ANALISIS SENTIMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN PENDEKATAN LEXICON-BASED PADA MEDIA SOSIAL

Transkripsi

1 ANALISIS SENTIMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN PENDEKATAN LEXICON-BASED PADA MEDIA SOSIAL Adiyasa Nurfalah, Adiwijaya, Arie Ardiyanti Suryani Telkom University St. Telekomunikasi No. 1, Bandung, Indonesia adiyasa.nurfalah@gmail.com 1), kang.ady@gmail.com 2), rie006@yahoo.com 3) Abstrak Indonesia merupakan salah satu negara pengguna media sosial paling banyak di dunia, bahkan setiap trending topic sering berasal dari Indonesia. Media sosial saat ini digunakan untuk berinteraksi dengan keluarga, teman, bahkan dengan orang yang mungkin tidak dikenal sama sekali. Selain itu, media sosial juga dipergunakan sebagai alat bantu e commerce untuk meningkatkan penjualan suatu produk. Tidak jarang juga, suatu posting pada media sosial dapat menimbulkan keresahan, namun dapat juga suatu posting itu bermanfaat untuk semua orang. Misalnya posting tentang suatu produk makanan yang mungkin terdapat komentar positif dan negatif didalamnya. Pada penelitian ini akan menggunakan pendekanan Lexicon based untuk melihat apakah suatu komentar atau posting dari media sosial memiliki sentimen positif atau negatif atau dapat pula netral. Penelitian ini mendapatkan hasil akurasi 66% untuk prediksi komentar positif, negatif dan juga netral. Kata Kunci : media sosial, lexicon-based, prediksi, sentimen Abstract Indonesia is one of the most media social access in the world, therefor every world trending topic is from Indonesia. Social media are using for interaction and communication with our family, friends, even the stranger. For e commerce, social media are using for product marketing to the customer. Posting on social media can cause resslessness, but it can be usefull for people. For example, a posting about food product that may have sentiment positive,negative, or neutral comments from user. In this research used Lexicon based methods to classified comments going to positive or negative or even neutral way. This research also have 66% of accuracy for prediction. Keywords : social media, lexicon based, prediction, sentiment I. PENDAHULUAN Saat ini media sosial tidak hanya digunakan sebagai sarana untuk aktualisasi diri dan sarana pergaulan, tetapi juga sebagai sarana untuk menyampaikan informasi yang sedang hangat dibicarakan. Menurut Bing Liu [3], informasi dapat dikategorikan menjadi 2, yaitu: pengetahuan (fakta), atau opini (pendapat). Fakta atau pengetahuan bersifat obyektif terhadap suatu topik pembahasan. 1

2 Sedangkan opini biasanya merupakan ekspresi subyektif yang mendeskripsikan sentimen ataupun perasaan seseorang terhadap suatu topik pembahasan. Sejak maraknya jejaring sosial, blog, forum, dsb, indonesia selalu masuk dalam 10 besar pengguna terbanyak. Menurut data yang dilansir oleh Socialbakers [1], Indonesia menjadi Negara dengan pengguna Facebook ke-4 terbesar didunia dengan total 47 juta akun lebih setelah Amerika Serikat, Brazil, dan India. Maraknya media sosial ini dapat dimanfaatkan salahsatunya untuk meningkatkan penjualan suatu produk dari perusahaan. Perusahaan melemparkan topik tentang ulasan suatu produk atau fitur dari suatu produk, kemudian pengguna media sosial yang mungkin saja calon pembeli atau yang sudah membeli produk akan memberikan tanggapan tentang produk tersebut dalam bentuk opini berupa pengalaman baik maupun buruk, saran, atau tanggapan netral. Media sosial juga dapat dimanfaatkan untuk mengetahui tanggapan masyarakat umum mengenai kebijakan publik yang dikeluarkan pemerintah atau wacana dari suatu lembaga pemerintah. Melalui berbagai opini yang diberikan oleh pembaca, maka sang pembuat topik (perusahaan, pemerintah) dapat mengetahui sentimen setuju atau tidak setuju dari pembaca terhadap topik yang disajikan, hasil ini akan berguna sebagai salahsatu parameter analisis, misalnya untuk menentukan jumlah produksi dan menilai kualitas dari suatu produk dari sisi pengguna. Namun, dengan banyaknya informasi yang tersedia di internet, pembuat topik maupun pembaca mungkin akan kewalahan untuk membaca dan menganalisis satupersatu opini yang diberikan pembaca. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen pada media sosial berbahasa Indonesia menggunakan pendekatan Lexicon-Based. Berdasarkan penelitian sebelumnya [2][4], analisis sentimen merujuk pada analisis klasifikasi dari opini kedalam 3 kelas, yaitu: positif, negatif, dan netral. II. DESKRIPSI UMUM SISTEM Penjelasan dari diagram blok diatas adalah: 1. Data Acquisition Pada proses ini dilakukan pengambilan data dari medial sosial berbahasa indonesia. Hasil dari proses ini adalah daftar opini pembaca serta metadata-nya seperti: nama user dan waktu. Gambar 1. Alur sistem secara umum 2. Load Dictionary Pada proses ini dilakukan me-load kamus. Kamus yang digunakan dalam sistem ini adalah: kata kunci sentimen positif (positif keywords), kata kunci sentimen negatif (negatif keywords), kata negasi (negation keywords), kamus emoticon, dan kamus bahasa gaul/alay. 2

3 3. Preprocessing Preprocessing bertujuan untuk menyiapkan kalimat sebelum dilakukan ekstraksi kata kunci dan penentuan sentimen. Proses yang dilakukan adalah: - Normalisasi kalimat Bertujuan untuk menormalkan kalimat sehingga kalimat gaul menjadi normal. - Tokenisasi Bertujuan untuk memecah kalimat menjadi token-token yang merupakan calon keyword. 4. Extract keywords Proses ini bertujuan untuk mengekstraksi kata kunci penentu sentimen positif dan negatif. 5. Determine sentiment Proses ini bertujuan untuk menentukan sentimen suatu kalimat opini, penentuan sentimen dilakukan dengan menghitung probabilitas kemunculan kata kunci positif dan kata kunci negatif. Dataset III. IMPLEMENTASI SISTEM Dataset yang digunakan adalah kumpulan opini pelanggan layanan pasti pas pertamina, yang didapat dari kolom pendapat pada web Pertamina Pasti Pas [6]. Seluruh opini berjumlah 150. Tiap opini diberi label kelas: positif/negatif/netral secara manual. Penentuan label ini dilakukan untuk menghitung performa sistem yang dibangun. Komposisi kalimat dalam dataset adalah sebagai berikut: Tabel 1. Komposisi Kalimat Dalam Dataset Sentimen Positif 94 Negatif 44 Netral 12 Jumlah Kalimat Kamus Kamus adalah komponen penting dalam sistem yang menggunakan pendekatan lexicon-based. Kamus digunakan dalam proses normalisasi kalimat dan ekstraksi kata kunci. Dalam penelitian ini kamus merujuk pada kamus yang disusun oleh PT. EbDesk [5], dimana PT EbDesk menggunakan kamus tersebut dalam membangun sistem analisis sentimen untuk isu-isu politik di Indonesia. Berikut adalah kamus yang digunakan dalam penelitian ini dan contoh isi kamusnya: - Positif keywords: baik, banyak, bangkit - Negatif keywords: bangkrut, banjir, bantah - Negation keywords: belum, bukan, tidak - Emoticon: (nilainya: 1), (nilainya: -1) - Kamus gaul: bgmn = bagaimana, bgs = bagus, beud = banget Preprocessing Proses yang dilakukan dalam tahap preprocessing adalah normalisasi kalimat dan tokenisasi. Normalisasi kalimat Proses yang dilakukan untuk menormalisasi kalimat adalah: 1. Meregangkan tanda baca (punctuation) dan symbol selain alphabet Tujuan dari meregangkan tanda baca adalah agar tanda baca dan symbol selain alphabet tidak masuk menjadi token pada saat proses tokenisasi. 2. Menjadikan huruf kecil semua 3. Normalisasi kata Tabel 2. Aturan normalisasi kata Tidak Normal / gaul Akhiran -ny Akhiran nk Akhiran x Normal Akhiran nya Akhiran ng Akhiran nya Akhiran z Akhiran -s Akhiran dh Akhiran t 3

4 Kata berulang: sama2 Ejaan: oe Ejaan: dj Kata berulang: samasama Huruf: u Huruf: j Tujuan digunakannya ketiga jenis token ini adalah karena banyak frase bahasa Indonesia yang tidak hanya terdiri dari satu kata. Penulis mengambil hingga 3 kata karena dalam struktur bahasa Indonesia frase dengan satu kesatuan arti memiliki maksimal 3 kata. 4. Hilangkan huruf yang berulang dalam kata Dalam bahasa tulisan opini bebas, untuk mengekspresikan kekesalan, kesenangan, dan lain-lain biasanya digunakan huruf yang berulang-ulang dalam kata. Contohnya: padattt untuk mengekspresikan keadaan yang sangat padat. Kata berulang seperti padattt akan di normalisasi menjadi padat. Tokenisasi Setelah kalimat dinormalisasi, selanjutnya kalimat dipecah kedalam token-token menggunakan pembatas / delimiter spasi. Terdapat 3 jenis token yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: - Unigram Yaitu token yang terdiri dari hanya satu kata, contohnya: rumah. - Bigram Yaitu token yang terdiri dari dua kata, contohnya: rumah makan. - Trigram Yaitu token yang terdiri dari tiga kata, contohnya: rumah makan padang. Aturan yang digunakan untuk membentuk ketiga jenis token tersebut adalah dengan overlapping token. Berikut ilustri pembentukan token-token tersebut: Opini: rumah makan padang itu jauh Unigram Bigram Trigram Rumah, makan, padang, itu, jauh Rumah makan, makan padang, padang itu, itu jauh Rumah makan padang, makan padang itu, padang itu jauh Ekstraksi Kata Kunci Setelah terbentuk unigram, bigram, dan trigram, selanjutnya di-ekstrak kata kunci dari kalimat menggunakan ketiga jenis token tersebut dicocokkan dengan kamus untuk mendapatkan kata kunci positif dan negatif. Proses yang terjadi dapat dipisahkan menjadi sebagai berikut: 1. Ekstraksi kata kunci positif dan kata kunci negatif Proses yang terjadi adalah: token-token unigram, bigram, dan trigram dicocokkan dengan kata kunci yang ada dalam kamus kata kunci positif (positif keywords) dan kamus kata kunci negatif (negatif keywords). 2. Evaluasi negasi Kata kunci positif dan kata kunci negatif hasil ekstraksi kata kunci belum merupakan nilai akhir, selanjutnya dilakukan evaluasi negasi karena kata kunci yang dihasilkan bisa berubah nilainya jika sebelumnya atau sesudahnya diikuti kata negasi. Contohnya kata berkembang adalah kata kunci positif namun jika sebelumnya diikuti kata tidak sehingga token menjadi tidak berkembang maka nilainya menjadi negatif. Kata-kata negasi dalam mengevaluasi kata kunci didapatkan dari kamus kata negasi (negation keywords). 3. Ekstraksi emoticon Selanjutnya dari kalimat awal dicari emoticonnya. Kita semua mengetahui untuk mengekspresikan persetujuan atau pertidaksetujuan dalam suatu kalimat biasanya digunakan emoticon. Maka dari itu dalam penelitian ini emoticon dalam kalimat dianggap penting dan memiliki kontribusi dalam menentukan nilai sentimen suatu kalimat. Ekstraksi emoticon ini dilakukan dengan menggunakan referensi kamus emoticon yang mengandung nilai sentimen dari setiap emoticon. Berikut contoh isi kamus emoticon: 4

5 Tabel 3. Kamus Emotion Emoticon Nilai Sentimen 1-1 :D 1 :P -1 -_- -1 Berikut ilustrasi alur proses ekstraksi kata kunci: Gambar 2. Alur proses ekstraksi kata kunci Gambar 3. Alur proses ekstraksi emoticon 5

6 Penentuan Sentimen Setelah diketahui semua kata kunci dan emoticon yang mempunyai nilai sentimen, selanjutnya dihitung probabilitas kemunculan sentimen positif dan negatif mana yang lebih dominan. Jika nilai sentimen positif lebih dominan maka nilai sentimen untuk kalimat tersebut adalah positif, namun jika nilai sentimen negatif lebih dominan maka nilai sentimen untuk kalimat terebut adalah negatif, namun jika nilainya sama antara sentimen negatif dan sentimen positif maka nilai sentimen untuk kalimat tersebut adalah netral. Berikut formula dalam penentuan sentimen: IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM Tujuan dilakukan pengujian terhadap sistem yang dibangun adalah untuk mengetahui performa sistem dalam menentukan nilai sentimen suatu kalimat opini. Performa sistem diukur dengan cara menghitung tingkat akurasi deteksi sistem. Akurasi dihitung dengan cara membandingkan hasil deteksi sentimen dari sistem dengan nilai sentimen sebenarnya yang sebelumnya telah ditentukan oleh manusia, dalam hal ini oleh penulis sendiri. Berikut formulasi untuk menghitung akurasi: Setelah dilakukan pengujian terhadap sistem, maka didapatkan persebaran hasil prediksi kalimat: 122 kalimat diprediksi bersentimen positif, 8 kalimat bersentimen negatif, dan 20 kalimat bersentimen netral. Berikut ilustrasi grafik persebaran hasil prediksi sistem: Gambar 4. Grafik persebaran hasil prediksi sistem 6

7 Sementara itu, dari hasil pengujian didapatkan bahwa sistem mempunyai tingkat akurasi sebesar 66 %, dengan 99 kalimat benar diprediksi nilai sentimennya dan 51 kalimat salah diprediksi nilai sentimennya. Gambar 5. Grafik jumlah yang benar dideteksi dan salah dideteksi oleh sistem Berikut contoh kalimat-kalimat hasil pengujian terhadap sistem: Kalimat ane sangat puas dengan pelayanannya karna lebih aman, nyaman, pas takarannya, pas kembaliannya, pas semuanya kok pom bensinya sering tutup atau habis bensin ya?? di jalan raya pamulang dan sawangan kapan ada spbu pastipas-nya? kalau melihat gencarnya perubahan yang dilakukan oleh Pertamina sih boleh juga, tapi buat saya bukan hanya perubahannya namun bagaimana konsistensi atas perubahan itu...jangan-jangan hanya sebentar saja... Pelayanan cukup baik, hanya akhir akhir ini para operator pengisi bensin, sering bercanda dengan sesama operator, apalagi saat pagi hari, yng antrainnya cukup panjang.tingkatkan kembali mutu anda. Table 4. Contoh hasil pengujian sistem Kata kunci Positif puas,am an,nyaman bukan hanya,konsist ensi,boleh juga janganjangan,hanya janganjangan,hanya Kata kunci Negatif Ha sil Sentimen nya 1 1 kok,tutup hanya 1-1 Sebenar 7

8 V. KESIMPULAN DAN SARAN Berbeda dengan pendekatan berbasis machine learning [2], pada lexicon-based tidak diperlukan training terhadap data sehingga sangat bergantung kapada kamus. Jika kamus lengkap maka performa sistem akan baik, sebaliknya jika kamus tidak lengkap maka performa sistem akan buruk. Dari pengujian yang dilakukan terhadap sistem menghasilkan tingkat akurasi sebesar 66 %, ini berarti kamus belum cukup mewakili kata kunci kata kunci yang ada dalam kalimat pada kasus opini Pertamina Pasti Pas. Kesulitan yang terjadi pada metode lexicon-based terletak pada penentuan atau pembaharuan kamus oleh manusia. Untuk itu, pada penelitian-penelitian selanjutnya mungkin bisa dilakukan peng-update-an kamus secara otomatis dengan cara mengkombinasikan lexicon-based dengan machine learning. Selain itu, secara umum kesulitan yang dihadapi dalam natural language processing adalah tidak terstrukturnya kalimat sesuai dengan kaidah tata bahasa yang baku, untuk itu diperlukan preprocessing yang sangat beragam diantaranya: mengubah simbol-simbol atau angka-angka tertentu menjadi huruf (untuk mengatasi tulisan gaul). Kemudian langkah lain untuk preprocessing adalah melabeli tiap token dengan jenis katanya (kata kerja, kata benda, kata keterangan waktu, kata sifat, dll). Tujuannya adalah untuk membedakan mana kalimat opini dan mana kalimat yang bukan opini. DAFTAR PUSTAKA [1] Social Bakers: diunduh pada tanggal 20 Oktober [2] Yusuf Nur, Muhamad. Santika, Diaz Analisis Sentimen pada Dokumen Berbahasa Indonesia. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika Bali, Indonesia. [3] Liu, Bing. Sentimen Analysis and Subjectivity. Department of Computer Science University of Illinois at Chicago. Chichago, USA. [4] Vidya, Nur Azizah Opinion Mining dengan Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier pada Blog. Tugas Akhir Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom. Bandung, Indonesia. [5] P.T. EbDesk: diunduh pada tanggal 20 Oktober [6] Pertamina Pasti Pas: diunduh pada tanggal 20 Oktober