## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 106
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja Persatuan Sepakbola Seluruh Indonesia Menggunakan Metode Backpropagation
Ripki Puja Ika Putra 1 , Muhamad Akbar 2 , Rahayu Amalia 3
1,2 Informatics Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia
3 Information Systems Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: ripkipujaikaputra@gmail.com 1 , muhamad.akbar@binadarma.ac.id 2 , rahayu_amalia@binadarma.ac.id 3

## Abstract
Sentiment analysis in a sentence describes the part of the consideration of an entity or a event  regarding  the  product,  service,  topic,  issue,  person,  organization,  or  event  that becomes  the  target  object  in  sentiment  sentences.  Judging  from  several  reasons  for positive  and  negative  sentiments  originating  from  social  media,  researchers  will  use social media not only to communicate between friends, but will be used as a means to find out an aspiration for the community, especially the Indonesian community regarding legal  issues  or  problems  related  to  government.  One  of  the  aspirations  that  will  be analyzed  is  the  performance  of  PSSI.  In  analyzing  this,  researchers  using  the Backpropagation Method are learning methods to reduce error rates by adjusting their weight  based  on  the  desired  output  and  target differences.  Backpropagation  is  also  a systematic method for multilayer training in Artificial Neural Networks. Backpopagation is said to be a multilayer training method because Backpropagation has three layers in the training process, namely input layer, hidden layer and output layer.
Keywords: Social Media, Hastag, Backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangannya kinerja Persatuan Sepak Bola Seluruh Indonesia atau disebut PSSI yang dibawah Kepemimpinan Ketua Umum Pangkostrad ada yang memiliki sentimen positif,negatif maupun netral. seperti penilaian oleh suporter Persis Solo masih jauh dari harapan, PSSI disebutnya belum berbenah maupun mengarah  maju  dan  lebih  baik.  Masih  jauh  dari  harapan.  Memang  awalnya terlihat  optimistis  bisa  mengarah  lebih  baik,  namun  dalam  perjalanan  masih banyak  kekurangan,  seperti  Perjalanan  kompetisi  baik  Liga  1  maupun  Liga  2

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 107
masih  diwarnai  hal-hal  kontroversial.  Seperti  dari  kompetisi  kasta tertinggimendapat  kasus  dengan  sanksi  yang  dijatuhkan  Komdis  PSSI. Sementara  Liga  2,  beberapa  kasus  besar  yang  terjadi  semisal  keputusan kontroversial yang menggelar babak permainan tertutup aatau play-off. Selain itu terdapat  masalah  gelaran  babak  8  besar  yang  ditunda  dari  jadwal  awal  yang mengalami penundaan yang lama dalam permainan.
Dilihat  dari  beberapa  alasan  sentimen  positfi  dan  negatif  yang  bersumber  dari media  sosial.  Media  sosial  adalah  sebuah  sarana  yang  dibuat  untuk memudahkan  interaksi  sosial  dan  komunikasi  dua  arah.  Dengan  semua kemudahan yang diberikan oleh media sosial ini,penyebaran informasi dari satu individu ke individu lain menjadisangat mudah [1].  peneliti akan memanfaatkan sosial  media  yang  tidak  hanya  untuk  berkomunikasi  antara  teman  saja,  akan tetapi dijadikan sebuah sarana untuk mengetahi suatu aspirasi bagi masyarakat. Banyak  deskripsi  yang  dituliskan  oleh  para  pakar  mengenai  pengertian masyarakat. Dalam bahasa Inggris dipakai istilah society yang berasal dari kata Latin  socius,  berarti  “kawan”.  Istilah  masyarakat  sendiri berasal  dari  akar  kata Arab  syaraka  yang  berarti  “ikut  serta,  berpartisipasi”. Masyarakat  adalah sekumpulan  manusia  saling  bergaul,  atau  dengan  istilah  ilmiah  saling berinteraksi.  khususnya  masyarakat  indonesia  mengenai  masalah  hukum ataupun  masalah  yang  berhubungan  dengan  pemerintahan  [2].  Salah  satu aspirasi yang akan dianalisa ini yaitu tranding mengenai kinerja dari PSSI. Dari permasalahan  ini  peneliti  akan  menganalisa  dari  kinerja  PSSI  untuk mendapatkan  setimen  apa  yang  terjadi  pada  masyarakat  baik  itu  sentimen positif maupun sentimen negatif.
Analisis  sentimen  pada  suatu  kalimat  menggambarkan  bagian  pertimbangan penilaian  terhadap  entitas  atau  kejadian  tertentu  [3].  Dalam  menganalisa  ini peneliti  menggunakan  Metode Backpropagation  adalah  metode  pembelajaran untuk  memperkecil  tingkat  error  dengan  cara  menyesuaikan  bobotnya berdasarkan  perbedaan  output  dan  target  yang  diinginkan.  Backpropagation juga  merupakan  sebuah  metode  sistematik  untuk  pelatihan  multilayer  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Backpopagation  dikatakan  sebagai  metode  pelatihan  multilayer karena  Backpropagation  memiliki  tiga  layer  dalam  proses  pelatihannya,  yaitu input  layer,  hidden  layer  dan  output  layer,  dimana  backpropagation  ini merupakan  perkembangan  dari single  layer  network  (Jaringan  Layar  Tunggal) yang memiliki dua layer, yaitu input layer dan output layer [4].

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan suatu cara yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan yang diharapkan melalui suatu penelitian dengan teknik-teknik dan alat- alat tertentu. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode development  research  adalah  suatu  kegiatan  penelitian  yang  bertujuan  dan berusaha mengembangkan atau melengkapi pengetahuan yang sudah ada atau diketahui.  Permasalahan  manusia  dan  lingkungan  alamnya  selalu  berkembang yang kesemuanya ini harus memperoleh jawaban yang simbang [5].

## 2.1 Pengambilan Data
Crawling adalah  suatu  teknik  yang  digunakan untuk mengumpulkan informasi yang ada dalam web. Crawling bekerja secara otomatis, dimana informasi yang dikumpulkan berdasarkan atas   kata   kunci   yang   diberikan   oleh pengguna. Alat yang digunakan untuk melakukan crawling disebut dengan crawler. Crawler berbentuk program yang diprogram dengan algoritma tertentu, sehingga dapat melakukan pemindaian ke halaman -halaman web, sesuai  dengan  alamat  web ataupun kata kunci yang diberikan pengguna.
Pada  saat  melakukan  pemindaian,  crawler  akan    membaca    teks    yang    ada, hyperlink  dan  berbagai    tag    yang    digunakan    di    halaman  web  tersebut. Berdasarkan        informasi    tersebut,  crawler  akan        mengindeks  informasinya atau pun menyimpan informasi tersebut  ke dalam sebuah file atau   ke  dalam database. Ilustrasi  proses crawling ditunjukkan pada
Gambar 1. Ilustrasi proses Crawling

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 109
Twitter  crawling  merupakan  penerapan    teknik  crawling  pada    media  sosial Twitter.  Teknik  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan      data  Twitter  dari      media sosial  Twitter.      Dari      data      yang      telah    dikumpulkan,  dapat  dianalisa  dan diambil  informasi    penting    yang    bermanfaat    bagi  pengguna.  Untuk menerapkan teknik Twitter  crawling ini, pihak Twitter  telah memberikan akses bagi    pengguna  untuk  memanfaatkan  Twitter  API.  Sehingga  dengan memanfaatkan  Twitter  API  tersebut,  pengguna  bisa    dengan    mudah memperoleh  data-data  seperti  Twitter,  data  pengguna  dan  lain-lain.  Untuk selanjutnya  dikumpulkan  dan  disimpan dalam sebuah file atau basis
Berikut  ini  dijelaskan  secara  bertahap  tentang  proses  yang  dilakukan  oleh peneliti  dalam  mengimplementasikan  teknik  crawling.  Diawali  dengan  cara membuka hak akeses Twitter API, dilanjutkan  dengan pemanfaatan Dan  tahap terakhir  adalah  mencari  kemudian  menyimpan  data  yang  sudah  ditemukan kedalam file atau database. Berikut ini adalah penjelasannya :
1) Memperoleh  akses  Twitter  adalah  Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  oleh pengguna adalah membuat akun Twitter. Tujuannya untuk memperoleh API Key, API Secret, Access Token dan  Access Token Secret. Langkah-langkah memperoleh key tersebut adalah sebagai berikut:
a. Membuat akun Twitter, apabila  pengguna belum memilikinya
b. Mengakses  https://apps.Twitter.com/  kemudian  log  in  menggunakan akun yang telah dibuat sebelumnya.
2) Menghubungkan dengan Twitter Searching API dengan aplikasi TAG Setelah dilakukan    import,  selanjutnya    adalah  menghubungkan  apkikasi  yang sedang  dikembangkan  dengan  Twitter,  caranya  adalah  memasukkan #sentimen.
3) Menyimpan  data  kedalam file  atau database Setelah  aplikasi  dijalankan, maka   hasil   dari   crawling disimpan dalam file, berupa CSV, XLS atau ke dalam database.

## 2.2  Data Twitter
Setelah  melalui  tahap  pra-proses  pada  sentimen  masyarakat  terhadap  Kinerja Persatuan  Sepak  Raga  Seluruh  Indonesia  dilakukan  perhitungan  dengan menghitung nilai probabilitas teks berdasarkan basis pengetahuan yang dimiliki. Terdapat dua teks yang akan diklasifik.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Tabel 1. Data Tweet No. Data Tweet Sentimen 1. @deni: yang tua, muda dukung PSSI #pssi Positif 2. @jitunews: kinerja kacau belum pas #pssi Negatif 3. @TeukuDiciawi: hadir #pssi Netral 2.3 Hasil Preprocessing
Data  latih  yang  digunakan  akan  dilakukan  tahap  preprocessing  seperti  case pada  sentimen  masyarakat  terhadap  Kinerja  Persatuan  Sepak  Raga  Seluruh Indonesia dengan hasil sebagai berikut ini :
Tabel 2 Hasil Preprocessing Kata Yang Tua Muda dukung PSSI kacau Belum Pas hadir Pssi

## 2.4. Pembentukan Fitur
Dari  hasil  preprocessing,  dilakukan  pembentukan  fitur  sentimen  masyarakat terhadap  kinerja  Persatuan  Sepak  Raga  Seluruh  Indonesia,yaitu  menentukan kata yang memiliki nilai sentimen, seperti berikut :
Tabel 2.3 Pembentukan Fitur Data Fitur (Kemunculan) Kelas Sentimen D1 Yang (1), tua(1), muda(1),dukung(1) Netral,  positif,  positif, positif D2 kinerja(1), kacau(1), belum(1), pas(1) Netral,negatif, negatif, positif D3 Hadir, kinerpssi Netral, Netral 2.5 Perhitungan Nilai Probabilitas Setiap Kelas
Menghasilkan  nilai  perhitungan  probabilitas  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Kinerja Persatuan Sepak Raga Seluruh Indonesia.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 111
Tabel 2.4 Perhitungan Nilai Probabilitas Setiap Kelas
Kelas Sentimen Data(j) Fd(Cj) P(Cj) D1 D2 D3 Positif 3 1 0 2 4/4 Negatif 0 2 0 1 2/4 Netral 1 1 2 2 4/4 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil
Dalam  melakukan  proses crawling  peneliti  menggunakan  aplikasi  TAGS  v6.1 yang  berbasis  web  untuk  mengambil  data  dari  twitter  dengan  tahapan  yaitu ketikkan  :  https://tags.hawksey.info/get-tags/.  Kemudian  dillakukan  koneksi  ke google  dan twitter untuk hak akses akun yang kita miliki untuk menghubukan aplikasi  TAGS  v6.1  dengan  twitter  dalam  proses  mengambil  data.  Data  yang diperoleh dilakukan selama 10 hari yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3.1 Jumlah data yang crawling No Urutan Hari Crawling Jumlah Data 1. Hari Ke-1 13 2. Hari Ke-2 100 3. Hari Ke-3 549 4. Hari Ke-4 640 5. Hari Ke-5 679 6. Hari Ke-6 695 7. Hari Ke-7 235 8. Hari Ke-8 174 9. Hari Ke-9 221 10. Hari Ke-10 105 TOTAL 3411
Dilihat  dari  tabel  diatas  jumlah  data  secara  keseluruhan  yaitu  sebanyak  3411 data, akan tetapi peneliti hanya mengambil 1000 data  dengan persentase dari

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
112 | Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja Persatuan .....
data  yang  diambil  secara  random,  dari  total  keseluruhan  jumlah  data berdasarkan  persentase  error  sebesar  3%.  Dalam  proses  pengambilan  data peneliti  menggunakan  aplikasi  TASG  V6.1.9  dilanjutkan  dengan  mengetikkan hastag yang akan diambil datanya pada kotak enter term dan diketik  #PSSI.
Gambar 2. ketikkan hastag yang akan dilakukan crawling
Setelah  mengetikkan  hastag  dilanjutkan  dengan  memilih  menu  TAGS  dan  pilih Run row, sehingga akan melakukan proses loading mengambil data pada twiter.
Gambar 3. Pilih menu Run Row

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 2, August 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 113
Setelah  pilih  Run  row  maka  akan  menampilkan  sentimen  dari  masyarakat pengguna  media  sosial  twitter  yang  terdiri  dari  from_user,  text  dan  waktu pengiriman sentimen dan dilanjutkan dengan  mendownload dengan meyimpan format file excel.
Gambar 4. Text Hasil Crawling
Setelah  melakukan  pengambilan  data  dilanjutkan  dengan  melakukan proses training yaitu mengelompokkan data berdasarkan sentimen positif negatif dan netral menggunakan pemrograman php.
Gambar 5. Proses Training

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Setelah  dilakukan  proses  training  maka  menghasilkan  pengemlompokan  data berdasarkan sentimen apakah positive, negative dan netral.
Gambar 6. Hasil Pengelompokan Sentimen
Analisa ini berakhir dengan melakukan proses datamining  yang sesungguhnya, makahasil  yang  dicapai  oleh  penulis  adalah  untuk  memprediksi  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Kinerja  PSSI  berdasarkan  data  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Kinerja  PSSI  dalam  memudahkan  proses datamining  ini  peneliti menggunakan  aplikasi  weka  dari  tabel  sentimen  yang  menampung  data Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kinerja  PSSI  yang  kemudian  menghasilkan informasi data Netral, Positif dan Negatif.
3.2  Pembahasan
Pada bab ini akan dibahas dalam proses pencarian informasi Ekstraksi data akan dilakukan dengan menggunakan aplikasi weka. Aplikasi ini tidak memiliki koneksi kesebuah database  karena  dataset  yang  akan  dimasukan  dianggap  sudah bersifat  statis  atau  tidak  ada  perubahan  nilai  atau  atribut. Dataset  yang  akan diolah diharuskan bertipe CSV ( comma separated values). Hasil dari datamining ini  adalah  informasi  yang  nantinya  dijalankan  dengan  menggunakan weka. Adapun informasi ini memiliki sub-sub menu sebagai berikut :

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 115
3.2.1  Explorer
Explorer  data  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  weka.  Proses  ini akan digunakan untuk memilih file yang diolah melalui file csv.

## Gambar 7. Proses Explorer
Gambar  diatas  menjelaskan  mengenai  data  yang  dilakukan  proses  mining berdasarkan  field  sentimen  dan  status  apakah  positif,  negatif  dan  netral sebanyak 1000 record.

## 3.2.2 Preprocess
Preprocess  data  akanmenampilkan  field  apasaja  yang  akan  dicari  informasinya dengan menggunakan aplikasi weka. Proses ini akan digunakan untuk memilih salah satu field yang digunakan.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gambar 8. Proses Prepocess
Gambar  diatas  menjelaskan  mengenai  data  yang  dilakukan  proses  mining dengan menampilkan 2 kolom grafik, dimana kolom pertamana mengenai data sentimen dan kolom kedua menampikan informasi status sentimen yang mana warna  biru  sentimen  netral,  merah  negatif  dan  biru  muda  positif  yang menjelaskan berdasarkan grafik batang nilai sentimen mana yang paling besar. Dilihat  dari  grafik  batang  grafik  berwarna  biru  nilai  yang  paling  besar  dengan status sentimen netral.
3.2.3Classify
Classify  data  akandilakukandenganmenggunakanaplikasiweka.  Proses  ini digunakan untuk membuat class mengenai data Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja PSSI. ClassifySentimen Masyarakat Terhadap Kinerja PSSI Netral, Negatif dan  Positif  data  akandilakukandenganmenggunakanaplikasiweka.  Proses  ini digunakan untuk membuat class mengenai data sentimen berdasarkan Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja PSSI.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ripki Puja Ika Putra, Muhamad Akbar, at all | 117
Gambar 9. Proses Jumlah Sentimen
Gambar  diatas  menjelaskan  mengenai  data  yang  dilakukan  proses  mining berdasarkan  mengunakan  algoritma multilayerperpception  dengan  nilai  class netral PRC Area 0,702 lebih tinggi hasil proses algoritma dibandingkan standar nilai  weighated  avg  sebesar  595,  nilai  class  negatif  PRC  Area  0,513  lebih rendah  dibandingkan  standar  nilai  weighated  avg  sebesar  595  dan  nilai  class positif PRC Area 0,358 lebih rendah dibandingkan standar nilai weighated avg sebesar 595.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian penulis yang dilakukan serta pembahasan yang dilakukan oleh penulis maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
1) Sesuai  dengan  tujuan  dari  skripsi  ini  yaitu  analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Kinerja  PSSI  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi apakah yang sangat berpengaruh berpengaruh besar terhadap masyarakat.
2) Proses  evaluasi  diharapkan  dapat  memudahkan  mendapatkan  informasi mengenai  data  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kinerja  PSSI  yang  paling banyak berdasarkan kategori yaitu netral, negatif, positif
3) Hasil  yang  didapat  dari  data  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kinerja  PSSI berdasarkan kriteria netral sebanyak 607 data dengan nilai prediksi 60,7%, negatif  nilai  sebanyak  195  data  dengan  prediksi  19,5%  dan  positif  nilai sebanyak 198 data dengan prediksi 19,8%.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
118 | Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja Persatuan .....
Daftar Pustaka
[1] Paramitha  Cindy  Rizal  Putri,  "Analisis  Faktor  Pengaruh  Promosi BerbasisSosial  Media  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Pelanggan  dalam BidangKuliner," 2011.
[2] Koentjaraningrat, Pengantar  ilmu  antropologi.  Jakarta,  Indonesia:  Rineka Cipta, 2009.
[3] Pang  Bo  and  Lee  Lillian,  "Opinion  Mining  And  Sentiment  Analysis," Foundations and Trends in Information Retrieval, vol. 2, no. 1-2, 2008.
[4] T Sutojo and Edi Mulyanto, Kecerdasan buatan. Yogyakarta, 2011.
[5] Supardi, Metodologi Penelitian Ekonomi & Bisnis. Yogyakarta, Indonesia: UII Press, 2005.