Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter
Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N-Gram
Agung Nugroho Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa Jl. Inspeksi Kalimalang, Tegal Danas, Cikarang Pusat, Kab. Bekasi agung@pelitabangsa.ac.id
Abstract
Social media is currently an online media that is widely accessed in the world.  Microblogging services  such  as  Twitter  allow  users  to  write  about  various  things  they  experience  or  write reviews  of  a  product,  service,  public  figures  and  so  on.  This  can  be  used  to  take  opinion  or sentiment towards an entity that is being discussed on social media such as Twitter. This study utilizes these data to determine public opinion or sentiment regarding public perceptions of the issue of rising electricity tariffs. Opinion taking is based on three classes namely positive, negative and neutral. Users often use non-standard word abbreviations or spelling, this can complicate the  process  and  accuracy  of  classification  results.  In  this  study  the  authors  apply  text- preprocessing  in  handling  these  problems.  For  feature  extraction,  n-gram  and  classification methods are used using the Naive Bayes classifier. From the results of the research that has been done, the most negative sentiments are formed in response to the issue of the increase in basic electricity tariffs. In addition, from the results of testing with the method of cross validation and confusion matrix it is known that the accuracy of the naïve Bayes method reaches 89.67% before applying n-gram, and the accuracy rate increases 2.33% after applying n-gram characters to 92.00%.  It  is  proven  that  the  application  of  the  n-gram  extraction  feature  can  increase  the accuracy of the naïve Bayes method.
Keywords : Sentiment Analysis, Classification, Naive Bayes, Twitter, n-gram
Abstrak
Media sosial saat ini menjadi media online yang banyak di akses didunia. Layanan microbloging seperti  twitter  memungkinkan  pengguna  untuk  menulis  tentang  berbagai  hal  yang  mereka alami  atau  menulis  ulasan  terhadap  suatu  produk,  jasa  layanan,  tokoh  publik  dan  lain sebagainya. Hal tersebut dapat dimanfaatkan untuk pengambilan opini atau sentimen terhadap suatu  entitas  yang  sedang  dibicarakan  di  media  sosial  seperti  twitter.  Penelitian  ini memanfaatkan data tersebut untuk mengetahui opini atau sentimen publik mengenai persepsi masyarakat terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik. Pengambilan opini berdasarkan tiga kelas yaitu positif, negatif dan netral. Pengguna sering menggunakan singkatan kata atau ejaan yang tidak baku, hal ini dapat menyulitkan proses dan ketepatan hasil klasifikasi. Pada penelitian ini penulis menerapkan text-preprocessing dalam menangani masalah tersebut. Untuk ekstrasi fitur digunakan  n-gram  dan  metode  klasifikasi  menggunakan  naive  bayes  classifier.  Dari  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  sentimen  negatif  paling  banyak terbentuk  dalam  menanggapi  isu  kenaikan  tarif  dasar  listrik.  Selain  itu  dari  hasil  pengujian dengan  metode  cross  validation  dan  comfusion  matrix  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  dari metode  naïve  bayes  mencapai  89.67%  sebelum  diterapkan  n-gram,  dan  tingkat  akurasi meningkat  2.33  %  setelah  diterapkan  n-gram  karakter  menjadi  92.00%.  Terbukti  bahwa penerapan fitur ekstraksi n-gram dapat meningkatkan nilai akurasi metode naïve bayes.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naive Bayes, Twitter, n-gram
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Pada era sekarang merupakan zaman modern yang menjadikan internet sebagai hal wajar, masyarakat dunia sekarang ini gemar bermain sosial media yang  merupakan  bagian  dari  internet.  Penggunaan  media  sosial  banyak dimanfaatkan  oleh  masyarakat  umum.  Masyarakat  banyak  menggunakan media sosial untuk mengekspresikan opini, perasaan, pengalaman maupun hal lain yang menjadi perhatian mereka [1]. Salah satu sosial media yang masih banyak digemari adalah twitter. Twitter adalah situs microblogging populer dimana pengguna membuat status yang disebut " tweet ". Tweet memiliki batas maksimal  140  karakter.  Orang  memposting  pesan  singkat,  menggunakan berbagai  bentuk  singkatan,  menggunakan  emoticon  dan  karakter  lain  yang mengekspresikannya arti khusus dari kalimat tersebut [2]. Tweet atau pesan yang  dibagikan  di twitter biasanya  merupakan  topik  yang  sedang  hangat dibicarakan dan kadang menjadi trending topic di twitter .
Seperti akhir–akhir ini yang menjadi trending topic yaitu isu mengenai kenaikan  tarif  dasar  listrik  untuk  golongan  900VA.  Memang  semua  yang berhubungan  dengan  listrik  termasuk  tarif  dasar  listrik  akan  berpengaruh langsung  terhadap  perekonomian  masyarakat.  Sehingga  bermunculan pendapat  positif  maupun  negatif  dari  masyarakat  terhadap  isu  tersebut. Pendapat-pendapat tersebut bisa diolah dan dianalisa agar menghasilkan data atau  informasi  yang  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  membantu banyak  pihak  untuk  mendukung  suatu  keputusan  atau  pilihan. Salah  satu teknik pemrosesan teks yang tepat yaitu analisa sentimen. Analisis sentimen adalah  studi  komputasi  mengenai  pendapat,  perilaku  dan  emosi  seseorang terhadap  entitas.  Entitas  tersebut  dapat  menggambarkan  individu,  kejadian atau topik [3].
Sedangkan  untuk  mengklasifikasikan  kumpulan  data tweet tersebut bisa menggunakan salah satu metode  klasifikasi yaitu naive bayes classifier . naive  bayes  classifier merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling tepat [4]. Selain itu penulis juga menerapkan n-gram pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur n-gram digunakan untuk pengambilan fitur  pada  suatu tweet sebelum  diklasifikasikan  menggunakan naive  bayes dengan harapan bisa meningkatkan akurasi dari algoritma naïve bayes dalam mengklasifikasikan data tweet .
Dalam  penelitian  ini  mencoba  melakukan  analisa  sentimen  untuk melihat  persepsi  masyarakat  terhadap  isu  kenaikan  tarif  dasar  listrik  pada media  sosial twitter menggunakan  metode naïve  bayes ,  dengan mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif dan netral. Selain itu juga untuk  melihat  keakurasian  metode  yang  digunakan  sebelum  dan  setelah diterapkan  fitur ekstrasi n-gram karakter. Dan data dari hasil penelitian ini bisa  dimanfaatkan  untuk  lembaga  terkait  sebagai  bahan  pertimbangan kembali  dalam  mengambil  keputusan  atau  membuat  kebijakan  yang menyangkut hajat orang banyak.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1.  Pengumpulan Data
Pada  penelitan  ini  menggunakan  4  macam  data  yaitu  data tweet ,  data kata stopword , data kata dasar dan data pengetahuan.
1. Data Twitter
Data tweet yang digunakan pada penelitian ini yaitu tweet pada twitter terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik yang berupa pendapat positif, negatif dan  netral  dari  masyarakat  di  twitter.  Data  tweet  didapat  dengan memanfaatkan  API  search  twitter  dengan  mengetikan  keyword  yang berhubungan dengan tarif dasar listrik.

## Gambar 1. Skema Pengumpulan data dari Twitter
Data yang sudah terkumpul tersebut nantinya akan dibagi 2 bagian yaitu untuk  data  training  dan  data  testing  untuk  menguji  keakuratan  sistem dalam mengklasifikasikan teks.

## 2. Data Stopword
Data  awal stopword diperoleh  https://github.com/nolimitid/nolimit- kamus. Dimana datanya berjumlah 758 kata dan di simpan di dalam database. Daftar  kata stopword ini  digunakan  ketika  proses stopword removal dalam proses text mining . Berikut contoh kata stopword .
Tabel 1. Contoh data stopword id_stopword stopword 1 ada 2 adapun 3 agar

## 3. Data Kata Dasar
Data  kata  dasar  diperoleh  dari https://github.com/nolimitid/nolimit  - kamus ,  dimana  data  kata  dasar  berjumlah  28526  kata  kemudian  data  kata dasar  tersebut  disimpan  pada  database.  Kata  dasar  ini  digunakan  dalam proses stemming. Berikut contoh kata dasar.
Tabel 2. Contoh data kata dasar id_kata_dasar kata_dasar 1 abu 2 absen 3 acak
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. Data Pengetahuan
Data  pengetahuan  adalah  data  hasil  dari  proses  training  yang  telah dilakukan.  Data  berbentuk  n-gram  karakter  kata.  Data n-gram ini  dijadikan acuan  atau  model  dalam  proses  testing  untuk  menentukan  klasifikasi  pada tweet .
Tabel 3. Contoh data kata dasar n-gram sentimen frekuensi probabilitas _l Positif 8 0.0346154 li Positif 6 0.0269231 is Positif 5 0.0230769 st Positif 5 0.0230769 tr Positif 5 0.0230769 ri Positif 5 0.0230769 ik Positif 5 0.0230769 k_ Positif 5 0.0230769

## 2.2. Pengolahan Data
Sebelum diproses, perlu dilakukan pengolahan data yang diperoleh dari twitter.  Proses  pengolahan  data  atau text  prepocessing berfungsi  untuk merubah  data  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur. Proses yang dilakukan adalah sebagai berukut:
1. Case folding
Proses case folding untuk menyeragamkan bentuk huruf menjadi huruf kecil.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  pencarian.  Tidak  semua dokumen teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital.
2. Tokenizing
Pada proses tokenization ini, semua kata yang ada di dalam tiap dokumen dipisahkan  dan  dihilangkan  tanda  bacanya,  serta  dihilangkan  jika  terdapat simbol atau apapun yang bukan huruf.
3. Stopword removal
Pada tahap ini, kata-kata yang tidak relevan akan dihapus, kata-kata yang tidak mempunyai makna tersendiri jika dipisahkan dengan kata yang lain dan tidak terkait dengan kata sifat yang berhubungan dengan sentimen.
4. Stemming
Stemming  adalah  proses  pencarian  kata  dasar  dengan  menghilangkan imbuhan. Dalam proses ini kata-kata akan dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok yang memiliki kata dasar yang sama, seperti lantik, melantik, dan pelantikan  di  mana  kata  dasar  dari  semuanya  adalah  kata  lantik.  Pada penelitian ini stemming yang  digunakan yaitu dari library sastrawi stemmer yang dibangun berdasarkan algoritma Nazief & Andriani [5].
2.3. Ekstraksi Fitur n-gram
Setelah melalui tahap preprocessing akan dilakukan proses n-gram pada dokumen teks. Pada  tahap  ini  sistem  akan  mengambil sejumlah n karakter sebagai  suatu  term  dan  menghitung  berapa  banyak  kata  itu  muncul  dan probabilitas dari n-gram karakter tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan bigram. Berikut contoh tweet yang mengalami proses n-gram :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Contoh proses n-gram n-gram merupakan potongan dari sejumlah n karakter dari sebuah string [6]. Metode n-gram digunakan untuk mengambil potongan-potongan karakter dari kata atau kalimat sebanyak jumlah karakter pada kata tersebut. Salah satu keunggulan n-gram adalah  bahwa  n-gram  tidak  terlalu  sensitif  terhadap kesalahan dalam penulisan kata [6]. N-gram memiliki karakteristik sebagai berikut [7] diantaranya:
1. Dapat berfungsi dengan baik walaupun terdapat kesalahan tekstual
2. Dapat  berjalan  secara  efisien,  membutuhkan  penyimpanan  yang sederhana
3. dan waktu proses yang cepat.
2.4. Algoritma Naïve Bayes Classifier Algoritma Naive  Bayes  Classifier merupakan  pengklasifikasian  dengan metode probabilitas, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai teorema Bayes [8].
Gambar 3. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pendekatan naïve  bayes membuat  asumsi  sederhana  bahwa  semua atribut  bersifat  independen.  Hal  ini  menyebabkan  penggolongan  yang  jauh lebih sederhana, ini membuat efektif dalam praktiknya.
Pada tahap ini data diklasifikasikan dengan menggunakan metode naive bayes classification yang dikombinasikan dengan ekstraksi fitur n-gram untuk mendapatkan  hasil  analisis  sentimen.  Metode  evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan confusion matrix .
Comfusion Matrix adalah tool yang berguna untuk menganalisis seberapa baik classifier mengenali kelas yang berbeda. TP dan TN menjelaskan ketika pengklasifikasi  mendapatkan  sesuatu  dengan  benar,  sementara  FP  dan  FN
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menjelaskan ketika pengklasifikasi mendapatkan hal yang salah [9]. Dibawah ini adalah rumus confusion matrix untuk menghitung nilai tingkat akurasi. 𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) TP = True Positif
TN = True Negatif FP = False Negatif FN = False Positif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  peneltian  ini  dapat  dibagi  menjadi  tiga  bagian.  Yaitu  hasil pengujian  akurasi  metode naïve  bayes  classifier ,  hasil  pengujian  akurasi metode naïve  bayes berbasis n-gram ,  hasil  analisis  sentimen  terhadap  isu kenaikan tarif dasar listrik.

## 3.1. Pengujian Akurasi Metode Naïve Bayes Classifier
Pengujian akurasi ini dilakukan dengan menggunakan tool bantuan yaitu rapidminer . Pengujian dilakukan dengan 300 data tweet . Berikut design dari tahapan pengujian metode naïve bayes .
Gambar 4. Design Pengujian Metode Naïve Bayes
Gambar 5. Tahapan Process Document From Data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 6. Validasi Pengujian Naïve Bayes
Gambar 7. Comfusion Matrix Pengujian Naïve Bayes
Dari gambar diatas diketahui hasil akurasi dari pengujian metode naïve bayes sebesar 89.67%. Nilai ini termasuk Good classification .
3.2. Pengujian Akurasi Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis n -Gram Design dari proses pengujian naïve bayes berbasis n-gram.
Gambar 8. Design Pengujian Naïve Bayes Berbasis N-gram
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 9. Tahapan Proses Text Prepocessing dengan N-gram
Gambar 10. Validasi Penegujian Metode Naïve Bayes berbasis n - gram
Gambar 11. Comfusion Matrix Pengujian Naïve Bayes Berbasis n-gram
Dari  hasil  pengujian  diketahu  bahwa  penerapan n-gram dapat meningkatkat  akurasi  dari  metode naïve  bayes. Hasil  akurasi  pengujian menunjukan  angka  92.00%  setelah  diterapkan n-gram . Setelah  melakukan pemodelan  dan  perhitungan  berdasar  kedua  algoritma  diatas,  kemudian dilakukan perbandingan hasil yang berupa nilai akurasi. Maka diperoleh data perbandingan sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 4. Perbandingan hasil pengujian
Perbandingan Naïve bayes Naïve bayes berbasis N-Gram Acuracy 89.67% 92.00%
Tabel  diatas  merupakan  hasil  akhir  dari  pengujian  yang  menujukan perbandingan tingkat akurasi dari metode naïve bayes tanpa ektraksi fitur n- gram dan  metode naïve  bayes dengan  ditambah  ektraksi  fitur n-gram . Berdasarkan table diatas diketahui bahwa penambahan ektraksi fitur n-gram memberikan  peningkatan nilai  akurasi terhadap metode naïve bayes  dalam mengklasifiksikan teks sekitar 2.33%.
Gambar 12 . Grafik Perbedaan Tingkat Akurasi
3.3. Sebaran Tweet Terhadap Isu Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dari data yang dikumpulkan dari periode Juli – September 2018 sekitar 4000  data  tweet  dari  twitter  yang  sudah  terklasifiksikan  divisualisasikan dalam bentuk grafik seperti berikut:
Gambar 13. Grafik Sebaran Tweet Periode Juli - September 2018
4.  SIMPULAN Berdasarkan dari hasil penelitian terhadap model algoritma naïve bayes yang di kombinasikan dengan ekstraksi fitur n-gram terhadap analisa perseberan tweet terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik, maka dapat ditarik kesimpulan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (2) No.2 September 2018, pp. 200-209 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bahwa algoritma naïve bayes mampu mencapai tingkat akurasi 89,67%, dan pengaruh  ekstraksi  fitur n-gram yang  diterapkan  dapat  meningkatkan  nilai akurasi  pada  algoritma naïve  bayes sekitar  2,33%,  yaitu  menjadi  92,00% dalam pengklasifikasian data tweet .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. Troussas, M. Virvou, K. J. Espinosa, K. Llaguno and J. Caro, "Sentiment analysis of Facebook statuses using Naive Bayes classifier for language learning," IISA 2013, Piraeus, 2013, pp. 1-6.
[2]  Kotwal,  Aishwarya  et  al,  2016,  Improvement  in  Sentiment  Analysis  of Twitter Data using Hadoop, International Conference on “Computing for Sustainable  Global  Development”,  16th  –  18th  March,  2016,  BVICAM, New Delhi (INDIA).
[3]  Medhat,  Walaa,  Hassan,  Ahmed,  &  Korashy,  Hoda,  2014,  Sentiment Analysis Algorithms And Applications: A Survey, Ain Shams Engineering Journal (2014) 5, 1093–1113.
[4]  Feldman, R and Sanger, J. 2007. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches  in  Analyzing  Unstructured  Data.  Cambridge  University Press:NewYork.
[5]  Afuan,  L.  (2013).  Stemming  Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia.  Jurnal Telematika, Vol. 6, No. 2, Hal. 34–40
[6]  Nurfalah, A., & Adiwijaya, A. A. S. (2017). Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia dengan Pendekatan Lexicon-Based pada Media Sosial. Jurnal Masyarakat Informatika Indonesia, 2(1), 1-8.
[7]  Sadida,  Rizqon  dkk,  2017,  Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen Masyarakat  Pada  Sosial  Media  Dan  Portal  Berita,  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017.
[8]  Kusrini dan Luthfi, Emha Taufiq, 2010, Algoritma Data Mining, Penerbit Andi: Yogyakarta
[9]  Han, Jiawei, Kamber, Micheline and Pei, Jian, 2012, Data Mining Concepts and  Techniques  Third  Edition,  Morgan  Kaufmann  Publishers  is  an imprint of Elsevier. 225 Wyman Street, Waltham, MA 02451, USA, ISBN 978-0-12-381479-1.