## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA GOJEK DAN GRAB PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN RANDOM FOREST
Melia 1 , Bambang Irawan 2 , Odi Nurdiawan 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia meliamega9a@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi informasi dan komunikasi telah berkembang dan  mengubah  pola hidup masyarakat secara global. Perkembangan teknologi informasi telah menyebabkan dunia menjadi tanpa batas dan menyebabkan perubahan sosial, budaya, dan pola penegakan hukum  yang secara signifikan berlangsung cepat. Alat transportasi juga telah berkembang  dengan  adanya  transportasi  online.  Transportasi  merupakan  sarana  yang  sangat  penting  dalam mendukung aktifitas atau  mobilitas manusia  setiap harinya. Banyaknya pengguna  jasa transportasi  online yang sudah  menjadi  kebutuhan,  maka  perlu  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  pengguna  aplikasi  transportasi online. Jasa transportasi online tersebut  adalah Gojek dan  Grab. Media  yang digunakan untuk mengambil data merupakan  salah  satu  platform  media  sosial  yaitu  Twitter.  Masalah  ini,  mengklasifikasikan  pengguna  Twitter kedalam  respon  positif  dan  negatif  melalui  aplikasi  transportasi  online  tersebut.  Proses  pengambilan  data dilakukan dengan cara Crawling data Twitter menggunakan Rapid Miner, kemudian dilakukan proses text mining dengan  menggunakan  algoritma  random  forest.  Berdasarkan  studi  pustaka,  algoritma  random  forest  dapat menghasilkan  ketepatan  yang  tinggi.  Menurut  hasil  analisis,  terdapat  132  komentar  yang  mendapat  penilaian positif,  sementara  68  komentar  dianggap  negatif.  Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  algoritma random  forest  mencapai  tingkat  akurasi  sekitar  76.25%.  Algoritma  random  forest  dianggap  efektif  dalam melakukan klasifikasi sentimen dengan cepat.
Kata kunci : Analisis sentimen, Data Mining , Random Forest , Twitter, Transportasi online

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  yang  bermasyarakat,  setiap harinya  kita  melakukan  aktivitas  mengungkapkan sentimen  atau  pendapat  terhadap orang  lain.  Analisis Sentimen  merupakan salah  satu teknik untuk  menilai suatu  komentar  atau  suatu  tulisan  kalimat  bernada positif  dan  negatif.  Berkembangnya  teknologi  yang semakin  pesat,  masyarakat  dapat  mengungkapkan sentimen atau pendapat atau pandangan melalui media sosial seperti Twitter, Facebook, dan Instagram. Media sosial  sendiri  merupakan  suatu  media  online  untuk komunikasi dan interaksi jarak jauh. Salah satu media sosial  terbesar  dengan  pengguna  terbanyak  di  dunia, yaitu  Twitter.  Twitter  merupakan  salah  satu  media yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia untuk  memberikan  sentimen  atau  pendapat  antar sesama pengguna  media sosial. Menurut laporan dari website  We  Are  Social,  pada  tahun  2022  jumlah pengguna  Twitter  di  Indonesia  mencapai  18,45  juta. Dimana  Indonesia  masuk  kedalam  negara  pengguna Twitter peringkat kelima terbesar di dunia . [1] Dalam  kehidupan  yang  bermasyarakat,  setiap harinya  kita  melakukan  aktivitas  mengungkapkan sentimen  atau  pendapat  terhadap  orang  lain.  Analisis Sentimen  merupakan salah  satu teknik untuk  menilai suatu  komentar  atau  suatu  tulisan  kalimat  bernada positif  dan  negatif.  Berkembangnya  teknologi  yang semakin  pesat,  masyarakat  dapat  mengungkapkan sentimen atau pendapat atau pandangan melalui media sosial seperti Twitter, Facebook, dan Instagram. Media sosial  sendiri  merupakan  suatu  media  online  untuk
komunikasi dan interaksi jarak jauh. Salah satu media sosial  terbesar  dengan  pengguna  terbanyak  di  dunia, yaitu  Twitter.  Twitter  merupakan  salah  satu  media yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia untuk  memberikan  sentimen  atau  pendapat  antar sesama pengguna  media sosial. Menurut laporan dari website  We  Are  Social,  pada  tahun  2022  jumlah pengguna  Twitter  di  Indonesia  mencapai  18,45  juta. Dimana  Indonesia  masuk  kedalam  negara  pengguna Twitter peringkat kelima terbesar di dunia [1]
Pada  penelitian  [2]  menunjukkan  hasil  bahwa metode Support  Vector  Machine memiliki  nilai akurasi  yang  lebih  tinggi  (90,20%)  dibandingkan dengan Decision  Tree (89,80%).  Penelitian  ini menggunakan  teknik Random  Forest  Classifier , dimana  penggunaan  metode  ini  bertujuan  untuk menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan  dengan klasifikasi  dan  regresi.  Terdapat  banyak  penelitian yang  menyebutkan  bahwa Random  Forest memiliki prediksi  yang  baik  dalam  klasifikasi  dan  regresi  di berbagai  bidang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  kesesuaian  yang  lebih  baik  mengenai opini/sentimen metode Random Forest

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  [3]  menjelaskan Algoritma Multinomial  naive  bayes yang  mampu  mengetahui sentimen  pengguna  transportasi online melalui tweet pada jasa layanan ojek online Grab Indonesia ke dalam kelas  positif,  netral,  serta  negatif.  Hasil  klasifikasi yang diambil dari tweet sentimen netral menampilkan
tingkatan  mutu  layanan Grab Indonesia  dengan layanan  terbaik  pada  GrabFood  sebesar  42,  29%, GrabBike sebesar 32, 57%, serta GrabCar sebesar 25, 14%. Pengujian analisis sentimen pada  layanan Grab Indonesia  dengan  proses  metode Multinomial  Naive Bayes  Classifier ini  menciptakan  akurasi  sebesar  86, 57%
Menurut  penelitian  [4]  menjelaskan  angka persebaran COVID-19 di  Indonesia.  Membatasi pertemuan  di  publik  dengan  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  atau  PSBB  untuk  mengurangi  laju pertumbuhan korban COVID-19 . Penerapan PSBB ini menerima  banyak  komentar  dari  pengguna  media sosial  khususnya  melalui  media  sosial  Twitter.  Pada jurnal ini menggunakan 2 metode yaitu Random forest dan Suppor Vector Machine.
Berdasarkan  penelitian  [5]  dijelaskan  mengenai sentimen masyarakat terhadap aspirasi yang disampaikan melalui Twitter, Masukan pada sistem ini berupa tweet yang diperoleh dari Twitter menggunakan keyword seperti #coronavirusindonesia atau #covid-19 dengan jumlah data tidak melebihi 500 data tweet. Sedangkan outputnya berupa pengelompokkan  sentimen  positif  dan  negatif  dari setiap  tweet  yang  sudah  melewati  tahap  pre proceessing  dengan  menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier. Hasil dari penelitian ini diperoleh 75 tweet dari pengukuran akurasi recall 32%, precission 80%, F-Measure 45% serta rata-rata akurasi 36%.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode algoritma Random Forest, yaitu sebuah metode  algoritma  yang  digunakan  dalam  machine learning  untuk  tugas-tugas  seperti  klasifikasi  dan regresi.  Metode  ini  menggabungkan  beberapa  pohon keputusan  (decision  trees)  menjadi  sebuah  "hutan" yang memiliki kemampuan untuk mengatasi overfitting  (overfit)  dan  bias  yang  mungkin  muncul dalam model pohon keputusan tunggal. Berikut adalah langkah-langkah  utama  dalam  algoritma  Random Forest.
3.1. Analisis Sentimen
Analisis  senstimen  adalh  sentimen  dari  teks subjektif  memproses,  menganalisis,  meringkas  dan proses  inferensial.  Saat  ini  analisis  sentimen  dibagi menjadi penggunaan klasifikasi pembelajaran berdasarkan aturan dan klasifikasi pembelajaran mesin
Gambar 1. Proses KDD
Pada Gambar 1, dijelaskan mengenai Tahapan dari KDD (Knowledge Discovery in Database), Berikut adalah Penjelasan dari setiap tahapannya :

## 3.1.1. Data Selection
Pemilihan  data  yang  relevan  dan  dapat dilakukan  analisis  dari  data  operasional.  Data disatukan ke dalam sebuah tabel. Pada tahap ini, data yang digunakan yaitu data pelanggan.

## 3.1.2. Preprocessing
Pada tahapan  ini diterapkan pola preprocesing yaitu pembersihan data guna meminimalisir data yang tidak lengkap.

## 3.1.3. Transformasi
Proses tranformasi data kedalam bentuk format tertentu  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses data mining

## 3.1.4. Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  proses  untuk mengekstraksi  informasi  atau  pengetahuan  yang berguna dan berarti dari suatu database yang besar dan kompleks menggunakan teknik-teknik machine learning  dan  analisis  statistik.  Proses  ini  dilakukan secara otomatis dengan tujuan untuk menemukan pola dan  hubungan  yang  tersembunyi  dalam  data  yang ada.[6]

## 3.1.5. Interpretation/Evaluation
Tahap  interpretasi  merupakan  simpulan  hasil dari data mining . Berbagai hipotesa yang muncul dari data  mining dilebur  menjadi  satu  dan  ditemukan kesimpulan akhirnya.

## 3.2. Sumber data
Sumber  data  untuk  penelitian  ini  yaitu  data sekunder. Data sekunder ialah sumber data yang tidak diperoleh  langsung  oleh  peneliti.  Sumber  data  yang didapat  dalam  penelitian  bersifat  data  publik  yang diperoleh  dari  proses Crawling pada  media  sosial twitter menggunakan aplikasi Rapid Miner versi 10.0 dengan operator search twitter . Teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti seperti yang tertera pada Gambar 2 dibawah ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang sentiment analisis yang telah dilakukan

## 4.1. Data Selection
Data ini didapat dari proses crawling pada twitter menggunakan RapidMiner versi 10.1 dengan operator search  twitter  dengan  kata  kunci  Gojek,  setelah crawling Gojek dilakukan crawling dengan kata kunci Grab.  Pengambilan  data  tanggal  11  Februari  2023. Data  yang  didapat  sebanyak  361  data  tweet,  setelah proses  pembersihan,  data  menjadi  200  tweet  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  3.  Pada  Tabel  1  ialah beberapa contoh  Sentimen  yang terdiri dari  sentimen positif dan negatif.

## Tabel 1. Sentimen positif dan negatif
Sentimen Text Positif Jalani hidup itu emang capek makanya ada aplikasi gojek tuk membantumu Negative Sekali2nya itu bang Gua beneran jarang banget beli lewat aplikasi Tapi yang gua bingung beberapa tempat ready aplikasi gojek tapi pembayarannya gabisa pakai gopay Negative Pagi min kenapa ya sy gabisa pake kode promo terus apakah kena soft banned Tolong bantuannya ya supaya bisa enjoy lg pake aplikasi gojek Negative Buat masuk ke aplikasi sekarang gojek grab sama shopee rata2 layanannya ada biaya aplikasinya dan itu belum termasuk komisi 20 yg diambil dari aplikasi ke driver Kalo di total aplikasi ambil komisinya 35 Positif Baik Kak Setelah kami lakukan pengecekan untuk transaksi pembayaran perjalanan Commuterline dengan Aplikasi Gojek pada menu Gotransit di Stasiun Tambun saat ini sudah kembali normal ya Kak Terima kasih Positif Tapi kalo pecah pun ngga perlu panik kalau udah ada proteksinya Buat kamu yang belum punya cari proteksi yang paling pas buat kamu dari PasarPolis di aplikasi Shopee DANA dan Gojek ke menu GoSure Positif Bukan username tapi dn sering dipanggil Remy kok Sama ibu kos kadang garagara nama aplikasi Gojek sama Grab namanya Remy wkwkwk Positif Apa sepi sehingga gak bisa buat kontrak lagi Kalau sepi gak usah disesali mas mungkin Tuhan punya cara membantu Mas jgn menyerah suruh istri tetap jualan dari rumah dan bisa lewat aplikasi grab atau gojek yg mas jalani skrg tempat tdk selamanya menjamin Jadi ttp jualan Positif Bahkan ketika covid melanda gojek tetap memberikan penyuluhan ke driver dlm bentuk kopdar online melalui aplikasi zoom Gw… Sentimen Text Positif Makanannya banyak jenis dan enakenak Aplikasi kayak gojek dan sejenisnya memudahkan banget Senjata api ga dibebasin penggunaannya ATM dimanamana Tingkat kepeduliannya masih tinggi dll banyak sih sebenernyaaa Negative ya Allah meresahkan nian bapak22 gojek yg sudah off tapi dk matike aplikasi nak dicancel dk biso Positif PROMO GOFOOD Mulai sekarang kamu udah bisa order Sejuk dengan lebih hemat dan cepat lewat aplikasi Gojek loh Dengan order Sejuk lewat Gofood kamu bakalan nemuin 9 promo menarik mulai dari diskon presentase potongan harga gratis ongkir dan masih banyak lainnya Negative
Hai Kak terkait laporan kamu mengenai kendala Akun Gojek kami sarankan kamu untuk membuat laporan melalui halaman Bantuan di aplikasi Gojek dengan cara ketik “Akun saya dibajak orang lain” di kolom pencarian dan isi formulir yang ada di aikel tersebut Terima kasihshl
Positif Definisi kenyang bego Garagara hujan kenyang habis makan buka aplikasi Gojek buat pesan gocar Untung sadar kan bawa motor Nyaris Positif
nder ada yg namanya apotik k24 bisa beli lewat aplikasi/website dianter ke rumah manja bgt atau bisa lewat goma di gojek apalagi gojek suka ngasih voucher potongan goma Positif
Ini nih yang bikin kamu serba bisa!
Bisa bayar apa aja dan lebih hemat tentunya Beli paket voucher GoPay Serba Bisa mulai
Rp9900 bisa dapet CASHBACK hingga
Rp930000 lho Yuk beli paket vouchernya di aplikasi Gojek sekarang
SK berlaku cek di
Negative
Simple nya kalau orang yg km mintain tolong gakbisa atau ga mau Coba buka hp mu Aplikasi gojek punya Ada goma disitu Ga ada gojek Grab punya dong Ada grabma atau grab jastip disitu :Hal kekgini ga perlu didebatin Tiap orang punya hak sendiri buat menilai sesuatu
Positif Tinggal buka aplikasi grab atau gojek
Negative
Gatau mau cerita kesiapa tapi emng wajar cewe minta jemput ke cowo yg udah punya pacar Tau banget lohh klo si cowonya udh punya cewee ga ngehargain perasaan pacarnya mbbaaaaaa!!! download aplikasi goje mbaaa

## Gambar 3. Labeling positif negatif
4.2. Preprosesing

## Gambar 4. Tahap Preprocessing
Pada  tahapan  ini  diterapkan  pola  preprocesing yaitu pembersihan data guna meminimalisir data yang tidak  lengkap.  Berdasarkan  Gambar  4,  Tahap preprocessing data mempunyai 4 tahapan.

## 4.2.1. Tokenize
Tahap  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan karakter-karakter  tertentu  seperti  tanda  baca  serta memfilter berdasarkan panjang teks.
4.2.2. Transform Cases transform cases dapat  secara  otomatis mengubah semua huruf pada teks menjadi huruf kecil
(lowercase) atau  menjadi  huruf  kapital (Uppercase) , pada penelitian ini semua huruf dirubah kedalam huruf kecil, karena mayoritas teks berupa tulisan opini.

## 4.2.3. Filter Tokens
Operator  ini  memungkinkan  kita  untuk memangkas kata-kata yang terlalu panjang

## 4.2.4. Filter Stop Word
Pada  tahap  ini,  dilakukan  eliminasi  kata-kata yang  termasuk  dalam  kategori  stopwords.  Stopwords adalah kata-kata yang sering muncul dalam teks tetapi dianggap tidak memiliki makna signifikan.[8]

## 4.3. Transformasi Data
Tahap transformasi, melibatkan proses perubahan  atau  transformasi  data  yang  memiliki entitas yang ambigu menjadi bentuk data yang sah dan dapat diproses ke tahap berikutnya.

## 4.4. Data Mining
Gambar 5. Penerapan Algoritma Random Forest
Pada  langkah  ini,  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan  algoritma  Random  Forest.  Pada  tahap ini  dilakukan Split  Data ,  sehingga  data  akan  dibagi menjadi  dua  bagian,  yakni  data training dan  data testing ,  dengan  presentase  data training sebesar  60% dan data testing sebesar 40%
Setelah membagi data menjadi dua bagian, yaitu data training dan  data testing ,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  proses  klasifikasi  menggunakan RapidMiner. Untuk mengevaluasi performa klasifikasi, kita akan melakukan perhitungan
menggunakan confusion  matrix .  Hasil  dari  matriks konfusi  yang  dihasilkan  menggunakan  algoritma Random Forest dapat dilihat dalam Gambar 6.
Gambar 6. Confusion matrix

## 4.5. Evaluasi Model
Umumnya  confussion  matrix  mempunyai  3 metode untuk pengujian, sebagai Berikut:
1) Accuracy
Merupakan metode untuk menguji suatu algoritma  menurut tingkat kedekatan antara nilai prediksi  dengan  nilai  sebenarnya.  Rumus  untuk menghitung nilai akurasi adalah :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
( 1 )
= 61+0 61+0+19+0 = 61 80 = 0.7625 = 76.25%
2) Precision Metode tes algoritma  yang  membandingkan data benar  yang  diperoleh  sistem  dengan  seluruh jumlah data yang diperoleh sistem yang benar atau salah.  Rumus  untuk  menghitung  nilai  precision adalah:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100% ( 2 )
= 61 61+19 = 61 80 = 0.7625 = 76.25%
3) Recall
Merupakan salah satu proses pengujian dari suatu Algoritma yang bisa digunakan untuk membandingkan  data  yang  tepat  yang  didapat sistem  dengan  seluruh  data  yang  tepat  diambil atau  tidak  diambil  oleh  sistem.  Rumus  untuk menghitung nilai recall adalah :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥100% ( 3 )
= 61 61+0 = 61 61 = 1 = 100%
Pada  Gambar  2  diketahui  bahwa  nilai  class precision  sebesar  76.25%  dan  nilai  class  recall sebesar  100%.  Maka  dari  evaluasi  klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 76.25%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan implementasi dan pengujian, beberapa  temuan  penting  yang  dapat  disimpulkan termasuk  fakta  bahwa  model  yang  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  sentimen  di  Twitter  terkait Transportasi  online  yaitu  Grab  dan  Gojek  cenderung menunjukkan  lebih  banyak  komentar  yang  bersifat positif  dibandingkan  dengan  komentar  yang  bersifat negatif.  Akurasi  yang  dihasilkan  mencapai  76.25% yang  menandakan  bahwa  algoritma  random  forest cukup  baik  dalam  melakukan  klasifikasi  sentimen terkait Grab dan Gojek pada Twitter.
Dalam  studi  berikutnya,  disarankan  untuk mempertimbangkan  penggunaan  algoritma  alternatif sebagai  metode  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana
performa  algoritma  tersebut  dibandingkan  dengan algoritma random forest dalam hal klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  A.  Rizaty,  “Pengguna  Twitter  di  Indonesia Capai 18,45 Juta Pada 2022,” Dataindonesia.Id , 2022.
[2]  K.  A.  Rokhman,  B.  Berlilana,  and  P.  Arsi, “PERBANDINGAN  METODE  SUPPORT VECTOR MACHINE DAN DECISION TREE UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  REVIEW
KOMENTAR PADA APLIKASI TRANSPORTASI  ONLINE,” Journal of Information System Management (JOISM) , vol. 3, no. 1, 2021,
doi:
10.24076/joism.2021v3i1.341.
[3]  S.  Mandasari,  B.  H.  Hayadi,  and  R.  Gunawan, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Transportasi Online  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknologi Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD) , vol. 5, no. 2, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i2.5635.
[4]  M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N.  A.  Rakhmawati,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  Random  Forest  dan  SVM  Pada Analisis  Sentimen  PSBB,” Jurnal  Informatika Upgris , vol. 7, no. 1, 2021, doi:
10.26877/jiu.v7i1.7099.
[5]  M. M. Mala Olhang, S. Achmadi, and F. X. A. Wibisono,
“ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC),” JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  4,  no.  2, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2695.
[6]  H. Sujadi, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER TERHADAP  WABAH  COVID-19  DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT
VECTOR MACHINE,”
INFOTECH  journal ,  vol.  8,  no.  1,  2022,  doi: 10.31949/infotech.v8i1.1883.
[7]  A.  Bastian,  Ardi  Mardiana,  and  Dinda  Sri Wulansari,  “Sentiment  Analysis  Against Political  Figure’s  Billboard  During  Pandemic Using  Naïve  Bayes  Algorithm,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) , vol.
7,
no. 1, 2023, doi:
10.29207/resti.v7i1.4643.
[8]  I.  Afdhal,  R.  Kurniawan,  I.  Iskandar,  R. Salambue,  E.  Budianita,  and  F.  Syafria, “Penerapan  Algoritma  Random  Forest  Untuk Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube Tentang Islamofobia,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 5, no.
1, 2022.