## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Implementasi Metode Text Mining – Lexicon Dalam Social Network Analysis Brand Jasa Ekspedisi Pada Sosial Media Twitter
1 Santi Ferawati*, 2 Dadang Iskandar Mulyana
1,2 Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika, JL. Randen Inten II No.8, RT.5/RW.14, Duren Sawit, Kec. Duren Sawit, Kota Jakarta Timur,
Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13440 Indonesia
*e-mail: santiferawati900@gmail.com , fokus2008@yahoo.com
Received: 22-07-2022, Revised: 18-08-2022, Accepted: 22-08-2022

## Abstrak
Di Indonesia perkembangan internet sangat pesat sehingga banyak pengguna media sosial. Salah satu di  Indonesia  perkembangan  internet  pada  bidang  adalah  bisnis e-commerce atau  berjualan  secara online dimana penjual dan pembeli tidak berhadapan langsung, adanya pelantara yang mengandalkan sistem elektronik dan ada beberapa pihak yang terlibat yaitu perusahan jasa ekspedisi dan bank yang menyediakan  sitem pembayaran. Jasa  ekspedisi atau jasa pengiriman berperan penting bagi bisnis e- commerce . Pelayanan jasa ekspedisi sangat penting karena kepuasan konsumen akan menguntungkan perusahaan.  Dataset  diambil  dari  twitter  dikelolah  dengan  metode  text  mining  dan  lexicon  melalui preprocessing  dan  lexicon  kemudian  dilanjutkan  jaringan  social  network  analysis  yaitu    mengetahui user  yang  sering  berkominikasi  di  sosial  media  twitter  yang  terkait  jasa  ekspedisi  JNE,  J&T  dan Sicepat.  Bertujuan  untuk  mendeskrispikan  dan  mengetahui  jasa  ekspedisi  mana  yang  diminatin konsumen. Hasil dari penelitian ini jasa ekspedisi JNE yang menunjukan nilai positif tertinggi dengan nilai  akurasi  75.20%,  persisi  50.18%  dan  recall  66.40%.  Menujukan  analisis  dari  jaringan  sosial jaringan  social  yang  terbentuk  di  Twitter  berkaitan  dengan  ekspedisi  lebih  J&T  karene  memilikim jaringan user terbanyak.
Kata kunci: Text Mining, Lexicon, Social Network Analysis, Brand

## Abstract
The development of the internet in Indonesia is very rapid so that many users of social media. One of the  internet  developments  in  Indonesia  in  the  field  is  e-commerce  business  or  selling  online  where sellers  and  buyers  do  not  face  to  face,  intermediaries  who  rely  on  electronic  systems  and  there  are several  parties  involved,  namely  shipping  companies  and  banks  that  provide  payment  sites. Expedition services or delivery services play an important role for e-commerce businesses. Expedition services are very important because customer satisfaction will benefit the company. The dataset taken from twitter is managed by text mining and lexicon methods through preprocessing and  lexicon then followed  by  social  networking  networks,  namely  knowing  users  who  often  communicate  on  twitter social  media  related  to  JNE,  J&T  and  Sicepat  expedition  services.  Aims  to  describe  and  find  out which expedition services are in demand by consumers. The results of this study were JNE expedition services which showed the highest positive value with an accuracy value of 75.20%, survival 50.18% and recall 66.40%. Addressing the analysis of the social network formed on Twitter related to J&T's

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
more expeditions because it has the largest network of users. Keywords: Text Mining, Lexicon, Social Network Analysi, brand

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Perkembangan  bisnis  semakin  pesat  yang  dibawa  oleh  kamajuan  teknologi  dari  berbagai informasi  bisnis  yang  membuat  dan  memanfaatkan  layanan  internet.[1]  Di  Indonesia  perkembangan internet sangat pesat sehingga banyak pengguna media sosial. Salah satu di Indonesia perkembangan internet  pada  bidang  adalah  bisnis e-commerce atau  berjualan  secara  online  dimana  penjual  dan pembeli  tidak  berhadapan  langsung  adanya  pelantara  yang  mengandalkan  sistem  elektronik  dan  ada beberapa  pihak  yang  terlibat  yaitu  perusahan  jasa  ekspedisi  dan  bank  yang  menyediakan  sitem pembayaran.  Jasa  ekspedisi  atau  jasa  pengiriman  berperan  penting  bagi  bisnis e-commerce .[2] Pelayanan  jasa  ekspedisi  sangat  penting  karena  kepuasan  konsumen  akan  menguntungkan perusahaan.[3]  SocialNetwork  Analysis  dapat  merancang  sebuah  sistem  jaringan  identifikasi  untuk mengetahui  brand  jasa  ekspedisi,  pengambilan  data  dari  twitter.[4]  Proses  pengumpulan  data  atau dataset  dikelolah    menggunakan  Rapid  Miner  dengan  metode  text  mining  dan  lexicon  melalui preprocessing  dan  lexicon  kemudian  dilanjutkan  jaringan  social  network  analysis  yaitu  untuk mengetahui  user  yang  sering  berkominikasi  di  media  sosial  twitter  yang  terkait  jasa  ekspedisi  JNE, J&T dan Sicepat.[5]
Dalam  menentukan  brand  jasa  ekspedisi  dapat  rancanga  sebuah  sistem  identifikasi  jaringan sosial  berdasarkan  social  network  analysis  pada  twitter  untuk  mengetahui  penyebaran  informasi. Dalam  penerapan  metode  text  mining  dan  lexicon  terhapa  komentar-komentar  pada  twitter  untuk  di proses  dan  di  analisa.  Peneilitan  ini  bertujuan  untuk  mengkasifikasikan  sentiment  dalam  social network  analysis  dan  mendeskrispikan  untuk  mengetahui  brand  jasa  ekspedisi  mana  yang  diminatin konsumen  serta  memberikan  saran  dan  kritik  terhadap  perusahan  jasa  ekspedisi  akan  meningkatkan pelayana yang lebih baik

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
Pada  tahap  ini  menggunakan  berbagai  macam  literatur  berupa  junal-junal  yang  terkait denganmetode text mining dan lexicon serta jurnal yang terkait dengan social network analysis yang digunakan  untuk  mengalaisis  sentimen.[6]  Berikut  ini  pemahaman-pemahan  mengenai  terkait  text mining, metode lexicon dan social network analysis, sebagai berikut:
Dataset  yang  diambil  melalui  twitter,  data  tersebut  merupakan  data  besr,  sehingga  diperlukan teknologiuntuk memproses data tersebut. Pendukung teknologi pemrosesan data dalam sebuah teknik dengan menggunkan metode data mining.[7][8]
Text  mining  merupakan  teknik  yang  menggunakan  teks  untuk  diproses.  [9]Text  mining  dapat didefinisikan  suatu proses yang dilakukan  untuk memperoleh mengekstrasi pengetahuanpada sebuah data teraktual.
Terdapat 3 bagian utama text mining yaitu:
a)  Case  Folding  yaitu  mengubah  seluruhan  teks  dalam  bentuk  huruf  kmenjadi  standar  semua dengan makna yang sama
b)  Cleaning yaitu pembersihan data atau menghapus karakter-karaktertanda baca, karakter selain alphabet dari A-Z, menghapus url (link), menghapus hastag, menghapus username.
c)  Tokenizing  yaitu  dilakukanpemotongan  string  input  berdasarkan  kata  penyusunannya. Sehinggamemudahkan  dalam  membedakan  karakter  tertentu,  sebagai  pemisah  kata  atau secara  garis  besar,  proses  tokenisasi  akan  memecahkan  sekumpulan  karakter  yang  terdapat dalam teks kedalamsatu kata.
d)  Filltering yaitu dilakukan pengambilan kata penting hasil dari proses tokenizing, dalam proses filtering  dapat  digunakan  juga  algoritma  stoplist  (pembuangan  kata  yang  tidak  penting)  atau wordlist (penyimpan kata penting)

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
e)  Stemming yaitu menggunakan dokumen untuk memperkecil total indeks yang berbeda
Metode Lexicon yaitu  pemproses memilihan suatu kata yang penting dalam text yang dilihat dari kamus  lexicon  atau  bahasa  dasar.[10]Untuk  mengaplikasikannya  wordlist  menjadi  dua  kamus  yang dapat  digunakan,  yaitu  kalimat  yang  bernilai  sentimen  positif  dan  kalimat  yang  bernilai  sentiment negatif.  Sehingga  dari  wordlist  mendapatkan  kata-kata  yang  memiliki  sentimen  setelah  dilakukan pemproses filtering.[11]
Berdasarkan  Social  Network  Analysis  (SNA)  di  deskripsikan  sebagai  terori  graf  yang mempelajari tentang interaksi manusia.[12]SNA merupakan individu atau soaial dari suatu hubungan yang berstruktur dalam melakukan sikap atau prilaku tersebut pada hungungan sosial. Sehingga nodes yang  meyimbolkan  user  atau  pengguna  sedangkan  edges  menyimbolkan  link  atau  penghubung terhadap user atau pengguna.[13][14]
Twitter  merupakan  media  komunikasi  untuk  menyampaikan  mengenai  topik  atau  kejadi  yang sedang  trand  atau  bisa  juga  untuk  memberikan  informasi.[15]  Pengguna  twitter  dapat  memberikan berbagai opinin atau memposting sesuatu sesuai dengan keinginan pengguna melalui tweet berkaitan saran,  informasi,  kritik,  ataupun  pendapat.[16][17]Sehinga  hal  tersebut  menyebabkan  meningkatnya minat  pengguna  terhadap  berita.  Pengguna  Twitter  tiap  tahunnya  menyebabkan  semakin  banyakdata yang  dihasilakan  disebut  fenomena  big  data.  Sehingga  banyak  penelitian  melakukan  penelitian terhadap data yang dihasikan di Twitter, untuk dijadikan objek penelitian.[18][19][20]
Brand  adalah  penjual  barang  atau  jasa  yang  mendiferensasikan  merk  dari  para  pesaing  produk. Penentuan  brand  adalah  produk  yang  dihasilakan  oleh  satu  perusahaan  yang  mendapatkan  predikat terbaik.[21]  Saat  ini  brand  memili  nilai  lebih  berdasarkan  pengalaman  konsumen  menggunakan produk atau jasa.[22]

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Pada penelitian ini peracanggan tahapan metodelogi yang digunakan:

## Gambar 1 Rancangann Metodologi Penelitian Sumber: Olahan Sendiri dari Rancangan Metode Penelitian
Tahapan  pertama  ini  pengumpulan  data  dari  twitter  melalui  kode API  Key  dan  API  Secret dan untuk  mendapatkan  dataset  atau  dokumen  bahasa  indonesia  menambahkan  proses  deteksi  bahasa.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Tahapan  kedua preprocessing yaitu  dokumen  atau  dataset  di  proses.  Dalam  tahapan  perprocessing terhadap  beberapa  bagian  yaitu  cleaning,  case  folding,  parsing/tokenizing,  filtering  kemudian  tahap steamming  untuk  mendapatkan  kata  dasar  yang  kan  dikasifikasikanTahapan  ini  merupakan  tahapan proses  klasifikasi  menggunakan  metode  lexicon,  membuat  kamus  opini  mengenai  komentar  di twitter.Tahapan  berikut  model  evaluasi  merupakan  desain  gambar  yang  penjelaskan  sistem  yang sedang  berjalan.  Suatu  jaringan  yang  mengambarkan  hubungan  atau  interaksi,  sehinga  terlihat  node atau user untuk mengidentifikas jaringan tersebut.

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Pada  penelitian  ini,  pengambilan  data  melaui  twitter  yang  diambil  berdasarkan  kata  kunci  jasa ekspedisi  yaitu  “ JNE, J&T, Sicepat”. Kurang lebih penelitian di  lakukan selama seminggu.  Dengan terbih dahulu membuat akun devoloper twitter, kemudian mendapatkan kode API Key dan API Secret
Tabel 1 Hasil Crawling Data Nama Ekspedisi Hasil Crawling tweet JNE 1.497 tweet J&T 1.553 tweet Sicepat 1.582 tweet Sumber: Olahan Sendiri dari Twitter Proses Clawling Data

## A. Tahapan Preposeccing
1) Cleaning  adalah  menghapus  simbol  selain  huru  seperti  koma,  titik,  hastag  ,  mention, retweet, link dan sebagainya.
Gambar 2 Tahap Cleaning Text Belum Dibersihkan Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Cleaning Text Belum Bersih
Gambar 3 Tahap Cleaning Text Setelah Dibersikan Sumber: Olahan Sendiri dari Cleaning Text Setelah Dibersihkan

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
2) Tokenize adalah memisahkan satu kata dengan kata lainnya, satu kata akan menjadi atribut tersendiri
Gambar 4 Tahap Tokenize
Sumber: Olahan Sendiri dari ProsesTokeniz

## 3) Case Foldinadalah mengubah font misal mengubah font kecil semua atau besar semua

## Gambar 5 Tahap Case Folding Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Case Folding
4) Filter  Stop  Word  adalah  menghilangkan  kata  tidak  punya  makna  pentingmisal:  ada,yang, yakin, adalah, untuk dan sebagainya

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Gambar 6 Tahap Filter Stop Word Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Filter Stop Word

## B. Tahapan Metode Lexicon
Pada  tahapan  metode  lexicon  mengetahui  jumlah  data  bersih  yang  siapa  dilakukan  tahapan klasifikasi  sentiment  menggunakan  kamus  lexicon.  Selanjutnya  menggunakan    word  level  yang memproses kata bersentimen posif dan negatif. Berikut ini table dari Metode Lexicon:
Tabel 2 Hasil Metode Lexicon Nama Ekspedisi JNE J&T Sicepat Data Bersih 1.224 1.176 1.478 Sentimen Positif 674 504 699 Sentimen Negatif 550 672 779
Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Metode Lexicon

## Gambar 7 PerformaVector Sumber: Olahan Sendiri dari Proses PerpormanceVector
Dapat dilihat dari gambar 7 perbandingan dari ketiga jasa ekspedisi memiliki nilai yang berbeda namum  nilai  yang  tertinggi  yaitu  JNE  dengan  akurasi  75.20%,  persisi  50.18%  dan  recall  66.40%. Tahapan Model Evaluasi merupakan visualisasikan hasil klasifikasi sentiment pada data twitter untuk kelas  nilai  sentimen  positif  dan  kelas  nilai  sentimen  negatif.  Berikut  hasil  visualisasi  dalam  bentuk diagram batang:

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Gambar 8 Visualisasi Sentimen dari Ekspedisi JNE Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Visusalisasi Sentimen
Data  yang  diproleh  dari  Twitter  dengan  opini  perbandingan  sentimen  psotif  dan  sentimen negatif dengan nilai tertinggi sentiment positif dari jasa ekspedisi JNE
Gambar 9 Word Cloud JNE  Positif dan Negatif Sumber : Olahan Sendiri dari Proses Word Cloud
Gambar wordcloud yang menampilkan wordlist kata-kata yang banyak muncul dalam terhadap jasa ekspedisi J&T dapat dilihat kata yang banyak muncul adalah ‘paket’, ‘udah’, ‘kirim’, ‘resi’.
Gambar 10 Visualisasi Sentimen dari Ekspedisi J&T Sumber : Olahan Sendiri dari Proses Visusalisasi Sentimen

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Data  yang  diproleh  dari  Twitter  dengan  opini  perbandingan  sentimen  psotif  dan  sentimen negatif dengan nilai tertinggi sentiment negatif dari jasa ekspedisi J&T
Gambar 11 WordList J&T Positif dan Negatif Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Word Cloud
Gambar wordcloud yang menampilkan wordlist kata-kata yang banyak muncul dalam terhadap jasa ekspedisi J&T dapat dilihat kata yang banyak muncul adalah ‘paket’, ‘aja’, ‘kalo’, ‘udah’.
Gambar 12 Visualisasi Sentimen dari Ekspedisi Sicepat Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Visusalisasi Sentimen
Data  yang  diproleh  dari  Twitter  dengan  opini  perbandingan  sentimen  psotif  dan  sentimen negatif dengan nilai tertinggi sentimen negatif dari jasa ekspedisi Sicepat
Gambar 13 WordList Sicepat Positif dan Negatif Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Word Cloud
Gambar wordcloud yang menampilkan wordlist kata-kata yang banyak muncul dalam terhadap jasa ekspedisi J&T dapat dilihat kata yang banyak muncul adalah ‘paket’, ‘udah’, ‘cek’, ‘tolong’.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## C. Tahapan Social Network Analysis
Tahap  hasil  permodelan  jaringan  sosial  percakapan  user  mengenal  jasa  ekspedis  pada  media soaial  twitter.  Pada  gambar node (titik)  yang  menyimbolkan  user  atau  penguna  sedangkan edges (garis) yang menyimbolkan hubungan user atau pengguna. Lihat pada gambar berikut:

## Gambar 14 Jaringan Sosial JNE Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Jaringan Sosial
Hasil gambar dari jaringan sosial mengenai ekspedisi JNE yang membentuk interaksi user yaitu titik ( node )  satu dengan user yang lain dengan penghubung yaitu garis ( edge ). Dapat dilihat dari table dibawah ini yaitu  hasil  jaringan sosial dari jasa ekspedisi JNE sebagai berikut:
Hasil 3 Jaringan Sosial Jasa Ekspedisi JNE No Jaringan Sosial Nilai 1 Size Node: 1.668 Edge: 1.330 2 Average Path Length 3.408 3 Average Degree 0.689 4 Modularity 0.917 5 Diameter 8 Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Hasil Jaringan Sosial
Tabel  3  menunjukan  hasil  dari  sistem  terkait  jasa  ekspedisi  JNE,  nilai size komonen  pada jaringan sosial.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Jaringan Sosial
Hasil  gambar  dari  jaringan  sosial  mengenai  ekspedisi  J&T  yang  membentuk  interaksi  user yaitu titik ( node )  satu dengan user yang lain dengan penghubung yaitu garis ( edge ). Dapat dilihat dari table dibawah ini yaitu  hasil  jaringan sosial dari jasa ekspedisi J&T sebagai berikut:
Hasil 4 Jaringan Sosial Jasa Ekspedisi J&T No Properti Jaringan Nilai 1 Size Node: 2.575 Edge: 1.925 2 Average Path Lenght 1.397 3 Average Degree 0.673 4 Modularity 0.955 5 Diameter 4
Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Hasil Jaringan Sosial
Tabel 4 menunjukan hasil dari sistem terkait jasa ekspedisi JNE, nilai size komonen pada jaringan sosial.

## Gambar 16 Jaringan Sosial Sicepat Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Jaringan Sosial
Hasil  gambar  dari  jaringan  sosial  mengenai  ekspedisi  Sicepat  yang  membentuk  interaksi  user yaitu titik ( node )  satu dengan user yang lain dengan penghubung yaitu garis ( edge ). Dapat dilihat dari table dibawah ini yaitu  hasil  jaringan sosial dari jasa ekspedisi Sicepat sebagai berikut:
Hasil 5 Jaringan Sosial Jasa Ekspedis Sicepat
No Properti Jaringan Sicepat Hasil 1 Size Node: 1.546 Edge: 2.198 2 Average Path Lenght 2.198 3 Average Degree 1.546 4 Modularity 0.605 5 Diameter 5
Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Hasil Jaringan Sosial
Tabel  5  menunjukan  hasil  dari  sistem  terkait  jasa  ekspedisi  JNE,  nilai  size  komonen  pada jaringan sosial.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Hasil 6 Jaringan Sosial Jasa Ekspedisi No Properti Jaringan JNE J&T Sicepat 1 Size Node: 1.668 Edge: 1.330 Node: 2.575 Edge: 1.925 Node:1.546 Edge:2.198 2 Average Path Length 3.408 1.397 2.198 3 Average Degree 0.689 0.673 1.546 4 Modularity 0.917 0.955 0.605 5 Diameter 8 4 5

## Sumber: Olahan Sendiri dari Proses Hasil Jaringan Sosial
Dari  hasil  properti  jaringan  sosial  jasa  ekspedisi  yaitu size terdiri  dari nodes (user)  dan edges (garis),  suatu  hubungan  yang  terjadi  paling  banyak  terjadi  yaitu  J&T  karena  memiliki  banyak  user. Modularitymenunjukan  suatu  hubungan  yang  dapat  membentuk  kelompok  yang  berbeda-beda  maka semakin  kecil  jaringan  semakin  baik  yaitu  Sicepat.  Diameter  menujukana  semakin  kecil  diameter semakin  baik  karena  suatu  network  memiliki  jalur  terdekat  dengan  jaringan  lainnya  untuk berkominikasi yaitu Sicepat. Selanjutnya Average degree semakin banyak penyebaran informasi yang menunjukan  link  ( edge )  maka  akan  semakin  mudah  menetukan  hubungan  aktor  ( node )  informasi sehinnga di cari average degree tertinggi yaitu Sicepat. Kemudian terakhir average path length di cari nilai  tertinggi,  satu  network  yang  memiliki  jarak  terdekat  akan  semakin  baik  karena  akan  semakin kuat hubungannya yaitu JNE

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  brand  jasa  ekspedisi  pada  Twitter  terhadap  menggunakani  metode Lexicon  Based  dengan  memisahkan  kata  positif  dan  negatif  serta  menghitung  bobot,  jasa  ekspedisi yaitu JNE, J&T dan Sicepat. Hasil dari penelitian ini jasa ekspedisi JNE yang menunjukan nilai positif tertinggi  dengan  nilai  akurasi  75.20%,  persisi  50.18%  dan  recall  66.40%.  Sedangkan  dari  analisis jaringan sosial dengan metode social netwok analysis terbentuk di Twitter terkait ekspedisi lebih J&T karene memilikim jaringan user terbanyak dan penyebarannya luas.
.

## Referensi (Reference)
[1] P,  A.  Sumitro,  Rasiban.,  D,  I.  Mulyana.,  and  W,  Saputro,  “Analisis    Sentimen    Terhadap Vaksin  Covid - 19 di Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based,” J-ICOM - J.Inform. & Tekno, Komput. , vol.2, no.2, pp. 50 – 56, 2021, doi: 10.33059/j-icom.v2i2.4009,.
[2] Y. Nooryuda. Prasetya  and D, Winarso, “Penerapan Lexicon Based Untuk  Analisis Sentimen Pada Twiter Terhadap Isu Covid-19,” Fasilkom , vol,11, no,2, pp. 97–-103, 2021.
[3] S.  Shalehanny,  A.  Triayudi,  and  E.  T.  E.  Handayani,  “Public’S  Sentiment.  Analysis  on Shopee-Food Service Using Lexicon-Based and Support Vector Machine,” J. Ris, Inform. , vol. 4, no, 1, pp. 1–-8, 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.287.
[4] Y.  Azhar,  “Metode  Lexicon  -  Learning  Based  Untuk  Identifikasi  Tweet    Opini    Berbahasa Indonesia,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol.6, no.3, p.237, 2018, doi: 10.23887/janapati.v6i3.11739.
[5] A.  S.  Aribowo.  and  S.  Khomsah,  “Implementation  Of    Text  Mining    For  Emotion  Detection Using The Lexicon Method ( Case Study: Tweets About Covid-19 ).,” Telematika , vol. 18, no. 1, p. 49, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4341.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
[6] H.  Himawan,  D.G.  Putri,  and  W.  Kaswidjanti,  “Metode  Lexicon  Based  dan  Support  Vector Machine  untuk Menganalisis  Sentimen pada Media Sosial  sebagai Rekomendasi Oleh-Oleh Favorit ,” Semin. Nas. Inform. , vol. 2018., no.November, pp. 235 -– 244, 2018.
[7] C. Wang, H. Min-yuh, and D. A.N. C. Wu, “Deteksi dan Leksikon  Ujaran Kebencian Gedung: Sebuah Studi di Taiwan.,” no. April, pp. 44337 – 44346, 2022.
[8] F.V.  Sari  and  A.Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,” J.  SIMETRIS ,  vol.10,.  no.2, pp. 681 -– 686, 2019.
[9] I. O. Djaja.Putra, K. R. Prilianti, and P. L. Tirma Irawan., “ Implementasi  Text Mining Untuk Analisis  Opini Masyarakat Terhadap  Kinerja Layanan Transportasi  Online Dengan Analisis Faktor,” J. Simantec , vol. 8, no.2, pp. 45 -– 53,2020., doi: 10.21107/simantec.v8i2.6764.
[10] S.P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu,  “  Penerapan    Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan Produk    Terlaris  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor.,” Build.  Informatics,  Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[11] N.  S.  Fathullah,  Y.  A.Sari.,  and  P.  P.  Adikara,  “  Analisis  Sentimen  Terhadap  Rating  dan Ulasan  Film  dengan    menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan  Fitur  Lexicon- Based,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  590  –  593,  2020., [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id,.
[12] M.  K.  Bratawisnu,  M.R.D.  Putra,  and  W.  Ignatio,  “  Penentuan  Top  Brand  Menggunakan Social    Network  Analysis    pada  e-commerce  Tokopedia  dan  Bukalapak.,” J.  Inf.  Eng.  Educ. Technol. , vol.2, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.26740/jieet.v2n1.p1-5.
[13] R.  W.  Abdullah,  D.  Hartanti,  and  H.  Permatasari,  “  Penerapan  Data  Mining  untuk Memprediksi Jumlah   Produk Terlaris Menggunakan   Algoritma Naive Bayes   Studi Kasus  ( Toko Prapti ),” vol.13, no. April, pp, 20-–27,2022.
[14] G.  B.  Mangmang,  L.Feliscuzo,  and  E.  A.Maravillas,  “  Descriptive    Feedback  on  Interns’ Performance  using a  text mining approach,” Proc. - 2019 14th Int. Jt. Symp. Artif. Intell. Nat. Lang. Process. iSA I- NLP 2019 , pp,3–-6, 2019, doi: 10.1109/iSAI-NLP48611.2019.9045604.
[15] L.  C.  Cheng  and  L.  R.  Sharmayne,  “  Analysing    Digital  Banking  Reviews  Using  Text Mining,” Proc.2020 IEEE/ACM Int. Conf. Adv. Soc. Networks Anal. Mining., ASONAM 2020 , no. c, pp. 914 -– 918, 2020, doi: 10.1109/ASONAM49781.2020.9381429,
[16] M.  M.  Febrilien,“Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Pelayanan  PT.  POS  Indonesia (Persero)  Cabang  Ambon  Menggunakan    Metode  Servqual  dan  Lexicon  Based,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol.3, p.303, 2017.
[17] M.  Ghudafa.,  T.  Akbar,  and  D.  B.  Srisulistiowati.,  “  Analisa  Sentimen  Efektifitas  Vaksin terhadap Varian COVID 19  Omicron  Berbasis Leksikon, ” J. Inf. Inf. Secur. (JIFORTY , vol.2, no.2, pp. 251 – 258,2021,[Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty.
[18] A.  P.  R.  Nababan,  A.  S.M.  Lumenta,  Y.  D.Y.  Rindengan,  F.  J.  Pontoh,  and  Y.V  Akay., “Analisis  Sentimen  Twitter  Pasca  Pengumuman  Hasil  Pilpres  2019  Menggunakan  Metode Lexicon Analysis.,” J. Tek. Inform. , vol.15, no. 1, pp. 33–-44, 2020.
[19] N.  E,  Oktaviana,  Y.  A,  Sari,  and  Indriati,  “Analisis    Sentimen  Terhadap  Kebijakan  Kuliah Daring    Selama  Pandemi  Menggunakan  Pendekatan  Lexicon  Based  Features  Dan  Support Vector  Machine.,” J.  Teknol.Inf,.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  357  -  362,  2022,  doi: 10.25126/jtiik.202295625.
[20] J. E, Chire Saire and J. F, Oblitas Cruz, “Study of  Coronavirus Impact on  Parisian Population from  April  to  June  using    Twitter  and  Text  Mining    Approach,” Proc.  -2020  Int.  Comput,. Symp. ICS 2020 , pp. -242 – 246,2020, doi: 10.1109/ICS51289.2020.00056.
[21] J. Reynaldo, P, P. Adikara, and R. C.Wihandika, “Analisis Sentimen Mengenai Produk Toyota Avanza    Menggunakan    Metode  Learning  Vector  Quantization  Versi  3  ('LVQ  3)  dengan Seleksi  Fitur  Chi  Square.,  Lexicon  -  Based    Features  serta  Normalisasi  Min  -  Max,”  vol.4, no.3, pp. 830 – 839, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id,

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 180-192 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
[22] N.  Anggraini,  S.  Kom,  H.  Suroyo.,  and  M..  Kom,  “Comparison    of  Sentiment    Analysis against  Digital  Payment  ‘T-cash  and  Go-pay  ’in  Social  Media  Using  Orange  Data  Mining Perbandingan  Analisis    Sentimen  Terhadap  Digital  Payment  ‘  T-cash  dan  Go-pay’  Di  Sosial Media  Menggunakan  Orange Data Mining,” J. Inf, Syst. Informatics , vol.1, no.1, pp.152–163, 2019.