## ANALISA ELECTRONIC WORD OF MOUTH (E-WOM) PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Heribertus Yulianton 1 , Felix Andreas Sutanto 2 , Kristophorus Hadiono 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Email: 1 heribertus@gmail.com, 2 felix@unisbank.ac.id, 3 kris@unisbank.ac.id

## Abstrak
E-WOM adalah pernyataan positif atau negatif yang dibuat oleh konsumen potensial, konsumen aktual, dan konsumen terdahulu tentang produk atau perusahaan melalui internet. Salah  satu  media  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  pernyataan  tersebut  adalah media sosial twitter. Media sosial dapat digunakan untuk mendapatkan respon secara jujur karena  biasanya  orang  tidak  akan  merasa  sungkan  untuk  mengungkapkan  perasaannya secara tidak langsung.
Penelitian  ini  akan  menganalisa  ada  atau  tidaknya  pernyataan  e-WOM  terhadap penyedia  jasa  layanan  internet.  Metode  yang  dilakukan  terdiri  dari  tiga  kegiatan,  yang pertama  adalah  mengambil  cuitan  pengguna  twitter  yang  mengandung  kata  yang berhubungan dengan penyedia jasa layanan internet. Kegiatan kedua adalah persiapan data untuk  training.  Yang  ketiga  adalah  menganalisa  e-wom  dengan  metode  knn  dan  bahasa pemrograman R.
Hasil  penelitian  ini  berupa  data  motif  e-wom  Venting  Negative  Feelings  dan Extraversion  /  Positive  Self-Enhancement.  Data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai pendukung keputusan pengguna internet dalam memilih penyedia jasa layanan internet yang baik.
Kata kunci: e-wom, twitter, provider, inernet.

## 1. PENDAHULUAN

## a. Pendahuluan
Dalam  dunia  bisnis,  Word  of  Mouth  (WoM)  adalah  media  yang  paling  kuat  dalam mengomunikasikan  produk  atau  jasa  kepada  konsumen.  Word  of  Mouth  adalah  tindakan  yang dilakukan  konsumen  untuk  memberikan  informasi  kepada  konsumen  lain  secara  non  komersial mengenai  merek,  produk  maupun jasa. (Hasan, 2010). Konsumen yang telah memiliki pengalaman unik tentang produk, jasa, dan merek dari perusahaan tertentu, cenderung akan memasukkan produk, jasa,  dan  merek  tersebut  ke  agenda  percakapan.  Mereka  secara  sadar  atau  tanpa  sadar mengungkapkannya  kepada  orang  lain  secara  lisan  (word  of  mouth)  dalam  berbagai  kesempatan. Seiring dengan perkembangan Internet, saat ini WoM telah berkembang menjadi electronic word-of- mouth. Menurut Hennig- Thurau (2004), electronic Word of Mouth (e-WoM) communication merujuk pada pernyataan positif atau negatif dari pelanggan potensial, pelanggan aktual atau mantan pelanggan mengenai suatu produk atau perusahaan via internet.
Pada  saat  ini  metode  pemasaran  lewat  website  bukanlah  hal  yang  asing bagi pengguna internet. Hal  ini  bisa  dilihat  dengan  munculnya  website-website  UMKM  yang  bisa  ditemukan  lewat  mesin pencari seperti google, bing, yahoo dan sebagainya. Namun tidak semua UMKM bisa berhasil dalam usaha  ini  karena  websitenya  mungkin  tidak  memiliki  pengunjung,  kalah  bersaing  di  posisi  mesin pencari  atau  kualitas  produknya tidak  ada  yang merekomendasi.  Dalam,  hal pemasaran  online  telah dikenal  istilah  Content  Management  System  (CMS)  dan Search  Engine  Optimation (SEO). Kedua metode tersebut juga telah diterapkan untuk e-commerce toko online UMKM (Sutanto, 2015). Namun penerapannya hanya menghasilkan posisi pada halaman pertama mesin pencari dan belum membahas tentang pengaruhnya terhadap pembelian produk. Oleh karena itu perlu dicari cara agar pemasaran yang dilakukan dapat mempengaruhi pembelian produk.
Penelitian ini akan menganalisa percakapan yang dapat dikategorikan sebagai electronic Word of Mouth pada media sosial twitter. Untuk mendapatkan data  dari twitter  akan mengunakan bahasa  R
yang  telah menyediakan library untuk mengaksesnya. Media  sosial Twitter dipilih karena media ini memungkinkan penggunanya untuk memberikan komentar atau tanggapan tentang suatu produk secara bebas  baik  itu  mendukung  atau  mengkritiknya.  Ujaran  dari  seorang  pengguna  twitter  berpotensi memperluas  pangsa  pasar  maupun  mencegah  konsumen  untuk  membeli  produk  atau  layanan  suatu perusahaan.

## b. Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dikemukakan  sebelumnya,  dapat  dirumuskan  masalah sebagai berikut:
1) Mendapatkan  tweet  dari  media  sosial  Twitter  dan  menentukan  kata  yang  dapat  dikategorikan sebagai Electronic Word of Mouth (E-Wom).
2) Menganalisa  percakapan  pada  media  sosial  Twitter  yang  dapat  dikategorikan  sebagai  Electronic Word of Mouth (E-Wom).
2. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN
a. Tujuan Penelitian
Tujuan khusus penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Melakukan identifikasi dan analisis motif-motif E-Wom yang ada pada media sosial Twitter.
2) Mengetahui motif yang paling banyak dilakukan oleh pengguna  media sosial Twitter.

## b. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  vendor  untuk  mendapatkan  respon  dari masyarakat  tentang  produknya.  Sekaligus  dapat  memberikan  gambaran  tentang  cara  memasarkan produknya di internet melalui metode e-WOM.

## 3.  TELAAH PUSTAKA

## a. Penelitian Yang Telah Dilakukan
Henning-Thurau,  dkk.  (2004)  dalam  penelitiannya  mengemukakan  bahwa  Electronic  Word  of Mouth (EWOM) berisi pernyataan positif atau negatif yang dibuat oleh konsumen potensial, konsumen aktual,  dan  konsumen  terdahulu  tentang  produk  atau  perusahaan  melalui  internet.  Konsumen mendapatkan  mendapatkan  informasi  dari  konsumen  lain  yang  telah  menggunakan  produk  melalui EWOM.
Penelitian  tentang rancang bangun  portal  E-Commerce  produk  handicraft menggunakan metode object  oriented  programming.  Portal  ini  dibangun  untuk  mengembangkan  pemasaran  pada  UMKM Handicraft.  Untuk  memudahkan  pengisian  konten  portal  digunakan  metode  Content  Management System  (CMS). Object  oriented  programming diterapkan  pada  saat  implementasi  aplikasinya (Galih, 2011).
Model  Cyber  Cluster  Partisipatif  dalam  usaha  memasarkan  secara  online  produk  unggulan UMKM dapat digunakan untuk memasarkan produk- produk UMKM secara efektif, mudah dan cepat disasar oleh  konsumen.  Cara ini membutuhkan peran aktif dari pelaku UMKM dan masyarakat untuk membuat  link  website.  Hal  tersebut  perlu  dilakukan  secara  masif  agar  website  tersebut  dapat  berada pada halaman pertama mesin pencari internet (Diartono, 2012).
Media  yang  paling banyak  digunakan  sebagai  media  e-WoM  yaitu  situs jaringan  sosial  seperti Facebook,  Twitter,  MySpace,  Friendster,  Foursquare,  dll.
Orang-orang yang bergabung dalam salah satu komunitas jaringan sosial  tersebut saling berbagi pengalaman  dan  pengetahuan  mengenai  berbagai  macam  hal.  Penerapan  EWOM  pada  media  sosial Foursquare  mengungkapkan  adanya  perbedaan  tipe  pengguna  yang  mempengaruhi  mereka  dalam memberikan  suatu pernyataan mengenai suatu produk  atau  jasa.  Untuk memanfaatkan kekuatan dari electronic Word of Mouth (e-WoM), perusahaan harus terlebih dahulu mengidentifikasi dan mengerti pengguna web secara efektif untuk menyebarkan pendapat mereka. (Rita dkk, 2013)
Mengacu pada penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini akan menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi  pembelian  produk  UMKM  dan  membuat  model  sistem  electronic  word  of  mouth berbasis media sosial.

## b.  Motif E-Wom
Menurut Thurau et al. (2004), E-Wom memiliki motif sebagai berikut:
1) Platform  assistance:  kepercayaan  konsumen  terhadap  platform  yang  digunakan.  Perilaku  eWOM dapat dilihat melalui frekuensi kunjungan dan jumlah komentar ditulis oleh konsumen pada opinion platform.
2) Venting  negative  feelings:  keinginan  mengungkapkan  ketidakpuasan  konsumen  terhadap  produk atau perusahaan. Upaya ini dilakukan dalam bentuk eWOM negatif, yaitu jika pelanggan mengalami hal  yang  tidak  menyenangkan  atau  negatif  bagi  mereka.  Komunikasi  eWOM  dilakukan  untuk mencegah orang lain mendapat pengalaman yang sama seperti yang pernah mereka alami.
3) Concern  for  other  consumers:  keinginan  memberikan  rekomendasi  kepada  konsumen  lain. Konsumen  memiliki  keinginan  untuk  membantu  konsumen  lain  terkait  dengan  keputusan pembelian. Komunikasi ini dapat berbentuk komentar positif dan negatif tentang produk.
4) Extraversion/positive  self-enhancement:  keinginan  konsumen  berbagi  pengalaman  konsumsi mereka  untuk  meningkatkan  citra  diri  sebagai  pembeli  yang  cerdas.  Dalam  konteks  website, konsumen  yang  berkontribusi  dianggap  lebih  ahli  oleh  konsumen  lain  dalam  aktivitas  konsumsi produk tersebut.
5) Social benefits: keinginan berbagi informasi dan berinteraksi dengan lingkungan sosial. Konsumen dapat  menulis  komentar  pada  opinion  platform,  yang  menandakan  partisipasi  mereka  dalam komunitas  virtual.  Dengan  partisipasi  tersebut,  konsumen  merasa  mendapatkan  manfaat  atau keuntungan sosial jika bergabung dalam komunitas virtual.
6) Economic  incentives:  keinginan  memperoleh  insentif  dari  perusahaan.  Manfaat  ekonomi  telah ditunjuk sebagai pendorong penting dari perilaku manusia secara umum dan dianggap oleh penerima sebagai tanda penghargaan terhadap perilaku komunikasi eWOM.
7) Helping the  company:  keinginan  konsumen  membantu  perusahaan.  Motif ini muncul  hasil  dari kepuasan  konsumen  terhadap  produk  dan  memunculkan  keinginan  untuk  membantu  perusahaan yang bersangkutan.
8) Advice  seeking:  keinginan  mencari  saran  dan  rekomendasi  dari  konsumen  lain.  Motif melakukannya  adalah  untuk  mendapatkan  pemahaman  lebih  lanjut  bagaimana  memahami, menggunakan, mengoperasikan, memodifikasi, dan/atau memperbaiki produk.

## c.   Bahasa Pemrograman R
R bukan saja bahasa tetapi juga lingkungan/environment untuk komputasi statistik dan grafik. R merupakan  project  GNU  yang  dikembangkan  oleh  Bell  Laboratories  (sebelumnya  AT&T,  sekarang Lucent  Technologies).  Team  pengembang  R  adalah  John  Chamber  dan  teman-temannya.  R menyediakan berbagai  macam  tool  statistik  dari linier dan memodelan non linier, uji  statistik klasik, analisis time-series, klasifikasi, clustering dan lain-lain. R juga menyediakan  tool  teknik  grafis yang bertujuan  untuk  menampilkan  data  yang telah diolah secara visual dalam bentuk grafik. R merupakan project  open-source  yang  memungkinkan  banyak  pihak  untuk  memberikan  kontribusi  dalam  proses pengembangan.
Default lingkungan R telah  memiliki banyak fungsi-fungsi yang  dapat digunakan untuk berbagai keperluan. Lingkungan R dapat ditambahkan fungsi- fungsi baru. Fungsi-fungsi baru tersebut biasanya dalam  bentuk  package.  Fungsi-  fungsi  package  hanya  dapat  digunakan  jika  package  telah  dimuat. Package  harus  dimuat  setiap  saat  session  baru  dibuat  atau  setiap  saat  baru  menjalankan  tool pemrograman  R.  Fungsi  untuk  memuat  package  adalah  library().  Sintaks  fungsi ini adalah sebagai berikut:

## library(NamaPackage) atau library(“NamaPackage”)
Berikut adalah contoh kode untuk memuat package “kernlab”.
library("kernlab")
Working directory atau direktori kerja adalah direktori/folder aktif pada suatu session. User hanya dapat  mengakses  file  script  R  dan  file  data  yang  berada  pada  working  direktory.  Jika  user  ingin mengakses file di luar working directory maka user harus menulis path direktori/folder dan nama file. Untuk menentukan working directory dapat digunakan fungsi setwd(). Sintaks fungsi ini adalah sebagai berikut:
setwd(“path_absolute”)
Kode di bawah ini adalah contoh penggunaan fungsi setwd() dan outputnya.
> setwd("C:/") > getwd() [1] "C:/"
Format file  yang umum digunakan untuk menyimpan data adalah file text yang berisi nilai-nilai yang dipisahkan oleh tanda koma atau tab. File Excel juga umum digunakan untuk menyimpan data. Untuk  membaca  file  Excel  diperlukan  package  “xslx”.  Platform  R  juga  dapat  membaca  data  dari database server seperti MySQL dan SQL Server.

## d.  Media Sosial Twitter
Twitter adalah situs web dimiliki dan dioperasikan oleh Twitter, Inc., yang menawarkan jaringan sosial  berupa  microblog  dan  media  sosial.  Disebut  microblog  karena  situs  ini  memungkinkan penggunanya  mengirim  dan  membaca  pesan  blog  seperti  pada  umumnya  namun  terbatas  hanya sejumlah 140 karakter yang ditampilkan pada halaman profil pengguna. Twitter memiliki karakteristik dan  format  penulisan  yang  unik  dengan  simbol  ataupun  aturan  khusus. Pesan dalam Twitter dikenal dengan sebutan tweet. (L. Zhang, 2011).
Untuk  mengetahui  isu-isu  terhangat  didunia,  Twitter  telah  menyediakan  trending  topic  yang mencerminkan topik populer yang biasanya ditandai dengan tanda tagar (#). Ada 2 jenis Topik Hangat (Trending  Topic)  yang  menjadi  acuan  pengguna  di  Indonesia,  yaitu  Topik  Hangat  Seantero  Dunia (Trending Topic World Wide / TTWW) dan Topik Hangat Indonesia (Trending Topic Indonesia / TTI), kemudian yang terjadi di Indonesia khususnya terutamanya adalah karena hal-hal yang sedang banyak peminatnya  pada  saat  itu.  Twitter  juga  telah  menyediakan  API untuk  developer  yang  membutuhkan data. Untuk menggunakannya dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:
library(twitteR) api_key<- "isi api key" api_secret<- "isi api secret" access_token<- "isi access token" access_token_secret<- "isi token secret" setup_twitter_oauth (api_key,api_secret,access_token,access_token_secret)

## e.   Machine Learning
Machine  learning  adalah  bidang  yang  mempelajari  pengembangan  algoritma  komputer  untuk mengubah  data  menjadi  aksi  yang  cerdas  atau  secara  singkat  dapat  juga  diartikan  sebagai  proses mengubah data menjadi informasi. Untuk membuat data menjadi domain model agar didapat informasi yang dapat digunakan untuk melakukan aksi maka digunakan metode-metode yang telah dikenal pada bidang statistik. Proses data dengan metode-metode statistik tersebut dibantu dengan bantuan kekuatan komputasi  yang  dimiliki  oleh  komputer.  Karena  menggunakan  metode  statistik  maka  proses  di  atas disebut statistical learning, tetapi lebih populer atau lebih dikenal dengan istilah machine learning.
Machine  learning  dapat  dibedakan  menjadi  dua  tipe.  Tipe  yang  dimaksudkan  di  sini  adalah  tipe algoritma yaitu:
1) Supervised learning.
2) Unsupervised learning.
Supervised Learning adalah pembelajaran yang telah diketahui apa yang akan diprediksi atau target variablenya.  Sehingga  tujuan  membangun  algoritma  sudah  jelas  hal  apa  yang  akan  diprediksi.  Oleh karena itu model yang dihasilkan dari tipe ini adalah model prediksi. Model prediksi digunakan untuk melakukan proses  prediksi  target  variable  (target  feature)  berdasarkan  feature-feature  lain pada suatu dataset. Algoritma pembelajaran yang dibangun  mencoba untuk menemukan  dan memodelkan hubungan  antara  target  variable  (target  feature)  tersebut  dengan  feature-feature  lainnya.  Klasifikasi
adalah  contoh  task  mechine  learning  tipe  supervised  untuk  melakukan  prediksi.  Beberapa  contoh penerapan klasifikasi adalah sebagai berikut:
1) Penentuan email adalah email spam.
2) Penentuan seseorang mengidap kanker.
3) Penentuan kemenangan suatu tim sepakbola.
Unsupervised  Learning  merupakan  kebalikan  dari  tipe  sebelumnya  dimana  tidak  terdapat  target variable  (target  feature)  pada  dataset.  Model  yang  dihasilkan  dari  tipe  ini  adalah  descriptive  model. Salah  satu  task  descriptive  model  untuk  menemukan  pola  yang  bisa  mengidentifikasi  asosiasi  pada dataset. Contoh implementasinya dapat  dilakukan pada menemukan pola pada proses  analisis barang yang  dibeli  oleh  pembeli  pada  suatu  super  market  atau  mini  market.  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah untuk  mengetahui  barang-barang  yang  sering  dibeli  bersama-sama.  Sebagai  contoh  jika  pembeli membeli  roti  maka  otomatis  juga  membeli  keju  dan  susu  kental  manis.  Atau  jika  pembeli  membeli sabun cuci maka juga membeli pengharum pakaian. Dengan informasi pola tersebut maka pemilik super market  dapat  menggunakannya  untuk  membuat  iklan  diskon  untuk  kelompok  barang  tersebut,  atau pemilik  juga  dapat  membuat  agar  tata  letak  barang-barang tersebut  dibuat  berdekatan.  (Reza  Faisal, 2016)

## 4. METODE PENELITIAN

## a. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini meliputi:
1) Observasi
Observasi  dilakukan  di  Universitas  Stikubank  Semarang  untuk  mendapatkan data di media sosial twitter.
2) Studi Kepustakaan
Studi  kepustakaan  dilakukan  untuk  memperoleh  literatur-literatur  yang  relevan  dengan  obyek penelitian.

## b. Metode Analisa dan Perancangan
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk analisa dan perancangan meliputi :
1) Analisis
Pada tahap  ini  dicari  alternatif-alternatif pemecahan  masalah  yang paling  sesuai untuk mengatasi permasalahan yang ada.
2) Desain
Merancang  pemecahan  masalah  untuk  menentukan  langkah-langkah  operasi,  prosedur,  sekaligus membuat  desain  secara  menyeluruh  yang  meliputi  data dan prosedur dan algoritma pemrograman.
3) Implementasi
Implementasi  algoritma yang  telah  dibuat,  sesuai  dengan  spesifikasi  yang telah ditentukan dalam desain.
4) Testing
Setelah  program  selesai  dibuat  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menguji  coba program.

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a.  Langkah Penelitian
Penelitian  ini  akan  menganalisa  ada  atau  tidaknya  e-WOM  pada  media  sosial  Twitter.  Sosial media  Twitter  dipilih  karena  media  ini  adalah  salah  satu  yang  banyak  penggunanya.  Selain  itu Twitter  adalah  media  sosial  yang  berbasis  teks,  sehingga  memungkinkan  eksplorasi  yang lebih  luas tentang suatu topik.
Langkah pertama  yang akan dilakukan adalah menentukan topik percakapan apa saja  yang akan dicari  dalam  media  sosial  Twitter.  Pada  penelitian  ini  topik  ditentukan  berdasarkan  motif  e-WOM yang  dianggap sesuai dengan kondisi pada  media  sosial. Langkah kedua  adalah  mencari tweet yang
sesuai  dengan  topik  yang  telah  ditentukan.  Untuk  mendapatkan  data  tersebut  digunakan  bahasa  R yang dilengkapi dengan library untuk mengakses media sosial Twitter.

## Gambar 1. Langkah Penelitian
Langkah ketiga adalah melakukan klasifikasi terhadap data tersebut sesuai dengan motif e-WOM yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Klasifikasi  dilakukan dengan  cara membandingkan  kalimat  tweet dengan  daftar  kata  yang  telah  ditentukan  dalam  motif  e-WOM.  Jika  tweet  yang  didapat  sesuai dengan  daftar  kata  yang  ada  pada  motif,  maka  bisa  disimpulkan  bahwa  tweet  tersebut  merupakan bagian dari electronic-Word of Mouth.

## 5.2. Motif e-WOM
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  tweet  yang  diposting  oleh  pengguna  Twitter sehubungan  dengan  kesan  mereka  terhadap  produk  IndiHome.  Untuk  mendapatkan  tweet  yang berhubungan dengan motif E-WOM, disusun daftar sebagai berikut:
No Motif EWOM Kontek Kalimat Kata 1 Venting Negative Feelings Review dari pengguna IndiHome di internet menunjukkan ketidakpuasan Konsumen IndiHome mengungkapkan ketidakpuasan melalui media internet acak acak-acakan acuh acuh tak acuh bercacat berdalih berlebihan bermasalah fatal fiksi fitnah jelek jempol kebawah jengkel jerat kacau kadaluarsa kesal kesalahan 2 Extraversion / Positive Self-Enhancement Melalui internet mendapatkan informasi mengenai pengalaman positif konsumen pengguna IndiHome Melalui internet mendapatkan informasi bahwa IndiHome merupakan pilihan yang tepat agung ahli ahlinya ajaib akomodatif akurat alhamdulillah bagus bahagia baik berguna berharga berhasil cemerlang cepat inovasi
inovatif inspirasi inspirasional inspiratif

## b. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  telah  ditentukan  penyedia  jasa  layanan  internet  yang  akan  diteliti  adalah IndiHome.  Data  mengenai  kesan  pengguna  terhadap  IndiHome  didapat  dari  media  sosial  Twitter. Sebagai  sampel data, dilakukan pencarian  data  pada  tanggal  1  –  7  November  2017.  Diambil  secara acak  sebanyak  500  tweet  dan  data  disimpan  dalam  bentuk  Microsoft  Excel  untuk  kemudahan penyajian informasi.
Untuk pengolahan digunakan bahasa R yang telah menyediakan library untuk mendapatkan data dari Twitter yaitu library twitteR. Penggunaannya seperti pada gambar 2.
Library (twitteR) api_key<- "kode api" api_secret<- "kode api secret" access_token<- "kode token" access_token_secret<- "kode token secret" setup_twitter_oauth(api_key,api_secret,access_token,access_token_secret) #Pencarian Data indihome = searchTwitter("indihome", n=500) indihomedf <- twListToDF(indihome) write.xlsx(indihomedf, file = "internet2.xlsx", sheetName="indihome", append=TRUE)
Gambar 2. Pencarian Data Twitter
Untuk  mendapatkan  data  komentar  pengguna  twitter,  pada  penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua langkah.  Langkah  pertama  adalah  mendapatkan  kode-kode  untuk  mengakses  data  dari  twiter.  Untuk mendapatkannya diharuskan memiliki account twitter terlebih dahulu, kemudian mengambil kode-kode tersebut melalui web twitter developer.
Langkah kedua adalah menggunakan fungsi searchTwitter() untuk mencari data yang diinginkan. Pencarian  dilakukan  dengan  metode  pencarian  tweet  yang  mengandung  kata  isp  pada  penelitian  ini, yaitu indihome, biznet dan myrepublic. Data yang diperoleh pada saat pencarian bertipe list pada bahasa R, untuk dapat disimpan kedalam Excel, format list harus diubah terlebih dahulu dengan  format data frame,  setelah  itu  disimpan  ke  file  excel.  Library  yang  digunakan  untuk menyimpan  data  ke excel  adalah  library  xlsx.  Hasil  pencarian  data  dapat  dilihat seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pencarian Data
Pada saat pencarian, library twitteR mengambil data tidak hanya komentar saja,  melainkan  juga nama  pengguna,  reply,  retweet,  tanggal  pembuatan,  lokasi  dan  sebagainya.  Sedangkan  hal  yang diperlukan sebenarnya hanyalah field text saja.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  hal  pertama  yang dilakukan  pada  tahap ini adalah mengambil text saja.

## Gambar 4. Hasil Text
Ekstraksi fitur diperlukan agar kata-kata yang akan diprediksi sentimennya efektif. Dalam bahasa indonesia juga dikenal kata-kata yang tidak memiliki makna atau tidak penting yang umumnya disebut stopword.  Penghilangan  stopword  dilakukan  berbasis  daftar  stopword  yang  dibuat  Tala  dengan penambahan kata yang tidak baku dalam bahasa indonesia yang juga tidak penting. Contoh daftar kata yang dimasukkan dalam daftar stopword adalah sebagai berikut:
ada adalah adanya adapun agak agaknya agar akan akankah sbb

## c. Persiapan Data
Persiapan  data  dilakukan  dengan  cara  membuat  data  yang  akan  digunakan  untuk  training  dan testing. Persiapan data dilakukan dengan memilih sample sebanyak 20 tweet dengan mengkategorikan motif  positif  dan  negatif  serta  memberikan  hasil  apakah  kalimat  tweet  tersebut  merupakan  motif  e- WOM Positive Self-Enhancement atau Venting Negative Feelings dengan memberi nilai„ 1‟ atau „ 0‟. Hasil dari langkah ini dapat dilihat seperti gambar 5.

## Gambar 5. Persiapan Data

## d. Training Model
Data training disusun berdasarkan hasil persiapan data. Pada tahap ini peneliti melakukan analisa terhadap tweet untuk memberikan hasil apakah kalimat tweet tersebut merupakan e-WOM atau bukan. Penentuannya e-WOM atau bukan dengan memberi nilai „Y‟ untuk kondisi benar dan „T‟ untuk kondisi yang salah. Hasil dari langkah ini dapat dilihat seperti gambar 6.

## Gambar 6. Data Training

## e. Prediksi
Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  machine  learning.  Teknik  ini  termasuk  ke  dalam  tipe supervised learning. Istilah klasifikasi didapat dari tujuan utama teknik ini untuk memprediksi sebuah kategori  dari  input  data.  Sebelum  melakukan  proses  prediksi,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses pembelajaran. Proses pembelajaran memerlukan data. Data yang digunakan pada proses pembelajaran disebut data latih atau data training. Sedangkan data yang digunakan pada proses predeksi disebut data uji atau data testing.
Data  yang digunakan untuk  training  dapat  ditunjukkan pada tabel  sebagai berikut:
Tweet m1 m2 result sobat indihome paket ramadhan lho juli segera berlangganan lsg 0 0 T alesadewi  pake speedy  cari ganti smpt ganti indihome tp liat gini jd ga  hehe 1 0 Y alvionitarani speedytrs indihome  speedy versi pake fiber optic hebat 0 1 Y saksikan aksi udin uda  kompetisi indihome grass roots festival  jumat juli minggu juli 0 0 T amaliasugianto selviselv indihome  ihhh malesin bgt 1 0 Y rudiantorudy telkomcare selamat siang bapak  indihome dikecepatan  mbps bapak tksyr 0 0 T dan klo provider  yg masuk jogja suami secepat kilat pindah  ganti indihome sih 1 1 Y alesadewi duhh ga ganti indihome deh kalo gitu 1 0 Y telkomcare mohon info daftar harga indihome  bisnis 0 0 T akhirnya si temennya bojoku telepon konfirmasi telkom indihome tepatnya dapetlah penjelasan 0 1 Y telkompromo untung indihome ada bebas tlp menit bersilatuhrahmi mau coba yuk berlangganan indihome 0 0 T saya suka video youtube cara bobol indihome  work by pendi 0 1 Y kak nomor telepon memanggil teknisi memperbaiki indihome  ya telkomcare 0 0 T rayindra karna ultah telkom kl yaa  channel indihome kebuka sampe kpn min telkomcare 0 0 T kini dgn hybrid box tambahan hdk sobat  merasakan pengalaman sma tv 0 1 Y hallo warga jatiasih jika  keluhan  info pemasangan indihome  langsung cek twitter ya infojatiasih 0 1 Y halo sobat indihome kini menikmati  tayangan channel useetvcom dgn kualitas gambar yg lebih 0 1 Y telkomsel males banget nonton  hp kuota  terbuang yg indihome aja gak ketonton 1 0 Y indihome segera masuk  karimun telkom gelar kabel laut batam  karimun 0 0 T Indihome sangat bagus di daerah saya kecepatan maksimal 0 1 Y
Algoritma K-Nearest  Neighbors memprediksi  kategori instance baru berdasarkan informasi  dari instance-instance terdekat dengannya atau tetangga terdekatnya. Algoritma ini hanya dapat digunakan jika  data  yang  digunakan  mempunyai  feature-feature  bernilai  numerik.  Data  dengan  feature  bernilai numerik digunakan untuk menentukan jarak  antara instance baru dengan instance pada data training. Ada  beberapa  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  jarak,  salah  satunya  adalah  euclidean distance.
Implementasi  algoritma  KNN pada  lingkungan  R  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi knn()  dan  kknn().  Fungsi  knn()  adalah  bagian  dari  package  class.  Package  ini  telah  tersedia  pada lingkungan R. Sedangkan fungsi kknn() adalah bagian dari package kknn.  Langkah pertama sebelum menggunakan fungsi ini adalah menginstall package kknn. Berikut ini adalah fungsi  yang digunakan untuk menggunakan package kknn:
kknn(formula, train, test, k, distance, kernel)
Keterangan:
1) formula: formula untuk menentukan target variable.
2) train: data training.
3) test: data testing.
4) k: jumlah tetangga.
5) distance: parameter untuk Minkowski distance.
6) kernel: nama kernel atau fungsi yang digunakan.
library(kknn) setwd("D:/ClassificationR") #membaca data training & data testing data.training = read.csv("indihome.train.csv") data.test = read.csv("indihome.test.csv") #membuat model & melakukan prediksi model = kknn(Data~., data.training, data.test[,-5], k = 5, distance = 1, kernel = "triangular") #menampilkan hasil prediksi model$fitted.values
Obyek  model  adalah output  dari  fungsi  kknn().  Sehingga  obyek  ini  menyimpan  nilai-nilai  hasil perhitungan dari fungsi kknn(). Nilai-nilai pada obyek ini adalah:
1) fitted.values berisi daftar class yang merupakan hasil prediksi untuk setiap instance.
2) CL adalah matrix yang berisi class dari instance tetangga terdekat.
3) W adalah matrix yang berisi nilai bobot dengan instance tetangga terdekat.
4) D adalah matrix yang berisi nilai jarak dengan instance tetangga terdekat.
5) C adalah matrix yang berisi index dari instance tetangga terdekat.
6) prob  adalah  matrix  yang  berisi  kemungkinan  (probabilitas)  prediksi  terhadap suatu class.
Untuk  mengetahui  ketepatan  hasil  prediksi  maka  nilai  di  atas  dapat  dibandingkan  dengan  nilai class sebenarnya dari setiap instance. Berikut adalah cara untuk membandingkan kedua nilai tersebut:
comparation_result = cbind(prediction = as.character(model$fitted.values), actual as.character(data.test[,5])) print(comparation_result)
Hasil prediksi adalah sebagai berikut:
actual prediction
[1,] "T" "T" [2,] "Y" "Y" [3,] "Y" "Y" [4,] "T" "T" [5,] "Y" "Y" [6,] "T" "T" [7,] "Y" "T" [8,] "Y" "Y" [9,] "T" "Y" [10,] "Y" "Y" [11,] "T" "Y"
[12,] "Y" "Y"
[13,] "T" "T" [14,] "T" "T"
[15,] "Y" "Y"
[16,] "Y" "Y" [17,] "Y" "Y" [18,] "Y" "Y" [19,] "T" "T" [20,] "Y" "T"
Dari  20  data  training  dan  data  test  20  data  juga,  diperoleh  hasil  prediksi  yang salah sebanyak 5 data. Sehingga prosentasi keberhasilan adalah 15/20 yaitu 75%.

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN

## a. Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1) Opini  pengguna  jasa  layanan  internet  dapat  diperoleh  dari  media  sosial twitter.
2) Hasil query tweet isinya ditentukan oleh pengguna twitter, tidak bisa dikondisikan sesuai keinginan peneliti.
3) Stopword perlu penambahan kata yang tidak baku.
4) Penggunaan sistem kamus dapat digunakan untuk opini mining, tetapi keakuratan sangat bergantung pada isi kamus.

## b. Saran
Saran yang bisa diberikan untuk penelitian lebih lanjut adalah:
1) Melengkapi  kamus  perbendaharaan  kata  yang  tidak  baku,  karena  pengguna  twitter  mungkin menyingkat atau menggunakan istilah dalam bahasa daerah.
2) Menggunakan  machine  learning sebagai  alternatif  dalam  memprediksi sentimen pengguna twitter terhadap penyedia jasa layanan internet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Diartono,  DA,  2012, Membangun Model  Cyber  Cluster  Partisipatif  Dalam Usaha Memasarkan Secara  Online  Produk  Unggulan  UMKM  Dan  Menarik  Investor  Di  Kabupaten  Kendal ,  Hibah Bersaing, DIKTI.
[2] Galih, ST, dkk., 2011, Rancang Bangun Portal E-Commerce Semarang Handycraft Berorientasi Obyek ,  Thesis,  Magister  Sistem  Informasi,  UNDIP.  Hasan,  A,  2010, Marketing  dari  Mulut  ke Mulut . MedPress, Yogyakarta
[3] Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. and Gremler, D.D. 2004. Electronic word-of-mouth via  consumer-opinion  platforms:  what  motivates  consumers  to  articulate  themselves  on  the Internet? Journal of Interactive Marketing . Vol. 18 No. 1 2004: 38-52.
[4] Rita, Karyana Hutomo dan Natalia, 2013, Electronic Word Of Mouth (E-Wom) Foursquare: The New Social Media, Binus Business Review Vol. 4 No. 2 November 2013: 711-724