Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.168 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 141-145 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF RANDOM FOREST AND SUPPORT VECTOR MACHINE METHODS ON TWITTER SENTIMENT ANALYSIS (CASE STUDY: INTERNET SELEBGRAM RACHEL VENNYA ESCAPE FROM QUARANTINE)
Sudianto *1 , Puspa Wahyuningtias 2 , Hapsari Warih Utami 3 , Uli Ahda Raihan 4 , Hasna Nur Hanifah 5 , Yehezkiel Nicholas Adanson 6
1,2,3,4,5,6 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: 1 sudianto@ittelkom-pwt.ac.id , 2 18102137@ittelkom-pwt.ac.id , 3 18102015@ittelkom-pwt.ac.id , 4 18102034@ittelkom-pwt.ac.id , 5 18102124@ittelkom-pwt.ac.id , 6 18102144@ittelkom-pwt.ac.id
(Naskah masuk: 14 Februari 2022, Revisi: 18 Februari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
Coronavirus  (Covid-19)  is  an  infectious  disease  spreading  widely  throughout  the  world.  Covid-19  has  been declared a pandemic. Transmission of  Covid-19 spreads through the Droplet. The Indonesian government has made  efforts  to  prevent  the  spread  of  Covid-19,  one  of  which  is  the  implementation  of  quarantine  regulated through  Circular  Letter  Number  8  of  2021  concerning  International  Travel  Health  Protocols.  The  case  of Selebgram Rachel Vennya's escape from quarantine had become a trending topic on Twitter. Many Twitter users in  Indonesia  gave  their  opinions  and  comments  on  this  case.  Therefore,  it  is  necessary  to  research  public sentiment on the case of the escape of Selebgram Rachel Vennya from quarantine. The data used is taken from netizen  comments  from  social  media,  namely  Twitter,  in  the  form  of  positive  and  negative  comments;  the algorithms used are Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM). This study aims to compare the classification  method  to  public  sentiment  regarding  the  case  of  the  escape  of  Selebgram  Rachel  Vennya  from quarantine using the Random Forest and SVM methods. The classification results show that the Random Forest algorithm  has  an  accuracy  value  of  94%.  In  comparison,  the  SVM  algorithm  classification  results  get  an accuracy value of 93%. So it can be concluded, Twitter sentiment analysis in the case study of Rachel Venya's escape from quarantine that the Random Forest algorithm got the best results.
Keywords : Covid-19, NLP, Random Forest, SVM, sentiment analysis, quarantine.

## PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN TWITTER (STUDI KASUS: KABURNYA SELEBGRAM RACHEL VENNYA DARI KARANTINA)

## Abstrak
Coronavirus (Covid-19)  merupakan  penyakit  menular  yang  menyebar  luas  di  seluruh  dunia.  Covid-19  telah dinyatakan  sebagai  pandemi.  Penularan  Covid-19  menyebar  melalui droplet .  Pemerintah  Indonesia  telah melakukan  upaya  pencegahan  penyebaran  Covid-19,  salah  satunya  dengan  penerapan  karantina  yang  diatur melalui  Surat  Edaran  Nomor  8  Tahun  2021  tentang  Protokol  Kesehatan  Perjalanan  Internasional.  Kasus kaburnya Selegram Rachel Vennya dari karantina sempat menjadi trending topik di Twitter. Banyak pengguna Twitter di Indonesia yang memberikan pendapat dan komentar terkait kasus ini. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian tentang sentimen publik terhadap kasus kaburnya Selegram Rachel Vennya dari karantina. Data yang digunakan diambil dari komentar warganet dari media sosial yaitu Twitter, berupa komentar positif dan negatif; algoritme  yang  digunakan  adalah  Random  Forest  (RF)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Penelitian  ini bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi terhadap sentimen publik terkait kasus kaburnya Selebgram Rachel  Vennya  dari  karantina  menggunakan  metode  Random  Forest  dan  SVM.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan bahwa  algoritme  Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  94%.  Sedangkan,  hasil  klasifikasi  algoritme SVM mendapatkan nilai akurasi sebesar 93%. Sehingga dapat disimpulkan, analisis sentimen Twitter pada studi kasus  kaburnya  Selegram  Rachel  Venya  dari  karantina  bahwa  algoritme  Random  Forest  mendapatkan  hasil terbaik.
Kata kunci : Analisis sentimen, Covid-19, karantina, NLP, Random Forest, SVM.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.168 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 141-145 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  tahun  2019  hingga  awal  2022, peristiwa pandemi yang disebabkan oleh Coronavirus atau yang biasa disebut dengan  Covid- 19 masih mencemaskan seluruh warga dunia. Covid- 19  dapat  menular  melalui  mulut  dan  hidung  saat orang  yang  terinfeksi berbicara,  batuk,  maupun bersin,  pada  ruangan  tertutup  atau  keramaian  ketika melakukan  kontak  dekat  dengan  orang  yang terinfeksi  [1].  Selain  itu,  Covid-19  dapat  hidup berhari-hari  pada  area  terbuka  dalam  kondisi atmosfer yang menguntungkan [2].
Pemerintah  Indonesia  telah  banyak  melakukan upaya untuk menurunkan tingkat penyebaran Covid- 19.  Salah  satu  upaya  yang  sudah  dilakukan pemerintah  Indonesia  yaitu  dengan  mengeluarkan tiga  peraturan.  Ketiga  peraturan  tersebut  yaitu:  (1) Perppu  Nomor  1  Tahun  2020;  (2)Perppu  Nomor  21 Tahun  2020;  (3)Keputusan  Presiden  Nomor  11 Tahun  2020. Undang-Undang  Karantina  Kesehatan No.6 pada tahun 2018 (selanjutnya disebut UU No.6 Tahun  2018)  menjadi  dasar  diberlakukannya  tiga peraturan  perundang-undangan  untuk  menekan penyebaran  Covid-19.  Salah  satunya  menerapkan karantina, melakukan karantina kesehatan merupakan  upaya  tanggung  jawab  dari  pemerintah, untuk  membantu  penanganan  warga  negara  dari segala  jenis  bahaya,  jenis  wabah,  dan  faktor  risiko kesehatan  yang  dapat  mengancam  kesehatan masyarakat  [3].  Karantina  menjadi  aktivitas  yang harus  dilakukan  setelah  seseorang  melakukan bepergian  dari  luar  Indonesia.  Karantina  bertujuan untuk memantau, mengendalikan, dan mengevaluasi guna  mencegah  peningkatan  infeksi  Covid-19  [4]. Penduduk  yang  mengingkari  peraturan  karantina kesehatan,  maka  akan  mendapatkan  hukuman  yang tertera  pada  Undang-Undang  Nomor  14  tentang Wabah  Penyakit  Menular  4/1984  dan  Pasal  93 Undang-Undang Karantina Kesehatan 6/2018 [3].
Kaburnya Selebgram Rachel  Vennya  dari Wisma  Atlet  yang  ramai  dibincangkan  di  media sosial  sejak  9  Oktober  2021  merupakan  contoh warga  yang  tidak  mematuhi  Undang-Undang Karantina Kesehatan. Rachel Vennya diketahui telah berpergian  dari  Amerika  Serikat.  Sesampainya  di Indonesia, Rachel Vennya hanya berdiam di Wisma Atlet selama tiga hari [5]. Berdasarkan Surat Edaran Nomor 8 Tentang Prokes (Protokol Kesehatan) Tata Cara  Perjalanan  Selama  Pandemi  Perjalanan  Luar Negeri  Tahun  2021  (Covid-19)  Seluruh  perjalanan luar negeri WNI maupun WNA diwajibkan untuk tes PCR  dan  diwajibkan  8  (delapan)  hari  karantina sebelum bertemu orang lain [4].
Kasus Selebgram Rachel  Vennya  melarikan diri  dari  karantina  telah  menjadi  topik  hangat  di media  sosial  Twitter.  Banyak  orang  Indonesia berkomentar  kejadian  tersebut.  Opini  atau  sentimen publik,  yang biasa  disebut  sebagai  "cuitan"  dalam terminologi  Twitter,  dapat  berbentuk  opini  negatif
atau  positif.  Oleh  karena  itu,  banyaknya  opini komentar masyarakat maka diperlukan analisa untuk mengklasifikasikan  opini  yang  beredar  [6].  Analisis sentimen  adalah  cara  untuk  mendapatkan  berbagai opini  masyarakat  tentang  pelayanan  publik,  kasus, isu  publik,  serta  kejadian  permasalahan.  Sehingga dari  analisis  sentimen  dapat  memperoleh  berbagai klasifikasi berupa sentimen positif dan negatif  [6].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  pada tahun  2019  oleh  Rachmad  Mahendrajaya et  al . Membahas  tentang  sentiment  analisis  masyarakat terhadap  layanan  Go-Pay  menggunakan  metode Lexicon  Based  dan  Support  Vector  Machine  yang menghasilkan akurasi sebesar 89,17% [7]. Penelitian lain  yang  menggunakan  algoritme  SVM  yang dilakukan  oleh  Aliffia  Kulsumarwati et  al .  pada tahun 2021 mengenai analisis sentimen menggunakan  komentar  pengguna  Twitter  tentang pelaksanaan  Pilkada  mendapatkan  hasil  akurasi sebesar 92%, dimana nilai precision 22%, dan recall 67%  [8].  Pada  dua  penelitian  tersebut  algoritme SVM dapat melakukan analisis sentimen pada sosial media  Twitter  dengan  hasil  akurasi  yang  cukup tinggi.  Penelitian  selanjutnya  yang  melakukan perbandingan  metode  SVM  dan Random  Forest dilakukan oleh M. R. Adrian et al . pada tahun 2021 untuk  analisis  sentimen  masyarakat  pada  Twitter mengenai  penerapan  PSBB.  Pada  penelitian  ini didapatkan  akurasi  pada  pengujian  menggunakan confusion  matrix pada  algoritme  Random  Forest sebesar  0,578,  sedangkan  pada  algoritme  SVM sebesar  0,557  [9].  Penelitian  lain  tentang  analisis sentimen  terhadap  aplikasi  Ruangguru  algoritme Naive  Bayes,  Random Forest dan  Support Vector Machine yang dilakukan oleh Evita Fitri et al . pada tahun  2020.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mendapatkan  metode  terbaik  yang  dapat  digunakan dalam  analisis  sentimen  dengan  hasil  yang didapatkan  dalam  pengujian  menggunakan  Random Forest diperoleh akurasi sebesar 97,16%, sedangkan akurasi  yang  diperoleh  dari  SVM  sebesar  96,01% dan  akurasi  menggunakan  Naive  Bayes  didapatkan sebesar 94,16% [10]
Berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian sebelumnya,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan perbandingan  metode  mana  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  mengenai kasus  kaburnya Selebgram Rachel  Vennya  dari karantina antara metode Random Forest dan Support Vector Machine (SVM).

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Diagram alir penelitian Pengumpulan data Preprocessing
Pelabelan Data Pemodelan Klasifikasi dengan Random Forest dan SVM
Evaluasi

## Sudianto, dkk, Comparison of Random Forest and Support Vector … 143
Diagram  alir  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  dari  metodologi  penelitian  ini merupakan  tahap  pengumpulan  data  yang  diambil dari  hasil crawling di  media  sosial  Twitter, menggunakan  kata  kunci  “rachel”  dengan  rentang waktu  dari  tanggal  1  Oktober  2021  hingga  20 Desember  2021. Crawling data menggunakan Bahasa  pemrograman  Python  melalui emulator Google Colab. Proses Crawling tanpa menggunakan API, namun menggunakan library Twint. Data yang didapatkan  sebanyak  1000  data tweets .  Hasil crawling data ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil pengumpulan data

## 2.2. Preprocessing
Preprocessing dilakukan  untuk  membentuk dataset yang  siap  dianalisis.  Pada  penelitian  ini, tahap preprocessing dilakukan  dengan  empat langkah, yaitu:
1. Data Cleansing
Data cleansing adalah membersihkan data dari noise seperti tanda baca dan karakter lain yang tidak penting [11]. Data cleansing dimulai dari menghapus RT, hashtag , karakter yang tidak penting dan  lain-lain.  Kemudian  semua  huruf  besar dilakukan  konversi  menjadi  huruf  kecil (case folding) .  Mengubah tweet juga  dapat  meningkatkan konsistensi data.
2. Tokenizing Tokenizing
merupakan tahapan untuk memotong  sebuah  dokumen  atau  kalimat  menjadi bagian-bagian,  yang  disebut  dengan token .  Tahap tokenizing akan memisahkan frase, kata, simbol, dan entitas penting lainnya.
3. Remove Stopword
Stopword merupakan kata-kata yang tidak unik dalam  dokumen.  Contohnya  adalah  "oleh",  "pada", "di",  "karena",  "sebauh",  dll. Stopwords akan dihapus  untuk  meningkatkan  kinerja  analisis sentimen.
4. Stemming
Stemming merupakan  sebuah  proses  atau tahapan untuk menguraikan  suatu  kata  menjadi bentuk kata dasarnya.

## 2.3. Pelabelan Data
Model  analisis  sentimen  pada  penelitian  ini termasuk  kedalam Supervised  Learning ,  dimana dataset  memiliki  target  atau  label  [12].  Pada
penelitian ini menentukan label berdasarkan sentimen positif dan sentimen negatif menggunakan indonesia sentiment lexicon ( source : https://github.com/fajri91/InSet ).

## 2.4. Klasifikasi
Penelitian  ini  akan  membandingkan  algoritme Random  Forest  dengan  algoritme  SVM.  Algoritme Random  Forest  merupakan  metode  klasifikasi  dan regresi  yang  tersusun  dari  sekumpulan  pohon keputusan  yang  berfungsi  sebagai base  classifier yang dibangun dan dikombinasikan  [13] . Bootstrap sampling  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dari metode  Random  Forest  yang  berfungsi  untuk membuat  pohon  prediksi,  dimana  setiap  pohon keputusan  menggunakan  prediksi  menggunakan prediktor  acak  dan  rata-rata  klasifikasi  mayoritas dan  regresi.  Random  Forest  sendiri  yang  membuat prediksi  dengan  menggabungkan  hasil  dari  setiap pohon  keputusan  [14].  Sedangkan  Support  Vector Machine (SVM)  merupakan  metode  pembelajaran terlatih  yang  membuat hyperplanes dalam  proses regresi,  klasifikasi,  dan  deteksi  anomali.  Salah  satu kegunaan metode tersebut adalah untuk mengelompokkan teks dan hypertext [15].

## 2.5. Evaluasi
Tahap  evaluasi  pada  penelitian  ini  terdiri  dari proses  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan Confusion  Matrix .  Proses  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix digunakan  untuk  mengecek kinerja algoritme. Tabel Confusion Matrix ditunjukan  pada  Tabel 1.  Setiap  kolom  matriks mewakili  kelas  yang  diprediksi,  dan  matriks  baris mewakili  kelas  yang  sebenarnya.  Klasifikasi memerlukan perhitungan data table matriks menggunakan  empat  ukuran  yaitu True  Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP), dan False  Negative (FN),  untuk  mewakili  hasil klasifikasi  yang  ada.  Pada  tahap  evaluasi  akan menghasilkan  nilai recall,  precision, dan precision [16].
Tabel 1. Confusion Matrix Klasifikasi Prediksi Positive Negative Aktual Positive True Positive (TP) True Negative (TN) Negative False Positive (FP) False Negative (FN)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Preprocessing memiliki  peran  yang  penting pada  saat  melakukan  pemodelan  analisis  sentimen dikarenakan  keadaan  dari  teks  mempengaruhi  hasil akurasi. Terdapat 4 tahapan text-preprocessing yang dilakukan  yaitu cleansing,  stopword-removing, tokenizing dan stemming. Keempat  tahapan  ini dilakukan  secara  berurutan.  Proses cleansing dilakukan untuk  mengubah  seluruh  teks  data  ulasan
144 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februrari 2022, hlm. 141-145
menjadi  huruf  kecil  atau lowercase ,  membuang karakter  selain  huruf,  dikarenakan  data  pada tweets tidak konsisten dalam penggunaan huruf kapital dan terdapat angka, tanda baca, maupun emoticon seperti contoh  pada  Tabel  2.  Tahap  kedua tokenizing yaitu mengurai  kalimat tweets menjadi  kata  per  kata seperti contoh pada Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Cleansing
Tweets Hasil Cleansing b'@GUSDURians kurang sopan kakeknya mungkin? saran saya semua terdakwa bisa belajar sopan santun ke rachel vennya \xf0\x9f\x98\x8f'
b kurang sopan kakeknya mungkin saran saya semua terdakwa bisa belajar sopan santun ke rachel vennya xfxfxxf
Tabel 3. Hasil Tokenizing
Hasil Cleansing Hasil Tokenizing
b kurang sopan kakeknya mungkin saran saya semua terdakwa bisa belajar sopan santun ke rachel vennya xfxfxxf ['b', 'kurang', 'sopan', 'kakeknya', 'mungkin', 'saran', 'saya', 'semua', 'terdakwa', 'bisa', 'belajar', 'sopan', 'santun', 'ke',
'rachel', 'vennya', 'xfxfxxf']
Tahap ketiga, stopword
removing menggunakan corpus  NLTK . Stopword-removing yaitu  membuang  kata-kata  yang  tidak  mempunyai arti  penting  seperti  contoh  pada  Tabel  4.   Misalnya kata  sambung  dan,  dengan,  yang,  dan  sejenisnya. Kemudian tahap terakhir adalah melakukan stemming untuk  mengubah  suatu  kata  menjadi bentuk kata dasarnya seperti contoh pada Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Stopword-Removing Hasil Tokenizing
Hasil Stopword-Removing ['b', 'kurang', 'sopan', 'kakeknya', 'mungkin', 'saran', 'saya', 'semua', 'terdakwa', 'bisa', 'belajar', 'sopan', 'santun', 'ke', 'rachel', 'vennya', 'xfxfxxf']
['b', 'sopan', 'kakeknya',
'saran', 'terdakwa', 'belajar',
'sopan', 'santun', 'rachel', 'vennya', 'xfxfxxf']
Tabel 5. Hasil Stemming Hasil Stopword-Removing
Hasil Stemming
['b', 'sopan', 'kakeknya', 'saran', 'terdakwa', 'belajar', 'sopan',
'santun', 'rachel', 'vennya',
'xfxfxxf'] ['b', 'sopan', 'kakek', 'saran', 'dakwa', 'ajar', 'sopan', 'santun', 'rachel', 'vennya',
'xfxfxxf']
Setelah dilakukan preprocessing data diberikan label  yaitu  kelas  positif  atau  negatif.  Contoh  hasil pelabelan terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil pelabelan
Gambar 4. Proporsi kelas hasil pelabelan
Proporsi  jumlah  data  yang  termasuk  kelas positif  dan negatif ditunjukkan  oleh  Gambar  4.  Jika dilihat  dari  jumlah  kelas,  terlihat  kedua  kelas sentimen  termasuk imbalanced (tidak  seimbang). Karena  data  tidak  seimbang  maka  dilakukan penyeimbangan  data, untuk  meningkatkan  akurasi saat membuat model. Pada penelitian ini menggunakan teknik oversampling untuk
menyeimbangkan data. Hasil oversampling ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Penyeimbangan data
Sebelum  dilakukan  pemodelan,  dilakukan tahap  vektorisasi  untuk  mengubah  data  berupa  kata (token)  menjadi  numerik.  Setelah  pembobotan  kata dalam  bentuk  numerik,  selanjutnya  dapat  dilakukan pemodelan  analisis  sentimen  dengan  algoritme klasifikasi Random  Forest dan SVM untuk  melihat manakah model yang terbaik.
Berikut  hasil  evaluasi  dari  algoritme  Random Forest  dan  SVM yang  dipakai.  Indikator  yang digunakan yaitu nilai precision, recall, f1-score, dan accuracy .
Gambar 6. Hasil evaluasi algoritme Random Forest

## Gambar 7. Hasil evaluasi algoritme SVM
Berdasarkan  hasil  evaluasi  Random  Forest yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Algoritme Random Forest  mendapatkan nilai precision,  recall, f1-score, dan accuracy sebesar  94%.  Sedangkan hasil evaluasi algoritme SVM yang ditunjukkan pada gambar 7, mendapatkan nilai accuracy sebesar 93%, rata  rata  nilai precision sebesar  93%, recall sebesar 94% dan f1-score sebesar 93%.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  algoritme Random  Forest  dan  SVM,  kedua  algoritme  tersebut menunjukan  hasil  yang  sangat  baik  pada  klasifikasi sentimen  Twitter  dengan  studi  kasus  kaburnya
Selebgram Rachel  Vennya  dari  karantina.  Tetapi algoritme  Random  Forest  mendapatkan  hasil  lebih unggul dari pada algoritme SVM.

## 4. KESIMPULAN
Algoritme  Random  Forest  mendapatkan  hasil yang  lebih  optimal  dalam  melakukan  analisis sentimen.  Algoritme  Random  Forest  mendapatkan nilai precision,  recall,  f1-score ,  dan accuracy sebesar 94%. Sedangkan algoritme SVM
mendapatkan  nilai accuracy sebesar  93%,  rata  rata nilai precision sebesar 93%, recall sebesar 94% dan f1-score sebesar  93%.  Dari  studi  kasus  kaburnya Selebgram Rachel  Vennya  dari  karantina  dapat diketahui  bahwa  algoritme  Random Forest  dan algoritme SVM mendapatkan hasil yang sangat baik, tetapi  algoritme  Random  Forest  memperoleh  hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritme SVM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  K.  Sahu,  A.  K.  Mishra,  and  A.  Lal, “Comprehensive update on current outbreak of  novel  coronavirus  infection  (2019- nCoV),” Ann. Transl. Med. , vol. 8, no. 6, pp.
393–393,
2020,
doi: 10.21037/atm.2020.02.92.
[2] L.  Morawska  and  J.  Cao,  “Airborne transmission  of  SARS-CoV-2:  The  world should  face  the  reality,” Environ.  Int. ,  vol. 139,  no.  April,  p.  105730,  2020,  doi: 10.1016/j.envint.2020.105730.
[3] Undang  Undang  Nomor  6  tahun  2018 tentang  Kekarantinaan  Wilayah,  “Undang Undang  Nomor  6  tahun  2018  tentang Kekarantinaan  Wilayah,” Natl. Stand.
Agency Indones. , pp. 31–34, 2018, [Online]. Available:
https://jdih.bsn.go.id/produk/detail/?id=730
&jns=2
[4] BNPB,  “Addendum  Surat  Edaran  Protokol Kesehatan  Kesehatan  Perjalan  Internasional pada Masa Pandemi Covid-19.” 2021.
[5] Suara.com,  “Kronologi  Rachel  Vennya Kabur dari Wisma Atlet,” Suara.Com , 2021.
[6] R.  Feldman,  “Techniques  and  applications for sentiment analysis,” Commun. ACM , vol. 56, no. 4, pp. 82–89, 2013, doi:
10.1145/2436256.2436274.
[7] R. Mahendrajaya, G. A. Buntoro, and M. B. Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon Based  Dan  Support  Vector  Machine,”
Komputek ,  vol.  3,  no.  2,  p.  52,  2019,  doi:
10.24269/jkt.v3i2.270.
[8] A. Kulsumarwati, I. Purnamasari, and B. A.
Darmawan, “Penerapan SVM
dan
Information  Gain  Pada  Analisis  Sentimen Pelaksanaan  Pilkada  Saat  Pandemi,” J. Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  2, pp. 101–109, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i2.641.
[9] M.  R.  Adrian,  M.  P.  Putra,  M.  H.  Rafialdy, and  N.  A.  Rakhmawati,  “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Random  Forest  dan SVM  Pada  Analisis  Sentimen  PSBB,” J. Inform.  Upgris ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  36–40, 2021.
[10] E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap
Aplikasi Ruangguru Menggunakan
Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support  Vector  Machine,” J.  Transform. , vol.  18,  no.  1,  p.  71,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[11] R.  Patel  and  K.  Passi,  “Sentiment  Analysis on  Twitter  Data  of  World  Cup  Soccer Tournament Using Machine Learning,” IoT , vol.  1,  no.  2,  pp.  218–239,  2020,  doi: 10.3390/iot1020014.
[12] I.  Muhammad  and  Z.  Yan,  “Supervised Machine  Learning  Approaches:  a  Survey,” ICTACT J. Soft Comput. , vol. 05, no. 03, pp. 946–952, 2015, doi: 10.21917/ijsc.2015.0133.
[13] L.  Breiman,  “Random  forests,” Random For. , pp. 1–122, 2001, doi: 10.1201/9780429469275-8.
[14] 2018)  (Al  Amrani,  Lazaar,  El  Kadiri., “Random  Forest  and  Support  Vector Machine  based  Hybrid  Approach  to  SA  -- RF.pdf,” The First International Conference on  Intelligent  Computing  in  Data  Sciences . pp. 511–520, 2018.
[15] J. T. Lalis, “A  new  multiclass classification method for objects with geometric attributes using  simple  linear regression,” IAENG  Int. J. Comput. Sci. , vol. 43, no. 2, pp. 198–203, 2016.
[16] F.  Valencia,  A.  Gómez-Espinosa,  and  B. Valdés-Aguirre, “Price movement prediction of cryptocurrencies using sentiment analysis and machine learning,” Entropy , vol. 21, no. 6, 2019, doi: 10.3390/e21060589.