Analisis Sentimen Twitter untuk Menilai Opini Terhadap Perusahaan Publik Menggunakan Algoritma Deep Neural Network

Erwin Yudi Hidayat(1*), Raindy Wicaksana Hardiansyah(2), Affandy Affandy(3)
(1) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
(2) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
(3) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
(*) Corresponding Author



Abstrak


Dalam menaikkan kinerja serta mengevaluasi kualitas, perusahaan publik membutuhkan feedback dari masyarakat / konsumen yang bisa didapat melalui media sosial. Sebagai pengguna media sosial Twitter terbesar ketiga di dunia, tweet yang beredar di Indonesia memiliki potensi meningkatkan reputasi dan citra perusahaan. Dengan memanfaatkan algoritma Deep Neural Network (DNN), neural network yang tersusun dari layer yang jumlahnya lebih dari satu, didapati hasil analisa sentimen pada Twitter berbahasa Indonesia menjadi lebih baik dibanding dengan metode lainnya. Penelitian ini menganalisa sentimen melalui tweet dari masyarakat Indonesia terhadap sejumlah perusahaan publik dengan menggunakan DNN. Data Tweet sebanyak 5504 record didapat dengan melakukan crawling melalui Application Programming Interface (API) Twitter yang selanjutnya dilakukan preprocessing (cleansing, case folding, formalisasi, stemming, dan tokenisasi). Proses labeling dilakukan untuk 3902 record dengan memanfaatkan aplikasi Sentiment Strength Detection. Tahap pelatihan model dilakukan menggunakan algoritma DNN dengan variasi jumlah hidden layer, susunan node, dan nilai learning rate. Eksperimen dengan proporsi data training dan testing sebesar 90:10 memberikan hasil performa terbaik. Model tersusun dengan 3 hidden layer dengan susunan node tiap layer pada model tersebut yaitu 128, 256, 128 node dan menggunakan learning rate sebesar 0.005, model mampu menghasilkan nilai akurasi mencapai 88.72%.

 


Kata Kunci


analisis sentimen, klasifikasi, twitter, perusahaan publik, deep neural network


Teks Lengkap:

PDF


Referensi


[1] C. Eforis, “Pengaruh Kepemilikan Negara Dan Kepemilikan Publik Terhadap Kinerja Keuangan Bumn (Studi Pada Perusahaan Bumn Yang Go Public Pada Tahun 2012 – 2015),” Ultim. J. Ilmu Akunt., vol. 9, no. 1, pp. 18–31, 2017.

[2] B. Nugraha, “Metode Klasifikasi Analisis Sentimen pada Media Sosial,” Syntax J. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 109–118, 2020.

[3] Z. Jianqiang, G. Xiaolin, and Z. Xuejun, “Deep Convolution Neural Networks for Twitter Sentiment Analysis,” IEEE Access, vol. 6, pp. 23253–23260, 2018.

[4] A. Rossi, T. Lestari, R. Setya Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 12, pp. 1718–1724, 2017.

[5] A. M. Pravina, I. Cholissodin, and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Tentang Opini Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019.

[6] U. Rofiqoh, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 1, no. 12, pp. 1725–1732, 2017.

[7] R. Saputri, W. Winahju, and K Fithriasari, “Klasifikasi Sentimen Wisatawan Candi Borobudur pada Situs TripAdvisor Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, pp. D349–D356, 2019.

[8] R. Cahyani and P. P. Adikara, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Hotel menggunakan Boosting Weighted Extreme Learning Machine,” vol. 3, no. 8, pp. 7767–7773, 2019.

[9] W. Parasati, F. A. Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President Malang dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 4, pp. 1090–1099, 2020.

[10] M. A. Azim and M. H. Bhuiyan, “Text to emotion extraction using supervised machine learning techniques,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 16, no. 3, pp. 1394–1401, 2018.

[11] K. T. Chitty-Venkata and A. K. Somani, “Array aware training/pruning: Methods for efficient forward propagation on array-based neural network accelerators,” Proc. Int. Conf. Appl. Syst. Archit. Process., vol. 2020-July, pp. 37–44, 2020.

[12] W. C. F. Mariel, S. Mariyah, and S. Pramana, “Sentiment analysis: A comparison of deep learning neural network algorithm with SVM and naïve Bayes for Indonesian text,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 971, no. 1, 2018.

[13] D. H. Wahid and A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 10, no. 2, p. 207, 2016.

[14] L. Zhang, S. Wang, and B. Liu, “Deep learning for sentiment analysis: A survey,” Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov., vol. 8, no. 4, pp. 1–25, 2018.

[15] Facebook, “Wiki word vectors - fastText,” 2017.


Artikel Statistik

Abstrak telah dilihat : 43 kali
PDF telah dilihat : 18 kali

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Alamat Redaksi :
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Andalas
Kampus Limau Manis, Padang 25163, Sumatera Barat

email: teknosi@fti.unand.ac.id

  Jumlah Pengunjung :

 

Creative Commons License
This work by JSI-Unand and licensed under a CC BY-SA 4.0 International License.