## A SURVEY OF SENTIMENT ANALYSIS USING SENTIWORDNET ON BAHASA INDONESIA
Sherly Christina a,1,* , Deddy Ronaldo b,2 a Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
b Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
1 sherly.christina.upr@gmail.com *; 2 deddy.ronaldo@gmail.com * corresponding author
1. Pendahuluan
Pengguna  internet  di  Indonesia  setiap  tahun  terus  meningkat.  Menurut  media  berita online Kompas.com  pada  22  Februari  2018,  jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  adalah  50%  dari populasi  penduduk  Indonesia.  Masyarakat  Indonesia  menggunakan  Internet  tidak  hanya  untuk berkomunikasi, tetapi juga untuk berbelanja, memesan transportasi, berbisnis, maupun berkarya.
Penggunaan  Internet  yang  meningkat  juga  membawa  sejumlah  data  yang  berguna  untuk analisis.  Data  dari  pengguna  Internet  yang  disajikan  dalam  bentuk user  opinion ,  dapat  diolah menjadi  informasi  yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan,  pencarian  data,  dan  riset  bagi pemasaran. User  opinion diperoleh  dari  setiap  inputan  oleh  pengguna  internet  berupa  tanggapan, pendapat, kritik, saran maupun komentar yang disampaikan secara online melalui media internet.
User  opinion dapat  dianalisis  menjadi  informasi  yang  lebih  berguna  menggunakan  teknik opinion  mining atau  disebut  juga sentiment  analysis. Sentiment  Analysis  adalah  proses  untuk mengidentifikasikan dan mengklasifikasikan pendapat yang diekspresikan melalui teks. Sentiment Analysis mengidentifikasikan sikap dari penulis terhadap suatu entitas, produk atau topik tertentu. Sehingga sentiment  analysis mencoba  memberikan  informasi  mengenai  emosi  yang  tertuang  di dalam teks[4].
Penelitian  ini  melakukan  survey  pada  beberapa  artikel  yang  melaporkan  hasil  penelitian mengenai sentiment analysis terhadap data set berbahasa Indonesia. Ketiga penelitian yang dibahas pada  artikel  ini  berbasiskan  leksikon  dan  menggunakan  Sentiwordnet  di  dalam  kerangka  kerja sistemnya.  Survey  pada  penelitian  memberikan  inspirasi  untuk  mengaplikasikan  metode  yang terbaik pada aplikasi Sentiment Analysis bagi data berbahasa Indonesia.

## 1.1 Sentiwordnet
Sentiwordnet adalah basis data leksikal yang dibangun untuk mendukung pengklasifikasian sentiment dan  proses-proses opinion  mining pada  aplikasi  [5].  Sentiwordnet  berisi  klasifikasi
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Keywords user opinion Indonesian sentiwordnet sentiment analysis High  internet  usage  in  Indonesia  brings  a  number  of  data  user opinions. User opinion data can be processed into information that is useful  for  decision  making,  data  searching  and  researching  for production and marketing strategies. This research conducted a survey on  some  Indonesian  Sentiment  Analysis  research  articles.  Some  of these  studies  have  different  topics  and  data sources,  butuse Sentiwordnet as a lexical database. The results of this survey show the performance  of  Sentiwordnet  can  improve  classification  accuracy  in the Sentiment analysis system for Indonesian text.
sentiment positif, negatif dan netral dari seluruh synset Wordnet. Setiap synset(s)di dalam  Wordnet memiliki skor numerik dalam klasifikasi sentiment. Skor sentiment pada Sentiwordnet terdiri atas skor  Pos(s),  Neg(s)  dan  Obj(s)  yang  mengindikasikan  nilai  seberapa  positif,  negatif  dan  objektif (netral) istilah-istilah yang terdapat dalam suatu synset.
Contohnya  pada  Sentiwordnet  1.0  pada synset kata  sifat  [estimable(J,3)],  terkait  makna “may  be  computed  or  estimated”  memiliki  skor Obj= 1,  sedangkan  pada  synset  [estimable(J,1)], terkait  makna  “deserving  of  respect  or  high  regard”  memiliki  skor Pos= 0.75  ,  skor Neg= 0  dan skor Obj =0.25. Kisaran skor Pos, Neg dan Obj adalah [0 sampai 1] dan jumlah ketiga skor tersebut adalah 1 untuk setiap synset.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Sentiment Analysis Pada Review Produk Berbahasa Indonesia
Pamungkas dan Putri[1] mengimplementasikan sentiment analysis berbasikan leksikal pada koleksi  data  teks  berbahasa  Indonesia  yang  diperoleh  dari  sejumlah review terhadap  produk  dari Google  Play  dan  Apple  App  Store.  Hasil sentiment  analysis dari  opini  pengguna  terhadap  suatu produk dapat mempengaruhi pengambilan keputusan produksi maupun strategi bisnis suatu produk.
Penelitian  berbasiskan  leksikal  oleh  Pamungkas  dan  Putri  mencoba  untuk  menghindari masalah  yang  kerap  timbul  dalam  penggunaan  metode  terawasi  ( supervised  method ),  seperti terbatasnya  subyek  atau  topik  dari sentiment  analysis ,  serta  pelabelan  data  secara  manual  yang memerlukan waktu dan usaha yang cukup besar.
Metode Sentiment analysis yang digunakan oleh Pamungkas dan Putri berbasiskan leksikal yang  didukung  oleh  Sentiwordnet.  Sentiwordnet  tidak  mendukung  data  teks  berbahasa  Indonesia, sehingga  sebelum  dianalisa,  data  set  harus  di  terjemahkan  lebih  dulu  menjadi  bahasa  Inggris. Berikut ini beberapa tahapan penelitian yang dilakukan oleh Pamungkas dan Putri i.
a. Data  set  yang  diperoleh  dari  Google  Play  Store  dan  Apple  App  Store  diterjemahkan  ke bahasa  Indonesia.  Data  yang  telah  diterjemah  tidak  dicek  lagi  kebenarannya,  karena diasumsikan sudah benar.
b. Berikutnya data hasil terjemahan melewati tahap prapemrosesan teks, berupa tokenisasi dan part of speech tagging.
c. Setelah prapemrosesan teks, tahap berikutnya adalah mengklasifikasikan sentiment dari  tiap  data  opini/ review .  Proses  pengklasifikasian  menggunakan  Sentiwordnet sebagai basis data leksikal. Part of speech (jenis kata kerja, kata sifat, kata keterangan) dari setiap kata digunakan untuk memilih synset yang relevan. Synset yang paling sering muncul adalah synset yang akan dipilih. Nilai sentiment dihitung setelah skor sentiment untuk setiap kata  dalam  data  opini  diperoleh.  Kemudian  klasifikasi sentiment untuk  setiap  kalimat  atau data  opini  diperoleh  dari  perbandingan  total  skor  positif  dan  skor  negatif.  Bila  skor  positif lebih  banyak  dari  skor  negatif  maka  kalimat  tersebut  diklasifikasikan  memiliki sentiment positif.
Gambar 1 menunjukkan metode berbasiskan leksikal yang digunakan oleh Pamungkas dan Putri.

## Gambar 1.  Diagram   Sistem Sentiment Analysis oleh Pamungkas dan Putri[1]
Gambar 1. Diagram Metode Sentiment Analysis berbasikan Leksikal oleh Buyung dan Putri Pamungkas  dan  Putri  membangun  sistem  berbasiskan  website  dan  melakukan  percobaan terhadap  553  data  berupa  review  atau  opini  pengguna  produk.  Hasil  pengujiannya  menunjukkan nilai akurasi rata-rata dari seluruh data adalah 0,68.
2.2 Sentiment Analysis Pada Public Complaint Berbahasa Indonesia
Lailiyah dkk[2] melakukan  penelitian untuk menganalisis sentiment dari opini masyarakat terhadap  pelayanan  publik  maupun  kebijakan-kebijakan  Pemerintahan.  Opini  berupa  keluhan, pendapat atau pujian dari masyarakat dapat berkontribusi bagi pengambilan kebijakan di berbagai sektor  pemerintahan.  Untuk  mengumpulkan  tanggapan  atau  opini  dari  masyarakat,  berbagai instansi  pemerintahan  di  Indonesia  telah  menggunakan  media  sosial online maupun  website  resmi guna menampung opini masyarakat.
Basis  data  leksikal  berisi  koleksi sentiment berbahasa  Indonesia  dan  berbahasa  Inggris yaitu  sentiwordnet,  adalah  komponen  utama  sistem sentiment  analysis pada  penelitian  Lailiyan dkk[2].  Penggunaan  basis  data  leksikal  berbahasa  Indonesia  pada  penelitian  ini  memberikan gambaran keunikan cara masyarakat menyampaikan opini atau emosinya di dalam teks. Beberapa orang  Indonesia  menggunakan  bahasa  yang  sopan  untuk  menyampaikan  keluhan  atau kekecewaannya,  sehingga  menyebabkan  polaritas sentiment menjadi  ambigu.  Ambiguitas  ini terjadi karena sebuah kalimat bisa memiliki lebih dari satu polaritas sentiment .
Keunikan  juga  terjadi  pada  pilihan  kata  yang  digunakan  oleh  masyarakat  pada  saat menggunakan media sosial online dan website resmi pemerintah untuk menyampaikan opini. Pada media  sosial online seperti  Facebook  atau  Twitter,  masyarakat  seringkali  menggunakan  bahasa yang  tidak  resmi,  tidak  jelas  topiknya  dan  cenderung  berisi sentiment negatif.    Sedangkan  pada forum  website  resmi  pemerintah,  masyarakat  cenderung  menggunakan  bahasa  yang  resmi,  topik pembicaraan yang jelas dan menggunakan kata-kata yang sopan.
Basis  data  leksikal  berbahasa  Indonesia  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  belum memiliki  skor  polaritas  (Pos,  Neg,  Obj)  seperti  di  dalam  Sentiwordnet.  Lailiyah  dkk[2] menggunakan pendekatan semantic di dalam penelitiannya. Gambar 2 menunjukkan kerangka kerja dari sistem Sentiment Analysis pada penelitian ini.

## Gambar 2. Diagram Sistem Sentiment Analysis oleh Lailiyah, dkk. [2]
Pada  penelitian  Lailiyah  dkk,  data  set  berisi  koleksi public  complaint melewati prapemrosesan  teks  terlebih  dahulu.  Kemudian  hasil  ekstraksi  prapemrosesan  teks  diproses menggunakan  dua  database  leksikal,  untuk  menghitung  jumlah  skor  Pos,  Neg  dan  Obj  dari Sentiwordnet  dan  menghitung  jumlah  kata sentiment positif,  negatif  dan  netral  dari  basis  data leksikal  berbahasa  Indonesia.  Proses  terakhir  adalah  pengklasifikasian  sentiment  dari  kalimat menggunakan rule based method.
Hasil  analisa  dari  pengujian  sistem  menunjukkan  akurasi  Sentiwordnet  untuk mengklasifikasikan sentiment pada public complaint adalah 47%  pada media sosial online Twitter dan  56,85%  pada  website  resmi  pemerintah.  Sedangkan  pada  basis  data  leksikal  berbahasa Indonesia  menunjukkan  akurasi  65,4%  pada  media  Twitter  dan  81,4  %  pada  website  resmi pemerintah.
2.3 Sentiment Analysis Untuk Mendeteksi Sarkasme Pada Teks Berbahasa Indonesia
Menurut  penelitian  Lunando  dan  Purwarianti[3],  masyarakat  Indonesia  cenderung menggunakan  majas  sarkasme  di  media  sosial online ketika  mengkritik  suatu  topik.  Sehingga mendeteksi  sarkasme  adalah  salah  satu  masalah  yang  rumit  dalam  sentiment  analysis,  karena sarkasme seringkali direpresentasikan dalam bentuk ironi, yaitu kalimat yang bermakna sebaliknya.
Lunando  dan  Purwariati[3]  menggunakan  unigram  dan  faktor  pragmatis  seperti smileys atau emoticon untuk  mendeteksi  sarkasme  di  dalam  teks  berbahasa  Indonesia.  Lunando  dan Purwarianti  menggunakan  Sentiwordnet  sebagai  basis  data  leksikal  dan  beberapa  algoritma machine  learning seperti  Naive  Bayes,  Maximum  Entropy  dan  Support  Vector  Machine  untuk pengklasifikasian.
Gambar  3  menunjukkan  mekanisme  sistem  pengklasifikasian  untuk  mengidentifikasikan sarkasme di dalam teks berbahasa Indonesia.
Gambar 3. Komponen Pengklasifikasian Sentiment oleh Lunando dan Purwarianti[3]
Pada  penelitian  Lunando  dan  Purwariati[3],  pengklasifikasian sentiment dilakukan  dalam dua  tahap.  Tahap  pertama  mengklasifikasikan  teks  ke  dalam  tiga  kelas  sentiment: Positive, Negative dan Neutral .  Tahap  kedua  adalah  mengklasifikasikan  teks  sarkasme  di  dalam  kelas Positive .
Hasil dari salah satu  percobaan dalam penelitian Lunando dan Purwariati[3] menunjukkan performa  Sentiwordnet  dalam  pengklasifikasian.  Skor sentiment dari  Sentiwordnet  menunjukkan akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  pengklasifikasian  dibanding  hanya  menggunakan  basis  data leksikal. Skor dari Sentiwordnet dapat membedakan kata dengan skor rendah dan kata dengan skor tinggi dalam polaritas sentiment (Pos, Neg, Obj). Tabel 1 menunjukkan akurasi pengklasifikasian dengan basis data leksikal saja dan basis data leksikal Sentiwordnet pada ketiga algoritma machine learning. Akurasi  menggunakan  Skor  sentiment  rata-rata  meningkat  4,3%  dibandingkan menggunakan basis data leksikal saja.
Tabel 1. HasilPengklasifikasian Dengan Basis Data Leksikal Saja Dan Basis Data Leksikal Sentiwordnet[3].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tabel  2  menunjukkan  perbandingan  hasil  survey  pada  tiga  artikel  penelitian.  Ketiga penelitian  yang  menjadi  obyek  survey,  menggunakan  basis  data  leksikal  Sentiwordnet,  tetapi memiliki jumlah data, sumber data, topik dan hasil pengujian yang berbeda.
Tabel 2. Perbandingan Ketiga Penelitian Sita-si Arti-kel Topik Data Sumber Data Akurasi [1] Product review 553 data user opinion Google Play Store dan Apple App Store 0,679 [2] Public Complaint 1357 data Twitter dan Website Resmi Pemerintah 47 %  dari media Twitter 56,85% dari Website Resmi Pemerintah [3] Sarcasm 502 training data Twitter Rata-rata 77,87%
[Vol. 12 No. 2] [Agustus 2018]

## 300 testing data
Tabel  2  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  untuk  penelitian  [1][3]  walaupun  desain sistem  dan  topik  pada  Sentiment  Analysis  teks  berbahasa  Indonesis  pada  penelitian-penelitian itutidak saling terkait. Akurasi dari kinerja Sentiwordnet untuk mengklasifikasikan sentiment teks berbahasa  Indonesia  masih  perlu  dianalisa  lagi.  Walaupun    begitu  hasil  survey  ini  menunjukkan kinerja  yang  baik  dari  basis  data  leksikal  dengan  skor  polaritas  sentiment.  Skor  polaritas  positif, negatif dan netral dari suatu kata dapat berkontribusi untuk meningkatkan akurasi, sehingga hal ini dapat  memotivasi  untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  guna  mengembangkan  basis  data leksikal untuk menganalisis sentiment pada teks berbahasa Indonesia.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini telah melakukan survey dan membandingkan hasil pengujian dari tiga artikel penelitian.  Hasil  survey  ini  menunjukkan  kinerja  dari  Sentiwordnet  sebagai  basis  data  leksikal untuk  mendukung  sentiment  analysis  pada  teks  berbahasa  Indonesia.  Kinerja  dari  Sentiwordnet menunjukkan  bahwa  pemberian  skor  sentiment  pada  suatu  kata  dapat  berkontribusi  untuk meningkatkan  akurasi  klasifikasi.  Sehingga  hasil  survey  ini  memberikan  ide  untuk mengembangkan lanjut basis data leksikal bagi sentiment analysis teks berbahasa Indonesa.

## Daftar Pustaka
[1] Endang  Wahyu  Pamungkas,  Divi  Galih  Prasetyo  Putri, An  Experimental  Study  of  Lexicon-based Sentiment  Analysis  on  Bahasa  Indonesia, 2016.  Proceedings  of  6th  Annual  Engineering  Seminar (InAES), Yogyakarta, Indonesia
[2] Lailiyah  M,  Sumpeno  S,  Purnama  I.K.E, Sentiment  Analysis  of  Public  Complaint  Using  Lexical Resources Between Indonesian Sentiment and Sentiwordnet, 2017.Proceedings of International Seminar on Intelligent Technology and Its Application 2017, IEEE
[3] Edwin  Lunando,  Ayu  Purwarianti,  2013, Indonesian  Social  Media  Sentiment  Analysis  with  Sarcasm Detection, 2013.  Jurnal  Sarjana  Institut  Teknolodi  Bandung  Bidang  Teknik  Elektro  dan  Informatika, Juni 2013
[4] Anju  Rose  G.  Punneliparambi,  Latest  Trends  in  Sentiment  Analysis-A  Surver,  2017.  International Journal of Computer Science and Engineering Communication.
[5] Stefano  Baccianella,  Andrea  Esuli,  Fabrizio  Sebastiani, Sentiwordnet  3.0:  An  Enhanced  Lexical Resource  for  Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining .  2010,  Proceedings  of  the  International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2010, 17-23 May 2010, Valletta, Malta