## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP FITUR GRATIS ONGKOS KIRIM PADA APLIKASI SHOPEE INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Alysa Salsabila, Nina Sulistiyowati, Mohamad Jajuli
Program i Studi i Informatika i S1, i Fakultas i Ilmu i Komputer, i Universitas i Singaperbangsa i Karawang Jl.HS. RonggoiWaluyo, i Telukjambe i Timur, i Karawang, i Indonesia 1910631170159@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Shopee merupakan  tempat  transaksi  perdagangan online yang  populer  di  Indonesia. Shopee memiliki keunggulan  adanya  fitur  gratis  ongkos  kirim  ke  seluruh  wilayah  di  Indonesia  yang  dapat  menarik  perhatian sebagian  besar  masyarakat.  Semakin  berkembangnya Shopee ,  semakin  banyak  juga  pengguna  aplikasi Shopee yang  mengeluh  bahwa  kebijakan  baru  terkait  gratis  ongkos  kirim  yang  dikeluarkan  oleh Shopee sedikit memberatkan pengguna. Oleh karena itu, untuk mengetahui opini tentang fitur gratis ongkos kirim pada aplikasi Shopee yang  diberikan  oleh  pengguna Twitter dapat  dilakukan  dengan  analisis  sentimen.    Proses  analisis sentimen  ini  menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  dengan  tahap  awal melakukan  pengambilan  data  dari  cuitan  di Twitter yang  didapat  melalui  teknik crawling .  Kemudian,  data tersebut  diseleksi  untuk  masuk  ke  tahap preprocessing .  Setelah  itu  data  masuk  ke  tahap transformation yaitu pemberian label positif dan negatif yang kemudian divalidasi oleh pakar bahasa. Selanjutnya tahap data mining menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor, dengan  melakukan  pembagian dataset menjadi  4  skenario. Terakhir  tahap evaluation untuk  menguji  model  algoritma  yang  digunakan  menggunakan confusion  matrix . Berdasarkan  data  yang  sudah  diklasifikasi,  menghasilkan  sentimen  positif  sebanyak  130  data  dan  sentimen negatif  sebanyak  1.045  data.  Dengan  pembagian  data  80:20,  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 91%.  Dengan  demikian  sentimen  pengguna Twitter terhadap  fitur  gratis  ongkos  kirim  pada  aplikasi Shopee diketahui lebih banyak mengandung sentimen negatif.
Kata Kunci: Analisis  Sentimen,  Shopee,  K-Nearest  Neighbor,  Knowledge Discovery  in  Databases,  Confusion Matrix.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  mampu memberikan  perubahan  yang  cukup  besar  bagi kehidupan manusia, contohnya pada perilaku jual beli [1].  Sebelum  adanya  perkembangan  teknologi, manusia  melakukan  transaksi  jual  beli  dengan  cara mendatangi  toko  atau  pasar.  Namun  setelah  adanya perkembangan teknologi, cukup dengan menggunakan    ponsel  pintar  manusia  sudah  dapat melakukan  transaksi  jual  beli. Shopee merupakan salah  satu  tempat  transaksi  perdagangan online yang berbasis  aplikasi mobile maupun website, yang populer  di  Indonesia  [2].  Melalui Shopee pengguna dapat  melakukan  transaksi  baik  sebagai  penjual maupun pembeli.
Shopee memiliki  keunggulan  dimana  banyak harga  yang  dijual  lebih  murah  dibandingkan  harga yang  biasa  dijual  di  pasaran,  serta  adanya  fitur pengiriman  gratis  ke  seluruh  wilayah  di  Indonesia yang  tentu  saja  menarik  perhatian  sebagian  besar masyarakat  [ 3 ].  Semakin  berkembangnya Shopee , semakin  banyak  juga  masyarakat  yang  mengalami beberapa  keluhan  ataupun  komentar  terhadap  fitur dan  pelayanan  yang  diberikan  oleh  pihak Shopee . Seperti  yang  sedang  ramai  diperbincangkan  saat  ini, banyak pengguna aplikasi Shopee yang mengeluh dan berpendapat  bahwa  kebijakan  baru  terkait  gratis ongkos  kirim  yang  dikeluarkan  oleh Shopee sedikit
memberatkan.  Beberapa  pengguna  menyuarakan pendapatnya  berupa  pendapat  positif  dan  negatif terhadap  kebijakan  baru  fitur  gratis  ongkos  kirim  ini yang  mereka  tuangkan  dalam  cuitan  pada  aplikasi Twitter . Selain  sebagai  wadah  untuk  berdiskusi, Twitter juga  digunakan  sebagai  tempat  bagi  sebagian  orang untuk mengungkapkan bentuk sentimen mereka, baik dalam  sentimen  positif,  negatif,  ataupun.  Analisis sentimen dilakukan untuk mengetahui seberapa besar kepuasan  pengguna  terhadap  layanan  yang  diberikan [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Twitter Twitter digunakan oleh banyak kalangan sebagai tempat  untuk  mengekspresikan  opini  seseorang  dan juga  wadah  untuk  memberikan  tanggapan  netral, positif, atau bahkan negatif terhadap isu yang sedang ramai diperbincangkan [5].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  dilakukan  dengan  mengolah data  berbentuk  teks  dengan  tujuan  memperoleh informasi berupa sentimen positif ataupun negatif [6]. Analisis  sentimen  berfokus  pada  pernyataan  yang berisikan  opini  positif  atau  opini  negatif,  sehingga
analisis sentimen juga dapat diartikan opinion mining [ 7 ].
2.3. Shopee Shopee adalah platform marketplace  online di Indonesia yang mempermudah transaksi antar penjual dan  pembeli  melalui gadget .  Aplikasi Shopee dirilis pada tahun  2015 di  beberapa  wilayah  Asia  Tenggara seperti, Malaysia, Vietnam, Singapura, Thailand, dan juga Filipina [8].

## 2.4. Python
Python merupakan  bahasa  pemrograman  yang populer  dan  mudah  dipahami  dan  salah  satu keunggulannya  adalah  dapat  membaca  kode  yang tinggi,  sehingga  membuat  kode  atau  sintaks  mudah untuk  dipahami, python juga  memiliki library yang beragam [9].
2.5. Google Colab Google  Colab merupakan  tools  gratis  yang diciptakan dengan environment jupyter dan menunjang  hampir  semua library yang  dibutuhkan dalam mengolah data [10]. Google Collab menggunakan Python sebagai  bahasa  pemrograman dengan  format  “ notebook ”  yang  dapat  digunakan melalui Mozila  Firefox,  Chrome ,  atau  penjelajah website lainnya [11].
2.6. Data Mining Data  Mining ialah  tahapan  untuk  mendapatkan koneksi, bentuk, dan tren baru yang bermakna dengan cara  membagi  data  dalam  jumlah  yang  besar kemudian  disimpan  dalam  database,  dengan  bantuan teknologi pengenalan bentuk serta teknik statistik dan matematika [12].
2.7. K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  ialah algoritma  dengan  cara  kerjanya  yaitu  dengan menemukan jarak terdekat berdasarkan nilai  k dalam data  training yang  paling  mendekati  dengan data testing [13]

## 2.8. Knowledge Discovery in Database
Knowledge  Discovery  in  Databases atau  KDD merupakan  suatu  metode    dalam data  mining yang digunakan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data yang  sudah  tersedia  pada database dan  kemudian diolah  untuk  mendapatkan  informasi  yang  baru  dan lebih mudah dipahami [14].
2.9. Term Frequency – Inverse Document Freuency (TF-IDF)
Metode  Term  Frequency  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) mengombinasikan konsep frekuensi  kebalikan  kata  pada  suatu  dokumen  dan frekuensi  kebalikan  dokumen  yang  berisikan  kata tersebut. Penghitungan bobot dengan bantuan TF-IDF
melibatkan  perhitungan  nilai  TF  per  kata  dengan bobot individu untuk setiap kata [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam pengolahan  dan  proses  penyaringan  data  adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan 5 tahapan yaitu Data  Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, dan Evaluation .
Gambar 1. Alur penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode K- Nearest Neighbor sebagai algoritma untuk melakukan analisis  sentimen  pengguna Twitter terhadap  fitur gratis  ongkos  kirim  pada  aplikasi Shopee .  Dalam penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python sebagai  bahasa  utma  dengan  bantuan tools Google  Colab .  Data  yang  digunakan  yaitu  berupa data tweet yang  diperoleh  menggunakan  teknik crawling dengan  bantuan API  Twitter .  Proses
Crawling dilakukan    per  bulan  November  2022 sampai  dengan  bulan  Maret  2023,  dan  memperoleh data  sebanyak  1.180  data.  Data  tersebut  selanjutnya diolah menggunakan metodologi Knowledge Discovery  in  Databases (KDD),  serangkain  proses yaitu data  selection,  preprocessing,  transformation, data mining , dan diakhiri dengan evaluation . Hasil  dari  proses preprocessing berupa  data yang telah bersih dari karakter yang tidak dibutuhkan, perubahan  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil, pembagian kalimat  menjadi kata,  merubah kata yang tidak  sesuai  menjadi  kata  yang  sesuai  kaidah  baku, dan  menghapus  kata  yang  memiliki  imbuhan.  Hasil dari  tahapan transformation yaitu  pemberian  kelas positif dan negatif serta proses pemberian bobot pada kata  menggunakan  TF-IDF.  Data  yang  sudah  dibagi menjadi  kelas  positif  dan  negatif  tersebut  divalidasi oleh  ahli  bahasa.  Klasifikasi  hasil  validasi  oleh  ahli bahasa  mendapatkan  130  sentimen  positif  dan  1.045 sentimen negatif.
Gambar 2. Diagram hasil analisis sentimen
Berdasarkan  Gambar  2  jumlah  data  sentimen negatif  pada  dataset  lebih  banyak  dibandingkan dengan  jumlah  dataset  sentimen  positif.    Dari  total 1.175  dataset,  sentimen  positif  berjumlah  130  data atau  sama  dengan  11,03%    sedangkan  sentimen negatif  sebanyak  1.045  data  atau  sama  dengan 88,97%.
Data yang sudah diberi label positif dan negatif kemudian  masuk  pada  proses  pembobotan  kata dengan  bantuan  TF-IDF (Term  Frequency  –  Inverse Document Frequency) . Setiap kata sudah bernilai TF- IDF,  dan  nilai  nol  muncul  untuk  kata  yang  jarang ditemukan dalam dokumen.
Tahap selanjutnya merupakan tahap data mining menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor melalui 4  skenario  dengan  perbandingan  data  latih  dan  data uji yaitu 90:10, 80:20, 70:30 dan 60:40. Dan diakhiri dengan  tahapan  evaluasi  menggunakan confusion matrix.
Berikut penjelasan dari 4 skenario tersebut.

## 4.1. Skenario 1
Pada skenario pertama, data dibagi dengan rasio 90:10,  di  mana  90%  merupakan  data  latih  dan  10% merupakan data uji. Dengan kata lain, terdapat 1.061 data latih dan 11 8 data uji. Pembagian data 90:10 ini ditunjukkan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Pembagian data 90:10
Berdasarkan Gambar 4, hasil evaluasi pada pembagian data 90:10 mendapat tingkat akurasi sebesar 90%.
Gambar 4. Hasil akurasi data 90:10

## 4.2. Skenario 2
Pada  skenario  kedua  ,  data  dibagi  dengan  rasio 80:20  di  mana  80%  merupakan  data  latih  dan  20% data  uji  dengan  kata  lain  terdapat  943  data  latih  dan 236  data  uji.  Gambar  5  menujukkan  pembagian  data 80:20.
Gambar 5. Pembagian Data 80:20
Berdasarkan  Gambar  6,  hasil  evaluasi  pada pembagian  rasio  80:20  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 91%.
Gambar 6. Hasil akurasi data 80:20

## 4.3. Skenario 3
Pada  skenario  ketiga  membagi  data  70:30 dengan  persentase  70%  data  latih  dan  30%  data  uji atau  sama  dengan  menggunakan  825  data  latih  dan 354 data uji. Gambar 7 adalah pembagian data 70:30.
Gambar 7. Pembagain data 70:30
Berdasarkan  Gambar  8,  hasil  evaluasi  pada pembagian  data  70:30  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 90%.
Gambar 8. Hasil akurasi data 70:30

## 4.4. Skenario 4
Skenario  keempat  membagi  data  60:40  dengan persentase 60% data latih dan 40% data uji atau sama dengan menggunakan 707 data latih dan 472 data uji.
Berdasarkan  Gambar  10,  hasil  evaluasi  pada pembagian  data  60:40  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 88%.
Gambar 10. Hasil akurasi data 60:40
Hasil  dari  tahapan  data  mining  berupa pembagian  data  ke  dalam  4  skenario  yaitu  90:10, 80:20,  70:30  dan  60:40,  dari  ke  empat  skenario tersebut memiliki nilai akurasi yang berbeda.
Tabel 1. Perbandingan hasil akurasi Rasio Perbandingan Akurasi 90:10 90% 80:20 91% 70:30 90% 60:40 88%
Pada  Tabel  1  hasil  evaluasi  pada  skenario pertama  (90:10)  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 90%,  pada  skenario  kedua  (80:20)  meghasilkan akurasi sebesar 91%. Kemudian pada skenario ketiga (70:30)  menghasilkan  akurasi  90%,  dan  untuk skenario terakhir (60:40) menghasilkan  akurasi 88%. Berdasarkan  perbandingan  tersebut  data  yang diklasifikasi  dengan  menggunakan  80%  data  latih, 20% data uji memperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu, sebesar 91%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu:  Hasil analisis  dan  klasifikasi  sentimen  berdasarkan  cuitan pengguna  media  sosial Twitter terhadap  fitur  gratis ongkos  kirim  aplikasi Shopee kedalam  dua  kelas yaitu  kelas  positif  dan  negatif.  Metodologi  yang digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  dimana  memiliki  5  tahapan,  yaitu data selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation .  Tahap labeling dilakukan  secara manual  yang  kemudian  divalidasi  oleh  ahli  bahasa, menghasilkan  sentimen  positif  sebanyak  130  dan sentimen  negatif  sebanyak  1.045.  Berdasarkan labeling tersebut,  sebagian  besar  pengguna Twitter
yang  menggunakan  aplikasi Shopee memberikan sentimen  negatif  terhadap  fitur  gratis  ongkos  kirim yang  disediakan Shopee .  Hasil  analisa  dan  evaluasi terkait  opini  atau  pendapat  masyarakat  pada  media sosial Twitter terhadap fitur gratis ongkos kirim pada aplikasi Shopee dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor , hasil nilai akurasi tertinggi adalah data  pembagian  80:20,  dengan  nilai  akurasi  yang didapat sebesar 91%
Penelitian  ini  mengakui  adanya  kelemahan  dan batasan tertentu, sehingga penting untuk meningkatkan  penelitian  dengan  pendekatan  serupa di masa depan. Saran untuk pengembangan penelitian mendatang adalah sebagai berikut: Dapat membandingkan  lebih  dari  satu  algoritma  atau metode  untuk  mengetahui  mana  yang  lebih  baik untuk  hasil  akurasi.  Menambah  jumlah  dataset  yang digunakan  sehingga  jumlah  atribut  lebih  beragam. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan beberapa  kelas  sentimen,  seperti  sentimen  positif, negatif, dan netral.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nur  Ainiyah,  "Remaja  Milenial  Dan  Media Sosial  :  Media  Sosial  Sebagai  Media  Informasi Pendidikan  Bagi  Remaja  Millenial," Jurnal Pendidikan Islam Indonesia , pp. 221-236, 2018.
[2] Widya  Sastika,  "Analisis  Kualitas  Layanan dengan  Menggunakan  E-service  Quality  untuk Mengetahui Kepuasan Pelanggan Belanja Online Shoppe (Studi Kasus: Pelanggan Shopee di  Kota  Bandung  2017)," Ikraith-Humaniora , vol. 2, no. 2, pp. 69-74, 2018.
[3] Romadhonna  Siregar,  Muhammad  Isa,  and Adanan Murroh Nasution,
"Pengaruh
Penggunaan  Tagline  Gratis  Ongkir  Dan  Online Customer  Rating  Terhadap  Minat  Beli  Produk Pakaian  Muslim  (Studi  Pada  Mahasiswa  FEBI IAIN Padangsidimpuan)," Profetik Jurnal Ekonomi Syariah , pp. 133-149, 2022.
[4] Brata  Mas  Pintoko  and  Kemas  Muslim  L, "Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi  Online pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier.," e-Proceeding
of
Engineering , pp. 8121-8130, 2018.
[5] Debby  Alita,  Yusra  Fernando,  and  Heni Sulistiani,  "Implementasi  Algoritma  Multiclass SVM  Pada  Opini  Publik  Berbahasa  Indonesia Di  Twitter," Jurnal  TEKNOKOMPAK ,  pp.  86- 91, 2020.
[6] Dwi  Normawati  and  Surya  Allit  Prayogi, "Implementasi  Naive  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matix  Pada  Analisis  Sentimen
Berbasis  Teks  Pada  Twitter," Jurnal  Sains Komputer & Informatika , pp. 697-711, 2021.
[7] Charles  Bayu  Saputra,  Ari  Muzakir,  and  Devi Udariansyah,  "Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap
#2019GANTIPRESIDEN
Berdasarkan  Opini  Dari  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Clasifier," Bina  Darma Conference  on  Computer  Science ,  pp.  403-413, 2020.
[8] Heru  Dwi  Permana,  Anindya  Ananda  Hapsari, Dian  Nugraha,  and  Ariep  Jaenal,  "Evaluasi Kinerja  Sistem  Aplikasi  E-commerce  Shopee menggunakan  Metode  PIECES  Framework," Jurnal  ICT  :  Information  Communication  & Technology , pp. 202-209, 2021.
[9] Trie  Maya  Kadarina  and  Muhammad  Hafidz Ibnu  Hajar,  "Pengenalan  Bahasa  Pemrograman Python  Menggunakan  Aplikasi  Games  Untuk Siswa/I Di Wiliayah Kembangan Utara," Jurnal Abdi Masyarakat (JAM) , pp. 11-16, 2019.
[10] Cecilia  Tania  Emanuella,  Musfita,  and  Armin Lawi,  "Klasifikasi  Suara  Kucing  dan  Anjing Menggunakan  Convolutional  Neural  Network," Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer  (KONIK) , pp. 321-327, 2021.
[11] Khamzul  Rifki,  Joko  Priambodo,  and  Arif Mustofa,  "Pengenalan  Plat  Nomor  dan  Wajah Pengendara Menggunakan Convolutional Neural Network dan Metode Absolute Difference  pada  Sistem  Gerbang  Otomatis," Jurnal Teknik ITS , pp. 386-392, 2021.
[12] Zulfa  Nabila,  Auliya  Rahman  Isnain,  Permata, and  Zaenal  Abidin,  "Analisis  Data  Mining Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , pp. 100- 108, 2021.
[13] Syafaat  Rizki  Amardita,  Adiwijaya,  and Dwifebri  Mahendra  Purbolaksono,  "Analisis Sentimen  terhadap  Ulasan  Paris  Van  Java Resort  Lifestyle  Place  di  Kota  Bandung Menggunakan  Algoritma  KNN," Jurnal  Riset Komputer , pp. 62-68, 2022.
[14] Dito  Putro  Utomo  and  Mesran,  "Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung," Jurnal Media Informatika Budidarma , pp. 437-444, 2020.
[15] Nur Arifin, Ultach Enri, and Nina Sulistiyowati, "Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  Dengan  TF-IDF  N-GRAM  Untuk  Text Classification," Satuan  Tulisan  Riset  dna Inovasi Teknologi , vol. VI, pp. 129-136, 2021.