[Januari 2018]

## OPINION MININGFRAMEWORK BERBASISKAN LEKSIKAL
Sherly Christina a,1,* a Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
1 sherly.christina.upr@gmail.com * * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  strategi  dan  mengambil  keputusan adalah  pendapat  orang  lain.  Apa  yang  dipikirkan  oleh  orang  lain  terhadap  suatu  subjek  dapat memberikan  kontribusi  terhadap  optimalnya  strategi,  pengambilan  keputusan  atau  tindakan  terkait subyek  tersebut.  Media online sepertimedia  sosial,  kolom  opini, customer  review atau  buku  tamu pada  suatu  website  menyediakan  alternatif  untuk  mengumpulkan  opini  publik  terhadap  suatu subjek[9]. Gambar 1 adalah contoh opini publik dalam bentuk customer review terhadap layanan hotel yang  diambil  dari  website www.tripadvisor.com .  Pendapat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan emosi yang disajikan dalam bentuk teks dapat dinyatakan secara implisit maupun eksplisit, sehingga dibutuhkan  pengetahuan  untuk  mengidentifikasikan  tujuan  dan  kecenderungan  atau  polaritas  dari opini  tersebut.  Polaritas  suatu  opini  terhadap  suatu  topik  atau  entitas  dapat    dikategorikan  menjadi Good, Neutral atau Bad terkait dengan subyek yang sedang dibahas.
Setiap  opini  yang  diberikan  oleh  publik  terhadap  suatu  topik  kemudian  dikumpulkan  dan disimpan  sehingga  menjadi  koleksi  data  teks  yang  besar  dan  kompleks.  Untuk  mengolah  dan menganalisis  koleksi  data  tersebut  dibutuhkan  usaha  dan  sumber  daya  yang  tidak  kecil.  Selain masalah  jumlah  koleksi  data  teks,  dibutuhkan  pengetahuan  manusia  untuk  memahami  pendapat, sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan  emosi  seseorang  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  teks oleh publik.
Sentiment  Analysis atau Opinion  Mining adalah  disiplin  ilmu Natural  Language  Processing yang  mempelajari  komputasi  terhadap  pendapat  publik,  sikap  dan  emosi  terhadap  suatu  entitas. Entitas  dapat  berupa  individu,  peristiwa  atau  topik  tertentu  [1][12].  Walaupun  begitu  ada  penelitian yang  menyatakan  bahwa Sentiment  Analysis dan Opinion  Mining berbeda. Opinion  Mining adalah salah satu disiplin ilmu dalam Natural Language Processing yang bertujuan untuk mengekstrak  dan  menganalisis  pendapat,  sikap,  atau  emosi  seseorang  terhadap  suatu  subjek.  Subjek tersebut bisa berupa orang, tempat, kejadian atau suatu topik. Sedangkan Sentiment Analysis bertujuan untuk mengidentifikasikan sentimen, emosi atau sikap seseorang terhadap suatu objek yang disajikan dalam bentuk teks.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  studi  literatur  terhadap  beberapa  penelitian  terhadap  opinion mining dan sentiment analysis dan  merancang opinion mining framework untuk mengidentifikasikan
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
Opinion Mining Sentiment Analysis FrameWork Lexicon Opinion  Mining  and  Sentiment  Analysis  can  contribute  in improving  system  performance  to  meet  the  user’s  needs.  The text that represents the user's opinion may express the emotions or opinions implicitly or explicitly. The words that compose the sentence of opinion can have many different meanings, related to  the  subject  being  discussed  or  the  words  that  compose  the sentence.  This  study,  conducted  a  literature  study  on  several researches  that  related  to  opinion  mining,  and  designed  an opinion mining framework based lexicon .
polaritas  dari  dari  opini  yang  direpresentasikan  oleh  publik  dalam  bentuk  teks  di  media  online. Kerangka  kerja opinion  mining yang  dirancang  pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan berbasiskan lexical.
Gambar 1. Customer Reviewer terhadap kamar hotel pada website www.tripadvisor.com .

## 1.1 Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian telah mengembangkan  berbagai metode  Opinion  Mining  dan  Sentiment Analysis  yang  diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang  layanan  terhadap  masyarakat  seperti pemerintahan,  pertanian,  industri,  kesehatan, e-commerce ,  atau  pariwisata. Opinion  Mining dan Sentiment  Analysis dapat  berkontribusi  terhadap  sistem  e-governance  untuk  menindaklanjuti  opini yang dikumpulkan dari masyarakat, sehingga meningkatkan kinerja pemerintah dalam pembangunan dan pelayanan terhadap kebutuhan masyarakat [7][8][9].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ravi  Anurachalam  dkk  [8]    dinyatakan    dalam  judul penelitiannya  bahwa  disiplin  ilmu Sentiment  Analysis adalah New  eye  of  Government .  Jika  instansi pemerintah dapat mengamati dan mengikuti  detak kehidupan warganya secara konstan,  maka dapat terbuka  jalan  untuk  terbentuknya  sistem  pemerintahan  yang  lebih  baik,  karena  publik  tentu  saja mengharapkan pelayanan yang cepat, tindakan yang tepat dan tanggapan yang segera terhadap setiap keluhan  dan  kebutuhan  yang  disampaikan  lewat  media  online. Opinion  Mining dan Sentiment Analysis menyediakan  kesempatan  bagi  pemangku  kepentingan  untuk  menemukan  sumber permasalahan lebih cepat sebelum masalah itu terjadi.
Haji Binali dkk [3] menyatakan bahwa emosi sangat mempengaruhi  pengambilan keputusan. Menurut  Wordnet  Search  [13] emotion memiliki  makna  “ any  strong  feelings ”.    Penelitian  oleh  [3] melakukan  deteksi  emosi  yang  tertuang  dalam  teks  dengan  menggunakan  arsitektur  hybrid  dan algoritma Support Vector Machine untuk menguji arsitektur tersebut. Vinodhini Gopalakrishnan[5] menggunakan neural network untuk melakukan opinion mining pada  website  kesehatan  untuk  memprediksi  kepuasan  pasien  terhadap  obat-obatan  yang  telah digunakan. Hasil penelitian  [5] menunjukkan nilai precision, recall dan f-score dari neural network lebih baik dari pada support vector machine .
Cristian  Bucur  [2]  mengekstrak  dan  mengikhtisarkan  opini  yang  disampaikan  oleh user mengenai  kamar  hotel.  Sistem  yang  dikembangkan  oleh  [2]  terdiri  atas  2  modul,  yaitu  modul  untuk akuisisi  konten  berisi review dari user dan  modul  untuk  menganalisis  konten,  yang  berupa  tahapan untuk  prapemrosesan  data  yang  telah  diekstrak  dan  berikutnya  melakukan opinion  mining yang dibantu  oleh  SentiWordNet  untuk  mengidentifikasikan  polaritas  data.  Metode  yang  digunakan  oleh [2]  memberikan  hasil  yang  cukup  akurat  dan  bersifat  domain independent sehingga  tidak membutuhkan sumber daya yang mahal untuk dioperasikan.
Stavros  Valsamidis[10]  merancang framework untuk  melakukan  opinion  mining  dari  blog pertanian berbahasa Yunani. Opinion Mining pada kerangka kerja [10] melakukan intent mining dan sentiment  analysis terhadap  teks  yang  telah  diekstrak  dari  blog  untuk  menyelidiki  opini  dari  para pembaca  blog  terhadap  suatu  topik  yang  sedang  dibahas  dalam  bidang  pertanian. Framework berisi
tahapan  prapemrosesan  teks,  dan  kemudian  pada  tahapan opinion  mining didukung  oleh SentiWordNet  untuk  mengidentifikasikan  polaritas  dari  data  teks.  Untuk  meningkatkan  performa framework ,  Stavros  Valsamidis[10]  menggunakan  Naive  Bayes  untuk  mengidentifikasikan  dan mengkategorikan  data  berdasarkan  polaritasnya. Framework yang  dirancang[10]  diharapkan  dapat mengelola  masalah  dan  pendapat  petani  mengenai  suatu  topik  pertanian,  serta  mengevaluasi  sikap petani  terhadap  suatu  topik  pertanian  menggunakan  text  mining.  Keakuratan  dari framework yang dirancang  oleh  [10]  membutuhkan  metode Word  Sense  Disambiguation sehingga  makna  dari  setiap kata bisa diidentifikasikan dan skor synset bisa diperoleh.
Jan Prichystal[4] merancang dan membangun aplikasi untuk perangkat mobile yang berfungsi mengidentifikasikan  perasaan  seseorang  yang  direpresentasikan  dalam  pesan  teks  dari customer review . Customer biasanya  mencari  dan  membaca review dari  customer-customer  lain  yang  telah membeli  atau  menggunakan  produk  yang  dimaksud,  sebelum  memutuskan  untuk  membeli  produk tersebut.  Penelitian  [4]  berfokus  pada review negatif  dan  positif  terhadap  suatu  produk,  sehingga membantu  user  mengidentifikasikan  bahwa  produk  tersebut  menarik  untuk  dibeli.  Opini  yang diperoleh  dari review customer  terhadap  produk  diolah  menjadi Word  Clouds . Word  Clouds adalah interpretasi grafis dari pengkategorian penting atau tidaknya kata. Word Clouds berisi himpunan kata dengan berbagai ukuran dan bentuk. Kata yang paling besar frekuensinya adalah word cloud dengan ukuran  dan  bentuk  yang  lebih  besar.Sedangkan  kata-kata  yang  dengan  frekuensi  yang  lebih  kecil adalah word cloud dengan bentuk dan ukuran yang lebih kecil. Word Clouds menunjukkan topik apa yang paling sering didiskusikan mengenai suatu produk. Jika word cloud yang berukuran besar adalah positif,  maka user akan  akan  menemukan  opini  yang  positif,  dan  jika cloud  word yang  berukuran besar adalah negatif maka user akan menemukan opini yang negatif. Pendekatan yang digunakan [4] fokus  terhadap  perolehan  hasil  yang  cepat,  sehingga  kurang  akurat  dalam  menganalisis.  Pendekatan [4] tidak mampu menentukan polaritas kata yang memiliki banyak makna atau ekspresi.
Beberapa  penelitian  lain  yang  telah  dibahas  sebelumnya  memberikan  ide  bagi  penelitian  ini untuk  membangun framework  Opinion  Mining dengan  menggabungkan  pendekatan  frekuensi  kata pada teks dan pendekatan leksikal. Pada penelitian ini dibutuhkan database kamus untuk menyimpan kata-kata untuk menentukan polaritas dari opini.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  melakukan  studi  literatur  dari  berbagai  artikel  dan  jurnal  seperti  yang dicantumkan  di  subbab  referensi.  Ide  yang  dituangkan  dalam  framework  yang  dirancang  diperoleh dari hasil pembelajaran terhadap beberapa penelitian yang telah dipublikasikan sebelumnya.
Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  pendekatan  dengan  metode machine  learning memberikan  hasil precision dan recall yang  cukup  tinggi  tetapi  membutuhkan sumber  daya  yang  besar  juga.  Penelitian  lain  dengan  pendekatan  leksikal  juga  mampu mengidentifikasikan polaritas suatu opini, dan kinerjanya dapat ditingkatkan lagi dengan menerapkan word sense disambiguation untuk mengidentifikasikan makna dari kata-kata dalam data set opini.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Opinion Mining framework pada penelitian ini terdiri atas 7 proses, seperti ditunjukkan oleh Gambar  2.  Proses  pertama  adalah  melakukan  akuisisi  data  set  menggunakan web  crawler untuk mengambil  konten  halaman  web  yang  berisi review dari pengguna  web.  Pada proses  pertama,  opini yang  dituliskan  oleh  pengguna  web  akan  diekstrak  dari  halaman  html  kemudian  disimpan  dalam database untuk  dilakukan  prapemrosesan  teks  pada  beberapa  proses  berikutnya,  yaitu  tokenisasi, membuang stopwords dan stemming .
Proses  Tokenisasi  merupakan  proses  pemotongan string berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya.  Sebelum  melakukan  tokenisasi,  setiap  huruf  dalam  dokumen  harus  diubah  ke  dalam huruf  kecil.  Hanya  huruf  “a”  sampai  dengan  “z”  yang  diterima.  Karakter  selain  huruf  alfabet dihilangkan dan dianggap tanda baca.
Proses  Ketiga  adalah  membuang stopword.  Stopword adalah  kata-kata  tidak  deskriptif  yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words . Pendekatan bag-of-words merupakan penyederhanaan asumsi yaitu, sebuah teks direpresentasikan sebagai sebuah koleksi kalimat yang tidak berurutan, serta tidak  mengindahkan  tata  bahasa  dan  urutan  kata. Stopwords perlu  dihilangkan  karena  dua  alasan, yaitu  menghemat  tempat  dan  waktu  pencarian.Pada  proses  ketiga  kata  yang  menyebabkan  negasi seperti  “ not ”  tidak  akan  dibuang.  Kata  yang  menyebabkan  negasi  dapat  menyebabkan  perubahan polaritas dari opini, contohnya kata “ not good ” memiliki makna sama dengan “ bad ”.
Pada proses keempat dilakukan stemming . Stemming adalah tahap mencari akar kata dari tiap kata  hasil  penyaringan . Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengembalian  berbagai  bentukan  kata  ke dalam suatu representasi yang sama.
Pada  proses  kelima  akan  dihitung  jumlah  kata  yang  merupakan good  words dan bad  words berdasarkan  koleksi  kata good  words dan bad  words yang  disimpan  dalam database .  Setelah  itu dihitung nilai rata-rata good words adalah jumlah good words dibagi dengan total kata di dalam teks dan nilai rata-rata bad words adalah  jumlah bad words dibagi total kata di dalam teks.
Pada  proses  kelima  akan  dihitung  nilai  keterkaitan  semantik  antara  kata-kata  di  dalam  teks dengan  pivot  words,  pivot  words  yang  akan  digunakan  pada  kerangka  kerja  ini  adalah  “good”  dan “bad”.  Proses  kelima  akan  dibantu  dengan  database  WordNet  sebagai  database  leksikal  untuk melakukan  proses word  sense  disambiguation .  Pada  proses  kelima  akan  diperoleh  dua  nilai keterkaitan semantik, yaitu nilai keterkaitan teks dengan semantik “ good ” dan nilai keterkaitan teks dengan semantik “ bad ”.
Proses  terakhir  adalah  mengidentifikasikan  polaritas  opini,  pada  proses  ini  nilai  yang diperoleh dari proses keempat dikalkulasikan dengan nilai dari proses kelima. Untuk menghitung nilai polaritas  “ good  opinion ”  dilakukan  dengan  menjumlahkan  nilai  rata-rata good  words dengan  nilai keterkaitan  semantik good kemudian  dibagi  dua.    Kemudian  untuk  menghitung  nilai  polaritas  “ bad opinion ” dilakukan dengan dengan menjumlahkan nilai rata-rata bad words dengan nilai keterkaitan semantik bad kemudian  dibagi  dua.  Polaritas  dari  opini  akan  diperoleh  dengan  membanding  nilai polaritas good  opinion dan bad  opinion .  Bila  nilai  polaritas good  opinion lebih besar  dari  pada bad opinion maka  diidentifikasikan  bahwa  opini  yang  direpresentasikan  dalam  teks  adalah  baik,  atau memiliki  kecenderungan  emosi  yang  positif  terkait  topik  yang  disampaikan  oleh  teks  tersebut. Sedangkan  bila  nilai  polaritas bad  opinion lebih  besar  dari good  opinion maka  diidentifikasikan bahwa  opini  yang  direpresentasikan  dalam  teks  adalah  buruk,  atau  memiliki  kecenderungan  emosi yang negatif terkait topik yang disampaikan oleh teks tersebut.
Untuk  mengidentifikasikan  opini  yang  dengan  polaritas  netral,  diperlukan  nilai  tengah  dari dari  nilai  polaritas good  opinion dan bad  opinion .  Oleh  karena  itu  akan  dilakukan  pengujian  dari sejumlah kasus pengidentifikasian polaritas opini.
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]
Mengambil teks Opini dengan Web Crawler Data Set Opini Tokenisasi Membuang StopWords, Kecuali Kata yang menyebabkan Negasi Stemming Menghitung Frekuensi Good Words/Bad Words Menghitung keterkaitan semantik dengan pivot word Mengidentifikasikan Polaritas Opini 1 2 3 4 5 6 7
Gambar 2. Opinion mining framework.

## 4. Kesimpulan
Opinion  mining atau sentiment  analysis adalah  disiplin  ilmu natural  language  processing yang  dapat  berkontribusi  untuk  mengoptimalkan  kinerja  sistem  untuk  menindaklanjuti  kebutuhan pengguna  dengan  efisien.  Kerangka  kerja  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  berbasiskan  leksikal diharapkan  mampu  memberi  hasil  identifikasi  opini  yang  akurat,  mengingat  pentingnya  makna  kata dalam teks, yang dapat membuat konotasi dari suatu opini menjadi kompleks.
Penelitian selanjutnya adalah mengembangkan aplikasi dari kerangka kerja ini dan melakukan pengujian untuk mengevaluasi kinerja dari framework.

## Daftar Pustaka
[1] Chetashri  Bhadanea,  Hardi  Dalalb,  Heenal  Doshic  ,  “ Sentiment  analysis:  Measuring  opinions” , International Conference on Advanced Computing Technologies and Applications (ICACTA-2015)
[2] Cristian  Bucur, “Using  Opinion  Mining  Techniques  in  Tourism” ,  2nd  GLOBAL  CONFERENCE  on BUSINESS,  ECONOMICS,  MANAGEMENT  and  TOURISM,  30-31  October  2014,  Prague,  Czech Republic
[3] Haji Binali, Chen Wu, Vidyasagar Potdar, Computational Approach for Emotion Detection in Text , 2010. 4th IEEE Internation Conference on Digital Ecosystems and Technologies (IEEE DEST 2010)
[4] Jan Prichsytal, Mobile Application for Customers' Reviews Opinion Mining , 19th International Conference Enterprise and Competitive Environtment 2016, ECE 2016, 10-11 March, Brno, Czeh Republic
[Januari 2018]
[5] Vinodhini  Gopalakrishnan,    Chandrasekaran  Ramaswamy, Patient  opinion  mining  to  analyze  drugs satisfactionusing supervised learning , Journal of Applied Research and Technology 15(2017)311-319
[6] Vinodhini Gopalakrishnan, R.M. Chandrasekaran, Sentiment Analysis and Opinion Mining: A Survey , 2012. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering Vol.2
[7] Pankaj Kumar, Alisha Zaidi, Ankita Srivastava,Geet Jain, Evolving Sentiment towards E-Governance using Opinion  Mining ,  2015.  International  Journal  of  Computer  Applications(0975-8887),  International Conference on Distributed Computing and Internet Technology
[8] Ravi  Arunachalam,  Sandipan  Sarkar,2013. The  New  Eye  of  Government:  Citizen  Sentiment  Analysis  in Social  Media ,2013. Workshop  on  Natural  Language  Processing  for  Social  Media  (Social  NLP)  pages  23- 28, Nagoya, Japan
[9] Sherly Christina, Deddy Ronaldo, Peran Opinion Mining dan Sentiment Analysis untuk Mengidentifikasikan Sentimen  Publik  dalam  Sistem  E-Governance ,    Jurnal  Teknologi  Informasi  Vol.  10.  No.  2  Agustus  2016 ISSN 1907-896X, Palangka Raya, Kalimantan Tengah
[10] Stavros  Valsamidis,  Theodosios  Theodosioua,  Ioannis  Kazanidisa,  Michael  Nikolaidis, A  Framework  for Opinion  Mining  in  Blogs  for  Agriculture ,  6th  International  Conference  on  Information  and Communication Technologies in Agriculture, Food and Environment (HAICTA 2013)
[11] Testsuya  Nasukawa,  Jeonghee  Yi, Sentiment  Analysis:  Capturing  Favorability  Using  Natural  Language Processing , 2003. Proceedings of The 2nd International Conference on Knowledge Capture Pages 70-77, ACM ©2003 ISBN:1-58113-583-1
[12] Walaa Medhat, Ahmed Hasan, Hoda Korashy, Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey , Ain Sham Engineering Journal (2014) 5, 1093-1113
[13] Wordnet 2.1 Browser