## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551

## Visualisasi Data Tweet di Sektor Pendidikan Tinggi Pada Saat Masa Pandemi
Djoko C. U. Lieharyani 1,* , Rita Ambarwati 2
1 Jurusan Teknik Komputer & Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia
2 Fakultas Bisnis Hukum dan Ilmu Sosial, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia Email: 1,* djoko.c.utomo@polban.ac.id, 2 ritaambarwati@umsida.ac.id Email Penulis Korespondensi: djoko.c.utomo@polban.ac.id Submitted: 28/04/2022 ; Accepted: 24/05/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Masa pandemi Covid-19 memberikan dampak ke berbagai sektor, salah satunya adalah pendidikan tinggi. Beragam opini masyarakat di media sosial tentang pendidikan tinggi selama masa pandemi bermunculan dengan berbagai macam fokus diskusi. Tujuan penelitian ini ada dua, yang pertama adalah untuk membandingkan hasil analisis semantik data menggunakan stemming dan  tanpa  menggunakan  stemming.  Kedua  untuk  mengetahui  fokusan  pembahasan  dari  para  pengguna  twitter  terkait  dengan pendidikan tinggi. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data tweet selama setahun masa pandemi dari maret 2020 hingga maret 2021. Data tersebut kemudian dilakukan preprocessing dengan gabungan metode agar secara maksimal tidak ada data noise. Tahapan terakhir kemudian data tersebut dianalisis dengan menggunakan teori informasi, frasa bigram, analisis hubungan semantik antar  kata  dan  divisualisasikan  dengan  menggunakan  gephi.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  penjelasan  rinci  alasan  metode stemming  tidak dapat  langsung dilakukan untuk preprocessing data  yang  membutuhkan  pemahaman  semantik.  Visualisasi  data juga menunjukan pengguna twitter yang membahas terkait dengan pendidikan tinggi lebih berfokus ke arah kehidupan kampus dan penerimaan mahasiswa baru. Penelitian ini melakukan evaluasi pada tahapan stemming karena hasil menunjukan bahwa dengan menggunakan  stemming  akan  menghilangkan  semantik  antar  kata  dan  memvisualisasikan hubungan  semantik  pada  tweet  yang berkaitan dengan pendidikan tinggi..
Kata Kunci: Covid-19; Preprocessing; Semantik; Pendidikan Tinggi; Media Sosial
Abstract −The Covid-19 pandemic has had an impact on many sectors, including higher education. Various public opinions about higher education have emerged on social media during the pandemic, with varying foci of discussion. The purpose of this study is twofold. The first is to compare the results of semantic data analysis with and without stemming. Second, to determine the topic of discussion among Twitter users about higher education. This study was carried out by collecting tweet data for a year during  the pandemic, from March 2020 to March 2021. The data then pre-processed using a combination of methods to ensure that there was minimal noise data. The analysis is performed using information theory, bigram phrases, semantic relationship analysis between words, and visualized using gephi in the final stage. The findings of this study explain in detail why the stemming method cannot be used directly for preprocessing data that requires semantic understanding. Data visualization also reveals that Twitter users who talk about higher education are more concerned with campus life and new student admissions. This research evaluates the stemming process because the results show that using stemming eliminates semantic meaning between words. This research also visualizes semantic relationships in tweets about higher education.
Keywords : Covid19; Preprocessing; Semantics; Higher Education; Social Media

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 memberikan dampak pada Indonesia, dimana kasus yang pertama kali terkonfirmasi terjadi di 2 maret 2020, dimana indonesia dianggap terlambat dalam mengkonfirmasi kasus positif ini [1]. Dampak yang sangat signifikan terjadi pada berbagai sektor terutama pada bidang pendidikan karena kewajiban diterapkannya kebijakan sosial distancing, PSBB (pembatasan sosial berskala besar), physical distancing[2]. Pemerintah menerapkan kebijakan untuk meliburkan siswa, mahasiswa dan pekerja dan menggantinya dengan  WFH (Work From Home), SFH (Study From Home) [1]. Hal ini membuat perguruan tinggi diminta untuk menyiapkan kebijakan untuk pembelajaran secara online.  Berbagai  opini  pun  muncul  di  media  sosial  terkait  kebijakan  yang  diambil  oleh  perguruan  tinggi  dalam menghadapi pandemi.
Pendidikan  di  Indonesia  sendiri  terbagi  menjadi  tiga  jenis  pendidikan  tinggi  yaitu  pendidikan  akademik (sarjana,  magister,  dan  doktor),  pendidikan  profesi/spesialis,  dan  pendidikan  vokasi  (diploma/sarjana  terapan)  [3]. Pendidikan akademik merupakan program sarjana untuk penguasaan serta pengembangan cabang ilmu pengetahuan dan  teknologi,  pendidikan  akademik  ini  secara  umum  dijalankan  oleh  universitas  dan  institut.  Pendidikan  vokasi adalah  pendidikan  tinggi  untuk  diploma  dengan  tujuan  untuk  menyiapkan  generasi  muda  dalam  pekerjaan  yang membutuhkan  keahlian  terapan  tertentu,  pendidikan  vokasi  ini  dijalankan  oleh  politeknik  dan  sekolah  tinggi. Pendidikan profesi merupakan pendidikan tinggi yang dialkukan setelah menyelesaikan program pendidikan sarjana untuk menyiapkan peserta didik atau mahasiswaagar memiliki pekerjaan dengan persyaratan keahlian khusus seperti dokter.  Pendidikan  tinggi  adalah  pusat  pengembangan  dari  berbagai macam  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang ditargetkan  untuk  dapat  meningkatkan,  memajukan  dan  mempercepat  kegiatan  pembangunan  dan  pengembangan nasional  [4].  Pendidikan  tinggi  perlu  untuk  terus  berkembang  mengikuti  zaman,  tetapi  dalam  perkembangannya terdapat banyak masalah seperti penyelarasan strategi bisnis [5].
Lulusan  dan  masyarakat  adalah  stakeholder  yang  berkepentingan  terhadap  hasil  kontribusi  dari  perguruan tinggi [6], karena itu perlu ada formulasi strategi yang tepat sesuai kebutuhan dari stakeholder dan perkembangan zaman. Media sosial adalah salah satu bentuk strategi bisnis yang tepat untuk menyampaikan hasil produk pada masa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
pandemi [7]. Brand Image dari suatu perguruan tinggi juga memiliki hubungan erat dengan media sosial [8]. Hal ini yang mendasari perguruan tinggi perlu memperhatikan fokusan pembahasan dari stakeholder yang ada pada media sosial.
Media  sosial  YouTube,Facebook,  Instagram,  dan  Twitteradalah  media  paling  sering  digunakan  oleh masyarakat  Indonesia  [9],  [10].  Twitter  adalah  media  sosial  yang  dijadikan  sebagai  sumber  data.  Facebook  tidak digunakan dikarenakan sifat jaringan sosial berbasis pertemanan yang membuat tidak semua informasi bisa diakses secara publik. Instagram dan youtube tidak digunakan karena fokusan pada media sosial ini adalah foto dan video sedangkan data yang perlu diolah adalah berbentuk teks. Twitter menjadi salah satu media sosial yang aktif digunakan oleh  masyarakat  Indonesia  dan  berada  pada  posisi  lima  teratas  sebagai  platform  media  sosial  yang  paling  banyak digunakan [11]. Indonesia memiliki sekitar 15,7 Juta Pengguna twitter pada juli 2021[12]. Twitter merupakan media sosial  untuk  memposting  opini  dengan  batasan  140  karakter  dan  pada  september  2020  meningkat  menjadi  280 karakter[13], [14]. Batasan karakter tersebut bukan merupakan kekurangan, karena dengan adanya batasan tersebut pengguna  akan  menyampaikan  opininya  secara  singkat  dan  jelas  dibandingkan  jika  tidak  ada  batasan  karakter. Penarikan data tweet secara sederhana dapat  dilakukan berdasarkan dari user atau keyword yang sudah ditentukan [14], agar dapat mengumpulkan banyak opini  dari berbagai pengguna twitter maka lebih baik diambil berdasarkan keyword  yang  sudah  ditentukan.Opini  yang  diambil  pada  penelitian  ini  adalah  opini  pengguna  twitter  tentang pendidikan tinggi. Penelitian ini hanya berfokus pada dua jenis saja yaitu pendidikan akademik dan pendidikan vokasi.
Ada dua tujuan dilakukan penelitian ini, tujuan pertama adalah untuk mengidentifikasi fokusan pembahasan para  pengguna  twitter  pada  bidang  pendidikan  tinggi  pada  masa  pandemi.  Identifikasi  hasil  pembahasan  ini  dapat membantu  pihak  perguruan  tinggi  untuk  memformulasikan  strategi  yang  tepat  untuk  para  stakeholder  pada  masa pandemi. Tujuan kedua adalah membandingkan struktur jaringan semantik dengan stemming dan tanpa stemming. Perbandingan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  terdapat  adanya  pengaruh  signifikan  atau  tidak  pada  hasil  analisis jaringan.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  penelitian  yang  menjelaskan  bahwa  hubungan  semantik  antara  2  kata  akan memiliki  dampak  signifikan  dalam  pengolahan  data  teks  [15].Data  tweet  yang  diekstrak  bersumber  dari  tweet berbahasa indonesia yang diambil pada awal bulan maret 2020 sampai pada akhir maret 2021. Ada dua macam data tweet yang diambil yaitu terkait dengan pendidikan akademik dengan kata kunci “universitas” dan jenis pendidikan vokasi dengan kata kunci “politeknik”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Subjek penelitian adalah seluruh masyarakat indonesia yang menggunakan media sosial. Populasi penelitian adalah pengguna twitter di Indonesia.  Ada tiga tahapan utama pada penelitian ini, yaitu pengumpulan data, preprocessing data serta analisis & visualisasi data. Rancangan alur penelitian yang dilakukan diperjelas pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Alurpenelitianvisualisasi Data Tweet

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  disini  menggunakan  pencarian  berbasis  keyword  yang  sudah  ditentukan.  Data diambil  dari  twitter  dengan  menggunakan  bahasa  Python  yang  memanfaatkan  library  Snscrape,  library  ini memanfaatkan bagian dari application programming interface (API) di Twitter untuk proses pengambilan data tweet. Library Snscrape membantu dalam mencari data tweet pada blok/rentang waktu yang sudah didefinisikan [16].Data pada penelitian ini merupakan data selama 1 tahun saat masa pandemi yaitu 01 Maret 2020 sampai pada 31 Maret 2021. Data yang dikumpulkan ini memiliki kata kunci yang mewakili pendidikan akademik yaitu “universitas” dan untuk vokasi adalah “politeknik”. Kedua kata kunci ini diambil karena kalimat tersebut adalah yang paling mewakili bidang akademik dan vokasi yang sering menjadi bahasan pada media sosial.
Tweet yang diambil adalah tweet berbahasa Indonesia. Hal ini dilakukan dengan mendefinisikan bahasa id (singkatan dari bahasa Indonesia) pada query yang dijalankan dengan library Snscrape. Data tweet ini kemudian disimpan dalam format CSV untuk dapat diolah pada tahapan berikutnya. Jumlah total data yang didapatkan dan digunakan sebagai sumber penelitian yang dilakukan ini ditunjukan pada Tabel 1.
❖ Data Cleaning
❖ Tokenizing
❖ Normalisai Data
❖ Stop word
❖ ……
Tahap 2: Preprocessing Data
❖ AnalisisJaringan Kata
❖ AnalisisTahapan Preprocessing
❖ VisualisasiJaringan Kata
❖ …… Tahap3:Analisis&Visualisasi Data Twitter Data Tweet Applikasi Web Scrapping Tahap 1: Pengumpulan Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Tweet
No. Data Tweet Jumlah Tweet 1. Pendidikan Akademik ( Keyword : Universitas) 328.835 2. Pendidikan Vokasi ( Keyword : Politeknik) 33.228 Total 362.063

## 2.2Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data ini merupakan tahapan untuk menghilangkan noise. Pada data tweet noise yang dimaksud saat mengolah data teks adalah seperti emoticon, hashtags, simbol, retweet, singkatan dan berbagai kata tidak baku yang  sulit  dipahami  [17].  Tahapan  preprocessing  secara  umum  terdiri  dari  case  folding,  tokenizing,  filtering,  and stemming  [18].  Metode  pada  penelitian  ini  sesuai  dengan  urutannya  adalah  sebagai  berikut:  case  folding  untuk membuat semua huruf menjadi lowercase, remove special character (seperti: tab, new line, dan lainnya),  remove non ASCII  character  (seperti:  emoticon,  karakter  chinese,  dan  lainnya)  remove  twitter  features  yang  tidak  dibutuhkan (seperti:  hashtags  mention,  link),  remove  incomplete  link,  remove  karakter  noise  (punctuation,  multiple  space, karakter huruf tunggal), tokenizing, filtering (stopword menggunakan library nltk), normalisasi teks (menggunakan kamus  slang  dari  github  [19]),  dan  terakhir  dilakukan  stemming  (menggunakan  library  Sastrawi).Tahapan preprocessing  yang  detail  ini dilakukan  karena  ada penelitian  menunjukan  bahasa  informal  (slang,  penulisan  yang tidak tepat, bahasa gaul) dan berbagai anomali pada data tweet akan mempengaruhi akurasi [15].
Hasil yang disimpan untuk digunakan pada tahapan berikutnya ada dua macam yaitu hasil teks normalisasi dan hasil stemming. Hal ini dibutuhkan karena penelitian ini ingin membandingkan hasil jaringan setelah dinormalisasi dengan  yang  sudah  dilakukan  stemming.  Tahapan  ini  menghasilkan  4  dataset  yang  akan  dianalisis  dan  di visualisasikan  yaitu  data  hasil  normalisasi  teks  untuk  kata  kunci  “universitas”,  hasil  stemming  untuk  kata  kunci “universitas”,  hasil  normalisasi  teks  untuk  kata  kunci  “politeknik”  dan  hasil  stemming  untuk  untuk  kata  kunci “politeknik”. Sebelum analisis dan visualisasi data dilakukan, setiap data yang ada dilakukan kembali stopword untuk memastikan bahwa kata yang ada pada setiap tweet sudah merupakan kata yang penting saja.

## 2.3Analisis & Visualisasi Data
Tahapan terakhir ini adalah untuk melakukan analisis data serta membuat visualisasi struktur hubungan dari antar kata pada setiap tweet. Analisis ini dilakukan dengan melakukan proses feature extraction yang merubah data teks menjadi data  numerik  untuk  dapat  dipahami  oleh  komputer.  Proses  feature  extraction  ini  dilakukan  dengan  menggunakan perhitungan frekuensi dari setiap kata. Proses selanjutnya adalah menggabungkan untuk tiap dua token dari setiap tweet yang saling berhubungan (disebut frasa bigram) [18]. Hal dilakukan agar dapat dianalisis hubungan semantik dari antar kata dan membuat visualisasi jaringan. Proses perhitungan untuk frekuensi setiap kata dan frekuensi frasa bigram untuk setiap dataset dilakukan dengan menggunakan Persamaan 1.
𝑤 𝑖 =   ∑ 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑖 (1)
Proses  berikutnya  adalah  perhitungan  untuk  proporsi  jumlah  setiap  tokennya.  Hal  ini  dilakukan  dengan melakukan pembagian  dari  hasil  jumlah  setiap  token  dibagi  dengan  jumlah  seluruh data  yang  ada.  Formula  untuk menghitung proporsi kemunculan kata ini ditunjukan pada Persamaan 2 .
𝑝 𝑖 = 𝑤 𝑖 ∑ 𝑇 𝑖 (2)
Dimana: Pi = Proporsi dari kemunculan token ke i.
wi
= Jumlah dari token ke i.
Ti = Jumlah total seluruh token dari dataset.
Metode yang digunakan untuk melakukan evaluasi ukuran data adalah Shannon information theory. Shannon information theory adalah sebuah metode untuk mengukur secara tepat besaran informasi yang berguna  [20]–[22]. Metode Shannon information theory ini digunakan untuk mengevaluasi ukuran informasi yang berguna dari setiap dataset. Formula untuk menghitung Shannon information theory ini ditunjukan pada Persamaan 3 .
𝐻(𝑝) = − ∑ 𝑝 𝑖 log 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑖 (3)
Dimana: H(p)   = Entropy Pi = Proporsi dari kemunculan token ke i.
Tahapan terakhir dari data frasa bigram yang sudah diolah maka dikembangkan jaringan sosial menggunakan Gephi untuk dapat dianalisis hubungan antar katanya. Gephi adalah aplikasi open-source untuk melakukan analisis grafik dan jaringan yang dikembangkan oleh SciencesPo dan Linkfluence di Prancis  [23]. Gephi digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan analisis dan visualisasi fitur struktur jaringan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  yang  dilakukan  setelah  data  tweet  yang  untuk  dua  kata  kunci  (universitas  dan  politeknik)  berhasil dikumpulkan adalah preprocessing data. Tahapan preprocessing ini juga melakukan perhitungan jumlah seluruh kata dari data tiap tweet serta mencari tahu kata unik yang ada pada data tweet. Hasil preprocessing data yang memiliki jumlah kemunculan kata dibawah tiga dan juga frasa bigram dengan frekuensi dibawah tiga akan dihilangkan agar data yang diolah hanya data yang penting saja. Proses selanjutnya adalah perhitungan entropy (Shannon information theory) menggunakan Persamaan 3. Hasil preprocessing dan perhitungan entropi ditunjukan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Preprocessing Dan Perhitungan Entropy No. Fokus Jumlah Tweet Jumlah Seluruh Kata Kata Unik Rata-Rata Jumlah Entropy 1. Universitas tanpa Stemming 328.835 4.337.752 53.593 80,94 11,70 2. Universitas dengan Stemming 4.254.431 43.527 97,74 11,18 3. Politeknik dengan Stemming 33.228 392.682 11.590 33,88 10,81 4. Politeknik Tanpa Stemming 388.818 9.269 41,99 10,39
Hasil pada Tabel 2 ini menunjukan perbedaan yang  signifikan antara hasil dengan menggunakan stemming dan tanpa menggunakan stemming. Hal ini dikarenakan fungsi dari stemming adalah mengkonversi kata berimbuhan menjadi kata  dasar.  Hasil  perhitungan  entropy  juga  menunjukan bahwa  dengan  stemming  maka  besaran  informasi yang  penting  jauh  lebih  kecil  (perbedaan  0,52  pada  kata  kunci  universitas  dan  perbedaan  0,42  pada  kata  kunci politeknik). Apabila hanya dilihat dari sisi jumlah seluruh kata, peningkatan jumlah rata-rata kata, besaran informasi maka jelas hasil preprocessing terlihat lebih baik, tetapi hal ini akan bergantung pada tujuan dari penelitian. Penelitian  ini  melakukan  visualisasi  data  opini  dari  para  pengguna  media  sosial  twitter,  dimana  tujuannya  adalah melihat hubungan semantik dari setiap kata. Tujuan penelitian untuk melihat hubungan semantik ini berbeda dengan tujuan pembuatan model untuk classification atau clustering. Dimana fokusan pembuatan model biasanya ada pada waktu proses dan akurasi dari model yang dibuat. Apabila dihubungkan dengan semantik maka hasil stemming tidak selalu dapat digunakan, ini dikarenakan stemming merubah kata menjadi kata dasar yang dapat membuat makna kata menjadi berbeda. Hasil stemming pada penelitian ini memang dapat memperkecil besaran informasi penting tetapi jika dilihat dari sisi semantik maka hal ini kurang tepat untuk dilakukan. Pendapat ini diperkuat dari hasil 10 data frekuensi tertinggi dari setiap kata dan frasa bigram untuk tiap dataset yang ditunjukan pada Tabel 3-4 .
Tabel 3. Sepuluh Kata Dengan Frekuensi Tertinggi Pada Tiap Dataset
No. Universitas tanpa stemming Universitas dengan stemming Politeknik tanpa stemming Politeknik dengan stemming Kata Freq Kata Freq Kata Freq Kata Freq 1. universitas 346344 universitas 346768 politeknik 35005 politeknik 35076 2. indonesia 46482 mahasiswa 49028 negeri 7160 negeri 7169 3. mahasiswa 46476 indonesia 47245 mahasiswa 3613 daftar 4279 4. fakultas 32506 fakultas 32670 masuk 2448 mahasiswa 3746 5. negeri 30132 negeri 30225 daftar 2161 masuk 2870 6. kuliah 23077 kuliah 26486 ptn 1787 ajar 2362 7. jurusan 19266 terima 21246 kuliah 1778 terima 2248 8. semoga 18607 jurus 19914 universitas 1656 kuliah 1999 9. pendidikan 18361 kampus 19791 jurusan 1648 jurus 1821 10. kampus 18298 didik 19789 pendaftaran 1637 ptn 1787
Tabel  3 menunjukan  adanya  sedikit  perubahan  urutan  dikarenakan  jumlah  frekuensi  setelah  dilakukan stemming yang mengubah menjadi kata dasar. Urutan yang berubah jika dilihat pada kata kunci ‘universitas’ adalah kata “mahasiswa”, “kampus” yang meningkat, kemudian ada dua kata baru yang muncul yaitu “terima” dan “didik”. Kata “terima” setelah di cek dari dataset yang tidak dilakukan stemming, kata ini berasal dari kata seperti “keterima”, “diterima”, “terima kasih” yang menunjukan bahwa ada perubahan makna dari kata tersebut. Kata “didik” bisa berasal dari “kependidikan”, “pendidik”, “mendidik”, “berpendidikan” yang jika diubah menjadi kata dasar, maka tidak dapat dipahami mana yang merupakan kata kerja atau kata benda. Hasil tabel tersebut juga menunjukan metode stemming sastrawi ini merubah kata “jurusan” menjadi “jurus”, yang artinya makna kata ini sudah sangat jauh berbeda. Hal  yang  sama  juga  dapat  terlihat  pada  kata  kunci  ‘politeknik’,  dimana  pada  10  data  teratas  yang  perlu  menjadi perhatian adalah kata “ajar”, “daftar” dan “jurus”. Kata “ajar” bisa berasal dari kata seperti “pengajaran”, “belajar” dimana  merupakan  dua  hal yang  berbeda  (pengajaran  menunjukan  kata  benda, dan belajar  merupakan  kata  kerja).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
fhasil pembahasan seperti yang ada pada Tabel 3 , tetapi perlu diketahui jika kata tidak tepat maka akan berdampak pada frasa bigram karena merupakan penggabungan dua token yang berhubungan.
Tabel 4. Sepuluh Frasa Bigram Dengan Frekuensi Tertinggi Pada Tiap Dataset
No Universitas Tanpa Stemming Universitas dengan Stemming Politeknik Tanpa Stemming Politeknik dengan Stemming Kata Freq Kata Freq Kata Freq  Kata Freq 1. universitas indonesia  31156  universitas indonesia  31776  politeknik negeri 6797  politeknik negeri 6818 2. universitas negeri 31156  universitas negeri 26467  mahasiswa politeknik 2017  mahasiswa politeknik 2107 3. mahasiswa universitas 23710  mahasiswa universitas 24714  masuk politeknik 1420  masuk politeknik 1611 4. fakultas universitas 20952  fakultas universitas 21173  politeknik jakarta 1005  daftar politeknik 1536 5. masuk universitas 10834  kuliah universitas 11710  daftar politeknik 991 politeknik jakarta 1005 6. universitas muhammadiyah 10702  masuk universitas 11231  ptn politeknik 899 kuliah politeknik 934 7. kuliah universitas 10182  universitas muhammadiyah 10719  mahasiswa negeri 897 mahasiswa negeri 931 8. universitas islam 9986 universitas islam 10044  politeknik bandung 889 ptn politeknik 917 9. universitas brawijaya  9585 universitas brawijaya  9593 politeknik jember 884 politeknik bandung 894 10.  ilmu universitas 9022 ilmu universitas 9258 negeri politeknik 840 politeknik jember 885
Hasil  analisis  ini  menunjukan  bahwa  metode  stemming  dapat  membuat  makna  semantik  dari  kata  akan berubah, permasalahan ini bukan hanya dikarenakan penggunaan metode stemming yang kurang tepat (penelitian ini menggunakan sastrawi) tetapi memang tujuan dari metode stemming ini adalah untuk mereduksi dimensi dari data. Tujuan reduksi ini agar dapat mempercepat proses dan meningkatkan akurasi. Visualisasi hubungan antar kata dengan frasa bigram pada penelitian ini dibuat berdasarkan hasil dari masing-masing dataset. Setiap kata akan dijadikan node, setiap hubungan frasa bigram akan membuat sebuah hubungan kata yang disebut dengan edge dan setiap frekuensi kata dijadikan degree.
Frasa dari bigram yang dihasilkan dari preprocessing adalah data undirected (tidak berarah). Undirect yang dimaksud disini  maka  setiap  frasa  bigram  ini  bisa  berasal  dari  dua  arah  seperti  A-B  dan  B-A  [23].  Visualisasi  data  yang ditampilkan pada penelitian ini adalah data dengan nilai degree minimal sebesar 2% dari nilai degree terbesar dari tiap dataset, ini dilakukan untuk memperjelas fokusan pembahasan yang ada pada tiap dataset. Hasil pengolahan jaringan kata untuk tiap dataset dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Analisis Jaringan Kata No. Index Universitas Tanpa Stemming Universitas Stemming Politeknik Tanpa Stemming Politeknik Stemming 1. Node s 339 173 144 224 2. Edge s 44.315 12.425 4.941 9.689 3. Density 0,774 0,835 0,48 0,388 4. Avg. degree 261,445 143,642 68,625 86,509 5. Modularity 0,106 0,032 0,112 0,068 6. No. of communities 6 7 6 7 7. Avg. path length 1,226 1,165 1,52 1,612 8. Avg. clustering coefficient 0,826 0,88 0,65 0,611
Nilai  modularity  menjelaskan  tentang  optimalisasi  jumlah  komunitas  dalam  sebuah  jaringan  [24].  Nilai modularity  yang  tinggi  menunjukan  bahwa  adanya  koneksi  padat  antara  node  dalam  kelompoknya  sendiri  tetapi memiliki koneksi yang jarang dengan kelompok yang berbeda. Tabel 5 menunjukan bahwa nilai dari modularitas dari hasil seteming lebih kecil dibandingkan tanpa stemming. Artinya hasil preprocessing dengan stemming menunjukan kurangnya keterhubungan didalam kelompok masing-masing tetapi terdapat hubungan yang tinggi dengan kelompok lain didalam jaringan. Density menunjukkan kepadatan jaringan, dimana semakin besar menunjukan kemungkinan semua node yang terhubung dengan edge dan jumlah edge semakin mendekati/sama. Penelitian ini memiliki density diantara 0,8 untuk kata kunci universitas dan diantara 0,4 untuk kata kunci politeknik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
Dalam memvisualisasikan hubungan frasa bigram disini digunakan algoritma ForceAtlas2. ForceAtlas2 adalah algoritma untuk mengarahkan secara paksa node untuk memperlihatkan hubungan antara setiap node. Hasil visualisasi untuk hubungan frasa bigram ini ditunjukan pada Gambar 2 dan Gambar 3 .
A B
Gambar 2. Hasil Visualisasi Hubungan Semantik pada Keyword Universitas (A tanpa Stemming dan B dengan Stemming )
Visualisasi yang ditunjukan pada Gambar 2 memperlihatkan bahwa para pengguna twitter pada pembahasan terkait dengan universitas lebih mengarah kepada kehidupan di kampus seperti perkuliahan, tri dharma (penelitian, pengabdian dan pengajaran), jurusan/program studi terkait. Pada gambar dapat terlihat ada teridentifikasi beberapa komunitas yang mirip antara hasil visualisasi dengan stemming dan tanpa stemming. Komunitas pertama yang paling besar yang terkait dengan kehidupan kampus (“fakultas”, “mahasiswa”, “belajar”, “bangga”) yang diwarnai dengan warna ungu. Komunitas kedua terkait dengan doa untuk penerimaan ataupun salam (“semoga”, “diterima”, “lolos”, “assalamualaikum”).  Komunitas  ketiga  yaitu  pandemi  (“covid”,  “pandemi”,  “corona”,  “vaksin”)  yang  diwarnai dengan warna oranye. Komunitas yang tersisa adalah komunitas kecil yang berkaitan dengan penyelenggaran/kalimat asing, gelar, lokasi dan  pelaksanaan.
A B
Gambar 3. Hasil Visualisasi Hubungan Semantik pada keyword Politeknik (A tanpa Stemming dan B dengan Stemming )
Visualisasi yang ditunjukan pada Gambar 3 menunjukan pengguna twitter yang berkaitan dengan politeknik lebih fokus kepada penerimaan mahasiswa baru seperti jenis ujian, pendaftaran dan politeknik yang diminati. Dapat teridentifikasi  beberapa  komunitas  yang  mirip  antara  hasil  visualisasi  dengan  stemming  dan  tanpa  stemming. Komunitas  yang paling besar  berfokus  pada  penerimaan mahasiswa  baru  (“masuk”,  “daftar”,  “snmpn”,  “sbmpn”, “jalur”)  ditunjukan  warna  ungu.  Komunitas  terbesar  kedua  adalah  komunitas  yang  lebih  ke  arah  pendidikan (“pendidikan”,  “akademik”,  “dr”)  yang  ditunjukan  warna  hijau.  Komunitas  ketiga  adalah  komunitas  institusi (“kementerian”,  “taruna”,  “kepala”)  yang  ditunjukan  warna  biru,  tetapi  terdapat  keanehan  pada  pemrosesan pengelompokan  pada  bagian  stemming  karena  ada  perpindahan  dari  kata  yang  terkait  dengan  pandemi  (“daring”, “covid”, “pandemi”) ke komunitas berwarna biru. Hal ini dapat dipengaruhi oleh hasil frasa bigram yang berubah hubungan semantik antara katanya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
Penemuan menarik lainnya berdasarkan data dari kata kunci universitas ataupun politeknik hasil yang berkaitan dengan pandemi (“covid”, “daring”, “pandemi”, “vaksin”) tidak terlalu terlihat signifikan. Opini dari pengguna twitter tidak  terlalu  banyak  yang  menyampaikan  pandemi,  hal  ini  bisa  dikarenakan  sudah  jelasnya  dampak  dari  pandemi covid-19. Seperti terdapatnya perubahan kehidupan kampus ataupun seleksi mahasiswa baru yang dilakukan selama masa pandemi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  SNA  dan  membangun  hubungan  antara  kata,  kita  dapat melihat berbagai macam topik/fokusan yang sedang dibahas oleh pengguna media sosial twiter. Pemahaman topik fokus diskusi yang dibahas pada media sosial ini dapat membantu para stakeholder dan manajemen dari Pendidikan akademik ataupun vokasi dapat menentukan strategi bisnis untuk meningkatkan kepuasan civitas akademika ataupun memenuhi  pencapaian  visi,  misi,  tujuan  dari  perguruan  tinggi.  Hasil  visualisasi  data  menunjukan  bahwa  untuk pendidikan akademik khususnya pada universitas yang dijadikan kata kunci, fokusan utama yang dibahas oleh para pengguna twitter adalah terkait dengan kehidupan kampus (perkuliahan, tri dharma, jurusan/prodi dan lainnya).  Hal ini  bisa  dikarenakan  para  pengguna  media  sosial  twitter  yang  sudah  tidak  menyukai  kehidupan  kampus  secara online/daring. Strategi yang perlu dipertimbangkan jika pendidikan akademik masih memerlukan pelaksanaan secara daring maka perlu ada strategi yang membuat para mahasiswa merasakan kehidupan kampus walau secara  daring. Pada  visualisasi  data  politeknik  yang menjadi  fokusan utama  adalah  terkait dengan  proses  penerimaan  mahasiswa baru (pendaftaran, jenis ujian dan lainnya). Proses seleksi ini perlu menjadi perhatian dikarenakan  apabila kampus vokasi menyiapkan strategi bisnis yang berkaitan dengan penerimaan mahasiswa baru maka akan terdaapt peningkatan dalam  jumlah  mahasiswa.  Penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  tambahan  yang merubah makna kata seperti stemming akan membuat hasil pemaknaan semantik kata menjadi tidak tepat walaupun dapat menurukan dimensi data dengan cukup signifikan. Penelitian ini hanya berfokus untuk melakukan analisis dan visualisasi hubungan antar kata dari twitter pada masa pandemi yaitu dari 01 maret 2020 sampai 31 maret 2021. Hasil ini perlu dibandingkan hasil data sebelum pandemi untuk mengetahui perubahan fokusan tweet dari pengguna pada masa pandemi dan sebelum masa pandemi. Penelitian lebih lanjut pada media sosial lain seperti instagram, youtube dan facebook juga perlu dilakukan sebagai bentuk validasi hasil penelitian ini dengan hasil dari media sosial lain.

## REFERENCES
[1] A. G. Ekp, F. E. B. Unsyiah, K. Darussalam, B. Aceh, P. Covid, and D. I. Indonesia, “Merespon Nalar Kebijakan Negara Dalam Menangani Pandemi  Covid  19  Di  Indonesia,” J.  Ekon.  dan  Kebijak.  Publik  Indones. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  36–53,  2020,  doi: 10.24815/ekapi.v7i1.17370.
[2] L. D. Herliandry, N. Nurhasanah, M. E. Suban, and H. Kuswanto, “Pembelajaran Pada Masa Pandemi Covid-19,” JTP - J. Teknol. Pendidik. , vol. 22, no. 1, pp. 65–70, 2020, doi: 10.21009/jtp.v22i1.15286.
[3] N. N. S. Witari and J. Suryana, “Persepsi Mahasiswa Vokasi Terhadap Kegiatan Pembelajaran Mata Kuliah Teori Psikologi Komunikasi Pada Era Pandemi Covid 19,” J. IKA , vol. 18, no. 2, pp. 199–214, 2020.
[4] D. C. U. Lieharyani, P. G. A. P. Putra, R. V. H. Ginardi, and R. A. Sukmono, “Audit conformity for higher education using good university governance (Gug) principle,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. , vol. 0, no. March, pp. 2081–2089, 2020.
[5] D. C. U. Lieharyani, R. V. Hari Ginardi, R. Ambarwati, and M. T. Multazam, “Assessment for good university governance in higher education focus on align strategy business with it at big data era,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012204.
[6] S. Amin, “Academic Service Quality Improvement Strategies in Higher Education,” J. Madaniyah , vol. 7 Nomor 2, pp. 222– 236, 2017.
[7] M. Lucky and N. Rosmadi, “Penerapan Strategi Bisnis di Masa Pandemi Covid-19,” IKRA-ITH Ekon. , vol. 4, no. 1, pp. 122– 127, 2021.
[8] R. Anizir; Wahyuni, “Pengaruh Social Media Marketing Terhadap Brand Image Perguruan Tinggi Swasta Di Kota Serang,” J. Sains Manaj. , vol. 3, no. 2, p. 0, 2017.
[9] Kastolani, “Understanding The Delivery of Islamophobic Hate Speech Via Social Media In Indonesia,” Indones. J. Islam Muslim Soc. , vol. 10, no. 2, pp. 247–270, 2020, doi: 10.18326/IJIMS.V10I2.247-270.
[10]  F. Anwar, “Perubahan dan Permasalahan Media Sosial,” J. Muara Ilmu Sos. Humaniora, dan Seni , vol. 1, no. 1, p. 137, 2017, doi: 10.24912/jmishumsen.v1i1.343.
[11]  A.  BIN  MUHAMMAD  ALKATIRI,  Z.  NADIAH,  and  A.  N.  S.  NASUTION,  “Opini  Publik  Terhadap  Penerapan  New Normal  Di  Media  Sosial  Twitter,” Cover.  J.  Strateg.  Commun. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  19–26,  2020,  doi: 10.35814/coverage.v11i1.1728.
[12]  P. Patmawati and M. Yusuf, “Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan Sosial Media Twitter oleh Pejabat Negara,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 122–129, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1012.
[13]  F. R. Hartono, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Pembangkitan Aturan Pengenalan Emosi Pada Twitter Menggunakan Metode Fuzzy-C Means,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3258–3264, 2018.
[14]  K. Sussolaikah, “Pemanfaatan Packages Pada R Programming Untuk Crawling Data Pada Social Media,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 203–206, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1035.
[15]  B. A. H. Murshed, H. D. E. Al-Ariki, and S. Mallappa, “Semantic analysis techniques using twitter datasets on big data: Comparative analysis study,” Comput. Syst. Sci. Eng. , vol. 35, no. 6, pp. 495–512, 2020, doi: 10.32604/CSSE.2020.35.495.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 116 − 123 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1551
[16]  M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” J. Inform. Upgris , vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7099.
[17]  A. S. Aribowo and S. Khomsah, “Implementation Of Text Mining For Emotion Detection Using The Lexicon Method (Case Study: Tweets About Covid-19),” Telematika , vol. 18, no. 1, p. 49, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4341.
[18]  M. A. Fauzi, D. C. Utomo, E. S. Pramukantoro, and B. D. Setiawan, “Automatic essay scoring system using N-GRAM and cosine similarity for gamification based elearning,” 2017, doi: 10.1145/3133264.3133303.
[19]  N. Aliyah Salsabila, Y. Ardhito Winatmoko, A. Akbar Septiandri, and A. Jamal, “Colloquial Indonesian Lexicon,” Proc. 2018 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2018 , pp. 226–229, 2019, doi: 10.1109/IALP.2018.8629151.
[20]  C. J. Maley, “Continuous Neural Spikes and Information Theory,” Rev. Philos. Psychol. , vol. 11, no. 3, pp. 647–667, 2020, doi: 10.1007/s13164-018-0412-5.
[21]  J. A. Danowski, B. Yan, and K. Riopelle, A semantic network approach to measuring sentiment , vol. 55, no. 1. Springer Netherlands, 2021.
[22]  J. A. Danowski and K. Riopelle, “Scaling constructs with semantic networks,” Qual. Quant. , vol. 53, no. 5, pp. 2671–2683, 2019, doi: 10.1007/s11135-019-00879-5.
[23]  Z. Hou, F. Cui, Y. Meng, T. Lian, and C. Yu, “Opinion mining from online travel reviews: A comparative analysis of Chinese major OTAs using semantic association analysis,” Tour. Manag. , 2019, doi: 10.1016/j.tourman.2019.03.009.
[24]  M.  Koponen,  M.  A.  Asikainen, A.  Viholainen,  and P. E.  Hirvonen,  “Using network  analysis  methods  to  investigate  how future  teachers  conceptualize  the  links  between  the  domains  of  teacher  knowledge,” Teach.  Teach.  Educ. ,  2019,  doi: 10.1016/j.tate.2018.12.010.