## TWITTER TEXT MINING MENGENAI ISU VAKSINASI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE TERM FREQUENCY, INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF)
Edo Harieby, Hoiriyah, Miftahul Walid Universitas Islam Madura walangitan07@gmail.com

## ABSTRAK
Penyebaran  informasi  mengenai  vaksin  covid-19  menarik  perhatian  masyarakat.  Berbagai  macam  isu bermunculan terkait halal dan tidaknya  vaksinasi  covid-19 dilakukan. Media sosial Twitter salah satunya  yang memberikan ruang pada masyarakat untuk menanyakan dan berkomentar terkait vaksin covid-19 melalui cuitan ( tweet )  ataupun retweet .  Dengan  metode  TF-IDF,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis text (analisis sentimen)  dari  kumpulan tweet sehingga  hasilnya  diketahui  banyaknya  kata  yang  muncul  dapat  menjadi  suatu kata kunci dalam perbincangan di Twitter, bahwa banyak masyarakat yang menyetujui adanya wajib vaksin covid- 19. Hasil penelitian ini menampilkan 5 kata teratas yang paling banyak muncul, antara  lain: vaksin (831.431911 kata), vaksinasi (748.304896 kata), covid (709.626652 kata), sehat (435.356173 kata), dukung (417.387094 kata) dan  indonesia  (404.432113  kata).  Sedangkan  hasil  pembobotan  TF-IDF  adalah:  mui  (0.6436902527847653), vaksin (0.132185733888140), covid (0.1566272932497384), sinovac (0.4762729721904365), suci (0.8634345960912986),  halal  (0.5720637913580648),  dan  ncovid  (0.543713657254659).  Hasil  penelitian  ini masih  memerlukan  pembobotan  n-gram  dengan  L1  atau  L2  Normalization  agar  dapat  digunakan  sebagai data train dan data test pada proses analisa selanjutnya.
Kata kunci: covid-19, halal, isu, mining, text, tf-idf, twitter, vaksin.

## 1. PENDAHULUAN
Isu mengenai vaksin covid-19 mulai muncul dan ramai dibicarakan semenjak pemerintah mengeluarkan kebijakan  wajib  vaksin  bagi  warga  yang  sehat. Berbagai  aturan  dan  persyaratan  diterapkan  agar masyarakat  sadar  akan  pentingnya  vaksin  ini, menyebabkan  berbagai  polemik  dan  komentar bermunculan  di  media  sosial.  Begitupun  di  media sosial Twitter , banyaknya komentar seputar isu vaksin dari  pengguna Twitter melalui tweet- nya,  merupakan alasan  utama  penelitian  ini  dilakukan.  Isu  mengenai vaksin  yang  paling  banyak  beredar  adalah  mengenai informasi halal atau tidak vaksin digunakan.
Berbagai  macam  penelitian  mengenai  analisis sentimen publik telah banyak dilakukan, namun objek penelitiannya berbeda-beda. Seiring dengan maraknya pengguna Twitter yang  mencakup  semua  kalangan usia,  membuat  media  sosial  ini  menjadi trend objek penelitian.
Pengambilan  dataset  untuk  penelitian  ini mengunduh  data tweet yang  tersedia  di  situs www.kaggle.com.  Yakni  suatu  situs  yang  membantu para peneliti untuk menemukan dataset sebagai sampel penelitian mereka, terutama penelitian yang memerlukan  tambang  data  yang  besar  seperti Data Mining dan Machine Learning .
Dataset  yang  didapat  berupa  file  csv,  sehingga memudahkan  pada  saat  pengolahan  data.  Data tweet yang  didapat  berupa  data  mentah  yang  masih  acak sehingga  membutuhkan preprocessing teks  terlebih dahulu sebelum dilakukan pembobotan menggunakan metode TF-IDF.
Twitter text mining merupakan salah satu analisa sentimen  dengan  sumber  data  adalah tweet (cuitan) dari  pengguna Twitter . Tweet ini  berupa  sekumpulan teks  yang  berisi  komentar  publik  mengenai  suatu kondisi  tertentu,  misalnya  kebijakan  pemerintah mengenai wajib  vaksin  covid-19  yang akan dianalisa pada  penelitian  ini.  Kumpulan  teks  yang  berisi komentar para pengguna Twitter akan diproses melalui text  preprocessing agar  dapat  dilakukan  pembobotan pada tiap kata untuk mengetahui seberapa sering suatu kata muncul.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  sentimen  memiliki  arti  pendapat  atau pandangan  yang  didasarkan  pada  perasaan  yang berlebih-lebihan  terhadap  sesuatu  (bertentangan dengan pertimbangan pikiran). 1

## 2.1. Analisis Sentimen
Merupakan  proses  penggunaan text  analytics untuk mendapatkan berbagai sumber data dari internet dan media sosial. Tujuannya untuk memperoleh opini dari pengguna yang terdapat pada platform tersebut. 2 Sedangkan  menurut  Aliandu.  analisis  sentimen adalah riset komputasional opini, sentimen, dan emosi yang diekspresikan secara tekstual. 3

## 2.2. Twitter
Berdasarkan pada sebuah data yang dirilis suatu situs Semiocast  Dot  Com pada  1  Juli  2012  jumlah tweet di Indonesia mencapai 29,5 juta orang. 4 Jumlah tersebut  menempati  posisi  kelima  dunia.  Sedangkan
data  yang  dirilis  situs A  World  of  Tweets  Dot  Com menenmpatkan  Indonesia  sebagai  negara  ketiga terbanyak  di  dunia  yang  menulis tweet (kicauan), yakni  sebanyak  11,39%  diperoleh  berdasarkan rekaman  total  jumlah tweet seluruh  dunia  sejak November 2010 dari 383 juta profil pengguna Twitter yang dibuat sebelum 1 Januari 2012. 5 Jumlah pengguna Twitter di Indonesia merupakan  pangsa  pasar  yang  menjanjikan.  Maka tidak heran berbagai produsen mulai kelas kecil hingga besar  berlomba  -  lomba  mengelola  potensi  ekonomi besar  ini agar produk-produk mereka  laku di pasaran sekurang-kurangnya menjadi referensi. 6

## 2.3. Text Mining
Menurut Harlian, Text  Mining memiliki definisi menambang  data  yang  berupa  teks,  dimana  sumber data  biasanya  didapatkan  dari  sebuah  dokumen  dan tujuannya  untuk  mencari  kata-kata  yang  dapat mewakili  isi  dari  dokumen  sehingga  dapat  dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen. 7 Text  Mining memiliki  sifat  yang  sama  seperti Data Mining , tetapi lebih fokus pada pengolahan teks daripada data yang terstruktur. Analisa text mining ini merupakan  langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam penambangan teks, yaitu mengatur dan menyusun data dengan  cara  tertentu  sehingga  dapat  menjadi  sasaran analisis kualitatif dan kuantitatif. 8 Text  Preprocessing adalah  langkah  awal  dalam analisa text  mining. Dalam  proses  ini,  tahapan  yang dilakukan  adalah  untuk  mempersiapkan  agar  teks menjadi  lebih  terstruktur,  sehingga  dapat  digunakan sebagai  sumber  data  baru  untuk  proses  analisa berikutnya.  Tahapan text  processing pada  penelitian ini  ada  3  proses,  yaitu  :  (1). Case  Folding ,  (2) Tokenizing dan Filtering, dan (3) Stemming . Menurut  Susilowati 9 , Case  folding merupakan tahapan  untuk  melakukan  penyamaan case dalam suatu dokumen. Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses pencarian. Tokenizing bertugas untuk  memisahkan  kata  pada  suatu  kalimat  menjadi potongan  kata  tunggal  serta  untuk  menghilangkan karakter  tanda  baca. Filtering atau  lebih  dikenal sebagai cleansing berfungsi  menghapus  beberapa simbol  atau  kata  yang  tidak  dibutuhkan,  misalnya hastag , emoji, url, email dan kata kunci. 10 Sedangkan stemming ,  berfungsi  menghapus  awalan  dan  akhiran pada kata.
2.4. Term Frequency-Inverse Document Frequency
(TF-IDF)
Merupakan salah satu proses dari teknik ekstraksi fitur  dengan  proses  memberikan  nilai  pada  masing  - masing  kata  yang  ada  pada data  training .  Untuk mengetahui  seberapa  penting  sebuah  kata  dalam mewakili  suatu  kalimat,  akan  diberi  perhitungan. Pemberian  nilai  pada  TF-IDF  tergantung  besarnya frekuensi kemunculan kata pada dokumen. 11
Pada ekstraksi dengan fitur TF-IDF rumus yang digunakan  untuk  menghitung  nilai  (w)  dari  masing  -
masing dokumen terhadap kata kunci dengan formula pada persamaan (1) dibawah ini. 12
ft dt dt IDF TF W *  (1)
Keterangan :
W dt = nilai dokumen ke d pada kata ke t TF dt = Jumlah kata yang dicari dalam suatu dokumen IDF ft = Inverse Document Frequency N      = Jumlah dokumen Df    = Jumlah dokumen yang mengandung kata yang dicari.

## 3. METODE PENELITIAN
Data penelitian diambil dari situs www.kaggle.com .  Data  memuat  tentang tweet opini publik mengenai berbagai macam isu vaksinasi covid- 19 .  Kebijakan  pemerintah  yang  menganjurkan  wajib vaksin  menuai  pro  dan  kontra.  Di  tahun  2021, pemerintah mulai melaksanakan vaksin tahap pertama. Awal pelaksanaan vaksin inilah, banyak bermunculan isu  -  isu  mengenai  vaksin,  terutama  komentar masyarakat  di  media  sosial Twitter. Kemudian  data tweet tersebut  diunduh  sebagai  dataset  dalam  bentuk data teks . Data tweet kemudian  diolah  dan  dirapikan melalui preprocessing teks. Preprocessing teks  bertujuan  untuk  merapikan data tweet yang  masih  mengandung  kata-kata  tidak penting, simbol, huruf, spasi ganda, dan lain-lain. Dan juga  membagi  kalimat  menjadi  potongan  kata sehingga memudahkan pada saat pembobotan.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Term Frequency , Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) metode  TF-IDF  merupakan  suatu  metode  yang menggunakan cara pembobotan pada kata ( term ) yakni menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot, yaitu  frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  di  dalam sebuah  dokumen  tertentu  dan  inverse  frekuensi dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut.  Semakin sering kata muncul dalam suatu dokumen menunjukkan seberapa pentingnya kata tersebut.
Analisa dilakukan dengan  menggunakan bahasa pemrograman Python yang terdapat di dalam Jupyter Notebook .  Dataset  berupa  teks  mengenai  kumpulan tweet isu  vaksinasi  dari  pengguna Twitter dalam bentuk file  csv akan  diolah  menjadi  bentuk  angka untuk  kemudian  dilakukan  pembobotan. Sebelumnya data teks melalui proses preprocessing terlebih dahulu agar mudah mencari kata yang sering muncul.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengambilan data
Data tweet diperoleh dari situs www.kaggle.com . Data  yang  berupa  teks  dari  kumpulan tweet para pengguna Twitter berisi komentar - komentar mereka tentang  vaksin  covid-19  disimpan  dalam  database vaksin_indo.csv untuk  memudahkan  saat  pengolahan data. Data tweet sebanyak 36.117 akan diolah dengan menggunakan Jupyter Notebook. Data tweet dirapikan
)) (log( df N
kolom-kolomnya  sehingga  didapat  tampilan  seperti gambar berikut ini :
Gambar 1. Tampilan data tweet

## 4.2. Text Preprocessing
Selanjutnya data tweet akan diproses melalui text preprocessing untuk  kemudian  dilakukan  proses pembobotan.  Data tweet yang  berupa  data  teks, diproses untuk menemukan kata ( term ) yang dianggap penting karena seringnya muncul di setiap tweet yang ada. Berikut ini tahapan proses text preprocessing : 1. Case Folding Data teks yang mengandung huruf kapital (besar) akan dijadikan huruf kecil semua melalui proses case folding .  Sebab,  dalam  bahasa  pemrograman Python mengenal case  sensitive .  Sehingga  mempengaruhi hasil jika dilakukan analisa nantimya. hasil dari proses case folding dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 2. Tampilan hasil proses Case Folding

## 2. Tokenizing dan Filtering
Data tweet yang  berupa  teks  tidak  beraturan dipotong  untuk  memisahkan  kalimat  menjadi  kata, sebelumnya  dilakukan  juga  proses  penghapusan karakter tanda baca, hastag, simbol, dan lain-lain.
Adapun  tahapan  pada  proses tokenizing antara lain:
a) Proses penghapusan karakter spesial
b) Menghilangkan angka c) Menghilangkan tanda baca ( punctuation) d) Menghilangkan spasi di awal dan diakhir e) Menghilangkan  beberapa  spasi  menjadi  spasi tunggal f) Menghilangkan karakter tunggal
g) Stopword Removal Pada  proses stopword  removal ini  dilakukan proses stopword menggunakan bahasa Indonesia yang didapatkan  dari  library  NLTK  untuk filtering dataframe .
Dan berikut ini hasil dari proses tokenizing dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3. Data tweet hasil tokenizing
3. Stemming
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses stemming untuk  menghapus  awalan  dan  akhiran  pada  kata sehingga menjadi kata dasar. Pada proses stemming ini akan menggunakan library sastrawi untuk mengembalikan  kata  ke  bentuk  dasarnya.  Hasil  dari stemming dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4. Tampilan hasil proses stemming
Setelah di dapat kata dasar maka akan dilakukan pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF  untuk menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  pada  proses berikutnya.

## 4.3. Pembobotan TF-IDF
Pada  proses  ini  akan  memproses  teks  ke  dalam sebuah  matriks  berisi  numerik.    Pengubahan  kata  ke dalam  bentuk  vektor  juga  harus  memperhatikan apakah  kata  tersebut  informatif  atau  tidak.  Pada  TF- IDF,  kata  yang  sering  muncul  memiliki  nilai  yang cenderung  kecil  sedangkan  kata  yang  jarang  muncul memiliki  nilai  yang  cenderung  besar.  Tahapan prosesnya sebagai berikut:
1) Mempersiapkan data tweet yang akan diolah. Data tw eet  yang  akan  diolah,  diambil  hanya kolom tweet saja.  Setelah  proses text  preprocessing sebelumnya, membaca file tersebut dalam Pandas lalu rename kolom tweet_token_stemmed menjadi tweet . Sehingga didapat hasil tampilan sebagai berikut:
Gambar 5. Data teks yang akan dibobot
Data  tweet  yang  masih  berupa  teks  akan ditransform  menjadi  bentuk  numerik  dalam  sebuah matriks melalui pembobotan TF-IDF. Berikut ini cara menghitung TF dan IDF suatu corpus .
2) Menghitung TF
Term  Frequency (TF)  menghitung  frekuensi kemunculan  kata  pada  sebuah  dokumen. Term frequency merupakan  frekuensi  kemunculan term i pada  dokumen j dibagi  dengan  total term pada dokumen j. maksudnya,  karena  panjang  dari  setiap dokumen  berbeda-beda,  maka  umumnya  nilai  TF  ini dibagi dengan panjang dokumen (jumlah seluruh kata pada dokumen).
Berikut  ini  baris  perintah  dan  hasil  perhitungan TF ( Term Frequency ):
Gambar 6. Tampilan proses dan hasil hitung TF
3) Menghitung IDF
IDF  ( Inverse  Document  Frequency )  memiliki fungsi  untuk  mengurangi  bobot  suatu term jika kemunculannya banyak tersebar di seluruh dokumen.
Berikut  ini  implementasinya  dalam  bahasa Python :
Gambar 7. Tampilan perintah hitung IDF
Kemudian dilakukan perkalian TF dan IDF Serta tampilan  hasil  proses  perhitungan  IDF  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 8. Tampilan hasil hitung TF-IDF
4) Membuat sparse matrix
Data  series  TF-IDF  yang  didapat  akan  dirubah menjadi  vektor  data  berbentuk sparse  matrix dengan dimensi  ( n_sample,  n_feature ), sparse  matrix yang ditampilkan untuk sample ke 0 dengan n_feature = 50. Hasilnya  setelah  dijalankan  tampak  seperti  gambar berikut ini :
Gambar 9. Tampilan sparse matrix TF-IDF
Sedangkan  untuk  mengetahui  kata  terbanyak yang muncul di dalam tweet mengenai isu vaksin dapat ditampilkan dalam top 50 term TF-IDF menggunakan perintah:
Gambar 10. Perintah top 50 term TF-IDF
Sehingga didapat hasil, sebagai berikut:
Gambar 11. Tampilan top 50 term TF-IDF
Untuk menampilkn pembobotan TF - IDF dalam bentuk grafik menggunakan perintah:

## plt.show()
Sehingga  tampilan  perankingan  kata  terbanyak dapat dilihat pada chart bar berikut ini:
Gambar 12. Chart Bar top 5 term TF-IDF

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  TF-IDF  memberikan  pembobotan  pada kata  yang  paling  banyak  muncul  pada  kolom tweet mengenai  isu  vaksin  di  Indonesia.  Dari  kemunculan kata  ini  dapat  digunakan  sebagai  kunci  untuk menentukan isi tweet yang paling banyak diperbincangkan.
Hasil  penelitian  ini  menampilkan  5  kata  teratas yang paling banyak muncul, antara lain : kata “vaksin” sebanyak 831.431911 kata, kata “vaksinasi” sebanyak 748.304896 kata, kata “covid” 709.626652 kata, kata “sehat”  sebanyak  435.356173  kata,  kata  “dukung” sebanyak  417.387094  kata  dan  kata  “indonesia” sebanyak 404.432113 kata.
Sedangkan  hasil  pembobotan  TF-IDF  adalah  : kata  “mui”  bernilai  0.6436902527847653,  kata “vaksin”  bernilai  0.132185733888140,  kata  “covid” bernilai  0.1566272932497384, kata “sinovac” bernilai 0.4762729721904365, kata “suci” bernilai 0.8634345960912986,  kata  “halal”    bernilai 0.5720637913580648,  dan  kata  “ncovid“  bernilai 0.543713657254659.
Penelitian ini masih menggunakan rumus hitung TF-IDF tanpa L1 ataupun L2 Normalization sehingga membutuhkan  pembobotan  lebih  lanjut  untuk  dapat digunakan  sebagai data  test dan data  train pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] kbbi.lektur.  “6  arti  sentimen  di  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)”.  diakses  tanggal  23
Mei 2022,
dari kbbi.lektur :
https://kbbi.lektur.id/sentimen.
[2] lp2m.uma.” analisis sentimen ( sentiment analysis )  :  definisi,  tipe  dan  cara  kerjanya”. diakses  tanggal  23  Mei  2022,  dari  lp2m.uma: https://lp2m.uma.ac.id/2022/02/21/analisis- sentimen-sentiment-analysis-definisi-tipe-dan- cara-kerjanya/
[3] Aliandu,  Paulina.  “Analisis  sentimen  tweet berbahasa  indonesia  di  twitter”.  Tesis.  Fakultas MIPA. Pasca Sarjana Ilmu Komputer, Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.2012.
[4] Campagne,  J.C.,  Dux,  J.,  Guyot,  P.  dan  Julien, D.” Twitter reaches half a billion account  more than 140 million in the U.S “. diakses tanggal 16 Oktober 2012, dari
semiocast:
http://semiocast.com/publications/2012_07_30_
Twitter_reaches_half_a_billion_accounts_140m _in_the_US.
[5] Markdalen, A dan Zapponi, C. “ Top 20 Countries Chart ”. diakses tanggal 17 September 2012, dari awordlof:
http://aworldof_tweets_frogdesign.com.
[6] Putranti, D.V., “Analisis sentimen twitter untuk teks  berbahasa  Indonesia  dengan maximum entropy dan support vector machine ”. Indonesia Jounal  of  Computing  and  Cybernetics  System (IJCCS),  vol.8.no.1,  Januari,  pp.91-100.  2014. ISSN 1978-1520.
[7] Binus, “Apa Itu Text Mining”, diakses tanggal 23
Mei 2022, dari Binus: https://sis.binus.ac.id/2021/04/23/apa-itu-text- mining/.
[8] Dqlab, “Salah Satu Contoh Teknik Analisis Data dengan  Mengenal  Text  Mining”,  diakses  pada
tanggal 26 Mei 2022, dari dqlab: https://dqlab.id/salah-satu-contoh-teknik- analisis-data-dengan-mengenal-text-mining.
[9] Susilowati,  E.,  Sabariah,  M.K  &  Gozali,  A.A., “Implementasi Metode Support Vector Machine untuk  Melakukan  Klasifikasi  Kemacetan  Lalu Lintas  pada  Twitter”.  E-Proceeding  of Engineering, 2(1),1-7. 2015.
[10] Aditya,  B.R.  “Penggunaan  Web  Crawler  untuk Menghimpun  Tweets  dengan  Metode  Pre- processing Text Mining”. Jurnal Infotel, 7(2), 92- 100. 2015.
[11] Pravina,  A.M.,  Cholissodin,  L.,  Adikara,  P.P. “Analisa  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai
Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine  (SVM)”.  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer.e- ISSN, 2548,964X.2019.
[12] Melita, R., Amrizal, V., Suseno, H.B., & Dirjam, T. “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  dan  Cosine Similarity pada Sistem Temu Kembali Informasi untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web (Study  Kasus:  Syarah Umdatil  Ahkam)”. Jurnal Teknik Informatika (JTI) UIN Syarif Hidayatullah,11(2), Hal.149-164.2018.