Jurnal Hasil Penelitian LPPM Untag Surabaya Januari 2018, Vol. 03, No. 01, hal 55- 59 jurnal.untag-sby.ac.id/index.php/jhp17

## Pengaruh Proses Stemming Pada Kinerja Analisa Sentimen Pada Review Buku
Luvia Friska Narulita
Program Studi Teknik Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Email : luvianarulita@gmail.com

## Abstrak
Analisa  sentimen  dapat  dilakukan  pada  dokumen  teks  yang  tidak  terstruktur  termasuk  pada dokumen  tinjauan  buku.  Tahapan  pra  pemrosesan  menjadi  tahapan  yang  penting  untuk dilakukan  sebelum  analisa  sentimen  dilakukan.  Tahapan  pra  pemrosesan  yang  meliputi  proses stemming menjadi  penting  dikarenakan  proses  tersebut  dapat  meningkatkan  ketepatan  analisa sentimen pada dokumen teks.
. Kata Kunci: stemming, analisa sentimen, k nearest neighbor, review buku.

## Pendahuluan
Internet  saat  ini  banyak  digunakan untuk  pencarian  informasi.  Banyak  sekali informasi yang disediakan di berbagai situs web,  baik  informasi  mengenai  politik, informasi  mengenai  produk  maupun  situs web  yang  menyediakan  tempat  untuk penjualan berbagai produk.
Informasi  mengenai  produk,  film atau  buku  dapat  dijumpai  di  situs – situs yang menjual produk atau tiket pertunjukan film  tersebut.  Informasi  yang  didapatkan diantaranya  adalah  nama,  harga  dan penjelasan singkat mengenai produk tersebut.  Saat  ini  banyak  situs  web  yang menyertakan  review  atau  tinjauan  dari pengguna  produk  yang  ditampilkan  pada situs  tersebut.  Hal  tersebut  dikarenakan menurut  penelitian  dari  (  Maslowska,
Malthouse, Viswanathan, 2017) menunjukkan bahwa adanya tinjauan terhadap  barang  dan  buku  mempengaruhi keputusan  seseorang  untuk  melakukan pembelian barang.
Tinjauan yang
ditulis oleh
pengguna  di  internet,  termasuk  tinjauan yang ditulis oleh pembeli produk, penonton film atau pembaca buku termasuk ke dalam data tidak terstruktur. Pengolahan data tidak terstruktur  untuk  memperoleh  informasi dari  susunan  data  tersebut  dapat  dilakukan dengan menggunakan teknologi teks mining. Pada  pengolahan  informasi  dengan teks mining diperlukan tahapan preprocessing yang berfungsi untuk
mempersiapkan  data  sebelum  data  tersebut siap  untuk  diolah. (Vijayarani,  Ilamathi, Nithya) telah  melakukan penelitian  dengan membagi  tahap preprocessingmenjadi  tiga tahapan  kunci,  yaitu  penghapusan stop word, stemming dan  algoritma  TF/IDF. Setiap  tahapan  dalam  tahap preprocessing memiliki  pengaruh  masing – masing  pada hasil  pengolahan  data.  Pengaruh  tahapan tersebut  menjadi  dasar  peneliti  untuk melakukan  penelitian  mengenai  pengaruh tahapan stemming pada  analisa  sentimen pada tinjauan buku.
Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  tinjauan  buku yang didapatkan melalui
situs goodreads.com  untuk  buku berbahasa Indonesia.  Kategori  buku  yang  digunakan sebagai data penelitian adalah novel remaja. Teks  tinjauan  buku  yang  diambil  untuk pengolahan  data  adalah  teks  berbahasa Indonesia sejumlah 72 data dengan 36 data tinjauan positif dan 36 data tinjauan negatif.

## Kajian Literatur
Stemming digunakan untuk menghilangkan  imbuhan – imbuhan  yang ada  dalam  kata – kata  sehingga  didapatkan kata  dasar.  Algoritma  yang  digunakan untuk  proses stemming dapat  berbeda  jika digunakan  untuk  bahasa  yang  berbeda.
Diantara
algoritma yang telah dikembangkan  untuk  proses stemming dokumen berbahasa Indonesia adalah aloritma  Nazief    Adriani  dan  Algoritma Porter (Wahyudi, Susyanto,  Nugroho).
Algoritma Nazief Adriani dikembangkan  pada  tahun  1996  dan dipublikasikan secara internal pada fakultas Teknik  Komputer,  Universitas  Indonesia.
Algoritma  Nazief    Adriani  ditulis  oleh B.A.A  Nazief  dan  M.  Adriani. Jelita  Asian B.Comp. Sc. (Hons) menulis tentang tehnik – tehnik  yang  efektif  untuk text  retrieval dalam  Bahasa  Indonesia.  Dalam  dokumen tesis  tersebut  juga  dituliskan  mengenai langkah – langkah  algoritma stemming
Nazief    Adriani
(Asian,  2007) yang
meliputi:
a. Langkah awal yang dilakukan adalah dengan  menyiapkan  daftar  kata – kata  dasar  dalam  Bahasa  Indonesia yang  bisa  disimpan  dalam  format kamus kata dasar Bahasa Indonesia.
b. Setelah  kamus  kata  dasar  Bahasa Indonesia tersedia, maka pada langkah  selanjutnya  yang  dilakukan oleh algoritma ini adalah membandingkan kata yang diinputkan  dengan  setiap  kata  yang ada  pada  kamus  kata  dasar, jika  kata yang diinputkan terdapat pada kamus,  maka  kata  yang  diinputkan tersebut  dianggap  sebagai  kata  dasar dan proses pencarian berhenti.
c. Langkah  berikutnya  adalah  dengan menghapus inflectional  suffixes atau imbuhan  yang  tidak  mempengaruhi cara  pembacaan  kata  dasar  yang diberikan imbuhan tersebut. Inflectional  suffixes terdiri  dari  dua macam,  yaitu inflectional  particle suffixes dan possessive  pronoun suffixes. Contoh  imbuhan  partikel atau particle suffixes atersebut adalah “ - lah”,  “ - kah”,  “ - tah”  atau  “ - pun”. Sedangkan contoh penggunaan
imbuhan tersebut adalah “makanlah”. Kata  dasar  “makan”  tidak  berubah cara  pembacaannya  ketika  diberikan imbuhan  “ - lah”.  Contoh  imbuhan possessive  pronoun  suffixes atau imbuhan yang menyatakan kepemilikan  adalah  “ - ku”,  “ - mu” ata u “ - nya”. Kedua imbuhan tersebut harus dihilangkan untuk mendapatkan  kata  dasar.  Setelah proses  penghilangan  imbuhan  dan
didapatkan  kata  dasar,  maka  langkah selanjutnya  adalah  membandingkan kata  dasar  tersebut.  Jika  kata  dasar tersebut  terdapat  pada  kamus kata dasar, maka algoritma berhenti.
d. Langkah berikutnya adalah menghilangkan  imbuhan  derivatif seperti  “ - i”,  “ - kan”,  dan  “ - an”. Imbuhan tersebut biasanya diletakkan pada akhir kata dan membentuk kata kerja dari kata dasar yang telah diberi imbuhan. Contoh “pulangkan” memiliki kata dasar “pulang” dengan imbuhan  “ - kan”.  Setelah  dihilangkan imbuhan yang menyertai kata tersebut,  maka  langkah  selanjutnya adalah  membandingkan  kata  yang didapatkan  dengan  kamus  kata  dasar yang ada. Jika kata tersebut ditemukan,  maka  algoritma  berhenti. Jika  kata  tersebut  tidak  ditemukan,
maka algoritma melangkah ke langkah selanjutnya.
e. Menghilangkan  awalan  merupakan langkah  berikutnya  pada  algoritma ini.  Awalan  yang  dihilangkan  adalah
“be - ”, “di - ”, “ke - ”, “me - ”, “pe - ”, “se - ”,  dan “te - ”.  Langkah  ini  dihentikan jika:
a. Ditemukan pasangan awalan dan
akhiran  yang  telah  ditemukan sebelumnya merupakan pasangan yang tidak diperbolehkan. Seperti pasangan awalan  “ber”  dan  akhiran  “i” pada sebuah kata.
b. Awalan  yang  ditemukan  sama persis dengan awalan yang telah ditemukan sebelumnya
c. Tiga awalan telah dihilangkan.
f. Langkah  berikutnya  adalah  dengan mengidentifikasi  tipe  awalan  dan menghilangkan ambiguitas.
g. Proses penghilangan awalan merupakan  proses  berulang,  jika sampai  proses  penghilangan  awalan berakhir  tetapi  kata  dasar  tidak ditemukan, maka algoritma berhenti.
h. Jika  semua  langkah  telah  dilakukan namun  tidak  berhasil,  maka  kata dikembalikan  seperti  pada  awal sebelum  kata  tersebut  dilakukan proses stemming.
Analisa Sentimen atau disebut juga sebagai opinion  mining merupakan  bidang yang  mempelajari  dan  menganalisa  opini publik,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap dan emosi terhadap suatu produk, pelayanan, organisasi, individu, isu, kejadian,  topik  dan  atribut – atribut  yang menyertai (Liu, 2012)
Analisa  sentimen  pada  dokumen teks  merupakan  proses  untuk  menganalisa kecenderungan suatu teks terhadap sentimen  positif  atau  negatif.  Contoh sentimen positif pada suatu kata adalah kata “bagus”,  “baik”  atau  “cantik”.  Sedangkan contoh sentimen negatif adalah “jelek” atau “buruk”.
Metode
Terdapat empat cara untuk
mengukur Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan data
Data yang digunakan diambil dari situs goodreads.com  secara  acak  dengan mengambil  data  tinjauan  pada  novel berbahasa  Indonesia  dan  tinjauan dengan  bahasa  Indonesia.  Pengguna atau  pemberi  tinjauan  pada  situs tersebut dapat memberikan nilai berupa  bintang  dengan  rentang  nilai satu  bintang  sampai  dengan  lima bintang. b. Tahap Preprocessing
Tahap preprocessing terdiri  dari  tahap penghapusan stopword dan  tahap stemming. Untuk membandingkan
hasil analisa sentimen dilakukan pembedaan  pada  tahap preprocessing, yaitu dengan menyertakan tahap stemming dan dengan tidak menyertakan tahap
stemming.
Algoritma yang digunakan pada proses stemming adalah  algoritma  Nazief Ardani.  Langkah – langkah  algoritma tersebut  telah  dijelaskan  pada  bab Tinjauan Pustaka.
c. Pembobotan istilah (term) Pembobotan  istilah  digunakan  untuk memberikan  nilai  pada  setiap  istilah atau kata yang telah dipisahkan. d. Penghitungan tingkat kemiripan. Penghitungan  tingkat  kemiripan  dari setiap kata berfungsi untuk menghitung  kemiripan  kata  dalam kalimat dengan kumpulan kalimat pada data  latih.  Pada  proses  ini  dihitung tingkat  kemiripan  data  sehingga  dapat diketahui  tingkat  kemiripan  kalimat terhadap  kumpulan  data  positif  dan data negatif.
e. Klasifikasi Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi  Weka 3.8 dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K Nearest Algorithm f. Pengujian Pengujian dilakukan dengan membandingkan data uji terhadap data latih  dan  membandingkan  secara langsung hasil yang didapatkan dengan nilai aktual.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil yang didapatkan untuk proses analisa  sentimen  dengan  menyertakan tahapan stemming setelah  dilakukan  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  aplikasi Weka 3.8 ditunjukkan pada grafik berikut
Gambar 4.1: Tingkat Akurasi dengan algoritma KNN dengan k = 1
Gambar 4.2: Tingkat Akurasi dengan algoritma KNN dengan k = 5
Gambar 4.3: Tingkat Akurasi dengan algoritma KNN dengan k = 10 Gambar 4.1, 4.2 dan 4.3 menunjukkan tingkat akurasi yang diperoleh.
Dalam gambar
tersebut
ditunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  dengan menggunakan  proses stemming lebih  tinggi jika  dibandingkan  dengan  analisa  sentimen tanpa  proses stemming. Dalam  gambar tersebut  ditunjukkan  hasil  yang  diperoleh dengan percentage  split 70%,  75%  dan 80%.
Tabel 4.1. Tabel Akurasi Tanpa Stemming k Percentage Split 70% 75% 80% 1 45,45 44,44 50,00 5 59,00 50,00 57,14 10 68,18 61,11 64,28 Tabel 4.2. Tabel Akurasi Dengan Stemming k Percentage Split 70% 75% 80% 1 77,27 77,77 78,57 5 68,18 77,77 71,42 10 77,27 77,77 78,51 Tabel 4.1 dan Tabel 4.2
menunjukkan  perbedaan  tingkat  akurasi yang  diperoleh  dari  analisa  sentimen dengan  menggunakan  proses stemming dan tanpa  menggunakan  proses stemming.
Dengan menggunakan classifier iBK
dengan  k  =  1,  k  =  5,  k  =  10  menunjukkan nilai  akurasi  dengan  proses stemming lebih tinggi  dibandingkan  dengan  tanpa  proses stemming.
Gambar 4.4  menunjukkan  tingkat precision yang diperoleh.
Gambar 4.4: Tingkat precision dengan k = 1
Gambar 4.5: Tingkat precision dengan
k = 5
Gambar 4.6: Tingkat precision dengan
k =10
Tingkat precision yang ditunjukkan pada  gambar 4.4,  gambar 4.5  dan  gambar 4.6  adalah  tingkat  ketepatan  sistem  dalam melakukan  prediksi.  Nilai  precision  yang lebih  jelas  ditunjukkan  pada  tabel 4.3  dan tabel 4.4.

## Tabel 4.3.
Tabel nilai precision untuk analisa sentimen
tanpa proses stemming. k Percentage Split 70% 75% 80% 1 0,455 0,442 0,576 5 0,618 0,5 0,786 10 0,701 0,781 0,805

## Tabel 4.4.
Tabel nilai precision untuk analisa sentimen dengan proses stemming. k Percentage Split 70% 75% 80% 1 0,771 0,792 0,857 5 0,751 0,792 0,829 10 0,784 0,846 0,857 Dari tabel 4.3 dan tabel 4.4 terlihat bahwa nilai precision untuk  proses  analisa sentimen  dengan  menggunakan  proses stemming lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  analisa  sentimen  tanpa  proses stemming.

## Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian yang  telah  dilakukan  adalah  bahwa  proses stemming memberikan  peranan  penting untuk meningkatkan akurasi analisa sentimen untuk dokumen teks.
Pada penelitian
selanjutnya diharapkan  dapat  dilakukan  penelitian dengan  menggunakan  algoritma stemming serta  algoritma  klasifikasi  yang  lain sehingga  dapat  diperoleh  perbandingan kinerja di antara beberapa algoritma. Selain itu,  data  yang  digunakan  juga  dapat diperbanyak  sehingga  hasil  penelitian lebih akurat.

## Referensi
Maslowska, E., Malthouse, E., Viswanathan, V. (2017). Do Customer  Reviews  Drive Purchase Decisions?  The  Moderating  Roles of  Review  Exposure  and  Price.
Decission Support System.
Asian,  J.  (2007). Effective  Techniques  for
Indonesian Text Retrieval. Thesis of
Doctoral. Melbourne:
RMIT University.
Liu,  B.  (2012). Sentiment  Analysis  and Opinion Mining.
Morgan
Claypool Publishers. Vijayarani,  D.,  Ilamathi,  M.,    Nithya,  M. (n.d.).  Preprocessing  Techniques  for Text  Mining - An Overview. International  Journal  of  Computer Science   Communcation  Networks vol 5 no 1, 7 - 16.
Wahyudi, D., Susyanto, T.,  Nugroho, D. (n.d.).  Implementasi  dan  Analisis Algoritma  Stemming  Nazief Adriani  dan  Porter  pada  Dokumen Berbahasa Indonesia. Jurnal Ilmiah SINUS, 49 - 56.