## Analisis Sentimen Komentar Pengguna Twitter Terkait Covid-19 Varian Omicron di Indonesia
Wildan, Moh.Kharis, Moh.Risaldi, Rizaldi Kulap
Prodi Teknik Informatika, Universitas Stimik Adhi Guna, Palu, Indonesia

## Info Articles
___________________ Keywords:
Sentiment Analysis;Corona virus 2019;Omicron Variant ;K-Means;TF-IDF;Data Analitics ____________________ Abstrak ____________________________________________________________ Corona virus 2019 berasal dari negeri china, telah menyebar dengan cepat ke  penjuru  dunia  hingga  saat  ini.  Diindonesia  sendiri  akhir-akhir  ini  lagi ramai di perbincangkan dimedia sosial berupa twitter yakni tweet mengenai Covid-19  varian  omicron.  Pendapat  atau  opini  dapat  dimanfaatkan  untuk mencari  informasi  yang  bisa  membantu  banyak  pihak  untuk  mendukung suatu keputusan. Namun hal tersebut membutuhkan analisis yang tepat. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  untuk  pengenalan  sistem  analisis sentimen  dengan  menggunakan  metode  tf-idf  yang  dikombinasikan  dengan K-means.  Analisis  Sentimen  dengan  menggunakan  metode  tf-idf  yang dikombinasikan  dengan  K-means  berhasil  membagi  data  kedalam  dua kelompok berbeda, pada cluster satu membahas tentang varian omicron yang terdeteksi.  Pada  cluster  dua  membahas  tentang  protokol  kesehatan.  Dan mendapatkan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,247. Hasil tersebut dinilai cukup  baik  sebab  semakin  mendekati  angka  nol  maka  kemiripan  data anggota antara cluster semakin baik.

## Abstract
________________________________________________________ Corona virus 2019 originated from China, has spread rapidly throughout the  world  until  now.  In  Indonesia  itself,  lately  there  has  been  a  lot  of discussion on social media in the form of Twitter, namely tweets about the Covid-19 variant of the omicron. Opinions or opinions can be used to find information that can help many parties to support a decision. However, this requires  proper  analysis.  Therefore,  this  study  proposes  to  introduce  a sentiment analysis system using the tf-idf method combined with K-means. Sentiment  analysis  using  the  tf-idf  method  combined  with  K-means succeeded  in  dividing  the  data  into  two  different  groups,  in  cluster  one discussing the detected omicron variants. In cluster two, it discusses health protocols. And get a Davies Bouldin Index value of 0.247. These results are considered quite good because the closer to zero the better the similarity of member data between clusters.
 Alamat Korespondensi: E-mail: mohkharis@gmail.com
p-ISSN 2621-9484
e-ISSN 2620-8415

## 1. PENDAHULUAN
Corona Virus 2019 berasal dari Negeri China, Kota Wuhan telah menyebar dengan cepat ke penjuru dunia terhitung dari desember 2019 hingga saat ini. Berita tentang covid- 19 selalu ramai diperbincangkan dinegeri ini, di indonesia sendiri diketahui telah masuk beberapa  varian  covid-19  dan  yang  akhir-akhir  ini  lagi  ramai  di  perbincangkan  di beberapa media sosial berupa twitter yakni tweet mengenai covid-19 varian omicron yang telah terkonfirmasi masuk di Indonesia pada akhir tahun 2021 lalu, tepatnya pada tanggal 27 bulan november 2021. Dengan mewabahnya pandemic covid-19 varian omicron ini menuai berbagai macam pendapat netizen, mulai dari saran, pujian, hingga kritik terhadap pemerintah dalam upaya penanganannya, bahkan hingga sindiran dan ujaran kebencian. Dengan  banyaknya  jumlah  pengguna  twitter  yang  telah  menyampaikan  pendapat  atau opini  dapat  dimanfaatkan  untuk  mencari informasi  yang  bisa  membantu  banyak  pihak untuk  mendukung  suatu  keputusan.  Namun  hal  tersebut  membutuhkan  analisis  yang tepat, salah satu metode yang dapat di gunakan untuk menganalisa suatu kalimat opini pada twitter adalah analisis sentimen.
Dalam penelitian  Rizqa  Luviana  Musyarofah,  Ema  Utami,  Suwanto  Raharjo. Universitas  Amikom  Yogyakarta  (2020). Melakukan  penelitian  dengan  judul  analisis komentar potensial pada social commerce instagram menggunakan TF-IDF. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  menganalisis  komentar  pada  akun  toko  Instagram  dan mengklasifikasikannya  ke  dalam  2  kelas  (potensial  dan  tidak  potensial).  Berdasarkan hasil  penelitian  pada  294  komentar  diperoleh  hasil  akurasi  potensi  sebesar  80%,  nilai presisi  0,76  dan  recall  0,94  serta  27%  diantaranya  adalah  komentar  tidak  potensial. Penelitian Eko yulian (2018) . Melakukan penelitian dengan mengimplementasi metode K-Means terhadap arsip tweet masyarakat kota bandung dengan tema LGBT, dimana dari lima cluster yang dibentuk diperoleh bahwa kecenderungan cuitan pengguna twitter kota bandung  terkait  LGBT  secara  umum  masih  behubungan  dengan  perspektif  religi. Kemunculan kata agama yang sangat sering, menyebabkan asosiasi terhadap kata tersebut cukup  besar. Penelitian  Try  iryanto  saputra bersama Rini  ariyanti.  Universitas Gunadarma Depok (2019). Melakukan penelitian dengan judul implementasi algoritma k-means  clustering  pada  analisis  sentimen  keluhan  pengguna  indosat.  Penelitian  ini berhasil  menampilkan  kelompok  dari  anggota  masing-masing  cluster  yang  berbentuk wordcloud ke dalam 3 buah wordcloud berbeda, pada wordcloud cluster 0 anggotanya berbicara  tentang  jaringan  Indosat  yang  parah,  pada  wordcloud  cluster  1  anggotanya berbicara tentang permintaan perbaikan jaringan sinyal Indosat, pada wordcloud cluster 2 berbicara tentang jaringan sinyal parah Indosat pada daerah Bogor. Penelitian Andris Faesal,  Aziz  Muslim,  Aditya  Hastami  Ruger dan Kusrini. Universitas  Amikom Yogyakarta ( 2019 ). Melakukan penelitian dengan judul Analisis sentimen pada data tweet pengguna twitter terhadap produk penjualan toko online menggunakan metode k-means. Dengan  mengumpulkan  sebanyak  1.310  data  tweet  yang  berkaitan  dengan  penjualan ditokopedia.  Penelitian  ini  berhasil  mengelompokkan  data  tweet  ke  dalam  3  cluster berbeda  yakni  kata  dengan  kemunculan  sering,  sedang  dan  jarang  didalam  data  tweet.
Dan dengan pengujian berdasarkan kata tweet diperoleh tingkat akurasi sebesar 92.80%, sedangkan pengujian berdasarkan tweet harian diperoleh tingkat akurasi sebesar 89.80%.
Dalam penelitian ini analisis sentimen digunakan untuk mengetahui pendapat atau kecenderungan  opini  netizen  yang  terkandung  terhadap  suatu  permasalahan.  Dengan menggunakan metode kombinasi TF-IDF dan K-Means .

## 2.  METODE

## 2.1  Pengumpulan Data
Proses pengumpulan  data  twitter ini  dilakukan  dengan  cara  meng- Crawling otomatis dataset berdasarkan komentar dan cuitan pada twitter yang masi berhubungan dengan kasus covid-19 varian omicron yang masuk diindonesia, dengan menggunakan kata  kunci  atau  hastag  #Omicronindonesia.  Pengambilan  dataset  ini  menggunakan aplikasi web crawler eksternal yakni netlytic.org Diambil pada tanggal 2 maret 2022 dan berhasil memperoleh sebanyak 131 data. (Data yang diambil pada penelitian ini adalah data terbaru 7 hari terakhir sejak tanggal pengambilan data).

## 2.2  Alur Sistem
Alur  sistem analisis  sentimen  pengguna twitter terkait covid-19  varian  omicron  di indonesia dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur sistem

## 2.2.1 PreProcessing
Pada tahap ini data twitter akan dilakukan proses perubahan pada data yang tidak sesuai dan eliminasi pada data yang tidak penting. Sehingga data menjadi lebih terstuktur dan lebih mudah dipahami oleh sistem. Proses preprocessing pada penelitian ini meliputi tahap-tahap sebagai berikut:
a) Case Folding. Merupakan proses untuk merubah semua bentuk huruf besar yang ada pada dokumen teks dirubah menjadi huruf kecil.
Mulai
Input  Data Twitter PreProcessing Data
Pembobotan Kata Menggunakan  TF-IDF Pengelompokan Data Menggunakan  K-means Selesai Evaluasi Hasil
Menggunakan  DBI
Gambar 2. Case folding
b) Tokenizing.  Dokumen  teks  yang  telah  masuk  ke  proses tokenizing ,  akan  berubah menjadi potongan kata yang masing-masing katanya memiliki nilai deskriptif yang berbeda.
Gambar 3. Tokenizing
c) Stemming. Pada tahap ini kata dasar pada suatu kalimat akan dirubah menjadi bentuk kata baku bahasa Indonesia yang baik dan benar.
Gambar 4. Stemming
d) Stopword Removing. Pada tahap ini kata umum yang sering muncul dalam jumlah banyak serta memiliki nilai kecil pada dokumen teks akan dihilangkan.

## Gambar 5. Stopword

## 2.2.2 Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF)
Pada tahap ini setiap kata pada dokumen akan diberikan nilai bobot yang berbeda, berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan oleh algoritma Tf-idf . Setelah bobot setiap kata berhasil ditemukan. Tahap selanjutnya adalah mencari jumlah bobot setiap kalimat, dengan  cara  menjumlahkan  nilai  bobot  setiap  kata  pada  dokumen  yang  ingin  yang diketahui nilai bobotnya. Tahap ini bertujuan agar saat proses pengelompokkan pada k- means,  data  yang  dikelompokkan  berdasarkan  bobot  setiap  kalimat.  Berikut  adalah tahapan pembobotan kata dengan algoritma tf-idf :
TF : Jika pada kata Varian muncul dua kali dalam satu kalimat maka nilai tf untuk kata varian adalah 2. Namun karna kata varian hanya muncul sekali maka nilai tf dari kata varian ialah 1 .
df :  Untuk  menentukan  suatu  nilai  df  yaitu  dengan  cara  menganalisa jumlah  dokumen  yang  mengandung  token  kata  (term).  Jika  dari 131 dokumen kata varian terdapat pada 55 dokumen berbeda maka nilai df dari kata varian adalah 55 .
Apa yang Harus Dilakukan Terhadap Varian OMICRON yg Terdeteksi apa yang harus dilakukan terhadap varian omicron yg terdeteksi
apa yang harus dilakukan terhadap varian omicron yg terdeteksi
[apa] [yang] [harus] [dilakukan] [terhadap] [varian] [omicron][ yg][ terdeteksi]
[apa] [yang] [harus] [dilakukan] [terhadap] [varian] [omicron][ yg][ terdeteksi]
[apa] [yang] [harus] [ lakukan ] [ hadap ] [varian] [omicron][  yang ][  deteksi ]
[ apa ] [ yang ] [ harus ] [lakukan] [ hadap ] [varian] [omicron][  yang ][ deteksi]
[lakukan] [varian] [omicron][ deteksi]
IDF
: Lanjut ketahap mencari nilai idf yaitu dengan cara membagi jumlah keseluruhan dokumen dengan jumlah dokumen yang mengandung kata (df) . Menggunakan persamaan (1) .
𝑰𝑫𝑭 = 𝑳𝒐𝒈 𝑵 𝒅𝒇 𝑰𝑫𝑭 = 𝑳𝒐𝒈 𝟏𝟑𝟏 𝟓𝟓
= 𝟎, 𝟑𝟕𝟕

## Weighting
Kata (term) : Mencari nilai weighting (bobot) suatu kata yaitu dengan cara nilai tf kata dikalikan dengan nilai dari idf kata. Seperti yang telah dijabarkan pada persamaan (2).
W t,d = TF t,d *IDF t (2)
W t,d = 1 * 0,377 W t,d = 0,377
Keterangan:
N : Jumlah keseluruhan dokumen dalam korpus Df (t) : Jumlah kemunculan dokumen yang mengandung token kata (term) TF (t,d) : Jumlah kemunculan token kata (term) pada dokumen d IDF (t) : Nilai IDF token term
Untuk menemukan bobot tiap kalimat dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Bobot kalimat TF d1 varian 1 55 0,377 0,377 omicron 1 114 0,06 0,06 lakukan 1 11 1,076 1,076 deteksi 1 22 0,775 0,775 2,288
token kata df IDF TF-IDF
Bobot kalimat =
(1)
Berikut hasil pembobotan tf-idf untuk 10 dokumen awal dari 131 dokumen komentar:
Tabel 2. TF-IDF

## 2.2.3 K-Means Clustering
Pada tahap ini nilai bobot masing – masing kalimat dari dataset akan dikelompokan kedalam beberapa kelompok (cluster) berbeda. Berikut adalah alur K-means Clustering :
Gambar 6. Alur K-Means Clustering
Dokumen Bobot d1 2,288 d2 5,833 d3 3,24 d4 3,178 d5 6,626 d7 1,399 d8 2,938 d9 8,356 d10 12,786 d6 rsd wisma atlet kemayoran jakarta pusat dki lakukan vaksin omicron waspada omicron indonesia jakarta total
varian omicron indonesia capai urutan asia tenggara omicron indonesia kalo kena repot bahasa bodoh banget
22,235
varian omicron indonesia landa pandemi covid omicron deteksi indonesia ratus siluman waspada gejala varian omicron deteksi indonesia covid sakit virus kali
Kalimat
varian omicron lakukan deteksi omicron inflasi indonesia kendali

## omicron indonesia covid gelombang serang
Tahapan – tahapan untuk implementasi k-means clustering :
a) Menentukan jumlah cluster.
b) Menentukan data yang akan menjadi titik pusat (Centroid).
c) Mengelompokan data kedalam cluster sesuai dengan titik centroid terdekat.
d) Memperbaharui Centroid.
e) Ulangi langkah c). sampai tidak ada lagi anggota data yang berpindah dari cluster satu ke cluster lainya.
Berikut adalah implementasi k-means clustering dengan menggunakan 10 dokumen awal  yang  telah  melewati  tahap  preprocessing  dan  pembobotan  kata  dapat  dilihat  di gambar 7.
a) Menentukan jumlah cluster. Jumalah cluster yang akan digunakan pada penelitian ini ialah 2
b) Menentukan  data  yang  akan  menjadi  titik  pusat (Centroid). Data  yang  digunakan pada centroid awal adalah 2,288 digunakan sebagai centroid cluster satu (C1) dan 12,786 sebagai centroid cluster dua (C2)
c) Mengelompokan  data  kedalam  cluster  sesuai  dengan  titik  centroid  terdekat. Menggunakan rumus eucludien distance persamaan 3.
𝑫 (𝒙,𝒚) = √∑ |𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 | 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (3)
Setelah  data  dikelompokan  kedalam  cluster  sesuai  dengan  titik  pusat (centroid) terdekat. Diketahhui sebanyak 7 anggoota data masuk pada cluster 1 dan sebanyak 3 anggota data masuk pada cluster 2 dapat dilihat pada table 3:
Tabel 3. Anggota Cluster
d) Untuk menemukan centroid baru pada masing-masing cluster yakni dengan cara menghitung jarak rata-rata antara anggota cluster lalu dibagi dengan banyak jumlah anggota. Menggunakan persamaan 4.
𝝁𝜿 = ∑ 𝒙𝒒 𝒏𝒌 (4) Cluster 1 Cluster 2 2,288 12,786 5,833 22,235 3,24 8,356 3,178 6,626 1,399 2,938
Keterangan :
D(x, y) = Jarak antara objek x dan objek y
uk = Nilai centroid baru dari cluster ke-K
xq = Nilai data masing-masing anggota pada cluster ke-K
nk = Banyaknya anggota pada cluster ke-K

## 2.2.4 Evaluasi Hasil
Tahap  terakhir  yaitu  evaluasi  hasil  menggunakan Davies  Bouldin  Index  (DBI) yang  bertujuan  untuk menganalisa  seberapa  baik  cluster  yang  telah  dihasilkan  oleh  K- means. berikut tahapan-tahapan untuk mendapatkan nilai DBI :
a) Mencari Nilai Sum of Square Within (SSW)
Tahap ini akan menghitung jarak rata-rata dalam, anggota data pada masing-masing klaster.  Dimana  pada  tahap  ini  nilai  yang  menjadi  acuan  untuk  menghitung  SSW adalah jarak rata-rata dalam anggota data pada masing-masing cluster pada iterasi terakhir. Menggunakan persamaan 5.
𝐒𝐒𝐖 𝐢 = 𝟏 𝐦 ∑ 𝐝( 𝐗𝐣,𝐂𝐢 𝐌𝐉 𝐉=𝟏 ) (5)
Keterangan : SSWi
= Rata-rata jarak data dalam setiap klaster.
d (xj, ci)   = Jarak dalam antar data.
m = Jumlah data dalam setiap klaster

## b) Mencari Nilai Sum of Squere Between (SSB)
Tahap ini akan menghitung jarak antara cluster satu dan cluster dua. Dimana nilai yang  jadi  acuan  atau  yang  dihitung  pada  tahap  ini  ialah  nilai  centroid  akhir  pada iterasi terakhir. Menggunakan persamaan 6.
𝑺𝑺𝑩 𝒊,𝒋 = 𝒅(𝒙𝒋 − 𝑪𝒊) (6)
Keterngan :
SSB i,j = jaraj sentroid ke – i dan sentroid ke - j Xj = nilai sentroid ke-i.
Ci = nilai sentroid ke-j.

## c) Mencari Nilai Ratio
Pada tahap ini menghitung rasio yakni dengan cara menjumlahkan nilai pada SSW,ij lalu membagikannya dengan nilai SSB,ij. Menggunakan persamaan 7.
𝑹 𝒊,𝒋 = 𝑺𝑺𝑾 𝒊 +𝑺𝑺𝑾 𝒋 𝑺𝑺𝑩 𝒊,𝒋 (7)
Keterngan :
𝑅 𝑖,𝑗
= rasio antara klaster ke-I dan klaster ke-j
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = rata-rata jarak dari setiap data ke sentroid ke-i diklaster ke-i. 𝑆𝑆𝑊 𝑗 = rata-rata jarak dari setiap data ke sentroid ke-j diklaster ke-j.
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = jarak antar sentroid ke-i dan sentroid ke-j.

## d) Mencari Nilai DBI
Pada tahap ini menghitung nilai dbi dengan cara membagi nilai rasio dengan jumlah klaster. Berikut perhitungannya.
𝑫𝑩𝑰 = 𝟏 𝑲 𝑹 𝒊,𝒋 (8)
Ketrangan  :
DBI   = nilai davies bouldin index.
𝑅 𝑖,𝑗 = rasio maksimum antar klaster.
k        = jumlah klaster.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  7.  Merupakan  dataset  hasil  pembootan tf-idf yang  telah  melewati  tahap preprocessing yang dilakukan oleh sistem.
Gambar  8.  Merupakan  hasil  implementasi  k-means  clustering.  pada  cluster  satu mempunyai anggota cluster sebanyak 87 dan cluster dua sebanyak 44 anggota cluster.
Gambar 8. Hasil clustering

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penilitian yang telah dilakukan mendapatkan kesimpulan sebagai berikut:  1).Penerapan  metode tf-idf yang  dikombinasikan  dengan K-Means dapat melakukan  clustering  data  dalam  bentuk  teks  kedalam  dua  kelompok  berbeda.  2). Analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode tf-idf dan k-means Pada  cluster  satu kecenderungan  cuitan  membahas  tentang  varian  omicron  yang  terdeteksi.  Cluster  dua cenderung  membahas  tentang  protokol  kesehatan  3).Pengujian  data  mendapatkan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,247 yang memiliki arti hasil clustering yang dihasilkan cukup baik. Sebab semakin dekat hasil yang diperoleh dengan angka nol maka kemiripan data anggota antar cluster semakin baik.
Mengingat  masi  banyak  hal-hal  yang  belum  dapat  diimplementasikan  dari penelitian  ini,  maka  penulis  mempertimbangkan  saran  yaitu  melakukan  pendekatan dengan metode atau pendekatan yang lain guna mendapatkan hasil penelitian yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Andris Faesal, A. M. (2019, may). Sentimen Analisis pada Data Tweet Pengguna Twitter Terhadap Produk Penjualan Toko Online Menggunakan Metode K-Means. JURNAL MATRIK, 207-213. doi.org/10.30812/matrik.v19i2.640 Han, J.,Kamber, M.,Pei J. 2012 Data Mining Concept and Techniques. Wantham: Elvesier
Liu, B. (2012, may). Sentiment Analysis and Opinion Mining. 167. Retrieved from https://doi.org/10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016
Musyarofah, R. L. (2020, maret 2). Analisis Komentar Potensial pada Social Commerce Instagram Menggunakan TF-IDF. JURNAL EKSPLORA INFORMATIKA , 131-139. doi:10.30864/eksplora.v9i2.360.
Murdick,R.G -1991:27. Pengertian Sistem Menurut Para Ahli . (Diakses pada Tanggal 20 November 2021). http://www.sarjanaku.com/2012/11/pengertian- sistem-menurut-para-ahli.html
Robertson, S. (2004, October ). Understanding Inverse Document Frequency:.
Journal of Documentation, 60 . doi:10.1108/00220410410560582
Supomo, P. V. (2016). Pemograman Web Dengan Menggunakan Php dan Codeigniter. Deepublish , 1-4 .
Suyanto, (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Bandung : Informatika Bandung.
Tan, P.N., Steinbach, M., Kumar, V. (2006) Introduction to Data Mining. Boston : Pearson Education.
Try Iryanto Saputra, R. A. (2019, Desember 3). Implementasi Algoritma K-Means
Clustering Pada Analisis Sentimen Keluhan Pengguna Indosat. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 24 , 191-198. doi:10.35760/ik.2019.v24i3.2361. Yulian, E. (2018, Mei). Text Mining dengan K-Means Clustering pada Tema LGBT dalam Arsip Tweet Masyarakat Kota Bandung. Jurnal Matematika Mantik , 53-58. doi:10.15642/mantik.2018.4.1.53-58