## Analisis Big Data untuk Kota Aman
Setiyono Husein Sastranegara Air Force Base Indonesian Air Force Bandung, Indonesia Setiyono2717@gmail.com
Abstract— Smart  solutions  are  needed  by  the  city  government  to  overcome  various  city problems.  One  solution  is  smart  city.  To  realize  smart  city,  one  of  the  main  challenges  is  the solution to overcome the city's security problems. Currently cities in Indonesia do not yet know the level of security of their cities. The level of city security can be obtained by surve ying various cities.  But  surveys  require  personnel,  time  and  cost  that  is  not  small.  In  this  study  the  authors propose a method by designing a model to determine the level of security of cities in Indonesia by utilizing big data through the prediction of s entiment analysis of people's perceptions of city security on Twitter. This research was conducted in 25 cities in Indonesia which are divided into 8 big cities, 9 medium cities and 8 small cities. The results of the prediction models designed in this study are generally not much different from the results of the 2019 RKCI (Indonesia Smart Cities Rating) survey in the field of security and disaster. The re sults of this study found that 4 cities  with  a  maturity  level  of  security  are  at  the  Integrative  level  (score  60  to  79  in  GSCM Maturity Level), namely Tangerang, Kediri, Parepare and Probolinggo, while the other 21 cities are at the Scattered level (score 40 to 59). The average score for the big city cate gory is 55.41, while  the  middle  city  score  is  55.48  and  the  small  city  is  53.70.  The  results  of  performance measurement  of  this  prediction  model  are  for  an  accuracy  value  of  80.10%  while  a  precision value of 81.10% and a recall value of 82.62%.
Keywords—safe city, big data analytics, maturity level.

## I. PENDAH ULUAN
Pertumbuhan  penduduk  di  dunia  terus  meningkat  dan  sekitar  68%  dari  populasi  dunia  pada tahun 2050 akan tinggal di daerah perkotaan. Di Indonesia sendiri saat ini tidak kurang dari 67% penduduk  Indonesia  tinggal  diarea  perkotaan  dan  diramalkan  pada   tahun  2045  akan  mencapai lebih dari 80%. Mau tidak mau hal ini akan memberikan dampak yang signifikan kepada kondisi kota. Tidak hanya dampak positif tetapi juga dampak negatif  yang akan menimbulkan masalah- masalah perkotaan yang kompleks.
Solusi cerdas diperlukan dari pemerintah kota untuk mengatasi masalah ini. Salah satu solusi berlingkup luas yang bersifat cerdas dan inovatif  yang ditawarkan saat ini adalah konsep smart city atau  kota  cerdas  [1].  Menurut  Lacinak  [2]  kota  cerdas  dengan  integrasi  teknologi  dan lingkungan  alami  meningkatkan  efektivitas  proses  di  setiap  bidang  fungsinya,  dalam  rangka mencapai pembangunan berkelanjutan, keamanan dan kesehatan penduduk dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas hidup warga, masyarakat dan lingkungan hidup. Pembangunan kota cerdas adalah  proses,  mentransformasikan  kota  menjadi  kota  cerdas  melalui  penerapan  sistem  konsep kota cerdas. Saat ini banyak kota berlomba-lomba menuju kota cerdas. Konsep kota cerdas adalah bagaimana  mengelola  kota  dalam  mengatasi  masalah  perkotaan  yang  disebabkan  oleh  populasi penduduk yang terus meningkat, seperti kurangnya kualitas layanan publik, kemacetan, masalah sampah, masalah ancaman keamanan  maupun permasalahan kota lainnya [3].Untuk mewujudkan kota cerdas salah satu tantangan utamanya adalah solusi untuk masalah keamanan  kota.
Data-data  tentang  keamanan  di  kota-kota  Indonesia  saat  ini  belum  terintegrasi  dan dimanfaatkan  secara  optimal  oleh  pemerintah  kota.  Sumber  data  tersebut  diantaranya  dari  data kepolisian, dinas-dinas pemerintah kota maupun data dari sumber lain seperti hasil survei maupun dari  sumber  internet  antara  lain  situs  berita  maupun  media  sosial  seperti  facebook  dan  twitter.
Data-data tersebut sangat besar jumlahnya ( volume ), sangat beragam jenisnya ( variety ) dan sangat cepat  pertumbuhannya  ( velocity ).  Lautan  data  ini  mengarah  pada satu  terminologi big  data .  Ini juga dapat merujuk pada proses menggunakan analisis prediktif, analisis perilaku pengguna atau teknologi  analisis  data  lanjutan  lainnya  untuk  mengekstrak  nilai  dari  kumpulan  data.  Big  data sering digunakan di bisnis atau instansi pemerintah untuk menemukan tren dan pola, yang dapat membantu mereka mengambil keputusan strategis atau menemukan pola atau tren tertentu.
Beberapa  manfaat big  data yang  sudah  dirasakan  khususnya  bagi  dunia  usaha  diantaranya untuk mengetahui respons masyarakat terhadap produk -produk yang dikeluarkan melalui analisis sentimen  di  media  sosial,  membantu  perusahaan  mengambil  keputusan  secara  lebi h  tepat  dan akurat  berdasarkan  data,  membantu  meningkatkan  citra  perusahaan  di  mata  pelanggan,  untuk perencanaan  usaha  dengan  mengetahui  perilaku  pelanggan,  seperti  pada  perusahaan telekomunikasi  dan  perbankan,  serta  mengetahui  tren  pasar  dan  keinginan  kon sumen.  Selain bermanfat  untuk  analisis  bisnis,  teknologi big  data juga  dapat  dimanfaatkan  secara  luas  di pemerintahan.  Beberapa  peluang  pemanfaatan  big  data  di  sektor  publik  antara  lain  untuk mendapatkan feedback dan respon masyarakat dari sistem informasi  layanan pemerintah maupun dari  media  sosial,  sebagai  dasar  penyusunan  kebijakan  dan  perbaikan  pelayanan  publik, menemukan solusi atas permasalahan yang ada berdasarkan data.
Penggunaan media sosial yang signifikan saat ini menghasilkan data  yang sangat besar yang tersedia  secara  online.  Twitter  merupakan  media  sosial  yang  sering  digunakan  datanya   untuk memprediksi  hasil  pemilihan  presiden  atau  kepala  daerah  .  Menurut  Soler  [4][5],  penggunaaan media sosial twitter sebagai alat utama  prediksi terbukti sebagai sumber yang  valid dan efektif. Prediksi hasil pemilihan di beberapa negara dengan menggunakan data twitter lebih efektif baik dalam biaya maupun waktu dibandingkan dengan cara polling offline konvensional.
Kumpulan  data tweet dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dengan menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen atau disebut juga opinion mining merupakan salah satu bagian text mining . Text mining sendiri merupakan bagian dari data mining yang proses utamanya  adalah  melakukan  ekstraksi  pengetahuan  dan  informasi  dari  pola  yang  terdapat  pada kumpulan  dokumen  teks  menggunakan  alat  analis  tertentu  [6].  Analisis  sentimen  dilaksanakan dengan  melakukan  studi  mengenai  opini  orang -orang,  evaluasi,  sentimen,  tingkah  laku  serta emosi pada suatu entitas seperti produk, layanan, individu, organisasi, permasalahan, topik, acara dan  atribut-atributnya  [7].  Analisis  sentimen  juga  dikenal  sebagai  deteksi  subjektivitas  atau penambangan  opini  untuk  menemukan  pola  linguisti k  dan  statistik  menggunakan  metode pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami [8].
Pemanfaatan big data analytics contohnya analisis sentimen dari media sosial seperti twitter cukup  banyak  digunakan  di  dunia  bisnis.  Analisis  Sentimen  adalah  metode  untu k  menilai sentimen  atau  perasaan  seseorang  sehubungan  dengan  hal  tertentu.  Ini  digunakan  untuk mengenali  dan  mengatur  sentimen  yang  dikomunikasikan  dalam  tulisan.   Pang  [9]  melakukan penelitian analisis sentimen dengan menggunakan data movie review milik Cornell University. Penelitian  ini  mengklasifikasikan  review    film  sebagai  sentimen  positif  atau  sentimen  negatif. Untuk  menentukan  polaritasnya,  peneliti  mendefinisikan  strategi  pembelajaran  mesin  yang menerapkan strategi klasifikasi konten hanya pada bagi an subjektif dari dokumen teks. Metode yang  digunakan  adalah  sebuah  review  film  dikatakan  positif  ketika  pemilik  review  memberi rating > 50% dari rating maksimum. Apabila rating ≤ 50% dari rating maksimum, maka review tersebut bernilai negatif.
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana merancang model untuk mengetahui tingkat  keamanan  kota  di  Indonesia  dengan  memanfaatkan big  data melalui  prediksi  analisis sentimen persepsi masyarakat di twitter dan bagaimana melakukan evaluasi rancangan dan kinerja model  tersebut serta memvalidasi hasilnya. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang model untuk mengetahui tingkat keamanan kota di Indonesia dengan memanfaatkan big data .
Dalam melakukan penelitian ini penulis membatasi masalah penelitian seb agai berikut.
1) Penelitian ini menggunakan studi kasus keamanan kota pada 25 kota di Indonesia.
2) Score tingkat keamanan kota diperoleh dengan menghitung jumlah persentase sentimen positif dari persepsi masyarakat di twitter tentang kemananan kota.
3) Tweet yang digunakan adalah tweet berbahasa Indonesia.
4) Tweet yang dianalisis menggunakan beberapa kata kunci tertentu yang berhubungan dengan keamanan kota.
5) Tweet diambil selama 1 tahun yaitu dari 1 januari 2018 sampai dengan 31 desember 2018 .
6) Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah logistic regression .

## II. METODE PENELITIAN

## A.  Algoritma Klasifikasi Logistic Regression
Analisis  sentimen  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  algoritma klasifikasi  pembelajaran  mesin logistic  regression . Logistic  Regression adalah  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  paling  populer  untuk  klasifikasi  biner. Logistic Regression digunakan  ketika  variabel dependen (target)  adalah  kategorikal.  Beberapa  contoh logistic regression adalah :
1) Untuk memprediksi apakah email itu spam (1) atau bukan spam (0)
2) Untuk mendeteksi penipuan, apakah transaksi curang (1) atau tidak curang (0)
Algoritma  klasifikasi logistic  regression digunakan  untuk  menetapkan  pengamatan  pada sekumpulan  kelas  diskrit.  Tidak  seperti  regresi  linier  yang  menghasilkan  nilai  angka  kontinyu, logistic  regression mengubah  outputnya  menggunakan  fungsi  sigmoid  logistik  untuk mengembalikan nilai probabilitas yang kemudian dapat dipetakan ke dua atau lebih kelas diskrit. Dalam regresi logistik di kenal adanya fungsi logistik. Fungsi logistik juga disebut fungsi sigmoid dikembangkan oleh ahli statistik untuk menggambarkan sifat -sifat pertumbuhan populasi dalam ekologi, meningkat dengan cepat dan memaksimalkan kemampuan daya dukung ling kungan. Ini adalah kurva berbentuk S yang dapat mengambil angka bernilai nyata dan memetakannya menjadi nilai antara 0 dan 1, tetapi tidak pernah persis pada batas itu. Formula dari fungsi logistik adalah seperti pada persamaan 1, sebagai berikut:
Sig (t) = 1 / (1 + e -t)
(1)
Di mana e adalah basis dari logaritma natural (angka Euler atau fungsi EXP ()) dan nilainya adalah nilai numerik aktual yang ingin diubah. Untuk memprediksi kelas, ambang batas dapat ditetapkan. Berdasarkan  ambang  ini,  estimasi  probabilitas  yang  diperoleh  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas - kelas. Katakanlah, jika predict_value ≥ 0,5, maka klasifikasikan email sebagai spam, sedangkan jika predict_value < 0,5 sebagai bukan spam. Algoritma klasifikasi logistic regression ini dipilih oleh penulis juga karena berdasar penelitian sebelumnya hasil akurasi prediksinya baik.

## B.  Evaluasi Model
Untuk memvalidasi algoritma prediksi sentimen pada penelitian ini digunakan metode k fold cross  validation sehingga  bisa  diketahui  akurasi  prediksi  dari  model  yang  telah  dibuat. Cross validation (validasi  silang)  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memperkirakan keterampilan  model  pembelajaran  mesin.  Metode  ini  biasanya  digunakan  dalam  pembelajaran mesin  yang  diterapkan  untuk  mem bandingkan  dan  memilih  model  untuk  masalah  pemodelan prediktif  yang  diberikan  karena  mudah  dipahami  dan  diimplementasikan,  serta   menghasilkan estimasi keterampilan yang umumnya memiliki bias yang lebih rendah daripada metode lainnya.
K  f old  cross  validation adalah  tipe  umum  validasi  silang  yang  banyak  digunakan  dalam pembelajaran  mesin.  Biasanya  peneliti  menggunakan  k= 5  atau  k=10.  Dalam  penelitian  ini digunakan  k=10  karena  biasnya  lebih  rendah  dibanding  k=5.  Penulis  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  10 fold  cross  validation .  Dalam  10 fold  cross  validation ,  dataset  akan dibagi menjadi 10 bagian, yaitu 9 bagian digunakan untuk proses pelatihan/ training dan 1 bagian lainnya digunakan untuk proses pengujian/ testing [10]. Iterasi dilakukan sebanyak 10 kali dengan menggunakan kombinasi 10 bagian data tersebut.
Untuk  mengukur  kinerja  dari  algoritma  klasifikasi,  penulis  menggunakan  metode confusion matrix. Dalam confusion  matrix ,  hasil  klasifikasi  oleh  sistem  dibandingkan  dengan  hasil klasifikasi seharusnya [11].  Pada confusion matrix , ada 4 istilah yang merupakan   representasi hasil dari proses klasifikasi. Istilah-istilah tersebut yaitu sebagai berikut : 1) True Positive (TP), merupakan data aktual positif yang diprediksi positif
2) True Negative (TN), merupakan data aktual negatif yang diprediksii negatif
3) False Positive (FP), merupakan data aktual negatif namun diprediksi positif
4) False Negative (FN), merupakan data aktual positif namun diprediksi negatif
Dari nilai TP, TN, FP dan FN dapat dihasilkan nilai dari akurasi, presisi serta recall . Akurasi adalah  perbandingan  antara  data  terklasifikasi  secara  benar  dengan  keseluruhan  dari  data (persamaan  2).  Sedangkan  presisi  merupakan  jumlah  data  positif  yang  diklasifikasikan    benar dibagi  total  data  yang  diklasifikasikan  positif  (persamaan  3). Recall menggambarkan  berapa persen  data  kategori  positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh  sistem   (persamaan  4).  Untuk persamaan dari akurasi, presisi dan recall ditunjukkan seperti persamaan di bawah ini.
TP + TN Akurasi =                                        x 100 %
(2) TP + TN + FP + FN TP Presisi   =                        x 100 % (3) FP + TP TP Recall   =                         x 100 % (4) FN + TP Keterangan :   TP  = True Positif FP  = False Positif TN =  True Negatif FN = False Negatif

## C.  Pengukuran Tingkat Kematangan Keamanan Kota
Pengukuran  tingkat  kematangan  keamanan  kota  pada  penelitian  ini  menggunakan Garuda Smart  City  Model (GSCM).  Dalam GSCM tingkat  kematangan  keamanan  kota  terdapat  5 level kematangan [3], yaitu:
1)  Level Adhoc ( score <= 20), di mana pemerintah kota memiliki keinginan membuat kotanya menjadi aman, tetapi belum merencanakan dan mengupayakan.
2)  Level Initiative ( score 21-39),    di  mana  pemerintah  kota  memiliki  keinginan  dan  mulai melakukan perencanaan untuk konsep kota aman.
3)  Level Scatterred ( score 40-59),  yaitu konsep pembangunan kota aman mulai berjalan, tetapi belum terintegrasi.
4)  Level Integrative ( score 60-79),  yaitu  ketika  pelaksanaan  konsep  kota  aman  telah terintegrasi.
5)  Level Smart ( score >= 80), yaitu saat perencanaan dan pembangunan kota aman berlangsung secara terintegrasi dan berkelanjutan.

## III.  ANALISIS
Analisis  sentimen  pada  penelitian  ini  menggunakan  Apache  Spark  2.2.0  yang  dilakukan dengan  merancang  model  untuk  mengklasifikasikan  suatu tweet apakah  isi tweet tersebut termasuk sentimen positif atau sentimen negatif terhadap situasi keamanan suatu kota, sehingga kita  dapat  mengetahui  bagaimana  persepsi  masyarakat  suatu  kota  terhadap  tingkat  keamanan
kotanya.  Model  prediksi  analisis  sentimen  persepsi  masyarakat  tentang  keamanan  kota  se perti ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1.  Model prediksi analisis sentimen persepsi masyarakat  tentang keamanan kota Proses  analisis  data  mengenai  persepsi  masyarakat  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  4 proses pemberdayaan big data analytics yaitu pengumpulan data ( data collecting ), penyimpanan data ( data storing ), analisis data ( data analytics ) dan visualisasi ( data visualisation ) [12].

## A. Pengumpulan Data (data collecting)
Sumber  data  yang  digunakan  adalah tweet dari  twitter  tentang  keamanan  25  kota  di indonesia.  Kota-kota  tersebut  adalah  8  kota  besar  (Surabaya,  Bekasi,  Bandung,  Semarang, Tangerang  Selatan,  Batam,  Bogor,  Tangerang),  9  kota  sedang  (Denpasar,  Yogyakarta,  Kediri, Surakarta,  Jambi,  Madiun,  Pontianak,  Probolinggo,  Samarinda)  dan  8  kota  kecil  (Bontang, Magelang, Tual, Mojokerto, Padangpanjang, Pariaman, Parepare, Salatiga). Tweet yang diambil adalah tweet yang  mengandung  kata  kunci  ( keyword )  yang  relevan  dengan  keamanan  kota  dan sesuai  dengan  indikator  keamanan  pada Garuda  Smart  City  Model (GSCM)  serta  ISO  37120 ( Sustainable  development  of  communities:  Indicators  for  city  services  and  quality  of  life ). Keyword tersebut  yaitu “(nama kota) aman”,  “(nama kota) kondusif”, “(nama kota) terorisme”, “(nama  kota)  banjir”,  “(nama  kota)  bencana”,  “(nama  kota)  gempa”,  “(nama  kota)  pengemis”, “(nama  kota)  gelandangan”,  “(nama  kota)  kebakaran”,  “(nama  kota)  pencurian”,  “(nama  kota) kerusuhan”,  “(nama  kota)  siskamling.  Struktur  data tweet yang  diambil  adalah  sebagai  berikut username, tweet text, mentions, retweets, favourits, geo, hashtags dan permalink.
Data-data  twitter ini  dapat  diperoleh  dari  twitter  API,  tetapi  twitter  API  versi  grati s  hanya memberikan  akses  unduhan tweet maximal  satu  minggu  ke  belakang,  sementara  penelitian  ini mengambil data tweet selama satu tahun dari 1 januari 2018 sampai 31 Desember 2018.  Hal ini dapat diatasi menggunakan tool buatan Jefferson Henrique berbasis python yang dapat diunduh dari  github  untuk crawling data tweet .  Hasil crawling tweet  ini  dalam  format  CSV.  Dari  hasil crawling ini didapatkan  total  98.263 tweet .  Kemudian  diambil  1.100 tweet untuk  pembuatan model  klasifikasi,  dan  dilabeli  sentime nnya  secara  manual.  Setelah  dilakukan  pem bersihan dengan  menghilangkan tweet duplikat  dan tweet dari  bot  diperoleh  total tweet 74.717.  Rincian data  jumlah tweet 74.717  seperti  ditunjukkan  pada  table  1,  di  mana tweet terbanyak  adalah Surabaya dan tweet paling sedikit adalah Padangpanjang.
Tabel 1. Data jumlah tweet tentang keamanan dari hasil crawling 25 kota di Indonesia Kategori Kota Nama Kota Jumlah Tweet Kota Besar Surabaya 12.729 Bekasi 5.324 Bandung 9.774 Semarang 9.039 Tangerang Selatan 1.479
Batam 1.449 Bogor 9.689 Tangerang 4.655 Kota Sedang Denpasar 3.178 Jambi 3.100 Yogyakarta 4.017 Kediri 1.836 Surakarta 301 Madiun 1.037 Pontianak 1.141 Probolinggo 1.554 Samarinda 1.234 Kota Kecil Bontang 821 Magelang 861 Mojokerto 672 Tual 122 Padangpanjang 80 Pariaman 395 Parepare 230 Salatiga 229 Jumlah tweet 74.717 B. Penyimpanan data (data storing)
Data tweet hasil crawling di  simpan  dalam  database  SQLspark.  Data  25  kota  dipisahkan sehingga ada 25 file database.

## C. Analisis data (data analytics)
Langkah-langkah  dari  proses  untuk  mendapatkan  hasil  analisis  sentimen  adalah  sebagai berikut :
1) Meyiapkan training data
Training data ini akan digunakan dalam proses pembuatan model untuk memprediksi apakah isi suatu tweet mengandung  kategori  sentimen  positif  atau  sentimen  negatif.  Training  data ini  merupakan  kum pulan  teks tweet yang  telah  diberi  label  sentimen  (positif  atau  negatif) secara manual. Pada penelitian ini jumlah data trainingnya adalah 1100 tweet .
2) Memproses training data. Training data diproses untuk mendapatkan feature words . Prosesnya yaitu teks tweet dalam training  data  sebelumnya  dibersihkan  ( cleaning )  dulu  dan  disaring  ( filtering )  untuk menghilangkan  noise  (unsur  yang  tidak  diperlukan). Pre-processing data  ini  adalah  salah satu  langkah  penting  saat  melakukan  analisis  sentimen.  Tujuan  utama  dari pre-processing adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  data  dengan  menghapus  kata -kata  yang  tidak diinginkan, keuntungannya adalah ada pengurangan dalam ruang ukuran fitur  [13]. Metode pre-processing yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Teks tokenization dan case folding , yaitu memecah kalimat tweet menjadi token (unsur tunggal berdiri sendiri) dan mengubah huruf besar menjadi huruf kecil.

## Tabel 2.

## Tokenization dan Case Folding
Teks Tweet (Sebelum Preprocessing ) Teks Tweet Setelah Preprocessing
( Tokenization dan Case folding ) Bandung dari siang sampai ini malam aman . Dan terkesan sangat sepi . [bandung,  dari,  siang,  sampai,  ini,  malam, aman, ., dan, terkesan, sangat, sepi, .] #  bandungbanjir  hati  hati  yang  arah  ke Sukajadi  .  kendaraan  kecil  sebaiknya menghindar . [#, bandungbanjir, hati, hati, yang, arah, ke, sukajadi,  .,  kendaraan,  kecil,  sebaiknya, menghindar, .]
b) Pembersihan nonwords characters , yaitu seperti tanda baca, tagar.
Tabel 3. Nonwords Remover Teks Tweet
Hasil Tokenization dan Case Folding Teks Tweet Setelah Preprocessing ( Nonwords Remover ) [bandung,  dari,  siang,  sampai,  ini,  malam, aman, ., dan, terkesan, sangat, sepi, .] [bandung,  dari,  siang,  sampai,  ini,  malam, aman, dan, terkesan, sangat, sepi] [#, bandungbanjir, hati, hati, yang, arah, ke, sukajadi,  .,  kendaraan,  kecil,  sebaiknya, menghindar, .] [bandungbanjir,  hati,  hati,  yang,  arah,  ke, sukajadi, kendaraan, kecil, sebaiknya, menghindar]
c) Pembersihan stopwords , yaitu menghapus kata-kata sambung seperti dan, atau, dari, ke, daripada dan lain-lain.
Tabel 4. Stopwords Remover
Teks Tweet Hasil Nonwords Remover Teks Tweet Setelah Preprocessing ( Stopwords Remover ) [bandung,  dari,  siang,  sampai,  ini,  malam, aman, dan, terkesan, sangat, sepi] [bandung,  siang,  malam,  aman,  terkesan, sepi] [bandungbanjir,  hati,  hati,  yang,  arah,  ke, sukajadi,  kendaraan,  kecil,  sebaiknya, menghindar] [bandungbanjir,  hati,  hati,  arah,  sukajadi, kendaraan, menghindar]
d) Stemming ,  merupakan  proses  menemukan  kata  dasar  dari  suatu  kat a,  yaitu  dengan menghilangkan  imbuhan,  baik  yang  terdiri  dari  akhiran  ( suffixes ),  sisipan  ( infixes ) maupun awalan ( prefixes ), ataupun kom binasi dari awalan serta akhiran ( confixes ) pada suatu kata turunan. Penggunaan  stemming adalah untuk mengganti bentuk dari sebuah kata menjadi kata dasarnya. Hasil dari proses stemming ini merupakan feature words .
Tabel 5. Stemming
Teks Tweet Hasil Stopwords Remover Teks Tweet Setelah Preprocessing
( Stemming ) [bandung,  siang,  malam,  aman,  terkesan, sepi] [bandung, siang, malam, aman, kesan, sepi] [bandungbanjir,  hati,  hati,  arah,  sukajadi, kendaraan, menghindar] [bandungbanjir,  hati,  hati,  arah,  sukajadi, kendaraan, hindar]
e) Feature  words dan hashing  TF ,  di  mana feature  words akan  menjadi  fitur  dalam melakukan analisis sentimen. Dalam machine learning data teks akan diubah menjadi numerik.  Apache  spark  telah  mengimplementasikan  algoritma  untuk  mengubah  data teks menjadi data numerik dalam sebuah fungsi yaitu hashing TF.
Tabel 6.

## Hashing TF
Teks Tweet Hasil Stemming Teks Tweet Setelah Preprocessing
( Hashing TF ) [bandung, siang, malam, aman, kesan, sepi]  (262144,[59034,41100,138013,
164586,174549,238366], [1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0]) [bandungbanjir,  hati,  hati,  arah,  sukajadi, kendaraan, hindar] (262144,[10123,15772,147296, 178673,233526,234821], [2.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
3) Penerapan algoritma klasifikasi logistic regression
Penerapan algoritma ini untuk menghasilkan model yang dapat diaplikasikan pada teks tweet mentah untuk menentukan sentimen yang terkandung dalam tweet tersebut, apakah sentimen positif atau sentimen negatif. Dalam tahap ini, algoritma klasifikasi logistic regression akan melalui  proses  training,  yaitu  proses  mempelajari  karakteristik feature  words dari  training data yang nantinya akan menjadi model untuk dijadika n acuan pada proses klasifikasi.
4) Evaluasi model
Evaluasi  model  adalah  dengan  validasi  dan  mengukur  kinerja  dari  algoritma  model  yang digunakan  berdasarkan  hasil  prediksi  sentimen  yang  d iperoleh.  Pengukuran  ini  didapatkan dengan  melakukan  pengujian  menggunakan  data  testing.  Pada  penelitian  ini  validasi menggunakan  metode  10 fold  cross  validation ,  sedangkan  pengukuran  kinerja  algoritma klasifikasi menggunakan confusion matrix.

## D. Visualisasi (data visualisation)
Visualisasi  dilakukan  agar  data-data  yang  dihasilkan  dari  proses  analisa  dapat  dimengerti dengan mudah, misalnya dalam bentuk chart.

## IV. HASIL

## A.  Lima Besar Keyword  Hasil Crawling Tweet Tiap Kota
Pada tabel 7 di tunjukkan 5 besar jumlah tweet berdasar keyword hasil crawling tweet di 25 kota  Indonesia.  Tabel  7  ini  menggambarkan keyword yang  paling  sering  diungkapkan  oleh masyarakat tentang kondisi keamanan suatu kota. Dari tabel ini tiap kota dapat mengetahui d an memetakan  masalah-masalah  keamanan  kotanya  yang  sering  diperbincangkan  oleh  masyarakat sehingga  dapat  dijadikan  salah  satu  acuan  untuk  menentukan  prioritas  kebijakan  bidang keamanan  kotanya.  Sebagai  contoh  kota  Semarang,  dari  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa keyword “semarang banjir” menduduki peringkat pertama percakapan tweet yang porsinya sampai 48,28% dari total keseluruhan tweet , ini berarti masalah banjir di kota semarang perlu menjadi perhatian serius dari Pemkot Semarang untuk dita ngani.
Tabel 7. Lima Besar Jumlah Tweet Berdasar Keyword di 25 kota Indonesia No  Kategori Kota Nama Kota 5 Besar Jumlah Tweet Berdasar Keyword 1 Kota Besar Surabaya 1. “surabaya terorisme”  (35,74%) 2. “surabaya gempa”  (14,87%) 3. “surabaya aman” (12,55%) 4. “surabaya banjir”  (8,25%) 5. “surabaya bencana”  (6,35%) 2 Bekasi 1. “bekasi aman”  (31,28%) 2. “bekasi banjir”  (24,64%)
3. “bekasi gempa” (17,25%) 4. “bekasi kebakaran”  (9,10%)
5. “bekasi bencana”  (6,06%) 3 Bandung 1. “bandung aman”  (45,29%) 2. “bandung banjir”  (27,78%) 3. “bandung kebakaran” (13,59%) 4. “bandung kondusif”  (5,77%) 5. “bandung kerusuhan”  (2,65%) 4 Semarang 1. “semarang banjir”  (48,28%) 2. “semarang aman”  (28,12%) 3. “semarang bencana” (7,95%) 4. “semarang gempa”  (4,91%) 5. “semarang kebakaran”  (4,89%) 5 Tangsel 1. “tangsel gempa”  (27,32%) 2. “tangsel aman”  (24,07%) 3. “tangsel kebakaran” (14,74%) 4. “tangsel banjir”  (14,40%) 5. “tangsel pencurian”  (9,74%) 6 Batam 1. “batam aman”  (29,58%) 2. “batam kebakaran”  (20,48%) 3. “batam banjir” (18,08%) 4. “batam gempa”  (13,65%) 5. “batam bencana”  (6,89%) 7 Bogor 1. “bogor banjir”  (27,10%) 2. “bogor gempa”  (26,70%) 3. “bogor bencana” (17,65%) 4. “bogor aman”  (13,44%) 5. “bogor kebakaran”  (8,72%) 8 Tangerang 1. “tangerang gempa”  (23,42%) 2. “tangerang aman” (19,68%) 3. “tangerang banjir” (18,00%) 4. “tangerang kebakaran”  (13,90%) 5. “tangerang bencana”  (10,42%) 9 Kota Sedang Denpasar 1. “denpasar gempa”  (56,23%) 2. “denpasar aman” (12,62%) 3. “denpasar banjir” (11,77%) 4. “denpasar kebakaran”  (7,74%) 5. “denpasar bencana”  (6,48%) 10 Jambi 1. “jambi aman”  (42,96%) 2. “jambi banjir” (23,02%) 3. “jambi gempa” (11,61%) 4. “jambi bencana”  (5,66%) 5. “jambi kondusif”  (4,55%) 11 Yogyakarta 1. “yogyakarta gempa”  (38,98%) 2. “yogyakarta aman” (24,07%) 3. “yogyakarta bencana” (20,86%) 4. “yogyakarta kebakaran”  (4,46%) 5. “yogyakarta banjir.”  (3,73%) 12 Kediri 1. “kediri bencana”  (21,24%) 2. “kediri kebakaran” (14,32%) 3. “kediri aman” (13,83%) 4. “kediri kondusif”  (12,69%) 5. “kediri banjir”  (12,31%) 13 Surakarta 1. “surakarta bencana”  (23,59%) 2. “surakarta kebakaran” (22,26%) 3. “surakarta aman” (19,27%) 4. “surakarta banjir”  (13,62%) 5. “surakarta gempa”  (7,97%) 14 Madiun 1. “madiun banjir”  (28,74%) 2. “madiun kebakaran” (23,72%) 3. “madiun terorisme” (13,11%) 4. “madiun bencana”  (10,61%) 5. “madiun pencurian”  (8,29%) 15 Pontianak 1. “pontianak kebakaran”  (35,50%) 2. “pontianak aman” (27,87%)
3. “pontianak gempa” (11,39%) 4. “pontianak banjir”  (10,08%) 5. “pontianak bencana”  (8,41%) 16 Probolinggo 1. “probolinggo banjir”  (23,62%) 2. “probolinggo bencana” (21,36%) 3. “probolinggo aman” (15,96%) 4. “probolinggo kebakaran”  (11,07%) 5. “probolinggo pencurian”  (10,36%) 17 Samarinda 1. “samarinda aman”  (31,69%) 2. “samarinda kebakaran” (16,77%) 3. “samarinda gempa” (13,53%) 4. “samarinda pencurian”  (12,97%) 5. “samarinda bencana”  (9,24%) 18 Kota Kecil Bontang 1. “bontang banjir”  (36,18%) 2. “bontang gempa” (20,10%) 3. “bontang bencana” (15,10%) 4. “bontang kebakaran”  (13,52%) 5. “bontang aman”  (8,04%) 19 Magelang 1. “magelang bencana”  (28,80%) 2. “magelang kebakaran” (23,00%) 3. “magelang gempa” (12,77%) 4. “magelang aman”  (12,66%) 5. “magelang banjir”  (7,43%) 20 Mojokerto 1. “mojokerto kebakaran”  (42,26%) 2. “mojokerto aman” (19,35%) 3. “mojokerto banjir” (14,58%) 4. “mojokerto gempa”  (11,31%) 5. “mojokerto pencurian”  (7,14%) 21 Tual 1. “tual gempa”  (42,62%) 2. “tual aman” (38,52%) 3. “tual kondusif” (7,38%) 4. “tual bencana”  (7,38%) 5. “tual banjir”  (1,64%) 22 Padang panjang 1. “padangpanjang gempa”  (32,50%) 2. “padangpanjang bencana” (26,25%) 3. “padangpanjang aman” (20,00%) 4. “padangpanjang kebakaran”  (10,00%) 5. “padangpanjang banjir”  (7,50%) 23 Pariaman 1. “pariaman gempa”  (27,09%) 2. “pariaman banjir” (18,48%) 3. “pariaman bencana” (17,22%) 4. “pariaman aman”  (14,43%) 5. “pariaman kebakaran”  (5,82%) 24 Parepare 1. “parepare kebakaran”  (39,39%) 2. “parepare bencana” (13,64%) 3. “parepare pencurian” (13,13%) 4. “parepare gempa”  (13,13%) 5. “parepare aman”  (12,63%) 25 Salatiga 1. “salatiga kebakaran”  (27,95%) 2. “salatiga aman” (21,83%) 3. “salatiga bencana” (13,54%) 4. “salatiga gempa”  (12,66%) 5. “salatiga banjir”  (8,30%)

## B.  Persentase Sentimen Positif dan Negatif Per Bulan Tiap Kota
Pada tabel 8, tabel 9 dan tabel 10 di tunjukkan jumlah sentimen positif dan sentimen negatif dari tiap kota untuk kategori kota besar, kota sedang dan kota kecil.  Di tabel tersebut bisa dilihat dinamika perubahan sentimen tiap bulannya dari tiap kota, dari data ini juga dapat dijadikan bahan pemetaan masalah dan bahan evaluasi tiap kota untuk melihat bagaimana perkembangan persepsi publik  terhadap  keamanan  kotanya.  Sebagai  contoh  kota  Semarang  seperti  digambarkan  pada gambar 2 berdasar data tabel 8 terlihat bahwa pada bulan januari, februari dan desember sentimen
negatif begitu tinggi dikarenakan di bulan-bulan tersebut adalah bulan dengan curah hujan cukup tinggi yang mengakibatkan banjir.
Tabel 8. Persentase Sentimen Positif dan Negatif di Twitter 8 Kota Besar Indonesia tiap Bulan pada Tahun 2018
Tabel 9. Persentase Sentimen Positif dan Negatif di Twitter 9 Kota Sedang Indonesia tiap Bulan pada Tahun 2018
Tabel 10. Persentase Sentimen Positif dan Negatif di Twitter 8 Kota Kecil Indonesia tiap Bulan pada Tahun 2018
Gambar 2.  Persentase Sentimen Positif dan Negatif di twitter tiap Bulan pada Tahun 2018 di Kota Semarang

## C.  Tingkat Kematangan Keamanan Kota berdasar Persepsi Keamanan Masyarakat
Hasil penelitian persepsi masyarakat melalui analisis sentimen twitter terhadap tweet tentang keamanan kota di  25 kota Indonesia didapatkan bahwa score tingkat kematangan keamanan kota
Se m a ran g Po sitif
Se m a ran g N e ga tif
berdasar persepsi masyarakat 25 kota di Indonesia di tunjukkan seperti pada tabel 11.  Dari tabel 11  di  tunjukkan  bahwa  terdapat  4  kota  dengan  tingkat  kematangan  keamanannya  berada  pada tingkat integrative ( score antara  60  sampai  dengan  79   pada  GSCM Maturity  Level )  yaitu Tangerang,  Kediri,  Probolinggo  dan  Parepare,  sedangkan  21  kota  lainnya  berada  pada  tingkat kematangan keamanan Scattered ( score antara 40 sampai dengan 59). Dari tabel 11 ditunjukkan juga  bahwa  rata-rata  tingkat  kematangan  keamanan  untuk  kategori  k ota  besar  adalah  tingkat Scattered dengan score 55,41 , untuk  kategori kota ukuran sedang berada pada tingkat Scattered dengan score 55,48  ,  dan  untuk  kategori  kota  ukuran  kecil  juga  berada  pada  tingkat Scattered dengan score 53,70.
Tabel 11. Score tingkat keamanan 25 kota Indonesia berdasar prediksi sentimen positif keamanan kota di twitter
Kategori Kota Nama Kota Sentimen Positif Keamanan Kota Tingkat Kematangan Keamanan Kota Rata-rata Tingkat Kematangan Kategori Kota Kota Besar Surabaya 49,53 Scattered Scattered (55,41) Bekasi 44,62 Scattered Bandung 55,00 Scattered Semarang 50,16 Scattered Tangsel 59,70 Scattered Batam 59,04 Scattered Bogor 57,14 Scattered Tangerang 68,08 Integrative Kota Sedang Denpasar 48,74 Scattered Scattered (55,48) Jambi 52,45 Scattered Yogyakarta 55,41 Scattered Kediri 67,97 Integrative Surakarta 52,82 Scattered Madiun 57,96 Scattered Pontianak 49,69 Scattered Probolinggo 62,10 Integrative Samarinda 52,19 Scattered Kota Kecil Bontang 53,23 Scattered Scattered (53,70) Magelang 55,63 Scattered Mojokerto 46,88 Scattered Tual 49,18 Scattered Padangpanjang 47,50 Scattered Pariaman 56,20 Scattered Parepare 67,68 Integrative Salatiga 53,28 Scattered
Dari  tabel  11  ini    jika  di  gambarkan  dalam  bentuk  rating  tingkat  keamanan  kota  berdasar persepsi  masyarakat  di  25  kota  di  Indonesia  seperti  di  tunjukkan  pada  gambar  3  dengan  kota
Tangerang sebagai kota terbaik yang memperoleh persentas e sentimen positif keamanan kotanya sebesar  68,08  %  ,  sementara  urutan  terbawah  adalah  kota  Bekasi  yang  memperoleh  persentase sentimen positif paling kecil dibanding kota lainnya yaitu sebesar 44,62 %.
Gambar 3.  Rating tingkat keamanan kota (sentimen positif keamanan kota di twitter) di 25 kota Indonesia

## V. EVALUASI

## A.  Evaluasi Model Klasifikasi
Validasi dari model klasifikasi yang digunakan penulis adalah menggunakan metode 10 fold cross  validation sedangkan  kinerja  algoritma  model  klasifikasinya  diukur  dengan confusion matrix . Pengukuran ini dilakukan dengan menghitung rata -rata akurasi, presisi dan recall dari 10 iterasi pada 10 fold cross validation . Hasil pengukuran untuk akurasi prediksinya adalah 80,10% , presisi sebesar 81,10% serta recall sebesar 82,62%.

## B.  Evaluasi Hasil Penelitian
Evaluasi hasil penelitian dilakukan dengan membandingkan hasil penelitian yang dilakukan penulis  dengan  hasil  survei  RKCI  tentang  tingkat  keamanan  kota.  Pada  tabel  12  ditunjukkan perbandingan score tingkat  keamanan  25  kota  di  Indonesia  berdasar  penelitian  penulis  tentang persepsi masyarakat (sentimen positif keamanan kota) dengan hasil survei RKCI tahun 2019 yang merupakan kinerja Pemkot di bidang keamanan dan  kebencanaan selama tahun 2018.  Berdasar data  tabel  12  ini  dapat  digambarkan  dalam  bentuk chart seperti  pada  gam bar  4  terlihat  bahwa score sentimen  positif  tidak  jauh  berbeda  dengan score hasil  survei  RKCI,  sehingga  dapat dikatakan bahwa secara umum persepsi masyarakat (sentimen positif keamanan kota) berbanding lurus dengan kinerja Pemkot. Kalau kinerja Pemkot baik mak a persepsi masyarakat juga baik.
Tabel 12.
Perbandingan score tingkat keamanan 25 kota di Indonesia berdasar persepsi masyarakat (sentimen positif keamanan kota) dari hasil penelitian dengan hasil survei RKCI bidang keamanan dan kebencanaan.
No Kategori Kota Nama Kota Score Hasil Survei RKCI (bidang keamanan & kebencanaan) Score Hasil Penelitian (Sentimen Positif Twitter) 1 Kota Besar Surabaya 62,50 49,53 2 Bekasi 41,07 44,62 3 Bandung 60,71 55,00 4 Semarang 62,50 50,16 5 Tangsel 57,14 59,70 6 Batam 58,93 59,04
Integrative            Scattered
7 Bogor 64,29 57,14 8 Tangerang 73,21 68,08 9 Kota Sedang Denpasar 51,79 48,74 10 Jambi 55,36 52,45 11 Yogyakarta 57,14 55,41 12 Kediri 69,64 67,97 13 Surakarta 50,00 52,82 14 Madiun 51,79 57,96 15 Pontianak 62,50 49,69 16 Probolinggo 64,29 62,10 17 Samarinda 60,71 52,19 18 Kota Kecil Bontang 50,00 53,23 19 Magelang 58,93 55,63 20 Mojokerto 41,07 46,88 21 Tual 53,85 49,18 22 Padangpanjang 53,57 47,50 23 Pariaman 60,71 56,20 24 Parepare 69,64 67,68 25 Salatiga 50,00 53,28
Gambar 4.  Perbandingan score tingkat keamanan 25 kota di Indonesia berdasar persepsi masyarakat (sentimen positif keamanan kota) dari hasil penelitian dengan hasil survei RKCI tahun 2019 bidang keamanan dan kebencanaan
Namun  ada  3  kota  yang  perbedaannya  cukup  mencolok  yaitu  Surabay a,  Semarang  dan Pontianak. Ketiga kota ini score persepsi masyarakatnya lebih rendah di atas 10% dibanding score hasil  survei  RKCI.  Untuk  kota  Surabaya  ini  disebabkan  ada  kejadian  terorisme  yaitu  serangan bom  di  3  gereja  pada  pertengahan  tahun  2018  yang  menyebabkan  percakapan tweet tentang “terorisme” menduduki peringkat tertinggi mencapai 35,74% selama tahun 2018, sehingga hal ini sangat  mempengaruhi  persentase score sentimen  negatif tweetnya .  Sedangkan  kota  Semarang dipengaruhi  oleh  banyaknya  percakapan  negatif  tentang  “banjir”  di  Semarang  yang  jumlah
tweetnya mencapai 48,28% selama tahun 2018. Demikian halnya dengan kota Pontianak, score lebih  rendahnya  dipengaruhi  oleh  banyaknya tweet tentang  “kebakaran”  hutan  dan  lahan  yang mencapai 35,50% selama tahun 2018.

## VI. KESIMPUL AN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa  kesimpulan yang dapat diperoleh yaitu sebagai berikut.
1.  Hasil  dari  model  prediksi analisis sentimen  persepsi  masyarakat  dalam  penelitian  ini secara umum tidak jauh berbeda dengan hasil survei RKCI 2019.
2.  Hasil  pengukuran  kinerja  dari  model  prediksi  analisis  sentimen  persepsi  masyarakat  dalam penelitian  ini  adalah    untuk  nilai  akurasi  sebesar  80,10%  sedangkan  nilai  presisi  sebesar 81,10% dan nilai recall sebesar 82,62%.
3.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  rata-rata score tingkat  keamanan  untuk  kategori  kota  besar  di Indonesia  dalam  penelitian  ini  rata-ratanya  55,41  ( Scattered ),  untuk  rata-rata  kota  kategori sedang adalah  55,48 ( Scattered ) dan kategori kota kecil sebesar 53,70 ( Scattered ).
4.  Berdasarkan  hasil  penelitian  25  kota  Indonesia  ini  did apatkan  bahwa  4  kota  tingkat kematangan keamanan kotanya berada pada tingkat integrative yaitu Tangerang ( score 68,08), Kediri ( score 67,97), Parepare ( score 67,68), Probolinggo  ( score 62,10). Sedangkan 21  kota lain tingkat kematangannya berada pada tingkat scattered dengan score antara 40 sampai 59.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    H.S.  Firmansyah,  S.H.  Supangkat,  A.A  Arman  dan  R.  Adhitya   :  Searching  Smart  City  in Indonesia  Through  Maturity  Model  Analysis, International  Conference  on  ICT  for  Smart Society (ICISS) 2017 .
[2]   M. Lacinak, dan J. Ristvej : Smart city, Safety and Security, TRANSCOM  2017 International scientific conference on sustainable, modern and safe transport .
[3]   Garuda Smart City Model (GSCM), Smart City and Community Innovation Center (SCCIC) Institut Teknologi Bandung.
[4]   J.M. Soler, F. Cuartero, dan M. Roblizo : Twitter as a tool for predicting elections results. IEEE/ACM  International  Conference  on  advances  in  social  networks  analysis  and  mining (ASONAM), 2012. Piscataway: IEEE; pp. 1194–1200.
[5]  W . Budiharto,  dan M. Meiliana : Prediction and analysis of Indo nesia Presidential election from Twitter using sentiment analysis, Journal of Big data . 2018.
[6]   R. Fieldman, dan J. Sanger : The Text Mining Handbook, Cambridge: Cambridge University Press, 2006.
[7]   B. Liu : Sentiment Analysis and Opinion Mining, A Review Article on Synthesis Lectures on Human Language Technologies , Vol. 5, No-1, pp. 1-167, April- 2012.
[8]   J. Zhu, E. Zhuang, J. Fu, dan J. Baranowski : A  Framework -Based Approach to Utility Big data analytics, IEEE Transaction on Power Systems , Vol.31, No.3, 2016.
[9]    B.  Pang,  dan  L.  Lee  :  A  Sentimental  Education:  Sentiment  Analysis  Using  Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts,  ACL 2014.
[10]    A.B.  Ghulam  :  Sentiments  Analysis  for  Governor  of  East  Java  2018  in  Twitter, Journal Publications & Informatics Engineering Research Volume 3, Number 2, April  2019.
[11]  E.    Prasetyo,  Data    mining  :    Konsep    Dan    Aplikasi    Menggunakan    Matlab,    1st    ed. Yogyakarta : Andi, 2012.
[12] M.W. Wijaya : Teknologi Big data : Sistem Canggih dibali k Google, Yahoo, Facebook, IBM, Edisi kedua (2019).
[13]  H.S  Priyanka  :  Classification  Model  To  Determine  The  Polarity  Of  Movie  Review  Using Logistic Regression, International Research Journal of Computer Science (IRJCS) , 2019.