## IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ANALISIS OPINI MASYARAKAT TERHADAP KINERJA LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DENGAN ANALISIS FAKTOR
Immanuel Olive Djaja Putra 1 , Kestrilia Rega Prilianti 2 , Paulus Lucky Tirma Irawan 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi,Universitas Ma Chung Villa Puncak Tidar Blok N-01, Tidar, Malang
E-mail : 1 311510014@student.machung.ac.id , 2 kestrilia.rega@machung.ac.id ,
3 paulus.lucky@machung.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  transportasi  umum  saat  ini  berbasis  aplikasi  yang  terhubung  dengan  koneksi  internet sehingga dapat disebut juga dengan transportasi online. Grab dan Gojek merupakan penyedia jasa transportasi  online  yang  ingin  memberikan  pelayanan  kepada  pengguna  dengan  baik.  Beberapa pengguna memberikan tanggapan tentang layanan yang diberikan, pengalaman, kritik maupun saran bagi  kedua  perusahaan  tersebut  melalui Twitter.  Pada  penelitian  ini dibuat  sebuah  aplikasi  untuk menganalisis opini masyarakat terhadap layanan Grab dan Gojek dengan implementasi text mining menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  tweet  ke dalam kelas sentimen positif atau sentimen negatif dan Principal Component Analysis (PCA) yang digunakan  untuk  menentukan  faktor  dari  setiap  sentimen  yang  telah  divalidasi.  Data  diperoleh melalui Twitter dengan kata kunci “grab” dan “gojek”. Dari hasil penelitian didapatkan hasil akurasi klasifikasi data uji sentimen pada objek Grab adalah 74,34% dengan jumlah data 152 tweet dan data latih 597 tweet, sedangkan hasil akurasi klasifikasi data uji pada objek Gojek adalah 68,84% dengan jumlah data 565 tweet dan data latih 2249 tweet. Hasil akurasi diperoleh dengan menggunakan nilai threshold  sebesar  1.1.  Setiap  kelas  sentimen  dilakukan analisis  faktor  yang  kemudian  pada  Grab diperoleh 6 faktor positif dan 5 faktor negatif, sedangkan pada Gojek diperoleh 8 faktor positif dan 6 faktor negatif. Setiap faktor yang diperoleh dilakukan interpretasi dan kemudian dilakukan validasi oleh pakar.
Kata  kunci  : Analisis  Faktor,  Analisis  Sentimen,  Naïve  Bayes  Classifier,  Principal  Component Analysis, Text Mining.

## ABSTRACT
The current public transportation system is based on an application that is connected to an internet connection so that it can be called online transportation. Grab and Gojek are providers of online transportation services who want to provide good services to users. Some users provide feedback about  the  services  provided,  experience,  criticism  and  suggestions  for  the  two  companies  via Twitter.In this study an application was made to analyze public opinion on Grab and Gojek services with the implementation of text mining using the Naïve Bayes Classifier algorithm which is used to classify tweets into a class of positive sentiments or negative sentiments and Principal Component Analysis  (PCA)  used  to  determine  factors  of  every  sentiment  that  has  been  validated.  Data  is obtained via Twitter with the keywords "grab" and "gojek".The results showed that the accuracy of the classification of sentiment test data on Grab objects was 74.34% with 152 data tweets and 597 tweets of training data, while the accuracy of test data classification on Gojek objects was 68.84% with 565 tweets and 2249 tweets of data training data. Accuracy results are obtained by using a threshold value of 1.1. Each sentiment class was analyzed by factors which then in Grab obtained 6 positive factors and 5 negative factors, while in Gojek 8 positive factors and 6 negative factors were obtained. Every factor obtained is interpreted and then validated by experts.
Keywords: Factor  Analysis,  Naïve  Bayes  Classifier,  Principal  Component  Analysis,  Sentiment Analysis, Text Mining.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  sarana  transportasi yang  sering  digunakan  adalah  angkutan umum. Mengikuti perkembangan teknologi yang semakin maju, transportasi umum  berkembang  dengan  pesat. Sistem transportasi  umum  saat  ini  ada  yang berbasis  aplikasi  yang  terhubung  dengan koneksi  internet  sehingga  dapat  disebut juga  dengan  transportasi  online.  Di Indonesia  terdapat  dua  penyedia  jasa transportasi online, yaitu Grab dan Gojek.
Berbagai macam layanan bahkan promosi diberikan kepada pengguna jasa transportasi online tersebut namun layanan yang disediakan juga tidak selalu sempurna dan tetap perlu adanya penyempurnaan. Oleh karena itu, tanggapan dari pengguna sangat diperlukan  untuk  memperbaiki  layanan yang telah disediakan. Beberapa  pengguna  memberikan tanggapan tentang layanan yang diberikan,  pengalaman,  kritik  maupun saran  bagi  kedua  perusahaan  tersebut melalui media sosial salah satunya adalah Twitter.  Media  sosial  merupakan  media online yang digunakan sebagai kesempatan untuk berinteraksi dan
memprersentasikan  diri,  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  dengan masyarakat  yang  mendorong  nilai  dari user-generated dan sudut pandang dengan orang  lain  [1].  Melakukan  analisis  opini masyarakat  tentang  keunggulan  dan kekurangan terhadap kinerja layanan Grab dan  Gojek  pada  media  sosial  secara manual  memerlukan  waktu  dan  tenaga yang  banyak  sehingga  perlu  dilakukan penerapan text mining untuk menganalisis opini masyarakat terhadap kinerja layanan transportasi  online  dengan  data  yang diperoleh  dari  Twitter  menggunakan
Twitter  API.  Kemudian  data  tersebut diolah  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk mengklasifikasi  kelas  sentimen.  Setelah data  terklasifikasi ke  dalam  kelas sentimen  positif  dan  negatif,  dilakukan analisis  faktor  menggunakan  metode Principal Component Analysis (PCA).
Penelitian  serupa  telah  dilakukan penerapan  text  mining  untuk  klasifikasi sentimen  menggunakan  algoritma  NBC terhadap layanan dari Grab dan Gojek [2] dan layanan situs belanja online [3]. Pada penelitan  ini  tidak  berhenti  sampai  tahap klasifikasi  saja  namun  dilakukan  hingga analisis faktor.
Tujuan  dilakukan  penelitan  ini adalah  mengembangkan  aplikasi  untuk analisis opini masyarakat terhadap keunggulan  dan  kekurangan  dari  layanan Gojek dan Grab dengan implementasi text mining  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  dan  Analisis  Faktor.  Batasan masalah pada penelitian ini adalah analisis opini masyarakat terhadap kinerja layanan Gojek dan Grab menggunakan klasifikasi sentimen  dan  ekstrasi  variable  yang menentukan sentimen positif dan negatif, data yang diambil melalui Twitter berupa tweet pengguna yang berada di Indonesia, dan analisis menggunakan bahasa pemrograman  Python  yang  kemudian diimplementasi ke dalam bentuk website.

## METODE
Terdapat  enam  tahapan  pada penelitian  ini,  yaitu  analisis  masalah, pengumpulan data, desain sistem,
pengembangan aplikasi, proses pengujian dan  simpulan  analisis  faktor.  Penjelasan setiap tahap adalah sebagai berikut. 1.
Analisis Masalah Pada  tahap  ini  diketahui  bahwa kualitas  layanan  menjadi  salah  satu  daya tarik  bagi  masyarakat  untuk  menilai  baik atau  buruknya  penyedia  jasa,  begitu  pula dalam bidang transportasi online. Komentar  dari  pengguna  berupa  kritik atau  saran  pun  seringkali  dibagikan melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter.
Analisis  sentimen  masyarakat terhadap  Gojek  dan  Grab  secara  manual membutuhkan  banyak  waktu  dan  tenaga yang  dikeluarkan  karena  informasi  yang terdapat  media  sosial  bergerak  dengan cepat,  maka  diperlukan  teknik  analisis sentimen  secara  otomatis  agar  dapat mempemudah penyedia jasa untuk
memperbaiki  maupun  mengembangkan kualitas layanannya.
2. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  tweet  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengambil  data  berupa  tweet  tentang Gojek  dan  Grab  menggunakan  Twitter API.  Data  yang  diperoleh  kemudian diklasifikasi secara manual ke dalam kelas sentimen  positif  dan  sentimen  negatif. Jumlah  data  hasil  dari  klasifikasi  manual tersebut dibagi manjadi data uji sebanyak 20%  dan  data  latih  sebanyak  80%. Pembagian data ke dalam data uji dan data latih dipilih secara acak.
3. Desain Sistem Sistem  pada  penelitan  ini  sibuat
menggunakan  Python  yang  digunakan untuk  melakukan  text  mining,  analisis sentimen,  dan  analisis  faktor. Pembuatan halaman  antarmuka  web  menggunakan framework Flask.
Terdapat  dua  tahap  text  mining yaitu  preprocessing  yang  digunakan sebagai penyempurnaan data mentah agar menjadi  data  yang  lebih  terstruktur dengan  cara  menghilangkan  gangguan- gangguan pada data dan seleksi fitur yang digunakan  untuk  menghapus  kata  yang memiliki frekuensi  kurang batas minimal yang ditentukan.
Tahap  preprocessing  terdiri  dari proses  mengubah  semua  huruf  pada  data menjadi  huruf  kecil,  menghapus  link, mention  dan  karakter  yang  bukan merupakah huruf (case folding), memecah teks menurut kata penyusunnya (tokenizing),  menghapus  kata-kata  yang tidak  penting  berdasarkan  data  pada stopword  (filtering),  dan  mengubah  kata imbuhan menjadi kata dasar (stemming).
Kemudian dari hasil tahap preprocessing tersebut disimpan ke dalam tabel  Document  Term  Matrix  (DTM). Kolom  dari  setiap  matriks  tersebut  berisi term  atau  kata  yang  diperoleh  dari  tahap preprocessing  dan  setiap  barisnya  berisi tweet.  Nilai  yang  ada  pada  tabel merupakan  frekuensi  kemunculan  kata dalam  tweet  dengan  kata  yang  sudah diperoleh. Contoh struktur tabel Documen Term Matrix dapat dilihat pada tabel 1.
Setelah  tabel  DTM  terbentuk, kemudian  dilakukan  perhitungan  total frekuensi  kata.  Jika  terdapat  kata  yang memiliki  frekuensi  kurang  dari  3,  maka kata tersebut dihilangkan. Kemudian hasil perhitungan disimpan pada tabel frekuensi kata. Contoh struktur tabel frekuensi kata dapat dilihat pada tabel 2.
Pada analisis sentimen dibutuhkan data latih agar dapat mengklasifikasikan  tweet  ke  dalam  kelas sentimen positif maupun negatif
menggunakan  algoritma  NBC.  Data  latih didapatkan dari tabel frekuensi kemudian dilakukan perhitungan nilai ln probabilitas pada  setiap  kata  dengan  teknik  additive smoothing untuk menghindari data dengan  nilai  frekuensi  nol  [4].  Rumus perhitungan  ln  probabilitas  dapat  dilihat pada persamaan (1).
Dimana: w : kata.
Ck : kelas (positif atau negatif). f : frekuensi kemunculan kata. fw : frekuensi kata pada data
latih. Kemudian  dilakukan  klasifikasi
terhadap tweet untuk menentukan kelasnya dengan cara menghitung nilai ln probabilitas  untuk  kelas  sentimen  positif dan sentimen negatif. Rumus perhitungan ln  probabilitas  tiap  kelas  terhadap  tweet yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada persamaan (2).
Dimana: Ck : kelas positif atau negatif. t : tweet.
w : kata pada data latih.
y :  kata  pada  data  uji  yang  terdapat pada data latih.
x :  kata  pada  data  uji  yang  tidak terdapat pada data latih.
ln Py :  ln  probabilitas  dari  kata  yang terdapat pada data latih.
fx : frekuensi kata pada data uji yang tidak terdapat pada data latih. fw : frekuensi kata pada data latih. Kemudian  pada  analisis  faktor digunakan  metode  PCA  yang  dilakukan terhadap  kata  yang  terdapat  pada  kelas positif dan negatif. Analisis faktor adalah teknik  analisis  yang  bertujuan  untuk menyederhanakan  bentuk  variabel  yang memiliki korelasi tinggi menjadi sejumlah faktor  yang  berjumlah  lebih  sedikit daripada variabel yang ada [5].
Pada penelitian ini variabel adalah masing-masing  frekuensi  kata  yang  telah melalui  tahap  klasifikasi.  Kemudian disusun dalam bentuk vektor dan dihitung vektor rata-ratanya. Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mendapatkan  nilai  selisish  dari  matriks vektor  asal  dengan  matriks  vektor  rata- rata.  Kemudian  dilakukan  perhitungan untuk mencari matriks kovarian A dengan persamaan (3).
Dimana: A : matriks kovarian.
Y T :  hasil  transpos  selisih  matriks vektor  asal  dengan  matriks vektor rata-rata.
Y : selisih matriks vektor asal dengan matriks vektor rata-rata. Tahap berikutnya adalah menghitung  Eigen  Value  dan  Eigen Vektor  dari  A  yang  kemudian  hasilnya diurutkan mulai dari yang paling besar ke terkecil. Setelah itu dilakukan perhitungan untuk  mencari  nilai  dari  principal component dengan persamaan (4).
Dimana: PC : Principal Component. Y : selisih matriks vektor asal dengan matriks vektor rata-rata.
v : nilai Eigen Vektor. Kemudian setiap kata yang memiliki  korelasi  tinggi  dikelompokan menjadi  suatu  fakor.  Jumlah  faktor ditentukan  hingga  mendapatkan  hasil pengelompokan kata yang sesuai. Jumlah data  dan  banyaknya  frekuensi  kata  juga sangat  berpengaruh  pada  hasil  analisis faktor.  Setelah  faktor  diinterpretasi, diperlukan  validasi  yang  dilakukan  oleh pakar.
4. Pengembangan Aplikasi Aplikasi pada penelitian ini terdiri dari  analisis  sentimen,  penambahan  data latih,  dan  analisis  faktor.  Pada  proses analisis sentimen diawali dengan pengambilan  data  baru  berupa  tweet menggunakan Twitter API. Total pengambilan  tweet  dan  objek  diproses sesuai masukan dari pengguna. Kemudian data tersebut diproses dengan menggunakan  tahap  preprocessing.  Hasil dari  data  yang  telah  melalui  tahap preprocessing kemudian
dilakukan perhitungan  nilai  ln  probabilitas  untuk mengklasifikasikan  setiap  data  ke  dalam kelas sentimen positif atau negatif. Proses analisis  sentimen  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1 . Proses analisis sentimen
Pada  proses  penambahan  data latih  administrator  dapat  mengubah  atau menghapus data yang mengalami kesalahan  pada  proses  klasifikasi.  Ketika data  sudah  terklasifikasi  dengan  benar, data  tersebut  dapat  ditambahkan  sebagai data  latih.  Proses  penambahan  data  latih dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Proses penambahan data latih Tahap analisis faktor dapat
dilakukan secara langsung karena analisis faktor  pada  penelitian  ini  menggunakan data latih. Jumlah faktor dapat ditentukan oleh  pengguna  dan  hasil  pengelompokan ditampilkan  berdasarkan  jumlah  faktor yang
dimasukan.
Jika hasil
pengelompokan  masih  kurang  sesuai, pengguna  dapat  mengubah  masukan jumlah  faktor  hingga  muncul  hasil  yang diinginkan.  Proses  ini  dapat  dilakukan dengan  bantuan  pakar  untuk  melakukan validasi dari faktor yang terbentuk. Proses analisis  faktor  dapat  dilihat  pada  gambar 3.
Gambar 3 .Proses analisis faktor
5. Pengujian Pengujian klasifikasi menggunakan  algoritma  NBC  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara pengambilan  sampel  dan  melakukan perhitungan  akurasi  dari  hasil  klasifikasi dengan rumus seperti pada persamaan (5).
Dimana:
x : total data uji yang masuk ke kelas yang benar. y : total keseluruhan data uji. Pengujian  juga  dilakukan  pada waktu  komputasi.  Perhitungan  waktu dilakukan  dengan  cara  mencari  selisih waktu mulai dari proses dijalankan hingga proses  tersebut  selesai  dengan  sintaks pada Python. 6. Simpulan Analisis Faktor Pada  faktor  yang  terbentuk  dari proses  analisis  faktor,  dilakukan  evaluasi variabel  hasil  dari  perhitungan  Principal Component dengan faktor yang terbentuk dari hasil wawancara atau diskusi dengan pakar kemudian ditarik sebuah kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa  penelitian  terdahulu tentang  penggunaan  text  mining  dengan data yang diambil dari media sosial adalah sebagai  berikut.  Penerapan  text  mining untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat terhadap  calon  Presiden  Indonesia  2014 menggunakan  algoritma  NBC  yang datannya  diambil  dari  Twitter  [6].  Hasil dari  penelitian  tersebut  berupa  hasil klasifikasi  sentimen  ke  dalam  tiga  kelas, yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian analisis sentimen terhadap  pemerintahan  Joko  Widodo  [7] juga  mengambil  data  melalui  Twitter. Pada  penelitian  tersebut  data  yang diperoleh sebanyak 400 tweet yang terdiri dari  300  data  latih  dan  100  data  uji. Penelitian  tersebut  menggunakan  metode NBC untuk mengklasifikasi opini masyarakat terhadap pemerintahan Bapak Jokowi  dengan hasil akurasi 97%. Selain itu  juga  terdapat  penelitian  tentang penerapan text mining yang juga
menggunakan  algoritma  NBC  terhadap tokoh  publik  dan  data  diperoleh  dari Twitter  [8].  Pada  penelitian  tersebut dihasilkan perbandingan akurasi algoritma  NBC  menggunakan  term- frequency dengan algoritma NBC menggunakan  Term  Frequency-Inverse
Document Frequency (TF-IDF).
Kemudian  terdapat  penelitian penerapan text mining dan algoritma NBC pada  tempat  wisata  dengan  studi  kasus Jawa  Barat  [9].  Data  diperoleh  dari komentar  masyarakat  di  Google  Maps. Penelitian tersebut menggunakan Convert
Emoticon pada tahap preprocessing untuk membantu mendeskripsikan ekspresi masyarakat  dalam  suatu  kalimat  yang mengandung  simbol  emoticon.  Pada penelitian  ini  diperoleh  hasil  klasifikasi sentimen positif dan negatif. Implementasi text mining tjuga dilakukan terhadap  tempat  wisata  di  Kota  Malang
[10].  Penelitian  tersebut  menggunakan algoritma  NBC  dan  seleksi  fitur  Query Expansion  Ranking  untuk  melakukan klasifikasi  sentimen.  Hasil  uji  terbaik dengan  akurasi  86.6%  pada  penelitian tersebut  adalah  dengan  rasio  seleksi  fitur 75%.
Penelitian menggunakan algoritma  NBC  juga  telah  dilakukan terhadap suatu brand Smartfren [11]. Pada penelitian  tersebut  data  didapatkan  dari situs  import.io  sebanyak  7388  kalimat opini masyarakat terhadap merek Smartfren.  Data  latih  yang  digunakan sebanyak  1000  data  dan  data  uji menggunakan  6388  data.  Penelitian tersebut  juga  menghasilkan  klasifikasi sentimen positif dan negatif.
Penelitian menggunakan text mining  juga  telah  diterapkan  pada  opini masyarakat  tentang  hotel  [12].  Penelitian terebut  menggunakan  algoritma  Support Vector  Machine  (SVM)  berbasis  Particle Swarm Optimization. Data yang digunakan  terdiri  300  data  yang  diambil dari situs www.tripadvisor.com. Penelitian tersebut dilakukan hingga tahap klasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif masyarakat. Penerapan  text  mining  juga dilakukan untuk analisis sentimen
digunakan  untuk  mengetahui  tingkat kepuasan pengguna penyedia jasa layanan telekomunikasi  seluler  di  Indonesia  [13]. Data  pada  penelitian  tersebut  diperoleh dari  Twitter  dan  diolah  menggunakan metode  SVM  dengan  menggunakan Lexcion Based  Features.  Penelitian tersebut  dilakukan  hanya  sampai  pada tahap  klasifikasi  jenis  sentimen  dan perbandingan  akurasi  antara  metode Support  Vector  Machine  menggunakan Lexcion  Based  Features  dengan  Support Vector  Machine  tanpa  Lexcion  Based Features.
Analisis  sentimen  masyarakat terhadap  sebuah  film  [14]  juga  termasuk penggunaan  text  mining.  Data  pada penelitian  tersebut  diperoleh  dari  Twitter sebanyak  3000  tweet.  Pada  penelitian tersebut dihasilkan klasifikasi sentimen ke dalam  kelas sentimen positif, negatif dan netral menggunakan algoritma SVM.
Implementasi  text  mining  juga telah  dikombinasikan  dengan  metode  K- Means Clustering untuk automasi penentuan  tren  topik  Skripsi  [15].  Uji coba  pada  penelitian  tersebut  diperoleh hasil  yang  baik  dengan  89%  responden menyetujui tren topik skripsi pada aplikasi yang dibuat.
Pada  penelitian  yang  dilakukan, diperoleh hasil pengelompokan data latih sebagai berikut.
 Data  latih  positif  dengan  objek ‘Grab’ sebanyak 260 tweet.
 Data  latih  negatif  dengan  objek ‘Grab’ sebanyak 337 tweet.
 Data  latih  positif  dengan  objek ‘Gojek’ sebanyak 959 tweet.
 Data  latih  negatif  dengan  objek ‘Gojek’ sebanyak 1290 tweet.
 Selain data latih, juga terdapat hasil pengelompokan  data  uji  sebagai berikut.
 Data  uji  positif  dengan  objek ‘Grab’ sebanyak 66 tweet.
 Data  uji  negatif  dengan  objek ‘Grab’ sebanyak 86 tweet.
 Data  uji  positif  dengan  objek ‘Gojek’ sebanyak 241 tweet.
 Data  uji  negatif  dengan  objek ‘Gojek’ sebanyak 324 tweet.
Pada  hasil  analisis  sentimen terdiri  dari  hasil  text  mining  dan  hasil klasifikasi  tweet  menggunakan  algoritma NBC.  Pada  proses  text  mining  sistem telah  berhasil  mengambil  data  berupa tweet  dengan  objek  dan  jumlah  yang dimasukan  oleh  pengguna.  Data  yang telah  diambil  kemudian  dilakukan  tahap preprocessing.  Pada  tahap  preprocessing data  telah  berhasil  dibuah  menjadi  huruf kecil secara keseluruhan, link dan mention pada data serta karakter yang bukan huruf telah  dihilangkan,  kata  pada  data  yang terdapat pada stopword telah dihapus, dan kalimat  telah  terpisah  menurut  kata  yang menyusunnya.  Kata  penyusun  kalimat tersebut  juga  telah  berhasil  diubah menjadi kata dasar.
Pada  proses  klasifikasi  sistem telah  berhasil  melakukan  perhitungan  ln probabilitas  setiap  kata  dalam  data  uji dengan  kata  yang  ada  pada  model probabilitas data latih. Dari hasil klasifikasi  tersebut,  masih  terdapat  data yang  belum  terklasifikasi  dengan  benar sehingga  diperlukan  threshold.  Nilai threshold  diperoleh  dari  beberapa  kali percobaan  hingga  menemukan  nilai  yang sesuai  yaitu  1,1.  Tabel  3  merupakan percobaan nilai threshold untuk melakukan klasifikasi terhadap 717 data.
Pada proses analisis faktor diperoleh  hasil  6  faktor  positif  dan  5 faktor negatif pada Grab, sedangkan pada Gojek  diperoleh  8  faktor  positif  dan  6 faktor  negatif.  Berikut  adalah  hasil analisis faktor pada Grab dan Gojek.
1. Faktor  positif  Grab  adalah  Promo
Grabfood,  kesan  pengemudi  Grab, pelayanan dari Grab, layanan sarana transportasi Grab yang bisa diandalkan, kepuasan konsumen, dan fitur dari layanan Grab. 2. Faktor negatif Grab adalah ketidakpuasan  konsumen  Grab,  sifat menyebalkan oknum  pengemudi Grab, harga yang mahal, esan negatif
konsumen terhadap Grab, dan pelayanan yang buruk. 3. Faktor positif Gojek adalah pelayanan Gojek yang baik, cepatnya respon  dari  Gojek,  perjuangan  mitra Gojek,  layanan  Gosend,  layanan
Gofood,  kepuasan  konsumen  Gojek, peluang berkembang bagi Gojek, dan aplikasi yang mudah. 4. Faktor negatif Gojek adalah permaslahan  aplikasi,  kekecewaan konsumen  Gojek,  kualitas  costumer service  Gojek,  keluhan  konsumen, penipuan yang terjadi, dan permasalahan transaksi. Kemudian  terdapat  hasil  uji  coba meliputi  uji  coba  akurasi  klasifikasi,  uji coba  analisis  faktor,  dan  uji  coba  waktu komputasi. Uji akurasi klasifikasi dilakukan  terhadap  717  data  uji  yang terdiri dari 152 data uji Grab dan 565 data uji  Gojek.  Data  uji  tersebut  telah diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  sentimen positif  dan  negatif  secara  manual. Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui perbandingan  data  yang  diklasifikasikan dengan  benar  dan  data  yang  salah  dalam tahap klasifikasi.
Pada  proses  perhitungan  akurasi objek  Grab  didapatkan  bahwa  sebanyak 113  tweet  dari  152  tweet  berhasil diklasifikasikan secara benar. Pada objek Gojek sebanyak 389 tweet dari 565 tweet berhasil  diklasifikasikan  secara  benar. Kemudian  diakukan  perhitungan  untuk mencari total akurasi keseluruhan dengan menjumlahkan  banyak  tweet  yang  benar dibagi  dengan  total  keseluruhan  tweet. Perhitungan akurasi
klasifikasi menggunakan persamaan (5). Perhitungan akurasi klasifikasi adalah sebagai berikut.
Hasil  akurasi  merupakan  nilai yang menunjukan presentase keberhasilan aplikasi  dalam  melakukan  klasifikasi. Total  akurasi  rata-rata  yang  diperoleh dalam melakukan klasifikasi kedua objek
adalah  71,59%  dengan  nilai  akurasi 74,34%  pada  data  uji  Grab  dan  68,84% pada data uji Gojek.
Kemudian  terdapat  hasil  uji  coba waktu  komputasi.  Uji  waktu  komputasi dilakukan  pada  masing-masing  tahapan yang ada pada aplikasi analisis sentimen. Pengujian  pada  tahap  preprocessing  dan tahap  klasifikasi  dilakukan  sebanyak  tiga kali kemudian dihitung rata-rata waktunya.  Pengujian  waktu  pada  tahap preprocessing dan tahap klasifikasi dilakukan  pada  data  uji  pada  objek  Grab positif sebanyak 22 data yang berbeda tiap kali  pengujian.  Pada  uji  komputasi analisis  faktor  menggunakan  data  latih sebanyak  2846  data.  Hasil  rata-rata pengujian  waktu  komputasi  dapat  dilihat pada tabel 4.
Berdasarkan  penelitian  yang  ada, total  waktu  respon  sebuah  web  dapat dikategorikan  menjadi  3,  yaitu  respon yang instan dengan lama waktu 0.1 detik, respon  yang cukup dengan lama waktu 1 detik,  dan  respon  yang  lambat  dengan lama  waktu  10  detik.  Pada  tabel  4 diketahui bahwa pada tahap preprocessing memerlukan waktu yang paling lama dari keseluruhan proses yaitu 14,25 detik atau sekitar 0,64 detik setiap tweet. Perolehan waktu  ini  belum  efisien  karena  semakin banyak tweet yang diambil akan semakin panjang  waktu  untuk  melakukan  tahap preprocessing.  Pada  tahap  klasifikasi hanya memerlukan waktu 0,2 detik untuk melakukan  proses  pada  22  tweet.  Pada tahap  analisis  faktor  dapat  dikatakan sudah  efisien  karena  hanya  memerlukan waktu hanya 0,002 detik setiap tweet.

## SIMPULAN
Aplikasi untuk melakukan analisis opini masyarakat terhadap keunggulan  dan  kekurangan  dari  layanan Gojek dan Grab dengan implementasi text mining  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  Classifier  dan  analisis  faktor  telah berhasil dibuat. Berdasarkan hasil penelitian  dan  uji  coba  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  sebagai berikut.
1. Aplikasi yang dibuat dapat Aplikasi yang  dibuat  dapat  mengumpulkan data terbaru secara real time.
2. Tahap  preprocessing  pada  aplikasi dapat  berjalan  dengan  baik  pada tweet yang memiliki tatanan bahasa Indonesia yang sesuai dengan ejaan yang disempurnakan (EyD), namun dalam  prosesnya  membutuhkan waktu yang cukup lama.
3. Seleksi fitur yang digunakan untuk menghapus  jumlah  kata  yang kurang  dari  tiga  berjalan  dengan baik. 4. Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier pada  aplikasi  ini  menghasilkan akurasi  pada  objek  Grab  74,34%, pada  objek  Gojek  68,84%  dan akurasi  rata-rata  dari  kedua  objek tersebut sebesar 71,59%. 5. Metode Principal Component Analysis  dapat  mengelompokkan kata  ke  dalam  beberapa  faktor.
Pada Grab diperoleh 6 faktor positif dan  5  faktor  negatif,  sedangkan pada  Gojek  diperoleh  8  faktor positif  dan  6  faktor  negatif.  Setiap faktor  yang  diperoleh  dilakukan interpretasi
dan kemudian dilakukan validasi oleh pakar.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan uji coba yang telah  dilakukan, saran bagi pengembang  aplikasi  selanjutnya  adalah menambahkan data latih untuk menyeimbangkan  data  antara  sentimen positif  dan  sentimen  negatif  agar  dapat meningkatkan  hasil  akurasi  pada  proses klasifikasi sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Carr,  C.T.  dan  Hayes,  R.A.   2015, Social Media: Defining, Developing, and Divining, Atlantic Journal  of  Communication,  23:46-
65.
[2] Nugroho,  D.G.,  Chrisnanto,  Y.H. dan  Wahana,  A.  2016,  ‘Analisis
Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online Menggunakan Metode Naive Bayes’,  prosiding  SNST  ke-7, Semarang, hal. 156-161.
[3] Muljono, Artanti, D.P., Syukur, A.,
Prihandono, A. dan Setiadi, D.R.I.M.  2018,  ‘Analisa  Sentimen untuk  Penilaian  Pelayanan  Situs Belanja Online Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes’  seminar KNSI  2018,  Semarang,  hal.  165- 170. [4] Amora,  R.,  dan  Fauzy,  A.  2016, ‘Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Mendiagnosis Penyakit  Demam  Dengue  dan Demam  Berdarah  Dengue  (Studi kasus:  RSUD  R.  Syamsudin,  SH
Kota Sukabumi)’, prosiding SNIPS 2016, Yogyakarta, hal. 646-655.
[5] Ameriksa, S. & Nurhidayah, 2014, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kinerja  Kemitraan Bisnis PT PLN. Jurnal Manajemen dan Akuntansi, 3:1-14. [6] Nurhuda,  F.,  Sihwi,  S.W.  dan Doewes, A. 2013, Analisis Sentimen Masyarakat  terhadap Calon  Presiden  Indonesia  2014 berdasarkan  Opini  dari  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier, Jurnal ITSMART, 2:35- 42. [7] Mahardhika,  Y.S.  dan  Zuliarso,  E. 2018, ‘Analisis Sentimen Terhadap Pemerintahan  Joko  Widodo  pada Media Sosial Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes Classifier’, prosiding SINTAK  2018,  Semarang,  hal. 409-413. [8] Hidayatullah, A.F. dan Azhari, S.N. 2014,  ‘Analisis  Sentimen  dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh  Publik  pada  Twitter’, dipresentasikan pada Seminar Nasional Informatika di Yogyakarta, 12 Agustus. [9] Wilianto, L., Pudjiantoro, T.H. dan Umbara,  F.R.  2017,  ‘Analisis
Sentimen  terhadap  Tempat  Wisata
dari Komentar Pengunjung dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat’, prosiding  SNATIF  Ke  -4,  Cimahi, hal. 439-448.
[10] Fanissa,  S.,  Fauzi,  M.A.  dan
Adinugroho,  S.  2018,  Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur Query  Expansion  Ranking,  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 2:2766–2770. [11] Zuhri, F.N. dan Alamsyah, A. 2017, ‘Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap Brand Smartfren Menggunakan Naïve Bayes Classifier  di  Forum  Kaskus’, prosiding  Management  Volume  4, Bandung, hal. 242-251. [12] Indrayuni, E. 2016, Analisa Sentimen Review Hotel Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Berbasis  Particle Swarm Optimization, Jurnal Evolusi, 4:20-27. [13] Rofiqoh,  U.,  Perdana,  R.S.  dan Fauzi, M.A. 2017, Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi  Seluler  Indonesia Pada  Twitter  Dengan  Metode Support  Vector  Machine  dan Lexicon  Based  Features,  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 1:1725-1732. [14] Rahutomo,  F.,  Saputra,  P.Y.  dan Fidyawan, M.A. 2018, Implementasi  Twitter  Sentiment Analysis untuk Review Film Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine, Jurnal Informatika Polinema, 4:93-100. [15] Prilianti,  K.  R.  dan  Wijaya,  H. 2014.  Aplikasi  Text  Mining  untuk
Automasi  Penentuan  Tren  Topik Skripsi  dengan  Metode  K-Means Clustering,  Jurnal  Cybermatika, 2:1-6