Page 1Page 2Page 3Page 4Page 5Page 6

Page 1 of 6
next >

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

55

Vol. 4, No. 1, Maret 2015, ISSN : 2089-9033

ANALISIS SENTIMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN

PENDEKATAN LEXICON BASED

(STUDI KASUS : SOLUSI PENGELOLAAN SAMPAH)

Veronikha Effendy

Universitas Telkom

Jl.Telekomunikasi No. 1, Terusan Buah Batu, Bandung

Email : veffendy@telkomuniversity.ac.id

ABSTRAK

Sampah diketahui menjadi problem yang

dominan hampir di setiap kota besar, tidak

terkecuali di Indonesia. Hampir setiap rumah

tangga dan industri ikut berkontribusi terhadap

penambahan jumlah sampah. Setiap hari, jumlah

produksi sampah semakin tidak terkendali. Hal ini

menjadi pemicu utama terjadinya bencana yang

diakibatkan oleh tumpukan sampah, diantaranya :

banjir, pencemaran tanah, air , udara. Saat ini,

cukup banyak aktifitas para pencinta lingkungan

dalam menanggulangi permasalahan sampah ini,

seperti : melakukan kampanye pengelolaan sampah,

memberikan pelatihan dan sebagainya. Aktifis

mulai

banyak

melakukan

kampanye

dan

menyampaikan informasi lewat berbagai social

media. Cukup banyak ide kreatif solusi pengelolaan

sampah bertebaran di social media, terutama di

twitter. Penelitian ini menggali informasi seputar

solusi sampah dengan pendekatan analisis sentimen

berdasar kamus pada data twitter. Sejumlah opini

dari twitter diproses dan dikelompokkan ke dalam

sentimen positif atau negatif. Sentimen positif

diharapkan berisi solusi untuk pengolahan sampah.

Beberapa diantaranya memiliki link web address

yang diharapkan dapat lebih menjelaskan tentang

solusi tersebut.

Kata kunci

pengelolaan sampah, analisis

sentimen, kamus, social media, twitter

1. PENDAHULUAN

Penyelesaian permasalahan sampah yang hanya

mengandalkan pemerintah dan swasta sangat

kurang tepat. Pemerintah daerah sering mengalami

kekurangan dana, sumber daya manusia dan pada

akhirnyaberujung

pada

ketidak

mampuan

mengelola sistem yang ada. Saat ini peran serta

masyarakat yang tergabung dalam beberapa

komunitas

daur

ulang

menyumbang

cukup

signifikan terhadap pengurangan volume sampah.

Mengurangi volume sampah sebaiknya dilakukan

dari sumber, dan itu berarti melibatkan masyarakat

[1]. Namun, kadang individu masyarakat masih

banyak yang bingung apa yang dapat dilakukan

untuk mengurangi volume sampah dari limbah

sekitarnya. Oleh karena itu untuk membantu

individu

masyarakat

mencari

ide/

solusi

pengelolaan limbah sampahnya sendiri, maka

dalam penelitian ini mencoba untuk membuat suatu

framework bagaimana cara mendapatkan solusi

pengelolaan sampah dengan cepat dan tepat.

Saat ini cukup banyak komunitas peduli sampah

yang sering melakukan sosialisasi di berbagai

daerah maupun melalui social media. Salah satu

media social yang sering digunakan komunitas

tersebut adalah twitter. Hal ini wajar karena twitter

merupakan salah satu media social yang akrab di

masyarakat Indonesia. Berdasarkan Semiocast,

jumlah

pemilik

akun

twitter

di

Indonesia

merupakan terbesar kelima di dunia, dan berada

pada posisi ketiga negara yang paling aktif

mengirim tweet per hari [2].

Penelitian ini memanfaatkan data twitter

terutama dengan topik pengelolaan sampah untuk

mendapatkan solusi pengelolaan sampah yang pada

akhirnya akan dapat diterapkan di masyarakat.

Penelitian ini menggunakan pendekatan data

mining yaitu dengan analisis sentimen. Analisis

sentimen merupakan cabang ilmu dari data mining

yang

memiliki

tujuan

untuk

menganalisis,

memahami, mengolah dan mengekstrak data teks

terhadap entitas seperti produk, servis, organisasi

dan topik tertentu [3]. Dengan menggunakan

pendekatan data mining, opini pada twitter tentang

pengelolaan

sampah

dapat

difilter

untuk

mendapatkan opini positif yang umumnya berisikan

solusi pengelolaan sampah maupun link url tentang

cara pengelolaan sampah. Dari opini positif tersebut

kemudian diperoleh link url yang berisi solusi

pengelolaan sampah. Isi dari URL tersebut

kemudian diproses menggunakan text mining untuk

mendapatkan kata kunci untuk pengolaan sampah.

Pada akhirnya baik isi URL maupun kata kunci

tersebut dapat menjadi referensi solusi pengelolaan

sampah.