Opini Media Sosial Facebook Terhadap Produk Hijab Menggunakan Metode Text Mining

  • Agus Heryanto Teknik Informatika; Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
  • Rully Pramudita Manajemen Informatika; Universitas Bina Insani

Abstract

Abstrak: Analisis opini bertujuan  untuk  melihat  opini  masyarakat  atau kelompok  mengenai  entitas  tertentu. Analisis sentimen digunakan untuk menilai sebuah produk, apakah memberikan review yang baik dan disukai masyarakat ataupun sebaliknya. Penelitian dilakukan untuk mengklasifikasikan opini atau sentimen masyarakat  terhadap  produk hijab. Hijab yang sekarang menjadi trend dikalangan remaja muslim, sebagian besar remaja muslim merupakan para pengguna media sosial terutama facebook. Sehingga pandangan para pengguna hijab ini akan tertuang dalam sebuah  opini,  baik itu opini positif maupun negatif. Oleh karena itu,  penelitian  ini  mengambil  opini masyarakat terhadap produk hijab Zoya dan El-zatta melalui dua fanspage facebook dari Zoya Lovers dan El-zatta Hijab. Metode penghitungan dan pengklasifikasian yang dipakai yaitu dengan menggunakan algoritma naive bayes. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa sentiment positif terbentuk paling banyak yaitu 432 komentar pada Zoya, dan 395 komentar pada EL-zatta. Jika dibandingkan dengan sentimen  negatif  yang  hanya  103 komentar pada El-zatta dan 63 komentar pada Zoya. Jadi secara keseluruhan, persepsi masyarakat terhadap dua produk hijab yang  tertuang pada komentar di fanspage facebook memberikan penilaian yang positif.
 
Kata kunci: analisis opini, facebook, hijab, naïve bayes, text mining.  
 
Abstract: Opinion analysis aims to see the opinions of the public or group regarding certain entities. Sentiment analysis is used to assess a product, whether to give a good review and accepted by the public or the opposite. Studies are conducted to classify public opinion or sentiment toward hijab products. The current hijab is a trend among muslim youths, most of muslim teenagers are social media users, mainly facebook. That the opinion of the hijab users will be featured in an opinion, whether positive or negative. Therefore, the study takes public opinion on the products of hijab Zoya and El-zatta through two facebook fans page from Zoya Lovers and El-zatta Hijab. The counter-intelligance and classification methods were adopted using a naive boyes algorithm. Research indicates that the most positive sentiment was 432 comments on Zoya and 395 comments on El-zatta. Compared to the negative sentiment which was just 103 comments on El-zatta and 63 comments on Zoya. So on the whole, the public's conception of two hijab products, featured on comments of facebook fans page has a positive assessment.  
 
Keywords: facebook,hijab, naïve bayes, sentiment analysis.

References


[1] Berry, M.W. & Kogan, J. 2010. Text Mining Application adn Theory. United Kingdom: WILEY, 2010
[2] Destuardi dan Sumpeno, Surya. Klasifikasi Emosi Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes. Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2009
[3] Fieldman, R & Snager, J. The Text mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press, 2007
[4] Lama, Prabin. 2013. Clustering System Based on Text Mining Using The K-Means Algorithm. Southwest Finland: Turkey Universitas of Applied Sciences, 2013
[5] Liu, Bing. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publisher, 2012
[6] Rima Aditya, Bayu.Pengguna Web Crawler Untuk Menghimpun Tweets Dengan Metode Pre-Processing Text Mining. Bandung: Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom Bandung.2015
[7] Sihombing, Eirene. Penerapan Analisis Sentimen dengan Metode Naïve Bayes pada Klasifikasi Data Teks. Bandung: Universitas Padjadjaran, 2014.
[8] Weiss, S.M., Indurkhya, N., Zhang, T., Damerau, F.J. Text Mining : Predictive Methods to Analyzing Unstructured Information. New York: Springer, 2005

Published
2020-06-02
How to Cite
HERYANTO, Agus; PRAMUDITA, Rully. Opini Media Sosial Facebook Terhadap Produk Hijab Menggunakan Metode Text Mining. INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System, [S.l.], v. 4, n. 2, p. 168 - 177, june 2020. ISSN 2548-3587. Available at: <http://ejournal-binainsani.ac.id/index.php/ISBI/article/view/1293>. Date accessed: 23 oct. 2020.