## ANALISIS DATA STATUS DI FACEBOOK UNTUK MEREKOMENDASIKAN PRODUK MAKANAN RINGAN MENGGUNAKAN TF-IDF DAN DOCUMENT WEIGHTING
Rohmad Abidin Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Email: rohmad@stekom.ac.id
Eko Sediyono Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Email: eko@staff.uksw.edu
Sri Yulianto Joko Prasetyo Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Email: sri.yulianto@staff.uksw.edu

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem  analisis  status  pada  akun  media  sosial untuk  mendukung  kegiatan  promosi  Usaha  Mikro  Kecil  khususnya  produk  makanan  ringan.  Penelitian menggunakan  teknik  yang  terdapat  pada  text  mining,  analisis  Term  Frequency-  Invers  Document Frequency  dan  Document  Weighting  untuk  merekomendasikan  produk.  Objek  penelitian  akun  media sosial  facebook  dengan  sample  random  yang  tergabung  dalam  grup  Warga  Demak  serta  produk  hasil UMK yang terdaftar pada Dinas Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Demak. Hasil akhir penelitian ini adalah  prototype  sistem  analisis  status  media  sosial  untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  produk  UMK yang  sesuai  dengan  hasil  analisa  status  facebook.  Dari  hasil  analisa  didapatkan  rata-rata  tingkat  akurasi prediksi sebesar 73.27% untuk keberhasilan merekomendasikan produk. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis TF-IDF dan Document Weighting dapat dimanfaatkan untuk pengembangan  sistem baru guna mendukung kegiatan promosi pengelola kelompok UMK agar lebih tepat sasaran.
Kata kunci: media sosial; TF-IDF; document weighting; UMK.

## ABSTRACT
The purposes of the research are developing analysis application of status on social media account to  support  Micro,  Small  Enterprises  (MSE)  promotion  especially  on  snack  product.  The  research  used techniques  in  text  mining,  Term  Frequency-Invers  Document  Frequency  analysis  and  Document Weighting to recommendation the product. The object of research is Facebook status updates as well as products  of  MSE  who  registered  at  the  Department  of  Trade  and  Cooperatives  in  Demak  District.  The final result of this research is prototype social media status analysis system to recommend products from results  of  system  analysis.  From  the  analysis  results  obtained  an  average  predictive  accuracy  rate  of 73.27% for recommend the product. The results of this study it can be concluded that the analysis of TF - IDF  and  Document  Weighting  can  be  utilized  for  the  development  of  new  systems  to  support  the promotion activities of MSE group managers to be more effective.
Keywords: social media; TF-IDF; document weighting; MSE.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap orang memiliki motif berbeda-beda dalam menggunakan media sosial. Motif tertinggi orang menggunakan  media  sosial  adalah  ingin  menyatakan  eksistensi  dirinya  dengan  memperbaharui  status serta mendapatkan informasi dari media sosial [1].
Media sosial dapat digunakan untuk  menunjang aktivitas  keseharian pengguna. Seperti perusahaan atau  individu  menggunakan  media  sosial  untuk  menunjang  aktifitas  bisnis,  saling  berbagi  karya  dan sebagai  tempat sharing untuk  yang  memiliki  kesamaan  hobi.    Dengan  adanya  media  sosial  di  aplikasi
mobile membuat setiap orang bisa menggunakan media sosial dimana saja sepanjang terkoneksi jaringan internet [2].
Media  sosial  dapat  dijadikan  sebagai Integrated  Marketing  Communication guna  meningkatkan pendapatan  dan  bertahan  dalam  persaingan  bisni.  UKM  dapat  menarik  calon      pelanggan  baru  atau melakukan komunikasi  kepada  pelanggan  yang  telah ada [3].
Penelitian  lain  tentang  promosi  menggunakan  media  sosial  dilakukan  oleh  Priambada  yang menghasilkan  bahwa  web  blog,  facebook  dan  E-mail  merupakan  media  yang  paling  banyak  digunakan. Manfaat  yang  paling  dirasakan  adalah  komunikasi  yang  efektif  sehingga  dapat  meningkatkan  pangsa pasar  serta  membantu  keputusan  bisnis.  Selain  itu,  manfaat  lainnya  untuk  mengadakan  iklan/promosi, kontak pribadi dengan konsumen, mendata kebutuhan serta memberikan tanggapan kepada konsumen [4].
Penelitian  mengenai  analisis  media  sosial  pernah  dilakukan  Muhammad  menggunakan  teori five factor model , hasil penelitian menyimpulkan bahwa kepribadian Openness to New Experiences sebanyak 11.68%,  kepribadian Conscientiousness 5.34%, Extraversion 5.5%, Agreeableness 8.54%, Neuroticsm 4.82%, serta 64.12% tidak dapat diklasifikasikan [5].
Untuk penelitian efektifitas iklan pada jejaring sosial yang dilakukan oleh Hasanah mengemukakan hasil dari  perhitungan EPIC rate yaitu  iklan Facebook Huma  Harati  dinyatakan efektif sebagai media promosi. Namun pada skala  efektif  menunjukkan  bahwa promosi  yang  dilakukan  melalui  iklan  di Facebook  belum  mencapai      hasil      yang      maksimal,  sehingga  perlu  perlu  ditingkatkan  lagi  [6].    Rivki melakukan  penelitian  menggunakan text  mining ,  analisis TF-IDF serta  Algoritma K-Nearest  Neighbor melakukan  klasifikasi  ketertarikan follower berdasarkan  status  di  Twitter.  Hasil  nilai  akurasi  tertinggi sebesar 68% yang didapat pada proses klasifikasi selama empat kali pengujian [7].
Ardi melakukan penelitian dengan membandingkan performa TF-IDF dengan n-gram menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  terbaik  untuk  menganalisis sentiment masyarakat terhadap marketplace . Peneliti menemukan bahwa Unigram memiliki nilai akurasi tertinggi, dengan nilai akurasi 80,87%   [8]. Sedangkan Chang menggunakan metode TF-IDF dan Social Network  Analysis dalam  sebuah  studi  kasus  menyajikan  bagaimana  sistem  rekomendasi  bekerja berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  dari  Plurk.  Dari  hasil  analisis,  peneliti  menemukan  perbedaan pengukuran  SNA  antara  berbagai  produk  yang  signifikan,  hal  itu  menunjukkan  bahwa  sistem rekomendasi  dapat  dikerjakan  untuk  merekomendasikan  produk  yang  berbeda  untuk  menargetkan pelanggan [9].
Untuk mengenal calon konsumen secara lebih personal, penelitian ini berusaha menggabungkan data hasil text mining status di media sosial seseorang yang di integrasikan dengan data UKM. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah prototype sistem rekomendasi produk UMK sesuai dengan hasil analisa status pada timeline media sosial masing-masing akun menggunakan analisa TF-IDF dan Document Weighting .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan dalam tiga tahap yaitu: (1) pengumpulan data penelitian (2) analisis data (3) pengujian  hasil analisis produk. Pemrosesan awal data  penelitian  mencakup aktivitas penghimpunan data  produk  UMK  serta  koleksi  status  akun  media  sosial.  Untuk  analisis  data  terbagi  menjadi  2  proses penelitian  yaitu text  mining  processing, dan data  comparation . Text  mining  processing mengolah  data input berupa status media sosial serta deskripsi produk UMK. Proses text mining dilakukan menggunakan metode yang secara umum dilakukan pada text mining yaitu tahap tokenizing, case folding, filtering, serta stemming. Proses text  mining dilakukan  pada  deskripsi  produk  makananan  ringan  yang  akan menghasilkan index kata pada setiap produk.  Proses text mining data status media sosial dimulai dengan mengumpulkan  semua  status  facebook  calon  reponden  dari  awal  mendaftar  facebook  hingga  terakhir, kemudian  dipilih  status  yang  mengandung  kata-kata  yang  berhubungan  makanan  ringan  seperti  makan, lezat, enak, gurih, dan lain-lain.
Proses  yang  kedua  adalah data  comparation ,  yaitu  membandingkan  antara  data  hasil text  mining akun  media  sosial  dengan index kata  pada  produk  UMK.  Proses  perbandingan  menggunakan TF-IDF. Hasil dari TF-IDF digunakan untuk  memberikan peringkat produk yang terdapat dalam koleksi produk menggunakan kaidah Document Weighting . Dari seluruh produk yang terdaftar diambil 5 produk tertinggi untuk di promosikan kepada calon konsumen.
Peneliti  melakukan  ujicoba  pertama  dengan  menggunakan  kuesioner  untuk  menentukan  tingkat efektifitas  penerapan TF-IDF dan Document  Weightin g.  Berikut  ini  adalah  diagram  tahapan  penelitian yang dilakukan (gambar 1).
Gambar 1. Diagram Tahap Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Desain  arsitektural  sistem  analisis  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Desain  arsitektural  sistem terdapat  3  kelompok  komponen  pada  aplikasi  yaitu  :  (1) input data ,  (2)  analisis  data  (3) output rekomendasi produk.
Pada  gambar  2  memperlihatkan  bahwa  program  memerlukan  input  data  status  facebook  yang  di- copy secara manual dan data deskripsi produk UMK yang disimpan format .txt kemudian dianalisis oleh sistem dengan tahapan yang sudah ditentukan dalam text mining . Setelah proses text mining selesai, hasil data  status  facebook  dibandingkan  dengan  data  produk  UMK  menggunakan  proses  pencairan TF  /  IDF dan Document Weighting. Terakhir sistem akan menghasil teks rekomendasi produk yang dapat di unduh untuk disimpan.
Gambar 2. Desain Arsitektur
Document Weighting Case Folding Tokenizing Filtering Stemming Case Folding Tokenizing Filtering Stemming TF-IDF Data status facebook Deskripsi produk Index kata Produk UMK Rekomendasi Produk Hasil Text preprocessing status facebook

## Input Data
Input data status facebook (ekstensi .txt) Input data deskripsi produk (ekstensi .txt)
Analisis Data Class Text Mining
Class TF/IDF, Document Weighting

## Hasil Analisis Data
Java             Rekomendasi produk
Java
Tampilan  dibuat  sederhana  agar  pengguna  dapat  dengan  mudah  menggunakan  sistem  ini.  Pada aplikasi  juga  terdapat  halaman  utama  untuk  menganalisis  status  facebook  (Gambar  3).  Proses  analisis sistem  dilakukan  dengan  tahapan  yang  telah  ditentukan.  Proses  dilakukan  pada background sehingga tidak terlihat oleh pengguna. Hasil analisis status facebook akan memberikan rekomendasi produk dengan sorting skor tertinggi.  Terdapat juga tombol untuk pengaturan produk (Gambar 4) yang berfungsi untuk menambah atau mengurangi produk yang akan dianalisa.
Gambar 3. Form Analisis Data

## Gambar 4. Form Pengaturan Produk

## 3.2 Perhitungan TF-IDF dan Document Weighting
Terlebih  dahulu  dilakukan text  preprocessing pada  masing-masing  deskripsi  produk  untuk menghasilkan index kata  tiap  produk  kemudian  dimasukkan  ke  dalam database .  Setelah  semua  data produk  tersimpan,  selanjutnya  data  status  facebook  diproses  dengan  tahapan  yang  sama  dengan  data produk.  Data  yang  status  facebook  yang  sudah  dilakukan  proses text  prepocessing diatas  kemudian dilakukan  perhitungan TF  –  IDF dan document  weighting .  Langkah  analisis  dilakukan  dengan  tahapan sebagai berikut :
a. Langkah  pertama  dilakukan text  preprocessing pada  produk  UMK  untuk  menghasilkan index kata pada masing-masing produk. Text preprocessing juga dilakukan pada data status facebook. Tujuan  utama  dari text  preprocessing adalah  menghilangkan  kata-kata  tidak  penting  serta mengubah  kata  menjadi  kata  dasar  agar  mudah  digunakan  untuk  pencarian  kata  yang  sama  di masing-masing  deskripsi  produk.  Pada  Gambar  5  di  bawah  ini  menunjukkan  proses text preprocessing pada status facebook.

## Gambar 5. Hasil Text Preprocessing
b. Hitung jumlah kata ( term frequency ) dengan mencari kata yang sama antara data status facebook dengan  masing-masing  deskripsi  produk  ( D ).  Hasil term  frequency akan  menunjukkan  bahwa semakin banyak kata yang sama antara status facebook dengan deskripsi produk maka semakin besar kemungkinan pemilik akun memilih produk tersebut. Pemberian bobot kata pada dokumen menggunakan kode sebagai berikut :
private Double tf(List<String> doc, String term) { double tf = 0; for (String word : doc) { if (term.equalsIgnoreCase(word)) { tf++; } } System.out.print(" Raw TF : " + tf); return tf; }
c. Tentukan  jumlah  kata  yang  memiliki  nilai  di  setiap  produk  ( dokumen    frequency / df ).  Jika  di dalam produk memiliki nilai tf berapapun nilainya maka akan diberi nilai 1, jika tidak memiliki nilai tf maka diberi nilai 0.
df t3 = d1 t3 +d2 t3 +d3 t3 + … + d15 t3 (1)
= 1 + 0 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 +1 + 1 + 1 = 10
Pencarian  nilai df bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  suatu  kata,  semakin  banyak  tersebar  di deskripsi  produk  yang  lain  maka  kata  tersebut  dianggap  kata  yang  umum,  semakin  sedikit sebaran suatu kata di produk lain, maka kata tersebut dapat menunjukkan kekhasan suatu produk.
d. Hitung nilai IDF dari tiap-tiap term, fungsi rumus menghitung IDF sebagai berikut :
(2)
Dimana : N = total semua dokumen yang diuji df
= banyak jumlah dokumen yang mengandung kata ( term ) yang dicari
t
= kata yang dicari ( term )
idf t3 = LOG( ) = LOG ( ) = LOG(1,5) = 0.176091259
Fungsi IDF diatas  guna  mengurangi  bobot  kata-kata  yang  bersifat  umum  dan  meningkatkan bobot kata unik. Semakin tinggi bobot kata, di suatu produk semakin besar kemungkinan produk akan  dipilih.  Berikut listing program  menghitung Document  Frequency dan Invers  Document Frequency.
case folding, tokenizing, filtering, stemming
private double idf(List<List<String>> docs, String term) { double f = 0; for (List<String> doc : docs) { for (String word : doc) { if (term.equalsIgnoreCase(word)) { f++; break; } } } System.out.print(" DF : "+f); if(f==0){ System.out.print(" IDF : 0"); return 0; }else{ System.out.print(" IDF : "+Math.log10(docs.size() / f)); return Math.log10(docs.size() / f); } }
e. Lakukan pembobotan tiap kata  pada deskripsi produk ( d ) yang telah disimpan. Pemberian bobot kata pada dokumen menggunakan rumus sebagai berikut :
W dt = tf dt * IDF t
(4)
Keterangan  :
d = dokumen ke-d t = kata ke-t dari kata kunci W = bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t
tf = jumlah kata yang dicari pada sebuah dokumen W dt3 = tf t3 idf t3 = 1   0.176091259 = 0.176091259
Berikut listing kode untuk menghitung bobot tiap kata.
private  double  Wdt(List<String>  doc,  List<List<String>>  docs,  String term) { return tf(doc, term) * idf(docs, term); }
f. Jumlahkan tiap Bobot W dt untuk mengetahui nilai bobot tiap produk (W d ) semakin besar bobot dokumen, kemungkinan semakin tinggi dipilih oleh konsumen.
W d = W dt1 + W dt2 + W dt3 +….. +W dtn (5)
Dimana : W d = Bobot total dokumen W t1 – tn = Bobot tiap dokumen terhadap kata
W d1 = W d1t1 +W d1t2 + W d1t3 + … + W d1t25 =   0 + 0 + 0.176091259 + 0  + 0  + 0  + 0  + 0  + 0  + 0  + 0  + 0.574031268 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 =   0.750122527
Berikut listing kode menghitung bobot setiap produk ( W d ).
Double[][] hasilWeight = new Double[documents.size()][documents.size()]; TFIDFWeight calculator = new TFIDFWeight(); Double[] docWeight = new Double[documents.size()]; for (int a = 0; a < documents.size(); a++) {
System.out.println("dokumen ke "+(a+1)); docWeight[a] = 0.0; System.out.println("dokumen ke "+(a+1)); for (int i = 0; i < medsos.size(); i++) { System.out.print(medsos.get(i)); double Wdt = calculator.Wdt(documents.get(a), documents, medsos.get(i));
//tambahkan bobot produk tiap ada term docWeight[a] = docWeight[a] + Wdt; } hasilWeight[a][0] = Double.valueOf(a); hasilWeight[a][1] = docWeight[a]; System.out.println(" Dokumen Weighting = " + docWeight[a]); }
Baris  kode  pada  program  diatas  menunjukkan  perhitungan  bobot  tiap  kata  terdapat  dokumen  akan dijumlahkan hingga selesai untuk satu produk. Jika produk pertama selesai dianalisis akan dilanjutkan ke produk kedua dan seterusnya hingga semua produk selesai di analisis.
Hasil perhitungan pada bobot produk pertama ( W d1 ) memiliki bobot 0.750122527. Hasil perhitungan bobot dari setiap produk disajikan pada tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Hasil pemeringkatan bobot produk Kode Nama Produk Bobot Ranking D2 bintang 5 7.1077 1 D14 rangin super 2.801275 2 D9 keripik pisang raja 1.528274 3 D8 keripik pisang enggano 1.449093 4 D12 kerupuk ikan laut 1.176091 5 D15 wingko witela 1.051153 6 D1 aneka cemal cemil 0.750123 7 D5 carang madu 0.750123 7 D3 bis bollen 0.176091 9 D4 brayo 0.176091 9 D6 ikan berkah 0.176091 9 D13 kue satelit 0.176091 9 D7 keripik jamur kancing 0 13 D10 keripik singkong 0 13 D11 keripik udang 0 13
Dari  hasil  pemeringkatan  diatas  maka  dipilih  5  produk  tertinggi  untuk  direkomendasikan  kepada pelanggan untuk ditawarkan.

## 3.3 Analisa Hasil
Peneliti  melakukan  uji  coba  dengan  menggunakan  kuesioner  untuk  menentukan  tingkat  efektifitas sistem yang dihasilkan. Populasi objek penelitian adalah anggota grup facebook Warga Demak yang telah mempunyai akun facebook lebih dari 5 tahun dan berusia lebih dari 17 tahun. Sedangkan jumlah produk yang digunakan untuk bahan ujicoba dibagi menjadi 3 tahap pengujian yaitu tahap  1 sebanyak 15 produk, tahap  2  sebanyak  30  produk,  serta  tahap  3  sebanyak  50  produk.  Masing-masing  tahap  sebanyak  50 responden. Pada tabel 2 menunjukkan hasil uji coba sistem yang dihasilkan :
Tabel 2. Hasil analisa Jumlah Produk Memilih Tidak memilih 15 67% 30.3% 30 75.6% 24.4% 45 77.2% 22.8% Rata-rata 73.27% 26.73%

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Dari hasil pertama menunjukkan bahwa tingkat akurasi yang dihasilkan oleh algoritma TF-IDF dan Document  Weighting dalam  merekomendasikan  produk  sebesar  73.27%.  Semakin  banyak  produk  yang digunakan  dalam  penelitian  semakin  besar  tingkat  keberhasilan  sistem.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode TF-IDF , Document  Weighting dapat  digunakan  sebagai  algoritma  untuk merekomendasikan  produk  pada  pelanggan  sesuai  dengan  yang  diminati  melalui  analisis  status  akun facebook.

## 4.2 Saran
Saran dalam pengembangan sistem kedepan sebagai berikut : a. Penambahan berbagai jenis produk yang lebih beragam tidak hanya makanan ringan.
b. Kedepan  perlu  dikembangkan  pula  meneliti  jaringan  grup  yang  diikuti  agar  lebih  maksimal dalam merekomendasikan produk.
c. Penambahan metode baru untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan keseragaman produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Utomo DA. Motif Pengguna Jejaring Sosial Google+ Di Indonesia. J E-KOMUNIKASI. 2013;1(3).
[2]   Luik  JE.  Media  Sosial  dan  Presentasi  Diri.  Bab  Buku  Komunikasi  2.0:  Teoritisasi  dan  Implikasi. Yogyakarta: Aspikom; 2011.
[3]   Siswanto  T.  Optimalisasi  Sosial  Media  Sebagai  Media  Pemasaran  Usaha  Kecil  Menengah.  J  Liq. 2013;2(1):80–6.
[4]   Priambada S. Manfaat Penggunaan Media sosial Pada Usaha Kecil Menengah (UKM). In: Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia. SESINDO; 2015.
[5]   Muhammad  HSRRR.  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menganalisi  Kepribadian  Pengguna  Media Sosial  Dengan  Naive  Bayes  Classifier :  Studi  Kasus  Media  Sosial  Instagram.  J  Inform  Univ Padjadjaran. 2016;01(01):5258.
[6]   Hasanah  N,  Nugroho  LE,  Nugroho  E.  Analisis  Efektivitas  Iklan  Jejaring  Sosial  sebagai  Media Promosi  Menggunakan  EPIC  Model.  Sci  J  Informatics  [Internet].  2016  Feb  16;2(2):99.  Available from: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji/article/view/5075
[7]   Rivki  M,  Bachtiar  AM.  Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Pengklasifikasian Follower Twitter Yang Menggunakan Bahasa Indonesia. J Inf Syst. 2017;13(1).
[8]   Ardi HL, Sediyono E, Ningrum RK. Support Vector Machine Classifier For Sentiment Analysis Of Feedback  Marketplace  For  Sentiment  Analysis  Of  Feedback  Marketplace  With  A  Comparison Features At Aspect Level. Int J Innov Res Adv Eng. 2017;4(11):7–12.
[9]   Chang  P,  Ting  I-H,  Wang  S.  Towards  Social  Recommendation  System  Based  on  the  Data  from Microblogs.  In:  International  Conference  on  Advances  in  Social  Networks  Analysis  and  Mining [Internet]. IEEE; 2011. p. 672–7. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/document/5992655/