Sarcasm  in  Sentiment  Analysis  of  Indonesian  Text:  A  Literature Review
Sherly Christina a,1* a Universitas Palangka Raya, Jl. Yos Sudarso Kel. Palangka Kec. Jekan Raya, Palangka Raya, Kalimantan Tengah
1 sherly.christina.upr@gmail.com* *corresponding author

## 1. Pendahuluan
Internet  dan  teknologi  komunikasi  memberikan  kemudahan  bagi  setiap  orang  untuk menyampaikan  pendapat,  aspirasi,  ide    maupun  kritik  secara online .  Media  sosial,  blog,  maupun forum-forum  online  menjadi  antarmuka  bagi  pengguna  internet  untuk  menanggapi  suatu  peristiwa, mengomentari suatu produk,  menyampaikan persepsi terhadap suatu objek secara bebas dan mudah. Seiring  dengan  berjalannya  waktu  dan  besarnya  intensitas  aktivitas  pengguna  internet  pada  media sosial  online  atau  berbagai  fitur  komunikasi  online,  maka  inputan  dari  para  pengguna  tersebut berakumulasi menjadi big data yang potensial bagi pihak-pihak yang berkepentingan.
Tersedianya  big  data  ini  membuka  era  baru  bagi sentiment  analysis, yang  bertujuan  untuk menganalisis  pendapat  atau  sikap  seseorang. Sentiment  analysis memungkinkan  mesin  komputer untuk  mengkategorikan  secara  otomatis  polaritas  suatu  pendapat  mengenai  suatu  subyek  menjadi positif , netral , atau negatif [1] .
Sentiment analysis memiliki banyak kesulitan dalam penerapannya, salah satu diantaranya adalah mendeteksi  sarkasme  dari  suatu  teks.  Sarkasme  adalah  bentuk  penyampaian  pendapat  atau  sikap seseoran  yang  disampaikan  dalam  gaya  bahasa  ironi.  Sarkasme  mengubah  polaritas  dari  suatu  teks menjadi  kebalikan  dari  isi teks  tersebut  [2]. Kegagalan  mengidentifikasikan  sarkasme  di  dalam  teks dapat mempengaruhi hasil pengklasifikasian sentiment analysis dari suatu himpunan data.
Jika  seseorang  menyampaikan  komentar  yang  berisikan  sarkasme  secara  langsung  dihadapan orang lain, maka sentimen dari komentar tersebut dapat dipahami dengan mudah dengan mengamati ekspresi  wajah  dan  gerak  tubuh  dari  pembicara.  Tetapi  memahami  komentar  sarkasme  yang disampaikan dalam bentuk teks digital adalah pekerjaan yang sulit [3].

## A R T I C L E I N F O A B S T R A C T

## Keywords
Opinion Indonesian Text Sarcasm Sentiment analysis Social media, blogs and online  groups become a forum that makes is easy for the Indonesian people to express their opinions, suggestions, complaints  and  even  criticisms  of  a  subject  liberally.  Sentiment analysis  is  a  method  for  classifying  positive,  neutral,  and  negative polarity of the opinions that expressed by the internet users. Sarcasm is  one  of  the  challenges  to  classsifying  the  sentiments  of  an  opinion. This research is a literature review to examine  several studies to find out  the  methods  for  detecting  sarcasm  and  to  know  the  effect  of sarcasm  on  the  sentiment  classification  accuracy.  The  result  of  this literature review can be used as a reference for developing the sarcasm detection methods.
Sarkasme  adalah  gaya  bahasa  yang  mengandung  ejekan  maupun  kritikan  [4].  Para  pengguna internet  di  Indonesia  yang  disebut  netizen  biasa  menggunakan  sarkasme  untuk  menyampaikan pendapat  atau  sikap  yang  cenderung  negatif  terhadap  topik  pembicaraan.  Berikut  ini  adalah  contoh beberapa contoh komentar negatif netizen dalam akun instragram Lambe Turah [5].
 Sinetron jaman skg gda yg bermutu…. Mending balik k jaman KELUARGA CEMARA
 mending nonton FTV yg judulnya kayak kereta panjang mbulet .. drpd nonton ini
 Muka sudah cakep2 di permak jadi ninja hatori.. sungguh miris
 mukanya  kaya  prisma  sgitiga  apa  kubus  trapezium.  Ini  dokternya  ga  ngerti  estetika  asal  tarik tirus aja gitu ya
Contoh-contoh  tersebut  menunjukkan  sarkasme  adalah  cara  seseorang  mengungkapkan emosinya melalui pesan yang tersirat. Biasanya sarkasme yang disampaikan dengan berhadapan muka dengan pendengar mudah untuk dipahami karena diiringi dengan ekspresi wajah, gerakan tubuh dan nada  suara  yang  menyiratkan  makna  negatif.  Sedangkan  sarkasme  yang  disampaikan  dalam  bentuk teks dapat menyebabkan pembaca keliru memahami sentimen yang dimaksud oleh penulis. Ciri khas dari sarkasme menjadi tantangan bagi mesin komputer untuk menganalisis sentimen suatu teks secara otomatis  dan  akurat.  Oleh  karena  itu  untuk  meningkatkan  performa sentiment  analysis ,  beberapa penelitian  [6][7][8][9][10]  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan  metode  pengidentifikasi  maupun pengklasifikasi sarkasme dari data berbentuk teks.
Penelitian  ini  adalah  sebuah  studi  literatur  yang  mengkaji  beberapa  penelitian  terkait sarkasme  di  dalam  sentimen  analysis  pada  data  set  berbahasa  Indonesia.  Penelitian  ini  mengkaji metode-metode yang telah diterapkan serta hasil-hasil yang dicapainya. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi  bahan  acuan  untuk  mengembangkan  metode-metode  pendeteksi  sarkasme  dalam pengklasifikasan analisis sentimen.

## 2. Sarkasme
Sarkasme adalah jenis sentimen dimana seseorang mengungkapkan emosi atau tanggapan negatif menggunakan  kata-kata  yang  positif  bahkan  hiperpositif  atau  berlebihan.  Penyampaian  sarkasme dalam  bentuk  teks  seringkali  kompleks  sehingga  bisa  saja  menyebabkan  pembaca  salah  memahami polaritas dari suatu teks. Gaya bahasa sarkasme yang kompleks terdiri atas beberapa jenis [10], yaitu:
 Self-deprecating sarcasm ,  sarkasme yang menunjukkan rasa tidak penting dan inferioritas.
 Brooding  sarcasm ,  sarkasme  yang  disampaikan  dengan  cara  yang  baik  dengan  nada  yang menjengkelkan atau membuat sakit hati.
 Deadpan  sarcasm ,  sarkasme  yang  disampaikan  tanpa  ekspresi  atau  emosi,  sehingga  sulit  untuk dipahami.
 Polite  sarcasm ,  sarkasme  tidak  langsung,  yaitu  sarkasme  yang  semula  terdengar  sopan  dan otentik, tetapi pada akhirnya menjadi jelas maksudnya.
 Obnoxious sarcasm , sarkasme yang disampaikan dengan nada suara cengeng.
 Manic sarcasm , sarkasme yang mengekspresikan kegembiraan dengan cara yang tidak wajar.
 Raging sarcasm , sarkasme yang disampaikan secara hiperbola dan berisi ancaman kekerasan.
Struktur, karakteristik maupun gaya bahasa Indonesia yang unik dibanding bahasa Inggris maupun bahasa asing lainnya merupakan salah satu tantangan untuk mengindentifikasi sarkasme di dalam teks berbahas  Indonesia.  Di  dalam  bahasa  Indonesia,  sarkasme  merupakan  gaya  bahasa  yang  rumit  dan juga seringkali disampaikan dengan kata-kata yang tidak formal. Sarkasme biasanya digunakan oleh netizen  di  Indonesia  untuk  mengkritik  seseorang,  produk,  peristiwa,  aturan  bahkan  kebijakan  yang
berlaku. Pada subbab berikut akan dikaji beberapa penelitian yang telah dilakukan terhadap data set berbahasa Indonesia.

## 3. Mendeteksi Sarkasme dalam Teks Berbahasa Indonesia
Sarkasme adalah gaya bahasa yang memiliki polaritas negatif serta sulit dideteksi secara otomatis oleh  mesin  komputer,  bahkan  oleh  manusia. Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mendeteksi sarkasme  dalam  analisis  sentimen  pada  teks  berbahasa  Indonesia.  Lunando  dan  Purwarianti  [2] mengusulkan  beberapa  fitur  untuk  mendeteksi  sarkasme  setelah  pengklasifikasian  sentimen dilaksanakan pada data teks yang diperoleh dari media sosial Indonesia. Fitur-fitur tersebut diekstrak setelah dilakukan pra pemrosesan teks, beberapa fitur pendeteksi sarkasme tersebut adalah:
a. Unigram ,  menurut  Lunando  dan  Purwarianti  [2]  ekstraksi unigram dari  teks  sosial  media  lebih tepat, karena seringkali tata bahasa Indonesia yang digunakan netizen bervariasi dan tidak formal. Unigram yang diambil hanya istilah-istilah yang terjemahannya terdapat di dalam Sentiwordnet. Pada  saat  menggunakan unigram untuk  mendeteksi  sarkasme,  Lunando  dan  Purwarianti menemukan beberapa fenomena, yaitu:
o Kata negasi seperti “tidak” cenderung mengubah sentimen dari kata tertentu. Contohnya “Televisi  jaman  sekarang  tidak  begitu  bagus  karena  mahal”,  kata  “bagus”  memiliki sentimen  positif  tetapi  pada  contoh  kalimat  tersebut  sentimen  kata  “bagus”  berubah menjadi negatif karena didahului dengan kata “tidak”.
o Pada  bahasa  Indonesia  sentimen  suatu  kata  bisa  berubah  tergantung  dari  konteksnya. Contohnya,  kata  “mahasiswa”  adalah  kata dengan  sentimen  netral,  tetapi jika  didahului oleh kata “harga” menjadi “harga mahasiswa” maka sentimen kata “mahasiswa” berubah menjadi positif.
o Imbuhan  pada  bahasa  Indonesia  bisa  mengubah  sentimen  suatu  kata.  Contohnya,  kata “murah” yang memiliki sentimen positif akan berubah sentimennya menjadi negatif bila diberi akhiran –an menjadi “murahan”.
b. Negativity , adalah fitur yang merepresentasikan persentase sentimen negatif dari suatu topik.
c. Number  of  interjection  words ,  fitur  yang  menunjukkan  jumlah  kata  seru  di  dalam  teks,  contoh kata-kata seru seperti: ‘bah’, ‘nah’, ‘wew’, ‘wow’, ‘yay’, ‘uh’.
d. Question word , fitur kata tanya seperti ‘siapa’, ‘apa, ‘kapan, ‘bagaimana, ‘dimana, dan ‘kenapa’. Fitur kata tanya mengindikasi bahwa sentimen suatu teks adalah netral.
Gambar 1. Model Pengklasifikasian Sentimen dari Penelitian Lunando dan Purwarianti
Pada  Gambar  1  ditunjukkan  pendeteksian  sarkasme  dilakukan  pada  data  teks  yang  telah diklasifikasikan  bersentimen  positif.  Lunando  dan  Purwarianti  mengimplementasikan  algoritma machine  learning yaitu  Naive  Bayes,  Maximum  Entropy  dan  Support  Vector  Machine  pada  model pengklasifikasian  sentimen.  Proses  pengklasifikasian  sentimen  dibantu  oleh  Sentiwordnet,  sehingga data set yang berupa teks dari media sosial Indonesia harus diterjemahkan lebih dulu ke dalam bahasa Inggris. Hasil dari penelitian Lunando dan Purwarianti menunjukkan bahwa penambahan fitur untuk mendeteksi sarkasme telah meningkatkan akurasi sebesar 6% pada hasil klasifikasi sentimen.
Menurut  Afiyati  dkk  [11]  mengidentifikasikan  sarkasme  dapat  membantu  para  pelaku  bisnis memahami  kecenderungan  dan  pendapat  sesungguhnya  dari  konsumen  ketika  konsumen menyampaikan komplain maupun umpan balik. Dan untuk politisi yang sedang melakukan kampanye politik, mengidentifikasi sarkasme dapat menjadi bahan evaluasi diri.
Afiyati  dkk  [11]  menganalisis  percakapan  dari  grup  Whatsapp  dan  mengusulkan  beberapa  fitur untuk  mengklasifikasikan pernyataan  yang  sarkastis dan  tidak  sarkastis.  Data  yang  dianalisis  adalah data  berupa  teks  dari  grup  whatsapp  berbahasa  Indonesia.  Fitur-fitur  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan pernyataan sarkastis dan tidak sarkastis adalah:
 Fitur Semantic-related, fitur ini diproses secara manual. Fitur semantic-related mengklasifikasikan teks  menjadi  kata-kata  bersentimen  positif  dan  kata-kata  bersentimen  negatif.    Hasil  klasifikasi akan menunjukkan nilai suatu teks yang mengandung sarkasme.
 Fitur Punctuation-related ,  adalah  fitur-fitur  jumlah  tanda  seru,  tanda  tanya,  tanda  titik,  semua huruf kapital, tanda petik, dan jumlah huruf vokal yang dituliskan lebih dari dua kali. Tanda seru dan  tanda  tanya  diindikasi  sebagai  sarkasme.  Hasil  penelitian  Afiyati  dkk,  menunjukkan  bahwa fitur Punctuation-related bekerja kurang optimal untuk mengidentifikasikan sarkasme.
 Fitur syntatic  dan  semantic ,  adalah  fitur-fitur  yang  menghitung  nilai  kata-kata  yang  tidak  biasa seperti  kata-kata  tidak  formal  dan  juga  termasuk  kata-kata  bahasa  asing  seperti  bahasa  Inggris, jumlah  kata  seru  dan  emotikon  tertawa.  Hasil  penelitian  Afiyati  dkk,  menunjukkan  bahwa  fitur syntatic dan semantic juga berkerja kurang optimal untuk mengidentifikasikan sarkasme.
 Fitur Pattern-related ,  adalah  fitur  karakteristik  sarkasme  yang  diekstrak  dari  data  set.  Fitur  ini akan memeriksa keberadaan karakteristik dari teks percakapan grup whatsapp yang terkait dengan sarkasme.  Hasil  penelitian  Afiyati  dkk,  menunjukkan  bahwa  fitur pattern-related bekerja  paling optimal dibandingkan fitur lain untuk mendeteksi sarkasme.
Walaupun  beberapa  fitur  yang  digunakan  dapat  mengidentifikasikan  sarkasme  di  dalam  teks, namun  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Afiyati  dkk  tidak  menyebutkan  berapa  nilai  akurasi  yang diperoleh dari fitur-fitur pendeteksi sarkasme. Afiyati dkk juga menyatakan bahwa keakuratan metode tidak memadai, karena hanya menggunakan data sampel dan analisis manual percobaan.
Berikutnya  penelitian  untuk  mendeteksi  sarkasme  dari  komentar  netizen  Indonesia  dari  media sosial twitter. Yunitasari dkk [12] menggunakan unigram dan empat set fitur Boazizi yang terdiri dari fitur sentiment-relate , fitur punctuation-relate , fitur lexical dan syntatic , dan fitur top words . Metode untuk  mendeteksi  sarkasme  menggunakan  algoritma  Random  Forest.  Kemudian  untuk  mengekstrak fitur  dari  data  teks  bagi  proses  analisis  sentimen,  menggunakan  metode  TF-IDF.  Pengklasifikasian polaritas sentimen dari teks menggunakan algoritma Naive Bayes.
Sebuah  model  dibangun  untuk  menganalisis  sentimen  dari  kumpulan  data tweet dengan memperhatikan probabilitas adanya konten sarkasme di dalam suatu tweet . Tahapan proses dari model yang telah dibangun oleh Yunitasari dkk adalah :
i. Input tweet labeled linguists
ii. Preprocessing
iii. Sarcasm feature extraction
iv. Sarcasm detection
v. Testing algorithm result and linguist
vi. The result of the sarcasm detection test.
Jika  model  mengklasifikasikan  sentimen  sebuah tweet positif,  tetapi  di  dalamnya  terdeteksi mengandung sarkasme, maka polaritas dari sentimen tweet diubah menjadi negatif.
Hasil  dari  penelitian  Yunitasari  dkk  menunjukkan  model  pendeteksi  sarkasme  meningkatkan kinerja  dari  model  analisis  sentimen  sekitar  5,49%.  Kinerja  dari  model  pendeteksi  sarkasme menunjukkan  akurasi  sebesar  80,4  %  dengan  nilai  presisi  83,2%  dan  recall  91,3%.  Tabel  1  berikut berisi rangkuman dari penelitian yang dilakukan oleh [2][11][12].
Tabel 1. Analisis Perbandingan dari Beberapa Penelitian Terhadap Sarkasme dalam Sentiment Analysis Teks Berbahasa Indonesia Peneliti Data Set Metode Pendeteksi Sarkasme Hasil Pengujian Metode Edwin Lunando, Ayu Purwarianti Data teks dari media sosial Indonesia Menambahkan fitur-fitur pendeteksi sarkasme:  Unigram  Negativity  Number of interjection words  Question words Fitur-fitur pendeteksi sarkasme meningkatkan akurasi pengklasifikasian sentimen sebesar 6%. Afiyati, Edi Winarko, Anis Cherid Data teks dari grup whatsapp Indonesia Menggunakan fitur-fitur:  Semantic-related
 Punctuation-related
 syntatic dan semantic
 Pattern-related Fitur-fitur dapat mendeteksi sarkasme tetapi akurasinya belum memadai. Yessi Yunitasari, Aina Musdholifah, Data teks dari media sosial Indonesia, Menggunakan fitur-fitur: unigram dan fitur sentiment- relate, fitur punctuation-relate, Fitur-fitur pendeteksi sarkasme meningkatkan kinerja pengklasifikasian sentimen sebesar 5.49%.
Anny Kartika Sari tweeter fitur lexical dan syntatic, dan fitur top words. Dan kinerja dari fitur-fitur pendeteksi sarkasme menunjukkan akurasi sebesar 80,4 % dengan nilai presisi 83,2% dan recall 91,3%.

## 4. Kesimpulan
Hasil  pengujian  dari  beberapa  penelitian  yang  dibahas  pada  studi  literatur  ini  menunjukan sarkasme  di  dalam  teks  berbahasa  Indonesia  dapat  mempengaruhi  akurasi  dari  sentimen  analisis. Metode-metode  yang  telah  diuji  pada  penelitian  [2][11][12]  dapat  berkontribusi  untuk mengidentifikasikan sarkasme di dalam teks berbahasa Indonesia dan dapat dikembangkan lagi untuk meningkatkan optimasi dari pendeteksi sarkasme.

## Daftar Pustaka
[1] S. Christina, “Opinion Mining Framework Berbasis Leksikal,” J. Teknol. Inf. , vol. 12, no. 1, 2018.
[2] E. Lunando and A. Purwarianti, “Indonesian Social Media Sentiment Analysis with Sarcasm Detection,” J. Sarj. Inst. Teknol. Bandung Bid. Tek. Elektro dan Inform. , 2013.
[3] S. Masroor and M. S. Husain, “Sarcasm Analysis Using Social Media : A Literature Review,” Int. J. Eng. Manag. Res. , pp. 26–31, 2018.
[4] A. Aflikah O., “Gaya Bahasa Sarkasme dan Kekhasan Bahasa Penulis pada Judul Rubrik Kriminal di Surat Kabar Harian Meteor Edisi April 2012,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2012.
[5] E. Inderasari, F. Achsani, and B. Lestari, “BAHASA SARKASME NETIZEN DALAM KOMENTAR AKUN INSTRAGRAM ‘ LAMBE TURAH ,’” J. Semant. , vol. 8, no. 1, 2019.
[6] S. K. Bharti, K. S. Babu, and S. K. Jena, “Parsing-based Sarcasm Sentiment Recognition in Twitter Data,” in 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining Parsing-based , 2015, pp. 1373–1380.
[7] M. Bouazizi and T. Ohtsuki, “Opinion mining in Twitter: How to make use of sarcasm to enhance sentiment analysis,” in 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) , 2015.
[8] D. K. Tayal, S. Yadav, K. Gupta, B. Rajput, and K. Kumari, “Polarity detection of sarcastic political tweets,” in 2014 International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) , 2014.
[9] D. Al-Ghadhban, E. Alnkhilan, L. Tatwany, and M. Alrazgan, “Arabic sarcasm detection in Twitter,” in 2017 International Conference on Engineering & MIS (ICEMIS) , 2017.
[10] K. Rajeswari and P. Shanthibala, “Recognization of Sarcastic Emotions of Individuals on Social Network,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 253–259, 2018.
[11] Afiyati, E. Winarko, and A. Cherid, “Recognizing the Sarcastic Statement on WhatsApp Group with Indonesian Recognizing the Sarcastic Statement on WhatsApp Group with Indonesian Language Text,” in 2017 International Conference on Broadband Communication, Wireless Sensors and Powering (BCWSP) , 2018, no. May.
[12] Y. Yunitasari, A. Musdholifah, and A. K. Sari, “Sarcasm Detection For Sentiment Analysis in Indonesian Tweets,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 1, pp. 53–62, 2019.