Analisis Sentimen Maskapai Citilink Pada Twitter Dengan Metode Naïve Bayes
Moh.Yasid a , Lukman Junaedi b
a Program  Studi Teknik Informatika Universitas Narotama, Jl. Arief Rachman Hakim No.51, Surabaya, 60117, Indonesia
b Akademi Sistem Informasi, Universitas Narotama, Jl. Arief Rachman Hakim No.51, Surabaya, 60117, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 16 Agustus 2019 Revisi Akhir: 09 September 2019 Diterbitkan Online : 30 September 2019
The use of airline transportation is no longer a new  thing for the community, ranging from business people, families going on vacation, even to the reach of the middle class. This transportation is really needed by the community to be able to travel long distances with a relatively shorter period of time. One of them is Citilink, Citilink is a subsidiary airline of the Garuda Indonesia company with ticket prices that can be reached by the middle class and below. Assessment of Citilink airlines can be seen through any promos that are most promoted to the public. The good and bad services of Citilink Airlines as an evaluation for people who want to use these services, can also be seen from the tweet of the people on Twitter social media. Therefore many researchers use social media as a  place  to  collect  data.  This  research  aims  to  classify  or  group  positive  or  negative sentiments  of  the  community  towards  Citilink  airline  services  in  order  to  provide information  about  public  satisfaction  with  Citilink  Indonesia  airline  services,  with  a dataset of 2000 tweets resulting in accuracy reaching 0.778, with a processing time of two minutes twenty three seconds.
K ATA K UNCI Analisis Sentimen
Maskapai
Citilink
Naïve Bayes
K ORESPONDENSI
No HP: +6281334052655 E-mail: jsyasid@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  industri  jasa  penerbangan  yang  semakin meningkat  di  Indonesia  pada  setiap  tahunnya  telah  menjadi perhatian  masyarakat  luas.  Maskapai  penerbangan  yakni  suatu perusahaan  atau  sarana  transportasi  di  butuhkan  banyak masyarakat  agar  dapat  bepergian  jauh  dengan  jangka  waktu yang relatif lebih singkat.  Salah satunya adalah Citilink, citilink merupakan maskapai penerbangan anak dari perusahaan Garuda Indonesia  dengan  harga  tiket  yang  dapat  dijangkau  manyarakat menengah  kebawah.  Penilain  terhadap  maskapai  penerbangan Citilink bisa di lihat melalui promo-promo apa saja yang paling banyak  di  promosikan  kepada  masyarakat,  namun  banyak  juga masyarakat  memberikan  penilaian  melalui  pendapat  atau komentar  yang  dikemukakan  di  media  sosial  Twitter.  Twitter merupakan satu dari banyak medial sosial yang diminati banyak masyarakat.  Pendapat tersebut  berupa tweet  yang  nantinya  bisa tersebar di timeline Twitter.
Banyaknya  pengguna  Twitter  memberikan  pengaruh besar  bagi  masyarakat  dalam  memberikan  penilaian  berupa pendapat  atau  komentar  terhadap  jasa  maskapai  penerbangan Citilink karena perkembangan pengguna Twitter yang  semakin meningkat  setiap  tahunnya.  Hal  ini  di  kemukakan  oleh  Dick Costolo,  CEO  Twitter,  ketika  melaksanakan  kunjungan  di Indonesia  dengan  jumlah  pengguna  sudah  mencapai  50  juta  di Indonesia,  menurut  situs  tekno.kompas.com  (2015).  Pendapat
atau komentar di media sosial twitter tersebut dapat dipakai pula sebagai  data  penelitian  analisis  sentimen  untuk  mngelopokan atau mengklasifikasi sentimen positif atau negatif.[1]
Analisis  sentimen  adalah  suatu  proses  pengolahan  kata untuk    mengelompokan  atau  mengklasifikasi  pendapat, penilaian,  seseorang  terkait  kreasi,  organisasi,  atau  aktivitas tertentu.[2]  Penelitian  kali  ini  menggunakan  Naïve  Bayes bertujuan  melakukan  klasifikasi  atau  pengelompokan  sentimen positif  atau  negatif  masyarakat  terhadap  layanan  maskapai penerbangan Citilink berbahasa Indonesia agar bisa memberikan informasi  tentang  kepuasan  masyarakat  terhadap  layanan  jasa maskapai penerbangan Citilink Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  atau  opinion  mining  yakni  proses memahami,  mengekstrak  dan  mengolah  data  tekstual  untuk memperoleh  informasi    yang  terdapat  dalam  suatu  kalimat pendapat  atau  opini.[3],  [4].  Analisis sentimen  dilakukan  untuk melihat  pendapat  atau  kecendrungan  opini  terhadap  suatu masalah  atau  objek  oleh  seseorang,  apakah  cenderung  punya pemikiran atau beropini  positif atau negatif.
Data mining adalah  suatu  proses  untuk  mengolah  data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Saat ini data mining dipakai  hampir  pada  semua  aspek  yang  melibatkan  data-data
digital.[5]  Hal  ini  yang  kemudian  menimbulkan  kekhawatiran terkait  keamanan  dan  etika  di  dalam  pelaksanaannya,  karena istilah data mining sendiri dapat di artikan penggalian data, dan sering  juga  dikaitkan  dengan  penggalian  data  terkait  perilaku manusia.  Berikut  sedikit  gamabaran  tentang  tahapan  pada  data mining.

## Gambar 1 . Tahapan Data Mining
Data  Mining  yakni  tahapan  yang  memakai  ilmu matematika,  ilmu  statistika  serta  kecerdasan  buatan  atau machine  learning untuk  melakukan  ekstrasi  data  serta melakukan pengidentifikasian terhadap informasi yang terkandung dalam data yang diolah. Dalam data mining terdapat beberapa istilah yang biasa digunakan seperti KDD (Knowledge discovery  in  data  base), analisa  bentuk  data  atau  ( Data Analysis) ,  ekstraksi  pemahaman (Knowledge  Extraction), Kecerdasan  bisnis (Business  Intellegence) , data  archeology, data dregging. [6]
Text  Mining  adalah  salah  satu  proses  yang  bisa  dipakai untuk  mengerjakan  klasifikasi  dokumen  yang  berusaha  untuk menemukan  bentuk  yang  menarik  dari  sekumpulan  data  yang terkumpul.[7]
Text  mining merupakan  bagian  dari  data  mining  dimana proses  yang  dilakukan  utamanya  adalah  mengerjakan  ekstraksi pengetahuan  dan  informasi  dari  pola-pola  yang  terdapat  dalam sekumpulan  dokumen teks  memakai  alat  analisis tertentu. [8] Text  Mining  yakni  analisis  kata,  data  diperoleh  dari  dokumen yang  bermaksud  untuk  mencari  kata  yang  dapat  mengantikan dari dokumen kata-kata yang lain.[5], [9].
Twitter adalah salah satu layanan media sosial yang  cukup terkenal  dan  memungkinkan  para  penggunanya  untuk  menulis status  yang  sering  dinamakan  kicauan  atau  tweet.  Media  sosial Twitter  digunakan  untuk  mengungkapkan  berbagai  pendapat atau opini akan suatu produk, layanan atau hal lainnya.
Twitter  diciptakan  oleh  Jack  Dorsey  di  tahun  2006  dan pertama  meluncur  di  dunia  maya  saat  Juli  2006  dengan  alamat http://www.Twitter.com  yang  masih  digunakan  hingga  saat  ini. Pengguna  dapat  menulis  pesan  berdasarkan  topik  dengan menggunakan tanda #(hashtag).  Sedangkan untuk  menyebutkan atau  membalas  pesan  dari  pengguna  lain  bisa  menggunakan tanda @.
Naive  Bayes  (Naive  Bayes  Classifier)  adalah  algoritma yang  sangat  efektif  dalam  permasalahan  klasifikasi  atau penggolongan.  Algroitma  ini  bekerja  berdasarkan  probabilitas yang  sudah  ada  untuk  menentukan  probabilitas  yang  akan datang. Meskipun dataset yang digunakan ada jutaan jumlahnya, Naive  Bayes  adalah  pendekatan  yang  dianjurkan  untuk digunakan.  Untuk  memahami  lebih  jauh  tentang  Naive  Bayes maka perlu terlebih dahulu memahami dalil Bayes. Dalil Bayes dinamakan  sesuai  dengan  nama  penemunya  Rev.  Thomas Bayes.  [10]  Algoritma  ini  bekerja  berdasarkan  probabilitas bersyarat,  yaitu  probabilitas  yang  menjelaskan  tentang  sesuatu akan  terjadi  berdasarkan  peristiwa  yang  telah  terjadi sebelumnya.
Bayes  merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi  independensi  (ketidak  tergantungan)  yang  kuat  atau naïf.[11]
Metode  Bayesian  classification  digunakan  menganalisis dalam  membantu  tercapainya  pengambilan  keputusan  terbaik suatu permasalahan dari sejumlah alternatif. Kaitan antara Naïve Bayes  dengan  klasifikasi,  korelasi  hipotesis,  dan  bukti  dengan klasifikasi  adalah  hipotesis  dalam  teorema  Bayes  merupakan label  kelas  yang  menjadi  target  pemetaan  dalam  klasifikasi, sedangkan  bukti  merupakan  fitur  fitur  yang  menjadi  masukan dalam model klasifikasi.[6]

## 3. METODOLOGI
Gambar 2. Diagram Alur  Penelitian
Diatas  adalah  tahapan-tahapan  untuk  menggambarkan proses  klasifikasi  dari  awal  sampai  akhir  dengan  menggunakan metode  Neive  Bayes.  Keluaran  dari  penelitian  ini  merupakan data  klasifikasi  berupa  pendapat  positif  atau  negatif  dan besarnya akurasi yang akan diperoleh dari metode Naïve bayes. Penelitia  diawali  dari  proses  memasukkan  (input)  data  tweet hasil  crawling.  Dokumen  hasil  crawling  akan  diklasifikasi manual dengan memberikan identitas (label)  positif atau negatif pada dataset, dan evaluasi sebagai tahap akhir.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Dataset
Data  didapatkan  dari  hasil  proses  Crawling  data  tweet. Crawling merupakan proses pengumpulan data dari media sosial twitter  dengan  melakukan  pencarian  melalui  suatu  kata  kunci (keywords)  tertentu.  Pada  proses  crawling  ini  menggunakan library  twitter  scrapper  dengan  kata  kunci  @citilink,  citilink. Data akan diklasifikasi secara manual dengan memberikan label positif  atau  negatif.  Klasifikasi  label  positif  dan  negatif  pada dataset dilakukan secara manual dengan bantuan kata-kata besar (big  og  words)  sebagai  kamus,  yang  akan  dijadikan  input  pada penelitian  ini.  Berikut  contoh  dokumen  input  terdapat  pada tabel1.
Table 1 . Contoh Dokumen Input
Opini Tweet Positive @Citilink  #Terima  kasih  Citilink atas  pelayanan  prima  merubah  last min  tiket  mudik  kt  krn  wafatnya ayah  kami  td  mlm.Semoga  makin sukses Negative @Citilink  pramugari  tidak  ramah, hanya  berdiri  saja  tidak  membantu penumpang
Gambar 3. Tahapan Prepocessing
Diatas  adalah  gambaran  alur  tahap-tahap  dari  proses preprocessing . Berikut penjelasan pada setiap tahap-tahap diatas :

## Case Folding
Tahap case  folding merupakan  proses  penyamaan huruf pada  dokumen tweet dengan mengubah huruf kapital jadi huruf  kecil,  supaya  merenggangkan  kata  berlebih-lebihan dikerenakan  perbedadaan  huruf,  dan  akan  menghasilkan dokumen tweet baru. Berikut contoh tweet yang dihasilkan dari tahap case folding bisa dilihat pada tabel 2.
Table 2 . Tahap Case Folding Input Output @Citilink  #Terima  kasih Citilink atas pelayanan prima  merubah  last  min tiket mudik kt krn wafatnya ayah  kami  td  mlm.Semoga makin sukses @citilink #terima kasih citilink  atas  pelayanan  prima merubah last min tiket mudik kt krn wafatnya ayah kami td mlm.Semoga makin sukses

## Cleansing
Tahap cleansing adalah  proses  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  tweet    dari  kata  yang  kurang  dibutukan  seperti simbol  HTML,  kata  kunci,  hastags(#),  username,  email  dan simbol  (!@#%<>[]=;:”,’&^$*+_-/?),  yang  akan  menghasilkan dokumen  tweet  baru.  Berikut  contoh  dokumen  tweet  yang menjadi keluaran dari tahap cleansing bisa dilihat pada tabel 3.
Table 3 . Tahap Cleansing Input Output @Citilink  #Terima  kasih Citilink atas pelayanan prima  merubah  last  min tiket mudik kt krn wafatnya ayah  kami  td  mlm.Semoga makin sukses,’. terima  kasih  Citilink  atas pelayanan  prima  merubah last  min  tiket  mudik  kt  krn wafatnya ayah kami td mlm.Semoga makin sukses

## Convert Negation
Proses convert  negation bertujuan  untuk  transformasi kata  negasi  yang  tergabung  dalam  tweet.  Kata  tersebut  akan mengganti  arti  suatu  sentimen  pada  tweet  tersebut,  kata  negasi akan  tergabung  dengan  kata  setelahnya.  Contoh  kata  negasi ’tidak’,  banyak  lagi  kata  negasi  yang  akan  menghasilkan dokumen tweet baru. . Berikut contoh tweet yang dihasilkan dari tahap convert negation terdapat pada tabel 4.
Table 4 . Tahap Convert Negation Input Output citilink pramugari  tidak ramah,  hanya  berdiri  saja tidak membantu penumpang citilink pramugari tidakramah,  hanya  berdiri saja tidak membantu
penumpang

## Stopword Removal
Stopword  Removal,  yakni  teknik  yang  bertujuan untuk   menghapus kata didalam  dokumen  dataset,  kata tersebut seperti  “di”,  “ke”,  “dari”,  “yang”,  “sedang”,  “ini”,  karena
dianggap  tidak  memberikan  deskripsi  sesuatu  dalam  bahasa Indonesi.  Tapi  pada  teks  klasifikasi  kata  semacam  “tidak”, “bukan”,  “tanpa”  kurang  penting  sehingga  kata  tersebut  tidak ikut  dibuang.  Berikut  contoh  hasil  tahap  stopword  removal terdapat pada tabel 5.

## Table 5. Tahap Stopword Removal
Input Output citilink terima kasih Citilink atas pelayanan
prima  merubah  last  min tiket mudik kt krn wafatnya ayah  kami  td  mlm.Semoga makin sukses Citilink terima kasih pelayanan  prima  merubah last  min  tiket  mudik  kt wafatnya  ayah  kami  mlm Semoga  sukses

## Klasifikasi Naïve Bayes
Pada  penelitian  klasifikasi  dengan  metode  Naïve  Bayes diperlukan nilai (bobot) pada setiap kata dalam dokumen dataset yang akan diproses. Nilai (bobot) diperoleh dengan menghitung peluang  (probabilitas)  positif  atau  negatif  terhadap  kata  dalam setiap dokumen dataset.
Penghitungan  peluang  (probabilitas)  positif  bertujuan untuk menghitung nilai (bobot ) pada tiap kata dalam dokumen dataset.  Data    yang  diperlukan  dalam  penghitungan  ini  berupa banyaknya kata berkategori positif, kemunculan tiap kata dalam dokumen  yang  berkategori  positif,  dan  total  keseluruhan  kata. Nilai  tersebut  nantinya  akan  dipakai  pada  klasifikasi  naïve bayes,  akan  berpengaruh  dalam  menentukan  besarnya  akurasi yang menjadi parameter kebenaran pada penelitian ini.
Penghitungan  peluang  (probabilitas)  negatif  bertujuan untuk menghitung nilai (bobot ) pada tiap kata dalam dokumen dataset.  Data    yang  diperlukan  dalam  penghitungan  ini  berupa banyaknya kata berkategori negatif, kemunculan tiap kata dalam dokumen  yang  berkategori  negatif,  dan  total  keseluruhan  kata. Nilai tersebut nantinya akan dipakai pada klasifikasi naïve bayes akan  berpengaruh  dalam  menentukan  besarnya  akurasi  yang menjadi parameter kebenaran pada penelitian ini.
Klasifikasi  sentimen  dengan  naïve  bayes  dilakukan dengan  cara  membandingkan  nilai  (bobot)  kata  pada  dokumen dalam  dataset.  Bila  nilai  (bobot)  kata  peluang  (probabilitas) yang  berkategori  positif  lebih  banyak  maka  hasil  sentimennya positif,  bila  nilai  (bobot)  kata  peluang  (probabilitas)  yang berkategori  negatif  maka  hasil  sentimennya  negatif  Semua dokumen dataset akan diklasifikasi bila ditemukan nilai (bobot) pada tiap  kata  di dokumen  dataset,  dan data tidak terklasifikasi bila  tidak  ditemukan  nilai  (bobot)  pada  tiap  kata  di  dokumen dataset.
Dari  hasil pengujian  dataset  dengan jumlah  2000 tweet, terdapat 1661 dokumen tweet terklasifikasi, dan 339 tweet tidak terklasifikasi, seperti pada tabel 6 berikut:

## Table 6. Data Klasifikasi
Dokumen Tweet Classified Unclassified 2000 1661 339

## Evaluasi
Evaluasi  bertujuan  untuk  mengecek  kebenaran  hasil klasifikasi  dengan  menghitung  berapa  angka  yang  diperoleh. Acuan  yang  dipakai  untuk  tahap  evaluasi  yakni  perhitungan tabel  matriks  klasifikasi  ( confussion  matrix ).  Berikut  tabel perhitungan confussion matrix bisa dilihat pada tabel 7.
Table 7 . Confussion Matrix
True Class Positive Negative Kelas Terprediksi Positif TP(True Positif) FP(False Positive) Negatif FN(False Negative) TN(True Negative) Dari  dokumen tweet sebanyak  2000  yang  telah disebutkan  diatas,  menghasilkan  perhitugan confussion  matrix sebagi berikut.
Gambar 4 . Penghiungan Confussion Matrix
Dari hasil perhitungan confussion matrix diatas, dimana data tweet sudah  terklasifikasi,  akan  dihitung  untuk  melihat akurasi  yang  akan  didapat  sebagai  acuan  dari  kebenaran klasifikasi  pada  penelitian  ini.  Berikut  hasil  perhitungan confussion matrix terdapat pada gambar 3.
Gambar 5 . Hasil Evaluasi
Evaluasi  dipakai  sebagai  parameter  dari  kebenaran dalam  penelitian  ini,  dengan  akurasi  perhitungan  dari  tabel confusion  matrix  (matriks  klasifikasi).  Untuk  menghitung akurasi, precision, recall . Akurasi yang didapat mencapai 0.778 dengan  waktu  proses  dua  menit  dua  puluh  tiga  detik.  Nilai akurasi  adalah tingkat  keberhasilan  klasifikasi  dari  semua  data. Precision adalah  data  actual  positif  yang  diprediksi  benar. Recall untuk mengukur keberhasilan klasifikasi yang diprediksi dengan benar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilaksanakannya  penelitian  dengan  tahap-tahap dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  dokumen  tweet  berbahasa Indonesia  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  melihat penilaian  masyarakat  terhadap  layanan    maskapai  penerbangan Citilink  Indonesia  melalui  media  sosial  twitter    dengan  dataset sebanyak  2000  tweet  menghasilkan  akurasi  yang  mencapai 0,778, waktu proses dua menit dua puluh tiga detik dengan kode pemograman  PHP.  Dan  juga  menambahkan  kosa  kata  bahasa Inggris  yang  sering  digunakan  masyarakat  dalam  memberikan opini  mengenai  maskapai  penerbangan  pada  kamus,  seperti delay, flight, boarding, landing, reschedule, onschedule, cancel, thanks.
untuk  peneliti  selanjutnya  penulis  menyarankan  untuk menambahkan  tahap  seleksi  fitur  seperti  contoh:  seleksi  fitur Information Gain,atau yang lainnya, menambahkan semua kosa kata  bahasa  Inggris  karena  dimungkinkan  warga  Negara  asing juga memakan layanan maskapai penerbangan  yang diharapkan akan meperbaiki nilai akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Ernawati  and  R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Review Agen  Travel,” J.  Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  VI,  no.  1, 2018.
[2] “Text  Mining  Dan  Sentimen  Analisis  Twitter  Pada Gerakan Lgbt,” Intuisi  J. Psikol. Ilm. , vol. 9, no. 1, pp. 18–25, 2017.
[3] V.  Effendy,  “ANALISIS  SENTIMEN  BERBAHASA INDONESIA  DENGAN  PENDEKATAN  LEXICON BASED ( STUDI KASUS : SOLUSI PENGELOLAAN
SAMPAH ) Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (
KOMPUTA ),” vol. 4, no. 1, 2015.
[4] I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief  Network,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  11, no. 2, p. 187, 2017.
[5] W.  Gata,  “Akurasi  Text  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbour  pada  Data  Content Berita SMS,” vol. 6, pp. 1–13, 2017.
[6] D.  Wahyudi,  A.  H.  Mirza,  and  P.  H.  Merrieayu,
“IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG  STRATEGI  PROMOSI  (  Studi  kasus
Universitas Bina Darma Palembang ),” pp. 1–10.
[7] N.  MOH,  “Klasifikasi  Dokumen  Komentar  Pada  Situs Youtube Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn),” Univ. Dian Nuswantoro , no. 5, 2016.
[8] R.  Delima,  U.  Kristen,  D.  Wacana,  A.  Rachmat,  U.
Kristen,  and  D.  Wacana,  “Implementasi  Metode  K-
Nearest  Neighbor  dengan  Decision  Rule  untuk
Klasifikasi Subtopik
Berita IMPLEMENTASI METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN DECISION  RULE  UNTUK  KLASIFIKASI  per  topik- topik  berita  sehingga  membuat  pencarian  berita dipermudah . Bagi Pembuata,” no. June, 2014.
[9] K.  Teks  and  B.  Indonesia,  “Pemanfaatan  Teknik Supervised  Untuk  Klasifikasi  Teks  Bahasa,”  no.  May, 2016.
[10] A.  Rachmat  C  and  Y.  Lukito,  “Klasifikasi  Sentimen Komentar  Politik  dari  Facebook  Page  Menggunakan Naive  Bayes,” J.  Inform.  dan  Sist.  Inf.  Univ.  Ciputra , vol. 02, no. 02, pp. 26–34, 2016.
[11] R.  W.  Pratiwi  and  Y.  S.  Nugroho,  “Prediksi  Rating Film  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 60–63, 2016.

## BIODATA PENULIS
Moh.Yasid Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,  Fakultas  Ilmu  Komputer,
universitas Narotama Surabaya Email : jsyasid@gmail.com

## Lukman Junaedi
Dosen  di  Departemen  Sistem  Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Narotama, Surabaya,  Indonesia.  Ia  memperoleh  gelar masternya M.Kom. dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya
Indonesia pada 2012.
Email : lukman.junaedi@narotama.ac.id