## Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan Algoritma TF-IDF dan

## SentiStrength
Abdul Aziz 1 , Fauziah 2 1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional abbddul.aziz.97@gmail.com, fauziah@civitas.unas.ac.id
Abstract
The need to analyze a product or  policy becomes an important thing to measure the level of success.  Twitter  is  currently  one  of  the  popular  applications  used  by  the  public  to  give  their impressions and opinions, both positive, negative and neutral opinions. Diverse public opinion on Twitter can be used as a reference material to get the level of community satisfaction on a product, service or policy. In this study, a sentiment analysis system was created using the TF- IDF and SentiStrength Algorithm. The steps in the research are, firstly,  crawling Twitter data using  the  Twitter  API,  second  preprocessing,  thirdly  doing  spell  correction,  fourth  Word weighting  (TF-IDF)  and  lastly  SentiStrength  classification,  where  the  results  of  the classification  of  tweets  have  positive,  negative  or  neutral  sentiments.  In  the  test  data  taken using  the  keyword  "child  vaccines"  as  many  as  1000  tweets,  the  results  obtained  were  54% positive sentiment, 20% negative sentiment and 26% neutral sentiment. Comparison with the same negative data analysis using a different algorithm, namely Naïve Bayes, results in positive sentiment of 55%, 16% and neutral 29%. Decision Tree got 61% positive results, 14% negative and 25% neutral.
Keywords : Twitter, Sentiment Analysis, SentiStrength, Opinion, TF-IDF.

## Abstrak
Kebutuhan  dalam melakukan analisis pada sebuah  produk atau kebijakan menjadi suatu hal penting  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan.  Twitter  saat  ini  menjadi  salah  satu  aplikasi populer yang digunakan oleh masyarakat dalam memberikan kesan dan opininya, baik opini yang bersifat positif, negatif maupun netral. Opini masyarakat yang beragam di Twitter dapat dijadikan  sebagai  bahan  acuan  untuk  mendapatkan  tingkat  kepuasan  masyarakat  pada sebuah produk, layanan ataupun kebijakan. Pada penelitian ini sistem analisis sentimen dibuat dengan menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength Langkah-langkah pada penelitian yaitu, pertama crawling data Twitter menggunkaan API Twitter, kedua preprocessing, ketiga melakukan  spell  correction  keempat  Pembobotan  kata  (TF-IDF)  dan  terakhir  klasifikasi SentiStrength,  dimana  hasil  klasifikasi  tweet  memiliki  sentimen  positif,  negatif  atau  netral. Pada  data  uji  yang  diambil  dengan  menggunakan  kata  kunci  “vaksin  anak”  sebanyak  1000 tweet, diperoleh hasil sentimen positif  54%, sentimen negatif  20%  dan sentimen  netral  26%. Perbandingan  dengan  analisis  data  yang  sama  menggunakan  algoritma  yang  berbeda  yaitu Naïve Bayes mendapatkan hasil sentimen positif 55%, negatif 16% dan netral 29%.  Decision Tree mendapatkan hasil positif 61%, negatif 14% dan netral 25%.
Kata kunci : Twitter, Analisis Sentimen, SentiStrength, Opini, TF-IDF.

## 1. PENDAHULUAN
Jejaring  sosial  Twitter  menyediakan  ruang  yang  dibutuhkan  untuk memenuhi  kebutuhan  manusia  akan  informasi  dan  komunikasi  pada  era modern.  Setiap  harinya  jutaan  bahkan  milyaran  entri  baru  dibuat  oleh
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengguna  Twitter  di  seluruh  dunia,  mulai  dari  entri  hiburan,  berita,  iklan promosi  dan  lain-lain.  Dengan  banyaknya  entri  dan  pengguna  aktif  pada Twitter  menjadikan  data  yang  ada  di  dalamnya  sangat  beragam.  Data  ini dapat  dimanfaatkan  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  masyarakat  pada sebuah produk, kebijkan pemerintah, layanan jasa dan lain-lain.
Analisis  sentimen  adalah  metode  yang  dipakai  dalam  menganalisis bagaimana  sebuah  sentimen  diekspresikan  menggunakan  teks  dan bagaimana sentimen tersebut dapat diklasifikasikan sebagai sentimen positif, negatif  dan  netral    0.  Analisis  sentimen  sering  digunakan  oleh  produsen dalam  mengukur  tingkat  kesuksesan  suatu  produk  yang  mereka  keluarkan. Dalam  contoh  lain  analisis  sentiment  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui  opini  masyarakat  terhadapa  seorang  public  figure  ataupun pejabat 0.
Aplikasi  berbasis  web  untuk  analisis  sentimen  pada  Twitter menggunakan Algoritma TF-IDF dan klasifikasi SentiStrength dibuat dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman  Python.  Tampilan  web  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dengan  framework  Laravel  5.4.  Metode SentiStrength adalah  algoritma  data  mining  yang  diciptakan  oleh CyberEmotion . SentiStrength merupakan  klasifikasi  yang  memanfaatkan pendekatan  berbasis  leksikon  atau  kamus  yang  berfokus  pada  analisis kekuatan sentimen.
Pada  penelitian  Pendeteksian  kekuatan  sentimen  pada  teks  tweet berbahasa  indonesia  menggunakan Sentistrength dengan  hasil  akurasi keseluruhan  57.33%  0.  Algoritma  TF-IDF  untuk  meringkas  tweet  dengan menghasilkan  rata-rata  recall  0,31,  presisi  rata-rata  0,34,  dan F1-Measure gabungan  sebesar  0,33.  0. SentiStrength sebagai  klasifikasi  data  pada pengujian sentimen dengan hasil perolehan akurasi rata-rata sebesar 60% 0. Model  aplikasi  untuk  analisis  sentimen  pada  opini  masyarakat  dengan algoritma Naïve  Bayes Classifier  0.  Pendekatan  berbasis  leksikon  untuk mendeteksi pesan terkait bunuh diri di Twitter menggunakan algoritma Yet Another  Two-Stage  Idea atau  YATSI memiliki  akurasi  klasifikasi  lebih  tinggi (66,67 %) dan Learning with Local and Global Consistency atau LLGC memiliki akurasi  (59,38%)  0.  Semantik  kontekstual  untuk  analisis  sentimen  Twitter dengan  menggunkan  pendekatan  berbasik leksikon medapatkan  hasil SentiStrength dengan akurasi 4-5%  0. Tujuan  penelitian melakukan analisis sentimen tanpa melakukan proses labelling manual pada data set. Algoritma SentiStrength tidak  membutuhkan  data  training  ( unsupervised) karena klasifikasi didasarkan pada kamus yang telah diberi bobot.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Alur Kerja Aplikasi
Gambaran alur kerja aplikasi pada penelitian mulai dari sistem berjalan sampai berhenti secara umum dijelaskan pada Gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Alur Kerja Aplikasi
Gambar 1 merupakan alur kerja Aplikasi pada penelitian. Crowling data merupakan tweet yang  diambil  dengan  menggunakan  API  twitter.  Setelah data tweet terkumpul  dilakukan  proses pre-processing yang  terdiri  dari tokenizer, case folding, cleansing dan stopword . Setelah tahap pre-processing selanjutnya  tahap spell  Corection yang  terdiri  dari steaming dan lemmatization . Proses berikutrnya pembobotan kata (TF-IDF) dan klasifikasi menggunakan SentiStrength dengan hasil akhir sentimen positif, negatif dan netral.  Keterbaruan  pada  penelitian  ini  yaitu  tidak  memerlukan  tahap labelling manual karena hasil sentimen didasarkan pada kamus bobot yang telah dibuat.

## 2.2.  Data Input
Data  input  dimanfaatkan  sebagai  data  masukan  pada  aplikasi.  Data input  diproses  dengan  tujuan  agar  mendapatkan  nilai output yang diharapkan. Data input yang digunakan pada penelitian yaitu:
a) Tweet Bahasa Indonesia , Data Tweet didapat dengan cara crowling data menggunkan  pasilitas  API  Twitter.  Proses crowling pada  sistem  dengan cara memasukan kata kunci atau hastag yang diinginkan lalu selanjutnya memasukan  jumlah  data  yang  ingin  diambil.  Pada  sistem  yang  dibuat jumlah  data  yang  dapat  diambil  maksimal  1000  buah  dengan  periode tweet selama 7 hari.
b) Kamus Sentimen , merupakan kumpulan kata-kata yang dipilih dan diberi bobot  dengan  nilai  sentimen  1  (tidak  mempunyai  nilai  sentimen  positif) s.d  6  (mempunyai  nilai  sentimen positif  yang sangat  kuat),  dan  -1  (tidak mempunyai  nilai  sentimen  negatif)  s.d  -6  (mempunyai  nilai  sentimen negatif  sangat  kuat).  Kamus  sentimen  didapatkan  dari  hasil  translasi kamus  sentimen  berbahasa  inggris.  Penelitian  dalam  pembuatan  kamus sentimen  dilakukan  oleh  3  responden  ahli,  mahasiswa  S2  Linguistik Universitas Gadjah Mada 0
c) Kamus Emosikon, berisi simbol yang digunakan untuk mengekspresikan raut  wajah  yang  memiliki  emosi.  Contoh,  simbol  “:)”  menunjukan ungkapan  emosi  senyum.  Kamus  emosikon  juga  diberikan  bobot  untuk menentukan sentimen pada sebuah kalimat.
Labelling Tidak melakukan proses labelling manual karena sentimen didasarkan pada kamus bobot.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Kamus Idiom, merupakan kata yang mempunyai perbedaan arti dengan kata aslinya. Contoh, kata “Panjang tangan” memiliki makna suka mencuri.
e) Boosterword , merupakan kata yang dapat meningkatkan nilai sentiment pada  kata  di  sebelahnya.  Contoh,  kata  “cantik  sekali”  memiliki  nilai sentimen  positif  lebih  besar  dari  pada  hanya  kata  “cantik”.  Kata Boosterword diberi nilai sentimen 1-2 untuk menambah atau mengurangi nilai kata disampingnya.
f) Kata Negasi, merupakan kata yang dapat mengganti makna pada sebuah kata  lain.  Contoh,  kata  “jahat”  memiliki  nilai  sentimen  negatif,  tapi  jika kata  “jahat”  diawali  dengan  kata  “tidak”  maka  kata  nilai  sentimen  akan berubah menjadi positif dan susunan kata menjadi “tidak jahat”.
g) Kata Tanya, dapat mengubah sentiment dari suatu opini. Contoh, kalimat “apa anda senang?” meskipun terdapat kata “senang” tapi kalimat tersebut tidak memiliki orientasi positif ataupun negatif.

## 2.3. Data Pre-processing
Preprocessing  merupakan  teknik  awal  data  mining  yang  bertujuan mengubah  data  mentah  yang  sudah  terkumpul  menjadi  data  bersih  yang dapat  digunakan  pada  proses  berikutnya.  Teknik  preprocessing  yang digunakan pada sistem ini yaitu:
a) Cleansing , tahap  untuk  membersihkan  data  dengan  menghapus bagian data yang tidak sesuai contohnya seperti symbol, hastag, URL dan lain-lain.
b) Tokenizer , tahap  membagi  kalimat  menjadi  perkata  dengan  acuan spasi sebagau pemisahnya. Contoh kalimat “aku melihatmu menacari buku” menjadi “['Aku', 'melihatmu', 'mencari', 'buku']”.
c) Case folding , tahap untuk mengubah setiap huruf pada kata menjadi lower case.
d) Stopword , tahap  mengghapus  kata  penghubung  yang  tidak  memiliki makna. Stopword menggunakan library Sastrawi. Misal : “di”, “yang”,
“ke”, dan lain-lain.

## 2.4. Spell Correction
Pada tahap ini kalimat di cek perkata untuk mendapatkan kata baku dari tiap kalimat. Teknik yang digunakan pada tahap Spell Correction yaitu:
a) Steaming , merupakan tahap mengurai suatu kata menjadi bentuk kata dasarnya.
b) Lemmatization , merupakan  sebuah  proses  untuk  menemukan bentuk dasar dari sebuah kata.
2.5. Term Frequency – Invers Document Frequency (TF-IDF) TF-IDF  berfungsi  untuk  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  pada dokumen lalu selanjutnya mengubah kata tersebut kedalam bentuk numerik 0. Term  Frequency (TF)  adalah  semakin  besar  frekuensi  kemunculan  kata pada  sebuah  dokumen  maka  akan  semakin  besar  nilai  bobot  untuk  kata
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tersebut. Inverse Document Frequency (IDF) adalah semakin besar frekuensi kemunculan  kata  maka  nilai  bobot  kata  tersebut  akan  semakin  kecil. Persamaan TF-IDF yang digunakan pada penelitian:
( ) (1) Penjelasan:
Wi,j = banyak data ke-i terhadap kata ke-j Tfi,j = banyaknya kata i yang dicari pada sebuah data j N = total data dfi = banyaknya data yang mengandung kata ke-i

## 2.6. SentiStrength
SentiStrength merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  memanfaatkan penedekatan  leksikon  atau  kamus. SentiStrength memberikan  hasil  positif dan negatif dengan jangkauan dimulai dari 1 – 6, nila 1 menunjukan kalimat netral (tidak mempunyai sentiment), nilai 6 menunjukan sangat positif atau sangat negatif. Nilai akhir pada kalimat ditentukan dari nilai positif dan nilai negatif  tertinggi  dari  kata-kata  pada  kalimat  tersebut.  Contoh  kata,  “Bela jorok dan kotor tetapi dia penyayang”, maka hasil nya sebagai berikut, “Bela jorok  (-4)  dan  kotor  (-3)  tetapi  penyayang  (2).  (skor:2,  -4)”.  Maka  dari kalimat  tersebut  didapatkan  nilai  akhir  positif  tertinggi  adalah  2  dan  nilai akhir  negatif  tertinggi  adalah  -4.  Selanjutnya  nilai  sentiment  akhir diputuskan  berdasarkan  aturan jika nilai  positif  >nilai  negatif maka sentiment positif, jika nilai positif <nilai negatif maka sentiment negatif, jika nilai positif = nilai negatif maka sentiment netral 0. Pembobotan term selain menggunakan  kamus  sentiment  juga  dapat  menggunakan  kamus  emosikon dan  kamus  ungkapan  yang  masing-masing  kata  dan  karakter  pada  kamus diberi bobot tertentu.

## 2.7. Pengujian Aplikasi
Pengujian  Aplikasi  dilakukan  dengan  membandingkan  data  prediksi (hasil  klasifikasi  menggunakan  aplikasi  yang  dirancang)  dan  data  actual (hasil  klasifikasi  dengan  labeling  manual  oleh  manusia).  Data  actual selanjutnya  dianalis  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner dengan  algoritma Naïve Bayes dan Decition Tree  sebagai pembanding algortima SentiStrength yang  digunakan  pada  penelitian.  Algoritma SentiStrength tidak membutuhkan  data  training  ( unsupervised) karena  klasifikasi  didasarkan pada kamus yang telah diberi bobot.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  proses  pengembangan  prototype aplikasi  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma  TF-IDF  dan SentiStrength untuk mendapatkan nilai sentimen dari teks pada twitter yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
diambil  dengan  menggunakan  API  Twitter  berdasarkan keyword yang mewakili produk, layanan atau kebijakan yang ingin dianalisis.

## 3.1. Analisis Kebutuhan Aplikasi
Kebutuhan Aplikasi dibagi menjadi dua kategori, yaitu Fungsional dan Non-Fungsional.  Penjelasan  mengenai  Analisis  kebutuhan  Aplikasi  akan dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Aplikasi No Kebutuhan Fungsional 1. 2. 3. 4. 5.
Pengguna  dapat  meng  input keyword sesuai  kebutuhan  dan  kemudian keyword tersebut  akan  digunakan  oleh  sistem  untuk crowling data  yang sesuai dengan keyword tersebut Pengguna dapat menentukan jumlah tweet yang ingin dikumpilkan
Pengguna dapat melihat hasil dari setiap tahapan analisis yang dilakukan sistem dengan hasil akhir berupa sentimen positif, negatif dan netral. Pengguna dapat menyimpan hasil analisis dalam bentuk file PDF, CSV dan Exel  agar  dapat  digunakan  Kembali  sebagai  bahan  analisis  di  kemudian hari. Pengguna  dapat  melihat  hasil  akhir  klasifikasi  sentimen  dalam  bentuk diagram sederhana. No Kebutuhan Non-Fungsional 1. 2. 3. User Interface yang dibuat harus mudah dipahami dan digunakan
Hasil  Kahir  disajikan  dalam  Diagram  yang  jelas  dan  engan  warna  yang kontras agar dapat membedakan masing-masing kelas sentimen.
Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  klasifikasi  tidak  melebihi  5  menit untuk jumlah record antara 300-500 tweet.

## 3.2. Pengembangan Prototype
Pada  gambar  2.  a),  b), c) dan  d),  Model  yang  ada  diubah  menjadi  unit kerja berbentuk aplikasi web. Tool yang digunakan diantaranya HTML, PHP dengan framework Laravel 5.4, Bootstrap dan Jquery sebagai konstruksi user interface,  control  dan  implementasi  algoritma SentiStrength .  Secara keseluruhan sistem terbagi dalam 4 bagian yang meliputi: Crawling data, Pre- Processing dan Spell  Correction , TF-IDF dan  terakhir  klasifikasi  dengan SentiStrength .
a)
b)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## c)                                                                      d)
Gambar 2. a) Pengembangan Prototype Crawling Data. b) Pengembangan Prototype Pre-processing Data. c) Pengembangan Prototype TF-IDF. d) Pengembangan Prototype klasifikasi dengan Algoritma Sentistrength .

## 3.3. Pembahasan
Untuk  uji  performa  aplikasi  maka  dilakukan  analisis  pada  salah  satu topik yang sedang banyak dibicarakan di  masyarakat.  Topik yang  dianalisis yaitu mengenai vaksin untuk anak, kata kunci/hastag yang digunakan adalah “vaksin  anak”,  dengan  banyak  data  yang  diambil  sebanyak  1000  data berbahasa  Indonesia.  Waktu  pengambilan  data  pada  tanggal  4  November 2021.  Pada  tabel  3  Disajikan  contoh  tweet  hasil  preprocessing  & spellcorrection.
Tabel 3. Contoh hasil Pre-processing & SpellCorrection Tweet Asli Hasil pre-processing & spellcorrection @Ria_Bilqis Jadi memang pertimbangan adanya rekomendasi vaksin anak ini udah dipikirkan ya Mba. #VaksinLindungiAnak Jadi memang timbangan ada rekomendasi vaksin anak ini sudah pikir ya Vaksin aman untuk anak-anak dan dewasa Kita Percaya Jokowi https://t.co/RlP9ucmL00 vaksin aman untuk anak anak dan dewasa kita percaya jokowi @ApuraMeity Sebab Vaksin Sinovac sudah terbukti aman untuk anak usia 6-11 tahun bedasarkan laporan hasil uji klinis fase 2. #VaksinLindungiAnak sebab vaksin sinovac sudah terbukti aman untuk anak usia tahun dasar lapor hasil uji klinis fase @republikaonline Untuk sekarang, jgn paksa vaksin anak saya. untuk sekarang jangan paksa vaksin anak saya Vaksin anak, genosida terselubung ⁉ https://t.co/humI9bDoQD vaksin anak genosida terselubung
Tabel  3.  Menyajikan  5  contoh  tweet  hasil  dari pre-processing  & SpellCorrection, sedangkan tweet keseluruhan  yang  digunakan  pada penelitian sebanyak 1000 tweet .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Contoh hasil TF-IDF
kata TF IDF  TF-IDF vaksin  1315  2.09  2745.03 anak 133  2.85  378.69 aman 172  3.27  562.47 bahaya 7 6.91 48.35 bagus 76 3.35  254.78
Tabel 4. Menyajikan 5 contoh hasil dari TF-IDF , sedangkan hasil TF -IDF keseluruhan  yang  didapat  pada  aplikasi  sebanyak  1134  entri.  Klasifikasi sentimen  yang  dihasilkan  oleh  model SentiStrength pada  Aplikasi  ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  input  yaitu,  kamus  sentiment  sebanyak 1732,  kamus  idiom  sebanyak  92,  kamus  emosicon  sebanyak  629,  kamus boosterword sebanyak 30, kamus negasi sebanyak 10 dan kamus kata tanya 20,  sehingga  jumlah  kamus  yang  digunakan  sebanyak  2513.  sedangkan  TF- IDF  pasa  sistem  ini  digunakan  untuk  mengimprove  model  agar  hasil  yang didapatkan  lebih  akurat.  Untuk  perbandingan  dilakukan  analisis  pada  data hasil pre-processing yang sama dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree. Analisis Naïve Bayes dan Decision Tree dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner setelah data sebelumnya disimpan dalam formal exel lalu diberi label positif, negatif dan netral secara manual terlebih dahulu.
3.4. Hasil
Tabel 5. Hasil Analis Sentimen Algoritma Sentiment Positif  Negatif  Netral SentiStrength 54% 20% 26% Naïve Bayes 55% 16% 29% Decision Tree 61% 14% 25%
Grafik hasil analisis:
a)                                                                                          b)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## c)
Gambar 3. a) grafik hasil analisis dengan sistem yang dibuat menggunakan TF-IDF dan SentiDtrength. b) grafik hasil analisis menggunakan RapidMiner dengan algoritma Naïve Bayes . c) grafik hasil analisis menggunakan RapidMiner dengan algoritma Decision Tree .
Hasil  analisis  dengan  sistem  yang  dibuat  menggunakan  algoritma  TF- IDF dan SentiStrength mendapatkan hasil sentimen positif 54%, Negatif 20% dan  netral  26%.  Hasil  analisis  dengan  aplikasi  Rapid  Miner  menggunakan algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil sentimen positif 55%, negatif 16% dan  netral  29%,  menggunakan  algoritma Decision  Tree mendapatkan  hasil sentimen positif 61%, negatif 14% dan netral 25%.
Dari  ketiga  analisis  dengan  data  yang  sama  menggunakan  algoritma yang  berbeda  didapatkan  hasil  yang  sama  yaitu,  sentiment  yang  paling dominan  adalah  sentiment  positif,  urutan  kedua  sentiment  netral  dan  yang paling rendah adalah sentiment negatif.
Dengan hasil ini maka sistem yang telah dibuat menggunakan algoritma TF-IDF dan SentiStrength sukses menjalankan fungsinya dalam menganalisis sentiment pada twitter meskipun tanpa melakukan tahapan labeling manual seperti yang dilakukan pada percobaan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree .

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil uraian dalam proses pengembangan sistem aplikasi analisis  sentimen  didapatkan  bahwa prototype aplikasi  dapat  berjalan dengan  baik  sesuai  dengan  kebutuhan.  Aplikasi  analisis  sentimen  dengan menggunakan  algoritma  TF-IDF  dan SentiStrength dapat  memenuhi analisis kebutuhan  Aplikasi  baik  kebutuhan  fungsional  maupun  non-fungsional. Proses crawling dan preprocessing secara umum bergantung kepada koneksi internet dan spesifikasi PC yang digunakan. pada percobaan yang dilakukan, crawling data yang menghasilkan 1000 tweets membutuhkan waktu sekitar 3-5 menit dan tahapan preprocessing membutuhkan waktu 8-10 menit. Pada percobaan analisis yang dilakukan mengenai topik vaksin untuk anak dengan menggunakan  kata  kunci  “vaksin  anak”  dengan  banyak  tweet  1000 didapatkan hasil sentimen Positif sebanyak 54%, sentimen negatif sebanyak 20% dan sentimen netral sebanyak 26%. Hasil ini tidak jauh berbeda dengan analisis pembanding dengan aplikasi RapidMiner menggunakan Naïve Bayes yaitu  sentimen  positif  55%,  negatif  16%  dan  netral  29%,  menggunakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Decision Tree sentimen positif 61%, negatif 14% dan netral 25%. Dari ketiga analisis  didapatkan  hasil  yang  sama  sentiment  yang  paling dominan  adalah positif,  urutan  kedua  netral  dan  ketiga  negatif.  Penelitian  lanjut  dapat dilakukan  dengan  meningkatkan  jumlah  dan  periode  waktu untuk  crowling data.  Pada  sistem  ini  crowling  data  yang  dapat  dilkukan  maksimal  hanya 1240 tweet dan dalam periode 7 hari sehingga bersifat terbatas. Selanjutnya untuk  lebih  memaksimalkan  performa  algoritma SentiStrength dapat dilakukan  dengan  menambahkan  lebih  banyak  kata  yang  diberi  bobot tertentu  pada  kamus  sentimen,  kamus  idiom,  kamus  emosikon,  kamus boosterword , kamus negasi dan kamus kata tanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aziz  Abdul,  Fauziah,  &  Iskandar  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Kebijakan  Pemerintah  Tentang  Larangan  Mudik  Hari  Raya Idulfitri di Indonesia Tahun 2021 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI),  vol.  5,  no.  2,  pp.  842- 851, September 2021.
[2]  Buntoro,  G.A,  “Sentiment  Analysis  Twitter  dengan  Kombinasi  Lexicon Based  and  Double  Propagation”  Yogyakarta:  Jurusan  Teknik  Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Gajah Mada. 2014.
[3]  Sianipar  Raisa,  Erwin  Budi  S.,  “Pendeteksian  Kekuatan  Sentimen  Pada Teks  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  SentiStrength,” e- Proceeding of Engineering: Vol.2, No.3 Desember 2015.
[4]  Sharifi,  B.P.,  Hutton  M.A  &  Kalita  J.K.,  “Experiments  in  Microblog Summarization,” 2010 IEEE Second International Conference on Social Computing, 49-56, 2010.
[5]  Haryalesmana Devid W, Azhari SN, “Peringkasan Sentimen Ekstraksi di Twitter  Menggunakan  Hybrid  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity,”  IJCSS, Vol.10, No.2, pp. 207-218, Juli 2016.
[6]  Affandy,  Oktania  Nandiayati,  “Sentimen  Analysis  Berbasis  Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Identifikasi Persepsi Masyarakat Terhadap Produk/Layanan  Perusahaan,”  Jurnal  Of  Information  System,  Vol.5, No.1, pp.126-135, Mei 2020.
[7]  Sarsam, S. M., Al-Samarraie, H., Alzahrani, A. I., Alnumay, W., & Smith, A. P., “A lexicon-based approach to detecting suicide-related messages on Twitter.” Biomedical Signal Processing and Control, 65, 102355, 2021.
[8]  Saif  Hassan,  He  Yulan,  Fernandez  Miriam  &  Alani  Harith,  “Contextual semantics for sentiment analysis of Twitter,” Information Processing & Management, Januari 2015.
[9]  Nurjannah Musfiroh, Hamdani Hamdani dan Indah Fitri A, “Penerapan Algoritma  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (Tf-Idf) Untuk Text Mining,” e-journals, Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol 8, No 3 (2013).
[10]  Herwijayanti Bening, Dian Eka Ratnawati & Lailil Muflikhah, “Klasifikasi Berita  Online  dengan  menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  Cosine
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 115-125 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Similarity,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 1, hlm. 306-312, Januari 2018.
[11]  Pertiwi  Astri,  “Analisis  Sentimen  Dampak  Covid-19  Terhadap Perekonomian  Indonesia  Melalui  Media  Sosial  Menggunakan  Metode ANN. Jurnal Mantik”, Vol 4 No. 1, 608-611, 2020