## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358

## Analisa Sentimen Informasi Hoaks Pasca Pandemi Covid-19 dengan Text Mining
Akhmad Rezki Purnajaya 1 , Yonky Pernando 2,*
1 Fakultas Komputer, Program Studi Teknik Perangkat Lunak, Universitas Universal, Batam, Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Universal, Batam, Indonesia Email: 1 rezkipurnajaya@email.com, 2,* yongkyfernando194@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yongkyfernando194@gmail.com
Abstrak −Pada era globalisasi ini, penyampaian informasi dapat disampaikan dengan media informasi apapun, hal ini juga yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  penyebaran  informasi  hoaks.  Hal  ini  sangat  merugikan  bagi  penerima  informasi, terkhususnya pada informasi yang sangat penting untuk diterima, salah satu contohnya adalah informasi terkait virus Covid atau Corona yang telah melanda dunia maupun Indonesia. Berdasarkan data dari Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid- 19, di era pasca pandemi masih ditemukan 227 informasi hoaks yang telah diidentifikasi. Maka dari itu,  pada penelitian ini dilakukan penelitian informasi hoaks, terkhususnya tentang virus Covid-19 pada era pasca pandemi menggunakan teknik Text Mining untuk mengetahui pola informasi yang sering  muncul pada pasca pandemi Covid-19. Dalam makalah ini juga akan menunjukkan beberapa hasil tentang keterkaitan beberapa kata dengan kata utama pada informasi hoaks di era pasca pandemi Covid-19  dalam  bentuk  Term  of  Frequency,  Word  Cloud,  Layout  Fruchterman  Reingold,  dan  Layout  Circle.  Hasil  dari penelitian ini yaitu pada era pasca pandemi Covid-19, informasi hoaks seringkali berhubungan dengan ‘vaksin’ dan ‘covid’, dengan masing-masing sebanyak 113 dan 111 kata. Hal itu dikarenakan masyarakat yang meragukan keamanan dan efektivitas vaksin  Covid-19  yang  menyebabkan  penyebaran  informasi  hoaks  untuk  menghindari  vaksin  tersebut.  Kata-kata  lain  yang sering  muncul  dalam  informasi  hoaks  pasca  pandemi  adalah  ‘omicron’,  ‘divaksin’,  ‘varian’,  ‘pfizer’,  ‘mrna’,  ‘virus’,  dan ‘vaksinasi’, dengan jumlah kata yang lebih rendah.
Kata Kunci: Covid-19; Text Mining; Hoaks; Pasca Pandemi; Analisa Sentimen
Abstract −In this era of globalization, the delivery of information can be conveyed by any  information media, this can also cause the spread of hoax information. This is very detrimental for recipients of information, especially information that is very important to receive and information related to the Covid or Corona virus that has hit the world and Indonesia. Based on data from the Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19, in the post-pandemic era 227 hoax information were still found that were identified. Therefore, in this study the authors conducted hoax information research, especially regarding the Covid-19 virus in the post-pandemic era by using the Text Mining method to find out information patterns that often appear in the post- Covid-19 pandemic. This paper will also show some results regarding the association of several words with the main word in hoax information in the post-Covid-19 pandemic era in the form of Term of Frequency, Word Cloud, Fruchterman Reingold Layout,  and  Circle  Layout.  The  results  of  this  study  indicate  that  in  the  post-Covid-19  pandemic  era,  hoax  information  is frequently associated with ‘vaccines’ and ‘covid’, with 113 and 111 occurrences respectively. This is due to public skepticism regarding the safety and effectiveness of the Covid-19 vaccine, leading to the dissemination of hoaxes aimed at discouraging vaccination. Other commonly mentioned words in post-pandemic hoax information include ‘omicron’, ‘vaccinated’, ‘variant’, ‘pfizer’, ‘mRNA’, ‘virus’, and ‘vaccination’, albeit with lower frequencies.
Keywords : Covid-19; Text Mining; Hoax; Post Pandemic; Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Memasuki  akhir  tahun  2019,  tepatnya  pada  bulan  Desember,  Covid-19  diidentifikasi  pertama  kali di  Cina  dan sejak itu menyebar di seluruh dunia hingga setidaknya sampai 187 negara dan beberapa wilayahnya [1]-[2]. Salah satu  warga Wuhan,  China dinyatakan positif terinfeksi  virus Covid-19, penjual udang hidup di pasar ikan  Kota Wuhan. Saat itulah dimulainya perkembangan virus tersebut sampai di berbagai Negara. Covid-19 adalah suatu virus yang dapat menyebar secara cepat. Beberapa hasil penelitian mengungkapkan cara penyebaran virus tersebut, salah satunya adalah World Health Organization (WHO) yang menerangkan bagaimana virus Covid-19 menyebar melalui tetesan kecil yang dikeluarkan dari hidung atau mulut saat orang yang terinfeksi bersin atau batuk [3].
Penyebaran  virus  COVID-19  ini  bisa  dikatakan  sangat  cepat,  pada  awal  pandemi  sampai  tahun  2020 penduduk  Indonesia  yang  terinfeksi  Covid-19  telah  mencapai  9.771  orang    [4].  Berdasarkan  penyebaran  virus Covid-19 tersebut, akhirnya pemerintah beberapa negara membuat peraturan sebagai langkah pertama yang harus dilakukan  yaitu  berupa  aturan  social  distancing.  Akibat  pandemi  COVID-19  yang  melanda  dunia  telah menimbulkan instabilitas di berbagai sektor, apalagi mengingat situasi saat ini yang memperlambat interkoneksi karena pada dasarnya dunia sedang mengalami “kejutan” atau belum siap menghadapi pandemi. Hal ini tentunya berdampak pada kepanikan dan kehati-hatian masyarakat dikarenakan ketidaktahuan masyarakat akan penanganan Covid-19 [5].
Pada  awalnya  beberapa  negara  maupun  pemerintah  tidak  memberlangsungkan  reaksi  cepat  tentang sosialisasi pencegahan seperti beberapa negara lainnya terkait dengan informasi yang didapatkan mengenai virus Covid-19. Hal ini dimungkinkan karena pencegahan rasa kekhawatiran setiap masyarakat pada negara tersebut, terkhususnya  dengan  berita  hoaks  yang  menyebar  dari  beberapa  orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  [6]. Memasuki  era  globalisasi,  teknologi  informasi  menjadi  salah  satu  media  penyampaian  data  atau  pengolahan informasi yang sangat cepat dan dapat menjangkau ke berbagai tempat, salah satu contohnya adalah media sosial

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
berbasiskan  internet  seperti  Instagram,  Facebook,  WhatsApp,  Line,  KakaoTalk,  dan  Twitter.  Hal  ini  memiliki manfaat yang positif dalam keperluan yang biasa kita lakukan untuk pemakaian yang sesuai dengan kegunaannya, akan  tetapi  media  sosial  ini  juga  bisa  digunakan  untuk  menyebarkan  berita  hoaks  yang  belum  ditentukan kebenarannya seperti permasalahan berita hoaks tentang virus Covid-19 yang penulis bahas saat ini. Melalui media sosial atau online mendapatkan, membagikan data atau informasi dari satu akun media sosial ke akun media sosial lainnya  akan  dengan  mudahnya  menjadi  berita  atau  hal  yang  viral.  Sebagai  contoh,  berita  terkait  Covid  telah menguasai trending sepanjang hari. Beredar informasi dari internet dan media elektronik terkait penolakan warga terhadap penguburan jenazah penderita Covid-19. Padahal, tidak hanya pasien atau orang sakit dan keluarganya yang distigmatisasi, perawat yang merawat pasien Covid-19 juga mendapat stigmatisasi dari masyarakat. Bahkan ada banyak perawat yang diasingkan sampai diusir dari rumahnya, karena takut menjadi pembawa virus penyebab Covid-19 [7].
Hasil  penelitian  Juditha  pada  judul  “Perilaku  Masyarakat  Terkait  Penyebaran  Hoaks  Covid-19” menunjukkan bahwa teks merupakan jenis hoaks Covid-19 yang paling banyak dipercayai oleh responden, diikuti oleh  gambar,  video,  dan  audio.  Lebih  dari  separuh  responden  (55%)  mengatakan  sulit  membedakan  apakah informasi yang mereka terima termasuk hoaks atau tidak, sementara 44% lainnya dapat mendeteksi berita palsu tersebut  [8].  Hoaks  Covid-19  yang  paling  banyak  dipercayai  meliputi  isu  pasien  Covid-19  yang  meninggal diisolasi, asal-usul  virus, cara melindungi diri, cara mengobati virus, lokasi  yang terpapar, serta cara mencegah penyebaran  dan  melindungi  orang  lain.  Ada  juga  hoaks  lainnya  yang  dipercayai  oleh  12,30%  responden  [9]. Menanggapi  penyebaran  berita  hoaks  tersebut  diperlukan  kejelasan  informasi  yang  disajikan  sampai  informasi diterima yang diterima oleh masyarakat dari pemerintah atau otoritas yang berwenang [10], akan tetapi hal tersebut juga belum tentu efektif dikarenakan penyebaran berita hoaks yang sangat cepat bahkan tidak terkendali sampai pada era pasca pandemi sekalipun [11].
Metode  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  suatu  Data  Mining,  salah  satunya  adalah  Text  Mining merupakan suatu proses ekstraksi informasi dari kumpulan data atau dokumen teks yang melibatkan penggunaan tools  analisis  sebagai  bagian  dari  Data  Mining  [12],  [13],  [14].  Penelitian  terdahulu  telah  berhasil  melakukan deteksi hoaks pada media sosial dengan berbasis Text Mining dengan nilai akurasi sebesar 75% [15]. Penelitian selanjutnya  juga  telah  melakukan  klasifikasi  topik  yang  diperlukan  untuk  pembaca  berita  online  menggunakan Text  Mining dengan nilai  akurasi  di  atas 80% [16].  Oleh karena itu,  metode  Text Mining menjadi  cara terbaik untuk mengetahui kata kunci penting pada informasi hoaks di era pasca pandemi.
Pada  penelitian  ini,  penulis  meneliti  salah  satu  metode  yang  dapat  membantu  atau  dilakukan  untuk menganalisis atau mengeksplorasi setiap data, informasi maupun berita, dimana cukup ataupun sangat membantu dalam penanganan penyebaran berita hoaks khususnya tentang Covid-19 di era pasca pandemi wilayah Indonesia, yaitu dengan metode Text Mining, karena dalam penggunaan dan pemanfaatannya. Hal ini dapat dilakukan untuk penanganan berita hoaks ke depannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut pada gambar 1 merupakan tahapan yang penulis lakukan dalam penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
Dari gambar 1 proses analisis informasi hoaks menggunakan metode Text Mining, sebagai berikut:
1) Pengumpulan data yang diperoleh dari Gugus Tugas Percepatan Penanganan Covid-19 (covid19.go.id/hoax- buster) di era pasca pandemi (01 Januari 2022 – 31 Maret 2023),
2) Menganalisa data yang diperoleh untuk mengetahui karakteristik data informasi hoaks,
3) Melakukan import data, membuka file serta menampilkannya untuk diubah menjadi data dalam bentuk data frame  atau  seperti  array.  Kolom  pertama  (text)  tersebut  diubah  menjadi  corpus  atau  kumpulan  text  agar selanjutnya dapat diubah,
4) Melakukan proses Filtering Data, seperti: mengubah menjadi huruf kecil, menghapus tanda baca, menghapus angka, menghapus link URL, menambahkan kata henti, mengecualikan kata yang diperlukan (covid) dari kata henti,
5) Stemming Data, melakukan stemming text corpus, seperti menampilkan –me, -an menjadi tampil,
6) Analisa Frekuensi Kata, untuk menemukan kata yang memiliki frekuensi >= 10 agar selanjutnya bisa diplot menjadi barplot,
7) Wordcloud kata yang berukuran besar dan berada di tengah yang sering keluar di berita hoaks,
8) Clustering  Kata  menggunakan  model  Hierarchical  Clustering,  mengelompokkan  kata  berdasarkan keterhubungan setiap kata tersebut,
9) Menampilkan  Asosiasi  Kata  menggunakan Layout Fruchterman Reingold, dan Layout Circle ,  menemukan  kata- kata asosiasi seperti “omicron”, “pemerintah’, “pfizer”, dan “mrna” dalam informasi hoaks.
2.2 Materials
Pada penelitian kali ini, penulis menggunakan salah satu dataset resmi pemerintah yaitu, Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 (covid19.go.id) yang menyediakan informasi data segala tentang Covid-19 di Indonesia maupun  di  dunia  saat  ini  [4].  Website  itu  memiliki  beberapa  menu  pilihan  seperti,  berita,  sebaran,  protokol, edukasi, tanya jawab, agenda, dan info-info lainnya serta mencakup peta sebaran, statistika perkembangan Covid- 19 dalam berbagai pilihan aspek. Untuk informasi hoaks diperoleh pada bagian covid19.go.id/hoax-buster. Dari bagian  tersebut  terdapat  ratusan  informasi  hoaks  yang  sudah  terkonfirmasi  kesalahannya  mulai  awal  pandemi Covid-19 di negara Indonesia sampai dengan penulis mengumpulkan data (5 Mei 2023).
Informasi hoax diambil dengan menyalin teks informasi hoaks per judul hoaks mulai tanggal 01 Januari 2022 sampai dengan 31 Maret 2023. Data teks tersebut dipindah ke file excel sebagai data utama informasi hoaks pada  era  pasca  pandemi.  Total  data  yang  telah  terkumpul  sebanyak  277  informasi  hoax  yang  dimana  setiap informasi hoax terdapat jenis kategori konten hoaksnya. Kategori informasi hoaks tersebut yaitu “Konteks yang Salah”, “Konten Palsu”, “Konten yang Menyesatkan”, dan “Satire”.
Gambar 2. Informasi Hoaks Era Pasca Pandemi

## 2.3 Informasi Hoaks
Hoax adalah berita palsu yang bertujuan menipu dan memperdaya pembaca/pendengarnya untuk mempercayainya. Berita palsu tersebut  diciptakan oleh seseorang yang  sadar bahwa berita tersebut  tidak benar. Hoaks  seringkali menggunakan istilah yang berbeda dengan barang/kejadian sebenarnya, dan bertujuan untuk mempengaruhi opini publik dan menguji kecerdasan dan ketelitian pengguna internet dan media sosial. Hoaks bisa disebarkan dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
tujuan lelucon, black campaign, promosi palsu, ajakan untuk berbuat baik yang tidak berdasar, atau hanya untuk iseng.  Namun,  menyebarkan  hoaks  dapat  menimbulkan  ketidaktahuan  yang  luas  jika  banyak  orang mempercayainya dan menyebarkan ke orang lain [17], [18].
Orang lebih mudah percaya hoaks jika informasinya mendukung keyakinannya. Misalnya, seseorang yang percaya  bumi  datar  akan  lebih  mudah  percaya  pada  teori  konspirasi  tentang  foto  satelit  yang  mendukung pandangannya. Orang cenderung merasa senang ketika opini atau keyakinannya mendapat dukungan, dan mungkin tidak terlalu peduli apakah informasi yang diterimanya valid atau tidak. Orang juga mudah menyebarkan informasi palsu jika kurang paham cara memeriksa kebenarannya di internet [19].

## 2.4 Text Mining
Untuk  melakukan  penelitian  ini,  berdasarkan  penjelasan  singkat  pendahuluan  di  atas,  penulis  melakukan penanganan  penyebaran  berita  hoaks  tentang  Covid-19  tersebut  dengan  menggunakan  metode  Text  Mining. Metode  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  suatu  Data  Mining,  salah  satunya  adalah  Text  Mining  merupakan suatu  proses  ekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data  atau  dokumen  yang melibatkan  penggunaan  tools  analisis sebagai bagian dari Data Mining. Salah satu fungsi utama dari Text Mining adalah melakukan kategorisasi pada data  atau  dokumen  tersebut  [20].  Perbedaan  Data  Mining  dan  Text  Mining  adalah  proses  penggunaan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengeksplorasi dan menganalisis data dalam database  besar  dengan  tujuan  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  informasi  yang  bermanfaat.  Proses  ini melibatkan pengekstrakan pengetahuan yang tersembunyi dalam data yang tidak terstruktur atau terstruktur.
Tahapan Text Mining meliputi, Text Preprocessing dan Feature Selection. Berikut penjelasan tahap-tahap tersebut:
1) Text preprocessing merujuk pada tahap awal dari proses Text Mining yang melibatkan serangkaian rutinitas dan persiapan data yang akan digunakan dalam operasi knowledge discovery sistem Text Mining. Tahap ini termasuk  beberapa  tindakan  seperti  toLowerCase,  yaitu  mengonversi  semua  karakter  huruf  menjadi  huruf kecil, dan tokenizing, yaitu proses memisahkan deskripsi yang terdiri dari kalimat-kalimat menjadi kata-kata individual. Selain itu, tahap ini juga melibatkan penghapusan delimeter seperti tanda titik (.), koma (,), spasi, dan karakter angka pada kata-kata tersebut.
2) Feature Selection merupakan suatu teknik yang bertujuan untuk mengurangi dimensi dari sebuah kumpulan teks atau dokumen dengan cara menghapus kata-kata yang dianggap tidak penting atau tidak relevan dengan isi dokumen tersebut. Hal ini dilakukan agar proses klasifikasi teks menjadi lebih efektif dan akurat. Pada tahap Feature Selection, dilakukan beberapa proses seperti penghapusan stopword dan stemming terhadap kata-kata yang  berimbuhan.  Proses  stopword  removal  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan  kata-kata  yang  sering muncul namun tidak memiliki makna atau tidak relevan dengan konteks dokumen. Sedangkan proses stemming dilakukan dengan cara mengubah kata-kata yang memiliki akar kata yang sama menjadi bentuk dasarnya.

## 2.5 Proses Text Mining
Pada Text Mining terdapat beberapa proses umum yang harus dilakukan seperti yang di gambarkan pada gambar 3. Berikut penjelasan proses umum tersebut:
Gambar 3. Proses Text Mining
Dari gambar 3 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Documents  Collection :  Pengumpulan  data  yang tidak  terstruktur  berasal  berbagai  sumber  yang  ditentukan baik dalam bentuk format file seperti teks biasa, halaman web, file .pdf, dan lain-lain,
2) Retrieve  and  preprocess  documents :  Operasi  pra-pemrosesan  dan  pembersihan  yang  dilakukan  untuk mendeteksi dan menghilangkan anomali. Memastikan mendapatkan esensi nyata dari teks yang tersedia dan melakukan proses mengidentifikasi akar kata tertentu,
3) Analyze  Text :  Pemrosesan  dan  pengendalian  algoritma  yang  diterapkan  untuk  mengaudit  dan  memproses otomatis kumpulan data sampai dapat digunakan sistem,
4) Management  Information  System :  Menganalisis  pola  yang  diimplementasikan  oleh  Management Information System (MIS) atau Sistem Informasi Manajemen,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
5) Knowledge/Wisdom :  Informasi  yang  diproses  berdasarkan  tahapan  sebelumnya  digunakan  untuk mengekstraksi informasi yang diperlukan secara relevan untuk melakukan penentuan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Dari data yang terkumpul terdapat 227 informasi hoaks di era pasca pandemi (01 Januari 2022 – 31 Maret 2023). Data  tersebut  memiliki  sebaran  jumlah  informasi  hoaks  yang  beragam  setiap  harinya  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Frekuensi Informasi Hoaks Covid-19 Per-hari
Terlihat  pada  Gambar  4, frekuensi  informasi  hoaks  pada  antara  Bulan  Januari  2022  sampai  Maret 2022 memiliki  jumlah  informasi  hoaks  yang  cukup  banyak  daripada  di  tanggal-tanggal  lainnya.  Namun  demikian, informasi hoaks tentang Covid-19 tidak pernah surut sampai dengan 31 Maret 2023.
Data informasi hoaks terdapat empat kategori yaitu “Konteks yang Salah”, “Konten Palsu”, “Konten yang Menyesatkan”, dan “Satire”. Jumlah informasi kategori “Konteks yang Salah” sebanyak 22 informasi yang dapat dilihat contohnya pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Contoh Informasi Hoax Kategori “Konteks yang Salah”
Kategori Text Informasi Hoaks Tanggal Konteks yang salah Penduduk Aborigin di Australia Menyambut Pemerintah dengan Busur dan Panah sebagai Bentuk Penolakan Vaksin Covid-19 07-Jan- 22 Konteks yang salah Protes Melawan Tirani Covid-19 di Belanda 22-Jan- 22 Konteks yang salah “#StopVaccineForTheKids Apa urgensinya?” 26-Jan- 22 Konteks yang salah “HARI RAYA IMLEK, HADIR & BERKERUMUN TANPA PROKES sdh diCONTOHkan oleh Jokowi” 02-Feb- 22 Konteks yang salah Dzalim, Cara Vaksin Model Baru Anti Omicron 07-Feb- 22 Konteks yang salah Lampion untuk Perayaan Imlek Saat Pandemi Covid-19 07-Feb- 22
Konteks yang salah terjadi ketika informasi atau data diambil dari suatu konteks yang salah atau tidak sesuai dengan kenyataan. Misalnya, kutipan atau gambar yang diambil dari konteks yang berbeda, sehingga memberikan kesan  yang  salah  atau  tidak  akurat  tentang  suatu  topik  atau  kejadian.  Kategori  "Konteks  yang  Salah"  biasanya digunakan  dalam  pengecekan  fakta  untuk  memeriksa  kebenaran  sebuah  informasi  atau  klaim  yang  tersebar  di media sosial atau platform online lainnya.
Sedangkan  banyaknya  informasi  kategori  “Konten  Palsu”  sebanyak  18  informasi  yang  dapat  dilihat contohnya pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Contoh Informasi Hoax Kategori “Konten Palsu” Kategori Text Informasi  Hoaks Tanggal Konten Palsu Penerima BLT UMKM Bulan Januari 2022 Sebesar Rp1,2 Juta 06-Jan-22 Konten Palsu Lowongan Kerja Vaksinator di Puskesmas Kota Batu 14-Jan-22
0 1 2 3 4 5 6 7 8

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
Kategori Text Informasi  Hoaks Tanggal Konten Palsu Jasa Pembuatan Sertifikat Vaksin Tanpa Harus Melakukan Vaksinasi 23-Jan-22 Konten Palsu Bantuan Sosial Kemensos untuk Dosen, Guru, Siswa, dan Mahasiswa 01-Feb- 22 Konten Palsu Razia Masker dengan Denda Rp250 Ribu di Seluruh Indonesia 04-Feb- 22 Konten Palsu Sri Sultan Hamengku Buwono X Mengganggap Covid 19 Sandiwara di Bumi NKRI 05-Feb- 22
Konten palsu digunakan untuk menggambarkan informasi atau berita yang tidak benar atau tidak akurat. Konten Palsu ini bisa terdiri dari berbagai jenis, termasuk hoaks, berita palsu, atau informasi yang keliru. Konten Palsu  biasanya  disebarkan  dengan  tujuan  tertentu,  seperti  menyebarkan  opini  atau  pandangan  tertentu, menimbulkan kepanikan, atau merusak citra suatu pihak atau organisasi.
Selanjutnya data informasi  hoaks  didominasi  oleh  kategori  “Konten  yang Menyesatkan” yaitu  sebanyak 183 informasi yang dapat dilihat contohnya pada Tabel berikut:
Tabel 3. Contoh Informasi Hoax Kategori “Konten yang Menyesatkan”
Kategori Text Informasi  Hoaks Tanggal Konten yang Menyesatkan Gagal Jantung hingga Strok adalah Gejala Omicron 01-Jan- 22 Konten yang Menyesatkan Vaksin mRNA pada Pfizer dan Moderna Berbahaya Bagi Anak-Anak 06-Jan- 22 Konten yang Menyesatkan Warga Korea Selatan yang Belum Vaksin Dilarang Mengikuti Pemilihan Presiden 07-Jan- 22 Konten yang Menyesatkan CDC Mengumumkan Tes PCR Tidak Mampu Membedakan Virus SARS-Cov-2 dan Influenza 10-Jan- 22 Konten yang Menyesatkan WHO Mengatakan Vaksinasi di Seluruh Dunia Harus Dihentikan 11-Jan- 22 Konten yang Menyesatkan Benda Logam Menempel pada Lengan setelah divaksin 12-Jan- 22
Konten yang menyesatkan bisa berupa berita palsu, klaim tidak terbukti,  manipulasi  gambar atau video, atau tafsiran yang keliru dari data atau fakta. Konten yang menyesatkan ini sering kali disebarkan dengan tujuan tertentu,  seperti  untuk  mempromosikan  pandangan  atau  opini  tertentu,  menimbulkan  kepanikan,  atau mempengaruhi pandangan orang terhadap suatu topik atau kejadian. Terakhir, kategori informasi hoax pada data adalah Satire dengan sebanyak 4 informasi yang dapat dilihat contohnya pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Contoh Informasi Hoax Kategori “Satire” Kategori Text Informasi  Hoaks Tanggal Satire Kipas Angin Listrik yang Diletakkan di Dahi Dapat Menghilangkan Virus 22-Jan-22 Satire Bill Gates akan Menarik Semua Peredaran Vaksin Covid-19 23-Jan-22 Satire Justin Bieber Mengatakan Kelumpuhan Wajahnya Disebabkan Oleh Vaksin Covid- 19 23-Jun-22 Satire Pembaruan Aplikasi Peduli Lindungi 08-Feb- 23
Satire adalah jenis tulisan atau karya seni yang menggunakan humor, ironi, dan lelucon untuk mengekspos kelemahan  atau  masalah  dalam  masyarakat,  politik,  atau  budaya.  Kategori  “Satire”  seringkali  menggunakan bahasa  dan  narasi  yang  berlebihan  atau  berlebihan,  sehingga  terlihat  sangat  jelas  bahwa  karya  tersebut  tidak dimaksudkan  untuk  diambil  secara  harfiah.  Namun,  terkadang  kategori  “Satire”  dapat  diterima  atau  dipahami dengan  cara  yang  salah  oleh  sebagian  orang,  terutama  jika  tidak  disertai  dengan  penjelasan  yang  jelas  atau dikaitkan dengan konteks yang tepat.

## 3.2 Analisa Frekuensi Kata (Term of Frequency)
Berdasarkan gambar 5 grafik frekuensi (diagram batang) di atas dapat diketahui frekuensi dari kata yang sering muncul bersamaan dengan topik  informasi  hoaks di era pandemi  Covid-19. Dimana  frekuensi  kata yang sering muncul akan digambarkan dengan tingginya suatu grafik batang tersebut. Kata yang paling banyak pada informasi hoaks ini adalah kata “vaksin” sebanyak 113 kata dan “covid” sebanyak 111 kata. Dari hasil tersebut sudah dapat disimpulkan bahwa informasi  hoaks sebagian besar berhubungan dengan vaksin  Covid-19. Hal  ini dikarenakan masyarakat  yang  belum  yakin  akan  vaksin  Covid-19  sehingga  memunculkan  tindakan  untuk  menghindari  diri dengan memberikan informasi hoaks.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
Gambar 5. Barchart Frekuensi Kata Informasi Hoax
Sedangkan  kata-kata  lain  yang  sering  muncul  pada  informasi  hoaks  di  era  pasca  pandemi  adalah  kata “omicron” sebanyak 19 kata, “divaksin” sebanyak 13 kata, “varian” sebanyak 12 kata, “pfizer” sebanyak 11 kata, “mrna”  sebanyak  10  kata,  “virus”  sebanyak  10  kata,  dan  “vaksinasi”  sebanyak  10  kata.  Kata-kata  tersebut merupakan  topik-topik  menarik  dan  berhubungan  dengan  era  pandemi  Covid-19  telah  dibahas  juga  oleh masyarakat.

## 3.3 Word Cloud
Gambar  6  di bawah menunjukkan suatu  Word Cloud yang berkaitan dengan  informasi hoaks di pasca pandemi Covid-19.  Sama  hal  nya  seperti  Analisa  Frekuensi  Kata,  dimana  menunjukkan  kata-kata  atau  topik-topik  yang muncul  berkaitan  langsung  dengan  topik  hoaks  era  pasca  pandemi.  Word  Cloud  menampilkan  kata-kata  yang terkumpul dengan bentuk seperti awan. Banyaknya jumlah kata yang muncul, dapat diketahui dengan ukuran besar huruf yang ditampilkan dari word cloud, semakin besar ukuran huruf pada menandakan bahwa kata tersebut adalah kata yang sering muncul pada informasi hoaks di era pasca pandemi.
Gambar 6. Word Cloud Informasi Hoax Era Pasca Pandemi Covid-19
Terdapat kata-kata lain yang muncul pada Word Cloud selain barchart Frekuensi Kata pada Gambar 4. Isu- isu  yang  sering  muncul  juga  ada  pada  kata  “moderna”  sebagai  salah  satu  vaksin  Covid-19.  Kemudian  “Cacar Monyet”  yang  dikambing  hitamkan  sebagai  efek  dari  vaksin  Covid-19.  Kata  “pemerintah”  pun  dijadikan  isu hangat yang disebarkan oleh penyebar informasi hoaks untuk menyakinkan informasi hoaksnya.

## 3.4 Clustering Kata
Gambar 7. Clustering Kata Informasi Hoax Era Pasca Pandemi Covid-19
Kata-kata  informasi  hoaks  dikelompokan  dengan  model  Hierarchical  Clustering  yang  menunjukkan keterikatan kata pada setiap kelompoknya. Pada Gambar di atas merupakan hasil clustering kata yang membagi kelompok menjadi 5 kelompk kata. Daftar kata pada setiap kelompok tersebut yaitu sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
1) Kelompok 1 : kata “varian omicron”
Kelompok ini memperlihatkan kata “varian omicron” sering muncul pada informasi hoaks dikarenakan varian tersebut merupakan varian Covid-19 yang ada pada era pasca pandemi,
2) Kelompok 2 : kata “divaksin”
Kelompok ini menunjukkan isu yang sering  dimunculkan untuk  menghindari  vaksinasi  maka berita dengan kata “divaksin” selalu dimanipulasi pada informasi hoaks,
3) Kelompok 3 : kata “vaksinasi”, “virus”, “pfizer”, “mrna”, “akibat”, “disebabkan”
Kelompok ini lebih menunjukkan seringnya manipulasi informasi tentang vaksin jenis pfizer yang merupakan vaksin booster yang diwajibkan oleh pemerintah,
4) Kelompok 4 : kata “vaksin”
Sama halnya dengan kelompok 2, kata “vaksin” sering berkaitan dengan kata-kata pada informasi hoaks era pasca pandemi dikarenakan ketakutan masyarakat akan vaksinasi,
5) Kelompok 4 : kata “covid”
Kelompok ini merupakan objek utama pada informasi hoaks yaitu nama virus itu sendiri.

## 3.5 Asosiasi Term
Selain  pengelompokkan  kata  dalam  bentuk  Cluster  Dendrogram,  relasi  setiap  kata  dapat  juga  dilihat  hasilnya dalam bentuk beberapa Layout Fruchterman Reingold dan Layout Circle, sebagai berikut:
Gambar 8. Visualisasi Relasi Setiap Kata Informasi Hoaks dengan Layout Fruchterman Reingold (bagian kiri)

## dan Layout Circle (bagian kanan)
Gambar  8  memvisualisasikan  relasi  antar  kata  yang  mengandung  informasi  hoaks  era  pasca pandemi  menggunakan  tata  letak  fruchterman-reingold dan  Layout  Circle .  Node  kata  pada  layout fruchterman-reingold  yang  berada  di  tengah  gambar  menunjukkan  kata  yang  paling  sering  berkaitan dengan informasi hoaks era pasca pandemi seperti kata “covid” dan “vaksin”.
Setelah mengetahui kata yang sering muncul pada informasi hoaks di era pasca pandemi yaitu “pfizer”, “mrna”, “omicron”, dan “pemerintah”. Maka perlu dianalisa  lebih dalam lagi kata-kata apa yang berasosiasi dengan empat kata tersebut. Berikut adalah daftar kata yang berasosiasi dengan kata “pfizer” dan kata “mrna” beserta persentase asosiasinya. Nilai persentase asosiasi menunjukan seberapa keterikatan  kata-kata  tersebut,  semakin  besar  nilai  persentase  asosiasi  maka  semakin  besar keterikatannya.

## Tabel 5. Term yang Berasosiasi dengan Term “pfizer”dan “mrna”
Kata-kata  yang  berkaitan  erat  dengan  kata  “pfizer”  lebih  banyak  menunjukkan  opini  palsu  tentang efektivitas vaksin Pfizer, berbahayanya vaksin Pfizer, serta manajemen produksi Pfizer.  Kemudian kata-kata yang berkaitan erat dengan kata “mrna” lebih banyak menunjukkan informasi palsu tentang gejala palsu dari cara kerja vaksin jenis Pfizer dan Moderna yang berbasis messenger RNA (mRNA).
Term Yang Berasosiasi dengan Term 'pfizer' Persentase Asosiasi Term Yang Berasosiasi dengan Term 'mrna' Persentase Asosiasi ceo 0.44 hewan 0.58 efektivitas 0.42 memakan 0.58 klorida 0.29 ternak 0.58 membahayakan 0.29 tervaksinasi 0.58 potasium 0.29 lansia 0.32 terbaru 0.29 kehamilan 0.28 beredar 0.29 dna 0.28 mendistribusikan 0.29 makanan 0.28

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
Tabel 6. Term yang Berasosiasi dengan Term “omicron”dan “pemerintah”
Term Yang Berasosiasi dengan Term 'omicron' Persentase Asosiasi Term Yang Berasosiasi  dengan Term 'pemerintah' Persentase Asosiasi varian 0.50 aborigin 0.44 jahe 0.38 busur panah 0.44 kopi 0.31 penolakan 0.44 mengonsumsi 0.31 euthanasia 0.44 pahit 0.31 new zealand 0.44 sembuhkan 0.31 antena 0.44 sinar 0.31 peru 0.44 uv 0.31 haji 0.44 chemtrail 0.31 baju 0.44 keracunan 0.31 hazmat 0.44 campuran 0.31 kebijakan 0.44 daun 0.31 tiongkok 0.44 pepaya 0.31 penduduk 0.31 paracetamol 0.31 dana 0.31
Kata-kata  yang  berkaitan  erat  dengan  kata  “omicron”  lebih  banyak  menunjukkan  informasi  palsu  untuk menangani Covid-19 varian Omicron dengan memberikan opini bahwa varian tersebut dapat disembuhkan dengan Paracetamol,  Sinar  UV,  Daun  Pepaya,  Jahe,  dan  Kopi.  Kemudian  kata-kata  yang  berkaitan  erat  dengan  kata “pemerintah”  lebih  banyak  menunjukkan  informasi  palsu  tentang  penanganan  Covid-19  pada  pemerintah  di wilayahnya.  Wilayah-wilayah  yang  terkait  pada  informasi  hoaks  di  era  pasca  pandemi  adalah  Aborigin,  New Zealand, Peru, dan Tiongkok.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, analisis, dan pengujian yang dilakukan terhadap penerapan metode Text Mining pada informasi hoaks di era pasca pandemi Covid-19, ditemukan bahwa terdapat keterkaitan antara hoaks di era pasca pandemi dengan dan kata kunci “vaksinasi” dan "covid". Melalui tahapan Text Preprocessing, kata-kata yang tidak relevan dihapus menggunakan tahapan Feature Selection. Dokumen-dokumen hoaks yang diperoleh dari website Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 kemudian dianalisis dan diproses untuk menghasilkan kata-kata penting. Pada era pasca pandemi Covid-19, kata-kata yang paling sering  muncul dalam informasi hoaks adalah "vaksin" dan "covid" dengan jumlah masing-masing 113 kata dan 111 kata. Informasi hoaks yang tersebar terutama berkaitan dengan vaksin Covid-19 karena adanya keraguan masyarakat terhadap keamanan dan efektivitas vaksin. Selain itu, kata-kata lain yang sering muncul dalam informasi hoaks di era pasca pandemi adalah "omicron" (19 kata),  "divaksin"  (13  kata),  "varian"  (12  kata),  "pfizer"  (11  kata),  "mrna"  (10  kata),  "virus"  (10  kata),  dan "vaksinasi"  (10  kata).  Semua  topik  ini  menarik  perhatian  masyarakat  karena  keterkaitannya  yang  erat  dengan pandemi  Covid-19  dan  telah  menjadi  perbincangan  luas.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  selalu  memeriksa kebenaran informasi sebelum menyebarkannya agar tidak memperburuk situasi pandemi yang sedang berlangsung.

## REFERENCES
[1] L. F. Moriarty, “Public Health Responses to COVID-19 Outbreaks on Cruise Ships Worldwide February March 2020”, US Department of Health and Human Services/Centers for Disease Control and Prevention MMWR, 69(12), pp. 347- 352, 2020.
[2] H. Shi, “Radiological findings from 81 patients with COVID-19 pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study”, The Lancet Infectious Diseases. Elsevier Ltd, 20(4), pp. 425–434, 2020, doi: 10.1016/S1473-3099(20)30086-4.
[3] C.  K.  L.  Pastor,  “Sentiment  Analysis  on  Synchronous  Online  Delivery  of  Instruction  due  to  Extreme  Community Quarantine in the Philippines caused by COVID-19 Pandemic”, Asian Journal of Multidisciplinary Studies, 3(1), 2020.
[4] G. T. COVID-19, “Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19”, 2023, [Online]. Retrieved April 01, 2023, from Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19: https://Covid19.go.id/.
[5] N. R. Yunus and A. Rezki, “Kebijakan Pemberlakuan Lock Down Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid- 19”, Salam: Jurnal Sosial & Budaya Syar-i, 7(3), pp. 227-238, 2020.
[6] N. H. Zahro, G. A. Setiawan, and A. Amroellah, “POLA HIDUP SEHAT PASCA PANDEMI COVID-19”, MIMBAR INTEGRITAS:Jurnal Pengabdian, 1(2), pp. 299-306, 2022.
[7] R. Abudi, Y. Mokodompis, and A. N. Magulili, “Stigma Terhadap Orang Positif COVID-19”, Jambura Journal of Health Sciences and Research, 2(2), pp. 77-84, 2020.
[8] C. Juditha, “Perilaku Masyarakat Terkait Penyebaran Hoaks Covid-19”, Jurnal Pekommas, 5(2), 2020.
[9] C. Juditha, “Interaksi Komunikasi Hoax di Media Sosial serta Antisipasinya”, Jurnal Pekommas, 3(1), 2018.
[10] M.  F.  Soleh,  “Penimbunan  Alat  Pelindung  Diri  pada  Masa  Pandemi  Covid-19:  Kajian  Hukum  Pidana  Bidang Perlindungan Konsumen”, Undang: Jurnal Hukum, 3(1), 2020, doi: 10.22437/ujh.3.1.1-31.
[11] K. H. Simatupan, B. N. E. Motoh, and T. P. Kelung, “Analisis Nasib Globalisasi Pasca Pandemi Covid-19”, UPH Journal of International Relations, pp. 30-37, 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 460 − 469 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3358
[12] Y. Pernando, E. L. Febrianti, I. Syafrinal, Y. Roza,  and U. F. Afifah, “Deep Learning for Faces on Orphanage Children Face Detection”, Jurteksi, vol. 9, no. 1, pp. 25-32, 2022.
[13] A.  R.  Purnajaya,  V.  Lieputra,  V.  Tayanto,  and  J.  G.  Salim,  “Implementasi  Text  Mining  untuk  Mengetahui  Opini Masyarakat Tentang Climate Change”, Journal of Information System and Technology, vol. 3, no. 3, pp. 36-44, 2022.
[14] A.  R.  Purnajaya,  Very,  O.  Noverio,  and  C.  Alvaro,  “Analisis  Ancaman  COVID-19  Varian  XBB  di  Indonesia  pada Jejaring Media Sosial Twitter menggunakan Text Mining”, JITTER, vol. 4, no, 1, pp. 1567-1575, 2023.
[15] A. G. Tammam, “Deteksi Hoaks pada Media Sosial Berbasis Text Mining Classification System”, Sistem Informatika - Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2018.
[16] O. Sihombing, S. T. Y. Sitorus, E. Indra, and S. H. Sinurat, “Comparative Analysis of Indonesian Text Mining News Online Classification Using the K-Nearest Neighbor and Random Forest Algorithm”, JUSIKOM Prima, vol. 6, no. 1, 2022.
[17] A.  Ishak,  Y.  Y.  Chen,  and  S.  Yong,  “Distance-based  Hoax  Detection  System”,  2012  International  Conference  on Computer & Information Science (ICCIS), Kuala Lumpur, Malaysia, pp. 215-220, 2012, doi: 10.1109/ICCISci.2012.6297242.
[18] D. R. Rahadi, “Perilaku Pengguna dan Informasi Hoax di Media Sosial”, Jurnal Manajemen & Kewirausahaan, 5(1), pp. 58-70, 2017.
[19] A. Rahmadhany, A. A. Safitri, and D. Irwansyah, “Fenomena Penyebaran Hoax dan Hate Speech pada Media Sosial”, Jurnal Teknologi dan Informasi Bisnis, 3(1), pp. 30-43, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.182.
[20] I. Adiyana and F. Hakim, “Implementasi Text Mining Pada Mesin Pencarian Twitter Untuk Menganalisis Topik-Topik Terkait Kpk Dan Jokowi”, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015, pp. 570- 581, 2015.