Analisis Sentimen Pergerakan Harga Mata Uang Kripto ( Cryptocurrency ) Menggunakan TextBlob- NLTK ( Natural Language Toolkit )
Esther Yolanda Talahaturuson #1 , Lukman Junaedi #2 , Agustinus Bimo Gumelar *3
#* Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Narotama Jl. Arief Rachman Hakim 51, Sukolilo, Surabaya
1 estheryola99@gmail.com
2 lukman.junaedi@narotama.ac.id
3 bimogumelar@ieee.com
Abstrak—  Mata  uang  kripto  atau  yang  sering  disebut cryptocurrency  terus  mengalami  peningkatan  pengguna hingga saat ini. Dengan cara kerjanya yang terdesentralisasi, kripto  telah  berkembang  menjadi  aset  investasi  yang diperdagangkan.  Namun  dalam  waktu  yang  bersamaan, fluktuasi  harga  tidak  dapat  terlepas  dari  karakteristik cryptocurrency  ini.  Hal  tersebut  membuat  setiap  sentimen dalam  pasarnya  mempengaruhi  pergerakan  harga  yang sedang  terjadi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis sentimen pada Bitcoin, yang merupakan kripto dengan skala pasar  terbesar  saat  ini,  menggunakan  data  Twitter  yang terjadi  selama  7  hari.  Pemilihan  Twitter  sebagai  media utama  yang  dianalisis  adalah  tingginya  tingkat  pengguna dalam skala dunia yang mengemukakan pendapat mengenai cryptocurrency.  Pengambilan  data  tweet  dilakukan  dengan menggunakan Twint, salah satu library Python yang tersedia secara open-source. Serta digunakan data pergerakan harga harian  yang  diambil  melalui  investing.com,  platform  pasar keuangan  yang  menyajikan  data  secara  real-time.  Setiap data  tweet  akan  diproses  dan  dianalisis  secara  otomatis berdasarkan  nilai  subjectivity  dan  polarity  menggunakan TextBlob.  Berdasarkan  serangkaian  tahap  penelitian  yang diterapkan, didapatkan sebanyak 89% sentimen positif pada tweet Bahasa Indonesia dan 42% sentimen positif pada tweet Bahasa  Inggris.  Hasil  penelitian  tersebut  selaras  dengan pergerakan  harga  harian  yang  sedang  terjadi  pada  periode waktu yang sama.
Kata kunci — analisis sentimen, kripto, bitcoin, TextBlob, Tweepy

## I. P ENDAHULUAN
Cryptocurrency merupakan  salah  satu  aset  dalam bentuk  mata  uang  digital  yang  menggunakan  protokol cryptography dan  jaringan peer-to-peer untuk  keamanan transaksinya  [1].  Sifat  dari cryptocurrency yang terdesentralisasi membuatnya tidak dikelola oleh pemerintah  atau  bank  tertentu  [2].  Bitcoin  merupakan salah satu cryptocurrency yang diperkenalkan pada tahun 2008 oleh Satoshi  Nakamoto [3]  dan  masih mendominasi pasar cryptocurrency hingga  saat  ini  [4].  Dengan  jumlah
pasar yang semakin meningkat tiap tahunnya, Bitcoin pun telah berkembang menjadi aset investasi yang diperdagangkan [5].
Adanya  cara  kerja  yang  terjadi  secara  desentralisasi membuat fluktuasi harga terjadi bergantung pada persepsi dan  pendapat  setiap  orang  yang  terlibat  dalam  pasar crypto [3].  Besarnya  jumlah  pasar  yang  dimiliki  oleh Bitcoin  selaras  dengan  tingginya  jumlah  pengguna  di seluruh  dunia  yang  bertukar  pemikirannya  mengenai Bitcoin,  baik  secara  keuntungan  ataupun  kerugian  [1]. Pada  tahun  2020,  sentimen  COVID-19  yang  terjadi  di seluruh  dunia  membuat  harga  Bitcoin  mengalami penurunan hingga 43%  [6]. Pada fenomena yang berbeda tahun  2021,  Elon  Musk  yang  merupakan Chief Executive Officer (CEO)  dari  Tesla  mengumumkan  melalui  Twitter bahwa  Tesla  akan  menjadikan  Bitcoin  sebagai  salah  satu metode  pembayaran  pembelian  kendaraannya.  Sentimen tersebut  membuat  Bitcoin  mengalami  kenaikan  harga yang  signifikan  hingga  mencapai all time high [7]. Beberapa  bulan  kemudian,  Elon  Musk  mengumumkan kembali  melalui  Twitter  bahwa  akan  menangguhkan penggunaan  Bitcoin  sebagai  metode  pembayarannya karena  khawatir  akan  peningkatan  penggunaan  bahan bakar fosil dalam penambangan Bitcoin. Dalam waktu 24 jam  setelah  hal  tersebut  diumumkan,  harga  Bitcoin mengalami  penurunan  harga  lebih  dari  10%  dan menghilangkan 290 miliar USD capital market [8].
Dari beberapa fenomena yang telah disampaikan, dapat diketahui  bahwa  Twitter  menjadi  salah  satu platform sosial  media  yang  banyak  digunakan  dan  mencerminkan perspektif yang bervariasi dari seluruh dunia [3]. Analisis pendapat  pengguna  mengenai  Bitcoin  dalam  perspektif yang  berbeda    dapat  mengidentifikasi  perilaku  dan pentingnya Bitcoin dalam lingkup hidup setiap penggunanya.  Hal  ini  juga  membantu  dalam  menemukan kelemahan  dan  masalah  yang  terjadi  pada  sistem  Bitcoin berdasarkan  wawasan  penggunanya.  Dari  perspektif  yang sama,  analisis  sentimen  dari  setiap  pendapat  yang
direpresentasikan  pada tweet di  Twitter,  dapat  membantu memahami  kekhawatiran  penggunanya  terhadap  struktur cara kerja Bitcoin [1].
Hassan  dan  kawan-kawan  [9]  melakukan  eksplorasi dan  analisis  sentimen  terhadap  15.000  data tweet terkait cryptocurrency berdasarkan  teori  emosi  menggunakan machine learning .  Pada  penelitian  tersebut,  hasil  luaran dinyatakan  dalam  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif, serta  delapan  tipe  emosi  antara  lain anger , anticipation , disgust , fear , joy , sadness , surprise ,  dan trust .  [9] menyatakan bahwa sebagian besar data tweet mengandung sentimen  positif  dan  mewakili  sifat  emosi anticipation . Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  Rizky  dan  kawan- kawan [5] dalam melakukan  analisis sentimen pada tweet yang  berkaitan  dengan  Bitcoin  dan cryptocurrency . Luaran dari penelitian ini dinyatakan dalam tiga sentimen, antara  lain  positif,  netral,  dan  negatif  dengan  bantuan TextBlob.  Dari  3.433  data tweet yang  dianalisis, terdapat sebanyak  41,3%  merupakan tweet positif,  44,9% tweet netral, dan 13,7% tweet negatif [5]. Berdasarkan beberapa penelitian  terdahulu,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan analisis sentimen menggunakan data tweet terkait Bitcoin yang  diambil  melalui  proses scraping dan  dianalisis menggunakan  TextBlob  yang  dinyatakan  dalam  positif, netral,  dan  negatif.  Hasil  luaran  sentimen  akan dibandingkan  dengan  pergerakan  harga  Bitcoin  pada kurun  waktu tweet tersebut,  sehingga  dapat  diketahui implikasi sosial dari sentimen yang terjadi pada Bitcoin Penulisan  pada  makalah  ini  disusun  menjadi  empat bagian,  antara  lain:  pada  bagian  1  disampaikan  latar belakang  masalah  dan  tujuan  yang  ingin  dicapai  pada penelitian  ini,  bagian  2  menjelaskan  metode  penelitian yang  digunakan,  dan  pada  akhirnya  hasil  dari  penelitian ini akan disampaikan pada bagian 3.
II. MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan  beberapa tahap  yang  digambarkan  melalui  diagram  alir  pada Gambar  1  dan  akan  dijelaskan  secara  rinci  pada  sub  bab bagian ini.
Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian

## A. Data collection: Tweet
Penelitian  ini  diawali  dengan  proses  pengambilan  data tweet dari  Twitter  dalam  Bahasa  Inggris  dan  Bahasa Indonesia,  yang  mengandung  kata  “Bitcoin”  melalui proses scraping menggunakan  Twint.  Proses scraping merupakan salah satu teknik dalam mengekstrak data dari suatu website dan menyimpannya dalam suatu  sistem file
atau database [10]. Twitter telah menyediakan Application Programming Interface (API)  resmi  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan scraping data  pada website Twitter  yang  disebut  Tweepy  [11].  Namun  pada penelitian  ini,  peneliti  memilih  menggunakan  Twint karena  dianggap  mampu  mengatasi  keterbatasan  periode dan jumlah data yang disediakan oleh Tweepy [12].
Twint merupakan salah satu tools scraping data Twitter dengan basis library Python yang disediakan secara open- source . Data Twitter yang dimaksud mencakup tweet dari pengguna, hashtags ,  topik,  ataupun  tren  tertentu.  Twint tidak  bergantung  pada  API  tertentu  sehingga  proses instalasinya mudah tanpa diperlukan koneksi dengan akun Twitter [13].

## B. Data collection: Daily price
Selain data tweet yang telah didapatkan melalui proses scraping ,  pada  penelitian  ini  juga  digunakan  data pergerakan harga harian dari Bitcoin. Penggunaan data ini bersifat  sebagai  data  tambahan  dalam  melakukan  analisis pengaruh  sentimen  data  Twitter  terhadap  pergerakan harga  Bitcoin.  Data  pergerakan  harga  didapatkan  melalui investing.com ,  yang  merupakan  salah  satu platform yang menyediakan data pasar keuangan secara real-time berupa grafik, tools analisis keuangan, dan berita terkini[14].

## C. Data preprocessing
Tahap ini diterapkan hanya pada data tweet karena data tersebut  masih  berupa dataset yang  belum  terstruktur. Tujuan  utama  adanya  data preprocessing adalah  untuk mengatasi noise pada  data  agar  didapati  hasil  pelabelan data yang optimal [15].
Terdapat  beberapa cara yang dapat  ditempuh agar data menjadi  siap  untuk  diproses.  Pada  penelitian  ini,  proses cleaning dilakukan  dengan  menghilangkan  beberapa karakter tertentu dan jarak spasi yang berlebih pada tweet . Selain  proses cleaning ,  dilakukan  proses case folding , yaitu  dengan  mengubah  sebuah  huruf  dalam  bentuk non- capital ( lowercase ).

## D. Data labeling
Pemberian  label  akan  dilakukan  pada  masing-masing tweet yang  telah  melewati  tahap preprocessing .  Label akan  diberikan  secara  otomatis  menggunakan  TextBlob [16],  yang  merupakan  salah  satu library Python  untuk melakukan  analisis  data  tekstual,  seperti  klasifikasi  dan analisis sentimen [17]. Nilai dari Subjectivity dan Polarity yang  dihasilkan  oleh  TextBlob  akan  menjadi  dasar pemberian label pada setiap tweet . Nilai Subjectivity akan mengukur  suatu  teks  sebagai  opini  atau  fakta,  sedangkan nilai Polarity akan memastikan teks tersebut berupa opini positif atau negatif [18].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  yang  diperoleh dalam penerapan masing-masing tahapan penelitian.

## A. Tweet Data
Data tweet yang  diambil  melalui  proses scraping menggunakan Twint  dilakukan dalam kurun waktu  7 hari pada  periode  16/01/2022  sampai  dengan  22/01/2022. Peneliti  memilih  waktu  tersebut  karena  terjadi  penurun tren  pada  pergerakan  harga  pada  saat  itu,  sehingga  ingin diketahui  pengaruh  sentimen  pada  Twitter  terhadap  hal tersebut.
Pada  penelitian  ini,  konfigurasi  Twint  pertama  kali dilakukan  dengan  menggunakan  metode  “git  clone”. Setelah  konfigurasi  selesai,  proses  pengambilan  data dilakukan  sesuai  dengan library yang  telah  disediakan oleh  Twint.  Luaran  dari  setiap tweet yang  didapat kemudian  diekspor  dalam  format  csv  dengan  total  data sebanyak 526 tweet dengan Bahasa Indonesia dan 238.137 tweet dengan Bahasa Inggris. Beberapa contoh tweet yang akan dikelola ditampilkan pada Tabel I dan Tabel II.
TABEL I S AMPEL TWEET BAHASA INDONESIA
Di posisi 5 Besar, Bitcoin (BTC) Turun Sendirian https://t.co/KbvJUpJOYU  https://t.co/NFLElSXYXb Bitcoin bisa dipakai buat apa saja sih? https://t.co/KW9bSX83if @txtdrorgmiskin Kalo orang miskin kemungkinan akan dibuat trading bitcoin trus profitnya utk buka real bisnis or invest di property ðŸ¤¡
@Alamalika @elangbadai5 Lagian aneh bgt sama konsep "tambang bitcoin" itu ...
Mindahkan seluruh aset shitcoin Di exchange sebelumnya Ke @LunoGlobal Dan konversi total ke #Bitcoin ðŸ˜€
TABEL IIIII S AMPEL TWEET BAHASA INGGRIS
@ThinkingCrypto1 bitcoin has less uses than any top 15 coin..its a store of value and a poor currency..others have real world uses
The #Bitcoin Standard remains one of the worst books ever written; a stinking rag of terrible economics... @nntaleb @tpauls I started trading Bitcoin 10 years ago, so I've been following it longer than most.  I believe in the dream of crypto, but think Tether and Bitfinex and others are dishonest players who cook the books, and the dream won't be realized until the cor the greatest threat to #Bitcoin today is that he doesn't realize we are in an ideological war ....or maybe it does .....ðŸ™„ Solana will be $1000 when Bitcoin is $100000+   do you think Bitcoin will be worth $100000?

## B. Daily Price Data
Data  pergerakan  harga  Bitcoin  diambil  dalam time- frame harian  melalui website investing.com .  Proses pengambilan  data  menggunakan  fitur download yang disediakan oleh website tersebut, karena jumlah data yang diambil  hanya  dalam  7  hari  maka  peneliti  menggunakan
spreadsheet dalam  pengelolaan  datanya.  Data  yang didapat ditampilkan pada Tabel III.

## TABEL IVVVI

## DATA PERGERAKAN HARGA HARIAN BITCOIN
Tanggal Harga Perubahan (%) 16/01/2022 43079,10 -0,04% 17/01/2022 42209,30 -2,02% 18/01/2022 42364,60 0,37% 19/01/2022 41677,8 -1,62% 20/01/2022 40715,9 -2,31% 21/01/2022 36475,5 -10,41% 22/01/2022 35075,2 -3,84%
Berdasarkan  Tabel  III,  Kolom “ Tanggal ” mewakili waktu  transaksi,  kolom “ Harga ” mewakili  harga  pada waktu  tersebut,  dan  kolom “ Perubahan  (%) ” mewakili persentase  perubahan  harga  dari  waktu  sebelumnya. Dalam kurun waktu 7 hari tersebut dapat diketahui bahwa terjadi tren yang menurun sebesar -19.87%.

## C. Data preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan  menggunakan  Python dengan  menerapkan  proses cleaning dan case folding . Proses  cleaning  yang  diterapkan  meliputi  menghilangkan mention , hashtags , symbol , retweet (RT), hyperlink , tab dan line baru,  serta  karakter  yang  bukan  ASCII.  Selain menghilangkan beberapa karakter tersebut, dilakukan case folding yang  berarti  mengubah  keseluruhan  karakter dalam  format  penulisan  tidak  kapital.  Pada  Tabel  IV  dan Tabel  V  merupakan  beberapa  contoh tweet yang  telah melewati tahap preprocessing .
TABEL VIIV HASIL TWEET BAHASA INDONESIA SETELAH PREPROCESSING
Tweet sebelum preprocessing Tweet sesudah preprocessing Di posisi 5 Besar, Bitcoin
(BTC) Turun Sendirian https://t.co/KbvJUpJOYU https://t.co/NFLElSXYXb
di posisi 5 besar  bitcoin btc  turun sendirian  https   t co kbvjupjoyu  https   t co nflelsxyxb Bitcoin bisa dipakai buat apa saja sih? https://t.co/KW9bSX83if bitcoin bisa dipakai buat apa saja sih   https   t co kw9bsx83if @txtdrorgmiskin Kalo orang miskin kemungkinan akan dibuat trading bitcoin trus profitnya utk buka real bisnis or invest di property ðŸ¤¡ kalo orang miskin kemungkinan akan dibuat trading bitcoin trus profitnya utk buka real bisnis or invest di property @Alamalika @elangbadai5 Lagian aneh bgt sama konsep "tambang bitcoin" itu ... 5 lagian aneh bgt sama konsep  tambang bitcoin  itu
Mindahkan seluruh aset shitcoin Di exchange sebelumnya Ke @LunoGlobal Dan konversi total ke #Bitcoin ðŸ˜€ mindahkan seluruh aset shitcoin di exchange sebelumnya ke  dan konversi total ke bitcoin TABEL V
HASIL TWEET BAHASA INGGRIS SETELAH PREPROCESSING
Tweet sebelum preprocessing Tweet sesudah preprocessing @ThinkingCrypto1 bitcoin has less uses than any top 15 coin..its a store of value and a poor currency..others have real world uses 1 bitcoin has less uses than any top 15 coin  its a store of value and a poor currency  others have real world uses
The #Bitcoin Standard remains one of the worst books ever written; a stinking rag of terrible economics... @nntaleb the bitcoin standard remains one of the worst books ever written  a stinking rag of terrible economics
@tpauls I started trading Bitcoin 10 years ago, so I've been following it longer than most.  I believe in the dream of crypto, but think Tether and Bitfinex and others are dishonest players who cook the books, and the dream won't be realized until the cor i started trading bitcoin 10
years ago  so i ve been following it longer than most   i believe in the dream of crypto  but think tether and bitfinex and others are dishonest players who cook the books  and the dream won t be realized until the cor
the greatest threat to #Bitcoin today is that he doesn't realize we are in an ideological war ....or maybe it does .....ðŸ™„ the greatest threat to bitcoin today is that he doesn t realize we are in an ideological war     or maybe it does Solana will be $1000 when Bitcoin is $100000+   do
you think Bitcoin will be worth $100000? solana will be  1000 when bitcoin is  100000    do you think bitcoin will be worth 100000

## D. Subjectivity and Polarity Labeling
Proses pemberian label terhadap keseluruhan data tweet diawali dengan memberikan nilai Subjectivity dan Polarity pada  masing-masing tweet .  Nilai  tersebut  ditentukan secara otomatis pada library yang tersedia pada TextBlob. Nilai Subjectivity dan Polarity yang telah diterapkan pada masing-masing tweet akan  digunakan  sebagai  acuan dalam menentukan sentimennya. Pada Tabel VI dijelaskan batasan nilai untuk menentukan sentimen.

## TABEL VVIII

## PENENTUAN NILAI SENTIMEN
Nilai Polarity Sentimen (0) – (1) Positif 0 Netral (-1) – (0) Negatif
Sehingga  berdasarkan  syarat  batasan  nilai  tersebut, dihasilkan  beberapa  contoh tweet beserta  sentimennya yang ditampilkan pada Tabel VII dan Tabel VIII.
TABEL VIXX
ANALISIS SENTIMEN TWEET BAHASA INDONESIA Tweet sesudah preprocessing Subjectivity Polarity Sentimen di posisi 5 besar bitcoin  btc  turun sendirian  https   t co kbvjupjoyu https   t co nflelsxyxb 0,00 0,00 Netral bitcoin bisa dipakai buat apa saja sih   https   t co kw9bsx83if
kalo orang miskin kemungkinan akan dibuat trading bitcoin trus profitnya utk buka real bisnis or invest di property 0,30 0,20 Positif 5 lagian aneh bgt sama konsep tambang bitcoin itu 0,00 0,00 Netral mindahkan seluruh aset shitcoin di exchange sebelumnya ke dan konversi total ke bitcoin 0,75 0,00 Netral
TABEL VXIXIIXIII ANALISIS SENTIMEN TWEET BAHASA INGGRIS Tweet sesudah preprocessing Subjectivity Polarity Sentimen 1 bitcoin has less uses than any top 15 coin  its a store of value and a poor currency others have real world uses 0,37 0,03 Positif
Tweet sesudah preprocessing Subjectivity Polarity Sentimen the bitcoin standard remains one of the worst books ever written  a stinking rag of terrible economics 0,67 -0,67 Negatif i started trading bitcoin 10 years ago  so i ve been following it longer than most i believe in the dream of crypto but think tether and bitfinex and others are dishonest players who cook the books  and the dream won t be realized until the cor 0,37 0,06 Positif the greatest threat to bitcoin today is that he doesn t realize we are in an ideological war     or maybe it does 1,00 1,00 Positif solana will be 1000 when bitcoin is  100000 do you think bitcoin will be worth  100000 0,10 0,30 Positif

## E. Result
Berdasarkan  keseluruhan tweet pada  2  bahasa  yang berbeda,  didapat  hasil  sentimen  yang  ditampilkan  pada Tabel IX.
TABEL XIVX HASIL A NALISIS SENTIMEN SEMUA TWEET
Tweet Sentimen Positif Netral Negatif Bahasa Indonesia 466 (89%) 47 (9%) 13 (2%) Bahasa Inggris 100.214 (42%) 98.280 (41%) 39.643 (17%)
Pada tweet Bahasa Indonesia diketahui sentimen positif menjadi  dominan  dibandingkan  sentimen  lainnya  dengan selisih  lebih  dari  80%.  Sedangkan  pada tweet Bahasa Inggris  diketahui  sentimen  positif  lebih  tinggi  1% dibandingkan  sentimen  netral.  Dalam  tahap  ini,  setiap sentimen  akan  dilihat  secara  harian  dan  dibandingkan dengan pergerakan harga Bitcoin yang sedang terjadi pada tanggal  tersebut.  Gambar  1  dan  Gambar  2  merupakan visualisasi dari sentimen yang sedang terjadi dalam kurun waktu 16/01/2022 – 22/01/2022, sedangkan pada Gambar 3  merupakan  visualisasi  dari  pergerakan  harga  Bitcoin dengan currency USD dalam waktu yang sama.
Gambar 1. Sentimen harian pada tweet Bahasa Indonesia
Gambar 2. Sentimen harian pada tweet Bahasa Inggris

## Gambar 3. Pergerakan harga harian Bitcoin
Ketika dilihat lebih rinci secara harian, maka  sentimen yang  dihasilkan  dari tweet Bahasa  Inggris  memiliki relevansi  dengan  pergerakan  harga  Bitcoin  yang  sedang terjadi.  Peningkatan  sentimen  negatif  yang  terjadi  secara bertahap selaras dengan adanya penurunan harga Bitcoin. Pada tweet Bahasa  Indonesia  tidak  terlihat  secara signifikan  perubahan  sentimen  positif  dan  negatif  karena didominasi oleh sentimen netral. Hal ini dapat disebabkan oleh  skala  pasar  Bitcoin  yang  mendunia  dan  Bahasa Inggris  merupakan  bahasa  yang  dominan  digunakan  di seluruh dunia [19].

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen terhadap  Bitcoin  berdasarkan  data  yang  ada  di  Twitter. Metode scraping yang digunakan pada penelitian ini dapat membuktikan bahwa Twint mampu mengatasi permasalahan  Tweepy  yang  memiliki  batasan  kuantitas dan periode waktu ekstraksi data. Hasil yang dicapai dapat merepresentasikan kemampuan TextBlob dalam menyatakan  sentimen  positif,  netral,  dan  negatif  pada setiap  data tweet yang  ada.  Ditemukan  sebesar  89% sentimen  positif  pada tweet Bahasa  Indonesia  dan  42% sentimen  positif  pada tweet Bahasa  Inggris.  Ketika dianalisis  lebih  lanjut  dalam  periode  waktu  yang  sama, data  sentimen  tersebut  memiliki  relevansi  dengan  data pergerakan harga yang sedang terjadi.
Pada  penelitian  selanjutnya  analisis  sentimen  dapat dikembangkan  untuk  melakukan  prediksi  harga  dalam jangka  waktu  tertentu.  Hal  tersebut  dapat  didukung dengan  menerapkan  metode classifier yang  lebih kompleks dan teknik yang lebih beragam pada tahap data preprocessing , seperti stemming dan tokenizing .

## R EFERENSI
[1] M. Alghobiri, M. I. S. Departmet, K. K. Univsity, and S. Arabia, “Using Data Mining Algorithm For Sentiment  Analysis  Of  Users’  Opinions  About Bitcoin  Cryptocurrency,” J.  Theor.  Appl.  Inf. Techology ,  vol.  97,  no.  8,  2019,  [Online].
Available:
http://www.jatit.org/volumes/Vol97No8/4Vol97N o8.pdf.
[2] S.  Rouhani  and  E.  Abedin,  “Crypto-currencies narrated  on  tweets :  a  sentiment  analysis approach,” Int. J. Ethics Syst. , vol. 36, pp. 58–72,
2019, doi: 10.1108/IJOES-12-2018-0185.
[3] K.  Wołk,  “Advanced  social  media  sentiment analysis  for  short-term  cryptocurrency  price prediction,” Expert Syst. , vol. 37, no. 2, pp. 1–16, 2020, doi: 10.1111/exsy.12493. [4] M. Shu, R. Song, and W. Zhu, “The 2021 Bitcoin Bubbles and Crashes—Detection and Classification,” J. Stats , vol. 4, no. 4, pp. 950–970,
2021, doi: 10.3390/stats4040056.
[5] R. Parlika, S. I. Pradika, A. M. Hakim, and K. R. N.  M,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap Bitcoin  dan  Cryptocurrency  Berbasis  Python TextBlob,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 2, pp. 33–37, 2020, [Online]. Available: http://jifti.upnjatim.ac.id/index.php/jifti/article/vie w/22/24.
[6] S.  A.  Sarkodie,  M.  Y.  Ahmed,  and  P.  A.  Owusu, “COVID-19 pandemic improves market signals of cryptocurrencies – evidence from Bitcoin, Bitcoin Cash, Ethereum, and Litecoin,” Financ. Res. Lett. , vol.  44,  no.  April  2021,  p.  102049,  2022,  doi: 10.1016/j.frl.2021.102049.
[7] T.  Li,  W.  Li,  and  S.  Li,  “Analysis  of  Bitcoin Development  and  Investment  Value,”  in Proceedings  of  the  2021  3rd  International Conference  on  Economic  Management  and Cultural Industry (ICEMCI 2021) , 2021, vol. 203, pp. 3092–3096, doi: 10.2991/assehr.k.211209.506.
[8] P.  R.  Cunha  and  P.  Melo,  “From  Bitcoin  to Central  Bank  Digital  Currencies :  Making  Sense of  the  Digital  Money  Revolution,” J.  Futur. Internet ,  vol.  13,  no.  7,  p.  165,  2021,  doi: 10.3390/fi13070165.
[9] M.  Hassan,  F.  A.  Hudaefi,  and  R.  E.  Caraka, “Mining  netizen’s  opinion  on  cryptocurrency: sentiment analysis of Twitter data,” J. Stud. Econ. Financ. ,  vol.  39,  no.  3,  pp.  365–385,  2021,  doi: 10.1108/SEF-06-2021-0237.
[10] R.  Diouf,  E.  N.  Sarr,  O.  Sall,  B.  Birregah,  M. Bousso, and S. N. Mbaye, “Web Scraping: State- of-the-Art  and  Areas  of  Application,”  in
Proceedings - 2019 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2019 , 2019, pp. 6040–6042, doi:
10.1109/BigData47090.2019.9005594.
[11] A.  Jha,  A.  S.  Chahar,  and  A.  S.  Chauhan, “Opinion  mining  and  trend  analysis  on  twitter data,” Int.  J.  Inf.  Sci.  Appl. ,  vol.  11,  no.  1,  2019, doi: 10.35940/ijrte.a1547.059120.
[12] M.  Aljabri et  al. ,  “Sentiment  Analysis  of  Arabic
Tweets  Regarding  Distance  Learning  in  Saudi Arabia  during  the  COVID-19  Pandemic,” J. Sensors , vol. 21, no. 16, 2021, doi: 10.3390/s21165431.
[13] C.  Tandon,  S.  Revankar,  H.  Palivela,  and  S.  S. Parihar,  “How  can  we  predict  the  impact  of  the social  media  messages  on  the  value  of cryptocurrency? Insights from big data analytics,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 2, p. 100035, 2021, doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100035.
[14] “About  investing.com,”  [Online].  Available: https://www.investing.com/about-us/.
[15] R. Azhar, A. Surahman, and C. Juliane, “Analisis Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis Python  TextBlob  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 267–281, 2022.
[16] S. Bird, E. Klein, and E. Loper, Natural Language
Processing  with  Python .  O’Reilly  Media,  Inc.,
2009.
[17] A.  A.  Chaudhri,  S.  S.  Saranya,  and  S.  Dubey, “Implementation  Paper  on  Analyzing  COVID-19 Vaccines  on  Twitter  Dataset  Using  Tweepy  and Text Blob,” Ann. Rom. Soc. Cell Biol. J. , vol. 25, no.  3,  pp.  8393–8396,  2021,  [Online].  Available: https://www.annalsofrscb.ro/index.php/journal/art icle/view/2381.
[18] U. Yaqub, N. Sharma, R. Pabreja, S. A. Chun, V. Atluri, and J. Vaidya, “Analysis and visualization of  subjectivity  and  polarity  of  twitter  location data,” 2018, doi: 10.1145/3209281.3209313.
[19] A.  Kaharuddin,  “The  Power  of  English: Recognizing and Utilizing the Tremendous Impact of  the  English  Language  on  the  Community,” English Lang. Teach. EFL Learn. J. , vol. 1, no. 1,
p. 39, 2019, doi: 10.24252/elties.v1i1.7625.