## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  64-69 e-ISSN: 2686-3154

## Klasifikasi Tweet di Twitter dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Ahmad Fauzi Rahman 1 
1 Independent Researcher

## ahmadfauzirahman99@gmail.com

## Abstract
Twitter  is  a  social  media  and  also  a  microblog  that  allows  users  to  send  and  read  short  messages  of  no  more  than  280 characters  as  tweets.  Tweet  users  are  currently  not  limited  in  terms  of  age,  information,  and  communication.  The  lack  of information on tweets on Twitter results in a lot of information that is difficult to know the facts or intentions of the tweet. This can have negative impacts such as fraud, leading public opinion to negative. One of the topics that has been discussed in Indonesian  society  since  March  2020.  Coranavirus  Disease  2019  (COVID-19)  is  a  disease  of  the  new  type  of  coronavirus virus (SARS-CoV-2) that has taken the world by storm and the WHO has declared it a pandemic. As of March 10, 2022, 5.85 million Covid cases have been confirmed out of a total of 453 million cases in the world. This Covid-19 case can be a place for certain parties to disseminate information to the wider community. Tweet data obtained from  social networks based on queries in Indonesian, this study aims to determine the pros or cons of the public or society against Covid-19. To find out that a tweet is counter can be done by looking at the existing tweets one by one, but this takes a long time and effort because of the large number of tweets. In this study using the K-Nearest Neighbor  (KNN)  method using as  many as 1200 tweet data. Based  on  the  research  that  has  been  done,  it  can  be  said  that  public  sentiment  in  2020  regarding  COVID-19  tends  to  be negative, followed by positive and neutral opinions. But in 2021, as time goes by, public opinion tends to follow neutral.
Keywords: Sentiment Analysis, Classification, Twitter, Data Mining, K-Nearest Neighbor.

## Abstrak
Twitter merupakan salah satu jejaring social dan juga mikroblog yang  memungkinkan penggunanya berkirim dan membaca pesan  singkat  yang  tidak  lebih  dari  280  karakter  sebagai  tweet.  Pengguna  tweet  saat  ini  tidak  dibatasi  dari  segi  umur, informasi, dan komunikasi. Minimnya sebuah informasi pada tweet yang ada ditwitter mengakibatkan banyak informasi yang sulit  untuk  diketahui  fakta  atau  maksud  dari  tweet  tersebut.  Hal  ini  dapat  menimbulkan  dampak  negatif  seperti  penipuan, penggiringan  opini  publik  terhadap  hal  yang  negatif.  Salah  satu  topik  yang  menjadi  perbincangan  di  masyarakat  Indonesia sejak  Maret  2020  lalu.  Coranavirus  Disease  2019  (COVID-19)  adalah  penyakit    dari  virus  coronavirus  jenis baru    (SARS- CoV-2) yang menggemparkan seluruh dunia dan WHO menetapkan sebagai sebuah pandemic. Hingga 10 Maret 2022 sudah dikonfirmasikan sejumlah 5,85 juta kasus Covid dari total 453 juta kasus di dunia. Kasus Covid-19 ini dapat menjadi sebuah tempat  bagi  pihak  tertentu  melakukan  penyebaran  informasi  kepada  masyarakat  yang  luas.  Data  tweet  yang  diperoleh  dari jejaring  sosial  berdasarkan  query  dalam  bahasa  indonesia,  penelitian  ini  bertujuan  menentukan  pro  atau  kontra  publik  atau masyarakat  terhadap  Covid-19.  Untuk  mengetahui  bahwa  suatu  tweet  adalah  kontra  dapat  dilakukan  dengan  melihat  satu persatu tweet  yang ada, namun hal ini membutuhkan waktu dan tenaga  yang lama karena jumlah tweet  yang banyak. Pada penelitian  ini  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  menggunakan  sebanyak  1200  data  tweet.  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sentiment  masyarakat  pada  tahun  2020  mengenai  COVID-19 cenderung negatif, kemudian diikuti dengan opini positif dan juga netral. Namun pada tahun 2021, seiring berjalannya waktu, opini masyarakat cenderung kearah netral.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Twitter, Data Mining, K-Nearest Neighbor.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Twitter  adalah  micro-blogging  dan  layanan  jejaring sosial waktu nyata yang telah mendapatkan popularitas luas  sejak dekade terakhir. Dengan lebih dari 313 juta pengguna aktif dan lebih dari 500 juta posting per hari. Twitter  adalah  salah  satu  cara  untuk  tetap  terhubung secara sosial dengan teman, keluarga, dan kolega lewat media  online.  Ini  memungkinkan  penggunanya  untuk mengekspresikan  pandangan  mereka  dan  berinteraksi dengan  orang  lain  dengan  bantuan  posting  yang  biasa
disebut  tweet  [1].  Twitter  merupakan  salah  satu platform  tempat  masyarakat  menuangkan  isi  pikiran, permasalahan  yang  terjadi  dan  saling  mendebat  satu sama lain [2].
Berita  tentang  virus  menyebar  di  seluruh  situs  media sosial.  Akibatnya,  outlet  media  sosial  ini  mengalami dan  menghadirkan  pandangan,  pendapat,  dan  emosi yang  berbeda  selama  berbagai  insiden  terkait  wabah [3].  Jumlah  tweet  harian  pada  platform  twitter mencapai 500 juta tweet opini. Berita soal COVID-19
menjadi salah satu topik yang menjadi perbincangan di masyarakat  Indonesia  sejak  Maret  2020  lalu. Coranavirus  Disease  2019  (COVID-19)  adalah penyakit    dari  virus  coronavirus  jenis  baru    (SARS- CoV-2) yang menggemparkan seluruh dunia dan WHO menetapkan  sebagai  sebuah  pandemic  [4].  Hingga  10 Maret  2022  sudah  dikonfirmasikan  sejumlah  5,85  juta kasus  Covid  dari  total  453  juta  kasus  di  dunia[5]. Kasus Covid-19 ini dapat menjadi sebuah tempat bagi pihak tertentu melakukan penyebaran informasi kepada masyarakat yang luas.
Sejak  COVID-19  ini  menjadi  pandemic  diseluruh dunia  banyak  opini  masyarakat  yang  bersifat  pro  dan kontra terhadap Covid-19 [6]. Tweet  yang  masyarakat buat  mempunyai  peranan  yang  penting,  karena  bisa dijadikan  dataset  untuk  proses  data  mining.  Data mining  merupakan  salah  satu  metode  analisis  untuk mendapatkan  informasi  yang  bersumber  dari  data dengan jumlah  yang  sangat besar [7]. Salah satu  yang bisa dilakukan dengan data penelitian yang disediakan yaitu  klasifikasi  sentiment  terhadap  Covid-19  dan memprediksi keakuratan algoritma K-Nearest Neighbor,  karena  setiap  tweet  masyarakat  pasti memiliki pendekatan pro, kontra ataupun netral [8].
Analisis sentimen memberikan cara yang efektif untuk mengukur  opini  publik  tentang  topik  apapun  yang sedang menjadi isu saat ini [9]. Sentiment analisis atau disebut juga opinion mining merupakan sebuah bidang ilmu  yang  menganalisa  pendapat,  sentiment,  evaluasi, penilaian,  sikap  dan  emosi  pengguna  atau  orang  pada satu  layanan,  produk,  peristiwa,  dan  topik  [10]. Sentimen  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  opini masyarakat  dalam  bentuk  sebuah  tweet  yang dikirimkan  oleh  pengguna  memiliki  makna  pro  dan kontra.  Dengan  melakukan  sentimen  analisis  ini  bisa dijadikan referensi  untuk pengembangan suatu produk atau layanan [11].
Salah satu teknik dalam data mining adalah klasifikasi, klasifikasi  adalah  tugas  untuk  memprediksi  label kategori  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  untuk membedakan  antara  satu  objek  dengan  objek  lainnya berdasarkan  atribut  atau  fitur  [12].  Teknik  klasifikasi yang  paling  populer  adalah  K-Nearest  Neighbor (KNN)  karena  sangat  sederhana  dan  mudah  [13]. Namun  ada  juga  algoritma  klasifikasi  K-Nearest Neighbor (MKNN) yang merupakan algoritma turunan dari  KNN.  Penelitian  tentang  perbandingan  algoritma KNN  dan  MKNN  telah  dilakukan  dan  mendapat  hasil nilai akurasi MKNN lebih tinggi dari KNN [14].
Penerapan metode K-Nearest Neighbor bisa diterapkan di  berbagai  macam  bidang.  Salah  satunya  di  dunia pendidikan  yang  biasa  dikenal  dengan  Edutional  Data Mining  (EDM).  EDM  telah  banyak  digunakan  dalam dunia  pendidikan,  salah  satunya  adalah  untuk memprediksi  prestasi  akademik  siswa  [15].  Selain  itu, penelitian    mengenai    identifikasi    dan    klasifikasi tweet    spam  menggunakan  Data  Mining  di    Twiiter
sudah    dilakukan    sebelumnya.  Penelitian  tersebut membahas  tentang  sentiment  masyarakat  terhadap putusan  pemerintah  untuk  melakukan  lockdown  di India  untuk  meminimalisir  angka  kasus  COVID-19 yang  terjadi.  Pada  penelitian  tersebut  didapat  hasil mayoritas  masyarakat  menyambut  baik  kebijakan pemerintah  [16].  Untuk  itu,  penelitian  ini  akan melakukan  klasifikasi  Tweet  pada  Twitter  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  sebuah  proses pelaksanaan  penelitian  yang  terdiri  dari  langkah- langkah  dan  juga  menerapkan  prinsip  metode  ilmiah. Penelitian  memerlukan  kerangka  kerja  agar  hasil  dan tujuan  penelitian  dapat  dicapai  secara  maksimal.  Pada penelitian  ini  yang  menjadi  tujuan  capaian  hasil penelitian  ialah  klasifikasi  tweet  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbour.  Data  diambil  dengan kata kunci “COVID-19” pada tahun 2020-2021 secara acak  dan  didapatkan  sebanyak  1200  tweets  populasi. Data  ini  perlu  diproses  terlebih  dahulu  karena mengandung  karakter  khusus,  hyperlink,  retweet, emoji,  dan  stiker.  data  tweet  pertama  diambil  dari Twitter dengan pencarian standar Twitter menggunakan  Library  Tweepy, dan data  yang diambil disimpan dalam format file csv. Data ini perlu diproses terlebih  dahulu  karena  mengandung  karakter  khusus, hyperlink,  retweet,  emoji,  dan  stiker.  Pemrosesan bahasa  alami  digunakan  untuk  memproses  data sebelumnya  dan  agar  bisa  diterapkan  algoritma supervised  klasifikasi  yaitu  KNN  [17].  Setelah menghapus  karakter  khusus,  data  diberi  token.  Untuk proses  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  kemudian data diolah menggunakan NLP. Selanjutnya klasifikasi menggunakan  algoritma  KNN  dan  data  hasil klasifikasi  akan  divisualisasi  agar  informasi  lebih mudah  dipahami.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  merupakan  salah  satu  tahapan pengambilan  data.  Data  yang  digunakan  yaitu  1200 data  yang  nantinya  dibagi  sebagai  data  latih  dan  data uji.  Pengumpulan  data  latih  dan  data  uji  didapatkan dari tweet yang terbaru. Pembagian data latih dan data uji berdasarkan komentar yang diambil yaitu 70% data latih : 30% data uji, 80% data latih : 20% data uji, dan 90%  data  latih  :  10%  data  uji.  Pada  tahapan  ini  data diambil menggunakan octoparse. Data diambil dengan kata kunci “COVID-19” pada tahun 2020-2021 secara acak  dan  didapatkan  sebanyak  1200  tweets  populasi. Data  ini  perlu  diproses  terlebih  dahulu  karena mengandung  karakter  khusus,  hyperlink,  retweet, emoji,  dan  stiker.  Adapun  salah  satu  contoh  tweet opini  positif  dan  negatif  dari  www.twitter.com  bisa dilihat pada Gambar 2, 3 dan 4.
Gambar 2. Opini Positif tentang COVID
Gambar 3. Opini Negatif tentang COVID
Gambar 4. Opini Netral tentang COVID
2.2. Preprocessing dataset
Pada  tahapan  ini  dilakukan  preprocessing  dataset  agar data bisa diolah pada tahapan klasifikasi menggunakan metode KNN. Pada tahap ini tiap data teks akan diubah menjadi  huruf  kecil  kemudian  setiap  akhir  kalimat dengan  tanda  titik  akan  dihapus.  Daftar  akhir  kata dalam  kalimat  akan  didefinisikan  secara  khusus  yang digunakan  dalam  proses  ini  guna  untuk  menghindari kata  yang  salah  eja.  Salah  satu  langkah  terpenting dalam  preprocessing  pada  tahap  ini  ialah  mengganti emoji dengan ekspresi yang mereka wakili dalam  kata atau  kalimat  biasa  misalnya  :)  dengan  teks  bahasa Indonesia  "tersenyum".  Selanjutnya,  karakter  khusus, URL, dan tag HTML dihapus dari teks. Tahapan akhir dari preprocessing dataset ialah melakukan tokenization  dan  normalisasi  sebelum  melakukan identifikasi objek. Bagan alir dari tahapan preprocessing dataset dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Data Preprocessing
Proses  Case  Folding  adalah  proses  penyeragaman bentuk  dengan  mengubah  semua  huruf  menjadi  huruf kecil. Hasil case folding dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Case Folding
Tweet Case Folding RT  @yusufgunawan:  Bagi isoman  Covid-19 di  wilayah Kota Malang yang membutuhkan bantuan makanan, Dapur Arema
memberikan  bantuan  paket makan…
rt @yusufgunawan:
bagi  isoman  covid-19  di  wilayah kota  malang  yang  membutuhkan bantuan  makanan,  dapur  arema memberikan bantuan paket makan… RT @yoongioppa00: @RayChris91 Sorry ini setau  aku  adalah  surat  dari kampus  yang  dimaksudkan supaya  kampus  emang  ga bertanggung jawab. rt @yoongioppa00: @raychris91  sorry  ini  setau  aku adalah  surat  dari  kampus  yang dimaksudkan supaya kampus emang ga bertanggung jawab.
Selanjutnya  proses  filtering  (stopword)  adalah  proses pembuangan  kata  yang  kurang  penting  untuk  proses klasifikasi.  Untuk  kata  yang  akan  di-stopword menggunakan  kamus  dari  KBBI  V  online  dipilih berdasarkan  jenis  katanya  yaitu  kata  keterangan (adverbia),  kata  ganti  (pronomina),  kata  seru (interjeksi),  kata  depan(preposisi),    dan  kata  hubung (konjungsi). Proses filtering dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Filtering Tweet Remove Stop Words RT  @yusufgunawan:  Bagi isoman  Covid-19  di  wilayah Kota Malang yang membutuhkan bantuan makanan, Dapur Arema memberikan  bantuan  paket makan… rt @yusufgunawan: bagi  isoman  covid-19  wilayah kota malang membutuhkan bantuan makanan, dapur arema memberikan bantuan paket makan RT @yoongioppa00: @RayChris91  Sorry  ini  setau aku  adalah  surat  dari  kampus yang dimaksudkan supaya kampus emang ga bertanggung jawab. rt @yoongioppa00: @raychris91  sorry  ini  setau aku  adalah  surat  dari  kampus dimaksudkan  supaya  kampus
emang ga bertanggung jawab
Selanjutnya  proses  menghilangkan  karakter  spesial agar  mempermudah  proses  data  pada  tahap  klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Menghilangkan karakter spesial
Tweet Remove Special Character RT @yusufgunawan: Bagi isoman  covid-19  di  wilayah kota malang yang membutuhkan bantuan makanan, dapur arema memberikan bantuan paket makan bagi isoman covid-19 di wilayah  kota  malang  yang membutuhkan bantuan makanan, dapur arema memberikan bantuan paket makan RT @yoongioppa00: @RayChris91:  Sorry  ini  setau aku  adalah  surat  dari  kampus yang dimaksudkan supaya
kampus emang ga bertanggung jawab sorry ini setau aku adalah surat dari kampus yang dimaksudkan supaya  kampus  emang  ga bertanggung jawab jika
Selanjutnya,  tokenisasi  dan  normalisasi  merupakan fungsi  utama  dalam  Natural  Language  Proses  untuk pra-pemrosesan teks sebelum klasifikasi.
a. Tokenization  mengacu  pada  pemisahan  data  teks menjadi  unit-unit  kecil  yang  disebut  token.  Pada penelitian  ini,  setiap  kata  diubah  menjadi  token. Tokenizing yaitu proses memisahkan teks menjadi kata. Hasil tokenizing dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tokenizing
Pro Kontra bantuan pedih dukung bangke
b. Normalisasi  ialah  kegiatan  mengubah  teks  yang tidak  biasa  menjadi  bentuk  standar.  Kadang  kala, orang menulis sebuah kata dalam bentuk yang tidak biasa  untuk  mengekspresikan  diri.  Teks  ini  perlu diubah  menjadi  bentuk  dan  ejaannya  yang  benar. Normalisasi  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk mengkonversi  kata  yang  tidak  sesuai  ejaan.  Proses ini  melibatkan  kamus  yang  dibuat  secara  manual yang terdiri dari kamus baku dan tak baku.
c. Identifikasi  objek  yang  berfungsi  mengambil masing-masing  kolom  data  dan  memeriksa  apakah data  tersebut  kosong.  Jika  kolom  kosong,  maka ditetapkan  nilai 0 dan yang lainnya ditetapkan nilai 1 kemudian disimpan pada kolom identifikasi yang baru.
2.3. Menghitung Polaritas dan Subyektivitas
Pada  dasarnya,  analisis  sentimen  tergantung  pada polaritas dan subyektivitas. Subyektivitas mengandung fakta,  pendapat  dan  keinginan.  Polaritas  mengandung perasaan  dan  emosi.  Untuk  menganalisis  sentimen [18], polaritas dan subyektivitas teks harus diperhitungkan.  Dari  data  polaritas  dan  subjektivitas, mean, median, rata-rata minimum, rata-rata maksimum adalah  dihitung  untuk  setiap  opini  pro,  kontra  dan netral.  Polaritas  rata-rata  maksimum  dihitung  per  10 tweet.  Persamaan  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Rumus 1, 2, 3 dan 4.
∑ (1)
(2)
(   )
(3)
(   ) (4)
2.4. Klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor
Klasifikasi data dilakukan terhadap skor polaritas. Jika tweet  memiliki  skor  polaritas  lebih  besar  dari  nol (Polaritas>0)  maka  itu  adalah  tweet  positif.  Jika  skor polaritas  kurang  dari  nol  (Polaritas<0)  maka  tweet tersebut  masuk  ke  kategori  negatif.  Jika  skor  polaritas sama dengan nol (Tweet Polarity=0) maka masuk pada kategori  netral.  Untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma  KNN. Algoritma  ini  menerapkan  kesamaan  fitur  di  mana  ia menetapkan titik data berdasarkan seberapa dekat data dengan  tetangganya.  Algoritma  untuk  KNN  yang ditunjukkan  pada  Algoritma  1  digunakan  untuk klasifikasi data.

## Algoritma 1. K-Nearest Neighbor
Load dataset Select the value of K
Calculate the distance between each data point using Euclidean distance Sort  data  point  according  to  the  distance calculated Select the top K row Assign data point on the most frequent class END
Untuk menghitung jarak titik data pada algoritma KNN jarak  Euclidean  adalah  dihitung  menggunakan  Rumus 5.
(    )   √∑ (       ) (5)
Algoritma  KNN  menggunakan  polaritas  tweet  untuk klasifikasi. Ini mengklasifikasikan data menjadi positif negatif  dan  netral.  Hasil  klasifikasi  disimpan  dan dianalisis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data tweet yang berhasil dikumpulkan berjumlah 1200 data  terdiri  dari  tweet,  retweet,  nama  account.  Data diambil  dengan  kata  kunci  “COVID-19”  pada  tahun 2020-2021 secara acak dan didapatkan sebanyak 1200 tweets  populasi.  Opini  positif  pada  tahun  2020 berjumlah  sedangkan  opini  negatif  memiliki  jumlah yang  lebih  banyak  yaitu  389  opini  dengan  netral berjumlah 77 opini. Sedangkan pada tahun 2021 terjadi penurunan  pada  jumlah  opini  positif  yaitu  sebanyak 128 opini dengan opini negatif berjumlah 94 dan netral berjumlah  289  opini.  Selanjutnya,  Visualisasi  tweet yang  diproses  akan  diperlihatkan  pada  skor  polaritas dan  subyektivitas  tweet.  Data  skor  polaritas  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Skor Polaritas Opini Polaritas Mean Max Min Median Pro 0.05896 1.0 -1.0 0.0 Kontra 0.12569 1.0 -1.0 0.0 Netral 0.08473 1.0 -1.0 0.0
Sedangkan  untuk  data  skor  subyektivitas  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Skor Polaritas Opini Subyektivitas Mean Max Min Median Pro 0.22567 1.0 0.0 0.215 Kontra 0.29548 1.0 0.0 0.289 Netral 0.23821 1.0 0.0 0.247
Data  teks  diubah  menjadi  skor  polaritas.  Skor  ini digunakan  dalam  proses  klasifikasi  karena  proses klasifikasi  KNN  tidak  dapat  memproses  data  teks. Selain  itu,  polaritas  juga  menunjukkan  emosi  atau sentimen  di  balik  data  teks.  Dalam  sistem  yang diusulkan,  algoritma  supervised  klasifikasi  KNN diimplementasikan.  Algoritma  ini  mengklasifikasikan skor  polaritas  menjadi  tiga  kelas,  positif,  negatif  dan netral. Klasifikasi dilakukan pada data opini di Twitter. Hasil akhir klasifikasi disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Klasifikasi opini
Tahun Klasifikasi Opini Positif Negatif Netral 2020 18,08 32,41 6,41 2021 10,67 7,83 24,08

## Gambar 6. Hasil Data Crawling
Pada Gambar 6 menyajikan grafik bahwa ada sentimen positif,  negatif,  dan  netral  dalam  data  tweet  dengan berbagai opini yang berbeda.

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  sentiment  masyarakat  pada  tahun 2020 mengenai COVID-19 cenderung negatif, kemudian  diikuti  dengan  opini  positif  dan  juga  netral. Namun  pada  tahun  2021,  seiring  berjalannya  waktu, opini  masyarakat  cenderung  kearah  netral.  Hal  ini dapat  diasumsikan  bahwa  selama  setahun  masa pandemi,  pemikiran  masyarakat  Indonesia  lebih terbuka dan telah memahami bahwa pandemi COVID- 19 telah menjadi bagian dari kehidupan yang tidak bisa dihindari. Dalam hal ini, twitter merupakan bagian dari platform  tempat  masyarakat  meekspresikan  perasaan dengan berbagai sudut pandang.

## Daftar Rujukan
[1]. Chiang,  O.  (2011,  January  19). Twitter  hits  nearly  200M accounts,  110M  tweets  day,  focuses  on  global  expansion . Forbes.http://www.forbes.com/sites/oliverchiang/2011/01/19/t witter-hits-nearly-200m-users-110m-tweets-perday-focuses-on- global-expansion. Psychological Science, 21, 372–374.
[2]. Nemes, L., & Kiss, A. (2020). Social media sentiment analysis based on COVID-19 . Journal of Information and Telecommunication, 5(1), 1–15. doi:10.1080/24751839.2020.1790793
[3]. Alamoodi, A. H., Zaidan, B. B., Zaidan, A. A., Albahri, O. S., Mohammed, K. I., Malik, R. Q., … Alaa, M. (2021). Sentiment analysis  and  its  applications  in  fighting  COVID-19  and infectious  diseases: A  systematic  review .  Expert  Systems  with Applications, 167, 114155. doi:10.1016/j.eswa.2020.114155
[4]. Mertz,  L.  (2021). CRISPR  Tech  Behind  Super-Sensitive, Smartphone  COVID  Test .  IEEE  Pulse,  12(2),  8–11. doi:10.1109/mpuls.2021.3066716
[5]. Dong E, Du H, Gardner L. An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time. Lancet Inf Dis. 20(5):533-534. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30120-1
[6]. Ma, X., Wang, J., Qin, H., & Wang, Y. (2020). Public opinion analysis  about  The  coronavirus  COVID-19  based  on  micro- blog  data .  2020  International  Conference  on  Information
Science and Education (ICISE-IE).
doi:10.1109/icise51755.2020.00104
[7]. Evadini,  S.  (2022).  Analisis  Faktor  Risiko  Kematian  dengan Penyakit  Komorbid    COVID-19  menggunakan  Algoritma ECLAT. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 52–57. doi:10.37034/jidt.v4i1.181
[8]. Phand,  S.  A.,  &  Phand,  J.  A.  (2017). Twitter  sentiment classification  using  stanford  NLP .  2017  1st  International Conference on Intelligent Systems and Information Management (ICISIM). doi:10.1109/icisim.2017.8122138
[9]. Ikoro,  V.,  Sharmina,  M.,  Malik,  K.,  &  Batista-Navarro,  R. (2018). Analyzing  Sentiments  Expressed  on  Twitter  by  UK Energy  Company  Consumers .  2018  Fifth  International Conference  on  Social  Networks  Analysis,  Management  and Security (SNAMS). doi:10.1109/snams.2018.8554619
[10]. Ahmad,  T.,  &  Doja,  M.  N.  (2013). Opinion  Mining  Using Frequent  Pattern  Growth  Method  from  Unstructured  Text . 2013 International Symposium on Computational and Business Intelligence. doi:10.1109/iscbi.2013.26
[11]. Vamshi, K. B., Pandey, A. K., & Siva, K. A. P. (2018). Topic Model  Based  Opinion  Mining  and  Sentiment  Analysis .  2018 International  Conference  on  Computer  Communication  and Informatics (ICCCI). doi:10.1109/iccci.2018.8441220
[12]. Larose,  D.T.  (2015). Discovering  Knowledge  in  Data  An Introduction to Data Mining . Wiley Interscience, pp. 90-106.
[13]. Parvin, Hamid, Alizadeth, Hoseinali, and M. Behrouz. (2010). A  Modification  on  K-Nearest  Neighborn  Classifier .  Global
Journal  of  Computer  Science  and  Technolgy.  Vol.  10  No.  14, pp. 37-41.
[14]. Okfalisa,  Gazalba,  I.,  Mustakim,  &  Reza,  N.  G.  I.  (2017). Comparative  analysis  of  k-nearest  neighbor  and  modified  k- nearest  neighbor  algorithm  for  data  classification .  2017  2nd International  Conferences  on  Information  Technology, Information  Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE). doi:10.1109/icitisee.2017.8285514
[15]. Wafi,  M.,  Faruq,  U.,  Supianto,  A.,  A.  (2019). Automatic Feature Selection for Modified K- Nearest Neighbor to Predict Student's Academic Performance . Proceedings Article published  Sep  2019  in  2019  International  Conference  on Sustainable  Information  Engineering  and  Technology  (SIET). doi:10.1109/siet48054.2019.8986074
[16]. Barkur, G., Vibha, & Kamath, G. B. (2020). Sentiment analysis of nationwide lockdown due to COVID 19 outbreak: Evidence from  India .  Asian  Journal  of  Psychiatry,  51,  102089. doi:10.1016/j.ajp.2020.102089
[17]. P. Ghosh et al., "Efficient Prediction of Cardiovascular Disease Using Machine  Learning  Algorithms  With Relief  and  LASSO Feature  Selection  Techniques,"  in  IEEE  Access,  vol.  9,  pp. 19304-19326, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3053759
[18]. Sun, Xiao & He, Jiajin. (2020). A novel approach to generate a large scale of supervised data for short text sentiment analysis. Multimedia  Tools  and  Applications.  79.  10.1007/s11042-018- 5748-4