Diterima 03 September 2020, Direvisi 15 Oktober 2020, Diterima untuk publikasi 24 Oktober 2020

## Metode Klasifikasi Analisis Sentimen pada Media Sosial
Bagja Nugraha 1
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: *Bagja.nugraha@staff.unsika.ac.id
Abstrak. Di  era industri 4.0  dimana  banyaknya kegiatan  dengan menggunakan internet, persaingan dalam dunia bisnis sangat meningkat dan mendorong setiap perusahaan  atau  suatu  bisnis  untuk  terus  melakukan  perkembanngan  dan mengikuti  setiap  perubahan  yang  terjadi.  Untuk  meningkatkan  kualitas  suatu perusahaan  dan  inovasi  dari  suatu  bisnis  terdapat  beberapa  cara  salah  satunya dengan  mengetahui  opini  apa  yang  berkembang  di  masyarakat  mengenai perusahaan  tersebut.  Dari  banyaknya  opini  yang  diberikan  oleh  masyarakat terhadap  perusahaan  tersebut,  selanjutnya  akan  diproses  dengan  menggunakan analisis sentimen. Dari banyaknya penelitian, analisis sentimen memiliki banyak metode dalam penyelesaian masalahnya. Namun belum ada penelitian mengenai metode  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan  dan  metode  mana  yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan untuk  melihat  metode  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan  dan  metode klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  untuk  analisis  sentimen pada  Sosial  Media  menggunakan  metode Systematic  Literature  Review  (SLR) . Hasil  dari  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  metode  klasifikasi  yang  paling banyak digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier dan tingkat akurasi dari suatu  metode  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti  jumlah  data  yang digunakan.
Kata  kunci:  Analisis  Sentimen,  metode  klasifikasi,  Naïve  Bayes  Classifier , Bisnis, Systematic Literature Review (SLR)

## 1 Pendahuluan
Perkembangan  teknologi mempengaruhi  berbagai  aspek  atau  bidang  dalam kehidupan, salah satunya dalam bidang bisnis dan per-industrian. Per Juli 2019 World  Economic  Forum mencatat  terdapat  26  perusahaan  di  dunia  yang  telah menerapkan industri 4.0, dimana Indonesia termasuk dalam daftar tersebut  [1]. Di  era  industri  4.0  dimana  banyaknya  kegiatan  dengan  menggunakan  internet, persaingan  dalam  dunia  bisnis  sangat  meningkat  dan  mendorong  setiap perusahaan  atau  suatu  bisnis  untuk  terus  melakukan  perkembanngan  dan mengikuti setiap perubahan yang terjadi.
Untuk meningkatkan kualitas suatu perusahaan dan inovasi dari suatu bisnis terdapat  beberapa  cara,  salah  satunya  dengan  mengetahui  opini  apa  yang berkembang di masyarakat mengenai perusahaan tersebut. Opini atau komentar tersebut  dapat  dilihat  dari  aplikasi  atau  website  perusahaan  tersebut,  atau  dari

## Bagja Nugraha
sosial  media.  Dari  banyaknya  opini  yang  diberikan  oleh  masyarakat  terhadap perusahaan  tersebut,  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  memisahkan secara  manual  beberapa  macam  komentar  seperti  komentar  positif,  negatif  dan netral.  Komentar  yang  diberikan  masyarakat  dalam  bentuk  teks  selanjutnya akan  diproses  dengan  menggunakan  analisis sentimen yang  merupakan  cabang ilmu dari text mining . T ext mining merupakan salah satu bidang dalam Natural Language  Processing (NLP)  yang  biasa  digunakan  untuk  memproses  data khusus yaitu data dalam bentuk teks [2].
Di  bidang  pendidikan,  banyak  penelitian  dengan  menggunakan  analisis sentimen  yang telah  dilakukan  oleh  mahasiswa,  dosen,  guru,  dan  peneliti.  Dari banyaknya  penelitian,  analisis  sentimen  memiliki  banyak  metode  dalam penyelesaian  masalahnya.  Namun  belum  ada  penelitian  mengenai  metode  apa yang paling banyak digunakan dan metode mana yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi untuk penelitian  di bidang bisnis.
Karena  jumlah  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  di  bidang  bisnis cukup  banyak,  oleh  karena  itu  penulis  akan  menggunakan  metode Systematic Literature  Review (SLR). Systematic  Literature  Review atau  yang  biasa disingkat dengan SLR merupakan suatu metode penelitian dimana isinya berupa ulasan  kembali  mengenai  topik  tertentu  yang  menekankan  rumusan  masalah yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang sesuai dengan rumusan masalah penelitian [3]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat metode apa yang paling banyak digunakan dan metode apa yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  untuk  analisis  sentimen  pada  bidang bisnis dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR).

## 2 Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  sebuah Systematic  Literature  Review (SLR).  Sumber data  yang  dipakai  berasal  dari  beberapa  jurnal  yang  dicari  melalui Google Scholar, berupa  penelitian  sebelumnya  mengenai  analisis  sentimen  Opini Masyarakat  pada  Sosial  Media  baik  berupa  laporan  penelitian,  skripsi,  jurnal maupun  prosiding.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menentukan variable apa  yang  diperlukan  dengan  cara  studi  literatur  dan  paper  yang  digunakan merupakan paper dari tahun 2015 – 2019. Tujuannya adalah untuk mengetahui metode  yang  paling  banyak  dan  paling  baik  untuk  penelitian  terhadap  metode analisis sentimen untuk kepentingan bisnis.

## 3 Hasil & Pembahasan
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hilda  Rachmi  pada  tahun  2017 mengenai  analisis  sentimen  terhadap review barang  pada  suatu  website  yang menyediakan review untuk  berbagai  kategori,  metode  yang  digunakan  adalah Support  Vector  Machine (SVM), Principal  Component  Analysis dan Genetic
Metode Klasifikasi Analisis Sentimen …… . 121
Algorithm. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan review pengiriman barang menjadi 2 kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif. Untuk hasil tingkat akkurasi dari metode SVM yaitu 86.00% sedangkan untuk metode SVM yang telah dioptimalkan menggunakan Principal Component Analysis dan Genetic Algorithm memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi yaitu 97%.[4] Pada penelitian [5] metode yang digunakan adalah Fuzzy Logic dimana data yang  dikumpulkan  berasal  dari  social  media  yaitu  twitter  dan  facebook. Parameter  sentiment  pada  penelitian  ini telah ditentukan  yaitu  untuk  parameter positif 211 kata dan untuk parameter entimen negative 389 kata. Pada penelitian ini  penulis  membandingkan  antara  hasil  dari  sistem  analisis  sentimen  dengan cara manual yaitu pengecekan satu persatu percakapan. Hasil dari penelitian ini keakuratan antara perbandingan 2 metode yang telah dijelaskan adalah 63.15%, dimana  media  twitter  dinilai  lebih  baik  dibandingkan  media  facebook dikarenakan  pada  media  twitter  pembuatan  status  dibatasi  hanya  10  karakter sedangkan  media  facebook  tidak  dibatasi  sehingga  lebih  banyak noise dalam data.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Faishal  Nuruz  Zahri  dan  Andry  Alamsyah menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier .  Data  yang  digunakan  adalah opini  berbahasa  Indonesia  mengenai  merk Smartfren di  forum  Kaskus,  dimana jumlah  datanya  sebanyak  7386  kalimat  opini.  Untuk  pengujianya  peneliti membuat  2  skenario  yaitu,  skenario  pertama  komposisi  data  latih  tidak seimbang  atau  acak  sedangkan  scenario  kedua  komposisi  data  latih  seimbang antara  sentimen  positif  dan  sentiment  negatif.  Hasil  dari  penlitian  ini  adalah tingkat  akurasi  sebesar  98.40%  dengan  menggunakan  1000  data  latih  dan  data uji sebanyak 6388 dimana hasil klasifikasi menunjukkan 4049 adalah sentimen positif dan 2339 adalah sentiment negatif [6].
Pada  penelitian  [7]  data  yang  digunakan  adalah  data  berupa  opini  yang didapatkan  dari  akun  twitter  perusahaan  jasa  ekspedisi  JNE.  Jumlah  data  uji yang  digunakan  adalah  1500  yang  kemudia  diklasifikasikan  ke  dalam  3  kelas yaitu positif , negative dan netral. Seluruh data uji dan data latif dilakukan tanpa tahapan preprocessing menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 83%.
Pada  penelitian  [2]  metode  yang  digunakan  adalah  K- Nearest  Neighbor, dengan  jumlah  data  sebedar  335  data  berupa  komentar  yang  didapatkan  dari akun  resmi  J&T  Indonesia  di  facebook  yang  sudah  dikelompokkan  secara manual  oleh  pihak  J&T.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  tingkat  akurasi  yang didapatkan  sebesar  79.21%  dengan  jumlah  data  latih  yaitu  101.  Hasil  dari pengklasifikasian  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  latih  dan  nilai  k  yang digunakan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Apriandito  Arya  Saputra  dan Andry  Alamysah  menggunakan  data  yang  didapat  dari  Paperlust.Co  dan menggunakan  metode Naïve  Bayes sebagai  metode  dalam  pengklasifikasian. Peda tahap pengujian perbandingan antara data latih dan  data uji adalah 30:70.

## Bagja Nugraha
Penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  81.18%  dimana  persentase antara  sentimen  netral,  negative  dan  positif  yaitu  67%  untuk  sentimen  netral, 8% untuk sentimen negatif, dan 25% untuk sentimen positif [8].
Pada  penelitian  [9]  sumber  data  berasal  dari mention akun  JNECare  di sosial  media  twitter  dengan  rentang  data  dari  14  Februari  2018  –  19  Februari 2018  yang  menghasilkan  data  sebanyak  2349  data.  Metode  yang  digunakan adalah Naïve Bayes yang menghasilkan 97% dimana sebagian besar data berisi komentar netral dan negatif dikarenakan untuk pelanggan yang tidak mengalami kendala tidak memberikan komentar.
Pada penelitian [10] metode yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dan  data  yang  digunakan  merupakan  opini  konsumen  pada  suatu  produk  pada aplikasi  Goodreads,  Twitter,  dan  Tokopedia.  Penelitian  ini  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  70,43%  -  88,03%  dengan  kategori  dari  hasil  klasifikasi yaitu 3 kelas.
Tingkat  akurasi  dari  setiap  metode  berbeda  –  beda,  bahkan  untuk  metode yang  sama  juga  memiliki  tingkat  akurasi  yang  berbeda.  Hal  ini  disebabkan karena  tingkat  akurasi  dari  setiap  metode  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  yang digunakan,  dan  jumlah  kategori  yang  dibuat.  Untuk  data  lebih  detailnya  dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Tingkat Akurasi No Metode Tingkat Akurasi 1 Support Vector Machine (SVM), Principal Component Analysis dan Genetic Algorithm SVM = 86% SVM yang telah dioptimalkan = 97% 2 Fuzzy Logic 63,15% 3 Naïve Bayes Classifier 70,43% - 98,40% 4 K- Nearest Neighbor 79,21% Dapat  dilihat  pada Tabel  1. Metode Naïve  Bayes  Classifier memiliki  tingkat akurasi  paling  tinggi  pada  tingkat  akurasi  maksimal  yaitu  98,40%  dan  metode yang memiliki tingkat akurasi paling rendah adalah metode Fuzzy Logic sebesar 63,15%.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metode Systematic Literature Review (SLR) dapat disimpulkan bahwa metode yang paling tingkat akurasinya  paling  tinggi  adalah  metode Naïve  Bayes  Classifier. Untuk menentukan  metode  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  tidak dapat  dilakukan  begitu  saja,  karena  tingkat  akurasi  dari  suatu  metode dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti  jumlah  data yang  digunakan.  Analisis
sentimen  pada  Media  Sosial  dalam  dunia  bisnis  digunakan  untuk  mengetahui bagaimana  opini  masyarakat  terhadap  suatu  produk  atau  jasa  sehingga perusahaan dapat meningkatkan kualitasnya.

## 5 Referensi
[1] A. Lidwina and S. Fitra, “Inilah Negara-negara yang Sudah Menerapkan Industri 4.0,” databoks , 2019. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/10/14/inilah-negara- negara-yang-sudah-terapkan-industri-40. [Accessed: 22-Dec-2019].
[2] A. Salam, J. Zeniarja, R. Septiyan, U. Khasanah, P. Studi, T. Informatika, F. I. Komputer, U. D. Nuswantoro, and S. Analysis, “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K- Nearest Neighbor ( Studi Kasus Pada Akun Jasa,” in Prosiding SINTAK , 2018, pp. 480–486.
[3] W. Adisasmito, “Faktor Risiko Diare pada Bayi dan Balita di Indonesia : Systematic Review Penelitian Akademik,” Makara, Kesehat. , vol. 11, no. 1, pp. 1–10, 2007.
[4] H. Rachmi, “Penerapan Principal Component Analysis dan Genetic Algorithm pada Analisis Sentimen Review Pengiriman Barang
Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Evolusi , vol. 5, no. 2, pp. 97–104, 2017.
[5] B. Subaeki, F. Gunawan, and A. R. Atmadja, “Penggunaan Metode Fuzzy Logic untuk Pemantauan Sentimen Brand pada Media Sosial,”
QUERY J. Sist. Inf. , vol. 01, no. 02, pp. 56–62, 2017.
[6] F. N. Zuhri and A. Alamsyah, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Brand Smartfren Menggunakan Naive Bayes Classifier di Forum
Kaskus,” e-Proceeding of Management , vol. 4, no. 1. pp. 242–251, 2017.
[7] R. Raksanagara, Y. H. Chrisnanto, and A. I. Hadiana, “Analisis Sentimen Jasa Ekspedisi Barang Menggunakan Metode Naive Bayes,” in
Prosiding SNST ke-7 , 2016, pp. 19–24.
[8] M. A. A. Saputra and A. Alamsyah, “Analisa obrolan pelanggan menggunakan metode text mining untuk manajemen hubungan pelanggan (studi kasus: paperlust.co),” in e-Proceeding of Management , 2019, vol. 6, no. 1, pp. 781–785.
[9] F. S. Jumeilah, “Klasifikasi Opini Masyarakat Terhadap Jasa Ekspedisi JNE dengan Naïve Bayes,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 01, pp. 92–98, 2018.
[10] S. Hanggara, T. M. Akhriza, and M. Husni, “Aplikasi Web untuk Analisis Sentimen pada Opini Produk dengan Metode Naive Bayes,” in
Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ,
2017, pp. 1–6.