Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1244-1252

## Analisa Sentimen Twitter Vaksin Covid-19 di Indonesia dengan Metode Support Vector Machine
Sulastri 1* , Fahad Abdul Nur 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank Semarang, Indonesia
E-mail : sulastri@edu.unisbank.ac.id 1 , fahadabdulnur@gmail.com 2

## Abstract
In  today's  digital  era,  Twitter  is  very  widely  used  by  the  public  as  a  means  of communication. These facilities provide freedom in expressing opinions and / or opinions on twitter social media. Opinions in social media twitter can be called tweets. Opinions that often arise are very diverse in expression and meaning in the context of the problem being discussed. Tweets analyzed in this study are related to the issue of the Coronavirus in Indonesia. The data used in this study, 500 tweet data with 350 training data and 150 test  data.  The  tools  used  in  the  classification  process  is  the  Python  programming language.  Then  for  the  method  used  in  the  classification  is  the  vector  support  machine method with the sentiment data used, namely positive and negative. The results are given in  the  support  vector  machine  method  in  a  value  of  66%,  with  a  recall  of  61%  and  a precision  of  74%.  Therefore,  the  support  vector  machine  method  is  quite  good  in classifying.
Keywords: Analisis  Sentimen  Twitter,  Metode  Support  Vector  Machine,  Isu  Vaksin Covid-19

## Abstrak
Di era digital saat ini, Twitter sangat banyak digunakan oleh masyarakat sebagai alat komunikasi.  Fasilitas  tersebut  memberikan  kebebasan  dalam  mengemukakan  pendapat dan/atau pendapat di media sosial twitter. Pendapat di media sosial twitter bisa disebut dengan  tweet.  Pendapat-pendapat  yang  sering  muncul  sangat  beragam  ekspresi  dan maknanya dalam konteks permasalahan yang dibicarakan. Tweet yang dianalisis dalam penelitian  ini  berkaitan  dengan  isu  virus  Corona  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  500  data  tweet  dengan  350  data  latih  dan  150  data  uji. Alat  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  adalah  bahasa  pemrograman  Python. Kemudian  untuk  metode  yang  digunakan  dalam  klasifikasinya  adalah  metode  vector support  machine  dengan  data  sentimen  yang  digunakan  yaitu  positif  dan  negatif.  Hasil yang diberikan pada metode support vector machine dengan nilai 66%, recall 61%, dan presisi  74%.  Oleh  karena  itu,  metode  support  vector  machine  cukup  baik  dalam melakukan klasifikasi.
Kata  Kunci: Analisis  Sentimen  Twitter, Metode Support  Vector Machine,  Isu  Vaksin Covid-19

## 1. Pendahuluan
Pada 2020, seluruh dunia sedang digemparkan dengan pandemi virus corona. Hampir seluruh  negara  di  dunia  terdampak  dengan  pandemi  ini,  termasuk  negara  Indonesia. Timbulnya  masalah  ini  masyarakat  merasa  khawatir  dikarenakan  sudah  banyak  kasus yang  bermunculan,  masalah  tersebut  yaitu  berupa  virus  corona  atau  covid19.  Dengan belum  adanya  vaksin/obat  untuk  mematikan  virus  tersebut,  pemerintah  melakukan tindakan  seperti  lockdown/PSBB  (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar)  terhadap masyarakat  untuk  tinggal  di  rumah.  Menurut  Wikipedia  total  kasus  virus  corona  di Indonesia  menjadi  598.933  jiwa,  untuk  korban  yang  meninggal  mencapai  18.336  jiwa,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1244-1252
sedangkan total pasien sembuh dari virus corona mencapai 492.000 jiwa per 12 Desember 2020[1]. Untuk itu perlu penelitian dalam permasalahan ini.
Media sosial saat ini memegang peranan penting dalam menyebarkan informasi, salah satunya  media  sosial  twitter  yang  sangat  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  sebagai sarana  komunikasi.  Sarana  tersebut  memberikan  kebebasan  dalam  mengutarakan  opini atau pendapat didalamnya. Twitter sebagai media informasi yang akan digunakan untuk mengambil informasi tweet pengguna atau status yang ada ditwitter. Opini dan pendapat masyarakat  dalam  memecahkan permasalahan  yang  sedang  dibicarakan  sangat  beragam mulai dari berkomentar secara baik atau positif maupun buruk atau negatif.
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  didalam  database.  Data  mining  adalah  proses  yang  menguraikan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk  mengeksraksi  dan mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar[2].
Text mining yang dikenal juga dengan text data mining atau pencarian pengetahuan di basis data textual adalah sebuah proses yang semi otomatis melakukan ekstraksi dari pola yang ada di database . Text mining mempunyai kesamaan dengan data mining. Keduanya memiliki  tujuan  yang  sama  yaitu  untuk  memperoleh  informasi  dan  pengetahuan  dari sekumpulan data sangat banyak. Data tersebut bisa berbentuk sebuah database [3] . Penelitian yang dilakukan oleh Novantirani Anita, Mira Kania Sabariah, danVeronika Effendu, (2015) menunjukkan sebuah proses klasifikasi dokumen tekstual ke dalam dua kelas,  yaitu  kelas  sentimen  positif  dan  negatif.  Hasil  dari  penelitian  dapat  membantu usaha  untuk  melakukan  riset  pasar  atas  opini  publik[4]..Penelitian  berikutnya  dilakukan oleh  Ghulam  Asrofi  Buntoro  (2017),  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengandung sentimen  positif,  netral  atau  negatif.  Dengan  menggunakan  metode  dalam  penelitian  ini yaitu  untuk  proses  klasifikasinya  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Untuk preprocessing data menggunakan tokenisasi, cleansing dan filtering, untuk menentukan class sentimen dengan metode Lexicon Based. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  sentimen  terhadap  calon  gubernur  DKI  Jakarta 2017 dengan jumlah dataset sebanyak 300 tweet[5]. Adapun penelitian yang hampir sama dengan penelitian terkait yaitu penelitian yang dilakukan oleh Umi Rofiqoh, Rizal Setya Perdana dan M Ali Fauzi (2017) yang bermaksud untuk menganalisis sentimen salah satu cabang  penelitian  dari Text  Mining yang  berguna  untuk  mengklasifikasi  dokumen  teks berupa  opini  berdasarkan  sentimen.  Dokumen  teks  yang  digunakan  dalam  penelitian berasal  Twitter  tentang  opini  masyarakat  mengenai  penyedia  layanan  telekomunikasi seluler.  Metode  yang  digunakan  adalah  Support  Vector  Machine  dengan  menggunakan Lexicon  Based Features sebagai  pembaharuan  fitur  selain  memakai  fitur  TF-IDF.  Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 data yang dibagi menjadi dua jenis data dengan perbandingan 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji[6].
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  menganalisis,  mengelola  data  opini pengguna  twitter  terkait  isu  vaksin  covid-19  di  Indonesia  dan  kemudian mengklasifikasikan  sentimen  data tweet tersebut  dengan  menggunakan  metode support vector  machine serta  menghitung  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode support vector  machine [7] . Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine dalam analisis sentimen pengguna sosial media twitter dengan  topik  virus  corona  di  indonesia.  Mengetahui  isu  apa  yang  terjadi  dengan  isu vaksin  covid-19  di  Indonesia,  mentukan  hasil  akurasi  dengan  menggunakan  metode support vector machine [8] .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2. Metodelogi Penelitian
2.1. Flowchart Penelitian
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.2. Analisis Masalah
Masalah  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  terkait  isu  vaksin  covid-19  di Indonesia  dengan  pengumpulan  data tweet mengenai  isu  vaksin  coivd-19  menggunakan Twitter  API  ( Application  Programming  Interface) .  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu metode support vector machine guna untuk mengklasifikasi data tweet terkait isu vaksin covid-19 di Indonesia[9]. Data tweet yang digunakan dalam penelitian ini  diambil  dari  dua  kelas  sentimen  positif  dan  negatif.  Untuk  menentukan  dua  kelas sentiment tersebut dilakukan secara manual. Sebelum melakukan proses mengklasifikasi data tweet harus dilakukan terlebih dahulu proses untuk menyiapkan data dengan proses text preprocessing [10].

## 2.3. Pengumpulan Data
Proses  pengambilan  data  menggunakan  crawling  dengan  menggunakan  kata  kunci “#corona  dan  #vaksin”  di  Indonesia.  Pengambilan  data  menggunakan api  key untuk autentifikasi ke media social Twitter. Api key merupakan suatu layanan yang disediakan untuk pengembang[11]. Proses api key dapat dilakukan sebagai berikut :
1. Masuk ke twitter developer atau buka https://developer.twitter.com/en/apps . 2. Lalu membuat app dengan memilih create an app
Gambar 2. Crawling Data Format Excel
3. Kemudian mengisi formulir yang disediakan untuk mendapatkan api key

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Setelah  mendapatkan api  key dapat  dilakukan  proses  crawling  data  dengan mengautentifikasi dahulu antara twitter dengan R Studio . Pencarian data dapat dilakukan setelah  proses  autentifikasi  selesai  dengan  menggunakan  kata  kunci  atau keyword yang sudah  di  tentukan[12].  Kemudian  data  yang  terambil  akan  disimpan  dengan  bentuk format  .xlsx  karena  memudahkan  untuk  proses  selanjutnya.  Penelitian  ini  terdapat  dua jenis  data  diantaranya  data training dan  data testing. Untuk  mengetahui  data training analisis sentimen tersebut perlu mengklasifikasikan sentimen mengenai isu vaksin covid- 19 yaitu dengan kelas positif dan kelas negatif. Berikut adalah contoh pengumpulan data pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Pengumpulan Data Sentimen Tweet Positif Udah  gak  usah  bahkan  gak  perlu  nyalahin  pemerintah  lagi.  Disaat  ini  saling bahu-membahu bersama adalah waktu yg tepat Positif Demi  menghadapi  pandemi  virus  #corona  ,  Pemerintah  #india  mengambil kebijakan #lockdown . Selama menerapkan kebijakan tersebut Positif Terimakasih karena tetap bekerja untuk membantu melawan covid-19 di rumah sakit saat kami bekerja di rumah Negatif Kalau  kaya  gini  terus,  lama-lama  kita  lupa  caranya  bertegur  sapa  secara langsung. Negatif Hampir seluruh aspek kehidupan penduduk dunia terdampak pandemi corona, termasuk sektor penerbangan yg anjlok sejak viruscorona masuk ? @jokowi Ojol tidak pernah takut mati karena Corona, tapi mereka takut anak istrinya mati kelaparan! Kalau memang banyak
Data diatas merupakan contoh dari data training dan data testing yang masing-masing terdiri dari 6 data training, 3 data positif dan 2 data negatif, kemudian 1 data yang tidak diketahui apakah data tersebut termasuk kedalam data sentimen positif atau negatif.
Tabel 2. Data Penelitian Jenis Tweet Sentimen Positif Negatif Isu Vaksin Covid-19 260 240 Data Training 157 193 Data Testing 83 67
Data  untuk  penelitian  ini  dengan  tweet  sentimen  berjumlah  499  data  dengan  total sentimen positif 260 data dan sentimen negatif 240 data.

## 2.4. Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dijelaskan proses mengenai implementasi sistem dalam penelitian ini. Berikut adalah flowchart implementasi sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Implementasi Sistem
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1244-1252
pembobotan kata

## 2.4.1. Penginputan Data
Data  yang  sudah  disimpan  dalam  format  excel,  selanjutnya  data  akan  diinputkan kedalam bahasa Python.

## 2.4.2. Text Preprocessing
Pada tahap text preprocessing adalah tahapan dimana aplikasi melakukan seleksi data yang  akan  diproses  pada  setiap  dokumen.  Proses  preprocessing  ini  meliputi  (1)  case folding, (2) tokenizing, (3) filtering, dan (4) stemming. Tahapan tersebut juga merupakan proses  analisis  sentimen  yang  memerlukan  beberapa  tahap  untuk  mempersiapkan  suatu teks dapat diubah secara terstruktur[13].

## 2.4.3. TF-IDF
TF ( Term Frequency) adalah frekuensi dari kemunculan sebuah term dalam dokumen yang bersangkutan[14]. Sedangkan menurut Gieffari Satria Abdilah tahun 2019 term freq merupakan  sebuah  proses  pembobotan  kata  dimana  dalam  proses  ini  dilakukan perhitungan term atau  kata  yang  muncul  dalam tweet (tf),  menghitung  data tweet yang mengandung term (df), menghitung inverse dokumen frekuensi (idf)[15]. Berikut rumus dari:
(1)

## 2.4.4. Imlementasi Metode Support Vector Machine
Support  vector  machine  itu  sendiri  memiliki  konsep  klasifikasi  dengan  mencari hyperplane  atau  garis  pembatas  untuk  memisahkan  kedua  data  sentimen  dengan  baik. Garis pembatas tersebut berguna untukmemisahkan tweet bersentimen positif (+1) dengan tweet negatif (-1). Persamaan SVM : ( ) atau ( )   ∑ ( ) (2)
Keterangan :
=  Parameter  hyperplane  yang  dicari  (garis  tegak  lurus  antara  hyperplane dan titik support vector ).
= Titik data masukan support vector machine.
= Nilai bobot setiap titik data.
( ) = Fungsi kernel. = Parameter hyperplane yang dicari (nilai bias).
Gambar 4. Struktur Metode SVM

## 2.4.5. Hitung Akurasi
Proses klasifikasi data dalam penelitian ini menggunakan confussion matrix. Dimana perhitungan  akurasi,  recall,  presisinya  menggunakan  confussion  matrix  tersebut  diambil dari jumlah perhitungan data positif dan data negatif. Berikut adalah hasil klasifikasi dari

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1244-1252
confussion matrix akan dijelaskan pada tabel dibawah dengan data testing sebanyak 150 data tweet .
Tabel 3. Confussion Matrix Kelas Prediksi Negatif Positif Positif TP FP Negatf TN FN
Dalam menghitung menggunakan rumus sebagai berikut:
(1) (2) (3)

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil  penelitian  dari  analisis  sentimen twitter yang  berfokus  pada  topik  isu  terkait virus corona di Indonesia adalah:
3.1. Membaca Data Tweet
Gambar 5. Membaca data Tweet
Pada Gambar 5. yaitu script yang digunakan untuk membaca data yang sebelumnya di import  maka  akan  menampilkan  hasil  tersebut.  Untuk  penelitian  ini  proses  pembacaan data. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sentimen twitter media sosial terkait  isu  vaksin  covid-19  di  Indonesia  dengan  klasifikasi  positif  dan  negatif  yang nantinya akan digunakan dalam proses training dan testing .

## 3.2. Stopword dengan bentuk Wordcloud
Pada  Gambar  6.  merupakan  hasil  proses  dari  memvisualisasikan  suatu  bentuk  teks secara  bebas.  Pada wordcloud diatas  tersebut  merupakan  imbuhan  dari  data  sentimen tweet terkait isu vaksin covid-19 di Indonesia. Kemudian untuk data sentimen yang sering banyak muncul yaitu kata psbb, mrt, jakarta, tambah, penutupan, stasiun. Oleh karena itu proses visualisasi ini hanya menampilan imbuhan yang sering banyak muncul.
Gambar 6. Hasil dalam bentuk Wordcloud

## 3.3. Hasil TF-IDF
Pada  Gambar  7  merupakan  tampilan  hasil  dari  proses  penghitungan  tf-idf  dengan diimplementasikan dalam bentuk numerik. Untuk 0 yaitu sentimen  positif dan 1 negatif, lalu  untuk  angka  setelah  sentimen  tersebut  yaitu  kata  pada  data  yang  dilakukan  dalam perhitungan tf-idf ,  dan  kemudian  angka  dengan  0.  setelah  kata  data  yaitu  hasil perhitungan dari tf-idf .
Gambar 7. Hasil Proses Penghitungan TF-IDF

## 3.4. Hasil Implementasi Metode SVM dan Hasil Akurasi
Pada Gambar 8. yaitu menampilkan hasil klasifikasi SVM dengan proses pemanggilan data  hasil  dari  test_y  dan  predictions_svm  dimana  hasil  yang  ditampilkan  merupakan hasil akhir dari penelitian ini yang merupakan nilai ketepatan prediksi diatas sebesar 81%
Gambar 8. Implementasi Metode SVM dan Hasil Akurasi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 4. Hasil Prediksi
Actual Positif Negatif Kelas Prediksi Positif 60 23 Negatif 5 62
Berikut ini penjelasan dari tabel diatas :
1. True positif 60 data tweet.
2. True negatif 23 data tweet.
3. False positif 5 data tweet.
4. False negatif 62 data tweet.
Dalam menghitung menggunakan rumus sebagai berikut:
Hasil perhitungan akurasi adalah 81 % artinya kinerja dari algoritma svm cukup baik dalam  melakukan  klasifikasi,  nilai  recall  adalah  72  %  artinya  algortima  svm  dalam melakukan  recall  cukup  mengenali  sentimen  data  uji  pada  saat  pengecekan  kata bersentimen  pada  proses  pembobotan  data,  dan  untuk  presisinya  berjumlah  92  %  yang artinya  algortima  svm  ini  cukup  teliti  dalam  melakukan  proses  pengklasifikasian  data dikarenakan nilai dari presisi lebih tinggi dibandingkan dengan yang lainnya. Kesimpulan dari  perhitungan  svm  ini  bahwa  metode  support  vector  machine  cukup  baik  dalam mengklasifikasikan data.
Gambar 9. Histogram
Pada  Gambar  9  merupakan  salah  satu  visualisasi  analisis  sentimen  dari  klasifikasi terkait  isu  vaksin  covid-19  di  Indonesia  dalam  bentuk  histogram  yang  dibagi  2  nilai dataset  dengan  diurutkan  ke  dalam  interval  data.  Hasil  dari  proses  tersebut  yaitu  51  % untuk sentimen positif dan 49 % untuk sentimen negatif dengan positif (0.0) dan negatif (1.0).

## 4. Kesimpulan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Support  Vector  Machine yang dimana metode ini dapat melakukan klasifikasi tweet yang memiliki sentimen positif dan negatif  dengan  data  sebanyak  350  data  latih  dan  150  data  uji  yang  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  81  %,  dengan  hasil  recall  72  %,  dan  hasil  presisinya  sebesar  92  %. Penelitian  ini  menghasilkan  beberapa  hasil  plot  Gambar  berupa  plot  wordcloud  dan histogram yang dapat memberikan sebuah informasi statistik data yang dihasilkan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1244-1252

## Daftar Pustaka
[1] Wikipedia, “Pandemi COVID-19 di Indonesia,” 2020. https://id.wikipedia.org/wiki/Pandemi_COVID-19_di_Indonesia.  (accessed  Dec.
13, 2020).
[2] dkk.  Turban,  E., Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems .  Yogyakarta: Andi Offset., 2005.
[3] Sumarno and M. A. Rosid, “Classification of Student Complaints with the Naive Bayes  and  Literature Methods,” JOINCS  (Journal  Informatics,  Network,  Comput. Sci. , vol. 3, pp. 1–7, 2020, doi: 10.21070/joincs.v3i0.711.
[4] A. Novantirani, M. K. Sabariah, and V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk  Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota  dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2015.
[5] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” INTEGER  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.32–41,  2017,  [Online]  .Available: https://www.researchgate.net/profile/Ghulam_Buntoro/publication/316617194_Analisis _Sentimen_Calon_Gubernur_D KI_Jakarta_2017_Di_Twitter/links/5907eee44585152d2e9ff992/Analisis- Sentimen-Calon-Gubernur-DKI-Jakarta- 2017-Di-Twitter.pdf.
[6] U. Rofiqoh, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada  Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature,” J.Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  1,  no.  12,  pp.  1725–1732, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/628.
[7] A. V. Sudiantoro and E. Zuliarso, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Pros. SINTAK 2018 , pp. 398– 401, 2018.
[8] M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve Bayes Dan Knn,” Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[9] L. Nurhajati, R. Sukandar, R. C. Oktaviani, and X. A. Wijayanto, “Perbincangan Isu  Corona  COVID-19  di  Media  Daring  dan  Media  Sosial  di  Indonesia,” Lemb. Penelitian,  Publ.  dan  Pengabdi.  Masy. ,  pp.  1–27,  2020,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/340916589_Perbincangan_Isu_Corona_COVI
D- 19_di_Media_Daring_dan_Media_Sosial_di_Indonesia__Big_Data_Analysis/link/ 5ea3d8fe45851553faace361/download.
[10] B.  M.  Pintoko  and  K.  M.  L,  “Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
[11] F.  Rahutomo,  P.  Y.  Saputra,  and  M.  A.  Fidyawan,  “Implementasi  Twitter Sentiment  Analysis  Untuk  Review  Film  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  4,  no.  2,  p.  93,  2018,  doi: 10.33795/jip.v4i2.152.
[12] Andrybrew,  “Crawling  –  Mining  Twitter  Data  menggunakan  R,”  2015. https://andrybrew.blog/2015/03/01/crawling-  mining-twitter-data-menggunakan-r/ (accessed Dec. 13, 2020).
[13] INFORMATIKALOGI, “Text Preprocessing,” 2016.
https://informatikalogi.com/text-preprocessing/ (accessed Dec. 13, 2020).
[14] S. T. Yuliana, “Anaisis Sentimen Lirik Lagu Indonesia Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Universitas Stikubank Semrang, 2018.
[15] G. S. Abdillah, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terkait isu yang Terjadi pada  Papua  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine,”  Universitas  Stikubank Semarang, 2019.