Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN UJARAN KEBENCIAN TERHADAP VAKSINASI COVID-19 PADA TWEET BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR
Juan Kalyzta 1 , Muhammad Ardi Willdan 2 , Selfiana Halfiani 3 , Indra 4
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 1811500071@student.budiluhur.ac.id , 2 1811500402@student.budiluhur.ac.id,
3 1811500899@student.budiluhur.ac.id, 4* indra@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Sistem vaksinasi dengan memanfaatkan media komunikasi dan informasi, tanpa dibatasi oleh kendala waktu, ruang dan tempat  serta  keterbatasan  sistem  vaksinasi.  Kurangnya  kesiapan  dalam  menerapkan  sistem  vaksinasi  baru  tersebut  memaksa banyak  pihak  untuk  dapat  beradaptasi  dalam  waktu  yang  cepat.  Sistem  vaksinasi  yang  semula  dianggap  sebagai  solusi  mulai menuai  beragam  pendapat  dari  masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  ujaran  kebencian  pada  masa vaksinasi  pada  media  sosial  Twitter.  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  analisis  sentimen  melalui  pendekatan machine  learning  dengan  pelabelan  secara  manual  oleh  pakar,  dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan  CountVectorizer  dan Algoritme  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor.  Nilai  pengujian  dan  evaluasi  tertinggi  yang  diperoleh  sebesar:  akurasi  35%,  presisi 20% dan recall 100% menggunakan nilai K=3.
Kata Kunci: SuperDecisions, AHP, Kluster, Kriteria, Alternatif
Abstract- The  vaccination  system  utilizes  communication  and  information  media,  without  being  limited  by  the  constraints  of time, space and place as well as the limitations of the vaccination system. The lack of readiness to implement the new vaccination system has forced many parties to adapt quickly. The vaccination system, which was originally considered a solution, has begun to reap various opinions from the public. This study aims to analyze the public's view of the vaccination system on Twitter social media.  The  method  used  is  to  perform  sentiment  analysis  through  a  machine  learning  approach  with  a  sentiment  dictionary feature, with feature extraction using the CountVectorizer and the K-Nearest Neighbor classification algorithm. The highest test and evaluation values obtained were: 35% accuracy, 20% precision and 100% recall using the value of K=3
Keywords : sentiment analysis, twitter, vaccination, countvectorizer, k- nearest neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Virus Corona mulai menjadi wabah pada bulan November - Desember 2019 di kota Wuhan, China. Virus ini merupakan  salah  satu  virus  yang  sangat  berbahaya  karena  tingkat  penyebarannya  yang  tinggi  sehingga  meluas dengan cepat ke seluruh dunia. Menurut catatan WHO, pada tahun 2020 sudah banyak laporan dari berbagai negara yang  mengonfirmasi  terjangkit  virus  corona  atau  COVID-19.  Di  Indonesia  pertama  kali  terdeteksi  adanya  warga yang  terjangkit  virus  corona  pada  tanggal  2  maret  2020,  yang  terjadi  pada  dua  orang  warga  Depok,  Jawa  Barat. Semenjak  saat  itu,  dari  catatan  satgas  pemulihan  COVID-19,  diketahui  semakin  banyak  kasus  yang  terkonfirmasi Hatespeech dari bulan ke bulan.
Media  sosial  Twitter  menjadi  salah  satu  tempat  masyarakat  dapat  dengan  bebas  menyampaikan  pendapat. Banyak metode analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis pendapat masyarakat berdasarkan informasi yang ada pada media sosial semacam Twitter. Salah satu di antaranya adalah metode analisis sentimen. Metode analisis sentimen  merupakan  salah  satu  metode  untuk  menganalisis  Data  yang  didapatkan  dari  internet  sehingga  dapat diketahui polaritas dari Data tersebut. Dengan menggunakan analisis sentimen, polaritas dari opini yang ada dapat dikumpulkan,  sehingga  akan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suasana  publik  atau  gambaran  perasaan  netizen bersifat Non Hatespeech atau Hatespeech .  Beberapa  penelitian  tentang  klasifikasi  sentimen  pada  konten  media sudah  dilakukan  sebelumnya.  Dalam  sebuah  penelitian,  dilakukan  prediksi  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia dengan menggunakan algoritme KNN.
K-Nearest  Neighbor ,  menyatakan  bahwa  Algoritme K-Nearest  Neighbor (KNN)  mampu  memperoleh  nilai akurasi  32%  dengan  nilai  K=3 [1].  Penelitian  lain  yang  berjudul  Perbandingan  Metode Naive  Bayes ,  KNN  dan Decision  Tree Terhadap  Analisis  Sentimen  Transportasi  KRL Commuter  Line ,  menyatakan  bahwa  KNN  dapat digunakan untuk analisis sentimen dengan nilai akurasi sebesar 80% terhadap 127 Data dan mampu mengimbangi Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  [2].  KNN  juga  digunakan  oleh  Novelty  dan  Adiwijaya    dalam  penelitian  yang berjudul Sentiment Analysis on Movie Reviews Using Information Gain and K-Nearest Neighbor , untuk melakukan analisis  sentimen  terhadap  Data set review  film  dengan  total  2000  Data,  memperoleh  hasil  yang  baik  pada  K=3
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
dengan  nilai  akurasi  sebesar  35%  [3].  Penelitian  deteksi  Hate  Speech  pada  dataset  berbahasa  Indonesia menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  Bayesian  Logistic  Regression,  dan  Random  Forest Decision Tree (RFDT), dengan hasil metode RFDT memiliki nilai F-Measure tertinggi  93,5%  [4]. Pelabelan data tweet menggunakan 3 relawan berumur 17-24 tahun dengan beragam suku, agama dan jenis kelamin yang berbeda. Jika  3  relawan  menyatakan  tweet  tersebut  adalah hate  speech maka  dilabelkan hatespeech ,  jika  salah  satu menyatakan bukan hatespeech maka tidak dilabelkan hate speech . Penelitian [4] menjadi dasar dalam pelabelan tweet hate speech atau non hate speech . Namun, pada penelitian [4],  belum  menggunakan  metode  K-NN  dalam  mengklasifikasi tweet  hate  speech tersebut.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen ujaran kebencian di masyarakat pada masa vaksinasi di Juli  2021  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor.  Data set yang  digunakan  berupa  teks  kicauan  ( Tweet )  yang bersumber  pada  media  sosial  Twitter  dengan  kata  kunci  „vaksinasi‟,  „vaksin‟,„vaksinasicovid19‟,„#vaksinasi‟, „#vaksin‟, „#vaksinasicovid19, “#jokowi”, dan “#ppkm”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 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 .

## 2.2 Hatespeech
Hate Speech yaitu ucapan atau tulisan yang dibuat seseorang di muka umum untuk menyebarkan dan menyulut kebencian suatu kelompok terhadap kelompok lain yang berbeda ras, agama, keyakinan, gender, etnisitas, kecacatan, dan  orientasi  seksual  [5].  Sedangkan  menurut  Margareth  Brown  Sica  dan  Jeffrey  Beall  menyatakan  bentuk  hate speech  atau  ujaran  kebencian  seperti  menghina,  merendahkan  kelompok  minoritas  tertentu,  dengan  berbagai  latar belakang  dan  sebab  baik  berdasarkan  ras,  gender,  etnis,  kecacatan,  kebangsaan,  agama,  orientasi  seksual  atau karakteristik lain [6].
Dalam dunia hukum hate speech merupakan perkataan, perilaku, tulisan, dan pertunjukan yang dilarang karena dapat menimbulkan terjadinya aksi tindakan kekerasan dan sikap prasangka buruk dari pelaku pernyataan tersebut ataupun korban dari tindakan tersebut. Sedangkan penggunaan dan penerapan ujaran kebencian dalam dunia internet disebut Hate Site , kebanyakan dari situs ini menggunakan Forum Internet dan berita untuk mempertegas suatu sudut pandang tertentu. Berdasarkan hukum yang berlaku Hatespeech terdapat Udang-Undang menurut UU ITE Pasal 27 Ayat  (3)  UU  ITE  yaitu:  Setiap  Orang  dengan  sengaja  dan  tanpa  hak  mendistribusikan  dan/atau  mentransmisikan dan/atau  membuat  dapat  diaksesnya  Informasi  Elektronik  dan/atau  Dokumen  Elektronik  yang  memiliki  muatan penghinaan  dan/atau  pencemaran  nama  baik.  Menurut  UU  ITE  Pasal  28  Ayat  2,  setiap  orang  dilarang  “dengan sengaja dan tanpa hak menyebarkan informasi yang ditujukan untuk menimbulkan rasa kebencian atau permusuhan individu  dan/atau  kelompok  masyarakat  tertentu  berdasarkan  atas  suku,  agama,  ras,  dan  antargolongan  (SARA). Dalam  Kitab  Undang-undang  Hukum  Pidana  (KUHP)  dijelaskan  bahwa Hatespeech dapat  dikategorikan  sebagai berikut:
a) Penghinaan
Proses, cara, perbuatan menghina(kan).
b) Pencemaran nama baik
Perbuatan menyerang kehormatan atau nama baik seseorang dengan menuduhkan sesuatu hal yang maksudnya terang supaya hal itu diketahui umum.
c) Penistaan
Proses, cara, perbuatan menistakan.
d) Perbutan tidak menyenangkan
Memaksa orang lain untuk melakukan sesuatu dengan disertai ancaman baik verbal maupun fisik.
e) Meprovokasi
Perbuatan untuk membangkitkan kemarahan, tindakan menghasut, penghasutan, pancingan.
f) Menghasut
Membangkitkan hati orang supaya marah (melawan, memberontak, dan sebagainya).
g) Penyeberan berita bohong
Usaha untuk menipu atau mengakali pembaca/pendengarnya untuk mempercayai sesuatu, padahal sang pencipta berita palsu tersebut tahu bahwa berita tersebut palsu.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.3 Data Mining
Data mining merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  informasi  dengan  melakukan  analisa  Data  untuk menemukan  suatu  pola  dari  kumpulan  Data  tersebut.  Data mining mampu  menganalisa  Data  yang  besar  menjadi ekstraksi berupa pola yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan [7]. Data mining juga bisa disebut knowledge discovery adalah proses pengambilan pola pada Data yang akan di proses lalu output tersebut berupa informasi yang sangat penting. Proses yang dilakukan untuk mengekstrak pengetahuan dalam Data mining adalah pengenalan pola, clustering, asosiasi, prediksi dan klasifikasi [8]. Data mining memiliki variasi untuk menemukan pola dari ekstraksi sebuah  kumpulan  sekumpulan  Data  tekstual  yang  disebut  dengan text  mining . Text  mining memiliki  fokus  pada pengolahan Data berupa kata atau teks.
2.4 Text Mining
Text  mining merupakan  bagian  dari  Data mining ,  yang  mana  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dari sebuah Data atau dokumen berupa sekumpulan teks yang memiliki format yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan  jumlah  yang  besar.  Dalam text  mining memiliki  tugas  khusus yaitu klasifikasi dan klasterisasi. Sedangkan dalam penerapannya, text mining berfungsi untuk mencari pola dalam teks, meganalisa teks agar bisa menghasilkan keluaran berupa informasi yang bermanfaat pada tujuan tertentu. Dikarenakan Data yang diproses pada text mining merupakan  sebuah  teks  yang  tidak  terstruktur,  maka  diperlukan  pemilihan  teks  sebelum  dilakukan  proses selanjutnya, pada tahap ini dikenal dengan prapemrosesan ( Preprocessing ).

## 2.5 Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  merupakan  kajian  tentang  cara  menyelesaikan  dan  memecahkan  masalah  dari berdasarkan opini  masyarakat,  sikap  serta  emosi  suatu  entitas,  dimana  entitas  tersebut  dapat  mewakili  individu.  Analisis Sentimen  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 atau negatif Hatespeech [9].

## 2.6. Crawling
Crawling merupakan  proses  mengumpulkan  Data  dari  sebuah  laman  dan  menyimpannya  untuk  diatur  dan dianalisis lebih lanjut. Dalam  penelitian  ini proses Crawling dilakukan menggunakan standard search  API Twitter dengan  pustaka  Tweepy.  Penggunaan  pustaka  Tweepy  bertujuan  untuk  memperoleh  Data Tweet pada  Twitter dengan akses menggunakan API Key yang didapatkan melalui akun developer Twitter. Kata kunci untuk penarikan data  adalah  „vaksinasi‟,  „vaksin‟,„vaksinasicovid19‟,„#vaksinasi‟,  „#vaksin‟,  „#vaksinasicovid19,  “#jokowi”,  dan “#ppkm”.  Kata  kunci  ditentukan  berdasarkan  nama  event  terkait  Hashtag  Vaksinasi,  tokoh  yang  berpengaruh  di masa Vaksinasi dan organisasi yang telibat dalam Vaksinasi [10].

## 2.7. Preprocessing
Preprocessing merupakan bagian dari text mining yang dilakukan untuk  menghapus noise pada  dokumen  atau kalimat. Selain itu, proses ini bertujuan untuk menghindari Data yang kurang sempurna; gangguan pada Data; dan Data  yang  tidak  konsisten  [11].  Proses  pengubahan  Data  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  Data  teks  yang terstruktur sangat diperlukan sehingga perlu adanya proses pra-pemrosesan Data [12]. Merujuk pada penelitian yang telah  dilakukan  [13]–[16]  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahapan Preprocessing teks  antara lain: Case Folding , Cleansing , mengubah slang word, menghapus stop word, dan stemming .

## 2.8. Pelabelan
Pelabelan merupakan proses pemberian kelas berdasarkan ciri atau karakteristik yang terkandung dalam sebuah dokumen  atau  kalimat.  Performa  pembagian  kelas  lebih  baik  terbagi  menjadi  dua  (2)  kelas,  yakni  sentimen Hatespeech dan sentimen Non Hatespeech . Dalam penelitian ini proses pelabelan akan memberikan kelas pada tiap Tweet dengan Hatespeech atau Non Hatespeech (2  kelas)  yang  dapat  dilakukan  dengan  cara  membentuk  tim pelabelan yang berisi 3 orang (2 laki-laki – 1 perempuan) dengan umur 17-24 Tahun, setiap tweet ujaran kebencian harus berdasarkan UU ITE dan dilakukan pengecekan fakta sesuai berita yang ada, setiap anggota memberikan skor 1  pada  setiap  kalimat  yang  dianggap  mengandung unsut Hatespeech ,  pada  Gambar  1  adalah  hasil  akhir  pelabelan skor  yang  bernilai  3  dianggap Hatespeech dan  skor  0  dianggap Non  Hatespeech [4] . Dalam  pelabelan  masing masing anggota memberikan skor berupa satu. Jumlah data training yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 317 record , dengan label Hatespeech sebanyak 151 dan label non Hatespeech 161 record .
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 1. Pemberian Kelas Sentiment

## 2.9. CountVectorizer
CountVectorizer merupakan  proses  pengolahan  dokumen  atau  teks  menjadi  bentuk  vektor. CountVectorizer digunakan  untuk  menghitung  frekuensi  kata  dalam  dokumen  atau  kalimat  kemudian  direpresentasikan  ke  dalam bentuk vector  [17].

## 2.10. Pemodelan
Pemodelan merupakan  proses  pembuatan  pengetahuan  berdasarkan  Data  latih  yang  telah  tersedia.  Data  latih yang  dijadikan model dipilih  dengan  teknik sampling kuota ( quota  sampling ). Quota Sampling merupakan  teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri atau kriteria tertentu hingga jumlah kuota yang diinginkan tercapai [11].

## 2.11. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  Algoritme  klasifikasi supervised  learning berbasis  jarak.  Algoritme  ini bekerja  dengan  cara  membandingkan  jarak  antara  Data  uji  dengan  semua  Data  latih  yang  ada  [1],  [2].  Untuk menghitung jarak antara Data digunakan perhitungan euclidean distance dengan rumus:
(   ) √∑ ( ) (1)
Keterangan: d(x,y) =  Jarak antara Data Uji dengan  Data Latih n =  Jumlah Fitur Xi =  Fitur ke- i dalam Data Uji Yi =  Fitur ke- i dalam Data Latih

## 2.12. Pengujian
Pengujian  merupakan  hal  penting  untuk  memastikan  bahwa  suatu  algoritme  yang  telah  dirancang  dapat berjalan  sesuai  dengan  harapan.  Pengujian  klasifikasi  sentimen  dilakukan  dengan  menguji  aplikasi  yang  telah dibangun dengan membandingkan antara Data prediksi dan Data aktual. Data  prediksi berupa  hasil  klasifikasi  yang dihasilkan  oleh  aplikasi  yang  dibangun,  sedangkan  Data  aktual  berupa  yang  didapatkan  melalui  proses  pelabelan. Dalam penelitian ini, pengujian dilakukan pada sebuah model terhadap Data uji yang tersedia. Hasil dari pengujian tersebut  akan  dievaluasi  menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur  tingkat  akurasi,  presisi  dan recall, yang terlihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Confusion Matrix Nilai Aktual True (P) False (N) Nilai Prediksi True (P) TP FP False (N) FN TN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Crawling
Data set penelitian  bersumber  dari  media  sosial  Twitter  berupa  Data  teks  kicauan  ( Tweet) .  Data set tersebut diperoleh  secara  rutin  melalui  proses Crawling menggunakan  pustaka  Tweepy,  dimulai  pada  tanggal  9  juli  2021 hingga 18 Juli 2021, sehingga diperoleh total Data set sejumlah 454 Data ( Tweet ). Kata kunci yang digunakan antara
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
lain:  „vaksinasi,  „vaksin‟,  „vaksincovid19‟,  „#vaksinasi‟,  „#vaksin‟,  „#vaksincovid19‟,  „#vaksinasicovid19‟, “#jokowi”, dan “#ppkm”.
Dataset yang  berhasil  dikumpulkan  melalui  proses Crawling dengan informasi antara lain: Tweet id , full _ text ( Tweet ), created_at , user . screen name ( username ), akan disimpan ke dalam file Excel ( .xlsx ) , yang kemudian akan dimasukkan ke dalam basis Data ( Database ) MySQL untuk tahap selanjutnya ( Preprocessing ).

## 3.2 Tahap Preprocessing
Tahap Preprocessing merupakan  tahapan  yang  hanya  dapat  dilakukan  setelah  tersedianya  satu  atau  lebih Data set pada  basis  Data  ( Database )  hasil  dari  tahapan  pengumpulan  Data  tahapan  ini  terdiri  atas  lima  (5)  proses utama  antara  lain :  Case  Folding,  Cleansing, mengubah Slang  Word, menghapus Stop  Word, dan stemming, yang terlihat pada Tabel 2 berikut .
Tabel 2 . Tahapan Preprocessing
3.3

## 3.3 Tahap Pelabelan
Pada Tabel 3 merupakan Tahap Pelabelan merupakan tahapan yang hanya dapat dilakukan setelah tersedianya satu atau lebih Data clean text pada basis Data ( Database ) hasil dari tahapan Preprocessing . Tahap Pelabelan utama dilakukan dengan membentuk satu kelompok yang beranggotakan 3 (tiga) orang yang terdiri dari 1 (satu) wanita dan 2  (dua)  pria. Dataset yang  sudah  bersih  dapat  diberikan  label.  Label  yang  diberikan  berupa No daan Yes ,  untuk menentukan Hatespeech dan NonHatespeech apabila  dia Hatespeech maka yes kalau  tidak  Hatespeech  maka No , sama dengan halnya Hatespeech . Kalau dia NonHatespeech maka Yes , apabila dia tidak NonHatespeech maka No . Cuitan  yang  dinilai  sebagai Hatespeech harus  memenuhi  unsur  provokasi,  penghinaan,  diskriminasi,  ancaman kepada Suku, Agama, Ras, Pemerintahan dan Antar golongan yang bertujuan untuk memusuhi Subjek tertentu.
Tabel 3. Tahapan Pelabelan
Subjek HS NONHS Gila  gila  Penguasa,  udah  ga  ada  mikir  rakyat  nih  partai. Engga  tau  apa  rakyat nya sudah susah masih ajh mikirin cuan cuan Yes No Vaksinasi sdh mulai digodok dimana-mana, walaupun harus diakui (sayangnya) kl  pelaksanaanya  bs  dikatakan  amburadul  di  bbrp  tempat????.  Jepang  salah satunya. Gmn g, prnh dgr ada org yg disuntik smpe 4x??????????????? Blog Yes No Vaksin  gratis  msh  tersedia  banyak.  Segera  daftar  dan  datang  ke  gerai  vaksin terdekat. Vaksin berbayar bagi yg mampu No Yes Anggota  DPR  Mengkritisi  kebijakan  melalui  PT  Kimia  Farma  Tbk  yang berencana memberlakukan vaksinasi berbayar. No Yes

## 3.3 Seleksi Data Latih
Seleksi  Data  latih  dilakukan  setelah  Data  melalui  proses Preprocessing ,  Pelabelan,  dan  pembagian  Data. Menggunakan  teknik  sampling  kuota  ( quota  sampling ),  tahap  pertama  dalam  Pemodelan adalah  pengambilan sampel  dari  populasi  Data  latih  untuk  dijadikan  sebagai  pengetahuan  berdasarkan  kriteria  tertentu,  kriteria  yang dimaksud  adalah  dengan  menyamakan  jumlah  antara  Data  berlabel Hatespeech dengan  Data  berlabel Non Hatespeech . Sampel Data latih yang diambil dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tahapan Preprocessing Hasil Tahapan Preprocessing Tweet Awal Mau vaksin gratis Atau vaksin berbayar Saya tetap #TOLAKVAKSIN Case Folding mau vaksin gratis atau vaksin berbayar saya tetap #tolakvaksin Cleansing mau vaksin gratisatau vaksin berbayarsaya tetap Mengubah Slang Word mau vaksin gratis atau vaksin berbayar saya tetap Menghapus Stop Word vaksin gratis atau vaksin berbayar saya tetap Stemming vaksin gratis atau vaksin berbayar saya tetap
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 4. Sampel data latih
Tweet ( Tlatih-i ) Clean Text Tipe latih-1 ppkm darurat tepat kondisi perintah lalu kemensos dukung cair bantu bst lain lain HS latih-2 alhamdulillah dapat bantu pemerinta biar rumah tangga tetap bisa jalan HS latih-3 hore bst cair buru informasi website resmi HS latih-4 mangsa  turut  dakwa  marah  minta  madam  rakaman  video  lepas  dapat  sunti benar NONHS
latih-5 tahniah malaysia register dah baru je ko Non update ingatkan selit namaehhhh sama jeeeee nyahhh tetiba pulak tl penuh naik pangkat NONHS latih-6 register  lambat  dapat  is  real  gaissss  register  julai  julai  dapat  appointment tahniahyg daftar tidak reput haaaa NONHS

## 3.4 Pembuatan List Kata
Kemudian  akan  dipisahkan  menjadi  satuan  kata.  Pemisahan  menjadi  kata  dilakukan  berdasarkan  spasi ( whitespace ), kemudian hasilnya akan ditampung dalam sebuah wadah list . Hasil proses ini dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:

## Tabel 5. List kata
List Kata [„ppkm‟,  „darurat‟,  „tepat‟,  „kondisi‟,  „perintah‟,  „lalu‟, „kemensos‟, „dukung‟, „cair‟, „bantu‟, „bst‟, „lain‟, „alhamdulillah‟, „dapat‟,  „pemerinta‟,  „biar‟,  „rumah‟,  „tangga‟,  „tetap‟,  „bisa‟, „jalan‟, „horebst‟, „buru‟, „informasi‟, „website‟, „resmi‟, „mangsa‟, „turut‟,  „dakwa‟,  „marah‟,  „minta‟,  „madam‟,  „rakaman‟,  „video‟, „lepas‟, „sunti‟, „benar‟, „tahniah‟, „malaysia „, „register‟, „dahbaru‟, „je‟,  „ko Non ‟,  „update‟,  „ingatkan‟,  „selit‟,  „namaehhhh‟,  „sama‟,
„jeeeee‟, „nyahhh‟, „tetiba‟, „pulak‟, „tl‟, „penuh‟, „naik‟, „pangkat‟,
„register‟,  „lambat‟,  „is‟,  „real‟,  „gaissss‟,  „julai‟,  „appointment‟,
„tahniahyg‟, „daftar‟, „tidak‟, „reput‟, „haaa‟]

## 3.5 Membuat Vektor Kosong Latih
Membuat vektor kosong dimaksudkan untuk menyiapkan wadah berbentuk vektor dengan isian nilai awal yaitu angka ( integer ) nol (0). Wadah vektor tersebut dibentuk dengan panjang berdasarkan jumlah fitur kata. Maka vektor kosong yang dihasilkan seperti pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Vektor Kosong Tweet (Tlatih-i ) Vektor Kosong latih-1 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,  0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] latih-2 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] latih-3 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] latih-4 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] latih-5 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] latih-6 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.7. Proses Crawling
Pada Gambar 1 akan dilakukan uji coba mengambil Data secara online melalui Twitter menggunakan hashtag #VaksinCovid19, #Vaksinasi, #vaksin, #jokowi, dan #ppkm.
Gambar 1. Data Crawling
Gambar 2 adalah hasil Crawling Data Online yang tersimpan ke dalam file Excel dengan format .xlsx.
Gambar 2. File Excel Data Crawling

## 3.8. Proses Preprocessing
Setelah selesai melakukan proses Crawling Data , maka selanjutnya adalah melakukan proses Preprosessing yang akan ditampilkan pada Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Preprocessing Data
Gambar 4 adalah penjelasan detail tentang langkah-langkah proses Preprocessing.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 4. Proses Preprocessing

## 3.9. Proses Pelabelan
Berdasarkan  hasil  dari Preprocessing Data  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pelabelan  pada  tiap Tweet yang didapat, ada 2 cara untuk melakukan Pelabelan yaitu secara Manual dan Otomatis menggunakan Kamus. Gambar 5 adalah proses Pelabelan.
Gambar 5. Proses Pelabelan
Gambar 6 adalah proses pelabelan manual yang mana disini Data Tweet akan diolah lebih lanjut dimana setiap Tweet akan diberikan  skor  dengan  0  atau  1 dengan tujuan agar Tweet yang yang dilabelkan mutlak dan tidak ada yang bersifat ambigu, serta pada tahap ini setiap Tweet akan ditentukan sesuai golongannya apabila Tweet berlabel Hatespeech dan dicocokkan dengan berita yang terkait apabila Tweet berlabel Non Hatespeech .
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.10. Proses Pembagian Data
Berdasarkan Data hasil Pelabelan, selanjutnya Data Tweet berlabel akan dibagi menjadi dua (2) bagian, yaitu Data Uji dan Data Latih. Pembagian Data dilakukan menggunakan rasio yang telah ditentukan yaitu 1:9 (Data Uji: Data Latih) atau 10% Data Uji dan 90% Data Latih. Yang terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Proses Pembagian Data

## 3.11. Proses Pemodelan
Pada Gambar 8 dan Gambar  9 merupakan proses pemodelan menggunakan CountVectorizer dilakukan setelah Tweet melalui proses Preprocessing , Pelabelan dan pembagian Data. Proses ini bertujuan untuk memperoleh seleksi Data Latih, pembuatan list kata, pencarian fitur kata, pembuatan.
Gambar 8. Proses Modeling
Gambar 9. Hasil CountVectorizer

## 3.12. Proses Pengujian Data
Tahap  Pengujian  menggunakan  metode klasifikasi algoritme K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan tahapan yang dilakukan setelah tahap ekstraksi fitur (Pemodelan). Tahapan ini bertujuan untuk memprediksikan label untuk setiap  Data  Uji  berdasarkan  model  latih  yang  dihasilkan  pada  tahap  Pemodelan,  Pengujian  Data  dilakukan menggunakan  Nilai  K=3,  K=5,  K=7,  K=9,  K=11.  Gambar  10  menjelaskan  pengaturan  pengujian  terhadap  model latih  menggunakan  3  data  uji  (K=3).  Gambar  11  menampilkan  hasil  prediksi  sentiment  dan  pelabelan  manual (actual)  nilai  jarak  ketetanggaan  terdekat  menggunakan  K=3  dan  data  latih  82  dengan  41  tweet  berlabel  Non Hatespeech dan 41 berlabel Hatespeech .
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 10. Hasil Pengujian
Gambar 11. Data Uji
Gambar 12. Nilai K=3
Gambar 13. Nilai K=5
Gambar  12  dan  13  menjelaskan  hasil  pengujian  data  testing  dalam  memprediksi  tweet  dengan  kategori Hatespeech  (HS)  atau  Non  Hatespeech  (Non  HS).  Nilai  pengujian  dengan  K=5  berturut-turut  untuk  nilai  akurasi,
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 87-97 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
presisi  dan  recall  adalah  29%,  19%  dan  100%.  Disisi  lain,  nilai  pengujian  dan  evaluasi  tertinggi  yang  diperoleh sebesar:  akurasi  35%,  presisi  20%  dan recall 100%  berturut-turut  untuk  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall menggunakan nilai K=3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi  dari  aplikasi  yang  dibuat  menggunakan Dataset dan  Algoritme yang diusulkan, maka dapat disimpulkan bahwa:
a. Berdasarkan 312 Tweet, arah pandangan (sentimen) masyarakat Indonesia terhadap vaksinasi cenderung ke arah sentimen Hatespeech sebesar 76.56% pada periode Juli 2021. b. Tahap  utama  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  antara  lain: Crawling , Preprocessing ,  Pelabelan , Pemodelan, Pembagian Data dan klasifikasi K- Nearest Neighbor (KNN). Tahap Preprocessing yang baik menjadi penentu dalam terbentuknya hasil yang optimal  untuk  tahap  selanjutnya. Penggunaan kamus sentimen  dapat membantu proses pemberian kelas atau label juga meminimalisir waktu dan usaha dalam melakukan proses Pelabelan. c. Penggunaan  ekstraksi  fitur CountVectorizer dan  Algoritme K-Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  melakukan analisis  sentimen  dapat  berjalan  dengan  baik,  dengan  nilai  pengujian  dan  evaluasi  tertinggi  yang  diperoleh sebesar: akurasi 35%, presisi 20% dan recall 100% menggunakan nilai K=3. .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho,  “Journal  of  Intelligent  Systems  and  Computation  43,”  pp.  43–49,  2019,  [Online]. Available: https://t.co/9WloaWpfD5.
[2] N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis Sentimen Transportasi KRL Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[3] N. O. F. Daeli and Adiwijaya, “Sentiment Analysis on Movie Reviews Using Information Gain and K-Nearest Neighbor,” J. Data Sci. Its Appl. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.34818/JDSA.2020.3.22.
[4] I. Alfina, R. Mulia, M. I. Fanany, and Y. Ekanata, “Hate speech detection in the Indonesian language: A dataset and preliminary study,” 2017  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst.  ICACSIS  2017,  vol.  2018-January,  no.  October,  pp.  233–237,  2018,  doi: 10.1109/ICACSIS.2017.8355039.
[5] U. P. Harapan, “”Hate Speech, Kenapa di ributkan? Ujaran Kebencian (Hate Speech) di Indonesia".” .
[6] A. Masyhur Effendi, Dimensi/Dinamika Hak Asasi Manusia dalam Hukum Nasional dan Internasional. Ghalia Indonesia, 1994.
[7] G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika, vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[8] E. Fitri, N. Zola, and I. Ifdil, “Profil Kepercayaan Diri Remaja serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhi,” JPPI (Jurnal Penelit. Pendidik. Indones., vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2018, doi: 10.29210/02017182.
[9] I.  Rozi,  S.  Pramono,  and  E.  Dahlan,  “Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis  Sentimen)  Untuk  Ekstraksi  Data  Opini  Publik  Pada Perguruan Tinggi,” J. EECCIS, vol. 6, no. 1, pp. 37–43, 2012.
[10] L.  M.  Aiello  et  al.,  “Sensing  trending  topics  in  twitter,”  IEEE  Trans.  Multimed.,  vol.  15,  no.  6,  pp.  1268–1282,  2013,  doi: 10.1109/TMM.2013.2265080.
[11] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[12] A. V. Sudiantoro et al., “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Din. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[13] T. K. Ronal Watrianthos, Muhammd Noor Hasan Siregar, Dewa Putu Yudhi Ardiana, Dyah Gandasari, Ramen A Purba, Yusra Fadhillah Nur Azizah Affandy, Janner Simarmata, Diena Dwidienawati Tjiptadi, Yo Ceng Giap, Oris Krianto Sulaiman, Noverita Sprinse Vinolina, Deddy, Belajar dari Covid-19 Perspektif Teknologi & Pertanian, vol. ث قث ق ق , no. ق ث قث ق ث ق ث . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14] E. B. Santoso and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook,” Eksplora Inform., vol. 9, no. 1, pp. 60–69, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[15] S.  N.  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  and  E.  E.  Pratama,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019  dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, p. 279, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[16] P.  Antinasari,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Film  Pada  Dokumen  Twitter  Berbahasa  Indonesia Menggunakan Naive Bayes Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 12, pp. 1718– 1724, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[17] Munawar,  “Sistem  Pendeteksi  Berita  Palsu  (Fake  News)  di  Media  Sosial  dengan  Teknik  Data  Mining  Scikit  Learn,”  2019.  [Online]. Available: https://digilib.esaunggul.ac.id/UEU-Research-16_0402/13322