## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 2 (2021) 85 - 98

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Analisis Sentimen dan Topic Modelling Pada Pembelajaran Online di Indonesia Melalui Twitter
Indra Kusumajati Susanto
Program Studi Manajemen Binis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Telkom University
indrakusumajati@student.telkomuniversity.ac.id

## Abstract
This study aims to determine the comments and responses of various parties regarding the online learning carried out during the COVID-19 pandemic in Indonesia using sentiment analysis and topic modeling methods with Orange's machine learning. Data in the form of comments and reactions from various parties regarding online learning was taken on April 18, 2020 and January 21, 2021 from Twitter using the API (Application Programming Interface). The results of the processed data taken on  April  18,  2020,  revealed  that  of  the  comments  and  responses  that  appeared,  most  of  them  contained  the  emotion  of surprise  with  a  value  of  44.5%.  The  excitement  of  surprise  arose  mostly  because  Indonesians  weren't  ready  for  online learning. And the data collection on January 21, 2021 contains the highest amount of joy emotions with a value of 48.4%. Joy's emotions arise due to the tale of the task rider. Information from this research is that the e-learning system that has been implemented to date is still experiencing problems. These can be seen from the complaints where the word assignment was used 481 times. In addition, complaints with the word abandonment reappeared 330 times in the second period.
Keywords: education; e-Learning; twitter; sentiment analysis; topic modeling.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  komentar  dan  respon  dari  berbagai  pihak  mengenai  pembelajaran online yang dilakukan  selama  berlangsungnya  pandemi  COVID-19  yang  masih  terjadi  di  Indonesia  menggunakan  metode  analisis sentimen  dan topic  modeling dengan machine  learning Orange.  Dimana  untuk  data  yang  berupa  komentar  dan  reaksi  dari berbagai  pihak  mengenai  pembelajaran online diambil  pada  18  April  2020  dan  21  Januari  2021  dari  media  sosial  Twitter menggunakan API (Aplication Programming Interface). Hasil olahan data yang diambil pada 18 April 2020 dapat diketahui bahwa  dari  komentar  dan  respon  yang  muncul,  paling  banyak  mengandung  emosi surprise dengan  nilai  44.5%.  Emosi surprise menjadi  yang  paling  banyak  muncul  karena  pada  awal  pelaksanaannya,  masyarakat  Indonesia  masih  belum  siap dengan pembelajaran online yang diterapkan. Baik mengenai sarana dan prasarana, serta teknis kegiatan pembelajaran online. Dan untuk pengambilan data pada 21 Januari 2021,  dari komentar dan respon yang didapatkan, paling banyak mengandung emosi joy dengan nilai 48.4%. Namun, banyaknya emosi joy ini justru muncul karena adanya akun joki tugas-tugas sekolah dan  tugas  kuliah.  Dari  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan  oleh  Orange  juga  memberikan  informasi  bahwa  sistem pembelajaran online yang  dilakukan  sampai  saat  ini  masih  mengalami  beberapa  kendala.  Hal  tersebut  salah  satunya  dapat dilihat dari keluhan menggunakan kata  tugas yang muncul sebanyak 481 kali. Selain itu, keluhan menggunakan  kata tugas juga kembali muncul sebanyak 330 kali pada periode kedua.
Kata kunci: pendidikan; pembelajaran online ; twitter; analisis sentiment ; topic modeling.
© 2021 Jurnal JOINTECS
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98

## 1. Pendahuluan
Dunia  digegerkan  dengan  wabah  Virus  Corona  atau COVID-19.  Dimana  COVID-19  ini  telah  menyebar  di berbagai  negara  di  dunia.  Bahkan  saat  ini  muncul varian baru dari COVID-19. Dampak yang ditimbulkan oleh penyebaran COVID-19 ini merambah ke berbagai bidang,  salah  satunya  dalam  bidang  pendidikan. Pendidikan  merupakan  sebuah  proses  pengalihan pengetahuan  yang  dilakukan  secara  sistematis  dari seseorang  kepada  orang  lain  sesuai  dengan  standar yang  telah  ditetapkan  oleh  para  ahli.  Dengan  adanya transfer  pengetahuan  yang  dilakukan  diharapkan  dapat mengubah  sikap,  tingkah  laku,  kedewasaan  dalam berpikir  dan  kedewasaan  pada  kepribadian  yang dilakukan dalam pendidikan formal maupun pendidikan informal  [1].  Salah  satu  negara  yang  bidang pendidikannya  terdampak  oleh  COVID-19  adalah Indonesia.  Indonesia  berupaya  untuk  melaksanakan langkah  alternatif  agar  berbagai  bidang  tidak  lumpuh total.  Dalam  bidang  pendidikan  tersebut,  Indonesia memberlakukan  pembelajaran online atau e-learning sebagai  langkah  agar  pendidikan  di  Indonesia  tetap berlangsung  ditengah  wabah  yang  terus  menyebar. E- learning merupakan pembelajaran yang memungkinkan atau didukung oleh penggunaan alat dan konten digital. E-learning biasanya  melibatkan  beberapa  bentuk interaktivitas,  termasuk  di  dalamnya  dapat  berupa interaksi online antara  peserta  didik  dan  pengajar  atau kelompok mereka . E-learning biasanya diakses melalui internet,  namun  teknologi  lainnya  seperti  CD-ROM juga dapat digunakan. Walaupun demikian, penggunaan  istilah  pembelajaran  online  lebih  identik dengan  pembelajaran  jarak  jauh  diakses  melalui internet  [2].  E -learning juga  dapat  berisi  berbagai obyek pembelajaran yang dilengkapi dengan multimedia  dan  dipadukan  dengan  sistem  informasi akademik,  evaluasi,  komunikasi,  forum  diskusi  dan berbagai alat pembelajaran lainnya [3].
Pemberlakuan  pembelajaran online yang  diterapkan  di Indonesia  tersebut  mencakup  hampir  seluruh  jenjang pendidikan. Mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi.  Sehingga  terdapat  banyak  pihak  yang terdampak  baik sebagai  siswa,  mahasiswa, hingga para pendidik,  dan  seluruh  pelaku  pembelajaran online . Artinya  ada  banyak  yang  merasakan  pembelajaran online tersebut.  Hal  tersebut  berarti  pembelajaran online ini  memiliki  pengaruh  dan  dampak  yang  sangat besar. Sehingga tingkat efektifitas dan efisiensi menjadi salah  satu  indikator  untuk  mengetahui  apakah pembelajaran online ini  berjalan  dengan  baik  atau tidak. Selain itu, respon dari masyarakat menjadi sangat penting untuk sebuah evaluasi dari sebuah pembelajaran online yang diberlakukan.
Dengan  adanya  pemberlakuan  kebijakan  mengenai pembelajaran online di  Indonesia  tersebut,  maka  perlu dilakukan  analisis  sentimen  dan topic  modelling untuk mengetahui  bagaimana  respon,  pendapat,  ataupun komentar dari masyarakat dan para pelaku
pembelajaran online terkait  pembelajaran online yang saat  ini  diberlakukan.  Analisis  sentimen  berkaitan dengan  emosi  seseorang  yang  terkandung  dalam  teks dan menggunakan semantik khusus [4]. Dimana secara umum, sentiment  analysis ini  dibagi  menjadi  2 kategori,  yaitu Coarse-grained  sentiment  analysis dan Fined-grained sentiment analysis [5]. Analisis sentimen  juga  didefinisikan  sebagai  suatu  studi komputasi  sosial  dari  sebuah  opini,  penilaian,  sikap, dan  emosi  seseorang  terhadap  suatu  entitas,  individu, permasalahan,  peristiwa,  topik  dan  gejalanya  [6]. Dimana,  definisi  dari  emosi  yaitu  pengalaman  afektif dengan penyesuaian dari  dalam diri  individu mengenai keadaan  mental  dan  fisik,  dan  berwujud  pada  suatu perilaku  yang  tampak  [7].  Dan  pada  diri  manusia terdapat  emosi  dasar  yang  terdiri  dari  emosi  takut ( fear ),  marah  ( anger ),  jijik  ( disgust ),  sedih  ( sadness ), terkejut  ( surprise ),  dan  senang  ( joy )  [8].  Sedangkan, definisi  dari  t opic  modelling adalah  suatu  model generatif  dokumen  yang  menerapkan  sebuah  prosedur probabilistik  dengan  mana  dokumen  dapat  dihasilkan, output  pemodelan  topik  adalah  suatu  kelompok  kata yang  membentuk  cluster  dan  topik  berdasarkan distribusi  probabilitas  kata  pada  suatu  kumpulan dokumen [9]. Dimana setiap topik memiliki konsistensi internal  seperti  kata-kata  yang  selalu  muncul  di  dalam sebuah  dokumen  atau  kata  yang  tidak  banyak  muncul diluar  topik  itu,  sehingga  dari  kondisi  tersebut  peneliti menentukan  apa  yang  merujuk  pada  konsistensi  ini dengan penafsiran topik yang didapatkan [10].
Analisis  sentimen  dan  topik  yang  dibahas  dari  sebuah reaksi,  komentar,  ataupun  pendapat  yang  diberikan masyarakat  tersebut  dapat  mencerminkan  seberapa efisien  dan  efektifnya  kebijakan  yang  diberlakukan. Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Habibi et al ,  dijelaskan  bahwa  kategori  dari  emosi  pelajar  pada sistem  pembelajaran  elekronik  atau online sangat penting  untuk  diketahui.  Status  emosi  pelajar  sangat sulit  dideteksi  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  dari sistem e-learning . Sentiment  mining pada  pesan  yang ditulis  oleh  pelajar  di  Twitter,  membantu  untuk mengetahui  informasi  tentang sentiment  polarity (negatif,  positif)  dan  dimodelkan  untuk  mengetahui perubahan emosi pelajar [11].
Sehingga, dari paparan yang telah dijelaskan, penelitian ini  memeiliki  dua  pertanyaan  penelitian,  yang  pertama yaitu  bagaimana  komentar  dan  respon  masyarakat Indonesia  khususnya  para  pelaku  pembelajaran  online pada  media  sosial  Twitter  mengenai  pembelajaran online yang  diterapkan  di  Indonesia.  Dan  yang  kedua yaitu  bagaimana  efektifitas  dan  efisiensi  pembelajaran online yang  diterapkan  di  Indonesia.  Diharapkan,  dari penelitian  yang  dilakukan,  nantinya  dapat  menjadi bahan  evaluasi  pelaksanaan  kebijakan  mengenai pembelajaran online dan dapat dijadikan sebagai acuan dalam  menetapkan  kebijakan  pada  bidang  pendidikan di Indonesia di kemudian hari.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Gambar 2. Flowchart Proses Fined-grained Sentiment Analysis 2. Metode Penelitian
Sesuai  dengan  kerangka  penelitian  pada  Gambar  1. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dan kualitatif  yang  menerapkan  konsep  dari big data . Big data merupakan  suatu  fenomena  baru  yang  muncul karena adanya data yang melimpah di dunia maya yang mempunyai  ukuran  sangat  besar,  cepat,  dan  berbeda dengan  karakteristik  database  konvensional  [12].  Dan secara garis besar, big data tersebar di ruang elektronik yang salah satu diantaranya adalah internet. Dimana big data memiliki proses pengerjaan yang dilakukan secara bertahap  dimulai  dari  pengumpulan,  pengorganisasian, penyimpanan hingga analisa [13]. Dan saat ini menjadi 4 karakteristik yaitu volume , velocity , variety , dan value yang  berarti  proses  yang  dilakukan  untuk  menemukan makna atau nilai dari data besar [14].
Kemudian,  untuk  pengumpulan  data  dilakukan  dengan crawling  data . Crawling merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  ada dalam  web. Crawling bekerja  secara  otomatis,  dimana informasi  yang  dikumpulkan  berdasarkan  atas  kata kunci  yang  diberikan  oleh  pengguna  [15]. Crawling data  tersebut  dilakukan  langsung  pada  aplikasi  Orange dengan  menggunakan  API  (Aplication  Programming Interface) yang di dapatkan dari Twitter.
Teknik  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini menggunakan  teknik data  mining untuk  mencari  pola dalam  data  yang  berbentuk  teks,  atau  dengan  kata  lain penelitian  ini  menggunakan  model text  mining untuk melakukan penggalian informasi yang bermanfaat. Text mining merupakan suatu  istilah umum yang digunakan pada  bidang  teknologi  untuk  menganalisa  dan memproses data teks yang memiliki jenis semi struktur dan  tidak  terstruktur  [16]. Text  mining hampir  sama dengan data mining , bedanya text mining menggunakan data  yang unstructure atau semi-structure contohnya
email,  dokumen  yang  berisi  teks,  laman  dan  lain-lain. Sehingga text mining dapat mengekstrak informasi baru dari sumber yang tidak terstruktur [17].
Untuk  metode  yang  dilakukan  yaitu  metode  analisis sentimen dan topic modelling . Dimana untuk penelitian mengenai  analisis  sentimen  ini  termasuk  dalam Fined- grained  sentiment . Fined-grained  sentiment  analysis merupakan  sebuah  analisa  yang  dilakukan  dengan obyek  yang  ingin  diklasifikasi  bukan  lagi  berada  pada level  dokumen  melainkan  sebuah  kalimat  yang terkandung  pada  suatu  dokumen  [8].  Dimana  untuk proses  utama  dari Fined-grained  sentiment  analysis dapat dilihat pada flowchart sebagai berikut [18].
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini bersumber  dari  Twitter  menggunakan  kata  kunci. Twitter merupakan salah  satu platform media  sosial untuk  bertukar  informasi  dimana  para  pengguna  bisa berinteraksi antara satu dengan yang lainnya [19]. Kata kunci yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kuliah online ,  belajar online ,  serta  #kuliah online ,  dan #belajardirumah.  Data  yang  diambil  adalah  sebanyak 5000 tweet .  Data tweet tersebut  diambil  dari  media sosial Twitter yang dilakukan dalam dua periode waktu yaitu periode pertama pada Tanggal 18 April 2020 dan periode kedua pada Tanggal 25 Januari 2021.
Untuk  tahap  penelitian  pada  penelitian  ini  merujuk pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Talib et  al dilakukan  dengan  lima  tahap,  yaitu  [20]:  data collection, preprocessing data, processing data, analysis,  dan  conclusion.  Tahap  pertama  yang dilakukan adalah data collection, yaitu proses awal dari penelitian yang dilakukan, dimana pada proses ini kami melakukan  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber, baik  data  primer  maupun  data  sekunder.  Untuk penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang  berasal dari  Twitter  dengan  kata  kunci  kuliah online ,  belajar online , serta #kuliah online , dan #belajardirumah.
Tahap  selanjutnya  adalah prepocessing data ,  yaitu tahap  dimana  biasanya  dilakukan cleaning , reducing dan  lain  sebagainya  agar  data  yang  didapatkan merupakan  data  yang  memiliki  kualitas  yang  bagus. Namun, preprocessing data  dalam  penelitian  ini dilakukan  dalam  menyortir  kata-kata  yang  perlu  dan yang tidak perlu. S etelah melakukan tahap preprocessing dilajutkan  dengan processing data. Processing data merupakan tahap inti untuk menemukan  sebuah  pengetahuan  dan  visualisasi  yang didapatkan  dari  sebuah  data. Processing data  ini dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  machine
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Gambar 2. Pemetaan Sentimen Emosi Periode Pertama Gambar 5. Tweet Emosi Sadness Nilai Tertinggi Periode Pertama
learning  yang berupa Orange. Pada processing data ini Orange  akan  melakukan  pengelompokan  berdasarkan emosi  yang  termuat  dalam  suatu  tweet  yang  telah didapatkan.  Setelah  dilakukan  proses  pengelompokan dan  penyortiran  kata-kata  yang  tidak  perlu,  Orange kemudian  akam  melakukan  visualisasi  dari  hasil pengelompokan.  Hasil  visualisasi  yang  dilakukan Orange  tersebut  berupa  pengelompokan  emosi,  topik yang  dibahas,  dan  sentimen  yang  muncul.  Dari  hasil visualisasi  tersebut  nantinya  dapat  dilakukan  proses analysis .Tahap analysis, yaitu  tahap  dimana  kita melakukan  analisa  terhadap  hasil  yang  didapatkan  dari processing data. Dan pada tahap ini peneliti melakukan analisis  sentimen  dan  topik  modeling  dari  hasil visualisasi machine  learning .  Dan  masuk  pada  tahap yang  terakhir  yaitu conclusion, tahap  menyampaikan insight dari analisis yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Sentimen
3.1.1 Data Periode Pertama (18 April 2020)
Pada penelitian ini, analisis sentimen dilakukan dengan melihat dari emosi yang terbentuk dari setiap komentar atau  cuitan  masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online di Indonesia. Dari emosi yang terbentuk tersebut didalamnya  terdapat  respon  positif,  negatif,  maupun netral.  Untuk  melihat  pemetaan  dari  emosi  yang terbentuk,  kemudian  dilakukan  visualisasi  mengenai sentimen emosi dan tweet-tweet yang mengandung nilai tertinggi  untuk  setiap  emosi  yang  terbentuk.  Hasil visualisasi  yang  dilakukan  Orange  pada  periode pertama  ini  didapatkan  hasil  seperti  yang  tertera  pada Gambar 3 hingga Gambar 9.
Gambar 4. Tweet Emosi Surprise Nilai Tertinggi Periode Pertama
Gambar 5. Tweet Emosi Joy Nilai Tertinggi Periode Pertama
Gambar 7. Tweet Emosi Fear Nilai Tertinggi Periode Pertama
Gambar 8. Tweet Emosi Anger Nilai Tertinggi Periode Pertama
Gambar 3. Pemetaan Sentimen Emosi Periode Pertama Gambar 6. Tweet Emosi Sadness Nilai Tertinggi Periode Pertama
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Dari  hasil  visualisasi  yang  terbentuk  pada  Gambar  3. Yang  kemudian  dapat  dijelaskan  sebagai  bahwa, sentimen  emosi  dari  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online yang  paling  dominan  adalah surprise .  Dimana  ada  2225  atau  44,5%  emosi surprise yang terkandung dalam 5000 tweet yang telah diambil. Sentimen  emosi  selanjutnya  adalah  emosi joy .  Dalam penelitian  ini  ada  1908  atau  38,16%  emosi joy yang terkandung  dalam  5000 tweet yang  telah  diambil. Sentimen  emosi  yang  terdapat  pada  hasil  visualisasi berikutnya  adalah  emosi sadness .  Pada  penelitian  ini ada  344  atau  6,88%  emosi sadness yang  terkandung dalam  5000 tweet yang  telah  diambil.  Sentimen  emosi yang terbentuk selanjutnya adalah emosi fear . Ada 310 atau  6,2%  emosi fear yang  terkandung  dalam  5000 tweet yang telah diambil. Sentimen emosi yang muncul selanjutnya  adalah  emosi anger .  Emosi anger ini  ada 121  atau  2,42%  yang  terkandung  dalam  5000 tweet yang  telah  diambil.  Sentimen  emosi  terakhir  yang muncul  dalam  penelitian  ini  adalah  emosi disgust . Dimana  pada  penelitian  ini  ada  92  atau  1,84%  emosi disgust yang  terkandung  dalam  5000 tweet yang  telah diambil.
Lebih  lanjut,  dilakukan  analisis  pada box  plot yang terbentuk  dari tweet yang  diunggah  oleh  para penulisnya.  Sehingga  dapat  diketahui  apa  yang membuat  para  pelaku  pembelajaran online ini  merasa heran,  sedih,  marah,  dan  memunculkan  emosi-emosi yang  lainnya.  Dari  hasil  visualisasi  pada box  plot dari pengunggah tweet yang  memunculkan  berbagai  emosi didapatkan  hasil  mulai  dari  Gambar  4  hingga  Gambar 9.
Pada  Gambar  4  mengenai tweet emosi surprise, ternyata  akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang  didalamnya  mengandung  emosi surprise adalah akun @collegemenfess. Akun @collegemenfess memiliki persentase dengan nilai 0,99% dari keseluruhan  sentimen  emosi surprise atau  ada  sekitar 22 tweet .  Dimana  salah  satu tweet yang  ditulis  yaitu berupa  jadwal  perkuliahan online yang  tidak  tentu kapan waktunya.
Pada  Gambar  5  mengenai tweet emosi joy ,  ternyata akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang didalamnya  mengandung  emosi joy adalah  akun @collegemenfess. Akun @collegemenfess memiliki 41 tweet atau 2,15% dari keseluruhan sentimen emosi joy . Dimana, pada salah satu cuitannya menulis tentang alat atau  media  yang  digunakan  untuk  melakukan  kuliah online .
Pada Gambar 6 mengenai tweet emosi sadness , ternyata akun  @collegemenfess  menjadi  akun  yang  paling
banyak melakukan tweet yang didalamnya mengandung emosi sadness .  Akun  @collegemenfess  memiliki  5 tweet atau  1,45%  dari  keseluruhan  sentimen  emosi sadness . Dimana, pada salah satu cuitannya menuliskan kesedihan  mengenai  aktivitas  kuliah online yang membuat capek mental.
Pada Gambar 7 mengenai tweet untuk emosi fear , lagi- lagi  akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang didalamnya  mengandung  emosi fear adalah  akun @collegemenfess.  Akun  @collegemenfess  memiliki persentase nilai 1,61% dari keseluruhan sentimen emosi fear atau 5 tweet . Yang mana pada salah satu cuitannya bertuliskan  tentang  dosen  yang  baru  melakukan  kuliah online , namun dosen tersebut tiba-tiba menghilang.
Pada  Gambar  8  mengenai tweet emosi anger ,  ternyata akun  @collegemenfess  menjadi  akun  yang  paling banyak melakukan tweet yang didalamnya mengandung emosi anger. Akun  @collegemenfess  memiliki persentase  sebesar  2,48%  dari  keseluruhan  sentimen emosi  anger  atau  3 tweet .  Dimana  pada  salah  satu tweet- nya  berisi  tentang  adanya  persepsi  bahwa  kuliah online sama dengan tugas, sehingga apabila mengerjakan tugas kuliah saat weekend justru dianggap berbohong.
Dan  pada  Gambar  9  mengenai tweet emosi disgust , akun  @collegemenfess  juga  menjadi  akun  terbanyak tweet yang  didalamnya  mengandung  emosi disgust . Akun  @collegemenfess  memiliki  persentase  4,35% dari  keseluruhan  sentimen  emosi disgust atau  4 tweet . Yang  mana  pada  salah  satu tweet- nya  berisi  tentang banyaknya  tugas  yang  membuat  aktivitas  lain  seperti mandi terganggu sehingga dapat menimbulkan penyakit kulit. Dan salah satu contohnya adalah panu.
Dari  paparan  sentimen  emosi  yang  telah  ditampilkan diatas dapat diketahui bahwa, dari banyaknya sentimen emosi surprise ,  kita  dapat  mengetahui  bahwa  pada media  sosial  Twitter  awalnya  masyarakat  dan  para pelaku  pembelajaran online terkejut  dengan  keputusan yang  diambil  oleh  pemerintah  dengan  menetapkan belajar online maupun  kuliah online .  Hal  ini disebabkan  oleh  belum  siapnya  masyarakat  dan  para pelaku  pembelajaran online untuk  melakukan  kegiatan online maupun  kuliah online .  Dimana  pembelajaran online ini  merupakan  sistem  baru  yang  diterapkan pertama  kali  pada  saat  Covid-19  mulai  menyebar. Belum  siapnya  masyarakat  ini  dan  para  pelaku pembelajaran online meliputi  bagaimana  teknis pelaksanaannya  dan  mengenai  sarana  dan  prasarana. Teknis  yang  dimaksud  adalah  ketentuan  pembelajaran online seperti  lama  pembelajaran  yang  dilakukan,  dan mengenai waktu pelaksanaan pembelajaran online .
Gambar 9. Tweet Emosi Disgust Nilai Tertinggi Periode Pertama
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Untuk  emosi joy atau  senang  muncul  karena masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online merasa senang masih dapat melakukan kegiatan belajar mengajar.  Sehingga  walaupun  kondisi  COVID-19 melumpuhkan seluruh sektor termasuk sektor pendidikan,  namun  kegiatan  belajar  mengajar  tetap dapat dilangsungkan. Walaupun, pembelajaran tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi meet seperti Zoom, Google Meet, ataupun MS Teams.
Dalam emosi sadness masyarakat sangat menyayangkan bahwa tidak dapat melakukan pembelajaran  secara  tatap  muka.  Hal  lain  yang membuat  masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online yaitu sulitnya keberadaan sinyal, borosnya kuota internet  yang  terpakai,  hingga  banyaknya  tugas-tugas yang  harus  dikerjakan.  Dengan  keadaan  seperti  itu, masyarakat  merasa  sedih  karena  pembelajaran online yang dilakukan seakan justru menyulitkan.
Pada emosi fear muncul berkaitan dengan juga dengan hal-hal  yang  membuat  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online memunculkan  emosi  sedih. Dimana  salah  satunya  adalah  masyarakat  dan  para pelaku pembelajaran online takut kalau sewaktu-waktu ketika  dilakukan  pembelajaran online tidak  dapat terhubung dengan baik karena disebabkan oleh jaringan yang buruk. Sehingga pembelajaran menjadi terhambat.
Hampir  sama  dengan  emosi sadness .  Emosi anger muncul dikarenakan salah satunya karena adanya tugas yang  begitu  menumpuk,  sehingga  harus  dikerjakan hingga weekend .  Namun,  seperti  yang  kita  ketahui bahwa  ketika  dirumah  biasanya  kita  juga  harus membantu pekerjaan rumah. Padahal tugas-tugas masih belum terselesaikan dan harus segera dikumpulkan. Hal inilah  yang  membuat  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para mahasiswa menjadi marah.
Emosi disgust muncul  salah  satunya  disebabkan  oleh adanya  kebiasaan  buruk  yang  dilakukan  oleh  para pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan para  mahasiswa.  Kebiasaan  buruk  yang  dilakukan seperti  dalam  mengikuti  pembelajaran online tidak diawali  dengan  mandi  terlebih  dahulu.  Selain  itu, banyaknya  tugas  dan  padatnya  jadwal  pembelajaran online yang membuat  para pelaku pembelajaran online khususnya para siswa dan para mahasiswa tidak sempat mandi.
Dari beragam emosi yang muncul pada setiap komentar yang diberikan oleh masyarakat, kemudian dikelompokkan  kedalam  respon  positif,  negatif,  netral, maupun  campuran.  Pada  penelitian  ini,  untuk mengelompokkan  berbagai  emosi  kedalam  respon positif,  negatif,  netral,  maupun  campuran  dilakukan dengan  menggunakan  bantuan heat  map. Dimana banyaknya  emosi  dapat  dilihat  dari  warna  yang terbentuk . Hasil heat  map pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 10 berikut.
Dapat  dilihat  dari heat  map pada  Gambar  10 diatas, bahwa dari akun-akun yang terambil pada pengambilan 5000 tweet , sikap dari para pelaku pembelajaran online ini  ternyata  didalamnya  banyak  mengandung  respon yang  tidak  cenderung  kepada  respon  positif  ataupun negatif.  Atau  dengan  kata  lain tweet yang  diposting oleh  akun-akun  media  sosial  Twitter  mengenai pembelajaran online memiliki  respon  netral.  Hal  ini dapat dilihat dari nilai yang tertera pada heat map pada respon  netral  yang  rata-rata  mendekati  1,00.  Namun, selain  itu,  masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online di  Indonesia  juga  memberikan  respon  positif, respon  negatif,  dan  respon  campuran  walaupun  tidak memiliki  nilai  sebesar  respon  netral.  Dari  berbagai respon  yang  muncul  ini,  dapat  dijadikan  sebagai indikasi  dari  diberlakukannya  pembelajaran online yang  merupakan  suatu  kebijakan  baru  dalam  sistem pendidikan  di  Indonesia  yang  membuat  masyarakat memberikan respon yang beragam.
Sehingga, dari pengambilan tweet yang dilakukan pada 18  April  2020,  dapat  diketahui  bahwa  masyarakat  dan para  pelaku  pembelajaran  di  Indonesia  sebagian  besar terkejut  dengan  diberlakukannya  sistem  pembelajaran online .  Hal  ini  maklum  terjadi  mengingat  selama  ini sistem  pembelajaran  di  Indonesia  selalu  dilakukan secara  tatap  muka.  Dari  kebiasaan  masyarakat Indonesia  khususnya  para  pelaku  sistem  pembelajaran yang  biasanya  dilakukan  secara  tatap  muka,  membuat masih banyak yang belum mengetahui mengenai teknis pelaksanaannya,  mengenai  sarana  dan  prasarana,  serta mengenai sistem yang harus dioperasikan dalam sistem pembelajaran online .  Sehingga  hal  tersebut  membuat masyarakat  dan para pelaku pembelajaran di  Indonesia terkejut  dengan  munculnya  pemberlakuan  sistem pembelajaran online .
Selain  itu,  respon  yang  ditunjukkan  oleh  masyarakat dan  para  pelaku  pembelajaran online di  Indonesia bermacam-macam. Namun, sebagian besar respon yang ditunjukkan  oleh  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online di  Indonesia  adalah  respon  netral. Respon  netral  ini  muncul  karena  masyarakat  dan  para pelaku  pembelajaran  di  Indonesia  mengetahui  dan sadar  bahwa  disaat  pandemi  COVID-19  walaupun
Gambar 10. Heat Map Periode Pertama
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
memang adanya
pemberlakukan kebijakan pembelajaran online belum sepenuhnya siap, namun hal yang  paling  memungkinkan  agar  pendidikan  tetap dapat dilaksanakan adalah dengan menerapkan pembelajaran secara online .
3.1.2 Data Periode Kedua (25 Januari 2021)
Pada  periode  kedua,  dari  5000 tweet yang  ditargetkan, ternyata tweet mengenai  pembelajaran online di Indonesia  dengan  kata  kunci  kuliah online ,  belajar online , serta #kuliah online , dan #belajardirumah seperti sebelumnya  hanya  tersedia  3524 tweet di  Twitter.
Kemudian  untuk  melakukan  analisa  dari  data tweet yang  telah  didapatkan,  proses  yang  dilakukan  juga seperti  yang  sebelumnya,  yaitu  dengan  melihat pemetaan  dari  emosi  yang  terbentuk,  yang  dilakukan melalui  visualisasi  mengenai  sentimen  emosi  dan tweet-tweet yang  mengandung  nilai  tertinggi  untuk setiap  emosi  yang  terbentuk.  Dari  3524 tweet , didapatkan  visualisasi  dari  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan  menggunakan machine  learning Orange sesuai  dengan  emosi  yang  terkandung  didalam  suatu tweet seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 11 hingga Gambar 18 sebagai berikut.
Gambar 16. Tweet Emosi Disgust Nilai Tertinggi Periode Kedua
Gambar 15. Tweet Emosi Sadness Nilai Tertinggi Periode Kedua
Gambar 11. Pemetaan Sentimen Emosi Periode Kedua Gambar 14. Tweet Emosi Fear Nilai Tertinggi Periode Kedua Gambar 13. Tweet Emosi Surprise Nilai Tertinggi Periode Kedua Gambar 12. Tweet Emosi Joy Nilai Tertinggi Periode Kedua
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Dari  hasil  visualisasi  mengenai  sentimen  emosi  pada Gambar  11.  Dapat  dijelaskan  sebagai  bahwa,  sentimen emosi  dari  masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online yang paling dominan pada periode kedua adalah joy .  Dimana  ada  1704  atau  48,4%  emosi joy yang terkandung  dalam  3524 tweet yang  telah  diambil. Sentimen  emosi  selanjutnya  adalah  emosi surprise . Dalam  penelitian  ini  ada  1430  atau  40,6%  emosi surprise yang terkandung  dalam 3524 tweet yang telah diambil.  Sentimen  emosi  yang  terdapat  pada  hasil visualisasi  berikutnya  adalah  emosi sadness .  Pada penelitian  ini  ada  175  atau  4,97%  emosi sadness yang terkandung  dalam  3524 tweet yang  telah  diambil. Sentimen  emosi  yang  terbentuk  selanjutnya  adalah emosi fear .  Ada  117  atau  3,3%  emosi fear yang terkandung  dalam  3524 tweet yang  telah  diambil. Sentimen emosi yang muncul selanjutnya adalah emosi disgust .  Emosi disgust ini  ada  50  atau  1,42%  yang terkandung  dalam  3524 tweet yang  telah  diambil. Sentimen emosi terakhir yang muncul dalam penelitian ini adalah emosi anger . Dimana pada penelitian ini ada 48 atau 1,3% emosi anger yang terkandung dalam 3524 tweet yang telah diambil.
Lebih  lanjut,  dilakukan  analisis  pada box  plot yang terbentuk  dari  masing-masing  sentimen  emosi  yang terbentuk. Sehingga dapat diketahui apa yang membuat para  pelaku  pembelajaran online ini  memunculkan berbagai  macam  sentiment  emosi.  Baik  untuk  emosi heran,  sedih,  marah,  dan  memunculkan  emosi-emosi yang lainnya.
Pada  Gambar  12  mengenai tweet emosi joy ,  ternyata akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang didalamnya  mengandung  emosi joy adalah  akun @alpukoat.  Akun  @alpokoat  ini  memiliki  242 tweet atau  14,20%  dari  keseluruhan  sentimen  emosi joy . Dimana,  pada  salah  satu  cuitannya  menulis  tentang adanya  joki  untuk  membantu  dalam  menyelesaikan tugas-tugas sekolah atau kuliah online bernama gotcha- !!
Pada  Gambar  13  mengenai tweet emosi surprise, ternyata  akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang  didalamnya  mengandung  emosi surprise adalah
akun  @collegemenfess.  Akun  @collegemenfess  ini memiliki. nilai 0,49% dari keseluruhan sentimen emosi surprise. Atau dengan kata lain ada sekitar 7 tweet dari akun  @cellegemenfes yang  mengandung  emosi surprise .  Dimana  salah  satu tweet yang  ditulis  yaitu tidak  pernah  menyangka  bahwa  dengan  keadaan  di rumah yang tidak menentu  dan bahkan tidak baik-baik saja, namun tetap mampu melakukan kuliah online .
Pada  Gambar  14  mengenai tweet untuk  emosi fear, akun  yang  paling  banyak  melakukan tweet yang didalamnya  mengandung  emosi fear adalah  akun @collegemenfess.  Dengan  nilai  emosi fear yang terkandung pada tweet @collegemenfess sebesar 1,14% dari  keseluruhan  sentimen  emosi fear atau  2 tweet . Yang  mana  pada  salah  satu  cuitannya  bertuliskan tentang mahasiswa yang semangatnya dalam melakukan  kuliah online sedang  turun,  dan  dia  takut tidak dapat meningkatkan semangatnya untuk melakukan kuliah online .
Pada  Gambar  15  mengenai tweet emosi sadness , ternyata  akun  @collegemenfess  menjadi  akun  yang paling  banyak  melakukan tweet yang  didalamnya mengandung  emosi sadness. Akun  @collegemenfess ini  memiliki 4 tweet atau  3,24%  dari  keseluruhan sentimen  emosi sadness .  Dimana,  pada  salah  satu cuitannya  menuliskan  mengenai  kesedihan  mahasiswa karena  sudah  rindu  dengan  kuliah  tatap  muka.  Hal tersebut  karena  dosen  pengampu  hanya  memberikan tugas saja tanpa menjelaskan materi yang diberikan.
Dan  pada  Gambar  16  mengenai tweet emosi disgust , ternyata  akun  @collegemenfess  juga  menjadi  akun yang paling banyak melakukan tweet yang didalamnya mengandung emosi disgust . Nilai dari akun @collegemenfes  untuk  emosi disgust ini  yaitu  8,00% dari  keseluruhan  sentimen  emosi disgust atau  4 tweet . Yang  mana  pada  salah  satu tweet- nya  berisi  tentang sifat teman-teman kuliah yang berubah dan menampakkan  sifat  asli  mereka  ketika  kuliah online seperti saat ini.
Pada Gambar 17 mengenai tweet emosi anger , lagi-lagi akun  @collegemenfess  menjadi  akun  salah  satunya
Gambar 18. Twee t Emosi Anger Nilai Tertinggi Lain Periode Kedua
Gambar 17. Twee t Emosi Anger Nilai Tertinggi Periode Kedua
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
melakukan tweet yang  didalamnya  mengandung  emosi anger. Akun @collegemanfes ini memiliki nilai sebesar 2,08%  dari  keseluruhan  sentimen  emosi anger atau  1 tweet . Dimana pada salah satu tweet- nya berisi  tentang sulitnya  mencari  sinyal  ditempat-tempat  tertentu  yang jauh dari perkotaan untuk melakukan kuliah online .
Selain  itu  ada  juga  akun  @febryy_L  pada  Gambar  18. Akun  @febryy_L  ini  memiliki  nilai  2,08%  dari keseluruhan  sentimen  emosi anger atau  1 tweet . Dimana  dia  menuliskan  tentang  UKT  (Uang  Kuliah Tunggal) yang harus dibayarkan penuh pada perguruan tinggi  padahal  tinggal  melakukan  sidang  untuk  tugas akhir.
Dari  beberapa tweet yang  didalamnya  mengandung sentimen emosi yang telah ditampilkan, dapat diketahui bahwa,  sentimen  emosi  yang  paling  banyak  muncul adalah  emosi joy .  Hal  menarik  yang  dapat  diketahui yaitu  ternyata  emosi joy atau  senang  yang  ditunjukkan oleh  masyarakat  atau  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para  mahasiswa  bukan mengenai  teknis  pembelajaran online ataupun  proses kegiatan  pembelajaran online itu  sendiri.  Namun, ternyata  masyarakat  atau  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para  mahasiswa senang  karena  ada  akun  yang  membuka  layanan  joki untuk  membantu  tugas-tugas  mereka  yang  bernama gotcha-!!
Pada  sentimen  emosi surprise ,  masyarakat  atau  para pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan para  mahasiswa  tidak  menyangka  akan  menjalani pembelajaran online hingga  saat  ini,  dan  itu  berarti sudah hampir satu tahun lamanya. Pelaku pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para  mahasiswa menjalani  pembelajaran online dengan  keadaan dirumah yang tidak menentu. Bahkan mungkin dengan keadaan  yang  tidak  kondusif.  Dan  hal  itulah  yang  saat ini  membuat  mereka  tidak  menyangka,  bagaimana dengan  kondisi  di  rumah  yang  kondisinya  tidak menentu  bahkan  tidak  kondusif  bisa  tetap  bertahan untuk melaksanakan pembelajaran online .
Keadaan  yang  membuat  terbentuknya  emosi fear pada masyarakat  atau  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para  mahasiswa  yaitu semangat  yang  semakin  lama  semakin  menurun sehingga  dalam  melaksanakan  pembelajaran online tidak  dapat  dijalani  dengan  semangat.  Selain  itu, mereka  juga  resah  akan  adanya  tugas-tugas  yang diberikan  terus  menerus.  Sehingga  membuat  tidak adanya  kesempatan  pada  saat weekend untuk  bersantai melepas penat.
Emosi sadness juga  muncul  sebagai  akibat  dari lamanya  pembelajaran online yang  dilakukan  sehingga membuat  para  pelaku  pembelajaran online khususnya para  siswa  maupun  para  mahasiswa  bosan  dan merindukan  pembelajaran  tatap  muka.  Emosi sadness juga  terbentuk  dari  adanya  para  pengampu  mata
pelajaran  atau  mata  kuliah  yang  hanya  memberikan materi  dan  tugas  saja  tanpa  menjelaskan  mengenai meteri  yang  diberikan.  Padahal,  dalam  memahami materi,  para  siswa  dan  para  mahasiswa  memiliki persepsi yang berbeda-beda.
Pada  sentimen  emosi disgust berubahnya  keadaan, sifat,  dan  aturan  yang  berlaku  seiring  dengan pembelajaran online yang berlangsung, membuat emosi disgust ini  terbentuk.  Karena  ternyata  seiring berjalannya  pembelajaran online banyak  mahasiswa yang menyadari bahwa banyak teman mereka yang saat kuliah  tatap  muka  menunjukkan  perilaku  yang  bukan aslinya.  Selain  itu,  aturan  yang  berlaku  juga  berubah, sehingga  mahasiswa  harus  beradaptasi,  dan  tidak sedikit  yang  bingung  untuk  beradaptasi  dengan  aturan yang berubah-ubah.
Sentimen  emosi anger terbentuk  karena  adanya keadaan  yang  tidak  memungkinkan  untuk  melakukan pembelajaran online dimana  masih  banyak  para  siswa dan  para  mahasiswa  yang  kesulitan  mencari  sinyal untuk  melakukan  pembelajaran online .  Terbentuknya emosi anger ini  juga  disebabkan  oleh  pembayaran kuliah  yang  nominalnya  sama  dengan  ketika  tatap muka.  Padahal  para  mahasiswa  tidak  dapat  menikmati fasilitas  yang  disediakan  oleh  kampus,  sehingga  hal tersebut membuat pertanyaan pada diri mereka kemana alokasi  pembayaran  kuliah  yang  akhirnya  karena tidak kunjung  mendapatkan  jawaban  membuat  emosi anger ini terbentuk.
Dari  sentimen  emosi  yang  terbentuk,  kemudian dilakukan  pengelampokan  kedalam  respon  positif, negatif, netral, maupun campuran dari tweet yang telah didapatkan.  Seperti  yang  telah  dilakukan  sebelumnya untuk  pengelompokan  kedalam  respon  positif,  negatif, netral,  maupun  campuran  ini,  dilakukan  menggunakan heat  map .  Hasil  dari  heat  map  yang  terbentuk  yaitu sebagai berikut:
Pada  Gambar  19,  dari  3524 tweet yang  didapatkan ternyata banyak diantara tweet tersebut yang didalamnya  mengandung  respon  netral.  Banyaknya tweet yang  mengandung  respon  netral  didalamnya dapat  dilihat  dari  warna  pada  respon  netral  yang
Gambar 19. Heat Map Periode Kedua
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
nilainya  hampir  semua  mendekati  1,00.  Sehingga  dari hasil  visualisasi  pada heat  map ini  dapat  diketahui bahwa pembelajaran online yang sudah berjalan hampir satu  tahun  ini,  ternyata  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online belum  banyak  yang  memberikan respon positif. Hal  tersebut  wajar terjadi karena dilihat dari tweet yang  diunggah  oleh  beberapa  akun  Twitter, belum banyak yang memberikan pujian atau ketertarikan  mengenai  pembelajaran online yang dilakukan  di  Indonesia.  Dan  dari  sedikitnya  respon positif  yan  terjadi,  berarti  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online belum  puas  dengan  pembelajaran online yang telah dilakukan di Indonesia hingga saat ini dan  penerapan  pembelajaran online yang  dilakukan  di Indonesia  hingga  saat  ini  belum  dapat  menggantikan pembelajaran secara tatap muka.
Dari  penjelasan mengenai  analisis sentimen diatas, ada hal  menarik.  Dimana  akun  @collegemenfess  menjadi akun yang memiliki nilai tertinggi pada beberapa emosi yang  terbentuk.  Hal  ini  kemudian  memunculkan pertanyaan, mengapa akun @collegemanfes ini menjadi akun  yang  memiliki  nilai  tertinggi  pada  beberapa emosi?
Hal  ini  dikarenakan  ternyata  akun  @collegemenfess yang dapat dilihat pada Gambar 20, merupakan sebuah akun yang berisi  tentang curhatan maupun diskusi  dari mahasiswa  mengenai  seputar  kejadian  atau  peristiwa yang  terjadi  di  kampus,  perkuliahan,  ataupun  juga keluh  kesah  mereka  mengenai  dosen,  tugas,  dan  lain sebagainya.  Dari  hal  itu,  berarti  dalam  pembelajaran online di  Indonesia,  banyak  mahasiswa  dan  mahasiswi memiliki  banyak  kejadian  dan  peristiwa  yang  beragam pada  setiap  pembelajaran online yang  dalam  jenjang pendidikan  perguruan  tinggi  sering  disebut  dengan kuliah online .  Sehingga  keberagaman  inilah  yang akhirnya  membentuk  emosi  dan  menimbulkan  respon yang  beragam.  Namun,  kebanyakan  didalamnya memiliki  kandungan  konten  yang  masuk  dalam  respon netral.
Selain  itu,  hal  lain  yang  dapat  diketahui  dari  akun @collegemenfess  pada  Gambar  20  yaitu  jumlah pengikutnya  yang  bertambah  sekitar  47%  selama diterapkannya  pembelajaran online di  Indonesia.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  para mahasiswa  tertarik untuk mengikuti  akun  @collegemenfess.  Dengan  tujuan sebagai salah satu sarana untuk membagikan pengalaman,  bertukar  informasi,  dan  mengetahui keadaan  para  mahasiswa  lain  yang  melakukan  kuliah online .
Dari  keseluruhan  visualisasi  dari  pengambilan tweet yang  dilakukan  pada  25  Januari  2021  dapat  diketahui bahwa terdapat perbedaan yang mana pada
pengambilan tweet periode kedua ini emosi yang paling banyak  muncul  yaitu  emosi joy .  Sayangnya,  emosi joy ini  bukan  karena  pembelajaran online yang  menurut masyarakat  dan para pelaku pembelajaran di  Indonesia sudah  dilakukan  dengan  baik  sehingga  menimbulkan emosi  senang.  Namun  dikarenakan  adanya  tanggapan yang  didalamnya  mengandung  emosi joy untuk tweet yang  menginformasikan  mengenai  joki  tugas-tugas yang  diberikan  oleh  para  pengampu  yang  bernama gotcha-!!  Ini  menjadi  salah  satu  indikasi  bahwa pembelajaran online yang dilakukan di Indonesia justru dapat  menurunkan  kemandirian  para  siswa  para mahasiswa.  Karena  dengan  adanya  gotcha-!!,  maka akan  membuat  para  siswa  dan  para  mahasiswa  tidak mengusahakan  secara  maksimal  dalam  mengerjakan setiap  tugas  yang  diberikan.  Sehingga  dengan  adanya hal seperti ini, harusnya membuat para pengampu mata pelajaran  ataupun  mata  kuliah  lebih  teliti  dalam mengoreksi  setiap  tugas  yang  diberikan  kepada  anak muridnya.
Namun, yang menjadi pertanyaan adalah mengapa joki tugas  ini  sampai  muncul?  gotcha-!!  muncul  berkaitan dengan  banyak  para  siswa  dan  para  mahasiswa  yang mengeluhkan  tentang  banyaknya  tugas  yang  diberikan kepada  mereka.  Banyaknya  tugas  yang  diberikan  yang justru membuat mereka resah. Ditambah lagi terkadang banyak  pengampu  mata  pelajaran  ataupun  pengampu mata  kuliah  hanya  memberikan  materi  dan  tugas  saja tanpa  menjelaskan  materi  yang  diberikan.  Sehingga dari  keresahan mereka itulah muncul gotcha-!! sebagai joki  untuk  mengerjakan  tugas-tugas  yang  seharusnya mereka kerjakan secara mandiri.
Selain  itu,  ternyata  pada  pengambilan  tweet  periode kedua  ini  tweet  yang  mengandung  emosi anger atau marah  menjadi  sentimen  emosi  yang  paling  sedikit ditemukan.  Itu  berarti  beberapa  masalah  yang sebelumnya muncul sudah dapat terselesaikan. Namun, sayangnya masih ditemukan mengenai sulitnya mencari sinyal  yang  stabil  utamanya  daerah  diluar  perkotaan untuk  melakukan  pembelajaran  online  sehingga membuat  pembelajaran online menjadi  terhambat.  Hal lain  yang  ditemukan  yaitu  para  siswa  dan  para mahasiswa  yang  sudah  bosan  dengan  pembelajaran online baik  itu  sekolah online atau  kuliah online .  Hal menarik  lainnya  yang  juga  ditemukan  yaitu  ternyata respon  masyarakat  dan  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para  mahasiswa sampai saat ini tidak menimbulkan respon yang positif. Dan justru menimbulkan respon yang tidak baik dengan adanya  kebijakan  perguruan  tinggi  yang  tetap menetapkan UKT (Uang Kuliah Tunggal) sama dengan ketika  perkuliahan  dilakukan  dengan  tatap  muka tanpa adanya  edukasi  mengenai  alokasi  dari  UKT  tersebut. Padahal  sebenarnya  pasti  pihak  perguruan  tinggi memiliki  pertimbangan  mengenai  kebijakan  yang dikeluarkan untuk tetap menetapkan UKT sama dengan ketika perkuliahan dilakukan dengan tatap muka.
Gambar 20. Akun @collegemenfess
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
Sehingga  dengan  COVID-19  yang  sampai  saat  ini belum  mengalami  penurunan,  maka  itu  artinya pendidikan dilakukan masih  akan dilaksanakan dengan pembelajaran  secara online .  Dengan  masih  akan diberlakukannya  sistem  pembelajaran online ,  maka harus  dilakukan  perbaikan  yang  diantaranya  yaitu mengenai  pemberian  tugas  dari  para  pengampu  mata pelajaran  atau  pengampu  mata  kuliah  kepada  para siswa dan para mahasiswa. Dimana pemberian tugas ini harus  disesuaikan  dengan  materi  yang  telah  dijelaskan sehingga  para  siswa  dan  para  mahasiswa  ini mengerjakan  tugas  berdasarkan  pengetahuan  yang mereka  tangkap  dari  penjelasan  bukan  dari  joki  tugas. Selain  itu  perlu  dilakukan  pembenahan  mengenai teknik  yang  digunakan  dalam  menyampaikan  materi secara online sehingga  para  siswa  maupun  para  siswi dan  para  mahasiswa  maupun  para  mahasiswi  tidak menjadi  bosan.  Teknik  lain  yang  dapat  dilakukan misalnya  seperti  pemberian  kuis  yang  dilakukan dengan cara game .
Hal  lain  yang  perlu  dilakukan  yaitu  harus  mau memberikan  edukasi  kepada  para  mahasiswa  nya mengenai  alokasi  UKT  yang  telah  dibayar  secara  full padahal para mahasiswa tidak merasakan fasilitas yang berada  di  kampus  oleh  perguruan  tinggi.  Perlu  juga dipastikan  bahwa  sinyal  telah  dapat  menjangkau seluruh  wilayah  di  Indonesia.  Dimana  sinyal  ini memiliki kecepatan yang stabil sehingga tidak ada yang terkendala sinyal saat proses pembelajaran online .
Dengan  terus  melakukan  perbaikan-perbaikan  maka diharapkan  akan  dapat  mengubah  respon  masyarakat dan  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para siswa  dan  para  mahasiswa  menjadi  positif  dan  puas. Sehingga  apabila  nantinya  pembelajaran online diterapkan  secara  permanen  di  Indonesia  sudah  dapat dilakukan dengan baik. Hal ini dikarenakan sudah tidak memiliki  banyak  kendala  yang  berarti  dan  telah diterima  oleh  masyarakat  serta  pelaku  pembelajaran khususnya  para  siswa  atau  para  mahasiswa  seperti halnya pembelajaran tatap muka.
3.1. Topic Modelling
3.2.1. Data periode pertama (18 April 2020)
Selain melakukan analisis sentimen, penelitian ini juga melakukan  analisis  mengenai topic  modelling .  Untuk melihat topik-topik apa saja yang menjadi bahasan pada pencarian mengunakan kata kunci kuliah online , belajar online ,  serta  #kuliah online ,  dan  #belajardirumah. Setelah  dilakukan  pemprosesan  data,  didapatkan  hasil visualisasi topic  modelling pembelajaran online seperti pada Gambar 21 berikut.
Kata  kunci  dari  topik  pertama  yang  muncul  adalah kuliah, online ,  tugas,  belajar, online ,,  dosen,  kuota, banget,  pake,  sampai.  Membicarakan  mengenai  tugas dari  dosen saat kuliah online dan belajar online . Selain itu juga membicarakan tentang kuota yang digunakan.
Kata  Kunci  dari  topik  kedua  adalah  belajar, online , kuliah, online ,  nak, online .,  semoga,  tugas,  dosen, rumah. Membicarakan tentang kuliah online dan belajar online .  Dan  membicarakan  tentang  tugas  yang diberikan dosen dirumah.
Dan  pada  topik  ketiga,  kata  kunci  yang  muncul  juga hampir  sama  dengan  kata  kunci  pada  topik  kedua  dan ketiga.  Dimana  untuk  kata  kunci  dari  topik  ketiga adalah online , belajar, tugas, online , online ., kuota, nak, kuliah,  anak,  #belajardirumah.  Kata  kunci  tersebut membicarakan  mengenai  belajar online ,  tugas online , dan kuota yang digunakan oleh anak kuliah saat belajar dirumah.
Dari topik-topik yang dibicarakan, hampir semua topik membicarakan  tentang  tugas-tugas  yang  diberikan  saat kuliah online ataupun  belajar.  Dan  juga  kuota  yang diperlukan  saat  melakukan  kuliah online ataupun belajar online .  Dan  dari  visualisasi wordcloud dan banyaknya  kata  yang  muncul  didapatkan  hasil  seperti pada Gambar 22.
Dapat dilihat pada Gambar 22, bahwa kata yang paling banyak  muncul  merupakan  kata  kuliah  dengan  muncul sebanyak  4507  kali.  Kemudian  ada  kata online sebanyak  4121  kali.  Dilanjutkan  dengan  kata  belajar yang muncul sebanyak 807 kali. Lalu kata online , yang muncul  sebanyak  513  kali.  Kata  kata  kuliah, online , belajar, online ,  merupakan  representasi  dari  kuliah online ,  dan  belajar online sebagai  kata  kunci  yang digunakan. Namun hal menarik justru terlihat dari kata yang muncul berikutnya, yaitu kata tugas yang muncul sebanyak  481  kali,  kata  dosen  yang  muncul  sebanyak 288  kali,  dan  kata  kuota  yang  muncul  sebanyak  234 kali.
Kata-kata yang sering muncul pada wordcloud ini juga terdapat pada topik-topik yang dibahas oleh para pelaku kuliah online . Artinya para pelaku pembelajaran online ini  memperhatikan  bagaimana  tugas  yang  diberikan, bagaimana  pemakaian  kuota  yang  digunakan  untuk melakukan kuliah online ataupun belajar online . Selain
Gambar 21. Topic Keyword Periode Pertama
Gambar 22. Wordcloud Periode Pertama
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
itu  ternyata  mereka  juga  memperhatikan  bagaimana dosen saat dilakukannya pembelajaran online .
3.2.2. Data Periode Kedua (25 Januari 2021)
Seperti yang dilakukan sebelumnya, kemudian dilajutkan analisis topic modelling. Dimana hal tersebut dilakukan untuk mengetahui hal apa saja yang menjadi topik  perbincangan  pada  3524 tweet yang  telah didapatkan.  Dan  dari  visualisasi topic  modelling , didapatkan hasil seperti pada Gambar 23 berikut.
Pada  Gambar  23,  kata  kunci  dari  topik  pertama  yang muncul  adalah online ,  belajar,  kuliah,  kalo,  anak, sekolah,  rumah,  tugas,  banget,  susah.  Membicarakan mengenai  tugas  yang  diberikan  saat  belajar.  Selain  itu juga mengenai tugas kuliah online yang susah.
Kata  kunci  dari  topik  kedua  adalah  tugas,  langsung, sekolah/kuliah, deadline ,  khawatir,  numpuk?,  jokiin, mepet?,gimana,  gotcha-!!.  Membicarakan  tentang gotcha-!!  yang  merupakan  sarana  joki  untuk  tugas- tugas  sekolah/kuliah.  Baik  untuk  tugas-tugas  yang menumpuk dan telah mendekati deadline .
Kata  kunci  dari  topik  ketiga  adalah  kuliah,  belajar, online ,  anak,  kalo, offline ,  sekolah,  semester,  banget, kena.  Membicarakan  mengenai  lamanya  belajar  atau kuliah online yang  sudah  dilakukan.  Dimana  lamanya pembelajaran online sama dengan satu semester belajar atau kuliah offline .
Dari  kata  kunci  pada  ketiga  topik  yang  dibicarakan, ternyata hingga saat  ini masih  banyak yang membahas mengenai  tugas  yang  diberikan  kepada  para  siswa  dan para  mahasiswa  ini  berarti  menjadi  indikasi  bahwa tugas-tugas  yang  diberikan  dirasa  cukup  membebani para  siswa  dan  para  mahasiswa  sehingga  menjadi  kata kunci pada topik awal pembelajaran online hingga saat ini.  Namun,  ada  beberapa  topik  bahasan  baru  yang muncul  yaitu  mengenai  joki  tugas  sekolah/kuliah  dan lamanya  pembelajaran online .  Munculnya  joki  tugas sekolah/kuliah  pada  kata  kunci  topik  yang  dibicarakan berarti banyak masyarakat dan para pelaku pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para mahasiswa  memberikan  banyak  tanggapan.  Dimana tanggapan  mereka  sebagian  besar  mengandung  emosi joy ,  yang  artinya  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para mahasiswa senang dengan adanya joki tugas sekolah/kuliah  ini.  Dan  kata  kunci  mengenai  lamanya pembelajaran online ini  wajar  sekali  muncul  karena pada semester ganjil Tahun 2020 saja dilakukan penuh secara online .  Namun,  hal  yang  menarik  pada pengambilan tweet periode kedua ini yaitu sudah  tidak ada  lagi  kata  kunci  kuota.  Kata  kunci  kuota  untuk
pelaksanaan  pembelajaran online saat  ini  sudah  tidak lagi  menjadi  topik  yang  banyak  diperbincangkan,  hal ini  dikarenakan  pemerintah  telah  memberikan  kuota pendidikan  yang  diberikan  setiap  bulan  kepada  para siswa dan para mahasiswa.
Kata  kunci  pada  topik  pembahasan  yang  ada  pada Gambar  23  tersebut,  muncul  berdasarkan  banyaknya kata  tersebut  muncul.  Banyaknya  kata  yang  muncul pada  Gambar  23  dapat  dilihat  dari  visualisasi wordcloud pada periode kedua ini. Dan hasil visualisasi wordcloud pada  periode  kedua  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 24.
Dari  Gambar  24  dapat  dilihat  bahwa  kata  yang  paling banyak  muncul  adalah  kata online yang  muncul sebanyak  2616  kali.  Kemudian  ada  kata  belajar sebanyak  1982  kali.  Dilanjutkan  dengan  kata  kuliah yang  muncul  sebanyak  1556  kali.  Sama  seperti  yang telah dijelaskan pada visualisasi worldcloud sebelumnya  bahwa  kata online ,  belajar,  dan  kuliah merupakan  representasi  dari  kuliah online ,  dan  belajar online sebagai  kata  kunci  yang  digunakan.  Dan  kata temuan  yang  muncul  pada  pengambilan tweet periode kedua  ini  yaitu  kata  tugas,  yang  muncul  sebanyak  330 kali. Dan kemudian ada kata jokiin dan gotcha-!! yang sama-sama muncul sebanyak 203 kali.
Dari  hal  tersebut  maka  dapat  diketahui  bahwa  saat  ini kata-kata  seperti  tugas,  langsung,  jokiin,  dan  gotcha-!! banyak digunakan, baik ditulis langsung atau di- replay dan  di- retweet oleh  akun  lainnya.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa permasalahan mengenai pemberian  tugas  yang  dirasa  sangat  membebani  para siswa  dan  para  mashasiswa  pada  awal  pemberlakuan pembelajaran online ternyata  belum  terselesaikan.  Dan justru  dari  banyaknya  tugas  yang  diberikan  membuat munculnya  joki  tugas  seperti  gotcha-!!  dan  itu  bukan merupakan  indikasi  yang  baik  untuk  keberlangsungan penerapan pembelajaran online di Indonesia.

## 4.   Kesimpulan
Dari  pembahasan  yang  dilakukan,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  ada  perubahan  persentase  emosi yang  muncul  dari  masyarakat  dan  para  pelaku pembelajaran online khususnya  para  siswa  dan  para mahasiswa di media sosial twitter yang
Gambar 23. Topic Keyword Periode Kedua
Gambar 24. Wordcloud Periode Kedua
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
mengindikasikan  adanya  perkembangan  pembelajaran online  di  Indonesia.  Dimana  pada  periode  pertama pengambilan  data,  persentase  emosi surprise menjadi yang  tertinggi  dengan  44,5%.  Sedangkan  pada pengambilan  data  periode  kedua,  emosi joy menjadi yang tertinggi dengan persentase sebesar 48,4%. Selain itu, hal lain yang mengindikasikan adanya perkembangan pembelajaran online adalah menurunnya persentase  emosi  yang  mengandung  sentimen  negatif seperti emosi sadness dengan persentase sebesar 6,88% pada  periode  pertama  pengambilan  data  dan  sebesar 4,97% pada periode kedua pengambilan data. Ada juga masih  ada  emosi  fear  dan  emosi  anger  dengan persentase  sebesar  6,2%  dan  2,42%  pada  periode pertama pengambilan data. Kemudian persentase emosi fear dan emosi  anger pada periode kedua pengambilan data sebesar 3,3% dan 1,3%.
Sayangnya,  pembelajaran online yang  dilakukan  di Indonesia belum sepenuhnya berjalan secara efektif dan efisien.  Dilihat  dari  topik  pembahasan  yang  muncul, ada sebanyak 418  kali  kata tugas, 288  kali  kata dosen, dan  234  kali  kata  kuota  yang  menjadi  topik  dalam pengambilan  data  periode  pertama.  Itu  artinya,  kata tugas,  dosen,  dan  kuota  menjadi  salah  satu  topik pembahasan oleh pelaku pembelajaran online di twitter pada periode pertama pengambilan data. Dimana salah satu topik pembahasannya yaitu para pelaku pembelajaran  online  terkendala  dengan  masalah  tugas, dosen, dan kuota. Dan kata tugas juga kembali muncul sebanyak  330  kali  pada  periode  kedua  pengambilan data.  Sehingga  hal  tersebut  mengindikasikan  adanya kendala mengenai tugas pada pembelajaran online.
Selain masih adanya kendala yang terjadi, ternyata ada pihak-pihak  yang  justru  memanfaatkan  pembelajaran online ini  untuk  mencari  keuntungan.  Salah  satunya yaitu  adanya  pihak  yang  menyediakan  jasa  joki  tugas. Jasa joki  tugas menjadi salah satu  topik pembahasahan dalam  pengambilan  data  periode  kedua.  Dimana terdapat  kata  jokiin  dan  kata  gotcha-!!  yang  muncul sebanyak 203 kali. Sehingga, dengan adanya joki tugas ini  nantinya  dapat  menjadikan  para  siswa  dan  para mahasiswa  menjadi  malas  untuk  mengerjakan  tugas- tugas  yang  diberikan.  Dengan  demikian,  pembelajaran yang diberikan secara online yang di  perdalam dengan penugasan menjadi tidak efektif dan efisien.
Untuk itu, diperlukan adanya kerjasama dari semua lini untuk  memastikan  bagaimana  pembelajaran online ini dapat  berlangsung  dengan  baik  seperti  ketersediaan sinyal,  ketersediaan  sarana  dan  prasarana,  dan  hal-hal lainnya yang terkait dengan keberlangsungan pembelajaran online .  Sehingga,  tercipta  solusi  untuk mengatasi  kendala  yang  dikeluhkan  oleh  masyarakat dan  para  pelaku  pembelajaran online khususnya  para siswa  dan  para  mahasiswa.  Dan  akhirnya  dengan terciptanya  pembelajaran online yang  baik  maka dapat
menjadi  batu  loncatan  bagi  pendidikan  di  Indonesia untuk terus maju.

## Daftar Pustaka
[1] I.  Rahmat,  “Implementasi  Andragogi  Platform E-learning pada Blended Learning di
Universitas Negeri Padang,” J. Educ. Technol. , vol. 4, no. 2, p. 133, 2020, doi: 10.23887/jet.v4i2.24817.
[2] M.  F.  Saifuddin,  “E-Learning  dalam  Persepsi Mahasiswa,” J.  VARIDIKA ,  vol.  29,  no.  2,  pp. 102–109, 2018, doi: 10.23917/varidika.v29i2.5637.
[3] Suryati,  “Sistem  Manajemen  Pembelajaran Online Melalui  E-learning,” Ghaidan Bimbing. Konseling  dan  Kemasyarakatan ,  vol.  1,  no.  1, pp. 60–76, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/ghaidan /article/view/2034/1543.
[4] S.  Christina  and  D.  Ronaldo,  “Peran  opinion mining dan sentiment analysis untuk mengidentifikasikan  sentimen  publik  dalam sistem  e-governance,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  10, no. 2, pp. 65–69, 2016.
[5] X.  Guo,  W.  Yu,  and  X.  Wang,  “An  Overview on  Fine-grained  Text  Sentiment  Analysis: Survey  and  Challenges,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1757,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1757/1/012038.
[6] L. Zhang, S. Wang, and B. Liu, “Deep learning for  sentiment  analysis:  A  survey,” Wiley Interdiscip.  Rev.  Data  Min.  Knowl.  Discov. , vol.  8,  no.  4,  pp.  1–25,  2018,  doi: 10.1002/widm.1253.
[7] S.  Sukatin,  N.  Chofifah,  T.  Turiyana,  M.  R. Paradise,  M.  Azkia,  and  S.  N.  Ummah, “Analisis  Perkembangan  Emosi  Anak  Usia Dini,” Golden  Age  J.  Ilm.  Tumbuh  Kembang Anak Usia Dini , vol. 5, no. 2, pp. 77–90, 2020, doi: 10.14421/jga.2020.52-05.
[8] S.  Gu,  F.  Wang,  N.  P.  Patel,  J.  A.  Bourgeois, and J. H. Huang, “A model for basic emotions using  observations of behavior in Drosophila,” Front.  Psychol. ,  vol.  10,  no.  APR,  pp.  1–13, 2019, doi: 10.3389/fpsyg.2019.00781.
[9] Y.  Lin,  X.  Wang,  and  A.  Zhou,  “Opinion Analysis  for  Online  Reviews,” East  China Norm. Univ. Sci. Reports , vol. 4, Jul. 2016, doi: 10.1142/9996.
[10] E. (Olivia) Park, B. (Kevin) Chae, and J. Kwon, “The  structural  topic  model  for  online  review analysis:  Comparison  between  green  and  non- green  restaurants,” J.  Hosp.  Tour.  Technol. , vol.  11,  no.  1,  pp.  1–17,  2018,  doi: 10.1108/JHTT-08-2017-0075.
[11] R.  Habibi,  D.  B.  Setyohadi,  and  E.  Wati, “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Mahasiswa Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 103–109, 2016, doi:
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2021) 85 – 98
10.21460/inf.2016.121.462.
[12] P.  Aptika-ikp,  K.  Komunikasi,  J.  Medan,  and M.  Barat,  “Peluang  Dan  Tantangan  Big  Data Dalam  Penelitian  Ilmu  Sosial,” J.  Penelit. Komun.  dan  Opini  Publik ,  vol.  20,  no.  1,  pp. 155–167, 2016.
[13] V. M. Rumata, “Peluang dan tantangan big data dalam  penelitian  ilmu  sosial:  Sebuah  kajian literatur,” Puslitbang APTIKA-IKP , vol. 20, no.
1, pp. 155–167, 2016.
[14] I. Yaqoob et  al. , “Big data: From beginning to future,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 36, no. 6, pp. 1231–1247,
2016,
doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2016.07.009.
[15] P. Y. Saputra, “Implementasi Teknik Crawling untuk  Pengumpulan  Data  dari  Media  Sosial Twitter,” Din.  Dotcom ,  vol.  8,  pp.  160–168,
2017.
[16] R.  T.  Wahyuni,  D.  Prastiyanto,  and  E. Supraptono,  “Penerapan  Algoritma  Cosine Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  pada Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi,” J.  Tek. Elektro ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  18–23,  2017, [Online].
Available:
https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jte/arti cle/view/10955/6659.
[17] S. Karyadi and H. Yasin, “Analisis Kecenderungan Informasi Dengan Menggunakan  Metode  Text  Mining  (Studi Kasus:  Akun  Twitter  @Detikcom),” J. Gaussian , vol. 5, no. 4, pp. 763–770, 2016.
[18] C. Chen, X. Hu, H. Zhang, and Z. Shou, “Fine Grained Sentiment Analysis Based on Bert,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1651,  no.  1,  pp.  1–7, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1651/1/012016.
[19] H.  Juwiantho,  E.  I.  Setiawan,  J.  Santoso,  and M.  H.  Purnomo,  “Sentiment  Analysis  Twitter
Bahasa Indonesia Berbasis Word2Vec
Menggunakan  Deep  Convolutional  Neural Network,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol.  7,  no.  1,  pp.  181–188,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202071758.
[20] R. Talib, M. Kashif, S. Ayesha, and F. Fatima, “Text  Mining:  Techniques,  Applications  and Issues,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 11, pp. 414–418, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.071153.