## ANALISIS SENTIMEN TAGAR #INDONESIATERSERAH DI MASA COVID-19 MENGGUNAKAN METODE SENTISTRENGTH
Bisma Aulia 1 , Pradita Eko Prasetyo Utomo 2 , Ulfa Khaira 3 dan Tri Suratno 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jambi, Jl. Lintas Sumatera Jl. Jambi – Muara Bulian Km.15, Mendalo Darat, Muara Jambi, Jambi, Indonesia
1 Email: bismaaulia82@gmail.com
2 Email: pradita.eko@unja.ac.id
3 Email: ulfa.ilkom@gmail.com
4 Email: trie123@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  sosial  media  di  kala  pandemi  saat  ini  menjadi  pilihan  masyarakat  dalam mengekspresikan pikirannya, salah satunya adalah Twitter. Dengan adanya fitur tagar di aplikasi Twitter, masyarakat dapat mengetahui informasi terbaru yang sedang tren. Dengan kondisi pandemi saat ini yang memunculkan banyak masalah sosial, politik, ekonomi dan sebagainya,  membuat Twitter menjadi tempat masyarakat mengekspresikan emosinya. Belum lama ini, tagar #IndonesiaTerserah menjadi buah bibir di masyarakat karena menggambarkan kekecewaan masyarakat terhadap penanganan virus Corona (COVID- 19) di Indonesia. Penelitian ini bertujuan melihat bagaimana sentimen masyarakat Indonesia melalui tagar #IndonesiaTerserah.  Sentimen  tersebut  dianalisis  melalui  algoritma sentistrength, dan  diklasifikasikan menjadi  3  kelas,  yakni  positif,  netral,  dan  negatif.  Algoritma  ini  menggunakan  dasar  leksikon  sebagai penghitungan  bobot  kekuatan  sentimennya.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yakni  tahap crawling data, preprocessing data dan pembobotan kata. Hasil dari penelitian ini didapatkan 236 tweet data dengan 41,5% bersentimen netral, 32,2% bersentimen negatif, dan 26,3% bersentimen positif. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi tolak ukur pemangku kepentingan dalam mengambil sebuah keputusan. Kata kunci : #IndonesiaTerserah, COVID-19, s entistrength , Twitter, analisis sentimen

## ABSTRACT
The use of social media during the current pandemic is the choice of the community in expressing their thoughts, one of which is Twitter. With the hashtag feature in the Twitter application, people can find out the latest trending information. With the current pandemic condition that raises many social, political, economic problems and so on, making Twitter a place for people to express their emotions. Not long ago, the  hashtag  #IndonesiaTerserah  became  a  byword  in  the  community  because  it  described  the  public's disappointment with  the handling of the Corona virus (COVID-19) in Indonesia. This study  aims to see how the sentiments of the Indonesian people through the hashtag #IndonesiaTerserah. The sentiments were analyzed through the sent-strength  algorithm, and classified into 3 classes, namely positive, neutral, and negative. This algorithm uses the lexicon as the basis for calculating the weight of the sentiment strength. The stages carried out in this study are the data crawling stage, data preprocessing and word weighting. The results of this study obtained 236 tweet data with 41.5% neutral sentiment, 32.2% negative sentiment, and 26.3%  positive  sentiment.  This  research  is  expected  to  be  a  benchmark  for  stakeholders  in  making  a decision.
Keywords : #IndonesiaTerserah, COVID-19, sentistrength, Twitter, sentiment analysis

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya kasus COVID-19 di Indonesia membuat masyarakat bekerja, belajar, dan bermain dari rumah. Akibatnya terjadi kenaikan penggunaan sosial media saat ini. Penggunaan media sosial yang melonjak di tengah COVID-19, penggunaan Youtube sebagai media yang paling banyak diakses melonjak 98%,  diikuti  oleh  WhatsApp,  Facebook,  Instagram,  serta  Twitter [ 1 ].  Penggunaan  media  sosial  tersebut dijadikan wadah penyalur kreativitas, hobi, ataupun sebagai media kritik dan berkeluh kesah masyarakat. Gambar 1 menunjukan media sosial yang sering digunakan selama tahun 2020.
Gambar 1. Media Sosial yang Sering digunakan 2020 [ 2 ]. Seperti yang dilihat dari traffic penggunaan media sosial di Indonesia pada 2020, Twitter merupakan salah  satu  media  sosial  yang  masuk  ke  jajaran  media  yang  paling  banyak  digunakan  sebanyak  56%. Penggunaan  Twitter  menjadi  pilihan  bagi  warganet  untuk  menuangkan  keluh  kesah,  cerita,  hingga pengalaman  pribadinya.  Fitur  tagar  dalam  penggunaan  Twitter  menjadi  salah  satu  keunggulan  Twitter. Dengan  adanya  fitur  ini  masyarakat  bisa  dengan  mudah  mengetahui  berita  dan  informasi  terbaru  yang sedang tren. Beberapa tagar yang tren di kalangan masyarakat sebagian berhubungan dengan COVID-19.
Kehadiran Twitter selain menjadi media hiburan bagi masyarakat juga dapat menjadi media dalam mengetahui  sentimen  masyarakat  terhadap  suatu  kebijakan,  berita,  atau  informasi,  seperti  kebijakan kenaikan  harga  premi  jaminan  sosial  yang  hangat  dibahas  pada  tahun  2019.  Kini,  tren  yang  berkaitan dengan COVID-19  seperti tagar #IndonesiaTerserah menjadi  populer terlebih pada 14 November  2020. Tagar ini diserukan oleh influencer serta relawan COVID-19, dr.Tirta Mandira. Tagar ini hangat dibahas oleh masyarakat karena keresahan masyarakat terhadap penanganan virus Corona di Indonesia. Meski bagi sebagian  pihak,  Twitter  hanya  sebagai  media  hiburan,  tetapi  dari  penjelasan  tersebut,  Twitter  dapat dijadikan tolak ukur oleh pemangku kepentingan dalam mengetahui pendapat masyarakat terhadap topik tertentu. Pendapat  tersebut akan diklasifikasikan menjadi  positif, negatif, atau netral  melalui pengolahan data teks.
Pengolahan  data  teks  yang  sering  disebut text mining adalah  proses  mengestraksi  sebuah    data yang  berupa  teks  yang  tidak  terstruktur  yang  dibantu  perangkat  lunak  yang  dapat  mengidentifikasi  pola dalam data  untuk mengambil  sebuah keputusan [ 3 ]. Dalam penentuan perasaan yang terkandung dalam teks tersebut digunakan analisis sentimen atau opinion mining yang merupakan metode untuk mengkstrak data opini, data tekstual secara otomatis untuk melihat sentimen yang terkandung [ 4 ]. Penelitian  [ 5 ]  melakukan  analisis  sentimen  Twitter  menggunakan  metode deep belief network . Penelitian  [ 6 ]  melakukan  sentimen  analisis cyber bullying pada  media  sosial  Twitter  dengan  algoritma sentistrength dan penelitian ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 60,5%. Pemilihan metode SentiStrenth sebagai penelitian karena pada penelitian sebelumnya akurasi yang dilakukan masih rendah serta ada beberapa tahap yang tidak dilakukan, serta masih sedikitnya penggunaan metode ini dalam Bahasa Indonesia.
Tujuan penelitian ini untuk  mengetahui bagaimana perasaan masyarakat  atas keresahan mereka melalui tagar #IndonesiaTerserah. Penelitian ini bermanfaat bagi pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan terkait keresahan masyarakat akan kenaikan kasus COVID-19 di Indonesia.

## 2. MATERI DAN METODE
Penelitian ini  menggunakan bebantuan aplikasi  Anaconda dengan bahasa pemrograman Python versi  3.8.3  dan  menggunakan  IDE  Jupyter  Notebook  6.0.3.  Tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah pengumpulan data ( crawling data ), pemrosesan awal data, ekstraksi fitur, pemodelan, dan evaluasi, seperti pada gambar 2 . Crawling Data Crawling data adalah tahap mengumpulkan data dari database [ 7 ]. Dalam penelitian ini, dataset yang  digunakan  merupakan  data tweet dari crawling Twitter  melalui  API  Twitter  dengan  kata  kunci #IndonesiaTerserah sebanyak 3651 tweet . Proses crawling data dilakukan hingga 24 Desember 2020. Pemrosesan Awal Data
Pemrosesan awal data bertujuan untuk membersihkan data tweet yang akan digunakan. Pada tahap ini  dilakukan case folding (mengubah  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil),  menghapus mention (@), menghapus  tautan,  menghapus  karakter-karakter  tertentu  (misalnya.~![]():), hashtag (#), retweet (RT),
menghapus angka, menghapus stopword (kata yang tidak perlu), menghapus duplikasi, proses tokenization (membagi kalimat perkata), dan proses stemming (menghapus imbuhan). Pada proses ini, tweet yang tersisa sebanyak 241 tweet .
Gambar 2. Alur Penelitian

## Ekstraksi Fitur
Komputer  tidak  dapat  mengolah  data  selain  dari  numerik,  maka  diperlukan  proses  untuk mengekstrak data non-numerik menjadi numerik, proses pengekstrakan data ini disebut dengan ekstraksi fitur.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). TF-IDF adalah perhitungan yang menggambarkan seberapa pentingnya sebuah kata dalam sebuah dokumen [ 8 ]. TF-IDF memiliki perhitungan seperti pada persamaan 1 . 𝑊 𝑑𝑡 =   𝑡𝑓 𝑑𝑡 ∗   𝐼𝐷𝐹 𝑡 ................................................................................................................. (1) di mana:
W :  bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t d :  dokumen ke-d t :  kata ke-t dari kata kunci tf :  banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen IDF  :  nilai IDF didapatkan melalui rumus 𝐼𝐷𝐹 =  𝑙𝑜𝑔2(𝐷/𝑑𝑓) D :  total dokumen Pemodelan
Pemodelan  algoritma  yang  dilakukan  dalam  menganalisis  sentimen  adalah  algoritma sentistrength . Algoritma ini dirancang untuk text web untuk  memprediksi kekuatan sentimen positif dan negatif teks secara bersamaan menggunakan pendekatan leksikon [ 9 ]. Algoritma sentistrenth dapat berjalan dalam dua model yakni supervised dan unsupervised [ 9 ]. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan model unsupervised dalam prosesnya. Unsupervised adalah pendekatan yang tidak menggunakan data latih dalam melakukan prediksi atau klasifikasi. Algoritma SentiStrenth adalah:
Rentang nilai dari algoritma ini dimulai dari nilai 1 sampai 5. Nilai 1 menunjukkan kalimat tidak bersentimen positif atau negatif, sedangkan nilai 5 menunjukkan sentiment yang bernilai positif atau negatif [ 6 ]. Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  akurasi  dari  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  proses sebelumnya.  Tahap  ini  dilakukan  perbandingan  antara  data  aktual  dan  data  prediksi.  Data  aktual  adalah data yang dihasilkan oleh pelabelan manual, sedangkan data prediksi adalah pelabelan yang dihasilkan oleh sistem. Penelitian ini dilakukan uji akurasi dengan membandingkan kasus yang terklarifikasi benar dengan jumlah semua kasus, metode yang digunakan dalam uji akurasi ini adalah confusion matrix .
If positive value > negative value then
positive sentiment
If positive value < negative value then negative sentiment
If positive value = negative value then neutral sentiment
Confusion matrix adalah pengukuran kinerja untuk masalah klasifikasi machine learning di mana keluaran atau output dapat berupa 2 kelas atau lebih [ 10 ]. Confusion matrix ditampilkan pada tabel 1 [ 6 ].
Tabel 1. Confusion matrix Data Prediksi Kelas A Kelas B Kelas C Data Aktual Kelas A AA AB AC Kelas B BA BB BC Kelas C CA CB CC Perhitungan dari akurasi dari confusion matrix seperti pada persamaan 2. 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐴𝐴+𝐵𝐵+𝐶𝐶 𝐴𝐴+𝐴𝐵+𝐴𝐶+𝐵𝐴+𝐵𝐵+𝐵𝐶+𝐶𝐴+𝐶𝐵+𝐶𝐶 ............................................................................ (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Crawling Data
Data dalam penelitian ini diambil dari media sosial Twitter dengan keyword #IndonesiaTerserah. Data yang terkumpul sebanyak 3651 tweet . Data ini belum dapat dianalisis sentimen karena perlu dilakukan permbersihan data. Hasil pengumpulan data dapat dilihat pada tabel 2 .
Tabel 2. Hasil pengumpulan data Twitter Teks
Indonesia  hebat,  kaya,  dan  besar  hanya  saja  kebanyakan  manusianya lemah, miskin, dan kecil dalam berprilaku #indonesiaterserah RT @tirta_hudhi: #indonesiaterserah
Ini bukan soal cebong kampret
Ini soal kemanusiaan
Ini soal keadilan Ini soal pengorbanan @detikcom Bakalan bikin klaster baru nih #indonesiaterserah Pemrosesan Awal Data
Tahap preproses data adalah tahap yang perlu dilakukan agar hasil analisis  bersih dari duplikasi data,  tanda  baca  (titik,  koma,  tanda  tanya,  tanda  seru,  dan  sebagainya),  simbol  @, Retweet (RT)  dan sebagainya.  Selain  itu,  pada  proses  ini  akan  dilakukan  proses case  folding, penghapusan stop  word , tokenization , serta stemming . Case folding adalah mengonversi teks dalam dokumen menjadi lowercase . Hasil dari perubahan teks menjadi lowercase terdapat pada tabel 3 . Tabel 3. Hasil proses case folding Teks indonesia  hebat,  kaya,  dan  besar  hanya  saja  kebanyakan  manusianya lemah, miskin, dan kecil dalam berprilaku #indonesiaterserah rt @tirta_hudhi: #indonesiaterserah ini bukan soal cebong kampret ini soal kemanusiaan ini soal keadilan ini soal pengorbanan @detikcom bakalan bikin klaster baru nih #indonesiaterserah Sebelum ke  tahap tokenization ,  dilakukan  pembersihan untuk  membuat string  punctuation , RT, simbol hashtag (#),  simbol  @,  dan  sebagainya.  Kemudian,  dilakukan  tahap tokenization . Tokenization adalah mengubah kalimat menjadi per kata. Yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 4 . Tabel 4. Hasil proses tokenization Teks ['indonesia',  'hebat',  'kaya',  'dan',  'besar',  'hanya',  'saja',  'kebanyakan',
'manusianya', 'lemah', 'miskin', 'dan', 'kecil', 'dalam', 'berprilaku', '']
[' ', 'ini', 'bukan', 'soal', 'cebong', 'kampret', 'ini', 'soal', 'kemanusiaan', 'ini', 'soal', 'keadilan', 'ini', 'soal', 'pengorbanan', ' '] ['bakalan', 'bikin', 'klaster', 'baru', 'nih'] Proses  selanjutnya  adalah  proses  penghapusan  s top  word, yakni  penghilangan  kata  yang  tidak bermakna. Hasil dari proses ini dapat dilihat pada tabel 5 . Kemudian dilanjutkan dengan proses stemming, yakni penghilangan imbuhan. Hasil dari proses ini ditunjukkan oleh tabel 6 .
Dalam  pemrosesan awal data, banyak data yang  tersaring ketika  dilakukan  proses pembuangan duplikasi data sehingga pada tahap ini tersisa 236 tweet yang akan dianalisis. Duplikasi data dapat terjadi ketika seseorang melakukan retweet atau ketika proses crawling menggunakan API Twitter free . Tabel 5. Hasil proses stop word
Teks ['indonesia', 'hebat', 'kaya', 'kebanyakan', 'manusianya', 'lemah', 'miskin', 'berprilaku', ''] ['', 'cebong', 'kampret', 'kemanusiaan', 'keadilan', 'pengorbanan', ''] ['bikin', 'klaster', 'nih']
Tabel 6. Hasil proses stemming
Teks
indonesia hebat kaya banyak manusia lemah miskin berprilaku cebong kampret manusia adil korban bikin klaster nih

## Pembobotan Kata
Algoritma TF-IDF digunakan dalam pembobotan kata. Melalui algoritma ini diketahui kata yang paling banyak muncul di dokumen tertentu. Hasil dari proses pembobotan kata dapat dilihat melalui gambar 3 . Kata-kata yang sering muncul adalah ‘ya’ dan ‘hukum’.
Gambar 3. Hasil Pembobotan Kata

## Pemodelan
Algoritma sentistrength digunakan dalam klasifikasi sentimen dari tagar #IndonesiaTerserah [ 11 ]. Dalam  pengklasifikasian  menggunakan  algoritma sentistrength ,  akan  dilakukan  pencocokan  hasil pemrosesan  awal  dengan  isi  leksikon.  Jika  kata  hasil  pemrosesan  awal  ada  di  leksikon  maka  akan ditampilkan  bobot  nilai  dari  kata  tersebut.  Hasil  dari  analisis  ini  akan  menentukan  berapakah  polaritas negatif, positif, atau netral dari data. Polaritas tersebut didasarkan apabila lebih banyak tweet yang bernilai positif dibandingkan negatif maka akan menghasilkan polaritas bersentimen positif, begitu pula sebaliknya, apabila  antara tweet bernilai  positif  dan  negatif  seimbang,  maka  akan  menghasilkan  sentimen  bernilai netral.
Gambar 4. Hasil Analisis Sentimen Dari gambar 4 diketahui bahwa sebanyak 41,5% adalah netral, 32,2% negatif, dan 26,3% positif. Dari  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  masyarakat  banyak  memberikan  sentimental  netral.  Sentimen netral yang dihasilkan penelitian ini perlu dikaji lebih lanjut karena tidak bisa diyakini bahwa masyarakat Indonesia tidak tertarik dengan masalah penanganan virus Corona di Indonesia ataupun sudah tidak perduli dengan kebijakan yang diambil oleh pemerintah. Sesuai dengan yang disampaikan oleh dr. Tirta bahwa arti tagar ini bukan berarti tenaga kesehatan yang menyerah dalam menghadapi pandemi, tetapi mengarah pada
para  pemangku  kebijakan  [ 12 ].  Perlu  dikaji  oleh  pemangku  kepentingan  dalam  mengambil  keputusan dalam  menghadapi  kekecewaan  masyarakat  atas  penanganan  COVID-19  yang  tidak  usai.  Gambar 5 menunjukan hasil visualisasi kata dari 36 tweet .
Gambar 5. Visualisasi Kata
Evaluasi
Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa dari 236 tweet yang dianalisis, terdapat 152 tweet yang memiliki hasil pelabelan yang sama antara aktual dan prediksi.
Tabel 7. Tabel confusion matrix Data Prediksi Negatif Netral Positif Data Aktual Negatif 53 15 27 Netral 20 81 17 Positif 3 2 18 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 53 + 81 + 18 236 = 0,644 = 64,4%
Tabel 7 memperlihatkan bahwa terdapat perbedaan antara hasil pelabelan antara pelabelan secara aktual dan prediksi. Perbedaan pelabelan tersebut dapat dipengaruhi dari proses pembersihan kata atau kosa kata  dan makna  seseorang  yang  berbeda  dalam memaknai  sebuah  kalimat.  Sehingga,  dari  tabel  tersebut diketahui  nilai  akurasi  dari  proses  analisis  sentimennya  adalah  64,4%.  Akurasi  yang  dihasilkan  dalam penelitian ini sedikit lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya yakni 60,5% [6]. Nilai akurasi dan hasil  sentimen  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  pemangku  kebijakan  dalam  mengambil kebijakan  serta  menjadi  cerminan  masyarakat  untuk  selalu  menaati  protokol  kesehatan  yang  dianjurkan demi kebaikan bersama.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen masyarakat terhadap penanganan virus COVID-19 di Indonesia melalui tagar  #IndonesiaTerserah lebih banyak  bersentimen netral  sebanyak 41,5%, kemudian diikuti sentimen negatif sebesar 32,2%, dan 26,3% positif. Hasil akurasi analisis sentiment sebesar 64,4% menunjukan  bahawa  masyarakat  masih  berharap  masalah  penanganan  COVID-19  di  Indonesia  dapat berjalan sesuai dengan harapan, Perlu adanya kesadaran semua lini masyarakat dalam menyelenggarakan protokol  kesehatan  sehingga  dapat  membantu  para  tenaga  kesehatan,  pemerintah  serta  pemangku kepentingan  dalam  memerangi  virus Corona Hasil  akurasi  yang  belum  baik  menjadi  suatu  keterbatasan dalam  penelitian  ini.    Hal  ini  disebabkan  oleh  pemrosesan  awal  dan  pemodelan  data  yang  kurang  baik. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengembangkan  algoritma sentistrength lebih  baik  dengan mengembangkan  kamus  Bahasa  Indonesia  serta  pengembangan  preproses  data text yang  baik,  sehingga akurasi dan kecocokan kata antara kamus dan data yang diuji dapat lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Junawan and N. Laugu, “Eksistensi media sosial ,  Youtube , Instagram dan WhatsApp ditengah pandemi covid-19 dikalangan masyarakat virtual Indonesia,” J. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 41–57, 2020.
[2]  D.  H.  Jayani,  “10  Media  Sosial  yang  Paling  Sering  Digunakan  di  Indonesia,” Databoks; Katadata.co.id , 2020. .
[3]  T. Jo, “Text Mining Concepts, Implementation, and Big Data Challenge,” in Springer , 2019.
[4]  A. Sari, F. V., & Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd. Id Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[5]  I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief Network,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , 2017, doi: 10.22146/ijccs.24716 .
[6]  U. Khaira, R. Johanda, P. E. P. Utomo, and T. Suratno, “Sentiment Analysis Of Cyberbullying On Twitter  Using  SentiStrength,” Indones.  J.  Artif.  Intell.  Data  Min. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  21,  2020,  doi: 10.24014/ijaidm.v3i1.9145 .
[7]  J.  Eka  Sembodo,  E.  Budi  Setiawan,  and  Z.  Abdurahman  Baizal,  “Data  Crawling  Otomatis  pada Twitter,” 2016, doi: 10.21108/indosc.2016.111 .
[8]  M.  N.  Saadah,  R.  W.  Atmagi,  D.  S.  Rahayu,  and  A.  Z.  Arifin,  “SISTEM  TEMU  KEMBALI DOKUMEN TEKS DENGAN PEMBOBOTAN TF-IDF DAN LCS,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , 2013, doi: 10.12962/j24068535.v11i1.a16 .
[9]  M. Thelwall, K. Buckley, G. Paltoglou, D. Cai, and A. Kappas, “Sentiment in short strength detection informal text,” J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. , 2010, doi: 10.1002/asi.21416.
[10]  "Confusion  Matrix"  .  [Online].  Available: https://socs.binus.ac.id/2020/11/01/confusion-matrix/ . [Accessed: 28-Des-2020].
[11]  D. H. Wahid and A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , 2016, doi: 10.22146/ijccs.16625 [12]  "Jelaskan  Soal  Tagar  #IndonesiaTerserah,  dt.  Tirta:  Disini  Bukan  Kami  Menyerah".  [Online]. Available: https://www.pikiran-rakyat.com/nasional/pr-01977403/jelaskan-soal-tagar-indonesia- terserah-dr-tirta-disini-bukan-kami-menyerah . [Accessed: 28-Des-2020].