Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Dampak Covid-19 Terhadap Pembatalan Keberangkatan Ibadah Haji Pada Tahun 2020
Mila Kartika 1 , Sudin Saepudin 2 , Dudih Gustian 3 Universitas Nusa Putra
Jl. Siliwangi, Cibolang Kaler, No.21Kec. Cisaat, Sukabumi Regency, Jawa Barat 43155 Mila.kartika_si17@nusaputra.ac.id, Sudin.saepudin@nusaputra.ac.id,
Dudih.gustian@nusaputra.ac.id

## Abstract
The  government  through  the  Ministry  of  Religious Affairs canceled  the  departure  of  pilgrims from  Indonesia  in  2020.  The  decision  was  taken,  considering  the  Covid-19  pandemic  still plagues almost all parts of the world, including Indonesia and Saudi Arabia. "Saudi Arabia has never opened access for pilgrims from any country. As a result, the government could no longer have enough time to make its main preparations in the service and protection of Jemaah. Based on this fact, the government decided not to send pilgrims in 2020. Judging from the charts and data  recorded from  April to December  2020  there was a  sharp increase. There were 743,198 confirmed  cases  of  infection,  109,963  cases  treated,  22,138  cases  died  and  611,091  were declared  cured.  This is  a  consideration  of  the  government  in  taking the  decision  to  lower  the letter of cancellation of hajj departure in 2020. To retrieve this sentiment data the author took the  data  methodology  from  Twitter  by  using  the  data  retrieval  step  using  orange  anaconda tools with the amount of data obtained as many as 670 tweets that have 3 variables that are positive by 37%, negative 12% and neutral 51%. To analyze sentiment data from Twitter the author used 3 classification methods and produced an accuracy value of KnN of 0.507, Random forest of 0.531 and Naïve bayes of 0.532. Based on the results of the analysis conducted by the author  that  the  response  or  comments  of  the  public  to  the  delay  /  cancellation  of  the  hajj departure was reaped a neutral response and support the government's move. Of the 3 methods used,  the  most  superior  method  is  the  Naïve  bayes  method  because  it  uses  probability  and statistics.
Keywords : Orange Anaconda; Hajj; Classification
Abstrak
Pemerintah  melalui  Kementerian  Agama    membatalkan  pemberangkatan  jemaah  haji  asal Indonesia  tahun  2020.  Keputusan  tersebut  diambil,  mengingat  pandemi  Covid-19  masih melanda  hampir  seluruh  belahan  dunia,  termasuk  Indonesia  dan  Arab  Saudi.  "Pihak  Arab Saudi  tak  kunjung  membuka  akses  bagi  jemaah  haji  dari  negara  manapun.  Akibatnya pemerintah tidak mungkin lagi memiliki cukup waktu untuk melakukan persiapan utamanya dalam  pelayanan  dan  perlindungan  Jemaah.  Berdasarkan  kenyataan  tersebut,  pemerintah memutuskan untuk tidak memberangkatkan jemaah haji pada tahun 2020. Dilihat dari grafik dan  data  yang  ada  tercatat  dari  bulan  April  hingga  Desember  2020  terjadi  kenaikan  tajam. Tercatat  743.198  kasus  terkonfirmasi  terjangkit,  109.963  kasus  dirawat,  22.138  kasus meninggal dunia dan 611.091 dinyatakan sembuh. Hal ini menjadi  pertimbangan pemerintah dalam mengambil keputusan untuk menurunkan surat pembatalan keberangkatan ibadah haji pada tahun 2020. Untuk mengambil data sentimen ini penulis mengambil metodologi data dari Twitter  dengan  menggunakan  langkah  pengambilan  data  menggunakan  tools  Orange Anaconda  dengan  jumlah  data  yang diperoleh  sebanyak  670  tweet  yang memiliki  3  variabel yaitu  positif  sebesar  37%,  negative  12%  dan  netral  51%.  Untuk  menganalisis  sentimen  data dari  Twitter  penulis menggunakan  3  metode  klasifikasi  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  KnN sebesar  0,507,  Random  forest  0,531  dan  Naïve  bayes  0,532.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dilakukan  penulis  bahwa  respon  atau  komentar  masyarakat  terhadap  penundaan/ pembatalan  keberangkatan  ibadah  haji  itu  menuai  respon  netral  dan  mendukung  langkah pemerintah.  Dari  ke  3  metode  yang  digunakan  tersebut  maka  metode  yang  paling  unggul adalah metode Naïve bayes karena metode tersebut menggunakan probabilitas dan statistik.
Kata kunci : Orange Anaconda, Haji, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Kasus  Covid-19  di  Indonesia  pertama  kali  dilaporkan  pada  tanggal  2 Maret 2020. Dua warga Depok yang terdiri dari ibu dan anak terjangkit virus corona setelah melakukan pertemuan dengan seorang WNA yang merupakan warga  Jepang.  Mulai  saat  itu  kasus  corona  perlahan  meningkat  sangan signifikan,  dengan  bertambahnya  kasus  positif  yang  berfluktuasi  setiap harinya.  Berdasarkan  hasil  kumulatif  kasus  positif  virus  corona  sampai menyentuh angka 200.035 orang pada hari Selasa, 8 september 2020 atau 6 bulan setelah kasus pertama ditemukan (Satuan Tugas Penanganan Covid-19, 2020). Demi mencegah peningkatan kasus Covid-19 berbagai negara seperti Amerika  Serikat  memberlakukan  aturan  social  distancing,  sedangkan beberapa  negara  lain  seperti  Italia,  Tiongkok.  dan  India  memberlakukan lockdown.  Indonesia  sendiri  memberlakukan  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar atau (PSBB). Berdasarkan Peraturan Pemerintah RI No. 21 Tahun 2020 tentang  pembatasan  sosial  berskala  besar  dinyatakan  bahwa  PSBB  dapat dilakukan  Ketika  jumlah  kasus  dan/atau  jumlah  kematian  meningkat  dan menyebar  secara  signifikan  dan  cepat  ke  beberapa  wilayah,  serta  terdapat kaitan epidermiologis dengan kejadian serupa di wilayah atau negara lain.
Pemerintah melalui Kementerian Agama membatalkan
pemberangkatan jemaah haji asal Indonesia tahun 2020. Keputusan tersebut diambil,  mengingat  pandemi  Covid-19  masih  melanda  hampir  seluruh belahan  dunia,  termasuk  Indonesia  dan  Arab  Saudi.  "Pihak  Arab  Saudi  tak kunjung  membuka  akses  bagi  jemaah  haji  dari  negara  manapun.  Akibatnya pemerintah  tidak  mungkin  lagi  memiliki  cukup  waktu  untuk  melakukan persiapan  utamanya  dalam  pelayanan  dan  perlindungan  Jemaah. Berdasarkan  hasil  tersebut,  pemerintah  memutuskan  untuk  tidak memberangkatkan jemaah haji pada tahun 2020 atau tahun 1441 Hijriah ini," kata Menteri Agama Fachrul Razi dalam konferensi pers secara virtual, Senin (2/6/2020).  Keputusan  pembatalan  keberangkatan  jemaah  haji  Indonesia tahun 1441 Hijriah dituangkan melalui Keputusan Menteri Agama RI Nomor 494  Tahun  2020.  Dalam  keputusan  itu,  Fachrul  menegaskan  bahwa pembatalan  pemberangkatan  ibadah  haji  tahun  ini  berlaku  untuk  seluruh warga negara Indonesia tanpa terkecuali.
Gambar 1. Jumlah kasus Covid-19 tahun 2020
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Grafik perkembangan Covid-19 di Indonesia Tahun 2020
Berdasarkan  Gambar  1  dan  2  dapat  disimpulkan  masa  awal  pandemi, grafik  perkembangan  kasus  aktif  dan  kematian  di  Indonesia  menunjukkan peningkatan  yang  sangat  signifikan.  Pemerintah  sangat  berupaya  untuk percepatan  penanganan  Covid-19,  sehingga    melandaikan  grafiknya  sampai saat  ini  berangsur  menurun.  Sebaliknya,  pada  sisi  kesembuhan  grafiknya perlahan  terus  mengalami  peningkatan  dibandingkan  dunia  rata-rata perkembangan  Covid-19  di  Indonesia  lebih  baik.  Keputusan  pembatalan keberangkatan jemaah haji Indonesia tahun 1441 Hijriah dituangkan melalui Keputusan  Menteri  Agama  RI  Nomor  494  Tahun  2020.  Menurut  Fachrul selaku  Menteri  Agama,  kesehatan,  keselamatan,  dan  keamanan  jemaah  haji harus  diutamakan.  Fachrul  menyadari  bahwa  pembatalan  pemberangkatan ibadah haji ini merupakan keputusan yang cukup pahit dan sulit. Di satu sisi pemerintah  telah  berupaya  menyiapkan  penyelenggaraan  haji,  tetapi  di  sisi lain pemerintah juga harus bertanggung jawab dalam menjamin keselamatan warganya  dari  risiko  Covid-19.  Setelah  melalui  kajian  yang  mendalam  dari berbagai  aspek,  pemerintah  meyakini  bahwa  pembatalan  pemberangkatan ibadah haji tahun ini merupakan keputusan yang terbaik.
Gambar 3. Grafik perkembangan kasus kumulatif Covid-19 di Arab Saudi Tahun 2020
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dilihat  dari  grafik  pada  Gambar  3  diatas  Infeksi  Covid-19  di  seluruh Arab Saudi grafik kasusnya masih mengalami peningkatan. Berdasarkan data dari  WHO,  Worldometers,  Wikipedia-EN  dan  AndraFarm.com  hingga  Kamis (10/12/2020) jumlah kasus Covid-19 di seluruh Arab Saudi telah mencapai 359.415 orang. Selanjutnya yang meninggal dunia sebanyak 6.012 orang dan 3.531  orang  masih  dirawat  (positif  aktif)  serta  349.872  pasien  dinyatakan sembuh.  Grafik  perkembangan  kasus  kumulatif  virus  corona  di  Arab  Saudi sejak Covid-19 masuk ke Arab Saudi hingga hari Kamis (10/12/2020).
Kepastian mengenai pelaksanaan ibadah haji tahun ini akhirnya keluar. Pemerintah  telah  memastikan  tidak  mengirimkan  calon  jamaah  haji  tahun ini,  pandemi  Covid-19  yang  belum  ada  penangkalnya  menyebabkan  ibadah haji  ditunda.  Wakil  Ketua  Komisi  VIII  DPR  RI  Ace  Hasan  Syadzily mengatakan,  Indonesia  merupakan  negara  muslim  terbesar  yang memberangkatkan  calon  jamaah  haji  ke  Arab  Saudi.  Akibat  pembatalan pemberangkatan  tentu  konsekuensi  pembiayaan  penyelenggaraan  haji  juga harus  dihitung  ulang  dengan  penyesuaian  protokol  Covid-19  baik  pada sektor transportasi, pemondokan, katering dan lain-lain. Ace meyakini bahwa pasti akan mengalami kenaikan pembiayaan yang jauh berbeda.
Setelah  keputusan  pembatalan  itu  diumumkan  ke  publik,  banyak masyarakat  yang  menjadi  Jamaah  calon  haji  beserta  keluarganya  yang memberikan  respon  seperti  pendapat,  komentar  atau  tanggapan.  Respon para Jamaah tersebut banyak diungkapkan melalui berbagai media sosial dan salah satu media sosial yang digunakan adalah Twitter. Dari Twitter, kita bisa melihat  bahwa  sentimen  masyarakat  terkait  pembatalan  keberangkatan ibadah haji pada tahun ini menjadi sentimen positif, neutral bahkan negatif. Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat terkait pembatalan keberangkatan ibadah  haji  serta  menganalisis  apakah  sentiment  tersebut  berpengaruh terhadap  grafik  kasus  Covid-19  di  Indonesia.  Data  sentimen  masyarakat diambil  dari  Twitter  menggunakan  metode  scrapping,  lalu  dikelompokan menjadi  sentiment  positif  dan  negatif.  Selanjutnya,  untuk  mengetahui pengaruh  sentimen  tersebut  terhadap  grafik  kasus  Covid-19  di  Indonesia digunakan analisis regresi logistik biner. Kemudian membandingkan metode klasifikasi pergerakan grafik kasus berdasarkan sentimen dengan metode  k- nearest neighbor, random forest, dan naïve bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  Twitter  di Indonesia  dan  khusus  membahas  respon  dari  pengguna  Twitter  terhadap pembatalan keberangkatan ibadah haji pada tahun 2020 yang dilakukan oleh Pemerintah. Selain data Twitter, penelitian ini juga menggunakan grafik data Covid-19  yang  selama  satu  tahun  terakhir  terjadi  peningkatan  di  Indonesia dan  Arab  Saudi,  hal  ini  menyebabkan  turunnya  surat  pembatalan keberangkatan jamaah haji.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Alur Analisis Data
Gambar 5. Proses pengambilan analisis data
Gambar 6. Proses anaisis data
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Proses menghitung tiga algoritma
Gambar 8. Hasil perhitungan tiga algoritma
2.1. Analisis Data Twitter Data  Twitter  diperoleh  dengan  metode scrapping dengan  bantuan aplikasi Orange  Anaconda dengan tools  Twitterscrapper dengan  kata  kunci Pembatalan ibadah haji, Covid-19 . Data Twitter yang dikumpulkan sebanyak 670 tweets .  Data  Twitter  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  akan  diolah dengan  aplikasi orange untuk  dilakukan  filter  data  dan preprocessing  text . Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  selanjutnya  data  akan  di  filter  untuk diambil mana data yang memiliki sentimen positif dan mana yang memiliki sentimen negatif. Sehingga data yang siap dianalisis sentimen sebanyak 516 tweets . Analisis sentimen merupakan cabang ilmu dari penelitian text mining atau  data  mining.  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  mengekstrak  atribut dari  sebuah  komentar  (opini,  sentimen,  dan  emosi)  yang  diekspresikan secara  tekstual  dalam  sebuah  halaman  (Bing  Liu.,  2012).  Analisis  ini dilakukan untuk melihat opini atau kecenderungan opini seseorang terhadap sebuah masalah atau objek. Apakah cenderung positif , negatif atau netral.
Random  Forest merupakan  metode  yang  berisi  kumpulan pengklasifikasian  dari Decision  Tree atau  Pohon  Keputusan  (han,  2012  ). Secara  individu,  Pohon  Keputusan  dihasilkan  menggunakan  sebuah pemilihan acak dari atribut di setiap node atau setiap pengklasifikasian yang terbentuk  untuk  menentukan  pembagiannya.  Lebih  jelasnya  lagi,  setiap pohon  tergantung  pada  nilai  dari  sebuah  vektor  acak  yang  disampel  secara independen dan dengan distribusi yang sama untuk semua pohon di hutan. Dalam  pengklasifikasiannya,  setiap  pohon  dipilih  dan  kelas  yang  paling populer akan dikembalikan (han, 2012 ).
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(1)
KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  non-parametrik  yang prinsip kerjanya mengklasifikasikan suatu objek dalam test set berdasarkan mayoritas  kelas  dari  sejumlah  k  tetangga  terdekatnya  (neighbour)  dalam training  set.  Nilai  k  merupakan  merupakan  bilangan  bulat  positif  yang ditentukan oleh pengguna/user. Sebagai pertimbangan, semakin kecil nilai k maka  akan  semakin  rentan  terhadap  pengaruh  noise/outlier,  sedangkan semakin  besar  nilai  k  maka  pengaruh  noise/outlier  akan  semakin  kecil namun  akan  membuat  batasan  antar  kelas  menjadi  lebih  kabur.  Untuk mencari  nilai  k  yang  optimal  dapat  digunakan  teknik  cross  validation.” (Pramana, 2018).
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes  (Kurniawan,  2013).  Algoritma  Naive  Bayes memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Ciri  utama  dr  Naïve Bayes  Classifier  ini  adalah  asumsi  yg  sangat  kuat  (naïf)  akan  independensi dari masing-masing kondisi / kejadian. Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik  dibanding  dengan  model  classifier  lainnya.  Hal  ini  dibuktikan  pada jurnal Xhemali, Daniela, Chris J. Hinde, and Roger G. Stone. “Naive Bayes vs. decision trees vs. neural networks in the classification of training web pages.” (Kurniawan,  2013),  mengatakan  bahwa  “Naïve  Bayes  Classifier  memiliki tingkat akurasi yg lebih baik dibanding model classifier lainnya”.
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus dibahas  secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan lain-lain  yang  mempermudah  pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.1. Gambaran Umum
Pembatalan  keberangkatan  ibadah  haji  pada  tahun  ini  sudah  resmi diumumkan  pada  selasa,  02  Juni  2020.  Keputusan  pembatalan keberangkatan jemaah haji Indonesia tahun 1441 Hijriah dituangkan melalui Keputusan Menteri Agama RI Nomor 494 Tahun 2020 (Farisa, 2020). Dalam keputusan  itu,  Fachrul  selaku  Menteri  Agama  menegaskan  bahwa pembatalan  pemberangkatan  ibadah  haji  tahun  ini  berlaku  untuk  seluruh warga negara Indonesia tanpa terkecuali. Informasi tersebut menuai banyak
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
respon dari masyarakat mengingat banyaknya jamaah yang mendaftar untuk bisa  berangkat  ibadah  haji  pada  tahun  ini.  Dari  respon  tersebut,  banyak masyarakat yang mendukung keputusan ini agar mengurangi dampak covid- 19  ada  pula  yang  menentangnya  karena  merasa  kecewa  dan  dibohongi pemerintah.  Berikut  merupakan  beberapa  contoh  dari  respon  masyarakat; jumlah haji yang seharusnya berangkat tahun ini sejumlah 221.000 orang.
Tabel 1. Contoh sentimen positif, negative dan netral
Dari contoh beberapa tweet di atas, sentimen yang negatif menunjukan bahwa Pembatalan ibadah haji ini berdampak buruk bagi jamaah. Sedangkan sentimen  positif  menunjukan  bahwa  pembatalan  keberangkatan  ini  perlu dilakukan guna mencegah penyebaran virus yang signifikan dengan adanya kontak langsung dengan negara luar. Berdasarkan table 1. Hasil pengolahan analisis  sentimen  menunjukan  bahwa  sebanyak  31  tweet  masyarakat  di Twitter  beropini  positif,  11  tweet  beropini  negatif  dan  628  tweet  lainnya beropini netral.

## Gambar 9. Frekuensi Sentimen Masyarakat di Twitter
Selain  melihat  sentimen  masyarakat  di  Twitter  mengenai  informasi pembatalan  keberangkatan  haji  ini,  penelitian  ini  juga  melihat  efek  dari sentimen  tersebut  terhadap  kepercayaan  masyarakat  pada  rencana  dan aturan pemerintah khususnya Kementerian Agama dalam mengatur hak dan kewajiban dalam menjalankan ibadah haji.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  964-972 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Perbandingan Metode Klasifikasi
Berdasarkan  table  diatas  bisa  dilihat  bahwa  dari  hasil  perbandingan antara  beberapa  metode  klasifikasi,  metode  yang  menghasilkan  akurasi paling  tinggi  adalah  dengan  metode  naïve  bayes.  Selanjutnya  terdapat metode  Random  forest  dan  Metode  KnN  dengan  masing-masing  akurasi 0,531 dan 0.507.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini,  respon terhadap pembatalan maka penulis menyimpulkan :
a) Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan penulis bahwa respon atau komentar masyarakat terhadap penundaan/ pembatalan keberangkatan ibadah haji itu menuai respon netral dan mendukung langkah pemerintah.
b) Dari ke 3 metode yang digunakan tersebut maka metode yang paling unggul  adalah  metode  Naïve  bayes  karena  metode  tersebut menggunakan probabilitas dan statistik.
c) Tool yang digunakan untuk analisis sentimen yaitu aplikasi orange 3, diharapkan  kedepannya  mudah-mudahan  ada  penulis  yang menggunakan tools lain untuk analisisnya agar lebih baik dan lengkap tools nya.
d) Berdasarkan  table  2.  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  hasil perbandingan  antara  beberapa  metode  klasifikasi,  metode  yang menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  adalah  dengan  metode  naïve bayes.  Selanjutnya  terdapat  metode  Random  forest  dan  Metode  KnN dengan masing-masing akurasi 0,531 dan 0.507.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bing Liu., [.-b. M. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Morgan & Claypool.
[2]  erdianto.  (2020,  06  02). www.twitter.com .  Retrieved  from  Frekuensi Sentimen MAsyarakat: www.twitter.com
[3]  Farisa,  F.  C.  (2020,  06  02). www.kompas.com .  Retrieved  from pembatalan-ibadah-haji-2020-berlaku-bagi-seluruh-wni-tanpa- terkecuali:
https://nasional.kompas.com/read/2020/06/02/11230751/pembatal an-ibadah-haji-2020-berlaku-bagi-seluruh-wni-tanpa-terkecuali [4]  han, j. (2012 ). data mining conceps and techniques third edition.
[5]  Kurniawan, A. (2013). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tuna Grahita Dengan metode Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Sinus .
[6]  Pramana,  S.  Y.  (2018). Data  Mining  Dengan  R:  Konsep  Serta Implementasi. Bogor: In Media.