## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 1, November 2021, pp. 01 ∼ 10 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1162 r 1

## Pemetaan Kata Kunci dan Polaritas Sentimen Pengguna Twitter

## Terhadap Kehalalan Produk

## Keyword Mapping and Sentiments Polarity of Twitter User Towards Product Halalness
Hety Handayani Hidayat 1 , Ardiansyah 2 , Poppy Arsi 3 , Laras Isna Rahmawati 4 Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 12 April 2021 Direvisi, 28 Agustus 2021 Disetujui, 15 September 2021

## Kata Kunci:
Analisis Sentimen
Halal Polaritas Klasifikasi
Na¨ıve Bayes Classifier

## ABSTRAK
Kehalalan menjadi trend dunia sehingga kehalalan menjadi standar mutu suatu produk terutama makanan dan minuman untuk konsumen muslim dan non muslim. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memetakan kata kunci dan polaritas opini pengguna twitter terhadap kehalalan pro- duk secara global. Data twitter digali dan dipersiapkan dengan text mining pada Rstudio yang selan- jutnya dianalisis polaritas dengan na¨ıve bayes classifier . Preprosesing data yang dilakukan meliputi penghapusan duplikasi tweet, tokenisasi, penghapusan stopword dan pencarian akar kata. Pemetaan kata kunci dilakukan dari hasil bar plot yang dihasilkan. Kata kunci ini memberikan gambaran apa saja yang diperhatikan oleh pengguna twitter yang berkaitan dengan kehalalan suatu produk terutama produk pangan Hasil penelitian menunjukkan bahwa kata kunci utama dari opini di twitter terkait ke- halalan produk adalah produk, makanan, minuman, garansi, dan lingkungan. Selain itu polaritas opini menunjukkan bahwa trend kehalalan produk ini diapresiasi positif oleh mayoritas pengguna Twitter yakni sebsar 70%, 16% bersifat netral, dan lainnya negatif. Hal ini memberikan peluang usaha dalam bidang pangan halal di pasar global dan harapannya dapat memotivasi pengusaha untuk mensertifikasi halal produknya.

## Keywords:
Sentiment Analysis Halal Polarity Classification Na¨ıve Bayes Classifier

## ABSTRACT
Halal is a world trend so that halal is the standard of quality for a product, especially food and beverages for Muslim and non-Muslim consumers. Therefore, this study aims to map the keywords and polarity of twitter users’ opinions on halal food globally. Twitter data was excavated by text mining at Rstudio which was then analyzed for polarity with the na¨ıve bayes classifier. The results showed that the main keywords of opinion on twitter related to product halalness were product, food, beverage, warranty, and environment. In addition, the polarity of opinion shows that the trend of halal products is positively appreciated by the majority of Twitter users, namely 70%, 16% are neutral, and others are negative. This provides business opportunities in the field of halal food in the global market and hopes to motivate entrepreneurs to certify halal for their product.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Hety Handayani Hidayat, Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Email: hety.hidayat@unsoed.ac.id
2 r
ISSN: 2476-9843

## 1. PENDAHULUAN
Produk halal saat ini menjadi trend konsumsi di seluruh dunia, baik di negara muslim maupun non muslim. Masyarakat semakin kritis dalam mencari tahu status kehalalan makanan ataupun produk yang dikonsumsi. Kehalalan ini tidak hanya meliputi produk jadi namun juga pada bahan yang digunakan, fasilitas, dan proses produksinya [ 1 ]. Sertifikasi halal berperan penting dalam memberi nilai tambah produk [ 2 – 5 ]. Promosi dan trend kehalalan di berbagai sektor industri terus dikembangkan dengan program edukasi dan marketing . Hal ini dilakukan untuk memenuhi kebutuhan pasar baik bagi populasi muslim dunia maupun non muslim [ 6 ]. Hal ini juga diikuti dengan penerapan standar halal untuk produk beberapa negara di dunia dalam kegiatan ekspor dan impor di negara mereka seperti Thailand, Inggris, Jepang dan Australia [ 7 ].
Perkembangan kesadaran masyarakat global terhadap kehalalan suatu produk atau jasa tersebut juga dipercepat oleh penye- baran informasi melalui teknologi. Perkembangan teknologi menjadikan sosial media sebagai tempat mengungkapkan pendapat, pemikiran dan perasaan seseorang termasuk terkait kehalalan produk. Salah satu media sosial yang digemari masyarakat untuk menuliskan keluhan-keluhan adalah twitter. Menurut [ 8 ], pengguna aktif twitter sebanyak 330 juta dengan kecepatan tweet 500 juta tweet perhari. Twitter merupakan layanan dari microblog berbasis web yang membatasi ukuran setiap pesan sebanyak 140 karak- ter. Twitter telah menjadi salah satu jejaring sosial yang mudah digunakan untuk menyebarluaskan informasi secara real time [ 9 ]. Kelebihan twitter dibandingkan media sosial yang lain yaitu data yang bisa diakses secara bebas dengan menggunakan twitter API, data yang dihasilkan tersebut sangat banyak. Pengkajian data dari tweet ini yang paling sering dilakukan adalah analisis sentiment . Menurut [ 10 ], analisis sentiment adalah kajian komputational terhadap teks berupa pendapat, perasaan, ataupun sentiment . Analisis ini dilakukan untuk mengidentifikasi kecenderungan sudut pandang seseorang terhadap suatu permasalahan apakah netral, men- dukung atau kontra. Salah satu aplikasi analisis sentiment adalah memasukkan variabel komentar untuk menilai media pembelajaran online di play store yang terbaik pada masa pandemi Covid-19 menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) [ 11 ]. Peneli- tian ini menunjukan kelima media terbaik memiliki nilai keakuratan lebih dari 60%. Penelitian sejenis yang secara sepsifik hanya membahas kecenderungan sentiment pengguna twitter terhadap ruang guru sebagai platform pembelajaran [ 12 ]. Penelitian tersebut mengungkapkan bahwa SVM dengan jumlah data sedikit menujukkan nilai akurasi tertinggi dibandingkan na¨ıve bayes dan K-NN. Berbeda dengan penelitian terkait sentimen terhadap penjualan di toko online yang melibatkan tweet yang banyak yakni mencapai lebih dari seribu tweet terkait tokopodia yang kemudian kata-kata tersebut dikelompokan menjadi 3 yakni sering, sedang dan jarang digunakan dengan menggunakan K-means clustering [ 13 ]. Aplikasi dan penelitian terkait sentiment ini telah berkembang pesat baik di manca negara maupun di Indonesia. Bahkan menurut [ 14 ] di Amerika terdapat sekitar 20-30 perusahaan yang berfokus pada pelayanan analisis sentiment .
Berdasarkan kelebihan potensi data opini di twitter, dan trend analisis sentiment maka telah banyak dilakukan pengkajian terkait kehalalan produk dari postingan tweet. Penelitian-penelitian tersebut diantaranya adalah pemetaan polaritas opini tweet ter- hadap kehalalan produk yang dicerminkan berdasarkan kata-kata sifat yang dominan muncul [ 15 ]. Sedikit berbeda dengan penelitian tersebut penelitian ini mengelompokkan kata kunci yang berupa kata benda menjadi kelompok faktor yang dipertimbangkan dalam memilih produk halal. Selain itu [ 16 ] juga menganalisis sentimen twitter menggunakan PAM clustering , sedangkan [ 17 ] meng- gunakan Deep Learning Algorithms untuk mengelompokkan emosi yang muncul dalam tweet. Lebih lanjut, secara spesifik [ 18 ] mengevaluasi kehalalan produk kosmetik yang mencakup brand dan negara asal tweet. Bahkan kajian halal teradap tweet berba- hasa indonesia juga telah dilakukan [ 19 ] untuk mengetahui kata-kata yang berkaitan erat dengan kehalalan suatu produk menurut warganet. Sementara itu, data twitter yang digunakan dalam penelitian ini adalah tweet berbahasa inggris dan tidak secara spesifik produk dan merek yang dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk menggelompokkan kata kunci dalam tweet berkaitan dengan kehalalan produk serta mengetahui polaritas analisis sentimen twitter.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober 2019-Maret 2020. Penelitian ini termasuk penelitian eksperimen, dimana meng- gunakan data tweet sebagai bahan percobaaannya. Tweet yang diambil adalah tweet dengan kata kunci yang ditentukan terkait kehalalan produk, menggunakan bahasa inggris dengan kurun waktu 5 tahun terakhir (2015-2020). Tweets tersebut selanjutnya di- lakukan analisis sentiment untuk mengekstrak kata kunci dan mengklasifikasikan polaritasnya. Analisis sentiment merupakan bidang kajian yang mengolah masukan data teks untuk menilai kecenderunganya terhadap suatu permasalahan tertentu. Masukan tersebut dapat berupa pendapat, sentiment , penilaian, evalusi, emosi, dan sikap [ 20 ]. Adapun tahapan pelaksanaan penelitian ini tervisualisasi dalam Gambar 1 . Adapun tahapan penelitian ini meliputi:
1. Studi literatur dan wawancara pakar
Persiapan meliputi studi literatur dan wawancara pakar halal untuk mencari kata kunci kehalalan produk yang digunakan untuk pengambilan data di twitter. Terdapat 5 pakar bidang kehalalan yang dilibatkan yang berasal dari berbagai instansi.
2. Crawling data twitter
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 01 – 10
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 3
Kata kunci yang didapatkan dari langakah 1, selanjutnya digunakan untuk penggalian data di twitter dengan Rstudio. 3. Pembersihan data Sebelum analisis sentiment untuk mengetahui polaritas opini maka diakukan pembersihan data. Langkah pembersihan di- awali dengan penghapusan tweet yang terduplikasi ( redudancy ) dan langkah selanjutnya mengacu pada [ 20 ] yakni meliputi tokenisasi, penghapusan stopword dan pencarian akar kata ( stemming ). 4. Pengelompokkan kata kunci
Kata kunci merupakan kata-kata yang sering digunakan dalam tweet terakit kehalalan produk. Kata kunci dikelompokkan berdasakan hasil diskusi dengan pakar.
5. Penilaian sentiment
Data opini dibagi mejadi data training dan data testing . Data training selanjutnya dianalisis sentimennya dengan Package di R dengan hasil bernilai positif, negatif atau netral.
6. Tahap klasifikasi
Pada tahap ini yang diklasifikasikan dengan metode Na¨ıve Bayes Classifier adalah data testing . Na¨ıve Bayes Classifier (NBC) dipilih kerena mudah digunakan serta waktu pemrosesannya yang cepat, mudah diimplementasikan dengan strukturnya yang cukup sederhana, dan tingkat efektifitas yang tinggi [ 21 ]. Data training yang telah dinilai pada tahap 5 menjadi positif, netral dan negatif k = 3 { C 1 , C 2 , C 3 } dan prior probability untuk masing-masing kelas adalah p ( C j ) dimana j = 1 , 2 , 3 . Data tweet disimbolkan w = ( w 1 , . . . w j , . . . w k ) dan kata yang dalam tweet adalah w j dimana j = 1 , 2 , 3 . . . m , akan masuk ke dalam kelas C j . Untuk mengklasifikasikan tweet d i , dilakukan dengan menghitung nilai probabilitas dari semua tweet yang dicrawling ( posterior probability ) yang dihitung dengan menggunakan persamaan ( 1 ) [ 22 ].
p ( C j | d i ) = p ( d i | C j ) p ( c j ) p ( d i ) (1)
Gambar 1. Diagram alir penelitian
4 r
ISSN: 2476-9843

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1. Kata Kunci Terkait Kehalalan Produk
1. Kata Kunci Terkait Kehalalan Produk
Kata kunci yang digunakan dalam pengambilan data di twitter diperoleh dari studi literatur dan kemudian dikonfirmasi dengan mewawancarai beberapa pakar di bidang halal. Pakar yang dipiih berasal dari beberapa institusi seperti Halal Center Universitas Jenderal Soediraman, Halal Center Universitas Negeri Sebelas Maret, Dosen Pangan di Universitas Muhammadiyah Madiun, dan Auditor LPPOM MUI. Tabel 1 merupakan 53 kata kunci dari hasil dari wawancara bersama pakar.
Tabel 1. Kata Kunci Terkait Kehalalan Produk Berdasarkan Pakar
Daftar kata kunci hasil analisis dengan pakar
Halal knowledge Halal Slaughter Muslim food Halal drink No mirin Halal meat Halal Society Muslim friendly Halal anthayyiban No animal gelatin Halal menu Halal Store No gelatin Free pork Halal life style Halal method Halal Style No pork Halal BPJPH Halal drug Halal MUI Halal Trend No wine Halal ingredient Halal corner Halal Process Halal World Strength Education Halal Halal menu Halal Product Healthy food Free alcohol Halal friendly Halal center Halal Research Love halal Halal food Halal community Free alcohol Halal Restaurant Muslim drink and beverage Halal cosmetic No emulsifier 100% halal Muslim food Halal international Halal is my life Halal certification Halal certificate Halal abattoir Juleha Halal additives
Mayoritas kata kunci yang diperoleh ini berkaitan erat dengan kriteria standar kehalalan produk (HAS 23000) yang dikeluarkan oleh LPPOM MUI yakni meliputi produk, proses dan fasilitas. Selain itu juga kata kunci ini juga menggambarkan keterkaitan halal dengan pelabelan atau sertifikasi baik melingkupi lembaga-lembaga terkait seperti MUI, BPJPH, Juleha (Juru Sembelih Halal), Halal center maupun komunitas-komunitas peduli kehalalan produk [ 23 ].

## 2. Crawling Data Twitter
Pengambilan data tweet dilakukan dengan menggunakan akun API ( Application Programming Interface ) yang telah dizinkan oleh twitter. Akun API yang digunakan dalam penelitian ini bersifat gratis sehingga hanya mendapat 1% dari data tweet yang ada. Setelah mendaftar API KEY twitter ini maka diperoleh beberapa kode untuk menghubungkan antara Rstudio dan twitter. Data tweet yang diambil adalah tweet yang mengandung keywords yang telah terdaftar, berbahasa inggris, dan dalam jangka waktu 5 tahun terakhir (2015-2020). Data yang berhasil diperolah saat crawling data yaitu sebanyak 21.874 tweets.

## 3. Pembersihan Data
Data tweets tersebut selanjutnya dilakukan preprocessing . Tujuan adanya preprocessing data ini yaitu untuk mempermudah kerja sistem dalam menilai sentiment dan mempermudah menemukan akar kata dalam kalimat tweets. Tahap ini meliputi pembersi- han tweets duplicate dan retweet, mengubah semua huruf tweets menjadi huruf kecil, penghapusan tanda baca ( remove punctuation) , penghapusan angka ( remove numbers ), penghapusan stopwords , penghapusan alamat URL, dan penghapusan stripwhite space . Ada- pun hasil data preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Contoh Tweet Sebelum dan Sesudah Data Preprocesing
Sebelum Sesudah @phenomenoire @dopegirlfresh I have been staring at this i have been staring at this tweet for seconds because my
tweet for 30 seconds because my brain wanted to come to
brain wanted to come to the conclusion that hot dogs are the conclusion that hot dogs are halal and I am 100 % halal and i am positive theyre not . positive they’re not .
Setelah diketahui beberapa keywords utama dalam kehalalan produk diperoleh suatu istilah yang dekat dengan kehalalan produk yaitu kata slang halal serta kosher . Menurut [ 24 ] Slang adalah bahasa tidak resmi dan tidak masuk dalam bahasa baku yang biasanya
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 01 – 10
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
r 5
digunakan oleh kelompok sosial tertentu untuk bekomunikasi secara mendalam agar yang bukan anggota kelompok tidak mengerti. Kata-kata slang ini banyak ditemukan dalam kehidupan sehari-hari terutama dalam penggunaan bahasa di sosial media. Kata slang disini biasanya mengandung singkatan dari suatu kalimat, salah satunya kata halal. Jika halal dibiarkan dalam kata tunggal maka halal menjadi kata slang yang mempunyai banyak makna. Menurut urban dictionary , halal dalam bahasa slang bisa berarti singkatan dari Having a Laugh , oleh sebab itu dalam penelitian ini crawling data tweets yang dilakukan tidak menggunakan kata halal secara tunggal untuk menghindari bias makna.
Salah satu kata kunci yang muncul dalam tweets kehalalan produk adalah kata kosher . Pengertian kosher menurut Webster World University Dictionary merupakan istilah halal dalam bahasa kitab yahudi dimana sesuatu yang dianggap halal belum tentu kosher atau sebaliknya. Terdapat beberapa kesamaan dan perbedaan ketentuan di halal dan kosher namun tidak bisa dipastikan bahwa sesuatu yang halal itu juga termasuk kosher atau sebaliknya sehingga kedua istilah ini berbeda. Berdasarkan data tweets yang telah mengalami preproccesing data, selanjutnya dapat dikategorikan kata kunci yang mempunyai frekuensi kemunculan terbesar dalam tweets yang direalisasikan kedalam bar plot pada Gambar 2 dan word cloud pada Gambar 3 .
Gambar 2. Barplot Kata Kunci Utama Berdasarkan Hasil Tweet
Gambar 3 tersebut merupakan word cloud yang menunjukkan kata-kata kunci yang sering muncul dalam tweet terkait kehalalan produk. Ukuran huruf ini menunjukkan tingkat frekuensi kemunculan. Artinya semakin besar ukurannya maka semakin sering muncul. Dalam Gambar 3 ada 6 kata yang mencolok yakni Food, Meat, Alchohol, Slaughter , Muslim, dan Drink . Hal ini selaras dengan penelitian [ 25 ] yang menujukkan bahwa kehalalan pangan sangat diidentikan dengan persyaratan seorang muslim dalam mengkonsumsi makanan ( food ). Selain itu, daging merupakan jenis produk yang memiliki tingkat resiko kehalalan yang tinggi ( high risk ) dimana penyembelihan telah ditentukan dalam syariat. Begitu pula dengan alkohol yang diidentikan dengan khamar tidak hanya haram dikonsumsi namun juga begitu ketat dalam penggunaannya dalam produksi produk halal.
Gambar 3. Word cloud Kata Kunci Hasil Tweet Terkait Kehalalan Produk
6 r

## 4. Pengelompokan Kata Kunci
Kata kunci yang didapatkan diatas hampir sama dengan kata kunci yang didapatkan melalui analisis studi literatur bersama pakar, maka hubungan sentimen seseorang melalui tweets terhadap kehalalan produk dapat diklasifikasikan kedalam kelompok besar dan khusus pada Tabel 3 . Pengelompokkan ini bertujuan untuk mempemudah pemahaman faktor (kelompok besar) yang mempen- garuhi ataupun diperhatikan terkait kehalalan produk menurut pengguna twitter.
Tabel 3. Kelompok Kata Kunci Kehalalan Produk
Kelompok besar Kelompok khusus Produk ( Product ) Cosmetics Drug Animal Inggredient Makanana ( Food ) Meat Eat Gelatin Mirin Pork Minuman ( Beverage ) Alcohol Emulsifier Wine Garansi ( Guarantied ) Label Halal
Haram Kosher
Procces
Methode
Menu Lingkungan ( Environment ) People Community
Restaurant
Slaughter Society Store Style Education Knowledge Corner Trend Research
3.2. Klasifikasi Polaritas Sentimen Tweets Terhadap Kehalalan Produk

## 1. Penilaian Sentimen dengan QDAP
Pembagian menjadi data training dan testing ini dilakukan sesuai penelitian [ 26 ] dengan perbandingan data training 75% dan data testing 25%. Tweets sebanyak 967 data yang ada terbagi ke dalam data training sebanyak 725 tweets dan 448 tweets sebagai data testing . Data tweets yang akan dilakukan penilaian dengan menggunakan sentiment QDAP yaitu data tweets training diketahui nilai sentimennya bernilai positif, negatif, atau netral. Nilai sentiment perlu diklasifikasikan ke dalam kelas positif, negatif dan netral untuk mengetahui polaritas kencederungan penulis tweet terhadap kehalalan. Nilai sentimen tersebut divisualisasikan kedalam bentuk angka dimana nilai 1 (positif), 0 (netral) dan -1 (negatif), contoh penilaian sentimen pada Tabel 4 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 01 – 10
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 7
Tabel 4. Contoh hasil penilaian sentiment data training Tweets Nilai sentimen Polaritas complain about others being haram if u aint pls suck ur mum -0.25 Negatif not to my knowledge but i do want to write about the rise of kosher and 0.15384615385 Positif cafes often brunch spots which are breaking the someone who cooks with daily the process changes so many different 0 Netral
elements of whole muscle cuts taste texture and ability to apply different cooking methods different game

## 2. Klasifikasi Polaritas Sentiment dengan Na¨ıve Bayes Classifier
Setelah data training mengalami penilaian sentiment selanjutnya hasil penilaian sentimen digunakan sebagai dasar dalam penilaian sentimen data testing dengan menggunakan metode Na¨ıve Bayes Classifier di Rstudio. Metode Na¨ıve Bayes di Rstudio memprediksi nilai sentiment yang diklasifikasikan ke dalam sentiment positif, negatif dan netral berdasarkan data training yang sudah diklasifikasikan. Tabel 5 menunjukkan contoh hasil pengklasifikasian data testing .
Tabel 5. Contoh hasil penilaian sentiment data testing dengan Na¨ıve Bayes Classifier
Tweets Polaritas product market expected grow billion dollars largest sector islamic finance share Positif
market followed halal food market share see foolproof online strategy muslim brands halal food niggas gotta start accepting debit cards bro Netral also can racist kosher halal religious practises research numerous reports Negatif
Klasifikasi data tweets dengan menggunakan metode Na¨ıve Bayes Classifier yang telah didapatkan mengenai tanggapan peng- guna twitter terhadap kehalalan produk dapat dilihat pada visualisasi Gambar 4 . Dari Gambar 4 diketahui bahwa mayoritas tweet mengandung sentiment positif yakni sekitar 70% atau 682 tweet dari total 967 data tweets. Dengan kata lain, trend dan isu keha- lalan produk ini ditanggapi baik secara global. Hal ini sesuai dengan penelitian [ 27 ] bahwa kehalalan tidak hanya menjadi perhatian bagi masyarakat muslim namun juga telah menjadi kebutuhan masyarakat dunia secara umum. Nilai sentiment netral menduduki peringkat kedua dimana nilai frekuensi dengan sentiment postif tidak terlalu jauh, hal ini membuka peluang untuk memberikan banyaknya pelatihan dan pemahaman mengenai pentingnya menggunakan produk halal kepada penulis tweets netral ini agar mereka menjadi bersentimen positif.
Gambar 4. Sebaran Polaritas Pengguna Twitter Terhadap Kehalalan Produk
Hasil klasifikasi dengan menggunakan metode Na¨ıve Bayes Classifier dapat dengan melihat nilai akurasi yang didapatkan yang tertuang dalam confusion matriks. Confusion matriks adalah alat yang digunakan untuk mengatahui seberapa baik klasifikasi yang dilakukan serta mengetahui seberapa benar dan salah dalam klasifikasi dan biasanya digunakan untuk evaluasi hasil klasifikasi karena terdapat hasil akurasi, sensitivitas dan sebagainya [ 28 ]. Penelitian ini akurasi metode Na¨ıve Bayes Classifier menunjukan angka 93%,
Pemetaan Kata Kunci . . . (Hety Handayani Hidayat)
8 r
ISSN: 2476-9843
dimana angka ini menunjukkan bahwa metode ini mampu mengklasifikasikan tweets kehalalan produk secara optimal dan akurat. Confusion matriks dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Hasil Confusion Matriks

## 4. KESIMPULAN
Kata kunci yang sering digunakan oleh pengguna twitter mengenai kehalalan produk yang didapatkan dalam penelitian ini dikelompokkan yang menunjukan hal yang dipertimbangkan seseorang dalam menggunakan produk halal, diantaranya Produk ( Cos- metis, Drug, Animal, Inggredient ), Makanan ( Meat, Eat, Gelatin, Mirin, Pork ), Minuman ( Alcohol, Emulsifier, Wine ), Garansi (Label, Halal, Haram, Kosher, Procces, Methode, Menu), dan Lingkungan ( People, Community, Restaurant, Slaughter, Society, Store, Style, Education, knowledge, Corner, Trend, Research ). Klasifikasi data tweets yang telah didapatkan mengenai tanggapan pengguna twit- ter terhadap kehalalan produk dengan menggunakan metode Na¨ıve Bayes Classifier menunjukan bahwa dari total 967 data tweets yang ada terdapat 682 (70%) tweet tanggapan positif, 135 (14%) tweet tanggapan negatif dan 150 (16%) tweet tanggapan netral. Implikasi dari temuan penelitian ini adalah memberikan gambaran perspektif global mayoritas bersifat positif terhadap kehalalan pangan. Khususnya bagi produsen, importir maupun ekportir pangan perlu melakukan sertifikasi halal agar produknya dapat diterima pasar terutama bagi jenis produk utama dari hasil pengelompokan kata kunci. Diharapkan, selanjutnya dapat dilakukan penelitian yang spesifik melihat polaritas kehalalan twitter berdasarkan negara asalnya.

## REFERENSI
[1] I. Susilowati, E. Edy Riyanto, M. Kirana, I. Mafruhah, and A. Radam, “The Economic and Sharia Value of Moslem’s Awareness for Halal Food in Indonesia,” Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan , vol. 19, no. 1, p. 102, may 2018.
[2] H. B. Jaiyeoba, M. A. Abdullah, and A. R. Dzuljastri, “Halal Certification Mark, Brand Quality, and Awareness: Do They Influence Buying Decisions of Nigerian Consumers?” Journal of Islamic Marketing , vol. 11, no. 6, pp. 1657–1670, 2019.
[3] A. S. M. Shahabuddin, M. E. A. Sukor, and N. H. Hashim, “Product-Centric Halal Business: A Critique from An Islamic Perspective,” Journal of Islamic Marketing , vol. 11, no. 6, pp. 1707–1724, mar 2020.
[4] S. A. A. Shah, R. Sukmana, B. A. Fianto, M. A. Ahmad, I. U. Usman, and W. A. Mallah, “Effects of Halal Social Media and Customer Engagement on Brand Satisfaction of Muslim Customer,” Journal of Islamic Marketing , vol. 11, no. 6, pp. 1671–1689, nov 2019.
[5] R. M. Malau, W. Windia, and D. G. Agung, “Faktor-faktor yang Menentukan Keputusan Konsumen dalam Pembelian dan Konsumsi Smoothie Bowl di Restoran Nalu Bowls Seminyak,” vol. 8, no. 3, pp. 341–350, 2019.
[6] M. W. Wibowo and F. S. Ahmad, “Non-Muslim Consumers’ Halal Food Product Acceptance Model,” Procedia Economics and Finance , vol. 37, no. 16, pp. 276–283, 2016.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 01 – 10
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 9
[7] R. Nurrachmi, “The Global Development of Halal Food Industry: A Survey Halal Industry is The Latest Trend in The World Market,” Tazkia Islamic Finance and Business Review , vol. 11, no. 1, pp. 41–56, 2017.
[8] Clement, “Leading Countries Based on Number of Twitter Users As of July 2019 (In Millions),” 2019.
[9] A. Hasan, S. Moin, A. Karim, and S. Shamshirband, “Machine Learning-Based Sentiment Analysis for Twitter Accounts,” Mathematical and Computational Applications , vol. 23, no. 1, p. 11, feb 2018.
[10] P. Y. Saputra, “Implementasi Teknik Crawling untuk Pengumpulan Data dari Media Sosial Twitter,” Dinamika Dotcom , vol. 8, pp. 160–168, 2017.
[11] A. Erfina, E. S. Basryah, A. Saepulrohman, and D. Lestari, “Analisis Sentimen Aplikasi Pembelajaran Online di Play Store pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Seminar Nasional Informatika (SEMASIF) , vol. 2020, no. Semasif, pp. 145–152, 2020.
[12] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020.
[13] A. Faesal, A. Muslim, A. H. Ruger, and K. Kusrini, “Sentimen Analisis Terhadap Komentar Konsumen Terhadap Produk Penjualan Toko Online Menggunakan Metode K-Means,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2, pp. 207–213, 2020.
[14] B. Liu, Handbook of Natural Language Processing, Chapter Sentiment Analysis and Analysis , 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2010.
[15] M. M. Mostafa, “Mining and Mapping Halal Food Consumers: A Geo-Located Twitter Opinion Polarity Analysis,” Journal of Food Products Marketing , vol. 24, no. 7, pp. 858–879, oct 2018.
[16] ——, “Clustering Halal Food Consumers: A Twitter Sentiment Analysis,” International Journal of Market Research , vol. 61, no. 3, pp. 320–337, may 2019.
[17] A. Feizollah, S. Ainin, N. B. Anuar, N. A. B. Abdullah, and M. Hazim, “Halal Products on Twitter: Data Extraction and Sentiment Analysis Using Stack of Deep Learning Algorithms,” IEEE Access , vol. 7, pp. 83 354–83 362, 2019.
[18] S. Ainin, A. Feizollah, N. B. Anuar, N. A. B. Abdullah, and M. N. F. Sahran, “Examining What People Tweet in Relation to Halal Cosmetics-Related Topics,” Cogent Arts & Humanities , vol. 7, no. 1, p. 1724593, jan 2020.
[19] W. Susilawati, R. N. Aulia, D. T. Alamanda, A. Ramdani, and A. Kurniasih, “Analisis Persepsi Warganet Mengenai Halal Menggunakan Twitter,” in In Seminar Nasional Teknologi Informasi , vol. 2, 2019, pp. 49–56.
[20] G. Miner, D. Delen, E. I. J, F. A, H. T, and N. R. A, Practical Text Mining and Statistical Analysis for NonStructured Text Data Applications . Oxford: Elsevier., 2012.
[21] A. M. Pudjajana and D. Manongga, “Sentimen Analisis Tweet Pornografi Kaum Homoseksual Indonesia di Twitter dengan Na¨ıve Bayes,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 1, pp. 313–318, 2018.
[22] Bing Liu, “Sentiment Analysis and Subjectivity,” in Hanbook of Natural Language Processing Second Edition , 2nd ed., R. Her- brich and T. G, Eds. Cambridge: Champman & Hall/CRC, 2010, pp. 627–661.
[23] M. Ilyas, “Sertifikasi dan Labelisasi Produk Halal Perspektif Maslahat,” Jurnal Al-Qadau: Peradilan dan Hukum Keluarga Islam , vol. 4, no. 2, p. 357, 2018.
[24] C. G. Sevilla, Research Methods . Quezon City: Rex Printing Company, 2007.
[25] M. S. Hidayatullah, “Sertifikasi dan Labelisasi Halal pada Makanan dalam Perspektif Hukum Islam (Perspektif Ayat Ahkam),” YUDISIA : Jurnal Pemikiran Hukum dan Hukum Islam , vol. 11, no. 2, p. 251, nov 2020.
[26] J. M. Partridge, S. J. Weatherby, J. A. Woolmore, D. J. Highland, A. A. Fryer, C. L. Mann, M. D. Boggild, W. E. Ollier, R. C. Strange, and C. P. Hawkins, “Susceptibility and Outcome in MS: Associations with Polymorphisms in Pigmentation-Related Genes,” Neurology , vol. 62, no. 12, pp. 2323–2325, jun 2004.
ISSN: 2476-9843
[27] R. M. Yunos, C. F. C. Mahmood, and N. H. A. Mansor, “Understanding Mechanisms to Promote Halal Industry-The Stakehold- ers’ Views,” Procedia - Social and Behavioral Sciences , vol. 130, pp. 160–166, may 2014.
[28] E. Leopold, M. May, and G. Paaß, “Data Mining and Text Mining for Science & Technology Research,” in Handbook of Quantitative Science and Technology Research . Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2006, pp. 187–213.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 01 – 10