## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.1, Agustus 2020, pp. 72 – 86, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN: 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159
Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier
M. Wino Adi Putra 1 , Susanti 2 , Erlin 3 , Herwin 4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIK Riau 1,2,3,4 muhammadwinoa@gmail.com 1 , susanti@sar.ac.id 2 , erlin@sar.ac.id 3 , herwin@sar.ac.id 4
Article Info Abstrak History : Dikirim 20 Juni 2020 Direvisi 26 Juni 2020 Diterima 14 Juli 2020 Twitter selain  sebagai  media  sosial  untuk  berinteraksi  dengan teman  di  dunia  maya  ternyata  juga  bisa  menjadi  suatu  media  untuk melakukan  penelitian.  Banyak  peneliti  menjadikan twitter sebagai wadah  untuk  melakukan  penelitian  baik  berupa social  network analysis ataupun  analisis  sentimen.  Dompet  elektronik  merupakan salah  satu  hasil  perkembangan  teknologi  bidang  transaksi  online. Kompleksitas  kegiatan  masyarakat  membuat  mereka  mencari  suatu media  pembayaran  yang  cepat  dan  aman.  Perekembangan  dompet elektronik  di  Indonesia  bisa  dibilang  sangat  pesat,  karena  semakin banyaknya masyarakat yang menggunakan dompet elektronik seperti GoPay,  OVO  dan  Dana.  Banyaknya  tawaran  keuntungan  menjadi nilai  lebih  bagi  masyarakat  untuk  menggunakan  dompet  elektronik tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  tanggapan masyarakat  atas  hadirnya  berbagai  aplikasi  dompet  elektronik  di Indonesia  dengan  mengklasifikasikannya  kedalam  tiga  kelas  yakni positif, negatif dan netral dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan  menggunakan  perangkat  lunak rapidminer untuk  menganalisisa suatu  sentimen  ataupun  sejenisnya  dengan  melewati  suatu  proses preprocessing .  Data  diperoleh  secara  langsung  dari  situs microblogging twitter dengan hashtag pencarian #GoPay, #OVO dan #Dana,  dari  data  tersebut,  diambil  100  data  dengan  rincian  70  data latih dan 30 data uji. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dompet elektronik  GoPay  lebih  banyak  dinilai  positif  oleh  pengguna twitter yaitu  sebesar  46,67%  diikuti  oleh  Dana  sebesar  37,50%  dan  OVO sebesar 16,67%. Dompet elektronik OVO memiliki nilai negatif yang lebih tinggi yaitu sebesar 63,33% diikuti oleh GoPay sebesar 53,33% dan  Dana  sebesar  30,00%.  Penelitian  ini  memberikan  bukti  empiris dan  merekomendasikan  kepada  masyarakat  mengenai  pemilihan dompet elektronik yang tersedia berdasarkan hasil uji coba sekaligus bisa  dijadikan  bahan  analisis  sebelum  menjatuhkan  pilihan  kepada salah satu dompet elektronik tersebut.

## Kata Kunci :
Analisis Sentimen Dompet Elektronik
Naïve Bayes Classifier Twitter
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
M. Wino Adi Putra Program Studi Teknik Informatika STMIK Amik Riau Jl. Purwodadi Indah KM 10, Pekanbaru, Indonesia,28294 Email : muhammadwinoa@.com
1. PENDAHULUAN
Era sekarang ini dibutuhkan sebuah aplikasi yang memiliki tingkat mobilitas yang tinggi. Hal itu  disebabkan  semakin  kompleksnya  kegiatan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat.  Hal  tersebut  juga berlaku untuk dunia usaha (niaga). Kemudahan bertransaksi membuat masyarakat beralih kepada metode pembayaran lainnya. Electronic Money ( E-Money ) menjadi suatu inovasi yang berasal dari perkembangan teknologi saat ini. Hal itu didukung oleh pencanangan yang dilakukan oleh Agus D. W. Martowrdojo selaku Gubernur Bank Indonesia yang dikenal dengan sebutan Gerakan Nasional Non Tunai (GNNT) [1].
Penggunaan dompet elektronik di Indonesia saat ini berkembang pesat seiring meningkatnya penggunaan perangkat smartphone oleh masyarakat Indonesia. Berdasarkan riset yang dirilis oleh iPrice  Group  yang  berkolaborasi  dengan  App  Annie,  Dompet  Elektronik  mencatatkan  total transaksi  mencapai  USD  1,5  Miliar  (setara  dengan  Rp  21  Triliun)  di  tahun  2018  dan  diprediksi meningkat di tahun 2023 dengan menyentuh angka USD 25 Miliar (setara dengan Rp 355 Triliun) dengan asumsi 1 dollar pada saat itu yaitu setara dengan Rp 14.222 [2].
Gambar 1. Penggunaan Dompet Elektronik di Indonesia Tahun 2019.
Kemajuan  dompet  elektonik  dapat  juga  dilihat  dengan  semakin  banyaknya  perbincangan masyarkat  baik  di  dunia  nyata  maupun  di  dunia  maya.  Komunikasi  melalui  dunia  maya  dapat dilakukan  dengan  beberapa  media  sosial.  Media  sosial  dapat  dipahami  sebagai  kelompok  jenis online baru media, yang memiliki sebagian besar atau semua karakteristik yaitu (1) partisipasi, (2) keterbukaan,  (3)  percakapan,  (4)  masyarakat,  dan  (5)  keterhubungan  [3].  Media  sosial  yang biasanya digunakan adalah Facebook, Twitter, Instagram dan media sosial lainnya.
Twitter merupakan  salah  satu  platform  media  sosial  yang  saat  ini  banyak  digunakan  oleh masyarakat  dunia  termasuk  masyarakat  Indonesia.  Tak  sedikit  juga  warga  net  menjadi twitter sebagai  tempat  untuk  menuangkan  sesuatu  baik  berupa  hal  positif  maupun  hal  negatif.  Analisis sentimen merupakan suatu metode dalam menghimpun komentar dan ualasan orang lain mengenai suatu  hal  seperti  isu  pada  suatu  jejaring  sosial  berbasis  web  [4].  Tak  jarang  ulasan-ulasan konsumen  di  media  sosial  sebagai  bahan  evaluasi  bagi  perusahaan  agar  memberikan  pelayanan yang lebih baik kepada konsumen.
Naïve Bayes Classifier merupakan suatu metode pengelompokan sesuatu dengan baik. Naïve Bayes melakukan proses pengelompokan dengan cara membagi dua buah data yakni data latih dan data  uji  [5]. Naïve  Bayes juga  dapat  mengelompokan  suatu  opini  seseorang  terhadap  suatu  isu, apakah  opini  tersebut  bersifat  positif  ataupun  bahkan  sebaliknya  yang  sedang  berkembang  di khalayak ramai. [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pintoko  dan  Muslim  (2018)  menemukan  bahwa  tingkat sentimen positif dari tweet masyarakat lebih besar dibandingkan dengan tingkat sentimen negatif terhadap  penggunaan  jasa  transportasi  online  [7].  Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mahendrajaya,  Buntoro  dan  Setyawan  (2019)  menemukan  bahwa  banyaknya  pengguna twitter yang  bersentimen  positif  terhadap  GoPay  menggunakan lexicon  based [8].  Hal  ini  berbanding terbalik  dengan  penelitian  Anggraini  dan  Suryono  (2019)  yang  menemukan  bahwa t erdapat  nilai sentimen  positif  yang  lebih  tinggi  dan  sentimen  negatif  yang  lebih  rendah  pada  aplikasi  T-Cash
83,3 81,4 68,2
53
19,7 16,7 13,2 12,1 10,3 6,3 0 20 40 60 80 100 GOPAY OVO DANA LINKAJA DOKU JENIUS PAYTREN ISAKU SAKUKU UANGKU

## Pengguna (dalam Persen)
74
dibandingkan  GoPay  [9].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saidah  dan  Mayary  (2020) menunujukkan  sentimen  positif  terbesar  berdasarkan  pengguna  twitter  terdapat  pada  dompet elektronik GoPay sebesar 94,05%, lalu OVO sebesar 86,91% dan terakhir adalah LinkAja sebesar 76,31% menggunakan metode Lexicon Based dan KNearest Neighbor [10].
Penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  analisis  sentimen  dompet  elektronik  yaitu  GoPay, OVO  dan  Dana  pada  media  sosial twitter menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier yang bertujuan  untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  masyarakat  aplikasi  dompet  elektronik  mana yang tepat untuk digunakan dalam kegiatan jual beli dikehidupan sehari-hari.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  proses  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  digambarkan  dalam  sebuah alur metodologi penelitian seperti tertuang pada gambar 2.
Gambar. 2. Alur Metodologi Penelitian.
2.1.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diambil  secara  langsung  dari  situs  microblogging twitter dengan hashtag pencarian #GoPay, #OVO dan #Dana dengan memanfaatkan search Application Program Interface (API) yang disediakan oleh twitter . Kemudian setelah mendapatkan akses API key maka dapat  dicari  data  yang  diinginkan  melalui  fasilitas  kolom  pencarian  di twitter yang  berhubungan dengan penelitian ini. Dalam penelitian, data dibagi menjadi 3 kategori komentar yaitu komentar positif,  negatif  dan  netral  yang  diberikan  oleh  pengguna twitter dalam  bahasa  Indonesia.  Pada proses pengumpulan data dilakukan penarikan data dari twitter , diambil 100 data dengan rincian 70 data latih dan 30 data uji.

## 2.2. Tahapan Preprocessing
Tahap preprocessing adalah langkah pertama untuk mengolah data yang berupa teks menjadi analisa  sentimen.  Pada  proses  perhitungan  metode naive  bayes akan  dilakukan  dengan  contoh  4 data,  3  data  sebagai  data  latih  dan  1  sebagai  data  uji.  Dari  3  data  latih  tersebut  masing-masing mewakili klasifikasi sentimen yang ada yaitu positif, negatif dan netral. Proses secara menyeluruh
yaitu menggunakan 100 data pada masing-masing dompet elektronik GoPay, OVO dan Dana akan dilakukan pada tahap selanjutnya. Pada tahap ini terdapat beberapa metode yang digunakan yaitu:
1. Cleansing adalah  tahapan  membersihkan  dokumen  dari  komponen-komponen  yang  tidak memiliki hubungan dengan informasi yang ada pada dokumen, seperti karakter atau simbol, angka,  emoticon  dan  link  URL.  Contoh  proses  pelaksanaan cleansing pada  tahap preprocessing dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Proses Cleansing. Komentar Proses Hasil @enjipanges  hi  anggie,  saat  ini  di  dana sudah  bisa  bayar  tagihan  di  Indiehome lho  kak,  kuy  lgsg  cek  aplikasi.  thanks.  - FN- Cleansing hi anggie saat ini di dana sudah bisa bayar tagihan di Indiehome lho kak kuy lgsg cek aplikasi thanks
2. Case folding yaitu merubah bentuk kata menjadi bentuk dasarnya agar sebuah karakter dapat seragam ( lower case ). Contoh proses pelaksanaan case folding pada tahap preprocessing ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Proses Case Folding. Komentar Proses Hasil @enjipanges  Hi  Anggie,  saat  ini  di DANA  sudah  bisa  bayar  tagihan  di Indiehome  lho  Kak,  kuy  lgsg  cek Aplikasi. Thanks. -FN- Case Folding @enjipanges  hi  anggie,  saat  ini  di dana  sudah  bisa  bayar  tagihan  di Indiehome  lho  kak,  kuy  lgsg  cek aplikasi. thanks. -FN-
3. Tokenizer merupakan proses untuk memisahkan data teks menjadi beberapa token. Tokenizer secara  garis  besar  memecah  sekumpulan  karakter  dalam  suatu  teks  menjadi  suatu  kata, bagaimana membedakan karakter-karakter tertentu yang dapat diperlakukan sebagai pemisah kata atau bukan.
4. Normalisasi yakni proses normalisasi merupakan untuk mengubah kata yang tidak baku atau sesuai  ejaan,  pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  menggunakan database kamus  kata  bahasa baku  dan  tidak  baku  yang  dibuat  sendiri  berdasarkan  dari  data  komentar  yang  digunakan. Contoh  proses  pelaksanaan tokenizer dan normalisasi pada  tahap preprocessing ini  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Contoh Proses Tokenizer dan Normalisasi. Komentar Proses Hasil Komentar Proses Hasil hi anggie, saat ini  di  dana sudah bisa bayar  tagihan di  Indiehome lho  kak,  kuy lgsg cek aplikasi. Thanks. Tokenizer Hi Hi Normalisasi Hai Anggie Anggie Anggie Saat Saat Saat Ini Ini Ini Dana Dana Dana Sudah Sudah Sudah Bisa Bisa Bisa Bayar Bayar Bayar tagihan tagihan Tagihan indiehome indiehome indiehome Lho Lho Lho Kak Kak Kak Kuy Kuy Kuy Lgsg Lgsg Langsung Cek Cek Cek aplikasi aplikasi Aplikasi Thanks Thanks Thanks 5. Filtering merupakan  proses  membuang  kata  yang  tidak  penting  dari  proses tokenizing sebelumnya.  Kata  akan  di stopword menggunakan database kamus  KBBI  V online
76
berdasarkan  jenis  kata  yang  akan  di stopword seperti  kata  keterangan,  kata  seru,  kata  ganti, kata depan dan kata hubung.
6. Stemming yaitu  melakukan  proses  mencari  kata  dasar  dari  setiap  kata  hasil  proses filtering sebelumnya. Stemming melakukan  proses  pengembalian  berbagai  bentukan  kata  menjadi bentukan kata dasar dengan menghilangkan imbuhan. Berikut merupakan hasil data komentar yang  telah  di Stemming .  Contoh  proses  pelaksanaan filtering dan stemming pada  tahap preprocessing ini dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Contoh Proses Filtering dan Stemming. Komentar Proses Hasil Komentar Proses Hasil Hai Filtering Hai Hai Stemming Hai Anggie Anggie Anggie Anggie Saat Saat Saat Saat Ini Dana Dana Dana Dana Sudah sudah Sudah Sudah Bisa bisa Bisa Bisa Bayar bayar Bayar Bayar tagihan tagih tagihan tagihan indiehome indiehome indiehome indiehome Kak kak Lho Kuy kuy Kak Kak langsung langsung Kuy Kuy Cek cek langsung langsung aplikasi aplikasi Cek Cek Thanks thanks aplikasi aplikasi Hai Hai Thanks Thanks Anggie Anggie 2.3. Proses Pembobotan Kata
Proses  pembobotan  kata  adalah  proses  mengubah  kata  menjadi  bentuk  angka  atau vector , sedangkan TF (term frekuensi) merupakan untuk menentukan nilai frekuensi sebuah kata di dalam sebuah  dokumen  dan  pemberian  bobot  pada  setiap  kata  pada  setiap  dokumen  untuk  mencari  dan menghitung berapa kali kata itu muncul. Contoh proses pembobotan kata pada penelitian ini dapat dilihat tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Pembobotan Kata. No Term (t) TF No Term (t) TF POS  NEG  NET POS  NEG  NET 1  hai 1 0 0 14 aplikasi 1 1 0 2  anggie 1 0 0 15 thanks 1 0 0 3  saat 1 0 0 16 tidak 0 1 0 4  dana 1 1 0 17 telkom 0 1 0 5  sudah 1 0 0 18 via 0 1 0 6  bisa 1 1 1 19 misi 0 0 1 7  bayar 1 1 1 20 untuk 0 0 1 8  tagih 1 1 0 21 produk 0 0 1 9  indiehome 1 0 0 22 apa 0 0 1 10  kak 1 0 0 23 aja 0 0 1 11  kuy 1 0 0 24 pake 0 0 1 12  langsung 1 0 0 25 ovo 0 0 1 13  cek 1 0 0 TOTAL 15 8 9

## 2.4.  Analisis Data
Sebelum data diuji, data yang telah dikumpulkan dari sumbernya dalam hal ini yakni media sosial twitter akan dikelompokkan opini-opini sentimen masyarakat yang juga sebagai konsumen. Data yang akan digunakan terbagi dua yakni data latih dan data uji.
1. Data latih, adalah data yang sudah ada sebelumnya berdasarkan fakta yang sudah terjadi. Pada tahap  ini,  nilai  pada  data  yang  telah  diketahui  bobotnya  akan  dijadikan  data  latih  sebagai acuan dalam membuat model klasifikasi. Kemudian akan dicari nilai probabilitas kategori dan probabilitas masing-masing kata pada setiap term untuk setiap kelas dari data latih. Pada tahap ini  proses Naïve  Bayes  Classifier dilakukan.  Adapun  tahapan  proses Naïve  Bayes  Classifier yaitu:
a. Penentuan Prior Data Latih.
Pertama  hitung  probabilitas  setiap  kategori  ( prior ),  pada  penelitian  ini  yang  menjadi kategori ada tiga yaitu kategori positif, negatif dan netral.
P(Pos/Neg/Net) = d(Pos/Neg/Net) |c| P(Pos) = d(Pos) |c| = 1 3
P(Neg) = d(Neg) |c| = 1 3 P(Net) = d(Net) |c| = 1 3
Nilai  1/3  didapat  berdasarkan  klasifikasi  sentimen  yang  dilakukan  yaitu  positif,  negatif dan netral.
b. Menghitung Probabilitas Data Latih
Hitung probabilitas pada setiap term dari semua dokumen. jumlah keseluruhan ter m yang digunakan pada perhitungan ini sebanyak 32 (tabel 5), 15 term kelas positif, 8 term kelas negative dan 9 term dari kelas netral. Jumlah banyak term merupakan tergantung dari hasil preprocessing data. Berikut adalah merupakan perhitungan probabilitas pada setiap term :
P(𝑊 ! |Pos/Neg/Net) = (𝑛 ! , Pos/Neg/Net) + 1 (n, Pos/Neg/Net) + |kosakata|
Diketahui: |kosakata| = 32 Term Positif = 15 Term Negatif = 8 Term Netral = 9
Misalnya Probabilitas kata “hai”
P( "hai" | "Pos" ) = ("hai"|"Pos") + 1
("Pos") + |kosakata| = 1 + 1 15 + 32 = 0.042
Gunakan  cara  yang  sama  untuk  menentukan  probabilitas  pada term negatif  dan  netral. Maka diperoleh probabilitas term positif adalah sebesar 0,042, negatif sebesar 0,025 dan netral 0,024. Hasil probabilitas kata pada data latih dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Probablitas Kata. No Term (t) Probabilitas No Term (t) Probabilitas POS NEG NET POS NEG NET 1 Hai 0.042  0.025  0.024 14 Aplikasi  0,042 0,050 0.024 2 Anggie 0,042  0.025  0.024 15 Thanks 0,042 0.025 0.024 3 Saat 0,042  0.025  0.024 16 Tidak 0,021 0.050 0.024 4 Dana 0,042  0.050  0.024 17 Telkom 0,021 0,050 0.024 5 Sudah 0,042  0.025  0.024 18 Via 0,021 0,050 0.024 6 Bisa 0,042  0,050  0.048 19 Misi 0,021 0.025 0.048 (1) (2)
78
No Term (t) Probabilitas No Term (t) Probabilitas POS NEG NET POS NEG NET 7 Bayar 0,042  0,050  0.048 20 Untuk 0,021 0.025 0.048 8 Tagih 0,042  0,050  0.024 21 Produk 0,021 0.025 0.048 9 indiehome  0,042  0.025  0.024 22 Apa 0,021 0.025 0.048 10  Kak 0,042  0.025  0.024 23 Aja 0,021 0.025 0.048 11  Kuy 0,042  0.025  0.024 24 Pake 0,021 0.025 0.048 12  langsung 0,042  0.025  0.024 25 Ovo 0,021 0.025 0.048 13  Cek 0,042  0.025  0.024
Setelah  mendapatkan  seluruh  nilai  probalitasnya  untuk  setiap  kata  selanjutnya dilakukan pencarian data uji atau testing .
2. Data uji, adalah data yang sudah berkelas/berlabel yang digunakan untuk menghitung akurasi model klasifikasi. Langkah selanjutnya adalah:
a. Pencarian Data Uji
Pada proses ini akan dilakukan proses pengujian pada data uji menggunakan data uji pada proses training sebelumnya. Tweet untuk data uji dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Data Uji. No  Dompet Komentar Kelas 1 Dana @danawallet Halo Admin, kalau bayar PDAM Kab. Bandung di aplikasi Dana gak bisa ya?
b. Menghitung Probabilitas Data Uji
Pada data uji di atas, selanjutnya dihitung nilai pobabilitas berdasarkan nilai probabilitas pada  setiap term. Menghitung  nilai  probabilitas  menggunakan  metode Naive  Bayes di data uji ini yaitu dengan mengalikan nilai probabilitas semua kategori dengan probabilitas pada setiap term yang diambil dari semua data latih. Sebelum melalui proses perhitungan, data  uji  terlebih  dahulu  akan  melakukan  proses text  mining .  Hasil  data  uji  yang  telah melalui proses preprocessing dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8.  Hasil data uji yang telah melalui proses preprocessing . No  Dompet Komentar Kelas 1 Dana halo  admin  kalau  bayar  pdam  kab  bandung  aplikasi dana tidak bias Diketahui:
|kosakata| = 32 Term Positif = 15 Term Negatif = 8 Term Netral = 9
Misalnya Probabilitas kata “bayar”
P( "bayar" | "Pos" ) = (" bayar "|"Pos") + 1 ("Pos") + |kosakata| = 0.042 + 1 15 + 32 = 0.022
Gunakan  cara  yang  sama  untuk  menentukan  probabilitas  pada term negatif  dan  netral. Maka diperoleh probabilitas term positif adalah sebesar 0,022, negatif sebesar 0,026 dan netral  0,0245.  Hasil  dari  proses  perhitungan  probabilitas  dari  data  uji  dapat  dilihat  pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Probablitas Kata Uji. No Term (t) Probabilitas No Term (t) Probabilitas POS NEG NET POS NEG NET 1 Halo 0.021 0.025  0.024 7 bandung 0.021  0.025 0.024
No Term (t) Probabilitas No Term (t) Probabilitas POS NEG NET POS NEG NET 2 admin 0.021 0.025  0.024 8 aplikasi 0,022  0.026 0.024 3 kalau 0.021 0.025  0.024 9 dana 0,022  0.026 0.024 4 bayar 0,022 0.026  0.025 10  tidak 0,021  0.026 0.024 5 pdam 0.021 0.025  0.024 11  bisa 0,022  0.026 0.025 6 Kab 0.021 0.025  0.024
c. Melakukan Pehitungan Probabilitas Kategori Dari Data Uji.
Tahap selanjutnya yaitu  melakukan pehitungan probabilitas kategori dari data uji.
P(Pos/Neg/Net|d) = P(Pos/Neg/Net) ∗ Π " P(𝑎 " |Pos/Neg/Net)
P(uji|Pos)  = P(Pos) x P(halo | Pos) x P(admin | Pos) x P(kalau | Pos) x P(bayar | Pos) x P(pdam | Pos) x P(kab | Pos) x P(bandung | Pos) x P(aplikasi | Pos) x P(dana | Pos) x P(tidak | Pos) x P(bisa | Pos)
P(uji|Pos)  = 0.333 x 0.021 x 0.021 x 0.021 x 0.022 x 0.021 x 0.021 x 0.021 x 0.022 x 0.022 x 0.021 x 0.022 = 1,40498E-19/1,40498*10 -19
Untuk  pehitungan  probabilitas term negatif  dan  netral  dilakukan  sama  dengan perhitungan  pada term positif,  sehingga  diperoleh  nilai term positif  sebesar  1,40498E- 19/1,40498*10 -19 , term negatif  sebesar  9,65942E-19/9,65942*10 -19 dan term netral sebesar  5,49826E-19/5,49826*10 -19 .  Hasil  dari  perhitungan  nilai  probabilitas  di  atas didapat nilai tertinggi pada P(uji|Neg) yaitu sebesar 9,65942E-19/9,65942*10 -19 , sehingga hasil dari komentar pada data uji tersebut yang berbunyi “halo admin kalau bayar pdam kab bandung aplikasi dana tidak bisa” diklasifikasikan dalam kategori NEGATIF .
Setelah  data  dikelompokkan  kedalam  data  latih  dan  uji,  maka  hasil  perhitungan  pada  kedua data tersebut dapat diuji dengan dengan 4 (empat) tahapan yaitu:
1. Accuracy , merupakan rasio prediksi benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data.
2. Precission , merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positf.
3. Recall (sensitifitas),  merupakan  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan data yang benar positif.
4. Specificity , merupakan kebenaran memprediksi negatif dibandingkan dengan keseluruhan data negatif.
2.5  Konsep Teori
2.5.1.   Analisis Sentimen
Analisis Sentimen merupakan salah satu disiplin ilmu dari data mining yang berguna untuk mengetahui  opini/pendapat,  reaksi  dan  komentar  masyarakat  tentang  suatu  produk,  pelayanan publik,  organisasi,  dan  suatu  isu  tertentu  yang  diungkapkan  melalui  teks [11].  Analisis  Sentimen biasanya  menentukan  apakah  opini/pendapat,  komentar  dari  masyarakat  terhadap  suatu  isu  yang berkembang  di  masayarakat.  Pada  penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  produk- produk dompet elektronik yang sedang berkembang di Indonesia seperti GoPay, OVO dan Dana.

## 2.5.2.  Dompet Elektronik
Dompet  elektronik  adalah  salah  satu  inovasi  dari  teknologi  yang  sangat  pesat  untuk melakukan  transaksi  jual  beli  ataupun  perbankan  [1].  Penggunaan  dompet  elektronik  untuk penggunaan proses transaksi perniagaan di Indonesia menunjukkan perkembangan yang meningkat karena  dinilai  lebih  praktis  dan  memiliki  mobilitas  yang  tinggi.  Banyaknya  keuntungan  yang ditawari  oleh  dompet  elektronik  seperti  diskon  dan cashback membuat  masyarakat  makin menggemari penggunaan dompet elektronik, hal itu juga sejalan dengan program yang dicanangkan
(3)
80
oleh  Agus  D.W.  Martowardojo  selaku  Gubernur  Bank  Indonesia  yaitu  Gerakan  Nasional  Non Tunai (GNNT).
2.5.3. Twitter
Twitter merupakan salah satu platform media sosial yang berfungsi untuk berkomunukasi dengan  teman-teman  didunia  maya  [4]. Twitter juga  sering  dijadikan  sebagai  media  untuk mengeluarkan  segala  perasaan  yang  ada  pada  situasi  terkini.  Masyarakat  sering  mencurahkan segala isi hatinya baik senang maupun sedih di media sosial tidak terkecuali di twitter . Begitupun komentar  mengenai  suatu  produk  yang  mereka  gunakan  seperti  dompet  elektronik.  Pengguna media  sosial twitter bisa  menuliskan  140  buah  karakter  menjadi  sebuah  pesan  atau  saling berkomunikasi kepada kerabat atau bahkan keluarganya yang jauh. Kelebihan dari twitter ini yaitu tersedianya  fasilitas  API  ( Application  Programming  Interface )  yang  sangat  baik,  sehingga memudahkan penggunanya untuk memperoleh data dari media sosial tersebut.

## 2.5.4. Naïve Bayes Classifier
Metode Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  pengelompokkan  suatu  opini  dengan  baik  [5]. Naïve  Bayes  Classifier mampu mengelompokkan  komentar  orang-orang  menjadi  positif  ataupun  negatif  terhadap  suatu  produk atau isu yang sedang berkembang di khalayak ramai. Metode Naïve Bayes Classifier bermula dari teorema Bayes yaitu  memprediksi  peluang  dimasa  yang  akan  datang  dan  datanya  diambil berdasarkan  masa  yang  lalu  [7].  Bentuk  umum  dari Naïve  Bayes  Classifier yang  terdapat  pada formula berikut ini:
P (H|X)= P ( X | H ) P(H) P(X)
Dimana:
X = Data dengan kelas tidak dikenal H = Hipotesis data X adalah kelas khusus
P (H|X) = Probabilitas hipotesis H didasarkan pada kondisi X P (H)  = Probabilitas H P (X|H) = Probabilitas hipotesis X didasarkan pada kondisi H P (X)  = Probabilitas X

## 2.5.5. Rapidminer
Rapidminer merupakan  salah  satu  alat/aplikasi  yang  digunakan  dalam  proses pengelompokkan  suatu  isu  [12].  Perangkat  lunak  tersebut  memudahkan  penggunanya  dalam meneliti  suatu  isu  mengenai  analisis  sentiment  ataupun  sejenisnya  yang  berkaitan  dengan klasifikasi  sesuatu. Rapidminer mampu  melakukan  suatu  proses  preprocessing  seperti cleansing, case folding, tokenizing, stopwords dan steming untuk melakukan analisa sentiment terhadap suatu hal yang ingin diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang telah selesai dianalisa maka akan dapat diperoleh hasil berupa data kuantitatif yang berbentuk data nominal yang menunjukkan opini masyarakat selaku konsumen mengenai layanan jasa  dompet  elektronik.  Penjelasan  hasil  implementasi  perangkat  lunak  yang  telah  dibuat  pada penelitian ini:

## 1. Proses Memasukan Data
Pada proses memasukan data diambil dari data excel berupa data training dan data uji yang berisi kata-kata dari hasil pembobotan kata menggunakan ms. excel . Gambaran data kata dari file excel sebelum di masukan ke rapidminer sebagai data training dan uji dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Data Tweet dari Twitter. No Tweet Asli Label/Class Dompet 1 nah tau kan wkwkwkw Alhamdulillah teu kenal Positif GoPay (4)
sareng mang dana,neng ovo,sareung pa gopay
2 wiosny  Batur mah di simpen di gopay dana ovo da Abi mah teu tiasa Ari kitu teh hoyong kes wae Pami jajan teh Positif GoPay 3 "Bisnis pembayaran adalah proses alamiah dari setiap bisnis yang terkait ritel konsumen yang melibatkan transaksi jual beli. Bisnis ini akan mengandalkan volume untuk mendapat keuntungan." -@HandojoTriyanto http://bit.ly/2EAuwOdÂ  #TCash #Gopay Netral GoPay ............ ............ ............ 300 @sahabatalfamart belanja di Alfamart bisa bayar pakai aplikasi dana kah? Positif Dana
Dari  data  tabel.  10  di  atas  maka  akan  dilakukan  pemprosesan  untuk  mendapatkan  nilai pembobotan kata per kata, seperti tertuang pada tabel 11.
Tabel 11. Pembobotan Kata. Kata Class Tf Dompet tau Positif 1 GoPay kan Positif 3 GoPay u Positif 2 GoPay kenal Positif 1 GoPay neng Positif 1 GoPay bapak Positif 5 GoPay mah Positif 2 GoPay da Positif 1 GoPay ..... ..... .... ........... kah Positif 1 Dana

## 2. Pembuatan Proses
Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  setiap  proses  pada rapidminer yang  terdiri  dari  data training , data testing atau uji, metode naive bayes , apply module dan performance -nya. Data yang di impor ke dalam rapidminer sebagai data training nantinya dapat dilihat pada Gambar 3.
82
Data  yang  di  import  dalam  format  .csv  dan setting pada  bagian header ubah  “ change  role” pada  header  class  menjadi  “Label”  karena class akan  digunakan  sebagai  hasil  klasifikasi,  seperti terlihat pada gambar 4 pada halaman selanjutnya:
Gambar 4. Mengubah data label pada kolom class.
Setelah  mengubah role menjadi  label  pada  kolom class maka  klik  next  dan  simpan  pada “Data” lalu klik finish . Lakukan juga untuk import data testing. Setelah proses impor data selesai selanjutnya  melakukan  proses  design  alur  proses  dan  masukan  proses  lain  seperti  metode naive bayes dan performance , seperti terlihat pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Menambah design apply model, performance dan naive bayes.
Gambar di atas  merupakan gambar hasil menambahkan :
a. Apply  model yang  digunakan  untuk  menampung  data  hasil  dari  data  training  dan  data testing.
b. Naive bayes yang digunaan untuk perhitungan metode yang digunakan pada rapidminer.
c. Performance yang  digunakan  untuk  melihat  hasil  akurasi  data  dalam  bentuk  persentase dan dalam bentuk confidence .

## 3. Hasil Analisa Rapid Miner
Setelah  melakukan  proses  pada rapidminer ,  maka  kita  menguji  data  yang  pertama  yaitu dompet elektronik GoPay, tampilan hasil analisa GoPay dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Tampilan Hasil Analisa GoPay.
Pada rapidminer juga  dapat  melihat  hasil  performa  dari  perhitungan naive  bayes ,  sehingga hasil  performa  yang  didapatkan  dari  hasil  analisa naive  bayes adalah  100%,  seperti  dapat  dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Hasil Akurasi.
Pada rapidminer juga dapat melihat hasil dalam grafik confidence (tingkat kepercayaan) dari perhitungan naive  bayes ,  dan  hasil  grafik  menunjukan  data  positif  untuk  GoPay  lebih  banyak.
84
Sehingga  dapat  disimpulkan sentimen  kepada  GoPay  dari  data  tweet  bernilai  POSITIF. Tampilan hasil grafik dari analisis ini dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Hasil Grafik Analisa
Langkah ini tetap sama dilakukan pada dompet elektronik OVO dan Dana, sehingga diketahui nilai  sentimen  pada  ketiga  dompet  elektronik  tersebut  berdasarkan  data tweet .  Setelah  dilakukan langkah-langkah tersebut, maka ditemukan bahwa hasil sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Ketiga Pengujian. Dompet Elektronik Kelas True Pos True Neg True Net Precision Accuration GoPay Pred. Pos 0 0 0 00,00% 53,33 % Pred. Neg 14 16 0 53,55 % Pred. Net 0 0 0 00,00% Recall 0% 100,00 % 0% OVO Pred. Pos 0 0 0 00,00% 66,67% Pred. Neg 5 19 5 65,52% Pred. Net 0 0 1 100,00% Recall 0% 100,00%  16,67% Dana Pred. Pos 0 0 0 00,00% 40,00% Pred. Neg 5 12 13 40,00% Pred. Net 0 0 0 00,00% Recall 0% 100,00% 0%
Berdasarkan  tabel  13  di  atas  hasil  pengujian  diatas,  ditemukan  bahwa  dompet  elektronik GoPay  memiliki  nilai  sentimen  positif  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  46,67%  dibandingkan  Dana sebesar  37,50%  dan  OVO  sebesar  16,67%.  Lalu  nilai  sentimen  negatif  pada  dompet  elektronik OVO  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  63,33%  dibandingkan  GoPay  sebesar  53,33%  dan  OVO  sebesar 30,00%.  Nilai  sentimen  netral  pada  dompet  elektronik  Dana  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  32,50% dibandingkan OVO sebesar 20,00% dan GoPay sebesar 0,00%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
85
1. Analisis  sentimen  pada  dompet  elektronik  GoPay  lebih  banyak  dinilai  positif  oleh pengguna twitter dibandingkan dompet elektronik lainnya yaitu OVO  dan Dana
2. Analisis sentimen pada  dompet elektronik OVO memiliki nilai negatif yang lebih tinggi dibandingkan dompet elektronik lainnya yaitu GoPay dan Dana.
3. Penelitian  ini  memberikan  bukti  empiris  bahwa  dompet  elektronik  GoPay  lebih    baik dibandingkan Dana dan OVO, sehingga memberikan rekomendasi bagi masyarakat untuk lebih menggunakan GoPay kegiatan jual beli dikehidupan sehari-hari.
4. Penelitian  ini  juga  memberikan  saran  bagi  perusahaan  dompet  elektronik  untuk meningkatkan kualitas aplikasinya untuk meraih lebih banyak sentimen positif dari warga Indonesia, terkhususnya pada GoPay yang walaupun memiliki nilai sentimen yang positif lebih  tinggi  dibanding  Dana  dan  OVO,  namun  memiliki  nilai  sentimen  negatif  yang tinggi. Oleh karena itu, dengan meningkatkan kualitas aplikasi dapat menekan tingginya sentimen negatif tersebut dan meningkatkan sentimen positif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  STMIK  Amik  Riau  yang  telah  memberikan dukungan terhadap penelitian ini sehingga dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Anjelina, “Persepsi Konsumen Pada Penggunaan E-Money,” J. Appl. Manag. Account. , vol. 2, no. 2, pp. 219–231, 2018.
[2] Vivin Dian Devita, “Siapa Aplikasi E-wallet dengan Pengguna Terbanyak di Indonesia?,” 2019. .
[3] A. Mayfield, What is Social Media? UK: iCrossing, 2008.
[4] A. Alsaeedi and M. Z. Khan, “A study on sentiment analysis techniques of Twitter data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 2, pp. 361–374, 2019.
[5] S.  Suryono,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Sentiment  Pada  Twitter  Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Pros. Semin. Nas. Geotik 2019 , pp. 9–15, 2018.
[6] A. V. Sudiantoro and E. Zuliarso, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan  Algoritma  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER,” Pros.  SINTAK  2018 ,  no.  2018,  pp. 398–401, 2018.
[7] B.  M.  Pintoko  and  K.  M.  L,  “Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8121– 8130, 2017.
[8] R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.  Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon  Based  Dan  Support  Vector  Machine,” Komputek , vol. 3, no. 2, p. 52, 2019.
[9] N. Anggraini and H. Suroyo, “Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment ‘T-cash and Go-pay’ in Social Media Using Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 152–163, 2019.
[10]  S.  Saidah  and  J.  Mayary,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Dompet Elektronik  Dengan  Metode  Lexicon  Based  Dan  K  –  Nearest  Neighbor,” J.  Ilm.  Inform. Komput. , vol. 25, no. 1, pp. 1–17, 2020.
[11]  B.  Liu, The  essential  of  sentiment  analysis  and  opinion  mining  in  social  media : IIntroduction and survey of the recent approaches and techniques , Second. USA: Chapman & Hall/CRC, 2010.
[12]  M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018.
86

## BIOGRAFI PENULIS
M. Wino Adi Putra is a student in Infromatics Engineering of STMIK Amik Riau since 2016. He has been a government employee in Riau Province since 2015. His current research interests include artificial intelligence.
Susansti,  S.Kom.,  M.IT obtained  Bachelor  Degree  in  Informatics  Engineering  from  STMIK Amik Riau and obtained Master Degree in Information Technology from Universiti Kebangsaan Malaysia. She has been a Head of Department of Informatics Engineering, STMIK Amik Riau since 2016. Her current research interests include artificial intelligence and information retrieval.
Dr.  Erlin,  S.Kom.,  M.Kom obtained  Bachelor  Degree  in  Information  Management  from SMTIK YPTK Padang, obtained Master Degree in Informatics Engineering from STTI Benarif Indonesia, and obtained Doctoral of Computer Science from Universiti Teknologi Malaysia. She has been a Head of STMIK Amik Riau since 2018. Her current research interests include soft computing and social network.
Herwin, S.Kom., M.Kom obtained Bachelor Degree in Informatics Engineering from STMIK Amik Riau and obtained Master Degree in Information System from UPI YPTK Padan. He has been  a  Head  of  Laboratory  in  STMIK  Amik  Riau,  since  2013.  His  current  research  interests include network and web programming.