## Implementasi Naïve Bayes untuk Klasifikasi Venting Negatif Feelings terhadap Penyedia Jasa Komunikasi pada Media Sosial Twitter
Heribertus Yulianton 1 , Felix Andreas Sutanto 2 , Kristophorus Hadiono 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 heri@unisbank.ac.id

## Abstrak
Kesan  masyarakat  terhadap  suatu  penyedia  jasa  layanan  komunikasi  dapat  dianalisa  melalui respon  mereka.  Salah  satu  media  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  kesan  tersebut  adalah media sosial twitter. Seiring dengan perkembangan Internet, saat ini WoM telah berkembang menjadi electronic  word-of-mouth.  Electronic   Word    of    Mouth   (e-WoM)   communication    merujuk  pada pernyataan   positif  atau  negatif  dari pelanggan potensial, pelanggan aktual atau mantan pelanggan mengenai  suatu produk  atau perusahaan via internet. Salah satu  motif dalam e-Wom adalah Venting Negative  Feelings,  yaitu  keinginan  mengungkapkan  ketidakpuasan  konsumen  terhadap  produk  atau perusahaan.
Penelitian ini akan menganalisa percakapan tentang venting negative feelings pada media sosial twitter. Untuk  mendapatkan  data  dari  twitter  akan  mengunakan  bahasa  R  yang  telah  menyediakan library  untuk mengaksesnya. Hasil penelitian ini berupa data motif e-wom Venting Negative Feelings yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan pengguna internet dalam  memilih penyedia jasa layanan internet yang baik.
Kata Kunci : venting negative feelings, e-wom, twitter, provider, internet, sosial media.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis,  Word  of  Mouth  (WoM)  adalah  media  yang  paling  kuat  dalam mengomunikasikan produk   atau   jasa   kepada   konsumen.   Word  of  Mouth  adalah  tindakan   yang dilakukan    konsumen    untuk  memberikan  informasi  kepada  konsumen  lain  secara  non  komersial mengenai merek, produk maupun jasa [1]. Konsumen  yang  telah  memiliki  pengalaman  unik  tentang produk,  jasa,  dan  merek  dari  perusahaan  tertentu, cenderung akan memasukkan produk,  jasa,  dan merek  tersebut  ke  agenda  percakapan.  Mereka  secara  sadar  atau  tanpa  sadar  mengungkapkannya kepada  orang  lain  secara  lisan  (word  of  mouth)  dalam  berbagai  kesempatan.
Menurut Hennig-Thurau [2], electronic Word of Mouth (e-WoM) communication merujuk pada pernyataan positif  atau  negatif  dari  pelanggan  potensial,  pelanggan  aktual  atau  mantan  pelanggan mengenai  suatu  produk atau perusahaan  via internet. Salah satu  motif dalam e-Wom adalah Venting Negative  Feelings,  yaitu  keinginan  mengungkapkan ketidakpuasan  konsumen terhadap  produk  atau perusahaan.
Penelitian ini akan menganalisa percakapan tentang venting negative feelings pada media sosial twitter. Media sosial Twitter dipilih karena media ini adalah salah satu yang paling banyak digunakan sebagai media e-
WoM selain Facebook, MySpace, Friendster, Foursquare, dll. Orang-orang yang bergabung dalam salah satu komunitas  jaringan  sosial tersebut  saling  berbagi  pengalaman  dan pengetahuan  mengenai berbagai  macam  hal.  Penerapan  EWOM  pada  media  sosial  Foursquare  mengungkapkan  adanya perbedaan tipe pengguna yang mempengaruhi mereka dalam memberikan suatu pernyataan mengenai suatu  produk  atau  jasa.  Untuk  memanfaatkan  kekuatan  dari  electronic  Word  of  Mouth  (e-WoM), perusahaan  harus  terlebih  dahulu mengidentifikasi dan  mengerti pengguna  web secara  efektif untuk menyebarkan pendapat mereka. [3]. Untuk mendapatkan data dari twitter akan mengunakan bahasa R yang  telah  menyediakan  library untuk  mengaksesnya. Media  sosial Twitter  dipilih  karena  media  ini memungkinkan penggunanya untuk memberikan komentar atau tanggapan tentang suatu produk secara bebas baik itu mendukung atau mengkritiknya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memilih  IndiHome  sebagai  obyek  penelitian.  IndiHome  dipandang  sebagai penyedia  jasa komunikasi atau internet yang paling banyak digunakan oleh masyarakat. Sosial media
Twitter dipilih karena media ini adalah salah satu yang banyak penggunanya. Selain itu Twitter adalah media  sosial  yang  berbasis  teks,  sehingga  memungkinkan  eksplorasi  yang  lebih  luas  tentang  suatu topik.
Langkah pertama yang akan dilakukan adalah menentukan topik percakapan apa saja yang akan dicari dalam  media  sosial  Twitter.  Pada  penelitian  ini  topik  ditentukan  berdasarkan  motif  e-WOM yang  dianggap sesuai dengan kondisi pada  media  sosial,  yaitu  Venting  Negative  Feelings.  Langkah kedua adalah mencari tweet yang sesuai dengan topik yang telah ditentukan. Untuk mendapatkan data tersebut  digunakan bahasa R  yang dilengkapi dengan  library untuk  mengakses  media  sosial Twitter. Langkah  ketiga  adalah  melakukan  klasifikasi terhadap  data  tersebut  sesuai  dengan  motif  e-WOM yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Klasifikasi  dilakukan dengan cara membandingkan kalimat tweet dengan daftar kata yang telah ditentukan dalam motif e-WOM. Jika tweet yang didapat sesuai dengan daftar kata yang ada pada motif, maka bisa disimpulkan bahwa tweet tersebut merupakan  bagian  dari Venting  Negative  Feelings.  Langkah-langkah  penelitian  dapat  ditunjukkan  seperti gambar 1. Untuk mengimplementasikan  langkah  dalam  suatu  algoritma  program,  dimulai  dengan  pengumpulan  data, kemudian dilanjutkan dengan persiapan data, training model dan langkah yang terakhir adalah prediksi.

## Gambar 1. Langkah Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian   ini   bertujuan   untuk   membantu   perusahaan   penyedia   jasa   komunikasi/internet dalam mendapatkan  respon  dari  pengguna  jasanya  secara  acak.  Respon  dari  pengguna  didapatkan dari  percakapan yang  ada  di  media  sosial  Twitter.   Seperti  yang   telah  disebutkan  sebelumnya bahwa   media   sosial  Twitter mempunyai  basis  percakapan  berupa  teks  sehingga  memungkinkan eksplorasi yang lebih luas tentang  suatu topik, khususnya yang dikategorikan sebagai venting negative feelings.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  mengenai  kesan  pengguna  terhadap  IndiHome  didapat  dari  media  sosial  Twitter.  Sebagai sampel data, dilakukan pencarian data pada tanggal 2  – 13 Juli 2018.  Diambil secara acak sebanyak 500  tweet  dan data disimpan  dalam  bentuk  Microsoft  Excel untuk  kemudahan  penyajian  informasi. Untuk pengolahan digunakan bahasa R yang telah menyediakan library untuk mendapatkan data dari Twitter yaitu library twitteR. Penggunaannya seperti pada gambar 2.
Library (twitteR) api_key<- "kode api" api_secret<- "kode api secret" access_token<- "kode token" access_token_secret<- "kode token secret" setup_twitter_oauth(api_key,api_secret,access_token,access_token_secret)
#Pencarian Data indihome = searchTwitter("indihome", n=500) indihomedf <- twListToDF(indihome) write.xlsx(indihomedf, file = "data1.xlsx", sheetName="indihome", append=TRUE)
Gambar 2. Pencarian Data Twitter
Untuk  mendapatkan  data  komentar  pengguna  twitter,  pada  penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua langkah. Langkah pertama  adalah  mendapatkan kode-kode  untuk  mengakses  data  dari twiter.  Untuk mendapatkannya  diharuskan  memiliki  account  twitter  terlebih  dahulu,  kemudian  mengambil  kode- kode  tersebut  melalui  web  twitter  developer.  Langkah  kedua  adalah  menggunakan  fungsi
searchTwitter()  untuk  mencari  data  yang  diinginkan.  Pencarian dilakukan dengan  metode  pencarian tweet yang mengandung kata indihome.
Data yang diperoleh pada saat pencarian bertipe list pada bahasa R, untuk dapat disimpan kedalam Excel, format  list  harus  diubah  terlebih  dahulu  dengan  format  data  frame,  setelah  itu  disimpan  ke file excel. Library yang digunakan untuk menyimpan data ke excel adalah library xlsx. Hasil pencarian data dapat dilihat seperti pada gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Pencarian Data

## 3.2 Ekstraksi Data
Pada saat  pencarian,  library twitteR mengambil data tidak  hanya komentar saja,  melainkan juga nama  pengguna,  reply,  retweet,  tanggal  pembuatan,  lokasi  dan  sebagainya.  Sedangkan  hal  yang diperlukan sebenarnya hanyalah field text saja. Oleh karena  itu, pada penelitian ini hal pertama yang dilakukan pada  tahap  ini  adalah mengambil  text  saja.  Pada  data  excel  yang  didapat  dari pencarian, hanya  diambil kolom yang  menunjukkan percakapannya saja. Data dapat dilihat seperti pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Text
Ekstraksi fitur diperlukan agar kata-kata yang akan diprediksi sentimennya efektif. Dalam bahasa indonesia  juga  dikenal  kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau  tidak  penting  yang  umumnya disebut  stopword.  Penghilangan  stopword  dilakukan  berbasis  daftar  stopword  yang  dibuat  Tala dengan  penambahan kata  yang  tidak  baku  dalam  bahasa  indonesia  yang  juga  tidak  penting.  Contoh daftar  kata  yang  dimasukkan  dalam  daftar  stopword  seperti:  ada,  adalah,  adanya,  adapun,  agak, agaknya, agar, akan dan sebagainya.

## 3.3 Persiapan Data
Persiapan  data  dilakukan  dengan  cara  membuat  data  yang  akan  digunakan  untuk  training  dan testing.  Persiapan  data  dilakukan  dengan  memilih  sample  sebanyak  20  tweet  dengan mengkategorikan  motif  negatif serta  memberikan  hasil  apakah  kalimat  tweet  tersebut  merupakan motif  e-WOM  Venting  Negative  Feelings dengan  memberi  nilai  ‘1’  atau  ‘0’.  Pada  penelitian  ini, venting  negative  feelings  yang  dipilih  adalah  kecewa (m1)  dan  marah(m2).  Hasil dari langkah  ini dapat dilihat seperti gambar 5.

## Gambar 5. Persiapan Data

## 3.4 Training Model
Data  training  disusun  berdasarkan  hasil  persiapan  data.  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan analisa terhadap tweet untuk memberikan hasil apakah kalimat tweet tersebut merupakan e-WOM atau bukan. Penentuannya e-WOM atau bukan dengan memberi nilai ‘Y’ untuk kondisi benar dan ‘T’ untuk kondisi yang salah. Hasil dari langkah ini dapat dilihat seperti tabel 1.

## Tabel 1. Data Training
Tweet m1 m2 Hasil sobat  indihome  paket  ramadhan      lho      juli    segera berlangganan lsg 0  0 T alesadewi  pake speedy  cari  ganti smpt  ganti indihome tp liat gini jd ga  hehe  1  0 Y Indihome lemot disini jaringan tdk stabil 1  0 T amaliasugianto selviselv indihome  ihhh malesin bgt 0  1 Y alesadewi duhh ga  ganti indihome deh kalo gitu 1  0 Y saya    warga    jatiasih    kecewa    dengan    pemasangan indihome 1  0 Y males banget nonton   hp kuota   terbuang yg   indihome aja gak ketonton 0  1 Y Bikin marah download dikit nunggu lama 0  1 Y

## 3.5 Prediksi
Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  machine  learning.  Teknik  ini  termasuk  ke  dalam  tipe supervised learning. Istilah klasifikasi didapat dari tujuan utama teknik ini untuk memprediksi sebuah kategori dari input data. Dalam Machine  Learning,  algoritma Naïve Bayes termasuk tipe Supervised Learning. Pembelajaran pada tipe ini telah diketahui apa yang akan diprediksi atau target variabelnya. Model prediksi digunakan untuk melakukan proses prediksi target variabel (target feature) berdasarkan feature-feature  lain  pada  suatu  dataset  [4].  Cara  kerja  algoritma  naïve  bayes  untuk  melakukan klasifikasi adalah dengan cara menghitung peluang. Perhitungan peluang berdasarkan rumus Bayesian Rule sebagai berikut:
(1) Implementasi algoritma Naïve Bayes pada lingkungan R dapat menggunakan fungsi naiveBayes() dari  package  e1071.  Jika  pada  lingkungan  R  yang  digunakan  belum  memiliki  package  ini  maka package ini perlu diinstall dengan fungsi sebagai berikut:
install.packages("e1071") model = naiveBayes(formula, training_data) predict(model, testing_data)
Keterangan:
- formula, formula untuk menentukan target variable.
- training_data, obyek data training.
- model adalah obyek output dari fungsi naiveBayes().
- testing_data adalah obyek data testing.
Berikut ini adalah implementasi dari Naïve Bayes untuk memprediksi Venting Negative Feelings dari data yang telah diambil dari media sosial Twitter:
#proses 1 #membaca data training & data testing data.training = read.csv("train.1.csv") data.test = read.csv("test.1.csv") #proses 2 #membuat model model = naiveBayes(Benci~., data.training) #proses 3 #melakukan prediksi predict_result = predict(model, data.test[,-4]) #menampilkan hasil prediksi comparation_result = cbind(prediction = as.character(predict_result), actual = as.character(data.test[,4])) print(comparation_result)
Untuk  mengetahui  ketepatan  hasil  prediksi  maka  nilai  di  atas  dapat  dibandingkan  dengan  nilai class sebenarnya dari setiap instance. Berikut adalah cara untuk membandingkan kedua nilai tersebut:
comparation_result = cbind(prediction = as.character(model$fitted.values), actual =as.character(data.test[,5])) comparation_result
Hasil prediksi adalah sebagai berikut:
actual prediction
[1,] "T" "T" [2,] "Y" "Y" [3,] "Y" "T" [4,] "T" "T"
[5,] "Y" "Y"
[6,] "T" "T"
[7,] "Y" "T"
[8,] "Y" "Y"
[9,] "T" "Y"
[10,] "Y" "Y"
[11,] "T" "Y"
[12,] "Y" "Y"
[13,] "T" "T"
[14,] "T" "T"
[15,] "Y" "Y"
[16,] "Y" "Y"
[17,] "Y" "Y"
[18,] "Y" "Y"
[19,] "T" "Y" [20,] "Y" "T"
Dari 20 data training dan data test  20 data juga,  diperoleh hasil prediksi yang  salah sebanyak 6 data. Sehingga prosentasi keberhasilan adalah 14/20 yaitu 70%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Opini pengguna jasa layanan internet dapat diperoleh dari media sosial twitter.
b. Penentuan  Venting  Negative  Feelings  dapat  memanfaatkan  daftar  kata  yang  telah  ditentukan sebelumnya (kamus).
c. Variasi kamus data dapat menentukan keakuratan hasil prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hasan, A, 2010, Marketing dari Mulut ke Mulut. MedPress, Yogyakarta.
[2] Hennig-Thurau,  T.,  Gwinner,  K.  P.,  Walsh,  G.  and  Gremler,  D.D.  2004.  Electronic  word-of- mouth  via consumer-opinion  platforms:  what  motivates  consumers  to  articulate  themselves  on the  Internet? Journal of Interactive Marketing. Vol. 18 No. 1 2004: 38-52.
[3] Rita,  Karyana  Hutomo  dan  Natalia,  2013,  Electronic  Word  Of  Mouth  (E-Wom)  Foursquare: The  New
[4] Social Media, Binus Business Review Vol. 4 No. 2 November 2013: 711-724.
[5] Faisal,  M  Reza,  2016,  Data  Science  Klasifikasi  Dengan  Bahasa  Pemrograman  R,  INDC, Banjarmasin .