Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 1 Perancangan Web Aplikasi Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) Menggunakan PHP dan MySQL pada Pemerintah Kota Bekasi Eendi dan Rina Noviana Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : rina_n@sta.gunadarma.ac.id Abstrak Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat terhadap sebuah masalah juga digunakan untuk identikasi kecenderungan hal yang sedang menjadi topik pembicaraan. Pemerintah Kota Bekasi dalam merespon keluhan, pendapat dan meningkatkan pelayanan kepada masyarakat telah memanfaatkan media sosial twitter sebagai sarana komunikasi interaktif antara pemerintah dengan masyarakat, dengan adanya media sosial maka akan mempermudah pemerintah dalam menentukan kebijakan dan pembangunan berdasarkan sentimen masyarakat dari media sosial. Seiring dengan kebutuhan untuk dapat melakukan klasikasi sentimen masyarakat melalui media sosial maka diper- lukan aplikasi analisis sentimen media sosial twitter. Analisa sentimen dalam penelitian ini adalah proses pengelompokan tweet kedalam tiga tone positif, netral dan negatif dengan pengembangan sis- tem menggunakan System Development Life Cycle (SDLC), perancangan aliran data menggunakan data flow diagram, entity relationship diagram, flowmap. Hasil dari pembuatan aplikasi analisis sen- timen ini adalah aplikasi dapat melakukan pelabelan secara otomatis terhadap tweet/komentar pada twiter secara cepat dengan metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) menggunakan PHP dan MySQL, sedangkan untuk melakukan crawling data aplikasi memanfaatkan API Twitter yang telah disediakan oleh twitter. Pada implementasi aplikasi ini dapat membantu seorang analisis media dalam melakukan klasikasi dan monitoring media sosial Pemerintah Kota Bekasi terhadap isu publik yang berkembang Kata Kunci : analisis sentimen, vader, kota bekasi, media sosial, twitter Pendahuluan maskimal 140 karekter, dengan batasan tersebut maka informasi yang disampaikan akan lebih cepat dan mudah di pahami inti dari kalimat tersebut. twitter seringkali digunakan untuk mengungkap- kan emosi mengenai suatu hal, baik memuji atau mencela. Perkembangan media sosial telah memunculkan berbagai macam informasi dan berita opini yang dapat membentuk suatu kepercayaan akan opini yang telah disampikan. Berdasarkan hasil riset Wearesosial Hootsuite [1] yang dirilis januari 2019 pengguna media sosial di Indonesia mencapai 150 juta atau 56 % dari total populasi. Jumlah terse- but naik 20% dari survey sebelumnya, sementara pengguna media sosial mobile (gadget) mencapai 130 juta atau sekitar 48 % dari populasi, dimana youtube 88%, whatsapp 83%, facebook 81 %, in- stagram 80%, line 59 %, twitter 52 %, BBM 38 %, linkedln 33 %, pinterest 29%, skype 28 %, wechat 28% , snapchat 26%, tumblr 20% dan reddit 16%. Dari banyaknya plafon media sosial tersebut, twit- ter merupakan media sosial yang jumlah karakter Pemerintah Kota Bekasi merupakan salah satu pengguna media sosial twitter sebagai sarana untuk merespon keluhan, pendapatan dan masukan dari masyarakat terhadap pembangunan dan pelayanan di daerah. Dengan banyaknya jumlah pengguna twitter di Indonesia khususnya Kota Bekasi maka akan mempermudah Pemerintah Kota Bekasi dalam merespon keluhan dan masukan dari masyarakat se- cara cepat. Analisa sentimen dilakukan untuk un- tuk melihat pendapat atau kecenderungan terhadap sebuah pelayanan, kebijakan dan pembangunan Pe- merintah Kota Bekasi, apakah cenderung beropini DOI :
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 2 positif, netral atau negatif. melihat pendapat terhadap sebuah masalah atau dapat juga dapat digunakan untuk identikasi ke- cenderungan hal yang sedang menjadi topik pem- bicaraan. Analisa sentimen dalam penelitian ini adalah proses pengelompokan tweet kedalam tiga positif, netral dan negatif. Karakteristik analisis sentimen: Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai sentimen media sosial dengan meng- gunakan metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) pernah dilakukan oleh Bayhaqy [1] berjudul analisa sentimen den- gan pelabelan otomatis menggunkan VADER ten- tang islamophobia pada media sosial. Penelitian ini menghasilkan accuracy tertinggi sebesar 91.390%, precision 98.710% dan waktu proses klasikasi tweet sekitar 0,49 menit tentang tweet islamphobia, tujuan dari penilitian ini adalah untuk mengetahui ketakutan pada islam (islamphobia) yang dapat menggantikan budaya barat, dengan menggunakan data twitter untuk mengetahui seberapa besar sen- timen masyarakat barat terhadap perkembangan islam, sedangkan pada penilitian yang dilakukan oleh Ramteke [2] berjudul election result prediction using twitter sentimen analysis dengan menggu- nakan metode VADER, multinomial nave bayes dan support vector machines dari nltk dan scikit- learn menghasilkan akurasi terbaik untuk klasikasi sebesar 99%, tujuan dari penelitian ini adalah un- tuk mengidentikasi polaritas opini pengguna me- dia sosial dalam pemilihan kampanye politik meng- gunakan data dari twitter, sedangkan dalam peneli- tian pengembangan sistem dengan menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) pernah di- lakukan oleh Rahmat Inggi, [4] dengan judul Pen- erapan System Development Life Cycle (SDLC). Dalam Mengembangkan framework audio foren- sik hasil dari penelitian ini adalah sistem dapat diterapkan dalam membangun sebuah framework hasil identiaksi, melakukan eliminasi tahapan yang memiliki makna sama dalam melakukan penam- bahan tahapan dalam investigasi audio forensic, System Development Life Cycle (SDLC) dapat membantu peneliti dalam mengembangkan frame- work audio forensik. 1. Pengkategorian setimen kalimat subjektif dan objektif 2. Tingkat analisis ( message level , sentence level dan aspect level ) 3. Perbandingan terhadap sesuatu serta penda- pat yang hanya sekedar pendapat 4. Pembagian pendapat menjadi eksplisit dan implisit. Salah satu bagian dari text mining adalah analisis sentimen (sentiment analysis) yang merupakan salah satu bidang dari natural language processing (NLP) untuk mengenali dan mengektrasikan opini dalam bentuk teks. Valence Aware Dictionary and Senti- men Reasoner (VADER) ValenceAware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) merupakan alat analisis sentimen berba- sis aturan yang secara khusus disesuaikan dengan sentimen yang diekspresikan di media sosial, [5] Diperkenalkan pada tahun 2014, VADER meng- gunakan kombinasi leksion sentimen dalam daftar leksimal seperti kata-kata yang umumnya dilabeli menurut orientasi semantik sebagai kata positif, ne- tral dan negatif. Skor compund adalah metrik yang menghitung jumlah semua peringkat leksion yang dinormalisasi antara -1 (sangat negatif) dan +1 (sangat positit) [6]. Berdasarkan uraian diatas maka dibutuhkan se- buah aplikasi analisis sentimen untuk mengelola data sentimen masyarakat terhadap Pemerintah Kota Bekasi, yang pada dasarnya, analisis sentimen merupakan klasikasi teks yang membagi dokumen menjadi kelas yaitu positif, negatif atau netral yang dilakukan dengan menghitung nilai setiap turnya. Perancangan aplikasi analisis sentimen media sosial dengan metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) menggunakan PHP dan MySQL, akan membantu Pemerintah Kota Bekasi untuk monitoring dan mempermudah dalam merespon opini masyarakat pada media sosial twit- ter. Tabel 1: Nilai Pembobotan Sentimen dengan VA- DER Analisis Sentimen Analisis sentimen atau dikenal dengan opinion mining merupakan salah satu cabang studi tentang analisis pendapat ataupun pendapat seseorang su- atu seperti layanan, produk, organisasi dan lain sebagainya [4] analisis sentimen dilakukan untuk VADER menggunakan aturan-aturan tertentu untuk memasukan dampak dari setiap sub-teks pada intensitas yang dirasakan dari sentimen dalam teks kalimat, aturan tersebut di sub heuristik, ter- dapat 5 heruristik dalam VADER yaitu:
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 3 1. Tanda baca, tanda seru (!), Meningkatkan be- sarnya intensitas tanpa mengubah orientasi semantik. Proses VADER dalam melakukan pelabelan pada tweet meliputi : 2. Kapitalisasi, secara khusus menggunakan ALL-CAPS untuk menekankan kata yang relevan dengan sentimen di hadapan kata- kata yang tidak menggunakan huruf be- sar, meningkatkan intensitas sentimen tanpa mempengaruhi orientasi semantik. Cleansing Pada tahap ini tweet yang memiliki berbagai kom- ponen atau karakteristik tweet yang khas seperti @, link, # dan RT. Komponen-komponen terse- but tidak memiliki pengaruh apapun terhadap sen- timen, maka akan dibuang. 3. Perubahan / Modikasi (juga disebut pen- guat, kata penguat) memengaruhi intensi- tas sentimen baik dengan meningkatkan atau mengurangi intensitas. Tokenizing 4. Pergeseran polaritas karena Konjungsi, Kon- jungsi kontras tetapi menandakan perge- seran polaritas sentimen, dengan sentimen teks setelah konjungsi menjadi dominan. Merupakan tahap pemecahan kata-kata dalam tweet kedalam token dan menghilangkan segala tanda baca, simbol yang tidak mewakili isi kalimat atau dokumen. VADER mengambil sebuah string dan mengemba- likan kamus skor di masing-masing dari empat kat- egori: Case Folding 1. Positif CaseFolding ialah proses merubah huruf kapital (uppercase) menjadi huruf kecil (lowercase). Hal ini dilakukan agar semua huruf pada tweet menjadi seragam. 2. Netral 3. Negatif 4. Gabungan (dihitung dengan menormalkan skor di atas Normalisasi Contoh dalam menganalisis Sentimen dengan menggunakan VADER [5] Pada tahap ini terjadi pengubahan bentuk kata tidak baku menjadi bentuk kata baku dengan sesuai kamus besar bahasa Indonesia. Stemming Pada tahap ini terjadi pembentukan kata dari yang berimbuhan (beraks) menjadi kata tidak berim- buhan atau dasar dengan bantuan kamus root word . Stopword Merupakan proses untuk menyaring kata-kata yang penting dan disaring sehingga kata yang tidak rele- van dibuang. Tabel 2: Contoh Label Vader Analysis Metode Penelitian Pada tahap perancangan web aplikasi analisis sen- timen media sosial twitter dengan metode Valence Aware Dictionary Sentiment Reasoner and (VADER) Menggunakan PHP dan MySQL Pada Pemerintah Kota Bekasi dilakukan dengan tahap- tahap seperti tersaji pada Gambar 1.
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 4 Sistem (System Tahap Analisis Analysis) Pada tahap Analisa sistem dengan melakukan studi literasi, mengklasikasi dan menganalisa kebutuhan untuk membuat sistem analisa sentimen media sosial. 1. Studi Literatur Pada pencarian literatur dilakukan dengan relevan dapat digambarkan (overview ) topik penelitian dan sumber-sumber penelitian ini berisikan gambaran/ringkasan penelitian se- belumnya. 2. Mengklasikasi Permasalahan Dengan memilih topik yang sesuai dengan minat atau isu yang akan di- tampilkan dengan ditulis secara lengkap dan tepat pada permasalah yang terjadi Gambar 1: Tahap Penelitian Flowmap Sistem Berjalan (Manual) Tahap Perencanaan Sistem (System P lanning) Tahap perancanaan sistem dengan melakukan studi kelayakan pengembangan sistem yang meliputi: 1. Mendenisikan tujuan dalam merancang ap- likasi analisis sentimen media sosial twitter pada Pemerintah Kota Bekasi. 2. Mengidentikasikan permasalahan yang ada untuk diselesaikan dengan peracangan ap- likasi analisis sentimen media sosial twitter pada Pemerintah Kota Bekasi. 3. Mengumpulkan dan umpa balik data dengan melakukan cara: (a) Observasi Melakukan survey dan obsevasi lapan- gan, dengan melakukan pengamatan langsung terhadap aliran data-data dan informasi yang dibutuhkan untuk men- dukung pembuatan perancangan web aplikasi analisis sentimen media sosial dengan menggunakan Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) pada Pemerintah Kota Bekasi Gambar 2: Flowmap Sistem Berjalan Penjelasan dari sistem berjalan (manual) saat ini: 1. Masyarakat Kota Bekasi yang mempunyai as- pirasi/opini terhadap pelayanan, kebijakan dan pembangunan Kota Bekasi. 2. Masyarakat menuangkan opini ke media sosial twitter untuk memberikan komentar/tweet yang dirasakan dalam pelayanan, kebijakan dan pembangunan yang dilakukan oleh Pe- merintah Kota Bekasi. (b) Wawancara Wawancara di lakukan dengan tatap muka langsung dengan seorang analisis media sosial dalam mengelola data yang di dapat pada media sosial. Wawan- cara diajukan untuk memperoleh infor- masi yang dapat menjawab suatu per- masalah pada penelitian ini. 3. Petugas analisis media mengambil data berupa komentar/tweet dari media sosial twitter tentang Pemerintah Kota Bekasi (@pemkotbekasi).
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 5 4. Petugas analisis media mengelompokan data secara manual berdasarkan klasikasi komen- tar yang bertone positif, netral dan negatif untuk dibuatkan laporan analisis media sosial. 5. Pimpinan menerima laporan analisis media sosial yang berisi opini masyarakat terhadap pelayanan, kebijakan dan pembangunan yang di lakukan oleh Pemerintah Kota Bekasi. Flow Chart Proses Analisis Sentimen Media Sosial Twitter dengan Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (VADER) Penjelasan pada system analisis media sosial dengan Valence Aware Dictionary for Sentimen Reasoning (VADER) sebagai berikut: 1. Data /tweet dengan kata kunci (keyword ) Pe- merintah Kota Bekasi. Gambar 3: Flowchart Proses 2. Sistem akan melalukan pengambilan data (crawling) data tweet sesuai dengan kata kunci (keyword ) Pemerintah Kota Bekasi den- gan menggunakan API Twitter. Sistem (System Tahap Desain Design) 3. Sistem akan melakukan cleansing yaitu meng- hapus komponen-komponen dalam tweet yang tidak perlu ( @, link, #). Pada tahapan ini akan menghasilkan rancangan dan beberapa input dan output lain meliputi dokumen berisi desain, pola, database dan komponen yang diperlukan untuk pembuatan sistem analisis sen- timen media sosial twitter pada Pemerintah Kota Bekasi 4. Sistem akan melakukan Tokenizing yaitu memecah kata-kata dalam tweet kedalam to- ken dengan menghilangkan segala tanda baca, simbol yang tidak mewakili isi dari kalimat. Use case Diagram 5. Sistem akan melakukan casefoding yaitu merubah huruf kapital (uppercase) menjadi huruf kecil (lowercase). Usecase diagram menggambarkan interaksi antara sistem dan aktor, use case diagram juga dapat mendeskripsikan tipe interaksi antara si pemakai sistem dengan sistemnya, berikut use case diagram web yang dibuat 6. Sistem akan melakukan normalisasi yaitu pen- gubahan bentuk kata tidak baku menjadi ben- tuk kata baku dengan kata baku sesuai kamus besar bahasa Indonesia untuk menghidari du- plikasi kata yang memiliki kata sama. 7. Sistem akan melakukan stemming yaitu pem- bentukan kata dari yang berimbuhan (be- raks) menjadi kata tidak berimbuhan atau dasar dengan bantuan kamus root word . Ka- mus root word yang digunakan adalah adalah bahasa Indonesia. 8. Sistem akan melakukan stopword removal yaitu Penghilangan kata-kata yang terlalu ser- ing muncul dan tidak memiliki arti seperti kata depan, gabungan daan sebagainya sesuai dengan kamus Bahasa Indonesia. Gambar 4: Use Case Diagram Pada gambar 4 Use Case Diagram terdapat 1 actor yaitu user atau pengguna dalam sistem anal- isis sentimen media sosial twitter. 9. Sistem akan melakukan pelabelan terhadap tweet atau komentar twitter dengan meng- gunakan Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoning (VADER). 1. Untuk masuk kedalam aplikasi utama analisis sentimen media sosial twitter, user akan login terlebih dahulu dengan memasukan user dan password yang sesuai. 10. Hasil dari pelabelan dengan menggunakan Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoning (VADER) berupa pengelompokan tweet yang bertone positif, negatif atau netral 2. Aplikasi melakukan crawling/ mencari data tweets/komentar di twiter menggunakan API twitter yang disediakan oleh twitter.
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 6 3. Aplikasi sosial twitter mengambil data tweets/komenter berdasarkan permintaan id topik. analisa sentimen media Class Diagram ClassDiagram merupakan gambaran atau represen- tasi dari interaksi yang terjadi antara sistem dan lingkungannya yang memberikan gambaran menge- nai sistem mapun relasirelasi dalam sistem terse- but 4. Sistem analisa sosial twitter terhadap tweet/komenter dan melakukan klaskasi data tweets/komentar. sentimen media analisis melakukan 5. Data tweets/komentar disimpan kedalam database. 5. Data tweets/komentar disimpan kedalam database. 1. Perancangan Menu Login 6. Aplikasi analisa sentimen media laporan sosial sentimen Merupakan rancangan yang digunakan untuk ma- suk kedalam aplikasi analisis sentimen media sosial twiter Pemerintah Kota Bekasi, pengguna diminta untuk memasukan username dan password yang su- dah didaftarkan sebelumnya. Form rancangan yang ditampilkan sebagai berikut : twitter menghasilkan tweets/komentar twitter. Gambar 7: Perancangan Menu Login 2. Perancangan Menu Utama Gambar 5: Activity Diagram Merupakan tampilan menu ketika user berhasil ma- suk atau login, menu utama merupakan menu yang berisi transaksi dan informasi dalam aplikasi anali- sis berbasis web Activity Diagram Merupakan rancangan aliran aktivitas atau aliran kerja dalam sebuah sistem yang akan dijalankan. Activity Diagram juga digunakan untuk menden- isikan atau mengelompokan aluran tampilan dari sistem tersebut Gambar 8: Perancangan Menu Utama 3. Perancangan Menu Manage Merupakan menu untuk manage keyword pencar- ian tweet berdasarkan kata kunci yang diberikan dengan memanfaatkan API Twitter, menu terse- but memuat service name dan keyword pencarian di twitter berdasarkan kata kunci (keyword ) yang ditetapkan oleh pengguna /user . Pengguna dapat menghapus, merubah atau menyimpan data melalui tombol yang disediakan Gambar 6: Class Diagram
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 7 Gambar 9: Menu Manage Gambar 12: Perancangan Menu Mentions 4. Perancangan Menu Analisis 7. Perancangan Menu Inuncer Merupakan menu untuk menampilkan data atau ko- mentar tweet pada twetter berdasarkan influencer (seseorang yang mempunyai pengikut yang banyak) pada Pemerintah Kota Bekasi Merupakan menu untuk melakukan analisis ko- mentar/tweet masyarakat melalui media twetter kedalam kelompok yang bertone positif, negatif atau netral berdasarkan keyword yang ditentukan oleh pengguna/user Gambar 13: Perancangan Menu Inuencer Gambar 10: Perancangan Menu Analisis 8. Perancangan Menu Setting Merupakan menu untuk melakukan setting pada aplikasi sentimen analisis Pemerintah Kota Bekasi, appication programing menu ini berisi interface (API) twitter untuk melakukan crawling data, Pengguna dapat menghapus, merubah atau menyimpan data melalui tombol yang disediakan. 5. Perancangan Menu Dasbord Merupakan Dasbord / tampilan informasi hasil crawling twitter yang sudah di analisis dengan menggunakan VADER yang ditampilkan dalam bentuk informasi dan diagram code Gambar 11: Perancangan Menu Dasbord Gambar 14: Perancangan Menu Setting 6. Perancangan Menu Mentions 9. Perancangan Menu Signup Merupakan menu untuk menampilkan data atau ko- mentar tweet pada twetter berdasarkan mentions (membuat link terhadap suatu account twitter tag) pada Pemerintah Kota Bekasi Merupakan menu untuk memberikan akses kepada user untuk login (masuk) kedalam aplikasi anali- sis sentimen media sosial twiter pemerintah Kota Bekasi.
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 8 1. Pemeliharaan Koretif Pemeliharaan ini mengkoreksi kesalahan- kesalahan yang ditemukan pada saat aplikasi analisis sentimen media sosial twitter pe- merintah Kota Bekasi berjalan, pemeliharaan mencakup kondisi penting atau bahaya yang memerlukan tindakan segera untuk di lakukan perbaikan. 2. Pemeliharaan Adaptif Pemeliharaan ini merupakan penyesuain pada perubahan perubahan pada aplikasi anal- isis sentimen media sosial twitter pemerin- tah Kota Bekasi agar memenuhi persyaratan penggunannya. Gambar 15: Perancangan Menu Signup 10. Perancangan Menu Laporan Merupakan perancangan menu yang berisi lapo- ran data tweet menggunakan aplikasi analisis senti- men media sosial tweitter Pemerintah Kota Bekasi. Laporan menggunakan aplikasi google data stu- dio yang merupakan aplikasi untuk mengelola data/laporan 3. Pemeliharaan Perfektif Pemeliharaan ini merupakan proses untuk penyempurnaan perancaangan aplikasi anal- isis sentimen media sosial twitter pemerin- tah Kota Bekasi berupa pengembangan ter- hadap kode-kode pemograman, pengemban- gan dokumentasi, pengembangan laporan, dan esiensi dan efeftitas dari sistem. 4. Pemeliharaan Preventif Pemeliharan ini merupakan inspeksi periodik dan pemeriksaan sistem untuk mengungkap dan mengatasi permasalahan pada aplikasi analisis sentimen media sosial twitter pemer- intah Kota Bekasi Hasil dan Pembahasan Gambar 16: Perancangan Menu Laporan Merupakan tahap implementasi perancangan web aplikasi analisis twitter dengan metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) menggunakan PHP dan MySQL pada pemerintah Kota Bekasi. sentimen media sosial Tahap Implementasi Sistem Merupakan tahap dalam mengimplentasikan/ men- jalankan aplikasi analisis sentiment media sosial twitter untuk dapat melakukan pengklasikasi dan pelabelan komentar atau tweet dengan metode Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (VADER) tentang Pemerintah Kota Bekasi dan menghasilkan sebuah informasi senti- men masyarakat terhadap Pemerintah Kota Bekasi yang berbentuk opini dan pernyataaan yang bersi- fat positif, negatif atau netral. Hasil analis senti- men media sosial akan mempermudah seorang anal- isis media sosial dalam memonitoring terhadap isu yang berkembang di Pemerintahan Kota Bekasi 1. Tampilan Menu Login Adalah tampilan menu login untuk dapat mengak- ses menu yang ada pada aplikasi analisis sentimen media sosial twitter pada pemerintah kota bekasi, dengan memasukan username dan password yang sudah didaftarkan sebelumnya yang tersimpan di database. Tahap Pemeliharaan Sistem Merupakan proses suatu kombinasi dari berbagai tindakan yang dilakukan untuk menjaga web ap- likasi analisis sentimen media sosial twitter berjalan baik dan memperbaiki sampai suatu kondisi yang dapat diterima. Pada tahap pemeliharaan sistem dilakukan dengan cara. Gambar 17: Tampilan Menu Utama
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 9 2. Tampilan Menu Utama Merupakan tampilan menu utama aplikasi anali- sis sentimen media sosial twitter pada pemerin- tah Kota Bekasi yang berisi menu manage, menu laporan, menu analisis, menu mentions, menu influencer , menu setting dan menu signup dalam menjalankan aplikasi. Gambar 20: Tampilan Menu Analisis 5. Tampilan Menu Positif Menampilkan semua komentar/tweet yang berla- belkan positif pada media sosial twiter dengan kata kunci pencarian pemerintah Kota Bekasi. Gambar 18: Tampilan Menu Utama 3. Tampilan Menu Manage Merupakan tampilan menu untuk melakukan Manage pencarian data media sosial twitter berdasarkan keyword (kata kunci) yang telah dite- tapkan oleh pengguna sebelumnya. Menu manage berisi name service untuk menentukan nama pen- carian media sosial twitter , stat service untuk mengaktifkan pencarian (disable/enable), Keyword ( Kata kunci Pencarian media sosial twitter), dan penggunaan key API agar dapat melakukan crawling data media sosial twitter, menu ini ter- dapat perintah mengedit, update dan menghapus keyword (kata kunci) pada menu Manage. Gambar 21: Tampilan Menu Positif 6. Tampilan Menu Negatif Menampilkan semua komentar/tweet yang berla- belkan negatif pada media sosial twiter dengan kata kunci pencarian pemerintah Kota Bekasi. Gambar 19: Tampilan Menu Manage Gambar 22: Tampilan Menu Negatif 4. Tampilan Menu Analisis Merupakan tampilan menu untuk melakan anal- isis terhadap tweet/komentar media sosial twit- ter pada Pemerintah Kota Bekasi, menu Analisis berisi komentar/tweet yang dikelompokan /diklasi- kas ke dalam tone positif, negatif dan netral. Pada tampilan menu analisis terdapat sub menu positif, negatif, netral dan dasbord . 7. Tampilan Menu Netral Menampilkan semua komentar/tweet yang berla- belkan netral pada media sosial twiter dengan kata kunci pencarian pemerintah Kota Bekasi.
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 10 Gambar 23: Tampilan Menu Netral Gambar 26: Tampilan Menu Inuencers 8. Tampilan Menu Dasbord 11. Tampilan Menu Setting Menampilkan Dasbord informasi/data yang sudah dianalisis pada aplikasi analis sentimen media sosial twitter di sembilan hari terakhir sesuai dengan crawling data twitter. Merupakan tampilan menu untuk mengatur peng- gunaan key API untuk melakukan crawling data pada media sosial twitter pemerintah Kota Bekasi, Menu ini terdapat perintah untuk menambah, menghapus dan mengedit key API twitter. Gambar 24: Tampilan Menu Dasbord Gambar 27: Tampilan Menu Setting 12. Tampilan Menu Signup Merupakan tampi- lan menu untuk melakukan registrasi data peng- guna (user ) agar dapat menggunakan aplikasi sen- timen analisis media sosial twitter pemerintah Kota Bekasi. 9. Tampilan Menu Mentions berisi Merupakan tweet/komentar twitter berdasarkan mentions (membuat link terhadap suatu account twitter tag) pada Pemerintah Kota Bekasi tampilan menu yang Gambar 28: Tampilan Menu Signup Gambar 25: Tampilan Menu Mentions 13. Tampilan Menu Laporan Merupakan menu yang berisi laporan data tweet yang telah di crawling menggunakan aplikasi anali- sis sentimen media sosial tweitter Pemerintah Kota Bekasi. Laporan menggunakan aplikasi Google Data Studio yang merupakan aplikasi untuk men- gelola data/laporan. 10. Tampilan Menu Inuencers Merupakan berisi tweet/komentar twitter berdasarkan influencers (seseorang yang mempunyai pengikut banyak di- media sosial twitter) pada Pemerintah Kota Bekasi. tampilan menu yang
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 11 Gambar 29: Tampilan Menu Laporan 14. Tampilan Hasil Analisis Sentimen Media Sosial Twitter dengan menggunakan VADER Tabel 4: Hasil Uji Coba Input Menu Gambar 30: Tampilan Hasil Analisis Sentimen Me- dia Sosial Twitter dengan menggunakan VADER Uji Coba Sistem Pada tahap uji coba Aplikasi sentimen analisis me- dia sosial twitter Pemerintah Kota Bekasi menggu- nakan Black Box Testing yaitu pengujian yang di- lakukan untuk mengetahui adanya kesalahan pada syarat-syarat fungsionalitas perangkat lunak [7]. Tabel 3: Contoh Label Vader Analysis
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 12 Tabel 5: Hasil Uji Coba Fungsi Tombol
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 13 Web Aplikasi Analisis Sentimen Media Sosial Twit- ter Dengan Metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) Menggunakan PHP dan MySQL Pada Pemerintah Kota Bekasi maka penulis menarik kesimpulan bahwa: 1. Perancangan aplikasi analisis sentimen me- dia sosial twitter dengan metode Valance Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) dapat berjalan dengan cepat dalam mendeteksi otomatis sebuah tweet/komentar dalam kelompok tone positif, negatif ataupun netral. 2. Aplikasi analisis sentimen media sosial twit- ter dengan metode Valance Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) dapat membantu seorang analisis media dalam mon- itoring media sosial Pemerintah terhadap isu publik yang berkembang. 3. Crawingdata tweeter versi free hanya dapat dilakukan maksimal 9 (Sembilan) hari se- belumnya sehingga data tweet tidak akan ter- tarik jika aplikasi tidak diaktifkan lebih dari 9 (Sembilan) hari, oleh karena itu perlu adanya API Twetter Premium agar data dapat diam- bil tanpa batasan waktu. 4. Aplikasi analisis sentimen media sosial twit- ter dengan metode Valance Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) meng- hasilkan data dan informasi yang berguna terhadap sentimen masyarakat tentang ke- bijakan dan pembangunan pemerintah Kota Bekasi. 5. Berdasarkan uji black box yang dilakukan bahwa fungsi menu, fungsi input dan fungsi tombol dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan Dalam penelitian yang telah dilakukan masih diper- lukan banyak pengembangan dan tidah hanya se- batas pada media sosial twitter, tapi dapat di- lakukan di media sosial lain (Facebook, Instagram) dan Media Berita Online dan pelu adanya pen- ingkatan dictionary dalam metode Valance Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) un- tuk menambah kosa kata dalam melakukan pela- belan terhadap tweet/komentar berdasarkan kaidah Bahasa Indonesia Dari Tabel 3 menunjukan bahwa hasil pengu- jian dengan black box terhadap 8 (delapan) menu dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan di- harapkan. Dari Tabel 4 menunjukan bahwa hasil pengujian dengan black box terhadap 5 (lima) fungsi input menu dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan diharapkan Dari Tabel 5 menunjukan bahwa hasil pengujian dengan black box terhadap 18 (delapan belas) fungsi tombol menu dapat ber- jalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan. Daftar Pustaka [1] Team," Provide the most reliable and most information on wen of pada daring diakses agust 17 [Accessed extensive technology usage, 2020]. source Penutup [2] A. Bayhaqy, Analisa Sentimen Dengan Pela- belan Otomatis Menggunakan VADER Ten- tang Islamophobia Pada Media Sosial, Thesis Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan diatas dalam penelitian tesis dengan judul Perancangan
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227 14 for: Master of Computer Science, STMIK Nusa Mandiri Jakarta , 2019. work Audio Forensik, semanTIK, Vol 4, No 2, pp: 193-200, 2018. [3] Jyoti Ramteke, Samarth Shah, Darshan God- Election Result Predic- hia, Aadil Shaikh, tion Using Twitter Sentiment Analysis, In- ternational Conference on Inventive Computa- tion Technologies (ICICT), Coimbatore, India, DOI: 10.1109/INVENTIVE.2016.7823280, 26- 27 Aug. 2016. [5] B. Liu, Sentiment Analysis and Opinion Min- ing, Morgan & Claypool Publishers, May 2012. [6] C. J. Hutto and Erick Gilbert, VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text, Proceedings of the Eighth International AAAI, 2015. [4] Rahmat Inggi, Bambang Sugiantoro, Yudi Prayudi, Penerapan System Development Life Cycle (SDLC) dalam Mengembangkan Frame- [7] RA Sukamto dan M Shalahuddin, "Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek," Bandung, Informatika Bandung, 2015.