## Klasifikasi Kecerdasan Majemuk pada Anak Berdasarkan Posting Aktivitas di Media Sosial Menggunakan SentiStrength dan Spearman's Rank Correlation Coefficient
Baihaqi Siregar 1 , Cindy Aprilia 1 , Filia D. Anggaraeni 2 , Ivan Jaya 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi dan Informasi, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Psikologi, Prodi Psikologi, Universitas Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 baihaqi@usu.ac.id

## Abstrak
Kecerdasan adalah hal-hal yang terkait dengan cerdas, perbuatan mencerdaskan, serta kesempurnaan perkembangan akal budi. Setiap  manusia berhak  mengembangkan dirinya  berdasarkan  kecerdasannya.  Seorang  anak yang  jago  dalam  bermain  biola tidak seharusnya membiarkan dirinya merasa dia bodoh disebabkan dia tidak mampu menyelesaikan tugas matematikanya. Oleh karena itu, penulis ingin membuat sistem untuk menentukan bakat anak berdasarkan multiple intelligence (kecerdasan majemuk) yang diukur dari kecenderungan posting mengenai kegiatannya sehari-hari di media sosial dengan menggunakan metode Sentistrength dan Spearman’s Correlation Coefficient. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi media sosial bernama Juicer, yang mampu menentukan bakat seseorang sesuai dengan teori multiple intelligence berdasarkan data berupa postingan user mengenai kegiatannya sehari-hari. User menginputkan kegiatan hariannya dan pendapatnya mengenai kegiatan yang sedang ia jalani. Sistem akan menganalisa data yang diinputkan beropini negatif ataukah positif. Lalu menentukan apakah data  yang  diinputkan  bertipe  musical-rhythmic,  visual-spatial,  verbal-linguistic,  logical-mathematical,  bodily-kinesthetic, interpersonal,  intrapersonal,  naturalistic,  dan/atau  spiritual  menggunakan  lexicon-based  sentiment  analysis  dengan  metode Sentistrength.  Setelah  dilakukan  dalam  periode  waktu  yang  cukup  panjang,  maka  sistem  akan  mensorting  data  yang  telah disimpan.  Setelah data diklasifikasikan, akan ditemukan tipe kecerdasan user berdasarkan teori multiple intelligence, sebagai hasil  penelitian  ini.  Hasil  korelasi  antara  data  tipe  kecerdasan  yang  didapat  melalui  sistem  dibandingkan  dengan  data  tipe kecerdasan yang didapat melalui  cara manual adalah 80%, dan nilai deviasinya adalah 0.09.
Kata Kunci: Multiple Intelligence, Kecerdasan Majemuk, Sentistrength, Lexicon, Sentiment Analysis, Analisis Sentimen

## Abstract
Intelligence are things related to intelligence, intellectual action, and perfect development of the mind. Every human being has the right to develop himself based on intelligence. A child who is good at playing violin shouldn't let himself feel like he  is stupid because he is unable to complete his mathematical tasks. Therefore, the author wants to create a system for determining children's talent based on multiple intelligence as measured by the tendency of posts about their daily activities on social media by using the Sentistrength and Spearman's Correlation Coefficient methods. The purpose of this research is to create a social media application called Juicer, which is able to determine one's talent according to multiple intelligence theory based on data in the form of user posts about their daily activities. Users input their daily activities and opinions about the activities  that he is currently undergoing. The system will analyze the data entered a negative or positive opinion. Then determine whether  the data  entered  are  musical-rhythmic,  visual-spatial,  verbal-linguistic,  logical-mathematical,  bodily-kinesthetic,  interpersonal, intrapersonal, naturalistic, and / or spiritual-type using lexicon-based sentiment analysis with the Sentistrength method. After a long period of time, the system will sort the data that has been stored. After the data is classified, user intelligence types will be found based on multiple intelligence theory, as a result of this study. The result of the correlation between intelligence type data obtained through the system compared to intelligence type data obtained through the manual method is 80%, and the deviation value is 0.09.
Keywords : Multiple Intelligence, Compound Intelligence, Sentistrength, Lexicon, Sentiment Analysis, Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Matthew  Kelly  (2004),  dalam  bukunya  The  Rhythm  of  Life:  Living  Everyday  with  Passion  and  Purpose mengatakan Albert Einstein pernah berkata “Setiap orang adalah cerdas. Namun, apabila kecerdasan ikan dinilai lewat caranya memanjat pohon, maka dia akan menghabiskan seumur hidup untuk percaya bahwa dirinya bodoh.” Melalui  kata-katanya  Einstein  mengimplikasikan  bahwa  setiap  manusia  berhak  mengembangkan  dirinya berdasarkan kemampuannya.
Setiap manusia lahir dengan bakat dan minatnya masing-masing. Pandangan bahwa setiap manusia adalah unik dan berbeda ini mendorong Howard Gardner, seorang pakar psikologi pada tahun 1983 membagi kecerdasan manusia  menjadi  8  jenis.  Gardner  melalui  bukunya,  Frames  of  Mind:  The  Theory  of  Multiple  Intelligences membagi  kecerdasan  anak  menjadi  8  tipe,  yaitu  musical-rhythmic,  visual-spatial,  verbal-linguistic,  logical- mathematical, bodily-kinesthetic, interpersonal, intrapersonal, dan naturalistic [2]. Lalu, Danah Zohar pada 1997 di  bukunya  ReWiring  the  Corporate  Brain,  menambahkan  1  tipe  kecerdasan  lagi  yaitu  spiritual  intelligence. Menurut  Gardner,  tipe  kecerdasan  seseorang  dapat  ditemukan  dengan  mencocokan  statement-statement  teori dengan  kecendrungan  kegiatan  si  pengambil  tes  sehari-hari.  Pengetahuan  akan  kecerdasan  majemuk  (multiple intelligence) diri seseorang berguna agar si  pengambil  tes dapat  bekerja, mengeksplorasi, dan mengembangkan diri berdasarkan bidang yang menjadi bakatnya[2].
Kecerdasan  Majemuk  erat  kaitannya  dengan  Kurikulum  Berbasis  Kompetensi  2013  yang  diberlakukan Kementerian Pendidikan Republik Indonesia. Kurikulum  Berbasis Kompetensi  2013 terdiri  dari empat  dimensi
yang  terkait  satu  sama  lain.  Keempat  dimensi  tersebut  adalah  sikap  spiritual  (KI-1),  sikap  sosial  (KI-2), pengetahuan (KI-3), dan keterampilan (KI-4).
Sikap spiritual (KI-1) dapat diteliti dengan ketegori kecerdasan spiritual. Sikap sosial (KI-2) dapat masuk dalam  lingkup  kecerdasan  Interpersonal  dan  Kecerdasan  Intrapersonal.  Sedangkan  pengetahuan  (KI-3),  dapat dimasukkan  dalam  ranah  pengembangan  kecerdasan  linguistik,  kecerdasan  musikal,  dan  kecerdasan  logical- mathematical.  Pada  Kompetensi  Keterampilan  (KI-4),  dalam  lingkup  kecerdasan  majemuk  dapat  dimasukkan dalam ranah pengembangan kecerdasan visual/spatial, bodily-kinesthetic, dan kecerdasan naturalis/Lingkungan.
Berdasarkan survei  yang dilakukan oleh BBC News Programme For Children (2016), ditemukan bahwa lebih dari tiga per empat anak menggunakan paling tidak satu media sosial.[9] Rosalie O’Nale menyatakan bahwa walaupun akses terbesar masih dilakukan dari rumah, namun terjadi peningkatan akses yang berasal dari sekolah, telepon  genggam  ataupun  dari  tempat  yang  lain.  Penggunaan  media  sosial  dapat  digunakan  untuk  menarik kesimpulan mengenai isi posting dengan menggunakan sentiment analysis.
Pada  2016,  Devid  Haryalesmana  Wahid  dan  Azhari  S.N.  Melakukan  penelitian  Peringkasan  Sentimen Esktraktif  di  Twitter  Menggunakan  Hybrid  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengekstraksi sentimen masyarakat tentang topik selebriti di Twitter secara otomatis dengan studi kasus Agnes Monica menggunakan kombinasikan metode SentiStrength, Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity[12].
Kumpulan  data  hasil  posting  user  yang  telah  ditentukan  tipenya  dapat  diidentifikasi  untuk  menentukan daftar tipe kecerdasan user dimulai dari yang paling tinggi talentanya sampai yang paling rendah. Korelasi antara data hasil klasifikasi sistem dan data hasil pengumpulan manual dihitung dengan menggunakan Spearman’s Rank Correlation  Coefficient.  Spearman’s  Rank  Correlation  Coefficient  (Spearman  ρ)  ditemukan  pada  1904  oleh Charles  Spearman,  merupakan  salah  satu  statistik  pemeringkatan  paling  awal.  Spearman's  Rank  Correlation Coefficient (ρ) adalah salah satu perhitungan korelasi nonparametic, yang umumnya digunakan untuk menentukan hubungan antara dua set data yang berisi list peringkat.
Oleh  karena  itu,  penulis  ingin  membuat  sistem  klasifikasi  multiple  intelligence  pada  anak  berdasarkan aktivitas posting pada sosial media dengan menggunakan sentistrength dan spearman's rank correlation coefficient.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  cerdas  adalah  pikiran  yang  tajam  dan  sempurna  perkembangan  akal budinya (untuk  berpikir, mengerti, dan sebagainya). Sedangkan, kecerdasan adalah hal-hal  ynag terkait dengan cerdas,  perbuatan  mencerdaskan,  serta  kesempurnaan  perkembangan  akal  budi  (seperti  kepandaian,  ketajaman pikiran). Howard Gardner (1983), menyatakan bahwa kecerdasan adalah kemampuan memecahkan masalah sesuai dengan kondisi  yang dihadapi dan kemampuan untuk  menghasilkan suatu  karya yang berguna bagi  lingkungan sesuai minat pribadi masing-masing individu.

## 2.2 Kecerdasan Majemuk
Howard  Gardner  (1983)  menentang  pandangan  masyarakat  umum  bahwa  individu  yang  cerdas  merupakan seseorang yang memiliki IQ yang tinggi. Menurut Gardner, seseorang yang cerdas adalah seseorang yang mampu membuat suatu karya yang berguna bagi lingkungan sesuai minat pribadi masing-masing individu.[8] Kecerdasan majemuk pada dewasa ini, dibagi menjadi 9 tipe, yaitu:
a. Kecerdasan linguistik (linguistic intelligence) adalah kemampuan untuk memanfaatkan kata-kata dan bahasa untuk mengekspresikan pikiran yang kompleks. (Campbell, et al. 2002)
b. Kecerdasan logika-matematika (logical-mathematical  intelligence) adalah kecerdasan untuk  memproses dan menganalisis secara berbagai hal secara logis. (Armstrong, 2003).
c. Kecerdasan spasial (spatial intelligence) adalah kemampuan membentuk model mental dari ruang dunia nyata dan mampu memproses model itu menjadi berbagai tujuan (Gardner, 2004).
d. Kecerdasan  kinestetik-tubuh  (bodily-kinesthetic  intelligence)  adalah  kecerdasan  yang  memungkinkan seseorang untuk berolahraga, menggerakkan objek dan keterampilan terkait fisik lainnya(Campbell, 2002).
e. Kecerdasan musik (musical intelligence) adalah kecerdasan terkait pada musik dan kepekaan terhadap nada, melodi, dan nada (Hoerr, 2007).
f. Kecerdasan intrapersonal (intrapersonal intelligence) merupakan kemampuan untuk membuat persepsi tentang dirinya  sendiri  dan  menggunakan  pengetahuan  itu  dalam  merencanakan  dan  mengarahkan  kehidupan (Campbell, 2002).
g. Kecerdasan  interpersonal  (interpersonal  intelligence)  merupakan  kemampuan  untuk  memahami  dan berinteraksi dengan orang lain (Campbell, et al. 2002).
h. Kecerdasan naturalis (naturalist  intelligence) adalah kemampuan untuk  membedakan anggota suatu  spesies, mengenali  eksistemsi  spesies  lain  dan  memetakan  hubungan  antar  spesies,  baik  secara  formal  maupun informal. [7]
i. Kecerdasan  spiritual/existensial  tidak  didefinikasan  oleh  Gardner.  Gardner  hanya  menyatakan  bahwa  ada kecerdasan selain 8 kecerdasan yang telah dicetuskan sebelumnya, yang disebut sebagai kecerdasan existensial.
Danah Zonar (2000) mendefinikasikan kecerdasan existensial ini sebagai kecerdasan spiritual. Danah Zonar menyatakan  ada  12  prinsip  daripada  kecerdasan  spiritual,  yaitu  :  memiliki  kesadaran  diri,  spontanitas,  mampu menjadi pengarah visi dan nilai, holisme, berbelas kasih, menghargai perbedaan, memiliki independensi, memiliki kerendahan hati, memiliki kecenderungan bertanya  "Kenapa?", berkemampuan merubah sudut pandang, mampu mengubah kesulitan menjadi keuntungan dan memiliki sense of vocation[6].

## 2.3 Analisis Sentimen
Sentiment  Analysis adalah cabang penelitian Text Mining yang bertujuan untuk  menentukan apakah teks yang diproses  memiliki  opini  positif,  netral,  ataupun  negatif.  Sentiment  Analysis  mulai  berkembang  di  tahun  2002 dipelopori paper dari B.Pang dan L.Lee. Pada umumnya Sentiment Analysis berdasarkan data yang diprosesnya dapat  dibagi  menjadi  dua  tipe  yaitu  coarse-grained  sentiment  analysis  dan  fined-grained  sentiment  analysis. Coarse-grained  sentiment  analysis  melakukan  proses  analisis  sentimen  pada  level  dokumen.  Sedangkan, fined- grained sentiment analysis melakukan proses analisis sentimen pada level kalimat. Penelitian yang penulis lakukan merupakan fined-grained sentiment analysis.

## 2.4 SentiStrength
SentiStrength merupakan program opinion mining yang dikembangkan oleh CyberEmotion. SentiStrength adalah salah satu classifier yang berbasis leksikon. Range value pada SentiStrength adalah -5 sampai dengan -1 dan +1 sampai dengan +5. +1 ataupun -1 menyatakan bahwa sentimen bersifat netral. Semakin value mendekati +5 maka semakin  positif  sentimen  tersebut.  Demikian  juga  sebaliknya  semakin  mendekati  -5  maka  semakin  negatif sentimen tersebut. Value terbesar (dari masing-masing emotion) dinyatakan sebagai final value. Final value akan diberi  tambahan  nilai  berupa  1  (untuk  positif)  dan  -1  (untuk  negatif)  guna  mencegah  emotion  bernilai  0  atau kosong. Keputusan akhir diambil berdasarkan : if positive value > negative value then positive sentiment if positive value < negative value then negative sentiment if positive value = negative value then neutral sentiment

## 2.5 Klasifikasi tipe kecerdasan anak
Selama ini untuk menentukan tipe kecerdasan anak digunakan daftar pertanyaan yang seimbang jumlahnya untuk masing-masing tipe. Namun, dalam media sosial tidak dapat ditentukan berapa banyak inputan yang dimasukan setiap orang per tipenya. Oleh karena itu diambil asumsi  menggunakan statistika.    Dilakukan pengecekan nilai rata-rata setiap tipe dibagi dengan kuantitasnya. Dengan menggunakan rumus :
(1)
MI = Hasil untuk tipe kecerdasan X X = Tipe kecerdasan majemuk  yaitu : musical-rhythmic, visual-spatial, verbal-linguistic, logical-mathematical, bodily-kinesthetic, interpersonal, intrapersonal, spiritual, dan naturalistic . n = Jumlah input untuk tipe kecerdasan X T = Hasil klasifikasi nilai pernyataan ke-i untuk tipe pernyataan X (-5 <= A <= 5) S = Hasil skor sentimen untuk pertanyaan ke i
2.6. Menghitung korelasi antara tipe kecerdasan hasil survei manual dan hasil klasifikasi sistem
Korelasi antara data hasil klasifikasi sistem dan data hasil pengumpulan manual dihitung dengan menggunakan Spearman’s Rank Correlation Coefficient (Spearman ρ) . Algortima penghitungan Spearman’s Rank Correlation Coefficient :
ρ    = Spearman’s Rank Correlation Coefficient
di = RXi − RYi
RXi  = Posisi value tertentu pada list X dilihat berdasarkan  urutan nilai  secara ascending RYi  = Posisi value tertentu pada list Y dilihat berdasarkan urutan nilai secara ascending n = Jumlah value pada list X dan list Y Nilai korelasi ρ dibandingkan dengan nilai critical value pada tabel Spearman [4]. Apabila ρ lebih besar daripada critical value maka kedua list  memiliki korelasi  yang cukup besar. Tabel  Spearman dapat  dicek pada jurnal Critical Values of The Coefficient of Rank Correlation for Testing The Hypothesis of Independence , oleh Glasser dan Winter (1961).

## 2.7 Penelitian Terdahulu
Delia Robinson Richards, pada 2016, melakukan penelitian di Key School Community di Indianapolis, Briarcliff Rd Elementary School di Briarcliff, New York dan Montgomery Knolls School di Silver Spring, Maryland. Dengan melibatkan petugas sekolah, guru, orang tua, dan murid, Richards menerapkan sistem pengajaran dengan multiple intelligence di ketiga sekolah tersebut. Berdasarkan survei pada para civitas akademika di sekolah-sekolah tersebut didapatkan bahwa multiple intelligence memeberikan dapat yang cukup baik ( very good oleh petugas sekolah dan good oleh guru), namun para guru berpendapat masih dibutuhkan waktu lebih untuk mendalami dan menerapkan multiple intelligence di sekolah mereka.
Pada 2015, Enda Esyudha Pratama, and Bambang Riyanto Trilaksono, melakukan penelitian Klasifikasi Topik Keluhan Pelanggan Berdasarkan Tweet dengan Menggunakan Penggabungan Feature Hasil Ekstraksi pada Metode Support Vector Machine (SVM) . Mereka mengubah mekanisme proses klasifikasi bentuk dan jenis keluhan serta  informasi  pelanggan  PLN  dari  manual  menjadi  automatis  melalui  dataset  Twitter.  Dari  hasil  penelitian menunjukan bahwa SVM mampu melakukan klasifikasi keluhan dengan baik, hal ini dibuktikan dengan akurasi 82,50% untuk klasifikasi bentuk keluhan dan 86,67% untuk klasifikasi jenis keluhan. Sedangkan untuk kombinasi penggunaan feature dapat meningkatkan akurasi menjadi 83,33% untuk bentuk keluhan dan 89,17% untuk jenis keluhan[10].
Ghulam  Asrofi  Buntoro  melakukan  penelitian  Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di Twitter pada tahun 2017. Penelitian tersebut bertujuan untuk membantu riset atas opini masyarakat yang berbeda- beda. Media sosial dipilih sebagai bahan penelitian sebab dijaman modern ini semua orang bebas beropini di dunia nyata ataupun maya. Proses klasifikasi  tweet  menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) . Dataset adalah tweet berjumlah 300 buah dengan kata kunci AHY, Ahok, dan Anies ynag berasal  dari  twitter.  Penelitian  ini  menghasilkan  analisis  sentimen  terhadap  calon  gubernur  DKI  Jakarta  2017. Akurasi tertinggi didapat saat menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) , dengan nilai rata- rata akurasi mencapai 95%, nilai presisi 95%, nilai recall 95% nilai TP rate 96,8% dan nilai TN rate 84,6% [1].
Pada  2016,  Devid  Haryalesmana  Wahid  dan  Azhari  S.N.  Melakukan  penelitian  Peringkasan  Sentimen Esktraktif  di  Twitter  Menggunakan Hybrid  TF-IDF dan Cosine  Similarity .  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengekstraksi sentimen masyarakat tentang topik selebriti di Twitter secara otomatis dengan studi kasus Agnes Monica menggunakan kombinasikan metode SentiStrength, Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity . M.  Ghiassi,  J.  Skinner,  dan  D.Zimbra,  pada  tahun  2013  melakukan  penelitian Twitter  brand  sentiment analysis: A hybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network . Mereka bertujuan untuk mendapatkan  gambaran  akan  pendapat  umum  terhadap  produk  tertentu.  Dikarenakan  mahalnya  survei  secara manual, maka mereka melakukan sentiment analysis melalui tweet di Twitter. Dengan menggunakan dataset yang berasal dan twitter mereka menganalisis berbagai tweet dari penjuru dunia. Mereka menggunakan teknik hybrid yang merupakan penggabungkan teknik lexicon dan machine language learning , dengan metode n-gram analysis dan dynamic artificial neural network dan didapat hasil “lebih dari 80%”[3]. Putranti, Noviah Dwi, dan Edi Winarko pada tahun 2014 melakukan penelitian option mining pada twitter yaitu  analisis  sentimen  twitter  untuk  teks  berbahasa  indonesia.  Penelitian  yang  mereka  gunakan  menggunakan pendekatan dalam machine learning yang dikenal dengan nama Support Vector Machine dan Maximum Entropy Part  of  Speech  Tagging yang  dikhususkan  pada  dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  yang  unigram.  Setelah dianalisis  pengecekan  tweet  secara  manual  penggunaan  P OS  Tagging menghasilkan  akurasi  81,67%  untuk keseluruhan tweet yang menjadi sample(44.006 tweet). Sedangkan berdasarkan emoticon hanya dihasilkan akurasi 43,00%  untuk  keseluruhan sample  tweet. Dan  metode Support  Vector  Machine yang  terdapat  dalam  sistem dibangun, dengan menggunakan POS Tagging menghasilkan akurasi sebesar 86,81 % dengan waktu proses 1688 detik menggunakan 7 fold cross validation pada tipe kernel Sigmoid[11].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  studi  literatur,  idektifikasi  permasalahan, perancangan, implementasi, pengujian, dan penyusunan laporan.

## 3.1 Dataset
3.1.1 Data Primer
Data  primer  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  kumpulan  data  posting  dengan  aplikasi  media  sosial bernama juicer.ga yang berbasis web application. Setiap user memposting sebuah kalimat maka kalimat tersebut akan  diproses  untuk  didapatkan  tipe  opini  dan  tipe  kecerdasannya  dengan  menggunakan  metode  Sentistrength. Pengumpulan data posting dilakukan selama 2 bulan berasal dari 28 siswa Sekolah Menengah Pertama St. Joseph Pemuda Medan, pada tanggal 20 Oktober 2017 sampai dengan  tanggal 20 Desember 2017.
3.1.2 Data Sekunder
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat kecerdasan user yang didapatkan melalui survei secara manual, kamus sentistrength berbahasa Indonesia, kamus emosikon, kamus idiom, kamus Boosterwords, kamus negasi, kamus kata tanya, kamus tipe kecerdasan
Gambar 1. Arsitektur Umum Sistem

## 3.2 Pendeteksian Secara Manual
Seperti  pada  gambar  1,  user  diminta  mengisi  tes multiple  intelligence manual.  User  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  pada  survei  dengan  angka  1  yang  didefinisikan  sebagai  sangat  tidak  suka,  sampai  dengan  5  yang didefinisikan sebagai sangat suka[6][13].

## 3.2.1 Pendeteksian Dengan Menggunakan Sistem
Berikut adalah penjelasan arsitektur umum sistem, seperti digambarkan pada gambar 1: A. Mengambil data
Mengumpulkan data tweet keseharian seorang anak/remaja didapatkan dengan melakukan survey ke sekolah. Target survey diminta untuk mengisi media sosial yang digunakan sebagai pengumpul dataset dengan kegiatan harian mereka dan pendapat mereka terhadap kegiatan tersebut. Data yang diperoleh merupakan data posting mengenai kegatan pada tanggal 20 Oktober 2017 sampai dengan tanggal 20 Desember 2017 di kelas 9-1 SMP St. Yoseph Pemuda Medan yang terdiri dari 29 user. Pada saat user memposting, maka sistem akan memproses post tersebut, yaitu mengidentifikasi tipe kegiatan yang dibicarakan dipost dan apakah posting tersebut beropini positif atau negatif. Misalnya, user memposting sebuah kalimat yang berisi ‘Permainan voli pada hari ini sangat
menyenangkan. Saya suka sekali bermain voli’. Kalimat tersebut akan diterima oleh sistem dan dikirimkan untuk diproses untuk diambil skor sentimennya.
B. Preprocessing
⚫ Seleksi komentar
Seleksi komentar dilakukan secara manual.
⚫ Parsing
Parsing  adalah  proses  memecah  dokumen  menjadi  penggalan  kata  dengan  melakukan  analisa  terhadap kalimat (Putro, 2011). Misalnya, kalimat ‘Permainan voli pada hari ini sangat menyenangkan. Saya suka sekali bermain voli’. Akan dibagi menjadi 2 buah array of sentences yaitu ‘Permainan voli pada hari ini sangat menyenangkan.’ dan ‘Saya suka sekali bermain voli’
⚫ Normalisasi Kalimat
Normalisasi kalimat adalah menormalkan kalimat tidak baku menjadi baku sehingga dapat dikenali sebagai bahasa yang sesuai dengan KBBI. (Adiyasa, 2013), Langkah menormalisasi kalimat adalah:
a. Membuat kalimat menjadi all lower case
Misalnya  kalimat  ‘Permainan  voli  pada  hari  ini  sangat  menyenangkan.’  akan  diubah  menjadi ‘permainan voli pada hari ini sangat menyenangkan’
b. Menghapus character yang berulang lebih dari dua kali Misalnya, kata ‘aku lapaaaaar’ akan diubah menjadi ‘aku lapar’.
c. Mengubah kata plural menjadi singular
Misalnya, kata ‘hari ini banyak sekali truk-truk besar di jalanan' akan diubah menjadi ‘hari ini banyak sekali truk besar di jalanan'.
d. Normalisasi kata
Pada  tabel  I.  tercantum  daftar  kata-kata  bahasa  Indonesia  yang  umumnya  mengalami  penyingkatan. Kata-kata yang mengalami penyingkatan tidak baku dikembalikan menjadi baku dengan normalisasi. Misalnya, ‘Saya soeka sekali bermain voli’. Akan diubah menjadi ‘saya suka sekali main voli’.
Tabel 1. Tabel Normalisasi Kata Tidak Normal Normal Akhiran -ny Akhiran –nya Akhiran –nk Akhiran –ng Akhiran –x Akhiran –nya Akhiran –z Akhiran –s Akhiran –dh Akhiran –t Kata berulang: sama2 Kata berulang: sama-sama Ejaan: oe Huruf: u Ejaan: dj Huruf: j

## C. Tokenisasi
Kalimat  yang  telah  dinormalisasi  akan  dipecah  menjadi  token-token  dengan  delimiter  yaitu  spasi.  Token yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1-gram yaitu dari satu kata setiap satu token, contohnya: ‘Tari Saman  Aceh‘  menjadi  ‘Tari’,  ‘Saman’, ‘Aceh’. Misalnya,  kata  ‘saya  suka  sekali  main  voli’  akan  diubah menjadi array of words, yaitu ‘saya’, ‘suka’, ‘sekali’, ‘bermain’, ‘voli’.
D. Load Dictionary dan Determine Sentiment
Banyak  kamus  yang  tersedia  untuk  menentukan  nilai  bobot  nilai  suatu  kata.  Dalam  penelitian  ini  untuk klasifikasi  pernyataan  digunakan  kamus  yang  disusun  oleh  Devid  Haryalesmana  Wahid  dan  Azhari  SN. Sedangkan untuk pengklasifikasian tipe akan digunakan kamus buatan sendiri dengan penilaian yang berasal dari pakar.
E. Penentuan Kelas Atribute
Kelas atribute pada penelitian ini terbagi menjadi 2 jenis, yaitu pada penentuan suka dan tidak, serta pada penentuan  tipe  kegiatan  yang  diceritakan.  Penentuan  suka  dan  tidak  terbagi  menjadi  positif,  negatif  dan netral. Sedangkan penetuan tipe kegiatan terbagi menjadi musical-rhythmic, visual-spatial, verbal-linguistic, logical-mathematical,  bodily-kinesthetic,  interpersonal,  intrapersonal,  naturalistic,  dan  spiritual.  Akan diberikan  atribut  mengenai  sentimen  kesukaan  yang  ditandai  dengan  [],  dan  atribut  mengenai  multiple intelligence yang akan ditandai dengan {}. Misalnya, array of words ‘saya’, ‘suka’, ‘sekali’, ‘bermain’, ‘voli’. Akan  diberikan  atribut  menjadi  ‘saya’,  ‘suka’[+4],  ‘sekali’[+(4+1)],  ‘main’,  voli{kinestik:3.54, matematis:0.42, interpersonal:0.63, intrapersonal:0.42} .
F. Klasifikasi pernyataan
Pernyataan diklasifikasikan sebagai netral apabila kalimat merupakan kalimat tanya, ataupun pada saat nilai positif  dan  negatif  sebanding.  Apabila  kalimat,  bukanlah  kalimat  netral,  maka  dilihat  nilai  absolut  yang terbesar apakah positif atau negatif. Misalnya pada kalimat ‘saya suka sekali main voli’, yang telah diproses menjadi  array  of  words  dengan  atribut  ‘saya’,  ‘suka’[+4],  ‘sekali’[+(4+1)],  ‘main’,  voli{kinestik:3.54,
matematis:0.42, interpersonal:0.63, intrapersonal:0.42}. Maka didapatkan nilai tertinggi  dari  opini kalimat tersebut adalah +5. [12]
G. Penentuan tipe kecerdasan kalimat
Nilai  terbesar  dari  setiap  tipe  kecerdasan  yang  telah  diatributkan  pada  kalimat  menjadi  tipe  kecerdasan kalimat.  Misalnya  pada  kalimat  ‘saya  suka  sekali  main  voli’,  yang  telah  diproses  menjadi  array  of  words dengan  atribut  ‘saya’,  ‘suka’[+4],  ‘sekali’[+(4+1)],  ‘main’,  voli{kinestik:3.54,  matematis:0.42, interpersonal:0.63,  intrapersonal:0.42}.  Maka  didapatkan  nilai  tertinggi  dari  setiap  tipe  kecerdasan  pada kalimat tersebut adalah tersebut adalah kinestik 3.54, matematis 0.42, interpersonal 0.63, dan intrapersonal adalah 0.42.
H. Klasifikasi tipe kecerdasan anak
Kecerdasan seseorang dapat dibagi menjadi 9 tipe yaitu : musical-rhythmic, visual-spatial, verbal-linguistic, logical-mathematical,  bodily-kinesthetic,  interpersonal,  intrapersonal,  spiritual, dan naturalistic .  Dalam penelitian  ini  hanya  dimunculkan  tipe  : musical-rhythmic,  visual-spatial,  verbal-linguistic,  logical- mathematical, bodily-kinesthetic, dan naturalistic .
Selama ini untuk menentukan tipe kecerdasan anak digunakan daftar pertanyaan yang seimbang jumlahnya untuk  masing-masing  tipe.  Namun,  dalam  media  sosial  tidak  dapat  ditentukan  berapa  banyak  inputan  yang dimasukan setiap orang per tipenya. Oleh karena itu diambil asumsi menggunakan statistika.
Dilakukan pengecekan nilai rata-rata setiap tipe dibagi dengan kuantitasnya. Dengan menggunakan rumus :
(3)
MI = Hasil untuk tipe kecerdasan X
X  = Tipe kecerdasan majemuk yaitu : musical-rhythmic, visual-spatial, verbal-linguistic, logical-mathematical, bodily-kinesthetic, interpersonal, intrapersonal, spiritual, dan naturalistic. n   = Jumlah input untuk tipe kecerdasan X T  = Hasil klasifikasi nilai pernyataan ke-i untuk tipe pernyataan X (-5 <= A <= 5) S = Hasil skor sentimen untuk pertanyaan ke i
Lalu  diurutkan  berdasarkan  tipe  dengan  hasil  yang  tertinggi  hingga  yang  terendah,  Tipe  tertinggi merupakan tipe yang paling diminati si  anak sedangkan nilai  yang terendah menyatakan tipe yang paling tidak diminati si anak.
Misalnya ada user X yang memiliki 8 posting dengan nilai masing-masing seperti pada tabel II. Maka skor masing-masing tipe kecerdasan akan dikalikan dengan nilai. Lalu diambil rata-ratanya sebagai hasil akhir seperti ditampilkan pada tabel III.
Tabel 2. Contoh Nilai Dari User X ID Posti ng interpers onal intrapers onal Kines tik Linguis tik Matem atis Musi kal Naturali stik Spirit ual Visu al Nil ai 1 0.1 1.1 0 0 3.7 0 0 0 0 +5 2 0 0 0 0 0 0 4.3 0 2.7 +3 3 0 0 4.8 0 0 0 2.7 0 1.4 -4 4 0 0 0 0 3.6 0 0 0 1.7 +2 5 0 2.1 0 0 0 0 0 3.6 0 +1 6 0 0 0 4.3 0 0 0 0 2.1 0 7 0.3 0 0 0 3.9 0 0 0 0 -1 8 0.5 0 4.7 0 0.2 3.7 0 0 0 -2 Tabel 3 . Contoh Hasil Proses User X ID Posting Interpersonal Intrapersonal Kinestik Linguistik Matematis Musikal Naturalistik Spiritual Visual 1 0.5 5.5 0 0 18.5 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 12.9 0 8.1 3 0 0 -19.2 0 0 0 -10.8 0 -5.6 4 0 0 0 0 7.2 0 0 0 3.4 5 0 2.1 0 0 0 0 0 3.6 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 -0.3 0 0 0 -3.9 0 0 0 0 8 -1.0 0 -9.4 0 -0.4 -7.4 0 0 0 Rata- rata -0.10 0.95 -3.58 0.00 2.68 -0.93 0.26 0.45 0.74

## I. Output
Output berupa hasil klasifikasi kecerdasan user dilihat dari hasil analisis sentimen postingannya. Terdiri dari grafik  batang  yang  menunjukan  seberapa  tingkat  kecerdasannya  pada  bidang  musical-rhythmic,  visual- spatial,  verbal-linguistic,  logical-mathematical,  bodily-kinesthetic,  dan  naturalistic.  Dan  penjelasan mengenai  tipe  kecerdasan  tersebut  dan  cara  mengembangkannya.  Misalnya,  ada  data  berisi  rata-rata  tipe kecerdasan  seperti  berikut  :  interpersonal  (-0.1),  intrapersonal  (0.95),  kinestik  (-3.58),  linguistik  (0), matematis (2.68), musikal (-0.93), naturalistik (0.26), spiritual (0.45), visual (0.74). Maka data tersebut akan diurutkan dari yang terbesar menjadi : matematis (2.68), intrapersonal (0.95), visual (0.74), spiritual (0.45), naturalistik (0.26), linguistik (0), interpersonal (-0.1), musikal (-0.93), kinestik (-3.58). Sehingga didapatkan tipe  kecerdasan  User  X  dari  yang  paling  memungkinkan  adalah  matematis,  intrapersonal  visual,  spiritual, naturalistik, linguistik, interpersonal, musikal, dan terakhir kinestik.
3.3 Menghitung Korelasi Antara Hasil Pendeteksian Manual Dan Pendeteksian Melalui Sistem
Korelasi  antara  hasil  pendeteksian  manual  dan  pendeteksian  melalui  sistem  dihitung  dengan  menggunakan Spearman’s Rank Correlation Coefficient .
(4)
ρ = Spearman’s Rank Correlation Coefficient di = RXi − RYi
RXi  = Posisi value tertentu pada list X dilihat berdasarkan  urutan nilai secara ascending RYi  = Posisi value tertentu pada list Y dilihat berdasarkan urutan nilai secara ascending n = Jumlah value pada list X dan list Y
Nilai korelasi ρ dibandingkan dengan nilai critical value pada tabel Spearman (Tabel 2.1). Apabila ρ lebih besar daripada critical value maka kedua list memiliki korelasi yang cukup besar.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Pengujian
Pada tahap implementasi aplikasi, pengambilan posting menggunakan bahasa pemrograman PHP5 dan HTML5. Sedangkan pada bagian pemrosesan tipe kecerdasan dan penentuan nilai korelasi digunakan bahasa pemrograman Python3.

## 4.2 Contoh Hasil Pengujian
User dengan hasil seperti grafik pada gambar 1 dari tipe kecerdasan dimana dia paling berbakat sampai yang mana dia  kurang  berminat  secara  berurutan  berdasarkan  gambar  adalah  :  Matematis,  Kinestik,  Visual,  Musikal, Naturalistik, Linguistk

## Gambar 2. Grafik Hasil Tipe Kecerdasan User X

## 4.3 Korelasi Antara Data Hasil Sistem Dengan Data Manual
Hasil korelasi antara data tipe kecerdasan yang didapat melalui sistem dibandingkan dengan data tipe kecerdasan yang didapat melalui  cara manual adalah 80%, dan nilai deviasinya adalah 0.09.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  penelitian  yang  dilakukan  pada  posting  mengenai  kegiatan  sehari-hari  di  juicer.ga, kesimpulan yang dapat diambil yaitu:
1. Output dari penelitian berupa tipe kecerdasan menurut teori multiple intelligence, dengan tipe kecerdasan, yaitu : musical-rhythmic, visual-spatial, verbal-linguistic, logical-mathematical, bodily-kinesthetic, dan naturalistic.
2. Untuk  mendapatkan  tipe  kecerdasan  user  berdasarkan  posting  yang  telah  diinputkan  adalah  dengan menganalisis parameter-parameter yang berhubungan dengan sentiment analysis pada kalimat posting yaitu kata-kata yang menyatakan sentimen kesukaan dan kata-kata yang terkait dengan aktivitas.
3. Korelasinya system dengan hasil manual untuk mendapat tingkat akurasi penelitian ini dengan menggunakan metode Spearman's Rank Correlation Coefficient. Hasil korelasinya adalah 80% dengan standar deviasi 0.09

## REFERENCES
[1] Buntoro, Ghulam Asrofi. 2017. Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 di Twitter. INTEGER: Journal of  Information Technology 2579-566X 1:32-41.
[2] Gardner H. 2011. Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences. Ed ke-2011. New York (US): Basic Books.
[3] Ghiassi M, Skinner J, Zimbra D. 2013. Twitter brand sentiment analysis: A hybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network. Expert Systems with Applications. 40(16):6266-6282.
[4] Glasser,  G.J.  &  Winter,  R.F.  1961.  Critical  values  of  the  coefficient  of  rank  correlation  for  testing  the  hypothesis  of  independance. Biometrika 48, pp. 444–448.
[5] Marshall DZ&I. 2000. SQ: Connecting with Our Spiritual Intelligence. Ed ke-1. New York (US): Bloomsbury.
[6] McKenzie, Walter. 1999. Multiple intelligences inventory. http://surfaquarium.com/MI/inventory.htm (diakses 15 Desember 2017)
[7] Minsih. 2013. Pengembangan Kecerdasan Majemuk pada Implementasi Kurikulum 2013. The 1st Summit Meeting on Education the End of the Year 2013 Seminar Nasional: Refleksi dan Realisasi Kurikulum 2013; pp. 278-286.
[8] Musfiroh, Tadkiroatun. 2014. Pengembangan Kecerdasan Majemuk. Hakikat Kecerdasan Majemuk (Multiple Intelligences), pp. 1-60.
[9] Newsround survey reveals majority of 10 to 12 year-olds are on social media. 2016. http://www.bbc.co.uk/mediacentre/latestnews/2016/newsround-survey-social-media, 9 Februari 2016 (diakses 2 Mei 2017).
[10] Pratama EE, Trilaksono BR. 2015. Klasifikasi topik keluhan pelanggan berdasarkan tweet dengan menggunakan penggabungan feature hasil ekstraksi pada metode support vector machine (SVM). Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN). 1(2):53-59.
[11] Putranti ND, Winarko E. 2014. Analisis sentimen twitter untuk teks berbahasa indonesia dengan maximum entropy dan support vector machine. IJCCS-Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems 8.1. 8.1:91-100.
[12] Wahid  DH,  SN  A.  2016.  Peringkasan  sentimen  esktraktif  di  twitter  menggunakan  hybrid  TF-IDF  dan  cosine  similarity.  IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems). 10(2):207.
[13] Winarto P. 2010. Maximizing Your Talent (Menemukan & Memaksimalkan Potensi Diri Anda). Medan (ID): PT BPK Gunung Mulia.