## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 161-171, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.131 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## TEKNIK PREPROCESSING PADA TEXT MINING MENGGUNAKAN DATA TWEET “MENTAL HEALTH”
Dianda Rifaldi 1)* , Abdul Fadlil 1) , Herman 1)
1 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 2207048010@webmail.uad.ac.id

## Abstrak
Indonesia merupakan salah satu negara di kategorikan pengguna media sosial twitter terbanyak yaitu mencapai 18,45 pada periode januari tahun 2022 juta pengguna sehingga data pada twitter dapat digunakan dalam melakukan bebagai  penelitian.  Data  penelitian  ini  menggunakan  data  media  sosial  twitter  yang  diambil  dengan  metode crawling dan mendapatkan data sebanyak 9739 yang diambil dari tanggal 19 oktober 2022 sampai 4 desember 2022  dengan  menggunakan keyword “ mental  health ”.  Data  hasil crawling masih  berbentuk  mentah  dan  tidak terstruktur,  sehingga  perlu  dilakukan preprocessing agar  data  dapat  di  proses  ke  tahap  selanjutnya  dan menghasilkan data yang dapat diolah menggunakan tools pengolah data. Tujuan penelitian ini adalah melakukan preprocessing pada  data  yang  sudah  diperoleh  melalui  twitter.  Pengolahan  data  menggunakan  model machine learning diperlukan tahap persiapan data yaitu dengan melakukan preprocessing agar data yang digunakan dapat diolah dengan baik. hasil penelitian ini adalah data yang melewati tahap preprocessing telah berbentuk kata dasar dan  siap  diolah  untuk  melakukan  penelitian  terkait mental  health .  Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  pada preprocessing yaitu perubahan bentuk kata dasar, menghapus kata yang tidak penting, menghapus imbuhan, dan konjungsi dari dokumen tweet.  Selanjutnya data yang telah melewati tahap preprocessing siap untuk dilakukan pembuatan model analisis sentimen yang berguna dalam pengambilan keputusan terhadap permasalahan tersebut.
Kata kunci : mental health; preprocessing; twitter.

## PREPROCESSING TECHNIQUES IN TEXT MINING: “MENTAL HEALTH” TWEET DATA

## Abstract
Indonesia is one of the countries categorized as the most Twitter social media users, reaching 18.45 million users in the January 2022 period so that data on Twitter can be used in conducting various researches. This research data uses Twitter social media data taken by crawling method and obtained 9739 data taken from October 19, 2022  to  December  4,  2022 using  the  keyword  "mental  health".  Crawled  data  is  still  raw  and  unstructured,  so preprocessing is needed so that the data can be processed to the next stage and produce data that can be processed using data processing tools. The purpose of this study is to preprocess the data that has been obtained through twitter. Data  processing  using  machine  learning  models  requires  a  data  preparation  stage,  namely  by preprocessing so that the data used can be processed properly. The result of this study is that data that passes the preprocessing stage has been in the form of basic words and is ready to be processed to conduct research related to mental health. Some of the stages carried out in preprocessing are changing the form of basic words, removing unimportant  words,  removing  affixes,  and  conjunctions  from  the  tweet  document.  Furthermore,  data  that  has passed the preprocessing stage is ready to make sentiment analysis models that are useful in making decisions on these problems.
Keywords: mental health; preprocessing; twitter.
Submitted: 6 Februari 2023 Reviewed: 7 Februari 2023 Accepted: 6 April 2023 Published: 30 April 2023

## PENDAHULUAN
Statistik pengguna twitter di  Indonesia mencapai 18.45 juta pada periode Januari 2022 yang  dikelompokkan  berdasarkan  jenis  kelamin,  laki-laki  sebesar  68,5%  dan  perempuan sebesar 31.5%. Pengguna twitter dalam kategori usia, usia 25-34 tahun sebesar 26.6%, usia 18- 24 tahun sebesar 25.2%, usia 45 tahun keatas sebesar 12% dan usia 13-17 tahun sebesar 78% (Admin, 2022) . Masalah dalam kesehatan mental merupakan masih menjadi masalah yang besar terutama di Indonesia. Pada tahun 2018 Riset Kesehatan Dasar mengatakan “lebih dari 19 juta penduduk berusia dari 15 tahun mengalami gangguan mental emosional dan lebih dari 12 juta penduduk berusia lebih dari 15 tahun mengalami depresi. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan lebih dari 264 juta jiwa dari berbagai kalangan usia menderita depresi, penyakit ini tidak memandang jenis kelamin, status sosial, dan usia (Mulyani et al., 2022). Dalam kasus ini jika masyarakat minim pengetahuan terkait masalah kesehatan mental, maka memungkinkan untuk menambahkan jumlah penderita masalah kesehatan mental.
Analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui arah polaritas dari emosi positif, negatif atau netral dari data dokumen, kalimat, paragraf (Zhao, 2015) (Firdaus et al., 2022) (Meetei et al.,  2021)  (Merinda  Lestandy  et  al.,  2021)  (Xu  et  al.,  2022)  (Leelawat  et  al.,  2022).  Proses analisis  biasa  dilakukan  dengan  mengumpulkan  pendapat  dalam  bentuk Text dari  berbagai sumber  data  dari  internet  dan  berbagai  platform  media  sosial.  Analisis  dilakukan  secara otomatis  untuk  mengenali  apakah  segmen Text bersifat  emosional  dan  menentukan polaritasnya. Analisis sentimen telah digunakan untuk mendapatkan persentase polaritas emosi (positif  atau  negatif)  terhadap  ulasan  tokopedia  di  Google  Playstore  dengan  data  yang digunakan sebanyak 992 komentar dengan penggunaan algoritma Naïve Bayes sebesar 75.30% dan tingkat akurasi algoritma K-Nearest Neighbor 86.09% (Firdaus et al., 2022).
Kemudian terhadap opini masyarakat terhadap  Kominfo dalam pemblokiran situs non- PSE  dengan  jumlah  data  1234  tweet  yang  telah  di Preprocessing cenderung  negatif  sebesar 82.82% positif 10.53% dan netral 6.65% (Rahmawati & Sukmasetya, 2022). Terhadap vaksin Covid -19 dengan jumlah data 4.078 data tweet, terdapat 2.525 sentimen positif (43,0%), 771 sentimen negatif (16,4%), dan 1.912 sentimen netral (40,6%). Hasil dari 80% (3766) data latih dan  20%  (942)  data  uji  diperoleh  skor  akurasi  sebesar  73,6%.  Dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa kecenderungan masyarakat Indonesia pada saat pengambilan data sampling lebih  menerima  (respon  positif)  terhadap  kebijakan  pemerintah  terkait  program  vaksinasi Covid-19 (Syah & Witanti, 2022).
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data tweet pada media sosial Twitter yang diambil  dengan  menggunakan  teknik Crawling ,  data  tersebut  berhasil  diambil  namun  masih dalam bentuk Text utuh dari tweet pengguna. Keyword data yang digunakan pada penelitian ini yaitu “ Mental Health ” dengan jumlah data 9739 yang diambil dari 19 Oktober 2022 sampai dengan  04  Desember  2022.  yang  akan  berfokus  pada  tahap Preprocessing .  Penelitian membahas tahap Preprocessing data tweet sehingga siap digunakan untuk melakukan analisis sentimen, penelitian ini menerapkan teknik Preprocessing diantaranya case folding, tokenizing, stop word removal , normalisasi dan stemming yang nantinya hasil dari Preprocessing tersebut dapat digunakan dalam pembuatan model Machine Learning Analisis Sentimen. Preprocessing merupakan  proses  pembersihan  dan  distandarisasi  data,  karena  data  mentah  yang  dihasilkan pengguna  biasanya  tidak  terstruktur  dan  tidak  dapat  dianalisis  untuk  melakukan  analisis sentimen  (Meetei  et  al.,  2021)  (Kurniawan  et  al.,  2020)  (Leurs  et  al.,  2022).  Teknik Preprocessing sering digunakan dalam Natural Language Processing untuk menyiapkan Text untuk klasifikasi (Sohrabi & Hemmatian, 2019).
Sebelumnya sudah dilakukan penelitian dalam teknik Preprocessing pada data sebelum ke  tahap  pemodelan  dalam Machine  Learning yaitu  untuk  Analisis  Sentimen,  penelitian (Vijayarani,  Ms.  J.  Ilamathi,  2015)  melakukan Preprocessing untuk Text Mining untuk

## Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”
memecahkan  berbagai  jenis  masalah  penelitian  dalam  terkait  penambangan  data  seperti penambangan Text , penambangan web, penambangan gambar, penambangan pola sekuensial penambangan spasial, penambangan medis, penambangan multimedia, penambangan struktur dan  penambahan  grafik.  Pada  teknik Preprocessing dalam  penelitian  ini  menggunakan beberapa tahap diantaranya Preprocessing, Extraction, Stopword Removal, Stemming, TF/IDF . (Duong  &  Nguyen-Thi,  2021)  melakukan  tahap Preprocessing menormalkan  data  seperti penggantian  ikon  emoji,  penghapusan  karakter  memanjang,  penanganan  negasi,  penanganan intensifikasi.  Kemudian  (Sohrabi  &  Hemmatian,  2019)  dengan  tujuan  untuk  mencapai Text standar  yang  dapat  diterima  dengan  menggunakan  Metode Word2vec yang  cepat  dan  akurat dalam  mengubah  susunan  kata  menjadi Vector Numeric yang  menggunakan  tahap Preprocessing dengan  beberapa  tahap  yaitu Conversion  of  Uppercase  Characters  to Lowercases,  Removing  the  Accent,  Removing  Extra  Blank  Spaces,  Removing  hyphens, Removing  Punction  Marks,  Removing  Watermarks,  Removing  Watermarks,  Removing Stopwords,  Tokenizing. Setelah  itu  ke  tahap  mengubah  kata  ke numeric dengan  klasifikasi Supervised Learning diantaranya Decision  Tree,  neural  network,  Support  Vector  Machine, Random  Forest, dan  melakukan Evaluation diantaranya precision,  recall,  accuracy. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan Preprocessing pada data yang sudah di Crawling sebelumnya dengan keyword “ Mental Health ” di media sosial Twitter dengan berfokus pada metode Case Folding, Tokenizing, Stopword Removal, Normalisasi, dan Stemming. Sebelum masuk kedalam pembuatan model Machine Learning diperlukan tahap awal yaitu melakukan Preprocessing, data  yang  sudah  melalui  proses Preprocessing ini  nantinya  akan  dapat digunakan dalam membentuk model Machine Learning seperti Analisis Sentimen.

## METODE
Tahap Preprocessing memiliki peran yang sangat penting dalam teknik dan aplikasi Text Mining ,  ini  merupakan  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  proses Text  Mining (Vijayarani, Ms. J. Ilamathi, 2015). Penelitian ini menggunakan 5 tahapan Preprocessing yaitu Case Folding, Tokenizing, Stopword Removal, Normalisasi , dan Stemming . Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Berikut uraian tahapan penelitian yang dilakukan untuk mendapatkan hasil meliputi: (1) Data Crawling, merupakan tahap  mengambil  data  pada  media  sosial  salah  satunya  twitter (Rahmawati  &  Sukmasetya,  2022)  (Nurkholis  et  al.,  2022)  (Yudhana  et  al.,  2019).  Untuk melakukan Crawling  Data sebelumnya  harus  menentukan keyword untuk  menentukan topic tweet apa yang akan diambil dan menentukan tenggat waktu dari tweet yang dilakukan  oleh pengguna;  (2) Case  Folding merupakan  proses  mengubah  huruf  kapital  pada  kalimat  tweet menjadi huruf kecil (Syafaat Amardita & Dwifebri Purbolaksono, 2022) (Muzaki & Witanti, 2021) (Jannah & Prasetyo, 2022).  Untuk Case Folding ini tahap yang digunakan mengubah seluruh Text tweet  yang  sudah di Crawling sebelumnya menjadi  huruf kecil atau lowercase . Karena kondisi tweet yang diambil beragam bentuk strutkur Text nya dan tidak beraturan; (3) Tokenizing merupakan pemisahan kata pada dokumen sehingga membentuk serangkaian token (Syafaat Amardita & Dwifebri Purbolaksono, 2022) (Duong & Nguyen-Thi, 2021) (Ulfah et al.,  2022). Tokenizing ini  adalah  proses  memisahkan  kata  perkata  dalam  setiap  kalimat kemudian  mendapatkan  hasil  akhir  berupa  serangkaian  token  pada  kalimat  yang  dokumen tweet;  (4) Stopword  Removal merupakan  proses  menghilangkan  kata  yang  dianggap  tidak memiliki makna pada dokumen (Syafaat Amardita & Dwifebri Purbolaksono, 2022) (Ulfah et al.,  2022)  (Kadhim et  al., 2015). Kata-kata yang  tidak penting  atau dianggap  tidak memiliki makna  dalam  dokumen  tweet  penelitian  ini  akan  dihilangkan  agar  dapat  mempermudah pemrosesan; (5) Normalisasi , penelitian ini memperbaiki huruf yang ganda pada suatu kalimat serta memperbaiki kalimat yang salah ketik. Tujuannya agar kata bisa dikenali dan dideteksi makna  dari  kata-kata  tersebut.  Perbandingan  antara  tweet  yang  sudah  dilakukan  normalisasi dan sebelum dilakukan normalisasi (Rahmawati & Sukmasetya, 2022) (Duong & Nguyen-Thi, 2021) (Saputra, 2019); dan (6) Stemming, merupakan proses untuk mendapatkan kata dasar dari kata turunan dengan menghilangkan imbuhan sufiks, infiks, dan konfiks (Syafaat Amardita & Dwifebri Purbolaksono, 2022) (Kadhim et al., 2015). Dengan menggunakan library sastrawi ini berfungsi untuk mengubah kata dasar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data awal yang masih dalam bentuk tidak terstruktur serta masih terdapat kombinasi dari simbol-simbol  pada Text tidak  akan  dapat  digunakan  untuk  proses  pembentukan  model Machine Learning . Penelitian ini  menggunakan  data tweet  dari media sosial Twitter  dengan keyword  “Mental  Health”.  Keyword  yang  digunakan  hanya  1  yaitu  Mental  Health untuk membatasi  banyaknya  data  yang akan  diproses  pada  penelitian  ini.  diharapkan  penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  model  yang  dibangun  ini  dengan  keyword  yang  lain  yang bersesuaian . Data diambil dari tweet pengguna terhitung sejak 19 Oktober 2022 sampai dengan 04  Desember  2022  dengan  jumlah  yang  dihasilkan  9739 record data  yang  memiliki  empat atribut diantaranya Datetime , Tweet, Text , dan Label. Tahap Preprocessing tidak menggunakan seluruh atribut tapi hanya menggunakan atribut Text yang berisi tweet pengguna Twitter yang akan di Analisis Sentimen. Potongan data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Detail Dataset Mental Health No Atribut Tipe Data 1 Datetime Object 2 Tweet ID Float 3 Text Object 4 Label int

## Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”
Data  yang  sudah  berhasil  di Crawling merupakan  data  mentah  yang  belum  dapat dilakukan  proses  Analisis  Sentimen,  oleh  karena  itu  di perlukan  tahap preprocessing untuk memperoleh  data  yang  terstruktur  sehingga  dapat  dilakukan  pembuatan  model Machine Learning .  Penelitian  yang  dilakukan  berhasil  memperoleh  data  yang  siap  digunakan  pada proses pembentukan model Machine Learning untuk melakukan Analisis Sentimen. Tahapan awal akan mengubah bentuk Text menjadi lowercase , melakukan penghapusan tab, new line, back slice, emoticon, mention, url, hashtag . Hasil dataset dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Mental Health Datetime Text Label 2022-12-04 18:14:19 @uumiftah Huhu thank you so much for sharing smangat kita smua yg sdg berjuang dg kesehatan mental smga diberi kekuatan! Izin titip konseling gratis 1 2022-12-26 19:47:09 Mental udah hancur, masa iya kesehatan gak dijaga? -1 2022-12-04 14:53:03 Hahaha aku lemah dalam mempertahakan hubungan, dan lebih mementingkan kesehatan mental. Skip 1 …. …. …. 2022-11-27 00:23:13 “Terlalu banyak konsumsi medsos, konsumsi konten- konten viral, asupan menfess toxic, radikal, bikin kesehatan mental menjadi turun drastis -1 2022-12-04 11:50:29 Bulan pertama berjuang sana sini sendirian, akhirnya nyerah karna bener2 makan kesehatan mental. Bulan kedua mulai terbuka sama temen2, yang Puji Tuhan diahadiahi orang2 yg super baikkkk ðŸ¥² 1 Dataset pada tabel 2 merupakan hasil dari Crawling data yang mempunyai 4 atribut yaitu Datetime,  Text,  Username dan Label .  Data  diatas  melewati  tahap  yang  dinamakan  sebagai Crawling yang bertujuan untuk  mengambil  data dari platform media sosial  terutama  Twitter yang digunakan pada penelitian ini. Keyword yang digunakan pada saat pengambilan data di Twitter ini menggunakan “ Mental Health ”.
Case Folding, Tahap ini akan mengubah bentuk Text yang awalnya bercampur dengan huruf  besar  menjadi Lowercase dari  hasil  dataset  yang  sudah  didapatkan  melalui  tahap Crawling. Berikut Gambar 2 hasil penerapan tahap Case Folding dalam Preprocessing pada data yang sudah didapatkan.
Gambar 2. Tahap Case Folding
Gambar 2 merupakan hasil dari dataset yang sebelumnya sudah dilakukan Case Folding, atribut  Text  tersebut  merupakan  data  tweet  dari  setiap  akun  pengguna  yang  hasil  akhirnya berbentuk type Text lowercase.

## Dianda Rifaldi, Abdul Fadlil, Herman
Tokenizing , Setelah melakukan tahap Case Folding, proses akan melanjutkan ke tahap Tokenizing untuk melakukan pemisahan kata per kata pada dokumen Text yang dihasilkan pada saat Crawling .  Sehingga  setelah Tokenizing sudah  dilakukan  maka  didapatkan  hasil  token- token  dari  kalimat  tweet . Berikut  Gambar  3  hasil  penerapan  tahap Tokenizing dalam Preprocessing pada data yang sudah didapatkan.
Gambar 3. Tahap Tokenizing
Stopword Removal , Setelah tahap Tokenizing selesai akan melanjutkan tahap Stopword Removal yang  berfungsi  untuk  melakukan  pemilihan  kata-kata  yang  tidak  penting  yang  ada dalam  dokumen,  Berikut  Gambar  4  hasil  penerapan  tahap Stopword  Removal dalam Preprocessing pada data yang sudah didapatkan.

## Gambar 4. Tahap Stopword Removal
Gambar 4 merupakan hasil akhir dari pemilihan kata-kata penting yang ada di dokumen, dari  data-data  tweet  yang  sudah  didapatkan  sebelumnya  kemudian  dipilih  kembali  kata-kata yang tidak penting kemudian menghapus nya. Jika semuanya sudah, maka jumlah kalimat di setiap dokumen otomatis berkurang jumlahnya karena sudah dilakukan tahap penghapusan kata yang tidak penting. Untuk tahap Stopword Removal ini dilakukan dengan cara manual dengan menginputkan  bentuk  kata  singkat  yang  tidak  penting  dalam  sebuah  dokumen  tersebut diantaranya "yg", "dg", "rt", "dgn", "ny", "d", 'klo', 'kalo', 'amp', 'biar', 'bikin', 'bilang', 'gak', 'ga', 'krn', 'nya', 'nih', 'sih', 'si', 'tau', 'tdk', 'tuh', 'utk', 'ya', 'jd', 'jgn', 'sdh', 'aja', 'n', 't', 'nyg', 'hehe', 'pen', 'u', 'nan', 'loh', 'rt','&amp', 'yah'.
Normalisasi, Setelah tahap Stopword Removal dilakukan selanjutnya akan ke Normalisasi yang  berguna  untuk  untuk  memperbaiki  huruf  yang  ganda  pada  suatu  kalimat  serta memperbaiki kalimat yang salah ketik. Tujuannya agar kata bisa dikenali dan dideteksi makna dari  kata  kata  tersebut  Berikut  Gambar  5  hasil  penerapan  tahap  Normalisasi dalam Preprocessing pada data yang sudah didapatkan.

## Gambar 5. Tahap Normalisasi
Stemming , merupakan tahap akhir dalam proses Preprocessing untuk mendapatkan kata dasar  dari  kata  turunan  dengan  menghilangkan  imbuhan  sufiks,  infiks,  dan  konfiks  dengan menggunakan library sastrawi . Library Sastrawi ini merupakan library yang di sediakan oleh python untuk dapat membantu mengurangi kata-kata infleksi dalam bahasa Indonesia menjadi ke  bentuk  kata  dasarnya.  Berikut  Gambar  6  hasil  penerapan  tahap Stemming dalam preprocessing pada data yang sudah didapatkan.
Gambar 6. Tahap Stemming
Gambar 6 merupakan hasil dari proses Stemming yang berfungsi untuk mencari kata dasar dari  setiap  dokumen  tweet  yang  sudah  di Crawling sebelumnya,  kata  dasar  tersebut  diambil secara keseluruhan data yang ada dari atribut Text .
Setelah  melalui  semua  tahap Preprocessing dari  data  yang  di Crawling terdapat perbedaan jumlah kata yang ada pada dokumen tweet tersebut. Untuk melihat jumlah kata pada dokumen tweet dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kata Setelah Tahap Preprocessing No Text Jumlah Kata Case Folding Tokenizing Stopword removal Normalisa si Stemming 1 Huhu thank you so much for sharing smangat kita smua yg sdg berjuang dg kesehatan mental smga diberi kekuatan! Izin titip konsleing https://t.co/KKhOd7KZh 23 23 19 19 19 2 I hope he would take it easy if he starts drawing again. Vagabond sendiri dulu indefinite hiatus karena kesehatan mangkanya terganggu/ I heard if affect his mental health 26 26 23 23 23
Tabel  3  menunjukan  hasil  dari  perbandingan  jumlah  kalimat  sebelum  dan  sesudah dilakukan Preprocessing , yang mana terdapat perubahan jumlah kata dan jumlah ukuran pada file  yang  mana  ukuran  file  sebelum  dilakukan Preprocessing sebesar  2,118  KB  dan  setelah dilakukan tahap Preprocessing sebesar 8,182 KB. Fungsi dari membandingkan disini adalah untuk  melihat  perbedaan  jumlah  dari  kata  yang  sebelumnya  belum  dilakukan Preprocessing dan setelah dilakukannya Preprocessing.
Kemudian,  disini  mencoba  untuk  membandingkan  hasil  dari  labeling  otomatis  dengan textlob dan manual. Hasil manual dalam pelabelan pada data tweet dari pengguna Twitter di dapatkan berjumlah 100% positif dan 0 negatif dengan menggunakan textlob dan 75% positif dan 25% negatif dengan menggunakan manual, untuk keterangan dari labeling dibawah adalah angka 1 merupakan positif sedangkan 0 negatif. Detail dapat dilihat pada Tabel 4.
3 Hahaha aku lemah dalam mempertahankan hubungan dan lebih mementingkan kesehatan mental. Skip 12 12 8 8 8 4 @represetatif @rainraingoaw @BayuSmdro mereka lupa yg sedang dilawan itu &gt;95%
populasi manusia di bumi… dan dikatain ‘phobic’ pula tanpa alasan. Main di kebingungan linguistic, makanya pada obsesi tuh ama
“pronoun” dan jerit2 identitas demi kesehatan mental dll dst… hash.. jadi curcol dah. Wes ah bobo 43 43 27 27 27 5 Ya mungkin emng bnyk yg seoalh “dibuat-buat” tapi banyak juga yg butuh program kyk gini, artinya udh banyak aware sm kesehatan mental. Ntar ujung2nya “jaman kami diginiin biasa aja, blaba” yg bagus, tapi skrng jaman udh berubah dan sbnrnya bnyk yg butuh ini jg dari jaman ke jaman 48 48 28 28 28 …. …. …. …. 100 Live instagram #YEScurhat “APAKAH KAMU PEOPLE
PLEASER?” bersama
dr.Ekanita M.S.,Sp.KJ https://t.co/m0HOLABtMN #mental #mentalhealth #mentalhealth tips #kesehatanmental 10 10 7 7 7

## Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”

## Tabel 4. Perbandingan Labeling
No Text Label Textlob Manual 1 Huhu thank you so much for sharing smangat kita smua yg sdg berjuang dg kesehatan mental smga diberi kekuatan! Izin titip konsleing https://t.co/KKhOd7KZh 1 1 2 I hope he would take it easy if he starts drawing again. Vagabond sendiri dulu indefinite hiatus karena kesehatan mangkanya terganggu/ I heard if affect his mental health 1 1 3 Hahaha aku lemah dalam mempertahankan hubungan dan lebih mementingkan kesehatan mental. Skip 1 1 4 @represetatif @rainraingoaw @BayuSmdro mereka lupa yg sedang dilawan itu &gt;95% populasi manusia di bumi… dan dikatain ‘phobic’ pula tanpa alasan. Main di kebingungan linguistic, makanya pada obsesi tuh ama “pronoun” dan jerit2 identitas demi kesehatan mental dll dst… hash.. jadi curcol dah. Wes ah bobo 1 0 5 Ya mungkin emng bnyk yg seoalh “dibuat-buat” tapi banyak juga yg butuh program kyk gini, artinya udh banyak aware sm kesehatan mental. Ntar ujung2nya “jaman kami diginiin biasa aja, blaba” yg bagus, tapi skrng jaman udh berubah dan sbnrnya bnyk yg butuh ini jg dari jaman ke jaman 1 1 …. …. …. …. 100 Live instagram #YEScurhat “APAKAH KAMU PEOPLE PLEASER?” bersama dr.Ekanita M.S.,Sp.KJ 😍 https://t.co/m0HOLABtMN #mental #mentalhealth #mentalhealth tips #kesehatanmental 1 1
Tabel  4  menunjukan  hasil  pelabelan  yang  dilakukan  perlabelan  secara  manual  dan menggunakan library  textlob, hasil  akurasi  yang  didapatkan  pada  perbandingan  perlabelan dengan  perhitungan  75/100  *  100%  dan  25/100  *  100%  yaitu  dengan  hasil  yang  akhir  75% benar dan 25% salah.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian berhasil melakukan Preprocessing untuk data tweet yang di Crawling , data ini sudah  dapat  digunakan  untuk  ke  tahap  selanjutnya  hingga  mencapai  tahap  akhir  untuk melakukan Analisis Sentimen. Dari 4 atribut yang sudah didapatkan dan 9739 record data yang dihasilkan untuk Preprocessing hanya menggunakan atribut Text . tahapan yang sudah dilalui dalam Preprocessing ini  adalah Case  Folding,  Tokenizing,  Stopword  Removal, Normalisasi , dan Stemming . Hasil penelitian adalah data yang sudah melewati Preprocessing sudah dapat langsung  digunakan  untuk  melakukan  Analisis  Sentimen  terhadap Mental Health .  Dari penelitian ini mendapatkan hasil dalam melakukan Preprocessing dalam membuang kata-kata yang tidak penting, simbol-simbol dan  memisahkan kata per kata yang ada di dalam dokumen text menjadi token.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  ditambahkan  pada  tahap  pemilihan  kata-kata tidak penting yang ada di dokumen dan melanjutkan pembuatan model Machine Learning untuk analisis sentimen pada studi kasus Mental Health .

## DAFTAR PUSTAKA
Duong,  H.  T.,  &  Nguyen-Thi,  T.  A.  (2021).  A  review:  preprocessing  techniques  and  data augmentation for sentiment analysis. Computational Social Networks , 8 (1), 1-16.
El  Firdaus,  M.  F.,  Nurfaizah,  N.,  &  Sarmini,  S.  (2022).  Analisis  Sentimen  Tokopedia  Pada Ulasan  di  Google  Playstore  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K- Nearest Neighbor. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (5), 1329-1336. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4774
Jannah, Y. A. N., & Prasetyo, R. B. (2022). Analisis Sentimen dan Emosi Publik pada Awal Pandemi COVID-19 Berdasarkan Data Twitter dengan Pendekatan Berbasis Leksikon. Seminar Nasional Official Statistics , 2022 (1), 597-608.
Jianqiang, Z. (2015, December). Pre-processing boosting Twitter sentiment analysis?. In 2015 IEEE  International  Conference  on  Smart  City/SocialCom/SustainCom  (SmartCity) , 748-753.
Kadhim,  A.  I.,  Cheah,  Y.  N.,  &  Ahamed,  N.  H.  (2015).  Text  Document  Preprocessing  and Dimension Reduction Techniques for Text Document Clustering. Proceedings - 2014 4th International Conference on Artificial Intelligence with Applications in Engineering and Technology, ICAIET 2014 , 69-73. https://doi.org/10.1109/ICAIET.2014.21
Kannan, S., Gurusamy, V., Vijayarani, S., Ilamathi, J., Nithya, M., Kannan, S., & Gurusamy, V. (2014). Preprocessing techniques for text mining. International Journal of Computer Science & Communication Networks , 5 (1), 7-16.
Kurniawan, S., Gata, W., Puspitawati, D. A., Parthama, I. K. S., Setiawan, H., & Hartini, S. (2020).  Text  Mining  Pre-Processing  Using  Gata  Framework  and  RapidMiner  for Indonesian  Sentiment  Analysis. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 835 (1), 1-8. https://doi.org/10.1088/1757-899X/835/1/012057
Leelawat,  N.,  Jariyapongpaiboon,  S.,  Promjun,  A.,  Boonyarak,  S.,  Saengtabtim,  K., Laosunthara, A., Yudha, A. K., & Tang, J. (2022). Twitter data sentiment analysis of tourism in Thailand during the COVID-19 pandemic using machine learning. Heliyon , 8 (10), e10894. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10894
Leurs, W. L. M., Lammers, L. A. S., Compagner, W. N., Groeneveld, M., Korsten, E. H. H. M.,  &  van  der  Linden,  C.  M.  J.  (2022).  Text  mining  in  nursing  notes  for  text characteristics  associated  with  in-hospital  falls  in  older  adults:  A  case-control  pilot study. Aging and Health Research , 2 (2), 100078.
https://doi.org/10.1016/j.ahr.2022.100078
Meetei,  L.  S.,  Singh,  T.  D.,  Borgohain,  S.  K.,  &  Bandyopadhyay,  S.  (2021).  Low  resource language  specific  pre-processing  and  features  for  sentiment  analysis  task. Language Resources and Evaluation , 55 (4), 947-969. https://doi.org/10.1007/s10579-021-09541- 9
Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim,  &  Lailis  Syafa’ah.  (2021).  Analisis  Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (4),  802-808. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3308
Mulyani, S., & Novita, R. (2022). Implementation Of The Naive Bayes Classifier Algorithm For  Classification  Of  Community  Sentiment  About  Depression  On  Youtube. Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , 3 (5), 1355-1361.

## Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet “Mental Health”
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.374
Muzaki, A., & Witanti, A. (2021). Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the 2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , 2 (2), 101-107. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.51
Nurkholis,  A.,  Alita,  D.,  &  Munandar,  A.  (2022).  Comparison  of  Kernel  Support  Vector Machine Multi-Class in PPKM Sentiment Analysis on Twitter. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 6 (2), 227-233.
https://doi.org/10.29207/resti.v6i2.3906
Rahmawati,  C.,  &  Sukmasetya,  P.  (2022). Sentimen  Analisis  Opini  Masyarakat  Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE pada Media Sosial Twitter . 9 (5), 1393-1400. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4950
Saputra, N. (2019). Sentiment Analisys With Lexicon Preprocessing. Dinamika Informatika , 7 (1), 45-57.
Sohrabi, M. K., & Hemmatian, F. (2019). An Efficient Preprocessing Method For Supervised Sentiment Analysis By Converting Sentences To Numerical Vectors:  A  Twitter Case Study. Multimedia Tools and
Applications , 78 (17), 24863-24882. https://doi.org/10.1007/s11042-019-7586-4
Syafaat Amardita, R., & Dwifebri Purbolaksono, M. (2022). Analisis Sentimen terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN. Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 2407-389. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3793
Syah, H., & Witanti, A. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM).
Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) , 5 (1), 59-67. https://doi.org/10.47080/simika.v5i1.1411
Ulfah,  A.  N.,  Anam,  M.  K.,  Sidratul  Munti,  N.  Y.,  Yaakub,  S.,  &  Firdaus,  M.  B.  (2022). Sentiment  Analysis  of  the  Convict  Assimilation  Program  on  Handling  Covid-19. JUITA : Jurnal Informatika , 10 (2), 209. https://doi.org/10.30595/juita.v10i2.12308
Xu, Q. A., Chang, V., & Jayne, C. (2022). A systematic review of social media-based sentiment analysis:  Emerging  trends  and  challenges. Decision  Analytics  Journal , 3 (April), 100073. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100073
Yudhana,  A.,  Fadlil,  A.,  &  Rosidin,  M.  (2019).  Indonesian  Words  Error  Detection  System Using  Nazief  Adriani  Stemmer  Algorithm. International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , 10 (12), 219-225.
https://doi.org/10.14569/ijacsa.2019.0101231

## How to cite
:
Rifaldi, D., Fadlil, A., & Herman, H. (2023). Teknik Preprocessing Pada Text Mining Menggunakan Data Tweet  “Mental  Health” . DECDDE:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi,  3(2),  161-171. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.131