## KLASIFIKASI OPINI GREEN AND CLEAN KABUPATEN LAMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES

## Agus Setia Budi
Dosen Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No. 53 A Lamongan
Telp. (0322)324706 Email: geniusbudi@yahoo.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  process  and  classify  an  opinion  (Opinion  mining),  opinion  is  a  subjective  statement  that reflects public sentiment or perception of the entity or activity. Most opinions has not been managed well, if The Opinions  properly  managed  will  provide  important  information  can  be  used  to  make  improvements  toward better at an activity or program. This study focuses on the processing of opinions that come from public opinion In Lamongan against LGC program which includes cleanliness, green and financial. The study was divided into two phases, namely the training process to produce data (dataset) to perform the classification process and the subjective  (datates).  Both  processes  are  aimed  to  extract  attributes  and  object  components  that  have  been commented upon in  any document  and to  determine  whether positive or negative comments. The results of the subjective  test  classification  using  Multinomial  Naive  Bayes  algorithm  has  a  success  rate  above  80% classification accuracy when it is matched with the manual classification.
Key Words : Opinion, Opinion Mining, Multinomial Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  pengklasifikasian  dilakukan secara manual oleh staf BLH, namun dengan semakin banyaknya  opini  yang  harus  diproses  maka  waktu yang  dibutuhkan  akan  semakin  lama  dan  tingkat akurasi juga semakin berkurang dikarenakan keterbatasan  kemampuan  manusia  dalam  memproses data.  Ide  untuk  membuat  aplikasi  opini  secara elektronikpun  sudah  dilakukan  yakni  aplikasi  opini, namun  ide  ini  masih  belum  efektif  dan  belum  akurat dikarenakan  masyarakat  terkadang  belum  mengarah ke tujuan yang sesuai dengan opini yang disampaikan. Dari  permasalahan  diatas  maka  disiplin  ilmu  teks mining menjadi tolak metode penting yang dimanfaatkan  pada  penelitian  ini.  Teks  mining memiliki  definisi  menambang  data  yang  berupa  teks dimana sumber data dapat mewakili isi dari dokumen. Metode  yang  digunakan  dalam  pengklasifikasian  ini adalah Multinomial Naïve Bayes.
Langkah  yang akan di ambil pada penelitian  nantinya berawal dari memasukkan informasi berupa data opini dari  sistem  opini  kemudian  dilakukan  preprocessing terhadap  kumpulan  opini  tersebut,  kemudian  setelah preprocessing tersebut dilakukan, selanjutnya dilakukan  proses  pembobotan  term  dengan  algoritma Nazied  and  andriani,  hasilnya  akan  menjadi  bahan training dan pada akhirnya akan dilakukan perhitungan  dengan  Multinomial  Naïve  Bayes  untuk penentuan klasifikasi.
Program  LGC  di  Lamongan  telah  berjalan selama 6 tahun. Selama ini dalam mengevaluasi tujuan program LGC hanya berdasarkan pada sudut pandang pimpinan  daerah,  kepala  BLH  dan  karyawan  tanpa melibatkan  komponen  yang  sebenarnya  merupakan objek  dari  program  LGC  itu  sendiri  yaitu  warga  atau masyarakat.

## METODE PENELITIAN
Proses  Klasifikasi  Data  Opini  adalah  proses klasifikasi  data  yang  diambil  dari  data  opini.  Bisa
dilihat  pada  flowchart  sistem  untuk  proses  data  uji coba opini, perhatikan gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Flowchat Data Training dan Klasifikasi Opini
Pada  metode  penelitian  Metode  Multinomial  Naïve Bayes diharapkan dapat membantu penanggung jawab program Badan Lingkungan Hidup (BLH) dan Bupati Lamongan  untuk  mengetahui  opini  masyarakat terhadap  program  LGC,  dengan  tingkat  akurasi ketepatan  klasifikasi  80%    bila  dicocokkan  dengan hasil klasifikasi manual.
 Arsitektur sistem dataset atau data training

## Gambar 2. Arsitektur Sistem Dataset Untuk Klasifikasi Opini
 Arsitektur sistem datates
Gambar 3. Arsitektur Sistem Datates Untuk Klasifikasi Opini

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain interface merupakan rancangan desain antar muka antara sistem dengan pengguna, desain ini meliputi :
a. Desain  interface  untuk  entri  data  data  training secara  manual.  desain  ini  digunakan  untuk memasukkan data training dengan cara mengetikkan  data  kuisoner  secara  langsung  tidak melalui  file  text.  Untuk  lebih  jelasnya  bisa  lihat pada gambar 4. di bawah ini.
Gambar 4. Desain Interface Entri Data Training Secara Manual
Proses tokenisasi, penghapusan stopword dan stemming.  Data  training  harus  diinputkan  kedalam system. Jika file kosong maka ada umpan balik kepada user  bahwa  data  kosong  kalau  sudah  benar  memulai teks  sama  dengan  teks  dan  akan  menjadikan  huruf kecil  token  karakter  sama  dengan  pemisah  antar  kata dengan  symbol,  lalu  di  proses  token,  proses penghapusan  stopword  dan  selanjutnya  tampungan hasil dari proses token dan removal stopword.
Desain interface untuk entri data data training secara manual. desain ini digunakan untuk memasukkan  data  training  dengan  cara  mengetikkan data  kuisoner  secara  langsung  tidak  melalui  file  text. Untuk  lebih  jelasnya  bisa  lihat  pada  gambar  5.  di bawah ini.
Gambar 5. Desain Interface Entri Data Training Secara Manual
Desain  interface  untuk  input  opini.  Untuk lebih jelasnya bisa lihat pada gambar 6. di bawah ini.
Gambar 6. Desain Untuk Input Opini
Algoritma  entri  data  untuk  data  training  , proses  untuk  menghasilkan  data  training  file  tidak boleh  kosong,  jika  file  masih  kosong  ada  kata  data masih  kosong.  Disini  kalau  sudah  benar  dan  sudah tidak  kosong.  Mulai  memanggil  fungsi  token  untuk memisah  kata  lalu  memanggil  fungsi  remove stopword  untuk  menghapus  stopword  atau  kata sambung  lalu  mencari  kata  dasar  sebuah  kata  proses stemming.
Berikut ini diberikan beberapa sebuah contoh kalimat  opini  yang  sebelumnya  tidak  terdapat  kata hedge,  kemudian  dibandingkan  dengan  kata  yang didalamnya terdapat kata hedge.
Contoh Inputan Opini yang Bernilai Positif
kebersihan lingkungan warga terjaga dengan baik

## START
Filetext (.txt) Proses Token1isasi dan Filtering Proses Stemming DATA STOPWORD DAFTAR KATA DATASET PERHITUNGAN PROBABILITAS DENGAN MULTINOMILA NAÏVE BAYES DATA NILAI PROBABILITAS UNTUK DATASET END DATA KATA DASAR START Input Opini Proses Tokenisasi dan Filtering Proses Stemming DATA STOPWORD
DAFTAR KATA DATASET END DATA KATA DASAR Klasifika si Opini DATA NILAI PROBABILITAS UNTUK DATASET HASIL KLASIFIKASI Output Klasifikasi
penghijauan di lamongan sangat baik biaya sangat murah sekali
Maka hasil yang diperoleh pada inputan opini yang bernilai positif, bisa dilihat pada gambar 7. di bawah.
Gambar 7. Contoh Hasil Klasifikasi Opini yang Bernilai Positif
Untuk  melakukan  verifikasi  hasil  percobaan, dilakukan  percobaan  sebanyak  10  kali,  dataset  dari percobaan ini di bagi menjadi dua yakni data latih dan data  testing,  penentuan  data  latih  dan  data  testing  ini dilakukan  secara  acak  dan  merata  agar  tidak  terjadi pengelompokan  dokumen-dokumen  yang  berasal  satu kategori tertentu pada sebuah percobaan, data  latih di ambil  sebanyak  70%  dari  dataset  secara  acak  dan merata  untuk  setiap  kategori,  sedangkan  sisanya dipakai  sebagai  data  testing,  pembagian  data  ini  akan dilakukan  sebanyak 10 kali untuk sepuluh percobaan. Hasil  confution  matrik  uji  coba  dari  percobaan nantinya  di  cari  nilai  akurasi  rata-rata.  Hasil  dari confution  matrix  uji  coba  terbaik  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Uji Coba Matrix
Proses  Penentuan  jenis  data  untuk  data  uji dilakukan  dengan  memilih  jumlah  data  uji  yang  akan diklasifikasi, ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Form Untuk Tes Klasifikasi Data Uji
Setelah  proses  segmentasi  ada  beberapa  proses yang harus dilakukan sebelum melakukan ektraksi ciri daiantranya  proses  delasi,  erosi  ,  skeletoning  dan pelabelan,  untuk  hasil  uji  coba  ektraksi  ciri menggunakan  invarian  moment  dapat  dilihat  pada tabel  2.  sedang  untuk  hasil  uji  coba  ektraksi  ciri
menggunakan  morfologi  dapat  dilihat  pada  tabel  3. berikut ini:
Dari beberapa uji coba terbaik maka bisa di buat tabel data  cross  validation  dan  bisa  ditunjukkan  pada  hasil cross validation, pada tabel 2.
Tabel 2. Data Cross Validation Fold=10
Pada tabel 2. ditunjukkan nilai akurasi terbesar terjadi pada  percobaan  ke  4  dengan  nilai  90%  sedangkan rata-rata akurasi yang terjadi adalah 83%.
Gambar  10.  berikut  ini  merupakan  hasil  hasil perhitungan confution  matrix terhadap  percobaan terbaik.
Gambar 10. Hasil Confution Matrix Uji Coba Terbaik
Dari confution  matrix uji  coba  terbaik  di  dapat  hasil dan  dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi  sebagai berikut :
Untuk  menghitung  akurasi  data  digunakan rumus Akurasi  = Jumlah klasifikasi secara benar Jumlah semua data klasifikasi Akurasi      = 172 200 Akurasi = 0.83 atau 83,00%
Dari  perhitungan  nilai  akurasi  berdasarkan confution  matrix didapatkan  akurasi  klasifikasi  rata- rata  sebesar  83%.  Dengan    demikian  akurasi klasifikasi  opini  dengan  metode  multinomial  naive bayes memperoleh hasil yang bagus.

## KESIMPULAN
Adapun  beberapa  kesimpulan  yang  didapatkan  antara lain:
1. Data  hasil  percobaan  yang  dilakukan  untuk mengklasifikasi data opini masyarakat menggunakan  multinomial  naïve  bayes  yang diusulkan  terbukti  mampu  melakukan  klasifikasi dokumen opini masyarakat.
2. Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  teks, dari  segi  kecocokan  jenis  kelas  yang  dihasilkan klasifikasi  terhadap  penentuan  jenis  kelas  yang dilakukan oleh petugas  BLH (Badan  Lingkungan Hidup)  tergolong  baik,  presentasi  kecocokan kelas terhadap 200 data uji rata-rata sebesar 83%.
3. Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  teks yaitu  metode  multinomial  naïve  bayes,  dengan penentuan  jenis  kelas  yang  dilakukan  oleh petugas BLH tergolong baik, Hasil klasifikasi bila dibanding  dengan  hipotesa  yang  diambil,  maka sistem  ini  telah  berjalan  dengan  baik.  Terbukti dengan akurasi mencapai 83%
4. Dengan  pengklasifikasian  data  opini  masyarakat dengan  metode  Multinomial  Naïve  Bayes  dapat memudahkan pimpinan dalam melakukan evaluasi program LGC di Lamongan.

## REFERENSI
[1] Alexander  Pak,  Patrick  Paroubek  “  Twitter  as  a Corpus  for  Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining  “,  Universit´e  de  Paris-Sud,  Laboratoire LIMSI-CNRS, Bˆatiment 508
[2] Bing  Liu,  “Opinion  Mining”,  Department  of Computer  Science  University  of  Illinois  at
Chicago.
[3] Destuardi,  Surya  Sumpeno  (2009),  “Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan  Metode  Naive  Bayes”,  Jurusan Teknik  Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  Kampus  ITS,  Sukolilo,  Surabaya 6011.
[4] Erik Boiy; Pieter Hens; Koen Deschacht; Marie- Francine Moens, ”Automatic Sentiment Analysis in On-line Text, Katholieke Universiteit Leuven, Tiensestraat 41 B-3000 Leuven, Belgium
[5] Jais  Hardinal,  Bayu  Distiawan  Trisedya,  (2009), “Klasifikasi  Dokumen  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  dengan  Penambahan  Parameter Probabilitas  Parent  Category”,  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Indonesia.
[6] S.L.  Ting;  W.H.  Ip;  Albert  H.C.    Tsang  “ Is Naïve  Bayes  a  Good  Classifier  for  Document Classification  ?  “ International  Journal  of Software Engineering and Its Application Vol.5, No.  3,  University  Hung  Hum,  Kowloon, Hongkong 2011