bab 1. pendahuluan 1.1 latar belakang 1 pendahulan.pdf · 2021. 7. 26. · 1 bab 1. pendahuluan 1.1...
TRANSCRIPT
1
BAB 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan Industri dunia telah memasuki era baru yaitu era Revolusi
Industri 4.0. Di Indonesia sendiri, teknologi informasi dan komunikasi
berkembang sangat pesat. Sehingga tidak dapat dihindari, perlahan semua aspek
kehidupan berganti menuju ke arah digital. Salah satu unsur utama dalam
perkembangan industri konvensional ke industri digital yaitu big data. Big data,
yang merupakan istilah untuk menggambarkan volume informasi atau data yang
sangat besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Data inilah yang nantinya
diproses agar menghasilkan suatu informasi data yang lebih kompleks. Istilah Big
data sudah muncul sebelum era revolusi industri 4.0, yakni diperkenalkan oleh
Fremont Rider seorang pustakawan dari Amerika Serikat tahun 1914 (Narendra,
dalam Natasuwarna, 2019). Kemudian Era big data kembali diperbincangkan
sejak sosial media meramaikan dunia internet seperti Twitter, WhatsApp,
Instagram, Facebook, serta Line.
Twitter merupakan media sosial yang memungkinkan penggunanya
membaca dan mengirim pesan teks sampai 140 karakter yang biasa disebut
kicauan (tweet). Pengguna Twitter banyak tersebar di seluruh dunia , termasuk
Indonesia. Tak jarang masyarakat menggunakan Twitter untuk menuangkan opini
atau pendapat mereka terhadap suatu fenomena atau kejadian yang sedang terjadi.
Karena hal tersebut, Twitter sangat potensial dijadikan sebagai sumber data, untuk
menghasilkan suatu pola yang menghasilkan suatu pengetahuan baru. COVID-19
(Corona Virus Disease 2019) merupakan kejadian yang saat ini sangat ramai
dibicarakan.
Covid-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus corona atau severe
acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-Cov-2), pertama kali
teridentifikasi di Kota Wuhan, Cina. Penyakit ini sudah menyebar luas ke seluruh
dunia, termasuk Indonesia. Terkait hal tersebut Pemerintah Indonesia
2
mengeluarkan Kebijakan sebagai langkah untuk menanggulangi virus corona.
Salah satu di antaranya adalah semua warga dimohon untuk tetap tinggal di
rumah, sebagai upaya untuk memutus rantai penyebaran corona. Namun hal
tersebut mendorong munculnya berbagai macam respon masyarakat. Salah
satunya yaitu respon pengguna Twitter, terdapat respon pro dan kontra dari
masyarakat dalam menyikapi kebijakan pemerintah dan menimbulkan
permasalahan yaitu sulitnya mengetahui respon positif, netral atau negatif yang
yang diberikan oleh masyarakat.
Berdasarkan latar belakang di atas, untuk mengetahui bagaimana respon
masyarakat terhadap kebijakan pemerintah dalam menanggulangi Covid-19,
peneliti terinspirasi untuk melakukan suatu analisa sentimen dengan judul
“PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI
SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN
PEMERINTAH DALAM MENANGGULANGI COVID-19 DI INDONESIA”.
Analisis ini dilakukan dengan memanfaatkan data dari Twitter dengan kata kunci
dirumahaja, vaksinuntukrakyatindonesia, psbb, covid, covid19, covidindonesia,
vaksinjakarta, vaksin, vaksinPulihkanRI, dan vaksinDemiLindungiNKRI..
Dimana data yang diperoleh akan diproses melalui beberapa tahapan yaitu
preprocessing yang terdiri dari cleaning data, tokenizing, filtering, normalisasi,
dan stemming. Selanjutnya dilakukan pembobotan kata, dimana nilai dari proses
pembobotan kata tersebut yang akan digunakan pada proses analisis. Metode yang
digunakan pada proses analisis adalah metode Naïve Bayes Classifier. Naïve
Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model
classifier lainnya (Xhemali et al., 2009). Pada proses pengujian akurasi sistem
dilakukan dengan menggunakan metode n-fold cross validation. Proses terakhir
yaitu visualisasi data berupa grafik yang menggambarkan persentase respon
masyarakat yang nantinya ditampilkan dalam bentuk Website.
3
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka dapat dirumuskan
beberapa masalah yaitu:
a. Bagaimana melakukan klasifikasi sentimen pengguna Twitter terhadap
kebijakan pemerintah dalam menanggulangi Covid-19?
b. Bagaimana mengimplementasikan metode Naïve Bayes Classifier pada
klasifikasi sentimen pengguna Twitter terhadap kebijakan pemerintah dalam
menanggulangi Covid-19?
c. Bagaimana menyimpulkan respon pengguna Twitter terhadap kebijakan
pemerintah dalam menanggulangi Covid-19?
1.3 Batasan Masalah
Batasan permasalahan dari pembuatan Tugas Akhir ini adalah sebagai
berikut:
a. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan data dengan kata kunci
dirumahaja, vaksinuntukrakyatindonesia, psbb, covid, covid19,
covidindonesia, vaksinjakarta, vaksin, vaksinPulihkanRI, dan
vaksinDemiLindungiNKRI.
b. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan data tweet atau kicauan yang
ditulis menggunakan bahasa Indonesia.
1.4 Tujuan
Tujuan dari Tugas Akhir ini yaitu untuk melakukan klasifikasi sentimen
pengguna Twitter terhadap kebijakan pemerintah dalam menanggulangi Covid-19.
1.5 Manfaat
Dengan dilakukannya klasifikasi sentimen ini, diharapkan dapat
memberikan suatu informasi terkait respon masyarakat terhadap kebijakan
pemerintah dalam menanggulangi Covid-19. Adapun secara detail manfaat
kegiatan tersebut diantaranya:
4
a. Bagi Pemerintah
Dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam menentukan kebijakan
selanjutnya.
b. Bagi Masyarakat Luas
Dapat mengetahui bagaimana respon masyarakat Indonesia terhadap
kebijakan pemerintah dalam menanggulangi Covid-19.
c. Bagi Peneliti Lain
Apabila relevan, penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dan acuan
dalam penelitian selanjutnya.