Studi Pengembangan Model Pengenalan Emosi Pada Teks Media Sosial

## Aldy Rialdy Atmadja
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id aldyrialdyatmadja@sttgarut.ac.id
Abstrak – Media sosial mempunyai peranan yang teramat penting dalam dunia teknologi informasi. Aktivitas yang dilakukan pada media sosial dapat menggambarkan seseorang dalam kondisi nyata, tidak  jarang  pula  pengguna  media  sosial  mencurahkan  perasaan  atau  suasana  hatinya  pada  suatu media  sosial  yang  membuat  media  sosial  dapat  diukur,  salah  satunya  pengenalan  emosi  pada  teks media  sosial.  Model  pengenalan  emosi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk mengenali emosi pada teks dengan tahapan pengumpulan data teks, praproses teks, pemilihan dan ekstraksi  fitur, dan klasifikasi  emosi. Model  ini diharapkan dapat  menjadikan baseline dalam riset yang berkenaan dengan klasifikasi teks pada media sosial, khususnya dalam mengenali emosi pada teks media sosial.
Kata Kunci – media sosial, emosi, klasifikasi, pengenalan emosi

## I. PENDAHULUAN
Saat ini, media sosial mempunyai peranan yang teramat penting dalam dunia teknologi informasi. Hal tersebut dibuktikan dengan banyaknya pengguna pada beberapa media sosial. Berdasarkan hasil riset yang dikemukakan Asosiasi Pengguna Jasa Internet Indonesia, penggunaan sosial media terbukti menduduki  peringkat  kedua  setelah  chatting  dalam  perilaku  pengguna  internet  di  Indonesia[1]. Disamping itu, pada situs internetworldstats.com tercatat pula bahwa Indonesia termasuk peringkat 2 dengan pengguna terbanyak pada media social Facebook di Asia[2].
Hal tersebut merupakan akibat dari kegiatan media sosial yang didukung akses tanpa batas, serta penggunaan smartphone untuk  media  sosial  membuat  aktivitas  dunia  maya,  seperti update  status , kegiatan posting aktivitas, tweet, dan sebagainya mudah dilakukan. Aktivitas yang dilakukan pada media sosial dapat menggambarkan seseorang dalam kondisi nyata, tidak jarang pula pengguna media sosial mencurahkan perasaan atau suasana hatinya pada suatu media sosial. Rutinitas dari penggunaan media  sosial  tersebut  memungkinkan  pemantauan  terhadap  akun  media  sosial  mudah  dilakukan. Sehingga  beberapa  penelitian  bermulai  dari  analisis  terhadap  media  sosial  seperti  sentimen percakapan media sosial [3][4][5], tingkat emosi seseorang [6], sampai pada media sosial digunakan untuk penanggulangan bencana.
Salah satu penelitian dalam melakukan analisis teks pada media sosial  yaitu dengan mengukur emosi seseorang melalui media sosial. Pengukuran emosi pada teks media sosial tidaklah mudah, hal ini  dikarenakan  banyak  parameter  dalam  menentukan  emosi  tersebut.  Menurut  Ekman,  terdapat beberapa karakteristik yang mempengaruhi emosi seseorang yaitu adanya korelasi dengan kejadian sebelumnya,  kejadian  yang  tidak  disangka,  ataupun  hubungan  antar  individu  [7].  Sehingga  bisa dikatakan, analisis terkait emosi merupakan sesuatu yang cukup kompleks.
Beberapa penelitian
telah menunjukkan
bahwa
identifikasi emosi seseorang dapat dilakukan pada teks. Secara general, terdapat dua pendekatan yang  dilakukan  yang  dilakukan  dalam  klasifikasi  emosi,  yakni  pendekatan  dengan menggunakan korpus ( corpus based )
dan pendekatan berbasis pengetahuan
( knowledge  based ).  Pendekatan  dengan  korpus  yakni  pendekatan  yang  dilakukan  berdasarkan perhitungan  statistik  dengan  melakukan  ekstraksi  terhadap  data  korpus  menjadi  fitur  dengan berdasarkan n-grams.  Salah  satu  contoh  penelitian dengan pendekatan knowledge yakni  penelitian Strapparava dan Mihaelcea yang menggunakan WordNet-Affect dengan menghitung kemunculan kata pada suatu dokumen ( WordNet-Affect presence )[8]. Sedangkan pendekatan berbasis pengetahuan  yakni  identifikasi  emosi  dilakukan  dari  kumpulan  kata  ataupun  istilah  yang merepresentasikan emosi berupa synsets [9] .
Dalam mengenali emosi terdapat dua metode yang sering digunakan dalam algoritma pembelajaran (learning), yakni menggunakan supervised learning dan unsupervised learning. Supervised learning dapat dilakukan dengan melakukan pelabelan  terhadap  setiap  data  ataupun  dokumen. Proses  ini akan  menjadi  acuan  untuk  digunakan dalam proses learning dengan algoritma tertentu seperti Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbour  (kNN)  ,  Decision  Tree,  Bayesian Network,  Linear  Regression,  Linear Discriminant Analysis, Naive Bayess [10][11][12].
Penelitian  ini  berfokus  pada  studi  literature  dalam  pengembangan  model  untuk  pengenalan emosi dalam teks media sosial. Pada paper ini terbagi menjadi lima bagian yaitu pendahuluan, bagian 2 membahas mengenai tinjauan pustaka yang dipergunakan dalam penelitian ini, bagian 3 membahas mengenai  metode  ataupun  usulan  yang  dilakukan  dalam  pengembangan  model  untuk  mengenali emosi pada teks media sosial, bagian 4 membahas mengenai hasil dan pembahaan, dan selanjutnya membahas tentang kesimpulan dan saran..

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Adanya media sosial pada awal mula millennium, memacu terjadinya komunikasi yang terjadi didunia maya.
Internet
World Statistics mencatatkan bahwa pengguna Internet di Indonesia termasuk dalam pengguna terbanyak di benua Asia[2]. Media sosial merupakan salah satu yang sering diakses oleh para pengguna internet di Indonesia, seperti twitter, facebook dan instagram.  Dalam  media  sosial  memungkinkan  seseorang  untuk  membuat  suatu  konten  dan membaginya
kepada banyak
orang.
Aktivitas tersebut
memberikan kebebasan, sehingga memungkinkan didalamnya terdapat struktur bahasa  nonformal,  penggunaan  singkatan  dan  bahasa  yang  tidak  standar[4].  Begitu juga  dengan  pemilihan  kata  dan  istilah  yang  tidak  standar  sering  digunakan  dalam media sosial[6]. Berikut ini merupakan contoh percakapan pada media sosial.
Pada contoh tersebut percakapan dalam media sosial dapat diekstrak menjadi sebuah informasi dimana didalam percakapan tersebut terdapat emosi. Emosi tersebut dapat diwakili oleh kata-kata yang  mempunyai  makna  emosi  tertentu  ataupun  penggunaan  emoticon  yang  membantu  dalam mendeteksi adanya emosi dalam suatu percakapan pada media sosial.
Secara teori, identifikasi emosi dapat dilakukan dengan melihat emosi primer yang muncul, emosi primer ini dapat ditemukan pada manusia dan juga hewan. Emosi primer ini dikenal dengan emosi dasar  yang  ada  pada  setiap  manusia.  Identifikasi  emosi  yang  telah  ada  saat  ini  seringkali menggunakan emosi dasar. Menurut Ekman terdapat enam emosi dasar yakni marah (anger), jijik (disgust), fear (takut), gembira (joy), sedih (sad), terkejut (surprise)[13]. Enam emosi dasar ini sering dipergunakan dalam berbagai penelitian, namun emosi dasar tersebut tidak hanya dikemukakan oleh Ekman, beberapa penelitian lainnya menggunakan kategori emosi yang lain. Pada penelitian tersebut, identifikasi emosi pada penelitian tersebut menggunakan 10 (sepuluh) kategori emosi dasar, yakni
Gambar 1. Contoh Percakapan pada Media Sosial
Percakapan 1: Selimut dua biji ga cukup, ini cuaca apa bgt -_- Percakapan 2: Hmpir mirip quotenya <user> pak :D pkiran yg mlangit Percakapan 3: hari ini..sakit fisik, sakit di hati juga..senyum aja deh ya :)
marah ( anger ), jijik ( disgust ), takut ( fear ), bersalah ( guilt ), tertarik ( interest ), gembira ( joy ), sedih ( sadness ), malu ( shame ), terkejut ( surprise ) dan netral[14]. Kedua tipe emosi tersebut ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Tipe Emosi yang digunakan dalam Penelitian Klasifikasi Emosi
Ekman (1999)
Neviarouskaya, dkk (2010) marah  ( anger ),  jijik  ( disgust ),  takut ( fear ), gembira ( joy ), sedih ( sad ), terkejut ( surprise )
marah ( anger ), jijik ( disgust ), takut ( fear ), bersalah ( guilt ), tertarik ( interest ), gembira  ( joy ),  sedih  ( sadness ),  malu
( shame ), terkejut ( surprise ) dan netral
Pengklasifikasian  emosi  dilakukan  untuk  mengetahui  emosi  tersebut  diekspresikan  oleh seseorang  melalui  teks  ataupun  percakapan.  Emosi  pada  teks  dapat  dinilai  dengan  pandangan subjektif tentang perasaan seseorang berkenaan dengan sesuatu hal. Penentuan emosi dalam suatu dokumen pada teks (artikel, judul berita, teks media sosial) mudah dilakukan ketika hanya terhadap satu emosi saja. Akan tetapi akan menjadi kompleks ketika beberapa emosi yang ditimbulkan dari dokumen tersebut. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk dapat melakukan klasifikasi emosi pada teks. Bila dikategorikan ada dua tipe pendekatan yang dilakukan dalam klasifikasi emosi berdasarkan sumber data yang menjadi acuan klasifikasi.
1. Pendekatan dengan memanfaatkan data korpus
Pendekatan dengan menggunakan data korpus dilakukan dengan melakukan perhitungan statistik terhadap data yakni dengan menggunakan teknik unigram (n-gram) sebagai fitur. Adapun kelebi- han  pendekatan  dengan  menggunakan  corpus  data  ini  adalah  pendekatannya  bersifat  otomatis yang menyerahkan sepenuhnya terhadap perhitungan data statistik, sehingga tidak membutuhkan para  ahli  untuk  dapat  merepresentasikan  data  tersebut[15].  Beberapa  riset  tentang  klasifikasi emosi yang memanfaatkan pendekatan statistik diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh Sofiana,  dkk  yang  memanfaatkan  fitur  unigram,  kemudian  melakukan  perhitungan  bobot menggunakan  tf-idf.  Selanjutnya,  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dipergunakan  untuk melakukan klasifikasi emosi[16].
2. Pendekatan dengan memanfaatkan Knowledge-Based
Identifikasi emosi dapat juga dilakukan dengan melakukan pendekatan berdasarkan sinonim atau kumpulan  kata  untuk  menjelaskan  emosi  tertentu  dalam  suatu  dokumen.  WordNetAffect merupakan  salah  satu  contoh  dari  pendekatan  menggunakan  knowledge-based.  Studi  yang dilakukan  oleh  Strapparava  dan  Mihalcea  mempergunakan    WordNetAffect,  dimana  pada penelitian tersebut diperlukan baseline untuk mengetahui adanya emosi dalam suatu teks dengan menghitung frequensi kemunculan kata emosi berdasarkan WordNet-Affect pada suatu dokumen ( WN-Affect presence )[9].

## III. METODE
Secara umum dalam melakukan pengenalan emosi dalam teks  dapat dilakukan seperti tahapan pada Gambar 2 berikut ini.
Pada gambar tersebut, model pengenalan emosi dimulai dari sebuah data teks. Data teks tersebut menjadi  inputan  yang  dimasukkan  dalam  sebuah  sistem.  Sebelum  memulai  klasifikasi.  Hal  yang dilakukan yakni melakukan tahapan praproses. Tahapan tersebut dilakukan untuk menyederhanakan bentuk  teks,  dan  juga  menghilangkan  teks  dari  noise  dengan  tujuan  meningkatkan  akurasi  dari pengenalan emosi. Tahapan selanjutnya ekstraksi fitur dilakukan untuk mendapatkan fitur yang sesuai untuk  melakukan  klasifikasi  teks.  Selain  itu  pemilihan  fitur  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memastikan fitur yang dipilih sesuai dan menghasilkan model yang tepat.
Klasifikasi  dilakukan  untuk  menghasilkan  model  yang  sesuai,  model  tersebut  diuji  dengan menggunakan  algoritma  tertentu,  seperti Support  Vector  Machine  (SVM),  k-Nearest  Neighbour (kNN), Decision Tree, Bayesian  Network, Linear Regression, Linear Discriminant Analysis, Naive Bayess. Setelah model klasifikasi dibuat, maka model tersebut menghasilkan hasil klasifikasi. Untuk memastikan  hasil  yang  maksimal,  maka  klasifikasi  tersebut  perlu  diuji  dengan  menggunakan pengukuran  akurasi,  sehingga  model  klasifikasi  dapat  digunakan  dan  menghasilkan  hasil  yang optimal.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  merupakan  hal  yang  paling  penting  dalam  melakukan  penelitian,  beberapa  penelitian dalam melakukan klasifikasi  emosi menggunakan sumber data media sosial[6]. Media sosial  yang dapat  digunakan  diantaranya  facebook,  twitter,  instagram  dan  lain  sebagainya.  Namun  yang  perlu dipertimbangkan dalam melakukan pengenalan emosi melalui teks ini yakni jumlah dataset, jumlah data set yang banyak akan mempengaruhi hasil klasifikasi yang dihasilkan.
Tahapan  selanjutnya  yang  merupakan  tahapan  paling  penting  yakni  praproses.  Praproses diperlukan  untuk  memastikan  bahwa  teks  yang  akan  diproses  telah  bersih  dari  noise,  yang menyebabkan  klasifikasi  emosi  dapat  dilakukan  dengan  maksimal,  sehingga  akan  meningkatkan akurasi klasifikasi emosi. Tahapan ini diperlukan beberapa proses[5], seperti :
1. Tokenisasi
2. Normalisasi fitur
3. Casefolding
4. Clean number
5. Convert number, convert emoticon, convert word, convert negation
6. Stopword removal.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pemilihan  dan  ekstraksi  fitur.  Pemilihan  fitur  dapat dilakukan  dengan  memilih  beberapa  fitur  seperti  dibawah  seperti  n-gram,  posisi  n-gram,  Kamus Linguistic  Inquiery  and  Word  Count  (LIWC),  Multi  Perspective  Question  Answering  (MPQA) Lexicon,  WordNetAffect,  Part-of-Speech  (POS),  dan  kata  sifat  (adjectives)[10].  Pembobotan  juga dapat digunakan dengan menggunakan TF-IDF, dengan cara melakukan perankingan terhadap fitur yang telah diekstrak[17].
Proses  klasifikasi  emosi  merupakan  sebuah  proses  menemukan  model  yang  menjelaskan  atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek yang kelasnya tidak diketahui. Klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa  cara,  hal  ini  berlaku  juga  untuk  klasifikasi  emosi  .  Klasifikasi  tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan teknik pembelajaran dengan supervised, unsupervised  dan  juga  semi-supervised  [18].  Algoritma  yang  sering  kali  digunakan  pada  teknik pembelajaran  secara supervised diantaranya  yaitu Support  Vector  Machine  (SVM),  Decision  Tree, Bayesian  Network,  Naive  Bayess [11][19].  Selain  itu  pembelajaran  dengan  unsupervised  dapat dilakukan tanpa menggunakan label yang ada sehingga seringkali disebut dengan klustering[20].
Pada tahapan hasil klasifikasi emosi, maka akan dilakukan pengujian terhadap  model  yang  sudah  terbentuk  dari  proses  klasifikasi.  Dari  model  tersebut akan  diuji  data  testing  sehingga  akan  menghasilkan  perkiraan  kelas  dari  data  test yang diujikan. Hasil penentuan klasifikasi tersebut akan dilakukan pengukuran
terhadap nilai akurasi yang dihasilkan dari model klasifikasi tersebut.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Model  tersebut  dipergunakan  sebagai baseline dalam  penelitian  untuk  mengenali  emosi  dalam teks media sosial berdasarkan hasil komparasi dengan penelitian  klasifikasi emosi terdahulu. Pada dasarnya untuk membuat suatu model pengenalan klasifikasi teks, data merupakan hal yang utama dalam melakukan prediksi terhadap hasil klasifikasi. Praproses merupakan tahapan yang dilakukan untuk memastikan teks bebas dari noise, serta pemilihan fitur perlu dilakukan dalam menghasilkan akurasi  yang  maksimal.  Disamping  penggunaan  algoritma  yang  saat  ini  Support  Vector  Machine (SVM) masih menjadi acuan terbaik dalam melakukan klasifikasi teks.
Tentu saja model tersebut perlu dikaji ulang seshingga dapat dipergunakan untuk kasus ini saja maupun kasus  lain  yang erat  dengan kaitan  analisis terhadap percakapan  media sosial.  Disisi  lain, penggunaan  algoritma  lain  dan  metode  yang  saat  ini  menjadi  riset  yang  berkembang  seperti penggunaan Deep  Learning untuk  klasifikasi  dan  pengenalan  teks  menjadi  sesuatu  yang  menarik untuk dikaji secara mendalam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada kampus Sekolah Tinggi Teknologi Garut yang telah mendukung para dosennya ntuk senantiasa mencurahkan tulisannya dalam bentuk karya ilmiah yang dipublikasikan pada khalayak luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] APJII, “Penetrasi & Perilaku Pengguna Internet Indonesia 2017,” Asos. Penyelenggara Jasa Internet Indones. , pp. 1–39, 2017.
[2] “Asia  Internet  Use,  Population  Data  and  2017,  Facebook  Statistics  -  December.”  [Online]. Available: https://www.internetworldstats.com/stats3.htm.
[3] B.  Subaeki,  F.  Gunawan,  and  A.  R.  Atmadja,  “Penggunaan  Metode  Fuzzy  Logic  untuk Pemantauan Sentimen Brand pada Media Sosial,” vol. 1, no. October, pp. 56–62, 2017.
[4] A. R. Naradhipa and A.  Purwarianti,  “Sentiment  Classification for  Indonesian Messages in Social Media,” Int. Conf. Electr. Eng. Informatics , no. July, pp. 2–5, 2011.
[5] I. Sunni  and D. H. Widyantoro,  “Analisis Sentimen dan Ekstraksi Topik  Penentu  Sentimen pada  Opini  Terhadap  Tokoh  Publik,” J.  Sarj.  Inst.  Teknol.  Bandung  Bid.  Tek.  Elektro  dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 200–206, 2012.
[6] A. R. Atmadja and A. Purwarianti, “Comparison on the rule based method and statistical based method on emotion classification for Indonesian Twitter text,” 2015 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2015 - Proc. , 2016.
[7] P. Ekman, “An Argument for Basic Emotions,” Cogn. Emot. , vol. 6, no. 3–4, pp. 169–200, 1992.
[8] C. Strapparava and R. Mihalcea,  “Learning to  identify emotions  in  text,” Proc.  2008 ACM Symp. Appl. Comput. - SAC ’08 , p. 1556, 2008.
[9] A.  Valitutti,  C.  Strapparava,  and  O.  Stock,  “Developing  affective  lexical  resources,” PsychNology J. , vol. 2, no. 1, pp. 61–83, 2004.
[10]  W.  Wang,  L.  Chen,  K.  Thirunarayan,  and A.  P.  Sheth,  “Harnessing  Twitter  ‘Big  Data’  for Automatic Emotion Identification,” SocialCom/PASSAT , 2012.
[11]  R.  Burget,  J.  Karásek,  and  Z.  Smékal,  “Recognition  of  emotions  in  Czech  newspaper headlines,” Radioengineering , vol. 20, no. 1, pp. 39–47, 2011.
[12]  R.  Tokuhisa,  K.  Inui,  and Y.  Matsumoto,  “Emotion  classification  using  massive  examples extracted from the web,” Proc. 22nd Int. Conf. Comput. Linguist. - COLING ’08 , vol. 1, no. August, pp. 881–888, 2008.
[13]  P. Ekman, “Are There Basic Emotions?,” Psychological Review , vol. 99, no. 3. pp. 550–553, 1992.
[14]  A. Neviarouskaya, H. Prendinger, and M. Ishizuka, “User study on AffectIM, an avatar-based Instant  Messaging  system  employing  rule-based  affect  sensing  from  text,” Int.  J.  Hum. Comput. Stud. , vol. 68, no. 7, pp. 432–450, Jul. 2010.
[15]  S. Aman, “Recognizing emotions in text,” Www-Scf.Usc.Edu , 2007.
[16]  L. Sofiyana, Z. Abidin, and H. Nurhayati, “Klasifikasi Emosi Untuk Teks Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan K-Nearest Neighbor.” 2012.
[17]  O. Nurdiana, Jumadi, and D. Nursantika, “Perbandingan Metode Cosine Similarity Dengan Metode  Jaccard  Similarity  Pada  Aplikasi  Pencarian  Terjemah  Al-Qur’an  Dalam  Bahasa Indonesia,” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 59–63, 2016.
[18]  S. Mac Kim, “Recognising Emotions and Sentiments in Text,” University of Sydney, 2011.
[19]  W.  B.  Zulfikar  and  N.  Lukman,  “Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier  dengan  Nearest Neighbor untuk Identifikasi Penyakit Mata,” JOIN (Jurnal Online Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–86, 2016.
[20]  N. W. S. Saraswati, “Text mining dengan metode naïve bayes classifier dan support vector machines untuk sentiment analysis,” 2011.