## Sentiment Analysis Dataset on COVID-19 Variant News
1 Fakhri Muhammad, 2 Nana Mulyana Maghfur, 3 Apriade Voutama 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: fakhri.muhammad18054@student.unsika.ac.id

## Abstract
The development of technology at this time is getting faster and faster, this is indicated by the number of emerging social media such as Facebook, Instagram, Twitter. Twitter is used as a forum for users to discuss,  express  opinions,  and  share  stories  between  users,  because  many  people  today  often  have opinions about the COVID-19 outbreak, plus there are new variants that make people express various types of opinions, both good and bad. good and so on. Therefore, an effort was made to research the covid variant to see labeling sentiment, which in essence is a text mining process that aims to extract sentiment from text using regular expressions so that labels are obtained for each text in the dataset, so  a  dataset  is  formed  that  can  be  used  for  further  research.  The  process  includes  data  collection including  (scrapping  tweets,  data  tweets),  pre-processing  (case  folding,  remove  URLs,  remove  stop words,  change  into  standard  words,  stemming,  tokenization),  sentiment  labeling  (IR  in  the  form  of regular expressions, sentiment labeling), and data visualization show pie chart, show word cloud). Of the 8993 tweets that have been analyzed, 2213 positive tweets, 1735 negative tweets, and 5045 neutral tweets were found.
Keywords: Dataset, Regular expression, Tweets data, Covid variant.

## 1. INTRODUCTION
Wabah Covid-19 adalah wabah penyakit terbesar yang terjadi dalam 2 tahun kebelakang ini, awal mula covid-19 ini yaitu datang dari negara China tepatnya di kota Wuhan China. Wabah penyakit ini terus tersebar di beberapa negara maju dan berkembang yang membuat banyak yang terinfeksi penyakit ini,  Indonesia menjadi  salah  satu  negara berkembang  yang  ikut terdampak paparan wabah covid ini. Wabah ini sangat cepat menular umumnya bagi orang yang sudah tua ”manula” rentang umur 50-60 th [1],  dan  bagi  tubuh  kita  yang  sedang  kurang  sehat  membuat  virus  dengan  cepat  men-infeksi  tubuh seseorang.
Wabah covid-19 membuat banyak kerugian khususnya masyarakat indonesia, para buruh banyak yang  mendapat  PHK  dan  para  pedagang  yang  dibatasi  jumlah  pembelinya  agar  tidak  timbulnya keramaian [2]. Wabah covid-19 ini juga menimbulkan banyak opini berbeda dari masyarakat indonesia di jejaring social media seperti meta dan twiter, Ada masyarakat yang percaya,  tidak percaya dan biasa saja  dalam  menganggapi  berita  varian  covid-19  yang  ditampilkan  disocial  media  contohnya  twitter. Oleh karena itu harus ada upaya untuk mengumpulkan data tentang reaksi masyarakat di social media terhadap berita varian covid-19 yang kerap kali susah dalam penanggulangan penyebaran covid. Data yang  sering  digunakan  untuk  proses  analisis  sentimen  merupakan  data  subjektif,  yaitu  seperti  opini, yang  tidak  mempunyai  nilai  konkret.  Ditambah  lagi  dengan  nilai  bersumber  dari  manusia  yang
mempunyai pendapat yang berbeda satu sama lain dalam menanggapi berita covid-19 ini. Oleh karena itu dengan kurangnya data-data berkualitas masih  terbilang minim  dan kurangnya data-data pendukung sangatlah sulit untuk membuat model analisis sentimen.
Twitter  adalah  salah  satu  social  media  populer  yang  tepat  digunakan  untuk  sumber  data  pada analisis teks, dilihat pada Tabel 1. Hal ini karena media social twitter cocok digunakan dalam proses analisis  sentimen  dilihat  dari  tulisan-tulisan  pada  media  social  twitter,  atau  sering  disebut  tweet. Mempunyai struktur yang cocok untuk proses analisis. Tidak heran jika banyak penelitian lain sering menggunakan twitter untuk membuat dataset-dataset yang bagus, sebagai contoh Indonesian-Emotion- Twitter Dataset [3]. Media social berpotensi untuk mengubah karakter kehidupan sosial penggunanya secara mendasar [4], media social terdiri dari situs web komunikasi yang memfasilitasi pembentukan hubungan antara pengguna dari berbagai latar belakang, menghasilkan struktur sosial yang kuat [5] [6]. Dengan ini dipilih media social twitter sebagai sumber data untuk proses pembuatan dataset yang nanti akan digunakan untuk proses analisis sentimen terhadap berita varian covid-19. Bahasa pemrograman dalam penelitian ini menggunakan python yang dibuat oleh Guido Van Rossum tahun 1989 dan dirilis pada  tahun  1991  [7].  Python  dapat  digunakan  untuk  sebuah  proyek  kecil  maupun  besar  dan  dapat digunakan untuk membuat aplikasi standalone(berdiri sendiri) dan pemrograman script [8].
Yogi, Ikhwan, dan Syamsul [9] membuat penelitian tentang analisis log web server pengunjung website dengan teknik regex, penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem yang  berfungsi sebagai alat  untuk  mengetahui  informasi  ativitas  pengunjung  pada  website  menggunakan  data  acces  log  dan regex,  hasil  dari  pengujian  ini  berhasil  mendeteksi  beberapa  aktifitas  berbahaya  pada  website.  Pada penelitian yang dilakukan oleh Simon dan Seng [10] tentang cara mengatasi spam filter situs jejaring sosial mahasiswa menggunakan regex, tujuan spam itu sendiri yaitu mengirim sebuah informasi kepada penerima,  dimana  nanti  isi  dari  pesan  terkirim  berupa  iklan,  produk  ilegal,  atau  menyebarkan  suatu malware yang dirancang untuk membajak komputer penerima. Oleh karena itu masalah spam ini harus diatasi,  hasil  penelitian  mahasiswa  menggunakan  regex  untuk  mencegah  spam  atau  sebagai  filtering spam  telah  berhasil  dirancang  dan  dibangun  dengan  nama (social  Networking  Service  UMN) untuk mengatasi permasalahan terjadinya spam ini di jejaring sosial mahasiswa. Pada penelitian Fenina dan Rena [11]  perbandingan metode binary search dan regex, menyelesaikan permasalahan dalam sistem pencarian.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  kedua  metode  ini  mempunyai  keunggulan  masing-masing, metode  binary  search  ini  unggul  dalam  kecepatan  dan  kesederhanaan  dan  regex  lebih  fleksibel  dan fungsional.  Namun  kelebihan  regex  yaitu  tidak  membutuhkan  data  yang  sudah  terurut  dan memungkinkan kita mencari data secara acak.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  scrapping  data  tweets  menggunakan  IR  rule regular  expression untuk  fokus  menghasilkan  sebuah  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu analisa pengaruh sentimen varian covid.

## 2. METHODS
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  flowchart  seperti  terlihat  pada  Gambar  1.  Merupakan flowchart dari program analisis pembuatan dataset untuk analisis sentimen. Terdapat beberapa proses text mining yang dilakukan dengan tools dan proses yang digunakan sebagai berikut :
1. Python sebagai toolsnya.
2. Mengambil data tweet menggunakan twitter API.
3. Pra-pemrosesan data tweet.
4. Rule IR(information retrieval) berupa regular expression dan sentimen labeling
5. Eksplorasi menggunakan pie chart
6. Visualisasi data tweet menggunakan word cloud
7. Menafsirkan dan membuat kesimpulan dari hasil analisis.
Tabel 1. Perbandingan Media Social Untuk proses text mining
Pembanding Twitter Facebook Instagram Jenis Data Lebih banyak teks, dan sedikit foto Terdapat  teks,  foto, video,  games,  dan lainnya. Sebagian besar nonteks, teks hanya untuk caption Isi Data Lebih banyak opini (tweet) Terdapat (opini, berita, cerita) Teks  hanya  untuk caption suatu gambar Panjang Data Jumlah  maksimal 280 karakter Total maksimal 63.206 karakter Maksimal 2.200 karakter
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian Umum
Lakukan scarapping pada tweets,   pengambilan data tweets rentan 1 Januari 2021 sampai dengan 31  Oktober  2021,  kemudian  lakukan  langkah    pra-pemrosesan  meliputi  case  folding  (pengubahan
menjadi  huruf  kecil),    penghilangan  simbol  (URL,  karakter,  khusus),  Remove  stopword  (membuang kata  yang  tidak  bermakna)  penanganan  negasi(standar  kata),  stemming  (penghapusan  imbuhan  dan sufiks),  tokenizing  (pemisahan  rantai  kata  dalam  kalimat),  dan    setelah  itu  lakukan  proses Regular Expression (regex) adalah cara untuk membedakan data positif, negatif, dan netral. Kemudian lakukan sentimen labeling, Langkah terakhir yaitu visualisasi data, menunjukkan 2 jenis. Ada bentuk pie chart, dan awan kata(word cloud).

## 2.1 Sumber data
Sumber  data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  berbagai  macam  tweet  dari  pengguna media social twitter tentang ( varian covid ) sebagai kata kunci. Khususnya yang tweet antara tanggal 1  Januari  2021  sampai  dengan  31  Oktober  2021,  Data  tweet  dapat  diperoleh  melalui API  Twitter (Antarmuka pemrograman aplikasi). Total ada 8993 data diambil yang kemudian dikompilasi menjadi satu file. Struktur data yang digunakan  pada  penelitian ini menggunakan data  setelah diolah terlebih dahulu  melalui  beberapa  proses.  Data  dari  kumpulan  teks  tweet  terdiri  dari  variabel  prediktor  yaitu clean  tweet  dan  variabel  respon  adalah  sentimen  yaitu  diantaranya(Positif,  Negatif,  Netral).  Untuk menentukan tweet menggunakan regular expression dan diakhir keputusan, diperkuat dengan sentimen yang didasarkan pada aturan[12].

## 2.2 Penerimaan Data
Dalam pengumpulan data, peneliti menggunakan Application Programming Interface(API) yang sudah tersedia di twitter developer dan dapat diakses secara gratis [13]. Untuk mengetahui twitter API, seorang peneliti harus sudah mempunyai akun twitter kemudian mendaftar ke twitter developer. Ketika anda  berhasil  mendaftar  sebagai  pengembang,  Twitter  akan  memberkan  token  akses  dan  kunci konsumen sebagai perantara untuk mengakses twitter API. Selanjutnya token dan kunci tersebut akan digunakan untuk mengambil data yang telah dikodekan menggunakan bahasa python.

## 2.3 Pra-pemrosesan Data
Tahap  Pra-pemrosesan  data  adalah  proses  dimana  menyeleksi  data  yang  tidak  sesuai  dan mengubah  data  tersebut  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah  diproses  oleh  sistem  [14]  [15].  Pra pemrosesan data teks tweet yang sudah dikumpulkan, adalah suatu keharusan. Tujuannya adalah untuk mengurangi data teks dengan noise-heavy ke dalam versi yang lebih bersih sehingga menjadi tampilan yang lebih baik di word cloud. Pra-pemrosesan meliputi :
1. Penghapusan simbol(URL dan karakter khusus)
2. penanganan negasi
3. Remove stopword
4. Stemming
5. Tokenizing.

## 6. Case folding
Berikut ini adalah struktur data tweet sebelum dilakukan pra-pemrosesan atau preprocessing. Tabel 2 menunjukkan tweet yang masih mengandung URL, username, dan simbol ASCII yang tidak diperlukan atau  nahkan  menghalangi  visualisasi,  oleh  karena  itu  harus  dihapus  terlebih  dahulu.  Langkah selanjutnya adalah penanganan negasi untuk mengubah kata-kata yang disingkat menjadi format yang tepat. Kemudian lakukan remove stopword yaitu membuang kata yang tidak bermakna seperti “yang”, “di”,  “ke”.  Setelah  itu  lakukan  proses  stemming  yaitu  merubah  sebuah  kata  menjadi  kata  dasar kemudian untuk meningkatkan akurasi klasifikasi, langkah selanjutnya adalah tokenizing. Tokenizing yaitu  mengubah  setiap  tweet  menjadi  bagian-bagian  kata  yang  membentuk  kalimat.  Terakhir,  case folding untuk mengubah tweet menjadi huruf kecil.
Tabel 2. Tweet Data sebelum Pra-pemrosesan
Bahasa Indonesia
@liputan6dotcom itulah ajaibnya negeri ini @liputan6dotcom Agar lebih cepat membunuh rakyat
@cnbcindonesia Bandar gateli @cnbcindonesia Longsor dulu
@cnbcindonesia  iya  besok2  aja  dah,  aing  pgn serok bawah
Tabel  3  menunjukkan  data  tweet  setelah pre-processing sehingga  data  lebih  mudah  diolah  menjadi sesuatu yang informatif. Berikut adalah data teks setelah pra-pemrosesan.
Tabel 3. Tweet Data setelah Pra-pemrosesan
Bahasa Indonesia
itulah ajaibnya negeri ini agar lebih cepat membunuh rakyat bandar gateli longsor dulu iya besok2 aja dah aing pgn serok bawah

## 2.4 Regular Expression
Regex adalah rule proses yang banyak digunakan untuk pencarian dan memanipulasi suatu teks berdasarkan pola, dan biasa dioperasikan oleh banyak  teks editor, utilities, dan bahasa pemrograman. Regex yang baik dan kuat dibangun pada syntax, regex mempunyai 2 fungsi utama yaitu mencari dan mengganti, yang utama mencari suatu pola tertentu yang ada di dalam teks lalu menggantinya menjadi suatu  pola  yang  lain[10].  Secara  sederhana regular  expression telah  menyediakan  cara  untuk memanipulasi  dan  mencocokan  string  sesuai  dengan  formula  yang  telah  dibuat[16].  Intinya  ini merupakan  proses  text  mining  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak  sentiment  dari  teks  menggunakan regular expression sehingga didapatkan label untuk setiap teks dalam dataset, jadi terbentuklah dataset yang  bisa  digunakan  untuk  penelitian  selanjutnya.  Dengan  berlandaskan  lexicon[12]berisi  kumpulan daftar kata positif dan negatif dalam bahasa indonesia, setiap kalimat tweet pada data yang dijadikan dat  latih  akan  dicocokan  berapa  jumlah  kata  positif  dan  negatif  didalamnya.  Kemudian  dihitunglah polaritas dari setiap tweet dengan rumus[17].
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑃𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 = Jumlah Kata Positif − Jumlah Kata Negatif
Jumlah Total Kata Positif Dan Negatif
1. jika skor  > 0, maka sentimen kalimat secara keseluruhan dianggap “positive” 2. jika skor <  0, maka sentimen kalimat secara keseluruhan dianggap “negative”
3. jika skor = 0, maka sentimen kalimat secara keseluruhan dianggap “netral”, menurut[18].

## 2.5 Visualisasi data
Visualisasi  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  2  macam  yaitu  dalam  bentuk  pie  chart  dan awan kata. Untuk pie chart, ini adalah grafik statistik yang terbuat dari lingkaran yang dibagi menjadi beberapa  irisan  yang  luasnya  sebanding  dengan  jumlah  data  yang  dimiliki,  jumlah  total  tweets  8993 dengan  masing-masing  data  tweets  positif  sebesar(2213),  negatif(1735),  dan  neutral(5045).  Terakhir yaitu awan kata, ini adalah salah satu metode visualisasi dokumen teks, yang sering digunakan. Awan kata adalah gambaran grafis dari sebuah dokumen, proses yang dilakukan dengan memplot kata-kata yang sering muncul pada dokumen dalam ruang dua dimensi. Seberapa sering sebuah kata muncul dan ditunjukkan oleh ukuran kata tersebut. Semakin besar, semakin sering muncul dalam sebuah dokumen. Visualisasi  word  cloud  dipilih  karena  kata-kata  yang  memiliki  jumlah  frekuensi  kemunculan  lebih banyak atau tinggi dapat ditampilkan secara menonjol dari sisi ukuran sehingga lebih intuitif[19].
Gambar 2. Word Cloud Positif
Gambar 3. Word Cloud Negatif
Gambar 4. Visualisasi Pie chart

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Python adalah bahasa pemrograman dengan banyak paradigma, yang mendukung pemrograman berorientasi  objek,  prosedural  dan  fungsional[20].  Bahasa  pemrograman  python  memiliki  beberapa modul  diantaranya  modul  re  untuk  melakukan  hal-hal  yang  berkaitan  dengan regular expression (regex). Hasil dari program text mining ini ditunjukkan diantaranya sebagai berikut :
Tabel 4. Tweet Data setelah Pra-pemrosesan No Clean Tweet Sentiment Bahasa Indonesia 1 tim pantau aja Neutral 2 asikkk arb Neutral 3 iri tanda tak punya barang Positive 4 untung  arb  masih  7  coba  udah simetris hahaha Positive 5 dah  kuning  min  udah  lu  serok belum Negative 6 taii  adminnya  belom  beli  ni pasti Negative 7 seroooooooooookkkkkk Neutral 8 tenang gabakalan wkwkwk Positive 9 hahaha wis angel iki Neutral 10 besok anjlok nih Negative … … … 8993 Tweet bersih 8993 8993 Sentiment
1. pra  pemrosesan  sebelum  membersihkan  data  yang  terlampir  pada  metode  penelitian,  bagian pengolahan data pada tabel 2.
2. pra  pemrosesan  setelah  membersihkan  data  yang  terlampir  pada  metode  penelitian,  bagian pengolahan data pada tabel 3.
3. Seluruh hasil sentimen yang sudah menjadi 1 dalam sebuah dataset pada tabel 4.
4. Menampilkan visualisasi pie chart, dengan 3 polaritas yaitu positif, negative, neutral Gambar 4.
5. Menampilkan word cloud dari polaritas yaitu, word cloud positif pada Gambar 2, negative pada Gambar 3, dan neutral.

## 4. CONCLUSION
Penelitian ini telah berhasil menggunakan regular expression untuk data tweets dan telah berhasil menvisualisasikan hasil dari ke tiga polaritas positif, negatif, neutral menggunakan word cloud. Hasil dari analisis yang diperoleh berupa dataset yang terdiri dari 8993 data tweets, ada  2213 positif tweet, 1735 negative tweet, 5045 neutral tweet. Kelebihannya yaitu metode anotasi label sentimen recara rule based menggunakan sintax regex lebih baik untuk bahasa indonesia karena mudah untuk di customize,
cepat dan fleksibel sehingga proses anotasi lebih cepat meski belum terlalu tepat dalam menganalisa sentimen  karena  hanya  berlandaskan dictionary kata  positif  dan  negatif  dan  dihitung  polaritasnya. Kekurangannya  penelitian  ini  yaitu  pada regular  expression (regex)    masih  belum  bisa  mengambil sentiment  kalau  ada  bahasa  selain  indonesia  seperti  bahasa  daerah,  inggris  dan  lain-lain,  belum sepenuhnya bisa mengambil konteks bahasa gaul, belum bisa tau konteks kalimat saekastik, kalau ada kesalahan pengetikan atau disingkat kata yang tidak bersentimen maka tidak jadi masalah.

## REFERENCES
[1] G.  Xu et  al. , “Spatial disparities of self-reported COVID-19 cases  and influencing factors in Wuhan, China,” Sustain. Cities Soc. , vol. 76, no. September 2021, p. 103485, 2022.
[2] A.  Voutama,  I.  Maulana,  and  N.  Ade,  “Interactive  M-Learning  Design  Innovation  using Android-Based Adobe Flash at WFH (Work From Home),” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 1, pp. 127–136, 2021, doi: 10.15294/sji.v8i1.27880.
[3] R.  Ferdiana,  F.  Jatmiko,  D. D. Purwanti,  A.  S.  T.  Ayu,  and  W.  F.  Dicka,  “Dataset  Indonesia untuk Analisis Sentimen,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 334, 2019.
[4] C. Wang and X. Gu, “Influence of adolescents’ peer relationships and social media on academic identity,” Asia Pacific J. Educ. , vol. 39, no. 3, pp. 357–371, 2019.
[5] K. K. Kapoor, K. Tamilmani, N. P. Rana, P. Patil, Y. K. Dwivedi, and S. Nerur, “Advances in Social Media Research: Past, Present and Future,” Inf. Syst. Front. , vol. 20, no. 3, pp. 531–558, 2018, doi: 10.1007/s10796-017-9810-y.
[6] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan  Aplikasi  M-Magazine  Berbasis  Android  Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 104, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.920.
[7] N. Nyoman, P. Pinata, I. M. Sukarsa, N. Kadek, and D. Rus jayanthi, “Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali dengan XGBoost pada Python,” J. Ilm. Merpati , vol. 8, no. 3, pp. 188–196, 2020.
[8] D. N. Zuraidah, M. F. Apriyadi, A. R. Fatoni, M. Al Fatih, and Y. Amrozi, “Menelisik Platform Digital Dalam Teknologi Bahasa Pemrograman,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 11, no. 2, pp. 1–6, 2021.
[9] I. Ruslianto, S. Bahri, J. Rekayasa Sistem Komputer, and J. H. Hadari Nawawi, “Analisa Log Web  Server  Untuk  Mengetahui  Pola  Perilaku  Pengunjung  Website  Menggunakan  Teknik Regular Expressions,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 07, no. 01, pp. 120–130, 2019.
[10] S. Salomon and S. Hansun, “Spam Filter Situs Jejaring Sosial Mahasiswa Menggunakan Regular Expression,” J. Ultim. InfoSys , vol. 8, no. 2, pp. 69–73, 2018.
[11] F.  Tobing  and  R.  Nainggolan,  “Analisis  Perbandingan  Penggunaan  Metode  Binary  Search Dengan  Regular  Search  Expression,” METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.  dan  Komputerisasi
Akunt. , vol. 4, no. 1, pp. 168–172, 2020, doi: 10.46880/jmika.v4i2.202.
[12] D. H. Wahid and A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF- IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 10, no. 2, p. 207, 2016.
[13] A. A. Chaudhri, S. S. Saranya, and S. Dubey, “Implementation Paper on Analyzing COVID-19 Vaccines on Twitter Dataset Using Tweepy and Text Blob,” Ann. Rom. Soc. Cell Biol. , vol. 25, no. 3, pp. 8393–8396, 2021.
[14] R. Wati et al. , “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,” vol. 06, pp. 240–247, 2021.
[15] A. Voutama, “Perancangan Aplikasi M-Discussion Berbasis Android Sebagai Wadah Diskusi Sekolah,” Syntax J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 116–124, 2018.
[16] D.  Arisandi,  Z.  Indra,  and  K.  Kartini,  “Mengidentifikasi  Hoax  Pada  Hasil  Pencarian  Berita Online  Dengan  Teknik  Web  Scraping  Dan  Algoritma  C4.5,” Rabit    J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. Univrab , vol. 6, no. 2, pp. 130–137, 2021.
[17] W. Budiharto and M. Meiliana, “Prediction and analysis of Indonesia Presidential election from Twitter using sentiment analysis,” J. Big Data , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[18] Z. Wu and D. C. Ong, “Context-Guided BERT for Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis,” 2020.
[19] A. Priyanto and M. R. Ma’arif, “Implementasi Web Scrapping dan Text Mining untuk Akuisisi dan Kategorisasi Informasi dari Internet (Studi Kasus: Tutorial Hidroponik),” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 25–33, 2018.
[20] A.  Javed,  M.  Zaman,  M.  M.  Uddin,  and  T.  Nusrat,  “An  analysis  on  python  programming language  demand  and  its  recent  trend  in  bangladesh,” PervasiveHealth  Pervasive  Comput. Technol. Healthc. , pp. 458–465, 2019.