## ANALISIS SENTIMEN TWEET MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Maulana Aziz Assuja 1) , Saniati 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Teknokrat Lampung Jl. H. Zainal Abidin Pagaralam No. 9 – 11 Kedaton Bandar Lampung 35141 Telp. (0721) 774061, 702022 (hunting) aziz.maulana.assuja@gmail.com 1) , saniati@ teknokrat.ac.id 2)

## Abstrak
Analisis  sentimen  tweet  berkembang  sebagai  sebuah kajian  pada  bidang  Pengolahan  Bahasa  Alami  yang bermanfaat  mengetahui  opini  masyarakat  terhadap sebuah topik tertentu secara otomatis. Pada penelitian ini kami mengajukan teknik analisis tweet kedalam tiga kelas (positif,  negatif  dan  netral)  menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network.  Input  jaringan merupakan  sejumlah  kata  terpilih  yang  dirangking mengunakan  skor  TF*IDF.  Variasi  praproses  term dilakukan  untuk  menguji  performa  klasifikasi  sentimen. Hasil  pengujian  menunjukkan  metode  yang  kami  ajukan berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan  hasil  terbaik dengan akurasi 78.34% dan presisi 84.21%.
Kata kunci: Analisis sentimen, Tweet,

## Backpropagation, Neural Network
I. Pendahuluan
Twitter merupakan microblog yang  banyak digunakan  oleh  penggunanya  untuk  berkomunikasi  dan mengungkapkan  pendapatnya  ( tweet )  tentang  topik tertentu. Berdasarkan tweet - tweet komentar yang dihasilkan,  dapat  ditangkap  beberapa  opini  dari tweeter , baik berupa pernyataan positif, negatif atau bahkan netral (non  opini).  Dengan  jumlah  data  yang  relativ  banyak, tweeter yang berasal dari berbagai sumber (terdistribusi), dan waktu penyajian yang realtime , maka pendapat/sentimen dari para tweeter ini dapat dimanfaatkan untuk berbagai hal, diantaranya mengetahui kepuasan  atau  keluhan user terhadap  suatu  produk  atau layanan,  menganalisa  tren  produk  yang  populer,  melihat tingkat popularitas artis/politikus/tokoh, dsb.
Berdasarkan manfaat-manfaat tersebut maka penelitian  tentang  sentimen  analisis  pun  banyak dilakukan  yang  sejak  lebih  kurang  tahun  2002  [4][13] dan menjadi pembahasan penting pada bidang Pengolahan Bahasa  Alami. Sentiment analysis atau biasa disebut  juga opinion mining bertujuan  mempelajari tentang pendapat, sentimen dan emosi yang diekspresikan pada teks [3].
Banyak  metode  yang  digunakan  untuk  menerapkan sentiment  analisis  diantaranya  dengan  pendekatan supervised  learning seperti Naive  Bayes [9][4][2][12], Support Vector Machine (SVM)[1][12][4][2][11], Maximum  Entrophy [4] [2], Neural  Network [5][14]  dan unsupervised  learning [13][17][6]. Task utama  dalam
sentimen  analisis  yaitu  mengklasifikasi  teks tweet kedalam salah satu kelas yaitu positif, negatif atau netral. Pada  penelitian  ini  digunakan  pendekatan supervised learning dengan  algoritma Backpropagatiaon  Neural Network (BNN)  yang  merupakan  varian  dari Artificial Neural  Network dan  telah  banyak  berhasil  diaplikasikan termasuk  pada  masalah  klasifikasi[16].  BNN  melakukan pembelajaran  dengan  menyesuaikan  bobot  dari  tiap perceptron  jaringannya  sehingga  sesuai  (menggunakan batas toleransi atau iterasi) dengan data training nya. Klasifikasi  pada  teks  umumnya  menggunakan beberapa  fitur  yang  mampu  menjadi ciri pengelompokan yang  baik  seperti  leksikon  atau term [4][10][2][5]  baik secara unigram, bigram , emoticon [12][17], POS tag [4][2][1], hash  tag [1]  dan  lain  sebagainya.  Leksikon atau term dalam teks merupakan fitur yang paling banyak digunakan, namun pemilihannya sebagai representasi tiap kelas  target  menjadi  tidak  konsisten  jika  jumlah  data trainingnya berubah. Untuk mendapatkan term-term yang paling  relevan  tersebut  dengan  jumlah  yang  konsisten, maka  pada  penelitian  digunakan  perangkingan term terbaik  menggunakan  teknik  TF*IDF  ( Term  Frequency Invers  Document  Frequency )  seperti  pada  beberapa penelitian sebelumnya[10][12] .

## II.  Tinjauan Pustaka

## 2.1. Sentimen Analisis
Sentimen  analisis  atau opinion  mining didefinisikan sebagai  bidang  ilmu  yang  mempelajari  bagaimana mengekspresikan  sentimen,  opini  atau  pendapat  dan emosi  yang  diekpresikan  didalam  teks  [3].    Terdapat beberapa  topik  pembahasan  dalam  sentimen  analisis, salah  satu  yang  paling  sering  diteliti  yaitu  klasifikasi sentimen. Topik ini berfokus pada kegiatan pengelompokan sentimen berdasarkan teks opini terhadap pembahasan  masalah  tertentu  ( movie ,  produk,  tokoh, kejadian, dsb).
Beberapa  penelitian  melakukan  pengelompok-an menjadi  beberapa  jenis  kelas  target,  1)dengan  dua  kelas (positif  dan  negatif)  [4][2][6][11]  [5];  2)tiga  kelas (positif,  negatif  dan  netral)[7][1][12],  dan  3)lima  kelas (sangat  negatif,  negatif,  netral,  positif  dan  sangat positif)[5]. Namun menurut riset Go [2] yang melakukan klasifikasi  kedalam  kelas  negatif  dan  positif  saja, menyimpulkan  jika pengelompokan kedalam kelas netral tetap  perlu  dilakukan,  karena  pada  beberapa tweet
ditemukan sentimen yang tidak cenderung bernilai positif maupun negatif.

## 2.2. Tweets
Sentimen  analisis  dilakukan  terhadap  opini  yang diberikan  terhadap  review  pembahasan  tertentu,  yang pada masa kekinian, banyak orang mengomentari banyak hal  dengan  memanfaatkan  media  sosial online seperti twitter.  Pada  twitter  tiap  orang  yang  terdaftar  dapat mengirimkan  dan  membaca  teks  pendek  yang  biasa disebut tweet .
Tweet memiliki  karakteristik  yang  unik  berdasarkan laporan  analisis  Go  [2]  baik  pada  panjang  teks, ketersediaan  data,  model  bahasa,  dan  domain.  Panjang teks pada tweet maksimum 140 karakter dengan rata-rata tweet terdiri  dari  14  kata  atau  78  karakter.  Ketersediaan data,  dengan  Twitter  API  dapat  dikumpulkan  begitu banyak tweet sebagai  data  set.  Model  bahasa  pada tweet tidak  terstruktur  bahkan  terkadang  ada  kesalahan pengetikan. Serta domain pembahasan pada twitter sangat luas  terhadap  banyak  sekali  topik  apapun,  berbeda dengan  penelitian  lain  pada  domain  terbatas  seperti review movie .
2.3.  TF*IDF  ( Term  Frequency  Invers  Document Frequency )
TF*IDF  merupakan  teknik  pembobotan  kata  yang berbasis  pada  statistik  kemunculan  kata  dan  tingkat kepentingan dokumen yang mengandungnya. Pembobotan  yang  diadaptasi  dari  pendekatan  temu- kembali informasi ( information retrieval )[8] ini merupakan  hasil  dari  perkalian term  frequency dan inverse document frequency yang tiap nilainya didapatkan dengan persamaan (1).
) ( * ) , ( * i i w IDF d w TF IDF
TF  (1)
Dimana:
w i = kata ke i d = dokumen TF(w i , d)=jumlah kemunculan kata w i pada dokumen d IDF (w i )= Invers Document Frequency dari kata w i .
Pembobotan  dihitung  untuk  tiap  kata, Term Frequency menunjukkan bahwa semakin tinggi kemunculan  kata  pada  sebuah  dokumen  maka  semakin penting  kata  tersebut  mewakili  dokumen.    Nilai Inverse Document  Frequency memberikan  indikasi  bahwa  jika kemunculan  sebuah  kata  mempunyai  frekuensi  yang tinggi  pada  dokumen  tertentu  saja  maka  kata  tersebut menjadi  ciri  penting  dan  mewakili  dokumen  tersebut. Sedangkan jika kata muncul pada seluruh dokumen maka kata tersebut bersifat umum atau tidak mewakili dokumen manapun  dan  memiliki  nilai  IDF  0.  Dimana  nilai  IDF dapat didapatkan dengan persamaan (2).
IDF(w i ) = log |D|
(2)
DF (w i )
Dimana: w i = kata ke i |D| = jumlah seluruh dokumen IDF (w i )= jumlah dokumen yang mengandung kata w i .
Pada  penelitian  sentimen  analisis,  penggunaan dokumen  pada  persamaan  diwakili  oleh tweet yang digunakan.  Pembobotan  TF*IDF  membantu  mengambil kata-kata dari tweet yang paling mewakili kelasnya.

## 2.4. Neural Network
Penelitian  sentimen  analisis  dengan  pendekatan supervised  learning dengan  varian  metode Artificial Neural  Network [5][14]  menunjukkan  hasil  yang  baik lebih dari 80% bahkan mencapai 86%[5]. Pada penelitian klasifikasi lainnya (kelas gramatical dan
ungramatical )[15] juga menunjukkan hasil yang mencapai  lebih  dari  95%.  Hal  ini  menunjukkan  jika pendekatan Artificial Neural  Network memberikan  hasil yang  memuaskan  karena  termasuk  metode  mampu menangani training sample  dengan noise yang  banyak (kebutuhan akan sistem yang robust terhadap noise )[16].
Backpropagation  Neural  Network (BNN)  adalah versi  modifikasi Artificial  Neural  Network yang menambahkan  propagasi error dengan  bergerak  mundur (dari  lapisan output menuju  lapisan input ).  Penggunaan propagasi balik dapat mempercepat konvergensi sehingga model  dengan  jumlah  data  input  yang  banyak  pun  dapat dengan  cepat  didapatkan.  Hal  ini  berkaitan  dengan jumlah  layer  dan  jumlah  data  input  pada  arsitektur klasifikasi yang digunakan, karena penelitian sebelumnya data input dapat berjumlah banyak tergantung levelnya.
Gambar 1. Arsitektur dengan input level kata [15]
Ada  yang  input  layernya  menggunakan  level kata[15][5][14]  dengan  arsitektur  seperti  pada  gambar  1. bahkan pada level karakter[5] seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur dengan input level karakter [9]

## III.  Analisis Sentimen Tweet Menggunakan Backpropagation Neural Network
Pada penelitian sentimen analisis tweet ini digunakan arsitektur rancangan yang terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur rancangan Sentimen Analisis Twitter menggunakan Backpropagation Neural Network
Berdasarkan  gambaran  rancangan  arsitektur,  ada  dua bagian utama pada penelitian  ini  yaitu  fase Training dan Testing .  Pada  fase training ,  data  set  berlabel  melewati  4 proses  diantaranya  yaitu  pra-proses, tokenisasi,  ekstraksi fitur  dengan  TFIDF  dan supervised  learning dengan Backpropagation Neural Network sehingga menghasilkan model. Pada fase testing , data uji akan melewati beberapa proses  seperti  praprosess,  tokenisasi  dan  inferensi menggunakan Backpropagation Neural  Network yang membutuhkan  data  model  serta  menghasilkan  data berlabel.  Berikut  dibahas  lebih  detil  untuk  bagian  pada tiap fase.

## A. Praproses
Pada  pengolahan  teks,  umumnya  dilakukan  tahap praproses  yang  ditujukan  untuk  membersihkan  dan menyamakan format  teks  sehingga  pada  proses pengolahan berikutnya lebih terstruktur. Tahap praproses ini  digunakan  baik  pada  fase training (untuk  data berlabel)  maupun  pada  fase testing (untuk  data  uji). Beberapa  praproses  yang  dilakukan  yaitu  tansformasi kata/ term gaul, cleaning dan normalization , stopword removal, stemming , soundex dan tokenisasi.
Transformasi kata gaul dilakukan karena tweet ditulis sebagai teks yang tidak baku, sehingga banyak ditemukan kata-kata yang tidak formal/gaul yang perlu dinormalisasi ke  dalam  kata  yang  sesuai  dengan  KBBI  (Kamus  Besar Bahasa  Indonesia).  Pada  proses  ini,  digunakan  kamus bahasa gaul dari situs http://www.snipertechno.com/2012/12/kamus-alay- terbaru-2013.html dan
http://adhitezt12.blogspot.com/2012/12/kamus-bahasa- alay-lengkap.html  untuk  melakukan  transformasi  ke penulisan kata yang baku.
Cleaning dan normalization dilakukan untuk menghapus “mention” (@), “retweet”(RT) dan digit pada data  set  yang  dianggap  tidak  memiliki  peran  dalam penentuan kelas dari tweet . Normalisasi dilakukan dengan me- lower  case kan  semua  huruf  untuk  mendapatkan format  yang  seragam,  serta penggantian semua kata-kata tidak sopan dengan kata “makian” untuk mengelompokkan ungkapan-ungkapan kekesalan tersebut.
Stopword merupakan  kata-kata  yang  tidak  memiliki arti  seperti  “itu”,  “ini”,  “dan”,  “yang”,  dst. Stopword removal atau  penghapusan  stopword  dilakukan  karena frekuensi  kemunculannya  yang  tinggi  namun  tidak memiliki  kontribusi,  dikhawatirkan  dapat  menggangu proses  klasifikasi.  Daftar stopword didapatkan  dari http://yudiwbs.wordpress.com/2008/07/23/stop-words- untuk-bahasa-indonesia/, juga dilakukan beberapa penambahan kata-kata yang dianggap perlu seperti “sih”, “nah”, ”kok”,dsb.
Stemming atau  penghilangan  imbuhan  dilakukan untuk  mengambil  bentuk  dasar  dari  sebuah  kata  yang telah mengalami morphology karna penambahan imbuhan.  Misalnya  „membeli‟  dan  „belikan‟  menjadi „beli‟. Tujuan dari tahap ini yaitu menangani jika ada dua atau  lebih  kata  berbeda  namun  memiliki  makna  yang hampir  sama  tetap  diperlakukan  sebagai  1  kata  yang sama.
Soundex dilakukan  untuk  mengubah  kata  kedalam bentuk  kode  suara,  sehingga  untuk  kata-kata  yang pengucapannya  mirip  akan  memiliki  kode  yang  sama. Pada soundex juga  hanya  mengolah  huruf-huruf konsonan  dari  kata,  sedangkan  huruf  vokal  dihilangkan. Berdasarkan  analisa  data,  langkah  ini  dianggap  perlu karena  banyak  kata-kata  dalam  data  set  yang  dituliskan secara  tidak  lengkap/disingkat  seperti  „dapat‟  ditulis „dpt‟.  Ada  juga  beberapa kata  yang sama  namun ditulis secara  berbeda  seperti  „malas‟  dan  „males‟.  Langkah  ini
akan  menghasilkan  kode  yang  sama  baik  untuk  kata disingkat maupun kata sama yang ditulis sedikit berbeda.
Tokenisasi dilakukan untuk memenggal tiap kata atau term yang  terpisah  oleh  tanda  baca  seperti  spasi,  titik, koma,  tanda  tanya,  dsb. Term-term atau  token-token tersebut  dipilih  kembali  sebagai  kata  yang  paling mewakili  tiap  label  sentimen  pada  tahap  ekstraksi  fitur untuk  fase training .  Sedangkan  pada  fase testing , term selanjutnya diinferensi dengan algoritma Backpropagation Neural Network.

## B. Ekstraksi Fitur dengan TF*IDF
Keluaran  dari  praposes  dan  tokenisasi  menghasilkan jumlah term yang  banyaknya  sesuai  dengan  data  set masukannya. Term-term tersebut  akan  mewakili  atau menjadi  fitur  pada text  classification menggunakan backpropagation .  Namun  tidak  semua term dijadikan fitur,  fitur  didapatkan  dengan  cara  mengambil  50 kata/ term terbaik  dari  data training yang  mewakili  tiap kelas  target  (netral,  positif,  dan  negatif).  Dari  setiap kelompok tweet berdasarkan  kelas  target  akan  memiliki 50 term yang  masing-masing  akan  di merge secara distinct .  Total term yang  didapatkan  akan  menjadi  fitur ( input perceptron ) pada jaringan backpropagation .
Perhitungan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  top 50 term terbaik  dari  tiap    kelompok tweet menggunakan pembobotan TF*IDF ( Term Frequency–Inverse Document  Frequency ).  Nilai  TF*IDF  yang  tinggi menggambarkan  bahwa term tersebut  merupakan term yang  penting  dari  suatu  kelompok tweet (kelompok berdasar  kelas  target),  dilihat  dari  kemunculannya  yang intens  dalam  kelompoknya  namun  tidak  umum  untuk kelompok  lain.  Misalnya,  kata  “makian”  akan  menjadi penting  untuk  kelas  negatif  tetapi  tidak  banyak  dijumpai pada kelas lainnya.

## C. Supervised  Learning  Backpropagation Neural Network
Pada  penelitian  sentiment  analisis  ini,  digunakan metode  pembelajaran  terbimbing  dengan  algoritma Backpropagation  Neural  Network (BNN)  dengan arsitektur  seperti  gambar  4.  Fungsi  aktivasi  untuk  setiap perceptron yang dipilih ialah sigmoid.
Gambar 4. Arsitektur BNN untuk Sentimen Analisis Tweet
Setiap  node  pada  input  merepresentasikan  satu  buah kata atau term yang dijadikan fitur. Sehingga jika terdapat 50 term yang akan dijadikan fitur, maka input pada BNN merupakan  array  double  sejumlah  50  elemen.  Pada  fase training , term-term tiap tweet dipetakan sesuai dengan 50 term terpilih  pada  node  input,  jika  terdapat term yang sama  maka akan  bernilai  1 dan 0  jika  sebaliknya. Selain itu,  tiap-tiap tweet juga  telah  terlabeli  sesuai  kelasnya (negatif, positif atau netral). Berdasarkan data set berlabel tersebut  akan  dilakukan  pembelajaran  terbimbing sehingga  diakhir  didapatkan  bobot  yang  sesuai  dengan data  pembelajaran  yang  kemudian  disimpan  sebagai model.

## D. Ekstraksi Fitur
Tahap  ekstraksi  fitur  ini  dilakukan  terhadap  data  uji ( tweet tidak  berlabel)  dengan  cara  menyamakan  term yang  dihasilkan  dari  praproses  dengan  daftar  term  yang sudah diekstraksi dari fase training menggunakan TFIDF. Jika  ada  term  yang  sama  maka  elemen  fitur  bernilai  1, jika tidak maka bernilai 0.

## E. Inferensi dengan Backpropagation Neural Network
Proses  ini  dilakukan  untuk  menginferensi  atau mengklasifikasi  fitur  dari  data  uji,  terhadap  tiga  kelas yang  ada.  Tahap  ini  membutuhkan  model  dari  BNN dari  hasil  training.  Pada  tahap  ini  model  mengandung bobot  yang  sudah  sesuai  dengan  hasil training ,  yang kemudian  fitur  input  dihitung  terhadap  bobot-bobot ditiap  layer  sehingga output nya  merepresentasikan kelas  dari  data  uji.  Jika  hasil  akhir output secara berurutan ialah 100 maka data uji berlabel kelas negatif, 010 kelas positif dan 001 kelas netral.

## IV.  Hasil dan Pembahasan
4.1. Skenario Eksperimen
Ketentuan  penggunaan Backpropagation    Neural Network pada eksperimen ini yaitu, misal
1. jumlah term yang  diekstraksi  fitur  dengan  TF*IDF (N) = 90
2. input Layer  N  =  90  (+  1  Bias  Unit)  =  91
Perceptron
3. hidden  Layer  N  x  3  =  90  *  3  (+  1  Bias  Unit)  = 271 Perceptron
4. ouput Layer  M = 3 (Negatif, Positif, Netral)
5. learning rate  0.1
6. stopping  criterion untuk training menggunakan BNN  adalah  dengan  galat  10%  atau  maksimal iterasi 500.
Pada  eksperimen  ini  total  data  set  yang  digunakan yaitu  944 tweet dimana tweet-tweet tersebut  terdiri  dari kelas  netral  (500 tweet ),  positif  (254 tweet ),  dan  negatif (190 tweet ).  Seluruh tweet kemudian  dibagi  menjadi  2 bagian, 2/3 untuk data training (630 tweet ) dan 1/3 untuk data testing (314 tweet ).
Pada pengujian dilakukan uji coba terhadap beberapa jumlah fitur term yang diambil yaitu sebanyak 30, 50, 70 dan  100 term per  kelas  target.  Skema  selanjutnya  yaitu
kedua data training dan data testing akan dibagi menjadi 5 grup yaitu:
Grup I :data  hanya  di  tokenisasi,  tanpa praproses lain. Grup II :data  dengan  praproses  transformasi kata  gaul, cleaning & normalization , tokenisasi.
Grup III :data  dengan  praproses  transformasi kata  gaul, cleaning & normalization , stopword removal , tokenisasi. GrupVI :data  dengan  praproses  transformasi kata  gaul, cleaning & normalization ,
stopword removal, stemming , tokenisasi.
Grup V :data  dengan  praproses  transformasi kata  gaul, cleaning  &  normalization, stopword  removal,  stemming,  soundex , tokenisasi.
Eksperimen  ini  diukur  menggunakan  3  jenis pengukuran yaitu:
1. Correct  classified (C),  didapatkan  dari  prosentase hasil  kata  yang  terlabeli  dengan  benar  dibagi  total seluruh kata yang diuji.
2. Precision (P), didapatkan dari prosentase penjumlahan precision semua  kelas  dibagi  total kelas.  Sedangkan nilai precision tiap  kelas didapatkan  dengan  menghitung  jumlah  kata  yang terklasifikasi benar terhadap sebuah kelas dibagi total kata yang terklasifikasi kekelas tersebut.
3. Recall (R),  didapatkan  dari  prosentase  penjumlahan recall semua kelas dibagi total kelas. Sedangkan nilai recall tiap  kelas  didapatkan  dengan  menghitung jumlah  kata  yang  terklasifikasi  benar  terhadap sebuah  kelas  dibagi  jumlah  kata  yang  sebenarnya merupakan member  dari kelas tersebut.

## 4.2. Hasil
Setelah  dilakukan  eksperimen  didapatkan  hasil  untuk tiap  grup  dengan  variasi  jumlah term perkelas  target seperti pada tabel-tabel berikut.
Tabel 1. Hasil pengujian Grup I
30 term /kelas target (%) 50 term /kelas target (%) 70 term /kelas target (%) 100 term /kelas target (%) rata- rata (%) C 60.82 69.11 68.47 73.56 67.99 P 59.81 72.04 68.17 76.99 69.25 R 57.08 62.24 63.28 66.73 62.33
Tabel 1. adalah hasil pengukuran untuk Grup I dimana semua  data  set  tidak  dilakukan  praproses  kecuali tokenisasi.  Dari  tabel  tersebut  terlihat  jika  hasil pengukuran  terbaik  terjadi  pada  pengujian  dengan  100 term /kelas  target.  Sedang  hasil  terendah  dari  pengujian dengan 30 term / kelas target.
Tabel 2. Hasil pengujian Grup II
30 term /kelas target (%) 50 term /kelas target (%) 70 term /kelas target (%) 100 term /kelas target (%) rata- rata (%) C 72.61 78.34 77.07 77.07 76.27 P 72.12 84.21 82.93 83.73 80.74 R 68.26 72.63 70.54 70.63 70.51
Hasil  pengukuran  untuk  pengujian  Grup  II  dimana data set melewati tahap praproses transformasi kata gaul, cleaning & normalization ,  tokenisasi  ada  pada  tabel  2. Secara  rata-rata  hasil  pada  Grup  II  lebih  baik dibandingkan  dengan  Grup  I,  dengan  hasil  paling  baik dengan perbedaan tipis ditujukan pada pengujian  dengan 50 term /kelas target.
Tabel 3. Hasil pengujian Grup III
30 term /kelas target (%) 50 term /kelas target (%) 70 term /kelas target (%) 100 term /kelas target (%) ata- rata (%) C 76.43 74.20 78.98 75.15 76.19 P 80.99 79.73 81.22 80.98 80.73 R 71.01 67.72 75.35 68.43 70.62
Skenario untuk Group III hampir sama dengan Grup II dengan  penambahan  praproses stopword  removal .  Hasil pengukuran  secara  umum  pada  Grup  III  tidak  jauh berbeda  dengan  Grup  II.  Dimana  hasil  terbaik  diperoleh pada pengujian 70 term / kelas target.
Tabel 4. Hasil pengujian Grup IV
30 term /kelas target (%) 50 term /kelas target (%) 70 term /kelas target (%) 100term /kelas target (%) rata- rata (%) C 76.43 75.47 76.11 78.02 76.5 P 80.86 81.71 81.13 80.03 80.93 R 71.10 68.73 69.71 74.15 70.92
Pada eksperimen untuk Grup IV juga masih memiliki rata-rata hasil pengukuran yang mirip dengan Grup II dan III.  Data  set  pada  Grup  IV    melalui  tahap  praproses transformasi  kata  gaul, cleaning & normalization , stopword  removal , stemming ,  dan  tokenisasi.  Hasil dengan correct  classified dan recall terbaik  yaitu pengujian untuk 100 term /kelas target.
Tabel 5. Hasil pengujian Grup V
30 term /kelas target (%) 50 term /kelas target (%) 70 term /kelas target (%) 100term /kelas target (%) rata- rata (%)
C 71.33 72.93 71.33 72.61 72.05 P 73.13 73.64 74.05 76.53 74.33 R 66.38 69.43 66.47 66.43 67.17
Pengujian  Grup  terakhir  pada  tabel  5.  mengalami penurunan  hasil pengukuran, dimana data set mengalami semua praproses yaitu transformasi kata gaul, cleaning & normalization, stopword removal, stemming, soundex .

## V.  Simpulan
Hasil pengujian pada sentimen analisis menunjukkan  jika  tahap  praproses  diperlukan  untuk meningkatkan akurasi hasil klasifikasi. Sedangkan bentuk praproses yang paling baik ditunjukkan oleh penggunaan transformasi  kata  gaul, cleaning ( retweet dan  mention) dan  normalisasi  ( case  folding dan  perubahan  makian). Sedangkan  praproses soundex memberikan  dampak penurunan  akurasi.  Sementara  jumlah  fitur  atau term sebagai  data input tidak  banyak  berpengaruh  terhadap hasil.  Secara  keseluruhan,  metode Backpropagation Neural Network memberikan performa yang baik.

## Daftar Pustaka
[1] A. Agarwal, B. Xie, I. Vovsha, O. Rambow, and R.  Passonneau,  “Sentiment  analysis  of  Twitter data,” Assoc. Comput. Linguist. , 2011.
[2] A.  Go,  R.  Bhayani,  and  L.  Huang,  “Twitter
Sentiment Classification using Distant Supervision,” 2009.
[3] B.  Liu,  “Sentiment  Analysis  and  Subjectivity,” 2010.
[4] B.  Pang,  L.  Lee,  H.  Rd,  and  S.  Jose,  “Thumbs up ?  Sentiment  Classification  using  Machine Learning Techniques,” 2002.
[5] C.  N.  dos  Santos  and  M.  Gatti,  “Deep Convolutional  Neural  Networks  for  Sentiment Analysis of Short Texts,” Coling-2014 , 2014.
[6] C.  Scheible,  “Unsupervised  Sentiment  Analysis with  a  Simple  and  Fast  Bayesian  Model  using Part-of-Speech  Feature  Selection,”  vol.  2012, 2012.
[7] E.  Kouloumpis,  T.  Wilson,  and  J.  Moore, “Twitter  sentiment  analysis:  The  good  the  bad and  the  omg!,” Proc.  Fifth  Int.  AAAI  Conf.
Weblogs Soc. Media (ICWSM 11) , 2011.
[8] G. Salton and M. McGill, Introduction to modern Information Retrieval . McGraw-Hill, 1983.
[9] I.  F.  Rozi,  S.  Hadi,  and  E.  Achmad, “Implementasi  Opinion  Mining  (  Analisis Sentimen  )  untuk  Ekstraksi  Data  Opini  Publik pada Perguruan Tinggi,” vol. 6, no. 1, 2012.
[10] J. Martineau, J. Martineau, T. Finin, T. Finin, C. Fink, C. Fink, C. Piatko, C. Piatko, J. Mayfield, J. Mayfield,  Z.  Syed,  Z.  Syed,  Others,  and  Others, “Delta  TFIDF:  An  Improved  Feature  Space  for Sentiment  Analysis,” Proc.  Second  Int.  Conf. Weblogs  Soc.  Media  (ICWSM ,  vol.  29,  no.  May,
2008.
[11] K. Ghag, “SentiTFIDF – Sentiment Classification using Relative Term Frequency Inverse
Document Frequency,” vol. 5, no. 2, 2014.
[12] P.  Aliandu,  “Sentiment  analysis  on  indonesian tweet,” 2013.
[13] P.  D.  Turney,  “Thumbs  Up  or  Thumbs  Down ? Semantic  Orientation  Applied  to  Unsupervised Classification of Reviews,” no. July, 2002.
[14] R. Socher, A. Perelygin, J. Y. Wu, J. Chuang, C. D. Manning, A. Y. Ng, and C. Potts, “Recursive Deep  Models  for  Semantic  Compositionality Over a Sentiment Treebank,” 2013.
[15] S.  Roa  and  F.  Nino,  “Classification  of  Natural Language  Sentences  using  Neural  Networks,” 2003.
[16] T. M. Mitchell, Machine Learning . McGraw-Hill, 1997.
[17] X.  Hu,  J.  Tang,  H.  Gao,  and  H.  Liu,
“Unsupervised Sentiment Analysis with Emotional Signals,” 2013.
Maulana  Aziz  Assuja, lahir  di  Sindang  Anom,  24 Nopember 1986. Memperoleh gelar D4 di Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh November di Surabaya pada tahun 2009. Kemudian pada tahun  2015  memperoleh  gelar  S2  di  Program  Studi Informatika, Institut Teknologi Bandung. Saat ini bekerja aktif  sebagai  staf  pengajar  di  STMIK-AMIK  Teknokrat Lampung.
Saniati, lahir di Tarakan, 14 Februari 1988. Memperoleh gelar  D4  di  Program  Studi  Teknik  Informatika,  Institut Teknologi  Sepuluh  November  di  Surabaya  pada  tahun 2009.  Kemudian  pada  tahun  2014  memperoleh  gelar  S2 di  Program  Studi  Informatika,  Institut  Teknologi Bandung.  Saat  ini  bekerja  aktif  sebagai  staf  pengajar  di STMIK-AMIK Teknokrat Lampung.