Bab I PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang
Perkembangan teknologi informasi sangat mempengaruhi perubahan dalam penyampaian informasi bagi masyarakat. Era digital yang semakin berkembang tidak terlepas dari pengguna media sosial (Ayun, 2015). Pesatnya perkembangan media sosial, memicu semakin banyak orang yang menuliskan opini mengenai suatu hal. Media sosial mengajak siapa saja yang tertarik untuk berpartisipasi dengan memberi feedback secara terbuka, memberi komentar, serta membagi informasi dalam waktu yang cepat dan tak terbatas. Tidak dapat dipungkiri bahwa media sosial mempunyai pengaruh yang besar dalam kehidupan seseorang (Wilga Secsio Ratsja Putri, 2016).
Salah satu media sosial yang masih banyak digunakan oleh masyarakat adalah Youtube. Youtube adalah media sosial yang bertujuan untuk mempermudah pengguna yang tidak memiliki keahlian teknis untuk bisa berbagi video di web.
Pada tahun 2008, berdasarkan layanan web metrics, Youtube termasuk dalam 10 besar website yang sering dikunjungi. Lalu pada tahun 2017, Youtube telah menjadi ranking 2 sebagai situs yang sering dikunjungi setelah Google (Burgess & Green, 2018). Selain menjadi platform terbesar di dunia untuk berbagi dan menemukan konten video unik, Youtube juga memiliki fitur rekomendasi di setiap video, yang dapat membantu lebih dari satu miliar pengguna dalam menemukan konten yang relevan, sesuai dengan personalisasi pengguna dari kumpulan video yang terus bertambah setiap harinya (Covington, Adams, & Sargin, 2016).
Sosial media Youtube menjadi pilihan masyarakat dalam mengkases dan mencari informasi, seperti berita, dokumenter, iklan promosi bahkan video tutorial (Wawuda, 2019). Saat ini banyak perusahaan yang menjadikan Youtube sebagai salah satu media sosial yang dapat mempromosikan produk-produk terbarunya, dan membuat akun resmi Youtube khusus yang berisikan video tentang review atau keluaran produk terbarunya. Youtube juga menjadi pilihan miliaran masyarakat dalam melakukan unggah video maupun memberian komentar (Asghar, Ahmad, Afsana, & Fazal, 2017). Selain itu, Youtube tidak memberikan batasan kepada
siapapun yang ingin mengekspresikan opininya ke semua video, dan oleh karena itu akan lebih membantu perusahaan atau akun resmi dalam mengetahui opini masyarakat terhadap konten video atau produk yang sedang di promosikan.
Saat ini, Youtube dapat diakses melalui berbagai platform telekomunikasi, seperti komputer, tablet, laptop, bahkan telepon seluler. Namun, tidak semua platform telekomunikasi akan terus menjadi favorit masyarakat dalam penggunaannya. Seperti pada perusahaan telekomunikasi yang sempat populer beberapa tahun lalu, yaitu produk alat telekomunikasi merek Nokia. Nokia adalah salah satu perusahaan dari Finlandia yang bergerak di bidang telekomunikasi, dan pernah menjadi salah satu penguasa pasar di seluruh dunia.
Nokia berhasil mengembangkan bisnis nya dan terus mengembangkan produk telekomunikasinya. Hingga di tahun 2006 dan 2007 Nokia mencapai puncak kesuksesannya dengan memasarkan ponsel pintar pertama yaitu N-95 (Suseno, Pasaribu, Saragih, & Sumantri, 2018). Kesuksesan perusahaan tersebut tidak bertahan lama hingga tahun 2010 perusahaan Nokia mulai mengalami pengurangan minat pasar. Dan pada tahun 2013, perusahaan Microsoft mengakusisi bisnis ponsel seluler Nokia (Suseno, Pasaribu, Saragih, & Sumantri, 2018). Salah satu perusahaan di amerika yaitu Interbrand membuat peringkat perusahaan-perusahaan terkenal berdasarkan brand value (Megerle, 2019). Artinya nilai sebuah perusahaan berdasarkan daya tarik merk atau produknya di mata masyarakat. Gambar I.1 menggambarkan peringkat tersebut:
Berdasarkan Gambar I.1, perusahaan nokia mengalami penurunan yang drastis pada tahun 2013. Grafik tersebut membuktikan bahwa memang Nokia bukan pilihan utama masyarakat lagi dalam produk telekomunikasi. Hal ini dikarenakan perusahaan Nokia terlalu lama untuk melakukan perubahan, dan perusahaan ini terlalu fokus terhadap strategi produk yang tidak berubah yaitu Symbian OS (Borhanuddin & Iqbal, 2016). Masyarakat akhirnya hanya menjadikan ponsel Nokia sebagai alternatif.
Setelah diakusisi oleh perusahaan Microsoft, produk Nokia juga tidak dapat memberi banyak keuntungan kepada Microsoft. Akhirnya, pada bulan Mei 2016, Microsoft menjual aset akusisinya kepada perusahaan FIH Mobile Ltd., HMD Global sebesar 350 juta dollar (Alibage & Weber, 2018). Nokia perlu melakukan refleksi terkait kebangkrutannya pada tahun 2013. Sejak saat itu, Nokia terus mengembangkan produknya, mulai terbuka terhadap minat pasar masyarakat dan melakukan berbagai promosi terhadap produk-produknya. Salah satunya, melakukan promosi dan review produknya melalui akun resmi Youtube Nokia.
Untuk mengklasifikasikan komentar terhadap produk Nokia di akun resmi Youtube Nokia, peneliti akan melakukan analisis sentimen dengan label positif dan negatif berdasarkan tanggapan dan opini pengguna Youtube. Analisis sentimen, atau biasa disebut opinion mining, adalah salah satu bidang studi yang menganalisa komentar, sentimen, sikap dan emosi masyarakat yang diekspresikan melalui teks (Liu, 2015). Dengan mengetahui hasil analisis sentiment produk Nokia yang dipromosikan, akan diketahui apakah produk tersebut dinilai baik atau buruk bagi masyarakat secara umum. Peneliti juga akan melakukan visualisasi untuk hasil analisis sentimen, agar lebih mudah diinterpretasi dan disimpulkan informasinya.
Dengan data yang bersifat numerik, peneliti akan merepresentasikannya melalui grafik bar dan pie. Grafik bar akan merepresentasikan perbandingan jumlah sentimen positif dan negatif, dan grafik pie akan mendeskripsikan persentase sentimen positif dan negatif komentar pengguna pada video di akun resmi Youtube Nokia.
Dalam melakukan analisis sentimen, diperlukan algoritma klasifikasi yang bersifat supervised. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma Decision Tree (CART) sebagai algoritma klasifikasi untuk studi kasus produk Nokia. Peneliti memilih algoritma Decision Tree (CART) berdasarkan beberapa penelitian terkait sebelumnya juga melakukan implementasi analisis sentimen dan klasifikasi. Salah satunya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Nova Tri Romadloni, Imam Santoso, Sularso Budilaksono pada tahun 2019, tentang perbandingan 3 algoritma yaitu Naive Bayes, K-NN dan Decision Tree dalam melakukan analisis sentimen terhadap transportasi KRL Commuter Line (Romadloni, Santoso, & Budilaksono, 2019).
Berdasarkan penelitian tersebut, diperoleh nilai akurasi Naïve Bayes dan K-NN yaitu sebesar 80%. Sedangkan untuk algoritma Decision Tree memperoleh akurasi maksimal yaitu 100%.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Zhen Zuo pada tahun 2018, tentang analisis sentimen dataset steam review menggunakan Naive Bayes dan Decision Tree sebagai algoritma klasifikasinya (Zuo, 2018). Penelitian tersebut memiliki banyak persamaan dengan penelitian ini seperti menggunakan cara yang sama untuk mengambil data, yaitu dengan cara melakukan scrapping. Lalu dilanjutkan dengan persiapan data menggunakan library NLTK (Natural Language Toolkit), dan dilakukan pembobotan menggunakan TF-IDF Vectorizer. Tujuan penelitian tersebut yaitu untuk membandingkan kedua algoritma yaitu Naive Bayes dan Decision Tree sebagai classifier. Pada hasil akhir pengujian penelitian tersebut, algoritma Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 75%, mengungguli Naive Bayes.
Selanjutnya berdasarkan penelitian oleh Md Shoeb dan Jawed Ahmed pada tahun 2017, tentang analisis sentimen dan klasifikasi terhadap tweets menggunakan data mining (Shoeb & Ahmed, 2017), penelitian tersebut menggunakan aplikasi Rapid Miner untuk melakukan klasifikasi dan prediksi. Label yang digunakan yaitu positif dan negatif, sama dengan penelitian saat ini. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Decision Tree adalah classifier terbaik dengan akurasi sebesar 84.66%, melebihi akurasi K-NN yaitu 50.72% dan Naive Bayes yaitu
Dengan referensi penelitian sebelumnya, peneliti akan menggunakan algoritma Decision Tree (CART) sebagai classifier dalam melakukan sentimen analisis pada produk Nokia karena memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya. Hasil dari penelitian ini akan menghasilkan analisis sentimen dengan label positif dan negatif, juga performansi evaluasi dari algoritma Decision Tree (CART) yang digunakan untuk model klasifikasi.
I.2 Perumusan Masalah
Semua perusahaan akan mengalami kebangkrutan jika perusahaan tersebut tidak memiliki inovasi, kurang mengembangkan produknya dan tidak terbuka terhadap minat pasar masyarakat. Seperti pada sebuah perusahaan telekomunikasi yang pernah bangkrut di tahun 2013 lalu, yaitu Nokia. Nokia pernah menjadi pilihan masyarakat karena ponsel pintar pertamanya yaitu N-95. Namun akibat tidak memiliki inovasi lanjut dan kurang terbuka terhadap permintaan pasar, ponsel seluler merek Nokia hanya menjadi alternatif masyarakat. Oleh karena itu, untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap produk Nokia, perlu dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan salah satu algoritma klasifikasi yaitu Decision Tree (CART). Hasil sentimen setelah klasifikasi akan divisualisasikan dalam bentuk grafik bar dan pie agar lebih mudah menginterpretasikan informasi yang diperoleh.
I.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis sentimen pengguna Youtube terhadap produk Nokia dengan menggunakan algoritma Decision Tree (CART), 2. Melakukan performansi evaluasi terhadap algoritma Decision Tree
(CART) dalam melakukan analisis sentimen,
3. Merancang sistem visualiasi dari hasil analisis sentimen menggunakan algoritma Decision Tree (CART).
I.4 Manfaat Penelitian
Manfaat yang didapatkan dari penelitian ini, diantaranya:
1. Bagi objek penelitian
Hasil penelitian dapat digunakan untuk mendapatkan deskripsi sentimen masyarakat terkait dengan produk Nokia, sehingga bisa menjadi evaluasi terhadap produk sekarang maupun yang akan datang.
2. Bagi Peneliti
Adapun manfaat bagi peneliti adalah sebagai berikut:
• Dapat menerapkan algoritma Decision Tree (CART) dalam melakukan analisis sentimen pada media sosial, khususnya komentar masyarakat di Youtube pada produk-produk Nokia,
• Dapat melakukan analisis sentimen berdasarkan komentar yang ada pada Youtube terhadap produk-produk Nokia,
• Dapat mengimplementasikan algoritma Decision Tree (CART) dan memvisualisasikan hasil analisis sentimen,
• Mengetahui respon masyarakat pada media sosial Youtube mengenai kampanye produk-produk Nokia.
3. Bagi Keilmuan
Membantu memberi referensi mengenai analisis sentimen khususnya pada sosial media Youtube, menggunakan algoritma Decision Tree (CART).
I.5 Batasan Penelitian
Adapun batasan dalam melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sosial media yang di analisis adalah Youtube,
2. Data yang digunakan hanya berasal dari komentar masyarakat di Youtube terkait produk-produk Nokia,
3. Hasil akhir dari penelitian berupa nilai akurasi algoritma dan
4. Label yang digunakan untuk analisis sentimen yaitu positif dan negatif,
5. Algoritma yang digunakan untuk analisis sentimen yaitu Decision Tree (CART).
I.6 Sistematika Penelitian
Penelitian ini diuraikan dengan sistematika penelitian sebagai berikut:
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini peneliti menguraikan tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan tugas akhir, manfaat tugas akhir, ruang lingkup dan sistematika penelitian.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini berisikan mengenai uraian teori atau literatur apa saja yang digunakan pada tugas akhir yang relevan terhadap permasalahan yang diangkat. Dan teori-teori yang digunakan seperti: Sentiment Analysis, Text Mining, Decision Tree Algorithm, NLP serta perbandingan mengenai algoritma yang dipilih peneliti untuk Sentiment Analysis pada objek penelitian.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini peneliti akan menjelaskan metode, model penelitian, prosedur pengerjaan, dan analisis data yang akan digunakan dalam pengerjaan laporan tugas akhir.
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN
Pada bab ini peneliti menguraikan hasil pengerjaan dan pembahasan dari studi kasus yang sudah dipaparkan sebelumnya. Dalam bab ini peneliti melakukan proses ekstraksi data, analisis dan mulai melakukan desain pemetaan kondisi analisis sentimen.
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Bab ini menguraikan tahap implementasi dari metode dan desain yang sudah ditentukan dan melakukan evaluasi dari hasil implementasi penelitian.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini menyimpulkan dari seluruh hasil tugas akhir yang dilakukan serta saran yang dapat membangun penelitian karya tulis selanjutnya.
