RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING

Transkripsi

1 TESIS RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK EKSTRAKSI DATA OPINI PUBLIK PADA LAYANAN JAMINAN KESEHATAN BALI MANDARA LUH RIA ATMARANI PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016

2 TESIS RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK EKSTRAKSI DATA OPINI PUBLIK PADA LAYANAN JAMINAN KESEHATAN BALI MANDARA LUH RIA ATMARANI PROGRAM MAGISTER PROGRA STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016

3 Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro, Program Pascasarjana Universitas Udayana LUH RIA ATMARANI NIM PROGRAM MAGISTER PROGRA STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016

4 Lembar Pengesahan TESIS INI TELAH DISETUJUI PADA TANGGAL 11 APRIL 2016 Pembimbing I, Pembimbing II, Prof. Ir. Ida Ayu Giriantari, MEng.Sc.,Ph.D NIP Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc NIP Mengetahui Ketuan Program Magister Program Studi Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Udayana, Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana, Prof. Ir. Ida Ayu Giriantari, MEng.Sc.,Ph.D NIP Prof. Dr, dr. A.A. Raka Sudewi, Sp.S(K) NIP

5 Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal,... Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor Universitas Udayana, No :... Ketua : Prof. Ir. A. Dwi Giriantari, MEngSc., PhD Anggota : 1. Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc 2. Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, MT., PhD 3. I Nyoman Satya Kumara, ST., MSc., PhD 4. Dr. I Made Oka Widyantara, ST., MT.

6 SURAT KETERANGAN BEBAS PLAGIAT Nama : Luh Ria Atmarani NIM : Program Studi Judul : Magister Teknik Elektro : RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK EKSTRAKSI DATA OPINI PUBLIK PADA LAYANAN JAMINAN KESEHATAN BALI MANDARA Dengan ini menyatakan bahwa karya tulis ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila dikemudian hari terbukti terdapat plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sangsi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 Tahun 2010 dan Peraturan Perundang-undangan yang berlaku. Denpasar, 15 Juni 2016 Yang membuat pernyataan, Luh Ria Atmarani

7 UCAPAN TERIMA KASIH Puji syukur kita panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat dan hidayah-nya penulis dapat menyelesaikan tesis dengan judul Rancang Bangun Sistem Opinion Mining Dengan Metode Pos Tagging Dan Support Vector Machine Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Layanan Jaminan Kesehatan Bali Mandara. Dalam menyelesaikan tesis ini penulis mendapatkan banyak sekali bantuan, bimbingan dan dorongan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian tesis ini, antara lain : 1. Prof. Ir. Ida Ayu Giriantari, Meng.Sc.,Ph.D selaku dosen pembimbing I, atas bimbingan, pengarahan, saran, dan dukungan selama penyusunan tesis ini. 2. Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc. selaku dosen pembimbing II yang dengan penuh perhatian dan kesabaran telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis. 3. Prof. Dr.dr. Ketut Suastika, Sp.PD.KEMD selaku Rektor Universitas Udayana atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. 4. Prof. Dr. Dr. A. A. Raka Sudewi, Sp. S (K) atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. 5. Seluruh Dosen khususnya dosen Program Magister Teknik Elektro Universitas Udayana atas ilmu yang telah diberikan. 6. Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, MT.,PhD, I Nyoman Satya Kumara, ST., MSc., PhD, Dr. I Made Oka Widyantara, ST., MT, yang telah memberikan masukan, saran, sanggahan, dan koreksi sehingga tesis ini dapat terwujud.

8 7. Orang tuaku tercinta dr Made Liarba Suardana dan dr A A Oka Sulaksmi yang tiada hentinya memberikan doa, semangat, dan pengorbanan yang sangat besar. 8. Suamiku Ketut Sapta Wijaya serta anak anakku Gede Widiantara Riasa dan Made Angga Wiguna yang selalu menjadi motivasi selama pengerjaan tesis. 9. Saudaraku tercinta dr Made Ika Lestari, dr Nyoman Virna Uginiari dan Ketut Dewi Pratiwi yang selalu memberikan semangat dan dukungannya 10. Teman-teman seperjuanganku di Pemrov Bali dan Teknik Elektro atas masukan dan dukungannya. 11. Semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan laporan ini yang tidak dapat kami sebutkan satu per satu. Penulis menyadari bahwa penulisan tesis yang telah dibuat masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari pembaca.

9 ABSTRAK RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK EKSTRAKSI DATA OPINI PUBLIK PADA LAYANAN JAMINAN KESEHATAN BALI MANDARA Analisis sentimen atau opinion mining dapat digunakan untuk mengekstrak opini dari baris baris teks menjadi suatu informasi. Salah satu metode yang digunakan adalah Hidden Markov Model (HMM). HMM digunakan untuk memberikan kelas kata secara gramatikal pada suatu kalimat. Setelah kelas kata dapat ditentukan selanjujutnya menentukan aturan dengan menggunakan rule based. Dengan menggunakan rule based suatu kalimat dapat ditentukan termasuk opini atau bukan. Penerapan metode Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan opini ke dalam opini positif dan negatif. Data yang digunakan adalah data pada penangan keluhan dan pada opini online pada UPT JKMB Provinsi Bali. Hasil proses opinion mining akan diuji menggunakan metode precission, recall dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan presentase nilai precission, recall dan akurasi memiliki rata rata presentase sebesar 89 persen. Ini menunjukkan metode pos tagging dan SVM mampu mengklasifikasikan kalimat kedalam opini dan menentukan kalimat ke dalam opini positif dan negatif Kata Kunci : Opinion Mining; Hidden Markov Model; Rule Based; Support Vector Machine; Precission; Recall; Akurasi.

10 ABSTRACT RANCANG BANGUN SISTEM OPINION MINING DENGAN METODE POS TAGGING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK EKSTRAKSI DATA OPINI PUBLIK PADA LAYANAN JAMINAN KESEHATAN BALI MANDARA Sentiment analysis or opinion mining can be used to extract the opinions of lines of text into an information line. One method used is the Hidden Markov Model (HMM). HMM is used to provide word class grammatically the sentence. Once the class is determined selanjujutnya word can define rules using a rule based. By using a rule based the sentence can be specified include opinions or not. Application of Support Vector Machine method is used to classify the opinions into positive and negative opinion. The data used is data on complaints handling and on-line opinion on UPT JKMB Bali Province. Results of opinion mining process will be tested using the method precission, recall and accuracy. The results show the percentage of the value of precission, recall and accuracy have an average percentage of 89 percent. It shows the method of tagging posts and SVM were able to classify sentences into the opinions and determine sentences into positive and negative opinion Keywords : Opinion Mining ; Hidden Markov Model ; Rule Based ; Support Vector Machine ; precission ; recall ; Accuracy.

11