ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN SPEECH RECOGNITION DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER

## Sentiment Analysis Using Speech Recognition with The Naive Bayes
Classifier Algorithm
Fikram Tamrin 1 , Sakina Sudin 2 , Gamaria Mandar 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Maluku Utara, Jl. KH Ahmad Dahlan No.100, Kel. Sasa, Kota Ternate 1 fikramtamrin1866@gmail.com , 2 sakinahsudin80@yahoo.com , 3 gamariamandar20@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis sentimen atau disebut juga opini adalah proses pemahaman, penggalian, dan analisis data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam sebuah kalimat opini terhadap suatu isu oleh seseorang, yang cenderung memiliki opini negatif atau positif. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan data mahasiswa dan mahasiswi di lingkungan sekitar kampus Muhammadiyah Maluku Utara menjadi 2 kategori, positif dan negatif. Pada penelitian ini, teks yang kami gunakan berbahasa Indonesia yang memuat data responden dari kalangan umum dan mahasiswa. Adapun pengembangan website layanan masyarakat untuk menampung opini dari masyarakat dan mahasiswa yang menggunakan fitur speech recognition untuk mengubah ucapan menjadi tulisan secara langsung (real-time) dalam bahasa Indonesia dengan input microphone.  Opini  publik  yang  terdapat  pada  website  layanan  publik  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  analisis  apakah masyarakat dan mahasiswa memiliki sikap negatif terhadap keberadaan kampus Universitas Muhammadiyah Maluku Utara. Data yang digunakan terdiri dari 300 data yang terbagi menjadi 2 yaitu 220 untuk data latih dan 80 data untuk data uji. Klasifikasi data sentimen menggunakan text mining dengan Naïve Bayes Classifier. Sebelum klasifikasi dilakukan beberapa langkah pengolahan kata, seperti: Case Folding, Cleaning, Stopword, Tokenizing dan Stemming. Hasil dari 80 data pengujian yang diklasifikasikan adalah 43 data sentimen positif dan 7 data negatif. Dapat diartikan bahwa 80 data uji yang terklasifikasi termasuk dalam kategori sentimen positif karena data negatif lebih kecil dari data dengan sentimen positif. Dapat diartikan bahwa data uji 80 termasuk dalam kategori sentimen karena data negatif lebih kecil dari sentimen positif. Akurasi  pada algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki nilai sebesar 62,5%.

## Kata kunci: Analisis Sentimen, Website, Speech Recognition

## ABSTRACT
Sentiment analysis or also called opinion is the process of understanding, extracting, and analyzing textual data automatically to obtain sentiment information contained in a sentence of opinion on an issue by someone who tends to have a negative or positive opinion.  The  purpose  of  this  research  is  to  classify  data  on  students  and  female  students  in  the  environment  around  the Muhammadiyah North Maluku campus into 2 categories, positive and negative. In this study, the text we used was in Indonesian which included data on respondents from the general public and students. As for the development of a community service website to accommodate opinions from the public and students who use the speech recognition feature to convert speech into writing directly (real-time) in Indonesian with a microphone input. Public opinion contained on the public service website can be used as material for analysis whether the community and students have a negative attitude towards the existence of the North Maluku Muhammadiyah University campus. The data used consists of 300 data which is divided into 2, namely 220 for training data and 80 data for test data. Sentiment data classification using text mining with Naïve Bayes Classifier. Before classification, several word processing steps are carried out, such as: Case Folding, Cleaning, Stopword, Tokenizing and Stemming. The results of the 80 classified test data are 43 positive sentiment data and 7 negative data. It can be interpreted that the 80 classified test data are included in the positive sentiment category because negative data is smaller than data with positive sentiment. It can be interpreted that the 80 test data is included in the sentiment category because negative data is smaller than positive sentiment. The accuracy of the Naïve Bayes Classifier algorithm has a value of 62.5%.
Keywords: Sentiment Analysis, Website, Speech Recognition

## Pendahuluan
Analisis sentimen atau disebut juga opini adalah proses pemahaman, penggalian, dan analisis data tekstual secara otomatis  untuk  mendapatkan  informasi  sentimen  yang terkandung dalam sebuah kalimat opini terhadap  suatu isu oleh seseorang, yang cenderung memiliki opini negatif atau  positif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengklasifikasikan  data  mahasiswa  dan  mahasiswi  di lingkungan sekitar kampus Muhammadiyah Maluku Utara menjadi 2 kategori, positif dan negatif. Pada penelitian ini, teks  yang  kami  gunakan  berbahasa  Indonesia  yang memuat  data  responden  dari  kalangan  umum  dan mahasiswa.  Adapun  pengembangan  website  layanan masyarakat untuk menampung opini dari masyarakat dan mahasiswa  yang  menggunakan  fitur  speech  recognition untuk mengubah ucapan menjadi tulisan secara langsung (real-time)  dalam  bahasa  Indonesia  dengan  input microphone.  Opini  publik  yang  terdapat  pada  website layanan  publik  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  analisis apakah masyarakat dan mahasiswa memiliki sikap negatif terhadap keberadaan kampus Universitas Muhammadiyah Maluku Utara.
Data yang digunakan terdiri dari 300 data yang terbagi menjadi 2 yaitu 220 untuk data latih dan 80 data untuk data  uji.  Klasifikasi  data  sentimen  menggunakan  text mining dengan Naïve Bayes Classifier. Sebelum klasifikasi dilakukan  beberapa  langkah  pengolahan  kata,  seperti: Case  Folding,  Cleaning,  Stopword,  Tokenizing  dan Stemming.
Hasil dari 80 data pengujian yang diklasifikasikan adalah 43  data  sentimen  positif  dan  7  data  negatif.  Dapat diartikan bahwa 80 data uji yang terklasifikasi termasuk dalam kategori sentimen positif karena data negatif lebih kecil dari data dengan sentimen positif. Dapat diartikan bahwa  data  uji  80  termasuk  dalam  kategori  sentimen karena  data  negatif  lebih  kecil  dari  sentimen  positif. Akurasi pada algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki nilai sebesar 62,5%.

## Metode
2.1. Teori yang berkaitan dengan penelitian Seperti Penelitian pada tahun 2018 yang dilakukan oleh Adhi  Viky  Sudiantoro  dan  Eri  Zuliarso  tentang  Analisis Sentimen  Twitter  Menggunakan  Text  Mining  dengan Algoritma Naive Bayes Classifier, ada isu terkait pilkada menimbulkan banyak pendapat, tidak hanya opini positif juga  opini  negatif.  Dari  hasil  uji  Algoritma  Naive  Bayes Classifier  sangat  efektif  digunakan  sebagai  proses klasifikasi  tweet  yang  dibutuhkan  dalam  sistem  analisis sentimen ini dimana nilai yang didapatkan dalam pengujian sampai 84%.
Penelitian  lainnya  pada  tahun  2018  yang  dilakukan  oleh Muhammad Elra Ghifary R dan Richi Dwi Agustia tentang Pembangunan
Aplikasi
Transkrip Wawancara
Menggunakan  Metode  Speech  Recognition.  Wawancara yang  dilakukan  berbentuk  wawancara  mendalam  (In- depth  Interview)  dan  diskusi  kelompok  terarah  (Focus Group  Discussion)  yang  mana  terdapat  moderator sebagai pewawancara, responden sebagai terwawancara, dan notulis sebagai pencatat isi wawancara.
Penelitian  yang  dilakukan  dilakukan  oleh  (Gamaria  dan Gunawan,  2018)  mereka  melakukan  penelitian  pada artikel berita dengan menerapkan metode Cross Latent Semantic  Analysis  (CLSA).  Pada  penelitian  ini membandingkan  metode  LSA  dan  CLSA  dengan menggunakan  data  yang  berasal  dari  240  artikel www.kompas.com.
Penelitian  selanjutnya  pada  tahun  2022  yang  dilakukan oleh  Selva  Indah  Nurhafidah  dan  Falentino  Sembiring tentang  Analisis  Sentimen  Aplikasi  Novel  Online  Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine .  Membaca  menurut  Poerwadarminta  adalah kegiatan  yang  meliputi  melihat  apa  yang  tertulis  dan memahami atau mampu mengucapkan apa yang tertulis. Pada tahun 2022 sebuah penelitian dari I Komang Setia Buana yang berjudul Implementasi Aplikasi Speech to Text untuk  Memudahkan  Wartawan  Mencatat  Wawancara dengan  Python.  Berita  yang  baik  adalah  berita  yang dihasilkan dari sebuah penggalian informasi yang terampil. Oleh  karena  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  alat perekam untuk merekam jawaban dari narasumber. 2.2. Multinomial Naive Bayes Classifier Multinomial  Naive  Bayes  Classifier  merupakan  model pengembangan  dari  algoritma  bayes  yang  cocok  dalam pengklasifikasian  teks  atau  dokumen.  Pada  formula Multinomial Naive Bayes Classifier, kelas dokumen tidak hanya  ditentukan  dengan  kata  yang  muncul  tetapi  juga jumlah kemunculannya (Witten & Frank, 2005).
Inverse  Document  Frequency  (IDF)  adalah  hubungan antara banyak dokumen yang memiliki kata (Document Frequency)  dengan  jumlah  dokumen  kalimat  (D), sedangkan  W  adalah  nilai  bobot  dari  setiap  kata  pada sebuah  dokumen,  hasil  dari  pembobotan  kata  adalah sebagai dataset yang akan digunakan untuk tahap Naïve Bayes Classifier (Gamaria, 2017).

## 2.3. Speech Recognition
Speech Recognition adalah sebuah proses dan teknologi yang berkaitan untuk mengubah sebuah percakapan atau speech ke dalam bentuk kata-kata yang sesuai atau entitas melalui  algoritma  tertentu  yang  diimplementasikan  di dalam  perangkat  atau  komputer.  Aplikasi  speech recognition  sudah  termasuk  voice  dialing,  call  routing, interactive  voice  response,  data  entry  and  dictation, voice  command  and  control,  gaming,  structured document,  appliance  control  by  voice,  computer-aided language  learning,  content-based  spoken  audio  search, dan robotics (Häb-Umbach dkk., 2015).

## 2.4. Metode Penelitian
Penelitian  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Speech Recognition  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Studi  Kasus  Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara dapa dilihat pada gambar skema di bawah ini:

## Gambar 1. Metode Penelitian
2.5. Sistem yang diusulkan
Perancangan sistem yang diusulkan berupa aplikasi analisis sentimen dimana sistem tersebut menggunakan teknologi Speech Recognition untuk  memproses  suara  dari responden menjadi sebuah text yang akan diproses dan mendapatkan  hasil  sentimen  dari  responden.  Dengan menggunakan  sistem  ini  dapat  membantu  dalam mengolah  sebuah  informasi  secara  langsung  ( real  time ) dan  otomatis  untuk  merubah  ucapan  menjadi  tulisan sehingga mempercepat untuk mendapatkan informasi.
Gambar 1. Perancangan Sistem Pengolahan Data Analisis Sentimen Hasil Dan Pembahasan Pembangunan aplikasi Analisis Sentimen yang menggunakan pengenalan ucapan atau Speech Recognition dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier studi  kasus  Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara, yang  didasarkan  pada  rancangan  yang  telah  dibahas sebelumnya.
3.1. Sisi Pengguna 3.1.1. Halaman Utama
Tampilan utama dari sisi pengguna atau user pengunjung seperti  masyarakat  dan  mahasiswa  ataupun  publik  yang berkepantingan  untuk  memberikan  pengaduan  melalui website  layanan  publik  Universitas  Muhammadiyah Maluku Utara.
Gambar 2. Halaman Utama Pengguna 3.1.2. Halaman Pengaduan
Halaman  Pengaduan  memuat  latar  belakang  singkat tentang  Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara  dan pertanyaan  mengenai  pendapat  dari  pengunjung  pada website  pelayanan  publik  tenatang  keberadaan  kampus Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara,  terdapat tombol  untuk  fitur speech  recognition atau  pengenalan ucapan  untuk  memudahkan  pengunjung  agar  dapat memberikan  pendapat  atau  komentar  menggunakan
suara sebagai inputan.
Gambar 3. Fitur Speech Recognition
3.2. Sisi Pengelola
3.2.1. Halaman Utama
Halaman  Utama  terdapat  informasi  berupa  visualisasi dalam  bentuk  grafik  batang  dan  grafik pie yang memvisualisasikan  data  positif,  negatif  dan  dataset, terdapat  pula  informasi  berupa  numerik  yang menampilkan jumlah dataset, positif dan negatif.
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama Pengelola

## 3.2.2. Halaman Hasil Klasifikasi
Halaman Hasil Klasifikasi dalam bentuk  tabel, pada data tersebut  hasil  komentar  telah  diolah  melalui  Text Processing dan juga Classification menggunakan algoritma Naive  Bayes  Classifier  untuk  mengidentifikasi  dan mengelompokkan  data  sentimen  dari  responden,  pada halaman tersebut juga terdapat fitur Print dan Search .
Gambar 5. Hasil Klasifikasi
3.3. Pengujian
Hasil pengujian Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai tahap  klasifikasi  analisis  sentimen  pelayanan  publik mengenai
keberadaan
kampus Universitas Muhammadiyah  Maluku  Utara  sangat  diperlukan  dalam sistem analisis sentimen ini dimana nilai yang didapat pada pengujian  tersebut  adalah  sampai  dengan  62,5%, berdasarkan  data  uji  dari  80  responden,  53,  75% termasuk dalam kategori positif, 8,75% termasuk dalam kategori negatif, artinya dari 80 data uji sebanyak 43 data responden  termasuk  dalam  kategori  positif,  7  data responden  dalam  kategori  negatif,  sedangkan  30  data responden  tidak  termasuk  dalam  kategori  positif  atau negatif.

## Simpulan Dan Saran
Telah  dikembangkan  sistem  analisis  sentimen  berbasis website  sebagai  sarana  pelayanan  publik  di  Universitas Muhammadiyah  Maluku  Utara  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dan  MySQL.  Berdasarkan hasil analisis, perancangan, dan pengujian yang didapatkan, sistem analisis sentimen pelayanan publik di Universitas Muhammadiyah  Maluku  Utara  menggunakan  speech recognition  untuk  memudahkan  pengunjung  dalam memberikan  komentar  atau  sentimen  tentang keberadaan Kampus Universitas Muhammadiyah Maluku Utara.
Analisis sentimen ini dapat diperluas tidak hanya terbatas pada masyarakat atau mahasiswa yang berada di sekitar Kampus  Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara. Algoritma  untuk  proses  analisis  ini  juga  dapat menggunakan  algoritma  data  mining  lainnya,  sehingga diperoleh perbandingan hasil analisis antara Naive Bayes Classifier  dengan  algoritma  lain  seperti Support Vector Machine atau SVM.

## Pustaka Acuan
Anwar,  A.  (2019). Pengertian  dan  Sejarah  Bahasa Pemrograman Python . ilmuti.org.
Buana,  I.  K.  S.  (2020). Implementasi  Aplikasi  Speech  to
Text  untuk  Memudahkan  Wartawan  Mencatat Wawancara  dengan  Python. Jurnal  Sistem  Dan Informatika (JSI) . https://doi.org/10.30864/jsi.v14i2.293 Chauhan,  N.,  Singh,  M.,  Verma,  A.,  Parasher,  A.,  &
Budhiraja,  G.  (2019).  Implementation  of database using python flask framework: college database  management  system. International Journal  of  Engineering  and  Computer  Science . https://doi.org/10.18535/ijecs/v8i12.4390
Ghifary,  M.  E.,  &  Agustia,  R.  D.  (2018).  Pembangunan Aplikasi  Transkrip  Wawancara  Menggunakan Metode Speech Recognition.
Häb-Umbach,  R.,  Li,  J.,  Deng,  L.,  &  Gong,  Y.  (2015). Robust Automatic Speech Recognition: A Bridge to Practical Applications . Elsevier Science.
Kadir, A. (2018). Dasar pemrograman internet untuk proyek berbasis arduino . Andi.
Kristanto,  A.  (2018). Perancangan  sistem  informasi  dan aplikasinya . Gava Media.
Lane, H., Howard, C., Hapke, H. M., & Hapke, H. (2019). Natural Language Processing in Action:
Understanding, Analyzing, and Generating Text with
Python . Manning.
Manning,  C.  D.,  Raghavan,  P.,  &  Schütze,  H.  (2008). Introduction to information retrieval (P. Raghavan &
H. Schütze, Eds.). Cambridge University Press.
Mandar Gamaria, Gunawan (2017). Peringkasan Dokumen Berita  Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode Cross Latent Semantic Analysis . Register Vol 3 No 2 . DOI: 10.26594/register.v3i2.1161
Mandar  Gamaria,  Gunawan  (2018). Kajian  Pemanfaatan Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Pelayanan Perpustakaan .  JTIFA  Vol  1  No  1    DOI: https://doi.org/10.52046/j-tifa.v1i1.117
Mandar  Gamaria,  Abdul  Haris  Muhaamad  dkk  (2020). Klasifikasi  Berita  Indonesia  Menggunakan  Naiuve Bayes dengan Porter Stemmer . J-TIFA Vol 3 No 2 . DOI: https://doi.org/10.52046/j- tifa.v3i2.1121
Nurhafidah,  S.  I.,  &  Sembiring,  F.  (2022).  Analisis Sentimen Aplikasi Novel Online Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer &
Informatika) . http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v6i1.447
Rachman,  F.  H.  (2020). Komputasi  Bahasa  Alami .  Media Nusa Creative (MNC Publishing).
Raj, A. (2018, February 9). Interfacing MQ137 Sensor with Arduino  to  Measure  Ammonia  in  PPM .  Circuit Digest.  Retrieved  April  9,  2022,  from https://circuitdigest.com/microcontroller- projects/arduino-mq137-ammonia-sensor
Stubbs,  A.,  &  Pustejovsky,  J.  (2012). Natural  Language Annotation for Machine Learning . O'Reilly Media, Incorporated.
Sudiantoro,  A.  V.,  &  Zuliarso,  E.  (2018).  ANALISIS SENTIMEN  TWITTER  MENGGUNAKAN TEXT  MINING  DENGAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Prosiding SINTAK . Witten,  I.  H.,  &  Frank,  E.  (2005). Data  Mining:  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques,  Second Edition . Elsevier Science.
XHEMALI,  D.,  HINDE,  C.  J.,  &  STONE,  R.  G.  (2009). Naïve  Bayes  vs.  Decision  Trees  vs.  Neural Networks in the Classification of Training Web Pages. International  Journal  of  Computer  Science Issues .