## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
1
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna 1 , Andri Irfan Rifai 2
1 Accounting Economics , Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia
2,3 Teknik Sipil, Universitas Internasional Batam, Batam, Indonesia Email: 1 raffaidyww@outlook.com, 2 andrirfan@gmail.com

## Abstrak
Sosial media dengan platform twitter menjadi hal menarik untuk diteliti. Trending topik tersebut  menghasilkan  komentar  masyarakat  Indonesia  yang  mengandung  opini  berupa emosi. Omnibus law menjadi salah satu topik hangat yang menarik dibahas. Penelitian ini mencoba menganalisis opini di twitter dengan metode analisis vader yang menghasilkan tweet  profiler  kemudian  visualisasi distribution. Penelitian  ini  menggunakan  tools  orange data mining dengan mengaplikasikan Prepocess text yang meliputi transformation, tokenization, normalization, dan filtering yang  bertujuan  agar text bisa  dianalisis.  Kesimpulan  dari penelitian ini yaitu respon masyarakat terhadap UU Cipta Kerja Omnibus Law mendapat 6 respon dan yang paling tertinggi responnya adalah masyarakat merasa surprise.
Kata Kunci : Visualisasi Data, Orange Data Mining, OmnibusLaw, Distribution

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  dunia  teknologi  tumbuh  sangat  pesat  di  dunia  tidak  terkecuali Indonesia  dengan  menggapai  peringkat  ketiga  Asia  untuk  jumlah  pengguna internet. Tercatat sebanyak 19, 5 juta pengguna twitter di Indonesia [8]. Platform twitter  kini  diramaikan  oleh  isu  pengesahan  Omnibus  Law  yang  sudah  cukup jarang  terdengar    belakangan  ini.  Pemberlakuan  larangan  aktivitas  untuk mengendalikan  penyebaran  Covid-  19  sudah  memberikan  dampak  yang  sangat besar  terhadap  perdagangan  serta  investasi  internasional.  Perdagangan  global diprediksi  jatuh  sebesar  13-  32%,  sedangkan  Penanaman  Modal  Asing(  PMA) dapat terpuruk lebih dalam dengan ditaksir antara 30 serta 40%.
Rantai  Nilai  Global  ataupun  Global  Value  Chains(  GVC)  tengah  diatur  ulang supaya  kurangi  ketergantungan  kepada  Tiongkok.  Asia  Tenggara  dapat diuntungkan  oleh  relokasi  yang  tengah  terjalin,  namun  Indonesia  relatif  tidak menarik untuk investor asing karena keadaan regulasi yang sangat rumit. Presiden mengajukan RUU Cipta Kerja( Omnibus Law) untuk menyederhanakan keadaan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
2 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
regulasi di Indonesia, , namun jangkauan RUU ini masih terbatas. Terlebih lagi, diperlukan  400  peraturan  pelaksana  baru  yang  wajib  terbuat  dalam  satu  bulan serta masih berpotensi menciptakan ribuan peraturan yang lain [3].
Konsep  omnibus  law  yang  dikemukakan  Presiden  Jokowi  banyak  berkaitan dengan bidang kerja pemerintah di sektor ekonomi. Pada Januari 2020, ada dua omnibus law yang diajukan pemerintah, yaitu Cipta Kerja dan Perpajakan. Secara total, ada 11 klaster yang menjadi pembahasan dalam omnibus law RUU Cipta Kerja,  yaitu:  Penyederhanaan  perizinan  tanah,  Persyaratan  investasi, Ketenagakerjaan, Kemudahan dan perlindungan UMKM, Kemudahan berusaha, Dukungan  riset  dan  inovasi,  Administrasi  pemerintahan,  Pengenaan  perintah, Pengendalian  lahan,  Kemudahan  proyek  pemerintah  dan  Kawasan  Ekonomi Khusus (KEK)[5].
Terdapat 4 pasal kontroversi omnibus law trending twitter diantaranya pasal 33 RUU  mengenai  omnibus  law  mendorong  liberalisasi  impor  secara  terang- terangan.  Pasal  66  mendukung  penuh  posisi  impor  yang  disetarakan  dengan produksi  dalam  negeri.  Pasal  89  menghapus  izin  atau  cuti  khusus  untuk keperluan  menikah,  menikahkan,  mengkhitankan  hingga  adanya  anggota  satu rumah  yang  meninggal  dunia.  Terakhir,  pasal  117  menghapus  denda  minimal praktik monopoli sehingga meringankan hukuman bagi pelaku usaha monopoli [7].  Dari  perspektif  pemerintah  republik  Indonesia,  RUU  Omnibus  law  cipta kerja  dikemukakan  dan  ditujukan  untuk  menarik  investasi  dan  memperkuat perekonomian  nasional  serta  memperbaiki  iklim  investasi  yang  lebih  kondusif disampaikan melalui DPR RI untuk dibahas hingga persetujuan versi konstitusi [6].
Pengumpulan  informasi  data  dari  twitter  dapat  dilakukan  dengan mengintegrasikan Website Scraping serta tools Orange Informasi Mining. Untuk memudahkan mengenali tipe konten dari beberapa informasi tweet, memerlukan proses text mining terhadap data tweet tersebut dengan mengaplikasikan teknik clustering[10]. Untuk mengelompokkan data tekstual bersumber pada kesamaan konten  yang  dimiliki  ke  dalam  sebagian  cluster,  sehingga  didalam  tiap  cluster berisi  data  tekstual  dengan  konten  yang  mirip  dengan  menggunakan  teknik clustering.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan yaitu metode eksperimen dengan melakukan observasi  terhadap  variable-variabel  objek  yang  diteliti.  Metode  eksperimen merupakan suatu penelitian yang kondisi-kondisi tertentu dikendalikan sehingga satu atau beberapa variabel dapat dikontrol.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna, Andri Irfan Rifai | 3
2.1. Metode Analisis Data
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini terdapat pada desain penelitian di bawah [8] :
Gambar 1. Desain Penelitian
1. Studi literatur
Penelitian  sebelumnya  serta  studi  literatur  definisi  serta  hal-hal  yang berkaitan dengan text mining.
2. Business Understanding menganalisa  masalah  dan  fakta  yang  saat  ini  sedang  berkembang  di masyarakat.
3. Data Understanding , pengumpulan tweet ( crawling tweet ) [11] menggunakan API  Twitter  dari  tanggal  28  Oktober  2020.  Pencarian  opini menggunakan  metode  pengumpulan  tweets  manual  yaitu  memasukkan berbagai  macam  kata  kunci  yang  berhubungan  dengan  topik  Omnibus Law pada kolom pencarian twitter dengan menggunakan kata pencarian
: omnibus law, rakyat Bersama omnibus law ataupun pencarian dengan hastag contoh #omnibuslaw #rakyatbersamaomnibuslaw
4. Data preprocess  Text ( Transformation,  Tokenization,  Normalization dan Filtering ).  Penentuan  class  attribute  dan  Load  Dictonary  yaitu mencocokkan kata dasar dengan kamus kata sentimen untuk mengetahui kandungan  sentimen  (positif,  netral,  negatif).  Seluruh  data  tweet dilabelkan menurut kelas, kelas yang akan dipakai pada penelitian ini ada 3, yaitu kelas positif, kelas negatif dan kelas netral. Proses labelling tweet dilakukan secara manual.
5. Clustering data  text  mining  dengan  orange  data  mining  menggunakan visualisasi distribution yang  memvisualisasikan  data  text  mining  dengan emosi pengguna tweet yang telah diproses tersebut.
2. Studi literatur 3. Business understanding 1. Data understanding (Crawling tweet) 4. Data processing tweet 5. Clustering data text mining

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
4 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
2.2. Metode Pengolahan Data
1. Web scrapping
Metode pengambilan data digunakan untuk mengumpulkan data pendukung yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  aplikasi.  Untuk  dataset  yang  digunakan diambil  melalui  Twitter  API  dengan  proses  crawling  menggunakan tools orange datamining . Total dataset yang digunakan pada aplikasi analisis sentimen opini  terhadap  RUU  Omnibus  Law  Indonesia  pada  twitter  sebanyak  1000 tweet menggunakan 2 hashtag yaitu #OmnibusLaw dan #RakyatBersamaOmnibusLaw  yang  masing-masing  hashtag  periode pengumpulan 28 October 2020.

## 2. Orange data mining
Orange  adalah  teknologi  pembelajaran  mesin  open  source  atau  perangkat lunak  penambangan  data.  Orange  dapat  digunakan  untuk  analisis  dan visualisasi  data  eksploratif.  Ini  memberikan  platform  untuk  pemilihan eksperimen,  pemodelan  prediktif,  dan  sistem  rekomendasi  dan  dapat digunakan  untuk  penelitian  genomik,  biomedis,  bioinformatika,  dan pengajaran.  Orange  selalu  disukai  jika  faktor  inovasi,  kualitas,  atau keandalannya terlibat. Orange mempermudah pemakai bermain dengan data open  source serta  melaksanakan  proses  data  analytics  secara  intuitif  [3].  Pada permasalahan  riset  ini  Orange  Data  Mining  menunjukkan  sebagian  widget untuk mencari data informasi kata yang dominan timbul dari konten status serta pendapat/komentar account twitter yang hendak menciptakan tampilan word cloud dari widget Orange Data Mining.
Teknik data mining membantu dalam menemukan pengetahuan tersembunyi dalam tim data yang dapat digunakan untuk menganalisis dan memprediksi perilaku di masa depan. Klasifikasi adalah salah satu metode penambangan catatan  yang  menetapkan  label  kelas  ke  sekumpulan  kasus  yang  tidak diklasifikasikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Skenario Penelitian
Penggunaan Orange Data Mining menampilkan Design Widget Text Clustering yang disajikan dalam alur proses Seperti gambar dibawah ini:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna, Andri Irfan Rifai | 5
Gambar 2. Design widget text clustering
Data  yang  telah  dicrawling  di  twitter  akan  diinput  dan  dianalisa  satu  persatu berdasarkan  objek.  Selanjutnya,  akan  dihubungkan  terhadap  widget  yang diperlukan untuk penelitian sehingga menghasilkan desain widget seperti gambar diatas.

## 3.2 Data Crawling (twitter)
Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  data  penelitian  adalah  trending  topik  tweet masyarakat  Indonesia  di twitter .  Tweet  diambil  sebanyak  1000  tweet  dengan hashtag  #OmnibusLaw  dan  #RakyatBersamaOmnibusLaw  dari  API  dan  key token  twitter.  Dimana  hasil  akan  dianalisa  menjadi  cluster  serta  di  rekapitulasi sehingga  menciptakan  kata  yang  dominan  timbul  dari  status  serta pendapat/komentar  tersebut.  Dalam  Orange  Data  Mining  data  inputan  bisa disebut  dengan  corpus.  Widget  corpus  yaitu  kumpulan  dokumen  yang  bisa menyajikan  jumlah  baris  kalimat,  serta  memastikan  mana  fitur  yang  akan  dan tidak akan diinput untuk keperluan analisis [10].

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
6 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
Gambar 3. Data text mining (twitter)

## 3.2.1 Preprocess Text
Sebelum  melaksanakan  analisis  text,  pelaksanaan  text  mining  untuk  mengolah text dalam perihal ini merupakan preprocess text. Text dipisahkan menjadi unit yang  lebih  kecil(  token),  kemudian  transformation,  tokenization,  normalization, serta filtering. Langkah- langkah dalam analisis yang diterapkan secara berurutan dapat diaktifkan serta di non- aktifkan pada Orange Data Mining dalam widget Preprocess  Text  [10].  Dibawah  ini  tahapan  dalam  preprocess  text  dilakukan sebelum text dianalisis memakai Orange Data Mining:

## 1. Transformation
Pertama  yang  dilakukan  dari preprocess  text adalah transformation merupakan  proses  mengubah  data input untuk  transformasi  huruf  kecil secara default .
a. Lowercase berfungsi untuk mengubah semua teks menjadi huruf kecil.
b. Remove Accents untuk menghilangkan seluruh aksen didalam teks .
c. Parse html untuk  mengetahui tag html dan mem-parsing teks .
d. Remove url untuk menghapus url dari teks .
2. Tokenization
Metode  memecah  teks  menjadi  komponen  yang  lebih  kecil  (kata, kalimat, bigrams ). a. Word & Punctuation akan membagi teks dengan kata per kata dan membiarkan juga simbol  tanda baca. This example = ( This ), ( example ), (.) Proses ini dilakukan setelah transformation.
3. Normalization
Proses  selanjutnya  adalah normalization yang  berlaku stemming dan lemmatization  text . Text yang  telah  dipisahkan  kata  demi  kata  akan menghasilkan  sebuah text yang  berdiri  sendiri  dalam  sebuah  kalimat. Konten  status  serta  pendapat  umumnya  memiliki  penyusunan  yang

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna, Andri Irfan Rifai | 7
kurang sempurna( typo). Diharapkan dengan proses normalisasi ini text tersebut akan dikenal maknanya dengan memakai WordNet Lemmatizer mempraktikkan  jaringan  persamaan  kata(sinonim)  kognitif  buat  token( kata)  bersumber  pada  pada  basis  informasi  lexicon(  kamus)  bahasa Indonesia yang besar dari NLTK( Alami Language Toolkit).
4. Filtering
Menghapus  ataupun  menaruh  opsi  kata.  Disini  merupakan  proses dimana proses filtering kata – kata, simbol yang tidak dibutuhkan dalam proses berikutnya( analisis sentimen). a) Stopwords,  menghapus  stopwords  dari  bacaan(  misalnya, menghapus  and,  or,  this...).  ini  bisa  dicoba  dengan  memilah bahasa  yang  akan  disaring(  filter).  NLTK  server  memberikan stopwords  yang  bisa  diunduh  untuk  keperluan  bahasa.  Tetapi dalam riset ini stopwords secara default memakai bahasa inggris.
Untuk menyaring kata-kata kunci yang disediakan.
b) Regexp menghapus perkata yang sesuai dengan ekspresi reguler. Default diatur untuk menghapus tanda baca .
c) Most Frequent Token , ialah text yang dipisahkan kata demi kata. Dalam fitur ini hendak memastikan berapa jumlah token paling banyak  yang  akan  timbul  serta  hendak  dianalisis  dalam  suatu dokumen(  cospus).  Dalam  riset  ini  menetapkan  1,  000,  000
bagaikan Most Frequent Token.
Tahapan  prepocess  text  telah  dilakukan,  kemudian  data  telah  berbentuk  text – text  terpisah  dan  dapat  dilihat  dalam  bentuk  word  cloud  pada  Orange  Data Mining.
Gambar 4. World cloud omnibuslaw

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
8 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
Word cloud bisa digunakan untuk mengetahui frekuensi kemunculan kata paling banyak.  Word  cloud  membagikan  tampilan  semacam  gambar  diatas  setelah melewati  proses  prepocess  text,  .  Dalam  hasil  tampilan  gambar  diatas,  word cloud dengan frekuensi jumlah kata paling banyak. Jika semakin banyak frekuensi kemunculan kata, dimensi hurufnya pada word cloud menjadi besar pula. Word cloud ialah alterasi atau variasi untuk menunjukkan hasil dari tahapan prepocess text. Corak dari kata membuat tampilan lebih menarik serta mudah dimengerti, foto  diatas  merupakan  hasil  tahapan  prepocess  text  dari  informasi – informasi yang  sebelumnya  berisi  baris  kalimat  komentar  tweets  omnibus  law  sepanjang bulan oktober 2020.

## 3.3. Analisis Sentimen
Proses analisis menggunakan algoritma vader untuk mengklasifikasikan polarity( class  sentiment)  ialah  positif,  negatif,  serta  neutral  dengan  skor  total  ialah compound.
.
Gambar 4. Widget Sentiment Analysis Orange Data Mining
Vader akan mengkategorikan, dan berikan skor text bersumber pada nilai pada tiap  kata – kata  yang  terdaftar  dalam  lexicon  vader.  Hasil  akhir  dari  evaluasi merupakan  skor  total  ialah  compound.  Skor  total  inilah  yang  hendak direkaptulasi  serta  dibanding  hasilnya.  Dalam  menganalisis  terdapat  sebagian atribut variable yang hendak difokuskan dimana dari fitur yang jadi atribut yang digunakan  untuk  dianalisis(  used  features)  dari  widget  corpus  ialah  kolom Texttrans serta ialah text hasil translate yang ada pada tiap informasi kementar, yang tujuannya buat memperoleh hasil berbentuk atribut positif negatif, neutral, serta skor total( compound).

## 3.4 Tabel Data
Tabel  data  juga  merupakan  reaksi  hasil  untuk  menampilkan  atribut  mana  saja yang  dipilih  untuk  ditampilkan  sebagai output dalam widget  select  column pada

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna, Andri Irfan Rifai | 9
langkah  sebelumnya.  Dengan  bantuan  data  crawling  twitter  menggunakan  API hasil analisis pada tabel data hasil analisis sentimen akan dihitung seberapa positif, negatif,  dan  neutral dengan  melihat  dari  skor  total  ( Compound )  dengan  formula perhitungan format data numerik.
Gambar 6. Tabel Data

## 3.5 Tweet Profiler
Tweet Profiler mengambil data tentang sentimen dari server untuk setiap tweet( ataupun  dokumen)  yang  diberikan.  Widget  mengirimkan  informasi  ke  server, tempat  model  menghitung  probabilitas  serta/  ataupun  skor  emosi.  Widget menunjang  3  klasifikasi  emosi,  ialah  Ekmans,  Plutchiks  serta  Profile  of  Mood States(  POMS).  Klasifikasi  emosi  terdapat  3  kategori  yaitu  Ekmans,  Plutchiks ataupun Profile of Mood States. Klasifikasi kelas jamak akan menghasilkan satu emosi  yang  sangat  bisa  jadi  per  dokumen,  sedangkan  banyak  label  akan menciptakan  nilai  dalam  kolom  untuk  tiap  emosi.  Penelitian  ini  akan menggunakan    atribut  Konten  untuk  analisis,  klasifikasi  emosi  Ekman  dengan opsi  multi-kelas  dan  memilih  untuk  mengamati  variabel  Emosi  yang  telah dikelompokkan  dengan  orange  data  mining.  Pada  penelitian  ini  menggunakan data  1000  tweets  mengenai  omnibus  law  2020.  Data  yang  telah  di  crawling

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
10 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
menggunakan widget dari orange data mining dengan Corpus dan dihubungkan ke Tweet Profiler.
Gambar 7. Tweet Profilier

## 3.6 Distribution
Widget Distribusi menampilkan distribusi nilai atribut diskrit atau kontinu. Jika data  berisi  variabel  kelas,  distribusi  dapat  dikondisikan  di  kelas.  Setelah melakukan  tweet  profiler  pada  widget  Langkah  selanjutnya  menghubungkan corpus  pada  distribution.  Hasil  akan  terlihat  6  bentuk  emosi  dari  data  twitter yang telah di input. Pada penelitian ini widget menampilkan emosi para pengguna twitter  dengan  hashtag  #omnibuslaw  dan  #RakyatBersamaOmnibuslaw.  Dari hasil  6  emosi  ini  data  menunjukan  bahwa  respon  dari  twitter  per  tanggal  28 oktober adalah Joy dan Surprise.
Gambar 8. Distribution

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Ratu Aghnia Raffaidy Wiguna, Andri Irfan Rifai | 11

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uraian analaisis yang dilakukan diatas, dapat ditarik kesimpulan yaitu:
1. Beberapa  trending  topik  yang  menjadi  fokus  pembicaraan  mengenai omnibus law di twitter adalah mengenai buruh maju Bersama omnibus law,
Bersama  pulih  ekonomi  bangsa,  UU  Cipta  Kerja,  waktunya  milenial  berbisnis, omnibus  sejahtera, dimana  yang  sekiranya  menjadi  hal  penting  bagi pemerintah untuk diperhatikan keluhan rakyat.
2. Metode  analisis  menggunakan  tweet  profiler  dapat  mengetahui  mood atau  emosi  para  pengguna  twitter  dengan  trending  topik  yang  sedang terjadi di Indonesia khususnya mengenai UU Cipta Kerja Omnibus Law.
3. Dengan melakukan analisis clustering distribution kita dapat mengetahui klasifikasi  pengguna  twitter dengan  visualisasi  emosi  yang  telah  diinput ke dalam setiap corpus dalam orange data mining.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] “orange biolab.” [Online]. https://orange.biolab.si/workflows/.
[2] N. Anggraini and H. Suroyo , “Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment ‘T -cash and Go- pay’ in Social Media Using Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 152 – 163, 2019.
[3] antara,  “Indonesia  Peringkat  Lima  Pengguna  Twitter,” kominfo , 2012. .
[4] N.  and  J.  D.  Colnerič,  “Emotion  Recognition  on  Twitter: Comparative  Study  and  Training  a  Unison  Model,” In  IEEE Transactions on Affective Computing. , 2018. .
[5] Dandy Bayu Bramasta, “Secepat Kilat, Berikut Fakta soal Omnibus Law UU Cipta Kerja,” kompas , jakarta, p. 1, Oct-2020.
[6] H.  Harahap  and  A.  Hamid,  “Analysis  of  The  Importance  of Omnibus Law “Cipta Karya" in Indonesia,” Int. J. Sci. Res. Manag. , vol. 8, no. 08, pp. 236 – 250, 2020.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 1, March 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
12 | Analisis Text Clustering Masyarakat di Twitter mengenai Omnibus Law … ..
[7] M. Hidayat, “Jegal Omnibus Law Trending Twitter, Simak 4 Pas al Kontroversi RUU Cipta Kerja,” tempo.co , jakarta, p. 1, Aug-2020.
[8] S.  Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi  Masyarakat  Terhadap Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 552, 2020.
[9] S. Kodati and R. Vivekanandam, “Analysis of Heart Disease using in  Data  Mining  Tools  Orange  and  Weka  Sri  Satya  Sai  University Analysis of Heart Disease using in Data Mining Tools Orange and Weka,” Glob. J. Comput. Sci. Technol. , vol. 18, no. 1, 2018.
[10] A.  Patunru,  A.  Surianta,  and  A.  Tenggara,  “Menarik  Penanaman Modal Asing ( PMA ),” no. 4, pp. 1– 9, 2020.
[11] A. Sentiya, H. Suroyo, F. I. Komputer, and U. B. Darma, “Analisis Text  Clustering  Akun  Fanpage  Shopee  Indonesia  Dengan Komentar  Followers  Menggun akan  Tools  Orange  Data  Mining,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 1055 – 1067.