Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569

## Proyeksi Data dan Analisis Sentimen Penggunaan Vaksin di Kabupaten Indragiri Hulu Berbasis Machine Learning
1 Ahmad Rizky Andriawan, 2 Mustakim
1 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Faculty of Science and Technology, Sultan Syarif Kasim State Islamic University Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Department of Information System, Faculty of Science and Technology, Sultan Syarif Kasim State Islamic University Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11950314477@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: mustakim@uin-suska.ac.id Submitted: 01/12/2021 ; Accepted: 22/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak – Sentimen Analisis merupakan riset yang diproses menggunakan komputer yang berasal dari opini dan emosi yang diwujudkan dalam bentuk teks. Metode yang digunakan dalam menganalisis sentimen menggunakan Text Mining digunakan untuk menambang teks agar mendapatkan pemahaman terhadap suatu aspek penting. Teks Mining dilakukan pada media sosial Twitter .  Penelitian  ini  menganalisis  sentimen  masyarakat  terkait  vaksinasi.  Tahap Preprocessing berisi Crawling  Data, Cleaning, Filtering, Stemming, TF-IDF dan Pelabelan. Hasil dari Pelabelan dan penghitungan persentase mendapatkan hasil Sentimen  Positif  dengan  persentase  sebesar  29.17%,  Sentimen  Negatif  dengan  Persentase  55.09  %,  dan  Netral  dengan Persentase 15.74%. Terlihat bahwa masyarakat Indonesia masih banyak melontarkan komentar Negatif yang berkaitan dengan vaksinasi. Hasil penghitungan K-NN dengan K-9 menghasilkan akurasi sebesar 84.53%.
Kata Kunci: Data Mining; K-Nearest Neighbor (K-NN); Text Mining; Twitter
Abstract – Sentiment analysis is research that processed used computer that comes from opinion and emotion wich realized in shape  of  text.  The  method  that  used  to  analyze  sentiment  is  using  Text  Mining  used  for  mining  the  text  in  order  to  get comprehension about the important aspect. Text Mining done at social media Twitter. This research analyze public sentiment related with vaccination. Step of Preprocessing contains Crawling Data, Cleaning, Filtering, Stemming, TF-IDF, and labeling. Result  from  labeling  and  percentage  calculation  get  percentage  that  Positive  Sentiment  is  29.17%,  Negative  Sentiment  is 55.09%  percentage,  and  Neutral  is  15.74%  percentage.  Could  be  seen  that  Indonesian  public  still  given  many  Negative Comments related with vaccination. Result of K-NN calculation with K-9 generate the accuracy is 84.53%.
Keywords : Data Mining; K-Nearest Neighbor (K-NN); Text Mining; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Corona Viruses Desease 2019 (Covid-19)  merupakan virus yang muncul pada Desember 2019 di Wuhan, Cina. Virus tersebut kemudian menyebar ke seluruh china. Dengan meningkatnya kasus positif  Covid-19 di Cina saat itu,  pemerintah  Cina  menerapkan  aturan Lock  Down yakni  tidak  beraktivitas  di  luar  seperti  biasanya  yang mengakibatkan terhambatnya mobilitas mereka. Namun, hal itu juga bertujuan untuk memutus penyebaran Covid- 19 [1]. Tidak membutuhkan waktu yang lama, virus Covid-19 menyebar ke seluruh negara termasuk Indonesia.
Di  Indonesia  sendiri  virus  Covid-19  pertama  kali  dikonfirmasi  pada  bulan  Maret  2020,  Dengan  jumlah kasus positif 2 orang. Namun, tidak disangka Covid-19 ini begitu cepat menyebar ke seluruh penjuru Indonesia. Dikarenakan di Indonesia belum menerapkan Protokol Kesehatan yang ketat sebagai bentuk pencegahan terhadap Covid-19.  Dikutip  dari  laman  covid19.go.id,  kasus  terkonfirmasi  positif  Covid-19  di  indonesia  per  tanggal  28 September 2021 mencapai 4.211.460 kasus. Sedangkan sebanyak 4.031.099 kasus terkonfirmasi sembuh[2]. Hal ini  menandakan  virus  Covid-19  sangat  mudah  menular,  namun  berpeluang  tinggi  untuk  sembuh.  Dibuktikan dengan data yang ada saat ini. Penyebaran Covid-19 di Indonesia sudah tersebar di berbagai daerah tidak terkecuali di Provinsi Riau. Dilansir dari website corona.riau.go.id, di provinsi Riau total konfirmasi Covid-19 per tanggal 28 September 2021 sebanyak 127.258 kasus. Sedangkan di Kabupaten Indragiri Hulu kasus Covid-19 per tanggal 28 September 2021 terkonfirmasi sebanyak 6233 kasus [3].
Dengan  banyaknya kasus Covid-19  yang semakin parah, para peneliti  melakukan pengembangan  vaksin yang ditujukan sebagai antisipasi dan perlawanan terhadap Covid-19. Namun, meyakinkan masyarakat indonesia agar segera vaksin juga bukan perkara yang mudah. Hal ini disebabkan adanya keraguan, kesalahan informasi, dan berita  bohong  mengenai  vaksinasi  yang  beredar  luas  di  kalangan  masyarakat  [4].  Namun,  dengan  begitu  tidak sedikit pula masyarakat yang melakukan vaksinasi atas dasar kesadaran diri sendiri.
Sentimen analisis merupakan riset yang diproses menggunakan komputer yang berasal dari opini dan emosi yang diwujudkan dalam bentuk teks [5]. Ini merupakan cara agar mendapatkan pendapat publik dengan mudah tanpa harus survei secara manual yang menghabiskan banyak biaya [5]. Salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis  sentimen  menggunakan Text  Mining.  Text  Mining digunakan  untuk  menambang  teks  agar mendapatkan pemahaman terhadap suatu aspek penting [6]. Text Mining dapat dilakukan pada media sosial seperti Instagram dan Twitter.  Implementasi Text  Mining Twitter sangat populer saat ini. Seperti  yang telah dilakukan oleh Bunoro tahun 2017 [7]  melakukan penelitian tentang sentimen masyarakat mengenai calon Gubernur DKI
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569
Jakarta  saat  itu.  Menggunakan  metode  Klasifikasi Naive  Bayes  Classifier (NBC)  yang  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 95% [7].
Penelitian lain menggunakan bahasa Python yang dilakukan oleh Fauziyyah tahun 2020 [8] dari pencarian terhadap kata kunci Covid-19 menghasilkan Netral sebesar 58,94% dan 55,10% untuk kata kunci Coronavirus . Artinya, masyarakat masih dalam  batas Netral dalam beropini  mengenai Covid-19  [8]. Dalam prosesnya  mesin pembelajaran yang digunakan sangat beragam, salah satunya adalah algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), yang pernah digunakan oleh Mustakim tahun 2016 dalam  menganalisis  prediksi predikat prestasi  Mahasiswa Sistem Informasi  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  dengan  menggunakan  data  Mahasiswa  Program  Studi Sistem Informasi angkatan 2014/2015 sebagai data testing dengan jumlah 50 data, dan sebagai data training dari data angkatan 2012/2013  dengan  jumlah 165 data yang  menghasilkan pengujian akurasi sebesar 82% [9]. Pada penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  masyarakat terkait  Vaksinasi  di  Provinsi  Riau,  yang  bertujuan  untuk mengetahui besar atau kecilnya antusiasme masyarakat terhadap vaksinasi dikarenakan banyaknya keraguan dan berita  bohong  dikalangan  masyarakat  terhadap  vaksinasi.  Sehingga,  menimbulkan  kontroversi  di  masyarakat. Penelitian ini ditujukan untuk masyarakat luas sebagai evaluasi terhadap adanya vaksinasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  pada  penelitian  ini  terdapat  proses  utama  yaitu  tahap  pengumpulan  data  melalui  metode Crawling Data , pengolahan data, penghitungan algoritma, dan hasil serta analisis. Adapun metode penelitian yang dilakukan terdapat pada Gambar 1.
Mulai Crawling Data Preprocessing Data K-Nearest Neighbor Hasil dan Analisis Selesai Data Training Data Testing TF-IDF Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini data yang digunakan merupakan hasil dari proses Crawling Data melalui jejaring sosial Twitter dengan hasil pencarian atribut waktu, id , username , dan text yang  berisi  nama pengguna dan  isi tweet . Kemudian dilakukan tahap Preprocessing berupa tahap cleaning, filtering, hingga tranformasi data. Transformasi yang  dilakukan  adalah  dengan  merubah  data  yang  awalnya  teks  menjadi  angka  dengan  metode  TF-IDF. Dilanjutkan dengan proses penghitungan akurasi menggunakan Algoritma K-NN dengan menerapkan percobaan K-3  sampai  dengan  K-9.  Tahap  terakhir,  hasil  dan  analisis  berdasarkan  hasil  penghitungan  menggunakan Algoritma.

## 2.1 Data Mining dan Text Mining
Data Mining adalah proses mengekstrak dan mendapatkan pengetahuan menggunakan suatu teknik statistik hingga Machine Learning yang berasal dari berbagai Database [9][10]. Data Mining adalah proses dalam menghasilkan informasi yang penting dengan cara menggali data [11]. Data Mining merupakan suatu teknik untuk mendapatkan pengetahuan  dan  pola  yang  berasar  dari  data  dalam  ukuran  besar  [12]. Text  Mining merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  dari  sekumpulan  data  dalam  bentuk  teks  dengan  jumlah  besar  dan
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569
merupakan turunan dari Data Mining [13]. Text Mining digunakan untuk menggali informasi dalam bentuk teks pada  sebuah  dokumen  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berkualitas  [14].  Dalam  skala  besar, Text  Mining digunakan untuk mencari dan mengolah data berupa teks yang tidak beraturan hingga menghasilkan informasi.
2.2 K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN adalah salah satu algoritma strategi dengan kalkulasi Supervised Learning dan sering digunakan sebagai proses dalam klasifikasi data [15]. Perhitungan K-NN merupakan prosedur belajar dengan mencari kumpulan K item  dalam  informasi  terdekat  dengan  item  dalam  informasi  baru  [9].  K-NN  merupakan  algoritma  yang menghitung bobot dari suatu item baru berdasarkan item sebelumnya [11], sesuai dengan persamaan 1.
(x,y)=√Σ(xk−yk)2nk−1 (1)

## 2.3 Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF merupakan metode yang digunakan untuk mengukur serta memberikan bobot pada data yang digunakan serta  memilah  kata  yang  sering  digunakan  dan  menghilangkan  kata  yang  tidak  diperlukan  serta  mengkonversi kedalam bentuk angka [16]. Persamaan untuk menghitung TF-IDF, dapat dilihat pada persamaan 2.
W d,t = TF d,t * IDF t (2)

## 2.4 Euclidean Distance
Euclidean Distance merupakan metode untuk menghitung kedekatan jarak dari dua objek yang berdekatan [17]. Euclidean  Distance merupakan  sebuah  distribusi  yang  baik  untuk  membuat  antara  perbandingan  nilai  yang berbeda [18]. Persamaan untuk Euclidean Distance dapat dilihat pada persamaan 3. d (x ,y) = √(∑ n i=1 (x i – y i ) 2 ) (3)

## 2.5 Vaksinasi
Vaksinasi  merupakan puncak dan solusi tersendiri  akibat tersebarnya  Covid-19 ke penjuru dunia tak terkecuali Indonesia. Namun, di balik itu, tidak sedikit yang meragukan tentang keamanan dan dampak pasca vaksinasi [19]. Salah satu tempat membagikan pendapat tersebut terdapat pada media sosial Twitter.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknkik Crawling Data yang merupakan proses untuk mendapatkan data dari Internet yang ditujukan untuk penelitian [20]. Dalam melakukan Crawling Data , penulis mencari atribut berupa waktu, id , username , dan text yang berisi nama pengguna dan isi tweet sebanyak 10567 record. Kemudian menyisakan atribut text dengan jumlah Record sebanyak 10000 record . Hasil Crawling data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Crawling Data No text 0 b’rt @republikaonline: sehingga perlu disiapka… 1 b’rt @anggita_lung: masyarakat diharapkan teru… 2 b'rt @ariestarico2: mengajak segenap masyaraka... 3 b'rt @abdulazizlatte: juru bicara @satgascovid... ... ... 10564 b'rt @polres_demak: siaga wali\nvaksinasi mala... 10565 b'rt @4ntiho4x: selain dipengaruhi oleh penera... 10566 b'akselerasi vaksinasi serentak seluruh indone... 10567 b'kominfo deteksi ribuan hoaks covid-19, vaksi...

## 3.2 Transformasi data
Transformasi  data  dilakukan  dengan  merubah  data  yang  awalnya  berbentuk  teks  menjadi  angka  sesuai penghitungan bobot menggunakan metode TF-IDF. Hasil tranformasi data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data
afrika akselerasi aman amp anak
ayo babinsa capai cegah cepat 0 0 0 0 0 0.937841 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569
afrika akselerasi aman amp anak ayo babinsa capai cegah cepat ... ... ... ... ... ... ...  ... ... ... ... 9996 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9997 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9998 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 9999 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.417794

## 3.3 Proses Algoritma K-NN
Semua data yang akan dihitung menggunakan algoritma K-NN berdasarkan data yang telah ditransformasi pada tabel  2.  Atribut  berdasarkan  semua  kata  yang  muncul  dalam tweet .  Penghitungan  mendapatkan  2  hasil  yakni berdasarkan persentase pembobotan pada kata yang bermakna negatif, netral, dan positif, serta hasil akurasi yang dihasilkan dari penghitungan Algoritma K-NN dengan K-3, K-5, K-7, dan K-9.
Tabel 3. Hasil penghitungan diurutkan berdasarkan Atribut Negatif, Netral, dan Positif.
negatif  netral positif 0 0.0 1.000000  0.000000 1 0.0 1.000000  0.000000 2 0.0 0.714286  0.285714 3 0.0 0.568224  0.431776 ... ... ... ... 2996 0.0 1.000000  0.000000 2997 0.0 1.000000  0.000000 2998 0.0 1.000000  0.000000 2999 0.0 0.857143  0.142857
Gambar 2. Perbandingan nilai sentimen positif, negatif, dan netral.
Gambar  2  merupakan  visualisasi  berdasarkan  hasil  penghitungan  semua dataset dengan  atribut  Positif, Negatif,  dan  netral  berdasarkan  Tabel  3.  Yang  mana  tingkat  persentase  tertinggi  pada  atribut  Negatif  dengan persentase  55,09%,  atribut  Netral  dengan  persentase  terendah  sebesar  15,74%,  dan  atribut  Positif  dengan persentase 29,17%.
Positif (29,17%) Negatif (55,09%) Netral (15,74%) HASIL SENTIMEN 81.80% 81.50% 81.33% 84.06% 84.16% 84.10% 84.46% 84.26% 84.53% 84.43% K - 1 K - 2 K - 3 K - 4 K - 5 K - 6 K - 7 K - 8 K - 9 K - 1 0

## P E R C O B A A N   A L G O R I T M A   K - N N
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569
Gambar 3. Grafik Akumulasi Percobaan Algoritma K-NN K-1 sampai dengan K-10 Berdasarkan  hasil  penghitungan  pada  Gambar  2,  terlihat  bahwa  opini  dari  masyarakat  indonesia  masih banyak  mengandung  suatu  hal  negatif,  yang  mana  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan  sentimen  positif  dan sentimen  netral dengan persentase paling sedikit. hal  ini dapat menunjukan bahwa  masyarakat indonesia  masih banyak yang membuat kata-kata dengan konotasi negatif yang berkaitan dengan vaksinasi. Tentu saja hal tersebut tidak bersifat mutlak. Karena, sistem menghitung berdasarkan kata per kata. Sehingga ada kemungkinan bahwa kata yang dinilai negatif oleh sistem, sebenarnya bermaksud positif.
Kemudian  dilakukan  penghitungan  Algoritma  K-NN  untuk  menghitung  akurasi.  Percobaan  dilakukan dengan  menggunakan  K-1  sampai  dengan  K-10,  menghasilkan  tingkat  akurasi  terendah  pada  percobaan  K-3 sebesar  81,33%.  Sedangkan,  akurasi  tertinggi  pada  percobaan  K-9  sebesar  84,53%.  Hasil  tersebut  lebih  tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya yang menghasilkan akurasi sebesar 82%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  hasil  dari  penghitungan  persentase  berdasarkan  label  yang  diperoleh mendapatkan hasil sentimen Positif dengan persentase sebesar 29.17%, sentimen Negatif dengan persentase 55.09 %, dan Netral dengan persentase 15.74%. Sedangkan dalam penghitungan dengan menggunakan Algoritma K-NN dengan k=7, menghasilkan akurasi sebesar 84.46%.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  Puskesmas  Kilan  Kec.  Batang  Cenaku  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melakukan penelitian. Keluarga besar Puzzle Research Data Technology selalu memberikan masukan, dorongan dan semangat dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] S.  Sindi et  al. ,  “ANALISIS  ALGORITMA  K-MEDOIDS  CLUSTERING  DALAM  PENGELOMPOKAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, 2020.
[2] Satuan  Tugas  penanganan  COVID-19,  “Peta  Sebaran  Covid-19,” Satuan  Tugas  penanganan  COVID-19 ,  2021. https://covid19.go.id/peta-sebaran-covid19 (accessed Sep. 28, 2021).
[3] Pemerintah Provinsi Riau, “Data & Statistik,” Pemerintah Provinsi Riau , 2021. https://corona.riau.go.id/data-statistik (accessed Sep. 28, 2021).
[4] N. P.  Astuti,  E. G. Z.  Nugroho, J. C.  Lattu,  I. R. Potempu, and  D. A. Swandana, “Persepsi Masyarakat terhadap Penerimaan Vaksinasi Covid-19: Literature Review,” Jurnal Keperawatan , vol. 13, no. 3, pp. 569–580, Jul. 2021, doi: 10.32583/KEPERAWATAN.V13I3.1363.
[5] I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief  Network,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 11, no. 2, 2017, doi: 10.22146/ijccs.24716.
[6] T. Zhang, B. Li, and N. Hua, “Chinese cultural theme parks: text mining and sentiment analysis,” Journal of Tourism and Cultural Change , 2021, doi: 10.1080/14766825.2021.1876077.
[7] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” 2017.
[8] A.  K.  Fauziyyah,  “ANALISIS  SENTIMEN  PANDEMI  COVID19  PADA  STREAMING  TWITTER  DENGAN TEXT MINING PYTHON,” Jurnal Ilmiah SINUS , vol. 18, no. 2, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[9] Mustakim and G. Oktaviani, “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa,” Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Industri ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  195–202,  2016,  [Online].  Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin
[10] I. Kamila, U. Khairunnisa, and Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[11] R. Harun, K. Chandra Pelangi, and Y. Lasena, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI HUJAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN),” Online, 2020. [Online]. Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[12] A. Ramadhan, Z. Efendi, and Mustakim, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling,” Pekanbaru, May 2017.
[13] T. W. D. Sari, “Penerapan Text Mining Dengan Menggunakan Algoritma TF-IF Untuk Klasifikasi Genre Novel,” Pelita  Informatika:  Informasi  dan  Informatika ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  29–37,  Aug.  2021,  Accessed:  Dec.  24,  2021. [Online]. Available: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/pelita/article/view/3142
[14] Asril  Hamdani,  Mustakim,  and  Kamila  Insanul,  “Klasifikasi  Dokumen  Tugas  Akhir  Berbasis  Text  Mining menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” 2019.
[15] A. Hidayat, M. Zakiy Fauzi, Syukra Imaduddin, and Mustakim, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Probabilistic Neural Network untuk Analisis Opini Masyarakat Terhadap Toko Online di Indonesia,” 2019.
[16] S. Qaiser and R. Ali, “Text Mining: Use of TF-IDF to Examine the Relevance of Words to Documents,” International Journal of Computer Applications , vol. 181, no. 1, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917395.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3569
[17] A.  M.  Habibi  and  R.  R.  Santika,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam  Menentukan  Jurusan Menggunakan Metode Euclidean Distance Berbasis Web Pada SMP Setia Gama,” vol. 3, pp. 7–14, 2020.
[18] Dmitry Vasilyev and Andrey Rashich, SEFDM-signals Euclidean Distance Analysis . IEEE, 2018.
[19] Abidin  Yumetri  and  Iska  Zikri  Neni,  “SOSIALISASI  VAKSINASI  COVID-19  TERHADAP KERAGUAN  MASYARAKAT ATAS EFEK NEGATIF PASCA VAKSIN,” 2020.
[20] J. Eka Sembodo, E. Budi Setiawan, and Z. Abdurahman Baizal, “Data Crawling Otomatis pada Twitter,” 2016. doi: 10.21108/indosc.2016.111.