendasi film berdasarkan rating dari   komentar - komentar  twitter  menggunakan  ibm  bluemix  dengan  algoritma  Support  Vector  Machine.  Hasil  Pengujian  memberikan keluaran  berupa  rating,  dimana  nilai  yang  dihasilkan  cenderung  mendekati  nilai  rating  dari  situs  rating  film  yang  sudah popular dan terpercaya.

## Kata Kunci: Rekomendasi, Twitter, IBM Bluemix, Machine Learning, Support Vector Machine

## ABSTRACT
The development of the entertainment industry as the movie is currently very rapid and varied, it often confuses the movie connoisseurs in determining the movie is highly recommended, the solution to the problem is a movie recommendation system that can recommend quality movies to be watched by movie connoisseurs based on the movie rating.
Twitter is a favorite social network that is still used by today's people to write the thoughts, feelings and aspirations of each user, on this system Twitter tweets serve as input data that can be processed into a more valuable data such as rating. This research  discussed  the  film  recommendation  system  based  on the  rating  of  Twitter  comments  using  IBM  Bluemix  with the Support Vector Machine algorithm. The test results provide a rating output, where the resulting value tends to approach the rating value of the already popular and trusted film rating site.
Keywords: Recommendation, Twitter, IBM Bluemix, Machine Learning, Support Vector Machine

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan industri hiburan seperti film saat  ini sangat begitu pesat dan bervariasi, hal tersebut seringkali membingungkan  para  penikmat  film  dalam  menentukan  film  yang  sangat  direkomendasikan,  solusi  atas permasalahan tersebut adalah suatu sistem rekomendasi film yang dapat memberikan rekomendasi film-film yang berkualitas untuk ditonton oleh  penikmat film berdasarkan rating film.
Pertumbuhan jejaring sosial saat ini sangat pesat perkembangannya, salah satunya Twitter jejaring sosial yang digunakan untuk menuliskan ide, pikiran, perasaan seseorang tentang sesuatu hal dimana jumlah katanya dibatasi. Twitter mulai dari tahun 2006 pertumbuhannya sangat cepat, Twitter tercatat mengirim lebih dari 200 juta tweet setiap hari [1].
Text  mining  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  dari berbagai pola yang berada di dalam dokumen-dokumen teks melalui analisis tertentu [1]. Analisis yang digunakan dalam  proses  text  mining  yaitu  analisis  sentimen.  Hasil  dari  text  mining  dijadikan  studi  mengenai  pendapat, penilaian,  sentimen,  tingkah  laku  dan  perasaan  orang-orang  terhadap  suatu  entitas  seperti  tokoh  individu, organisasi, layanan, produk, topik, acara, masalah beserta atribut-atributnya [1]. Analisis sentimen berfungsi untuk menganalisis  komentar-komentar  dari  Twitter  yang  kemudian  dikonversi  menjadi  sesuatu  informasi  yang  lebih bermanfaat  seperti  rating  [1].  Rating  digunakan  oleh  sistem  rekomendasi  ( recommendation  system )  untuk membantu user memilih sesuatu sesuai dengan kebutuhan atau ketertarikan user oleh sebab itu rating merupakan komponen yang sangat penting dalam sistem rekomendasi. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini akan
membahas  mengenai  perancangan  sistem  rekomendasi  film berdasarkan  rating  dari  komentar-  komentar  twitter menggunakan IBM Bluemix .

## II. TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
A. Sistem Rekomendasi ( Recommendation System )
Sistem  Rekomendasi  merupakan  suatu  aplikasi  yang  berfungsi  untuk  memberikan  suatu  informasi  mengenai saran  atau  penilaian  suatu  hal  yang  akan  bermanfaat  bagi user [2].  Rekomendasi  dan  penilaian  tersebut  dapat diimplementasikan  pada  proses  pengambilan  keputusan  seperti  kandidat  pemenang  audisi,  peralatan  yang direkomendasikan kualitasnya atau film apa direkomendasikan untuk ditonton.
Secara  sederhana  suatu  rekomendasi  personal  ditawarkan  dalam  bentuk  ranking,  proses  penetuan  ranking dilakukan  dengan  membuat  suatu  prediksi  yang  berasal  dari  penilaian user .  Penilaian  tersebut  dapat  berupa penilaian rating maupun kualitas suatu item. Selain rekomendasi personal terdapat rekomendasi jenis non personal, rekomendasi non personal biasanya ditampilkan di majalah atau koran, contohnya  seperti rekomendasi 5 gadget pilihan dan terlaris [2].
B. Twitter
Twitter dibuat oleh Jack Dorsey pada tahun 2006 dan release pertama pada bulan Juli 2006 yang masih banyak penggunanya hingga saat ini [1]. Twitter memiliki fitur yang dapat membantu developer mengembangkan aplikasi sesuai  dengan  kebutuhannya  yaitu Application  Programming  Interface (API)[1].  Ada  beberapa  jenis  API  pada Twitter yang dapat digunakan antara lain [1]:
1. Twitter REST API
Twitter REST API terdiri dari 2 komponen yang pertama Twitter REST yang berfungsi untuk memberikan core data  dan core twitter objects kemudian  komponen  yang  kedua  Twitter Search berfungsi  untuk melakukan pencarian mengenai instance dari suatu objek maupun mencari trend di Twitter [1].
2. Twitter Streaming API
Twitter  Streaming  API  ini  digunakan  untuk pengumpulan  dan  eksplorasi  data,  melalui  API  ini  informasi didapatkan secara realtime dan jumlahnya sangat tinggi [1].
C. Text Mining
Proses penggalian dan eksplorasi data pada Text mining berasal dari dokumen bertujuan untuk mencari kata- kata  yang  mewakili  isi  dokumen  selanjutnya  akan  dianalisa  keterkaitan  untuk  setiap  dokumen.  Text  mining bertujuan untuk menggali informasi yang bermanfaat dari sumber data yang berupa dokumen dengan format yang tidak terstruktur [3].
Text mining terdiri dari beberapa tahap yaitu tahap pengolahan teks (tokenisasi) merupakan proses memecah kalimat  menjadi  kata,  tahap  kapitalisasi  yaitu  mengkonversi  huruf  kapital  dan  menghapus  tanda  baca,  tahap stemming  yaitu  mengubah kata  imbuhan menjadi  kata  dasar,  tahap  filtering  teks  yaitu proses  mengelompokkan suatu kata dan dihitung jumlahnya, tahap pencarian pola ( pattern discovery ) yaitu proses pencarian pola pada suatu informasi, tahap evaluasi yaitu tahap penafsiran pola yang telah didapat [3].
D. Analisis Sentimen
Teknik atau analisis yang digunakan untuk mencari atribut dari suatu objek seperti kualitas, fitur dan kelemahan menjadi  suatu  hasil  berupa  pendapat  atau  penilaian  disebut  analisis  sentiment  [4].  Analisis  sentimen  bertugas mengklasifikasikan data untuk memberikan informasi bahwa penilaian yang dinyatakan untuk dokumen tersebut apakah positif , negatif atau netral [4]. Analisis sentimen diklasifikasikan menjadi dua kelompok yaitu klasifikasi subjektivitas ( subjectivity classification ) dan klasifikasi analisis sentimen. Analisis sentiment ini merupakan proses yang penting dalam menentukan apakah dokumen tersebut memiliki opini yang bernilai positif, negatif maupun netral [4].

## E. Algoritma Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma yang menggunakan ruang hipotesis berupa fungsi-fungsi linier  dalam  sebuah  ruang  ciri  ( feature  space )  berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran  yang didasarkan  pada  teori  optimasi  dengan  mengimplementasikan  bias  pembelajaran  yang  berasal  dari  teori pembelajaran statistik [5].
Support  Vector  Machine  sering  digunakan  dalam  proses pattern  recognition [6].  SVM  berfungsi  untuk
Abadi, Hidayat, dan Asmoro — Sistem Rekomendasi Film Berbasis Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan IBM Bluemix
menghasilkan sebuah model data yang dapat memprediksi nilai target dari data pengujian melalui atribut-atribut data pengujian [7].

## F. IBM Bluemix
IBM  Bluemix  adalah  platform cloud yang  dikembangkan  oleh  IBM  [8].  Mendukung  beberapa  bahasa pemrograman  serta  terintegrasi  DevOps  yang  berfungsi  untuk  membangun,  menjalankan,  menyebarkan  dan mengelola aplikasi cloud . Bluemix teknologi Cloud Foundry dan berjalan pada infrastruktur SoftLayer.
1. Insight for Twitter Services
Layanan ini menyediakan sentimen dan pengkayaan lain untuk beberapa bahasa menggunakan fitur natural language  dari  IBM  Social  Media  Analytics.  Pengolahan real-time data stream dilakukan  melalui service insight  for  twitter  dan  dikonfigurasi  melalui  serangkaian  parameter  request  dan  kata  kunci.  Pada service insight  for  twitter  terdapat  RESTful  API  yang  berfungsi  untuk  menyesuaikan  pencarian  dan  Re-Tweet dengan format JSON.
2. Services PHP
Merupakan layanan pada IBM Bluemix yang digunakan untuk mengembangkan, menyebarkan, dan skala aplikasi web PHP dengan mudah.
3. Services ClearDB
ClearDB  merupakan  layanan database yang  handal  untuk  aplikasi  MySQL.  ClearDB  dibangun menggunakan MySQL 5.5, dan ClearDB tidak memerlukan penggunaan mesin khusus atau perubahan pada kode kita.

## III. M ETODE PENELITIAN
Sistem ini terdiri dari 4 bagian seperti yang ditunjukkan oleh Gambar2 .

## Gambar 1. Skema kerja sistem

## A. Text Collection
Text Collection dilakukan dengan menggunakan Service Insight for Twitter bluemix dengan penambahan filter berdasarkan keyword “I  rated”.  Service  Insight  for  twitter  bersifat realtime dan  jumlah  tweet  yang  didapatkan melalui Service Insight for twitter berjumlah 80 ribu tweet namun pada penelitian ini data yang digunakan hanya 319  tweet  dikarenakan  hanya  tweet  mengenai  film  yang release di  tahun  2016.  Data  tersebut  selanjtnya  akan dimasukkan  kedalam database clearDB  dan kemudian  akan  diolah  ditahap preprocessing  menggunakan  service PHP di IBM Bluemix.

## B. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahapan untuk  menghilangkan  informasi  yang  tidak penting, membuat  kata  yang seragam  dan  membuat volume kata  menjadi  berkurang  [9],  yaitu  dengan  mengkonversi  struktur  data  dari  suatu informasi kedalam format tertentu dapat berbentuk kumpulan pernyataan yang selanjutnya akan diklasifikasikan. pada  penelitian  ini  kata  yang  bersifat  penilaian  digunakan  sebagai  elemen  pembobotan  kemudian  setelah  itu dilakukan cleansing untuk membuang kata – kata yang tidak diperlukan untuk dijadikan data set.

## C. Metode Perhitungan Rating
Penghitungan rating pada SVM untuk setiap twitnya memiliki keluaran berupa bilangan desimal, nilai tersebut kemudian diklasifikasikan  menjadi  tweet  positif,  netral  dan  negatif  di  dalam  sebuah  tabel  konversi  nilai  seperti yang di tunjukkan oleh Tabel I.
Tabel I. Tabel Konversi Nilai Klasifikasi Batas Nilai Twit Positif X ≥7 Twit netral 5 < X ≤6 Twit negatif X ≤ 5
Apabila twit tersebut telah terklasifikasi menjadi positif, netral atau negatif, selanjutnya dibuatlah rating. Rating dibuat dalam skala 10, dengan rumus sebagai berikut:
Rating = Jumlah Twit Positif + Jumlah Twit Netral Jumlah Total Twit × 10

## D. Evaluasi
Nilai  Rating  yang  diperoleh  berikutnya  akan  di  evaluasi  dengan  membandingkan  nilai  rating  dari  sistem dengan rating dari situs rating popular. Nilai rating akan menjadi suatu rekomendasi bagi user . Validation model diukur melalui perhitungan akurasi data. Berikut rumus akurasi data:

## Akurasi = Jumlah Klasifikasi Benar
Jumlah Data Uji Coba × 100%

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian dari system rekomender film ini, terbagi menjadi beberapa tahap yaitu :
1. Melakukan proses cleanse dan import data tweet ke dalam database cleardb di IBM Bluemix. Hasil dari tahap ini adalah data movies tahun 2016 untuk semua genre.
Gambar 2. Data Hasil Import
Proses cleansing datanya meliputi penghapusan tautan, hashtag, kata (2016) serta kata “ I  rated ”. Sehingga karakter yang tersisa adalah nama film serta rating yang diberikan oleh user tersebut.
2. Melakukan proses klasifikasi terhadap data yang telah di import menggunakan list film action yang di rilis tahun 2016. Hasil dari tahap ini adalah data film 2016 yang kategori action .

## Gambar 3. Data Hasil Klasifikasi
3. Melakukan  perhitungan  rating  menggunakan  rumus  SVM,  terhadap  data  yang  telah  diklasifikasikan.  Hasil dari tahap ini adalah data fillm beserta dengan rating yang diberikan.
Gambar 4. Grafik Hasil Rating Film
4. Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  perbandingan  antara  data  rating  yang  didapatkan  menggunakan  svm dengan  rating  film  yang  didapatkan  dari website film  rekomender  terpercaya  yaitu  rottentomatoes.com. Metode yang digunakan dengan menghitung selisih dari kedua rating tersebut. Jika kriteria melebihi 2 maka rating  film  tersebut  dikatakan  tidak  sesuai,  dan  jika  kurang  atau  sama  dengan  2  maka  rating  film  tersebut dikatakan sesuai. Dua (2) merupakan margin untuk menentukan apakah rating film yang kita dapatkan sesuai dengan rating yang berasal dari rottentomatoes.com. Hasil dari tahap ini adalah jumlah rating film yang sesuai dan jumlah rating film yang tidak sesuai
Tabel 2. Hasil Perbandingan Rating
Nama Film Rating Sistem Rating Rotten Keanu 9 6,4 Deadpool 9 7 Doctor Strange 8,667 7,3 Moana 8,5 7,9 13 Hours:The Secret Soldiers of Benghazi 8,5 5,5 Inferno 8,3 4,5 Captain America:civil war 8,28 7,6 Warcraft 8,14 4,2
Fantastic 8,12 6,8 Allied 8 6,2 Deepwater Horizon 8 7 Now You see me 2 8 4,9 The magnificent seven 7,8 6 The legend of Tarzan 7,5 5,1 Star Trek Beyond 7,2 6,9 Jason Bourne 7,2 5,9 The Accountant 7 5,6 Batman vs Superman 6,636 4,9 Allegian 6,5 4,1 London Has Fallen 6,2 3,9 Suicide Squad 6,09 4,7 The 5 th Wave 6 4,2 Central Intelligence 5,5 5,7 GhostBusters 5,5 6,5 X-Men:Apocalypse 5 5,6 Ben-Hur 4 4,6 Gods of Egypt 3 3,5 Mechanic Resurrection 1 4,2s

## Gambar 5. Grafik Perbandingan Rating
Dari gambar diatas terlihat dalam tabel terdapat row berwarna hijau serta row berwarna merah, baris berwarna hijau  merupakan  film  yang  memiliki  rating  yang  sesuai  dengan  rating  yang  berasal  dari  rottentomatoes.com. Sedangkan baris berwarna merah merupakan film yang memiliki rating yang tidak sesuai (memiliki jumlah selisih yang jauh dari rottentomatoes.com > 2). Dengan menghitung jumlah data yang sesuai serta jumlah data yang tidak sesuai,  kita  dapat  menghitung  akurasi  dari  rating  yang  didapatkan  dengan  rating  yang  berasal  dari rottentomatoes.com.
Dari  tabel  diatas  didapatkan  jumlah  keseluruhan  data  adalah  28  sample  dengan  19  film  memiliki  kesesuaian rating yang tidak terlalu besar sedangkan 9 sisanya memilki kesesuaian rating yang besar, dengan menggunakan rumus validation didapatkan hasil:
Akurasi = 19 28 × 100%

## Akurasi = 68 %
Dari perhitungan diatas didapatkan bahwa 70 % dari rating yang didapatkan memiliki kesesuaian dengan rating yang berasal dari rottentomatoes.com. Jumlah 68 % merupakan jumlah cukup baik untuk sistem rekomender yang sumber datanya berasal dari tweet user mengenai suatu film. Bukan berasal dari penilaian kritikus film ataupun seseorang yang memiliki pengetahuan dibidang perfilman.
Abadi, Hidayat, dan Asmoro — Sistem Rekomendasi Film Berbasis Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan IBM Bluemix

## V. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan sumber data yang berasal dari twitter kita dapat memberikan rekomendasi mengenai film yang baik untuk ditonton.
2. Metode SVM serta teknologi IBM Bluemix membuat akurasi dari system rekomendasi film ini lebih dari 50 % atau tepatnya 68 %.
D AFTAR P USTAKA
[1] N. Monarizqa, L. E. Nugroho, and B. S. Hantono, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Twitter Berbahasa Indonesia Sebagai Pemberi Rating,” J. Penelit.
Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 1, pp. 151–155, 2014.
[2] S.  Sari  and  D. T.  Hendra,  “Aplikasi Rekomendasi  Film  menggunakan  Pendekatan  Collaborative  Filtering  dan  Euclidean  Distance  sebagai  ukuran kemiripan rating ISBN : 979-26-0280-1 ISBN : 979-26-0280-1,” pp. 135–140, 2015.
[3] E. K. Putri and T. Setiadi, “Penerapan Text Mining Pada Sistem Klasifikasi Email Spam Menggunakan Naive Bayes,” Penerapan Text Min. Pada Sist.
Klasifikasi Email Spam Menggunakan Naive Bayes , vol. 2, no. 3, pp. 73–83, 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i3.2877.
[4] F. Nurhuda, S. Widya Sihwi, and A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 2, p. 35, 2016, doi: 10.20961/its.v2i2.630.
[5] N. Neneng, K. Adi, and R. Isnanto, “Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis Daging Berdasarkan Tekstur Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrices (GLCM),” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 6, no. 1, p. 1, 2016, doi: 10.21456/vol6iss1pp1-10.
[6] R. K. Bakshi, N. Kaur, R. Kaur, and G. Kaur, “Opinion mining and sentiment analysis,” in Proceedings of the 10th INDIACom; 2016 3rd International
Conference on Computing for Sustainable Global Development, INDIACom 2016 , 2016, doi: 10.1561/1500000011.
[7] M. Y. Nur and D. D. Santika, “Analisis Sentimen pada Dokumen berbahasa Indonesia dengan pendekatan Support Vector Machine,” Konf. Nas. Sist. dan Inform. , 2011.
[8] S. C. Abadi, R. Chaidir, and G. D. Ramady, “Hal. 38-43 Sistem Pemantauan Kualitas Udara Menggunakan Cloud Application Bluemix, Sarosa Castrena Abadi,” ELEKTRA , vol. 4, no. 2, 2019.
[9] N. Dwi Putranti and E. Winarko, “Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine,” IJCCS , vol. 8, no. 1, pp. 91–100, 2014.