## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP WABAH COVID-19 DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Harun Sujadi 1 , Sandi Fajar 2 , Cecep Roni 3
1,2 Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Majalengka
3 Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Majalengka Email: 1 harunsujadi@unma.ac.id, 3 ceceproni.cr@gmail.com

## ABSTRACT
Twitter  is  often  used  to  express  opinions  about  a  topic  or  issue  that  is  trending.  In  the  early  2020  period  in Indonesia, Twitter was enlivened by the issue of the COVID-19 virus caused by SARS-CoV-2. Many Twitter users have expressed their views on the COVID-19 issue, which has attracted the attention of several parties to be used as  a  reference  in  making  new  decisions  or  policies.  Therefore,  it  is  necessary  to  do  a  sentiment  analysis  to determine the polarity of  the sentiments that are in the contents of  the tweets.  This study uses the Naïve Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) methods. with a total dataset of 1652 tweets. From the results of  classification  using  the  NBC  method,  the  classification  accuracy  value  is  78.3%.  While  the  accuracy  value obtained by the SVM method is 81.6%. While the results of the accuracy test using the Cross Validation method with 10 K-Fold CV results in an average accuracy value of the NBC method of 69.8% and an average accuracy value of the SVM method of 74.4%. It can be concluded that the SVM method is proven to have a higher accuracy value than the NBC method.
Keywords: sentiment analysis, covid-19, naïve bayes classifier, support vector machine
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Saat ini dunia sedang dihadapkan dengan sebuah wabah  yang  sangat  meresahkan,  wabah  tersebut  telah menyebar  luas  ke  berbagai  belahan  dunia  sehingga pada  11  Maret  2020,  WHO  menetapkan  wabah  ini sebagai  pandemi  global.  Wabah  yang  dimaksud  tidak lain  adalah  COVID-19  ( Corona  Virus  Disease 2019) yang  merupakan  sebuah  penyakit  menular  yang disebabkan  oleh  jenis coronavirus yang  baru ditemukan. Gejala COVID19 umumnya berupa demam 38°C,  batuk  kering,  dan  sesak  nafas  serta  dampak paling buruk untuk manusia ialah kematian (Setiawan, 2020).  Pandemi  global  yang terjadi  pula  di  Indonesia ini memunculkan berbagai persoalan yang berpengaruh kepada  hampir  seluruh  aspek  kehidupan  manusia, seperti  sektor  pendidikan,  politik,  transportasi,  dan sektor perekonomian  (Buana, 2020).
Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang memungkinkan  penggunanya  untuk  mengirim  dan membaca pesan yang berbasis teks. Pengguna Twitter banyak  membicarakan  isu-isu  hangat  dari  berbagai dimensi,  mulai  dari entertainment ,  politik,  sosial, hingga  pemerintahan  (Nooraeni,  dkk,  2019).  Pada periode  awal  tahun  2020,  di  Indonesia,  Twitter diramaikan  dengan  isu  tentang  wabah  Covid-19. Banyak  yang  menuliskan  pendapatnya  mengenai  isu tersebut baik berupa opini positif, negatif dan ada juga yang netral. Hal ini menjadi menarik dan penting bagi pihak-pihak  tertentu  yang  ingin  mengetahui  baik buruknya  sentimen  atau  opini  yang  diberikan masyarakat  Indonesia  terhadap  wabah  Covid-19 tersebut.
Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses  memahami,  mengekstrak  dan  mengolah  data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen  yang  terkandung  dalam  suatu  kalimat  opini. Tugas dasar dalam analisis sentimen adalah mengelompokkan  polaritas  dari  teks  yang  ada  dalam dokumen, kalimat, atau pendapat. Polaritas mempunyai arti apakah teks yang ada dalam dokumen, kalimat, atau pendapat  memiliki  aspek  positif  atau  negatif (Simorangkir & Lhaksmana, 2018). Salah satu metode klasifikasi yang sering digunakan dalam proses analisis sentimen  adalah Support  Vector  Machine dan Naïve Bayes Classifier . Penggunaan metode ini dinilai sesuai karena kemudahan penggunaanya, waktu pemrosesanya yang cepat, dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi (Rodiyansyah & Winarko, 2013).
1.2. Tinjuan Pustaka
a. Sentimen Analisis
Sentimen  analisis  atau  bisa  disebut  juga  opinion mining,  adalah  bidang  studi  yang  menganalisis  opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi orang- orang  terhadap  entitas  seperti  produk,  layanan, organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa,  topik,  dan atributnya.
b. Text Preprocessing Preprocessing merupakan proses untuk mempersiapkan data mentah sebelum dilakukan proses lain.  Pada  umumnya, preprocessing data  dilakukan dengan cara mengeliminasi data yang tidak sesuai atau mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah yang diproses oleh sistem.
c. TFIDF
Metode  TF-IDF  merupakan  suatu  cara  untuk memberikan  bobot  hubungan  suatu  kata  ( term ) terhadap  dokumen.  Metode  ini  menggabungkan  dua konsep  untuk  perhitungan  bobot,  yaitu  frekuensi kemunculan  sebuah  kata  di  dalam  sebuah  dokumen tertentu  dan  inverse  frekuensi  dokumen  yang mengandung kata tersebut. Frekuensi kemunculan kata di  dalam  dokumen  yang  diberikan  menunjukkan seberapa  penting  kata  itu  di  dalam  dokumen  tersebut. Frekuensi  dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut menunjukkan seberapa umum kata tersebut. Sehingga bobot  hubungan  antara  sebuah  kata  dan  sebuah dokumen  akan  tinggi  apabila  frekuensi  kata  tersebut tinggi  di  dalam  dokumen  dan  frekuensi  keseluruhan dokumen yang mengandung kata tersebut yang rendah pada  kumpulan  dokumen  (Nurjannah,  Hamdani,  & Astuti, 2013).
Berikaut adalah persamaan yang digunakan untuk mencari bobot kata dengan metode term frequency inverse document frequency (tfid) : Perhitungan term frequency (tf)
𝒕𝒇 =  𝒕𝒇 𝒊,𝒋 (1)
Perhitungan inverse document frequency (idf)
𝒊𝒅𝒇 𝒊 =   𝐥𝐨𝐠 𝑵 𝒅𝒇 𝒊 (2)
Perhitungan term frequency inverse document frequency (tfidf)
𝑾 𝒊,𝒋 =   𝒕𝒇 𝒊,𝒋 . 𝐥𝐨𝐠  ( 𝑵 𝒅𝒇 𝒊 ) (3)
d. Klasifikasi Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai objek  data  untuk  memasukannya  ke  dalam  kelas tertentu  dari  sejumlah  kelas  yang  tersedia.  Dalam klasifikasi  ada  dua  pekerjaan  utama  yang  dilakukan, yaitu (Prasetyo, 2012) :
a. Pembangunan  model  sebagai  prototipe untuk disimpan sebagai memori.
b. Penggunaan model   tersebut  untuk melakukan  pengenalan  /  kladifikasi  / prediksi  pada  suatu  objek  data  lain  agar diketahui  di kelas mana objek data tersebut dalam model yang sudah disimpannya.
e. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier mengasumsikan  bahwa keberadaan  maupun  ketidakberadaan  sebuah  fitur dalam sebuah kelas tidak memiliki keterkaitan dengan keberadaan  maupun  ketidakberadaan  fitur  lainnya. Walaupun fitur ini bergantung antara satu fitur dengan fitur  yang  lainnya. Naïve  Bayes  Classifier akan  tetap menganggap  bahwa  fitur  –  fitur  tersebut  independen dan tidak memiliki pengaruh satu sama lainnya (Rocha, 2006).
Secara  umum Naïve  Bayes dapat  dinotasikan  pada persmaan 2.3 berikut:
𝐏(𝐀|𝐁) = 𝑷(𝑨|𝑩)𝑷(𝑨) 𝑷(𝑩) (4)
f. Support vector machine
Support  vector  machine (SVM)  adalah  suatu metode  untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus klasifikasi  maupun  regresi.  SVM  memiliki  prinsip dasar linier  classifier yaitu  kasus  klasifikasi  yang secara  linier  dapat  dipisahkan,  namun  SVM  telah dikembangkan  agar  dapat  bekerja  pada  problem non- linier dengan  memasukkan  konsep  kernel  pada  ruang kerja berdimensi tinggi. Fungsi kernel yang digunakan untuk  memetakan  dimensi  awal  (dimensi  yang  lebih rendah) himpunan data ke dimensi baru (dimensi yang relatif lebih tinggi) (Santosa, 2007).
g. Cross-Validation
Cross-validation (CV)  adalah  metode  statistik  yang dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model atau  algoritma. Cross-validation membagi  data menjadi dua subset yaitu data training dan data testing. Model dilatih oleh subset training dan diverifikasi oleh subset  testing.  Selain  itu,  pemilihan  tipe  CV  dapat didasarkan pada ukuran kumpulan dataset. CV K-fold biasanya  digunakan  karena  dapat  mengurangi  waktu kalkulasi  dengan  tetap  menjaga  keakuratan  estimasi (Widjaya, Hiryanto, & Handhayani, 2017)

## A. Penelitian Terkait
Guna mendapatkan hasil penelitian yang optimal harus melakukan kajian dari penelitian-penelitian yang terdahulu  yang linier dengan  penelitian  ini  sehingga bisa dijadikan referensi dalam penelitian yang sekarang dilakukan.  Berikut  penelitian  tinjauan linier dengan penelitian ini:
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Sentimen  Publik  Terhadap  Sistem  Zonasi  Sekolah Menggunakan  Data Twitter Dengan  Metode Naïve Bayes Classification ” yang ditulis oleh Rani Nooraeni, Amirah  Balqis  Safiruddin,  Aulia  Fatin  Afifah,  Krisna Dwi  Agung  Wijaya  dan  Nada  Nabila  Rosyad  yang ditulis  tahun  2019.  Membahas  tentang  analisis sentimen public terhadap  penerapan  sistem  zonasi sekolah menggunakan dataset dari Twitter . Persamaan variabel  yang  terkait  adalah  tentang  penggunaan algoritma Naïve Bayes .
Adapun  penelitian  yang  digagas  oleh  Ghulam Asrofi  Buntoro  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen Hatespeech Pada Twitter Dengan Metode Naïve Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machine”  pada  tahun 2016. Menganalisis tren tagar Hatespeech (#HateSpeech)  pada Twitter ,  benarkan  semua  yang diberi  tagar  tersebut  sentimennya  kebencian.  Proses klasifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector  Machine  (SVM)  dengan  preprocessing  data menggunakan  tokenisasi,  cleansing  dan  filtering. Persamaan variabel  yang terkait dengan penelitian ini adalah penggunaan algorima yang digunakan.
Pada  penelitian  dari  Wanda  Athira  Luqyana, Imam  Cholissodin  dan  Rizal  Setya  Perdana  yang berjudul  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying  pada Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi Support Vector Machine” tahun 2018 dilakukan suatu
analisis sentimen pada kolom komentar Instagram yang berupaya  untuk  mengetahui  sentimen  dari  setiap komentar  yang  diberikan.  Untuk  mengetahui  setiap sentimen  pada  komentar  digunakan  fitur  Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM). Variabel  yang  terkait  disini  adalah  analisis  sentiment pada media sosial.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Dalam metode penelitian tugas akhir ini akan diuraikan kedalam beberapa bagian seperti yang tertera pada gambar alur penelitian berikut:
Preprocessing Selesai Mulai Data Training Data Testing Pengumpulan Dataset tweet Pembobotan SVM Naïve Bayes Model 1 Evaluasi Hasil Model 2 Dataset Bersih Pembobotan
Dari  gambar  1  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa untuk melakukan penelitian analisis sentimen ini akan dilakukan  dalam  beberapa  langkah  yang  terdiri  dari pengumpulan  data, preprocessing data, stopword removal , stemming ,  pembobotan  dengan  TFIDF,  lalu proses  klasifikasi  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier dan Support  Vector  Machine ,  selanjutnya proses  evalusi  hasil  dengan  menetukan  nilai  akurasi, precission , recall dan f - score dari  confusion  matics yang diperoleh dari hasil klasifikasi  dan terakhir akan dilakukan  proses  pengujian  model  dengan  motode cross validation untuk mengetahui metode mana yang memiliki akurasi yang lebih tinggi.

## 2. PEMBAHASAN
A. Pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu data Twitter . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Dataset Sentiment Analysis pada Covid-19 yang didapat dari bisa.ai. Data tersebut merupakan data kotor sebanyak 1652 tweets .
B. Preprocessing Data
Proses preprocessing terdiri  dari  beberapa tahapan  yang  terdiri  dari cleansing,  case  folding, tokenizing,  stopwords  removal  dan  stemming. Pada proses stemming digunakan kamus slangword “slangword.txt”    yang  dikumpulkan  oleh  Nikmatun Aliyah  Salsabila,  dkk  dalam  publikasinya  yang berjudul  “ Colloquial  Indonesian  Lexicon “  dan  pada proses stopword digunakan kamus stoplist ”Stopword List Bahasa Indonesia.txt” yang dikumpulkan sendiri. Proses tersebut didapatkan hasil yang akan digambarkan dengan wordcloud sebagai berikut:
Gambar 2. Wordcloud Tahap Preprocessing
C. Pembagian Dataset Pada  tahap  ini  dataset  hasil preprocessing akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data traning dan data testing ,  dengan  perbandingan  dataset  yaitu  10%  data testing dan 90% data training .
D. TF-IDF Pada tahap ini digunakan function TfidfVectorizer  dari library sklearn untuk  melakukan proses  pembobotan  kata.  Setelah  dilakukan  proses TFIDF  dan  telah  berhasil  didapatkan  nilai  bobot  dari setiap  kata  pada  masing-masing  kalimat tweet ,  maka akan  dilkakukan  proses  pengklasifikasian  data sentimen
E. Klasifikasi Pada proses klasifikasi digunakan dua buah metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Berikut merupakan implementasi dari masing-masing metode klasifikasi yang digunakan:
a. Bayes Classifier (NBC)
Pengklasifikasian sentimen berdasarkan NBC ini dilakukan  dengan  cara  menghitung  probabilitas dokumen data testing dengan merujuk pada probabilitas  kata  pada  data  training.  Proses  NBC  ini dilakukan dengan menggunakan function GaussianNB dari library sklearn. berikut merupakan kode program pengaplikasian metode NBC:
Gambar 1. Alur Penelitian
Dari  gambar  program  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  proses  pengklasifikasian  metode Naïve  Bayes Classifier telah  berhasil  dilakukan  dengan  diperoleh hasil akurasi sebesar 78,3%.

## b. Support Vector Machine (SVM)
Pada  proses  ini  digunakan  metode  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM).  Pengklasifikasian sentimen  berdasarkan  SVM  ini  dilakukan  dengan menggunakan function svm.SVC  dari library sklearn. berikut  merupakan    kode  program  pengaplikasian metode SVM :
Gambar 4. Klasifikasi Model SVM
Dari gambar program diatas dapat disimpulkan bahwa proses pengklasifikasian metode Support Vector Machine telah berhasil dilakukan dengan diperoleh hasil akurasi sebesar 81,6% .
F. Evaluasi Hasil Berkut merupakan hasil confusion matrics dari masing-masing model yang digunakan pada penelitian ini yaitu Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine.
a. Berikut  merupakan confusion  matrics yang diperoleh dari hasil klasifikasi model Naïve Bayes
Classifier :
Gambar 5. Confussion Matrics Model NBC
Pada  hasil  prediksi  positif  terdapat  18 tweet terklasifikasi  secara  benar  positif  dan  2  terklasifikasi netral.  Pada  hasil  klasifikasi  netral  terdapat  13 tweet terklasifikasi  secara  benar,  3  terklasifikasi  salah  pada positif  dan  4  terklasifikasi  salah  pada  negatif. Sementara pada hasil prediksi negatif terdapat 16 tweet terklasifikasi  benar  negatif  dan  terdapat  2 tweet
terklasifikasi  salah  pada  netral  dan  2  tweet  juga terklasifikasi salah pada netral.
Dari hasil confusion matrics diatas diperoleh hasil akurasi, precission , recall ,  dan  f1- score seperti  pada gambar berikut :
Gambar 6. Hasil Akurasi Model NBC
Nilai rata-rata precission yang diperoleh adalah :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 20 60 𝑋 0.78 + 20 60 𝑋 0.76 + 20 60 𝑋 0.80 = 0.779  =  𝟕𝟕. 𝟗%
Nilai rata-rata recall yang diperoleh adalah :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 20 60 𝑋 0.90 + 20 60 𝑋 0.65 + 20 60 𝑋 0.80
= 0.782 = 𝟕𝟖. 𝟐%
Nilai rata-rata f1-score yang diperoleh adalah :
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 0.84 +  0.70 +  0.80 = 234 234
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 234
3 = 0.78 = 𝟕𝟖%
b. Berikut  merupakan Confusion  Matrics yang diperoleh  dari  hasil  klasifikasi  model Support Vector Machine :
Gambar 7. Confussion Matrics Model SVM
Pada  hasil  prediksi  positif  terdapat  18  tweet terklasifikasi  secara  benar  positif  dan  2  terklasifikasi netral.  Pada  hasil  klasifikasi  netral  terdapat  14  tweet
terklasifikasi  secara  benar,  3  terklasifikasi  salah  pada positif  dan  3  terklasifikasi  salah  pada  negatif. Sementara pada hasil prediksi negatif terdapat 17 tweet terklasifikasi  benar  negatif  dan  terdapat  2  tweet terklasifikasi  salah  pada  netral  dan  1  tweet terklasifikasi salah pada netral.
Dari hasil confusion matrics diatas diperoleh hasil akurasi,  precission,  recall,  dan  f1-score  seperti  pada gambar berikut :
Gambar 8. Hasil Akurasi Model SVM
Nilai rata-rata precission yang diperoleh adalah :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 20 60 𝑋 0.82 + 20 60 𝑋 0.78 + 20 60 𝑋 0.85 = 0.816  =  𝟖𝟏. 𝟔%
Nilai rata-rata recall yang diperoleh adalah :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 20 60 𝑋 0.90 + 20 60 𝑋 0.70 + 20 60 𝑋 0.85
= 0.816 = 𝟖𝟏. 𝟔%
Nilai rata-rata f1-score yang diperoleh adalah :
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 0.86 +  0.74 +  0.85 =  2.46
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2.46 3 = 0.82 = 𝟖𝟐%

## 3. ALGORITMA ATAU PROGRAM

## G. Pengujian Model
Proses pengujian dilakukan menggunakan metode cross-validation . K-fold yang digunakan adalah 10 K- Fold  CV,  berikut  merupakan  hasil  dari  proses pengujian cross-validation.
Menguraikan hasil analisis kualitatif dan/atau kuantitatif  dengan  penekanan  pada  jawaban  atas permasalahan. Isi  dari  pembahasan ini memuat segala sesuatu  tentang  kegiatan  yang  dilakukan  dalam makalah.  Mulai  dari  konsep,  perancangan,  hipotesis (bila ada), percobaan, data pengamatan, dan hasil dari data pengamatan yang ada.
Isi  didukung  dengan  gambar,  tabel,  dan  persamaan yang dirujuk dalam naskah.
a. Pengujian Cross  Validation pada  model Naif Bayes Classifier
Gambar 9. Cross Validation Model NBC
Dari pengujian cross validation pada gambar 4.24 diperoleh hasil akurasi rata-rata yaitu 69,8%.
b. Pengujian Cross  Validation pada  model Sepport vector machine
Gambar 10. Cross Validation Model SVM
Dari pengujian cross validation pada gambar 4.25 diperoleh hasil akurasi rata-rata yaitu 74,4%.

## 4. KESIMPULAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan, penulis dapat mengambil kesimpulan bahwa :
a. Proses  pengklasifikasian  sentimen  covid  19 dengan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan Support  Vector  Machine dapat  dilakukan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut :
1) Preprocessing data
2) Pembobotan kata dengan motode TFIDF
3) Pengklasifikasian sentimen dengan metode Naïve  Bayes  Classifier dan
Support Vector Machine
4) Terakhir  mengevaluasi  hasil  dengan melakukan perhitungan akurasi, precission , recall dan  f- score dari confusion  matrix yang  diperoleh  dari proses klasifikasi.
b. Metode Naïve Bayes Classifier menghasilkan nilai akurasi pengklasifikasian sebesar 78,3% . Sedangkan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari hasil  klasifikasi  dengan  metode Support Vector  Machine adalah  sebesar 81,6% . Sementara hasil pengujian akurasi
menggunakan  metode Cross  Validation dengan  10  K-Fold  CV  menghasilkan  nilai rata-rata  akurasi  pada  metode Naïve  Bayes
Classifier sebesar 69,8% dan  nilai  rata-rata akurasi pada metode Support Vector Machine sebesar 74,4% .  Dari  hasil  perbandingan kedua nilai akurasi tersebut dapat disimpulkan bahwa  metode Support  Vector  Machine terbukti  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi  dari  pada  metode Naïve  Bayes Classifier
B. Saran
Agar diperoleh hasil yang lebih maksimal, penulis memiliki  beberapa  saran  yang  dapat  digunakan  untuk pengembang lebih lanjut, yaitu :
a. Jumlah  dataset  tweets  yang  diguanakan  lebih diperbanyak  lagi,  bisa  ditambahkan  juga  dataset dari  berbagai  media  sosial  lain  selain  twitter sehingga  sistem  pengklasifikasian  bisa  lebih akurat lagi
b. Jumlah  pembendeharaan  kata  untuk  proses stemming  dan  stopword  lebih  diperbanyak  lagi agar proses preprocessing data bisa lebih baik.
c. Hasil penelitian analisis sentimen terhadap wabah covid-19 ini diharapkan menjadi acuan dan suatu kajian  studi  untuk  menghasilkan  kebijakan  dan pengambilan  keputusan  baru  oleh  pemerintah terkait.

## PUSTAKA
BNPB.  (2020,  6). Data  Sebaran .  Retrieved  from covid19.go.id: https://covid19.go.id/
Buana,  A.  R.  (2020).  Problematika  Regulasi  Ojek Online  Dalam  Masa  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  Covid-19  . Adalah:  Buletin Hukum dan Keadilan .
Clinten, B. (2019, 10). Tekno : Pengguna Aktif Harian Twitter Indonesia . Retrieved from tekno.kompas.com:
https://tekno.kompas.com/read/2019/10/30/1 6062477/pengguna-aktif-harian-twitter- indonesia-diklaim-terbanyak
Hadiwardoyo, W. (2020). Kerugian Ekonomi Nasional Akibat  Pandemi  CoviD-19  . Baskara  : Journal of Business and Entrepreneurship . Kemkes. (2020, April Selasa). Menkes Tetapkan PSBB
untuk DKI Jakarta . Retrieved from www.kemkes.go.id: https://www.kemkes.go.id/article/view/20040 700003/-menkes-tetapkan-psbb-untuk-dki- jakarta.html Lee,  E.  (2018).  Cyber  physical  systems:  Design challenges.  In  Object  Oriented  Real-Time Distributed  Computing  (ISORC. 11th  IEEE International Symposium , 363-369. Nooraeni, R., & dkk. (2019). Analisis Sentimen Publik
Terhadap Sistem Zonasi Sekolah Menggunakan  Data  Twitter  Dengan  Metode
Naïve Bayes Classification. Faktor Exacta . Nurjannah,  M.,  Hamdani,  &  Astuti,  I.  F.  (2013). Penerapan  Algoritma  Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk
Text Mining. Jurnal Informatika Mulawarman , 110. Prasetyo, E. (2012). Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab. Yogyakarta: Andi. Jakarta: Pusat Data dan Informasi.
Rocha, A. D. (2006). Naive Bayes Classifier Teaching Material . Retrieved from www.ic.unicamp.br: http://www.ic.unicamp.br/~rocha/teaching/20 11s2/mc906/aulas/naive-bayes-classifier.pdf. Rodiyansyah, S. F., & Winarko, E. (2013). Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu  Lintas Kota Bandung  Menggunakan  Naive  Bayesian Classification. IJCCS . Santosa, B. (2007). Tutorial Support Vector Machine. Surabaya: ITS.
Setiawan,  A.  R.  (2020).  Lembar  Kegiatan  Literasi Saintifik  untuk  Pembelajaran  Jarak  Jauh Topik  Penyakit  Coronavirus  2019  (COVID- 19) . EDUKATIF: JURNAL ILMU PENDIDIKAN , 2.
Simorangkir, H., & Lhaksmana, K. M. (2018). Analisis Sentimen  pada  Twitter  untuk  Games  Online Mobile  Legends  dan  Arena  of  Valor  dengan Metode Naïve Bayes Classifier. e-Proceeding of Engineering .
Syadid, F. (2019). Analisis Sentimen Komentar Nitizen
Terhadap Calon Presiden Indonesia 2019 dari Twitter Menggunakan Algoritma  Term Frequency-Invers Document Frequency
(TFIDF) dan Metode Multi Layer Perceptron (MLP)  Neural  Network. Respositori  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta . WHO.  (2020). Pertanyaan  dan  jawaban  terkait Coronavirus . Retrieved from who.int: https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa-for-public
Widjaya,  A.,  Hiryanto,  L.,  &  Handhayani,  T.  (2017). Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Dengan Voting  Feature  Interval  5  Pada  Aplikasi Konsultasi  Akademik  Online. Journal  of Computer Science and Information Systems . .