JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1321

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di Indonesia Dengan Metode Vector Space Model
Designing a Tweet Sentiment Classification Regarding Covid-19 on Twitter in Indonesia Using the Vector Space Model Method
Sitti Harlina 1 , Rudy Donny Lillikwatil 2 , Nurdiansah 3 , Cucut Susanto 4 1,2,3 Universitas Dipa Makassar; Jl. Perintis Kemerdekaan Km.9, (0411) 587194
1,2 Jurusan Teknik Informatika, 3 Jurusan Sistem Informasi UNDIPA MAKASSAR e-mail: * 1 sitiharlina76@gmail.com , 2 rudyliklikwatil@undipa.ac.id ,
3 nurdiansah@undipa.ac.id , cucut@undipa.ac.id

## Abstrak
Sejak awal tahun 2020, dunia dikejutkan dengan pandemi Covid-19, Virus Corona terus menyebar, hingga pada tanggal 19 Oktober 2020 Indonesia ditetapkan sebagai negara nomor satu dengan tingkat kematian tertinggi se-Asia Tenggara, Salah satu kebijakan yang ditempuh pemerintah  dengan  pemberian  vaksinasi  kepada  seluruh  masyarakat.  Indonesia  secara  gratis. Masyarakat  mulai  memperbincangkan  opini  mereka  mengenai  PPKM  di  twitter  secara  masif. Kemudian opini-opini tersebut yang dimanfaatkan untuk mengetahui sentimen dari masyarakat. Ragam  pendapat  mengenai  vaksinasi  ini  dimedia  sosial  twitter  mengenai  kewajiban  vaksinasi terjadi perbedaan pendapat, baik yang setuju maupun yang tidak setuju akan berpengaruh bagi program-program  penanganan  pandemi  corona  virus  maupun  pemulihan  ekonominya. Penelitian  ini  akan  mengklasifikasi  pendapat  pengguna  twitter  dalam  penggunaaan  vaksinasi dan  akan  dibangun  dalam  sebuah  perancangan  sistem  yang  berbasis  web,  dengan  kombinasi penggunaan  metode  Vector  Space  Model.  Tujuan dari  penelitian  ini  membangun  sistem  untuk mengklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  mengenai  vaksin  Covid-19 dengan metode  Vector Space  Model.  Klasifikasi  terhadap  twitter  secara  langsung  mengenai  Covid-19,  dapat diimplemantasikan dengan hasil tweet yang memperlihatkan nilai positif dengan 51.6%. Sistem dapat  menjadikan  program  ini  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dan  menganalisa penentuan terhadap data tweet pada tahun berjalan.
Kata kunci— Perancangan, Klasifikasi, Covid-19, Vector Space Model, Twitter

## Abstract
Since  the  beginning  of  2020,  the  world  has  been  shocked  by  the  Covid-19  pandemic, the Corona Virus has continued to spread, until on October 19, 2020 Indonesia was designated as  the  number  one  country  with  the  highest  death  rate  in  Southeast  Asia.  One  of  the  policies taken  by  the  government  is  to  provide  vaccinations  to  all  Public.  Indonesia  for  free.  People started to talk about their opinions about PPKM on Twitter massively. Then these opinions are used  to  find  out  the  sentiments  of  the  community.  There  are  various  opinions  regarding

## Sitti Harlina, Rudy Donny Lillikwatil, Nurdiansah, Cucut Susanto
vaccination on Twitter social media regarding vaccination obligations, there are differences of opinion,  both  those  who  agree  and  those  who  disagree,  it  will  affect  programs  to  handle  the corona  virus  pandemic  and  economic  recovery.  This  study  will  classify  the  opinions of  twitter users  in  the  use  of  vaccination  and  will  be  built  in  a  web-based  system  design,  with  a combination  of  using  the  Vector  Space  Model  method.  The  purpose  of  this  study  is  to  build  a system  to  classify  positive  and  negative  sentiments  regarding  the  Covid-19  vaccine  using  the Vector  Space  Model  method.  The  classification  of  Twitter  directly  regarding  Covid-19  can  be implemented with the results of tweets showing a positive value of 51.6%. The system can make this program used to classify and analyze the determination of tweet data in the current year.
Keywords— Design, Classification, Covid-19, Vector Space Model, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  awal  tahun  2020,  dunia  dikejutkan  dengan  pandemi  Covid-19  (Coronavirus Disease  2019)  yang  disebabkan  oleh  virus  SARS-Cov-2  telah  dilaporkan  pertama  kali ditemukan di China pada bulan Desember 2019[1], yang menginfeksi seluruh negara di dunia. WHO  (World  Health  Organization)  telah  menyatakan  dunia  masuk  ke  dalam  darurat  global terkait virus ini. Virus ini pertama kali masuk ke Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020[2]. Virus Corona  terus  menyebar,  hingga  pada  tanggal  19  Oktober  2020  Indonesia  ditetapkan  sebagai negara nomor satu dengan tingkat kematian tertinggi se-Asia Tenggara [3]. Sejak menyebarnya virus  Corona  di  Indonesia,  masyarakat  miskin,  rentan  miskin  dan  yang  bekerja  di  sektor informal menjadi aspek masyarakat yang paling terdampak disebabkan oleh adanya pemutusan hubungan  kerja  serta  penurunan  upah  gaji  [4].  Berdasarkan  data  tersebut,  pemerintah  harus mengambil  tindakan yang  cepat  dan  tepat  dalam  menangani  pandemi  ini  terutama  pada  sektor perekonomian agar kehidupan masyarakat bisa berjalan seperti sedia kala.
Salah  satu  kebijakan  yang  ditempuh  pemerintah  adalah  dengan  pemberian  vaksinasi kepada  seluruh  masyarakat.  Indonesia  secara  gratis,  Menurut  penelitian  terbaru  dari  tim AS(Amerika  Serikat),  penyebaran  Covid-19  membuat  perilaku  masyarakat  berubah  semenjak dilakukannya  pembatasan  jarak  sosial,  karantina,  dan  anjuran  tinggal  dirumah,  dimana  hal  ini memiliki efek yang sangat signifikan pada penggunaan media sosial oleh masyarakat yang naik hingga 60% [5]. Masyarakat mulai memperbincangkan opini mereka mengenai PPKM di twitter secara  masif.  Kemudian  opini-opini  tersebut  yang  dimanfaatkan  agar  dapat  mengetahui sentimen  dari  masyarakat.  Proses  sentimen  diawali  dengan  mempolarisasikan  negatif,  positif atau  netralnya  sebuah  opini,  kemudian  diklasifikasikan  yang  merupakan  salah  satu  bentuk fungsi dari sebuah text mining [6].
Ragam pendapat mengenai vaksinasi ini dimedia sosial dalam hal ini twitter mengenai kewajiban  vaksinasi  terjadi  perbedaan  pendapat  di  Twitter.  Tentu  saja  ragam  pendapat  baik yang  setuju  maupun  yang  tidak  setuju  akan  berpengaruh  bagi  program-program  penanganan pandemi  corona  virus  maupun  pemulihan  ekonominya.  Penelitian  ini  akan  mengklasifikasi pendapat  pengguna  twitter  dalam  penggunaaan  vaksinasi  dan  akan  dibangun  dalam  sebuah perancangan  sistem  yang  berbasis  web,  yang  bisa  diakses  dengan  jaringan  internet  dengan menggunakan  browser  dengan  kombinasi  penggunaan  metode  Vector  Space  Model,  sehingga tujuan  dari  penelitian  yang  digunakan  membangun  sistem  untuk  mengklasifikasi  sentimen positif  dan  negatif  mengenai  Covid-19  khususnya  mengenai  vaksin  Covid-19  dengan menggunakan  metode  Vector  Space  Model  pada  sosial  media  twitter  yang  bisa  dijadikan sebagai  salah  satu  alat  bantu  guna  melakukan  langkah-langkah  edukasi  bagi  masyarakat  yang belum mempercayai fakta mengenai Covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di
Indonesia Dengan Metode Vector Space Model
Nurhayati  Djumaah  Manis  dalam  penelitiannya  menyebutkan  penyakit  Virus  Corona 2019  (COVID-19)  kini  telah  menyebar  dengan  cepat  ke  seluruh  dunia  sejak  Desember  2019 sehingga  dilakukan  karantina  untuk  membatasi  terjadinya  penyebaran  penyakit.  Pemberlakuan karantina  menimbulkan  pro  dan  kontra  dari  masyarakat  yang  membuat  masyarakat mengungkapkan segala pendapat dan kritikan mereka melalui Twitter. Namun setiap tweet yang di  unggah  oleh  masyarakat  tidak  mengandung  makna  yang  sesuai  sehingga  perlu  dilakukan analisis sentimen. Mekanisme klasifikasi dapat digunakan untuk menentukan polaritas sentimen tetapi klasifikasi masih memiliki kekurangan.
Pada klasifikasi terdapat unsupervised classification atau pengelompokan. Penelitian ini melakukan  pengelompokan  sentimen  pada  Twitter  tentang  pendapat  masyarakat  terhadap karantina  selama  pandemi  COVID-19  dengan  menggunakan  metode  DBSCAN.  Berdasarkan hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  data  sebanyak  200  data  mendapatkan  nilai  silhouette coefficient  terbaik  yaitu  0,32  pada  nilai  epsilon  sebesar  20  dan  minPts  sebesar  15,  sedangkan nilai  davies  bouldin  index  terbaik  yaitu  0,10 pada  nilai  epsilon  sebesar  15  dan  minPts  sebesar 15.  Penelitian  ini  juga  mendapatkan  hasil  analisis  lebih  banyak  pada  sentimen  netral  yang berarti bahwa masyarakat berpendapat netral terhadap karantina selama pandemi COVID-19[7]. Kebijakan  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia  menimbulkan  pro  dan  kontra.  Pemerintah  harus mengevaluasi  alasan  masyarakat  yang  kontra  terhadap  kebijakan  tersebut,  agar  program vaksinasi  dapat  berjalan  dengan  lancar.  Analisis  sentimen  sebagai  cara  untuk  melihat  polaritas opini, memungkinkan untuk mengklasifikasi tanggapan positif, negatif maupun netral di twitter terkait  kebijakan  vaksinasi  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tanggapan masyarakat  terhadap  vaksinasi  COVID-19  dengan  melihat  distribusi  kata  dan  membuat  model klasifikasi support vector machine (SVM). Analisis sentimen terdiri dari beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, praproses data, pembobotan data, analisis data, pembagian data, pemodelan klasifikasi,  hyperparameter  tuning,  dan  evaluasi  model.  Model  yang  dihasilkan  menunjukkan kinerja yang cukup optimal dalam mengklasifikasi sentimen dengan akurasi, presisi, recall, dan f1-score  sebesar  90%.  Hasil  dari  sentimen  analisis  yang  diperoleh  ialah  berupa  gagasan, keluhan,  dan  saran  terhadap  program  vaksinasi  COVID-19  [8].  Salah  satu  tantangan  dalam menghadapi pandemi Covid-19 saat ini adalah maraknya keraguan penggunaan vaksin, padahal vaksinasi  adalah  salah  satu  cara  tersukses  untuk  mengatasi  wabah  penyakit  menular.  Vaccine hesitancy ini diantaranya dapat diamati dari sentimen atau persepsi publik di media sosial, salah satunya adalah Twitter. Keberadaan media  sosial dapat mempengaruhi serapan informasi  yang diterima  seseorang,  dalam  kasus  ini  media  sosial  juga  menjadi  media  propaganda  anti  vaksin yang dapat berakibat pada menurunnya kepercayaan masyarakat terhadap vaksin Covid-19.
Penelitian  ini  juga  membandingkan  penggunaan  tokenisasi  unigram  dan  bigram. Berdasarkan  hasil  yang diperoleh,  nilai  rata-rata  setiap  aspek  pengukuran  evaluasi  lebih  tinggi diperoleh  saat  tokenisasi  bigram  ikut  digunakan.  Meskipun  lebih  tinggi,  nilai  yang  diperoleh memiliki  selisih  yang  tidak  signifikan  yaitu  pada  kisaran  0,6%  -  0,7%.  Pada  hasil  evaluasi dengan  penggunaan  tokenisasi  unigram  dan  bigram,  nilai  tertinggi  seluruh  aspek  pengukuran yaitu  accuracy,  recall,  f-measure,  dan  precision  adalah  84%[9].  Penyakit  ini  menyebabkan pemerintah memberikan status penguncian daerah (lockdown) memberikan status "dirumahkan" terhadap  pelajar  dan  mahasiswa  untuk  memberlakukan  kuliah  online  atau  daring,  hal  ini menyebabkan  berbagai  sentimen  yang  diberikan  oleh  mahasiswa  dalam  menanggapi  kuliah online  lewat  sosial  media  twitter.  Untuk  analisis  sentimen  peneliti  menerapkan  algorima  naïve bayes  dan  support  vector  machine  (SVM)  dengan  hasil  peforma  yang  didapat  pada  algoritma bayes  akurasi  81,20%,  waktu  9,00  detik,  recall  79,60%  dan  presisi  79,40%  sedangkan  untuk algoritma  SVM  mendapatkan  nilai  akurasi  85%,  waktu  31,60  detik,  recall  84%  dan  presisi 83,60%, hasil peforma tersebut diperoleh pada iterasi ke 1 untuk naïve bayes dan iterasi ke 423 untuk  algoritma  SVM.  [10].  Muyassar  dalam  penelitiaannya  bermaksud  untuk  melakukan

## Sitti Harlina, Rudy Donny Lillikwatil, Nurdiansah, Cucut Susanto
analisis  sentimen  pengguna  Twitter  tentang  penanganan  COVID-19  di  Indonesia  serta membandingkan  hasil  akurasi  dari  model  hybrid  (Stacking  Ensemble)  dan  model-model individu lainnya. Model-model klasifikasi machine learning individu mempunyai kelebihan dan kekurangannya  masing-masing,  dan  setiap  modelnya  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dalam menjalankan proses klasifikasi. Penulis menggunakan Stacking Ensemble sebagai model klasifikasi  hybrid.  Stacking  Ensemble  bekerja  dengan  cara  mengkombinasikan  hasil  prediksi dari  model  klasifikasi  lainnya.  Kemudian  hasil  tersebut  akan  dikombinasikan  dengan metaclassifier (Logistic Regression) dengan tujuan untuk mendapatkan hasil prediksi akhir yang lebih  akurat  dibanding  dengan  hasil  klasifikasi  model  tunggal.  Dari  penelitian  ini,  ditemukan bahwa  reaksi  umum  pengguna  Twitter  di  Indonesia  terhadap  penanganan  COVID-19  di Indonesia  secara  umum  adalah positif,  dengan  presentase  sentimen  positif  75.3% dan 60.39%. Sehingga,  dapat  disimpulkan bahwa  penganganan  COVID-19 di  Indonesia  dianggap baik oleh masyarakat  Indonesia.  Selain  itu,  ditemukan  bahwa  metode  hybrid  Stacking  Ensemble  dapat meningkatkan nilai akurasi yang dihasilkan oleh classifiers individu lainnya, dengan perbedaan 0.63% dan 1.02%[11].
Pada penelitian ini yang menjadi data set adalah berasal dari data percakapan digital di media  sosial  twitter  yang  menjadi  objek  dari  penelitian  ini.  Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian  eksperimental  yang  berarti  mencoba,  mencari,  dan  mengkonfirmasi  data  pada percakapan  di  twitter  mengenai  Covid-19  yang  di  klasifikasi  dengan  metode  Vector  Space Model, dengan desain.
Konseptual  dan  pengimplementasian  perancangan  berbasis  web,  alat  bantu  yang digunakan  yaitu  Unified  Modeling  Language  UML.  Dalam  perancangan  sistem  penulis menggunakan Uses Case Diagram, Activity Diagram, Class Diagram, dan Sequential Diagram. Adapun bahan  yang  digunakan dalam  penelitian  berupa data  percakapan  digital  melalui  media sosial twitter mengenai Covid-19 selama bulan Januari 2020 - Februari 2021
Dalam  Penelitian  ini  pengujian  yang  dipergunakan  adalah  dengan  Black-box  dengan kategori sebagai berikut:
a. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang.
b. Kesalahan interface.
c. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal.
d. Kesalahan kinerja
Adapun langkah-langkah pengujian dalam sistem adalah sebagai berikut :
a. Memeriksa setiap fungsional dari aplikasi
b. Melakukan Pengujian input pada fungsional
c. Melakukan Pengujian output pada fungsional
d. Menyimpulkan Hasil Pengujian.
Sedangkan  tahapan  yang  harus  dilalui  dalam  pembangunan  sistem  adalah  sebagai berikut:
a. Pengumpulan data adalah tahapan mengumpulkan data penelitian.
b. Analisis  Sistem  adalah  analisis  sistem  adalah  tahapan  menganalisa  kebutuhan  sistem  yang akan dibangun.
c. Pembuatan  program  adalah  pengkodean  adalah  implementasi  model  ke  dalam  bahasa pemrograman.
d. Pengujian  Aplikasi  adalah  pengujian  perangkat  lunak  dilakukan  setelah  proses  coding selesai untuk melakukan verifikasi dan validasi perangkat lunak.
e. Implementasi adalah abstraksi dari penerapan (implementasi) suatu sistem software. Adapun tahapan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di
Indonesia Dengan Metode Vector Space Model
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Desain Sistem

## Blok Diagram
Untuk  lebih  memperjelas  sistem  yang  dibangun,  berikut  blok  diagram  dari  sistem klasifikasi sentiment Covid-19 dengan mendeteksi kemiripan isi twitter..
Gambar 2. Blok Diagram

## Sitti Harlina, Rudy Donny Lillikwatil, Nurdiansah, Cucut Susanto
Use case Diagram
Untuk  lebih  memperjelas  use  case  diagram  yang  akan  dibuat  maka  akan  dijabarkan dalam bentuk bagan dibawah ini :
Gambar 3. Use Case Diagram
3.2 Desain Antar Muka
Desain  antarmuka  adalah  desain  untuk  menggambarkan  interface/penghubung  antara user dan aplikasi yang dibangun, adapun desain antarmuka sebagai berikut
Tabel 1. Daftar desain antarmuka No. Nama Input Keterangan 1 Login Administrator Form Login Administrator 2 Update Klasifkasi Input Klasifikasi Twitter 3 Update akun admin Firm Udpate akun administrator 4 Daftar Twitter Daftar Twitter yang real time masuk 5 Daftar Training Daftar Training Twitter yang  diklasfikasi 6 Grafik Sentimen Penanganan Rafik Sentimen Penanganan Covid-19 7 Grafik Sentimen Vaksinasi Rafik Sentimen Vaksinasi

## Form Login administrator
Pada  gambar  4  berikut,  Form  Login  digunakan  untuk  administrator  masuk  ke  dalam sistem.

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di
Indonesia Dengan Metode Vector Space Model
Gambar 4. Form Login

## Form Update Klasifikasi
Gambar 5. Update Klasifikasi
Pada  gambar  5  di  atas  Form  Update  Klasifikasi  untuk  memberi  klasifikasi  pada  tweet yang masuk.
Form Update Akun admin
Gambar 6. Form Update Akun Admin
Pada gambar di atas Form akun admin untuk dapat mengganti password admin.

## Sitti Harlina, Rudy Donny Lillikwatil, Nurdiansah, Cucut Susanto
3.3 Desain Basis Data
Terdapat didalamnya relasi tabel dan dilanjutkan dengan struktur tabel yang terdiri dari struktur  tabel  tweet  dan  struktur  tabel  klasifikasi,  kemudian dilanjutkan dengan desain  metode Vector  Space  Model  yang  terdiri  dari  data  latih  dan  data  uji  dengan  melakukan  perhitungan Vector Space Model.
Ujicoba blackbox berusaha untuk menemukan kesalahan dalam beberapa kategori, diantaranya :
a. Fungsi-fungsi yang salah atau hilang
b. Kesalahan interface.
c. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal
d. Kesalahan performa
e. Kesalahan inisialisasi dan terminasi
3.4 Pengujian Fungsional
Pada pengujian ini peneliti akan menguji fungsional dari aplikasi ini yaitu:
1. Fungsi Login Administrator
Tabel 2. Pengujian Login Administrator Test Factor Hasil Keterangan Aplikasi harus dapat menampilkan menu utama pada aplikasi  Setelah login aplikasi berhasil menampilkan menu utama aplikasi Antarmuka

## 2. Pengujian Fungsi Grafik Twitter Sentimen Vaksinasi Covid-19
Tabel 3. Pengujian fungsi Grafik Twitter Sentimen Vaksinasi Covid-19
Test Factor Hasil Keterangan Aplikasi harus bisa membuat Grafik Twitter Sentimen Vaksinasi Covid- 19  Aplikasi berhasil Grafik Twitter Sentimen Vaksinasi Covid-19 Antarmuka

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di
Indonesia Dengan Metode Vector Space Model

## 3. Pengujian Grafik Twitter Sentimen Penanganan Covid-19
Tabel 4. Pengujian fungsi Grafik Twitter Sentimen Penanganan Covid-19
Test Factor Hasil Keterangan Aplikasi harus bisa membuat Grafik Twitter Sentimen Penanganan Covid-19 ✓ Aplikasi berhasil Grafik Twitter Sentimen Penanganan Covid-19 Antarmuka
Sitti Harlina, Rudy Donny Lillikwatil, Nurdiansah, Cucut Susanto

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  Perancangan  Sistem  Klasifikasi  Sentiment  Coivd-19 Dengan Mendeteksi Kemiripan Isi Twitter Dengan Metode Vector Space Model maka diketahui bahwa:
a. Klasifikasi  terhadap  twitter  secara  langsung  mengenai  Covid-19,  telah  berhasil  dan  sesuai dengan  spesifikasi  yang  diinginkan,  berdasarkan  enam  fungsional  yang  diinginkan,  dapat bekerja sesuai spesifikasi yang di harapkan.
b. Vector  Space  Model  untuk  mengklasifikasi  tweet  mengenai  Covid-19,  dapat  di impelemntasikan dengan hasil tweer yang memperlihatkan nilai positif dengan 51.6%.
c. Sistem  dapat  menjadikan  program  ini  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dan menganalisa penentuan terhadap data tweet pada tahun berjalan.

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  aplikasi  ini  sebaiknya  di  coba  dengan  metode  lainnya sehingga bisa lebih menampilkan hasil yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  RISTEKDIKTI  yang  telah  memberi dukungan dana dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xueting  W,  Canruo  Z,  Zidian  X,  Dongmei  L.“Public  opinions  towards  COVID-19  in California and New York on Twitter. medRxiv”.2020.
[2] Nuraini R. “Kasus Covid-19 pertama, masyarakat jangan panik” [Internet]. [diakses 2021 Jun 1].https://indonesia.go.id/narasi/indonesia-dalam-angka/ekonomi/kasus-covid-19- pertama-masyarakat-jangan-panik.2020.
[3] Shalihah  NF.  “Kasus  dan  kematian  akibat  covid-19  di  Indonesia  tertinggi  di  ASEAN”.
[diakses 2021 Jun 1]. https://www.kompas.com/tren/read/2020/10/16/141000165/kasusdan-kematian-akibat- covid-19-di-indonesia-tertinggi-di-asean
[4] [BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2020.  Hasil  Survei  Sosial  Demografi  Dampak  COVID-19 2020. Jakarta(ID): BPS RI.
[5] A. K. Fauziyyah, “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text  Mining  Python,”  J.  Ilm.  SINUS,  vol.  18,  no.  2,  p.  31,  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[6] E.M.Sipayung.”Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen  Komentar  Pelanggan Menggunakan Metode Naïve  BayesClasification”.J.Sist.Infor.Vol.8.No.11PP.958- 965.2022.
[7] Noerhayati  Djumaah  Manis,dkk.”Pengelompokan  Sentimen  Pada  Twitter  Tentang Pendapat  Masyarakat  Terhadap  Karantina  Selama  Pandemi  Covid  -19  Menggunakan Metode  DBSCAN”.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer”.Vol.5.No.2.Hal.485-491.Februari 2021.
[8] Qarry Atul Chairunnisa, dkk.” Analisis Sentiment Penggunaan Twitter Terhadap Program Vaksinasi  Covid-19  di  Indoensia  Menggunakan  Algoritma  Support  Vektor Machine”.Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika.Vol.9.Nomor1 Hal. 79 – 89.2022

## Perancangan Klasifikasi Sentimen Tweet Mengenai Covid-19 Pada Twitter Di
Indonesia Dengan Metode Vector Space Model
[9] Hasri  Hayati,Muh.Rizal.”Analisis  Sentimen  Pada  Tweet  Terkait  Vaksin  Covid-19 Menggunakan  Metode  Support  Vektor  Machine”.  Jurnal  Teknologi  Terapan  Volume  7, Nomor 2, September 2021.
[10] Hendrik  Setiawan,  dkk.”Analisis  Sentimen  Twitter  Kuliah  Online  Pasca  Covid Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes”.  Jurnal Komtika.Vol.5.N0.1.Mei 2021.
[11] Muyassar  Akmal  Iftikar,  Yulia  Sibaroni,”Analisis  Sentimen  Twitter        Penanganan Pandemi  Covid-19  Mengguanakan  Metode  Hybrid  Naïve  Bayes,  Decision  Three,  dan Support Vector Machine: Proceedings of Engineering.Vol.9.No.3 .2022.