1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi yang pesat saat ini memberikan kemudahan bagi berbagai lapisan masyarakat, organisasi, dan perusahaan dalam menangani beragam permasalahan. Perkembangan terus-menerus dalam teknologi memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah besar, yang memiliki potensi untuk menghasilkan informasi bermanfaat [1]. Banyaknya jumlah pengguna aktif internet saat ini, berarti jumlah data yang dapat dihasilkan juga sangat besar (big data). Pemanfaatan teknologi big data dapat membantu mengelola data kompleks dalam jumlah besar, sehingga data yang diolah dapat memberikan informasi yang bermanfaat. [2].
Sebagai platform yang telah beroperasi sejak tahun 2005, Reddit merupakan salah satu platform dengan jumlah data yang cukup besar. Pengguna Reddit lebih dari 50 juta pengguna aktif setiap hari dan lebih dari 100.000 komunitas topik aktif yang disebut “subreddit” [3]. Mengingat aksesbilitas dan popularitas Reddit serta kemampuan mengumpulkan data berkualitas tinggi, semakin banyak penelitian yang menggunakan Reddit sebagai sumber data dalam dekade terakhir. Studi-studi ini meggunakan berbagai jenis data, termasuk konten asli, komentar, metadata, tautan atau media, informasi upvoting/downvoting, karakteristik subreddit, serta survei dengan pengguna [3].
Seperti yang diketahui, perbincangan tentang topik dukung pro palestina ini sedang marak-maraknya. Banyak masyarakat yang menyuarkan dukungannya secara online salah satunya melalui platform Reddit. Maka dari itu dilakukannya analisis sentimen dengan mengolah data unggahan. Namun dengan banyaknya jumlah data unggahan tidak memungkinkan untuk menghitung satu persatu maka digunakanlah metode Random Forest untuk mengolah banyaknya unggahan tersebut apakah dikategorikan sebagai unggahan positif, negatif atau netral.
Beberapa kajian penelitian sebelumnya yang dianggap relevan untuk penelitian ini yaitu penelitian dari Tasya Auliya Ulul Azmi, Lutfi Hakim, Dian Candra Rini Novitasari, Wika Dianita Utami yang berjudul “Application Random Forest Method for Sentiment Analysis in Jamsostek Mobile Riview”. Pada penelitian ini dataset yang digunakan untuk analisis sentimen ini adalah data review aplikasi Jamsostek. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan 93% memiliki tanggapan yang positif [1].
Peneliatian dari Hafiz Irsyad dan Akhsani Taqwiym yang berjudul “Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Rakyat Palestina dengan Klasifikasi Naïve Bayes”. Pada penelitian ini berdasarkan data tweet maupun retweet dari Tweeter. Mendapatkan hasil sentiment positif 56%, sentiment negatif 11%, dan sentiment netral 33% dengan akurasi 75% [4].
Penelitian analisis sentimen dukung online pro palestina di platform Reddit menggunakan metode Random Forest ini diharapkan dapat membantu memberikan informasi tentang sentimen pada unggahan yang diunggah oleh pengguna Reddit di platform Reddit.
2. Metode/Perancangan
Data pada penelitian ini diambil dari data unggahan pengguna di platform Reddit. Data unggahan yang diambil adalah data mengenai unggahan tentang “Dukung Pro Palestina”. Metode yang akan digunakan adalah Random Forest untuk mengetahui hasil akurasi dalam analisis sentimen pada unggahan pengguna platform Reddit. Berikut tahapan dari penelitian ini.
- Web Scraping
Pengumpulan data unggahan dari platform Reddit menggunakan proses web scraping dari Reddit yang nantinya akan menampilkan unggahan-unggahan seluruh pengguna yang membahas pro palestina menggunaka library praw yang kemudian disimpan dalam bentuk csv.
- Dataset
Dataset adalah data yang dihasilkan dari proses web scraping berbentuk csv. Data inilah yang diproses ke langkah selanjutnya.
- Lexicon
Lexicon digunakan dalam penelitian sebagai klasifikasi kata maupun pengklasifikasian. Dokumen atau data yang berupa kata dalam sebuah kalimat akan dibandingkan secara langsung dengan kamus kata yang tersedia dalam Lexicon menjadi salah satu kelebihan dari Lexicon [5]. Kamus kata terdiri dari dua kamus yaitu kamus kumpulan kata sentimen positif dan sentimen negatif. Vader sentiment adalah metode analisis yang digunakan oleh lexicon based. Hasil dari vader berupa 3 kelas yaitu positif, netral, dan negatif [1]. Dari lexicon ini dihasilkan nilai compound, nilai ini digunakan sebagai satuan standar untuk mengklasifikasikan sebuah kalimat dengan ketentuan positif untuk compound ≥ 0.05, negatif untuk compund ≤ -0,05 dan netral untuk -0.05 < compound < 0.05. Proses ini yang akan mendasari proses selanjutnya yaitu labelling, karena nilai compound menjadi penentu suatu kalimat dinilai positif, negatif dan netral.
- Labelling
Pada tahapan ini dilakukan pelabelan terhadap data teks yang sudah diperoleh, data tersebut diberikan label sentimen positif, negatif, dan netral [6]. Labelling data diperoleh dengan melihat kata yang berada dalam teks. Jadi, data unggahan akan dibedakan menjaditiga label tersebut sesuai dengan pembagian berdasarkan kata setiap unggahan.
- Pre-Processing
Pre-Processing data adalah proses yang dilakukan pada data mentah. Tujuan dari Pre-Procesing data adalah untuk membersihkan, mengubah format, dan menyesuaikan data agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau pemodelan [7]. Pre-Processing merupakan tahap penting dalam pengelolaan data, terutama dalam kerangka analisis data dan teks [8]. Adapun tahapan pre-processing datayang bisa dilihat di Gambar 2 yaitu flowchart pada penelitian ini.
Terdapat lima tahapan dalam pre-processing yaitu cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Cleaning adalah proses meghapus atribut yang tidak memiliki pengaruh signifikan dalam proses klasifikasi [8]. Case Folding adalah proses tersebut memanfaatkan fitur transform cases yang bertujuan untuk menyeragamkan seluruh teks kedalam huruf kecil semua (lowercase) [9]. Tokenizing adalah proses memecah kalimat utuh menjadi unit-unit kecil yang lebih terstruktur [8]. Stopword Removal adalah proses penyaringan, memilih kata-kata penting dari hasil yang ditandai, yaitu kata-kata mana yang digunakan untuk mempresentasikan dokumen [10]. Stemming adalah mengubah kata menjadi kata dasarnya seperti kata “ditandai” menjadi “tanda”, “dibawa” menjadi “bawa” [7].
- TF-IDF
Data yang sudah melewati tahap pre-processing tersebut harus berbentuk numerik agar bisa masuk kedalam proses klasifikasi. Data tersebut bisa diubah bentuknya menjadi numerik menggunakan metode pembobotan TF-IDF [11]. Nilai TF-IDF dari sebuah kata merupakan kombinasi dar nilai tf dan nilai idf dalam perhitungan bobot [12]. TF (Term Frequency) adalah frekuensi istilah dalam sebuah dokumen, istilah (term) tersebut bisa berupa kata maupun prasa [13]. Sedangkan IDF (Invers Document Frequency) merupakan kebalikan dari dokumen yang mengandung istilah (term) tersebut [11]. Berikut merupakan persamaan TF-IDF bisa dilihat pada persamaan 1 dan persamaan 2.
Keterangan :
D : Jumlah unggahan yang ada dalam data training
DF : Jumlah unggahan yang memiliki kata tersebut
tf : term frequency/kemunculan kata pada unggahan
idf : inverse document frequency tiap term/kata
- Random Forest
Random Forest adalah metode machine learning yang terdiri dari gabungan Decision Tree untuk dilakukan klasifikasi dimana untuk memperoleh keputusan akhir dilakukan voting mayority [14]. Random Forest adalah pengembangan dari metode Decision Tree yang menggunakan beberapa Decision Tree, dimana setiap Decision Tree telah dilakukan pelatihan menggunakan sampel individu dan setiap atribut dipecah pada pohon yang dipilih antara atribut subset yang bersifat acak, memiliki beberapa kelebihan, yaitu dapat meningkatkan hasil akurasi jika terdapat data yang hilang, dan untuk resesting outlers, serta efisien untuk penyimpanan ebuah data. Mmepunyai proses seleksi fitur dimana mampu megambil fitur terbaik sehingga dapat meningkatkan performa terhadap model klasifikasi [15].
- Evaluasi
Confusion matrix merupakan untuk menyajikan hasil akurasi dari model dan sumber informasi apakah model yang digunakan bekerja dengan baik atau sebaliknya. Confusion matrix digunakan untuk mengukur performa atau kinerja model dengan menghitung nilai akurasi terhadap accuracy, precision, recall, dan FI-score [1]. FI-score adalah perbandingan dari nilai recall dan juga nilai precision pada penelitian ini. Accuracy adalah tingkat keakuratan model dalam klasifikasi atau tingkat kedekatan prediksi dengan nilai sebenarnya. Precision adalah tingkat ketepatan pada prediksi true positive dalam keseluruhan data hasil prediksi positif. Recall adalah perbandingan ketepatan ratio prediksi true positife pada keseluruhan data true positif.
3. Hasil dan Pembahasan
Data yang diambil untuk analisis sentimen dukung online pro palestina di platform Reddit ini menggunakan teknik web scraping dari website Reddit didapatkan sebanyak 562 unggahan dari redditors yang berhasil memiliki engagement tinggi. Engagement sendiri adalah interaksi antara redditors yaitu meliputi like, komen, maupun klik pada unggahan. Berikut adalah hasil dari web scraping.
Tabel 1. Hasil web scraping
No
Headline
Label
1.
Protest shuts down Cleveland airport entrances
2.
This Rabbi wants the Immoral Dickheads Foundation to kill children and women
-1
3.
American woman living In Gaza rescued from rubble after Israel bombed her apartment building.
4.
Well well well
1
5.
Colombia's first-ever left-wing President Gustavo Petro warned that the West's exploitative economic model is bringing back fascism, and neocolonial elites treat the peoples of the Global South as "disposable, like the children of Gaza".
6.
The Israeli PR Machine
…
…
560.
Man in Gaza holds outside world accountable as people found decomposing in their homes
561.
This Red Cow might destroy the world - the Palestine conflict in light of extremist zionist theology
-1
562.
They are really trying to drive the people into famine during Ramadan
Data hasil web scraping pada Tabel 1, kemudian disimpan ke format CSV. Dataset yang didapatkan berisi headline unggahan redditors dan label. Label/labelling menjadi tanda jika unggahan memiliki label 1 maka positif, jika label 0 maka netral, dan -1 maka negatif. Lebih jelasnya, setelah melakukan web scraping akan disimpan menjadi file datase csv. Dataset tersebut akan dilakukan proses labelling dengan metode lexicon menggunakan library vader sentiment. Tabel 2 merupakan hasil dari labelling
Tabel 2. Hasil labeling
No
Headline
Compund
Label
1.
Protest shuts down Cleveland airport entrances
0.0000
2.
This Rabbi wants the Immoral Dickheads Foundation to kill children and women
0.6954
-1
3.
American woman living In Gaza rescued from rubble after Israel bombed her apartment building.
0.0000
4.
Well well well
-0.6249
1
5.
Colombia's first-ever left-wing President Gustavo Petro warned that the West's exploitative economic model is bringing back fascism, and neocolonial elites treat the peoples of the Global South as "disposable, like the children of Gaza".
0.0000
6.
The Israeli PR Machine
0.0000
7
The Danish government is being sued for arms sales to Israel
8.
Do I quit my job over their decision to partner with an Israeli tech startup company?
0.0000
9.
Israeli settlements have unlimited water supplies. Palestinian suffer severe water shortages.
0.5096
-1
10.
We will surely recover.
0.0000
...
......
...
...
Perhitungan nilai compound pada metode lexicon akan dibagi menjadi tiga labelling yaitu positif, negatif, dan netral. Nilai positif untuk compound ≥ 0.05, negatif untuk compund ≤ -0,05 dan netral untuk -0.05 < compound < 0.05. Pada Gambar 3 akan memperlihatkan diagram seberaoa banyak labelling muncul
Pada diagram jumlah labelling tertera terdapat 372 unggahan yang berlabel netral, 152 unggahan berlabel negatif, dan 37 unggahan berlabel positif. Pada tahap selanjutnya dilakukan pembesihan data pada dataset atau disebut dengan pre-processing. Pada tahap pre-processing ini terdapat lima tahapan. Pada tahap pre-processing yang pertama yakni cleaning atau proses penghapusan noise seperti simbol, link, tab, hastag, dan nomor. Pada tabel 3 merupakan hasil dari cleaning.
Tabel 3. Hasil Cleaning
No
Headline
Label
1.
Protest shuts down Cleveland airport entrances
2.
This Rabbi wants the Immoral Dickheads Foundation to kill children and women
-1
3.
American woman living In Gaza rescued from rubble after Israel bombed her apartment building.
4.
Well well well
1
5.
Colombia's first-ever left-wing President Gustavo Petro warned that the West's exploitative economic model is bringing back fascism, and neocolonial elites treat the peoples of the Global South as "disposable, like the children of Gaza".
6.
The Israeli PR Machine
7
The Danish government is being sued for arms sales to Israel
8.
Do I quit my job over their decision to partner with an Israeli tech startup company?
9.
Israeli settlements have unlimited water supplies. Palestinian suffer severe water shortages.
-1
10.
We will surely recover.
...
......
...
Tahap kedua pre-processing yaitu case folding atau mengubah data teks menjadi huruf kecil semua (lower). Pada tabel 4 adalah hasil dari case folding.
Tabel 4. Hasil case folding
No
Headline
Label
1.
protest shuts down cleveland airport entrances
2.
this rabbi wants the immoral dickheads foundation to kill children and women
-1
3.
american woman living in gaza rescued from rubble after israel bombed her apartment building.
4.
well well well
1
5.
colombia's first-ever left-wing president gustavo petro warned that the west's exploitative economic model is bringing back fascism, and neocolonial elites treat the peoples of the global south as "disposable, like the children of gaza".
6.
the israeli pr machine
7
the danish government is being sued for arms sales to israel
8.
do i quit my job over their decision to partner with an israeli tech startup company?
9.
israeli settlements have unlimited water supplies. palestinian suffer severe water shortages.
-1
10.
we will surely recover.
...
......
...
Tahap ketiga pre-processing adalah tokenizing atau pemecahan kalimat menjadi potongan kata (token) dan menghilangkan tanda baca. Pada tabel 5 adalah hasil dari tokenizing.
Tabel 5. Hasil Tokenizing
No
Headline
Label
1.
‘protest’, ‘shuts’, ‘down’, ‘cleveland’, ‘airport’, ‘entrances’
2.
‘this’, ‘rabbi’, ‘wants’, ‘the’, ‘immoral’, ‘dickheads’, ‘foundation’, ‘to’, ‘kill’, ‘children’, ‘and’, ‘women’
-1
3.
‘american’, ‘woman’, ‘living’, ‘in’, ‘gaza’, ‘rescued’, ‘from’, ‘rubble’, ‘after’, ‘israel’, ‘bombed’, ‘her’, ‘apartment’, ‘building’
4.
‘well’, ‘well’, ‘well’
1
5.
‘colombias’, ‘firstever’, ‘leftwing’, ‘president’, ‘gustavo’, ‘petro’, ‘warned’, ‘that’, ‘the’, ‘wests’, ‘exploitative’, ‘economic’, ‘model’ ‘is’ ‘bringing’, ‘back fascism’, ‘and’, ‘neocolonial’, ‘elites’, ‘treat’, ‘the’, ‘peoples’, ‘of’, ‘the’, ‘global’, ‘south’, ‘as’, ‘disposable’, ‘like’, ‘the’, ‘children’, ‘of’, ‘gaza’
6.
‘the’, ‘israeli’, ‘pr’, ‘machine’
7
‘the’, ‘danish’, ‘government’, ‘is’, ‘being’, ‘sued’, ‘for’, ‘arms’, ‘sales’, ‘to’, ‘israel’
8.
‘do’, ‘i’, ‘quit’, ‘my’, ‘job’, ‘over’, ‘their’, ‘decision’, ‘to’, ‘partner’, ‘with’, ‘an’, ‘israeli’, ‘tech’, ‘startup’, ‘company’
9.
‘israeli’, ‘settlements’, ‘have’, ‘unlimited’, ‘water’, ‘supplies’, ‘palestinian’, ‘suffer’, ‘severe’, ‘water’, ‘shortages’
-1
10.
‘we’, ‘will’, ‘surely’, ‘recover’
...
......
...
Tahap keempat pre-processing adalah stopword removal merupakan tahap menghilangkan kata yang tidak penting. Pada tabel 6 adalah hasil dari stopword removal.
Tabel 6. Hasil Stopword Removal
No
Headline
Label
1.
protest shuts cleveland airport entrances
2.
rabbi wants immoral dickheads foundation kill children women
-1
3.
american woman living gaza rescued rubble israel bombed apartment building
4.
well well well
1
5.
colombia 's first-ever left-wing president gustavo petro warned west 's exploitative economic model bringing back fascism neocolonial elites treat peoples global south 'disposable like children gaza
6.
israeli pr machin
7
danish government sued arms sales israel
8.
quit job decision partner israeli tech startup company
9.
israeli settlements unlimited water supplies palestinian suffer severe water shortages
-1
10.
surely recover
...
......
...
Tahap terakhir adalah stemming adalah proses menemukan kata dasar dengan menghilangkan semua imbuhan yang menyatu pada kata. Pada tabel 7 adalah hasil dari stemming.
Tabel 7. Hasil steamming
No
Headline
Label
1.
protest shut cleveland airport entranc
2.
rabbi want immor dickhead foundat kill children women
-1
3.
american woman live gaza rescu rubbl israel bomb apart build
4.
well well well
1
5.
colombia firstev leftw presid gustavo petro warn west exploit econom model bring back fascism neocoloni elit treat peopl global south dispos like children gaza
6.
isra pr machin
7
danish govern su arm sale israel
8.
quit job decis partner isra tech startup compani
9.
isra settlement unlimit water suppli palestinian suffer sever water shortag
-1
10.
sure recov
...
......
...
Setelah melakukan pre-processing dan labelling menghasilkan 372 unggahan yang berlabel netral, 152 unggahan berlabel negatif, dan 37 unggahan berlabel positif. Selanjutnya, TF-IDF atau pembobotan kata yang bertujuan untuk menemukan frequency kemunculan term/kata. Pada Gambar 4. adalah hasil proses TF-IDF.
Proses selanjutnya adalah klasifikasi random forest. Hasil dari mengklasifikasi metode random forest akan digunakan untuk mengukur kinerja model dari model yang sedang diuji. diperoleh nilai true positive sebesar 72, true negative sebesar 19 , false positive sebesar 18, dan false negative sebesar 9. Untuk hasil evaluasi dari model klasifikasi random forest yang akan menghasilkan confusion report dari perhitungan semua matriks yang diperlukan untuk evaluasi.
Hasil dari evaluasi metode random forest pada Gambar 6 diperoleh nilai accuracy sebesar 75% yang menggambarkan tingkat keakuratan model ketika diklasifikasi. Nilai precision sebesar 85%, sedangkan nilai recall sebesar 50% keberhasilan pada penelitian ini. Untuk fi-score yaitu rata-rata precision dan recall bernilai 54%.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penilitian ini, terdapat tiga kelas/label yaitu positif, netral, dan negatif yang memiliki akurasi lumayan tinggi yaitu 75% yang berarti nilai akurat model klasifikasi analisis sentimen dukung online pro palestina di platform Reddit Menggunakan Metode Random Forest cukup baik. Diketahui juga frekuensi dari unggahan redditors memiliki nilai negatif lebih tinggi dibandingkan dengan kelas lainnya. Hal ini menunjukkan unggahan redditors yang membahas dukungan untuk palestina menggunakan term yang berkonotasi negatif.
Daftar Pustaka
[1] Tasya Auliya Ulul Azmi, L. H. (2023). Application Random Forest Method for Sentiment Analysis in Jamsostek . Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi, 116-127.
[2] Nurhaliza Agustina. C.A, D. H. (2022). The Implementation of Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Shopee Reviews on Google Play Store. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 47-54.
[3] Shanghao Li, Z. X. (2023). Analysis and Topic Modeling Regarding Online Classes on the Reddit Platform: Educators versus Learners. Applied Sciences, 2-17.
[4] Hafiz Irsyad, A. T. (2021). Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Rakyat Palestina dengan Klasifikasi Naive Bayes. JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power & Komputer, 167-175.
[5] Fitrah Amaliah, I. K. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Niave Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyrakat Terhadap Aplikasi Inevstasi Pada Media Tweeter. Journal of Informatic and Computer Science, 384-393.
[6] Muhammad Reza Utama Pulungan, D. E. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Peduli Lindungi dengan Metode Random Forest. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4378-4385 .
[7] Hadi Rahmah Esa Putra, U. B. (2023). Penerapan Algoritma KNN Untuk Analisis Sentimen Komentar Youtube Indonesia Tuan Rumah Piala Dunia U-20. Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi, 369-378.
[8] Ayu Sagita, A. F. (2023). Penerapan Metode Random Forest Dalam Menganalisis Sentimen Pengguna Aplikasi Capcut Di Google Play Store. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 3307-3313.
[9] Evita Fitri, Y. Y. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Vector Machine. TRANSFORMATIKA, 71-80.
[10] Muhammad Asjad Adna Jihad, A. W. (2021). Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Film Menggunakan Algoritma Random Forest. eProceeding of Engineering, 10153-10165.
[11] Ibnu Afdhal, R. K. (2022). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Islamfobia. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 122-130.
[12] Winda Estu Nurjannah, R. S. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1750-1757.
[13] Bahrawi. (2019). SENTIMENT ANALYSIS USING RANDOM FOREST ALGORITHM-ONLINE SOCIAL MEDIA BASED. Joutnal Of Information Technology And Its Utilization, 29-33.
[14] Fanka Angelina Larasati, D. E. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4305-4313.
[15] Siti Farkhatul Jannah, R. A. (2024). Implementasi Algoritma Random Forest Pada Aplikasi Picsart Berdasarkan Respon Pengguna. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 274-283.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H
