## Kecenderungan Tanggapan Masyarakat terhadap Ekonomi Indonesia berbasis Lexicon Based Sentiment Analysis
Muhammad Zidny Nafan 1 , Andika Elok Amalia 2
1 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Prodi Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Prodi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
Email: 1 zidny@ittelkom-pwt.ac.id, 2 andika.amalia@gmail.com

## Abstrak
Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  menemukan  pendapat,  mengidentifikasi  sentimen  yang  diungkapkan,  dan  kemudian mengklasifikasikan  nilai  polaritasnya.  Salah  satu  metode  analisis  sentimen  adalah lexicon-based .  Penelitian  ini mengimplementasikan lexicon  based  sentiment  analysis untuk  menganalisis  polaritas  persepsi  masyarakat  terhadap  topik perkembangan  “ekonomi  Indonesia”.  Dataset  dikumpulkan  dari  media  social  dari  tahun  2017  sampai  dengan  2019. Preprocessing yang  digunakan  adalah case  folding ,  menghapus  karakter newline ,  mengganti  kata  tidak  baku,  menghapus mention , menghapus hashtag , menghapus string URL, mengubah kata bernegasi, dan menerjemahkan teks ke dalam Bahasa Inggris dengan library TextBlob. Penulis mengekstraksi nilai sentiment dari kata sifat, kata keterangan, kata benda, dan kata kerja  yang  terdapat  pada  teks.  Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  informasi  bahwa  terdapat  63,6%  tanggapan  positif masyarakat terhadap perkembangan ekonomi Indonesia, 7,4% tanggapan negatif, dan 29% netral.
Kata Kunci: Analisis sentimen, ekonomi Indonesia, leksikon, polaritas, tanggapan masyarakat

## Abstract
Sentiment analysis aims to find opinions, identify sentiments expressed, and then classify their polarity values. One method of sentiment analysis is Lexicon-based. This study implements the Lexicon based sentiment analysis to analyze the polarity of public responses to the topic of the development of "the Indonesian economy". The dataset is collected from social media from 2017  to  2019.  Preprocessing  used  is  folding  cases,  deleting  newline  characters,  changing  non-standard  words,  deleting mentions, deleting hashtags, removing URL strings, changing word negation, and translating text into English with TextBlob library. Then extract the sentiment values from adjectives, adverbs, nouns, and verbs found in the text. Based on the results of sentiment analysis, it can be seen that there are 63.6% positive responses from the public to the development of the Indonesian economy, 7.4% negative responses, and 29% neutral.
Keywords : Indonesian economic, lexicon, polarity, public responses, sentiment analysis

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu  negara berkembang yang terletak di  wilayah Asia Tenggara. Berdasarkan data sensus penduduk yang dilakukan Badan Pusat  Statistik, pada tahun 2010 terdapat 237.641.326 jiwa  [1]  dengan indeks  perkembangan  ekonomi  Indonesia  dari  Triwulan  I  tahun  2017  sampai  dengan  Triwulan  1  2019  seperti ditunjukkan Gambar 1.
Gambar 1. Laju pertumbuhan ekonomi Indonesia dari Q1 2017 - Q1 2019 [2]
Berdasarkan grafik  pada Gambar 1 terlihat  bahwa hampir pada setiap triwulan terjadi peningkatan pada ekonomi Indonesia. Selain kedua data tersebut, Indonesia juga merupakan salah satu negara yang memiliki jumlah terbesar masyarakat digital atau pengguna internet, berdasarkan informasi yang diberikan Asosiasi Penyelenggara Jasa  Internet  Indonesia  (APJII),  terdapat  171  juta  penduduk  Indonesia  yang  terhubung  ke  internet  atau  sekitar 64,8% dari total penduduk Indonesia [3]. Dengan jumlah pengguna yang besar tersebut tentulah sebanding dengan konten-konten yang ditulis oleh masyarakat melalui media sosial. Konten-konten tersebut dapat digunakan untuk mengukur prosentase sentimen masyarakat baik positif maupun negatif. Oleh karena itu pada penelitian ini, penulis hendak mengukur tingkat prosentase kecenderungan masyarakat terhadap ekonomi Indonesia yang mereka tulis pada media sosial Twitter dari Januari 2017 sampai dengan Juli 2019.
5.01 5.01 5.06 5.19 5.06 5.27 5.17 5.18 5.07 4.8 4.9 5 5.1 5.2 5.3 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2017 Q1 2018 Q2 2018 Q3 2018 Q4 2018 Q1 2019 Laju Pertumbuhan Triwulanan (Persen)
Laju Pertumbuhan Triwulanan (Persen)
Metode  yang  digunakan  penulis  untuk  mengukur  prosentase  sentimen  masyarakat  terhadap  ekonomi Indonesia  adalah Sentiment  Analysis dengan  pendekatan Lexicon-based [4].  Pendekatan  berbasis  leksikon (Lexicon-based)  bergantung  pada  leksikon  sentimen,  yaitu  kumpulan  istilah  sentimen  yang  diketahui  dan dikompilasi sebelumnya. Secara umum ada 2 sumber daya yang dapat digunakan pada analisis sentimen berbasis leksikon,  yaitu  berbasis  kamus  dan  berbasis corpus yang  menggunakan  metode  statistik  atau  semantik  untuk menemukan  polaritas  sentimen  [4].  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  sumber  daya  kamus dengan  cara memanfaatkan library TextBlob pada Python yang mana telah menyediakan kamus yang berisi leksikon sentimen. Penelitian  mengenai  penggunaan  leksikon  sentimen  pada  Sentiment  Analysis  telah  dilakukan  berbagai peneliti  dengan  kasus  yang  berbeda-beda.  Matulatuwa,  dkk  pada  [5]  menggunakan  leksikon  sentimen  untuk mengukur  tanggapan  masyarakat  terhadap  pelayanan  PT.  POS  Indonesia.  Pada  [5]  menggunakan  kamus  yang berisi kata kunci untuk sentimen positif dan kata kunci sentimen negatif. Dari hasil penelitian tersebut didapatkan informasi bahwa 31% masyarakat memberikan sentimen positif, 58% sentimen negatif, 10% sentimen netral, dan 1%  sentimen  nihil.  Sutami  pada  [6]  menggunakan  leksikon  sentimen  untuk  mengukur  tanggapan  masyarakat terhadap  produk  iPhone5c  dan  iPhone5s  dengan  tingkat  akurasi  adalah  70,84%.  Nilai  ini  lebih  baik  daripada akurasi dari metode Naïve Bayes Classifier yang hanya memperoleh 43,48%. Penelitian lain yang dilakukan oleh Kusumawati  [7]  memanfaatkan  kamus  leksikon  sentimen  yang  disediakan  di  dalam  SentiWordNet  untuk mengukur  persepsi  masyarakat  terhadap  isu  kenaikan  harga  rokok  yang  ditulis  melalui  media  social  Twitter. Kusumawati menggunakan 350 teks tweets dan memperoleh akurasi sebesar 85% untuk kelas netral, 58% untuk kelas positif, dan 60% untuk kelas negatif.
Sehingga  pada  penelitian  ini,  penulis  akan  mencoba  mengimplementasikan  penggunaan Lexicon  Based Sentiment Analysis untuk melihat prosentase tanggapan masyarakat yang ditulis dalam Bahasa Indonesia di media sosial Twitter untuk topik “ekonomi Indonesia” .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sentiment Analysis
Sentiment Analysis (SA) atau Opinion Mining (OM) adalah studi komputasi atas pendapat, sikap, dan emosi orang terhadap  suatu  entitas.  Entitas  dapat  mewakili  individu,  acara,  atau  topik  [4]. Opinion  mining bertugas  untuk mengekstraksi dan menganalisis pendapat orang tentang suatu entitas, sementara Sentiment Analysis adalah untuk mengidentifikasi sentimen yang diungkapkan dalam suatu teks lalu menganalisisnya. Oleh karena itu, tujuan utama dari Sentiment  Analysis adalah untuk  menemukan pendapat, mengidentifikasi  sentimen yang diungkapkan, dan kemudian  mengklasifikasikan  polaritasnya  (positif,  negatif,  ataupun  netral).  Secara  umum  ada  3  tahapan  pada Sentiment Analysis sebagaimana yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan-tahapan sentiment analysis [4]
Product reviews merupakan dataset yang berisi kumpulan review atau komentar-komentar terhadap suatu entitas. Misalkan dalam debat politik, dapat diketahui pendapat orang tentang kandidat calon legislatif atau partai politik tertentu. Hasil pemilu juga dapat diprediksi dari posisi politik. Situs jejaring sosial dan situs micro-blogging dianggap sebagai sumber informasi yang sangat baik karena orang berbagi dan mendiskusikan pendapat mereka tentang  suatu  topik  tertentu  secara  bebas.  Proses feature  selection digunakan  untuk  memilih  fitur-fitur  yang digunakan  pada  proses sentiment  classification .  Perangkat  yang  dapat  digunakan  pada feature  selection diantaranya: term frequency , part of speech tagging , kamus kata / frase yang mengandung opini, kata bernegasi (contoh: not good yang menunjukkan makna bad ) [4].

## 2.2 Lexicon Based Sentiment Analysis
Terdapat  3  pendekatan  untuk  tahap sentiment  classification, yaitu  penggunaan machine  learning ,  sentiment analysis  berbasis  leksikon (lexicon-based  approach) ,  dan hybrid  approach yang  menggabungkan machine learning approach dan lexicon-based approach .
Pendekatan berbasis leksikon merupakan salah satu metode pada sentiment analysis yang memanfaatkan kamus yang berisi daftar kata yang mengandung opini. Dimana setiap kata pada kamus tersebut telah memiliki skor polaritas yang diberi nilai dari -1 (untuk kelas negatif) sampai dengan +1 (untuk kelas positif). Pada library TextBlob developer dapat menggunakan property sentiment.polarity untuk melihat skor sentimen dari suatu kata atau kalimat.
Product reviews
Sentiment Identification Feature Selection Sentiment Classification Sentiment Polarity
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 268-273 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1283
Tabel 1. Contoh skor sentimen dari library TextBlob
No Kata/kalimat input Skor sentimen 1 “good” 0,7 2 “bad” -0,69 3 “he is not bad person” 0,349 4 “he is bad person” -0,69

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan  data  dari  Twitter  melalui crawling dengan query yang  digunakan  adalah  “ekonomi Indonesia” dari tanggal 1 Januari 2017 hingga 28 Juni 2019. Penulis mendapatkan 792 tweets dengan 704 teks unik yang selanjutnya disimpan dalam file csv . Terdapat 10 kolom yang didapatkan dari crawling tersebut, yaitu ['fullname', 'html', 'id', 'likes', 'replies', 'retweets', 'text', 'timestamp', 'url', 'user'].
Gambar 3. Contoh hasil crawling
Tabel 2. Contoh dataset yang digunakan idx ... id ... text timestamp 0 946891353195126000 Presiden Sebut Denyut Nadi Ekonomi Indonesia Adalah Pasar Rakyat http://dlvr.it/Q883s6 آ @GarudaNewsIdpi c.twitter.com/z7nWp5LPiU 29/12/2017 23:51 1 946888581020237000 Gerakan membalik paradigma Ekonomi yang akan sejalan dengan gerakan membalik paradigma politik di Indonesia perlu... https://fb.me/D9HVawXq آ 29/12/2017 23:40 2 946887132391632000 Presiden Sebut Denyut Nadi Ekonomi Indonesia Adalah Pasar http://garudanews.id/presiden-sebut- denyut-nadi-ekonomi-indonesia-adalah- pasar/ آ â€¦pic.twitter.com/B8g5Du3jCT 29/12/2017 23:34 3 946885148364046000 Memang betul pertumbuhan ekonomi Indonesia masih salah satu yg terbaik. 29/12/2017 23:26 …  … …. …. ….. …..
Persebaran frekuensi 10 kata terbanyak setelah dilakukan penghilangan tanda baca dan angka ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik frekuensi 10 kata terbanyak

## 3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan penulis ditunjukkan pada Gambar 5.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 268-273 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1283
Gambar 5. Tahapan penelitian
Sebagaimana  yang  telah  dijelaskan  pada  Subbab  3.1,  penulis  mengumpulkan  data  melakukan crawling tweets  dan  didapatkan  sejumlah  792 tweets .  Kemudian  penulis  melakukan preprocessing pada  seluruh  teks sehingga  didapatkan  teks  yang  bersih  dari  derau  ( noise) .  Penulis  melakukan tokenization pada  teks  hasil preprocessing untuk selanjutnya digunakan sebagai masukan pada modul “Extract Sentiment Score”. Modul ini akan  menghitung  polaritas  suatu  teks  apakah  cenderung  bersentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Selanjutnya penulis  melakukan  visualisasi  terhadap  teks  hasil scoring tersebut  dengan  grafik piechart untuk  menampilkan prosentase  positif,  negatif,  dan  netral.  Untuk  penjelasan  lebih  lengkapnya  terdapat  pada  subbab  3.2.1  sampai dengan 3.2.3.

## 3.2.1 Preprocessing
Preprocessing adalah  salah  satu  bagian  terpenting  dari  proses  analisis.  Ini  memformat  ulang  data  yang  tidak terstruktur menjadi seragam, bentuk standar. Karakter, kata-kata, dan kalimat yang diidentifikasi pada tahap ini adalah  unit  dasar  yang  diteruskan  ke  semua  tahap  pemrosesan  lebih  lanjut.  Kualitas preprocessing memiliki dampak besar pada hasil akhir dari seluruh proses [8].
Tahapan preprocessing yang digunakan penulis adalah sebagai berikut:
a. Case folding untuk menyeragamkan bentuk huruf pada teks menjadi huruf kecil (lower case).
b. Menghapus karakter newline (‘\n’) yang terdapat pada teks tweet .
c. Replace slangs . d. Menghapus mention .
e. Menghapus hashtag.
f. Menghapus string URL.
g. Mengubah kata yang didahului dengan kata negasi dengan antonimnya untuk menghindari hilangnya makna
h. Menerjemahkan teks ke dalam Bahasa Inggris dengan library TextBlob.
i. Seleksi kata sifat, kata keterangan, kata benda, dan kata kerja.
Pada proses (c) di atas, penulis mengubah kata-kata yang penulisannya tidak baku (slang words) menjadi penulisan  yang  baku.  Misalkan  penulisan  “tdk”  dirubah  menjadi  “tidak”,  “guweh”  menjadi  “saya”,  dan sebagainya.  Pada  proses  ini  penulis  menggunakan  kamus  yang  didefinisikan  secara hardcode berdasarkan pengamatan penulis pada teks.
Proses (g) pada tahapan preprocessing diatas penulis gunakan untuk menghindari hilangnya makna. Contoh dari kondisi ini adalah rangkaian kata “gak turun” dirubah menjadi “naik”. Pembangkitan antonym menggunakan API  kateglo.com.  Daftar  kata  negasi  yang  berhasil  diidentifikasi  adalah  sebagai  berikut:  “tidak”,  “enggak”, “nggak”, “ngga”, “engga”, “ndak”, “bukan”, “non”, “tak”, “gak”, “ga”, “gk”, “gag”, “tiada”, “kagak”, “kaga”, “kurang”, “jangan”, “jgn”, “janganlah”, dan  “g”.
Pada  [9] disebutkan bahwa kata sifat ( adjective / JJ ) , kata keterangan ( adverb /  RB), kata benda ( noun / NN), dan kata kerja (verb / VB) merupakan kelas kata yang banyak mengandung nilai sentiment. Sehingga pada penelitian ini penulis menambahkan POS-Tagging (Part of Speech Tagging) untuk mendeteksi kelas kata pada setiap kata yang tertulis dalam teks. POS-Tagging menggunakan library TextBlob. Contoh perbandingan isi teks asli dengan teks hasil preprocessing ditunjukkan pada Tabel 3.

## 3.2.2 Extract Sentiment Score
Hasil preprocessing pada Subbab 3.2.1 tersebut adalah berupa kumpulan kata sifat, kata keterangan, kata benda, dan  kata  kerja  dalam  Bahasa  Inggris.  Untuk  setiap  kata  tersebut,  penulis  mengekstrak  nilai  sentimen-nya menggunakan metode Lexicon Based . Dalam hal ini penulis memanfaatkan skor sentimen yang ada pada library TextBlob. Penentuan batas ambang untuk label positif, negatif, dan netral ditunjukkan pada algoritma berikut: def sentimentlabels(senscores): labels = []
for score in senscores: if(score > 0.1): labels.append('positive') elif(score < -0.05): labels.append('negative') else: labels.append('netral') return labels Pengumpulan Data Preprocessing Extract Sentiment Score Visualization
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 268-273 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1283

## 4. IMPLEMENTASI
Hasil dari tahapan “Extract Sentiment Score” yang ditunjukkan pada Subbab 3.2.2 adalah berupa label sentimen untuk setiap teks tweets . Tabel 3 menunjukkan contoh text asli, hasil preprocessing , sentiment score , dan labelnya.
Tabel 3. Contoh hasil pelabelan teks berdasarkan Lexicon Based Sentiment Analysis No Teks asli English Sentimen Score Sentimen Label 44 Itu artinya dana yg ada bisa difokuskan pada pemberdayaan ekonomi masyarakat desa. Terlebih jika pemerintah fokus pada konsep One BUMDes, One product dan mendirikan BLK dan KUBE di tiap kecamatan, Insya Allah ekonomi Indonesia benar2 bergerak dari desa, dari daerah pinggiran. https://twitter.com/dedisalaf/status/10 62116874798825472 …
It means that the available funds can be focused on the economic empowerment of rural communities especially if the government focuses on the concept of one bumdes one product and establishes BLK and
KUB in each sub-district God willing, the Indonesian economy is truly moving from the village from the periphery 0,85 positive 45 Lah, apa manfaatnya melanjutkan proyek Hambalang yg mangkrak buat percepatan ekonomi bangsa? Tanpa Hambalang Prestasi Atlit
Indonesia di Asian Games 2018 cukup mengkilap kok.
Mikir...!!!
@AndiArief__
@ProfYLHpic.twitter.com/V3YkFjF F6r
what's the benefit of continuing the hambalang project which is stalling for the acceleration of the nation's economy without hambalang, the achievement of Indonesian athletes in asian games is quite shiny how come I think 0 netral 46 Maju mbah mu,rakyat ekonomi nya terpuruk,karena di era ini,rakyat tertekan ekonomi nya,karena banyak nya bank bank emok,yang memeras keringat rakyat,di atas kelihatan makmur indonesia tuh,tapi kenyataan
di bawah jauh lebih sengsara dari pemerintahan suharto,
forward, your preacher's economy is getting worse because in this era the people are depressed because of the many emok bank banks that sweat the people above look prosperous Indonesia but the reality below is far more miserable than the Suharto government -0,4 negative 47 Calon wakil presiden Ma'ruf Amin optimistis ekonomi Indonesia bisa berkembang pesat di tahun 2024. #2019JokowiKyaiMaruf https://twitter.com/tag_nusantara/stat us/1048376527564419078/photo/1pic .twitter.com/c4YRvuRxru
#2019JokowiKyaiMaruf vice presidential candidate ruf amin is optimistic that the Indonesian economy can grow rapidly in jokowikyaimaruf jokowikyaimaruf 0 netral
No Teks asli English Sentimen Score Sentimen Label 48 Hahahhahahaha emang di arab atau di mana gitu, sajadahnya gak sependek sajadah Indonesia ya dhab? Ngakak euy. Standar ukuran space bis dan kereta ekonomi juga buruk dhab
hahahhahahaha really in arab or where is the prayer mat not as short as Indonesian prayer rugs yes dhab doesn't mean the standard size of the bus and train economy is also bad dhab -0,8125 negative
Hasil  analisis  sentimen  berbasis  leksikon  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Dari  grafik  pada  Gambar  6 didapatkan  informasi  bahwa  terdapat  63,6%  tanggapan  positif  masyarakat  terhadap  perkembangan  ekonomi Indonesia, 7,4% tanggapan negatif, dan 29% netral.
Gambar 6. Prosentase kecenderungan tanggapan masyarakat terhadap ekonomi Indonesia

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  bahwa Lexicon  Based  Sentiment  Analysis telah dapat  digunakan pada  teks tweet yang berbahasa Indonesia, namun tweet tersebut  harus diterjemahkan ke dalam Bahasa Inggris terlebih dahulu. Sedangkan berdasarkan prosentase kecenderungan masyarakat  hasil dari Sentiment Analysis didapatkan kesimpulan bahwa sebagai besar masyarakat Indonesia memiliki tanggapan positif terhadap perkembangan ekonomi di Indonesia.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  membandingkan  nilai sentiment  score yang  terdapat  pada berbagai framework, misalkan SentiWordNet [10], SenticNet [11], dan sebagainya.

## REFERENCES
[1] Badan Pusat Statistik, “Jumlah dan Distribusi Penduduk,” 2010. [Daring]. Tersedia pada: https://sp2010.bps.go.id/. [Diakses:  02-Jul- 2019].
[2] Badan Pusat Statistik, “Berita Resmi Statistik (6 Mei 2019),” 06-Mei-2019.
[3] Y. Pratomo, “APJII: Jumlah Pengguna Internet di Indonesia Tembus 171 Juta Jiwa,” kompas.com , 16-Mei-2019.
[4] W. Medhat, A. Hassan, dan H. Korashy, “Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey,” Ain Shams Eng. J. , vol. 5, hal. 1093–1113, 2014.
[5] F. M. Matulatuwa, E. Sediyono, dan A. Iriani, “Text Mining dengan Metode Lexicon Based untuk Sentiment Analysis Pelayanan PT. Pos Indonesia Melalui Media Sosial Twitter,” J. Masy. Inform. Indones. , vol. 2, no. 3, hal. 52–65, 2017.
[6] C. Sutami, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes Classifier Dan Lexicon Based,” Universitas Widyatama, Bandung, 2015.
[7] I.  Kusumawati,  “Analisa  Sentimen  Menggunakan  Lexicon  Based  Kenaikan  Harga  Rokok  Pada  Media  Sosial  Twitter,”  Universitas Muhamadiyah Surakarta, 2017.
[8] S. Chatterjee dan M. Krystyanczuk, Python Social Media Analytics . Birmingham: Packt Publishing, 2017.
[9] G.  A.  Buntoro,  T.  B.  Adji,  dan  A.  E.  Purnamasari,  “Sentiment  Analysis  Twitter  dengan  Kombinasi  Lexicon  Based  dan  Double Propagation,” CITEE , hal. 39–43, 2014.
[10]  S. Baccianella, A. Esuli, dan F. Sebastiani, “SENTIWORDNET 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining,” in Proceeding of Language Resources and Evaluation Conference , 2010, vol. 10, hal. 2200–2204.
[11]  Erik Cambria, E. Cambria, D. Olsher, dan D. Rajagopal, “SenticNet 3: A common and common-sense knowledge base for cognition- driven sentiment analysis,” in Proceedings of AAAI , 2014, hal. 1515–1521.