## Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Fandy Oktavianus Suryanputra 1 , Banu W. Yohanes 2 , Saptadi Nugroho 3
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 fandyoktavianus@yahoo.co.id
2,3 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
2 banu.yohanes@staff.uksw.edu, 3 saptadi_nugroho@yahoo.com

## Ringkasan
Dengan  terbatasnya  informasi  bagi  mahasiswa  dalam  mencari  kost,  diperlukannya  usaha dan  waktu  untuk  mendapatkan  informasi.  Maka  sistem  pencarian  kost  akan  sangat dibutuhkan  untuk  mempermudah  dalam  mencari  kost.  Atas  dasar  inilah  diusulkan pembuatan sistem pencarian kost dengan sistem informasi rating  dan rekomendasi kost di sekitar  UKSW  yang  akan  memudahkan  dalam  pencarian  kost.  Untuk  sistem  rating  pada tulisan ini diajukan sistem analisis sentimen dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dari  rating tersebut  maka  akan  muncul  rekomendasi  –  rekomendasi  kost dengan  rating  tertinggi  yang  akan  dimunculkan  pada  halaman  utama  web.Pengujian dilakukan  pada  5  tempat  kost  yang  berbeda  yang  akan  dianalisa  oleh  SVM  untuk menentukan  termasuk  kalimat  positif  atau  negatif.  Dari  pengujian  SVM  tersebut menggunakan parameter C = 2.5  dan  = 0.3 sehingga kost Turen  II   menghasilkan  akurasi 92.30%  ,  Dipo  88  mendapat  akurasi  81.81%,  Kemiri  2  mendapat  92.30%,  Graha  Widya mendapat 54.54%, dan Wisma Mawar mendapatkan akurasi 90.90%.
Kata kunci: SVM, rating, akurasi, rekomendasi

## 1. Pendahuluan
Bagi  mahasiswa  yang  berasal  dari  luar  pulau  khususnya  bagi  calon  mahasiswa, pencarian  tempat  kost  merupakan  sebuah  masalah  yang  penting.  Dengan  terbatasnya informasi  yang  mereka  punya  pencarian  kost  menjadi  sebuah  tantangan  bagi  mereka. Cara  tradisional  diperlukannya  usaha  dan  waktu  untuk  mendapatkan  informasi  yang belum tentu detil dan menyeluruh.
Hal  ini  menunjukkan  cara  tersebut  tidak  praktis.  Oleh  karena  itu  maka  penulis mengusulkan  sebuah  sistem  berbasis  web  yang  dapat  diakses  dari  berbagai  perangkat. Sistem  yang  berisi  tentang  informasi  mengenai  lokasi,  harga,  serta  fasilitas  yang ditawarkan  oleh  tempat  penyedia  kost  di  sekitar  kampus  UKSW.  Pada  sistem  web terdapat  sistem  rating  yang  berasal  dari  hasil  pengolahan  SVM.  Di  sini  SVM  berfungsi untuk  menentukan  apakah  komentar  pada  tiap  kost  bersifat  positif  atau  negatif. Kemudian  hasil  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  dataset  SVM  yang  sudah  dibuat
Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Fandy Oktavianus Suryanputra, Banu W. Yohanes, Saptadi Nugroho
sebelumnya. Dan menghasilkan akurasi. Akurasi dapat dioptimalkan dengan mengganti parameter  C  dan  dengan  yang  paling  optimal.  Jika sudah  dapat  akurasi  terbaik  maka SVM  dapat  menentukan  rating  kost  melalui  jumlah  komentar  positif  yang  sudah diklasifikasi,  sehingga  nilai  rating  ini  yang  akan  membantu  para  pencari  kost.  Dengan nilai  rating  yang  baik  maka  kost  tersebut  akan  tertampil  pada  halaman  utama  dengan rekomendasi.

## 2. Perancangan

## 2.1.   Perancangan Umum
Seperti yang telah dijabarkan sebelumnya, aplikasi ini akan dibuat berbasis web agar aplikasi  ini  dapat  diakses  di  mana  dan  kapan  saja  selama  pemakai  terkoneksi  dengan internet,  tanpa  perlu  menginstall-nya.  Dalam  perancangan  dan  pengimplementasian aplikasi berbasis web ini, akan dipakai perangkat lunak Microsoft  Visual Studio sebagai tools  IDE  dalam  merancang  halaman  website    dan  Microsoft  SQL  Server  sebagai  tools dalam  membuat  database  yang  memuat  informasi  tempat  kost.  Kemudian  untuk mempermudah dalam pencarian lokasi, aplikasi ini akan dilengkapi dengan google maps. Jadi pemakai aplikasi dapat lebih mudah dalam menentukan lokasi dari tempat kost.

## Gambar 1 Arsitektur sistem yang dibangun

## 2.2. Diagram Use Case Sistem

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 1 April 2017 Hal 41 – 47
Diagram  use  case  menggambarkan  aktifitas  yang  dilakukan  oleh  suatu  sistem  dari sudut  pandang  pengamatan  luar,  dapat  ditunjukkan  seperti  pada  Gambar  2.  Dalam sistem  pengelolaan  data  kost  terdapat  3  pengguna  yang  terlibat,  antara  lain  Admin, Pemilik  Kost  dan  Mahasiswa.  Admin  bertugas  untuk  mengecek  keaslian  dari  data  tiap kost  dan  dapat  mengatur  seluruh  aktivitas  web  yang  ada.  Lalu  pemilik  kost  bisa mempromosikan  tempat  kostnya  dengan  menginput  data  kost  melalui  persetujuan  dari admin.  Dan  kemudian  mahasiswa  dapat  melakukan  pencarian  kost  dengan  web  yang sudah diisi data beberapa kost yang tersedia, kemudian jika mahasiswa yang sudah kost di  tempat  kost  tersebut  dapat  melakukan  review  dengan  memberikan  komentar  dan bintang.

## 2.3. Perancangan Interface Halaman Web
Berikut merupakan perancangan interface dari halaman web yang sedang dibuat:
a.  Halaman utama pencarian kost
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  tampil  di  dalam  web  browser  ketika pertama  kali  user  membuka  alamat  web  tersebut.  Halaman  ini  terdiri  beberapa menu  di  antaranya  di  bagian  header  berisi  menu  Login,  Daftar,  Cari  Kost,  dan Tambah  Kost,    kemudian  di  bagian  bawahnya  terdapat  menu  pencarian  kost berdasarkan jenis, lokasi dan harga yang dapat diubah sesuai dengan  keinginan user. Ketika user klik tombol search, maka web akan menampilkan halaman web berupa  daftar  kost  –  kost  yang  diinginkan  oleh  user  sesuai  kategori  yang diinginkan.

## Gambar 3 Halaman Utama Pencarian Kost
b.  Halaman utama rekomendasi
Halaman  ini  akan  menampilkan  beberapa  kost  yang  memiliki  rating  tertinggi yang  tersedia  dalam  web  tersebut.  Sehingga  akan  memudahkan  user  untuk memilih kost yang terbaik.
Gambar 4 Halaman Utama Rekomendasi
Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Fandy Oktavianus Suryanputra, Banu W. Yohanes, Saptadi Nugroho

## 2.4. Perancangan Database MySQL
Database  yang  dirancang  memiliki  7  tabel  yaitu  Login,  Status,  Rating,  Kost,  Cekin, Kamar dan Image. Tabel Login dirancang untuk menyimpan daftar informasi user yang tersedia.  Tabel  Status  dirancang  untuk  membedakan  tipe  user  berupa  Admin,  Pemilik Kost,  dan  Mahasiswa.  Tabel  Rating  dirancang  untuk  menyimpan  nilai  rating  dan komentar  dari  mahasiswa  yang  sudah  melakukan  review.  Tabel  Kost  dirancang  untuk menyimpan  daftar  kost  yang  tersedia.    Tabel  Kamar  juga  dirancang  untuk  menyimpan daftar  kamar  yang  tersedia  pada  setiap  kost  yang  terdaftar.  Dan  yang  terakhir  tabel Image  dirancang  untuk  menyimpan  gambar  yang  dimiliki  setiap  kost.  Semua  tabel tersebut memiliki relasi seperti pada Gambar 6.
Gambar 5. Diagram relasi secara umum

## 2.5. Perancangan Analisis Sentimen
Berikut ini adalah proses analisis sentimen yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.5.1.  Pengumpulan Data
Penelitian dilakukan untuk komentar  pada  website pencari kost yang sudah dibuat. Data  terbagi  atas  komentar  bersifat  positif  dan  bersifat  negatif.  Serta  dipisahuntuk  data training dan testing.

## 2.5.2.  EkstraksiFiturdanPembobotan
Ekstrasi  fitur  dilakukan  dengan  pembobotan  pada  tiap  kata  di  dalam  sekumpulan komentar yang dimasukkan.

## 2.5.3. SVM
Kemudian  SVM  alam  mengubah  komentar  menjadi  data  vektor.  SVM  mencoba untuk  menemukan  garis  yang  terbaik  membagi  dua  kelas,  dan  kemudian mengklasifikasikan  komentar  uji  berdasarkan  di  sisi  mana  dari  garis  tersebut  mereka muncul.

## 2.5.4 Training
Pada  tahap  training  data  –  data  yang  berasal  dari  komentar  uji  akan  dicek  dengan database set dari SVM  sehingga didapatkan nilai akurasi, yang kemudian hasilnya akan digunakan untuk mencari nilai parameter C dan gamma yang optimal.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 1 April 2017 Hal 41 – 47

## 2.5.5 Testing
Pada  tahap  testing  data  –  data  yang  berasal  dari  komentar  baru  akan  dicek  dengan training  set  apakah  sesuai  atau  tidak,  yang  kemudian  hasilnya  akan  diolah  menjadi rating.

## 3.  Pengujian

## 3.1. PengujianAkurasi SVM
Tabel 1 TabelHasilPengujianAkurasi SVM Nilai Parameter C dan  Akurasi SVM C = 1 dan  = 1 (default) Turen II = 84.61% Dipo 88 = 27.27% Kemiri 2 = 30.76% Graha Widya = 63.63% Wisma Mawar = 36.36% C = 1 dan  = 0.3 Turen II = 69.23% Dipo 88 = 27.27% Kemiri 2 = 15.38% Graha Widya = 45.45% Wisma Mawar = 18.18% C = 1.5 dan  = 0.3 Turen II = 92.30% Dipo 88 = 45.45% Kemiri 2 = 38.46% Graha Widya = 63.63% Wisma Mawar = 36.36% C = 2.5 dan  = 0.3 Turen II = 92.30% Dipo 88 = 81.81% Kemiri 2 = 92.30% Graha Widya = 54.54% Wisma Mawar = 90.90% C = 3.5 dan  = 0.3 Turen II = 92.30% Dipo 88 = 81.81% Kemiri 2 = 92.30% Graha Widya = 54.54% WismaMawar = 90.90% C = 2 dan  = 0.6 Turen II = 92.30% Dipo 88 = 81.81% Kemiri 2 = 92.30%
Graha Widya = 54.54%
WismaMawar = 90.90%
Tujuan dari pengujian  di Tabel  1 adalah untuk melihat  nilai akurasi pada  klasifikasi komentar dalam menentukan komentar tersebut positif atau negatif. Akurasi diukur dari perbandingan  antara  data  training  atau  data  yang  sudah  dilabel  sebelumnya  dengan hasil klasifikasi dengan menggunakan pembelajaran SVM.
Pada Tabel 1 dilakukan percobaan mencari parameter terbaik dengan rentang nilai 1 ≤ C ≤ 10 dan  0.1 ≤  ≤ 10.  Karena  untuk  parameter  lebih  atau  kurang  dari  nilai  tersebut menghasilkan  akurasi  yang  sama.  Sehingga  hanya  digunakan  beberapa  kemungkinan pada parameter tersebut.
Padapengujian di atas didapat nilai akurasi terbaik terdapat pada C = 2.5,  = 0.3, C = 3.5,  =  0.3  dan  C  =  2,  =  0.6  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  92.30%  dan  nilai  terendah 54.54%.  Nilai akurasi 54.54% kecil dikarenakan kata – kata yang terdapat pada komentar kost  Graha  Widya  pada  saat  proses  training  memiliki  kelas  yang  berbeda  dengan  yang
Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Fandy Oktavianus Suryanputra, Banu W. Yohanes, Saptadi Nugroho
diujikan.  Contoh pada komentar “Harga kost mahal dan banyak serangga”, kata banyak dalam  proses  training  dikategorikan  sebagai  kata  positif,  padahal  kata  banyak  pada komentar tersebut memiliki arti yang negatif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem masih belum bisa menentukan polaritas sebuah komentar yang berisi perbandingan.
3.2. Pengujian SVM (C = 2.5  = 0.3)
Tabel 2 Tabel Hasil Pengujian pada Kost Turen II Komentar (Rating)
Komentar(Data)
Kost ini terbaik (4)
Kost lumayan baik baik(3) kost ini jelek jelek (3)
Kost ini nyaman dan dekat dengan kampus selain itu juga banyak tempat makan disekitarnya (4)
Rumah Kost disini dilihat dari sisi lingkungan sosial tidak terlalu baik, karena banyak aktivitas kenakalan remaja disekitar kost. Sehingga membuat risih. (2) Ibu Kost disini galak selain itu juga ada peraturan untuk tidak boleh membawa teman. Dan ada jam malam. (1) Fasilitas di sini lumanan bagus, kebersihan terjaga dan ibu kost disini baik (4) Kost disini nyaman enak untuk belajar (5) Tempat kost dekat dengan kampus dan untuk cari makan mudah (3) Di dalam kost terdapat rumah ibu kos sehingga tidak bebas banyak peraturan dan parkir sempit (2) Kost ini bersih (3) Enak buat kumpul, kamar mandi bersih, internet lancar, parkiran luas dan dekat kampus. (3) Kost ini nyaman dan indah. (4)
+1 2:1 +1 2:2 -1 1:2 +1 9:1 10:1 21:1
-1 2:1 12:1 13:1 32:1
-1 12:1 15:1 29:1 34:1
+1 2:1 3:1 11:1 16:1 +1 9:1 17:1 +1 10:1 18:1 21:1
-1 12:1 24:1 33:1 34:1 +1 16:1
+1 10:1 16:1 19:1 20:1
+1 4:1 9:1
Pada pengujian SVM dengan menggunakan parameter C = 2.5 dan parameter  = 0.3 menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  92.30%  dan  terkecil  54.54%  dan  rating  tertinggi 4.615  dan  terkecil  3.076.  Hasil  tersebut  didapat  dengan  menggunakan  proses  training sebanyak 15 data dan testing sebanyak 59 data.
Kemudian saat dibalik data training menjadi 59 data dan data testing menjadi 15 data, didapat akurasisebesar 84.61% di kost Turen II dengan rating SVM 4.230, pada kost Dipo 88 mendapatkan akurasi 90.90% dengan rating SVM 4.090, pada kost Kemiri 2 mendapat akurasi  sebesar  100%  dengan  rating  SVM  sebesar  5,  kemudian  pada  kost  Graha  Widya menghasilkan  akurasi  100%  dengan  rating  SVM  2.72,  danpada  kost  Wisma  Mawar mendapatkan akurasi 91.67 dengan rating SVM sebesar 4.583.
Komentar – komentar yang berasal dari data kost Turen II yang berbentuk kata akan diubah  menjadi  bentuk  data  yang  dapat  diproses  oleh  SVM.  Perubahan  bentuknya berdasarkan kemunculuan kata yang terdapat dalam database.
“Kost lumayan baik baik”. Kata baik memiliki ID 2. Baik muncul 2 kali sehingga menjadi 2:2. Baik memiliki bobot +1 dan dominan di kalimat tersebut. Sehingga menjadi +1 2:2
Untuk  akurasi  tiap  kost  didapat  dari  SVM  yang  mengecek  kecocokan  antara  data yang  diuji  yang  berasal  dari  komentar  dengan  data  yang  sudah  diset  sebelumnya.  Dan akurasi juga didapat dari sejumlah data yang memiliki akurasi terbaik sehingga didapat parameter C = 2.5 dan  yang bernilai 0.3 yang paling optimal dalam sistem ini.
Sedangkan  untuk  rating  bintang  didapat  dari  hasil  rata  –  rata  dari  user  yang  telah memberikan review pada kost tersebut.
Rating Bintang= Total Bintang Total Komentar = 41 13 = 3.153 (1)
Dan untuk rating dari SVM sebuah perhitungan.  Rating dibuat dalam skala 5.
Rating SVM= Total Komentar Positif
Total Komentar x 5 = 8 11 x 5 =3.076 (2)

## 4.  Kesimpulan
Dengan membuat sistem menggunakan data kost rekaan akan membantu mahasiswa maupun  orang  lain  dalam  mencari  kost  di  daerah  UKSW  berdasarkan  kategori  jenis, lokasi,  dan  hargaserta memberikan  informasi  tentang kost  yang  diinginkan.  Dan  sistem ini akan membantu para pemilik kost untuk mempromosikan kost miliknya.
Dari pengujian SVM pada 5 tempat kost berbeda dengan menggunakan parameter C =  2.5  dan  =  0.3  didapat  rating  tertinggi  sebesar  4.615  pada  kost  Kemiri  2  dan  yang terkecil  sebesar  3.076  pada  kost  Turen  II  dan  untuk  akurasi  didapat  pada  tempat  kost Turen  II  menghasilkan  akurasi  92.30%  ,  Dipo  88  mendapat  akurasi  81.81%,  Kemiri  2 mendapat  92.30%,  Graha  Widya  mendapat  54.54%,  dan  Wisma  Mawar  mendapatkan akurasi  90.90%.  Terdapat  akurasi  yang  bernilai  kecil  yaitu  54.54%  dikarenakan  sistem masih belum bisa menentukan polaritas sebuah komentar yang berisi perbandingan.

## Daftar Pustaka
[1]  Yosanny,  A.,  &  Halim,  A.  Pengembangan  Aplikasi  Mobile  untuk  Penyediaan Informasi Sekitar Kampus Binus Berbasis Web. Jurnal ComTech, 4(02), 2013.
[2]  Maricha,  Erry.  Perancangan  Aplikasi  Mobile  Pencarian  Lokasi  Penyewaan  Rumah Kost Berbasis Android Di Kota Yogyakarta, 2013.
[3]  Nugroho,  AntoSatriyo.,  Arief  Budi  Witarto,  danDwiHandoko.Support  Vector Machine, TeoridanAplikasinyadalamBioinformatika, 2003
[4]  Liu, B. Opinion Mining. Chicago, United States of America, 2012.
[5]  Triawati, C. Text Mining. Bandung, Jawa Barat, Indonesia, 2009.
[6]  Sulistyawan,  Rubianto,  Rahmad  Saleh,  Modifikasi  Blog  Multiply  dengan  CSS, halaman 32. Elex Media Komputindo
[7]  Andi  Sunyoto,  M.  Kom,  Ajax  Membangun  Web  denganTeknologiAsynchronouse JavaScript & XML, ANDI.
[8]  Sholiq.  Pemodelan  Sistem  Informasi  Berorientasi  Objek  dengan  UML.Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[9]  M.  Nur  dan  D.  Santika,  “Analisis  Sentimen  pada  Dokumen  Berbahasa  Indonesia dengan  Pendekatan  Support  Vector  Machine,”  dalam  Konferensi  Nasional  Sistem dan Informatika, 2011.
Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Fandy Oktavianus Suryanputra, Banu W. Yohanes, Saptadi Nugroho