## Analisis Sentimen Temporal tentang Kuliner di Kota Surabaya Berbasis Gender menggunakan Bahasa Indonesia
Rengga Asmara1 Achmad Basuki2 M. Udin Harun Al Rasyid3
Departemen Teknik Informatika dan Komputer 1,2,3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS, Jalan Raya ITS, Keputih, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60111 Email: rengga@pens.ac.id 1 , basuki@pens.ac.id 2 , udinharun@pens.ac.id 3

## ABSTRAK
Kota Surabaya adalah ibu kota Provinsi Jawa Timur, Indonesia sekaligus menjadi kota metropolitan terbesar di provinsi tersebut. Surabaya merupakan kota terbesar kedua di Indonesia setelah Jakarta. Dengan luas yang sangat besar dan penduduk yang cukup padat bisa dipastikan bahwa kota Surabaya memiliki beragam kuliner. Pastinya keberagaman kuliner ini memberi banyak respon dan opini dari masyarakat  baik  positif  maupun  negatif.  Banyak  cara  yang  digunakan  masyarakat  dalam mengutarakan opini mereka, salah satunya yaitu melalui sosial media. Opini-opini yang disampaikan masyarakat Indonesia tentang kuliner di Surabaya dari sosial media merupakan langkah yang tepat untuk mengetahui pemikiran masyarakat akan kuliner di Surabaya. Tetapi opini-opini tersebut sangat beragam  karena  media  sosial  tidak  pernah  membatasai  pemikiran  seseorang.  Analisis  opini adalah cara yang tepat untuk mencari informasi dari opini-opini tersebut. Pada penelitian ini, diajukan sebuah pendekatan  baru  dalam  analisis  opini  tentang  kuliner  di  Surabaya  yaitu  dengan  opinion  mining berbasis temporal sentiment analysis. Bahasa yang digunakan adalah Bahasa Indonesia dengan media social Foursquare sebagai sumber opininya. Adapun hasil akurasi yang didapatkan, masih berada di sekitar 67,32%, dikarenakan di dalam Bahasa Indonesia, selain bahasa baku yang digunakan dalam menyampaikan opini, terdapat juga banyak ragam bahasa daerah dan bahasa gaul yang digunakan oleh pengguna media sosialnya
Kata Kunci : Kuliner di Surabaya, Analisis  Opini,  Opinion Mining, Temporal, Sentiment Analysis.

## ABSTRACT
Surabaya is the capital city of East Java Province, Indonesia, and the largest metropolitan city in the province. Surabaya is the largest city in Indonesia after Jakarta. With its large area and a fairly dense population,  the  city  of  Surabaya  has  a  variety  of  culinary  to  offer.  This  culinary  diversity  attracts responses  and  opinions  from  the  public  (both  positive  and  negative).  People  have  certain  ways  to express  their  opinions,  including  through  social  media.  Opinions  shared  by  the  Indonesians  about Surabaya’s culinary in social media provide the right step to know what people think about the culinary places in Surabaya. But these opinions are very diverse because social media does not decide what people will say. We need opinion analysis to gain uses information from those opinions. In this research,
we offered a new approach in analyzing the opinion on the culinary places in Surabaya using temporal analysis based opinion mining. The source is the opinions expressed in Foursquare using Indonesian. The rate of the accuracy is still around 67.32%, because other than Indonesian as the formal language used in the express opinions, social media users there also use many local dialects and slangs..
Keywords:  Culinary  places  in  Surabaya,  Opinion  Analysis,  Opinion  Mining,  Temporal,  Sentiment Analysis.

## PENDAHULUAN
Kota Surabaya adalah ibu kota Provinsi Jawa Timur, Indonesia sekaligus menjadi kota metropolitan  terbesar  di  provinsi  tersebut.  Surabaya  merupakan  kota  terbesar  kedua  di Indonesia setelah Jakarta. Kota Surabaya juga merupakan pusat bisnis, perdagangan, industri, dan pendidikan di Jawa Timur serta wilayah Indonesia bagian timur. Kota ini terletak 796 km sebelah timur Jakarta, atau 415 km sebelah barat laut Denpasar, Bali. Surabaya terletak di tepi pantai  utara  Pulau  Jawa  dan  berhadapan  dengan  Selat  Madura  serta  Laut  Jawa.  Surabaya memiliki  luas  sekitar  333,063  km ² dengan  penduduknya  berjumlah  2.909.257  jiwa  (2015). Daerah  metropolitan  Surabaya  yaitu  Gerbangkertosusila  yang  berpenduduk  sekitar  10  juta jiwa, adalah kawasan metropolitan terbesar kedua di Indonesia setelah Jabodetabek.
Dengan luas yang sangat besar dan penduduk yang cukup padat bisa dipastikan bahwa kota Surabaya memiliki beragam kuliner. Pastinya keberagaman kuliner ini memberi banyak respon dan opini dari masyarakat baik positif maupun negatif. Banyak cara yang digunakan masyarakat dalam mengutarakan opini mereka, salah satunya yaitu melalui sosial media. Sosial media merupakan salah satu jenis alat perantara informasi yang sering dipakai oleh masyarakat untuk  menambah  ilmu  pengetahuan  dan  informasi  di  sekitarnya.  Sosial  media  juga digolongkan  dalam  jenis  media  elektronik  terkini  dengan  banyak  fungsionalitas  yang memungkinkan penggunanya untuk menuliskan ekspresinya secara bebas. Saat ini, media ini sangat  populer  dan  digemari  oleh  masyarakat  karena  selain  fungsinya  yang  bisa  digunakan sebagai media informasi, sosial media juga dapat digunakan sebagai media aspirasi masyarakat mengenai masalah atau topik tertentu, baik berupa komentar maupun opini.
Opini-opini yang dilontarkan masyarakat mengenai kuliner di Surabaya pastinya sangat beragam karena opini-opini tersebut merupakan pemikiran langsung dari masyarakat. Untuk itu analisis opini sangatlah penting, agar kita dapat mengambil informasi baru mengenai respon masyarakat tentang kuliner di Surabaya. Selain itu, sosial media diambil sebagai wadah alat perantara informasi agar opini yang didapat menjadi lebih beragam. Analisis opini merupakan cara  yang  tepat  dalam  mencari  suatu  informasi [ 9 ] .  Namun,  perbedaan  bahasa,  struktur kalimat, dan teknik penyampaian opini dapat menyulitkan proses analisis itu sendiri, sehingga sulit menyimpulkan apakah opini tersebut merupakan opini posititf atau negatif [ 8 ] . Selain itu, banyaknya opini masyarakat tentang tempat kuliner di Surabaya itu sendiri membuat proses analisis menjadi lebih lama dan rumit. Untuk itu perlu adanya proses mining agar opini tentang tempat kuliner di Surabaya yang didapat menjadi lebih terstruktur. Proses opinion mining ini membutuhkan  sebuah  teknik  khusus  yaitu Temporal  Sentiment  Analysis. Teknik  ini  adalah pengembangan dari text mining untuk memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual
secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini.

## PERMASALAHAN
Dalam penelitian ini diajukan suatu pendekatan baru untuk melakukan analisis opini tentang tempat kuliner di Surabaya dengan cara opinion mining pada media sosial berbasis temporal  sentiment  analysis.  Pendekatan  baru  ini  memanfaatkan  opini  masyarakat  tentang kuliner di Surabaya dan kemudian melakukan mining pada opini-opini tersebut secara temporal dengan  menganalisa  sentimen  pada  opini.  Dengan  menggunakan  opinion  mining  ini  maka opini dari masyarakat akan tergolong menjadi opini positif, negatif atau netral.

## METODOLOGI PENELITIAN
Ulasan adalah teks yang berisi penilaian, opini, resensi atau review terhadap suatu produk, seperti kuliner, smartphone, film, buku, novel dan lain-lain, untuk dijadikan tolak ukur kualitas atau kelebihan, serta kekurangannya  (Eko Soelistio, 2013). Teks ini bertujuan untuk memberikan informasi mengenai kelebihan dan kekurangan suatu produk atau karya, dalam hal ini kuliner menggunakan bahasa serta etika yang sopan. Ulasan juga memiliki unsur seperti halnya teks-teks lainnya. Struktur yang terdapat di dalam ulasan meliputi orientasi, tafsiran, evaluasi, dan rangkuman. Untuk memahami setiap bagian pada struktur ulasan, berikut penjelasan dari setiap bagian-bagian tersebut  (Sandhya & Savita, 2013):
•   Orientasi
Orientasi adalah bagian yang berisi pengenalan tentang nama, kegunaan, fitur, dan lain- lain, sebagai gambaran umum dari sebuah produk yang akan dibahas.
•   Tafsiran Tafsiran akan mengungkapkan tentang pandangan peneliti ulasan terhadap produk yang dibahas, biasanya dengan membandingkan produk tersebut dengan produk lain yang dinilai serupa, serta, memberikan penilaian tentang kualitas, kelebihan, dan kekurangan dari produk yang diulas tersebut. Dalam tafsiran juga bisa berisi gambaran rinci dari sebuah produk.
•   Evaluasi Evaluasi akan mengutarakan pandangan peneliti terhadap suatu produk setelah melakukan tafsiran terhadap produk tersebut. Di bagian evaluasi ini, peneliti juga akan menekankan poin-poin dalam produk yang dianggap memiliki nilai kelebihan maupun kekurangan dalam produk tersebut.
•   Rangkuman Bagian ini berisi tentang kesimpulan yang diperoleh dari penelitian sebuah produk. Pada rangkuman, biasanya juga akan diberikan penilaian terhadap produk yang telah diulas, apakah produk tersebut bernilai baik atau jelek.
Setelah data sosial media didapat, barulah text Mining dimulai. Text Mining sendiri
fungsinya untuk mencari kata-kata yang mewakili yang ada di dalam konten sehingga kata- kata tersebut dapat dianalisa dan dicari keterkaitannya  (Berry & Kogan, 2010). Text mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks yaitu proses penganalisisan teks untuk mencari informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu (Feldman & Sanger, 2010).
Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, maka proses text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih terstruktur. Proses text mining dilakukan sebanyak 5 tahap, yaitu Tokenizing, Filtering, Stemming, Tagging, dan Analyzing  (Feldman & Sanger, 2010).  Kelima tahap tadi dilakukan secara berurutan dan saling berhubungan. Namun pada penelitian ini, proses analyzing tidak diperlukan karena proses text mining hanya digunakan untuk mencari kata-kata penting yang dapat mewakili teks tersebut tanpa mencari seberapa jauh hubungan antar komentar atau teks (Zagibalov & Caroll, 2010).

## Gambar 1. Proses Text Mining
Data komentar yang telah diproses, kemudian dianalisis. Proses analisis opini menggunakan pendekatan sederhana dalam melakukan sentiment analysis.  Pencarian data media sosial telah dilakukan di awal dan dilanjutkan proses Text Mining untuk memperoleh kata-kata penting yang dapat mewakili data.  Proses agregasi nantinya dilakukan untuk proses generalisasi data. Karena penelitian ini berbasis temporal, maka data yang diperoleh kemudian digolongkan berdasarkan waktu. Secara umum analisis opini pada penelitian ini berbasis pada desain tabel dan agregasi data. Selain itu, proses analisis opini dilakukan secara bertahap  (Purwaningsih & Mujianto, 2013). Gambar 2 di bawah ini akan menjelaskan apa saja tahap-tahap analisis opini pada penelitian ini.
Text Mining
Group of Comments Sentiment Analysis Word degree & rules Count comment value Temporal Projection Time Projected Table Subspace Selection Visualization

## Gambar 2. Proses Analisis Opini
Opinion Mining/Sentiment Analysis (sebagian besar peneliti menganggap dua istilah ini sama/interchangeable) merupakan sebuah cabang penelitian di domain Text Mining yang mulai booming pada awal tahun 2002-an. Risetnya mulai marak semenjak paper dari B.Pang dan L.Lee  keluar. Secara umum, sentiment analysis ini dibagi menjadi 2 kategori besar : -   Coarse-grained sentiment analysis
Berada pada proses analysis level dokumen. Singkatnya, proses ini mencoba mengklasifikasikan orientasi sebuah dokumen secara keseluruhan. Orientasi ini ada 3 jenis: Positif, Netral, Negatif. Akan tetapi, ada juga yang menjadi-kan nilai orientasi ini bersifat kontinu/tidak diskrit.
-   Fined-grained sentiment analysis Kategori kedua ini yang sedang naik daun sekarang. Maksudnya adalah para peneliti sebagian besar berfokus pada jenis ini. Obyek yang ingin diklasifikasi bukan berada pada level dokumen melainkan pada sebuah kalimat pada suatu dokumen.
Hingga sekarang, hampir sebagian besar penelitian di bidang sentiment analysis hanya ditujukan untuk Bahasa Inggris karena memang Tools/Resources untuk bahasa inggris sangat banyak sekali. Beberapa resources yang sering digunakan un-tuk sentiment analysis adalah SentiWordNet dan WordNet. Sentiment analysis terdiri dari 3 subproses besar, dimana masing-masing subproses ini dapat dijadikan bahan/topik riset secara terpisah, karena masing-masing subproses ini membutuhkan teknik yang tidak mudah  (Aliandu, 2015). Subproses tersebut adalah sebagai berikut:
-   Subjectivity Classification Menentukan kalimat yang merupakan opini atau bukan. Contohnya sebagai berikut: A bike has 2 wheels VS It is a good bike!
-   Orientation Detection Setelah berhasil diklasifikasi untuk kategori Opini, sekarang ditentukan apakah kalimat tersebut positif, negatif, netral. Contohnya sebagai berikut: It is a good bike! VS Ah, it is a bad bike!
- Opinion Holder and Target Detection
Menentukan bagian yang merupakan opinion holder dan bagian yang meru-pakan target dalam suatu kalimat. Contohnya sebagai berikut: Harry said it is a good bike.
Tahap selanjutnya yaitu proses opinion mining. Opinion mining merupakan tahap utama dari penelitian ini.  Dalam NLP (Natural Languange Processing), Opinion mining sering disebut dengan Sentiment Analysis. Sentiment analysis adalah pengembangan dari text mining untuk memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini  (Eirinaki, Pisal,
& Singh, 2012). Pada penelitian ini, analisis sentimen merujuk pada klasifikasi dari opini ke dalam 3 kelas, yaitu positif, negative dan netral. Untuk melakukan analisis sentimen, perlu adanya data derajat kata dan rule  (Kamal, 2013).  Derajat kata digunakan sebagai referensi sentimen kata dan rule yang digunakan sebagai teknik penghitungan sentimen.
a. Derajat Kata
Derajat kata digunakan untuk memberi nilai pada masing-masing kata. Nilai ini berupa angka 1, -1, dan 0 dengan 1 adalah positif, -1 adalah negatif, dan 0 adalah netral. Pada penelitian ini, telah disusun database derajat kata Bahasa Indonesia berdasarkan Sentiwordnet Bahasa Inggris. Proses pendefinisian derajat kata dimulai dari pencarian kata sifat, kata kerja, dan kata benda  (Rozi, Pramono, & Dahlan, 2012). Kemudian tiap kata dicek ke Sentiwordnet Bahasa Inggris untuk diketahui nilai sentimennya. Selain itu, derajat kata harus menyimpan tipe kata untuk mempermudah sistem dalam membuat role penilaian sentimen komentar.  Karena sulitnya mencari Sentiwordnet Bahasa Indonesia, untuk mengatasi hal tersebut, pada penelitian ini dilakukan terlebih dahulu, dengan cara mengartikan kata-kata ke dalam bahasa Inggris untuk dibandingkan ke dalam Sentiwordnet bahasa Inggris pada http://sentiwordnet.isti.cnr.it/ . Disini juga ditambahkan beberapa kata Bahasa inggris yang sering digunakan di kuliner.
b. Stoplist Stoplist merupakan kata-kata yang tidak dibutuhkan atau tidak mewakili respon dari komentar tersebut yang sudah disimpan di dalam database. Fungsi dari stoplist sendiri adalah untuk membuang kata yang terdapat pada database stoplist.
c. Rule Setelah database derajat kata dibuat, proses desain rule dimulai. Rule digunakan untuk memberikan aturan penilaian sentiment komentar  (Fahrur Rozi, 2013). Proses ini tidak menggunakan algoritma khusus, melainkan dengan teknik impresi. Teknik ini lebih sederhana dibandingkan menggunakan algoritma. Teknik impresi lebih condong ke penganalisisan susunan kata pada suatu kalimat. Teknik ini menganalisis letak kata sifat, kata kerja, dan preposisi pada suatu kalimat  (Kamal, 2013).  Preposisi adalah kata yang merangkaikan kata-kata atau bagian kalimat dan biasanya diikuti oleh nomina atau pronomina, contohnya tidak, belum, sangat, dan sebagainya. Rule tersebut antara lain (Kamal, 2013):
1. Kata Sifat Tunggal
Jika pada suatu kalimat hanya terdiri dari kata sifat saja, tanpa ada kata kerja dan preposisi disekitarnya, maka nilai kalimat mengikuti kata sifat. Contoh:
“ Saya murka ”
Murka adalah kata sifat berkonotasi negatif. Kata murka dicek ke dalam database derajat kata untuk dicek tipe kata dan nilainya. Karena tidak ada kata kerja dan preposisi, maka nilai kalimat tersebut mengikuti kata murka yaitu -1.

## 2. Kata Kerja Tunggal
Pada kasus ini, rule hampir sama dengan rule pertama. Jika pada suatu kalimat hanya terdiri dari kata kerja saja, tanpa ada kata sifat dan preposisi disekitarnya, maka nilai kalimat mengikuti kata sifat. Contoh:
“ Saya setuju ”
Setuju adalah kata sifat berkonotasi positif.  Kata setuju dicek ke dalam database derajat kata untuk dicek tipe kata dan nilainya. Karena tidak ada kata sifat dan preposisi, maka nilai kalimat tersebut mengikuti kata setuju yaitu 1.
3. Preposisi sebelum kata sifat
Jika terdapat preposisi sebelum kata sifat pada suatu kalimat, maka nilai sentimen  pada kalimat  mengikuti kaidah logika X-NOR. Logika X-NOR yaitu:
Tabel 1. Logika X-NOR Preposisi  Kata Sifat  Nilai 1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 1 Contoh : “ saya tidak marah ”
Tidak merupakan preposisi negatif dan marah adalah kata sifat negatif, sehingga nilai sentimen pada kalimat tersebut adalah 1 (positif).
4. Preposisi Sebelum Kata Kerja Rule sama dengan nomor 3, yaitu jika terdapat preposisi sebelum kata kerja pada suatu kalimat, maka nilai sentimen pada kalimat mengikuti kaidah logika AND. Contoh:
“ Saya tidak menolak pembangunan resto baru ” Menolak adalah kata kerja berkonotasi negatif dan tidak merupakan preposisi negatif, sehingga hasilnya adalah positif.
5. Kata Kerja Sebelum Kata Sifat Selain preposisi, kata sifat juga dapat mengubah nilai sentimen dari kata kerja.  Setelah dilakukan beberapa training, penilaian sentimen dari pertemuan antara kata kerja sebelum kata sifat ternyata tidak ada dalam kaidah logika, melainkan kebalikan dari AND.  Berikut definisi logika untuk kasus ini:
Tabel 2. Kaidah Kata Kerja Sebelum Kata Sifat Preposisi  Kata Sifat  Nilai 1 1 1 1 -1 -1
-1 1 -1 -1 -1 -1 Contoh : “ Dia memahami dengan baik ”
Paham adalah kata kerja positif dan baik adalah kata sifat positif.  Dengan mengikuti tabel di atas, kalimat tersebut memiliki nilai sentimen 1 (positif).
6. Preposisi + Kata kerja + Kata sifat Seringkali preposisi, kata kerja, dan kata sifat muncul bersamaan, sehingga perlu adanya rule untuk menangkap kalimat tersebut.  Proses penghitungan nilai sentiment dimulai  dari  menghitung  kombinasi  kata kerja dan kata sifat yaitu pada rule 3. Contohnya:
“ Dia tidak memahami dengan baik ”
Pada rule 5, kata “ memahami dengan baik ” adalah positif. Kemudian preposisi negatif terdapat sebelum potongan kalimat tersebut. Sehingga mengikuti kaidah AND, penghitungannya adalah -1 AND 1. Hasilnya -1 (negatif).
7. Seluruh simbol dalam komentar dihapus kecuali titik dan koma. Seluruh karakter atau simbol yang tidak diperlukan akan dihapus kecuali titik dan koma.  Kedua simbol tersebut digunakan dalam rule selanjutnya.
8. Simbol titik dan koma memecah kalimat. Jika pada suatu komentar terdapat simbol koma atau titik, maka komentar dianggap menjadi beberapa kalimat dan tiap kalimat dihitung nilai sentimennya.  Nilai komentar didapat dari penjumlahan nilai sentimen kalimat-kalimat tersebut.
Contoh :
“ makanannya sangat enak, tapi tempatnya kurang bersih ” Sesuai dengan rule 7, komentar tersebut dipecah menjadi 2 kalimat, yaitu “makanannya sangat enak” dan “tapi tempatnya kurang bersih”.  Kalimat pertama mengikuti rule 2 sehingga hasilnya 1 (positif) dan kalimat kedua mengikuti rule 1 sehingga hasilnya -1 (negatif). Nilai sentimen komentar didapat dari penjumlahan nilai kedua kalimat tadi yaitu 1 + -1 = 0.
9. Beberapa kata dalam Bahasa inggris di masukkan ke dalam database Bahasa daerah akan otomatis diabaikan, namun beberapa kata dalam bahasa inggris bisa dideteksi seperti: good, great, nice, yummy, delicious dan beberapa kata dalam bahasa inggris lain yang berhubungan dengan kuliner. Untuk kata tidak baku nantinya akan dicek ke dalam database kata baku terlebih dahulu.  Jika tidak ada, maka kata otomatis diabaikan juga.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada uji coba ini akan menghasilkan peringkat berdasarkan nilai positif terbanyak dan nilai negative paling sedikit. Selain itu, pada uji coba ini user bisa memfilter ranking tersebut  berdasarkan  tanggal  awal  dan  tanggal  akhir,  jenis  makanan,  dan  berdasarkan gender wanita atau pria.
a.  Filter Berdasarkan Gender
Uji coba ini akan memfilter hasil ranking berdasarkan gender laki-laki dan perempuan. Hasil ranking gender laki-laki untuk semua tanggal dan jenis makanan.
Gambar 3. Hasil ranking berdasar gender laki-laki
Dari hasil diatas, ranking berdasarkan gender laki-laki didapatkan bahwa, Leko merupakan tempat kuliner favorit, disusul oleh Sate Ayam Ponorogo Pak Seger , dan Warung Bu Kris . Sedangkan Pawon Pak Pangat, Carl’s Jr. dan Bebek Goreng H. Selamet bukan merupakan tempat paling favorit laki-laki.
Hasil ranking gender perempuan untuk semua tanggal dan jenis makanan.

## Gambar 4. Hasil ranking berdasarkan gender perempuan
Dari hasil diatas, ranking berdasarkan gender perempuan didapatkan bahwa, Ayam dan Bebek Goreng Palupi merupakan tempat kuliner favorit, disusul oleh Lauk Pauk, dan Apeng Kwetiau Medan. Sedangkan Pecel Rawon Pucang, Rumah Makan Happy Suzy, dan Pizza Hut bukan merupakan tempat paling favorit untuk perempuan.
b.  Filter Berdasarkan Jenis Tanggal
Uji coba ini akan memfilter hasil ranking berdasarkan tanggal awal dan tanggal akhir yang akan dipilih, maka sistem akan menampilkan sesuai dengan tanggal yang sudah diinputkan.
Hasil dari ranking berdasarkan tanggal awal 1 Januari 2011 sampai dengan 18 Januari 2017 dan memilih semua gender serta semua jenis makanan
Gambar 6. Hasil ranking berdasarkan tanggal
Dari  hasil  diatas,  ranking  berdasarkan  semua  gender  didapatkan  bahwa, Lauk  Pauk merupakan tempat kuliner favorit, disusul oleh Tahu Telor Pak Jayen , dan Leko . Sedangkan Rujak  Cingur  Genteng  Durasim,  Bakso  Pak  Djo dan Kampar  Batik  &  Resto bukan merupakan tempat paling favorit bagi semuanya.
c.  Filter Berdasarkan Jenis Makanan
Satu tempat dapat memiliki beberapa jenis makanan dan menu, begitu pula sebaliknya, 1 jenis makanan bisa dimiliki oleh beberapa tempat.
Berikut ini adalah hasil dari ranking berdasarkan 1 jenis makanan yaitu Sate, dengan filter semua gender dan tidak ada batasan tanggal
Gambar 7. Hasil ranking berdasarkan jenis makanan sate
Dari  hasil  diatas,  contoh  ranking  berdasarkan  jenis  makanan  Sate  untuk  semua  gender didapatkan  bahwa,  Sate  Ayam  Ponorogo  Pak  Seger  merupakan  tempat  kuliner  favorit, disusul oleh Lauk Pauk, dan Sate Klopo Ondomohen.
Setelah dilakukan beberapa uji coba, akan dilakukan analisis sistem untuk mengetahui bagaimana hasil kerja dari sistem dan menganalisis apakah sistem bekerja dengan baik dan
sesuai dengan tujuan penelitian ini. Analisis ini akan menganalisa nilai sentiment. Sistem telah  melakukan  analisis  sentiment  pada  beberapa  kalimat.  Kalimat-kalimat  ini sebelumnya telah dicek secara manual nilai sentimennya. Kemudian hasil analisis opini sistem  akan  dibandingkan  dengan  analisis  manual,  berikut  hasilnya  untuk  10  contoh komentar akan dibandingkan dengan analisis manual, berikut hasilnya untuk 10 contoh komentar.
Tabel 3. Uji coba analisis nilai sentiment untuk 10 komentar No  Kalimat Manual Sistem 1 Enak nih bener. Pas mantab rasanya but tempatnya rada gasuka. Overall lumayan lah mantab. Stay cheese! Positif Positif (3) 2 Sate Ayamnya ukuran besar. Jadi cocok bagi yang suka porsi besar. Netral  Positif(3) 3 enak dari mananya sih? kuah keasinan. bakso jamur ga berasa jamurnya. siomay, gorengan, sama tahunya ga enak juga zzz Negatif Netral 4 Terlalu gurih. Asin Negatif Negatif (-2) 5 Suasananya serasa Jogja... Ayem tentrem Netral Netral 6 Bubur Ayamnya enak. Porsinya besar. Harganya murah. Rasanya enak, sedap, gurih. Kerasa banget dilidah. Pas lah buat sarapan pagi. Positif  Positif(6) 7 Ueeennnnaaakkkk tenan...hahahaa Positif Netral 8 Antri antri antriiiii,, Negatif Negatif (-2) 9 Kepiting telor asin..highly recommended! Positif Positif 10 heeemmm manthap Positif Netral
Pada tulisan ini, akan dijelaskan tentang pengecekan nilai sentimen menggunakan 10 kalimat contoh. Kalimat-kalimat diambil dari potongan komentar seputar kuliner di Surabaya. Kalimat kemudian dihitung satu-persatu dan dibandingkan dengan penalaran manual atau kontekstual. Dari 10 kalimat, terdapat 6 kalimat yang nilai sentimennya sama dengan penalaran manual. Hasilnya lebih dari 50% sistem mampu mendeteksi nilai sentimen dengan baik, meskipun terdapat kalimat yang tidak mampu terdeteksi sistem. Selain itu, terdapat 4 kalimat yang memiliki nilai sentimen yang berbeda antara sistem dan manual.  Perbedaan ini disebabkan karena beberapa hal, antara lain:
a. Banyak kata yang secara impresi positif, namun pada kalimat ini secara nalar netral contoh:
“ Sate Ayamnya ukuran besar. Jadi cocok bagi yang suka porsi besar. ”
Kata “ besar ” secara impresi bernilai positif tapi pada kalimat di atas mengomentari ukuran makanannya sehingga harusnya bernilai netral
b. Database  ragam  kata  yang  kurang  banyak,  sehingga  banyak  kata-kata  yang  nilai sentimennya terdeteksi 0, contoh :
“ Luekkooohhh pokokeee ”
c. Karena pengambilan komentar langsung dari sosial media, pastinya struktur bahasa juga tidak  sama  dan  teratur.  Biasanya  muncul  teknik  penelitian  yang  keliru  atau  berlebihan. Sistem cukup kesulitan dalam menganalisis komentar masyarakat yang terdapat kesalahan dalam penelitian kata, contoh :
“ Kepiting kare + Keong macan + plecing kangkungnya muantaapp ”

## KESIMPULAN
Analisis opini mengenai kuliner di Surabaya merupakan salah satu cara yang tepat untuk mengetahui sejauh mana respons masyarakat tentang kuliner di Surabaya. Analisis ini  akan  lebih  memudahkan  para  surveyor  dalam  pencarian  informasi  sekaligus memudahkan  dalam  menghimpun  data  dengan  dinamis.  Masyarakat  juga  bisa  menilai kuliner  di  Surabaya,  mana  tempat  kuliner  yang  menempati  peringkat  pertama  dan peringkat terakhir, begitu juga masyarakat dapat melihat ranking berdasar interval waktu, jenis  makanan  dan  jenis  kelamin.  Dari  data  yang  didapat  bisa  dikatakan  bahwa  media social  Foursquare  sudah  sangat  jarang  dipakai  oleh  pengguna  media  social  media, sehingga data yang didapat tidak begitu banyak. Aturan-aturan  yang  dibuat  dalam teknik impresi juga perlu ditingkatkan atau ditambah, karena struktur suatu kalimat sangat banyak dan beragam. Meskipun tingkat akurasi penilaian sentimen sebesar 67,32%, teknik ini masih belum mampu menangani seluruh permasalahan opinion mining. Mungkin di riset  berikutnya,  teknik  impresi  bisa  dikombinasikan  dengan  algoritma-algoritma  yang cukup  bagus  seperti  Naïve  Bayes  Classification,  SVM,  dan  sebagainya,  dalam  proses opinion miningnya

## SARAN
Teknik impresi merupakan hal yang baru dalam menyelesaikan opinion mining. Teknik ini sangat bergantung pada database yang dimiliki. Database ini meliputi database kata-kata tidak baku dan database jenis kata. Semakin beragam database kata, diharapkan semakin bagus hasil analisis opini. Selain dari sisi opinion mining, untuk riset kedepannya bisa ditambahkan beberapa fitur filter yang lain, mobile platform, atau yang lainnya. Selain itu,  sumber  data  untuk  analisa  opinion  miningnya  bisa  menggunakan  social  media lain yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat,  seperti  Facebook,  Instagram,  Twitter,  dan sebagainya..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aliandu,  P.  (2015).  Sentiment  Analysis  to  determine  Accommodation,  Shopping  and Culinary Location on Foursquare in Kupang City. Procedia Computer Science, Vol. 72, 300-305.
[2]  Berry, M. W., & Kogan, J. (2010). Text Mining: Application and Theory. John Wiley and Son, Ltd.
[3]  Eirinaki, M., Pisal, S., & Singh, J. (2012). Feature-based Opinion and Ranking. Journal of Computer and System Sciences, Vol. 78, 1175-1184.
[4]  Eko Soelistio, Y. (2013). Text Mining Sederhana untuk Sentiment Analysis pada Figur Politik Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.
[5]  Fahrur  Rozi, I.  (2013).  Implementasi  Rule-Based  Document Subjectivity Pada  Sistem Opinion Mining. Jurnal ELTEK.
[6]  Feldman,  R.,  &  Sanger,  J. (2010).  The  Text  Mining  Handbook:  Advanced  Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press.
[7]  Kamal, M. (2013). Analisis Opini Tentang ASEAN Free Trade Area (AFTA) pada Media Sosial dengan Opinion Mining Berbasis Temporal Sentiment Analysis.
[8]  Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opninion Mining. Morgan and Claypool.
[9]  Liu, Y., Lu, W., & Loh, H. (2010). Knowledge Discovery and Management for Product Design  through  Text  Mining:  A  Case  Study  of  Online  Information  Integration  for Designers.  Proceedings  of  the  16th  International  Conference  on  Engineering  Design, ICED’10, (pp. 329 (1–12)). Paris, France.
[10]  Purwaningsih,  &  Mujianto,  E.  (2013).  Opinion  Mining  pada  Twitter  Menggunakan Metode Self Organizing Map.
[11]  Rozi,  I.  F.,  Pramono,  S.  H.,  &  Dahlan,  E.  A.  (2012).  Implementasi  Opinion  Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada Perguruan Tinggi. Jurnal EECCIS, Vol. 6.
[12]  Sandhya, K., & Savita, S. (2013). Subjectivity Detection and Semantic Orientation based Methods  for  Sentiment  Analysis.  International  Journal  of  Scientific  &  Engineering Research, Vol. 4.
[13]  Zagibalov, T.,  &  Caroll,  J. (2010).  Automatic  Seed  Word Selection  for  Unsupervised Sentiment  Classification  of  Chinese  Text.  Proceedings  of  the  22nd  International Conference on Computational Linguistics, Vol. 1.