Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Trend Berita Media Online di Masa Pandemi Covid-19 dengan Metode Monte Carlo
Maria Yuhilda Lima * , Hustinawati
Program Pasca Sarjana Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1, *maria.yuhilda5@gmail.com, 2 hustina@staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted 16-04-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Pemberitaan  media  online selalu  mengikuti  trend isu  yang  sebetulnya  dapat  diprediksi.  Pada umumnya  berita  media  online selain menyajikan beragam peristiwa yang terjadi, juga fokus memberitakan isu yang menjadi pusat perhatian publik. Di saat pendemi Covid- 19  hampir  semua  media  masa  termasuk  media  online  terus  menerus  memberitakan  berbagai  berita  seputar  kasus  Covid-19  dan dampaknya bagi masyarakat. Permasalahannya adalah bagaimana cara mencermati lebih lanjut pemberitaan yang sedang berlangsung dalam suatu kurun waktu tertentu ini untuk mengetahui trend pemberitaan Covid-19. Sebab pemberitaan ini menimbulkan akumulasi data yang sangat banyak terkait berita  Covid-19 yang dapat digunakan untuk membangun suatu  data mining. Tujuan penelitian ini untuk melakukan  analisa terhadap pemberitaan media online di masa pandemi  Covid-19 menggunakan metode Monte Carlo guna mengetahui trend pemberitaan. Prosesnya menggunakan pendekatan data mining dengan mengumpulkan data yang sangat banyak dari pemberitaan yang ada dan melakukan pengolahan data untuk menemukan informasi penting dari kumpulan data tersebut.  Data yang digunakan untuk menganalisis trend pemberitaan ini diambil dari berita-berita utama pada media online suarapembaruan.com selama tujuh (7) bulan dan diproses menggunakan teknik knowledge discovery in database (KDD). Metode Monte Carlo diterapkan pada data mining untuk menghitung nilai probabilitas atau nilai kemungkinan  yang akan terjadi di masa yang akan datang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa trend pemberitaan terkait Covid-19 di masa yang akan datang akan didominasi oleh Berita Penanganan Covid-19 dengan angka prosentase trend sebesar 23,12 persen. Sementara berita Kasus Covid-19 dan Dampak Covid-19 semakin rendah dengan angka trend 21,82 persen dan 19,22 persen. Sementara itu Berita Lain yang tidak terkait sama sekali dengan  Covid-19 angka trend prosentasenya semakin tinggi sebesar 35,84 persen.
Kata Kunci: Pemberitaan Media Online; Data Mining; Covid-19; Analisis Monte Carlo; Trend Pemberitaan

## Abstract
The News reports for online media always follows the trending issues that are actually predictable. In general, online media news apart from presenting various events that have occurred, also focuses on reporting issues which is of concern to the public. During the Covid- 19 pandemic, almost all mass media, including online media, continued to report various news about the Covid-19 case and its impact on society. The problem is how to understand the news accumulation in a certain period of time to find out the trend in reporting on Covid-19. Because the news has resulted in a huge accumulation of data related to Covid-19 news which can be used to build data mining. The purpose of this study is to analyze online media coverage during the Covid-19 pandemic using the Monte Carlo method to find out news trends. The process uses a data mining approach by collecting a lot of data from existing reports and processing the data to find important information from the data set. The data used to analyze news trends were taken from the main news on the online media Suarapembaruan.com for seven (7) months and processed using knowledge discovery in database (KDD) techniques. The Monte Carlo method is applied to data mining to calculate probability values or possible values that will occur in the future. The results of this study indicate that the trend of news related to Covid-19 in the future will be dominated by News on the Handling of Covid-19 with a trend percentage rate of 23.12 percent. Meanwhile, the news about the Covid-19 Case and the Impact of Covid-19 was getting lower with a trend rate of 21.82 percent and 19.22 percent. Meanwhile, The Other News with related to Covid-19 has a higher trend percentage of 35.84 percent.
Keywords : Online Media Coverage; Data Mining; Covid-19; Monte Carlo Analysis; News Trends

## 1. PENDAHULUAN
Corona  Virus atau  yang  lebih  dikenal  dengan Covid  -19 merupakan  jenis  virus  yang  sangat  berbahaya  karena  dapat mengakibatkan kematian. Berawal dari kota kecil Wuhan di China, saat ini Covid-19 sudah menyebar ke seluruh dunia termasuk Indonesia.  Penyebaran Covid-19 tidak membutuhkan waktu yang lama, disebabkan oleh perpindahan manusia dari  satu  tempat  ke  tempat  yang  lain  [1].  Ribuan bahkan  jutaan  orang  terpapar  virus  ini,   ada  yang  sembuh  dan  tidak sedikit  yang  meninggal.  Data  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  menyebutkan  sebelum  April  2020 jumlah  pasien  yang  terkonfirmasi Covid-19 sudah  mencapai  3.293  jiwa  dengan  jumlah  kasus  terbanyak  ada  di  DKI Jakarta,  Banten,  Jawa  Barat,  dan  Jawa  Timur  (https://tirto.id/update-corona-9-april-3293-positif-280-meninggal-252- sembuh-eL6Q diakses tanggal 21 November 2020) [2]. Sampai awal bulan November 2020 jumlah kasus Covid-19 sudah mencapai 444.348 kasus  dengan  rincian 53.846 kasus aktif (12,1%), pasien sembuh 375.741 kasus (84,6%), dan pasien meninggal sebanyak 14.761 kasus (3,3%). (https://covid19.go.id, diakses 21 November 2020) [3]
Sejak kasus pertama Covid-19 di Indonesia, semua media massa di Indonesia termasuk media online menempatkan isu  ini  sebagai  berita  utama  di  halaman  pertama  ( headline )  [4].  Bahkan  sudah  dua  tahun  berjalan  media  massa  terus memberitakan beragam informasi terkait Covid-19 , mulai dari informasi pertambahan kasus dan penyebaran, penanganan kasus Covid-19 , hingga dampak yang ditimbulkan oleh pandemi Covid-19 . Penempatan sebuah berita utama di  media massa ini menunjukan berita tersebut sedang menjadi pusat perhatian pemerintah dan masyarakat luas. Jika merujuk pada standar  editorial redaksi  media  massa,  sebuah  berita  akan  menjadi  sangat  bernilai  tinggi  apabila  memenuhi  nilai-nilai berita  seperti magnitude (berita  besar),  aktualitas (masih  hangat  dibicarakan),  signifikan  (sangat  penting),  proksimitas
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
(kedekatan),  tokoh  (nama  besar),  pertama  kali  terjadi, human  interest (menyentuh  kemanusiaan),  unik,  eksklusif,  dan trend baru  [5].  Dengan  menempatkan  kasus Covid-19 di  semua  berita  utama  media  massa  dalam  jangka  waktu  yang panjang menunjukan pemberitaan tersebut bernilai tinggi. Semakin  suatu kasus diberitakan terus menerus menunjukan kasus tersebut sedang menjadi perhatian penting pemerintah dan masyarakat luas. Keramaian pemberitaan tersebut kerap kali menimbulkan ketidakpastikan atas suatu keadaan ditambah lagi dengan bertebaran hoax di berbagai platform media sosial yang membuat situasi semakin pelik [6]. Padahal sebetulnya keadaan tersebut sedang bergerak ke suatu keadaan lain yang dapat diprediksi dengan melihat akumulasi data pemberitaan [7].
Untuk  mengetahui  kepastian  dalam  suatu  keadaan  yang  tidak  pasti  apalagi  keadaan  genting  akibat  pandemi, akumulasi  data  pemberitaan  dalam  kurun  waktu  yang  panjang  yang  dapat  diolah  lebih  lanjut  guna  mendapatkan pengetahuan  tentang suatu  kondisi yang sedang terjadi  sekarang dan di masa yang akan datang [8]. Pemberitaan yang terus  menerus  di  media  massa  menyebabkan  data  berita  tentang Covid-19 menjadi  sangat  banyak  jumlahnya  dan memenuhi  hampir  semua  basis  data  redaksi  media  massa.  Permasalahannya  adalah  bagaimana  menggunakan  data pemberitaan  yang  sangat  banyak  itu  untuk  mengetahui  keadaan  pemberitaan  di  masa  yang  akan  datang?  Dalam  ilmu komputer dikenal data mining yang dapat digunakan sebagai suatu cara untuk mengumpulkan dan mengolah data guna mendapatkan informasi yang menarik atau pola dari sekumpulan data tersebut[9]. Dengan pendekatan data mining maka data pemberitaan Covid-19 dikumpulkan terlebih dahulu, dipilih data yang berkualitas, lalu dilakukan pengolahan data terpilih  tersebut  untuk mengetahui trend pemberitaan  di  masa yang akan datang . Dan khusus untuk menghitung trend pemberitaan media online maka  penelitian ini menggunakan  metode Monte Carlo. Metode ini  dapat  menghitung  nilai probabilitas atau kemungkinan yang akan terjadi di  masa yang akan datang  [10]. Hasil analisisnya untuk  memberikan jawaban  atas  atas  ketidakpastian  di  masa  yang  akan  datang  dengan  melihat trend pemberitaan Covid-19 .  Sekaligus memberikan gambaran sejauhmana perhatian pemerintah dan masyarakat dalam menghadapi tantangan Covid-19 . Penelitian terdahulu terkait analisi konten berita media online dilakukan oleh Scharkow dan Bachl, 2016, untuk mengetahui  pengaruh  media  akibat  kesalahan  dan  kekeliruan  pemberitaan  media  massa  dan  pembaca  dalam  memilih berita  [11]. Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk  menentukan  pemberitaan  yang  menarik  dan tepat untuk dibaca. Hasilnya menunjukan bahwa pengaruh akibat kesalahan isi berita dan kesalahan pilihan berita oleh pembaca,  dampaknya  sangat  kecil.  Justru  pengaruh  buruk  media  massa  lebih  disebabkan  oleh  karena  minimnya pemberitaan yang menarik. Di penelitian tersebut belum secara jelas menghitung kemungkinan suatu berita akan seperti apa di masa yang akan datang.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan Fong, dkk, 2020, dengan  menganalisis tend penyebaran kasus Covid-19 di Wuhan,  China.  Para  peneliti  menggunakan  simulasi Composite  Monte  Carlo (CMC)  dengan  menganalisis  data  kasus yang  sedang  terjadi  termasuk  data  penyebaran  kasus Covid-19 [12].  Data  yang  dianalisis  meliputi  data  kepadatan penduduk,  mobilitas  perjalanan,  ketersediaan  tenaga  medis,  sarana rumah  sakit,  dan  tempat  karantina,  serta  ketepatan waktu pemeriksaan kesehatan. Hasil dari penelitian ini mampu menampilkan trend penyebaran Covid-19 di masa yang akan datang khususnya di wilayah Wuhan. Penelitiannya sudah sangat menarik dengan melihat trend penyebaran Covid- 19 namun belum menggunakan data pemberitaan untuk menganalisis trend berita terkait Covid-19. Sementara itu, Ningtias, dkk, 2020, melakukan analisis trend topik pemberitaan pasca pemilihan presiden pada portal berita online [13]. Penelusuran data online dilakukan dengan menganalisa trend topik informasi pasca pilpres pada situs portal berita online detik.com dan tribunnews.com dengan cara mencari kata kunci pada indeks portal berita melalui penelusuran tanggal yang dituju lalu pilih sub PILPRES 2019. Data yang diambil adalah berita tanggal 17 April – 22 Mei 2019  yang  dipublikasikan  pada  portal  berita  online  detik.com  dan  tribunnews.com.  Metode  yang  digunakan  adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Hasilnya menunjukan pada portal berita detik.com menampilkan berita pasangan Jokowi-Amin dengan berita positif 10,75% dan berita negatif 2,73%, serta berita netral 86,52%. Sementara itu detik.com  pada  pasangan  Prabowo-Sandi  menampilkan  berita  positif  10,28%    berita  negatif  7,21%,  dan  berita  netral 82,52%. Sementara itu portal berita online Tribunnews.com menampilkan pasangan Jokowi-Amin dengan berita positif 10,06%, berita negatif 5,03%, dan berita netral 84,92%. Selain itu tribunnews.com juga menampilkan pasangan Prabowo- Sandi  dengan  berita  positif  10,6%,  berita  negatif 8,40%.  Penelitian  ini  secara  khusus  sudah  mulai melakukan  analisis terhadap pemberitaan dengan topik yang spesifik  namun  pendekatannya baru sebatas menggunakan analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan belum menganalisa trend berita tersebut dengan metode Monte Carlo. Pada  penelitian  yang  digagas  kali  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  berita  media online suarapembaruan.com khususnya berita-berita utama pada rentang waktu Juni 2020 hingga Desember 2020. Sebagaimana proses knowledge discovery in database (KDD) pada data mining, langkah pertama dimulai dengan mengambil data dari database pada digital library suarapembaruan.com, lalu menetapkan berita headline sebagai target data untuk diproses di awal, kemudian mengubah format data untuk memudahkan dalam pengolahan data. Peneliti membuat kategorisasi berita Covid-19 yang muncul di headline media online , menghitung  pergerakan berita berdasarkan kategori  kasus Covid-19 , penanganan Covid-19 , dampak Covid-19 , dan kategori berita lain (bukan berita Covid-19 ). Data pergerakan berita tersebut kemudian dianalisis menggunakan metode Monte Carlo untuk menghitung nilai probabilitas pada setiap kategori. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah diketahuinya trend pergerakan berita pada setiap kategori dan juga mengetahui di masa yang akan datang pemberitaan mana yang akan mendominasi . Dari  analisis di atas maka  diidentifikasi permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana membangun data mining berita media online dan bagaimana penggunaan metode Monte Carlo untuk memprediksi trend berita media online di masa pandemi Covid-19 ? Juga bagaimana menggunakan metode Monte Carlo pada data mining untuk memprediksi pemberitaan media online tentang pandemi Covid-19 di masa yang akan datang?  Sehingga penelitian ini bertujuan untuk
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
membangun data mining berita media online, melakukan analisis berita media online tersebut, dan untuk menggunakan metode Monte Carlo dalam memprediksi trend berita media online di masa pandemi Covid-19 sekaligus memprediksi keadaan pemberitaan di masa yang akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Umum
Secara umum tahapan penelitian ini dimulai dari identifikasi dan perumusan masalah seputar pemberitaan Covid-19 dan lalu menetapkan tujuan penelitian. Kemudian tahap selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data media online pada Suara  Pembaruan  dengan  teknik Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Berikutnya,  terhadap data  mining yang dibangun, dilakukan analisis dengan metode Monte Carlo untuk mengetahui trend pemberitaan Covid-19 [14]. Tahapan akhir dari penelitian ini adalah penarikan kesimpulan tentang trend pemberitaan Covid-19 pada media online khususnya Suara Pembaruan.
Gambar 1 . Tahapan Umum Penelitian
Gambar  1.  di  atas  menjelaskan  tahapan  umum  dari  penelitian  ini,  dimana  setelah  identifikasi  masalah  dan penetapan  tujuan,  selanjutnya  pemilihan  data  dengan  proses  KDD.  Hasil  data  pilihan  dianalisis  menggunakan  metode Monte  Carlo  guna  menghasilkan trend atas  data dan  selanjutnya  penarikan  kesimpulan.  Tahapan  identifikasi  masalah dilakukan  dengan  membaca  berbagai  literatur  dan  mengamati  data  pemberitaan  media  online  untuk  menemukan permasalahan  yang  tepat.  Setelah  menetapkan  masalah  dan  tujuan,  langkah  selanjutnya  adalah  menetapkan  tahapan penyelesaian masalah. Di sini menggunakan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk membangun suatu data mining dengan tahapannya adalah memilih data, mengelompokan data, mengalisa data, dan paling akhir proses KDD adalah  memaparkan  data  atau  informasi  dalam  bentuk  interpretasi  [15].  Metode  Monte  Carlo  digunakan  saat  tahapan analisa  data  pada  proses  KDD  tersebut.  Dan  lalu  penarikan  kesimpulannya  mengikuti  interpretasi  yang  terjadi  pada tahapan akhir proses KDD.

## 2.2 Proses  Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Proses pengumpulan data dan informasi terkait pemberitaan media massa ini menggunakan teknik Knowledge Discovery in Databases (KDD) seperti gambar di bawah ini.
Penarikan Kesimpulan Identifikasi Masalah Proses KDD Analisis Monte Carlo
Database Redaksi Media Online Data Pilihan Proses Awal Data Mengubah Format Data Analisa Data dengan Metode Monte Carlo Pengetahuan Baru Selection (Memilih Data Berita Utama) Preprocessing (Mengelompokan Data Berita Utama) Transformation
(Mengubah Format Data Excel)
Data Mining
(Mengalisa Data dengan Metode Monte Carlo)
Interpretation
(Memaparkan Data Trend Berita Media Online)
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tahapan-tahapan dalam penelitian dengan KDD sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut [16] :
a. Selection
Selection di sini adalah proses seleksi atau pemilihan data yang relevan dari koleksi data yang ada untuk diproses lebih  lanjut.  Berita  media  online  pada  Suara  Pembaruan  yang  sudah  dipublikasikan  telah  tersimpan  dalam  bentuk database redaksi  pada digital library Suara Pembaruan. Setelah menarik  data dari digital  library peneliti menetapkan hanya memilih data untuk kurun waktu 7 bulan dimulai dari bulan Juni 2020 hingga Desember 2020.  Selanjutnya peneliti juga memutuskan hanya memilih data berita utama dalam kurun waktu tersebut.
b. Preprocessing
Preprocessing di  sini  sebagai  tahapan  proses  untuk  menghilangkan  permasalahan-permasalahan  yang  dapat mengganggu  hasil  proses  data.  Peneliti  mengamati  data  secara  cermat  untuk  menghilangkan data  redundant dan melengkapi data berita utama yang kurang lengkap. Di tahapan ini juga data yang mengandung error dan tidak konsisten dibuang dari koleksi data.
c. Transformation
Pada tahapan transformation , peneliti melakukan proses mengubah format data menjadi data excel yang mudah untuk diolah lebih lanjut. Pada tahapan ini juga dilakukan pengelompokan data sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data dari digital  library masih  mengikuti  kategori  rubrikasi  berita  pada  umumnya  seperti  berita  politik,  hukum,  ekonomi, kesehatan,  olahraga,  dan  lainnya.  Namun  penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  pengamatan  lebih  mendalam  terkait pemberitaan Covid-19 di media online, maka pengelompokan data diubah. Pengelompokan data diubah menjadi empat kategori yaitu kategori berita Kasus Covid-19 , kategori berita Penanganan Covid-19 , kategori berita Dampak Covid-19 , dan kategori Berita Lain.
d. Data Mining
Tahapan ini menjadi proses paling penting dalam penelitian ini karena sekaligus mengaplikasikan metode analisis Monte Carlo. Sebab di tahapan ini lazimnya berbagai teknik akan diaplikasikan untuk mengekstrak pola potensial untuk mendapatkan data yang berguna.
e. Interpretation
Tahapan akhir dari KDD adalah menginterpretasikan hasil analisis data mining dimana pola-pola menarik yang sebelumnya sudah ditemukan disajikan dalam bentuk Knowledge Presentation . Hasil interpretasi ini menjadi pengetahuan baru yang dapat disajikan untuk mengungkap informasi tersebunyi dari sekumpulan data yang telah diolah. Penyajiannya menggunakan  teknik  visualisasi  (grafik  dan  diagram)  untuk  membantu  user  dalam  mengerti  dan  menginterpretasikan hasil dari penambangan data ( data mining ).

## 2.3 Metode Analisis Monte Carlo
Secara khusus metode analisis Monte Carlo digunakan untuk menganalisis trend pemberitaan media online di masa yang akan datang. Langkah-langkah analisis Monte Carlo ditampilkan pada gambar di bawah ini [17].
Data Berita Covid-19 Masa Lampau
Menentukan Distribusi Probabilitas
Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Menentukan Interval Angka Acak Membangkitkan Angka Acak
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3 di atas menguraikan langkah-langkah analisis Monte Carlo, dari (1) data berita Covid-19 masa lampau, (2) menentukan distribusi probabilitas, (3) menentukan distribusi probabilitas kumulatif, (4) menentukan interval angka acak,  (5)  membangkitkan  angka  acak, (6)  menetapkan  hasil  analisa  berita Covid-19 .  Penentuan  distribusi  probabilitas menggunakan rumus :
𝑁𝑁𝑃 = 𝑁𝑁𝐹 𝑁𝐽𝐹
(1)
Dimana : NNP  = Nilai probabilitas NNF  = Frekuensi NJF = Jumlah Frekuensi
Untuk  menentukan  distribusi  probabilitas  kumulatif  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  distribusi probabilitas  dengan  jumlah  nilai  probabilitas  sebelumnya.    Lalu  dilakukan  penentuan  interval  angka  acak    dari  nilai probabilitas  kumulatif  pada  tahapan  sebelumnya. Selanjutnya  untuk  membangkitkan  angka  acak  menggunakan Mixed Congruent Method menggunakan rumus [18] :
𝑁𝑎 𝑖 = (𝐾. 𝑁𝑎 𝑖−1 + 𝐾𝑝) 𝑚𝑜𝑑 𝐾𝑚 (2)
Dimana: Na i = Nilai angka acak ke-i K = Konstansta Penggali (K< Km) Na i-1 = Nilai angka acak sebelumnya (Untuk Na 0 merupakan bilangan awal yang merupakan kunci pembangkit dan disebut juga umpan ( seed ), nilai Na 0 merupakan bilangan bulat dengan ketentuan Na 0 ≥ 0 dan Na 0 < Km) Kp = Konstanta Pergeseran (Kp < Km)
Km = Konstanta Modulus (Km > 0)
Dengan membangkitkan angka acak, akan dapat diperoleh angka prediksi  kemungkinan kejadian di  masa yang akan datang. Dari sini akan diketahui trend pemberitaan media online di masa yang akan datang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara umum hasil penelitian ini mengemas alur pemberitaan media online mengikuti skema model pemberitaan yang tidak  hanya  disajikan  kepada  pembaca  tetapi  selanjutnya  diolah  untuk  mengetahui trend pemberitaan  media  online termasuk kemungkinan berita di masa yang akan datang. Sebab akumulasi data redaksi  media massa dapat  digunakan untuk membuat suatu keputusan strategis [19]. Gambar di bawah ini menampilkan alur gagasan yang diselesaikan dalam penelitian ini.
Gambar 4 . Alur Berita Hingga Analisis Trend Pemberitaan
Gambar 4. di atas merupakan alur pemberitaan yang digagas dalam penelitian kali ini, dimana berita diliput oleh reporter  kemudian  diedit  oleh  redaktur  lalu  dipublikasikan  sebagai  berita  media  online.  Tidak  hanya  berhenti  disitu, akumulasi data diproses menjadi data mining dan analisis Monte Carlo diterapkan pada data mining sehingga secara rutin dapat menampillkan trend pemberitaan media online atas sekumpulan data pemberitaan di masa lalu. Data pada penelitian ini diperoleh dengan cara menarik database berita dari digital library Suara Pembaruan untuk kurun waktu 7 bulan dimulai dari bulan Juni 2020 hingga Desember 2020.  Data awal yang ditarik dari database mencapai 4.790 data namun setelah dilakukan pemilihan tahap pertama data yang terpilih sebanyak 1.017 data. Data SQL diproses convert terlebih  dahulu  dan  dapat  diambil  file  dengan  format Comma  Separated  Values (CSV)  sehingga  bisa  dibuka dengan aplikasi Notepad , Wordpad , ataupun MS Excel [20].
Redaktur Berita Online Reporter Data Mining Analisis Monte Carlo Trend Berita Media Online
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 5 . Data Awal dari Digital Library
Gambar  5.  di  atas  ini  merupakan  tampilan database pada digital  library yang  dapat  diambil  dalam  bentuk  file dengan format Comma Separated Values (CSV). Di sini file SQL menampilkan jumlah data keseluruhan dan tampilan data hasil convert yang masih perlu ditata dan ditransformasi terlebih dahulu agar memudahkan dalam memahami dan memudahkan dalam pengolahan lebih lanjut.
Pada  tahapan transformation ,  pengelompokan  data  disesuaikan  dengan  kebutuhan  penelitian.  Data  dari digital library yang masih mengikuti kategori rubrikasi berita pada umumnya seperti berita politik, hukum, ekonomi, kesehatan, olahraga,  dan  lainnya,    diubah  menjadi  empat  kategori  berita  yaitu  kategori  berita  Kasus Covid-19 ,  kategori  berita Penanganan Covid-19 , kategori berita Dampak Covid-19 , dan kategori Berita Lain. Perubahan format kategori berita pada tahapan transformation dapat ditunjukan pada gambar di bawah ini.
Gambar 6 . Perubahan Kategori Berita Covid-19
Gambar 6. di atas menampilkan perubahan kategori berita sesuai dengan kebutuhan penelitian. Selanjutnya sebagai tahapan  awal data  mining dilakukan tabulasi  data  dalam  format  data MS  Excel .  Dari  1.017  data  berita  utama,  setelah dibatasi  rentang  waktu  7  bulan  diperoleh  885  berita.  Data  ini  dikuantifikasi  berdasarkan  empat  kategori  berita  untuk jumlah berita  Kasus Covid-19 selama satu minggu, berita Penanganan Covid-19 selama seminggu, berita Dampak Covid- 19 dan  juga  jumlah  berita  lain  yang  tidak  terkait  dengan Covid-19 selama  satu  minggu.  Dengan  cara  ini  peneliti mengetahui sebaran data pemberitaan  selama 28  minggu pada rentang waktu  7 bulan seperti ditunjukan pada tabel  di bawah ini.

## Tabel 1 . Jumlah Data Kategori Berita Utama Dalam 7 bulan
Kategori/ Periode  Kasus Covid-19  Penangan Covid-19  Dampak Covid-19  Berita Lain  TOTAL
Minggu-1 6 6 9 4 25 Minggu-2 8 11 6 6 31 Minggu-3 8 13 6 7 34 Minggu-4 8 12 7 7 34 Minggu-5 9 12 4 9 34 Minggu-6 12 5 7 12 36
KATEGORI BERITA Politik Ekonomi Kesehatan Hukum Berita Daerah Manca Negara KATEGORI BERITA Kasus Covid-19 Penanganan Covid-19 Dampak Covid-19 Berita Lain
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Minggu-7 8 6 3 18 35 Minggu-8 9 6 6 14 35 Minggu-9 6 2 9 14 31 Minggu-10 6 6 9 12 33 Minggu-11 3 4 2 7 16 Minggu-12 6 8 7 12 33 Minggu-13 6 14 6 12 38 Minggu-14 7 9 7 12 35 Minggu-15 9 8 8 7 32 Minggu-16 8 6 10 7 31 Minggu-17 8 8 5 10 31 Minggu-18 8 6 3 16 33 Minggu-19 7 10 0 15 32 Minggu-20 7 6 5 16 34 Minggu-21 5 4 1 17 27 Minggu-22 6 5 1 19 31 Minggu-23 8 10 1 13 32 Minggu-24 7 12 1 12 32 Minggu-25 9 6 4 12 31 Minggu-26 9 3 5 14 31 Minggu-27 6 4 0 18 28 Minggu-28 9 2 2 17 30 TOTAL 208 204 134 339 885
Pada Tabel 1. di atas menunjukan sebaran data selama 28 minggu dimana terdapat 885 berita utama yang tersebar pada empat kategori pemberitaan.  Selanjutnya untuk melakukan analisis dengan metode Monte Carlo, maka dilakukanlah penetapan variabel sebagai berikut :
A :  Berita Kasus Covid-19 B :  Berita Penangan Covid-19 C :  Berita Dampak Covid-19 D :  Berita Lain
Setelah  menetapkan  variabel  di  atas  maka langkah  selanjutnya  adalah  menetapkan  distribusi  probabilitas  biasa diikuti dengan penetapan distribusi probabilitas kumulatif, yaitu penjumlahan dari jumlah pada kolom probabilitas yang ditambahkan pada probabilitas kumulatif sebelumnya. Hasil penetapan nilai probabilitas dan probabilitas kumulatif dapat ditunjukan pada tabel di bawah ini.
Tabel 2 . Probabilitas Kejadian dan Probabilitas Kumulatif
Probabilitas Kejadian A Probabilitas Kumulatif A Probabilitas Kejadian B Probabilitas Kumulatif B Probabilitas Kejadian C Probabilitas Kumulatif C Probabilitas Kejadian D Probabilitas Kumulatif D 0.02884615  0.02884615  0.02941176  0.02941176  0.067164179  0.067164179  0.01179941 0.01179941
0.03846154  0.06730769  0.05392157  0.08333333  0.044776119  0.111940299  0.017699115  0.029498525
0.03846154  0.10576923  0.06372549  0.14705882  0.044776119  0.156716418  0.020648968  0.050147493 0.03846154  0.14423077  0.05882353  0.20588235  0.052238806  0.208955224  0.020648968  0.07079646 0.04326923 0.1875 0.05882353  0.26470588  0.029850746  0.23880597  0.026548673  0.097345133 0.05769231  0.24519231 0.0245098 0.28921569  0.052238806  0.291044776  0.03539823  0.132743363
0.03846154  0.28365385  0.02941176  0.31862745  0.02238806  0.313432836  0.053097345  0.185840708
0.04326923  0.32692308  0.02941176  0.34803922  0.044776119  0.358208955  0.041297935  0.227138643 0.02884615  0.35576923  0.00980392  0.35784314  0.067164179  0.425373134  0.041297935  0.268436578
0.02884615  0.38461538  0.02941176 0.3872549  0.067164179  0.492537313  0.03539823  0.303834808
0.01442308  0.39903846  0.01960784  0.40686275  0.014925373  0.507462687  0.020648968  0.324483776 0.02884615  0.42788462  0.03921569  0.44607843  0.052238806  0.559701493  0.03539823  0.359882006
0.02884615  0.45673077  0.06862745  0.51470588  0.044776119  0.604477612  0.03539823  0.395280236
0.03365385  0.49038462  0.04411765  0.55882353  0.052238806  0.656716418  0.03539823  0.430678466
0.04326923  0.53365385  0.03921569  0.59803922  0.059701493  0.71641791  0.020648968  0.451327434
0.03846154  0.57211538  0.02941176  0.62745098  0.074626866  0.791044776  0.020648968  0.471976401
0.03846154  0.61057692  0.03921569  0.66666667  0.037313433  0.828358209  0.029498525  0.501474926
0.03846154  0.64903846  0.02941176  0.69607843  0.02238806  0.850746269  0.04719764  0.548672566 0.03365385  0.68269231  0.04901961  0.74509804 0 0.850746269  0.044247788  0.592920354 0.03365385  0.71634615  0.02941176 0.7745098  0.037313433  0.888059701  0.04719764  0.640117994 0.02403846  0.74038462  0.01960784  0.79411765  0.007462687  0.895522388  0.050147493  0.690265487 0.02884615  0.76923077 0.0245098 0.81862745  0.007462687  0.902985075  0.056047198  0.746312684
0.03846154  0.80769231  0.04901961  0.86764706  0.007462687  0.910447761  0.038348083  0.784660767
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 2. di atas merupakan hasil perhitungan distribusi probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif atas setiap variabel. Nilai probabilitas kejadian merupakan hasil bagi frekuensi dengan jumlah frekuensi setiap variabel. Sedangkan nilai  probabilitas  kumulatif  merupakan  hasil  penjumlahan  nilai  probabilitas  dengan  akumulasi  nilai  probabilitas sebelumnya. Perolehan nilai ini dapat dipergunakan untuk menetapkan interval angka acak pada tiap variabel.
Tabel 3 . Interval Angka Acak Variabel A
Pemberitaan Mingguan Probabilitas Kejadian A Probabilitas Kumulatif A Interval Angka Acak A 1 0.03 0.03 00 hingga 03 2 0.04 0.07 04 hingga 07 3 0.04 0.11 08 hingga 11 4 0.04 0.14 12 hingga 14 5 0.04 0.19 15 hingga 19 6 0.06 0.25 20 hingga 25 7 0.04 0.28 26 hingga 28 8 0.04 0.33 29 hingga 33 9 0.03 0.36 34 hingga 36 10 0.03 0.38 37 hingga 38 11 0.01 0.4 39 hingga 40 12 0.03 0.43 41 hingga 43 13 0.03 0.46 44 hingga 46 14 0.03 0.49 47 hingga 49 15 0.04 0.53 50 hingga 53 16 0.04 0.57 54 hingga 57 17 0.04 0.61 58 hingga 61 18 0.04 0.65 62 hingga 65 19 0.03 0.68 66 hingga 68 20 0.03 0.72 69 hingga 72 21 0.02 0.74 73 hingga 74 22 0.03 0.77 75 hingga 77 23 0.04 0.81 78 hingga 81 24 0.03 0.84 82 hingga 84 25 0.04 0.88 85 hingga 88 26 0.04 0.93 89 hingga 93 27 0.03 0.96 94 hingga 96 28 0.04 1 97 hingga 100
Tabel 3. di atas merupakan hasil perhitungan interval angka acak pada variabel A yaitu variabel yang menjelaskan Berita  Kasus Covid-19 .  Dengan  melihat  nilai  probabilitas  kejadian  dan  probabilitas  kumulatif  pada  varibel  A  maka interval angka acak pada variabel A ini dapat ditetapkan.
Tabel 4 . Interval Angka Acak Variabel B
Pemberitaan Mingguan Probabilitas Kejadian B Probabilitas Kumulatif B Interval Angka Acak B 1 0.03 0.03 00 hingga 03 2 0.05 0.08 04 hingga 08 3 0.06 0.15 09 hingga 15 4 0.06 0.21 16 hingga 21 5 0.06 0.26 22 hingga 26 6 0.02 0.29 27 hingga 29 7 0.03 0.32 30 hingga 32 8 0.03 0.35 33 hingga 35 9 0.01 0.36 35 hingga 36 10 0.03 0.39 37 hingga 39 11 0.02 0.41 40 hingga 41 12 0.04 0.45 42 hingga 45 13 0.07 0.51 46 hingga 51 14 0.04 0.56 52 hingga 56
0.03365385  0.84134615  0.05882353  0.92647059  0.007462687  0.917910448  0.03539823  0.820058997 0.04326923  0.88461538  0.02941176  0.95588235  0.029850746  0.947761194  0.03539823  0.855457227
0.04326923  0.92788462  0.01470588  0.97058824  0.037313433  0.985074627  0.041297935  0.896755162 0.02884615  0.95673077  0.01960784  0.99019608 0 0.985074627  0.053097345  0.949852507 0.04326923 1 0.00980392 1 0.014925373 1 0.050147493 1
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
15 0.04 0.6 57 hingga 60 16 0.03 0.63 61 hingga 63 17 0.04 0.67 64 hingga 67 18 0.03 0.7 68 hingga 70 19 0.05 0.75 71 hingga 75 20 0.03 0.77 76 hingga 77 21 0.02 0.79 78 hingga 79 22 0.02 0.82 80 hingga 82 23 0.05 0.87 83 hingga 87 24 0.06 0.93 88 hingga 93 25 0.03 0.96 94 hingga 96 26 0.01 0.97 97 hingga 97 27 0.02 0.99 98 hingga 99 28 0.01 1 99 hingga 100
Tabel 4. di atas merupakan hasil perhitungan interval angka acak pada variabel B yaitu variabel yang menjelaskan Berita Penanganan Covid-19 . Dengan melihat nilai probabilitas kejadian B dan probabilitas kumulatif B maka interval angka acak pada variabel B ini dapat ditetapkan.
Tabel 5 . Interval Angka Acak Variabel C
Pemberitaan Mingguan Probabilitas Kejadian C Probabilitas Kumulatif C Interval Angka Acak C 1 0.07 0.07 00 hingga 07 2 0.04 0.11 08 hingga 11 3 0.04 0.16 12 hingga 16 4 0.05 0.21 17 hingga 21 5 0.03 0.24 22 hingga 24 6 0.05 0.29 25 hingga 29 7 0.02 0.31 30 hingga 31 8 0.04 0.36 32 hingga 36 9 0.07 0.43 37 hingga 43 10 0.07 0.49 44 hingga 49 11 0.01 0.51 50 hingga 51 12 0.05 0.56 52 hingga 56 13 0.04 0.6 57 hingga 60 14 0.05 0.66 61 hingga 66 15 0.06 0.72 67 hingga 72 16 0.07 0.79 73 hingga 79 17 0.04 0.83 80 hingga 83 18 0.02 0.85 84 hingga 85 19 0 0.85 85 hingga 85 20 0.04 0.89 86 hingga 89 21 0.01 0.9 90 hingga 90 22 0.01 0.9 90 hingga 90 23 0.01 0.91 91 hingga 91 24 0.01 0.92 92 hingga 92 25 0.03 0.95 93 hingga 95 26 0.04 0.99 96 hingga 99 27 0 0.99 99 hingga 99 28 0.01 1 99 hingga 100
Tabel 5. di atas merupakan hasil perhitungan interval angka acak pada variabel C yaitu variabel yang menjelaskan Berita Dampak Covid-19 . Dengan melihat nilai probabilitas kejadian C dan probabilitas kumulatif C maka interval angka acak pada variabel C ini dapat ditetapkan.
Tabel 6 . Interval Angka Acak Variabel D
Pemberitaan Mingguan Probabilitas Kejadian D Probabilitas Kumulatif D Interval Angka Acak D 1 0.01 0.01 00 hingga 01 2 0.02 0.03 02 hingga 03 3 0.02 0.05 04 hingga 05 4 0.02 0.07 06 hingga 07 5 0.03 0.1 08 hingga 10 6 0.04 0.13 11 hingga 13
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
7 0.05 0.19 14 hingga 19 8 0.04 0.23 20 hingga 23 9 0.04 0.27 24 hingga 27 10 0.04 0.3 28 hingga 30 11 0.02 0.32 31 hingga 32 12 0.04 0.36 33 hingga 36 13 0.04 0.4 37 hingga 40 14 0.04 0.43 41 hingga 43 15 0.02 0.45 44 hingga 45 16 0.02 0.47 46 hingga 47 17 0.03 0.5 48 hingga 50 18 0.05 0.55 51 hingga 55 19 0.04 0.59 56 hingga 59 20 0.05 0.64 60 hingga 64 21 0.05 0.69 65 hingga 69 22 0.06 0.75 70 hingga 75 23 0.04 0.78 76 hingga 78 24 0.04 0.82 79 hingga 82 25 0.04 0.86 83 hingga 86 26 0.04 0.9 87 hingga 90 27 0.05 0.95 91 hingga 95 28 0.05 1 96 hingga 100
Tabel 6. di atas merupakan hasil perhitungan interval angka acak pada variabel D yaitu variabel yang menjelaskan Berita Lain. Dengan melihat nilai probabilitas kejadian D dan probabilitas kumulatif D maka interval angka acak pada variabel  D ini dapat  ditetapkan. Data nilai  probabilitas ini dapat  dilanjutkan dengan perhitungan yang dimulai dengan membangkitkan terlebih dahulu angka acak.
Selanjutnya membangkitkan angka acak untuk 28 kejadian di masa yang akan datang. Dengan angka acak ini, nilai trend setiap variabel ditetapkan dari interval angka acak setiap variabel. Sehingga hasil simulasi sebagai prediksi kejadian di masa depan khususnya trend pemberitaan Covid-19 pada media online Suara Pembaruan dapat ditunjukan pada Tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7 . Trend Pemberitaan Media Online Minggu ke Depan  Angka Acak Trend A Trend B Trend C Trend D 1 27 8 5 7 14 2 98 9 4 4 17 3 82 7 5 5 12 4 53 9 9 7 16 5 58 8 8 6 15 6 88 9 12 5 14 7 38 6 6 9 12 8 29 9 5 7 12 9 40 3 4 9 12 10 48 7 14 9 10 11 37 6 6 9 12 12 88 9 12 5 18 13 87 9 10 5 14 14 7 8 11 9 7 15 93 9 12 4 18 16 18 9 12 7 18 17 58 8 8 6 15 18 31 9 6 3 7 19 60 8 8 6 16 20 32 9 6 6 7 21 7 8 11 9 7 22 4 8 4 9 7 23 89 9 12 5 14 24 6 8 11 9 7 25 73 5 10 10 19 26 25 12 12 7 14 27 35 6 2 6 12 28 39 3 6 9 12
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel  7. di  atas menunjukan berita lain pada trend D akan semakin tinggi  disusul  berita penanganan Covid-19 pada trend B.  Sementara  data  prediksi  menunjukan  pada trend A  dan trend C  yaitu  berita  kasus Covid-19 dan  berita dampak Covid-19 relatif  makin  kecil  di  waktu  yang  akan  datang.  Nilai  prediksi  atas  setiap  variabel  sebagaimana ditunjukan pada Tabel 7. di atas merupakan hasil analisis Monte Carlo pada penelitian ini. Data trend di atas jika dibuat dalam bentuk tabulasi prosentase maka dapat ditunjukan pada gambar diagram di bawah ini.
Gambar 7 . Grafik Prosentase Trend Pemberiaan
Gambar 7 di atas menunjukan bahwa trend pemberitaan terkait Covid-19 di masa yang akan datang didominasi oleh Berita Penanganan Covid-19 dengan angka prosentase trend sebesar 23,12 persen. Sementara berita Kasus Covid- 19 angka trend 21,82 persen dan Dampak Covid-19 semakin rendah dengan  angka trend 19,22 persen. Sementara itu Berita  Lain  yang  tidak  terkait  sama  sekali  dengan  Covid-19  angka trend prosentasenya  semakin  tinggi  sebesar  35,84 persen. Artinya semakin hari perhatian media massa akan lebih fokus ke berita lain yang menunjukan bahwa sebetulnya issue seputar Covid-19 akan semakin ditinggalkan. Data trend ini dapat pula disajikan dalam bentuk grafik pergerakan berita di masa yang akan datang seperti Gambar 8. di bawah ini.
Gambar 8 . Grafik Pergerakan Berita di Masa Depan
Gambar 8. di atas menunjukan secara grafik trend Berita Lain di media online suara pembaruan kian tinggi seiring penanganan Covid-19 yang  terus  dilakukan  pemerintah.  Perhatian  pemerintah  dan  masyarakat  yang  ditunjukan  oleh perhatian media masa terhadap sektor lain semakin tumbuh. Sementara sering semakin banyak upaya penanganan covid- 19 berita tentang Penanganan Covid-19 di masa yang akan datang kian mendominasi pergerakan pemberitaan. Ke depan justru berita Kasus Covid-19 dan berita Dampak Covid-19 akan secara perlahan menghilang dari perhatian media masa. Jika dilihat secara terpisah di waktu yang akan datang berita terkait Covid-19 masih akan tinggi dan mendominasi berita utama media online. Meski demikian berita lain juga tidak akan ketinggalan dan trend -nya naik.
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 9. di atas adalah grafik perbandingan antara trend berita yang terkait pandemi Covid-19 dan Berita Lain. Hasilnya  menunjukan  bahwa  di  masa  yang  akan  datang  berita  terkait Covid-19 masih  akan  terus  mendominasi pemberitaan  meskipun trend nya  menurun.  Sementara  Berita  Lain  di  masa  yang  akan  datang  akan  semakin  ramai  di headline media massa.
Gambar 10 . Grafik Berita tentang Covid-19 di Masa Depan
Gambar 10. di atas terkait grafik berita seputar Covid-19 di masa yang akan datang. Sesuai prediksi di masa yang akan  datang,  jika  dilihat  secara  khusus  hanya  pada  berita  tentang Covid-19, trend berita  Penanganan Covid-19 akan mendominasi  pemberitaan  seiring  upaya  penangan Covid-19 oleh  pemerintah  seperti  kegiatan  vaksin Covid-19 dan penerapan protokol kesehatan di berbagai bidang kehidupan. Ke depan perhatian media masa seputar pertambahan kasus Covid-19 dan dampak Covid-19 akan semakin rendah dan cenderung menghilang dari sajian berita utama.\

## 4. KESIMPULAN
Analisis trend pemberitaan media online pada Suara Pembaruan berhasil dilakukan dengan mengamati data-data masa lalu berita media online selama rentang waktu 7 bulan dimulai dari Juni 2020 hingga Desember 2020. Dalam penerapan data  mining, proses  pemilihan  data  ( selection )  dan  perubahan  format  ( transformation )  kategori  berita  media  online berhasil  mengumpulkan  data  berita  utama  media  online  pada  empat  kategori  yaitu  kategori  berita  Kasus Covid-19 , kategori berita Penanganan Covid-19 , kategori berita Dampak Covid-19 , dan kategori Berita Lain. Analisis Monte Carlo pada saat menghitung trend Berita terkait Covid-19 dimana hasilnya menunjukan bawah di masa yang akan datang berita Covid-19 masih akan akan mewarnai pemberitaan namun Berita Lain akan semakin mendominasi sering peningkan berita Penanganan Covid-19 . Prosentase trend Berita Penanganan Covid-19 sebesar 23,12 persen, berita Kasus Covid-19 trend- nya 21,82 persen dan berita Dampak Covid-19 semakin rendah dengan angka trend 19,22 persen. Sementara Berita Lain yang  tidak  terkait  sama  sekali  dengan  Covid-19  angka trend prosentasenya  semakin  tinggi  sebesar  35,84  persen.  Ini sejalan dengan upaya pemerintah menangani Covid-19 dan masyarakat semakin mampu menerapkan protokol kesehatan pada  semua  sektor  kehidupan.  Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  membuat  aplikasi  untuk  memprediksi trend pemberitaan media massa  agar setiap issue atau suatu  keadaan di tengah masyarakat  yang sedang ramai perbincangan dapat dianalisis trend perkembangannya secara lebih mudah dan praktis.

## REFERENCES
[1] N. Mona, “Untuk Meminimalisasi Efek Contagious ( Kasus Penyebaran Virus Corona Di Indonesia),” J. Sos. Hum. Terap., 2020.
[2] A. Aziz, “Update Corona 9 April: 3.293 Positif, 280 Meninggal & 252 Sembuh,” 2020. https://tirto.id/update-corona-9-april- 3293-positif-280-meninggal-252-sembuh-eL6Q (accessed Nov. 21, 2020).
[3] “Situasi Covid-19 di Indonesia,” 2020. https://covid19.go.id (accessed Nov. 21, 2020).
[4] H.  Tryaningsih,  “EFEK  PEMBERITAAN  MEDIA  MASSA  TERHADAP  PERSEPSI  MASYARAKAT  PAMEKASAN TENTANG VIRUS CORONA,” Orphanet J. Rare Dis., 2020.
[5] R. D. Lestari, “QUALITY NEWS DAN POPULAR NEWS SEBAGAI TREND PEMBERITAAN MEDIA ONLINE (Studi Deskriptif  Kualitatif  Trend  Pemberitaan  Quality  News dan  Popular  News pada  Media Online  Nasional  di  Indonesia  Periode 2016),” CHANNEL J. Komun., 2017, doi: 10.12928/channel.v5i1.6355.
[6] V. Juliswara and F. Muryanto, “Model Penanggulangan Hoax Mengenai Berita Covid 19 untuk Pengembangan Literasi Digital Masyarakat di Indonesia,” J. Ilm. Ilmu Pendidik., vol. 5, no. 7, pp. 2587–2596, 2022, doi: https://doi.org/10.54371/jiip.v5i7.725.
[7] Agus Budi Raharjo, Z. Z. Dinanto, D. Sunaryono, and D. Purwitasari, “Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia  Menggunakan  Support  Vector  Regression,”  J.  Techno.Com,  vol.  20,  no.  3,  pp.  372–381,  2021,  doi: https://doi.org/10.33633/tc.v20i3.5062.
[8] A. D. W. M. Sidik, I. H. Kusumah, A. Suryana, Edwinanto, M. Artiyasa, and A. P. Junfithrana, “Gambaran Umum Metode Klasifikasi Data Mining,” Fidel.  J. Tek. Elektro, vol. 2, no. 2, pp. 34–38, 202AD, doi: https://doi.org/10.52005/fidelity.v2i2.111.
[9] A.  E.  Wicaksono,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Peserta  Didik  di  Sekolah  untuk  Memprediksi  Calon Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus  SMA  N  6  Bekasi),”  Jur.  Tek.  Inform.  Univ. Gunadarma, 2016.
Hal 506−518 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[10]  H. D. Hutahaean, “Analisa Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Tingkat Kehadiran Mahasiswa dalam Perkuliahan,”  J. Inform. Pelita Nusant., 2018.
[11]  M. Scharkow and M. Bachl, “How Measurement Error in Content Analysis and Self-Reported Media Use Leads to Minimal Media Effect Findings in Linkage Analyses: A Simulation Study,” Polit. Commun., 2017, doi: 10.1080/10584609.2016.1235640.
[12]  S. J. Fong, G. Li, N. Dey, R. G. Crespo, and E. Herrera-Viedma, “Composite Monte Carlo decision making under high uncertainty of  novel  coronavirus  epidemic  using  hybridized deep  learning  and  fuzzy  rule  induction,”  Appl.  Soft  Comput.  J.,  2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106282.
[13]  P. Ningtias, N. Sudiar, and H. Latiar, “Tren Topik Pemberitaan PASCA Pemilihan Presiden pada Portal Berita Online,”  Info Bibl. J. Perpust. dan Ilmu Inf., 2020, doi: 10.24036/ib.v1i2.74.
[14]  B. Y. Geni, J. Santony, and Sumijan, “Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis, 2019, doi: 10.37034/infeb.v1i4.5.
[15]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019, doi: https://doi.org/10.24176/simet.v10i2.2882.
[16]  J. Tamaela, E. Sediyono, and A. Setiawan, “Implementasi Metode Association Rule untuk Menganalisis Data Twitter tentang Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  dengan  Algoritma  Frequent  Pattern-Growth,”  J.  Sist.  Inf.  BISNIS,  2018,  doi: 10.21456/vol8iss1pp25-33.
[17]  Z. Yani and S. Sumijan, “Simulasi Algoritma Monte Carlo dalam Memprediksi Pendapatan Penjualan Produk Kalsium Tiens Syariah,” J. Inform. Ekon. Bisnis, 2020, doi: 10.37034/infeb.v3i1.58.
[18]  M. Ihksan, S. Defit, and Y. Yunus, “Monte Carlo Simulation in Predicting the Level of Culinary Sales Revenue (Case Study at Radja Minas Padang),” J. Inform. Ekon. Bisnis, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.63.
[19]  E. K. Suni, “ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN REDAKSI TELEVISI MENGGUNAKAN METODE NINE-STEP KIMBALL,” J. Tek. Inform., 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8560.
[20]  M. Akbar, C. Patmala, and D. Nurmalasari, “Ekstraksi Data pada Tabel dari Halaman Web Menggunakan Pohon Document Object Model,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., 2016, doi: 10.22146/jnteti.v5i4.273.