## SENTIMEN WARGANET MAHASISWA TERHADAP COVID-19
Sita Anggelia, Ahmad Syaifudin Universitas Negeri Semarang email: sitangelia@students.unnes.ac.id

## ABSTRAK
Covid-19 merupakan fenomena alam yang terjadi pada tahun 2020 hingga saat ini. Hal ini berdampak pada kehidupan masyarakat khususnya mahasiswa. Oleh sebab itu perlu dilakukan analisis sentimen untuk menentukan kecenderungan opini mahasiswa terhadap covid-19.  Peneliti  memilih  twitter  sebagai  objek  kajian.  Salah  satu  media  online microblogging popular yang digunakan mahaiswa . Twitter merupakan salah satu platform yang  digunakan  untuk  mengekspresikan  kondisi  terkini  setelah  covid-19  merambah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan penanda yang ditimbulka  akibat unggahan tweet mahasiswa terhadap  covid-19  serta menghitung tingkat sentimen  yang terjadi akibat fenomena alam covid-19 dengan menghasilkan sentimen positif, negative dan netral. Data yang digunakan oleh peniliti diperoleh setelah melakukan pengamatan selama dua hari dari trending topik twitter pada 26 – 27 Januari 2021 menghasilkan 244 tweet dengan memberikan penanda khusus pada unggahan berupa mahasiswa, covid-19 dan daring. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  memanfaatkan perangkat baru Drone Emprit. Hasil penelitian berupa penanda dan tingkat sentimen yang ada pada media sosial twitter yaitu 75% positif, 24 % negatif dan 0 % netral.
Kata Kunci : covid-19, sentimen, drone emprit

## ABSTRACT
Covid-19 is a natural phenomenon that has occurred from 2020 to the present. This has an impact  on  people's lives, especially students. Therefore it is necessary to  conduct  a sentiment  analysis  to  determine  the  trend  of  student  opinion  towards  Covid-19.  The researcher chose Twitter as the object of study. One of the popular online microblogging media used by students, Twitter is a platform used to express the latest conditions after Covid-19  broke.  The  purpose  of  this  study  is  to  describe  the  markers  arising  from  the uploading of student tweets against Covid-19 and to calculate the level of sentiment that occurs due to the natural phenomenon of Covid-19 by generating positive, negative and neutral sentiments. The data used by the researcher was obtained after observing for two days of trending twitter topics on January 26-27 2021 resulting in 244 tweets by providing special markers on uploads in the form of students, covid-19 and online. The method used in this study made use of the new Emprit Drone device. The results of the study were in the  form  of  markers  and  the  level  of  sentiment  on  Twitter  social  media,  namely  75% positive, 24% negative and 0% neutral.
Keywords : covid-19, sentiment, emprit drone

## PENDAHULUAN
Bahasa  tidak  dapat  dilepaskan dalam kehidupan bermasyarakat. Bahasa
merupakan  media  sarana  untuk  saling berinteraksi  dan  komunikasi  dalam kehidupan sehari-hari. Bahasa
merupakan  alat  komunikasi  verbal  dan merupakan  suatu  sistem  lambang  bunyi yang  bersifat  arbitrer  Chaer  (1989). Bahasa  mengalami  perubahan  terus- menerus seiring
perkembangan teknologi.  Setiap  perubahan  teknologi selalu  membawa  konsekuensi  terhadap perubahan  bahasa  atau  sebaliknya. Belakangan  ini  perubahan  berlangsung sangatlah  pesat,  terutama  diakibatkan oleh  perubahan  sosial  dan  teknologi. Perubahan  ini  sering  dirangkum  dalam dua konsep populer yaitu (1) Era disrupsi dan  (2)  Revolusi  Industri  4.0  dapat dilihat pada era disrupsi   ini,   linguistik mengalami perubahan radikal. Perubahan radikal yang paling mendasar dapat  dipicu  dengan    perkembangan teknologi informasi yang telah mengubah cara manusia berpikir, berperilaku,  dan  berbahasa.  Pesatnya perkembangan teknologi informasi dalam sepuluh tahun terakhir
menjadikan internet tidak hanya sebagai alat  komunikasi  yang  diminati  banyak orang  tetapi  sebagai  media  untuk menyuarakan aspirasi.
Dalam  perkembangan  teknologi dan  informasi  yang  harus  diperhatikan adalah konsep kemudahan dan kecepatan  dalam  mengakses  internet. Hal  ini  dapat  dilihat dari pertumbuhan pengguna  media  sosial  di  masyarakat yang  semakin  meningkat.  Masyarakat semakin  lekat  dengan smartphone atau perangkat mobile lainnya yang terkoneksi  dengan  internet,  kapanpun mereka dapat menggunakan aplikasi dan berbagi informasi.
Perkembangan teknologi informatika tidak bisa
dihindari  dari  kehidupan  manusia  saat ini.  Seiring  dengan  perkembangan teknologi,  komunikasi  manusia  yang terpenuhi  dengan  praktis,  mudah,  dan efektif. Sebagai unsur pembeda tersebut, berupa  seringkali  media  sosial  ini digunakan untuk mengungkapkan emosi mengenai  suatu  hal,  baik  memuji
ataupun  mencela  dalam  bentuk  emosi Dengan  begitu  penelitian  mencoba memanfaatkan Twitter dengan menganalisis tweet terkait  fenomena alam  Covid-19  yang  berlangsung  sejak awal April 2020 ini. Twitter merupakan media  sosial  bertipe micro-blogging (blok  berukuran  kecil)  yang  didirikan oleh  Jack  Dorsey  pada  maret  2006  dan diluncurkan pada Juli 2006.
Dampak  dari  Covid-19  yang menyebabkan  terkendalanya  pengajaran secara tatap muka, penggunaan pembelajaran  jarak  jauh  pendidikan, pembelajaran online atau ppembelajaran online  dll,  menimbulkan  opini  pada warganet  khususnya  mahasiswa.  Dari sekian  banyak  media  sosial  yang memiliki  pengguna  tinggi  dan  paling cepat     pertumbuhannya  adalah twitter, dengan  cepat  mengambil  perhatian masyarakat  Indonesia,  kebanyakan    isi dalam twitter adalah    hal-  hal  pribadi dimana  seorang  berbagi  cerita,  opini masyarakat  yang  dianlisis  guna  menilai sentimen  masyarakat terhadap Covid-19 yang sedang berlangsung. opini, aktivitasnya, kepada orang-orang pilihan. Opini dari analisis sentimen bisa dipecah  menjadi  3  yakni,  sentimen positif,  sentimen  negatif  dan  sentimen netral.  Menurut  Haryatmoko  (2016). Menurut  Liu  (2008),  sentiment  analysis (analisis  sentimen)  atau  sering  disebut juga dengan opinion mining (penambangan  opini)  adalah  studi komputasi untuk mengenali dan mengekspresikan  opini,  sikap,  emosi, evaluasi, penilaian atau pandangan yang terdapat  dalam  suatu  teks.  Opini merupakan  pernyataan  tentang  sikap terhadap  masalah  tertentu  yang  bersifat kontroversial, berikut karakteristik opini dalam  sebuah  penggalan  tweet,  opini sebagai hasil pembicaraan suatu masalah yang kontroversial menimbulkan pendapat  yang  berbeda-beda,  opini adalah  tanggapan  atau  jawaban  terbuka
terhadap suatu persoalan yang dinyatakan  berdasarkan  kata-kata  baik secara lisan maupun tertulis. Sikap adalah perasaan dan cenderung  seseorang  relatif  konsisten terhadap suatu objek atau gagasan  yang terdiri atas aspek keyakinan dan atribut.
Dapat disimpulkan bahwa sikap merupakan tanggapan atau reaksi
seseorang  terhadap  objek  yang  bersifat positif dan negatif yang dapat diwujudkan dalam bentuk rasa suka atau tidak  suka.  Emosi  adalah  suatu  pikiran dan  perasaan  yang  disertai  perubahan fisiologis dan biologis serta menimbulkan kecenderungan untuk melakukan tindakan Goleman (2006). Evaluasi merupakan proses sistematis berkelanjutan untuk mengumpulkan,  mendeskripsikan  dan menyajikan  informasi  dapat  digunakan sebagai  dasar  membuat  keputusan.
Menurut pengertian evaluasi merupakan kegiatan yang terencana untuk
mengetahui keadaan suatu objek dengan menggunakan  instrumen  yang  akan dianalisis  dan  menyajikan  informasi yang  didapat  mengenai  objek  untuk memperoleh kesimpulan. Perkembangan informasi  khususnya  pada  digital  juga mempengaruhi  lanskap,  nilai  dan  pola operasi  wacana  pada  media  digital. Hukum dan elemen yang tidak ada pada wacana  tradisional  kini  dikembangkan, perubahan  ini  menuntut  para  peneliti mengembangkan  perangkat  yang  lebih inovatif  untuk  membaca  pola-pola  baru dalam  wacana.  Sejauh  ini,  perangkat baru tersebut sudah bermunculan dengan berbagai keunggulan yang ditawarkan.
Drone Emprit dikembangkan oleh Astramaya  adalah  perusahaan  pemula ( start  up) yang  berfokus  pada    analisis data. Dronem Emprit sendiri menggunakan keahlian Artificial Intelligence dan Natural Learning Process  (NLP). Drone  Emprit mampu
menyajikan peta Social Network
Analysis  (SNA)  tentang  bagaimana sebuah  hoax  berasal,  menyebar,  siapa influencers pertama, dan siapa grupnya. Drone Emprit dikembangkan oleh Ismail Fahmi mulai tahun 2009 di Amsterdam- Belanda  melalui  nama  Media  Kernels Netherlands.  Namun  saat  ini  Media Kernels  lebih  dikenal  sebagai  " Drone Emprit " adalah platform yang memungkinkan orang untuk mendapatkan  wawasan  dan  mengambil tindakan  berdasarkan  data  dan analisis, yang dikelola dan diproses dengan  baik oleh  mesin back-end dan  disajikan melalui dasbor  front-  end yang  mudah digunakan  oleh  setiap  orang.  Dalam media  sosial  Twitter  menyediakan Application  Program  Interface (API) yang  memungkinkan  kita  mendapatkan data  mereka.  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan  data  di  media  sosial (twitter) dengan crawling. Crawling data di  twitter  adalah  suatu  proses  untuk mengambil  atau  mengunduh  data  dari server twitter dengan bantuan Application  Program  Interface (API) twitter  baik  berupa  data  user  maupun data tweet Sembodo (2016).
Hal inilah yang menjadikan Twitter dapat digunakan sebagai pengumpul  data  penelitian.  Peneliti mencoba  memanfaatkan Twitter dengan menganalisis tweet berbahasa  berupa sentimen  warganet  terhadap  Covid-19 khususnya mahasiswa.

## METODE
Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  pendekatan  penelitian secara  kualitatif  melalui  media  online berupa  twitter.  Pendekatan  kualitatif dapat  diartikan  sebagai  penelitian  yang berusaha  memberikan  gambaran  serta sistem dan cermat mengenai  fakta-fakta artinya  dalam  penelitian  ini  peneliti mengamati  dan  menganalisis  kalimat kalimat yang berpenanda sentimen serta kalimat yang mengandung wacana kritis
dalam  unggahan  (tweet)  Covid-19  pada media sosial twitter pada
pengelompokan kosakata emosi.
Data  diperoleh  setelah  melakukan pengamatan  selama  dua  hari  dari trending  topic  twitter  dan  menganalisis terhadap  obyek  kajian  secara  khusus yaitu  covid-19,  mahasiswa  dan  daring. Data yang disajikan dalam penelitian ini sebanyak    244  pengguna  sosial  media twitter  yang  aktif  dari  tanggal  26-27 Januari 2021.
Data  diolah  oleh  sistem  yang dimiliki Drone Emprit Academic (https://academic.droneemprit.id/#/searc
h/index),  dan  penulis  memaparkan penanda  secara  deskriptif  serta  tingkat sentimen yang diperoleh perangkat baru drone emprit.
Gambar  4.1.18 Sentiments  trends  in Twitter
HASIL DAN PEMBAHASAN Tingkat Sentimen Warganet Mahasiswa terhadap Covid-19 Hasil penelitian yang akan dipaparkan meliputi 2 hal yaitu: (1) hasil analisis  penanda  yang  timbul  akibat covid-19 berupa pembelajaran daring di twitter  berupa  mentions,  reply  atau retweet, (2) Menjelaskan hasil pengujian model Drone Emprit yang akan menghasilkan  tingkat  sentimen  sebagai evaluasi  pada  perangkat  baru Drone Emprit sebagai tolak ukur hasil analisis.
1.  Hasil  Analisis  Penanda  yang Timbul Akibat Covid-19 pada
Mentions, Reply atau Retweet

## Twitter.
Hasil  yang  didapat  pada  penanda yang  timbul  akibat  adanya  fenomena alam  Covid-19  yaitu  berupa  daring.  JJ Roberts (Kassymova,2019)  menegaskan pendidikan  jarak  jauh  menyiratkan pengajaran  dan  proses  pembelajaran yang  berlangsung  secara  terpisah  dari satu  orang  ke  orang  lainnya  disebut dengan daring.
Pengambilan data penelitian selama dua hari, 26 januari – 27 Januari 2021  pada  trending  topik  twitter menghasilkan  244  sentimen  dengan keyword  Covid-19,  Mahasiswa  dan Daring. Trending topik adalah kumpulan dari  topik  pembicaraan  yang  sangat populer di Twitter. Banyaknya kata yang sering  muncul  sebagai  trending  topik membuat  peneliti  memilih  objek  kajian dengan  bantuan  pemarkah.  Pemarkah tweet memudahkan peneliti membedakan tweet yang dipublikasikan mahasiswa  termasuk  dalam  ketiga keyword . Hasil pemarkah tweet menunnjukan  kata  yang  sering  sering muncul  adalah  mahasiswa  dengan jumlah  kata  yang  diunggah  yaitu  187. Berikut pemarkah tweet:
Tabel Pemarkah tweet
Twitter adalah  sebuah  situs  web yang  dimiliki  dan  dioprasikan  oleh Twitter  Inc yang  meawarkan  jejaring sosial berupa mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya untuk
mengirim  dan  membaca  pesan  yang disebut  kicauan.  Kicauan  atau  tweet adalah  teks  tertulis  hingga  140  karakter yang  ditampilkan  pada  halaman  profil
Keyword Jumlah Penanda Prese ntase Mahasiswa    187 Positif 74% Daring 72 Negatif 25% Covid-19 78 Netral 0%
pengguna.  Beberapa  fitur  yang  ada dalam twitter sebagai berikut:
1)  Mention adalah  menyebut  atau memanggil pengguna Twitter lain dalam sebuah tweet dengan  menuliskan  ‘@’ diikuti dengan nama pengguna lain.
2)  Reply istilah  yang  digunakan  ketika pengguna  ingin  membalas  atau  sekedar mengomentari tweet yang di posting oleh sebuah akun twitter lain.
3)  Retweet (Rt)  istilah  yang  digunakan ketika  seseorang  pengguna  ikut  mem- publish atau  menyebarkan  kembali  isi tweet dari  pengguna  lain  kepada follower -nya.  Hal  ini  memungkinkan pesan yang disampaikan tersebar sangat luas. Semakin banyak yang me-RT maka pesan tersebut semakin banyak tersebar. RT  ini  juga  bisa  disertai  dengan komentar,  dan  bisa  diaca  oleh  seluruh follower dari  akun  yang  me-RT  dan memberi komentar.
a) Hasil Analisis Penanda Positif

## Gambar Mention Positif
Pada mentions tweet user @tar96k dapat  dideskripsikan  bahwa  Covid-19 menimbulkan
dampak
kepada mahasiswa khususnya tingkat akhir yang sedang  melakukan  penyelesaian  pada studinya.  User  tersebut  memiliki  opini yakni  karena  adanya  covid-19  ekonomi keluarganya menjadi terganggu.
Reaksi atau sikap
yang ditimbulkan adalah reaksi positif menurut  Husein  (2005),  sikap  yang
berani mengungkapkan keadaan ekonomi  akibat  dari  adanya  fenomena alam Covid-19 pada media sosial twitter membuat  mahasiswa  tersebut  memiliki sikap positif.
Menurut  Shaver,  emosi  yang timbul  akibat  fenomena  alam  Covid-19 berupa  emosi  positif.  Kosakata  yang dapat dilihat pada mention tweet di atas berupa  penggalan  tweet  bantuan,  user tersebut meyakini jika unggahan opininya membantu keadaannya saat ini yang  sedang  kesulitan  ekonomi  akibat fenomena alam Covid-19.
Evaluasi yang didapat pada mention  tweet  di  atas  berupa  bantuan yang  akan  dilakukan  pengguna  lain twitter  dengan  cara  me-retweet  status tersebut  atau  me-replynya  sebagai bentuk  reaksi  pada  pengguna  aktif twitter lainya.
b) Hasil Analisis Penanda Negatif

## Gambar Reply Negatif
Pada  reply  tweet  user  @xxmoaxx dapat  dideskripsikan  bahwa  covid-19 menimbulkan  dampak  tidak  hanya pembelajaran  namun  juga  ekonomi, kesulitan untuk melunasi biaya pendidikan  khususnya  mahasiswa  yang sedikit  mahal  membuat  keluarga  yang mendapat dampak tersebut cukup bingung menghasilkan uang guna melunasi  pendidikan.  Reaksi  atau  sikap yang ditimbulkan  berupa reaksi  negatif. Menurut Husein (2005), sikap mahasiswa  yang  mengajukan  protes pada  universitasnya  terhadap  informasi pelunasan  uang  kuliah  pangkal  yang tidak tersebar luas ke seluruh mahasiswa.
Menurut  Shaver,  emosi  yang timbul  adalah  emosi  negatif,  kosakata yang dapat dilihat pada penggalan tweet tersebut adalah  gatau (tidak tahu), user menjelaskan  bahwa  ketidaktahuan  akan program    kampus  yang  menghapus pembayar  uang  kuliah  tunggal  dengan bantuan  kementerian  pendidikan  dan kebudayaan  (kemendikbud)  yang  tidak merata  keseluruh  mahasiswa.  Evaluasi berupa
tersampaikannya opini mahasiswa tentang kekecewaan terhadap universitas  yang tidak  menyebarluaskan informasi  terkait  pelunasan  uang  kuliah pangkal yang dibantu oleh kemendikbud. c) Hasil Analisis Penanda Netral

## Gambar Mention Netral
Pada mention tweet user
@Viviirsam dapat dideskripsikan bahwa covid-19  menimbulkan  dampak  berupa pembelajaran secara daring. Reaksi atau sikap  yang  ditimbulkan  adalah  reaksi netral,  menurut  Husein  (2005)  sikap mahasiswa yang memilih untuk melanjutkan S1 setelah Covid-19 selesai yang dapat diartikan bahwa user tersebut memilih  untuk  melakukan  cuti  kuliah daripada  melaksanakan  kegiatan  kuliah secara daring
Menurut  Shaver,  emosi  yang ditimbulkan terhadap opini diatas adalah emosi  netral  kosakata  tersebut  dapat dilihat  pada  penggalan  kalimat  lanjutin. User  tersebut  menjelaskan  pada  kata selanjutnya  bahwa  dia  tidak  ingin melakukan  pembelajaran  secara  daring akibat  dari  Covid-19  daan  memutuskan untuk  cuti  sebagai  mahasiswa  aktif.
Evaluasi  berupa  tersampaikannya  opini mahasiswa  tentang  keinginan  untuk melakukan cuti sebagai mahasiswa aktif kepada warganet twitter sehingga mentionnya  dapat  direply  atau  retweet kebali oleh pengguna lain sebagai reaksi.
2. Hasil  Tingkat  Sentimen  Perangkat Baru Drone Emprit

## a) Pengujian Model
Hasil  yang didapatkan dari proses pengujian seperti yang dijelaskan Drone Emprit memberikan  informasi  hasil perbandingan klasifikasi yang dilakukan oleh sistem (prediksi) dengan klasifikasi yang sebenarnya (aktual). Jumlah kecocokan  antara  prediksi  dan  aktual dapat mempengaruhi kinerja model yang dikembangkan Performance  metrics yang  diukur  dalam  penelitian  ini meliputi sentiments  trend  in  twitter , sentiment  by  weekday ,  dan sentimen  by hours. Bentuk  grafik  menyesuaikan dengan  jumlah  kelas  sentimen  yang terdiri dari kelas netral, kelas positif, dan kelas  negatif.  Evaluasi  yang  didapatkan dari  setiap  variasi  model Drone  Emprit dengan akurasi tertinggi hingga terendah dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Hasil Evaluasi Mentions Sentimen

## Gambar Sentiments trends in Twitter
Grafik  pada  model Drone  Emprit dapat diketahui bahwa 244 hasil prediksi netral 0%, hasil prediksi positif 75% dan 24% hasil prediksi negatif sama dengan hasil  yang  sebenarnya.  Diikuti    hasil  1 yang  termasuk  sentimen  netral  lalu  184
sebagai  hasil  sentimen  positif  dan  59 sebagai hasil sentimen negatif.
2) Hasil Evaluasi Sentiments By Weekday
Gambar Sentiments by weekday
Grafik pada model perangkat baru Drone Emprit dapat  diketahui,  yaitu  244 sentimets  by  weekday pada  Rabu,  26 Januari  2021 sentiments  by  weekday adalah  184  dengan  150  prediksi  positif dan 34 prediksi negatif sedangkan, pada Kamis  27  Januari  2017  sentiments  by weekday  adalah  60  dengan  30  prediksi positif dan 30 prediksi negatif.

## 3) Hasil Evaluasi Sentiments By Hour
Gambar Sentiments by hour
Grafik pada model perangkat baru Drone Emprit dapat diketahui, yaitu 244 sentimets  by  hour pada  26  Januari  –  27 Januari 2021. Dari grafik Sentiments by hour dapat  diperoleh  hasil  pengguna akun media sosial twitter setiap pukulnya dimulai 00.00 – 23.59 WIB.

## 4) Wordcloud
Hasil  dari  analisis  berupa  tingkat frekuensi  kemunculan    teks  atau  kata-
kata. Frekuensi kemunculan kata tersebut divisualisasikan dengan menggunakan  metode  wordcloud  yang sudah  tersedia  pada  perangkat  baru Dronse  Emprit. Semua  kata  dalam  data akan  dikumpulkan  berdasarkan  besar kecilnya  lalu  membentuk  seperti  awan Rebecca  (2019).  Dari  hasil  perhitungan melalui  perangkat  baru Drone  Emprit , kata terdampak adalah kata  yang sering digunakan oleh  warganet ttwitter dalam melakukan tweet ketika sedang mentions atau  retweet,  umumnya  menyajikan informasi  tentang  dampak  yang  sedang berlangsung  akibat  fenomena  alam Covid-19.  Dari  banyaknya  kata  yang terdapat  dalam  wordcloud  tersebut, terdapat  beberapa  kata  yang  dominan muncul  yaitu  seperti  kata  penghasilan, meminta, mahasiswa, bantuan, ingin dan kalian.

## Gambar Wordcloud Drone Emprit

## KESIMPULAN
1. Mahasiswa dalam menggunakan media  sosial  di  tengah  Covid-19 menimbulkan  opini  berupa  sentimen positif,  negatif  dan  netral.  Penelitian berdasarkan analisis
sentimen menggunakan big data pada
perangkat  baru Drone  Emprit yang telah  berhasil  dilakukan  dengan  tiga keyword sebagai identifikasi masalah
yaitu  Covid-19,  mahasiswa  dan daring  sedangkan,  keyword  yang sering  muncul  sebagai  penanda  pada 26  –  27  Januari  2021  adalah mahasiswa dengan 187, daring 72 dan covid-19 78.
2. Uji  coba  penelitian  dilakukan  pada 26-27 Januari 2021 dengan menghasilkan  244  opini  dengan  3 type yaitu mention , reply dan retweet.
Analisis  sentimen  pada  media  sosial twitter  berupa  unggahan  tweet  dapat dilakukan pemenggalan kalimat yang menghasilkan kosakata dasar sebagai objek  penelitian  meliputi  kosakata positif,  negatif  dan  netral.  Hasil penelitian  berupa  tingkat  sentimen yang dilakukan peneliti berupa evaluasi  menunjukkan  model Drone
Emprit menghasilkan  75%  sentimen positif, 25% sentimen negatif dan 0%
netral.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni,  A.  D.,  &  Pentury,  H.  J.
(2020).  Using  Educational  Digital Toolbox  In  E-Learning  To  Boost Students’reading  Motivation  In
Covid-19 Pandemic. Retorika: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya , 13 (2).
Chaer, Abdul. 1989. Pengantar Semantik Bahasa Indonesia.  Jakarta:  Penerbit Rineka Cipta.
Darma,  Y.  A.  (2009). Analisis  wacana kritis .  Yrama  Widya  bekerja  sama dengan Jurusan Pendididikan
Bahasa dan Sastra Indonesia (FPBS UPI). Fahmi, I. (2019). Drone  Emprit Academic  (DEA) .  Jakarta:  Media Kernels Indonesia.
Fatur  Rokhman,  dkk.  2020.  Linguistik Disruptif: pendekatan kekinian memahami  perkembangan  bahasa. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Goleman, D. (2006). Emotional
Intelligenve: Kecerdasaan
emosional,  Mengapa  EL  lebih penting  dari  IQ.  Jakarta:  P.T. Gramedia Pustaka Utama. Hadna,  N.  M.  S.,  Santosa,  P.  I.,  & Winarno,  W.  W.  (2016).  Studi literatur tentang perbandingan metode untuk proses analisis sentimen  di  Twitter. Semin.  Nas.
Teknol.  Inf.  dan  Komun , 2016 ,  57-
64. Kotot, M. F. L. (2016). Fungsi Twitter@ Utdindonesiabdg Dalam Meningkatkan Kebutuhan Informasi Pada  Komunitas  United  Indonesia Bandung  Studi  Deskriptif  Analisis Mengenai Fungsi Twitter@ UtdIndonesiaBDG Dalam Meningkatkan Informasi Di Komunitas United Indonesia Bandung (Doctoral  dissertation, PERPUSTAKAAN). Kridalaksana, H. (2001). Kamus Linguistik,  Jakarta:  PT  Gramedia Pustaka Utama Liu,  Bing.  (2012). Sentiment  Analysis And  Opinion  Mining .  Chicago:
Morgan & ClaypoolPublisher.
Moleong,  Lexy  J.  1993. Metode Penelitian Kualitatif . Bandung:  PT.
Remaja Rosda Karya
Nemes,  L.,  &  Kiss,  A.  (2020).  Social media  sentiment  analysis  based  on COVID-19. Journal  of  Information and Telecommunication , 1-15. Nurhadi, Z. F. (2017). Model komunikasi  sosial  remaja  melalui media twitter. Jurnal Aspikom , 3 (3),
539-549.
Permana,  F.  C.,  Wicaksono,  Z.  M., Kurniawan,  C.,  Abdullah,  A.  S.,  & Ruchjana,  B.  N.  (2021,  January). Perception analysis of the Indonesian society on twitter social media  on  the  increase  in  BPJS kesehatan contribution in the Covid 19  pandemic  era.  In Journal  of Physics:  Conference  Series (Vol.
1722,  No.  1,  p.  012022).  IOP Publishing. Rokhman,  F.  2020.  “Covid-19  dan Linguistik  Distruptif.  Dalam Suara Merdeka.co.  Diakses  pada  kamis, 20 November 2020 Sembodo,  J.  E.,  Setiawan,  E.  B.,  & Baizal, Z. A. (2016, October). Data Crawling  Otomatis  pada  Twitter.
In Indonesian Symposium on
Computing (Indo-SC) (pp. 11-16).
Shaver, P.R., Shaver. U.,& Fraley, R.C. (2001).  Structure  of  Indonesia
Emtotion  Lexicon  Asian  Journal of
Psychplogy, 4, 201-224.
Sudaryanto.  2015. Metode  dan  Aneka Teknik  Analisis  Data:  Pengantar Penelitian Kebudayaansecara Linguistis . Yogyakarta: Sanata
Dharma University Press. Suharso, P. (2019). Pemanfaatan Drone Emprit dalam Melihat Trend Perkembangan Bacaan Digital melalui  Akun  Twitter. Anuva: Jurnal Kajian Budaya, Perpustakaan,  dan  Informasi , 3 (4), 333-346. Umar, Husein.  2005. Riset  Pemasaran dan    prilaku    konsumen .    Jakarta: Gramedia  Pustaka Utama.