Perbandingan Sentimen Arus Mudik-Balik Pelaku Perjalanan Dalam Negeri (PPDN) Berbasis Algoritma Klasifikasi
Vion Age Tricahyo 1,* , Dessy Amry Raykhamna 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Brawijaya, Indonesia
1 vionage@unublitar.ac.id; 2 dessylie@gmail.com
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 29 Juni 2022 Direvisi: 21 Agustus 2022 Diterbitkan: 24 Agustus 2022 Perjalanan mudik-balik sudah menjadi budaya dan kebiasaan setiap tahun bagi penduduk yang sedang merantau. Kebiasaan ini terhenti selama dua tahun  dikarenakan  pandemi  Covid-19  menyebar  ke  seluruh  negara termasuk Indonesia. Pada tahun ini melalui surat edaran satuan tugas no 16 tahun 2022, dinyatakan bahwa masyarakat diperbolehkan melakukan perjalanan  dengan  berbagai  aturan  dan  syarat.  Aturan  dan  syarat  ini mengakibatkan  banyak  sentimen  pro  dan  kontra  yang  terjadi  di masyarakat terutama di media sosial twitter. Data berasal langsung dari netizen dan  tanggapan  dari  media  nasional  menghasilkan  variasi  data. Data  yang  diolah  total  sebanyak  11.971  data  dengan  memanfaatkan Word2Vec sebagai  ekstraksi  fitur  menggunakan  kata  kunci  mudik  dan balik.  Hasil  penelitian  menggunakan naïve  bayes , decision  tree dan support  vector  machine menghasilkan  perbandingan  akurasi  tertinggi yakni sebesar 97.5 % dan terendah 82.96 %.
Kata Kunci
Algoritma Klasifikasi
Covid-19 Mudik-Balik Sentimen

## PENDAHULUAN
Selama 2 tahun terakhir dunia menghadapi wabah virus yang terus menyebar ke seluruh negara  di  dunia  tak  terkecuali  Indonesia.  Wabah  virus  ini  diidentifikasi  bernama Severe Acute    Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 (SARS-COV2)  dan  lebih  banyak  dikenal dengan Covid-19. Persebaran Covid-19 ini lebih cepat dibandingkan dengan virus lain yang pernah menjadi wabah seperti SARS meski memiliki keidentikan sebesar 80% [1]. Wabah ini  selain  menelan  banyak  korban  jiwa  namun  juga  menyebabkan  perkekonomian  suatu negara menurun bahkan kacau. Salah satu yang dampak lain dan menimbulkan masalah baru adalah  pembatasan  sampai  dilarangnya  kegiatan  sosial  diluar  ruangan.  Masyarakat  yang terbiasa dengan sosialisasi dibatasi dengan hanya berada didalam rumah tanpa mobilisasi.
Mobilisasi dalam dua tahun terakhir terutama antar negara bahkan antar kota-provinsi sangat dibatasi. Selain berbagai pembatasan, harga transportasi tiap perjalanan melambung tinggi.  Hal  ini  belum  ditambah  dengan  persyaratan  tes  antigen  sampai  PCR  dan  juga vaksinasi.Vaksinasi memang menjadi hal wajib bagi masyarakat yang melakukan perjalanan baik luar maupun dalam negeri, karena dengan vaksinasi membantu mengurangi penyebaran Covid-19  [2].  Namun  keadaan  dilapangan  terutama  masyarakat  yang  akan  melalukan perjalanan menimbulkan pro dan kontra. Terlebih lagi perjalanan ini bukan perjalanan dinas atau  liburan  melainkan  perjalanan mudik-balik  dalam  rangka  hari  raya  Idul  Fitri. Momen Idul Fitri memang sangat berbeda dan merupakan hal yang paling dinantikan bagi perantau. Pada  momen  tersebut  dimanfaatkan  bagi  perantau  untuk  melakukan  silaturahmi  dan berkumpul  dengan  keluarga  besar  [3].  Penantian  ini  membuat  masyarakat  antusias  ingin mudik dikarenakan ditambahnya libur Ramadan sampai Idul Fitri tiba. Ini belum ditambah dengan libur sekolah dan diterapkannya Work Form Home (WFH) selama akhir bulan April
sampai  Juni  2022.  Melihat  kebijakan  yang  diambil  pemerintah  dari awal  pandemi  hingga sekarang seperti dimulainya langkah 5M, Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB), dan Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  berbasis  mikro  (PPKM  Mikro)  sampai WFH kini telah berakhir. Hal ini telah disampaikan secara langsung dalam konferensi pers oleh Presiden Joko Widodo. Dengan kebijakan ini pada awal Juli 2022, ASN, swasta dan pekerja berbagai sektor bisa melakukan Work From Office (WFO) secara penuh. Hal ini juga di dukung dengan peraturan menteri dalam negeri bahwa PPKM level 1 WFO diperbolehkan 100%  [4].  Dengan  begitu  sisa-sisa  mudik-balik  akan  terjadi  dan  masyarakat  yang  masih melakukan  WFH  akan  kembali  ke  domisili.  Pembahasan  kebijakan  ini  pada  media  sosial twitter masih menjadi topik yang cukup ramai diperbicangkan. Hal ini tidak mengherankan melihat Indonesia merupakan salah satu pengguna media sosial teraktif didunia. Data terbaru menunjukkan  pengguna  Twitter  didunia mencapai  1,3  milliar  akun  dengan  500  juta  lebih tweets  yang  terjadi  setiap  harinya  [5].  Dan  ini  akan  terus  bertambah  seiring  waktu  dan fenomena tertentu terjadi dan menjadi perbincangan publik.
Pada penelitian dengan topik “mudik” sebelumnya dilakukan oleh [6], menggunakan kata terbatas  yaitu  mudik.  Selain  itu  metode  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes (NB)  serta Support  Vector  Machine (SVM).  Penelitian  selanjutnya  yaitu  masih  dengan  penggunaan Support Vector Machine untuk sentimen analisis larangan mudik dilakukan oleh  [7]. Dan yang terbaru adalah  penggunaan Naïve Bayes dan Decision Tree dengan topik sama yang dilakukan oleh [8]. Dari seluruh penelitian terbauru diatas rentang akurasi yang dihasilkan adalah  mulai  dari  56,56  %  sampai  87%.  Dari  semua  penelitian  diatas  belum  ada  yang menggunakan Word2Vec sebagai metode untuk ekstraksi fitur serta hasil perbandingannya dalam dalam penerapan algoritma. Disamping dengan Binary TF, Raw TF dan TF.IDF yang sering  digunakan  dan  telah  diterapkan  dipenelitian  sebelumnya,  penggunaan  model Word2Vec dianggap lebih mumpuni karena Word2Vec membutuhkan  contoh data dengan skala  besar  untuk  merepresentasikan  kata  dan  kata-kata  mirip  yang  lebih  dekat  [9]. Berdasarkan hasil kajian penelitian diatas, peneliti akan menggabungkan ketiga metode yaitu Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan Support  Vector  Machine serta  akan  melakukan perbandingan  didalamnya.  Selain  itu  lingkup  kata  kunci  akan  ditambah  sehingga  akan menghasilkan data yang lebih bervariasi ketika diproses dalam menghasilkan nilai vektor. Fokus  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  juga  sangat  penting  untuk  mendukung keberlanjutan penelitian ini.

## METODE
Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini,  pemrosesan  dasar  tetap  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  vektor  setiap  kata.  Untuk  menghasilkan  setiap  kata  dibutuhkan  pra- pemrosesan. Bagian paling awal adalah mendapatkan data dengan cara crawling di media sosial  twitter.  Setelah  itu  melakukan  labeling  untuk  memisahkan  kata  positif  dan negatif. Karena teknik penentuan label sangat berpengaruh dalam penelitian ini untuk mendukung kesesuaian (ground truth data) , bahkan sebelum proses pre-processing dimulai. Penentuan label dibantu dengan Sastrawi library sekaligus membantu dalam pengelompokan kata. Kata yang dikelompokkan akan menggunakan ekstraksi fitur Word2Vec untuk mendapatkan nilai vektor. Word2Vec adalah alat untuk menghitung representasi vektor kata yang dirilis oleh Google  di  2013.  Alat  ini  bisa  mewakili  kata  input  dengan  vektor  fitur  fix-length  dengan menyediakan  dua  model  arsitektur  utama  untuk  komputasi  vektor  secara  berkelanjutan. Representasi  vector  tersebut  adalah Continuous  Bag-Of-Words (CBOW)  model  dan Continuous Skip-Gram (Skip-Gram) model [10].
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 208-215
Data yang dihasilkan dari proses crawling adalah sejumlah 11.971 tweets dengan kata kunci utama mudik dan balik. Data diambil dari tanggal 22 Mei sampai Juni tanggal 30. Pada penelitian ini difokuskan pada data Pelaku Perjalanan Dalam Negeri (PPDN) yaitu pemudik yang akan melakukan perjalanan “mudik” menuju kampung halamannya dan pemudik yang akan  kembali  “balik”  ke  tempat  domisili  tempat  bekerja.  Kurun  waktu  pengambilan  data diatas  adalah  batas  dari  berahkhirnya  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat) Level 1 yang berdasarkan peraturan menteri dalam negeri berakhir pada tanggal 4 Juli 2022. Secara garis besar urutan yang dilakukan dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 . Alur Penelitian
Pada  alur  penelitian,  setelah crawling selesai  diakukan  langkah  selanjutnya  adalah proses case folding. Proses case folding merupakan proses untuk mengubah kata ke dalam huruf kecil atau lowercase [11] . Setelah itu proses tokenize yaitu proses normalisasi untuk menghilangkan usernamae, URL  dan  RT  pada tweet .  Pada  proses tokenize untuk mendapatkan kata unik maupun dasar sehingga diperoleh frekuensi dan nilai bobot disetiap kata.  Kemudian  proses  dilanjutkan  dengan stopword  removal yaitu  proses  untuk menghilangkan  kata  yang  tidak  memiliki  kaitan  dengan  analisis  sentiment  seperti  kata penghubung  dan  berulang-ulang.  Langkah  terakhir  adalah  melakukan stemming yang digunakan  untuk  mendapatkan  kata  dasar  murni  tanpa  tambahan prefiks maupun sufiks. Berikut ini adalah contoh tabel hasil crawling dan pengelompokannya berdasarkan kategori positif dan negatif:
Tabel 1 . Contoh Dataset Data Label Kata Kunci 1520108291245764609 2022-04-30 01:30:33 +0700 Mudik , Tol Jakarta- Cikampek di Bekasi Macet pollll https://t.co/YID8hobgGH - Mudik 1520070927228170246 2022-04-29 23:02:05 +0700 Mudik Gratis Sepeda Motor, Ribuan Orang Berdatangan Ke Pelabuhan Tanjung Priok https://t.co/wPlDH8Plwf + Mudik
1521716255786672129 2022-05-04 12:00:02 +0700 #SahabatKAI yg belum dpt tiket balik , bisa memanfaatkan program motor gratis (Motis).  Daftar sekarang atau kunjungi stasiun yg melayani program #Motis2022.  #KAI121
https://t.co/8m40VbfBww +
Balik
1523328694671986689 2022-05-08 22:47:17 +0700 mengkhayal masih pgn dirumah smpe hari rabu  tp skrg mau ga mau harus balik soalnya libur cuma 3 hari, so sadddd:( - Balik Crawling
Preprocessing Tokenize Filtering Stemming Labelling Feature extraction (Word2Vec) Score Naïve Bayes Decision Tree Support Vector Machine Dataset
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 208-215
Selanjutnya implementasi stemming dari corpus atau library dengan stem_sastrawi pada library yang ada pada python . Tujuan dari penggunaan dan penerapan corpus adalah untuk memperkuat  data  sentimen  hasil  label  di  atas.  Sebelumnya  berikut  ini  adalah  contoh pengelompokan data dari kata positif dan negatif yang digunakan sebagai acuan labeling , ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. List Label Setiap Kata Daftar Kata Label Absurd,  abnormal,  acuh,  belum  pasti,  bencana,  cabul,  cacat,  dendam,  egois,  ejekan,  fatal, fitnah,  gebit,  gila,  hujat, ilegal,  jahat,  jelek,  kebencian,  kebiri,  kritis,  lemah,  mabuk,  mafia, murka, najis, nakal, omelan, otoriter, pecandu, polusi, racun, radikal, sabotase, sakit, tekanan, telanjang, terjelek, ugal-ugalan, virus, vulgar, zina Negatif
Aman,  amanah,  berani,  bergizi,  bonus,  cerdik,  dinamis,  ditegakkan,  emas,  empati,  enak, favorit, fenomenal, gesit, giat, harum, hormat, ideal, idola, juara, jujur, kaya, keadilan, kuat, lancer,  layak,  manis,  mulus,  murah,  nikmat,  nyaman,  optima,  optimis,  piala,  pintar,  rajin, riang, sempurna, senang, teladan, teliti, unik, yeah Positif
Dengan daftar kata pada tabel diatas, protokol pelabelan semakin kuat dan dapat diuji kebenarannya.  Sehingga  proses pre-processing semakin  cepat  dan  mudah.  Proses pre- processing ini  dimulai  dari case  folding hingga stemming .  Dalam stemming ,  perhitungan dibentuk oleh bentuk kata dasar. Berikut ini adalah contoh stemming serta jumlah token per kata dalam setiap tweet , ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Stemming dengan token
Stemming List Kunci [('mudik',  4),  ('tol',  2),  ('jakarta',  2),  ('cikampek',  2),  ('bekasi',  1),  ('macet',  1),  ('gratis',  1), ('sepeda', 1), ('motor', 1), ('pelabuhan', 1), ('orang', 1) Mudik [('balik',  3),  ('motor',  2),  ('program',  2),  ('stasiun',  2),  ('rabu',  1),  ('libur',  1),  ('melayani',  1), ('hari', 1),  ('indonesia', 1) Balik
Dengan hasil stemming diatas menunjukkan bahwa setiap token memiliki nilai. Nilai ini didapatkan melalui proses selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Feature Extraction atau ekstraksi fitur adalah pengambilan ciri ( feature) dari suatu bentuk kalimat atau objek yang nantinya nilai yang didapatkan akan dilakukan analisa pada proses selanjutnya. Dalam penelitian ini implementasi  fitur  yang  digunakan  adalah Word2Vec .  Setelah  selesai  proses  selanjutnya adalah  klasifikasi  sentimen  menggunakan  berbagai  metode.  Sebelum  sampai  pada  proses tersebut perlu diperoleh nilai vektor dari setiap token.  Token setiap kata mengikuti list yang ada pada corpus sastrawi . Penyajian data tetap terpisah untuk mengetahui perbandingan pro dan kontra dari setiap kata kunci.

## Persamaan Matematika
Penerapan fitur Word2Vec akan menghitung vektor yang ada pada setiap token kata. Penggunaan Persamaan (1) dan (2) pada ekstraksi fitur ini untuk mendapatkan nilai vektor per token.
𝑒𝑚𝑏 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗 =𝑖  𝑣 𝑗 𝑖 𝑛 (1) 𝑉 𝑑𝑜𝑐 = [ 𝑒𝑚𝑏 1 , 𝑒𝑚𝑏 2 , 𝑒𝑚𝑏 3 … 𝑒𝑚𝑏 𝑛 ] (2)
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 208-215
Variabel 𝑒𝑚𝑏 𝑖 merupakan  representasi  nilai  vektor  dari  dokumen  untuk  dimensi  ke-i. Variabel  n  bernilai  total  jumlah  kata  yang  ada  di  dalam  setiap  dokumen.  Sedangkan 𝑣 𝑗 𝑖 merupakan  isi  elemen  ke-i  dari  representasi  nilai  vektor  kata  ke-j.  Dari  rumus  tersebut dihasilkan  nilai  persamaan  vektor  dokumen 𝑉 𝑑𝑜𝑐 =  [ 𝑒𝑚𝑏 1 , 𝑒𝑚𝑏 2 , 𝑒𝑚𝑏 3 … 𝑒𝑚𝑏 𝑛 ]  sebagai model representasi dari sebuah kalimat di twitter. Pada implementasinya menggunakan tools Rapid  Miner .  Sebelum  mendapatkan  nilai  vektor  perlu data  training untuk  melatih  data. Berikut ini training yang perlu dilakukan:
model = gensim.models.Word2Vec (document, vector_size = 100, window = 5, min_count = 1, workers = 8) model.train (documents, total_examples = len (documents), epochs = 1)
Dari code dan data latih diatas akan didapatkan nilai vector sebagai berikut :
Tabel 4 Vektor Data 'Mudik' Kata 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝒏 mudik 0.10933 -0.0948 -0.0811 …… tol 0.08412 0.02427 -0.057 …… jakarta 0.07107 0.06424 0.04294 …… cikampek -0.0525 -0.013 -0.1094 …… bekasi -0.0586 -0.018 -0.119 …… macet -0.0066 0.05306 -0.0124 …… Dst…. …… ……
…… ……
Tabel 5 Vektor Data 'Balik'
Setelah pengujian data latih selesai dan mendapat nilai vektor, bisa dilanjutkan dengan melakukan teknik machine learning yaitu klasifikasi menggunakan beberapa model seperti Naïve Bayes, Decision Tree dan Support Vector Machine.

## Naïve Bayes
Teori Bayesian adalah  bagian  penting  dari  teori  induktif Bayesian subjektif. Naïve Bayes merupakan  pengambilan  keputusan  untuk  memperkirakan  probabilitas  subjektif melalui perhitungan dari beberapa keadaan yang belum diketahui di bawah informasi yang tidak lengkap [12]. Untuk itu diperlukan cara yang optimal dengan cara memodifikasi nilai probabilitas.  Salah  satu  ciri  utama  dari naïve  bayes ini  yaitu independensi  yang  kuat  dari setiap  suatu  kondisi  atau  kejadian.  Apabila  terdapat  dua  kejadian  berbeda  yang  terpisah (misalkan X dan H), maka Teorema Bayes dapat dirumuskan sesuai Persamaan (3).
Kata 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝟏 𝒆𝒎𝒃 𝒏 balik 0.084119 0.024265 -0.05702 …… motor 0.109329 -0.09475 -0.08109 …… program 0.071075 0.064239 0.042938 …… stasiun -0.0525 -0.01297 -0.10939 …… rabu -0.05858 -0.01803 -0.11897 …… libur -0.00662 0.053064 -0.01236 …… Dst…. …… …… …… ……
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝑋) . 𝑃(𝐻) (3)

## Decision Tree
Algoritma decision  tree digunakan  untuk  mengimplementasikan  ekstraksi  fitur menggunakan information gain. Information gain adalah ukuran perhitungan statistik untuk mengukur efektivitas dari sebuah atribut suatu sampel data kedalam sebuah klasifikasi [13]. Sampel yang belum diklasifikasi dimasukkan ke dalam kelas yang sudah tersedia. Root node merupakan jalur pertama dalam pengujian data dan memiliki nilai atribut terbesar. Dan leaf node adalah  akhir  dari  pengujian  yang  dimana  menghasilkan  prediksi  berdasarkan  kelas data. Atribut yang memiliki nilai continuous perlu didiskritkan. Adapun perhitungan untuk mencari nilai tersebut dengan Persamaan (4).
𝐼(𝑆 1. 𝑆 2…… 𝑆 𝑛. ) = − ∑ 𝑃 1 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑃 𝑖 ) ∞ 𝑖=1 (4)

## Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode handal dalam mengatasi permasalahan dalam klasifikasi data. SVM mengenali dan mempelajari pola yang nantinya akan membantu dalam klasifikasi dan analisis regresi. SVM merupakan kasus linier yang dipisahkan  dan  dibagi  sesuai  kelasnya  [14].  Fungsi  linier  tersebut  dapat  didefinisikan menjadi Persamaan (5).
K (x, xi) = x ⋅𝑥 𝑇 (5)
Karena sebuah SVM merupakan pengklasifikasi, maka berfungsi sebagai hyperline atau pemisah  untuk  menemukan  fungsi  terbaik  melalui  himpunan  pelatihan.  Algoritma  SVM dalam  data  latih  akan  terbangun  model  yang  dapat  memprediksi  apakah  data  yang  baru masuk ke dalam suatu kategori atau jatuh dan tidak masuk ke dalam kategori.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah proses pre-processing dan melakukan training data selesai, langkah selanjutnya adalah implementasi klasifikasi dari algoritma yang dipilih. Pada tahap ini akan diperoleh nilai klasifikasi, perbedaan hasil klasifikasi dan menentukan hasil klasifikasi paling tinggi dan terbaik dalam kasus penelitian ini. Pengukuran kinerja dengan menggunakan persamaan confusion  matrix ,  yang  didalamnya  terdapat  4  istilah.  Keempat  representasi  klasifikasi tersebut  adalah True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP)  dan False Negative (FN). Dalam proses ini harus disiapkan data dalam bentuk Excel, CSV atau format lain  yang  didukung  sebelum  penentuan replace  missing  values,  set  role,  nominal  to  teks , process  document dan cross-validation yang  saling  terkait.  Pada  proses cross-validation , pada tahap ini dilakukan uji validasi hasil klasifikasi yang telah di generate menggunakan metode K-Fold test data sharing dengan k = 10. Berikut adalah gambar yang menunjukkan proses dan desain cross-validation . Diikuti oleh beberapa klasifikasi yang digunakan.
Gambar 2. Pengambilan-Pemrosesan Data
Gambar 3. Training - Testing Algoritma
Proses  diatas  adalah  kelanjutan  dari  persiapan  data  yang  dilakukan  sebelumnya.  Pada proses  ini  operator  klasifikasi  berada  di  data training yang  mana  seluruh  data  yang dipersiapkan sebelumnya dihubungkan oleh cross validation ke operator training klasifikasi. Setelah  itu  data training akan  diimplementasikan  di apply  model dan  dihitung  nilai performance- nya.  Pada  tahap  training  diatas,  operator  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Naïve Bayes, Decision Tree dan Support Vector Machine.

## Hasil Model
Dari  hasil  pengujian  sentimen,  seluruh  data  diuji  untuk  memperoleh  nilai  akurasi, pressision, recall dan jumlah nilai positif dan negatif dari masing-masing data. Pada tabel berikut  diambil  nilai  tertinggi  dari  masing-masing  proses,  karena  hal  ini  menunjukkan akurasi yang terbaik yang bisa dan telah dicapai oleh masing-masing data uji. Tabel 6 adalah hasil model klasifikasi dari kedua kata kunci.
Tabel 6 Hasil Perbandingan Klasifikasi. Klasifikasi Akurasi Mudik Akurasi Balik Cross Validation Mudik Cross Validation Balik Naïve Bayes 94.9 % 83.5 % +/- 5.55 % +/- 13.44 % Decision Tree 97.5 % 93.33 % +/- 6.91 % +/- 12.05 % SVM 83.67 % 82.96 % +/- 12.32 % +/- 8.39 %
Dari  hasil  yang  diperoleh  diatas,  dapat  diketahui  dan  diperoleh  nilai  dari  berbagai klasifikasi  dengan  berbagai  model.  Data  mudik  mendominasi  keunggulan  akurasi dibandingan dengan data balik. Data mudik dengan akurasi tertinggi diperoleh dari metode
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 208-215
Decision Tree sebesar 97.5 % dan terendah menggunakan metode SVM sebesar 83.67 % . Sedangkan data balik memiliki akurasi tertinggi sebesar 93.33% dengan metode yang sama yaitu Decision  Tree. Data  dengan  nilai  terendah  diperoleh  melalui  metode  SVM  dengan 82.96% dengan selisih diatasnya yaitu 83.5% dengan metode Naïve Bayes.

## KESIMPULAN
Pada bagian ini peneliti dapat menyampaikan  bahwa metode ekstraksi fitur Word2Vec dapat diimplementasikan dan terlihat cocok untuk mendapatkan nilai vektor. Selain itu fitur parameter yang ada pada Word2Vec sangat beragam dan memudahkan untuk mendapatkan hasil data yang bervariasi. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi yang tinggi yang diperoleh dari kedua kata kunci yang terpisah untuk perbandingan. Nilai tertinggi klasifikasi diperoleh melalui klasifikasi Decision Tree dengan akurasi tertinggi mencapai 97,5% untuk kata kunci mudik. Sedangkan nilai akurasi terendah sebesar 81,96% menggunakan klasifikasi Support Vector Machine untuk kata kunci balik.

## REFERENSI
[1]   D. W. Nugroho, W. Indah, Alanish, N. Istiqomah, I. Cahyasari, M. Indrastuti, P. Sugondo and A. Isworo, "Literature Review : Transmisi Covid-19 dari Manusia ke Manusia Di Asia," Journal of Bionursing, pp. 101-112, 2020.
[2]   P. Stepahnie, S. Enjelina, M. Angelica and I. Martinelli, "Aspek Hukum Pelaksanaan Vaksinasi Covid- 19 di Indonesia," in Prosiding Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (SENAPENMAS) , Jakarta, 2021.
[3]   A.  ..  Nugraha  and  D.  Hidayat,  "Persepsi  Masyarakat  Mengenai  Peraturan  Larangan  Mudik  Selama Covid-19," Jurnal Ilmu Komunikasi, pp. 84-97, 2021.
[4]   G. Muhamad, "Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 29 Tahun 2022," Satgas Covid-19, Jakarta, 2022.
[5]   T. B. Lee, "Twitter Usage Statistics," Internet Live Stats, Boston, 2022.
[6]   S. Sautomo, N. Hafidz, Y. .. Achyani and W. Gata, "Sentiment Analysis Due to "Mudik" Prohibited of Covid-19 Through Twitter," Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, pp. 7-12, 2020.
[7]   R. Pebrianto, T. Rivanie, R. Nurfalah, W. Gata and M. .. Julianto, "Adopsi Algoritme Support Vector Machine  untuk  Analisis  Sentimen  Larangan  Mudik  Lebaran  2020  pada  Twitter," Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI, pp. 193-199, 2020.
[8]   R.  ..  Artika  and  D.  ..  Pambudi,  "Analisis  Sentimen  Terhadap  Larangan  Mudik  Akibat  Covid-19 Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree," UISI, Gresik, 2021.
[9]   A. M. Fauzi, "Word2Vec Model for Sentiment Analysis of Product Reviews in Indonesian Language," International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol. 9, no. 1, pp. 525-530, 2019.
[10]  V.  ..  Tricahyo  and  S.  ..  Isa,  "Classification  of  Indonesian  Presidential  Campaign  on  Twitter  Using Word2Vec," International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, pp. 5501- 5508, 2020.
[11]  Rustiana and Rahayu, "Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil : Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes," Jurnal Simetris Vol 8 No 1, 2017.
[12]  H.  Chen,  S.  Hu  and  X.  Zhao,  "Improved  Naive  Bayes  Classification  Algorithm  for  Traffic  Risk Management," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, pp. 1-12, 2021.
[13]  M.  Babaei,  J.  Kulshrestha,  A.  Chakraborty,  E.  ..  Redmiles,  M.  Cha  and  K.  ..  Gummadi,  "Analyzing Biases in Perception of Truth in News Stories and Their Implications for Fact Checking," IEEE, pp. 839- 850, 2022.
[14]  V. Nanda, A. Majumdar, C. Kolling, J. .. Dickerson, K. .. Gummadi, B. .. Love and A. Weller, "Exploring Representational Alignment with Human Perception Using Identically Represented Inputs," arXiv Labs, Cornell University, New York, 2022.