JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3, Juni 2023 ANALISIS SENTIMEN REVIEW PRODUK MOTOR HONDA PCX DAN YAMAHA N-MAX PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Rizqho Sayid Ali Al-Zaelani, Yudhi Raymond Ramadhan, Mutiara Andayani Komara Program Studi Teknik Informatika S1, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Jl. Cikopak No.53 Sadang Purwakarta, Jawa Barat, Indonesia ABSTRAK Berkembangnya dunia teknologi informasi dan komunikasi yang pesat tidak jauh dari para penyedia layanan web yang menyajikan informasi beragam, contoh salah satunya yaitu data text yang didapat dari twitter. Namun, karena jumlah dan variasi komentar yang begitu banyak, membacanya satu per satu akan memakan waktu yang lama. Jika seorang pengunjung hanya membaca sedikit komentar, informasi yang diperoleh dapat menjadi tidak objektif. Untuk mengatasi masalah tersebut, perlu dilakukan analisis sentimen pada twitter menggunakan algoritma naïve bayes. Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Proses analisis sentimen terdiri dari tahapan crawling, labelling, text processing, pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, implementasi naïve bayes, evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukan bahwa honda pcx menghasikan akurasi sebesar 0,79%, presisi positif 80%, presisi negatif 25%, presisi netral 90%, recall positif 80%, recall negatif 50%, recall netral 76%. Untuk yamaha n-max menghasilkan akurasi sebesar 72%, presisi positif 71%, presisi negatif 21%, presisi netral 93%, recall positif 71%, recall negatif 75%, recall netral 56%. Kata kunci: twitter, honda pcx, yamaha n-max, naïve bayes, teknologi, analisis, sentimen 1. PENDAHULUAN Berkembangnya dunia teknologi informasi dan komunikasi yang pesat tidak jauh dari para penyedia layanan web yang menyajikan informasi beragam. Informasi yang mengakibatkan peningkatan data yang mayoritas berwujud data teks mampu menjadi sumber sangat terkandung untuk menelusuri lebih bermakna, contoh salah satunya yaitu data text yang didapat dari Twitter [1]. PT Astra Honda Motor adalah sebuah perusahaan manufaktur yang aktif di sektor produksi kendaraan seperti mobil, motor, dan peralatan kendaraan. Sebagai perusahaan yang berukuran besar, Astra Honda Motor menerapkan berbagai strategi manajemen untuk mengembangkan, meningkatkan, dan menjaga nilai produknya. Hal ini bertujuan agar produk-produk yang dihasilkan memiliki kualitas tinggi dan memberikan manfaat yang besar bagi pengguna [2]. Penjualan sepeda motor mereka selama acara Gaikindo Indonesia International Auto Show (GIIAS) 2022. Selama acara tersebut, sebanyak 1.882 unit sepeda motor Honda terjual. Berdasarkan laporan AHM, penjualan mereka di GIIAS 2022 masih didominasi oleh PCX 160 dan ADV 160. Penjualan PCX 160 mencapai 349 unit, sementara ADV 160 terjual sebanyak 208 unit. komponen yang diimpor dari Jepang. Menurut Astam Sari Handayani dari Divisi Promosi Yamaha Sulselbar PT Suracojaya Abadimotor (PT SJAM), pada bulan November 2022, PT Suracojaya Abadimotor (SJAM) berhasil menjual sebanyak 5.441 unit. Dari jumlah tersebut, Nmax series menjadi produk terlaris dengan total penjualan sebanyak 1.953 unit. Beberapa pengguna Twitter dan pembeli motor matic Honda PCX dan Yamaha N-MAX pasti akan mengungkapkan pendapat mereka tentang kedua produk tersebut melalui Twitter. Pendapat yang muncul di Twitter dapat dilihat oleh pengunjung melalui berbagai ulasan yang ada. Namun, karena jumlah dan variasi komentar yang begitu banyak, membacanya satu per satu akan memakan waktu yang lama. Jika seorang pengunjung hanya membaca sedikit komentar, informasi yang diperoleh dapat menjadi tidak objektif. Dari permasalahan tersebut perlu dilakukan analisis sentimen terhadap motor Honda PCX dan Yamaha N-MAX pada Twitter menggunakan algoritma naïve bayes, dengan tujuan untuk mengetahui hasil analisis sentimen terhadap motor Honda PCX dan Yamaha N-MAX pada Twitter. Indonesia Motor Manufacturing (YIMM), yang juga dikenal sebagai perusahaan utama di Indonesia, merupakan bagian dari Yamaha Motor Company yang berpusat di Iwata, Shizuoka, Jepang. Yamaha yaitu perusahaan aktif dalam industri otomotif, terkhusus dalam produksi sepeda motor yang akhirnya didistribusikan ke dealer resmi Yamaha. Pada awalnya, Indonesia hanya melakukan perakitan sepeda motor Yamaha dengan menggunakan Yamaha 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sentimen Analisis sentimen merupakan sebuah proses yang dimanfaatkan untuk mengevaluasi pendapat atau opini seseorang terhadap suatu topik. Tujuan utama dari analisis sentimen adalah mengelompokkan teks-teks dari dokumen, kalimat, atau fitur menjadi kategori positif, negatif, atau netral [3]. 1812
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3, Juni 2023 2.2. Motor Matic Sepeda motor matic adalah jenis sepeda motor otomatis yang beroperasi tanpa perlu mengganti gigi secara manual, hanya dengan menggunakan satu tuas gas [4]. Twitter adalah menyebarkan informasi atau pesan dengan cepat, singkat, dan dalam waktu nyata (real- time) menggunakan kalimat yang tidak lebih dari 140 karakter. Dengan cakupan globalnya, Twitter menjadi sarana yang efektif untuk menyebarluaskan informasi kepada seluruh dunia dan semua orang [6] 2.3. Media Sosial Media sosial ialah platform daring yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah berinteraksi, berkolaborasi, dan berkontribusi dalam menciptakan berbagai konten, seperti blog, jejaring sosial, wiki, forum, dan dunia maya [5] 2.5. Naïve Bayes Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang sederhana namun mampu menghitung probabilitas dari berbagai kombinasi dan frekuensi nilai dalam basis data yang diperoleh [7] 2.4. Twitter Twitter adalah sebuah platform media sosial yang berbeda dengan format unik. Konsep utama (𝑋|𝐻) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑥𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) ... (1) 3. METODE PENELITIAN Gambar 1. Kerangka Pemikiran a. Crawling Data Proses ini melibatkan pengumpulan data tweet pengguna Twitter dari platform media sosial Twitter melalui proses pengambilan (crawling). Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan kunci pelanggan (customer key), rahasia pelanggan (customer secret), token akses (access token), dan kunci akses (access key) yang diperoleh dari API Twitter [8] b. Labelling Pelabelan data adalah langkah untuk menempatkan label pada data sesuai dengan kategori yang sudah ditetapkan sebelumnya [9] c. Text Processing Preprocessing merupakan langkah awal dalam pengolahan untuk yang menghilangkan data yang mengganggu (noise) atau tidak konsisten. Tahap ini bertujuan untuk mengubah data mentah menjadi data berkualitas agar dapat diproses pada langkah selanjutnya dengan baik [10] Text Processing memiliki 4 tahapan yaitu : a. Case Folding data bertujuan Dalam proses ini, semua huruf kapital diubah menjadi huruf kecil. Dalam melakukan proses tersebut, karakter-karakter 'A'-'Z' dalam data diubah menjadi karakter 'a'-'z' [11] kalimat, paragraf, atau dokumen, menjadi bagian-bagian kecil yang disebut token. Proses ini melibatkan penghapusan tanda baca dan mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil (lower case) pada teks [12] c. Stopword Removal Stopword Removal adalah langkah yang dilakukan dalam tahap preprocessing teks untuk menghapus kata-kata yang tidak penting suatu kalimat berdasarkan daftar dalam stopword [13] d. Stemming Stemming adalah suatu proses yang digunakan variasi untuk menghubungkan morfologis dari kata-kata ke dalam bentuk dasar yang serupa. Proses ini dilakukan dengan menghapus semua afiksasi, termasuk awalan, sisipan, akhiran, dan kombinasi antara awalan dan akhiran pada kata-kata tersebut [14] beragam e. Term Frequency - Frequency (TF-IDF) Metode TF-IDF adalah sebuah teknik yang tingkat digunakan kepentingan setiap kata yang sering digunakan dalam pengambilan informasi. Metode ini dikenal kemudahan penggunaannya, serta kemampuannya dalam memberikan hasil yang akurat [15] Inverse Document untuk mengkalkulasi karena efektivitas, b. Tokenizing Tokenizing adalah langkah yang dilakukan untuk memisahkan teks, entah itu berupa f. Naïve Bayes 1813
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang sederhana namun mampu menghitung kemungkinan dari berbagai kombinasi dan frekuensi nilai berdasarkan data yang ada [7] g. Evaluation Confusion Matrix merupakan metode yang digunakan untuk menghitung akurasi, recall, precision. Precision mengukur kemampuan sistem dalam menemukan peringkat yang paling relevan dan diartikan sebagai persentase dokumen yang ditemukan dan benar-benar relevan terhadap query. Recall mengukur kemampuan sistem dalam menemukan semua item yang relevan dari koleksi dokumen dan diartikan sebagai persentase dokumen yang terhadap query. Accuracy adalah relevan perbandingan antara jumlah kasus yang diidentifikasi dengan benar terhadap seluruh kasus, sedangkan error rate adalah kasus yang diidentifikasi salah dibandingkan dengan jumlah seluruh kasus [16] secara 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Crawling Data Crawling data dilakukan menggunakan tools RapidMiner dengan rentang waktu yaitu sejak tanggal 01-05-2023 sampai dengan 09-05-2023. Data yang didapat dari Twitter sebanyak 2502 data yang dibagi menjadi dua, 1500 data dari motor Yamaha N-MAX dan 1002 data dari motor Honda PCX. 4.2. Labelling Pelabelan pada data tweet dilakukan secara otomatis menggunakan Python library VaderSentiment, dapat dilihat pada gambar dibawah ini : dan Gambar 2. Labelling 4.3. Cleaning Pada tahap ini diakukan penghapusan data duplikat, dapat dilihat pada gambar berikut: Tabel 1. Hasil Cleaning Sebelum Cleaning 1002 1500 Sesudah Cleaning 566 506 Data Honda PCX Yamaha N-MAX Data Terhapus 436 994 Vol. 7 No. 3, Juni 2023 4.4. Text Processing Pada tahap text processing ini menggunakan tools Anaconda serta bahasa Python dan memiliki 4 tahapan, yaitu: a. Case Folding Tabel 2. Hasil Case Folding Sebelum CMS Tutup Knalpot Tameng MK Pelindung Cover Knalpot Nmax Sesudah cms tutup knalpot tameng mk pelindung cover knalpot nmax b. Tokenizing Tabel 3. Hasil Tokenizing Sebelum Sebagai pengguna pcx meminta maaf atas silau yang diterima oleh orang orang yang telah melewati jalan dengan saya Sesudah ['sebagai', 'pengguna', 'pcx', 'meminta', 'maaf', 'atas', 'silau', 'yang', 'diterima', 'oleh', 'orang', 'orang', 'yang', 'telah', 'melewati', 'jalan', 'dengan', 'saya'] c. Stopword Removal Tabel 4. Hasil Stopword Removal Sebelum ['sebagai', 'pengguna', 'pcx', 'meminta', 'maaf', 'atas', 'silau', 'yang', 'diterima', 'oleh', 'orang', 'orang', 'yang', 'telah', 'melewati', 'jalan', 'dengan', 'saya'] Sesudah ['pengguna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'diterima', 'melewati', 'jalan'] d. Stemming Tabel 5. Hasil Stemming Sebelum ['pengguna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'diterima', 'melewati', 'jalan'] Sesudah ['guna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'terima', 'lewat', 'jalan'] e. Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) TERM honda pcx standar bagus guna maaf silau terima lewat jalan elegan ekonomis kuat sepeda motor Panjang Dokumen D1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tabel 6. TF-IDF TF D3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 D2 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 D4 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 D5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 4 7 2 2 4 1814
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Tabel 6. TF-IDF (Sambungan) DF 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 IDF D1 0,699 0,699 0 0 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 D2 0 0 0 0 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0,699 0 0 0 0 0 TF- IDF D3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,699 0 0 0 0 D4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,699 0 0 0 D5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,699 0,699 0,699 f. Naïve Bayes Dokumen ulasan yang telah melewati proses sebelumnya dikelompokan dalam kategori tertentu berdasarkan kata yang terkandung di dalamnya. Tools yang digunakan untuk klasifikasi perhitungan naïve bayes yatu Ms. Excel. g. Evaluation Confusion Matrix Honda PCX Gambar 3. Hasil Confusion Matrix Honda PCX Berikut perhitungan akurasi (accuracy), presisi (precision) dan recall pada data Honda Pcx. Tabel 7. Perhitungan Evaluasi Honda PCX Sentimen Positif (1) Negatif (2) Netral (0) Akurasi 79% Presisi 80% 25% 90% Recall 80% 50% 76% Vol. 7 No. 3, Juni 2023 Confusion Matrix Yamaha N-MAX Gambar 4. Hasil Confusion Matrix Yamaha N-MAX (accuracy), presisi (precision) dan recall pada data Yamaha N- MAX. Berikut perhitungan akurasi Tabel 8. Perhitungan Evaluasi Yamaha N-MAX Sentimen Positif (1) Negatif (2) Netral (0) Akurasi 73% Presisi 71% 21% 93% Recall 71% 75% 72% 5. KESIMPULAN DAN SARAN Hasil penelitian diatas mengenai Analisis Sentimen Review Motor Honda Pcx dan Yamaha N- Max Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini untuk data Honda Pcx dengan jumlah sentimen positif 227, negatif 110 dan netral 229 menghasilkan nilai akurasi 79%, presisi positif 80%, presisi negatif 25%, presisi netral 90%, recall positif 80%, recall negatif 50%, recall netral 76%. Dan untuk data Yamaha N- Max dengan jumlah sentimen positif 189, negatif 120, netral 197 menghasilkan nilai akurasi 72%, presisi positif 71%, presisi negatif 21%, presisi netral 93%, recall positif 71%, recall negatif 75%, recall netral 56%. Pada nilai diatas menunjukan bahwa data Honda Pcx memiliki hasil lebih baik dibanding Yamaha N- Max, Saran yang dapat diberikan peneliti untuk penelitian selanjutnya yaitu sentimen menambahkan jumlah dataset yang lebih banyak agar menghasilkan hasil yang lebih maksimal lagi. Serta mengguna algoritma lainnya dalam menganalisis sentimen seperti Algoritma SVM. analisis DAFTAR PUSTAKA [1] F. Ratnawati, "Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film 1815
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Pada Twitter," INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335. [2] F. Cuandra, C. Angeline, J. F. Herwanto, and S. T. Putri, "Penerapan Manajemen Operasional PT Astra Honda Motor Sesuai Perspektif Teori Manajemen di Masa Pandemi," Optima, vol. 6, no. 2, pp. 1-13, 2022. [3] M. R. Fahlevvi, "Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Pejabat Pengelola Informasi Dan Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Indonesia Di Google Playstore Republik Menggunakan Metode Support Vector Machine," J. Teknol. dan Komun. Pemerintah., vol. 4, no. 1, pp. 1-13, 2022, doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701. [4] Y. Wiyandra, F. Yenila, and R. A. Mahessya, "Sistem Pakar Kerusakan Sepeda Motor Matic dengan Metoda Hybrid," J. KomtekInfo, vol. 8, no. doi: 145-153, pp. 10.35134/komtekinfo.v8i2.110. 2, 2021, [5] T. Liedfray, F. J. Waani, and J. J. Lasut, "Peran Media Sosial Dalam Mempererat Interaksi Antar Keluarga Di Desa Esandom Kecamatan Tombatu Timur Kabupaten Tombatu Timur Kabupaten Minasa Tenggara," J. Ilm. Soc., vol. 2, no. 1, p. 2, 2022. [6] E. Annisa, B. Bara, K. Amelia, R. Zahara, and G. Kartini, "Penelitian tentang Twitter," J. Edukasi Nonform., vol. 3, no. 2, pp. 1-7, 2022, [Online]. Available: journal.id/JENFOL/article/view/4531/1856 [7] R. Rachman and R. N. Handayani, "Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM," J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 111-122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494. [8] N. Legiawati, T. I. Hermanto, and Y. R. Ramadhan, "Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO," JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. doi: 930, 10.30865/jurikom.v9i4.4629. 4, p. 2022, [9] R. Prabowo, H. Sujaini, T. Rismawan, J. H. Rekayasa Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Jl Hadari Nawawi, K. Barat, and J. "Analisis Sentimen H. Hadari Nawawi, Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Vol. 7 No. 3, Juni 2023 Logistik Multinomial The Sentiment Analysis of Twitter User about COVID-19 Cases in Indonesia Using the Multinomial Logistics Regression Method," vol. 11, no. 1, pp. 85-90, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i1.57450. [10] F. Alghifari and D. Juardi, "Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes," J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 75-81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755. [11] D. Juang, "Analisis Spam Dengan Menggunakan Naïve Bayes," J. Teknovasi, vol. 03, no. 2, pp. 51-57, Available: 58 2016, [Online]. [12] G. R. Yunarfi, Ricky Simdy, and Jackson, "Implementasi Text Mining untuk Mengetahui Kata Abreviasi dalam Percakapan Media Sosial," J. Digit. Ecosyst. Nat. Sustain., vol. 1, no. 2, pp. 78-83, 2021. [13] R. Rinandyaswara, Y. A. Sari, and M. T. Furqon, "Pembentukan Daftar Stopword Menggunakan Term Based Random Sampling Pada Analisis Sentimen Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: Kuliah Daring Di Masa Pandemi)," J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 4, pp. 717-724, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022934707. [14] M. S. H. Simarangkir, "Studi Perbandingan - Algoritma Stemming Untuk Algoritma Dokumen Teks Bahasa Indonesia," J. Inkofar, vol. 1, no. 1, pp. 40-46, 2017, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i1.2. [15] R. Melita, V. Amrizal, H. B. Suseno, and T. Dirjam, "Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis Web (Studi Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim)," J. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623. pp. 149-164, 2018, [16] A.- Arini, L. K. Wardhani, and D.- Octaviano, "Perbandingan Seleksi Fitur Term Frequency & Tri-Gram Character Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (Nbc) Pada Tweet Hashtag #2019gantipresiden," Kilat, vol. 9, no. 1, pp. 103-114, 2020, doi: 10.33322/kilat.v9i1.878. 1816