## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.1, No.1, Desember 2017 e-ISSN: 2548-6861
Identifikasi Fitur Laptop beserta Orientasinya dengan Metode Apriori dan Lexicon-Based
Try Satria Amanattullah 1 *, Hilda Widyastuti 2 *, Festy Winda Sari 3 * * Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam
hilda@polibatam.ac.id 2 , Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 02-10-2017 Revised 19-10-2017 Accepted 24-11-2017 Perkembangan  laptop  saat  ini  sangat  pesat.  Para  produsen  menggunakan  media  sosial misalnya  fan  page  di  Facebook  untuk  mempromosikan  produknya.  Semakin  banyaknya pilihan  membuat  seseorang  kesulitan  dalam  menentukan  suatu  laptop  bagus  atau  tidak, direkomendasikan atau tidak. Review-review dan komentar-komentar yang ada di fan page tentang  merek-merek  laptop  baru  bisa  dijadikan  sebagai  pengetahuan  untuk  menentukan apakah laptop baru tersebut bagus atau tidak. Jumlah review dan komentar yang ada di fan page  sangat  banyak  sehingga  diperlukan  proses  otomatisasi.  Untuk  keperluan  tersebut digunakan  opinion  mining  mencakup  identifikasi  target  opini  dan  penentuan  orientasinya. Identifikasi target opini digunakan untuk mengetahui fitur-fitur laptop yang dibicarakan dalam sebuah  komentar  sedangkan  penentuan  orientasi  digunakan  untuk  menentukan  apakah komentar bersifat positif atau negatif. Data yang digunakan untuk penelitian ini diambil dari data  fans  page  Facebook  yang  kemudian  dianalis  menggunakan  metode  Apriori  untuk menghasilkan fitur laptop sebagai target opini dan metode Lexicon-based untuk menentukan orientasi fitur laptop, apakah berorientasi positif atau negatif. Penelitian juga menghasilkan kesimpulan dari data review dan komentar yang telah diproses.
Keyword: Identifikasi Fitur
Apriori Orientasi Fitur Lexicon-Based Opinion Mining
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  [3]  opini  adalah  status  seseorang  yang mencerminkan  ide,  kepercayaan,  penilaian,  dan  evaluasi mengenai suatu subjek atau topik atau item. Opini masyarakat mempunyai pengaruh yang besar dan menyediakan petunjuk bagi seorang individu, pemerintah, organisasi, dan komunitas sosial  dalam  proses  pengambilan  keputusan[4].  Dengan mengunakan opini masyarakat, seseorang bisa mengintegrasikan pendangan yang berbeda-beda, pengalaman,  kebijaksanaan  dan  pengetahuan  yang  dimiliki banyak  orang  pada  proses  pembuatan  keputusan.    Dalam kehidupan sehari-hari orang biasanya bertanya kepada teman- temannya, anggota keluarganya, dan ahli suatu bidang untuk mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkannya,  dan  opini  dan perspektif mereka didasarkan kepada pengalaman, observasi, konsep,  dan  kepercayaan.  Berikut  contoh  opini,  ”tugasnya sangat sulit”, ”makanan di hotel sangat lezat”, ”harga baju Ali murah sekali”, ”pemandangan gunung Bromo sangat indah”.
Opinion mining adalah analisis review entitas-entitas[9]. Opinion  mining merepresentasikan  sebuah  model  untuk mengklasifikasikan  polaritas  sebuah  dokumen  ke  dalam kelompok  direkomendasikan  atau  tidak  direkomendasikan. Menurut  [3] opinion  mining adalah  salah  satu  bidang  data
mining yang menggunakan teknik pembelajaran mesin yang bersifat  statistik  untuk  membedakan  teks-teks  yang  bersifat opini  dengan  teks-teks  yang  bersifat  fakta.  Ruang  lingkup opinion mining mencakup identifikasi opini, klasifikasi opini, identifikasi target opini, identifikasi sumber, dan pembuatan rangkuman  opini. Opinion  mining diterapkan  pada  mesin pencarian,  sistem  pemberi  rekomendasi,  penyaring  email, penyaring iklan di web, sistem tanya jawab, dan lain-lain.
Menurut[3] target opini mengacu kepada orang, objek, fitur, event atau  topik  tentang  opini  yang  dibicarakan. Menurut  [4],  analisis  setiap  aspek  dari  sebuah  produk berdasarkan  opini  konsumen  itu  penting  bagi  publik,  baik yang  berperan  sebagai  pembeli  maupun  pembuat  produk. Untuk  membandingkan  review,  proses  identifikasi  dan ekstrak  fitur-fitur  yang  dibicarakan  di  dalam  review  harus dilakukan secara otomatis. Di sebagian besar kalimat, target opini ditampilkan secara eksplisit, tetapi di beberapa kalimat target  opini  ditampilkan  implisit  sehingga  membutuhkan proses  identifikasi  lebih  lanjut.  Identifikasi  fitur  secara eksplisit dilakukan dengan identifikasi kata benda[7].
Perkembangan  laptop  saat  ini  sangat  pesat.  Setiap tahunnya  dikeluarkan  produk  laptop  terbaru  yang  siap bersaing  di  pasaran.  Para  produsen  menggunakan  media sosial,  salah  satunya fan  page di  Facebook  untuk
34
mempromosikan  produknya.  Pengguna  Facebook  bisa mengetahui  produk-produk  yang  telah  dikembangkan  oleh produsen. Selain itu produsen juga bisa mengetahui pendapat masyarakat tentang produk laptop yang dibuat perusahaannya melalui komentar-komentar pengguna Facebook di fan page tersebut.  Semakin  banyaknya  pilihan  membuat  seseorang kesulitan  dalam  menentukan  suatu  laptop  bagus  atau  tidak, direkomendasikan  atau  tidak. Review-review dan  komentar- komentar  yang  ada  di fan  page tentang  suatu  merek  laptop baru  bisa  dijadikan  sebagai  pengetahuan  untuk  menentukan apakah laptop baru tersebut bagus atau tidak. Jumlah review dan komentar yang ada di fan page sangat banyak sehingga diperlukan  proses  otomatisasi.  Untuk  keperluan  tersebut digunakan opinion mining mencakup identifikasi target opini dan  penentuan  orientasinya.  Identifikasi  target  opini digunakan  untuk  mengetahui  fitur-fitur  laptop  yang dibicarakan  dalam  sebuah  komentar  sedangkan  penentuan orientasi  opini  digunakan  untuk  menentukan  apakah  fitur- fitur laptop bersifat positif atau negatif.
Aplikasi fitur atau topik pembahasan suatu produk pada Twitter telah dibuat oleh [2]. Akan tetapi aplikasi ini memiliki kekurangan,  tidak  bisa  menentukan  sentimen  sebuah komentar.  Sedangkan  aplikasi  untuk  menentukan  orientasi telah dibuat oleh  [1], dengan metode Lexicon-based . Aplikasi ini digunakan menentukan orientasi sebuah komentar apakah positif atau negatif. Tetapi aplikasi ini tidak bisa menentukan fitur  apa  yang  dibahas  pada  komentar  tersebut  sehingga produsen  yang  menggunakan  aplikasi  tersebut  tidak mengetahui topik permasalahan apa yang sering dikomentari masyarakat.
Pada penelitian ini dibuat pengembangan aplikasi [2] dan [1], berupa aplikasi yang bisa menentukan orientasi pada fitur atau  topik  produk  laptop.  Untuk  penentuan  fitur  atau  topik digunakan  metode  Apriori,  sehingga  produsen  bisa  lebih mudah  mengetahui  topik  permasalahan  yang  sering dibicarakan  masyarakat.  Sesudah  itu  digunakan  metode Lexicon-based untuk menentukan orientasi komentar apakah bersifat  positif  atau  negatif,  sehingga  pengguna  Facebook bisa  mengetahui  fitur  yang  sering  dikomentari  beserta orientasinya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Alur proses identifikasi fitur atau topik beserta orientasinya yang dikembangkan berdasarkan hasil penelitian [8] dan [1] dapat dilihat di gambar 1 yaitu:
1. Ektraksi fitur, terdiri dari stemming, Fuzzy Matching, dan Part of Speech Tagging ( POS Tagging )
Stemming  adalah  proses  pengubahan  bentuk  suatu  kata menjadi bentuk dasarnya. Stemming bertujuan menghilangkan  imbuhan-imbuhan  baik  berupa  awalan, akhiran,  maupun  sisipan  pada  setiap  kata.  Di  dalam proses  ini  dilakukan tokenizing terlebih  dahulu  untuk memisahkan kalimat menjadi sekumpulan token, yang di penelitian  ini  token  berupa  kata-kata.  Langkah selanjutnya  adalah Fuzzy  Matching yang  bertujuan memperbaiki  kata-kata  yang  salah  eja.  Metode  ini
bekerja dengan cara menemukan kata yang cocok dengan sekumpulan kata atau  frase di database. Jika persentase kemiripannya  melebihi  ambang  batas  yang  ditetapkan, maka  kata  tersebut  akan  diubah  menjadi  dengan  kata termirip yang ada pada database. Langkah terakhir adalah POS  Tagging .  Fitur  atau  topik  suatu  produk  biasanya kata  benda[7].  Untuk  mengetahui  jenis  katanya  setiap kata  harus  diberi  label  jenis  katanya  dengan POS Tagging .  Pelabelan  ini  menggunakan NL  processor linguistik  parser untuk  menghasilkan POS  tag setiap kata, misalnya kata benda, kata kerja, kata sifat, dan lain- lain.  Data  kata-kata  beserta POS  tag -nya  disimpan  di dalam file transaksi.
2. Identifikasi fitur yang sering muncul
Bagian  ini  menemukan  fitur  yang  paling  banyak dibicarakan  dengan  menggunakan association rule  mining dengan  algoritma  Apriori  untuk  menemukan  semua itemset yang  sering  muncul  dan  memangkas  fitur  yang  mempunyai nilai support lebih  rendah  dari minimum  support yang ditetapkan[6][8].
Gambar 1 Alur proses identifikasi fitur dan orientasinya
3. Identifikasi orientasi kalimat opini dengan lexicon-based . Caranya dengan dengan menghitung jumlah kemunculan kata  opini  positif  dan  kata  opini  negatif  yang  ada  di komentar  berdasarkan  daftar  kata  opini  positif  dan  kata opini  negatif  yang  sudah  terlebih  dahulu  disimpan  di kamus. Kata opini di sini berjenis kata sifat yang sudah ditandai  saat POS  tagging . Jika  jumlah  kata  opini  lebih besar  dari  nol,  maka  sentimen  untuk  kalimat  tersebut adalah positif, namun jika jumlah kata opini kurang dari nol  maka  nilai  sentimen  untuk  kalimat  tersebut  adalah negatif  [1].  Bagian  ini  digunakan  untuk  memprediksi orientasi  kalimat  opini  apakah  positif  atau  negatif
Database ulasan/ review Ulasan/ Review POS tagging Identifikasi fitur yang sering muncul Memangkas fitur Fitur yang sering muncul Orientasi Positif prediksi orientasi Kalimat Komentar Generasi opini Fuzzy Matching Stemming Orientasi Negatif
35 menggunakan prosedur OrientasiKalimat sebagai
berikut:
Prosedur OrientasiKalimat() begin for setiap kalimat opini Si begin orientasi = 0 for setiap kata opini op di Si orientasi += orientasiKata( op, Si); /*positif  =  1,  negatif  =  -1,  netral  = 0*/ if  (orientasi  >  0)  orientasi  Si’s  = positif;
else if (orientasi < 0) orientasi Si’s = negatif; else begin for setiap fitur f di Si orientasi += orientasiKata( opini efektif f’s, Si); if(orientasi > 0) orientasi Si’s = positif; else if (orientasi < 0) orientasi Si’s = negatif; else orientasi  Si’s  =  orientasi Si-1’s; end end for end end for end
end prosedur orientasiKata(kata, kalimat) begin orientasi  =  orientasi  dari  kata  di  dalam seed_list; jika ada KATA_NEGASI yang muncul dekat dengan kata pada kalimat orientasi = kebalikan(orientasi); end
4. Menghasilkan kesimpulan
Langkah  terakhir  menghasilkan  ringkasan review akhir. Untuk  setiap  fitur  yang  ditemukan,  kalimat  opini  yang berisi fitur tersebut dicek orientasinya apakah berorientasi positif atau negatif, kemudian dihitung lalu dirangking dan ditampilkan  fitur  beserta  jumlah  orientasi  positif  atau negatifnya.
Aplikasi  melibatkan  dua  pengguna  yaitu  admin  dan pengguna . Admin melakukan input Facebook page ID, login, melihat kesimpulan, dan menyimpan data  hasil pemrosesan, sedangkan pengguna hanya melihat kesimpulan. Secara rinci kebutuhan  fungsional  aplikasi  ada  15  sedangkan  kebutuhan non  fungsional  aplikasi  ada  empat  yang  tertera  di  tabel  1. Sedangkan  untuk  menggambarkan  kebutuhan  sistem  dari sudut pandang user digunakan diagram use case pada gambar 2.
Tabel 1 Daftar Kebutuhan Fungsional dan Non Fungsional Kebutuhan Fungsional Kebutuhan Non Fungsional F-001 Admin dapat melakukan login. F-002 Admin membuat daftar facebook page ID. F-002 Admin dapat mengambil review. F-003 Aplikasi dapat melakukan Stemming . F-004 Aplikasi dapat melakukan
Fuzzy matching . F-005   Aplikasi dapat melakukan
POS Tagging .
F-006 Aplikasi dapat
mengidentifikasi fitur yang sering muncul.
F-007   Aplikasi dapat melakukan pruning .
F-008   Admin dapat konfigurasi data pruning . F-009 Admin dapat menginput data pruning . F-010   Admin dapat menghapus data pruning . F-011   Admin dapat konfigurasi data orientasi. F-012 Admin dapat menginput data orientasi. F-013   Admin dapat menghapus data orientasi.
F-014   Aplikasi dapat menentukan orientasi suatu komentar.
F-015 Aplikasi dapat menghasilkan kesimpulan.
NF-001  Aplikasi menggunakan Bahasa
Indonesia. NF-002  Aplikasi yang dibuat berbasis web. NF-003  Aplikasi menggunakan Framework Bootstrap. NF-004  Aplikasi menggunakan PHP.
36
Gambar 3 Class diagram
Class  diagram menjelaskan  hubungan  antar class di  mana masing-masing class memiliki  atribut  dan  metode  sendiri- sendiri.  Pada class  diagram di  atas  terdapat  beberapa  form Graphic User Interface yaitu login, input review , konfigurasi data  pruning,  konfigurasi  data  orientasi,  kesimpulan  yang terhubung  dengan controller  class dan entity  class masing- masing.  Sedangkan  untuk  perancangan  penyimpanan  data digunakan diagram Entity Relationship (ER) pada gambar 4, yang  merupakan  sebuah  konsep  yang  mendeskripsikan hubungan  antara  penyimpanan  dan  didasarkan  pada  peda persepsi dari sekumpulan objek yang disebut entity dan relasi.
Gambar 4 Diagram ER

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Implementasi Input (Daftar Page ID)
Implementasi  antarmuka  input  ini  digunakan  admin  untuk memasukkan komentar Facebook ke dalam database, melihat data komentar, melakukan proses Stemming, fuzzy matching , dan POS Tagging pada data komentar yang telah dimasukkan ke dalam database.
Gambar 5 Implementasi antarmuka input (Daftar page ID)

## 3.2. Hasil Implementasi Antarmuka Fitur yang sering Muncul
Implementasi  fitur  yang  sering  muncul  berfungsi  untuk mencari  fitur  dari  data  komentar  yang  telah  dimasukkan  ke dalam database dengan  menggunakan  metode  Apriori. Fitur yang dianggap tidak sesuai akan dipangkas.
Gambar 6 Implementasi antarmuka fitur yang sering muncul
3.3. Implementasi Kesimpulan
Implementasi kesimpulan digunakan admin dan end user untuk melihat hasil kesimpulan yang telah diproses.
37

## Gambar 7 Implementasi antarmuka kesimpulan

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini adalah:
1. Aplikasi  dapat  mengambil  data  komentar  Facebook menggunakan page ID .
2. Aplikasi  dapat  melakukan text  preprocessing berupa Stemming, Fuzzy Matching, dan POS Tagging.
3. Aplikasi  dapat  menentukan  fitur  dari  komentar  atau review dengan algoritma Apriori.
4. Aplikasi dapat menentukan orientasi positif dan negatif dari sebuah review dengan algoritma Lexicon-based . 5. Aplikasi  dapat  menghasilkan  kesimpulan  dari  data review yang telah diproses.
Sedangkan untuk pengembangan aplikasi di masa yang akan datang saran yang dapat diberikan adalah:
1. Ditambahkan fitur pencarian page ID Facebook, karena pada  penelitian  ini    untuk  mencari Page ID  Facebook harus  membuka  web www.findmybid.com terlebih
dahulu.
2. Sumber  data  yang  digunakan  bisa  lebih  beragam  tidak hanya  Facebook,  tapi  media  sosial  yang  lain  seperti Twitter.
D AFTAR P USTAKA
[1] J.  Bahisindra,  2015,    ”Aplikasi  Analisis  Sentimen  dengan Metode Lexicon-Based Untuk  Menilai  Produk  Smartphone Baru”, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam , 2015.
[2] R. Gusnaldy, “Aplikasi Menentukan Topik Pembahasan suatu Produk pada Twitter”, Teknik Informatika,  Politeknik Negeri Batam , 2015.
[3] K.Khan, B. Baharudin, A. Khan, A. Ullah, “Mining Opinion Components from Unstructured Reviews: A review”, Journal of King Saud University- Computer and Information Sciences , 2014.
[4] L.  Zhang,  B.  Liu,  “Identifying  noun  product  features  that imply opinions”, in Proceedings of the 49th Annual Meeting of  the  Association  for  Computational  Linguistics:  Human Language Technologies: short papers, vol. 2. Association for Computational Linguistics , 2011, pp. 575-580.
[5] B.  Liu,  “Sentiment  analysis  and  subjectivity”,  in Indurkhya, N.,  Damerau,  F.J.,  (Eds.),  Handbook  of  Natural  Language Processing , 2010, pp. 627–666.
[6] Erwin, “Analisis Market Basket dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth”, Jurnal Generic , 2009.
[7] L.  Ferreira,  N.  Jakob,  I.  Gurevych,  A  comparative  study  of feature  extraction  algorithms  in  customer  reviews.  Paper presented at the Semantic Computing, 2008.
[8] M. Hu, B. Liu, “Mining and summarizing customer reviews”, in Proceedings  of  the  tenth  ACM  SIGKDD  international conference  on  Knowledge  discovery  and  data  mining ,  2004, pp. 168–177.
[9] K.  Dave,  S.  Lawrence,  D.  M.  Pennock,  “Mining  the  peanut gallery:  opinion  extraction  and  semantic  classification  of product  reviews”,  in www’03  Proceedings  of  the  12th international conference on World Wide Web , 2003.