BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Media Sosial saat ini berkembang sangat pesat, salah satunya adalah Instagram. Aplikasi ini pertama kali muncul tahun 2010 dan langsung memiliki 150 juta pengguna pada tahun tersebut (Hu et al., 2014). Pada tahun 2016 pengguna Instagram sudah mencapai 400 juta orang (Pal et al., 2016). Perkembangan jumlah pengguna yang sangat pesat membuat aplikasi berbagi foto dan video ini menjadi salah satu media paling populer dari sekian banyak aplikasi media sosial yang ada. Terlepas dari fakta bahwa Instagram merupakan aplikasi berbagi foto dan video yang paling populer, masih sedikit penelitian yang membahas tentang Instagram jika dibandingkan dengan media sosial lain seperti Twitter. Pemahaman yang mendalam pada Instagram dapat membantu kita mendapatkan wawasan yang mendalam tentang isu-isu sosial, budaya dan aktivitas masyarakat melalui foto ataupun video yang dibagikan. Lagipula sebuah gambar dapat bernilai seperti seribu kata dalam hal ini kita membandingannya dengan twitter yang komunikasinya berbasis teks saja (Hu et al., 2014). Publik figur banyak yang senang menggunakan media sosial. Kepopuleran mereka dapat kita lihat dari jumlah pengikut (follower) mereka. Sebagai contoh Cristiano Ronaldo merupakan atlit pertama yang memiliki pengikut sebanyak 200 juta di berbagai media sosialnya (Badenhausen, 2016). Di Instagram, para publik figur tersebut senang berbagi aktivitas kesehariannya kepada para penggemarnya lewat foto dan video. Foto ataupun video dari publik figur biasanya banyak mendapat perhatian dari penggemar publik figur tersebut. Mereka menunjukan perhatiannya dengan memberikan komentar di foto atau video publik figur yang mereka sukai. Kiriman foto dan video dari seorang publik figur biasanya memiliki banyak komentar. Komentar yang diberikan beragam, ada yang memberikan komentar positif seperti pujian dan adapula yang memberikan komentar negatif seperti hujatan. 1

2 2 Ada berita menarik, di mana Deddy Corbuzier, seorang artis Indonesia, menangkap haters yang berkomentar tidak sopan pada media Instagram pribadinya (Setiawan, 2016). Kejadian ini menunjukkan bahwa kehati-hatian dalam bermedia sosial dapat berdampak panjang ke depannya (Kawase et al., 2014). Fakta tersebut memperlihatkan fenomena komentar positif dan negatif pada media sosial seorang publik figur merupakan suatu topik yang menarik untuk diteliti. Permasalahan untuk menentukan komentar positif dan negatif merupakan permasalahan klasifikasi. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi, diantaranya adalah Naive Bayes. Naive Bayes sering digunakan sebagai metode dalam klasifikasi teks karena cepat dan mudah untuk diimplementasikan, jika dibandingkan dengan beberapa metode lain yang lebih lambat dan lebih kompleks untuk diimplementasikan (Rennie et al., 2003). Penelitian ini melakukan klasifikasi komentar positif dan negatif pada media sosial Instagram. Penelitian ini akan menggunakan metode Naive bayes dan Complement Naive Bayes untuk melakukan pengklasifikasian tersebut. Kedua metode tersebut akan dibandingkan untuk mengetahui metode mana yang memiliki performa pengklasifikasian terbaik. Selanjutnya, dilakukan perbandingan jumlah komentar positif dan negatif untuk mengetahui persebaran kedua jenis komentar. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah yang diuraikan sebelumnya, maka rumusan masalah yang dikaji adalah bagaimana cara mengklasifikasikan komentar positif dan negatif menggunakan metode Naive bayes dan Complement Naive Bayes, membandingkan performa pengklasifikasian kedua metode tersebut, dan menganalisis perbandingan jumlah komentar positif dan negatif pada akun Instagram publik figur Indonesia.

3 3 1.3 Batasan Masalah Penelitian ini mempunyai batasan masalah yaitu: 1. Media Sosial yang digunakan adalah Instagram 2. Data yang diteliti hanya komentar dari foto atau video, serta profil dari pengguna Instagram 3. Komentar diklasifikasikan ke dalam komentar positif, komentar negatif, dan komentar tidak relevan. 4. Komentar yang diklasifikasikan hanya berdasarkan kalimat komentar tidak berdasarkan konteks dari foto yang dikomentari (context-free). 5. Tidak menangani komentar yang bersifat sindiran atau kiasan. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi komentar positif dan negatif menggunakan metode Naive Bayes dan Complement Naive Bayes,serta membandingkan performa pengklasifikasian kedua metode. Penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis perbandingan jumlah komentar positif dan negatif pada akun Instagram publik figur Indonesia berdasarkan hasil klasifikasi komentar. 1.5 Manfaat Penelitian Diharapkan dari penelitian ini, ditemukan pola persebaran komentar positif dan negatif pada akun Instagram publik figur Indonesia, mengetahui karakteristik komentar positif dan negatif, dan juga mendapatkan model klasifikasi komentar. 1.6 Metode Penelitian 1. Studi Literatur Studi literatur dilakukan dengan mengumpulkan publikasi-publikasi ilmiah terkait dengan pengklasifikasian komentar positif dan negatif terutama yang menggunakan metode Naive Bayes. Publikasi ilmiah yang digunakan adalah buku teks, paper-paper ilmiah, skripsi, dan juga website yang berhubungan dan mendukung penelitian. 2. Analisis dan Perancangan Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data komentar pada foto ataupun video media sosial Instagram para publik figur Indonesia. Data

4 4 tersebut merupakan hasil dari crawling pada website penyedia layanan viewer media sosial Instagram. Data kemudian dianalisis untuk mengetahui struktur dan karakteristiknya sebagai objek penelitian. Data tersebut dilabeli secara manual untuk menjadi data latih untuk proses pengklasifikasian. Setelah dilabeli dilakukan beberapa preprocessing untuk membersihkan data. Data hasil preprocessing dibagi ke dalam beberapa kelompok data untuk dijadikan data latih dan data uji. Data tersebut diklasifikasikan sebagai komentar positif dan negatif dengan menggunakan metode Naive Bayes dan Complement Naive Bayes. Data dari hasil pengklasifikasian divisualisasikan ke dalam grafik dan tabel untuk melihat hasil dari analisis yang dilakukan. 3. Implementasi Pengimplementasian komponen-komponen sistem, algoritma dan interaksi antar komponen dilakukan sesuai hasil analisis dan perancangan yang telah dilakukan. 4. Pengujian Pada pengujian akan dilakukan perbandingan performa dari algoritma Naive bayes dan Complement Naive Bayes. Pengujian dilakukan dengan mengguakan K-fold Validation, serta menghitung akurasi, f-measure, presisi, dan recall dari algoritma yang digunakan. 1.7 Sistematika Penelitian Sistematika penelitian yang digunakan dalam penyusunan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. BAB I: PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan secara singkat mengenai latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penelitian. 2. BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini diuraikan tentang penelitian-penelitian sebelumnya yang digunakan sebagai referensi pada penulisan penelitian ini, serta memuat

5 5 penjelasan yang membedakan penelitian ini dengan penelitian sejenis yang pernah ada sebelumnya. 3. BAB III: LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini. 4. BAB IV: ANALISIS DAN RANCANGAN Pada bab ini diuraikan mengenai analisis data dan karakteristiknya, rancangan arsitektur sistem, komponennya serta kebutuhan sistem yang meliputi kebutuhan fungsional sistem. 5. BAB V: IMPLEMENTASI Pada bab ini diuraikan mengenai bagaimana proses implementasi secara detail sesuai dengan rancangan dan komponen yang dipakai pada penelitian. 6. BAB VI: HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini diuraikan mengenai hasil penelitian berdasarkan pengujian yang telah dilakukan. 7. BAB VII: KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini diuraikan mengenai kesimpulan yang diambil dari hasil pembahasan penelitian serta saran-saran yang dapat dijadikan masukan untuk pengembangan sistem selanjutnya.