1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini dunia telah memasuki era dimana masyarakat dapat secara bebas menyuarakan pendapat mereka di berbagai media, salah satunya melalui media sosial. Masyarakat dapat memberikan pendapat di media sosial tentang berbagai hal, mulai dari kehidupan pribadi hingga isu-isu yang terjadi di lingkungan sosial. Isu-isu yang terjadi di lingkungan sosial biasanya dialami langsung oleh masyarakat. Untuk itu, pemerintah khususnya pemerintah daerah DKI Jakarta membuat beberapa akun di sosial media untuk dapat mengetahui isu-isu yang terjadi di sekitar wilayah DKI Jakarta. Salah satu media sosial yang umum digunakan oleh warga DKI Jakarta adalah Twitter. Menurut penelitian Semiocast (2012), DKI Jakarta merupakan kota dengan jumlah pengguna Twitter aktif terbanyak di dunia. Twitter merupakan salah satu media sosial yang efektif dan cepat dalam menyampaikan pengalaman yang dirasakan oleh warga DKI Jakarta. Banyaknya pengguna dan kemudahan dalam menyampaikan opini pada media sosial Twitter, maka akan terkumpul data yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui isu-isu yang ada di lingkungan masyarakat. Data yang berisi opini masyarakat dapat digunakan sebagai bahan evaluasi oleh pemerintah daerah DKI Jakarta untuk menilai sentimen dari opini tersebut. Dengan akun-akun yang telah dibuat sebelumnya, pemerintah dapat menampung opini yang berasal dari masyarakat terkait dengan isu-isu yang ada di lingkungan sekitar. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah proses analisis sentimen yang dapat menilai sentimen dari opini masyarakat yang telah dikumpulkan. 1
2 Dengan proses analisis sentimen dapat dihasilkan suatu informasi baru dari data opini yang telah dikumpulkan. Menurut Liu (2012), Analisis sentimen adalah bidang studi yang menganalisa pendapat, sentimen, penilaian, dan emosi mengenai suatu entitas, seperti produk, pelayanan, organisasi, permasalahan, acara, topik, dan atribut. Dengan analisis sentimen, dapat diketahui sifat-sifat dari pendapat atau opini yang disampaikan oleh masyarakat, apakah bersifat positif atau negatif. Pada proses analisis sentimen, dilakukan penerapan algoritma machine learning yang dapat membantu proses klasifikasi. Salah satu algoritma yang dapat digunakan adalah algoritma Naive Bayes. Menurut Huang, dkk (2003) Naive Bayes merupakan algoritma yang sangat bagus digunakan ketika terbatasnya memori dan CPU yang tersedia. Untuk mengetahui performa dari analisis sentimen yang dilakukan, diperlukan metode evaluasi yang dapat mengetahui seberapa baik performa dari algoritma klasifikasi yang digunakan. Salah satu metode evaluasi yang dapat dimanfaatkan adalah metode 10-Fold Cross Validation. Metode tersebut akan membagi data menjadi 2 bagian yaitu data latih sementara dan data uji sementara. Dari data latih sementara dan data uji sementara dilakukan proses untuk melihat performa algoritma klasifikasi menggunakan nilai akurasi, nilai presisi, nilai recall, dan nilai f-measure. Berdasarkan uraian diatas, maka pada penelitian ini akan dilakukan proses analisis sentimen terhadap opini masyarakat mengani pelayanan yang didapat di lingkungan DKI Jakarta dengan mengimplementasikan 3 variasi algoritma Naive Bayes, yaitu Binarized Multinomial Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes. Untuk mengetahui performa dari analisis, digunakan proses penghitungan nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure untuk melihat seberapa besar performa dari algoritma klasifikasi.
3 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan diatas, maka dapat diambil sebuah permasalahan utama yaitu, 1. Bagaimana melakukan proses analisis sentimen terhadap opini masyarakat tentang pelayanan publik di DKI Jakarta melalui twitter. 2. Bagaimana hasil dari perbandingan terhadap 3 variasi algoritma Naive Bayes, yaitu Binarized Multinomial Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes. 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan-batasan masalah pada penelitian ini adalah : 1. Data yang digunakan adalah data yang diambil dari tweet-tweet di Twitter. 2. Analisis sentimen hanya dilakukan kepada tweet berbahasa Indonesia. 3. Klasifikasi sentimen terbatas hanya untuk sentimen yang positif dan negatif. 4. Proses pelabelan data pada data latih dilakukan berdasarkan emoticon (Happy Face) dan emoticon (Sad Face) untuk membagi kelas positif dan negatif yang kemudian divalidasi secara manual. 5. Data tweet yang dilakukan proses analisis sentimen merupakan data offline (tidak terintegrasi langsung dengan twitter secara online). 6. Data latih yang diambil berdasarkan mention yang dilakukan oleh pengguna ke akun pemerintah daerah, antara lain: @DKIJakarta, @Jakartagoid, @basuki_btp, @info_dki, @tmcpoldametro, @BiroHukumDKIJakarta, @dkpsjakarta, @PT_TransJakarta, @SatpolPP_Prov, @KebersihanDKI, @DinsosDKI1
4 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis opini dari masyarakat terhadap pelayanan-pelayanan publik yang ada di wilayah DKI Jakarta dan membandingkan performa algoritma Binarized Multinomial Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes untuk analisis sentimen. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah untuk membantu pemerintah khususnya pemerintah daerah untuk mengetahui secara nyata mengenai sentimen masyarakat terhadap pelayanan publik yang diberikan oleh pemerintah daerah. Dengan demikian pemerintah daerah dapat melakukan evaluasi terhadap pelayanan publik yang diberikan masyarakat berdasarkan sentimen yang didapatkan melalui penelitian ini. 1.6 Metodologi Penelitian Penelitian yang dilakukan akan dibagi dalam beberapa tahapan sistematis. Tahapan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Studi Literatur Pada tahap ini dilakukan pencarian informasi dari sumbersumber seperti skripsi, jurnal, prosiding, buku, makalah yang berhubungan dan mendukung penelitian ini. 2. Pengumpulan Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dari twitter yang berhubungan dengan topik penelitian dan data-data yang mendukung penelitian ini yang diambil dari penelitian sebelumnya. 3. Analisis Sistem Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap sistem sesuai dengan penelitian yang diteliti. Analisis dilakukan untuk memecahkan permasalahan terkait masalah yang diteliti. 4. Perancangan Sistem
5 Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem sesuai dengan analisis yang telah dilakukan. Perancangan dilakukan untuk menggambarkan solusi yang dihasilkan pada tahap analisis. Perancangan meliputi perancangan data, preprocessing, seleksi fitur, pembobotan fitur, perancangan pencarian parameter, klasifikasi, evaluasi dan validasi, serta perancangan pengujian. 5. Implementasi Sistem Pada tahap ini dilakukan implementasi sistem mengikuti aturan yang telah dibuat pada tahap analisis dan perancangan. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman python. 6. Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan pengujian dari sistem yang telah dibuat. Pengujian dilakukan untuk mengetahui seberapa besar performa dari metode yang telah dibangun. 7. Penulisan Laporan Pada tahap ini dilakukan penulisan laporan dari hasil-hasil atau temuan-temuan pada penelitian yang dilakukan. Dalam tahap ini termasuk juga penyusunan laporan, mengumpulkan hasil, serta pengambilan kesimpulan dan saran. 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan yang digunakan dalam penyusunan tugas akhir ini adalah sebagai berikut; 1. BAB I : PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan metode penelitian. 2. BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini memuat uraian mengenai informasi penelitian terdahulu yang disajikan dalam pustaka dan menghubungkannya dengan masalah
6 penelitan yang sedang diteliti serta memuat penjelasan yang membedakan penelitian ini dengan penelitian sejenis yang pernah ada sebelumnya. 3. BAB III: LANDASAN TEORI Bab ini memuat pengertian-pengertian dan sifat-sifat yang diperlukan untuk pembahasan di bab-bab berikutnya. 4. BAB IV: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan analisis sistem yang akan dibangun serta penjelasan mengenai perancangan sistem berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan. 5. BAB V: IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini menjelaskan tentang implementasi dari sistem sesuai dengan rancangan yang telah dibangun dan berdasarkan tools yang dipakai. 6. BAB VI: HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini berisi hasil penelitian berdasarkan pengujian yang dilakukan. 7. BAB VII: KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini berisi kesimpulan yang diambil dari hasil pembahasan serta saran-saran untuk pengembangan sistem selanjutnya.