## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 138-143 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Online Lecture Sentiment Analisys On Twitter Social Media During The Covid-19 Pandamic Using Sentistrength Algorithm

## Analisis Sentiment Kuliah Daring di Media Sosial Twitter Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Sentistrength
Reza Wahyu Hardian 1* , Pradita Eko Prasetyo 2 , Ulfa Khaira 3 , Tri Suratno 4
1,2,3,4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia E-mail : 1 reza74204@gmail.com, 2 pradita.eko@unja.ac.id, 3 ulfa.ilkom@gmail.com, 4 triel123@gmail.com
Received Dec 31th 2020; Revised Feb 21th 2021; Accepted Aug 20th 2021 Corresponding Author: Reza Wahyu Hardian

## Abstract
Sentiment analisys is a form of activity used to analyze public opinion about an event such as online lectures during the Covid-19 pandemic through one of  Twitter’s social media. Online lectures are a learning system that is done by requiring the internet in the process of teaching and learning. While Twitter is a microblogging platform used to write an opinion or quiet opinion about an event. Sentistrength method is one of the methods that can be used to perform sentiment analisys on online lectures policies used to classify a tweet based on its emotional level. The results of  the sentiment analisys process using sentistrength from public opinion in this case Twitter users against the online lecture policy resulted in a neutral score of percentase 54,3% and an accuracy rate of 85% and error rate of 15%.
Keyword : Classification, Online Lecture, Sentisrength Sentiment Analisys, Twitter

## Abstrak
Analisys sentiment adalah  suatu  bentuk  kegiatan  yang  digunakan  untuk  menganalisis  opini  masyarakat  tentang  suatu kejadian seperti kuliah daring selama pandemi Covid-19 melalui salah satu media sosial Twitter . Kuliah daring adalah suatu sistem pembelajaran  yang dilakukan dengan  membutuhkan internet dalam proses belajar-  mengajar. Sedangkan Twitter adalah  suatu platform  microblogging  yang  digunakan  untuk  menulis  suatu  opini  atau pendapat  tentang  suatu peristiwa. Metode SentiStrenth merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis sentiment terhadap kebijakan Kuliah Daring yang digunakan untuk mengklasifikasi suatu tweet berdasarkan tingkat emosinya. Hasil proses analisis sentiment menggunakan sentistrength berdasarkan  opini  masyarakat  dalam  hal  ini  pengguna Twitter terhadap kebijakan kuliah daring menghasilkan nilai netral dengan persentase 54%, dan tingkat akurasi 85%, serta tingkat kesalahan 15%.
Kata Kunci: Analisis Sentiment, Klasifikasi, Kuliah Daring, Sentistrength, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Di era pandemi saat ini mengakibatkan semua kegiatan manusia harus di transformasi ke dunia digital. Salah satunya dunia pendidikan, pada saat ini dunia sedang berupaya dalam mengatasi permasalahan yang ada agar  semua  kegiatan  manusia  dapat  berjalan  sesuai  dengan  tatanan  masyarakat  yang  ada.  Tidak  terkecuali Indonesia,  pada  saat  ini  pemerintah  dalam  hal  ini  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  berupaya mengatasi masalah sistem pembelajaran di Indonesia di masa pandemic Covid-19 saat ini.  Marqus & Hilgard menyatakan  bahwa  belajar  adalah  sistem  pencarian  jati  diri  agar  terjadi  perubahan  ke  arah  yang  lebih  baik dengan cara pelatihan, pembelajaran, dan sebagainya [1].
Salah  satu  bentuk  upaya  dilakukan  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  dalam  mengatasi pembelajaran di Indonesia ialah dengan menerapkan sistem pembelajaran daring. Sistem Pembelajaran Daring adalah sistem belajar yang memanfaatkan jaringan internet dengan aksesibilitas, konektivitas, fleksibilitas dan kemampuan untuk memunculkan berbagai jenis interaksi pembelajaran [2]. Hal itu merupakan bentuk salah satu pemanfaatan kemajuan Teknologi Informasi yang berkembang sangat pesat saat ini.
Kemajuan  teknologi  informasi  memberikan  ruang  lebih  bagi  masyarakat  untuk  berpendapat  tentang semua  hal  yang  terjadi,  salah  satunya  media  sosial Twitter .  Media  Sosial Twitter adalah  salah  satu  situs
microblogging yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  menulis,  membaca  tentang  fenomena  terkini  dan membahas  isu  –  isu  yang  sedang  terjadi  .  Pengguna Twitter terdiri  dari  berbagai  kalangan,  seperti  pejabat, penggiat  seni,  hingga  masyarakat  biasa  pada  umumnya.  Namun  disisi Twitter membatasi  layanan  kepada pengguna untuk mengirim atau membaca tweet s yang telah dibagikan dengan membatasi karakter maksimal 140.  Adanya  layanan  tersebut  menyebabkan  masyarakat  lebih  memilih  untuk  menyampaikan  pendapatnya lewat Twitter daripada menyampaikan secara lansung. Dari pendapat – pendapat tersebut dapat dimanfaatkan untuk  mencari sebuah informasi. Namun, dalam pemanfaatannya  membutuhkan analisis  dalam bidang ilmu text  mining yang  tepat  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan yang lebih tepat dan efektif.
Salah satu bentuk penunjang pengambilan keputusan bagi pemerintah melalui  pemanfaatan data teks tweet pada Twitter yaitu melalui analisis sentiment pada bidang ilmu text mining . Text Mining adalah bidang ilmu baru yang berkembang untuk mengekstrak informasi yang bermakna dari teks alami, itu dapat dicirikan sebagai  proses  analisis  teks  ke  ekstrak  informasi  yang  berguna  untuk  tujuan  tertentu[3].  Analisis sentiment adalah  riset  komputasional  dari  opini, sentiment dan  emosi  yang  diekspresikan  secara  tekstual  [4].  Analisis sentiment sangat  berperan  penting  dalam  menyaring  komentar  –  komentar  yang  terdapat  di  media  sosial Twitter . Analisis sentiment pada komentar dilakukan untuk mengetahui tingkat pandangan masyarakat dalam hal ini pengguna Twitter akan kebijakan kuliah daring yang diterapkan selama pandemi.
Dari  latar  belakang  tersebut,  maka  pada  analisis  ini  peneliti  ingin  melihat  bagaimana  respons masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah  mengenai  kuliah  daring  dengan  menggunakan  metode  atau algoritma SentiStrength .  Dengan  banyak tweet yang  diberikan  pengguna Twitter menjadi  faktor  pendukung bagi peneliti untuk mengetahui partisipasi masyarakat akan kuliah daring selama pandemic covid-19.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Prosedur Penelitian
Pada  proses  analisis sentiment terkait  partisipasi  pengguna Twitter terhadap  kuliah  daring,  memiliki beberapa tahapan. Pertama, Crawling Data , selanjutnya tahap praproses data klasifikasi tweet , dan evaluasi hasil klasifikasi, seperti Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1 . Prosedur Penelitian

## 2.2. Crawling Data
Tahapan yang pertama kali dilakukan ialah crawling data (pengumpulan data). Crawling data adalah kegiatan pengumpulan data yang diambil dari suatu website atau platform media sosial dengan memanfaatkan API yang diberikan oleh website atau platform media sosial. Crawling data adalah proses mengidentifikasi dan mengambil  data  pada  suatu  halaman  Web,  biasanya  digunakan  untuk  pengindeksan  dan  hal  tertentu berdasarkan grafik link Web [5]. Crawling data digunakan untuk memperoleh dataset yang digunakan untuk proses analisis menggunakan API Twitter . Pada penelitian ini data yang di crawling dari Twitter sebanyak 854 tweet. Kata kunci yang digunakan pada proses pengambilan data yaitu kata atau kalimat yang mengacu tentang “Kuliah daring”. Tools - tools yang digunakan untuk menyokong penelitian ini ialah plugin Twitter-python, csv, string, re, pandas, nltk, numpy, sastrawi,  textblob, dan matplotlib . Ditulis dengan menggunakan bahasa pemrograman python melalui IDE Jupyter Notebook.

## 2.3. Data Preprocesing
Preprocessing data adalah tahapan perbersihan data dari suatu kalimat atau kata, link, atau hal  – hal yang tidak diperlukan untuk melakukan analisis sentiment t. Dataset yang diperoleh dari proses crawling masih berbentuk kata atau kalimat yang tidak beraturan atau tidak terstruktur, sehingga membutuhkan proses yang disebut preprocessing data agar menghasilkan data yang bersih supaya hasil analisis sentiment t menjadi akurat. Adapun  tahapan preprocessing data  terdiri  dari Cleaning data ,  Case  Folding,  Tokenizing,  Stopword,  dan Stemming.

## 2.3.1. Proses Cleaning
Cleaning data  adalah  proses  menghilangkan  atau  menghapus  data  dari  suatu  kalimat  yang  memiliki unsur, seperti username (@username), hastag (#) , URL, angka, kalimat yang redundance, emoticon ( :@, :D ), dan tanda baca yang tidak diperlukan pada saat proses analisis sentiment . Pada proses cleaning ini pun juga terjadi proses perubahan data ke lowercase.

## 2.3.2. Proses Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  dimana  memecahkan  kalimat  menjadi  kata  –  perkata  atau  disebut  dengan proses  pemenggalan  kata. Tokenizing adalah  tahap  pemotong string  input berdasarkan  kata  –  kata  yang tersusun. Token yang dihasilkan berupa kata tunggal yang akan memudahkan dalam proses selanjunya [6].

## 2.3.3. Proses Stopword atau Stop Removal
Stopword adalah  proses  menghilangkan  atau  menghapus  kata  –  kata  hasil  tokenizing  yang  tidak memiliki makna seperti “ke”,”di”, “mau”,”itu” dan sebagainya. Stopword adalah daftar kata – kata yang tidak menampilkan  isi  dari  suatu  dokumen  teks stopword dilakukan  untuk  menghapus  kata  atau term yang  tidak memilki arti[7].

## 2.3.4. Proses Stemming
Stemming adalah  proses  mengubah  kata  –  kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata  dasar  sesuai  kaidah Bahasa Indonesia yang baku. Stopword adalah kata umum yang muncul dalam jumlah yang besar di suatu data dan dianggap tidak bermakna.

## 2.4. Klasifikasi Data
Klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  pada  text  mining  yang  berguna  untuk  mengelompokkan  suatu kalimat atau data berdasarkan kemiripan [8]. Klasifikasi pada analisis sentiment sering dimodelkan sebagai dua arah  (positif/negatif)  atau  tiga  arah  (positif/negatif/netral)  klasifikasi  suatu  data,meskipun  beberapa  metode menghasilkan klasifikasi yang lebih halus atau skor intensitas berkelanjutan [9].Pada analisis sebelumnya ada yang  menggunakan  metode textblob dan  ada  yang  menggunakan Sentistrength ,  namun  pada  analisis  ini, klasifikasi  data tweet dilakukan  dengan  mengaplikasikan  algoritma Sentistrength . SentiStrength adalah algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasi suatu index yang berfokus pada kekuatan sentiment di sebuah kalimat.  Senti  Strength  akan  menghasilkan  nilai  positif  dan  negatif,  dimana  jangkauan value dari  angka  1 sampai  5. Value 1  menunjukkan  tweet  tersebut  tidak  memiliki  sentimen  positif  maupun  negatif,  sedangkan value 5  menunjukkan  tweet  tersebut  memiliki  sentimen  positif  atau  sangat  negatif[10].  Keputusan  akhir sentiment didasarkan pada aturan dibawah ini:

## 2.5. Uji Akurasi Tweet
Pengujian  hasil  klasifikasi sentiment pada  data tweet dilakukan  dengan  membandingkan  klasifikasi prediksi  dengan  klasifikasi  aktual.  Klasifikasi  prediksi  merupakan  hasil  dari  proses  klasifikasi  dengan menggunakan algoritma, sedangkan klasifikasi aktual, sedangkan klasifikasi aktual merupakan hasil klasifikasi yang dihitung secara manual. Algoritma sentimen Sentistrength bertujuan untuk mengukur kekuatan sentimen negatif  dalam  sebauh  teks,  dengan  anggapan  bahwa sentiment positif  dan  sentiment  negatif  bisa  terdapat bersamaan dalam teks[11].
Untuk menghitung tingkat akurasi klasifikasi digunakan metode confusiion matrix. Confusion matrix pada model n x n yang terkait dengan pengklasifikasian menghasilkan klasifikasi prediksi dan aktual, dimana n berada pada jumlah kelas yang berbeda [12]. Pada analisis ini peneliti menggunakan model confusion matrix 3 x 3 atau disebut dengan extended confusion matrix , yang ditujukkan pada Tabel 1.
Table 1 . Tabel Confusion Matrix
Data Prediksi Positif Negatif Netral Data Aktual Positif AA AB AC Negatif BA BB BC Netral CA CB CC
Untuk menguji keakuratan klasifikasi menggunakan persamaan 1,
Akurasi = 𝐴𝐴+𝐵𝐵+𝐶𝐶 𝐴𝐴+𝐴𝐵+𝐴𝐶+𝐵𝐴+𝐵𝐵+𝐵𝐶+𝐶𝐴+𝐶𝐵+𝐶𝐶 (1) Error = 1 – Akurasi (2) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Preprocessing
3.1.1. Cleaning Data
Proses cleaning ini bisa dikatakan  suatu  hal  yang  harus dilakukan dalam  suatu  kegiatan text mining , karena  suatu  data  dapat  menghasilkan  yang  akurat  apabila  data  tersebut  bersifat  bersih  dari  hal  yang mengganggu hasil dari text mining . Pada analisis ini peneliti melakukan proses cleaning data dengan hasil pada tabel 2.
Table 2. Tabel Hasil Cleaning Data Sebelum Sesudah @skincareforfun Mau eye serum sama eye creamnyaðŸ˜­. Semenjak kuliah online mataku jadi kayak mata pandaaðŸ•¼. https://t.co/eZRmILXVGw mau eye serum eye creamnya. semenjak kuliah online mataku jadi kayak panda

## 3.1.2. Tokenizing
Setelah  melakukan cleaning data  peneliti  melakukan  proses tokenizing dengan  tujuan  untuk memecahkan kalimat pada data tweet menjadi perkata dengan hasil pada tabel 3.
Table 3. Tabel Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah mau eye serum eye creamnya. semenjak kuliah online mataku jadi kayak panda mau, eye, serum, eye, creamnya, semenjak, kuliah, online, mataku, jadi, kayak, panda,
3.1.3. Stopword atau Stop Removal
Pada tahapan ini, peneliti menggunakan hasil tokenizing untuk menghilang kata yang tidak memiliki makna pada data hasil tokenizing dengan hasil pada tabel 4.
Table 4. Tabel Hasil Stopword Sebelum Sesudah mau, eye, serum, eye, creamnya, semenjak, kuliah, online, mataku, jadi, kayak, panda eye, serum, eye, creamnya, semenjak, kuliah, online,
mataku, kayak, panda

## 3.1.4. Stemming
Setelah melakukan data diatas ternyata data masih belum bersih secara total, hal itu dibuktikan  masih terdapat kata yang berimbuhan. Sehingga peneliti melakukan proses stemming untuk mengembalikan kata yang berimbuhan ke kata baku dengan hasil pada tabel 5.
Table 5. Tabel Hasil Stemming Sebelum Sesudah eye, serum, eye, creamnya, semenjak, kuliah, online, mataku, kayak, panda eye, serum, eye, cream, semenjak, kuliah, online, mataku, kayak, panda

## 3.2. Hasil Klasifikasi Tweet
Setelah melakukan proses preprosessing diperoleh data yang bersih dan siap dilakukan proses analisis dengan  jumlah  data  sebesar  304  data tweet .  Pengklasifikasian  data tweet dilakukan  dengan  menggunakan algoritma SentiStrength berbasis leksikon . Sentistrength akan  menghasilkan value yang  positif,  negatif,  dan netral. Keputusan dalam menentukan polarity dari teks dilihat dari tingkat emosi yang memiliki value terbesar. Pada analisis ini data tweet yang digunakan dipresentasikan dalam bentuk bahasa Indonesia, sehingga membutuhkan  sentimen lexicon yang  di  muat  berbentuk  berbahasa  Indonesia  seperti  yang  dilakukan  oleh penelitian Ulfa Khaira et al[13], yang menggunakan kamus bahasa Indonesia yang telah disusun oleh Devid Haryalesmana  dan  Azhari  SN.  Sehingga,  pada  saat  pengujian  klasifikasi  menjadi  lebih  tepat  karena  sesuai dengan kamus yang digunakan. Penilaian dilakukan dimana value tweet yang memiliki polarity value positif
lebih besar dari polarity value negatif maka tweet bernilai positive , begitu dengan tweet yang memiliki polarity value positif sama dengan polarity value negatif maka tweet bernilai negative , begitupun sebaliknya.
Gambar 2. Hasil Visualisasi Sentimen Tweets
Gambar  2  di  atas  merupakan  hasil  pengklasifikasian  sentimen  menggunakan sentistrenth yang menghasilkan tweet dengan klasifikasi netral sebesar 54.3%, positif 24,7%, dan negatif 21,1%. Berdasarkan hasil  presentasi  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tanggapan  masyarakat  terhadap  kebijakan  kuliah daring bersifat netral. Menurut peneliti nilai netral diperoleh lebih banyak dikarenakan pengguna Twitter sering berpikir  matang  terlebih  dahulu  dan  menggunakan  pertimbangan  logika  dan  emosional  saat  memberikan opininya tentang kuliah daring. Pernyataan ini didukung dari hasil penelitian Dodi dan Iin  [14], mengatakan pengguna Twitter cenderung  mempunyai  emosional  dan  pikiran  negatif  namun  cenderung  bertindak  secara positif sehingga klasifikasi tweet bernilai netral.

## 3.3. Pengujian Akurasi
Pada tahap pengujian akurasi dibutuhkan hasil  klasifikasi sentistrength dan klasifikasi secara manual sebagai faktor pembanding dalam pengujian akurasi hasil klasifikasi data mengguanakan metode sentistrength . Pengujian  ini  dilakukan  guna  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan sentitrength dibandingkan  dilakukan  secara  manual,  hal  itu  dikarenakan  jika  dilakukan klasifikasi secara manual dipengaruhi oleh keadaan emosional manusia yang berbeda dalam memberi ukuran sentimen  dari  suatu  teks.  Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  tersebut  dilakukan  perhitungan  secara  manual dengan menggunakan metode Confusion Matrix .
Table 6. Tabel Confusion Matrix Data Prediksi Positif Negatif Netral Data Aktual Positif 63 12 10 Negatif 0 53 1 Netral 6 15 144 Akurasi = 63+53+144 304 = 0,85 = 85%
Error = 1 – 0,85 = 0,15 = 15%
Berdasarkan  pehitungan  diatas  didapatkan  keakurasian  klasifikasi  dengan  algoritma sentistrength dengan  klasifikasi  secara  manual  sebesar  85%  lebih  besar  dibandingkan  dengan  tingkat  kesalahan  ( error) sebesar  15%.  Tingkat  keakurasian  klasifikasi  tersebut  menunjukkan  seberapa  besar  akurat  sistem  dalam mengklasifikasi  data  secara  signifikan.  Akurasi  hasil  penelitian  menunjukkan  perbedaan  dengan  penelitian sebelumnya  dengan  akurasi  60,3%[13].  Jadi,  terbukti  bahwa  analisis sentiment menggunakan  algoritma sentistrength menunjukkan hasil yang signifikan dibuktikan dengan tingkat keakurasiannya sebesar 85%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan disimpulkan, Algoritma SentiStrength mampu melakukan analisis sentiment di Twitter . Dari data tweet pengguna Twitter sebanyak 304 diperoleh hasil analisis sentiment dengan  sikap  netral  sebesar  54,3%,  positif  24,7%,  dan  negatif  21,1%  serta  diperolah  hasil  pengujian keakurasian sebesar 85% dan tingkat error sebesar 15%.
21,10% 24,70% 54,30% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% Negatif Positif Netral Hasil Sentimen Analisis

## REFERENSI
[1] N. R. Rahmawati, F. E. Rosida, and F. I. Kholidin, “Analisis Pembelajaran Daring Saat Pandemi Di Madrasah Ibtidaiyah,” J. Prim. Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 139–148, 2020.
[2] J.  L.  Moore,  C.  Dickson-Deane,  and  K.  Galyen,  “E-Learning,  online  learning,  and  distance  learning environments: Are they the same?,” Internet High. Educ. , vol. 14, no. 2, pp. 129–135, 2011, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.iheduc.2010.10.001.
[3] L. Kumar and P. K. Bhatia, “TEXT MINING : CONCEPTS , PROCESS AND APPLICATIONS,” vol. 4, no. 3, pp. 36–39, 2013.
[4] I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief Network,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 2, p. 187, 2017.
[5] P. Bailey, N. Craswell, and D. Hawking, “Engineering a multi-purpose test collection for Web retrieval experiments,” Inf. Process. Manag. , vol. 39, no. 6, pp. 853–871, 2003.
[6] D. P. Artanti, A. Syukur, A. Prihandono, and D. R. I. M. Setiadi, “Analisa Sentimen Untuk Penilaian Pelayanan Situs Belanja Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” pp. 8–9, 2018.
[7] L.  Ardiani  and  H.  Sujaini,  “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan  Masyarakat  Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak Implementation of Sentiment Analysis of Community Responses to Development in Pontianak City,” vol. 8, no. 2, pp. 44–51, 2020.
[8] B. Sriram, D. Fuhry, E. Demir, H. Ferhatosmanoglu, and M. Demirbas,  “Short text classification in twitter to improve information filtering,” Int. ACM SIGIR Conf. Res. Dev. Inf. Retr. , no. January 2010, pp. 841–842, 2010.
[9] D. Zimbra, A. Abbasi, D. Zeng, and H. Chen, “The State-of-the-Art in Twitter Sentiment Analysis,” ACM Trans. Manag. Inf. Syst. , vol. 9, no. 2, pp. 1–29, 2018.
[10] D. H. Wahid and A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 10, no. 2, p. 207, 2016.
[11] M. Thelwall, K. Buckley, and G. Paltoglou, “Sentiment Strength Detection for the Social Web,” J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. , vol. 23, no. 5, pp. 739–742, 2017.
[12] S. Visa, B. Ramsay, A. Ralescu, and E. Van Der Knaap, “Confusion matrix-based feature selection,” CEUR Workshop Proc. , vol. 710, pp. 120–127, 2011.
[13] U.  Khaira,  R.  Johanda,  P.  E. P.  Utomo,  and T.  Suratno,  “Sentiment  Analysis  Of  Cyberbullying  On Twitter Using SentiStrength,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 3, no. 1, p. 21, 2020.
[14] D.  Setian  and  I.  Seprina,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP  DATA  TWEET LAZADA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA NAIVE Bina Darma Conference on Computer Science P ( c | X ) = P ( x | C ) P ( c ) P ( x ),” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 998– 1004, 2019.