## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR FACEBOOK BERBASIS LEXICON DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Iin Kurniasari*, Kusrini**, Hanif AlFatta*
* MTI, Amikom Yogyakarta University ** MTI, Amikom Yogyakarta University *** Departemen Ilmu Komputer, Amikom Yogyakarta University
Info Artikel : ABSTRACT
Sejarah Artikel :
Menerima : 27 Juli 2020 Revisi : 29 Juli 2020 Diterima : 06 Agust 2020 Online : 14 Agust 2020 Keyword : Sentiment
Analysis, Facebook, SVM, Lexicon
Facebook  is  one  of  the  social  media  that  is  often  used.  Especially  in  the current  co-19  pandemic.  Lots  of public  sentiments  were  issued,  especially  on Facebook  in  the  form  of  comments  on  existing  information  about  Covid-19 which  is  challenging  to  analyze  for  several  purposes.  The  NLP  (Natural Language  Processing)  technique  which  consists  of  casefolding,  tokenizing, filtering  and  stemming  can  be  used  in  this  case.  This  study  discusses  the development  of  sentiment  analysis  on  Facebook  using  Lexicon  and  Support Vector  Machine.  The  Lexicon  data  obtained  has  lower  accuracy  using  the Vector Support Engine.

## INTISARI
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Facebook, SVM, Lexicon
Facebook  adalah  salah  satu  media  sosial  yang  sering  digunakan.  Terutama pada  pandemi  co-19  saat  ini.  Banyak  sekali  sentimen  publik  yang  beredar, terutama di Facebook dalam bentuk komentar atas informasi yang ada tentang covid-19 yang menantang untuk dianalisis untuk beberapa tujuan. Teknik NLP (Natural  Language  Processing)  yang  terdiri  dari  casefolding,  tokenizing, filtering  dan  stemming  dapat  digunakan  dalam  kasus  ini.  Studi  ini  berfokus pada  pengembangan  analisis  sentimen  di  Facebook  menggunakan  Lexicon dan  Support  Vector  Machine.  Data  Lexicon  yang  diperoleh  memiliki  akurasi lebih rendah daripada menggunakan Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Media  sosial  dewasa  ini  dijadikan  sebagai  bahan  referensi  bagi  perusahaan  untuk melihat  perilaku  customernya  (Jeong:  2018).    Analisis  data facebook juga  dapat  digunakan sebagai  referensi  untuk  menentukan  langkah-langkah  bisnis  perusahaan  dalam  menentukan kebijakannya.  Analisis  ini  dilakukan  dengan  mencari  pendapat  atau  sentimen  dari  beberapa kalimat  atau  komentar  yang  didapat.  Oleh  karena  itu,  tumpukan  data  teks  ini  di Facebook cukup berharga karena menyimpan informasi yang berharga. Untuk mengungkap informasi ini, penambangan  data  perlu  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  tertentu.  Penambangan  data ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  penambangan  teks  yang  dapat dikombinasikan juga  menggunakan pendekatan Natural Language Preprocessing. Selanjutnya, data penting  yang telah  ditambang perlu  ditentukan  oleh  jenis sentimen. Ini dilakukan  dengan menggunakan sentimen analitis.
Facebook adalah  salah  satu  jenis  media  sosial  yang  banyak  digunakan.  Pengguna menggunakan Facebook untuk  menyampaikan  komentar  mereka  kepada  masyarakat  umum. Jumlah pengguna Facebook telah mencapai 2,45 milyar orang di seluruh dunia (Laksito: 2018).
Komentar  yang  disampaikan  bisa  dalam  bentuk  berita,  opini,  argumen,  dan  beberapa  jenis kalimat  lainnya  (Cathuryedi:  2018).  Ini  menyebabkan  facebook  menjadi  kaya  akan  teks  yang memiliki data tertentu.
Pada  umumnya,  seseorang  menginginkan  pendapat  dari  orang  lain  sebagai  masukan untuk  menentukan  keputusan. Pendapat ini bisa dilakukan  dengan bertanya langsung. Dengan bertanya  secara  langsung,  dibutuhkan  waktu  dan  upaya  untuk  bertemu  orang-orang  yang diyakini  bertanya.  Cara  lain  adalah  dengan  mendapatkan  pendapat  dari  Facebook.  Pendapat dalam bentuk komentar yang disediakan oleh Facebook. Namun, pendapat ini harus dibedakan berdasarkan  jenis  opini  positif,  negatif,  dan  netral.  Selain  itu,  komentar  ini  belum dikelompokkan  berdasarkan  kategori  yang  ingin  Anda  temukan.  Jadi,  itu  masih  tersebar  luas dan perlu diidentifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Desain penelitian  ini adalah  eksperimental.  Penelitian  eksperimental adalah penelitian yang  memanipulasi  atau  mengendalikan  situasi  alam  dengan  membuat  kondisi  buatan. Pembuatan  kondisi  ini  dilakukan  oleh  peneliti.  Dengan  demikian,  penelitian  eksperimental adalah  penelitian  yang  dilakukan  dengan  memanipulasi  objek  penelitian,  serta  kontrol  yang disengaja terhadap objek penelitian. Selain itu, dalam penelitian eksperimental ada tiga elemen penting yang harus diperhatikan dalam melakukan penelitian ini, yaitu kontrol, manipulasi, dan observasi.  Variabel  kontrol  di  sini  adalah  inti  dari  metode  eksperimental,  karena  variabel kontrol inilah yang akan menjadi standar dalam melihat apakah ada perubahan, atau perbedaan yang terjadi karena perbedaan perlakuan yang diberikan.
Alur  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Penelitian  ini  bersifat  eksperimental atau  eksperimental.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  studi  literatur  di  bidang  NLP  dan  Analisis Sentimen. Kemudian, data dikumpulkan. Data dikumpulkan dalam bentuk kumpulan  komentar yang diambil melalui penggunaan Facebook API. Data yang diambil adalah dalam bentuk teks yang  disimpan  dalam  database.  Kemudian,  lanjutkan  ke  analisis  data.  Data  yang  dianalisis dilakukan  secara  deskriptif.  Hasil  analisis  adalah  dalam  bentuk  daftar  kata  sifat  bersama dengan  pelabelan  manual  yang  digunakan  sebagai  leksikon  dan  merancang  sistem  analisis sentiment dengan menggunakan Support Vector Machine .

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN ANALISA
Setelah  melakukan  penelitian  sesuai  dengan  metode  penelitian  yang  telah ditentukan,  hasil  penelitian  ini  diperoleh  dengan  menggunakan  alat  bahasa  pemrograman Python  dan  API  facebook  kemudian  API  facebook  diatur  untuk  mendapatkan  sebanyak  100 komentar.  Langkah  awal  menggunakan  sistem  dilakukan  dengan  memasukkan  topik  pada sistem  dihasilkan  sebanyak  100  dari  65  komentar  yang  termasuk  dalam  klasifikasi  positif. Selanjutnya, 23 komentar termasuk dalam klasifikasi negatif sementara 12 komentar termasuk dalam  klasifikasi  netral.  Dalam  penelitian  ini  250  dataset  bahasa  Inggris  disediakan  dan  112 kata  sifat  digunakan  sebagai  leksikon.  Kemudian,  ini  dilakukan  dengan  pengujian  untuk mengetahui daya ingat, presisi, dan akurasi sentimen ini.
Mulai

## TAHAP PENGUMPULAN DATA
Pengambilan data set ( Scraping data)
komentar FB menggunakan R Studio

## TAHAP PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

## PRE PROCESSING FB & IG
- Case Folding - Tokenizing - Filtering - Stemming Selesai KLASIFIKASI SVM - Positif, Negatif, Netral
- Data Latih dan Data Uji
- Kamus Lexicon

## TAHAP PENDAHULUAN
Identifikasi Masalah, Latar Belakang,
Perumusan Masalah, Tujuan dan Manfaat Penelitian
Hasil
rekomendasi
Evaluasi Analisis Sentimen berbasis Lexicon Kategori Tipe Kategori Positif Negatif Netral Presision 62% 67% 13% Recall 62% 47% 36% Accuracy 64% 66% 75% Tabel II Analisis Sentimen dengan Support Vector Machine Data Training Data Testing Acuracy Presision 250 100 89% 89% 350 150 84% 83%

## 4. KESIMPULAN
Analisis  Sentimen  menggunakan  pendekatan  Lexicon  memiliki  akurasi  lebih  rendah daripada menggunakan Support Vector Machine . Ini karena jumlah kata sifat dalam Lexicon masih belum  lengkap  dan  metode  Lexicon  lebih  sederhana  daripada  metode  yang  ada  pada  Support Vector Machine. Kedepannya diperlukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan metode yang lain seperti KNN,

## DAFTAR PUSTAKA
Alhajji,  Moehammad.  2020.  “Sentiment  Analysis  of  Tweets  in  Saudi  Arabia  Regarding Governmental Preventive Measures to Contain COVID-19”. preprints
Athira,  Wanda.  2018.  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Pada  Komentar  Instagram  Dengan Metode  Klasifikasi Support Vector Machine”. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer
Budi,  Eko.  2019.  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019.  Berdasarkan  Komentar Publik Di Facebook”. Jurnal Eksplora Informatika
Burhanudin,  Ikhsan.  2020.  “Ancaman  Krisis  Ekonomi  Global  Dari  Dampak  Penyebaran  Virus Corona (Covid 19)”. Akmen
Fatmawati.  2017.  “Klasifikasi  Keluhan  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM) (Studi Kasus: Akun Fb Group Iraise Helpdesk)”. Jurnal CoreIT
Fauzi,  Akhmad.  2019.  “Sentimen  Analisis  Berinternet  Pada  Media  Sosial  Dengan  Menggunakan Algoritma Bayes”. Jurnal Informatika
S.  Y.  Yoo,  J.  I.  Song,  and  O.  R.  Jeong,  “Social  media  contents  based  sentiment  analysis  and prediction system,” Expert Syst. Appl., vol. 105, pp. 102–111, 2018.
A. D. Laksito et al., “A Comparison Study of Search Strategy on Collecting Twitter Data for Drug Adverse Reaction,” 2018 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun., pp. 356–360, 2018.
I.  Chaturvedi,  E.  Cambria,  R.  E.  Welsch,  and  F.  Herrera,  “Distinguishing  between  facts  and opinions for sentiment analysis: Survey and challenges,” Inf. Fusion, vol. 44, pp. 65–77, 2018.
R. Bandana, “Sentiment Analysis of Movie Reviews Using Heterogeneous Features,” 2018 2nd Int. Conf. Electron. Mater. Eng. Nano-Technology, pp. 1–4, 2018.