## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.15, No. 2, Tahun 2021 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Analisa Sentimen Pada Twitter Terhadap Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dengan Metode Naïve Bayes
Adi Kusuma 1 , Agung Nugroho 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa
1 adi.kusuma@mhs.pelitabangsa.ac.id, 2 agung@pelitabangsa.ac.id
ABSTRAK .  Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  internet,  makin  menjamur  pula  penggunaan  sosial  media  di masyarakat. Sosial  media  yang  masih banyak digemari yaitu twitter. Twitter memberikan  layanan kepada penggunanya untuk  mengirim  dan  membaca  tweets  yang  telah  dibagikan,  sehingga  masyarakat  lebih  memilih  menuangkan  opininya melalui  media sosial  daripada  menyampaikannya secara langsung. Opini  masyarakat  yang tertuang  dalam  media sosial twitter berupa sebuah persepsi, baik itu positif maupun negatif. Melimpahnya opini masyarakat dapat dimanfaatkan sebagai bahan penelitian untuk mencari sebuah informasi. Pemanfaatan informasi tersebut membutuhkan teknik analisis yang tepat sehingga informasi yang dihasilkan mampu membantu banyak pihak dalam mengambil sebuah keputusan. Untuk mengatasi permasalahan di atas digunakan teknik data mining yang tepat yaitu sentimen analisis. Oleh sebab itu, pada penelitian ini mencoba  melakukan  analisa  sentimen  untuk  melihat  persepsi  masyarakat  terhadap  isu  kenaikan  tarif  dasar  listrik  pada media sosial twitter menggunakan metode baïve bayes dengan mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif dan netral. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa sentimen negatif paling banyak terbentuk sekitar 60% dalam menanggapi isu kenaikan tarif dasar listrik.
Kata Kunci : Sentimen Analisis, Twitter, Klasifikasi, Naive Bayes
ABSTRACT . Along with the development of internet technology, the use of social media has also mushroomed. The most popular social media is Twitter. Twitter provides services for its users to send and read tweets that have been shared, so people prefer to express their opinions through social media rather than expressing it directly. Public opinion expressed in Twitter social media in the form of perception, both positive and negative. The abundance of public opinion can be used as research material to find information. The utilization of this information requires appropriate analytical techniques so that the information generated can assist many parties in making a decision. To overcome the above problems used the right  data  mining  technique,  namely  sentiment  analysis.  Therefore,  this  research  tries  to  do  sentiment  analysis  to  see people's perception of the issue of increasing electricity tariffs on social media Twitter using the Naïve Bayes method by classifying sentiments to be positive, negative, and neutral. From the results of research that has been done, it can be seen that the most negative sentiment is formed in response to the issue of the increase in electricity tariffs.
Keywords : Sentimen Analisis, Twitter, Klasifikasi, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Dampak  perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  meningkat  membuat  pertukaran  informasi  dan komunikasi semakin mudah dan cepat. Hal tersebut ditandai dengan pertumbuhan media sosial seperti twitter, facebook, instagram, dan lain sebagainya. Pertumbuhan media sosial tersebut mendorong terciptanya informasi tekstual yang besar sehingga diperlukan adanya media untuk menyajikan data yang memudahkan pengguna mendapatkan informasi yang sesuai dan akurat. Media sosial twitter merupakan salah satu media komunikasi yang populer saat ini, hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan jumlah penggunanya yang setiap hari semakin meningkat (Hidayatullah, 2016).
Meningkatnya  pengguna  twitter  dari  waktu  ke  waktu  membuat  banyak  penggunanya  menggunakan  media tersebut  sebagai tempat  untuk mencurahkan segala permasalahan yang dialami  dalam kehidupan sehari-hari (Setiawan  &  Setyohadi, 2017). Salah satunya adalah pemanfaat media tersebut  untuk menyampaikan kritik, saran ataupun keluhan terhadap layanan dari sebuah produk atau jasa yang mereka gunakan.
Diantara  banyak  tweet  yang  menjadi  tranding  topik  adalah  masalah  isu  kenaikan  tarif  dasar  listrik  untuk golongan 900VA. Sehingga bermunculan pendapat masyarakat terhadap isu tersebut. Beragam pendapat yang muncul  ada  yang  bernilai  positif  ada  pula  yang  bernilai  negatif.  Analisis  sentimen  dapat  membantu  untuk mendapatkan gambaran secara umum tentang persepsi masyarakat dengan mengelompokan jenis opini yang muncul menjadi kategori positif, negatif dan netral (Ernawati, 2016). Analisis sentimen adalah studi komputasi mengenai  pendapat,  perilaku  dan  emosi  seseorang  terhadap  entitas.  Entitas  tersebut  dapat  menggambarkan individu, kejadian atau topik (Medhat & Korashy 2014).
Sentimen analisis melakukan proses pengelompokan polaritas teks yang ada dalam sebuah dokumen, kalimat, atau tingkat  aspek  dan  menetukan apakah sebuah  pendapat  yang  diungkapkan  dalam sebuah  dokumen atau
kalimat tersebut bersifat positif, negatif atau netral. Sentimen analisis yang lebih komplek dapat menyatakan emosional sedih, gembira ataupun marah berdasarkan teks yang ada pada dokumen (Liu, Bing. 2012). Pada penelitian ini digunakan pendekatan teorema bayes yang menggunakan prisnsip peluang statistika untuk mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Prinsip tersebut kemudian digunakan untuk memecahkan masalah kalasifikasi. 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 (Feldman, R and Sanger, J. 2007).

## 2. METODE
Jenis penelitian yang dipakai dalam penelitian ini merupakan kualitatif, yaitu penelitian yang dilakukan dengan mengumpulkan data dalam bentuk kata-kata atau kalimat dari sumber informasi yang penulis jadikan objek, dalam hal ini twitter. Tahapan yang dilakukan pada peneliitian ini sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan data
Pada  penelitian  ini  data  dikumpulkan  dari  website  twitter  dengan  mengambil  berdasarkan  kata  kunci  yang berhubungan dengan tarif dasar listrik. Data kemudian disimpan kedalam database. Penarikan data dari twitter dilakukan menggunakan Twitter API Search .
Gambar 2. Proses Pengambilan Data Twitter
Data tweet yang diambil dengan memasukkan kata kunci tentang tarif dasar listrik rentang waktu mulai bulan mei  sampai  dengan  juli  2017.  Setelah  proses  pengambilan  data  selesai  dilakukan,  data  tweet  akan  dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji.

## Text Mining
Menurut  Younis,  Text  Mining  adalah  proses  otomatis  untuk  mendeteksi  dan  mengungkapkan  pengetahuan baru dan tidak terungkap serta hubungan dan pola dalam sumber data teks yang tidak terstruktur (Younis & Eman, 2015)
Menurut  Feldman  dan  Sanger,  Text  mining  adalah  area  penelitian  baru  dan  menarik  yang  mencoba memecahkan masalah informasi dalam jumlah besar (overload information) dengan menggunakan teknik data mining,  machine  learning,  natural  language  processing  (NLP),  information  retrieval  (IR),  dan  knowledge management.  Text  mining  melibatkan  preprocessing  dokumen  (text  categorization,  information  extraction, term extraction)” (Liu, 2012).
Sedangkan Menurut Kumar dan Bhatia (2013) “Text mining adalah bidang baru yang mencoba untuk menggali Informasi  yang  berguna  dari  teks  bahasa  alami  (natural  language).  Hal  ini  dapat  diartikan  sebagai  proses menganalisa teks untuk mengekstrak informasi yang berguna untuk tujuan tertentu” (Kumar & Bhatia, 2015).

## Pengolahan Data a. Text Preprocessing
Text  preprosesing dilakukan untuk menghindari data yang kurang sempurna. Tahapan yang dilakukan pada text preprosesing yaitu antara lain sebagai berikut:
1. Langkah  pertama,  semua  huruf  akan  diubah  kedalam  huruf  kecil  atau  besar  semua  atau  disebut  case folding.
2. Kemudian dilakukan cleansing yaitu untuk membersihkan dokumen dari kata yang tidak diperlukan untuk mengurangi  noise  (Hadna  et  al.,  2016).  Kata  yang  dihilangkan  adalah  karakter  HTML,  kata  kunci, emoticon, hashtag (#), username (@username), url, RT.
3. Kemudian dilakukan convert word adalah untuk mengkonversi kalimat yang tidak baku kedalam bentuk baku, saat ini  penggunaan kalimat  alay atau bahasa gaul mengakibatkan penggunaan Bahasa Indonesia tidak baku.
4. Selanjutnya diteruskan dengan proses tokenizing yaitu proses dimana dokumen yang masih berupa kalimat dipecah  perkata  dan  secara  bersamaan  dihilangkan  semua  karakter  maupun  tanda  baca  yang  ada  pada kalimat tersebut, hasil dari proses inilah yang disebut token. pada proses tokenize ini, semua tandabaca, simbol,  atau  apapun  yang  bukan  huruf  dihilangkan  sehingga  menjadi  sekumpulan  kata  secara  utuh (Indrayuni. 2016).
5. Hasilnya adalah kata-kata penyusun dari dokumen teks.
Gambar 3. Proses Text Preprosesing

## b. Seleksi Fitur
Setelah  melalui  tahapan  text  preprosesing,  selanjutnya  dilakukan  proses  seleksi  fitur  pada  dokumen  teks. Berikut tahapan yang dilakukan pada proses seleksi fitur:
Tahap  awal  adalah  Filtering  data,  Filtering  data  dilakukan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak berpengaruh pada proses klasifikasi. Proses ini  menggunakan stopword removal. Stopwords dapat diartikan sebagai menghilangkan kata-kata umum yang tidak memiliki makna atau informasi yang dibutuhkan (Ling et al.2014). Stopword removal juga dapat menghilangkan kata-kata yang ambigu (Widodo at al., 2016). Tahap berikutnya adalah Stemming. Proses stemming dilakukan untuk mengambil kata dasari dari setiap kata yang ada (Novitasari, 2017). Pada proses ini dilakukan stemming menggunakan library sastrawi stemmer yang dibangun berdasarkan algoritma Nazief & Andriani (Mardiana et al, 2016).
Tahap selanjutnya adalah dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan n-gram pada dokumen teks. Proses ini dilakukan  untuk  menguraikan  kata  menjadi  sejumlah  n  karakter  sebagai  satuan  term  dan  mengitung probabilitas kemunculan tiap-tiap karakter. N-gram adalah potongan n karakter dalam suatu string tertentu atau potongan n kata dalam suatu kalimat tertentu (Sadida at al. 2017).

## c. Model Klasifikasi Naive Bayes
Proses selanjutnya adalah dilakukan klasifikasi berdasarkan data hasil ekstrasi fitur menggunakan algoritma Naive Bayes. Naive bayes merupakan metode klasifikasi dengan konsep probabilitas bayesian. Naive  Bayes  merupakan  teknik  klasifikasi  berbasis  probalistik  sederhana  yang  berdasarkan  teorema  bayes dengan asumsi independensi  yang  kuat.  Dengan kata lain  pada  naive  bayes,  model  yang  digunakan  adalah model fitur independent (Kusrini & Luthfi, 2010).
Naive  bayes  adalah salah satu  model algoritma  klasifikasi  yang  merupakan  metode  machine learning  yang menggunakan konsep perhiungan probabilitas dan statistika yang dikemukakan oleh Thomas bayes. Algoritma tersebut digunakan untuk memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman masa lalu. Pendekatan  naïve  bayes  membuat  asumsi  sederhana  bahwa  semua  atribut  bersifat  independen.  Hal  ini menyebabkan  penggolongan  yang  jauh  lebih  sederhana,  ini  membuat  efektif  dalam  praktiknya.  Berikut persamaan dari teorema bayes:
P (H|X) P (X|H).P(H) P(X) (1) Keterangan: X =  Data dengan class yang belum diketahui H =  Hipotesis  data  X  merupakan  class spesifik P(H|X) =  Probabilitas  Hipotesis  H  berdasarkan kondisi X (posteriori probability) P(H) =  Probabilitas Hipotesis (prior probability) P(X|H) =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi Hipotesis H
P(X) =  Probabilitas X
Gambar 4. Proses Klasifikasi
Pada tahap ini data hasil ekstrasi fitur n-gram kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan metode naive bayes classifier untuk memperoleh hasil sentimen.
d. Pengujian akurasi klasifikasi Pengujian akurasi  klasifikasi  menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui  nilai  akurai, precission dan recall . Confusion matrix merupakan metode yang digunakan untuk menghitung nilai akurasi pada data mining (Gunawan at al. 2018). Confusion matrix digambarkan dalam bentuk tabel yang menyatakan jumlah data uji yang benar dan jumlah data uji yang salah pada proses klasifikasi (Indrayuni, 2016).
Tabel 1. confusion matrix Classification Positive Negative Prediction Positive True Positive False Positive Prediction Negative False Negative True Negative
True  Positives  (TP) adalah jumlah  record  data  positif  yang  dikalsifikasikan  dengan  benar. False  Positives (FP) adalah jumlah record data negatif dikalsifikasikan sebagai  nilai negatif. False  Negatives (FN) adalah jumlah record data positif yang diklasifikasikan sebagai nilai positif. Dan True Negatives (TN) adalah jumlah record data negatif yang diklasifikasikan dengan benar.
Sehingga nilai akurasi didapatkan dengan menghitung nilai yang benar dengan rumus:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 Persamaan (1) Nilai precission didapatkan dengan rumus: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
Persamaan (2)
Dan nilai recall didapatkan dengan rumus:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Persamaan (3)

## Perancangan Sistem
Pada tahap selanjutnya  adalah  dlakukan  perancangan  sistem  untuk  membangun  sistem  klasifikasi sentimen analisis. Berikut gambaran kebutuhan sistem yang digambarkan dengan diagram Use Case.
Gambar 5. Use Case Diagram
Dari use case diagram tersebut dihasilkan rancangan arsitektur sistem berupa class diagram yang digunakan untuk  tahap  pengembangan  database  dan  antarmuka  sistem.  Berikut  gambaran  diagram  class  terlihat  pada gambar 6.
Antarmuka sistem untuk proses klasifikasi dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7. Antarmuka Proses Klasifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitan  ini  dilakuan  proses  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibangun,  diantaranya  adalah pengujian fungsional sistem, pengujian akurasi klasifikasi, dan hasil analisis sentimen terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik.

## Pengujian Fungsional
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menjalankan  aplikasi  yang  dibangun  berbasis  web.  Pengujian  dengan menjalankan secara detil pada setiap menu yang ada dengan tujuan untuk mengetahui fungsi mana yang sudah berfungsi dengan baik sesuai dengan sebagaimana mestinya.
Tabel 2. Pengujian Fungsional Sistem No Item Pengujian (Input/Output) Hasil 1. Login sistem Sukses 2. Unduh data Tweet Sukses 3. Kelola data latih Sukses 4. Kelola data kata dasar Sukses 5. Kelola data stopword Sukses 6. Proses Klasifikasi data Sukses
Gambar 8. Hasil kalsifikasi

## Pengujian Akurasi Klasifikasi
Pengujian yang telah dilakukan terhadap model  klasifikasi  naive  bayes dengan ekstrasi  fitur n-gram  dengan data sebanyak 300 tweet didapatkan hasil klasifikasi menjadi tiga kelas yaitu positif, negatif dan netral dengan hasil  klasifikasi  positif  sebanyak  100  tweet,  negatif  sebanyak  87  tweet  dan  netral  sebanyak  89  tweet. Perhitungan akurasi dengan menghitung nilai precission dan recall ditampilkan dalam tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi True netral True positif True negatif Class precission Pred. Netral 89 0 13 87.25% Pred. Positif 2 100 0 98.04% Pred. Negatif 9 0 87 90.62% Class recall 89.00% 100.00% 87.00%
Pengujian akurasi klasifikasi naïve bayes menggunakan confusion matrix untuk mencari nilai akurasi, presisi dan recall . Dari tabel 2 tersebut diketahui nilai hasil klasifikasi terbagi menjadi tiga kelas yaitu positif, negatif dan netral. Pada proses pengujian klasifikasi terdapat nilai klasifikasi yang tidak sesuai. Nilai akurasi dari proses kalsifikasi didapatkan 92.00% berdasarkan perhitungan
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 89 + 100 + 87 300 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  0,92 ∗ 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  92.00%

## Hasil Analisa Sentimen
Data yang telah dikumpulkan dari periode mei sampai dengan juli 2017 didapatkan data tweet sebagai 4000 tweet yang kemudian dilakukan proses klasifikasi. Dari hasil klasifikasi tersebut dapat dilihat pada tampilan grafik pesebaran tweet terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik sebagai berikut:
Gambar 9. Grafik Pesebaran Twitter
Dari grafik diatas bisa kita lihat pada bulan Mei, tweet negatif terhadap isu kenaikan tarif dasar listrik sangat tinggi. Seperti yang kita ketahui di awal bulan Mei tersebut pemerintah melakukan pencabutan subsidi listrik golongan 900 VA yang masuk dalam kategori mampu untuk tahap ketiga Mei dan Juni 2017, hal tersebutlah yang menyebabkan banyaknya tweet negatif di twitter terhadap kebijakan pemerintah tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Penerapan  proses  text  mining kedalam  sistem  yang  dibagun  cukup  berhasil.  Terbukti  dengan  sistem  yang  dibangun  bisa  melakukan preprocessing text dan melakukan klasifikasi data tweet secara otomatis dalam jumlah besar.
Metode naive bayes classifier dapat diterapkan sebagai proses klasifikasi untuk membagun sentimen analisis dengan tingkat akurasi 92.00% dengan menerapkan ekstrasi fitur n-gram karakter.

## DAFTAR PUSTAKA
Ernawati,  S.  (2016).  Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada  Analisis  Sentimen Review Perusahaan Penjualan Online Menggunakan Naïve Bayes. J. Evolusi, 4(1), 45-54.
Feldman,  R  and  Sanger,  J.  2007.  The  Text  Mining  Handbook:  Advanced  Approaches  in  Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press:NewYork.
Gunawan,  B.,  Sastypratiwi,  H.,  &  Pratama,  E.  E.  (2018).  Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk Menggunakan Metode Naive Bayes. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 4(2), 113-118. Hadna,  Nurrun  Muchammad  Shiddieqy,  Santosa,  Paulus  Insap  dan  Winarno,  Wing  Wahyu.2016.  Studi Literatur Tentang Perbandingan Metode Untuk Proses Analisis Sentimen Di Twitter.Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) Yogyakarta, 18-19 Maret 2016.
Hidayatullah, A. F. (2016). Twitter sebagai media dakwah. Teknoin, 22(1).
Indrayuni,  E.  (2016).  Analisa  Sentimen  Review  Hotel  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine Berbasis Particle Swarm Optimization. EVOLUSI: Jurnal Sains dan Manajemen, 4(2).
Kumar, Lokesh and Bhatia, Parul Kalra. 2015. Text Minig: Consepts, Process And Application.  Journal  of Global Research in Computer Science. Volume 4, No. 3, March 2013
Kusrini dan Luthfi, Emha Taufiq. 2010. Algoritma Data Mining.Penerbit Andi:Yogyakarta Ling, Juen, Kencana, I Putu Eka N dan Oka, Tjokorda Bagus.2014. Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square.E-Jurnal Matematika Vol. 3 (3), Agustus 2014. Liu,  Bing.  2012.  Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining.  Morgan  &  Claypool  Publisher:San  Rafael,
California
Mardiana, T., Adji, T. B., & Hidayah, I. (2016). Stemming influence on similarity detection of abstract written in Indonesia. Telkomnika, 14(1), 219.
Medhat, Walaa, Hassan, Ahmed, & Korashy, Hoda.2014. Sentiment Analysis Algorithms And Applications: A Survey. Ain Shams Engineering Journal (2014) 5, 1093-1113 Novitasari,  D.  (2017).  Perbandingan  Algoritma  Stemming  Porter  dengan  Arifin  Setiono  untuk  Menentukan Tingkat Ketepatan Kata Dasar. STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), 1(2), 120-129. 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.
Setiawan, R. A., & Setyohadi, D. B. (2017). Analisis Komunikasi sosial media twitter sebagai saluran layanan pelanggan provider internet dan Seluler di Indonesia. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 3(1), 16-25.
Widodo,  P.,  Putra, J.  A.,  Afiadi, S.,  Arifin,  A.  Z.,  &  Herumurti,  D.  (2016).  Klasifikasi  Kategori  Dokumen Berita  Berbahasa  Indonesia  dengan  Metode  Kategorisasi  Multi-Label  Berbasis  Domain  Specific Ontology. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan, 2(2).
Younis,  Eman  M.G  .2015.  SentimentAnalysis  and  Text  Mining  for  Social  Media  Microblogs  using  Open Source  Tools:  An  Empirical  Study.International  Journal  of  Computer  Applications  (0975  -  8887). Volume 112 - No. 5, February 2015