## ANALISIS PERCEPATAN PEMULIHAN EKONOMI INDONESIA PASCA PANDEMI DENGAN BIG DATA DAN DEEP LEARNING
Rina 1 , Taopik Hidayat 2 , Daniati Uki Eka Saputri 3 1,3 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Sains Data, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Jakarta Timur, DKI Jakarta 13620 taopik.toi@nusamandiri.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  tentang  percepatan  pemulihan  ekonomi  Indonesia  pasca  pandemi  COVID-19 melalui  pendekatan  analisis  big  data  dengan  penerapan  teknik  machine  learning  dan  deep  learning.  Dengan munculnya pandemi pada akhir 2019, dampaknya menyebar ke seluruh dunia dan memicu serangkaian kebijakan, termasuk  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  Indonesia.  Kebijakan  ini,  sementara  membantu menanggulangi penyebaran virus, namun secara signifikan menghentikan aktivitas ekonomi, terutama di sektor usaha kecil dan menengah (UMKM). Studi sebelumnya menyoroti dampak ekonomi global, kinerja keuangan di bursa  efek  Indonesia,  dan  bahkan  implikasinya  terhadap  UMKM.  Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji  upaya percepatan pemulihan ekonomi di Indonesia pasca pandemi dengan memanfaatkan data teks dari berita dan ulasan pengguna hotel. Dengan menggunakan algoritma machine learning seperti Naive Bayes, Support Vector Machine, dan  Random  Forest,  serta  algoritma  deep  learning  seperti  Attention  Mechanism  dan  Bidirectional  LSTM, penelitian  ini  berusaha  menghasilkan  wawasan  mendalam  tentang  tren  dan  pola  perilaku  masyarakat  pasca pandemi. Data diperoleh dari sumber publik online dan diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pemangku kepentingan  dalam  merancang  strategi  pemulihan  ekonomi  yang  efektif.  Melalui  analisis  data  teks  yang komprehensif, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pandangan tren dan pola perilaku dari data yang besar untuk memahami dinamika pemulihan ekonomi Indonesia dan memandu kebijakan yang lebih tepat sasaran. Hasil penelitian  ini  memperlihatkan  tingkat  akurasi  masing-masing  algoritma:  SVM  88%,  MultinomialNB  78%, Random Forest 84%, dan Bidirectional LSTM 92%. Analisis dilakukan pada data ulasan pengguna Traveloka, menunjukkan  lonjakan  signifikan  dalam  ulasan  aplikasi.  Hal  ini  mengindikasikan  peningkatan  penggunaan aplikasi, mencerminkan masyarakat yang mulai berpergian pasca pandemi, berpotensi mempengaruhi ekonomi Indonesia.
Kata kunci:  Pemulihan Ekonomi, Pemodelan Topik, Covid-19, Machine Learning, Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  Desember  2019,  ditemukan  laporan sebanyak 27 kasus pneumonia atau infeksi paru-paru yang belum diketahui penyebabnya. Kasus ini pertama kali ditemukan di Kota Wuhan, Provinsi Hubei, China [1].  Beberapa  gejala  yang  ditunjukkan  oleh  pasien yang  mengalami  infeksi  tersebut  di  antaranya,  batuk kering,  demam,  sesak  nafas,  dan  lain  sebagainya. Dengan  gejala-gejala  tersebut,  penyakit  ini  menjadi wabah  yang  sangat  cepat  menular  melalui  rantai penularan  antar  manusia  sehingga  pada  30  Januari 2020,  WHO  mendeklarasikan  wabah  tersebut merupakan  kedaruratan  kesehatan  masyarakat  yang meresahkan dunia [2].
Pada  tanggal  11  Februari  2020,  secara  resmi WHO  menyebut  penyakit  ini  merupakan  penyakit yang dipicu oleh 2019-nCoV [3]. Per 31 Maret 2020, menurut data Worldmeters terkonfirmasi kasus positif sebanyak  801.117, pasien  meninggal  dunia  sebanyak 38.771,  dan  172.319  kasus  dinyatakan  sembuh  pada 204  negara,  salah  satunya  Indonesia.  Pada  2  Maret 2020,  pemerintah  Indonesia  untuk  pertama  kalinya mengumumkan  pasien  yang  positif  Covid-19.  Pasca pengumuman  tersebut,  jumlah  penyebaran  kasus Covid-19 meningkat secara pesat setiap harinya [4].
Virus Covid-19 banyak menyita perhatian dunia karena telah memberikan dampak nagatif di berbagai bidang  kehidupan,  seperti  pendidikan,  kesehatan hingga  perekonomian  global  [3].  Berbagai  dampak pandemi terhadap perekonomian sudah dijelaskan oleh para  peneliti  sebelumnya.  Pandemi  Covid-19  telah berdampak  pada  perekonomian  global  [5],  kinerja keuangan  di  Bursa  Efek  Indonesia  [6],  perbankan  di Indonesia [1], bahkan berdampak pada usaha kecil dan menengah di Indonesia [3].
Pemerintah  Indonesia  menerapkan  berbagai kebijakan untuk mencegah penyebarannya. Salah satu upaya  yang  diterapkan  pemerintah  Indonesia  yaitu pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB).  Upaya  ini meliputi  pembatasan  sekolah,  tempat  kerja,  tempat peribadatan,  transportasi  dan  tempat  umum  lainnya. Menurut  [7],  usaha  kecil  dan  menengah  (UMKM) sebagai  salah  satu  sektor  terdepan  yang  mengalami guncangan ekonomi karena pandemi Covid-19. Hal ini disebabkan adanya pembatasan sosial yang menghentikan  aktivitas  ekonomi  secara  tiba-tiba sehingga menghambat rantai pasokan di seluruh dunia.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengkaji upaya  percepatan  pemulihan  ekonomi  di  Indonesia pasca  pandemi  melalui  pendekatan  analisis  big  data menggunakan  teknik  machine  learning  dan  deep
learning.  Dengan  pandemi  yang  telah  mengubah lanskap  ekonomi,  pemahaman  mendalam  mengenai cara  terbaik  untuk  memulihkan  ekonomi  sangat penting.
Beberapa  penelitian  terdahulu  membuktikan tingkat  keberhasilan  yang  tinggi  dalam  analisis  data teks,  seperti  prediksi  kesehatan  mental  dengan menggunakan kombinasi word2vec dan BERT dengan Bi-LSTM  mampu  menganalisa  data  dari  platform- media  sosial  populer  Reddit  dan  Twitter,  diperoleh hasil  akurasi  sebesar  98%  dalam  mendeteksi  tanda- tanda  depresi  dan  kecemasan  dalam  posting-media sosial. [8], penelitian lain yaitu model RNN dan LSTM diterapkan  pada  teks  tweet  terhadap  enam  layanan maskapai  penerbangan  Amerika.  Hasil  penelitian menunjukkan  akurasi  klasifikasi  mencapai  80%  [9], penelitian  lain  mengusulkan  metode  NLP  untuk mengolah data  dari  sosial  media  untuk  mendeteksi gangguan    anxiety  dan  hasil  mengindikasikan  bahwa kesehatan  mental  di  Indonesia  yang  dipengaruhi anxiety melesat jauh dari sebelumnya saat masapandemi belum berlangsung   [10], dan penelitian lain  mengusulkan  metode MIDAS untuk  membentuk model  nowcasting  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19,  hasil diperoleh
DataGoogle
Trendsmampu memprediksipertumbuhanekonomi Indonesia sebelum pandemi  lebih  baik  dari  kelompok  variabel  lainnya. [11].
Penelitian lain memanfaatkan teknik analisa teks mining dilakukan oleh pamungkas & Iqbal tahun 2021, dengan menggunakan metode SVM, NaiveBayes, dan K-Nearest  Neighbor  untuk  melihat  hasil  terbaik terhadap  tanggapan  masyarakat  Indonesia  terhadap pandemi  Covid-19  pada  media  sosialTwitter.  hasil menunjukkan model SVM paling baik [12].
Data  untuk  penelitian  ini  diperoleh  dari  sumber publik  di  internet,  termasuk  teks  artikel  berita berbahasa Indonesia dari situs-situs seperti kompas.com, cnbcindonesia.com, detik.com, viva.com,  dan  sindonews.com  dengan  kata  kunci "covid-19".  Selain  itu,  analisis  juga  akan  dilakukan terhadap data ulasan pengguna hotel dari tahun 2020 hingga  2022  yang  diperoleh  dari  aplikasi  traveloka. Model  analisis  akan  melibatkan  algoritma  machine learning  seperti  Naive  Bayes,  Support  Vector Machine,  dan  Random  Forest,  serta  algoritma  deep learning seperti Attention Mechanism dan Bidirectional LSTM. Dengan menggabungkan analisis data  teks  dari  berita  dan  ulasan  pengguna,  penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan bagi  pemahaman  pemulihan  ekonomi  di  Indonesia pasca  pandemi.  Dengan  memahami  tren  dan  pola perilaku  dari  data  yang  besar,  diharapkan  strategi pemulihan ekonomi yang lebih efektif dapat dirancang

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Gambar  1  merupakan  proses  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  yang  dimulai  dengan
seleksi, di mana dataset relevan dipilih dari basis data yang  besar  untuk  analisis  tertentu,  diikuti  oleh  pra- pemrosesan untuk meningkatkan kualitas data melalui penanganan nilai yang hilang, koreksi kesalahan, dan eliminasi duplikasi. Selanjutnya, transformasi dilakukan untuk mengubah data menjadi format yang lebih  sesuai  untuk  mining,  termasuk  normalisasi  dan pengurangan  dimensi.  Inti  dari  KDD  adalah  data mining, menggunakan teknik analitis untuk menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  data. Akhirnya, evaluasi dilakukan untuk menilai kegunaan dan  validitas  pengetahuan  yang  ditemukan,  dengan memeriksa  keakuratan,  keandalan,  dan  relevansinya terhadap  tujuan  analisis  awal,  seringkali  dengan feedback dari pengguna akhir atau ahli domain [13].

## Gambar 1. Metode Knowledge Discovery in Database[13]

## 2.2. Case folding
Case  folding  merupakan  konversi  teks  atau karakter  ke  bentuk  yang  tidak  mempertimbangkan perbedaan  huruf  besar  dan  kecil.  Ini  melibatkan pengubahan  seluruh  huruf  dalam  suatu  teks  menjadi huruf kecil atau besar, memudahkan perbandingan dan pencarian tanpa memedulikan perbedaan ukuran huruf [14].  Proses  ini  umum  digunakan  dalam  pengolahan teks,  pencarian  informasi,  seperti  basis  data,  mesin pencari,  dan  pemrosesan  teks,  untuk  memastikan konsistensi  dan  keseragaman  saat  memanipulasi  atau mencari  data  yang  ditulis  dengan  huruf  besar,  huruf kecil, atau kombinasi keduanya.

## 2.3. Remove special character
Langkah  untuk  menghilangkan  karakter  khusus atau simbol dari suatu teks atau data. Karakter khusus ini  mencakup  simbol,  tanda  baca,  atau  karakter  non- alfanumerik  yang  tidak  termasuk  huruf  atau  angka [15].  Penghapusan  karakter  khusus  dilakukan  untuk berbagai  tujuan,  seperti  membersihkan  teks  sebelum menganalisis  data,  menjamin  keseragaman  format, atau  menyiapkan  data  untuk  pengolahan  lebih  lanjut. Dengan  menghapus  karakter  khusus,  teks  menjadi lebih mudah diolah atau diinterpretasi dalam konteks tertentu.

## 2.4. Tokenizing
Proses membagi teks atau kalimat menjadi unit- unit  lebih  kecil  yang  disebut  token.  Token  dapat berupa  kata,  frasa,  simbol,  atau  unsur  lainnya,
bergantung  pada  aturan  tokenisasi  yang  digunakan. Tujuan  dari  tokenisasi  adalah  menyederhanakan  teks agar  dapat  diolah  atau  dianalisis  lebih  efisien  [16]. Dalam  pemrosesan  bahasa  alami  atau  analisis  teks, tokenisasi  menjadi  langkah  kunci  untuk  memahami struktur dan makna teks. Melalui tokenisasi, komputer dapat  dengan  lebih  baik  memahami  dan  bekerja dengan teks dalam format yang lebih terstruktur.

## 2.5. Remove stopwords
Langkah untuk  mengeliminasi kata-kata  pengisi atau  umum  yang  sering  muncul  dalam  teks  dan dianggap  kurang  berkontribusi  pada  informasi  utama dalam  konten  tersebut  [16].  Kata-kata  ini,  dikenal sebagai  stopwords,  biasanya  tidak  memberikan  nilai tambah  dalam  analisis  teks  atau  pemahaman kontennya.  Contoh  stopwords  dalam  bahasa  Inggris termasuk "the", "and", "is", dan sejenisnya. Tindakan menghilangkan stopwords
membantu menyederhanakan  teks  dan  meningkatkan  kualitas analisis dengan menitikberatkan pada kata-kata kunci atau makna yang lebih signifikan.

## 2.6. Stemming
Stemming  merupakan  langkah  linguistik  dalam pemrosesan  bahasa  alami  yang  bertujuan  menghapus afiks  (akhiran,  awalan,  atau  imbuhan)  dari  kata-kata untuk  menyisakan  bentuk  dasar  atau  akar  kata. Tujuannya  adalah  menggabungkan  kata-kata  dengan akar  kata  yang  sama,  walaupun  memiliki  bentuk morfologis  yang  berbeda  [17].  Sebagai  contoh,  kata- kata  seperti  "berlari",  "berlari-lari",  dan  "berlarian" dapat  disederhanakan  menjadi  bentuk  dasar  "lari" melalui  proses  stemming.  Stemming  membantu menyederhanakan  analisis  teks  dan  meningkatkan keseragaman dalam pemrosesan bahasa alami.

## 2.7. Term-Matrix (DTM)
DTM,  singkatan  dari  Term-Matrix,  merupakan representasi numerik dari kumpulan dokumen. Dalam DTM, setiap baris menggambarkan satu dokumen, dan setiap kolom mencerminkan kata-kata atau istilah unik dalam  kumpulan  tersebut.  Nilai  di  setiap  sel mencerminkan frekuensi atau bobot suatu kata dalam dokumen tertentu [18]. Penerapan DTM sangat umum dalam  analisis  teks  dan  pemrosesan  bahasa  alami, menyediakan  landasan  untuk  menggunakan  teknik seperti  analisis  sentimen,  klasifikasi  dokumen,  dan pemodelan tema. DTM secara efektif  mengubah teks menjadi  representasi  matematis,  memungkinkan analisis lebih lanjut.
2.8. Pemodelan Topik (Latent
Dirichlet
Allocation)
Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA),  merupakan cara untuk  mengungkap topik atau tema dalam  suatu koleksi  dokumen.  Dalam  LDA,  dokumen  dianggap sebagai kombinasi dari beberapa topik, dan setiap kata dihasilkan  oleh  satu  topik.  Fokusnya  adalah mengidentifikasi  sebaran  topik  dalam  koleksi
dokumen dan distribusi kata  dalam setiap topik [19]. LDA  memungkinkan  representasi  dokumen  sebagai campuran  topik  dengan  bobot  tertentu,  bermanfaat dalam  analisis  teks,  klasifikasi  dokumen,  dan pemahaman  struktur  tema  dalam  pemrosesan  bahasa alami dan penambangan data.

## 2.9. Pelabelan Data (Lexicon Based)
Cara  memberikan  label  atau  mengklasifikasi data,  terutama  dalam  analisis  sentimen  atau pemrosesan teks. Pendekatan ini memanfaatkan daftar kata kunci atau kamus (lexicon) yang telah terkategori, seperti  positif  atau  negatif.  Saat  menganalisis  teks, sistem  mencocokkan  kata-kata  dalam  teks  dengan daftar kata kunci tersebut untuk menetapkan sentimen atau  klasifikasi  yang  sesuai  [20].  Pendekatan  ini mengandalkan  kamus  kata  kunci  sebelumnya  untuk memberi label pada data.

## 2.10. Machine learning
Machine  learning  merupakan  subdisiplin kecerdasan buatan yang difokuskan pada pengembangan  algoritma  dan  model  komputer  yang mampu  belajar  pola  dari  data  dan  mengambil keputusan atau tindakan tanpa perlu instruksi eksplisit [21].  Pendekatan  ini  memungkinkan  mesin  untuk meningkatkan  kinerjanya  seiring  waktu  dengan pengalaman dan pertambahan data. Aplikasi machine learning  melibatkan  berbagai  bidang,  termasuk pengenalan  wajah,  klasifikasi  teks,  prediksi,  dan otomasi tugas-tugas kompleks.

## 2.11. Deep Learning
Deep  learning  adalah  bagian  dari  machine learning yang fokus pada penerapan struktur jaringan saraf  tiruan  yang  kompleks  untuk  memahami  dan merepresentasikan data. Dalam deep learning, jaringan saraf  terdiri  dari  banyak  lapisan,  memungkinkan model  untuk  secara  otomatis  mengekstrak  fitur-fitur tingkat  tinggi  dari  data  tanpa  perlu  ekstraksi  fitur manual  [22].  Keberhasilan  deep  learning  terutama terlihat dalam prestasi tinggi dalam tugas-tugas seperti pengenalan  gambar,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan tugas-tugas  kompleks  lainnya.  Model  deep  learning dapat  mengembangkan  representasi  hierarkis  dari data, memungkinkannya menangani masalah-masalah yang sulit dan kompleks.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian menggunakan  model  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) yaitu proses mengekstraksi informasi baru dan pengetahuan dari database berukuran besar. Proses  ekstraksi  informasi  dan  pengetahuan  diawali dengan  pengumpulan  data  dari  situs  berita  nasional yang  akan  digunakan  untuk  membangun  pemodelan topik,  model  machine  learning,  dan  deep  learning. Selain  itu,  untuk  menguatkan  hasil  penelitian dilakukan juga analisis terhadap data ulasan pengguna hotel  mulai  dari  tahun  2020  hingga  tahun  2022  yang
bersumber  dari  aplikasi  traveloka.  Analisis  ini digunakan untuk mengulas pergerakan bisnis penginapan selama pandemi covid-19.

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  teks  hasil scraping  dari  5  situs  berita  online  nasional menggunakan  keyword  “covid-19”  dan  data  ulasan pengguna pada aplikasi traveloka periode tahun 2020 hingga  2022.  Di  antara  situs  berita  nasional  yang dimaksud  yaitu  kompas.com,  cnbcindonesia.com, detik.com,  viva.com,  dan  sindonews.com.  Salah  satu alasan pemilihan 5 situs berita ini karena termasuk ke dalam  daftar  situs  berita  terpopuler  [23].  Data  yang terkumpul dari 5 situs tersebut sebanyak 20.003 artikel dan  data  ulasan  pengguna  dari  aplikasi  Traveloka sebanyak  104.141  ulasan.  Penjelasan  setiap  atribut pada dataset yang digunakan, dapat dilihat pada tabel- tabel berikut:
Tabel 1. Atribut Dataset Berita Fitur Tipe Data Deskripsi Headline Objek Judul berita Date Objek Tanggal publish berita Url Objek Alamat situs berita Content Objek Isi berita
Tabel  1  merupakan  atribut  yang  dimiliki  oleh dataset  berita,  terdiri  dari  atribut  headline,  date,  url, dan content dengan tipe data dari keseluruhan atribut sama.

## Tabel 2. Atribut Dataset Ulasan Aplikasi Traveloka
Fitur Tipe Data Deskripsi Hotel id Float Id penginapan Hotel link Objek Alamat situs penginapan Nama hotel Objek Nama penginapan Lokasi Objek Domisili penginapan Provinsi Objek Provinsi tempat penginapan Tipe Objek Jenis penginapan Date Dateti me Waktu pemberian rating dan ulasan Nama user Objek Nama pengguna akun Traveloka Rating Float Rating yang diberikan pengguna Review Objek Ulasan yang diberikan pengguna
Tabel 2 merupakan atribut dataset ulasan aplikasi traveloka  dengan  jumlah  10  yang  masing-masing penjelasan terlihat pada table di atas.

## 3.2. Pra-pemrosesan Data
Preprocessing  data  teks  dapat  dipahami  sebagai proses pengubahan data tidak terstruktur menjadi data yang  lebih  terstruktur  melalui  beberapa  tahapan meliputi  case  folding,  removing  special  characters, tokenization,  remove  stopwords  (filtering)  dan
stemming.  Langkah  ini  dilakukan  agar  dapat menghasilkan  data  yang  lebih  baik  sehingga  dapat digunakan  pada  proses  selanjutnya  [4].  Berikut  ini adalah  langkah-langkah  dari  pra-  pemrosesan  data teks:
a. Case folding: adalah teknik yang digunakan untuk mengubah teks menjadi bentuk yang sama. Semua teks  yang  tersusun  dari  huruf  kapital  dan  huruf kecil akan diubah menjadi huruf kecil (lower case).
b. Remove  special  character:  digunakan  untuk menghapus  karakter  spesial  seperti  tanda  baca, angka,  dan  karakter  kosong  (spasi)  yang  tidak relevan.
c. Tokenizing:  digunakan  untuk  memecah  teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil (token).
d. Remove stopwords: adalah teknik yang digunakan untuk  menghapus  kata-kata  yang  muncul  pada suatu  bahasa  tertentu  dengan  jumlah  besar  dan dianggap  tidak  memiliki  makna  yang  terlalu penting. Beberapa contoh stopwords dalam bahasa Indonesia di antaranya “yang”, “di”, “ini”, “dan”, “dari”, “tapi” dan lain sebagainya.
e. Stemming: adalah teknik mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasarnya.
Tabel 3. Contoh Dataset Berita Sebelum dan Sesudah Pra-pemrosesan Data
Content Content Clean Jakarta, CNBC Indonesia - Para Menteri …. jakarta cnbc indonesia para menteri…. Jakarta, CNBC Indonesia - Investasi di …. jakarta cnbc indonesia investasi di …. Jakarta, CNBC Indonesia - Peneliti di …. jakarta cnbc indonesia peneliti di ….
Pada table 3 merupakan beberapa contoh conten berita  yang  belum  dilakukan  pre-processing  dan sesudah dilakukan proses pre-processing.

## 3.3. Pembentukan Document Term Matrix
Setelah  data  berhasil  dilakukan  preprocessing, langkah  selanjutnya  yaitu  menciptakan  Document Term-Matrix (DTM). DTM adalah suatu matriks yang mencerminkan hubungan antara dokumen dengan kata atau  istilah  (term).  Nilai  DTM  merupakan  nilai  yang dihasilkan  dari  Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF). Term Frequency (TF) dimanfaatkan untuk mengetahui banyaknya (frekuensi) kata atau token yang terdapat dalam suatu dokumen.  Sedangkan,  Inverse  Document  Frequency (IDF)  merupakan  frekuensi  kemunculan  kata  pada keseluruha dokumen.
3.4. Pemodelan Topik (Latent Dirichlet Allocation)
Pemodelan  topik  merupakan  pemrosesan  data berbasis statistik untuk menemukan sekumpulan topik dalam kumpulan dokumen teks tertentu. Alasan utama
menggunakan pemodelan topik adalah untuk mengungkapkan  topik  tersembunyi  dalam  kumpulan data  teks  yang  besar.  Terdapat  beberapa  teknik  yang dapat digunakan untuk pemodelan topik, di antaranya LDA, LSA, PSA, NMF, dan lain sebagainya.
Pada penelitian ini, teknik yang digunakan adalah Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA).  Teknik  ini mengasumsikan  bahwa  sebuah  dokumen  dihasilkan berdasarkan  sejumlah  topik  tertentu,  dan  setiap  kata dalam dokumen dipilih secara acak dari kosakata topik yang sesuai [24]. Untuk menentukan banyaknya model topik yang dihasilkan dalam kumpulan dokumen teks dapat  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  coherence. Semakin tinggi nilai coherence yang dihasilkan, maka topik  yang  dihasilkan  semakin  baik.  Berikut,  grafik nilai  coherence  dataset  berita  yang  digunakan  pada penelitian ini:
Gambar 2. Nilai Coherence
Berdasarkan grafik pada gambar 2, terlihat nilai coherence  tertinggi  dihasilkan  pada  topik  yang berjumlah  18  dengan  nilai  coherence  sebanyak  0,53. Banyaknya topik yang dihasilkan pada tahap ini, akan digunakan sebagai acuan ketika membuat pemodelan topik pada tahap selanjutnya.

## 3.5. Pelabelan Data (Lexicon Based)
Sebelum  melanjutkan  pada  tahap  pembuatan pemodelan topik dan model klasifikasi menggunakan machine  learning  dan  deep  learning,  terlebih  dahulu dilakukan  pelabelan  data  pada  dataset  berita  yang digunakan. Pada penelitian ini, metode lexicon based digunakan untuk pelabelan data, Library Vader dipilih untuk  mengelompokkan  teks  berdasarkan  kamus lexicon sehingga menghasilkan class sentimen berupa negatif, netral, dan positif beserta tambahan compound score  atau  skor  total.  Nilai  compound  berfungsi sebagai  satuan  standar  untuk  mengklasifikasikan kalimat  berdasarkan  ketentuan  class  positif  dengan compound ≥ 0,05, negatif dengan compound ≤ −0,05 dan netral dengan compound > −0,05 [12]. Di bawah ini merupakan hasil pelabelan yang dilakukan dengan menggunakan metode lexicon based:
Tabel 4. Hasil Pelabelan Data Sentimen Total Positif 14.266 Netral 293 Negatif 5.444
Pada  tabel  4  merupakan  jenis  sentiment  yang dihasilkan  terdiri  dari  sentiment  positif  yang berjumlah 14.266, sentiment netral berjumlah 293 dan sentiment negatif sejumlah 5.444.

## 3.6. Pemodelan Machine learning dan Deep Learning
Selain membuat pemodelan topik, penelitian ini juga  menggunakan  pendekatan  machine  learning. Terdapat  beberapa  tugas  yang  dapat  dilakukan  oleh machine  learning  yaitu  klasifikasi,  klasterisasi, prediksi, dan regresi. Namun, pada penelitian ini hanya akan  digunakan  satu  tugas  saja  yaitu  klasifikasi. Klasifikasi  merupakan  jenis  machine  learning  yang bersifat  supervised  learning  (pembelajaran  terawasi) yang  membutuhkan  class.  Class  pada  dataset  berita dihasilkan  melalui  proses  pelabelan  data  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Pemilihan  teknik  klasifikasi pada penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan apakah  sebuah  berita  termasuk  ke  dalam  sentimen negatif  atau  positif  berdasarkan  data  latih  terhadap class yang sudah ditentukan.
Selain  memanfaatkan  pendekatan  machine learning,  penelitian  ini  juga  megimplementasikan pendekatan  Deep  Learning.  Algoritma  Bidirectional Long  ShortTerm  Memori  (LSTM)  dipilih  untuk melakukan  klasifikasi  pada  dataset  berita  pandemi covid-19.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemodelan Topik Untuk membangun
pemodelan topik menggunakan metode LDA, penelitian ini menggunakan  package  Gensim  dengan  melakukan pemanggilan  modul  genism.model.  Banyaknya  topik yang  akan  dibuat  didasarkan  pada  hasil  perhitungan nilai  coherence  yang  telah  dilakukan  pada  proses sebelumnya  yaitu  sebanyak  18  topik.  Berikut  ini  5 topik  teratas  yang  dihasilkan  dari  dataset  berita pandemi covid-19:
Tabel 5. Hasil Topik Modeling
Topik Kata 1 tumbuh_ekonomi,china,virus_corona,
persen,tumbuh, amerika_serikat, naik_harga, pasar, dagang, the fed
2 ma_ruf, virus_corona, Jokowi, dicky, arab_saudi, pulih_ekonomi, ma, tanam, ruf, persen
3 dki_jakarta, virus_corona, rumah_sakit, pasien, tinggal_dunia, dki, protokol_sehat, pasien_sembuh, menteri_sehat, jawa
4 virus_corona, kota_bekas, anak, laksana_pilkada, olahraga, social_distancing, persen, korea_selatan, minus_persen, sepak_bola
5 virus_corona, anak_anak, varian, omicron,
varian_omicron, anak, vaksin, infeksi, sars_cov, who
Dari  hasil  pemodelan  LDA  pada  table  5  di  atas diperoleh informasi tema pemberitaan selama pandemi covid-19  pada  5  situs  berita  online  yang  digunakan pada penelitian ini adalah:
a. Topik 1: Seputar pertumbuhan ekonomi Indonesia selama pandemi dan kenaikan harga barang.
b. Topik  2:  Seputar  pemerintah  dan  pemulihan ekonomi saat pandemi.
c. Topik  3:  Seputar  informasi  warga  yang  sembuh dan  meninggal karena  virus corona pada provinsi DKI Jakarta dan Jawa.
d. Topik  4:  Seputar  kebijakan  social  distancing selama pandemi dan pelaksanaan pilkada serta olah raga sepak bola.
e. Topik 5: Seputar varian virus corona dan vaksin
Untuk mempermudah dalam memahami struktur kata  yang  menyusun  setiap  topik,  model  topik  yang dihasilkan  kemudian  divisualisasikan  menggunakan library  PyLDAvis.  Hasil  visualisasi  ini  menyediakan dua  sisi  panel  (gambar  3).  Sisi  kiri  memperlihatkan jumlah topik secara keseluruhan yaitu 20 topik dan sisi kanan menunjukan distribusi frekuensi token atau kata yang  muncul  di  setiap  topik  yang  dihasilkan.  Pada panel  sebelah  kana,  bar  chart  berwarna  biru menunjukan term frequency secara keseluruhan dalam corpus.  Sedangkan  warna  merah  mengindikasikan estimasi  term  frequency  pada  topik  yang  dimaksud. Selain  itu,  pada  sisi  kiri  terlihat  beberapa  topik memiliki  jarak  yang  sangat  dekat  hingga  tumpang tindih, hal ini menunjukkan bahwa terdapat kata-kata serupa yang membangun topik yang berbeda.

## Gambar 3. Visualisasi Pemodelan Topik

## 4.2. Pemodelan machine learning dan Deep Learning
Pada tahap pembuatan model machine learning, beberapa  algoritma  seperti  MultinomialNB,  Support Vector  Machine,  dan  Random  Forest  dipilih  untuk melakukan  klasifikasi  pada  dataset  berita  yang  telah dilakukan pelabelan pada tahap sebelumnya. Sedangkan pembuatan model deep learning menggunakan Attention Mechanism with Bidirectional  LSTM.  Data  yang  memiliki  label  atau class  netral,  tidak  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi  karena  jumlah  datanya  yang  sedikit, sehingga  proses  klasifikasi  hanya  menggunakan  data yang memiliki label atau class positif dan negatif saja.
Setelah  itu,  hasil  pengolahan  data  tersebut  akan menghasilkan nilai akurasi. Kemudian, hasil evaluasi tersebut  akan  dikomparasi  agar  diketahui  algoritma
mana yang menghasilkan tingkat akurasi paling tinggi di  antara  ketiganya.  Langkah  berikutnya,  dilakukan pembuatan  model  klasifikasi  dengan  menggunakan dataset yang telah dilakukan penyeimbangan menggunakan metode SMOTE. Sedangkan pada deep learning,  penyeimbangan  data  menggunakan  teknik loss  function.  Hal  ini  dilakukan  karena  dataset  yang digunakan tidak seimbang (imbalance) dan algoritma SVM  rentan  terhadap  dataset  yang  imbalance. Penyeimbangan data penting dilakukan jika class pada dataset yang digunakan imbalance. Hal ini disebabkan karena akurasi tersebut bisa saja hanya bernilai tinggi pada  class  yang  bernilai  dominan  namun  tidak  pada data yang memiliki class yang sedikit.
Tabel 6. Dataset sebelum dan sesudah Over Sampling
Sentiment Before Over Sampling After Over Sampling Positif 11403 11403 Negatif 4365 11403
Berdasarkan  model  machine  learning  dan  deep learning yang telah dibangun pada tahap sebelumnya, hasil sebelum dan sesudah over sampling ditunjukkan pada table 6 di atas.
Tabel 7. Perbandingan Kinerja Algoritma Sebelum
Penyeimbangan Data Algoritma Akurasi MultinomialNB 76% Support Vector Machine 88% Random Forest 83%
Table  7  merupakan  hasil  akurasi  dari  masing- masing  algoritma,  terlihat  bahwa  akurasi  tertinggi diperoleh  dari  random  forest  sebesar  83%  kemudian diikuti akurasi terbaik kedua yaitu support vector machine sebesar 88%, dan terakhir algoritma MultinomialNB sebesar 76%.
Tabel 8. Perbandingan Kinerja Algoritma Setelah
Penyeimbangan Data Algoritma Accuracy MultinomialNB + SMOTE 78% Support Vector Machine + SMOTE 88% Random Forest + SMOTE 84% Bidirectional LSTM 92%
Pada  tabel  8  di  atas  merupakan  hasil perbandingan kinerja algoritma setelah penyeimbangan data. Dari keseluruhan hasil evaluasi di atas, terlihat akurasi pada algoritma MultinomialNB dan  Random  Forest  mengalami  kenaikan  setelah dilakukan penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Namun, akurasi pada algoritma SVM terlihat tidak  mengalami  perubahan.  Sedangkan  pada  deep learning,  setelah  digunakan  teknik  penyeimbangan data  menggunakan  lost  function,  menjadikannya algoritma  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  dibanding algoritma lainnya.
Gambar 4. Performa Model Accuracy
Gambar 5. Performa Model Loss
Pada  gambar  4  dan  gambar  5  merupakan  hasil performa model deep learning yang ditampilkan dalam bentuk grafik. Terlihat bahwa ketika model diberikan parameter epoch sebesar 25 menunjukkan hasil akurasi yang  semakin  membaik,  dan  sebaliknya  nilai kesalahan semakin mengecil.
Gambar 6. Trend Pemberian Rating pada Aplikasi Traveloka
Terlihat  pada  gambar  6  merupakan  timeline pemberian rating di atas menunjukan pada bulan April dan  Mei  2020  cenderung  tidak  ada  pemberian  rating yang  dilakukan  oleh  pengguna.  Hal  ini  disebabkan karena  adanya  kebijakan  PSBB  yang  dilakukan  oleh pemerintah  Indonesia.  Namun,  pada  bulan  Mei  2022 pemberian  rating  oleh  user  pada  seluruh  jenis penginapan di 10 Provinsi mengalami kenaikan yang signifikan. Hal ini bertepatan dengan adanya libur Idul Fitri dan kebijakan pemerintah yang memperbolehkan masyarakat  untuk  mudik.  Informasi  lain  yang
diperoleh  dari  analisis  ulasan  pengguna  aplikasi Traveloka  dapat  diketahui  beberapa  provinsi  yang paling  banyak  dikunjungi  selama  3250andemic. Grafik pie chart pada gambar 7 menunjukan provinsi Jawa  Barat  adalah  provinsi  yang  paling  banyak dikunjungi  dengan  presentase  sebanyak  20%, kemudian diikuti provinsi Jawa Timur sebanyak 15%, dan  seterusnya.  Deskripsi  lengkap  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 7. Provinsi Paling Sering Dikunjungi
Pada  gambar  7  merupakan  persentase  provinsi paling  sering  dikunjungi,  terlihat  bahwa  3  provinsi yang  sering  dikunjungi  adalah  Jawa  Barat,  Jawa Timur,  dan  Jakarta,  sedangkan  provinsi  yang  jarang dikunjungi adalah Nusa Tenggara Barat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian menggunakan pendekatan analisis big data dan  model  machine learning  serta deep learning terhadap  data  berita  pandemi  di  Indonesia  yang diperoleh melalui 5 situs berita online sebanyak 20.003 artikel. Setelah dilakukan pemodelan, didapatkan hasil akurasi  dari  masing-  masing  algoritma  yaitu  SVM 88%, MultinomialNB 78%, Random Forest 84%, dan Bidirectional  LSTM  92%.  Selain  itu,  analisis dilakukan  terhadap  data  ulasan  pengguna  di  aplikasi Traveloka. Hasil menunjukan bahwa terjadi kenaikan signifikan  terhadap  pemberian  ulasan  di  aplikasi tersebut.  Dengan  kata  lain,  terjadinya  lonjakan kenaikan pengguna pada aplikasi tersebut mengindikasikan  bahwa  masyarakat  mulai  bepergian ke  lokasi  lain  dan  secara  tidak  langsung  berdampak pada perekonomian Indonesia pasca pandemi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Cakranegara, P. A. Effects of Pandemic Covid 19 on  Indonesia  Banking : Ilomata  International Journal  of  Management , 1 (4),  Article  4. https://doi.org/10.52728/ijjm.v1i4.161. 2020.
[2]  Lu, Y., Zhao, J., Wu, X., & Lo, S. M. Escaping to  nature  during  a  pandemic:  A  natural experiment in Asian cities during the COVID-19 pandemic with big social media data. Science of The Total Environment , 777 , 146092. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146092. 2021.
[3]  Mishra, N. P., Das, S. S., Yadav, S., Khan, W., Afzal, M., Alarifi, A., kenawy, E.-R., Ansari, M. T.,  Hasnain,  M.  S.,  &  Nayak,  A.  K.  Global impacts  of  pre-  and  post-COVID-19  pandemic: Focus on socio-economic consequences. Sensors
International , 1 , 100042.
https://doi.org/10.1016/j.sintl.2020.100042. 2020.
[4]  Nurhadi,  A.,  &  Indrayuni,  E.  Sistem  Informasi Pendaftaran  Vaksinasi  Covid-19. JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) , 5 (2), Article 2.
https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i2.491. 2021.
[5]  Kohlscheen,  E.,  Mojon,  B.,  &  Rees,  D.  .  The Macroeconomic  Spillover  Effects  of  the Pandemic  on  the  Global  Economy. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.3569554. 2020.
[6]  Devi, S., Warasniasih, N. M. S., Masdiantini, P. R., & Musmini, L. S. The Impact of COVID-19 Pandemic on the Financial Performance of Firms on  the  Indonesia  Stock  Exchange. Journal  of Economics,  Business,  &  Accountancy  Ventura ,
23 (2), Article 2.
https://doi.org/10.14414/jebav.v23i2.2313. 2020.
[7]  Faizi, F., Wulandana, N. P., Alya, A., & Lombu, A.  A.  DAMPAK  PANDEMI  COVID-19 TERHADAP UMKM DI INDONESIA. JURNAL  LENTERA  BISNIS , 11 (2),  Article  2. https://doi.org/10.34127/jrlab.v11i2.510. 2022.
[8]  Zeberga,  K.,  Attique,  M.,  Shah,  B.,  Ali,  F., Jembre,  Y.  Z.,  &  Chung,  T.-S.  A  Novel.  Text Mining  Approach  for  Mental  Health  Prediction Using Bi-LSTM and
BERT Model.
Computational  Intelligence  and  Neuroscience , 2022 , e7893775. https://doi.org/10.1155/2022/7893775. 2022.
[9]  Monika,  R.,  Deivalakshmi,  S.,  &  Janet,  B. Sentiment Analysis of US Airlines Tweets Using LSTM/RNN. 2019  IEEE  9th  International Conference  on  Advanced  Computing  (IACC) , 92–95. https://doi.org/10.1109/IACC48062.2019.89715 92. 2019.
[10]  Putra  V.P,  Achmad  Ryvaldy  &  Ahmad  Rafi Syaifudin.  Deteksi  Anxiety  Disorder  Pengguna Sosial  Media  Menggunakan  Deep  Transfer Learning  untuk  Percepatan  Pemulihan  Pasca Pandemi. The Journal on Machine Learning and Computational  Intelligence  (JMLCI).  e-ISSN: 2808-974X. 2023..
[11]  Kurniawan,  M.,  &  Falentina,  A.  Analisis  Big Data  dan  Official  Statistics  dalam  Melakukan Nowcasting  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia Sebelum  dan  Selama  Pandemi  COVID-19. Seminar  Nasional  Official  Statistics,  2022(1), 521-532. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1. 1146. 2022.
[12]  Pamungkas,  F.  S.,  &  Kharisudin,  I.  (2021, February).  Analisis  Sentimen  dengan  SVM, NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk  Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter. In
PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 628-634).
[13]  Chumbar  Shawn.  Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD):  A  Practical  Approach. medium.com/@shawn.chumbar/knowledge- discovery-in-databases-kdd-a-practical- approach-f28247493be4. 24 September 2023.
[14]  Rizal  M,  Martanto  M,  Hayati  U.  Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terkait  Film  One Piece Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Sistem  Informasi  Kaputama  (JSIK).  2024  Jan 1;8(1):38-47.
[15]  Syafira,  Firya.  Analisis  Sentimen  Dampak Perkembangan  Artificial  Intelligence  (AI)  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based. BS thesis. Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2023.
[16]  Hidayat T, Pebrianto R, Pratiwi RL, Saputri DU. Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  Terhadap Tweet  Pornografi  Kaum  Homoseksual  Pada Twitter.  Indonesian  Journal  on  Software Engineering (IJSE). 2020 Dec 2;6(2):204-12.
[17]  Jabbar A, Iqbal S, Tamimy MI, Rehman A, Bahaj SA,  Saba  T.  An  Analytical  Analysis  of  Text Stemming Methodologies in Information Retrieval  and  Natural  Language  Processing Systems. IEEE Access. 2023 Nov 14;11:133681- 702.
[18]  Sapanji RV, Hamdani D,  Harahap P. Sentiment Analysis of the Top 5 E-commerce Platforms in Indonesia  using  Text  Mining  and  Natural Language Processing (NLP). Journal of Applied Informatics and Computing. 2023 Nov 30;7(2):202-11.
[19]  Maulidiya,  D.,  Topic  Modelling  using  Latent Dirichlet  Allocation  (LDA)  to  Investigate  the Latent  Topics  of  Mathematical Creative Thinking  Research  in  Indonesia.  Journal  of Intelligent  Computing  and  Health  Informatics (JICHI), 3(2), pp.35-46. 2023.
[20]  Setiawan,  H.  and  Zufria,  I.,  Analisis  Sentimen Pembatalan  Indonesia  Sebagai  Tuan  Rumah Piala  Dunia  FIFA  U-20  Menggunakan  Naïve Bayes.  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, 7(3), pp.1003-1012. 2023.
[21]    Kühl,  N.,  Schemmer,  M.,  Goutier,  M.  and Satzger,  G.,  Artificial  intelligence  and  machine learning.  Electronic  Markets,  32(4),  pp.2235- 2244. 2022.
[22]   Yessy Asri, S.T., Kuswardani, D. and Kom, M., MACHINE LEARNING & DEEP LEARNING: Analisis Sentimen Menggunakan Ulasan Pengguna  Aplikasi.  Uwais  Inspirasi  indonesia. 2024.
[23]  Yana,  M.  D.,  &  Setiawan,  H.  Analisis  Framing Berita  Perempuan  Bakar  Diri  Dalam  Media Online  Detik.Com  Dan  Kompas.Com. Jurnal Ilmiah  Wahana  Pendidikan , 9 (25),  Article  25. https://doi.org/10.5281/zenodo.10416729. 2023.
[24]  Xie, R., Chu, S. K. W., Chiu, D. K. W., & Wang, Y. Exploring Public Response to COVID-19 on Weibo with LDA Topic Modeling and Sentiment Analysis. Data  and  Information  Management , 5 (1),  86–99.  https://doi.org/10.2478/dim-2020- 0023. 2021.