## IMPLEMENTASI METODE LEXICON BASE UNTUK ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM PENCEGAHAN PENYEBARAN VIRUS CORONA COVID-19 PADA TWITTER
Abdus Syakur
Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat syakur@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penyebaran virus corona COVID-19 semakin meluas ke seluruh dunia, termasuk negara Indonesia.  Upaya  pemerintah  dalam  menangani  pandemi  ini  salah  satunya  adalah  dengan menerapkan kebijakan-kebijakan terkait penyebaran virus. Masyarakat Indonesia yang majemuk mempunyai  opini yang  beragam  terhadap pemberlakuan  kebijakan  tersebut.  Analisis sentimen merupakan  studi  yang  menganalisis  opini,  sentimen  dan  emosi  seseorang  seseorang  terhadap sebuah  produk  atau  topik  yang  betujuan  untuk  mendapatkan  informasi  opini  masyarakat  dan kemudian mengklasifikasikannya. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan informasi opini masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah  dalam  menghadapi  pandemi  COVID-19  dengan harapan  pemerintah  dapat  memantau  dan  mempertimbangkan  kebijakan  yang  diberlakukan. Penelitian ini menerapkan metode lexicon-based untuk menganalisis polaritas opini masyarakat. Pengumpulan data dilakukan dari tanggal 17 April hingga 24 April 2020 dengan hastag jokowi. Dalam  penelitian  ini  penulis  memanfaatkan  library  textblob  yang  menyediakan  kamus  berisi leksikon sentimen. Tahap preprocessing yang dilakukan adalah case folding, menghapus string URL, menghapus karakter newline, menghapus mention dan retweet, mengganti nama pengguna dengan spasi, menghapus hashtag, replace slang, penghapusan tanda baca dan menerjemahkan teks kedalam Bahasa Inggris. Berdasarkan hasil analisis dihasilkan informasi bahwa sebagian besar  masyarakat  Indonesia  memberikan  tanggapan  positif  terhadap  kebijakan  pemerintah dalam  upaya  pencegahan  penyebaran  virus  corona  COVID-19  di  Indonesia.  Persentase menunjukan 30,7% tanggapan positif, 14,3% tanggapan negatif, dan 55% netral.
Kata Kunci: analisis sentimen, lexicon based, covid-19, twitter, kebijakan pemerintah

## Abstract
The spread of the COVID-19 corona virus is widespread throughout the world, including the  country  of  Indonesia.  One  of  the  government's  efforts  to  deal  with  the  pandemic  is  to implement policies related to the spread of the virus. The diverse Indonesian society has diverse opinions  on  the  implementation  of  the  policy.  Sentiment  analysis  is  a  study  that  analyzes  a person's opinions, sentiments and emotions on a product or topic that aims to obtain information on public  opinion  and  then  classifies it.  The  purpose  of  this  study  is to  find  public  opinion  on government  policies  in  dealing  with  the  COVID-19  pandemic,  hopefully  the  government  can monitor  and  consider  the  policies  that  are  implemented.  This  study  applies  a  lexicon-based method to analyze the polarity of public opinion. Data collection was carried out from April 17 to April 24, 2020 with hashtag jokowi. In this study the authors utilize the textblob library which provides  a  dictionary  containing  the  sentiment  lexicon.  The  preprocessing  steps  include  case folding, deleting the URL string, deleting newline characters, deleting mention and retweeting, replacing user names with spaces, deleting hashtags, replacing slang, deleting punctuation and translating text into English. Based on the results of the analysis produced information that most of the Indonesian people gave a positive response to government policies in efforts to prevent the
spread  of  the  COVID-19  corona  virus  in  Indonesia.  The  percentage  shows 30,7% positive responses, 14,3% negative responses, and 55% neutral.
Keywords: sentiment analysis, lexicon based, covid-19, twitter, government policy

## PENDAHULUAN
Informasi  mengenai  penyebaran  virus corona  banyak  ditemukan  di  media  digital maupun  media  cetak  konvensional.  Di Indonesia,  media  sosial  Twitter  masih terbilang  cukup  banyak  digunakan.  Menurut hasil riset Wearesosial Hootsuite yang dirilis Januari 2019, Twitter menempati urutan empat setelah  Youtube,  Facebook  dan  Instagram sebagai  media  sosial  yang  banyak  digunakan di  Indonesia,  hasil  riset  mencapai  52%  dari total populasi.  Menurut Latifa [1] “Pengguna Twitter  yang  berasal  dari  berbagai  kalangan dan  disiplin  ilmu  menyebabkan  aliran komunikasi  dan  opini  di  media  ini  menjadi lebih  beragam,  salah  satunya  adalah  kritikan dan komentar mengenai kebijakan pemerintah”. Kebijakan perintah terkait upaya pencegahan  penyebaran  virus  corona  banyak menarik  perhatian  masyarakat.  Kebijakan tersebut bahkan banyak menimbulkan polemik ditengah  masyarakat.  Pemerintah  tentu  akan memantau  dan  mempertimbangkan  pember- lakuan  kebijakan  berdasarkan  respon  dari masyarakat. Masyarakat mengungkapkan melalui  Twitter  yang  mengakibatkan  banyak sekali respon terkait kebijakan perintah dalam upaya  pencegahan  penyebaran  virus  corona ini. Dalam setiap tweet dapat diklasifikasikan menjadi  dua  jenis tweet yaitu tweet dengan
sentimen  positif  dan tweet dengan  sentimen negatif.
Analisis  sentimen  merupakan  analisis untuk  mengidentifikasi  apa  yang  masyarakat suka,  tidak  suka,  pendapat,  komentar  atau umpan  balik  yang  di  klasifikasikan  menjadi respon  positif,  negatif  atau  netral  [1]. Penelitian  tentang  analisis  sentimen  dapat memberikan  penilaian  atau  evaluasi  terhadap suatu  produk,  pelayanan  dan  keadaan  yang sedang terjadi saat ini dari sebuah opini yang berbentuk text , sms, atau tweet .
Data  Twitter  berupa  tweet  diambil  dan dilakukan text mining . Dengan melakukan text mining,  dapat  terlihat  apakah  tweet  tersebut bernilai positif, negative atau netral. Dari hasil analisis dengan menggunakan data tweet dapat menghasilkan klasifikasi tweet positif, negative atau netral. Untuk menganalisis data tweet masyarakat terhadap kebijakan permerintah Republik Indonesia terkait pencegahan penyebaran virus corona COVID- 19,  pada  penelitian  ini  Bahasa  Pemograman Phyton  digunakan  untuk  menganalisis  data tweet tersebut.
Metode  yang  penulis  gunakan  untuk mengukur  persentase  sentimen  masyarakat terhadap  kebijakan  permerintah  Republik Indonesia terkait upaya pencegahan penyebaran  virus  corona  adalah Sentiment Analysis dengan  pendekatan Lexicon-based .
Pendekatan berbasis leksikon ( Lexicon-based ) bergantung  pada  leksikon  sentimen,  yaitu kumpulan istilah sentimen yang diketahui dan dikompilasi  sebelumnya.  Sumber  daya  yang dapat  digunakan  pada  analisis  sentimen berbasis  leksikon  secara  umum  ada  2  jenis, yaitu berbasis kamus dan berbasis corpus yang menggunakan  metode  statistik  atau  semantik untuk  menemukan  polaritas  sentiment  [2]. Penulis mengunakan sumber daya kamus pada penelitian  ini,  dengan  cara  memanfaatkan library TextBlob pada Pyhton yang menyediakan kamus berisi leksikon sentimen. Penelitian  Analisis  Sentimen  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  dengan  meggunakan data twiter dan metode
Lexicon-Based diantaranya adalah Adiyasa  Nurfalah,  Adiwijaya  dan  Arie Ardiyanti  Suryani  [3]  dengan  judul  Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia dengan pendekatan Lexicon-Based pada Media Sosial, dengan  tujuan  untuk  menganalisa  komentar masyarakat tetang produk makanan di jejaring sosial Twitter. Penelitiannya dihasilkan tingkat akurasi sebesar 66% untuk prediksi komentar positif, negative dan netral. Penelitian lainnya adalah penelitian yang  dilakukan oleh Ikhwan Rustanto,  and  Nur  aini  Rakhmawati  [4], dengan  judul  Media  Sentiment  Analysis  of East Java Province:
Lexicon-Based  vs  Machine  Learning SVM. Tujuan penelitiannya adalah menganalisa  persepsi  masyarakat  terhadap Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  (Pemrov Jawa  Timur)  melalui  sosial  media  Twitter.
Metode  yang  digunakan Lexicon-Based , memperoleh  akurasi  sebesar  57%.  Penelitian lainnya  yang  menggunakan  metode  Lexicon Based adalah Peneliti Rifiana Arief dan Karen Imanuel [5]. Tujuan dari penelitiannya adalah untuk mengumpulkan komentar masyarakat di sosial  media  Twitter  tentang  topik  viral  desa penari ke kategori positif, negative dan netral. Hasil  penelitiannya  diperoleh  33  tweet bernilai  positif,  767  tweet  bernilai netral dan 200  tweet  negatif.  Prosentase  tweet  berisi komentar  positif  sebesar  3.3  %,  netral  76.7% dan negatif sebesar 20%.

## METODE PENELITIAN
Penulis  melakukan  analisa  sentimen menggunakan  dataset  berupa  tweet  yang didapat dari media sosial media Twitter. Tweet diambil dari tanggal 17 April 2020 hingga 24 April 2020 berdasarkan hashtag #jokowi. Data tweet  diambil  menggunakan  TAGS  ( Twitter Archiving Google Sheet ) melalui akses Twitter API dengan cara crawling . Setelah mendapatkan data tweet selanjutnya dilakukan tahap preprocessing seperti  menyeragamkan bentuk  huruf  pada  teks  menjadi  huruf  kecil, penghapusan  URL,  penghapusan  mention, retweet,  penggantian  nama  pengguna  dengan spasi, replace  slang ,  penghapusan  tagar  dan lain-lain.  Setelah  proses  tersebut,  proses selanjutnya adalah mengekstrak nilai sentimen menggunakan  metode Lexicon  Based untuk setiap  katanya.  Pada  langkah  ini  penulis memanfaatkan TextBlob library untuk
penentuan  batas  ambang  untuk  label  positif, negatif, dan netral. Tahapan berikutnya adalah penyajian  hasil  yang  divisualisasikan  dalam bentuk diagram. Tahap akhir penulis melakukan  pengujian  akurasi  tweet  dengan cara  membandingkan  data  prediksi  dengan data  sebenarnya.  Tahapan  dalam  melakukan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  pengumpulan  data dimulai dari tanggal 17 April 2020 hingga 24 April 2020. Data diambil dari micro-blogging
Twitter melalui crawling. Crawling menggunakan  metode streaming data.  Untuk memperoleh  data  tersebut  penulis mengambil data melalui TAGS ( Twitter Archiving Google
Sheet )
yang diakses
melalui
https://tags.hawksey.info/get-tags/,  web  yang menyediakan pengambilan data Twitter berdasarkan hastag .  Sebelum  melakukan proses crawling , tahap pertama yang dilakukan  adalah  mendaftarkan  akun  twitter sebagai pengembang di situs https://developer.twitter.com/en/apps
dan
melakukan pembuatan Apps .
Setelah  melakuan  pembuatan  Apps, didapatkan consumer API  key, consumer API secret  key,  access  token dan access  token secret , hal tersebut menjadi syarat yang harus didapatkan agar dapat melakukan request pada Twitter  API.    Penulis  mendapatkan  data sebanyak  4130  tweets  yang  tersimpan  dalam file csv . Dalam crawling tersebut menghasilkan 18 kolom yaitu id_str, from_user, text, created_at time, geo_coordinates, user_lang, in_reply_to_user_id_str, in_reply_to_screen_name,  from_user_id_str, in_reply_to_status_id_str, source, profile_image_url, user_followers_count,
user_friends_count,  user_location,  status_url, entities_str.

## Preprocessing
Preprocessing adalah salah satu bagian terpenting  dari  proses  analisis.  Pada  langkah ini,  penulis  menghapus  atau  mengganti  data noise  di  setiap  tweet,  yang  tidak  banyak berkontribusi untuk klasifikasi sentiment [6].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Extract Sentiment
Score
Pengumpulan
Data Preprocessing
Visulization
Uji Akurasi Klasifikasi Tweet
Penulis  melakukan  4  tahap  untuk memproses tweet, yaitu case folding , cleaning, tokenizing,  stemming  dan  stopword  removal . Tahapan preprocessing yang dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Case folding untuk menyeragamkan bentuk huruf pada teks menjadi huruf kecil (lower case).
2. Menghapus mention, retweet, RT .
3. Menghapus hash tag, hyperlink.
4. Menghapus string URL.
5. Menghapus  karakter  newline  (‘\n’)  yang terdapat pada teks tweet .
6. Menghapus tanda baca.
7. Memisahkan kata-kata menjadi kata tunggal dari sebuah kalimat.
8. Mengubah kata berimbuhan Bahasa
Indonesia menjadi bentuk dasarnya
menggunakan library phyton Sastrawi.

## Klasifikasi Data dengan Lexicon-Based
Metode  untuk  menentukan  apakah sebuah kalimat, teks atau komentar mengungkapkan sentiment positif, negatif atau netral salah satunya adalah dengan pendekatan berbasis  leksikon  [7].  Klasifikasi  sentimen dengan  Lexical  Based  merupakan  klasifikasi yang  menggunakan  kamus lexicon Bahasa Indonesia. Namun, karena dalam penelitian ini menggunakan pyhton  library TextBlob, maka kamus  lexicon  yang  digunakan  berbahasa Inggris. Oleh karena itu teks diterjemahkan ke dalam  Bahasa  Inggris.  TextBlob  merupakan
library phyton  yang  dibangun  diatas  NLTK [8].  TextBlob  berisi  leksikon  sentimen sebanyak  2.919  kata  dengan  masing-masing skor polaritas dan subjektivitas [9]. Klasifikasi ini  telah  dicocokkan  dengan  kata-kata  yang terdapat dalam kamus Lexicon Bahasa Inggris. Jika  tweets  memiliki  kata  positif,  maka  akan digolongkan pada sentimen tweet positif. Jika tweets  memiliki  kata  negatif,  maka  akan digolongkan  pada  sentimen  tweet  negatif. Namun  pada  kasus  lain  jika  kedua  kata  ini bernilai sama, maka digolongkan dalam tweet netral.  Diagram alur dari klasifikasi ini dapat dilihat pada flowchart di Gambar 2. Flowchart menyajikan  alur  dari  mulai  pengambilan  data melalui  Twitter  API  menggunakan  TAGS. Selanjutnya  data  tweet  akan  melalui  tahap prepocessing  ( tweet  cleaned )  lalu  data  tweet akan di terjemahkan dari Bahasa Indonesia ke dalam  Bahasa  Inggris  dengan  menggunakan phyton library TextBlob .
Phyton library  TextBlob selain  dapat digunakan  untuk  menerjemahkan  kata,  dapat juga digunakan untuk proses analisa sentiment.  Hasil  terjemahan  tweet  Berbahasa Inggis  selanjutnya  dilakukan  proses  analisa sentimen.  Klasifikasi  menggunakan  metode Lexicon  Based  menggunakan pyhton    library TextBlob dari  data  tweets  sebanyak  4130 menghasilkan sentimen positif sebanyak 1942, sentimen negatif sebanyak 1259 dan sentimen netral sebanyak 929.
Gambar 2. Flowchart Analisis Sentimen

## Extract Sentiment Score
Hasil preprocessing pada tahap sebelumnya  menghasilkan  berupa  kumpulan kata  sifat,  kata  keterangan,  kata  benda,  dan kata kerja dalam Bahasa Inggris.
Penulis  mengekstrak  nilai  sentimen menggunakan  metode Lexicon  Based untuk
setiap  katanya.  Pada  langkah  ini  penulis memanfaatkan TextBlob library pada phyton. Untuk  penentuan  batas  ambang  untuk  label positif,  negatif,  dan  netral  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Batas  ambang  untuk  label  positif adalah jika score > 0, label negatif jika score < 0 dan netral jika score = 0.

## Gambar 3. Algoritma untuk Mengekstrak Nilai Sentimen

## Uji Akurasi Klasifikasi Tweet
Uji  klasifikasi  sentimen  dilakukan dengan membandingkan data prediksi dengan data sebenarnya.
Berbeda  dengan  data  prediksi  dalam format  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh algoritma  yang  digunakan,  data  aktual dihasilkan dalam format hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh manusia menggunakan pelabelan  manual  [10].  Textblob  bersifat unsupervised,  maka  tidak  dibutuhkan  data latih untuk mengklasifikasi sentimen.
Pengujian  dalam  penelitian  menggunakan pengujian  akurasi.  Akurasi  mewakili  perban- dingan  jumlah  kasus  yang  diklasifikasikan dengan  benar  dengan  jumlah  semua  kasus. Untuk menghitung akurasi klasifikasi digunakan  metode  confusion  matrix  atau dalam  unsupervised  learning  biasa  disebut dengan matching matrix.
Confusion Matrix adalah tools evaluasi visual  yang  digunakan  dalam machine learning .  Kolom Confusion  Matrix mewakili hasil  kelas  prediksi,  dan  baris  mewakili  hasil kelas  yang  sebenarnya  [11].  Tabel  matriks
terdiri  dari  data  aktual  dan  prediksi,  juga dikenal  sebagai  model  confusion  matrix  3x3, atau  confusion  matrix  yang  diperluas,  seperti yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Perhitungan akurasi ditunjukkan pada persamaan 1.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= AA + BB + CC AA + AB + AC + BA + BB + BC + CA + CB + CC

## (1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan Data
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  data tweet  didapat  dengan  menggunakan  teknik crawling . Penulis mendapatkan data sebanyak 4130  tweets  yang  tersimpan  dalam  file csv.
Proses Crawling dilakukan  menggunakan TAGS.  Gambar  4  menunjukan  tampilan  dari web  TAGS.  Hasil crawling ditunjukan  pada Gambar 5. Tabel 1. menunjukan dataset yang digunakan.  TAGS  digunakan  untuk  proses pengumpulan  data  yang  diambil  melalui website https://tags.hawksey.info/get-tags/) dengan  menggunakan  Twitter  API.  Data secara otomatis akan dikumpulkan berdasarkan hashtag dan tanggal pengambilan def sentimentlabels(senscores): labels = [] for score in senscores: if(score > 0): labels.append('positive') if(score < 0):
labels.append('negative')
else:
labels.append('netral') return labels
data. Seperti yang sudah dijelaskan sebelumya, crawling data  tweet  dilakukan  menggunakan hastag Jokowi  dengan  periode  tanggal  17 April 2020 hingga 24 April 2020.
Crawling tersebut  menghasilkan  18 kolom yaitu id_str, from_user, text, created_at time, geo_coordinates,
user_lang,
in_reply_to_user_id_str,
in_reply_to_screen_name,  from_user_id_str, in_reply_to_status_id_str, source, profile_image_url, user_followers_count,
user_friends_count,  user_location,  status_url, entities_str.    Gambar  5  menunjukan  5  kolom pertama hasil crawling data tweet menggunakan TAGS. Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Data Prediksi Kelas A Kelas B Kelas C Data Aktual Kelas A AA AB AC Kelas B BA BB BC Kelas C CA CB CC
Gambar 4. TAGS-Twitter Archiving Google Sheet
Gambar 5. Hasil Crawling Menggunakan TAGS
Tabel 2. Contoh Dataset yang Digunakan id_str from_user text create_at 1250541782279966720  edho_doink PSBB !! apakah penerapatn kebijakan ini optimal dan dipatuhi ? pantauan lapangan menjawab TIDAK , karna apa? karena kebutuhan pangan masyarakat terutama miskin tidak terpenuhi oleh sebab itu aktifitas akan trs berlanjut demi perut keluarga .#Jokowi Wed Apr 15 21:49:29 +0000 2020 1251400057682751490 Lewisamuelartha  Mantap bapak Presiden Jokowi Saya sangat kagum dengan apa yang bapak kerjakan saat ini #JokowiMaruf2019 #Jokowi #banyakkerja #KerjaKerjaKerja #majuIndonesia https://t.co/E21CBRfi6Y Sat Apr 18 06:39:58 +0000 2020 1253178435398074370 nursslmh_ Kebayang gasi ngindarin biar ga meninggal gara gara covid19 sampe diberlakukannya PSBB, tapi meninggal gara gara kelaparan. #COVID19 #COVID19indonesia #Jokowi #prabowo Thu Apr 23 04:26:36 +0000 2020 Kolom from_user menunjukan  nama user,  kolom text berisikan  data  tweet  dan kolom created_at dan time menunjukan waktu tweet  tersebut  di posting ke  media  sosial Twitter.
Hasil crawling didapatkan  4130  tweets dan tersimpan dalam file csv . Selanjutnya hasil pengumpulan  data  tweet  tersebut  dijadikan dataset  dan  digunakan  dalam  proses  analisa sentimen.
Tabel  2  menunjukan  contoh  dataset
yang penulis gunakan untuk melakukan proses analisa  sentimen.    Contoh  dataset  yang disajikan dalam Tabel 1 yang digunakan untuk proses  prepocessing  adalah  data  pada  kolom text.

## Hasil Prepocessing
Setelah  tahap  pengumpulan  data,  tahap selanjutnya adalah preprocessing. Berdasarkan uraian  sebelumnya  tahap  ini  terdiri  dari case folding , cleaning,  tokenizing,  stemming  dan
stopword removal [12]. Hasil tahap prepossessing  secara  garis  besar  ditunjukan pada  Tabel  3  dan  Gambar  7.  Tabel  3 menyajikan hasil dari tahap preprocessing data dan  Gambar  7  menunjukan  persebaran frekuensi 10 kata terbanyak setelah dilakukan
tahap  preprocessing. Contoh  data  tweet  yang sudah  melalui  proses  prepocessing  tersaji dalam  kolom  2  di  Tabel  3.  Data  tweet  sudah tidak  mengandung  RT,  menghilangkan username, menghilangkan tag, menghilangkan link URL dan lain-lain.
Tabel 3. Contoh Hasil Data Processing
Data Sebelum Prepocessing Data Sesudah Prepocessing RT @Lewisamuelartha: Mantap bapak
Presiden Jokowi
Saya sangat kagum dengan apa yang bapak kerjakan saat ini #JokowiMaruf2019 #Jokowi #banyakkerja #KerjaKerjaKerja
#majuIndonesia https://t.co/E21CBRfi6Y
mantap bapak presiden jokowi saya sangat kagum dengan apa yang bapak kerja saat ini jokowi maruf 2019
jokowi banyak kerja kerja kerja kerja maju indonesia
Ditunda untuk sementara Hingga semua seperti sedia kala #dirumahaja #jokowi https://t.co/EINnjclwpT ditunda untuk sementara hingga semua seperti sedia kala
LANGKAH JOKOWI HADAPI WABAH VIRUS CORONA DIPUJI, EPIDEMILOGIS INGGRIS: TAK BISA SENANGKAN SEMUA ORANG
#Jokowi #VirusCorona #Covid19 #Jokowidodo
https://t.co/ImCtk7XWSJ via
@tribunkaltim
langkah jokowi hadapi wabah virus corona dipuji epidemilogis inggris tak
bisa senang semua orang
Tabel 4. Contoh Hasil Sentiment Score Hasil prepocessing Hasil translate Sentimen Score Sentimen Label mantap bapak presiden jokowi saya sangat kagum dengan apa yang bapak kerjakan saat ini jokowi maruf 2019 jokowi banyak kerja kerja kerja kerja maju indonesia great mr. president jokowi, i am very impressed with what you are currently doing. jokowi maruf 2019 jokowi work work work work advanced indonesia 0,55 positive ditunda untuk sementara hingga semua seperti sedia kala temporarily posponed until everything is as it was before 0,0 neutral corona lockdown narapidana bebas negaraku kacau dan pemerintah seperti kata semua bahwa buat marah masyarakat adalah hal untung corona lockdown free convicts, my country is chaotic and its government seems to say everything that makes people angry is beneficial -0,5 negative langkah jokowi hadapi wabah virus corona dipuji epidemilogis inggris tak bisa senangkan semua orang Jokowi's step in dealing with the corona virus outbreak was praised, the English epidemic could not please everyone 0,0 neutral
Sebelum  masuk  ke  tahap  analisa sentimen,  data  hasil  dari  tahap  prepocessing dapat menghasilkan kata yang sering muncul. Data  tersebut  dapat  dijadikan  indikator  bagi penulis  sebagai  acuan  relevansi  antara  kata yang  sering  muncul  dengan  hashtag  yang digunakan pada saat pengumpulan data, yaitu #jokowi.  Grafik  pada  Gambar  7  menunjukan kata Jokowi sebagai kata yang sering muncul, dengan kisaran angka 5800.

## Hasil Analisa Sentimen
Pada  tahapan Extract  Sentimen  Score dihasilkan  label  sentimen  dalam  setiap  kata teks.  Hasil  ditunjukan  pada  Tabel  4  berupa contoh hasil prepocessing, sentimen score dan sentimen label.
Tabel  4  menujukan  hasil  translate  data preprocessing  yang  menggunakan  Bahasa Indonesia  ke  dalam  Bahas  Inggris, sentiment score dan sentiment  label dengan  mengguna- kan phyton  library  textblob .  Batas  ambang
untuk label positif adalah jika score > 0, label negatif jika score < 0 dan netral jika score = 0. Contoh score Tabel 4 pada baris 1 adalah 0,55, score 0,55 termasuk dalam label positif karena batas  ambang  nilai  score  >  0.  Contoh  score Tabel  4  pada  baris  2  adalah  0,0,  score  0,0 termasuk  dalam  label  netral  karena  batas ambang nilai score = 0. Contoh score Tabel 4 pada baris 3 adalah -0,55, score -0,55 termasuk dalam label negatif karena batas ambang nilai score < 0.

## Hasil Visualisasi
Berdasarkan data dan analisis sentimen lexicon-based ,  maka  dihasilkan  visualisai
dalam  bentuk pie  chart ,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  8  bahwa  terdapat 30,7%  tanggapan  positif    terhadap  kebijakan perintah dalam upaya pencegahan penyebaran virus  corona  COVID-14,  3%  tanggapan negatif, dan 55,0% netral.

## Pengujian Klasifikasi
Hasil klasifikasi menggunakan TextBlob menghasilkan kelas sentimen positif lebih  banyak  dari  hasil  pelabelan  manual, jumlah kelas sentiment positif dari klasifikasi TextBlob  berjumlah  370  sementara  pelabelan manual menghasilkan klasifikasi 347 teks.
Gambar 8. Hasil Visualisasi Analisa Sentimen
Tabel 5. Tabel Confusion Matrix Data Prediksi Positif Netral Negatif Data Aktual Positif 195 38 114 Netral 20 114 17 Negatif 155 21 532 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 195 + 114 + 532 1026 = 0.819 = 81.9%
Di  kelas  sentimen  negatif,  TextBlob mengklasifikasikan  173  teks,  dibandingkan pelabelan manual yang dapat mengklasifikasi- kan  151  teks  sebagai  sentiment  negatif. Berbeda  dengan  kelas  netral,  TextBlob menghasilkan klasifikasi netral sebanyak 663, lebih  sedikit  dibandingkan  pelabelan  manual yang mengklasifikasikan 708 teks sebagai teks netral.
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 5, diketahui hasil klasifikasi sentiment menggunakan  textblob  memberikan  akurasi secara  keseluruhan  sebesar  81,9  %.  Nilai akurasi  mengindikasikan  seberapa  akurat sistem  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan benar.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan analisis  sentimen  berdasarkan  tanggapan masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah dalam  upaya  pencegahan  penyebaran  virus corona  COVID-19.  Metode Lexicon  Based dapat  diterapkan  dalam  teks  berbahasa Indonesia  dengan  terlebih  dahulu  dilakukan proses penerjemahan ke dalam Bahasa Inggris. Berdasarkan persentase tanggapan masyarakat terhadap  kebijakan  pemerintah  dalam  upaya pencegahan penyebaran virus corona COVID- 19 ini dapat disimpulkan bahwa sebagian besar masyarakat  Indonesia  memberikan  tanggapan positif.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  81.9  %,
karena  dalam  menganalisis  sentiment  teks antara  algoritma  dan  manusia  berbeda. Manusia  memiliki  emosi  dalam  memberikan ukuran  sentiment  dalam  sebuah  teks.  Saran penelitian  selanjutnya  adalah  dilakukannya perbandingan score dengan  menggunakan VADER sentiment.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. N. Pradany and C. Fatichah, "Analisa Sentimen  Kebijakan  Pemerintah  Pada Konten  Twitter  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  SVM  dan  K-Medoid Clustering,"  SCAN-Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. X1, no.
1, pp. 59-66, 2016.
[2] W. Medhat, A. Hassan and H. Korashy, "Sentiment  analysis  algorithms  and applications:,"  Ain  Shams  Engineering
Journal, vol. 1, pp. 1093-1113, 2013.
[3] N.  Adiyasa  ,  Adiwijaya  and  A.  .  S. Ardiyanti, "Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia dengan pendekatan Lexicon-Based pada Media Sosial,"  vol.  2,  no.  1,  January  -  March 2017.
[4] I.  Rustanto  and  N.  a.  Rakhmawati, "Media Sentiment Analysis of East Java Province:  Lexicon-Based  vs  Machine Learning  SVM,"  IPTEK  Journal  of Proceedings Series, no. 6, pp. 203-208, 2020.
[5] A.  Rifiana  and  K.  Imanuel,  "Analisis
Sentimen Topik Viral Desa Penari Pada
Media  Sosial  Twitter  Dengan  Metode Lexicon Based," Jurnal Ilmiah MATRIK, vol. 21, no. 3, 2019.
[6] H. M. Keerthi Kumar and B. S. Harish,
"Classification  of  Short  Text  Using
Various  Preprocessing  Techniques:  An Empirical  Evaluation,"  vol.  3,  pp.  19- 30, 2017.
[7] K. . M. Nahar, A. Jaradat, M. S. Atoum and  F.  Ibrahim,  "Sentiment  Analysis And  Classification  Of  Arab  Jordanian Facebook  Comments  For  Jordanian
Telecom  Companies  Using  Lexicon- Based Approach And Machine Learning," Jordanian Journal of Computers and Information Technology (JJCIT),  vol.  06,  no.  03,  pp.  247-262, 2020.
[8] W. N. S. Wan Min and N. Z. Zulkarnain, "Comparative Evaluation of Lexicons in Performing Sentiment Analysis,"
Journal  Of  Advanced  Computing
Technology And Application (JACTA), vol. 2, no. 1, pp. 14-20, 2020.
[9] S.  Loria,  textblob  Documentation Release 0.16.0, 2020.
[10]   U. Khaira, R. Johanda, U. P. Pradita Eko and T. Suratno, "Sentiment Analysis of Cyberbullying  on  Twitter,"  Indonesian Journal  of  Artificial  Intelligence  and Data  Mining  (IJAIDM),  vol.  3,  no.  1, pp. 21-26, 2020.
[11]   J.  Xu,  Y.  Zhang  and  D.  Miao,  "Three- way confusion matrix for classification: A  measure  driven  view,"  Information Sciences,  vol.  507,  no.  0020-0255,  pp. 772-794, 2020.
[12]   G.  A.  Buntoro,  T.  B.  Adji  and  A.  E. Purnamasari, "Sentiment Analysis
Twitter  dengan  Kombinasi  Lexicon
Based dan Double Propagation," CITEE Universitas  Gajah  Mada,  pp.  39-43,
2014.