Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sentiment Masyarakat Terhadap Virus COVID-19 Pada Instagram Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Ade Hendriani 1 *, Susy Katarina Sianturi 2 1 Program Studi Manajemen Informatika, STTIKOM Insan Unggul, Cilegon, Indonesia 2Program Studi Sistem Informasi, STTIKOM Insan Unggul, Cilegon, Indonesia
Email: 1,* adehlesmana@gmail.com, 2 susykatarina@gmail.com Email Penulis Korespondensi: adehlesmana@gmail.com

## Abstract
Corona virus or commonly referred to as COVID-19 is a type of disease that is very contagious and its spread is very fast and terrible that has reached the entire world, its spread is taking place and Indonesia is one of the countries affected by it, this disease is not only terrorizing human visions and threatening  very  quickly  and  killing  human  and  animal  lives  in  a  very  significant  time  tens  of millions  of  people  have  died  because  of  it  causing  its  own  sentiment  based  on  the  opinions contained in Instagram, this research was conducted to determine the impact of the covid-19 virus outbreak  on  Indonesian  society  by  conducting  a  classification  process  using  the  naïve  Bayes classifier  algorithm  and  the  results  of  this  study  show  the  percentage  in  the  level  of  seeing  the accuracy  of  data  testing  so  that  it  can  be  concluded  that  the  use  of  this  algorithm  is  very appropriate in the process of classifying a data.
Keywords: sentiment, Covid-19, Naïve Bayes Classifier
Abstrak
virus Corona atau biasa disebut dengan COVID-19 adalah jenis penyakit yang sangat menular dan penyebarannya sangat cepat dan mengerikan yang sudah mencapai seluruh dunia penyebarannya berlangsung dan Indonesia salah satu negara yang terkena dampaknya, penyakit ini bukan hanya meneror  visik  manusia  dan  sangat  cepat  mengancam  dan  membunuh  nyawa  manusia  maupun hewan  dalam  waktu  yang  sangat  signifikan  puluhan  juta  manusia  sudah  meninggal  dunia karenanya  sehingga  menimbulkan  sentiment  tersendiri  berdasarkan  opini  yang  terdapat  dalam instagram, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dampak dari terjadinya wabah virus covid- 19  ini  pada  masyarakat  Indonesia  dengan  melakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma naïve bayes classifier  dan hasil penelitian ini menunjukan angka presentase dalam tingkat melihat akurasi  terhadap  pengujian  data  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  ini sangat tepat dalam proses klasifikasi sebuah data.
Kata kunci: sentiment, Covid-19, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Virus COVID-19 merupakan virus turunan dari virus yang pernah ada yaitu virus sars tetapi virus ini jauh lebih berbahaya dan sangat banyak mengancam jiwa,  cara  penyebarannya  juga  sangat  cepat  dan  tergolong  mudah  menular dengan cara kontak fisik secara langsung maupun tidak langsung yaitu dengan cara  menyentuh  barang-barang  maupun  pakaian  yang  pernah  tersentuh  oleh
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pasien  pengidam  corona  dan  sangat  banyak  pasien  yang  tidak  tahu bahwasannya ia sedang terkena virus COVID-19 dan tetap melakukan interaksi dan  kehidupan  sehari-hari  secara  normal  karena  gejalanya  sering  sekali  tidak terlihat tetapi virus ini akan memburuk keadaan kesehatan tubuh ketika tubuh yang  sudah  ditumpangi  virus  COVID-19  immune  tubuhnya  sedang  melemah, virus  ini  menyebar  dengan  cepat  keseluruh  dunia  sehingga  banyak  negara- negara yang melakukan aksi protocol kesehatan yang sangat ketat dimana-mana hingga  tidak  segan-segan  mengeluarkan  dana  yang  sangat  besar  demi menyelamatkan banyak nyawa[1].
Sangat  banyak  jumlah  manusia  meninggal  diseluruh  penjuru  dunia,  virus ini  merupakan  wabah  serta  bencana  bagi  kebanyakan  kalangan  dan  virus  ini tidak  mengenal  usia  maupun  suku  untuk  dapat  menjangkit  tubuh  inangnya, jumlah  angka  kematian  sangatlah  tinggi  bahkan  seluruh  jenis  penyakit  dalam jumlah angka pembunuhannya corona virus termasuk jenis penyakit yang paling banyak membunuh jiwa masusia lebih dari ribuan juta manusia perharinya yang meninggal  dunia  diakibatkan  COVID-19,    dikarenakan  jika  salah  satu  keluarga terjangkit penyakit COVID-19 tetapi pasien tidak mengetahuinya maka sebesar 90%  keluarga,  teman  terdekat  maupun  tetangga  memiliki  kemungkinan  yang sangat besar untuk tertular penyakit virus corona tersebut[2].
Virus yang membahayakan ini juga menyebarkan ketakutan dan informasi simpang siur terhadap keberadaan dan cara mencegah terjangkitnya virus ini ke individu  lainnya  menyebar  sesuai  dengan  informasi  yang  juga  sangat  cepat menyebar sesuai dengan kecanggihan teknologi saat ini  yang mudah menyebar dari  berbagai  media  social  seperti  berita  acara  televise,  whatsaapp,  telegram, Instagram, twitter hingga instagram. Instagram itu sendiri merupakan salah satu aplikasi  social  media  yang  sangat  banyak  digunakan  oleh  banyak  kalangan masyarakat  diseluruh  dunia,  informasi  tentang  COVID-19  ini  banyak  berupa pengajakan  untuk  memutus  tali  rantai  penyebaran  virus  corona  tersebut, informasi  yang  disebabkan  mengaibatkan  banyak  mmasyarakat  yang  memiliki pandangan dan pemikiran yang berbeda[3].
Analisis  sentiment  merupakan  cara  untuk  melakukan  proses  klasifikasi terhadap dokumen-dokumen teks yang dilandasi dari opini dan pandangan dari masyarakat tertentu bias dilakukan dengan proses memahami, mengolah  hinga mengekstrak  data  bersifat  dokumen  teks  secara  otomatis,  untuk  mengetahui apakah  opini  maupun  tanggapan  tersebut  bersifat  positif,  negarif  maupun bersifat  normal  atau  seperti  tidak  terjadi  apa-apa  yang  biasa  disebut  dengan netral  dan  juga  untuk  mendapatkan  informasi  sentiment  terhadap  sebuah fenomena maupun kejadian yang sedang diteliti[4].
Dalam  melakukan  poses  klasifikasi  ini  peneliti  menggunakan  algoritma yang  ada  dalam  salah  satu  metode  data  mining  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes Classifier,  algoritma  ini  digunakan  karena  kemudahan  dalam  proses
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengerjaannya  dan  sangat  popular  digunakan  dalam  pemecahan  kasus klasifikasi.
Pada penelitian terdahulu penggunaan naïve bayes ini sangat digemari dan snagat  popular  dan  digunakan  dalam  penelitian  seperti  “Aplikasi  Pemrediksi Masa  Studi  Dan  Predikat  Kelulusan  Mahasiswa  Informatika  Universitas Muhammadiyah  Surakarta  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes[5]”,”Evaluasi Performa  Pemecahan  Database  Dengan  Metode  Klasifikasi  Pada  Data Preprocessing  Data  Mining”[6],”  Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Penyakit Mata”[7], Dan Klasifikasi Data Set Virus Corona Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  dalam  sebuah  penelitian  sangat  perlu  diketahui  agar  dalam pencapaian  tujuan  terhadap  permasalahan  dapat  dilakukan  dengan  panduan dan  proses  yang  seudah  ditetapkan  sebelumnya,  penelitian  ini  menggunakan metode  kuantitatif  dalam  hasil  yang  akan  dicapai  berupa  tingkat  persentase terhadap pengkelompokan dari beberapa data masayarakat.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data-data  diperoeh  langsung  menggunakan  data  yang  terdapat  dari Instagram yaitu langsung pengguna Instagram yang sering melakukan komentar terhadap dampak maupun status terhadap virus COVID-19 yang mempengaruhi kehidupan mereka sehari-hari, dat dapa diambil dari hastag penguna instgram yang membahas tentang virus corona tersebut[8].

## 2.2. Preprocessing Data
Preprocessing merupakan  tahapan-tahapan  awal  yang  dapat  dilakukan untuk  mempermudah  dalam  pengambilan  maupun  menerapan  pengambilan data  dimana  data  yang  kurang  sempurna  maupun  data  yang  tidak  konisten dapat  disaring  menjadi  data  yang  diperlukan  dan  terdapat  beberapa  proses dalam tahapan ini yaitu proses  case folding, tokenisasi, tagging contoh sebagai berikut ini[9][10]:
a. Case folding
Membuat sebuah kalimat yang besar menjadi kalimat atau tulisan kecil.
Tabel 1. Proses Case Folding Before After RINDANA  rindana b. Tokenisasi
menjadi kalimat berdiri sendiri dan menghilangkan titik maupun koma atau simbol yang menyertainya ataupun karakter berupa angka
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2. Proses Tokenisasi
Before After RINDANA nama anak Laki-laki perusahaan PT S.C.D rindana nama anak laki-laki perusahaan pt s c d c. Tagging
Menghilangkan  nama  si  pengguna  dalam  sebuah  kolom  komentar  maupun sebuah status salah satunya tanda hastag karakter, emotikon.
Tabel 3. Proses Tokenisasi Before After Just You My just you my @dinda_11 @rizkybilar and @lestykejora we love  u  And we love u

## 2.3. Analisis
Analisis merupakan sebuah kegiatan dimana kegiatan ini memperlihatkan proses  dalam  melihat,  mengamanti  dan  melihat  hal-hal  yang  berhubungan terhadap suatu objek, analisis juga berarti menguraikan atau melepas juga dapat sebagai  kegiatan  mengamanti,  memecah  dan  melihat  langsung  sesuatu  yang diteliti untuk menjelaskan sebuah kejadian yang berkaitan dengan suatu objek yang akan diamati[11].

## 2.4. Sentiment
Sentiment merupakan salah satu perwujudan kata yang mengarah kepada pandangan  individu  maupun  sekelompok  masyarakat  dalam  melihat  maupun menanggapi  terhadap  terjadinya  suatu  fenomena  maupun  kejadian  yang memiliki dampak besar terhadap lingkungan[12].

## 2.5. Analisis Sentiment
Analisa  sentiment  merupakan  proses  dalam  menentukan,  menggali, merincikan sebuah data untuk mengetahui dan memahami apa-apa saja maksud dan seluruh arti opini yang di dapat dari berbagai kalangan, analisis sentiment ini juga dikatakan sebagai teknk dalam menemukan apakah sebuah data berupa opini  atau  pendapat  memiliki  arti  atau  tanggapan  negative  positif  atau  tidak terjadi apa-apa yang dapat disebut netral, hal ini dapat digunakan dalam bidang bisnis untuk meningkatkan jumlah peminat terhadap bisnis yang dijalani, biasa berupa  senjata  dalam  bisnis  yang  berbentuk  strategi  dan  aalisis  ini  juga  dapat diterapkan  dalam  bidang  kedokteran,  politik,  hingga  bidang  penerapan  ilmu komputer  yang  dapat  menjangkan  kemudahan  dalam  mendapatkan  sebuah keputusan terhadap opini[13].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.6. Data mining
Data mining merupakan salah satu penerapan ilmu dalam bidang disiplin ilmu  teknik  yang  digabungkan  dengan  mengambil  pembelajaran  dari  mesin, mesin  tersebut  berupa  mesin  pengenalan  terhadap  data,  pola,  statistik, pengambilan  informasi  dalam  bentuk  visualisasi,  perlunya  data  mining  yaitu dapat  membantu  dalam  pengambilan  maupun  pemerosesan  dari  data  yang sangat  besar  baik  data  yang  berhubungan  dengan  dunia  kedokteran,  cuaca, geografi,  politik,  bisnis  dan  lain-lainnya  yang  memiliki  jumlah  data  yang  besar untuk  memperoleh  suatu  informasi  yang  dibutuhkan,  bidang  ilmu  data  mining sangat banyak digunakan dalam menbantu memproses dan memperoleh sebuah data dapat dilihat pada gambar berikut ini[14]:
Gambar 1. Penerapan Bidang Ilmu Data Mining

## 2.7. Klasifikasi
Klasifikasi  dapat  disebut  dengan  penggolongan  dan  tujuan  dari  sebuah klasifikasi  untuk  memperjelas  berupa  fakta  dan  data  terhadap  nilai-nilai  yang dimiliki  leh  sebuah  objek,  dalam  klasifikasi  terdapat  beberapa  terknik  dalam menjabarkan  sebuah  fungsi  dari  klasifikasi  yaitu  tenik  pembelajaran  yang terbagi lagi menjadi dua yaitu supervised learning yang berarti sebuah table yang memiliki  nama  ,  label  atau  kelas  yang  jelas  dan  data-data  baru  yang  akan dilakukan latihan dan kedua adalah unsupervised learning yaitu diklasfikasikan berdasarkan kemiripan baik ukuran, jenis dan lainnya terhadap data latih[15].

## 2.8. Naïve bayes Classifier
Naïve basyes Classifier ialah salah satu jenis algoritma klasifikasi yang ada di  dalam  teknik  data  mining,  algoritma  ini  digunakan  untuk  memprediksi terhadap  sentiment  masyarakat  instagram  dengan  proses  statistik    untuk menemukan  pendapat  yang  mengacu  kepada  tingkat  positif,  negative  maupun netral  terhadap  dampak  COVID-19  dengan  cara  mengkasifikasi  terhadap
Data Mining Statistic Data Pencarian informasi Pembelajaran Mesin Kecerdasan Buatan Ekstrksi Data Seperti bahasa alami, WEB,
struktur Pembelajaran seperti membuat pohon keputusan, fuzzy, jaringan syaraf tiruan Untuk data yang sangat besar contoh normalisasi data atau transformasi data,
OLAP
Seleksi data, hasil pencarian atau dapat
melakukan evaluasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pernyataan yang terkait dengan  kasus yang dituju, naïve bayes classifier dapat dilakukan perhitungan menggunakan rumus berikut ini[16][17]:
( | ) ( | ) ( ) ( ) (1)
Keterangan:
( | )
P(X│C_i ) adalah cara mencari nilai parameter yang menjadi kemungkinan yang paling besar

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  algoritma Naïve  basyes  Classifier digunakan  dalam menentukan  persenan  sentiment  masyarakat  pengguna  instagram  terhadap virus  COVID-19,  data  di  dapat  lihat  ketahui  terhadap  tinggat  sentiment  yang dapat  mempengaruhi  kehidupan  sehari-hari  dikarenkan  keberadaan  virus tersebut, data bersumber dari intstagram ditemuka berdasarkan hastag, coment dan  lainnya  yang  akan  diketahuhi  persentase  terahadap  tingginya  dampak positif,  negarif  maupun  netral  yang  dialami  sebagian  masyarakat  pengguna intagram. Penelitian ini cenderung bersifat deskriptif yaitu untuk menampilkan jumlah  terhadp  perbandingan  sentiment  negative  maupun  positif,  maupun netral terhadap fenomena virus COVID-19 yang sedang terjadi.
Tabel 4. Komentar beberpa penggun instagram No Nama User Kometar Hasil 01 Indah Karena covid 19 bumi sedikit terbebas dari positif 02 Dinda Makin banyak koruptor dana covid ini negatif 03 zubaidah   Alhamdulillah jadi bias terus bersama keluarga dan tetap dirumah positif 04 julia Sama aja gak ngaruh di kehidupan saya dan begini begini aja Negatif 05 Dartisa Karena korona bisnis dirumah menjadi lebih berkah positif 06 rara Setiap periksa dikit dikit covid padahal flu biasa dokter banyak cari keuntungan negatif 07  ranchman Sama-sama kita berdoa semua akan baik-baik saja dan stay at home positif 08 ardi Karena korona banyak pengangguran negatif 09 taufiq Kesulitan ekonomi Karena pandemic ini meningkatkan kejahatan negatif 10 Rindana Anak sekolah semakin malas dan bodoh sementara guru makan gaji buta negatif 11 Ririn Korona menyebabkan banyak kematian Negatif 12 Afdal Karen covid 19 usaha dagang sulit dilarang keluar rumah Negatif 13 Dariq Karena covid 19 kita tahu pentingnya menerapkan hidup Positif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama User Kometar Hasil sehat dan bersih 15 Rizkhi Sering di kasih bntuan Karen corona terim kasih semunya Poositif 16 Ardian Ayo sama-sama kita doakan kebaikan demi memulihkan bangsa kita bersama Positif 17 Dadang Dibikin asyik aja cuy dari pada memperkeruh suasana Positif 18 Malika Gaji honorer pegawai kecil pedagang rezeki semakin sempit dikarenakan pandemi Negatif 19 Mikael Just say I hate this situation Negatif 20 Arham Negara bodoh tidak bias memberntas korupsi sekarang rumah sakit yang menjadi penjahat besar gak covid jadi covid Negatif 21 Tika Susah mencari pekerjaan Selama virus ini ada dan semoga cepat pergi Negatif 22 Intani Kita bias kit hebat kita pasti menang lawan korona Positif 23 Rika Semakin hari semakin sulit dan semakin banyak yang susah susah nikah susah cari nafkah susah berobat Negatif … … ………………………………………………………………………………………. …. 100  Rachman  Korona mengajarkan kita untuk saling membantu dalam kesusahan positif Tabel 5. Data komentar No Gejala Hasil Kalangan Usia Jenis kelamin Pekerjaan 001 Remaja P Entrepreneur Positif 002 Dewasa P Pengngguran Negatif 003 Lansia L Pengangguran Positif 004 Remaja L Karyawan Negatif 005 Lansia P Karyawan Positif 006 Dewasa L Entrepreneur Positif … …. … …. …. 100 Remaja L Karyawan Negatif
Data yang tertera di atas a) Hitung nilai P(X Ci) untuk setiap kelas i
o P(kriteria Kalangan Usia = “remaja” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Kalangan Usia = 2/37 = 0,0541
o P(kriteria Kalangan Usia = “remaja” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Kalangan Usia = 17/63 = 0,2698
o (kriteria Kalangan Usia = “Dewasa” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Kalangan Usia = 13/37 = 0,3513
o P(kriteria Kalangan Usia = “Dewasa” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Kalangan Usia = 27/63 = 0,4285
o (kriteria Kalangan Usia = “lansia” keterangan = “Positif”)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
o P(kriteria Kalangan Usia = 13/37 = 0,3513
o P(kriteria Kalangan Usia = “lansia” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Kalangan Usia = 12/63 = 0,1904
o P(kriteria Jenis Kelamin = “L” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Jenis Kelamin = 13/37 = 0,3513
o P(kriteria Jenis Kelamin = “L” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Jenis Kelamin = 23/63 = 0,3651
o P(kriteria Jenis Kelamin = “P” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Jenis Kelamin = 2/37= 0,0540
o P(kriteria Jenis Kelamin = “P” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Jenis Kelamin = 11/67= 0,1642
o P(kriteria Pekerjaan = “Enterpreneur” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Pekerjaan = 2/37 = 0,0540
o P(kriteria Pekerjaan = “Enterpreneur” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Pekerjaan = 32/63 = 0,5079
o P(kriteria Pekerjaan = “Pengangguran” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Pekerjaan =  9/37 = 0,2432
o P(kriteria Pekerjaan = “Pengangguran” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Pekerjaan = 20/63= 0,3174
o P(kriteria Pekerjaan = “karyawan” keterangan = “Positif”)
o P(kriteria Pekerjaan = 4/37 = 0,1081
o P(kriteria Pekerjaan = “karyawan” keterangan = “Negatif”)
o P(kriteria Pekerjaan = 12/63 = 0,1904
b) Nilai P(X Ci) untuk setiap kelas (label)
o P(X keterangan “Positif”) = 0,00000001798077 o P(X keterangan “Negatif”) = 0,000016579
c) Hitung nilai P(X Ci)*P(Ci)
o P(X keterangan “Positif”) × P (keterangan “Positif”)
= 0,0000001798077 × 37/100 = 0,000000066528849 o P(X keterangan “Negatif”) × P (keterangan “Negatif”) = 0,000016579 × 63/100 = 0,00001044477

## 4. SIMPULAN
Penelitian  melakukan  pendekatan  terhadap  sentiment  analisis  yaitu penggunaan  dokumen  atau  berupa  data-data  komentar  dari  beberapa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
masyarakat  pengguna  intagram  yang  berhubungan  dengan  dampak  yang disebabkan  oleh  pandemic  atau  virus  COVID-19  dan  pengambilan  jenis sentiment  terdapat  dua  sentiment  yang  berupa  tanggapan  yng  mengasilkan pernyataan  sentiment  negatif  dan  sentimenf  positif,  beberapa  permasalahan ditemukan  seperti  banyk  ditemukan  jenis  dan  bentuk  kalimat  yang  tidak membentuk  struktur  kata  yang  sesuai  sehingga  dilakukan  filtering  terhadap kata-kata  yang  digunakan,  selanjutnya  dilakukan  pencarian  sentiment  negatif maupun  positif  menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier,  pada  penerapan algoritma ini  Terlihat pada keterangan yang menghasilkan nilai pada sentiment masyarakat  pengguna  Instagram  pada  sentiment  “positif”  sebesar 0,000000066528849    mendpatkan  nilai  lebih  rendah  dari  nilai  sentiment “negatif” yaitu 0,00001044477.
Terlihat  jelas  bahwa  dampak  virus  COVID-19  ini  terhadap  masyarkat sangat  buruk  yaitu  lebih  banyak  statement  dan  sentiment  negatif  sebagai tanggapan  dan  rasa  yang  masyarakat  punya.  Penelitian  ini  menyarankan  pada penelitin  selanjutnya  untuk  lebih  menelusuri  dan  memperhitungkan  dokumen sentiment  atau  komentar  ikut  memasukan  perhitungan  terhadap  unsusr sematik  pada  dokumen  dn  menggunakan  alat  lebih  efisien  untuk  menganalisa tahap lanjutan agar hasil jauh lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Van Der Hoek et al. , “Identification of a new human coronavirus,” Nat. Med. , vol. 10, no. 4, pp. 368–373, 2004, doi: 10.1038/nm1024.
[2] D.  Benvenuto,  M.  Giovanetti,  A.  Ciccozzi,  S.  Spoto,  S.  Angeletti,  and  M. Ciccozzi,  “The  2019-new  coronavirus  epidemic:  Evidence  for  virus evolution,” J.  Med.  Virol. ,  vol.  92,  no.  4,  pp.  455–459,  2020,  doi: 10.1002/jmv.25688.
[3] N.  R.  Yunus  and  A.  Rezki,  “Kebijakan  Pemberlakuan  Lock  Down  Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid-19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i3.15083.
[4] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19  menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[5] M. A. Nurrohmat, “Aplikasi Pemrediksi Masa Studi dan Predikat Kelulusan Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Menggunakan Metode Naive Bayes,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 29, 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1179.
[6] D.  Gunawan,  “Evaluasi  Performa  Pemecahan  Database  dengan  Metode Klasifikasi  Pada  Data  Preprocessing  Data  mining,” Khazanah  Inform.  J. Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  10,  2016,  doi: 10.23917/khif.v2i1.1749.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 443-452 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7] W.  B.  Zulfikar  and  N.  Lukman,  “Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier Dengan  Nearest  Neighbor  Untuk  Identifikasi  Penyakit  Mata,” J.  Online Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–86, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.33.
[8] M.  I.  Maulana  and  A.  A.  Soebroto,  “Klasifikasi  Tingkat  Stres  Berdasarkan Tweet  pada  Akun  Twitter  menggunakan  Metode  Improved  k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi- square,” vol. 3, no. 7, pp. 6662–6669, 2019.
[9] J.  Kirana,  K.  P.  Rajagukguk,  E.  Lailan,  and  S.  Lubis,  “ANALISIS  DAMPAK COVID-19 PADA MASYARAKAT,” vol. 1, pp. 64–69, 2020.
[10]  N.  M.  A.  J.  Astari,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  and  Gede  Indrawan, “Analisis  Sentimen  Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus  Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[11]  D.  P.  Utomo,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” vol. 4, no. April, pp. 437– 444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[12]  M. R. Islam, A. R. M. Kamal, N. Sultana, R. Islam, M. A. Moni, and A. Ulhaq, “Detecting  Depression  Using  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  Classification Technique,” Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Chem.  Mater.  Electron.  Eng.
IC4ME2 2018 , no. February, pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/IC4ME2.2018.8465641.
[13]  W. Medhat, A. Hassan, and H. Korashy, “Sentiment analysis algorithms and applications:  A  survey,” Ain  Shams  Eng.  J. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1093–1113, 2014, doi: 10.1016/j.asej.2014.04.011.
[14]  N.  Silalahi,  “TIN :  Terapan  Informatika  Nusantara  Penentuan  Strategi Promosi  Universitas  Budi  Darma  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering TIN : Terapan Informatika Nusantara,” vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[15]  R.  S.  Harahap,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Decision  Tree,  Naive Bayes Dan Neural Network  Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronis,” Konf. Nas.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  239-INF.244,  2016, [Online].
Available:
http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/knit/article/vi ew/129.
[16]  S.  Defiyanti,  “Integrasi  Metode  Clustering  dan  Klasifikasi  untuk  Data Numerik,” Citee , no. July, pp. 256–261, 2017.
[17]  E. Buulolo, Buku Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , I. 2020.