## Analisis Sentimen Terhadap Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Institut Teknologi Garut
Indri Tri Julianto 1 , Lindawati 2
Jurnal Algoritma Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 indritrijulianto@itg.ac.id
2 2107015@itg.ac.id
Abstrak – Analisis sentimen merupakan suatu proses mengekstraksi data dalam bentuk teks untuk mendapatkan  opini  dari  pengguna  layanan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis sentimen terhadap kepuasan pengguna Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) berbasis Android yang digunakan oleh Institut Teknologi Garut (ITG), sehingga nantinya dapat menjadi rekomendasi bagi pihak pengembang untuk melakukan peningkatan terhadap Sistem Informasi Akademik Mahasiswa tersebut. Metode yang digunakan yaitu dengan mengumpulkan komentar- komentar  di  Google  Play  terhadap  aplikasi  ini,  kemudian  akan  di  klasifikasikan  kedalam tiga kategori sentimen, yaitu Positif, Negatif dan Netral menggunakan Aplikasi Rapidminer Studio. Komentar  digunakan  dalam  metode  pengumpulan  data  dikarenakan  pada  umumnya  para pengguna sistem tersebut menuangkan dan mengekspresikan opininya dalam kolom komentar yang ada di Google Play. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 57,14% pengguna memberikan sentimen Positif, kemudian 37,14% pengguna memberikan sentimen Negatif dan sisanya yaitu 5,71% termasuk kedalam sentimen Netral.
Kata Kunci – Akademik; Analisis Sentimen; Mahasiswa; Sistem Informasi.

## I. PENDAHULUAN
Institut Teknologi Garut (ITG) telah menggunakan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa berbasis Android sejak  tahun  2015  yang  merupakan  peningkatan  dalam  pelayanan  untuk  menunjang  kegiatan  akademik mahasiswa. Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) merupakan sistem yang dirancang dan dibangun untuk mengelolah data-data yang berhubungan dengan informasi akademik yang  meliputi data mahasiswa, data  dosen,  rekaman hasil kuliah, kurikulum  jadwal  perkuliahan  dan  lain  sebagainya  [1].  Kehadiran  SIAM ITG ini memunculkan berbagai komentar dari penggunanya yang dapat dilihat di Google Play . Berdasarkan komentar-komentar tersebut dapat dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap kehadiran SIAM ITG ini.
Analisis sentimen adalah proses untuk melakukan analisis terhadap opini, sentimen, penilaian serta emosi dari pernyataan seseorang terhadap suatu domain [2] atau juga merupakan proses untuk mengekstak dan mengolah data  berupa  teks  secara  otomatis  untuk  mendapatkan  gambaran  mengenai  kecenderungan  opini  terhadap sebuah objek [3]. Pernyataan atau komentar tersebut nantinya akan di klasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu  Positif,  Negatif  &  Netral.  Penelitian  ini  penting  untuk  dilakukan  sebagai  cara  untuk  mengetahui gambaran  opini  pengguna  SIAM  ITG,  dimana  nanti  hasil  yang  diperoleh  akan  menjadi  rekomendasi  yang ditujukan bagi pihak pengembang untuk melakukan peningkatan dari segi layanan dan lain sebagainya. Hal ini selaras dengan semangat Institut Teknologi Garut dalam peningkatan pelayanan akademik sebagai salah satu cara tercapainya visi yang dicanangkan yaitu “Menjadi Penyelenggara Pendidikan Tinggi Yang Unggul
di  Bidang  Kerekayasaan  dengan  Luaran  yang  Berdaya  Saing  Global  Berbasis  Kearifan  Lokal  pada  Tahun 2030.
Terdapat penelitian yang membahas mengenai sentimen analisis, yang pertama adalah penelitian mengenai sentimen analisis terhadap Sistem Informasi Akademik di Universitas Brawijaya [2], dengan tujuan menilai tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Hasil  penelitian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 86%. Kemudian penelitian kedua mengenai analisis sentimen terhadap layanan  akademik  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes [4],  dimana  hasil  penelitian  menunjukkan  nilai polarity positif  sebesar  1999  dan  nilai polarity negatif  23.  Penelitian  ketiga  mengenai  analisis  sentimen terhadap bitcoin dan cryptocurrency berbasis phyton textblob [3], dimana hasil penelitian menunjukkan dari 3433  data  didapatkan  bahwa  41,3%  diklasifikasikan  positif,  44,9%  netral,  dan  13,7%  negatif.  Penelitian keempat  mengenai  analisis  sentimen twitter mengenai  masalah  obesitas  di  Indonesia  [5],  dimana  hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan sebanyak 51,2%, kemudian sentimen negatif sebanyak  27,7%  dan  sentimen  netral  21,1%  dari  total  43.435 tweet .  Secara  singkat  penelitian  terdahulu disajikan dalam bentuk tabel roadmap , sebagaimana tampak pada Tabel 1.
Tabel 1: Roadmap Penelitian [6]
No Penelitian Tujuan Pnelitian Aplikasi 1 Penelitian 1 Analisis Sentimen Sistem Informasi Akademik Rapidminer 2 Penelitian 2 Analisis Sentimen Layanan Akademik R.Studio 3 Penelitian 3 Analisis Sentimen Bitcoins & Crypto Phyton & Textblob 4 Penelitian 4 Analisis Sentimen Obesitas Phyton
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  akan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer,  kemudian visualisasi hasil analisis sentimen akan disajikan menggunakan Word Cloud . Word Cloud adalah gambaran visual  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  kata-kata  pada  suatu  kumpulan  teks,  dimana  ukuran  huruf menentukan frekuensi kemunculan sebuah kata yang artinya semakin besar ukuran huruf maka semakin besar kemunculan kata tersebut dan sebaliknya, semakin kecil huruf maka semakin kecil frekuensi kemunculan kata tersebut [3].

## II. URAIAN PENELITIAN
Kerangka penelitian yang disulkan disajikan dalam bentuk bagan, sebagaimana tampak pada Gambar 1.
Gambar 1: Kerangka Penelitian

## A. Dataset
Tahapan pertama adalah pengumpulan data yang dihimpun dari komentar-komentar pengguna SIAM ITG. Jumlah data komentar yang mengulas mengenai SIAM ITG adalah sebanyak 35 komentar dimana data yang terhimpun  merupakan  data  populasi  atau  data  keseluruhan.  Kemudian  komentar-komentar  tersebut  akan diberikan sentimen yang terdiri dari Positif, Negatif dan Netral.
Analaisis  Sentimen  merupakan  salah  satu  cabang  penelitian text  mining .  Tujuan text  mining dapat  dibagi menjadi  dua  yaitu  pengkategorian  data  teks  ( text  categorization )  dan  pengelompokkan  data  teks  ( text clustering ).  Pada  pengkategorian, text  mining dipergunakan  sebagai  alat  untuk  menemukan  kategori  yang sesuai dengan kelas yang ditentukan ( supervised learning ), sedangkan pengelompokkan dalam text mining berfungsi sebagai alat untuk mengelompokkan data teks berdasarkan kesamaan karakteristik, dan klasterisasi dapat  digunakan  untuk  memberikan  label  pada  kelas  yang  belum  diketahui  ( unsupervised  learning )  [7]. Penelitian  menggunakan  pengkategorisasian  teks  ( text  categorization ),  karena  penelitian  ini  melakukan pengkategorian sebuah komentar apakah bersentimen positif, negatif atau netral.

## B. Text Processing
Tahapan kedua adalah Text Processing . Tujuan Text Processing adalah untuk mempersiapkan dokumen berupa teks yang awalnya tidak terstruktur diubah menjadi terstruktur sehingga dapat diproses di aplikasi Rapidminer [8].  Text  Processing  merupakan  suatu  sub  proses,  diman  didalamnya  terdapat  proses-proses  lain  yang dikerjakan. Adapun proses tersebut adalah sebagai berikut:
1. Tokenize ,  merupakan  merupakan  proses  untuk  memisah-misahkan  kata,  dimana  potongan  kata  itu disebut dengan token atau term [9][10], [11];
2. Transform Cases , merupakan proses  mengubah secara otomatis semua huruf pada teks menjadi huruf kecil semua atau sebaliknya [9]. 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 [12];
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 [13].

## C. Visualiasi Data
Data komentar yang telah diproses kemudian akan diterapkan stopwords atau kata umum yang tidak memiliki makna seperti contoh (yang, di, adalah). Sehingga, hanya akan tersisa kata yang memiliki makna seperti kata kerja, kata benda, dan lainnya. Setelah kata bersih dari stopwords maka akan dilakukan visualisasi dengan menggunakan Word Cloud .

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Hasil Pengolahan Dataset
Hasil dari tahapan pertama yaitu pengumpulan dataset yang merupakan komentar-komentar dari pengguna SIAM ITG, disajikan dalam bentuk tabel, sebagaimana tampak pada Tabel 2.
Vol. 19; No. 1; 2022; Hal 458-465
Tabel 2: Dataset Yang Dikumpulkan No Komentar Sentimen 1 Nice One Positif 2 Masih kurang Negatif 3 Kalo lupa padsword gimana? Netral
Dataset tersebut  diberikan sentimen secara manual dengan membaca maksud dari kalimat yang ada dalam sentimen tersebut, sehingga dapat diberikan penilaian bahwa sentimen tersebut merupakan ulasan negatif atau ulasan  positif  [14].  Setelah  diberikan  sentimen  maka  dapat  dilakukan  tahap Text  Processing dengan menggunakan Rapidminer.

## B. Hasil Text Processing
Hasil Text Processing didapatkan dengan cara membangun Model Proses pada aplikasi Rapidminer Studio. Adapun Model Proses yang dibangun, disajikan dalam bentuk gambar, sebagaimana tampak pada Gambar 2.
Gambar 2: Model Proses di Rapidminer
Model  proses  ini  dibangun  untuk  melakukan  semua  tahapan Text  Processing mulai  dari Tokenize sampai dengan Filter Token ( By Length ). Semua proses tersebut beada dalam operator Process Documents From Data karena operator tersebut merupakan operator sub proses. Hasil dari tahapan tersebut disajikan dalam bentuk diagram, sebagaimana tampak pada Gambar 3.
Gambar 3: Hasil Text Processing
Dapat dilihat pada bagan paling bawah, kalimat pada komentar tersebut telah bersih dan terstandarisasi.

## C. Hasil Visualisasi Data
Setelah Text Processing berhasil dilakukan, maka tahapan terakhir yaitu Visualisasi Data menggunakan Word Cloud dapat dikerjakan. Pie Chart digunakan untuk visualisasi keseluruhan data komentar yang ada. Adapun hasil klasifikasi data komentar mengenai SIAM ITG disajikan dalam bentuk diagram, sebagaimana tampak pada Gambar 4.

## Gambar 4: Hasil Klasifikasi
Gambar  4,  menunjukkan  sentimen  Positif  57,14%,  kemudian  sentimen  Negatif  37,14%  dan  Netral  sebesar 5,71%. Hal ini merefleksikan bahwa pengguna SIAM ITG secara keseluruhan lebih cenderung memberikan aprsiasi  terhadap  penggunaan  aplikasi  tersebut  dalam  menunjang  kegiatan  akademik  di  ITG.  Kemudian ditinjau  dari  kalimat  dalam  komentar  negatif  itu  lebih  cenderung  kepada  kritik  membangun  agar  aplikasi tersebut dapat disempurnakan lagi kedepannya.
Visualisasi  selanjutnya  adalah  dengan  menggunakan Word  Cloud .  Terdapat  tiga Word  Cloud yang  akan ditampilkan yaitu:
1. Word Cloud Positif
Gambar 5: Word Cloud Positif
Gambar  5,  menunjukkan  visualisasi  data word  cloud positif.  Terdapat  12  kata  yang  sering  muncul dalam komentar aplikasi SIAM ITG. Kata “membantu” menjadi kata yang sering muncul, kemudian ada tingkatkan , update, garut , informasi, aplikasi , application, bermanfaat, sttg, aplikasinya, bagus,
Vol. 19; No. 1; 2022; Hal 458-465
dan bisa. Word cloud ini dapat diinterpretasikan bahwa saat ini sentimen pengguna aplikasi SIAM ITG sedang menikmati kemudahan dalam  proses kegiatan akademik dimana bila  dibandingkan sebelum kehadiran  aplikasi  tersebut,  semua  informasi  berkaitan  dengan  kegiatan  akademik  harus  di  akses secara manual dengan datang ke kampus.
2. Word Cloud Negatif
Gambar 6: Word Cloud Negatif
Gambar 6, merupakan hasil visualisasi dari word cloud negatif. Terdapat23 kata yang sering muncul yaitu Update dan Download . Hal ini menunjukkan bahwa pengguna SIAM ITG sering menggunakan kedua kata tersebut dalam komentarnya. Kemudian muncul kata tolong, telat dan juga ditambah, yang dapat  diartikan  bahwa  pengguna  mengalami  kesulitan  dan  lambannya  update  mengenai  informasi akademik. Komentar negatif ini dapat dijadikan rujukan guna peningkatan aplikasi.
3. Word Cloud Netral
Gambar 7: Word Cloud Netral
Gambar  7,  menunjukkan  visualisasi  dari word  cloud netral.  Terdapat  1  kata  yang  besar  yaitu  sttg.  Pelu diketahui  bahawa  STTG  merupakan  singkatan  dari  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut  yang  sekarang  telah bertransformasi  menjadi  Institut  Teknologi  Garut  (ITG).  Kata  sttg  dapat  muncul  dikarenakan  komentar tersebut ada pada rentang tahun sebelum sttg bertanformasi. Kemunculan kata tersebut mengindikasikan pada waktu itu para pengguna SIAM ITG masih mengamati dan beradaptasi dengan penggunaan aplikasi tersebut.

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa setelah  diklasifikasi,  persentase  untuk  sentimen  Positif 57,14%, kemudian sentimen Negatif 37,14% dan sentimen Netral sebesar 5,71%. Kemudian dari Visualisasi Data  menggunakan Word  Cloud menunjukkan  kecenderungan  pengguna  SIAM  ITG  sedang  terfokus  pada sambutan  positif  dengan  hadirnya  aplikasi  tersebut,  dimana  sentimen  negatif  lebih  kepada  harapan  para pengguna agar aplikasi tersebut dapat lebih ditingkatkan dan disempurnakan. Oleh karena itu penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi bagi pihak pengembang untuk dapat melakukan penyempurnaan terhadap SIAM ITG.

## B. Saran
Saran bagi penelitian selanjutnya yaitu dapat menggunakan perbandingan Algoritma untuk analisis sentimen sehingga dapat diketahui algoritma mana yang paling tepat dengan melihat algoritma mana yang memiliki nilai accuracy , precision dan recall yang paling optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Irawan, “Pengembangan Sistem Informasi Akademik Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai Riau,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 55–66, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.21.
[2] L.  R.  Dharmawan,  I. Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati,  “Analisis  Sentimen  pada  Sosial  Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K- Nearest  Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  959–965,  2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7099.
[3] 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.
[4] J. E. Bororing and F. Faeruzah, “Analisis Sentimen Layanan Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Komentar Mahasiswa,” J. Inf. Interaktif , vol. 5, no. 3, pp. 129–135, 2020.
[5] 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.
[6] I. T. Julianto, R. Cahyana, and D. Tresnawati, “Rancang Bangun Virtual Reality Photography Berbasis Web untuk Menunjang Pariwisata,” Algoritma , vol. 18, no. 1, pp. 216–222, 2018.
[7] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  Tursina,  “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan  Masyarakat Terhadap  Pembangunan  di  Kota  Pontianak,” JUSTIN ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  183–190,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[8] 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/article/view/3249/1396.
[9] C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schütze, An Introduction to Information Retrieval (2nd edition) . Cambridge: Cambridge University Press, 2009.
[10]  Han and Kamber, Data Mining Concepts and Technique . San Francisco: Diane Cerra, 2006.
[11]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Technique . San Francisco: Morgan Kaufmann, 2011.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  D. S. Utami and A. Erfina, “Analisis Sentimen Pinjaman Online di Twitter Menggunakan Algoritma
Vol. 19; No. 1; 2022; Hal 458-465
Support Vector Machine (SVM),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 299–305, 2021.