## Aplikasi Pemantauan Media Sosial untuk Analisa Merek
Rikip Ginanjar 1 , Rosalina 2 , Aldo Wijaya 3 1,2,3 Faculty of Computing, President University, Bekasi, Indonesia
1 rosalina@president.ac.id
Diterima 02 September 2020 Disetujui 26 November 2020
Abstract—  In  recent  years,  micro-blogs  on  the  Internet have  become  a  popular  way  of  expressing  feelings, thoughts,  and  even  communicating  opinions  about products and services that are common among its users. Collecting  user  opinions  can  be  an  expensive  and  time- consuming  task  using  conventional  methods  such  as surveys. The sentiment analysis of the customer opinions makes  it  easier  for  businesses  to  understand  their competitive  value  in  a  changing  market  and  to understand  their  customer  views  about  their  products and  services.  In  this  research,  Lexicon-Based  approach especially AFINN lexicon is implemented to classify user twitter  sentiment,  throughout  which,  twitter  Micro- blogs  data  has  been  collected,  pre-processed  analyzed, and classified. The results of this research is an android application  that  could  classify  users'  perspective  via tweets into positive and negative, which is represented in a pie chart for Monthly report.
Index  Terms—  Sentiment  Analysis,  Brand  Analysis, Twitter, Android Application

## I. P ENDAHULUAN
Media  sosial  memberikan  data  yang  bermanfaat bagi sumber pembelajaran, dimana  secara statistik [1] diverifikasi  bahwa  71 web digunakan  oleh  para konsumen dengan menggunakan media sosial. Terkait dengan  hal  tersebut,  penelitian  [2]  menunjukkan bahwa  50%  konsumen  memilih  untuk  melihat komentar  para  konsumen  lainnya  tentang  produk sebelum  memutuskan  untuk  memberikan  produk  atau layanan tersebut. Pendapat para konsumen merupakan umpan  balik  yang  paling  efektif  tentang  produk  dan layanan  bagi  para  pelaku  bisnis  yang  memungkinkan untuk  mengubahnya  menjadi  peluang  bisnis  baru  [3]. Jejaring  sosial  seperti Twitter menyediakan  media promosi, branding serta meningkatkan promosi merek dagang [4].
Sentimen  adalah  sikap,  pemikiran,  atau  penilaian yang  didorong  oleh  perasaan  [5].  Analisis  sentimen didefinisikan sebagai proses penggalian dan pemahaman  sentimen  yang  diungkapkan  dalam dokumen teks. Analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan  opini  [6,7].  Dari  sudut  pandang pengguna,  mereka  dapat  memposting  kontennya sendiri  melalui  berbagai  media  sosial,  seperti  forum, mikro-blog,  atau  situs  jejaring  sosial online salah satunya Twitter [8].  Dari  perspektif  peneliti,  banyak
situs  media  sosial  merilis  antar  muka  pemrograman aplikasi  (API),  yang  membantu  para  peneliti  dalam pengumpulan dan analisis data,  misalnya, Twitter saat ini  memiliki  beberapa  API  yang  tersedia,  yaitu SEARCH API . Dengan SEARCH API, developer dapat mengumpulkan  data  status  dan  informasi  pengguna untuk dijadikan bahan penelitian.
Situs web  micro-blogging telah  berkembang menjadi  sumber  berbagai  jenis  informasi.  Hal  ini disebabkan  oleh  sifat  mikro-blog  yang  merupakan tempat orang atau para penggunanya untuk memposting  pesan  mengenai  pendapat  mereka mengenai  berbagai  topik,  mendiskusikan  masalah terkini,  mengeluh,  serta  mengungkapkan  sentimen positif  untuk  merek  yang  mereka  gunakan  dalam kehidupan sehari-hari. Perusahaan yang memproduksi merek  semacam  itu  sudah  mulai  menganalisis  blog mikro  ini  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat mengenai  merek  dagang  mereka.  Sering  kali, perusahaan-perusahaan ini mempelajari reaksi pengguna  dan  membalas  pengguna  di  blog  mikro. Terkait  dengan  ini,  salah  satu  tantangannya  adalah membangun teknologi untuk mendeteksi dan meringkas  sentimen  secara  keseluruhan.  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  analisa tweet dari  Twitter mengenai  opini  masyarakat  mengenai  merek  dagang tertentu.
Tweet adalah  sumber  informasi  yang  dapat diandalkan  terutama  karena  penggunanya  men- tweet tentang  apa  saja  dan  semua  yang  mereka  lakukan termasuk membeli merek barang atau jasa tertentu dan kemudian mengulasnya. Selain itu, semua tweet berisi hashtag yang  memudahkan  dalam  mengidentifikasi tweet dibandingkan  dengan  menggunakan  metode konvensional yang menghabiskan waktu yang banyak terutama dalam menganalisa dan mengumpulkan opini pengguna.    Sejumlah  penelitian  mengenai  sentiment analisis  terhadap  merek  dagang  dilakukan  dengan menggunakan Twitter [9-14],  penelitian-penelitian tersebut  berhasil  mengidentifikasi  opini  pengguna yang berpengaruh dalam branding serta meningkatkan promosi merek dagang.
AFINN  telah  dikembangkan  oleh  Finn  Arup Nilesen  sebagai  metode  analisis  sentimen  khusus untuk microblogging , AFINN adalah metode Berbasis Leksikon  yang  berisi  daftar  kata-kata  yang  dinilai untuk  valensi  dengan  skor integer ,  metode  leksikon

## ISSN 2085-4552
AFINN adalah metode Leksikon paling sederhana dan paling populer yang dapat digunakan secara luas untuk analisis  sentimen.  Aplikasi  tersebut  mengumpulkan data  menggunakan  API  publik  Twitter  yang memungkinkan  pengembang  mengekstrak tweet dari Twitter secara pro-gramatikal. Data yang dikumpulkan,  karena  sifat tweeting yang  acak  dan kasual,  perlu  disaring  untuk  menghapus  informasi yang  tidak  perlu  seperti  menghapus  nama  pengguna, hashtag , URL ,  dan  lain  sebagainya.  Karena  tahap preprocessing telah  dilakukan  sampai  batas  tertentu, mungkin  untuk  menjamin  bahwa  analisis tweet yang difilter  ini  akan  memberikan  hasil  yang  dapat diandalkan.
Adapun  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah membuat  aplikasi android yang  dapat  menganalisis tweet ,  membuat  daftar brand sesuai  kategorinya  dan divisualisasikan dalam bentuk bar chart sesuai dengan nilai  rating  tertinggi,  mengimplementasikan  AFINN Lexicon  untuk  klasifikasi  teks  ke  dalam  kategori positif,  dan  negatif,  dan  membuat  grafik  persentase sentimen setiap bulan dari data tweet terbaru. Batasan penelitian ini adalah sebagai berikut:
• Aplikasi dibuat untuk menentukan opini berdasarkan tweet hanya dalam bahasa inggris.
• Aplikasi  yang dikembangkan hanya  menganalisis kurang dari 5000 tweet sesuai ketersediaan data.
• Hanya  menyajikan  beberapa  kategori brand atau merek yang dapat dianalisis.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sentiment Analysis
Suatu  instansi  secara  konsisten  harus  mengetahui penilaian  pembeli  mengenai  produk  dan  layanan mereka.  Begitu  juga  dengan  pembeli  atau  konsumen perlu  mengetahui  penilaian  pembeli  lain  sebelum mereka  memutuskan  untuk  membeli  barang  atau menggunakan  suatu  layanan.  Analisis  sentimen merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  digunakan untuk  menganalisis  opini  positif,  negatif  dan  netral orang  tentang  merek  atau  jasa  tertentu  [15].  Analisis Sentimen  tidak  hanya  bergantung  pada  polaritas  kata, tetapi  juga  pada  pohon  tata  bahasa  dari  kalimat  yang dianalisis. Sistem mengidentifikasi ekspresi idiomatik, memberikan  interpretasi  pada  negasi,  memodifikasi polaritas  kata  yang  berdasarkan  pada  adverbia,  kata sifat,  konjungsi  atau  kata  kerja  yang  terhubung, terutama  dengan  mempertimbangkan  peningkatan logika fungsional tertentu.
Pesan Twitter  kerap digunakan untuk  menentukan sentimen  pembeli  terhadap  suatu  merek.  Penelitian terkini tentang analisis sentimen di Twitter menggunakan  berbagai  metode  dan  teknik.  Twitter adalah sumber jangkauan data sosial yang merupakan titik  awal  untuk  penambangan  web  sosial  karena keterbukaannya  yang  melekat  dengan  konsumsi publik,  API  yang  terdokumentasi  dengan  baik,  serta daya tarik yang luas bagi pengguna dari setiap lapisan masyarakat [15 ].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  banyak  teknik analisis sentiment yang telah dikembangkan. Pertama, klasifikasi  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  teks menjadi kelas sentimen positif atau negatif. Kemudian dilakukan  pendekatan  esensial  berbasis  leksikon  guna menyelidiki tweet yang  terkandung  di  dalam  teks. Teks dipindai dan diperiksa untuk mengetahui apakah terdapat kata sentimental yang terkandung didalamnya.  Setelah  itu,  kata-kata  tersebut  kemudian diberi nilai sentimen yang ditentukan berdasarkan nilai atau skor.

## B. AFINN Lexicon
Metode  berbasis  leksikon  disebut  juga  sebagai metode  leksikon  dan  berfokus  pada  korpus  atau kamus  kata-kata  dengan  polaritas  yang  telah ditentukan. Leksikon AFINN dibuat pada tahun 2009 untuk tweet yang  diunduh  untuk  analisis  sentimen online .  Versi  sebelumnya  AFINN-96  berisi  1468 kata-kata  yang  sangat  berbeda.  Versi  terbaru  yang dikenal sebagai AFINN-111 berisi 2477 kata. Skor di AFINN  mulai  dari  -5  hingga  +5.  -5  berarti  sangat negatif  dan  +5  berarti  sangat  positif.  Kata-kata tersebut  dinilai  secara  manual.  Glosarium  dalam leksikon  AFINN  dimulai  dengan  kumpulan  kata-kata negatif  [16].  Sebagian  besar  kata  positif  diberi  skor dengan +2 dan sebagian besar kata negatif diberi skor -2, kata-kata negatif yang kuat dengan nilai –4 atau – 5.

## C. Penelitian terkait
SentiTweet [17] merupakan aplikasi yang memberikan  wawasan  atau  informasi  mengenai  kata- kata  yang  telah  digunakan  di tweet terbaru  dan  juga untuk memprediksi suasana hati seseorang berdasarkan  20 tweet teratas  di timeline -nya.  Ketika pengguna  memasukkan  kata  kunci,  hasilnya  hanya menampilkan  Diagram  Lingkaran  dengan  10 tweeter teratas, dan 10l lokasi tweet teratas tanpa memberikan hasil  seperti  detail  siapa  yang  telah  men- tweet , persentase hanya mengandalkan Diagram Lingkaran.
Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  informasi  yang  lebih  detail  seperti  siapa yang  telah tweet , tweet tersebut  kemudian  hasilnya dibagi menjadi 2 kategori yaitu Positive, dan Negative Sentiment  serta  untuk  menambahkan Pie  Chart (untuk  menunjukkan  persentase  hasil  Sentiment tersebut  di  tiap  bulannya),  antarmuka  pengguna SentiTweet ditunjukkan pada Gambar 1.
Tabel 1. Perbandingan antara penelitian dan penelitian terkait
TweetMent [18]  adalah  aplikasi  seluler  yang mengandalkan API Twitter dan pengklasifikasi Naive Bayes untuk mengklasifikasikan tweet yang diposting (maksimal  7  hari)  dan  memberikan  sentimen  umum pengguna pada topik pencarian tertentu. Aplikasi   ini dapat  mencari tweet ( tweet apapun),  hasilnya  berupa daftar tweet dengan  analisis  sentiment; tweet negatif dengan  warna  merah, tweet positif  dengan  warna hijau,  dan tweet netral  dengan  warna  abu-abu, masing-masing tweet menampilkan username ,  foto pengguna,  dan tweet mereka  serta  hasil  pencarian lainnya yang divisualisasikan pada grafik berdasarkan total  sensitivitas,  tampilan  antar  muka  TweetMent terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Antarmuka TweetMent [18]
Perbandingan  antara  penelitian  dan  penelitian terkait ditunjukkan pada Tabel 1.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  Aplikasi  Pemantauan  Media Sosial  untuk  Analisa  Merek  dilakukan  dalam beberapa tahapan seperti data teks atau pengumpulan data,  data preprocessing , tokenization , AFINN Scoring , Klasifikasi Tweet .
Aplikasi  pemantauan  media  sosial  untuk  analisa merek  merupakan  aplikasi  berbasis  Android  yang digunakan  untuk  menganalisis  sentimen tweet .  Fitur utama  dari  aplikasi  ini  adalah    melakukan  analisis sentimen  dalam tweet dan  mengkasifikasikannya menjadi  sentimen  positif  yang  ditunjukkan  dengan warna  hijau,  dan  sentimen  negatif  yang  ditunjukkan dengan warna
merah.
Aplikasi
ini mengimplementasikan  pendekatan Lexicon-Based
khususnya AFINN  lexicon untuk  mengklasifikasikan sentimen twitter
pengguna.
Data
tweet divisualisasikan  dengan Pie  Chart sebagai  ringkasan dari total sentimen tweet di setiap bulannya. Aplikasi android  ini  dapat  digunakan  oleh  pengguna, organisasi,  perusahaan  untuk  mereview  citra  merek, adapun diagram use case dari aplikasi ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Use Case

## A. Tweet Search API Dataset
Berdasarkan  pencarian  merek,  aplikasi  ini  bisa mendapatkan kurang dari 5000 tweet (juga tergantung jumlah  data  yang  tersedia)  menggunakan Twitter Search  API .  Sedangkan  selama  proses  pencarian aplikasi  ini  memfilter  data  mentah  dan  menghapus semua tweet yang  dianggap noise .  Sebuah tweet dianggap  berisik  jika  berisi  "RT",  "@",  "URL",  dan lain sebagainya.
Perbandingan Sentisis ( Peneliti an ini) TweetMent SentiTw eet Daftar Merek V X X Bar chart merek berdasarkan rating V X X Deskripsi  dari merek V X X Hasil detail bulanan  untuk setiap bulan V X X Grafik persentase Sentimen V V V Daftar tweet berdasarkan klasifikasi sentiment V V X

## ISSN 2085-4552

## B. Twitter API
Pada  aplikasi  ini  untuk  mengambil  data  dengan Twitter  Search  API dilakukan  dengan  menggunakan metode request and response ,  responnya  berupa format  JSON,  dengan  syarat  sekali request tidak boleh  lebih  dari  180 tweet ,  jika  melebihi  maka  akan mempengaruhi rate limit. Terkait dengan hal tersebut, diperlukan permintaan perulangan untuk mendapatkan  lebih  dari  180 tweet ,  adapun  konten JSON didapatkan dari status pengguna twitter seperti create_at, teks, url, metadata, dan lain sebagainya.

## C. Tweet Preprocessing
Tahapan pre-processin g  memodifikasi tweet mentah  sebelum  diteruskan  ke  fitur  ekstraksi.  Selain itu  juga  merupakan  tahapan  yang  diperlukan  untuk meningkatkan  kinerja  sistem  secara  keseluruhan. Dalam tahap ini metode sederhana dirangkai bersama untuk  memodifikasi tweet mentah  menggunakan ekspresi reguler. Membatasi agar setiap pre-processor hanya  melakukan  satu  tugas  sederhana  sehingga mudah  dalam  pengelolaannya  seperti  yang  terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar preprocessor yang digunakan dalam
Tweet Preprocessing Filter Deskripsi Lower Case Mengubah seluruh huruf besar menjadi huruf kecil No User Mengganti  seluruh username yanag disebutkan dengan empty string
No RT Tag Mengganti  seluruh tags RT  dengan empty string No URL Mengganti seluruh tags URL dengan empty string
No Hashtag Mengganti semua tanda pagar
bersama  dengan  tag  berikut  dengan string kosong Limit Chars Menghapus  semua  karakter  non
abjad atau spasi

## D. AFINN Lexicon
Pendekatan  berbasis  leksikon  disebut  juga pendekatan  kamus  dan  mengandalkan  leksikon  atau kamus  kata  dengan  polaritas  yang  telah  dihitung sebelumnya.  Kadang-kadang  metode  ini  dianggap sebagai  bagian  dari  pendekatan Machine  Learning Unsupervised , namun juga menggambarkannya metode independen, karena kualitas klasifikasi dalam pendekatan  berbasis  leksikon  hanya  bergantung  pada kualitas  leksikon.  Pendekatan  berbasis  leksikon sebagai berikut:
1. Membangun leksikon kata dan kata-kata tersebut diberi nilai
2. Menyiapkan bag  of  words yang  telah  dibuat sebelumnya  (AFINN)  yang  akan  digunakan dalam memberikan nilai sebuah kata
3. Tahap preprocessing :  penurunan  kata  dalam huruf  besar  /  kecil,  penghilangan  kata-kata penghenti, stemming, negasi.
4. Skor  perhitungan  sentimen:  setiap  kata  dari sekumpulan  kata  akan  dibandingkan  dengan leksikon  AFINN.  Jika  kata  ditemukan  dalam leksikon,  skor  sentimen  kata  tersebut  kemudian ditambahkan dan skor sentimen dijumlahkan.
Contohnya: “ A  masterful[+0.92]  ﬁlm  from  a  master[+1] ﬁlmmaker  ,unique[+1]  in  its  deceptive  grimness  , compelling[+1] in its fatalist[-0.84] worldview.”
Akan dihitung sebagai berikut:
Total Sentiment Score = +0.92 +1 +1 +1 -0.84 = 3.08 Yang  berarti,  teks  tersebut  mengandung  sentimen positif.

## IV. H ASIL P ENELITIAN

## A. User Interface Development
Saat  pertama  kali  digunakan  gambar  4  akan ditampilkan,  gambar  tersebut  akan  muncul  saat pengguna  mengklik  ikon  aplikasi.  Pada  layar  akan terlihat  halaman  dengan  logo  aplikasi,  dan  setelah  3 detik, layar ini akan digantikan oleh halaman beranda. Sedangkan  gambar  4(b)  menunjukkan home atau halaman  depan  aplikasi,  pada  layar  ini  terdapat TitleBar dengan  nama  aplikasi,  teks  untuk  menyapa pengguna,  logo  aplikasi  dan  deskripsi  aplikasi,  dan " Lets Start" untuk menuju ke layar kategori.
(a)                                     (b)
Gambar 4. (a) Splash Screen , (b) Halaman Beranda
Gambar  5(a)  menampilkan  halaman  kategori, didalamnya  terdapat  beberapa  kategori  merek  yang telah diinput secara manual, dan adapun sumber input diambil  dari  Majalah  Forbes.  Pada  halaman  ini, pengguna  dapat  memilih  merek  yang  akan  dianalisis dan pengguna juga dapat melihat perbandingan merek di grafik di layar berikutnya. Sedangkan gambar 5(b) menampilkan  halaman  perbandingan  dengan  grafik
batang.  Perbandingan  merek  berdasarkan  jumlah peringkat  dimana    5  adalah  peringkat  tertinggi  dan  1 adalah  peringkat  terendah  dan  juga  pada  halaman tersebut  terdapat  tombol  Nama  Merek.  Pengguna dapat  mengklik  tombol  Nama  Merek  yang  ingin dianalisis.
(a)                                  (b)
Gambar 5. (a) Halaman kategori, (b) Halaman grafik
Gambar 6(a) menunjukkan halaman hasil ketika pengguna memilih merek yang dipilih. Pada halaman ini  ditampilkan  nama  merek,  gambar/logo  merek mereka,  juga  terdapat  penjelasan  singkat  dari  merek untuk memberi informasi ke pengguna mengenai jenis merek  yang  dipilih,  selain  itu,  juga  terdapat  tombol untuk menampilkan detail bulanan di layar berikutnya.  Sedangkan  gambar  6(b)  menunjukkan halaman  detail  ketika  pengguna  menekan  tombol "Monthly Detail" di halaman deskripsi, di halaman ini ditampilkan  diagram  lingkaran,  dimana  diagram lingkaran  tersebut  berisi  persentase  total  sentimen positif  dan  negatif,  dan  terdapat  tombol  “Periksa Tweet ” untuk memeriksa tweet positif dan negatif dari pengguna di twitter berdasarkan bulan yang dipilih.
(a)                                     (b)
Gambar 6. (a) Halaman hasil, (b) Halaman detail
Gambar  7(a)  dan  7(b)  menunjukkan  tampilan aplikasi  ketika  pengguna  mengklik  tombol “Check Tweet” ,  tombol  tersebut  akan  membawa  pengguna menuju  ke  layar tweet .  Daftar tweet berisi  sentimen positif  dan  negatif,  teks  dengan  warna  merah  berarti sentimen  negatif  dan  teks  dengan  warna  hijau  berarti sentimen positif.
(a)                            (b) Gambar 7. (a) Loading Screen , (b) Tweet Screen

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode Lexicon-Based untuk mengklasifikasikan tweet . Aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  menentukan sentimen  positif  dan  negatif  dari  setiap tweet . Berdasarkan  hasil  tersebut,  kemduian  hasilnya direpresentasikan  dalam  diagram  lingkaran  sebagai rangkuman  dari  total tweet sentimen.  Aplikasi  yang dikembangkan  sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian ini,  namun  aplikasi  ini  kedepannya  tetap  perlu dikembangkan,  dengan  pertimbangan  bahwa  semua jenis  aplikasi  harus  dipelihara  dan  selalu  diperbarui dengan  teknologi  terkini  agar  fungsi  dan  kebutuhan pengguna  selalu  terjaga.  Berikut  adalah  rekomendasi untuk pengembangan dimasa datang :
• Agar  aplikasi  dapat  bekerja  pada  platform  yang berbeda  (lintas  platform)  sehingga  aplikasi  dapat berjalan  tidak  hanya  pada  sistem  operasi Android,  tetapi  aplikasi  dapat  digunakan  pada beberapa  sistem  operasi  yang  berbeda  seperti Microsoft  Windows,  Linux,  Mac  OS,  dan  lain sebagainya.
• Aplikasi tidak hanya menganalisis dataset sebuah tweet dari Twitter tetapi  juga  dapat  mengambil dataset sentimen  dari  media  sosial  lain  seperti Facebook,  Instagram,  dan  situs  berita online seperti Kompas, Detik, OkeZone, LineToday dan lain sebagainya.
• Dalam  aplikasi  ini tweet yang  diambil  kurang dari 5000 tweet . Dengan pengambilan data tweet lebih  dari  5000 tweet ,  akan  mempengaruhi rentang  bulan  yang  didapat  menjadi  lebih  luas sehingga data dan detail  yang dikumpulkan akan lebih  bertambah.  Tambahkan  lebih  banyak

## ISSN 2085-4552
kategori merek yang akan dianalisis agar datanya lebih banyak dan beragam serta penambahan fitur pencarian  dan  saran  pencarian  agar  lebih  mudah dan  cepat  dalam  pencarian  kategori  untuk pengembangan lebih lanjut.
D AFTAR P USTAKA [1] Statista.com, “number of social media users worldwide from 2010 to 2021 in Billions, Link: https://www.statista.com/statistics/278414/number-of- worldwide-social-network-users/
[2] DoubleClick_Inc  .Understanding  Buyer  Search  Activity  as  it Builds to Online Purchase. Retrieved from: www.innovationmarketing.at/news/newsmodul/upload/42918
1378_searchpurchase_0502.pdf. 2005
[3] Hu, G., Bhargava, P., Fuhrmann, S., et al: ‘Analyzing users’ sentiment towards popular consumer industries and brands on twitter’.  IEEE  Int.  Conf.  on  Data  Mining  Workshops, ICDMW, New Orleans, LA, USA., pp. 381–388. 2017
[4] Sharma and Alavi, “Generating trust using Facebook-A study of  5  online  apparel  brands”,  Information  Technology  and Quantitative Management (ITQM2017), 2017.
[5] Kim S-M, Hovy E, “Determining the sentiment of opinions”, Proceedings  of  the  20th  international  conference  on Computational  Linguistics,  page  1367.  Association  for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, 2004.
[6] Liu B, “Sentiment analysis and subjectivity:, In: Handbook of Natural Language Processing, Second Edition, 2010.
[7] Taylor  and  Francis  Group,  Boca.  Liu  B,  Hu  M,  Cheng  J, “Opinion observer: Analyzing and comparing opinions on the web”, In: Proceedings of the 14th International Conference on World  Wide  Web,  WWW  ’05,  342–351.  ACM,  New  York, NY, USA, 2005.
[8] Pak  A,  Paroubek  P  (2010)  Twitter  as  a  corpus  for  sentiment analysis  and  opinion  mining  In:  Proceedings  of  the  Seventh conference  on  International  Language  Resources  and Evaluation.  European  Languages  Resources  Association, Valletta, Malta, 2010.
[9] Haripriya  V.,  Patil  P.G,  “Detection  of  Sarcasm  from Consumer  Sentiments  on  Social  Media  About  Luxury Brands”,  In:  Santosh  K.,  Hegadi  R.  (eds)  Recent  Trends  in Image  Processing  and  Pattern  Recognition.  RTIP2R  2018. Communications  in  Computer  and  Information  Science,  vol 1037. Springer, Singapore, 2019
[10] Bigonha,  C.,  Cardoso,  T.  N.  C.,  Moro,  M.  M.,  et  al: ‘Sentiment-based  influence  detection  on  twitter’,  J.  Braz. Comput. Soc., 18, (3), pp. 169–183, 2012
[11] Hamid  Bagheri,  Md  Johirul  Islam,“Sentiment  analysis  of twitter  data”,  Annual  International  Conference  “Dialogue”, pp. 14-28, 2017
[12] Aliza  Sarlan,  Chayanit  Nadam  and  Shuib  Basri,  “Twitter Sentiment  Analysis”,  2014  International  Conference  on  data Technology  and  Multimedia  (ICIMU),  Putrajaya,  Malaya Gregorian calendar month eighteen – twenty, 2014.
[13] Hasan,  A.,  Moin,  S.,  Karim,  A.,  et  al:  ‘Machine  learning- based sentiment analysis for twitter accounts’, Math. Comput. Appl., 2017, 5, pp. 3008–3015, 2017
[14] Bharti,  S.K.,  Vachha,  B.,  Pradhan,  R.K.,  Babu,  K.S.,  Jena, S.K.: Sarcastic sentiment detection in tweets streamed in real time:  a bigdata  approach.  Digit.  Commun.  Netw. http://dx.doi.org/10.1016/j.dcan.2016.06.002
[15] Umman  Tugba  Gursoy,  Diren  Bulut,  Cimel  Yigit.  “Social Media  Mininng  and  Sentiment  Analysis  for  Brand Management”,  Globat  Journal  of  Emerging  Trends  in  E- Business, Marketing and Consumer Psychology (GJETeMCP), Vol. 3, Issue 1. 2017
[16] Finn Arup Nielsen, "A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblogs", ESWC2011 Workshop on  Making  Sense  of  Micro  posts:  March  2011,  pp.  93-98., 2011.
[17] SentiTweet,  Link:  http://www.sentitweet.com,  last  accessed on: June 16, 2020
[18] TweetMent, Appstore Link: https://play.google.com/store/apps/details?id=org.junejadipan shu.tweetment&hl=en, last accessed: June 16, 2020