## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa
Vol. 20, No. 2, Mei 2021, pp. 317~324
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1149
.

## Ekplorasi Timeline Waktu Respon Pesan Terbaik Whatsapp Group “Gurauan kita STMIK Amik”
Timeline of Exploration on the Best Response Time in WhatsApp Group "Our Jokes at STMIK Amik"
Susandri 1 , Sarjon Defit 2 , Fristi Riandari 3 , Bosker Sinaga 4
1 STMIK Amik Riau, Indonesia
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia
3,4 STMIK Pelita Nusantara, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 20 April 2021 Revised, 27 April 2021 Accepted, 19 Mei 2021
WhatsApp merupakan  salah  satu  aplikasi  pesan  instan  yang  banyak  di  gunakan  saat  ini . WhatsApp memungkinkan pengguna membuat grup. Sering pesan pada grup tidak terbaca dan terabaikan oleh anggota grup. Perlu dilakukan analisa waktu yang tepat sebuah pesan direspon anggota  grup  dengan  cepat  sehingga  informasi  dapat  disampaikan  dengan  baik  pada  semua anggota.    Penelitian  ini  melakukan  explorasi WhatSapp  Group “Gurauan kita  STMIK  Amik” untuk  menentukan  waktu  terbaik  menyampaikan  pesan  dengan  metode timeline serta menganalisis anggota yg berjumlah 32 orang, emoji dan sentimen. Pada Analisis sentimen dari 1095  total  pesan,  sentimen  positif  35.53%  dan  sentimen  negatif  64.47%.  Respon  emoji  dari anggota sebanyak 46% menggunakan pesan emoji diatas 50% dan 34% anggota menggunakan emoji  dibawah  50%  sedangkan  18  %  anggota  tidak  pernah  menggunakan emoji. Dalam penelitian ini  dari proses timeline dapat disimpulkan waktu terbaik untuk mengirimkan pesan pada hari selasa dan jum’at pada jam 10, 13 sampai 15 siang dan jam 20 pada malam hari.
Kata Kunci:
Timline ,
WhatSapp Group , Waktu respon terbaik, Sentimen , Emoji .

## ABSTRACT
Keywords:
Timline,
WhatSapp Group, Best response time, Sentiment, Emoticon.
WhatsApp  is  one  of  the  most  widely  used  instant  messaging  applications  today.  WhatsApp allows  users  to  create  groups.  Often  messages  in  groups  are  not  read  and  ignored  by  group members. It is necessary to analyze the exact time a message is responded to by group members quickly  so  that  information  can  be  conveyed  properly  to  all  members.  This  study  explores WhatSapp Group "Our joke STMIK Amik" to determine the best time to deliver messages with the timeline method and analyze 32 members, emojis and sentiments. In the sentiment analysis of 1095 total messages, 35.53% positive sentiment and 64.47 negative sentiment %. The emoji response from members was 46% using emoji messages above 50% and 34% of members using emoji below 50%, while 18% of members never used emojis. In this research, from the timeline process, it can be concluded that the best time to send messages is on Tuesday and Friday at 10, 13 to 15 in the afternoon and at 20 at night.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Susandri, Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Email: susandri@sar .ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi komunikasi berkembang dengan pesat terutama perangkat seluler. Aplikasi pesan instan banyak digunakan untuk berkomunikasi dari individu ke individu atau dari indovidu ke kelompok tertentu. Aplikasi pesan instan menyediakan beberapa layanan seperti, chatting , panggilan suara, panggilan video, dan berbagi multimedia  [1]. Banyak aplikasi  pesan instan dengan mudah didapat secara bebas seperti, Facebook, Tweeter dan WhatsApp . WhatsApp merupakan salah satu aplikasi pesan instan yang banyak di gunakan saat ini. Aplikasi WhatsApp diperkenalkan pada 24 Februari 2009 oleh Brian Acton dan Jan Koum dan diakuisisi  oleh Facebook pada  tahun  2014. WhatsApp memungkinkan  pengguna  untuk  mengirim  teks  dan  pesan  suara  dan membuat obrolan grup [2]. WhatsApp mendukung pengiriman dan penerimaan panggilan teks, foto, video, dan suara [3].
WhatsApp memungkinkan pengguna membuat WhatsApp Group (WAG). Dalam WAG terjadi komunikasi masif dan viral dengan berbagai topik diantara orang-orang yang berpikiran sama [2].  Dari analisis tematik posting dan pertukaran dari WAG mengungkapkan tiga kegunaan utama obrolan WAG yaitu, untuk interaksi antar pribadi, untuk pengembangan profesional, dan untuk  tujuan  organisasi  [4]. WhatsApp mengklaim  hampir  55  miliar  pesan  dikirim  setiap  hari  dengan  rata-rata  pengguna menghabiskan 195 menit per minggu dengan anggota dari banyak WAG [5]. Setiap pengguna WhatsApp yang bergabung pada banyak WAG. Sering pesan pada WAG tidak terbaca dan diabaikan oleh anggota WAG. Ada waktunya sebuah pesan direspon oleh  anggota  dengan  cepat  sehingga  informasi  dapat  disampaikan  dengan  baik  pada  semua  anggota  WAG.  Penelitian  ini melakukan explorasi WAG “Gurauan kita STMIK Amik” untuk menentukan waktu terbaik menyampaikan pesan agar direspon dengan cepat. Penelitian ini juga menganalisis author, emoji dan sentimen pesan yang disampaikan anggota WAG.
Beberapa ahli telah melakukan penelitian yang berkaitan dengan data komunikasi WAG dari sudut pandang yang beragam. Pemisahan teks untuk komunikasi asinkron dengan pipeline [6], Pencarian kata kunci dengan indek untuk audit forensik dapat dilakukan [7]. Data komunikasi WAG ditelusuri dengan Timeline dalan menggali informasi yang penting seperti informasi tentang siapa yang terlibat kapan dan jam berapa percakapan dilakukan  [8]. Secara analisis kuantitatif dan kualitatif dengan paradigma pragmatis data komunikasi WAG bisa diekplorasi  [9]. Begitu juga halnya dengan metode Analisis tematik [4] dan  pendekatan metode    kuantitatif  posisional  dengan  pendekatan  semiotik-sinergis  [10]  untuk  analisis  teks  WAG.  Peningkatan  interaksi komunikasi dari teks, gambar dan vidio semakin banyak ungkapan perasaaan, opini (sentimen) yang disampaikan pada komunikasi WAG. Analisis sentimen pada kalimat panjang pada WAG dapat dilakukan [11], serta mengunakan Natural Language dan tren analisis sentimen [12]. Model Metode Recurrent Neural Networks Deep Learning untuk sentimen maskapai [9]. Analisis sentimen positif,  negatif,  dan  netral  gunakan  konsep  kamus  keputusan  terhadap  suatu  topik  [13].  Kamus  bahasa  kamus  sentimen  dan kumpulan aturan semantik bahasa [14] dipelukan dalam analisis  sentimen.
Perubahan  cepat  dalam  teknologi  internet  dan  komputer  fitur  struktur  linguistik  dengan emoticon (emoji)  memperkaya kualitas komunikasi pada WAG. Partikel ketawa dan emoji saat komunikasi membantu pengguna menjadi lebih lucu [15].  Fitur teks dan emoji bisa untuk prediksi jenis kelamin pengguna WAG [16].  Pesan individu dalam versi Teks dan Emoji mendorong penyingkapan diri pengirim [17].  Data komunikasi WAG akan menjadi sumber data yang sangat besar yang dapat menghasilkan wawasan lebih lanjut ketika dilihat oleh ahli bahasa terapan [18]. Fitur ekspor email pada WhatsApp digunakan untuk mendapatkan riwayat komunikasi.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  konsep  timeline  [8]  untuk  mengetahui  interaksi  waktu  tertentu  sedangkan  penelitian  ini yang lebih diekplorasi untuk melihat waktu respon terbaik dalam penyampaian pesan pada WAG “Gurauan “ pada rentang waktu november  2019  sampai  maret  2021.  Analisis  sentimen  yang  dilakukan    [12]  dengan  Sentimental  teks  Transliterasi  untuk Malayalam text. Penelitian ini melakukan Analisis sentimen pada tingkat frase untuk kata-kata pesan dalam konteks “gurauan” yang disampaikan pada WAG.

## 2. METODE PENELITIAN
Data penelitian ini bersumber dari WhatSaap Group dengan nama Gurauan kita STMIK Amik. WAG memiliki 32 peserta. Grup ini dibuat pada 29 Oktober 2017.  Data yang diteliti dikirim ke email dan digunakan dalam bentuk file text (txt). File txt tersebut dirobah namanya menjadi data.txt, dengan ukuran file 125 KB.  Format dan susunan file data.txt.  Dalam penelitian ini dilakukan  proses Pre  prosesing ,  Eksplorasi  data  dengan  statistik timeline untuk  pengguna,  pesan,  dan  emoji  yang  digunakan, subjek, keaktifan, dan sentimen analisis yang mendasar serta klasifikasi. Software yang digunakan adalah Anaconda, Jupyter yang menggunakan bahasa Python. Library yang digunakan diantaranya: pandas, numpy, matplotlib, collections, sklearn, regex, re, nltk, emoji, nltk. Corpus, wordcloud, wordcloud, stopwords .

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1  Pre prosesing
Pembacaan  data  (data.txt)  menggunakan  Pandas DataFrame dan  membagi  data  dalam  format  kolom  dan  baris.  Hasil pembacaan data pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pembacaan data Date Time Author Message 29/10/2017 5:58 PM None +62 852-7235-xxxx created group "Gurauan kita STMIK Amik" 29/10/2017 5:58 PM None You were added 11/10/2020 12:21 PM Pak Edwar <Media omitted> 11/10/2020 6:09 PM None Junadhi M. Nur: https://m.goriau.com/berita/baca/berkecepatan-tinggi- mobil-avanza-tabrak-mobil-t... 13/10/2020 3:19 PM Pak Edwar <Media omitted> ... ... ... ... 15/03/2021 12:33 PM Buk Triyani Ok pak is 15/03/2021 2:16 PM Pak Is terimakasih buk 15/03/2021 2:24 PM Pak Karpen done pak 15/03/2021 2:38 PM Pak Edwar <Media omitted> 15/03/2021 2:40 PM Buk Susanti <Media omitted> 1095 rows × 4 columns
Data yang terbaca sebanyak 1095 baris untuk 4 kolom 'Date', 'Time', 'Author', 'Message' . Data yang ditampilkan mulai dari WAG di buat sampai tekahir dilakukan pengambilan data. Kolom 'Author' yang berisi ‘None’ merupakan nomor yang di gunakan anggota  WAG  dan  tidak  di  simpan  pada  inisial  oleh  anggota  WAG.  Pada  kolom 'Message' yang  berisi <Media  omitted> merupakan file multimedia yang dibagikan anggota WAG dan tidak diunduh.
Tabel 2. Field data Column Non-Null Count Dtype Date 1095 non-null datetime64[ns] Time 1095 non-null object Author 1021 non-null object Message 1095 non-null object
dtypes: datetime64[ns](1), object(3)
memory usage: 34.3+ KB
Struktur data yang dibaca dalam bentuk filed 'Date', 'Time', 'Author', 'Message' dengan dua macam tipe data datetime64[ns] dan object Tabel  2. Ada perbedaan jumlah data antara 'Date', 'Time', 'Message' dan 'Author' . Perbadaan ini terjadi karena anggota WAG ada yang keluar dan berganti nomor yang digunakan serta menghapus pesan yang telah dikirm.
Tabel 3. Statistik data Date Time Author Message count 1095 1095 1021 1095 unique 117 563 32 485 top 11/12/2020 00:00 10:45 AM Pak Edwar <Media omitted> freq 72 44 155 509 first 29/10/2017 00:00 NaN NaN NaN last 15/03/2021 00:00 NaN NaN NaN
Keunikan setiap filed di hitung dengan statistik tabel 3. keunikan date adalah 117, time 563, author 32 dan message 485. Frekwensi date 72 diawali tanggal 29-10-2019 dan terakhir 15-03-2021. Statistik ini menampilkan Author yang paling aktif.
3.2. Analisis Timeline
Timeline adalah  suatu  metode  dimana  rangkaian  kejadian  dan  visualisasi  direkam  untuk  menyajikan  rangkaian  kejadian beserta grafik yang mempunyai sumbu waktu dan menempatkannya pada titik waktu dimana sesuatu terjadi atau range dimana sesuatu  berakhir  [8].  Data  pada  tahap pre  prosesing dilakukan  explorasi,  dari  4  filed  dikembangkan  menjadi  7  filed  dengan menambah filed year, month dan day_of_week seperti tabel 4.
Tabel 4. Pengembangan Field Date Time Author Message year month day_of_week 10/29/2017 5:58 PM None +62 852-7235-6xxx created group "Gurauan kita STMIK Amik" 2017 Oct Sun 10/29/2017 5:58 PM None You were added 2017 Oct Sun 10/11/2020 12:21 PM Pak Edwar <Media omitted> 2020 Oct Sun 10/11/2020 6:09 PM None Junadhi M. Nur: https://m.goriau.com/berita/baca/berkecepatan-tinggi- mobil-avanza-tabrak-mobil-t... 2020 Oct Sun 10/13/2020 3:19 PM Pak Edwar <Media omitted> 2020 Oct Tue ... ... ... ... ... ... ... 3/15/2021 12:33 PM Buk Triyani Ok pak is 2021 Mar Mon 3/15/2021 2:16 PM Pak Is terimakasih buk 2021 Mar Mon 3/15/2021 2:24 PM Pak Karpen done pak 2021 Mar Mon 3/15/2021 2:38 PM Pak Edwar <Media omitted> 2021 Mar Mon 3/15/2021 2:40 PM Buk Susanti <Media omitted> 2021 Mar Mon 1095 rows × 7 columns
Hasil pengembangan data dianalisis dengan statistik timeline . Jumlah pesan dikelompokkan bedasarkan tahun, bulan dan hari  dalam  rentang  waktu  bedasarkan  data.  Pengelompokan  pesan  terbanyak  ada  pada  bulan  januari  tahun  2021  yang  hampir mencapai 300 pesan yang dikirim, dari frekwensi data awal tanggal 29-10-2019 sampai tanggal terakhir 15-03-2021, gambar 1. Bedasarkan pengelompokan tahun, 600 lebih pesan dikirim pada tahun 2021 dibandingkan tahun 2020 dibawah 400 pesan, gambar 1

## Gambar 1. Timeline total of message
Bedasarkan hari selama rentang waktu data yang didapat, selasa dan jum’at lebih banyak pesan dikirimkan dibandingkan hari lain, gambar 2. Selanjutnya pesan dan interaksi yang dalam rentang 24 jam, untuk pagi hari jam 10, siang hari jam 13 sampai 15 dan malam hari pada jam 20, gambar 2.

## Gambar 2. Timeline day and hour of message
Pesan dikelompokan bedasarkan hari dalam satu minggu, jam dan jumlah pesan yang dikirim untuk divisualisasikan. Hasil visualisasi ini dapat melihat lebih konprehensif terhadap hari jam dan jumlah pesan yang dikirim. Hari selasa untuk rentang jumlah pesan 30 sampai 40 terjadi pada jam 9, 13, dan 15, gambar 2. Pada jam lainnya jumlah pesan dibawah 20 pesan. Pada hari rabu untuk  rentang jumlah pesan dari 20 sampai 30 berada pada jam 9, 19 dan 20, gambar 2. Sedangkan hari jum’at untuk rentang pesan dari 20 sampai 30 berada pada jam 13,14 dan jam 20,21, gambar 2 .

## 3.3. Analisis Anggota
Tanggal  paling  awak  yang  terdeteksi  pada  data  ini  adalah  2017-10-29,  merupakan  awal  WAG  ini  dibuat  dengan  jumlah anggota 32 orang, jumlah pesan 1095 pesan dan 1234 hari. Rata-rata pesan yang dikirim setiap hari 0.89 pesan . Aktivitas authors
megirim pesan dilompokkan menjadi  3 bagian untuk  yang mengirim pesan lebih dari  5 % dari seluruh pesan dimasukan pada kelompok Very talkative . Pengirim pesan pada rentang 2,5 % sampai 5% masuk kelompok Moderately talkative , dan dibawah 2,5 % pada kelompok Quiet untalkative , tabel 5. Dari 32 authors untuk kelompok Very talkative 21,87 %, Moderately talkative 6,25 % dan Quiet untalkative 71,87 %. Selanjutnya panjang pesan yg dikirim anggota dihitung besadarkan karakter dari pesan yang dikirim.  Rata-rata  panjang  pesan  setiap  anggota  berbeda  tabel  6.  Bedasarkan  tabel  5,6  kelompok  anggota Very  talkative tidak dominan mengirimkan pesan yang panjang, hanya 1 dari 7 orang kelompok Very talkative yang mengirimkan pesan yang panjang. Anggota yang mengirimkan pesan yang panjang dilakukan oleh kelompok Quiet untalkative , tabel 5,6
Tabel 5. Pengelompokkan Authors Author Number of messages Total % Talkativeness Pak Edwar 155 14.16 Very talkative Jamaris 138 12.6 Very talkative Buk Susanti 136 12.42 Very talkative Pak Is 95 8.68 Very talkative Ibuk Febryanti 93 8.49 Very talkative Buk Rahmiati 85 7.76 Very talkative Pak Herwin 75 6.85 Very talkative Pak Jayadi 34 3.11 Moderately talkative Pak Deni 29 2.65 Moderately talkative Buk Susi 22 2.01 Quiet, untalkative Koko Harianto 18 1.64 Quiet, untalkative Buk Triyani 18 1.64 Quiet, untalkative Hadi Asnal 16 1.46 Quiet, untalkative Pak Slamet 14 1.28 Quiet, untalkative Buk Erlin 14 1.28 Quiet, untalkative Bang Nano 12 1.1 Quiet, untalkative Pak Sandri 10 0.91 Quiet, untalkative Pak Karpen 8 0.73 Quiet, untalkative Pak Tashid 8 0.73 Quiet, untalkative Bg Wawan 6 0.55 Quiet, untalkative Pak Hamdani 6 0.55 Quiet, untalkative Pak De Ratno 4 0.37 Quiet, untalkative Bg Arif 4 0.37 Quiet, untalkative Bang Doni 4 0.37 Quiet, untalkative Anam 3 0.27 Quiet, untalkative Bg Harlis 3 0.27 Quiet, untalkative Kak Itin 3 0.27 Quiet, untalkative Buk Anik 3 0.27 Quiet, untalkative Yansyah 2 0.18 Quiet, untalkative Bg Aprizal 1 0.09 Quiet, untalkative Gunadi 1 0.09 Quiet, untalkative Bg Khusaeri 1 0.09 Quiet, untalkative

## Tabel 6. Panjang pesan
Author Mean Message Length Pak De Ratno 675 Pak Edwar 636.09 Bg Harlis 495 Pak Sandri 119.2 Hadi Asnal 100 Bg Arif 78.33 Buk Anik 78.33 Pak Is 62.8 Ibuk Febryanti 50.61 Buk Rahmiati 46.71 Koko Harianto 46.24 Jamaris 45.7 Buk Erlin 45.5 Pak Slamet Giyono 42.17 Anam 41.33 Pak Herwin 37.81 Yansyah 33 Buk Triyani 32.25 Pak Deni 30.29 Gunadi 29 Buk Susanti 28.42 Pak Jayadi 25.04 Bang Doni 25 Bg Wawan 21.5 Bang Nano 21.4 Pak Karpen 19.5 Pak Tashid 18.33 Kak Itin 14.67 Buk Susi Erlinda 14 Pak Hamdani 13.25 Bg Khusaeri 3
Pesan yang dikirim anggota dalam bentuk teks, link, media dan emoji. Emoji, atau piktograf, adalah perkembangan terkini, meluas  yang  sebelumnya  adalah emotikon ,  yang  menggunakan  karakter  ASCII  untuk  merepresentasikan  ekspresi  wajah  [19]. Menurut [20] Emoji adalah sekumpulan piktograf yang tersedia di beberapa platform dan aplikasi elektronik, yang secara bertahap menggantikan emotikon (rangkaian tanda baca yang mewakili ekspresi wajah).
Tabel 7. Pesan emoji Author Total Messages Total Emojis Emojis/ Messages Top Emojis Pak Edwar 155 55 0.35 [ , , , , 🇰 , 🇷 , , , , ] Jamaris 138 126 0.91 [ , , , , , , 🏻, , ] Buk Susanti 136 67 0.49 [ , , , , , , , , , ☺] Pak Is 95 43 0.45 [ , , , , , , ] Ibuk Febryanti 93 28 0.3 [ , , , , , ] Buk Rahmiati 85 52 0.61 [ , , , , , , , , , ] Pak Herwin 75 22 0.29 [ , , , , , , ] Pak Jayadi 34 8 0.24 [ , , ] Pak Deni 29 35 1.21 [ , , , , , , , , ] Buk Susi 22 33 1.5 [ , , , , , , , , ] Koko Harianto 18 28 1.56 [ , , , , , , , ] Buk Triyani 18 28 1.56 [ , , , , , ] Hadi Asnal 16 6 0.38 [ , , ] Buk Erlin 14 17 1.21 [ , , , , , , ♀] Pak Slamet 14 0 0 [] Bang Nano 12 4 0.33 [ , , , ☺] Pak Sandri 10 0 0 [] Pak Tashid 8 10 1.25 [ , , , ] Pak Karpen 8 2 0.25 [ , ] Bg Wawan 6 6 1 [ ] Pak Hamdani 6 0 0 [] Pak De Ratno 4 5 1.25 [ , , , ] Bang Doni 4 2 0.5 [ , ] Bg Arif 4 0 0 [] Buk Anik 3 19 6.33 [ , , ] Bg Harlis 3 18 6 [ , , ] Kak Itin 3 2 0.67 [ , ] Anam 3 0 0 [] Yansyah 2 1 0.5 [ ] Bg Khusaeri 1 3 3 [ ] Gunadi 1 1 1 [ ] Bg Aprizal 1 0 0 []
Total emojis yang digunakan 638 dari 1095 pesan, dengan perbandingan dari 50 pesan yang dikirim 28 diantaranya adalah emoji . Tingkat pengunaaan emoji setiap anggota beragam, tabel 7. Sebanyak 15 (46%) orang anggota menggunakan pesan emoji diatas  50%  dari  pesan  yang  dikirimkan  disertai  pesan  teks,  dan  11  orang  (34%)  anggota  menggunakan emoji dibawah  50% dibandingkan teks dan 18 % anggota tidak pernah menggunakan emoji , tabel 7.
Gambar 3. Perbandingan pesan dan e moji
Emoji yang digunakan setiap author dirangking tabel 7.  Secara keseluhuran emoji yang digunakan oleh semua anggota juga diranking dan divisualkan dalam grafik, gambar 3. Bedasarkan data anggota urutan kedua, tabel 7 dengan pesan 138 dan emoji 126 dengan perbandingan 0.91 merupakan angka tertinggi dari semua author. Detail emoji yang digunakan anggota urutan kedua 44,5% adalah dan 40,4 % , gambar 3. Sedangkan secara keseluruhan anggota yang lebih banyak pesan emoji dari pada pesan teks ada 10 anggota (31,25%), tabel 7.
3.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  sejenis  klasifikasi  teks,  yang  melibatkan  pemrosesan  bahasa  alami, mechine  learning , penggalian data, pencarian informasi dan bidang penelitian lainnya [14]. Analisis sentimen adalah teknik klasifikasi untuk secara kolektif memberikan sentimen yang terkait dengan subjek [12].
Tabel 8. Sentimen Pesan Author Total Messages POSITIVE NEGATIVE POSITIVE % NEGATIVE % Pak Edwar 155 54 101 34.8 34.8 Jamaris 138 55 83 39.9 60.1 Buk Susanti 136 31 105 22.8 77.2 Pak Is 95 42 53 44.2 55.8 Ibuk Febryanti 93 16 77 17.2 82.8 Buk Rahmiati 85 29 56 34.1 65.9 Pak Herwin 75 9 66 12 88 Pak Jayadi 34 13 21 38.2 61.8 Pak Deni 29 10 19 34.5 65.5 Buk Susi 22 21 1 95.5 4.5 Buk Triyani 18 14 4 77.8 22.2 Koko Harianto 18 13 5 72.2 27.8 Hadi Asnal 16 3 13 18.8 81.2 Buk Erlin 14 10 4 71.4 28.6 Pak Slamet 14 7 7 50 50 Bang Nano 12 5 7 41.7 58.3 Pak Sandri 10 3 7 30 70 Pak Tashid 8 4 4 50 50 Pak Karpen 8 2 6 25 75 Bg Wawan 6 4 2 66.7 33.3 Pak Hamdani 6 2 4 33.3 66.7 Pak De Ratno 4 2 2 50 50 Bg Arif 4 1 3 25 75 Bang Doni 4 0 4 0 100 Bg Harlis 3 2 1 66.7 33.3 Kak Itin 3 2 1 66.7 33.3 Buk Anik 3 1 2 33.3 66.7 Anam 3 1 2 33.3 66.7 Yansyah 2 0 2 0 100 Bg Khusaeri 1 1 0 100 0 Gunadi 1 1 0 100 0 Bg Aprizal 1 0 1 0 100
Analisis sentimen berfokus pada  analisis orientasi  sentimen komentar, yang menunjukkan dan mengungkapkan sentimen positif,  negatif  terhadap  sesuatu.  Analisis  sentimen  dapat  dilakukan  di  berbagai  tingkatan.  Tingkat  dokumen,  tingkat  kalimat, tingkat frase, tingkat aspek. Analisis sentimental tingkat dokumen memberikan sentimen yang terkait dengan seluruh dokumen. Level  kalimat  memberikan  sentimen  dari  keseluruhan  kalimat.  Setiap  pesan  dari  author  dikelompokkan  dengan  bedasaran sentimen positif dan negatif tabel 8.
Gambar 4. Timeline Sentimen
Sentimen tingkat kata diberikan oleh analisis sentimen tingkat frase. Analisis yang dilakukan pada tingkat frase dengan total pesan 1095 menghasilkan sentimen positif 389 (35.53%) dan sentimen negatif 706 (64.47%) gambar 4. Pesan yang dikirim setiap author lebih cendrung pada sentimen negatif, tabel 8. Author dengan pesan terbanyak terdeteksi sentimen positif   34.8 dan 34.8 sentimen negatif, tabel 8. Pesan sentimen positif disampaikan pada rentang waktu akhir oktober sampai pertengahan desember 2020.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian waktu respon pesan terbaik WhatSapp Group “Gurauan kita STMIK Amik” sebagai berikut. Pada proses pre prosesing dilakukan dengan menggunakan pandas dataframe dan membagi data dalam format kolom, hasil pembacaan data sebanyak 1095 record untuk  4 field dengan nilai  keunikan, keunikan date adalah 117, time 563, anggota  32  dan  message  485.  Frekwensi  date  72 diawali  tanggal  29-10-2019  yang  merupakan  awal  WAG  dibuat  dan  tanggal terakhir 15-03-2021. Proses explorasi dengan statistik timeline dengan mengelompokkan pesan bedasarkan tahun, bulan, hari dan
jam. Waktu terbaik untuk mengirimkan pesan pada hari selasa dan jum’at pada jam 10, 13 sampai 15 siang dan jam 20 pada malam hari. Analisis sentimen dilakukan pada tingkat frase dengan perolehan hasil dari 1095 total pesan, sentimen positif 389 (35.53%) dan sentimen negatif 706 (64.47%). Respon emoji dari anggota sebanyak 46% menggunakan pesan emoji diatas 50% dan 34% anggota menggunakan emoji dibawah 50% setrusnya 18 % author tidak pernah menggunakan emoji . Saran yang diberikan untuk pengembangan penelitian selanjutnya perlu dilakukan ekplorasi emoji untuk mendapatkan karateristrik setiap anggota bedasarkan emoji yang dikirimkan pada WAG.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada anggota grup whatsapp Gurauan kita STMIK Amik yang telah mengijinkan data percakapan dan interaksi untuk dijadikan sumbar data pada penelitian ini. Selanjutnya penulis mengucapkan terimakasih pada semua pihak yang telah memberi kontribusi penelitian ini secara lansung maupun tidak lansung.

## REFERENSI
[1] M. M. Alsulami and A. Y. Al-Aama, “Exploring User’s Perception of Storage Management Features in Instant Messaging Applications: A Case on WhatsApp Messenger,” 2nd International Conference on Computer Applications and Information Security, 2019.
[2] T. K. Eds et al., “Beyond social chit chat? Analysing the social practice of a mobile messaging service on a higher education teacher development course,” International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[3] A. M.-F. and A. J. Emma Baulch, “Introduction: Ten year of Whatsapp: The role of chatapps in the formation and mobilizationof onlin e publics,” First Monday, vol. 19, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[4] G. Motteram, S. Dawson, and N. Al-Masri, “WhatsApp supported language teacher development: A case study in the Zataari refugee camp,” Education and Information Technologies,  vol. 25 no. 6, pp 5731-5751, 2020.
[5] Ravishankara  K,  Dhanush,  Vaisakh,  and  Srajan  I  S,  “Whatsapp  Chat  Analyzer,”  International  Journal  of  Engineering  Research  & Technology, vol. 9, no. 5, pp. 897–900, 2020.
[6] A. Sinha, T. K. Midhush Manohar, S. Subramanian, and B. Das, “Text Segregation on Asynchronous Group Chat,” Procedia Computer Science. vol. 171,  pp. 1371–1380, 2020.
[7] S. H. S. Nizam, N. H. Ab Rahman, and N. D. W. Cahyani, “Keyword Indexing And Searching Tool (KIST): A Tool to Assist the Forensics Analysis of WhatsApp Chat,” International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT), vol. 6, no. 1, pp. 23-30, 2020.
[8] H. Shidek, N. Cahyani, and A. A. Wardana, “WhatsApp Chat Visualizer: A Visualization of WhatsApp Messenger’s Artifact Using the Timeline Method,” International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT), vol. 6, no. 1, pp. 1-9, 2020.
[9] K. Manchikanti and B. Madhurika, “AirLine Tweets Sentiment Analysis using RNN and LSTM Techniques,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering,  vol. 9, no. 5, pp. 8197–8201, 2020.
[10]  N.  Olizko,  “Semiotic  And  Synergetic  Methods  Of  Text  Analysis,”  10th  International  Conference  “Word,  Utterance,  Text:  Cognitive, Pragmatic and Cultural Aspects”, pp. 1056–1063, 2020.
[11]  L. Dogruel and A. Schnauber-Stockmann, “What determines instant messaging communication? Examining the impact of person- and situation-level factors on IM responsiveness,” Mobile Media & Communication, vol. 9, no.2, pp. 210-228. 2020.
[12]  M. Thomas and C. A. Latha, “Sentimental analysis of transliterated text in Malayalam using recurrent neural networks,” Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 11 no. 7, 2020.
[13]  S.  Rathor,  “Use  of Hadoop  for  Sentiment  Analysis on Twitter’s  Big  Data,”  Smart  Innovations  in  Communication  and  Computational Sciences, Advances in Intelligent Systems and Computing 1168, pp. 47–53, 2020
[14]  R. Xia and Z. Ding, “Emotion-cause pair extraction: A new task to emotion analysis in texts,” ACL 2019  - 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, pp. 1003–1012, 2020.
[15]  K. König, “HM and EHM as discourse markers in German WhatsApp chats,” Discourse, Context Media, vol. 39, no.1,  pp. 100457, 2021
[16]  I. Bulut, M. Erdogan, B. Gonulal, R. Bas, and O. Kilic, “Using Short Texts and Emojis to Predict the Gender of a Texter in Turkish,” UBMK 2019 - Proceedings, 4th International Conference on Computer Science and Engineering, pp. 435–438, 2019.
[17]  J. Völker and C. Mannheim, “Tuned in on senders’ self-revelation: Emojis and emotional intelligence influence interpretation of WhatsApp messages,” Computers in Human Behavior Reports, vol. 3, no. 1, pp. 100062, 2021.
[18]  H. Taha Assaggaf, “A Discursive and Pragmatic Analysis of WhatsApp Text-based Status Notifications,” Arab World English Journal, vol. 10, no. 4, pp. 101–111, 2019.
[19]  F. Al Rashdi, “Functions of emojis in WhatsApp interaction among Omanis,” Discourse, Context Media, vol. 26, no. 6, pp. 117–126, 2018.
[20]  A. Sampietro, "Emoji and rapport management in Spanish WhatsApp chats," Journal of Pragmatics vol. 143. no. 5 , pp. 109-120, 2019.