BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemilihan Gubernur serentak untuk memilih para pemimpin rakyat akan dilaksanakan pada tahun Ini merupakan pemilihan kepala daerah serentak ke dua yang akan diselengarakan oleh negara Indonesia. Jadwal pemilihan Gubernur pada periode sekarang telah dimajukan dari jadwal pemilihan periode sebelumnya [1]. Pemilihan Kepala Daerah merupakan panggung politik yang harus dimenangkan oleh salah satu calon gubenur dengan cara mendapatkan banyak suara dari pemilih. Ada berbagai cara yang dilakukan oleh tim sukses agar mendapatkan banyak suara dari pemilih seperti baliho, money politics, poster, dan panggung rakyat [2]. Namun, cara yang digunakan tersebut sudah di update sesuai dengan kemajuan zaman yang ada. Adanya kampanye secara online yang sedang hangat-hangat nya terjadi setelah kemenangan Presiden Barrack Obama kemudian adanya pertolongan dari media twitter, oleh karena itu telah menjadi sasaran perhatian bagi peneliti marketing politik di dunia. Kampanye politik pada zaman sekarang tidak lagi membicarakan bagaimana kami harus membagikan kepuasaan sesaat kepada para pemilih yang nantinya belum tentu pemilih tersebut akan memilih yang berhubungan, namun nilai yang terdapat dalam kampanye menjadi maju untuk pembelajaran dari pemilih dengan adanya pertolongan dari internet sebagai media baru [3]. Dalam berkomunikasi dengan seseorang, kekuasaan adalah kemampuan yang dimiliki seseorang agar dapat mempengaruhi pandangan orang lain supaya mendapatkan simpati, salah satu caranya dengan menguasai komunikasi [4]. Pada zaman modern ini hal yang perlu menjadi perhatian dalam menganalisis teks pada media sosial adalah masalah yang mempunyai kebenaran dari sebuah informasi. Ada dua tipe informasi tekstual yang terapat dalam website yaitu informasi yang berupa fakta dan informasi yang berupa opini [5]. Fakta merupakan suatu pernyataan yang bersifat objektif mengenai 1

2 2 entitas dan kejadian yang sudah terjadi di dunia selanjutnya opini merupakan suatu pernyataan yang bersifat subjektif yang merefleksikan sentimen atau presepsi orang mengenai suatu entitas ataupun kejadian di dunia [6]. Dalam menentukan pola positif atau negatif dari informasi yang berupa opini dapat dilakukan secara manual, seiring bertambah nya sumber informasi yang berupa opini, usaha dan waktu yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan pola dari opini tersebut akan semakin banyak terpakai. Oleh dari itu, diajukan penerapan metode pembelajaran suatu mesin untuk dapat mengklasifikasikan pola opini dari sumber data yang sangat banyak tersebut. Dalam melakukan hal tersebut, peneliti dapat menggunakan salah satu fungsi dari text mining, dalam hal ini adalah klasifikasi dokumen [7]. Ada sebuah metode yang dapat digunakan untuk menganalisis teks berdasarkan data dari twitter adalah dengan menggunakan teknologi ekstraksi informasi. Ekstraksi informasi merupakan suatu proses yang digunakan untuk mendapatkan sebuah informasi terstruktur dari teks yang tidak terstruktur [5]. Selanjutnya hasil dari proses ekstraksi informasi ini akan menjadi masukan bagi sistem untuk dapat mengukur atau meramal kemungkinan yang akan terjadi pada masa depan. Penelitian mengenai sistem analisis teks telah banyak dilakukan penelitian sebelumnya. Diantaranya adalah Penelitian Aninda Apriliynati P telah melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan opini masyarakat mengenai batik yang terdapat pada jejaring sosial twitter menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier [7]. Penelitian yang dilakukan Ravi Parikh dan Matin Movassate melakukan klasifikasi sentimen terhadap review sebuah film dengan menggunakan data set twitter lalu melakukan teknik pembelajaran mesin yaitu menggunakan algoritma naïve bayes [8]. Sedangkan penelitian Imam Fahrur Rozi, dkk melakukan penelitian mengenai opini masyarakat mengenai Perguruan Tinggi menggunakan algoritma naïve bayes dalam menentukan pola sentimen [9]. Berdasarkan hasil dari penelitian yang sudah dijelaskan oleh kelima jurnal di atas, telah dibuktikan bahwa algoritma naïve bayes dapat menunjukan keberhasilannya dalam mengklasifikasikan data. Atas dasar itu peneliti akan menggunakan

3 3 algoritma naïve bayes untuk menentukan pola klasifikasi dari sebuah sentimen masyarakat dalam suatu kasus yang ada. Sentimen Analisis merupakan sebuah penelitian untuk dapat mengestrak, memahami dan mengolah data teks secara otomatis kemudian dapat menggali suatu sentimen yang terdapat dalam kalimat yang bersifat opini dari seseorang. Sentimen Analisis berguna untuk melihat suatu masukan opini terhadap sebuah masalah dari seseorang, kemudiaan pendapat tersebut condong bersifat opini positif atau bersifat opini negative [10]. Dalam penelitian ini, peniliti akan mengembangkan sistem sentimen analisis untuk melihat opini publik terhadap pemilu DKI Jakarta berdasarkan teks dari media sosial twitter. Sistem dibangun menggunakan algoritma naive bayes. Dengan dasar tersebut, untuk penulisan tugas akhir yang dilakukan, penulis mengambil sebuah judul Implementasi Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Pemilihan Gubenur DKI Jakarta Pada Media Sosial Twitter. 1.2 Perumusan Masalah Berdasar pemaparan dari latar belakang diatas, permasalahan yang akan didapatkan yaitu : 1. Bagaimana mengimplementasikan Algoritma Naive Bayes untuk menganalisis opini pemilu calon kepala daerah dari sosial media twitter? 2. Bagaimana akurasi yang dihasilkan dalam menganalisis opini pemilu calon kepala daerah dari sosial media twitter menggunakan algoritma naive bayes?

4 4 1.3 Pembatasan Masalah Penulis membatasi permasalahan pada implementasi sistem analisis untuk melihat opini publik terhadap pemilu berdasarkan teks dari media sosial seperti twitter menggunakan algoritma naive bayes yang meliputi : a. Masukan sistem tidak dilakukan secara online atau realtime. b. Sistem tidak melihat makna dari sebuah teks tapi membaca dan mencocokan kata dan karakter yang digunakan dalam teks. c. Teks hanya diambil dari media sosial twitter. d. Pembuatan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman Java. e. Algortima yang digunakan adalah Naïve Bayes tidak membandingkan dengan algoritma lainnya. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penulis adalah : 1. Melakukan implementasi dan pengembangan aplikasi sentiment analysis terhadap opini pemilu calon kepala daerah dari sosial media twitter menggunakan algoritma naive bayes. 2. Mengetahui akurasi sistem dalam menganalisis opini pemilu calon kepala daerah dari sosial media twitter menggunakan algoritma naive bayes. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun berbagai manfaat yang diperoleh dari penelitian ini yaitu : 1. Bagi Penulis Dapat memberikan pemahaman atau gambaran yang lebih detail mengenai analisis penerapan algoritma naive bayes pada sistem penganalisis opini publik tentang pemilu kepala daerah.

5 5 2. Bagi Akademik Hasil dari laporan ini supaya dapat dijadikan sebagai tambahan pengetahuan informasi, referensi terhadap penelitian yang terkait dan dapat memberikan bahan evaluasi dalam meningkatkan kualitas pendidikan di Universitas Dian Nuswantoro menjadi lebih baik. 3. Bagi Pemerintah a) Hasil dari tugas akhir ini dapat membantu memberikan masukkan dan sumbangan pengetahuan kepada pemerintah, mengenai penerapan metode algoritma naive bayes pada sistem penganalisis opini publik tentang pemilu kepala daerah.