Article History Received 10 February 2014 Accepted 11 March 2014
Jurnal Integrasi , vol. 6, no. 1, 2014, 1-10 ISSN: 2085-3858 (print version)

## Aplikasi Opinion Mining dengan Algoritma Naïve Bayes untuk Menilai Berita Online
Daniel Pakpahan 1) , Hilda Widyastuti 2)
Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Informatika
Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia
1) E-mail: kobe.daniel2@gmail.com
2) E-mail: hilda@polibatam.ac.id

## Abstrak
Opinion  mining merupakan  proses  memahami,  mengekstrak  dan  mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Salah satu metode text mining yang bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah opinion mining adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). Sumber data yang akan diolah dalam proses klasifikasi adalah data opini atau komentar pada berita online . Sebelum data opini atau  komentar  diolah  ke  dalam  proses  klasifikasi,  tahap  pertama  yang  harus  dilewati  adalah  proses text preprocessing berupa tokenizing , filtering ,  dan stemming .    Tahap  selanjutnya  adalah  menghasilkan  model probabilistic yang  nilainya  akan  digunakan  pada    proses  klasifikasi.  Proses  inti  adalah  proses  klasifikasi  untuk menentukan probabilitas tertinggi dari tiap kategori. Jika hasilnya menunjukkan probabilitas Bayes komentar untuk kategori positif lebih besar maka komentar tersebut masuk kategori opini positif demikian juga sebaliknya.
Kata kunci: opinion mining , naïve bayes, text preprocessing , klasifikasi, model probabilistic

## Abstract
Opinion  mining  is  the  process  of  understanding,  extracting  and  processing  textual  data  automatically  to  get  the sentiment of information contained in an opinion sentence. One of text mining methods that can be used to solve the problem of opinion mining is the Naïve Bayes Classifier (NBC). Source data to be processed in the process of data classification is the opinion or comment on the news online. Before the opinion or comment data is processed into the classification process, the first step that must be passed  is text processing. Text processing includes tokenizing, filtering, and stemming. The next stage, producing probabilistic models whose value will be used in classification process. The core process of the classification is determining the highest probability of each category. If the results indicate the probability Bayes comments for positive category is larger then the comment, then the comments  is categorized as a positive opinion and vice versa.
Keywords: opinion mining, naïve bayes, text preprocessing, classification, probabilistic models

## 1 Pendahuluan
Opini  orang  lain  dapat  menjadi  informasi  sangat penting  pada  saat  membuat  keputusan  atau  pilihan.
Informasi  telah  menjadi  kebutuhan  utama  dalam kehidupan  manusia.  Informasi  bisa  dikatakan  sebagai pengetahuan  yang  didapatkan  dari  pembelajaran, pengalaman,  atau  instruksi.  Selain  itu,  pengetahuan
tentang  peristiwa-peristiwa  tertentu  atau  situasi  yang telah  dikumpulkan  atau  diterima  melalui  proses komunikasi, pengumpulan intelejen, ataupun didapatkan  dari  berita  juga  dinamakan  informasi. Berita  merupakan  informasi  baru  atau  informasi mengenai sesuatu yang sedang terjadi, disajikan lewat bentuk cetak, siaran, internet , atau dari mulut ke mulut kepada orang ketiga atau orang banyak.
Di  era  perkembangan  teknologi  ini,  media-media berita  seperti  koran  harian  semisal  Kompas  telah memiliki website ,  sehingga  memudahkan  para pengguna  media  berita online untuk  bisa  mengakses dan  membaca  berita  kapanpun  diinginkan  bahkan memberikan komentar. Menurut [1] web adalah tempat yang  baik  bagi  orang-orang  untuk  mengekspresikan pendapat  mereka,  pada  berbagai  topik.  Bahkan pemberi  opini  secara  profesional,  seperti    reviewer film,    memiliki    blog  di  mana    publik    dapat mengomentari    dan  merespon    apa    yang    mereka pikirkan.  Kemampuan  untuk  mengekstrak  pendapat tersebut  dari  baris-baris  teks  dapat  menjadi  sangat berguna,  dan  ini  adalah  area studi yang banyak dikaji dan  tidak  diragukan  karena  kemungkinan  nilai komersialnya.  Baris-baris  teks  tersebut  dapat  diolah untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Opinion mining dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini terhadap masalah atau topik berita oleh seseorang, apakah cenderung beropini negatif, positif atau netral, sehingga diharapkan opini-opini yang terkumpul dapat menjadi informasi yang berguna.
Informasi yang terdapat pada berita online merupakan informasi data teks digital  yang tidak terstruktur. Text mining sangat  diperlukan  untuk  menangani  teks  yang tidak  terstruktur  tersebut. Text  mining mengacu  pada proses  mengambil  informasi  berkualitas  tinggi  dari teks.  Kegiatan  penting  dalam text  mining adalah klasifikasi  atau  kategorisasi.  Metode  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Naive Bayes yang  sering  disebut Naive  Bayes  Classifier (NBC).  Eksperimen  untuk  data review film  dan menghasilkan  tingkat  akurasi  80%  menggunakan metode  NBC  telah  dilakukan  oleh  [1].  Penelitian  [6]
menunjukkan NBC merupakan metode yang konvensional  dan  lebih  sederhana  dari  metode  lain dalam  proses  teks mining. NBC  memberikan  hasil yang  tepat  dalam  mengklasifikasikan  opini  dalam bentuk  paragraf  yang  terdiri  dari  beberapa  kalimat menjadi  kesimpulan  opini  positif,  negatif  dari opini-opini yang terdapat pada berita online .
Rumusan masalah penelitian ini adalah : (1) bagaimana merancang  aplikasi opinion  mining dengan  metode Naive  Bayes untuk  menilai  berita online ?  (2) bagaimana  membuat  aplikasi opinion  mining dengan metode Naive Bayes untuk menilai berita online ?
Adapun  batasan  masalah  yang  terdapat  dalam penelitian ini adalah :  (1) menggunakan berita bahasa Indonesia, (2) menggunakan  komentar dengan format bahasa  Indonesia  yang  baik  dan  benar,  (3) link berita online yang di- scrape
berasal dari situs news.kompas.com.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  :  (1)  merancang aplikasi opinion  mining dengan  metode Naive  bayes untuk  menilai  berita online ,  (2)  membuat  aplikasi opinion  mining dengan  metode Naive  bayes untuk menilai berita online .

## 2 Landasan Teori

## 2.1   Penelitian Terkait
Penelitian  [6]  membahas text  mining dengan  metode Naive  Bayes  Classifier(NBC) dan Support  Vector Machine(SVM) dalam mengklasifikasikan opini berbahasa Inggris dan berbahasa Indonesia. Penelitian tersebut ingin mengetahui metode mana yang memiliki performansi  lebih  baik  untuk  diimplementasikan dalam  analisis  sentimen opini  berbahasa  Inggris  dan berbahasa Indonesia.
TABEL 1 PERBANDINGAN METODE NBC DAN SVM
Metode Opini Positif Opini Negatif Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Naive Bayes Classifier 74.29% 80.18%  87.14% 83.66% Support Vector Machine 78.20% 80.15 78.14% 98.95
Penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode SVM memberikan  unjuk  kerja  yang  lebih  baik  daripada metode NBC untuk mengklasifikasikan opini berbahasa  Inggris  dan  opini  positif  berbahasa Indonesia.  Sedangkan  NBC  memberikan  unjuk  kerja yang  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  data  uji opini negatif berbahasa Indonesia.
Dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang membandingkan metode NBC dan SVM, penelitian ini menambahkan satu kategori lagi, yaitu kategori netral, sehingga  terdapat  3  kategori  data  opini,  yaitu  opini positif,  opini  negatif  dan  opini  netral.  Penulis  juga merancang  sebuah  sistem  berbasis  web  yang  dapat mengklasifikasikan  opini  secara  otomatis  sehingga pengujian  klasifikasi  opini  dapat  lebih  mudah dilakukan.

## 2.2 Opinion Mining
Menurut  [2] opinion  mining atau sentiment  analysis merupakan  proses  memahami,  mengekstrak  dan mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk mendapatkan  informasi  sentimen  yang  terkandung dalam  suatu  kalimat  opini.  Analisis  sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini  terhadap  sebuah  masalah  atau  objek  yang dikemukakan  oleh  seseorang,  apakah  cenderung berpandangan atau beropini negatif atau positif. Salah satu contoh penggunaan analisis sentimen dalam dunia nyata  adalah  identifikasi  kecenderungan  pasar  dan opini  pasar  terhadap  suatu  objek  barang.  Besarnya pengaruh  dan  manfaat  dari  analisis  sentimen menyebabkan penelitian dan aplikasi berbasis analisis sentimen  berkembang  pesat.  Bahkan  di  Amerika terdapat  sekitar  20-30  perusahaan  yang  menfokuskan pada layanan analisis sentimen.
Opinion  mining bisa  dianggap  sebagai  kombinasi antara text  mining dan natural  language  processing . Salah  satu  metode text  mining yang  bisa  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah opinion  mining adalah Naive  Bayes  Classifier (NBC).  NBC  bisa  digunakan untuk mengklasifikasikan opini ke dalam opini positif atau negatif. NBC bisa berfungsi dengan baik sebagai metode pengklasifikasi teks.

## 2.3 Text Mining
Text  mining memiliki  definisi  menambang  data  yang berupa teks di mana sumber data biasanya didapatkan dari  dokumen,  dan  tujuannya  adalah  mencari  kata  - kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari  dokumen  sehingga dapat dilakukan analisis keterhubungan antar dokumen. Text  mining merupakan  proses  penemuan  akan informasi  atau  trend  baru  yang  sebelumnya  tidak terungkap  dengan  memproses  dan  menganalisis  data dalam jumlah besar.
Menurut  [3]  [4]  [6] text  mining bisa  dianggap  subjek riset  yang  tergolong  baru. Text  mining dapat memberikan solusi dari permasalahan seperti pemrosesan,  pengorganisasian  atau  pengelompokkan, dan  menganalisis unstructured  text dalam  jumlah besar.
Dalam  memberikan  solusi, text  mining mengadopsi dan  mengembangkan  banyak  teknik  dari  bidang  lain, seperti data  mining,  information  retrieval ,  statistika dan matematika, machine learning, linguistic, natural languange  processing ,  dan visualization .  Kegiatan penelitian  untuk text  mining antara  lain  ekstraksi  dan penyimpanan  teks, preprocessing akan  konten  teks, pengumpulan  data  statistik  dan indexing, dan  analisis konten.
Dalam  menganalisis  sebagian  atau  keseluruhan unstructured  text , text  mining mencoba  untuk mengasosiasikan satu bagian text dengan yang lainnya berdasarkan  aturan-aturan  tertentu.  Hasil  yang  di harapkan  adalah  informasi  baru  yang  tidak  terungkap jelas sebelumnya. Menurut [5] saat ini text mining telah mendapat perhatian dalam berbagai bidang antara lain:
1. Aplikasi keamanan
Banyak  paket  perangkat  lunak text  mining dipasarkan  dalam  bentuk  aplikasi  keamanan, khususnya  analisis plain  text seperti  berita internet.
2. Aplikasi biomedis Berbagai  aplikasi text  mining dalam  literatur biomedis  telah  disusun.  Salah  satu  contohnya adalah  PubGene  yang  mengkombinasikan text mining biomedis  dengan  visualisasi  jaringan
sebagai sebuah layanan internet.
3. Perangkat lunak dan aplikasi
Departemen  riset  dan  pengembangan  perusahan besar  termasuk  IBM  dan  Microsoft,  sedang meneliti  teknik text  mining dan  mengembangkan program  untuk  lebih  mengotomatisasi  proses penambangan  dan  analisis.  Perangkat  lunak text mining juga sedang diteliti oleh perusahaan  yang berbeda  yang  bekerja  di  bidang  pencarian  dan pengindeks-an  secara  umum  sebagai  cara  untuk meningkatkan performansinya.
4. Aplikasi media online
Text  mining digunakan  oleh  perusahaan  media
besar seperti perusahaan Tribune, untuk menghilangkan  ambigu  informasi  dan  untuk memberikan pembaca pengalaman pencarian yang lebih baik, yang meningkatkan loyalitas pada site dan  pendapatan.  Selain  itu,  editor  diuntungkan dengan  mampu  berbagi,  mengasosiasi  dan properti  paket  berita  yang  secara  signifikan meningkatkan  peluang  untuk  menguangkan konten.
5. Aplikasi pemasaran
Text  mining juga  mulai  digunakan  dalam pemasaran, lebih spesifik dalam analisis manajemen hubungan pelanggan.
6. Aplikasi akademik Masalah text  mining penting  bagi  penerbit  yang memiliki  database  besar  untuk  mendapatkan informasi yang memerlukan pengindeks-an untuk pencarian.  Hal  ini  terutama  berlaku  dalam  ilmu sains,  di  mana  informasi  yang  sangat  spesifik sering terkandung dalam teks tertulis.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes Classification (NBC)
Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai probabilitas  tertinggi  untuk  mengklasifikasi  data  uji pada  kategori  yang  paling  tepat.  Dalam  penelitian  ini yang menjadi data uji adalah dokumen opini. Ada dua tahap pada klasifikasi dokumen. Tahap pertama adalah pelatihan  terhadap  dokumen  yang  sudah  diketahui kategorinya.  Sedangkan  tahap  kedua  adalah  proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui
kategorinya.
Dalam  algoritma Naive  Bayes  Classifier setiap dokumen
direpresentasikan dengan pasangan
atribut ”x 1 , x 2 , x 3 , ...x n ” dimana x 1 adalah kata pertama, x 2 adalah  kata  kedua  dan  seterusnya.  Sedangkan  V adalah  himpunan  kategori  opini.  Pada  saat  klasifikasi algoritma  akan  mencari  probabilitas  tertinggi  dari semua kategori dokumen yang diujikan (V map ), dimana persamaanya adalah sebagai berikut:
Untuk  P(x 1 ,x 2 ,x 3 ,....x n )  nilainya  konstan  untuk  semua kategori (V j ) sehingga persamaan dapat ditulis sebagai persamaan  dapat ditulus sebagai berikut:
Persamaan  diatas  dapat  disederhanakan  menjadi sebagai berikut:
Keterangan:
V j = Kategori opini
P(x i |V j ) = Probabilitas x i pada kategori V j P(V j )
= Probabilitas dari V j Untuk  P(V j )  dan  P(x i |V j )  dihitung  saat  pelatihan dimana persamaanya adalah sebagai berikut:
Keterangan:
|docs j|= jumlah dokumen pada kategori j |contoh|= jumlah dokumen dari semua kategori nk= jumlah kemunculan kata xi pada kategori Vj n= jumlah kata dalam setiap kategori |kosakata|  = jumlah semua kata dari semua kategori
3 Analisis dan Perancangan

## 3.1 Deskripsi Umum Sistem

## Gambar 1 Deskripsi Umum Sistem
Pada  gambar  1,  data  opini  berita online dalam  teks berbahasa  Indonesia  merupakan  sumber  data  yang akan  diolah  ke  dalam  proses  klasifikasi.  Tahap pengolahan  awal  adalah  proses text  preprocessing terhadap baris-baris kalimat opini. Tahap ini terdiri dari beberapa fase yaitu tokenisasi, filtering , dan stemming .
Tokenisasi  adalah  memecah  sekumpulan  karakter dalam  suatu  teks  ke  dalam  satuan  kata.  Tokenisasi menghilangkan delimiter seperti tanda titik(.), koma(,), spasi, dan karakter angka yang ada pada kata tersebut. Tokenisasi juga melakukan fungsi toLowerCase , yaitu mengubah  semua  karakter  huruf  menjadi  huruf  kecil. Filtering  merupakan  fase  menghilangkan  kata-kata yang  tidak  mengandung  makna  atau stopword . Stopword adalah kosakata yang bukan merupakan ciri (kata
unik)
dari
suatu
dokumen.
Misalnya  ”di”,  ”oleh”,  ”pada”,  ”sebuah”,  ”karena”, dan  lain  sebagainya.  Sedangkan  stemming  adalah proses pemetaan dan penguraian bentuk dari suatu kata menjadi  bentuk  kata  dasarnya.  Tujuan  dari  proses stemming  adalah  menghilangkan  imbuhan-imbuhan baik  itu  berupa prefiks , sufiks ,  maupun konfiks yang ada pada setiap kata.
Setelah  melewati  tahapan preprocessing ,  proses selanjutnya  adalah  membuat model  probabilistic . Tahapan  ini  digunakan  untuk  menghasilkan  model yang  nilainya  akan  digunakan  pada  tahapan selanjutnya  yaitu  proses  klasifikasi.  Proses  ini digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  probabilistic  dari P(Vj)  dan  P(xi|Vj).  Berikut flowchart dari  proses membuat model probabilistic pada gambar 2.
Proses inti adalah proses klasifikasi untuk menentukan sebuah  kalimat  sebagai  anggota  opini  positif  atau
sebagai  anggota  opini  negatif  berdasarkan  nilai perhitungan  probabilitas Bayes yang  lebih  besar.  Jika hasil  probabilitas Bayes kalimat  tersebut  untuk  opini positif  lebih  besar  maka  kalimat  tersebut  masuk kategori  opini  positif  demikian  juga  sebaliknya. Berikut flowchart dari proses klasifikasi pada gambar 3.
Gambar 2 Flowchart Proses Membuat Model

## 3.2 Kebutuhan Fungsional dan Non Fungsional
Kebutuhan fungsional adalah deskripsi dari layanan-layanan yang  disediakan  oleh sistem, sedangkan kebutuhan non fungsional adalah karakteristik  dan  batasan-batasan  yang  lain  yang mendefinisikan sistem. Kebutuhan
fungsional meliputi :
a. Sistem dapat melakukan text preprocessing untuk data opini mentah.
b. Sistem dapat  membuat  model probabilistic pada tahap  pelatihan  untuk  digunakan  pada  proses klasifikasi.
c. Sistem  dapat  melakukan  klasifikasi  untuk menghitung probabilitas tertinggi, sehingga dapat menentukan kategori opini.
d. Sistem mempunyai fitur untuk mengisi opini atau komentar.
e. Sistem  mempunyai  fitur  menampilkan  hasil kesimpulan  berupa  informasi  dari  opini-opini yang diolah.
Kebutuhan  non  fungsionalnya  adalah  data  opini  akan lebih  mudah  diolah,  jika  menggunakan  bahasa Indonesia yang baik dan benar.

## 3.3 Use Case Diagram
Gambar 4 Diagram Use Case
Pemodelan kebutuhan system dibuat dengan menggunakan diagram use case . Diagram use case ini menggambarkan kebutuhan sistem secara keseluruhan. Diagram  use  case  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada gambar 4.

## 3.4 Skenario Use Case
Skenario use case ada di table 2 sampai dengan tabel 8.

## TABEL 2 SKENARIO LOGIN
Nama use case Login Deskripsi Untuk  mengakses sistem ini admin harus  melakukan  login  terlebih dahulu,  karena  admin  memiliki akses  fungsi  lebih  yang  disediakan oleh sistem daripada user biasa. Aktor Admin Kondisi awal Admin  tidak  bisa  menggunakan fungsi yang disediakan oleh sistem. Kondisi akhir Admin  bisa  menggunakan  fasilitas yang disediakan oleh sistem.
Skenario
1. Admin melakukan klik terhadap link login .
2. Sistem menampilkan form login untuk meminta memasukkan data username dan password .
3. Admin mengisi form login dengan username dan password .
4. Sistem menampilkan status login dan mengarahkan admin ke halaman yang dituju.

## TABEL 3 SKENARIO MELAKUKAN TEXT PREPROCESSING
Nama use case  Melakukan Text Preprocessing Deskripsi
Admin dapat melakukan fungsi text preprocessing untuk mengolah data opini. Aktor Admin Kondisi awal Admin  bersiap  mengisi  opini  di kolom komentar, sistem siap melakukan text preprocessing . Kondisi akhir Sistem  melakukan  proses text preprocessing dan hasilnya disimpan ke dalam database . Skenario
5. Admin memilih menu text preprocessing .
6. Admin  memilih  submenu  text  preprocessing yang diinginkan antara lain: tokenizing , filtering
dan stemming .
7. Admin  mengisi  teks  bahasa  Indonesia  di input text .
8. Admin  mengklik button  tokenize,  filtering  atau stemming .
9. Sistem  melakukan  proses text  preprocessing yang dipilih admin.
10. Sistem menampilkan output text dari proses text preprocessing yang dipilih admin.
TABEL 4 SKENARIO MEMBAT MODEL PROBABILISTIC Nama use case  Membuat Model Probabilistic Deskripsi
Admin  dapat  melakukan  fungsi membuat model probabilistic .
Proses ini digunakan mengestimasi probabilitas kemunculan kata
sebagai  sentimen  positif,  negatif dan netral dengan melihat kumpulan  data  latih  sentimen positif,  negatif  dan  netral  dan menghitung  seberapa  sering  kata tersebut muncul dalam tiap kelas. Aktor Admin Kondisi awal Admin sudah login ke dalam sistem dan memilih menu model probabilistic . Kondisi akhir Sistem  melakukan  proses  model
probabilistic berdasarkan aksi yang dilakukan  admin  dan  hasilnya disimpan ke dalam database . Skenario
1. Admin memilih menu model probabilistic .
2. Admin  melakukan  proses  model probabilistic (menambah  kategori  baru,  menghapus  kategori, menambah  dokumen  data  latih  dan  menghapus dokumen data latih)
3. Admin mengklik button.
4. Sistem  melakukan  proses  model probabilistic yang  dipilih  admin  dan  menambah  data  ke database atau menghapus data dari database.
5. Sistem  menampilkan notice atas  aksi  yang dilakukan admin.

## TABEL 5 SKENARIO MELAKUKAN KLASIFIKASI
Nama use case  Melakukan Klasifikasi Deskripsi Admin  dapat  melakukan  proses klasifikasi untuk mengetahui kategori opini tertinggi yang diinput Aktor Admin Kondisi awal Admin  sudah  login  ke  sistem  dan memilih menu klasifikasi. Kondisi akhir Sistem melakukan proses klasifikasi dan  menampilkan  output  tabel kategori opini beserta skor masing-masing.

## Skenario
1. Admin memilih menu klasifikasi
2. Admin mengisi teks bahasa Indonesia di  bagian input text .
3. Admin mengklik button klasifikasi
4. Sistem  melakukan  proses text  preprocessing terlebih dahulu kemudian diikuti proses klasifikasi.
5. Sistem menampilkan kategori opini beserta skor masing-masing opini.

## TABEL 6 SKENARIO MELIHAT KESIMPULAN
Nama use case Melihat Kesimpulan
Deskripsi
User dapat melihat kesimpulan dari proses  klasifikasi  yang  dilakukan. Kesimpulan  berupa  hasil  kategori opini, jumlah opini positif, negatif, dan netral, dan sebagainya Aktor User Kondisi awal User  berada  di  halaman  homepage dan telah menginput komentar. Kondisi akhir User bisa melihat hasil kesimpulan dari  proses  klasifikasi  pada  menu
View Details .
Skenario
1. User telah menginput komentar.
2. Sistem  menampilkan  hasil  kesimpulan  dari proses  klasifikasi.  Hasil  kesimpulan  berupa pie chart ,  jumlah  komentar,  opini  negatif,  positif, dan netral.

## TABEL 7 SKENARIO INPUT KOMENTAR
Nama use case  Input Komentar Deskripsi User  dapat  menginput  komentar  di kolom komentar agar dapat melakukan uji sentimen komentar. Aktor User Kondisi awal User  sudah  berada  di  homepage pada siap menginput komentar pada kolom komentar. Kondisi akhir Sistem melakukan proses klasifikasi dan menampilkan output post  komentar  beserta  kategori opini sentimen.
Skenario
1. User  berada  di  homepage  bagian  kolom komentar.
2. User mengisi komentar teks bahasa Indonesia.
3. User mengklik button post
4. Sistem  melakukan  proses  klasifikasi  komentar yang diinput.
5. Sistem  menampilkan  post  komentar  dan sentimen opini dari komentar.

## TABEL 8 SKENARIO ATUR BERITA
Nama use case Atur Berita Deskripsi Admin  dapat  mengatur  berita  yang akan  tampil  di  homepage  dengan menginput  link  berita  online  dari situs news.kompas.com. Aktor Admin. Kondisi awal Admin  sudah  login  ke  sistem  dan memilih menu atur berita. Kondisi akhir Sistem menampilkan gambar, judul, waktu dan headline berita. Skenario
1. Admin memilih menu atur berita.
2. Admin mengisi link berita.
3. Admin melakukan klik pada button scrape .
4. Sistem  melakukan  proses scrape terhadap  link berita.
5. Sistem  menampilkan  gambar,  judul,  waktu  dan headline berita.
3.5 Diagram Class
Diagram class perancangan menggambarkan bagaimana  keterhubungan  antar  kelas  dan  berbagai metode  di  dalamnya  yang  akan  diimplementasikan. Diagram class perancangan dapat dilihat di gambar 5. Ada  sembilan class yang  dibuat,  yaitu class conTokenize, class conFiltering, class conStemming, class conLogin, class conPreproses, class conKlasifikasi, class conModel, class conScrape, dan class conPie.

## 3.6 Perancangan Basisdata
Perancangan  diagram  entity  relationshio  (ER)  dapat dilihat pada gambar 6. Sedangkan perancangan skema desain basisdata yang akan digunakan dalam sistem ini
dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Penjelasan  singkat mengenai gambar diagram ER adalah :
1. User dapat  menambah  kategori,  berita  dan komentar.
2. User memiliki  kumpulan  kata  dasar  yang digunakan untuk proses stemming .
3. Setelah user menambahkan  kategori,  entitas kategori  memiliki  kumpulan  frekuensi  kata  dan data referensi untuk model probabilistic .
4. Setiap  komentar  yang  ditambah user ,  entitas komentar  memilki  persentasi  komentar  berupa pie chart .
Gambar 5 Class Diagram

## Gambar 7 Desain Basisdata

## 4 Implementasi dan Pengujian

## 4.1  Implementasi  Antarmuka  Halaman  Model Probabilistic
Halaman  model  probabilistic  di  gambar  8  memiliki fungsi sebagai berikut:
a. Add category merupakan fungsi untuk
menambahkan  kategori  baru.  Kategori  yang dimaksud  adalah  positif,  negatif,  dan  netral. Nama  kategori  ditulis  di text  field dan  diproses dengan menekan tombol add .
b. Delete  a  category merupakan  fungsi  untuk menghapus  kategori  yang  telah  ada  atau  yang telah  ditambahkan.  Kategori  dihapus  dengan memilih  terlebih  dahulu  nama  kategori  dan diproses dengan menekan tombol delete .
c. Train  filter merupakan  fungsi  untuk  menambah dokumen data latih. Untuk melakukan train filter
harus  memasukkan  id  dokumen,  memilih kategori  dokumen,  dan  isi  dokumen  sendiri. Setelah  itu  dengan  menekan  tombol train ,  maka dokumen akan diolah menjadi data latih.
d. Delete  a  document merupakan  fungsi  untuk menghapus  dokumen  data  latih  yang  telah  ada atau  yang  telah  ditambahkan.  Dokumen  dihapus dengan  memilih  nama  dokumen  terlebih  dahulu dan diproses dengan menekan tombol delete .
Gambar 8 Halaman Model Probabilistic

## 4.2  Implementasi  Antarmuka  Halaman  Atur Berita
Halaman  atur  berita  di  gambar  9  memiliki  fungsi sebagai berikut:
a. Memasukkan link berita  dari  situs  berita online news.kompas.com.  Setelah  menekan  tombol scrape,  maka input link berita  akan  diproses sehingga  menampilkan output berupa  gambar, judul, waktu, dan headline berita.

## Gambar 9 Halaman Atur Berita

## 4.3 Implementasi Antarmuka Komentar
Antarmuka  komentar  di  gambar  10  memiliki  fungsi sebagai berikut:
a. Memasukkan  nama  dan  komentar  bahasa Indonesia yang baik dan benar.
b. Setelah  tombol post ditekan,  maka input komentar  akan  diproses  dan  menampilkan komentar ditambah sentimen opini dari komentar tersebut.

## Gambar 10 Antarmuka Komentar
4.4 Implementasi Antarmuka Melihat Kesimpulan
Antarmuka view  details di  gambar  11  merupakan antarmuka  untuk  menampilkan  kesimpulan  sentimen opini  dari  komentar-komentar  yang  telah  diinput. Kesimpulannya  berupa pie  chart ,  jumlah  komentar, dan jumlah opini positif, negatif, dan netral.

## Gambar 4 Antarmuka View Details

## 5 Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi  dapat  menentukan  sentimen  dari komentar atau opini berdasarkan algoritma Naïve Bayes.
2. Aplikasi dapat melakukan proses text
preprocessing  berupa tokenizing , filtering ,  dan stemming .
3. Keakuratan klasifikasi sentimen komentar bergantung pada dokumen data latih.

## 5.2 Saran
Sebagai langkah pengembangan aplikasi di masa yang akan datang, saran yang dapat diberikan adalah:
1. Menambah fungsi menghitung keakuratan model.
2. Mendeteksi  simbol  yang  mengandung  makna tertentu.

## Daftar Pustaka
[1] I. Barber, ”Bayesian Opinion Mining”, Tersedia di http://phpir.com/bayesian-opinion-mining [diunduh 10 September 2014]
[2] I. F. Rozi, S.H. Pramono, E. A. Dachlan, “Implementasi Opinion Mining untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada Perguruan Tinggi”,
Jurnal EECCIS Vol. 6, No. 1, p37-43, 2012, 2012.
[3] B. Kurniawan, S. Effendi, S. S.Sitompul, “Klasifikasi Konten Berita dengan Metode Text Mining”, Jurnal Dunia Teknologi Informasi , Vol.
1, No. 1 , p14-19, 2012.
[4] N.  Indrawati,  ”Natural  Language  Processing (NLP)  Bahasa  Indonesia  sebagai  Preprocessing pada Text Mining”, tersedia di http://dmcittelkom.files.wordpress.com/2009/01/ tulisan-penelitian-1130500862.doc  [diunduh  15 September 2014]
[5] N. W. S. Saraswati, ”Text Mining dengan Metode Naive  Bayes  Classifier  dan  Support  Vector Machines  untuk  Sentiment  Analysis”, Tesis ,
Program  Pascasarjana  Universitas  Udayana,
Denpasar, Indonesia, 2011.
[6] R.  Feldman,  J.  Sanger,  “The  Text  Mining Handbook:  Advanced  Approaches  in  Analyzing Unstructured Data”, Book , Cambridge University Press, 2007.