BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan dibidang teknologi informasi dan telekomunikasi berdampak pada munculnya berbagai media sosial, seperti Twitter. Twitter didirikan oleh Jack Dorsey, Biz Stone, dan Evan Williams pada maret tahun Twitter merupakan jejaring sosial dan micro-blogging dimana sebagai pengguna dapat memberikan informasi update (perbaruan) tentang bisnis, dan lain sebagainya. (Twitter, 2013) Pada saat ini jejaring sosial Twitter seakan-akan sudah menjadi sebuah kebutuhan untuk memenuhi dan mendukung berbagai macam kegiatan baik yang dilakukan secara individu maupun kelompok atau organisasi. Pengguna Twitter di Indonesia sendiri mencapai 6,5%, dibawah USA dengan 24,3% dan Jepang dengan 9,3% (Tarigan, 2013). Menurut MIT Technology Review (2013), Indonesia menempati negara ketiga penyumbang tweet terbanyak dengan 1 milyar tweet, dibawah USA (3,7 milyar) dan Jepang (1,8 milyar). Bahkan, Jakarta menjadi Twitter Capital City, yakni kota dengan jumlah tweet terbanyak dan teraktif di dunia. Dengan adanya jejaring sosial Twitter, setiap orang dapat mengakses dan mendapatkan informasi secara cepat dimanapun dan kapanpun. Tweet yang ditulis oleh pengguna Twitter bermacam-macam, mulai dari tweet berupa tanggapan positif hingga tweet dengan tanggapan negatif terhadap suatu trending topic (sebuah kata, frasa, atau topik yang lebih banyak dibicarakan daripada topik lainnya, Wikipedia). Sebagai contoh kasus naiknya harga BBM pada awal pemerintahan Jokowi-JK, menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat pengguna Twitter khususnya. Situs Evello.co.id mencatat terdapat kicauan yang membicarakan bahwa BBM naik. Masyarakat yang kecewa membuat hastag yang berisikan sindiran dan kritik, #SalamGigitJari (

2 2 tweets) #ShameOnYouJokowi( tweets) dan #Salam2Ribu(8.184 tweets) sedangkan masyarakat yang mendukung dengan menyertakan #DukungKenaikanBBM(307 tweets). (Evello, 2014). Sentimen analisis berperan penting dalam mengolah suatu pendapat yang dikemukakan oleh orang atau pengguna layanan, appraisal dan emosi melalui entitas, event dan atribut yang dimiliki sehingga mendapatkan suatu kesimpulan yang bernilai positif atau negatif (Liu, 2010). Dalam mengolah data dari Twitter, sentimen analisis akan mencoba untuk mempelajari pendapat, pandangan, perilaku dan perasaan dari setiap orang tehadap suatu entitas. Named Entity Recognition (NER) merupakan salah satu komponen utama dari information extraction yang bertujuan untuk mendeteksi dan mengklasifikasi entitaa pada suatu teks. NER umumnya digunakan untuk mendeteksi nama orang, nama tempat dan organisasi dari sebuah dokumen (Jurafsky dan Martin, 2008). Dalam pengenalan entitas bernama menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM), ada berbagai fitur yang dapat diamati. Fitur yang paling mudah diamati adalah kata itu sendiri (Morwal dan Jahan, 2013). Sedangkan untuk fitur HMM lainnya yang dapat digunakan yaitu fitur morfologi kata dan kelas kata. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen adalah metode Support Vector Machine (SVM), kelebihan SVM yaitu lebih sederhana tetapi memiliki akurasi yang tinggi (Liu, 2007). Penelitian lainnya juga menyimpulkan bahwa SVM memiliki performa yang sangat baik di bidang analisis sentimen dan mengalahkan metode lainnya (Saleh, 2011). Penelitian ini mengklasifikasikan entitas bernama (NER) dari data Twitter dengan menggunakan metode Hidden Markov Model dan mengklasifikasikan sentimen menggunakan metode Support Vector Machine.

3 3 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah peneliti uraikan diatas, maka perumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana mengidentifikasi entitas pada Twitter berbahasa Indonesia dengan menggunakan HMM. 2. Bagaimana menganalisis sentimen pada Twitter berbahasa Indonesia dengan menggunakan SVM. 1.3 Batasan Masalah Batasan-batasan masalah dalam penelitian ini antara lain : 1. Penelitian ini hanya melakukan analisis pada Twitter yang menggunakan bahasa Indonesia. 2. Data Twitter yang diproses dalam pengenalan entitas adalah tweet yang menggunakan aturan baku dalam penulisan bahasa Indonesia sesuai dengan Ejaan Yang Disempurnakan (EYD). 3. Entitas yang diidentifikasi tidak hanya obyeknya saja tetapi subyeknya juga ikut diidentifikasi. 4. Keterkaitan sentimen terhadap entitas hanya didasarkan pada keberadaan entitas dan sentimen pada status Twitter yang sama. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dalam penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen tweet yang mengandung suatu entitas dan memvisualisasikannya ke dalam grafik secara time series, berdasarkan klasifikasi entitas dan hasil analisis sentimen. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mengklasifikasikan entitas pada Twitter berbahasa Indonesia. 2. Mengklasifikasikan sentimen terhadap suatu entitas pada Twitter berbahasa Indonesia secara time series.

4 4 1.6 Sistematika Penulisan Untuk memberikan gambaran secara menyeluruh tentang masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini, maka sistematika penulisan dibagi menjadi tujuh bab sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisi pembahasan secara singkat mengenai latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini berisi pembahasan secara singkat mengenai hasil penelitian-penelitian sejenis yang telah dilakukan oleh para peneliti terdahulu yang digunakan sebagai sumber referensi, termasuk metode penelitian yang digunakan. Tinjauan pustaka berupa skripsi, tesis, makalah dan jurnal dari beberapa universitas. Bab ini juga memuat penjelasan perbedaan penelitian sekarang dengan penelitian sejenis yang pernah ada sebelumnya. BAB III LANDASAN TEORI Bab ini berisi pembahasan tentang teori-teori dasar yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan dan akan menjadi dasar pemecah masalah. Landasan teori pada bab ini berupa teori tentang data mining, Named Entity Recognition, dan Support Vector Machine, serta part-of-speech tagging. BAB IV ANALISIS DAN RANCANGAN SISTEM Bab ini berisi pembahasan tentang analisis kebutuhan sistem, rancangan sistem serta model-model yang dipergunakan sebagai acuan dalam pemecahan masalah dan desain antarmuka sebagai penghubung antara pengguna dengan sistem.

5 5 BAB V IMPLEMENTASI Bab ini berisi implementasi dari sistem yang telah dibangun berdasarkan perancangan yang dilakukan sebelumnya. BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini berisi tentang pengujian proses-proses yang terjadi pada sistem analisis sentimen Twitter dan pembahasan terhadap pengujian yang telah dibangun. BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi penutup dari laporan penelitian ini yang memuat kesimpulan dari uraian sebelumnya serta saran untuk pengembangan sistem selanjutnya.