Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JURNAL DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto

## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 16102150@ittelkom-pwt.ac.id, 2 rima@ittelkom-pwt.ac.id, 3 nia@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
At the end of 2019, the world was shocked by the emergence of a disease caused by the SARS-CoV-2 virus which is the newest type of virus from the coronavirus. This disease is known as COVID-19. The spread of this disease is  quite  wide  and  fast.  In  a  short  time  this  disease  began  to  spread  to  all  corners  of  the  world,  including Indonesia. With such a high level of spread and no vaccine for COVID-19 has been found, it is causing chaos in the  community.  Not  a  few  people  are  active  in  social  media  and  write  their  opinions  and  thoughts  on  social media  platforms  such  as  Twitter.  The  occurrence  of  this  pandemic  has  encouraged  the  public  to  write  their opinions and thoughts on COVID-19 on Twitter. A sentiment analysis model is needed to classify public tweets into positive and negative. Sentiment analysis is part of Natural Language Processing which creates a system to recognize and extract opinions in text form. In this study, Naive Bayes and K-Nearest Neighbor algorithms were used  to  build  a  sentiment  analysis  model.  The  accuracy  is  85%  for  Naïve  Bayes  and  82%  for  K-Nearest Neighbor at values of k = 6, 8, and 14.
Keywords : COVID-19, Twitter, Sentiment Analysis, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor

## Abstrak
Akhir  tahun  2019 lalu  dunia  digemparkan  oleh  munculnya  suatu  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  SARS- CoV-2  yang  merupakan  jenis  virus  terbaru  dari  coronavirus.  Penyakit  ini  dikenal  dengan  nama  COVID-19. Penyebaran penyakit ini terbilang cukup luas dan cepat. Dalam waktu singkat penyakit ini mulai menyebar ke segala  penjuru  dunia  tak  terkecuali  Indonesia.  Dengan  tingkat  penyebaran  yang  begitu  tinggi  dan  belum ditemukannya vaksin untuk COVID-19, menyebabkan kekacauan di tengah masyarakat. Hal ini mempengaruhi banyak  sektor  kehidupan  masyarakat.  Tak  sedikit  masyarakat  yang  aktif  bersosial  media  dan  menuliskan pendapat, opini serta pemikirannya di platform media sosial seperti Twitter. Terjadinya pandemi ini mendorong masyarakat  untuk  menuliskan  opini,  pemikiran  serta  pendapatnya  terhadap  COVID-19  pada  media  sosial Twitter. Dibutuhkan suatu model sentiment analysis untuk mengklasifikasi tweet masyarakat di Twitter menjadi positif  dan  negatif.  Sentiment  analysis  merupakan  bagian  dari  Natural  Language  Processing  yang  membuat sebuah  sistem  guna  mengenali  serta  mengekstraksi  opini  dalam    bentuk  teks.  Pada  penelitian  ini  digunakan algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk digunakan dalam membangun model sentiment analysis terhadap tweet pengguna Twitter terhadap COVID-19. Didapatkan akurasi sebesar 85% untuk algoritma Naïve Bayes dan 82% untuk algoritma K-Nearest Neighbor pada nilai k=6, 8, dan 14.
Kata kunci: COVID-19, Twitter, Sentiment Analysis, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor
© 2021 Jurnal DINDA
Vol.1 No.1 (2021) FEB 2021

## ISSN Media Elektronik:
2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021

## 1. Pendahuluan
Sejak  awal  tahun  2020,  ramai  di  masyarakat lingkup dunia tentang adanya sebuah virus mematikan yang  dapat menyebar  luas  dalam  waktu  yang  singkat bernama  SARS-CoV-2.  SARS-CoV-2  ini  merupakan jenis  virus  terbaru  dari  coronavirus.  Penyakit  yang disebabkan  oleh  virus  ini  dinamakan  Coronavirus disease  2019  (COVID-19).  Berdasarkan  data  yang diambil  dari  World  Health  Organization  (WHO), terdapat  sebanyak  4,347,935  kasus  yang  terjadi  di seluruh  dunia,  dengan  79,187  kasus  baru  per  tanggal 15 Mei 2020 [1]. Dengan level percepatan penyebaran yang  begitu  tinggi  dan  belum  ditemukannya  vaksin untuk COVID-19, menyebabkan terjadinya kekacauan ditengah  masyarakat.  Hal  ini  mempengaruhi  banyak sektor  kehidupan,  dari  ekonomi,  politik,  industri  [2], pendidikan, medis, dan juga kehidupan sosial.
Dampak  dari  terjadinya  pandemi  ini  membuat banyak  kekacauan  di  berbagai  belahan  dunia,  tidak terkecuali  Indonesia.  Awal  bulan  Maret  2020, Presiden  Joko  Widodo  menyampaikan  langsung temuan  kasus  COVID-19  pertama  di  Indonesia  [3]. Total  kasus  terkonfirmasi  pada  bulan  Maret  yakni 1.528 kasus. Kemudian pada bulan selanjutnya jumlah kasus  terkonfirnasi  mengalami  peningkatan  sebanyak 8.590,  yang  berarti  pada  bulan  April  terdapat  10.118 kasus  terkonfirmasi.  Selanjutnya  pada  bulan  Mei terdapat  sebanyak  26.473  kasus  terkonfirmasi.  Pada bulan Juni terdapat sebanyak 56.385 kasus terkonfirmasi  COVID-19,  dan  untuk  data  terbaru yakni  bulan  Juli  jumlah  kasus  terkonfirmasi meningkat sangat tajam dari jumlah sebelumnya. Pada bulan  Juli  terjadi  peningkatan  sebanyak  51.991,  total kasus terkonfirmasi yaitu 108.376 [4].
Banyak  penutupan  sekolah,  fasilitas  umum, pembatasan moda transportasi, pelayanan masyarakat, dan  juga  berbagai  macam  hal  lainnya.  Di  Indonesia sendiri, pemerintah mengeluarkan kebijakan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  PSBB meliputi pembatasan kegiatan pendidikan, pembatasan kegiatan  kerja  (dengan  diberlakukannya  Work  From Home  oleh  berbagai  instansi),  pembatasan  kegiatan beribadah,  larangan  masyarakat  untuk  berkumpul, pembatasan  atau  larangan  bepergian  keluar  kota,  dan lain  sebagainya.  Kebijakan  PSBB  ini  diatur  dalam Peraturan  Pemerintah  No.  21  Tahun  2020  tentang Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PP  PSBB)  dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease (COVID-19) [5].
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan populasi  pengguna  internet  terbesar  di  dunia. Berdasarkan  sumber  dari We  are  Social pada  tahun 2020,  Indonesia  mencapai  angka  175,4  juta  orang pengakses  internet.  Hal  ini  menunjukan  adanya
pertumbuhan  populasi  pengakses  internet  sebesar  17 persen dalam satu tahun terakhir, yang berarti ada 25, 3  juta  pengakses  internet  baru  sejak  tahun  2019  [6]. Twitter merupakan  salah  satu platform media  sosial yang  paling  banyak  digunakan  oleh  masyarakat Indonesia.  Menurut  sumber We  are  Social dan Hootsuite tahun  2020,  Twitter  menempati  posisi kelima  pada  kategori  media  sosial  yang  sering digunakan  dengan  jumlah  presentase  pengguna sebesar  56%  setelah Youtube,  Whatsapp,  Facebook dan  juga Instagram . Twitter banyak  digunakan  oleh masyarakat  Indonesia  dikarenakan  penggunaannya yang  tergolong  cukup  mudah.  Untuk  melakukan pendaftaran,  pengguna  hanya  membutuhkan e-mail dan  juga  nomor  ponsel.  Salah  satu  fitur  dari Twitter yang  paling  sering  digunakan  yaitu  fitur tweet . Dengan  menggunakan  fitur  ini  pengguna  dapat menuliskan  pemikiran,  pendapat  serta  opininya. Tweet-tweet yang ditulis oleh para pengguna platform ini  tentu  dapat  diolah  menjadi  satu  informasi  yang berguna.
Setiap individu memiliki pendapat dan opini yang berbeda-beda.  Pendapat  ini  sangat  penting  dan  juga merupakan  salah  satu  hal  yang  mempengaruhi perilaku utama manusia. Sentimen analisis ( sentiment analysis )  atau  yang  juga  sering  disebut  sebagai opinion  mining merupakan  bidang  studi  yang menganalisa  opini  masyarakat,  sentimen,  evaluasi, penilaian,  sikap,  dan  emosi  terhadap  sebuah  produk, pelayanan,  organisasi  dan  perhimpunan,  seorang tokoh,  dan  isu  atau  masalah  serta  peristiwa  yang terjadi  pada  masyarakat  itu  sendiri  [7].  Sentimen analisis  banyak  digunakan  di  berbagai  bidang  dalam kehidupan sehari-hari. Seperti misalnya dalam bidang bisnis, sentimen analisis digunakan untuk memprediksi  harga  saham,  menganalisis  kebutuhan pasar, hingga penyusunan strategi pemasaran berdasarkan  sentimen  masyarakat.  Sentimen  analisis juga digunakan untuk mengetahui  opini publik terkait isu,  kejadian,  dan  juga  peristiwa  yang  terjadi  di masyarakat.
Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai sentimen  analisis  masyarakat  terhadap  pandemi COVID-19  pada  media  sosial Twitter. Berdasarkan peristiwa  yang  saat  ini  sedang  ramai  di  masyarakat, banyak  pengguna  media  sosial  yang  memberikan opini, pendapat, serta pemikirannya terhadap COVID- 19 pada platform media sosial Twitter . Hal ini menarik untuk  diteliti  guna  mengetahui  opini  masyarakat tentang  pandemi  yang  sedang  terjadi  sekarang  ini. Untuk  menunjang  penelitian  tentang  hal  tersebut, dibutuhkan algoritma untuk mengklasifikasikan komentar masyarakat di media sosial Twitter, baik itu komentar  positif  maupun  komentar  negatif.  Ada beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk
1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
klasifikasi  komentar  pada  media  sosial  Twitter, diantaranya  adalah Naïve  Bayes [8][9] ,  K-Nearest Neighbor [10][11] ,  Decision  Tree [12][13] , dan  juga Support Vectore Machine [14][15] . Pada penelitian ini akan  dipilih Naïve  Bayes dan K-Nearest  Neighbor sebagai  algoritma  yang  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi komentar pada media sosial Twitter .

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  tahap  yang harus dilalui terlebih dahulu sebelum akhirnya didapat nilai  akurasi  dari  masing-masing  algoritma  yang digunakan.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  yaitu pengumpulan data. Pada tahap pengumpulan data, ada dua  proses  yang  dilakukan  yaitu  proses crawling dan labeling. Proses crawling yaitu  proses  dimana  kita mengambil  data  dari  media  sosial Twitter untuk nantinya  digunakan  dalam  penelitian.  Kemudian proses  kedua  yang  dilakukan  yaitu  proses  labeling. Labeling yakni  proses  melabeli  data  yang  sudah diambil  atau  didapatkan  dari  proses  pertama  yang sudah  dilakukan, crawling, dengan  label  positif  dan negatif.
Pada  tahap  kedua  penelitian  ini,  terdapat  empat proses  yang  akan  dilakukan.  Dimana  pada  tahap  ini akan  memproses  atau  mengolah  data  yang  telah diambil  atau  didapat  dan  diberi  label.  Proses  pertama yang  dilakukan  yaitu case  folding .  Pada  proses  ini akan  dilakukan  pengubahan  semua  huruf  yang terdapat  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil  atau lowercase dan  menghilangkan  karakter  selain  huruf. Selanjutnya akan dilakukan proses tokenizing, dimana pada  proses  ini  akan  dilakukan  pemotongan  atau pemisahan  setiap  kata  yang  terdapat  dalam  dokumen yang  kemudian  disebut  dengan  token.  Setelah dilakukan  proses tokenizing ,  proses  selanjutnya  yang dilakukan  yaitu stopword  removal .  Pada  proses  ini semua  kosakata  yang  tidak  memiliki  makna  seperti kata  ‘dan’,  ‘di’,  ‘oleh’,  akan  dihilangkan  dari  dalam dokumen  sehingga  menyisakan  kata  yang  bermakna saja  di  dalam  dokumen.  Selanjutnya,  proses  terakhir dalam  tahapan text  preprocessing yaitu  proses stemming .  Semua kata  yang  terdapat  dalam  dokumen akan  diubah  menjadi  bentuk  kata  dasar  dengan
menghapus  atau  menghilangkan  imbuhan  yang terdepat pada kata tersebut.
Setelah  melalui  seluruh  proses  pada  tahap  kedua, akan  didapatkan  data  atau  dokumen  yang  sudah  siap diolah  serta  diproses.  Data  yang  sudah  siap  diproses itu  kemudian  dihitung  seberapa  banyak  kemunculan atau  frekuensi  kemunculan  setiap  katanya  di  dalam dokumen.  Tahap  ini  dinamakan  tahap  pembobotan term. Dalam  prosesnya,  akan  digunakan  metode pembobotan TF-IDF.
Tahap keempat yaitu tahap klasifikasi. Pada tahap ini  data  yang  sudah  melewati  proses labeling ,  tahap preprocessing serta  sudah  dilakukan  pembobotan dengan  metode  TF-IDF,  akan  diproses  dengan algoritma  yang  telah  dipilih  yaitu  algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest  Neighbor .  Dalam  tahapan  ini mesin  akan  diajari  untuk  mengenal  pola  data  atau dokumen yang ada untuk kemudian dapat mengklasifikasi sebuah data ke dalam dua kelas, yaitu kelas positif dan kelas negatif.
Selanjutnya  tahap  validasi.  Pada  tahap  ini,  proses validasi  dilakukan  dengan  menggunakan K-Fold Cross  Validation .  Proses  ini  dilakukan  untuk pengujian  serta  penilaian  kinerja  proses  sebuah algoritma.  Nantinya  dari  proses  yang  dilakukan  pada tahapan ini akan didapatkan nilai akurasi dari masing- masing algoritma yang digunakan.
2.1. Landasan Teori
2.1.1 COVID-19
COVID-19  merupakan  penyakit  menular yang  disebabkan  oleh  Coronavirus  jenis  terbaru. Coronavirus  merupakan  suatu  kelompok  virus  yang dapat  menyerang  baik  hewan  maupun  manusia. Biasanya Coronavirus menyebabkan terjadinya infeksi saluran  pernafasan  pada  manusia,  mulai  batuk,  pilek hingga  Middle  East  Syndrome  (MERS),  serta  Severe Acute  Respiratory  Syndrome  (SARS).  Penyakit COVID-19  pertama  kali  ditemukan  pada  akhir  tahun 2019  tepatnya  pada  bulan  Desember  di  Wuhan, Tiongkok.  Penularan  penyakit  ini  umumnya  ditandai dengan  demam,  batuk  kering, dan tubuh  yang mudah terasa  lelah.  Gejala  lain  yang  mungkin  dialami  oleh orang  yang  terjangkit  atau  tertular  penyakit  ini meliputi  rasa  nyeri  dan  sakit  pada  anggota  tubuh tertentu, hidung tersumbat, sakit kepala, konjungtivis, sakit tenggorokan, diare, kehilangan indera penciuman atau perasa, ruam pada kulit.
Penyebaran  COVID-19  terbilang  cepat. Penyakit  ini  dapat  menyebar  dan  juga  menular  lewat cairan  dari  hidung  ataupun  mulut  yang  keluar  saat seseorang yang terinfeksi berbicara, batuk atau bersin. Cairan  ini  juga  dapat  menempel  pada  benda  dan permukaan lainnya di sekitar kita seperti meja, gagang
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
pintu, pegangan tangan, bahkan uang. Penularan dapat terjadi  apabila  seseorang  yang  baru  saja  menyentuh benda-benda  yang  terkena  cairan  dari  orang  yang sudah  terinfeksi  COVID-19  kemudian  menyentuh mata,  hidung,  atau  mulut.  Hal  terburuk  yang  dapat disebabkan  oleh  penyakit  COVID-19  yaitu  kematian. Hingga  sekarang  belum  ditemukan  vaksin  untuk penyakit ini [16].

## 2.1.2 Twitter
Twitter merupakan sebuah situs media sosial yang  mulai  dikembangkan  pada  tahun  2006.  Situs  ini pertama  kali  ditemukan  oleh  Jack  Dorsey  dan  Evan Williams.  Twitter  merupakan  social  networking dimana  memungkinkan  penggunanya  dapat  saling berkomunikasi  satu  sama  lain  melalui  fitur  yang bernama  tweet.  Dengan  fitur  tweet  pengguna  dapat membuat tulisan atau teks sebanyak 280 karakter [17]. Tidak  hanya  tweet,  saat  ini  Twitter  memiliki  banyak fitur lainnya seperti direct message yang memungkinkan  pengguna  berkomunikasi  satu  sama lain  dengan  lebih  privat,  story  yang  memungkinkan pengguna  dapat  merekam  momen  baik  itu  foto  atau video  secara  langsung  atau  realtime,  live  yang memungkinkan  pengguna melakukan  siaran langsung (melalui  aplikasi  pihak  ketiga  Periscope),  voice  note memungkinkan  pengguna  untuk  merekam  suara,  dan masih banyak fitur lainnya.
Twitter  menyediakan  API  (Application Programming  Interface).  Twitter  API  diperuntukkan bagi pengembang. Dengan Twitter API memungkinkan  pengguna  dapat  membaca,  menulis dan mengambil data dari Twitter. Penggunaan Twitter API  ini  juga  memungkinkan  pengembang  untuk mengambil  informasi  atau  data  pengguna  di  Twitter atau suatu subjek di lokasi tertentu [18].
2.1.3

## Sentiment Analysis
Sentiment  analysis merupakan  merupakan kajian  tentang  cara  menyelesaikan  dan  memecahkan masalah  dari  berdasarkan  opini  masyarakat,  sikap serta emosi suatu entitas, dimana entitas tersebut dapat mewakili individu  [19].  Sentiment  analysis  atau  yang juga  disebut opinion  mining merupakan  proses memahami, mengekstrak serta mengolah data tekstual secara  otomatis  guna  mendapatkan  informasi  yang terkandung  dalam  suatu  kalimat  opini.  Dilakukannya analisis sentimen ini bertujuan untuk melihat pendapat atau  kecenderungan  opini  terhadap  suatu  masalah ataupun  objek  oleh  seseorang,  apa  memiliki kecenderungan positif, negatif, atau netral [20].
2.1.4

## Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  sebuah  metode klasifikasi yang berdasar pada teorema Bayes . Metode ini  memprediksi  data  di  masa  yang  akan  mendatang
berdasarkan  data  sebelumnya  atau  data  yang  sudah ada.  Ciri  utama  dari  metode Naïve  Bayes ini  adalah asumsi  yang  kuat  akan  independensi  dari  masing- masing kondisi. Berikut formula/rumus yang digunakan untuk perhitungan Naïve Bayes :
(1)
Keterangan:
- x : Data dengan class yang belum diketahui.
- c  :  Hipotesis  data  yang  merupakan  suatu specific class .
- P(C|X) : Posterior probability .
- P(c) : Prior probability .
- P(x|c)  :  Probabilitas  berdasarkan  kondisi hipotesis.
Nilai evidence selalu sama untuk tiap kelas pada suatu sampel.  Nilai  posterior  nantinya  akan  dibandingkan dengan nilai posterior kelas lain untuk menentukan ke kelas mana suatu sampel akan diklasifikasikan [21].

## 2.1.5 K-Nearest Neighbor
K-nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan objek  tersebut.  Nilai  K  terbaik  tergantung  pada  data, secara  umum  nilai  K  yang  tinggi  akan  mengurangi noise  pada  klasifikasi  akan  tetapi  hal  ini  membuat batasan  antar  setiap  klasifikasi  menjadi  kabur  [22]. Untuk menghitung tingkat kemiripan tetangga antar 2 objek dapat menggunakan persamaan:
(2)
Keterangan :
- q ij = Bobot istilah j pada dokumen i = tf ij . idf j
- d ij = Bobot istilah j pada dokumen i = tf ij . idf j

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  terdapat  lima  tahapan  yang pada masing-masing tahapan terdapat beberapa proses di  dalamnya,  diantaranya  tahap  pengumpulan  data, tahap text  preprocessing, tahap  pembobotan term , tahap klasifikasi dan tahap validasi. Berikut hasil dari masing-masing tahapan yang sudah dilakukan:
3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  terdapat  dua proses  yang  dilakukan  yaitu crawling  data dan labeling. Proses crawling data dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan library Tweepy. Proses ini dilakukan untuk mengambil data tweet pengguna  media  sosial Twitter yang
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
memiliki topik bahasan COVID-19. Pengambilan data dilakukan  dengan keyword ‘COVID’  dan hastag ‘#COVID19’. Data tweet diambil dalam jangka waktu 4  September  2020  hingga  12  November  2020. Selanjutnya  dipilih  sebanyak  1000  data  dari  total semua  data tweet yang  didapatkan  untuk  kemudian dilakukan pelabelan data positif serta negatif.
Setelah  didapatkan tweet dari  media  sosial Twitter dengan topik bahasan COVID-19, selanjutnya dilakukan  pelabelan.  Pelabelan  dilakukan  dengan pengisian  kuisioner  oleh  pengguna  aktif  media  sosial Twitter dengan  kriteria  usia  responden  tidak  kurang dari  17  tahun,  pengguna  aktif  media  sosial Twitter setidaknya  selama  dua  tahun,  menggunakan Twitter paling singkat/sebentar 2 jam/hari, dan mengetahui isu yang sedang ramai diperbincangkan pada media sosial Twitter. Berikut contoh hasil data yang sudah dilabeli:
Tabel 1. Data Labeling id Tweet label 1 b'Semoga Vaksin Covid19 yg efektif dan aman segera ditemukan https://t.co/GO9lRUbBjZ' 1 2 b'Pencegahan  penularan  virus  corona,  agar mematuhi  protokol  kesehatan  Covid19  yaitu selalu  memakai  masker,  menjaga  jarak  dan mencuci tangan dengan sabun.\n\n#BersamaLawanCovid19\n#Kampun gTangguhSemeru\n#boba\n#bojonegorobahagi a https://t.co/hMZHLidBVD' 1 3 "b'Everybody is a covid Ranger, Ayo bersama- sama  berjuang  melawan  COVID-19.  \n #pertaminaemployeejurnalism #covidranger #bumnuntuk75tahun #COVID19 #berjuangmelawancovid19 https://t.co/vjmtJwhTcm'" 1 …
…
…
1000 b'Heleh  persetan  dengan  WHO  lah  ya,  bacot aja  terus  bikin  blunder.  kami  tidak  percaya dengan  kalian  World  Hoax  Organization  !! \xf0\x9f\x91\x8e\nkalau
kalian
bilang "mungkin  takkan  pernah  ada"  artinya  covid19 juga sebenarnya tidak pernah ada , semua akal- akalan kalian beuh https://t.co/fKAAuiXKAH'
0

## 3.2. Text Preprocessing
Setelah  didapatkan  data  yang  telah  memiliki label  positif  dan  negatif,  tahap  selanjutnya  yang dilakukan  adalah text  processing. Pada  tahapan  ini terdapat  beberapa  proses  yang  akan  dilakukan terhadap  data  yang  ada,  yaitu  proses case  folding , tokenizing,  stopword  removal dan stemming. Proses pertama yang dilakukan pada tahapan text preprocessing adalah case  folding. Pada  proses case folding ,  semua  huruf  kapital  ( uppercase )  pada dokumen akan diubah menjadi huruf kecil
( lowercase ).  Karakter  lain  selain  huruf  juga  akan dihilangkan.
Tabel 2. Proses Case Folding Sebelum Case Folding Sesudah Case Folding Semoga  Vaksin  Covid19  yg efektif dan aman segera ditemukan semoga  vaksin  covid  yang efektif dan aman segera ditemukan @Hafidz_AR1924 Covid buatan.......zionis......TUNGGU AZAB SANG PENCIPTA........ hafidzar  covid  buatan  zionis tunggu azab sang pencipta … … SEMOGA ALLAH MEMUDAHKAN ORANG ORANG YANG SEDANG BERJUANG MENANGANI COVID
semoga  allah  memudahkan orang  orang  yang  sedang berjuang menangani covid
Setelah  dilakukan  proses case  folding ,  proses selanjutnya yaitu tokenizing . Pada proses ini dilakukan pemotongan/pemisahan  setiap  kata  dalam  teks  yang disebut sebagai token.
Tabel 3. Proses Tokenizing
Sebelum Tokenizing
Sesudah Tokenizing semoga vaksin covid yang efektif dan aman segera ditemukan
‘semoga’, ‘vaksin’, ‘covid’, ‘yang’, ‘efektif’, ‘dan’, ‘aman’, ‘segera’, ‘ditemukan’
hafidzar covid buatan zionis tunggu azab sang pencipta
‘hafidzar’, ‘covid’, ‘buatan’, ‘zionis’, ‘tunggu’, ‘azab’, ‘sang’, ‘pencipta’
…
…
semoga allah memudahkan orang orang yang sedang berjuang menangani covid
‘semoga’, ‘allah’, ‘memudahkan’, ‘orang’, ‘orang’, ‘yang’, ‘berjuang’, ‘menangani’, ‘covid’
Proses  selanjutnya  yang  dilakukan  setelah tokenizing yakni stopword  removal .  Pada  proses stopword removal dilakukan penghapusan kosakata tak bermakna yang terdapat dalam dokumen. Kosakata tak bermakna  meliputi  “dan”,  “di”,  “oleh”,  “karena”, “yang”, “ini”, dan lain sebagainya.
Tabel 4. Proses Stopword Removal
Sebelum Stopword Removal Sesudah Stopword Removal
semoga vaksin covid yang efektif dan aman segera ditemukan semoga vaksin covid efektif aman segera ditemukan hafidzar covid buatan zionis tunggu azab sang pencipta hafidzar covid buatan zionis tunggu azab pencipta … … semoga allah memudahkan semoga allah memudahkan
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
orang orang yang sedang berjuang menangani covid
orang orang sedang berjuang menangani covid
Proses  selanjutnya  yang  dilakukan  dalam  tahap text preprocessing adalah stemming . Pada proses stemming dilakukan  penguraian  atau  pemetaan  suatu  kata menjadi  bentuk  dasar.  Dalam  proses  ini  akan dilakukan penghapusan berbagai macam imbuhan baik berupa  sufiks,  prefiks,  serta  konfiks  yang  terdapat pada  kata  di  dalam  dokumen.  Seperti  misalnya penghapusan  imbuhan pada  kata  “menjalankan”  yang kemudian  menjadi  “jalan”,  “meraih”  menjadi  “raih”, “menghimbau” menjadi “himbau”, dan  lain sebagainya.
Tabel 5. Proses Stemming Sebelum Stemming Sesudah Stemming semoga vaksin covid yang efektif dan aman segera ditemukan semoga vaksin covid efektif aman segera temu hafidzar covid buatan zionis tunggu azab sang pencipta hafidzar covid buat zionis tunggu azab cipta … … semoga allah memudahkan orang orang yang sedang berjuang menangani covid semoga allah mudah orang orang sedang juang tangan covid

## 3.3. Pembobotan TF-IDF
Setelah melewati semua proses pada tahap text preprocessing ,  didapatkan  dokumen  yang  sudah  siap untuk  diproses  pada  tahap  selanjutnya,  yaitu pembobotan.  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan perhitungan  untuk  menghitung  banyak  kemunculan atau  frekuensi  kemunculan  kata  yang  terdapat  dalam dokumen.  Dari  total  1000  data/dokumen  yang  ada terdapat 4027 term unik.
Berikut merupakan contoh perhitungan TF-IDF secara manual. Perhitungan dilakukan terhadap empat dokumen yang sudah melalui tahap text preprocessing dan siap untuk diproses lebih lanjut.
Tabel 6. Dokumen yang Akan Digunakan Dalam Perhitungan
Dokumen 1 semoga pandemi covid cepet hilang aamiin
Dokumen 2 insyaallah semoga kita semua jaga jauh covid aamiin
Dokumen 3 vaksin harap setiap manusia semoga pandemi segera akhir
Dokumen 4 bodoh manusia lebih tular virus covid
Tabel 7. Perhitungan Manual TF-IDF
Token
tf d f D/ df ID F W D 1 D 2 D 3 D 4 D 1 D 2 D 3 D 4 semoga 1 1 1 0 3 1,3 0,1 0, 1 0, 1 0, 1 0 pandem i 1 0 1 0 2 2 0,3 0, 3 0 0, 3 0 covid 1 1 0 1 3 1,3 0,1 0, 1 0, 1 0 0, 1 cepet 1 0 0 0 1 4 0,6 0, 6 0 0 0 hilang 1 0 0 0 1 4 0,6 0, 6 0 0 0 aamiin 1 1 0 0 2 2 0,3 0,
3 0, 3 0 0 insyaall ah 0 1 0 0 1 4 0,6 0 0, 6 0 0 kita 0 1 0 0 1 4 0,6 0 0, 6 0 0 semua 0 1 0 0 1 4 0,6 0 0, 6 0 0 jaga 0 1 0 0 1 4 0,6 0 0, 6 0 0 jauh 0 1 0 0 1 4 0,6 0 0, 6 0 0 vaksin 0 0 1 0 1 4 0,6 0 0 0, 6 0 harap 0 0 1 0 1 4 0,6 0 0 0, 6 0 manusi a 0 0 1 1 2 2 0,3 0 0 0, 3 0 segera 0 0 1 0 1 4 0,6 0 0 0, 6 0 akhir 0 0 1 0 1 4 0,6 0 0 0, 6 0 bodoh 0 0 0 1 1 4 0,6 0 0 0 0, 6 tular 0 0 0 1 1 4 0,6 0 0 0 0, 6 virus 0 0 0 1 1 4 0,6 0 0 0 0, 6

## 3.4. Naïve Bayes
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  perhitungan manual algoritma klasifikasi Naïve Bayes . Perhitungan akan dilakukan terhadap lima dokumen, tiga dokumen diantaranya  merupakan dokumen  berlabel  positif  satu dokumen  berlabel  negatif  dan  sisa  satunya  lagi merupakan  dokumen  yang  belum  dilabeli.  Dokumen yang  digunakan  dalam  perhitungan  ini  diambil  dari dataset  yang  digunakan.  Perhitungan  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menentukan  dokumen  yang belum  dilabeli  tersebut  apakah  masuk  dalam klasifikasi  dokumen  positif  atau  negatif.  Berikut kelima  dokumen  yang  akan  diproses  dengan perhitungan manual Naïve Bayes :
Tabel 8. Dokumen yang Digunakan
Dokume n ke- Isi Dokumen Label
1 semoga pandemi covid cepet hilang aamiin 1 2 insyaallah semoga kita jaga jauh covid aamiin 1 3 vaksin harap manusia semoga pandemi segera akhir 1
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
4 bodoh manusia tular virus covid 0 5 banyak bodoh rakyat indonesia sejak covid ?
Prior probability untuk class positif :
(3)
Keterangan :
P  :  Probabilitas kemunculan.
3  :  Jumlah class positif dalam dokumen.
4  :  Jumlah seluruh dokumen yang berlabel.
Prior probability untuk class negatif :
(4)
Keterangan :
P  :  Probabilitas kemunculan.
3  :  Jumlah class negatif dalam dokumen.
4  :  Jumlah seluruh dokumen yang berlabel.
Setelah  didapatkan  angka prior ,  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  untuk mencari probabilitas kemunculan term dalam dokumen class . Perhitungan dilakukan terhadap setiap kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  yang  akan diujikan.
(5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18)
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  di  atas, dapat  disimpulkan  bahwa  dokumen  yang  diujikan masuk  ke  dalam  kategori  dokumen  berlabel  negatif karena  hasil  perhitungan class negatif  menunjukkan nilai yang lebih besar daripada hasil perhitungan class positif.

## 3.5. K-Nearest Neighbor
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah menghitung  bobot term dari  setiap  dokumen  yang terlibat. Perhitungan ini menggunakan metode TF-IDF seperti  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  namun pada perhitungan  kali ini pembobotan  juga  dilakukan terhadap data yang akan diklasifikasi.

## Tabel 9. Pembobotan Dokumen TF-IDF
Tok en tf d f D /d f I
D F W D
1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 sem oga 1 1 1 0 0 3 1, 6 0, 2 0, 2 0, 2 0 ,
2 0 0
pand emi 1 0 1 0 0 2 2, 5 0, 3 0, 3 0 0 , 3
0 0
covi d 1 1 0 1 1 4 1, 2 0, 0
9 0, 0 9 0, 0 9 0 0, 0 9 0, 0 9 cepe t 1 0 0 0 0 1 5 0,
6 0, 6 0 0 0 0 hilan g 1 0 0 0 0 1 5 0,
6 0, 6 0 0 0 0 aami in 1 1 0 0 0 2 2, 5 0, 3 0, 3 0, 3
0 0 0
insy aalla h 0 1 0 0 0 1 5 0,
6 0 0, 6 0 0 0
kita 0 1 0 0 0 1 5 0,
6 0 0, 6 0 0 0 sem ua 0 1 0 0 0 1 5 0,
6 0 0, 6 0 0 0 jaga 0 1 0 0 0 1 5 0,
6 0 0, 6 0 0 0 jauh 0 1 0 0 0 1 5 0,
6 0 0,
6 0 0 0 vaks in 0 0 1 0 0 1 5 0, 6 0 0 0 ,
6 0 0
hara p 0 0 1 0 0 1 5 0, 6 0 0 0 ,
6 0 0
man usia
0 0 1 1 0 2 2, 5 0, 3 0 0 0 ,
3 0, 3 0
sege
ra
0 0 1 0 0 1 5 0, 6 0 0 0 ,
6 0 0
akhi r 0 0 1 0 0 1 5 0, 6 0 0 0 , 6 0
0 bodo 0 0 0 1 1 2 2, 0, 0 0 0 0, 0,
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
h 5 3 3 3 tular 0 0 0 1 0 1 5 0, 6 0 0 0 0,
6 0 virus 0 0 0 1 0 1 5 0, 6 0 0 0 0, 6 0
bany ak 0 0 0 0 1 1 5 0, 6 0 0 0 0 0, 6 raky at 0 0 0 0 1 1 5 0, 6 0 0 0 0 0, 6 indo nesi a 0 0 0 0 1 1 5 0, 6 0 0 0 0 0, 6 sem enja k 0 0 0 0 1 1 5 0, 6 0 0 0 0 0,
6
Setelah  melakukan  pembobotan term yang  terdapat dalam  setiap  dokumen,  langkah  selanjutnya  yaitu menghitung kemiripan dokumen yang akan diklasifikasi  terhadap  dokumen  lainnya.  Perhitungan ini terlebih dahulu akan dilakukan dengan menggunakan rumus cosine similiarity untuk mendapatkan nilai panjang vektor .
Tabel 10. Perhitungan Cosine Similiarity Term WD5*Wdi Panjang Vektor D1 D2 D 3 D4 D5 D1 D2 D3 D4 semog a 0 0 0 0 0 0,0 48 0,0 48 0,0 48 0 pande mi 0 0 0 0 0 0,1 58 0 0,1 58 0 covid 0,0 09 0,0 09 0 0,0 09 0,0 09 0,0 09 0,0 09 0 0,0 09 cepet 0 0 0 0 0 0,4 89
0 0 0 hilang 0 0 0 0 0 0,4 89
0 0 0 aamiin 0 0 0 0 0 0,1 58 0,1 58 0 0 insyaal lah 0 0 0 0 0
0 0,4 89 0 0 kita 0 0 0 0 0 0 0,4 89 0 0 semua 0 0 0 0 0 0 0,4 89 0 0 dijaga 0 0 0 0 0 0 0,4 89 0 0 dijauh kan 0 0 0 0 0 0 0,4 89 0 0 vaksin 0 0 0 0 0 0 0 0,4
89 0 harapa n 0 0 0 0
0 0 0 0,4 89 0 manusi a 0 0 0 0 0 0 0 0,1 58 0,1 58 segera 0 0 0 0 0 0 0 0,4
89 0 berakh ir 0 0 0 0 0 0 0 0,4 89 0 kebod ohan 0 0 0 0,1 58 0,1 58 0 0 0 0,1 58 menul ar 0 0 0 0 0 0 0 0 0,4 89 virus 0 0 0 0 0 0 0 0 0,4 89 banyak 0 0 0 0 0,4
89
0 0 0 0 rakyat 0 0 0 0 0,4 89 0 0 0 0 indone sia 0 0 0 0 0,4 89 0 0 0 0 semenj 0 0 0 0 0,4 0 0 0 0
ak 89 JUML AH
0,0 09 0,0 09 0 0,1 67 2,1 21 1,3 51 2,6 58 2,3 19 1,3 03 1,4 5 1,1 6 1,6 3 1,5 2
Setelah  didapatkan  nilai  panjang  vektor,  selanjutnya dilakukan kemiripan dari D5 terhadap setiap dokumen yang ada. Berikut merupakan perhitungannya:
(19)
(20)
(21)
(22)
Dapat  disimpulkan,data  D5  masuk  ke  kategori  atau kelas  positif.  Hasil  ini  berbanding  terbalik  dengan hasil  perhitungan  yang  didapatkan  dari  perhitungan metode Naïve  Bayes .  Hal  ini  terjadi  dikarenakan metode K-Nearest  Neighbor sangat  bergantung dengan  data  atau  dokumen  tetangganya,  yang  mana pada kasus ini jumlah data atau dokumen dengan kelas positif  lebih  banyak  daripada  data  dengan  kelas negatif.  Ini  membuat  metode K-Nearest  Neigbor mengklasifikasikan  data  D5  sebagai  kelas  positif, karena  banyaknya  jumlah  tetangga  dengan  kelas positif.
3.6. Validasi K-Fold Cross Validation
Tahap  validasi  ini  dilakukan  untuk  mengukur dan atau mengevaluasi kinerja sebuah algoritma. Cara kerja  validasi  ini  yaitu  dengan  memisahkan  data menjadi  dua  subset  yakni  data training dan  data testing. Pada tahap  ini,  data  yang  ada  dibagi menjadi 10 fold dan  akan  dilakukan  randomisasi  atau pengacakan  data  agar  tidak  terjadi  pengelompokan data.
Gambar 2. Cara Kerja K-Fold Cross Validation
Pada  tabel  di  atas,  diperlihatkan  bahwa  area  yang diarsir  merupakan  data testing ,  sementara  area  yang tidak  diarsir  merupakan  data training .  Setiap dilakukan  validasi,  data  akan  digilir  seperti  pada gambar tabel di atas.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
3.7. Akurasi
Setelah melalui semua tahapan yang ada, dimulai dari  tahap  pengumpulan  data, text  preprocessing, pembobotan term , klasifikasi. dan yang terakhir tahap validasi,  didapatkan  nilai  akurasi  dari  kedua  metode yang  digunakan.  Untuk Naïve  Bayes didapatkan nilai akurasi  sebesar  85%,  sementara  untuk K-Nearest Neighbor didapatkan akurasi terbaik sebesar 82%. Pada  metode K-Nearest  Neighbor nilai  akurasi tertinggi  didapat  ketika nilai k berada  di angka  6,  8, dan 14 yakni sebesar 82%.  Uji coba penentuan nilai k dilakukan  sebanyak  20 k dan  menghasilkan  akurasi sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Akurasi Nilai K Hasil Akurasi 1 77% 2 78%
3
78% 4 81% 5 79% 6 82% 7 79% 8 82% 9 80% 10 81% 11 79% 12 81% 13 79% 14 82% 15 80% 16 81% 17 79% 18 81% 19 80% 20 81%

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  kinerja  kedua  algoritma yang  digunakan  dalam  penelitian,  yakni Naïve  Bayes dan K-Nearest  Neighbor ,  keduanya  bekerja  dengan baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  perolehan  hasil akurasi  yang  mencapai  lebih  dari  72%.  Hasil  akurasi yang  didapatkan  oleh  algoritma Naïve  Bayes lebih baik  dibandingkan K-Nearest  Neighbor yaitu  85%, sementara  pada  algoritma K-Nearest  Neighbor didapatkan angka akurasi sebesar 82%. Pada algoritma K-Nearest  Neighbor ,  nilai  akurasi  paling  tinggi didapatkan  saat  nilai  k  berada  di  angka  6,  8,  dan  14. Hal  ini  menunjukan  algoritma  tersebut  bergantung terhadap kondisi dokumen tetangganya.

## Daftar Rujukan
[1]  World  Health  Organization,  “WHO  Coronavirus  Disease (COVID-19) Dashboard,” WHO , 2020. https://covid19.who.int/
(accessed May 15, 2020).
[2]  D.  A.  I.  J.  H,  “Fenomena  COVID-19:Dampak  Globalisasi  dan
Revitalisasi Multilateralisme,” J. Ilm. Hub. Int. , 2020, [Online]. Available: http://journal.unpar.ac.id/index.php/JurnalIlmiahHubunganInter nasiona/article/view/3877/2907.
[3]  R.  Nuraini,  “Kasus  Covid-19  Pertama,  Masyarakat  Jangan
Panik,” indonesia.go.id , 2020.
https://indonesia.go.id/narasi/indonesia-dalam- angka/ekonomi/kasus-covid-19-pertama-masyarakat-jangan- panik (accessed Aug. 24, 2020).
[4]  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19,  “Peta Sebaran  Kasus,”  2020.  https://covid19.go.id/peta-sebaran (accessed Aug. 24, 2020).
[5]  R.  Hidayat,  “Kebijakan  PSBB  Harus  Mendapat  ‘Restu’ Pemerintah Pusat,”
www.hukumonline.com , 2020.
https://www.hukumonline.com/berita/baca/lt5e847795ecc2f/ke bijakan-psbb-harus-mendapat-restu-pemerintah-pusat/
(accessed May 15, 2020).
[6]  B.  Ludwianto,  “Riset:  64%  Penduduk  Indonesia  Sudah  Pakai Internet,”
www.kumparan.com , 2020.
https://kumparan.com/kumparantech/riset-64-penduduk- indonesia-sudah-pakai-internet-1ssUCDbKILp/full (accessed Apr. 09, 2020).
[7]  wearesocial,  “We Are  Social.”  https://wearesocial.com/
(accessed May 15, 2020).
[8]  B. Liu, Sentiment Analysis and Opinion Mining , no. May. 2012.
[9]  M.  A.  F.  Agnes  Rossi  Trisna  Lestari,  Rizal  Setya  Perdana, “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Pilkada  DKI  2017  Pada Dokumen  Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Naïve Bayes  dan  Pembobotan  Emoji,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 01, no. 12, pp. 1718–1724, 2017.
[10] E.  W.  Sandi  Fajar  Rodiyansyah,  “Klasifikasi  Posting  Twitter Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota  Bandung  Menggunakan  Naive Bayesian  Classification,” IJCCS ,  vol.  06,  no.  01,  pp.  91–100, 2012.
[11] M.  A.  F.  Yessivha  Imanuela  Claudy,  Rizal  Setya  Perdana, “Klasifikasi  Dokumen  Twitter  Untuk  Mengetahui  Karakter Calon Karyawan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor (KNN),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  02, no. 08, pp. 2761–2765, 2018.
[12] M. A. F. Winda Estu Nurjanah, Rizal Setya Perdana, “Analisis Sentimen  Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor  dan  Pembobotan  Jumlah  Retweet,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  12,  pp. 1750–1757, 2017.
[13] T.  Mardiana,  H.  Syahreva,  and  Tuslaela,  “Komparasi  Metode Klasifikasi Pada Analisis Sentimen Usaha Waralaba Berdasarkan  Data  Twitter,” J.  PILAR  Nusa  Mandiri ,  vol.  15, no. 02, pp. 267–274, 2019.
[14] P.  B.  Aldhiansyah,  “Algoritma  Random  Forest  Decision  Tree Untuk  Klasifikasi  Pesan  Isu  Suku  Agama  Ras  dan  Antar Golongan  (SARA)  di  Twitter,”  Universitas  Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta, 2020.
[15] W.  Angelina  Puput  Giovani,  Ardiansyah,  Tuti  Haryanti,  Laela Kurniawati and Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru di  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi,” J. TEKNOINFO , vol. 14, no. 02, pp. 116–124, 2020.
[16] World  Health  Organization,  “Pertanyaan  dan  Jawaban  Terkait
Coronavirus,” World Health
Organization , 2020.
https://www.who.int/indonesia/news/novel-coronavirus/qa-for- public (accessed Jun. 25, 2020).
[17] C.  Forsey,  “What  Is  Twitter  and  How  It  Work?,” HubSpot . https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-twitter (accessed Jun. 25, 2020).
[18] C.  Fontanella,  “How  to  Get,  Use  and  Benefit  From  Twitter’s API,” HubSpot .  https://blog.hubspot.com/website/how-to-use- twitter-api#:~:text=The  Twitter  API  lets  you,stands  for Application Programming Interface. (accessed Jun. 25, 2020).
[19] W.  Medhat,  A.  Hassan,  and  H.  Korasy,  “Sentiment  Analysis Algorithms  and  Applications:  A  Survey,” Ain  Shams  Eng.  J. ,
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064
Ardianne Luthfika Fairuz 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Nia Annisa Ferani Tanjung 3
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021) Feb 2021
vol. 5, pp. 1093–1113, 2014.
[20] I.  F.  Rozi,  S.  H.  Pramono,  and  Erfan  Achmad  Dahlan, “Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis  Sentimen)  untuk Ekstraksi  Data  Opini  Publik  pada  Perguruan  Tinggi,” J. EECCIS , vol. 6, no. 1, pp. 37–43, 2012. [21] INFORMATIKALOGI, “Algoritma
Naive
Bayes,”
informatikalogi.com , 2017.
https://informatikalogi.com/algoritma-naive-bayes/ (accessed Jun. 28, 2020).
[22] N. T. Romadloni, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbadingan Metode  Naïve  Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree  Terhadap Analisis  Sentimen  Transportasi  KRL  Commuter  Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
Vol . 1 No. 1 Feb (20 21 ) 2809-8064