Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 1 (2022) 15 - 20
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisis Sentimen Covid-19 Pada Media Sosial Dengan Model Neural Machine Translation
Analysis of Covid-19 Sentiment on Social Media with Neural Machine Translation Model
Zen Munawar 1 , Iswanto 2 , Dandun Widhiantoro 3 , Novianti Indah Putri 4
1 Manajemen Informatika, Politeknik LP3I
2 Teknik Informatika, Informatika dan Ilmu Komputer, Universitas Nurtanio
3 Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta
4 Teknik Informatika, Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia
1 munawarzen@gmail.com, 2 iswanto2020a@gmail.com, 3 dandunw2020@gmail.com, 4 noviantiindahputri2021@gmail.com

## Abstract
Sentiment analysis, also known as opinion mining. Social media offers users to share their conditions and opinions in their daily lives. Much of the vast amount of textual content is currently available and techniques are needed to make meaningful use of the information by separating and examining it. Sentimental analysis can explore the opinions of social media users for a  point  of  view.  During  the  Covid-19  pandemic,  the  whole  world  is  giving  comments  on  social  media.  This  study  aims  to understand the awareness and public perception of the Indonesian people about issues related to Covid-19 on social media. Data mining was carried out on comments from users of social media accounts kawalcovid19, opponentcovid19 id, the ministry of health with a total of 54,250 comments divided into 32,494 in the first week and 21,756 in the second week. The research method by analyzing the data includes before data processing and sentiment exploration analysis. Sentiment distribution results based  on  the  first  week  positive  75.68%,  neutral  16.3%,  negative  13.41%  while  the  second  week  positive  80.14%,  neutral 9.03%, negative 4.84%. The results obtained are the majority of comments in Indonesian and a mixed language. Sentiment analysis  shows  the  positive  reaction  of  the  public  to  the  front  line  and  all  the  efforts  of  the  health  ministry  in  fighting  the pandemic. The conclusion in this study is that sentiment analysis has proven to be very effective in producing useful knowledge in the discussion of Covid-19, especially on social media, gathering public perceptions and responses about the government's Covid-19 efforts, and providing a different point of view from the current situation on the ground.
Keywords: machine learning, sentiment analysis, Covid-19

## Abstrak
Analisis sentimen, yang juga dikenal sebagai penambangan opini. Media sosial menawarkan kepada pengguna untuk berbagi kondisi dan pendapat mereka dalam keseharian kehidupannya. Banyak dari jumlah besar konten tekstual saat ini tersedia dan diperlukan  teknik  untuk  menggunakan  informasi  secara  bermakna  dengan  memisahkan  dan  memeriksanya.  Analisis Sentimental dapat menggali pendapat dari pengguna media sosial untuk sebuah sudut pandang. Dimasa pandemi Covid-19, seluruh dunia banyak memberikan komentar di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk memahami kesadaran dan persepsi publik masyarakat Indonesia tentang isu terkait Covid-19 di media sosial. Data  mining dilakukan pada komentar pengguna akun  media  sosial  kawalcovid19,  lawancovid19  id,  kementrian  kesehatan  dengan  jumlah  komentar  sebanyak    54.250  yang terbagi pada minggu kesatu sebanyak 32.494 dan minggu kedua 21.756. Metode penelitian dengan menganalisis terhadap data meliputi  sebelum  pengolahan  data  serta  analisis  eksplorasi  sentimen.  Hasil  distribusi  sentimen  berdasarkan  minggu  kesatu positif  75,68%,  netral 16,3%, negatif  13,41%  sedangkan  minggu  kedua  positif  80,14%,  netral 9,03%,  negatif  4,84%.  Hasil yang diperoleh mayoritas komentar dalam bahasa Indonesia dan gabungan bahasa sebagai tipe sekunder. Analisis sentimen menunjukkan reaksi positif masyarakat terhadap garda terdepan dan semua upaya kementerian kesehatan dalam memerangi pandemi. Kesimpulan dalam penelitian ini analisis sentimen terbukti sangat efektif menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat dalam pembahasan Covid-19 khususnya di media sosial, mengumpulkan persepsi dan tanggapan publik tentang upaya Covid- 19 yang dilakukan oleh pemerintah, dan memberikan sudut pandang yang berbeda dari situasi terkini di lapangan.

## Zen Munawar, Iswanto, Dandun Widhiantoro, Novianti Indah Putri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Kata kunci: : pembelajaran mesin, analisis sentimen, Covid-19

## 1. Pendahuluan
Sentimen  adalah  sikap,  pikiran,  atau  penilaian  yang didorong  oleh  perasaan.  Analisis  sentimen,  yang  juga dikenal  sebagai  penambangan  opini,  mempelajari sentimen orang terhadap entitas tertentu. Internet adalah tempat  yang  banyak  sehubungan  dengan  informasi sentimen.  Analisis  sentimen  tersebar  luas  di  semua bidang  dan  telah  menjadi  salah  satu  topik  paling  aktif dalam penelitian, dan semakin banyak hasil penelitian yang  diterbitkan.  Indonesia  mencatat  kasus  Covid-19 pertamanya  pada  2  Maret  2020  sebanyak  2  orang  [1], dan  mencatat  total  103,239  pada  akhir  20  Desember 2020 [2]. Pemberitaan di media sosial tentang Covid-19 dan langkah-langkah oleh Pemerintah untuk mengendalikan  penyebaran  infeksi  di  antara  warga. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami  kesadaran dan persepsi publik Indonesia tentang isu terkait Covid- 19 di media sosial selama minggu pertama dan kedua. Data mining dilakukan pada komentar pengguna akun Facebook kawalcovid19 / lawancovid19 id / kementrian kesehatan  dan  total  54.250  komentar  dikumpulkan antara  20  Maret  dan  16  April  2020.  Analisis  tersebut meliputi  pra-pemrosesan  data  dan  analisis  sentimen untuk  mengidentifikasi  dan  mengeksplorasi  sentimen dalam  topik  diskusi.  dalam  dua  minggu  pertama penguncian. Hasil  yang diperoleh  mayoritas komentar dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  campuran  Inggris dan  Indonesia  sebagai  tipe  sekunder.  Kedua,  analisis sentimen  menunjukkan  reaksi  positif  masyarakat terhadap garda terdepan dan semua upaya kementerian kesehatan dalam  memerangi pandemi. Banyak ucapan positif yang diberikan dalam bentuk doa, yang sejalan dengan  ajaran  Islam  tentang  berpikir  positif  dan optimis,  terutama  di  saat  krisis.  Kesimpulannya, analisis sentimen efektif dalam menghasilkan wawasan yang  berguna  tentang  tren  diskusi  Covid-19  di  media sosial,  mengumpulkan  persepsi  dan  tanggapan  publik tentang  upaya  Covid-19  yang  dilakukan  oleh pemerintah,  dan  memberikan  sudut  pandang  yang berbeda  dari  situasi  terkini  di  lapangan.  Temuan- temuan  ini  dapat  berguna  bagi  pejabat  kesehatan  atau Pemerintah  dalam  mengembangkan  rencana  mitigasi komunikasi atau melakukan studi ekstensif tentang isu- isu  terkait  dalam  bidang-bidang  yang  menjadi perhatian.
Penggunaan teknologi digital telah dirasakan manfaatnya pada beberapa tahun terakhir [3]. Platform media  sosial  adalah  media  di  mana  orang  berkumpul dan  bebas  mengekspresikan  pendapat,  sehingga platform  ini  dapat  menawarkan  wawasan  yang  berarti tentang perspektif publik terhadap perubahan sosial dan selama  situasi  krisis.  Platform  media  sosial  ini mengumpulkan  dan  menyimpan  informasi  penting mengenai  emosi  dan  reaksi  publik  massa,  yang  dapat berguna  dalam  menghasilkan  umpan  balik  yang
berwawasan luas kepada pihak-pihak yang berkepentingan.  Facebook,  Instagram,  dan  Twitter adalah beberapa situs media sosial gratis yang populer, dan  secara  global,  Facebook  memiliki  persentase pengguna  media  sosial  tertinggi.  Di  Indonesia  saja, Facebook  mencatat  68,44%  pengguna  media  sosial selama  satu  tahun  terakhir    [4].  Oleh  karena  itu, Facebook  dipilih  sebagai  platform  terbaik  untuk melakukan  penelitian  ini  di  kalangan  penduduk Indonesia.
Kajian  ini  mengkaji  isu  tematik  yang  muncul  dan analisis sentimen masyarakat umum terhadap pandemi Covid-19  melalui  komentar  di  postingan  Facebook. Emosi,  keyakinan,  dan  pemikiran  orang  Indonesia dikumpulkan untuk memungkinkan pembuat kebijakan membuat keputusan yang lebih tepat. Fokus tulisan ini adalah pada diskusi Indonesia di akun Facebook bidang kesehatan  Indonesia  yang  memposting  tentang  krisis Covid-19. Postingan dikumpulkan selama dua minggu pertama  tanggal  20  Maret  hingga  30  Maret  2020 minggu  kesatu  dan  1  April  hingga  16  April  2020 minggu kedua. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:  pertama  untuk  menyebarkan  model  analisis sentimen untuk menganalisis komentar yang dikumpulkan  dan  kedua  untuk  mengidentifikasi sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  upaya pemerintah Indonesia dalam penanganan Covid-19.
Sistem informasi dan ruang produk saat ini terdiri dari sejumlah  besar  informasi  yang  tidak  mungkin  diukur secara  manual.  Sistem  pemberi  rekomendasi  berguna untuk  memberikan  rekomendasi  produk  yang  akan yang dipilih berdasarkan preferensi masa lalu, riwayat pembelian,  dan  informasi  demografis  [5].  Secara komersial, e-commerce dapat disebut sebagai kegiatan yang  berusaha  menciptakan  transaksi  yang  panjang antara  perusahaan  dan  individu  [6].  Selain  itu,  dapat menunjukkan bahwa peringkat semantik yang disediakan  oleh  bagian  sistem  berbasis  pengetahuan memberikan  dorongan  tambahan  pada  kinerja  hibrid. Metode  ini  digunakan  agar  menghasilkan  suatu tampilan  antarmuka  pengguna  aplikasi  yang  sesuai dengan kebutuhan pengguna [7].

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  komentar  dari  akun  media  sosial bidang kesehatan di Indonesia untuk memantau diskusi media sosial Indonesia tentang Covid-19. Akun media sosial dipilih untuk penelitian karena kredibilitasnya di bidang    kesehatan  dan  sebagai  praktisi  kesehatan. Penting juga untuk mempertimbangkan kepemimpinan pemerintah  dalam  penanganan  krisis  di  Indonesia, sebagai salah satu kriteria pemilihan akun Facebook ini

## Zen Munawar, Iswanto, Dandun Widhiantoro, Novianti Indah Putri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
untuk  tujuan  penelitian ini.  Minggu  pertama pengendalian  adalah  pertama  kalinya  pemerintah Indonesia memberlakukan pembatasan pergerakan dan ekonomi  ke  Indonesia  sebagai  langkah  pencegahan penyebaran  Covid-19.  Reaksi  publik  atas  perintah pembatasan  pergerakan  dan  dikumpulkan  pada  tahap awal dan perkembangan Covid-19 lainnya terus diamati dan dikumpulkan untuk tujuan penelitian ini.
Dunia saat ini tidak lepas dari peran data karena semua dibangun  di  atas  sebuah  fondasi  data  [8].  Saat  ini, sejumlah besar data yang dikumpulkan dan dihasilkan setiap hari menawarkan berbagai peluang analitis bagi organisasi untuk mengungkap informasi yang bermanfaat  untuk  operasinya  [8].  Dataset  yang dikumpulkan  pada  kedua  minggu  tersebut  terdiri  dari 54.250  komentar  bahasa  Inggris,  Indonesia,  Arab  dan kombinasi  tiga  bahasa.  File  yang  dihasilkan  oleh NCapture, ekstensi web NVivo [9] dalam format Excel sebagai  data  tidak  terstruktur  yang  memungkinkan untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut  dan  meninjau komentar  dalam  format  sederhana.  E-commerce membutuhkan  sejumlah  besar  data,  sering  disebut dengan  big  data.  Teknologi  big  data  telah    terbukti efektif    dalam    memproses  berbagai  jenis  data  [10]. Dataset  terbatas  pada  akun  Facebook  ini  dan  durasi yang  ditentukan  adalah  sebagai  ukuran  untuk mengontrol polaritas dan konten komentar agar sesuai dengan  tujuan  studi  dalam  konteks  yang  ditentukan. Sistem  akan  dirancang  dan  dipersiapkan  untuk implementasi  [11].  Ringkasan  kumpulan  data  yang dikumpulkan  untuk  Minggu  1  dan  Minggu  2  sesuai Tabel 1.
Tabel  1. Data yang diperoleh pada Minggu 1 dan Minggu 2
No. Minggu Jumlah Komentar 1. 1. 32.494 2 2. 21.756 Jumlah 54.250

## 2.2. Tahap Pembelajaran dan Pra-pemrosesan
Kedua  dataset  tersebut  menjalani  tahap  pembelajaran sebelum dianalisis untuk penyaringan teks dan analisis sentimen. Fase pembelajaran memungkinkan kumpulan data  untuk  menjalani  pra-pemrosesan  dan  proses deteksi  bahasa  sehingga  komentar  dibersihkan  dari karakter,  angka,  emotikon  yang  tidak  perlu  dan kemudian  mengelompokkan  komentar  ke  dalam bahasa.
Pra-pemrosesan dilakukan menggunakan paket Natural Language Toolkit (NLTK) karena antarmukanya yang mudah digunakan ke lebih dari 50 sumber daya korpora dan  leksikal.  Banyaknya  data  yang  tersimpan  dalam basis data diperlukan dan penting bagi organisasi untuk mengamankan  data  dalam  basis  data  [12].  NLTK memungkinkan  untuk  bekerja  dengan  suite  untuk klasifikasi,  tokenisasi,  dan  penandaan,  yang  akan
dilakukan  nanti  dalam  prosesnya.  Langkah-langkah yang  dilakukan  sebagai  berikut  pertama  penanganan komentar  null  dimana  komentar  yang  null  oleh  akun pengguna  unik  dihapus,  kedua  pembersihan  teks dengan  menghapus  URL,  tagar,  angka,  dan  karakter non-Romawi. Ini untuk menormalkan penyandian teks dan  memungkinkan  corpus  memproses  komentar dengan  lebih  baik.  URL,  tagar,  dan  karakter  non- Romawi  dihapus  karena  tidak  berkontribusi  pada kategorisasi teks pada komentar. Emoticon diterjemahkan  ke  dalam  kata-kata  karena  akan membantu  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam analisis  sentimen;  dan  ketiga  penghapusan  stopwords untuk  menyederhanakan  dan  menyingkat  komentar menjadi kata-kata terkait saja.
Tiga bahasa yang terdeteksi dalam komentar yang telah diproses sebelumnya adalah bahasa Inggris, Indonesia dan  Arab  dan  campuran  bahasa  terdeteksi.  Fase  ini bertujuan  untuk  memisahkan  komentar  ke  dalam kelompok bahasa Inggris dan Indonesia pada Minggu 1 dan Minggu 2. Bahasa Indonesia dan bahasa lain akan diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Inggris  untuk kemudahan analisis sentimen. Selain itu, penerjemahan bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Inggris  juga  disebabkan oleh  kurangnya  korpus  teks  Indonesia  yang  lengkap. Tabel 2 menunjukkan jumlah komentar untuk  minggu kesatu  dan  minggu  kedua  dalam  bahasa  Inggris, Indonesia, dan bahasa campuran.

## Tabel  2. Kelompok Bahasa Berdasarkan Minggu
Minggu Bahasa Jumlah Komentar Inggris 941 1 Indonesia 17.195 Campuran 14.358 Inggris 4.004 2 Indonesia 14.043 Campuran 3.709
Komentar  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  campuran diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Inggris  menggunakan Translation  API  dari  Google  Cloud  Platform  (GCP). Model  Neural  Machine  Translation  (NMT)  dalam Translation  API  digunakan  untuk  menerjemahkan bahasa  Indonesia  dan  bahasa  campuran  ke  dalam bahasa Inggris. Model ini adalah model yang sama yang digunakan Google untuk Google Terjemahan.

## 2.3. Pemfilteran Teks
Pemfilteran  teks  memungkinkan  untuk  melakukan analisis  sentimen  dan  kategorisasi  teks  ke  dalam kumpulan data yang lebih tepat dan bersih. Pada tahap ini,  pemisahan  topik  dan  off  topic  dilakukan  pada dataset  Minggu  1  dan  Minggu  2  baik  bahasa  Inggris maupun bahasa Indonesia terjemahan. Topik aktif/nonaktif  tidak  dilakukan  pada  kumpulan  data bahasa campuran karena kerumitannya untuk menerjemahkan  bahasa  campuran  ke  dalam  bahasa Inggris menggunakan Translation API GCP. Kelanjutan  dari  topik  Nyala/Mati  yang  terpisah  untuk

## Zen Munawar, Iswanto, Dandun Widhiantoro, Novianti Indah Putri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
bahasa  Inggris  dan  kumpulan  data  Indonesia  yang diterjemahkan akan diproses untuk analisis sentimen.
2.4. Proses Pemisahan Topik
Proses  pemisahan  topik  on/off  harus  dilakukan  secara manual  karena  banyak  komentar  yang  ditulis  dalam jargon,  bentuk  pendek  atau  bahkan  campuran  bahasa Inggris  dan  Indonesia  dalam  sebuah  kalimat.  Oleh karena itu, proses pembelajaran mesin untuk pemisahan topik on/off tidak dapat dilakukan karena keterbatasan ini.  Kriteria  untuk  topik  aktif/nonaktif  adalah  pertama tentang  topik:  kata,  kalimat,  komentar  terkait  topik diskusi/posting  di  Facebook;  dan  kedua  di  luar  topik: sebutan (tag Nama Pengguna  di komentar), emotikon, kata/harapan  Arab  yang  ditulis  karakter  Romawi, komentar  provokator,  komentar  tidak  sensitif.  Korpus awal  memiliki  total 32.494 komentar  untuk Minggu 1 dan  21.756  komentar  untuk  Minggu  2.  Setelah dilakukan  pemisahan  Topik  On/Off,  perbandingan topik On/Off adalah seperti pada Tabel 3.
Tabel  3. Rasio Pemisahan Topik On/Off
Minggu On %          Off 1. 3.079 15.056 2 17.604 442
Perbandingan antara kedua minggu menunjukkan lebih banyak  komentar  terkait  diskusi  atau  posting  di Facebook  di  minggu  kedua  (85,11%)  dibandingkan dengan Minggu kesatu (14,88%), sedangkan komentar di  luar  topik  lebih  banyak  di  Minggu  1  (97%) dibandingkan dengan Minggu 2 (2,85 %). Selanjutnya mencoba mengidentifikasi sentimen di antara komentar yang dikumpulkan.
2.5. Analisis Sentimen
Perilaku manusia dipengaruhi oleh pendapat, keyakinan,  dan  persepsi  mereka  tentang  realitas. Membuat  keputusan  dan  pilihan,  pada  titik  tertentu, tergantung pada pendapat orang lain. Opini mengandung  unsur-unsur  yang  berpengaruh  seperti emosi, sentimen, informasi, sikap dan evaluasi. Faktor- faktor ini adalah subjek utama dalam analisis sentimen dan  studi  penggalian  opini.  Analisis  sentimen  (juga dikenal sebagai penggalian opini) adalah studi tentang sikap,  perasaan,  penilaian,  penilaian,  dan  emosi  orang tentang  hal-hal,  entitas,  situasi,  peristiwa,  dan  tema, serta  atributnya  [13].  Desain  merupakan  tahapan perantara untuk memetakan spesifikasi atau kebutuhan aplikasi yang akan dibangun [14].
Berkenaan dengan Covid-19 dan analisis sentimen, ada kekurangan penelitian data berbasis media sosial yang melihat  penyebaran  informasi  dan  emosi  masyarakat umum  tentang  penyakit  tersebut.  Untuk  tahun  2020, beberapa penelitian dilakukan terkait dengan Covid-19 dan analisis sentimen di media sosial. Pendalaman pada multi disiplin akan nilai privasi dan perlindungan data, dan  mencari  solusi  digital  di  masa  yang  akan  datang
[15]. Di Cina, Shen et al. mempelajari hubungan antara gejala dan posting diagnosis yang dibuat di Sina Weibo, platform  media  sosial  khusus  untuk  China,  dengan prediksi  kasus  Covid-19  [16]  sedangkan  Huang  et  al. menemukan sebaran lokasi dan karakteristik epidimiologis  pasien  berdasarkan  komentar  terkait Covid-19  yang  dibuat  di  situs  Sina  Weibo  [17].  Pusat data  terdiri  dari  sekelompok  server  yang  saling terhubung  dan  mampu  melakukan  komputasi  kinerja tinggi  [18].  Dua  studi  berikutnya  ini  mengumpulkan kumpulan  data  dalam  bahasa  dan  font  asli  mereka. Dalam  konteks  komunikasi  sosial  Italia,  sebuah  studi tentang  menangkap  sentimen  orang  Italia  (dalam bahasa Italia) selama keputusan penguncian menghasilkan  hasil  yang  tidak  harmonis  dan menemukan perlunya klasifikasi yang lebih andal pada analisis  teks,  mungkin  memerlukan  campur  tangan manusia  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  [19]. Penelitian  sebelumnya  sudah  menyelidiki  apakah  ada efek signifikan dalam keakuratan model prediktif yang efektif  [8].    Di  Myanmar,  Facebook  adalah  salah  satu platform  media  sosial  utama  untuk  mengekspresikan pendapat  dan  perasaan.  Karena  komentar  yang dikumpulkan  dalam  bahasa  asli  Myanmar  dan menggunakan jenis font Zawgi, font Zawgyi dikonversi ke  Unicode  sebelum  melakukan  proses  pembelajaran mesin  apa  pun  [20].  Kumpulan  data  Sciandra dikumpulkan  menggunakan  API  Twitter  sementara Aung & Pa mengumpulkan melalui Facepager. Sistem rekomendasi  diperlukan  karena  sebelumnya  terdapat kelemahan pada sistem berbasis konten [21].
Sistem  rekomendasi  telah  menjadi  bagian  yang  tidak dapat  dipisahkan  dari  hampir  semua  sistem  berbasis informasi  [22].  Metode  umum  dari  analisis  dan klasifikasi  sentimen  dapat  ditemukan  di  beberapa penelitian adalah Naïve Bayes dan SVM, dan bi-gram atau  tri-gram.  Sethi  dkk  membangun  model  untuk melakukan  prediksi  sentimen  berdasarkan  tweet  yang dikumpulkan dengan tagar #Covid19 dan #coronoavirus menemukan klasifikasi SVM dengan set fitur  unigram  berfungsi  paling  baik  di  pengaturan  apa pun. Aung dan Pa di sisi lain, menggunakan Word2Vec untuk  melatih  asosiasi  kata  dari  korpus  semantik  dan vektor kata dimensi tinggi yang besar, yang kemudian menemukan  Regresi  Logistik  melakukan  yang  terbaik untuk  analisis  sentimen.  Sistem  pemberi  rekomendasi yang dipersonalisasi menggabungkan ide dari pencarian informasi [23].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil
Komentar  Facebook  yang  dikumpulkan  dianalisis polaritasnya  menggunakan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya,  Natural  Language  API  di  GCP.  Natural Language (NL) API memeriksa teks yang diberikan dan mengidentifikasi  opini  emosional  yang  ada  di  dalam

## Zen Munawar, Iswanto, Dandun Widhiantoro, Novianti Indah Putri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.917 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
teks, terutama sikap pengguna sebagai positif, negatif, atau  netral.  Pertama,  analisis  dilakukan  dengan menggunakan model pra-pelatihan di NL API terhadap data  pelatihan.  Kemudian,  model  tersebut  digunakan pada  komentar  terjemahan  bahasa  Inggris  dan Indonesia,  baik  komentar  topik  On  maupun  Off. Ditemukan  bahwa meskipun memiliki komentar dalam bahasa Inggris dan diterjemahkan ke bahasa Inggris dari bahasa  lain,  NL  API  tidak  dapat  mengidentifikasi sentimen dari beberapa komentar. Namun perlu dicatat bahwa  karena  ukuran  sampel  kecil  dari  bahasa terjemahan Indonesia, ada kemungkinan pembelajaran mesin  akan  tidak  sesuai  dengan  keterwakilan  dataset aktual  dengan  set  pelatihan  [24].  Distribusi  sentimen per minggu seperti pada Tabel 4.
Tabel  4. Distribusi Sentimen Berdasarkan Minggu Minggu Positif Netral Negatif 1 75,68% 16,3% 13,41% 2 80,14% 9,03% 4,84%

## 3.2. Pembahasan
Karena  ketergantungan  pada  Translation  API  GCP untuk menerjemahkan bahasa Indonesia dan bahasa lain ke bahasa Inggris berkontribusi terhadap kemungkinan kesalahan pelabelan sentimen. Perlu di percaya bahwa untuk  mendapatkan  hasil  yang  realistis  dan  dapat diandalkan, penggunaan pembelajaran terawasi dengan terjemahan  manusia  untuk  setiap  komentar  dapat menghasilkan hasil yang lebih baik [24].
Analisis  sentimen  Covid-19  pada  studi  media  sosial menarik minat beberapa peneliti. Dibandingkan dengan penelitian ini, ditemukan Afroz et. al, Tyagi et. al dan Raheja & Asthana melakukan penelitian serupa, namun berbeda  dalam  platform  atau  konteks  media  sosial. Afriz  et.  al  dan  Tyagi  et.  al  mempelajari  sentimen publik  selama  fase  penguncian  di  India  di  platform Twitter.  Dalam  merespons  pandemi  berdasarkan tindakan  dan  metode  terkait  teknologi  informasi kesehatan  [25].  Hasil  dari  kedua  penelitian  secara mengejutkan  menggemakan  hasil  yang  serupa  dari penelitian  ini,  mayoritas  Sentimen  positif  untuk minggu-minggu  awal  fase  penguncian.  Di  sisi  lain, studi  Raheja  &  Asthana  berfokus  pada  sentimen berdasarkan  kata  kunci  tertentu,  misalnya  “Covid19” dan  “virus  corona”  yang  terutama  menghasilkan sentimen  Netral.  Dipercaya  temuan  ini  tidak  dapat dibandingkan  dengan  Raheja  &  Asthana  karena pendekatannya berbeda [26].

## 4.   Kesimpulan
Analisis  komentar  pada  media  sosial  ini  dapat memberikan  wawasan  tentang  kesadaran  dan  persepsi publik tentang pandemi Covid-19 dalam konteks publik Indonesia. Berdasarkan data, orang Indonesia menggunakan bahasa Indonesia secara dominan dalam komunikasi  media  sosial.  Karena  kurangnya  korpus
teks bahasa Indonesia, terjemahan bahasa Indonesia ke bahasa  Inggris  diperlukan  sebelum  proses  analisis sentimen  dapat  dilakukan.  Karena  keterbatasan  waktu untuk  melakukan  penelitian  ini,  dengan  melakukan terjemahan  ke  dalam  bahasa  Inggris  menggunakan Google  Translation  API,  yang  mungkin  berkontribusi terhadap  beberapa  komentar  yang  hilang  dalam terjemahan. Diperoleh temuan bahwa mayoritas warga Indonesia memiliki sentimen positif terhadap Covid-19 dan  upaya  pengendalian  yang  dilakukan  oleh Pemerintah. Sentimen positif mayoritas berupa ucapan selamat dan ucapan selamat kepada para garda terdepan dan  pimpinan  kementrian  kesehatan.  Banyak  ucapan positif  yang  diberikan  dalam  bentuk  doa-doa,  yang sejalan  dengan  ajaran  agama  tentang  berpikir  positif dan  optimisme  terutama  pada  saat  krisis.  Diharapkan hasil  penelitian  ini  dapat  memicu  minat  pemangku kepentingan publik untuk mengembangkan kajian yang mendalam guna menghasilkan kebijakan yang komprehensif dalam menangani komunikasi kesehatan di media sosial.

## Daftar Rujukan
[1] R.  Nuraini,  “Kasus  Covid-19  Pertama,  Masyarakat  Jangan Panik,”  https://indonesia.go.id/,  2020.  [Online].  Available: https://indonesia.go.id/narasi/indonesia-dalam- angka/ekonomi/kasus-covid-19-pertama-masyarakat-jangan- panik. [Accessed: 02-Apr-2022].
[2] S.  T.  P.  Covid-19,  “Analisis  Data  COVID-19  Indonesia (Update Per 20 Desember 2020),” https://covid19.go.id, 2020. [Online].  Available:  https://covid19.go.id/p/berita/analisis- data-covid-19-indonesia-update-20-desember-2020.
[Accessed: 01-Jan-2022].
[3] Z.  Munawar,  Y.  Herdiana,  Y.  Suharya,  and  N.  I.  Putri, “Pemanfaatan Teknologi Digital Di Masa Pandemi Covid-19,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun., vol. 8, no. 2, pp. 160–175, Dec. 2021.
[4] G. StatCounter, “Social Media Stats Indonesia,” https://gs.statcounter.com, 2022. [Online]. Available: https://gs.statcounter.com/social-media-stats/all/indonesia.
[5] Z.  Munawar,  N.  Indah  Putri,  and  D.  Zainal  Musadad, “Meningkatkan  Rekomendasi  Menggunakan Algoritma Perbedaan  Topik,”  J-SIKA|Jurnal  Sist.  Inf.  Karya  Anak Bangsa, vol. 2, no. 02 SE-, pp. 17–26, 2021.
[6] Z. Munawar, “Keamanan Pada E-Commerce Usaha Kecil dan Menengah,” Tematik, vol. 5, no. 1, pp. 1–16, 2018.
[7] Z. Munawar, M. I. Fudsyi, and D. Z. Musadad, “Perancangan Interface Aplikasi Pencatatan Persediaan Barang Di Kios Buku Palasari  Bandung  Dengan  Metode  User  Centered  Design Menggunakan  Balsamiq  Mockups,”  J.  Inform.,  vol.  6,  no.  2, pp. 10–20, 2019.
[8] Z.  Munawar,  “Penggunaan  Profil  Media  Sosial  Untuk Memprediksi  Kepribadian,”  Temat.  -  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun., vol. 4, no. 2 SE-Articles, pp. 18–37, Dec. 2017.
[9] QSR International, “About NCapture,” NVivo 11 for Windows
Help, 2020. [Online]. Available:
https://help- nv11.qsrinternational.com/desktop/concepts/about_ncapture.h tm.
[10]  Z.  Munawar  and  N.  I.  Putri,  “Keamanan  IoT  Dengan  Deep Learning dan Teknologi Big Data,” Temat. - J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 7, no. 2, pp. 161–185, Dec. 2020.
[11]  Z. Munawar, “Perbaikan Teknis Sistem Pencatatan Persediaan Barang  Berbasis  Komputer  Bagi  Pedagang  Buku  Pasar Palasari  Kota  Bandung  Menghadapi  Era  Pasar  Kompetitif,” JAST  J. Apl. Sains dan Teknol., vol. 4, no. 1, p. 52, 2020.
[12]  N.  I.  Putri,  “Keamanan  Basis  Data  Berdasarkan  Teori

## Zen Munawar, Iswanto, Dandun Widhiantoro, Novianti Indah Putri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Himpunan,” J-SIKA|Jurnal Sist. Inf. Karya Anak Bangsa, vol. 3, no. 2, pp. 45–52, Dec. 2021.
[13]  B.  Liu,  Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining,  no.  May. Morgan & Claypool Publishers, 2012.
[14]  Z.  Munawar,  “Aplikasi  Registrasi  Seminar  Berbasis  Web Menggunakan  QR  Code  pada  Universitas  XYZ,”  Temat.  J. Teknol. Inf. Dan Komun., vol. 6, no. 2, pp. 68–77, 2019.
[15]  N.  I.  Putri,  Rustiyana,  Y.  Herdiana,  and  Z.  Munawar, “Pentingnya  Menjaga  Privasi  Data  Di  Masa  Pandemi  Covid- 19,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun., vol. 8, no. 2, pp. 202–216, Dec. 2021.
[16]  C.  Shen,  A.  Chen,  C.  Luo,  J.  Zhang,  B.  Feng,  and  W.  Liao, “Using Reports of Symptoms and Diagnoses on Social Media to  Predict  COVID-19  Case  Counts  in  Mainland  China: Observational  Infoveillance  Study,”  J  Med  Internet  Res,  vol. 22, no. 5, p. e19421, 2020.
[17]  C.  Huang  et  al.,  “Mining  the  Characteristics  of  COVID-19 Patients  in  China:  Analysis  of  Social  Media  Posts,”  J.  Med. Internet Res., vol. 22, no. 5, pp. e19087–e19087, May 2020.
[18]  Z.  Munawar,  “Mekanisme  keselamatan,  keamanan  dan keberlanjutan  untuk  sistem  siber  fisik,”  J.  Teknol.  Inf.  Dan Komun., vol. 7, no. 1, pp. 58–87, 2020.
[19]  A. Sciandra, “COVID-19 Outbreak through Tweeters’ Words: Monitoring  Italian  Social  Media  Communication  about COVID-19  with  Text  Mining  and  Word  Embeddings,”  in Proceedings  -  IEEE  Symposium  on  Computers  and Communications, 2020, vol. 2020-July, pp. 1–6.
[20]  H.  M.  S.  Aung  and  W.  P.  Pa,  “Analysis  of  Word  Vector
Representation Techniques with Machine-Learning Classifiers for Sentiment Analysis of Public Facebook Page’s Comments in  Myanmar  Text,”  in  2020  IEEE  Conference  on  Computer Applications, ICCA 2020, 2020, pp. 1–7.
[21]  Z.  Munawar,  N.  Suryana,  Z.  B.  Sa’aya,  and  Y.  Herdiana, “Framework  With  An  Approach  To  The  User  As  An Evaluation  For  The  Recommender  Systems,”  in  2020  Fifth International  Conference  on  Informatics  and  Computing (ICIC), 2020, pp. 1–5.
[22]  Y. Suharya, Y. Herdiana, N. I. Putri, and Z. Munawar, “Sistem Rekomendasi  Untuk  Toko  Online  Kecil  Dan  Menengah,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun., vol. 8, no. 2, pp. 176–185, Dec. 2021.
[23]  Z.  Munawar,  “Meningkatkan  Kinerja  Individu  melalui Kritik/Saran menggunakan Recommender System,” Temat. - J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 6, no. 1, pp. 20–37, Jun. 2019.
[24]  A. Ceron, L. Curini, and S. M. Iacus, “ISA: A fast, scalable and accurate  algorithm  for  sentiment  analysis  of  social  media content,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 367–368, pp. 105–124, 2016.
[25]  Z. Munawar, “Manfaat Teknologi Informasi di Masa Pandemi Covid-19,”  J-SIKA|Jurnal Sist.  Inf. Karya  Anak Bangsa,  vol. 3, no. 2, pp. 53–63, Dec. 2021.
[26]  S.  Raheja  and  A.  Asthana,  “Sentimental  analysis  of  twitter comments  on  COVID-19,” in  Proceedings of the Confluence 2021:  11th  International  Conference  on  Cloud  Computing, Data Science and Engineering, 2021, pp. 704–708.
---