## Penerapan Lexicon Based Untuk Analisis Sentimen Pada Twiter Terhadap Isu Covid-19
Yanda Nooryuda Prasetya 1 , Doni Winarso 2 , Syahril 3 123 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau yandanooryudaprasetya @student.umri.ac.id, doniwinarso@umri.ac.id *, syahril@umri.ac.id

## Abstract
Currently, the use of social media such as Twitter has become a necessity in this modern era. Twitter is enabling users to provide feedback on various hot topics and issues happening. The current trending issue is Covid-19. It is  spread  by  some  people  that  Covid-19  is  a  conspiracy  and  it  is  not  uncommon  to  believe  that  Covid-19  is something real. Therefore, an analysis is needed to get the truth about whether Covid-19 is a conspiracy or real from the point of view and public opinion contained in Twitter, Lexicon based is a method used to classify public opinion into 3 classes, namely, positive, negative or negative sentiments. neutral. Research conducted shows that public opinion on Twitter who believes that Covid-19 is something real is higher than that of community groups who  believe  the  issue  of  Covid-19  is  a  conspiracy.  The  percentage  of  grouping  can  be  seen  from  the  positive sentiment  category  at  58.08%,  the  negative  category  sentiment  opinion  at  37.61%,  and  the  neutral  sentiment opinion category at 4.31%.
Keywords: Covid-19, Twitter, Sentiment Analysis, Lexicon Based

## Abstrak
Saat ini penggunaan sosial media seperti twitter telah menjadi kebutuhan di era modern ini. Twitter merupakan memungkinkan pengguna untuk memberikan tanggapan terhadap berbagai topik dan isu hangat terjadi. Saat ini isu  yang  menjadi  trending  adalah  Covid-19.  Tersebar  disebagian  masyarakat  bahwa  Covid-19  adalah  suatu konspirasi dan tidak jarang yang mempercayai bahwa Covid-19 adalah sesuatu yang nyata. Karena itu diperlukan sebuah analisis untuk mendapatkan kebenaran apakah Covid-19 sebuah konspirasi atau nyata dilihat dari sudut pandang dan opini masyarakat yang tertuang di dalam Twitter, Lexicon based merupakan metode yang digunakan untuk mengelompokkan opini masyarakat ke dalam 3 kelas yaitu, sentimen positif, negatif atau netral. Penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa opini masyarakat pada twitter yang percaya bahwa Covid-19 adalah sesuatu yang  nyata  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kelompok  masyarakat  yang  mempercayai  isu  Covid-19  adalah konspirasi. Persentase pengelompokan dapat dilihat dari sentimen kategori positif sebesar 58.08%, opini sentimen kategori negatif sebesar 37.61%, dan opini sentimen kategori netral sebesar 4.31%.
Kata kunci : Covid-19, Twitter, Analisis Sentimen, Lexicon Based

## 1. Pendahuluan
Twitter  merupakan  salah  satu  media  komunikasi yang  banyak  diminati  oleh  masyarakat  dunia  yang memungkinkan penggunanya untuk menulis tentang berbagai  topik  dan  membahas  isu-isu  yang  sedang terjadi  [1].  Pengguna  twitter  dapat  mengemukakan opininya melalui tweet. Setiap tweet yang di posting pengguna beraneka ragam sesuai dengan keinginan pengguna.  Tweet  bisa  berupa  pendapat,  saran, ataupun kritikan tentang topik-topik tertentu. Salah satu isu yang sedang menjadi trending topic saat ini adalah Covid-19.
Covid-19  atau  disebut  juga  sebagai  2019  Novel Coronavirus  (2019-nCoV)  merupakan  virus  yang telah menyerang masyarakat dunia saat ini. Virus ini
diketahui pertama kali muncul di kota Wuhan, China pada akhir Desember 2019. Covid-19 mulai masuk Indonesia  awal  Maret  2020  [2].  Informasi  tentang virus  ini  terus  menyebar  secara  masif  di  kalangan masyarakat.
Banyak kalangan di masyarakat tersebar isu bahwa Covid-19 ini merupakan konspirasi dan tidak sedikit juga yang mempercayai bahwa Covid-19 ini nyata. Hal  ini  dapat  diamati  dari tweet pengguna  Twitter ada  beberapa tweet yang  seolah  menggambarkan bahwa covid ini adalah konspirasi dan ada beberapa tweet yang mengarah kepada bahwa covid ini adalah benar benar nyata.
Selain  itu  keraguan  ini  juga  dapat  terlihat  pada pemberitaan dibeberapa media digital nasional yang berisikan  keraguan  terkait  isu  Covid-19  ini. Diantaranya adalah menurut [3] menuliskan bahwa munculnya  teori  konspirasi  yang  menyesatkan tentang  virus  ini  telah  mengancam  langkah  dunia secara serius untuk menanggapi pandemi Covid-19. Ini  karena  hanya  sedikit  orang  yang  percaya  teori konspirasi yang tersebar luas ini.
Berangkat dari itu untuk mengetahui apakah Covid- 19  ini  nyata  atau  konspirasi  berdasarkan  opini masyarakat  di  Twitter,  maka  penelitian  ini  akan melakukan analisis sentimen terhadap opini tersebut.
Analisis sentimen atau disebut juga opinion mining yang  bertujuan  untuk  menganalisis,  memahami, mengolah, dan mengestrak data tekstual yang berupa opini  terhadap  entitas  seperti  organisasi  dan  topik tertentu  agar  mendapatkan  suatu  informasi  [4]. Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  menentukan apakah  opini  atau  komentar  terhadap  suatu permasalahan atau isu terkait topik tertentu memiliki kecenderungan positif, negatif, atau netral dan dapat dijadikan sebagai acuan dalam meningkatkan suatu pelayanan, ataupun meningkatkan kualitas produk.
Berbagai  penelitian  terkait  analisis  sentimen  telah banyak  dilakukan.  Terdapat  dua  pendekatan  untuk melakukan  analisis  sentimen,  pendekatan  yang pertama  adalah  berbasis machine  learning yaitu dengan  melatih  data  latih  pada  dataset  yang  telah dilabelkan  secara  manual.  Pendekatan  yang  kedua adalah berbasis leksikal ( Lexicon Based ) yang tidak memerlukan  pelatihan  dataset  untuk  menemukan polaritas  sentimen  [5].  Penelitian  yang  dilakukan oleh [6] membandingkan beberapa metode analisis sentimen  dalam  topik  pariwisata,  kesimpulannya adalah  bahwa  menggunakan  metode lexicon memiliki  peningkatan  hasil  sentimen  paling  tinggi dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Pada penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  sumber daya  kamus  leksikon  yaitu  InSet  ( Indonesian Sentiment Lexicon ) yang dikembangkan oleh [7].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  akan dilakukan  penelitian  terkait  analisis  sentimen  pada media  sosial  Twitter  terhadap  isu  Covid-19  di Indonesia  dengan  metode Lexicon  Based .  Dengan tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokkan opini masyarakat ke dalam kategori sentimen positif, negatif atau netral menggunakan lexicon.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi penelitian adalah langkah-langkah yang akan dilakukan dalam membuat dan menyelesaikan penelitian. Berikut adalah diagram metodologi pada penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Langkah  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah  identifikasi  masalah  bagaimana  melakukan analisis sentimen pada media sosial Twitter dengan menggunakan  metode  Lexicon  Based.  Pengguna Twitter dapat menuliskan pesan, komentar atau opini apapun  pada  Twitter.  Namun  dengan  terbatasnya cangkupan  penulisan  yang  hanya  280  karakter, membuat  pengguna  Twitter  menuliskan  pesan berupa  singkatan.  Hal  ini  menjadi  permasalahan sendiri  dalam  menemukan  sentimen  pada  data Twitter.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  Algoritma yang  dapat  menyeleksi  kata  slang  dan  kemudian merubahnya menjadi kata yang baku sehingga dapat digunakan untuk analisis sentimen.

## 2.2 Studi Literatur
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  mencari, mempelajari,  dan  menggunakan  berbagai  macam literatur  berupa  buku,  jurnal,  paper,  e-book,  atau literatur lain yang berkaitan dengan metode Lexicon Based  khususnya  yang  digunakan  untuk  analisis sentimen.
2.3 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  dan pencarian  dataset  twitter  Bahasa  Indonesia.  Data yang  dikumpulkan  adalah  data  tweet  masyarakat dari Twitter yang merupakan pesan, komentar atau opini dengan topik Covid-19 Indonesia. Data yang
diambil adalah data tweet dari bulan Maret sampai Agustus 2020.
Data diambil menggunakan proses crawling melalui Twitter  API  dengan  memanfaatkan  library GetOldTweet  menggunakan  bahasa  pemograman Python.

## 2.4 Text Preprocessing
Data  tweet  yang  telah  dikumpulkan  dari  twitter, banyak  memiliki  noise  sehingga  perlu  adanya tahapan  proses  menghilangkan  noise  agar  proses analisis  sentimen  menjadi  lebih  akurat  dan  dapat digunakan  secara  general.  Alur  text  preprocessing pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 2. Text Preprocessing

## 2.5 Klasifikasi Menggunakan Metode Lexicon
Setelah membersihkan data pada proses preprocessing,  tahap  selanjutnya  yaitu  klasifikasi menggunakan  metode  lexicon.  Proses  klasisifikasi ini dilakukan dengan cara pengecekan kata yang ada pada dataset kemudian di cocokan dengan kata pada kamus lexicon yang sudah disiapkan sebelumnya.

## 2.6 Visualisasi
Setelah  tahapan  klasifikasi  data  menggunakan metode Lexicon selesai dilakukan maka tahap akhir adalah  memvisualisasikan  hasil  dari  klasifikasi analisis  sentimen  dalam  bentuk  diagram  batang maupun wordcloud.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Bab  ini  membahas  hasil  dari  penelitian  analisis sentimen  masyarakat  pada  Twitter  terhadap  isu covid-19  menggunakan  metode Lexicon  Based sesuai  dengan  tahapan  yang  sudah  dijelaskan  pada bab sebelumnya.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data Twitter dari bulan Maret 2020  sampai  dengan  Agustus  2020.  Setelah dilakukan  proses crawling maka  didapatkan  data sebanyak  151.618  data tweet .  Kode  untuk melakukan crawling data dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 3. Kode Crawling Data Twitter
Hasil  dari  pengumpulan  data  yang  merupakan sebagian  dari  data  Twitter  yang  diambil menggunakan  proses  crawling.  Data  diambil  dari Twitter dengan memanfaatkan library GetOldTweet menggunakan  bahasa  pemograman  Python.  Data field yang  diambil  hanya  data datetime, dan tweet .
Data tersebut kemudian disimpan kedalam file csv seperti  pada  gambar  di  bawah  ini  untuk memudahkan tahapan atau proses selanjutnya.

## Gambar 4. Pengumpulan Data Kedalam File CSV

## 3.2 Tahapan Text Preprocessing
Tahapan text preprocessing dilakukan  karena  data hasil crawling dari  twitter  mengandung  banyak noise, seperti duplikasi data karena pesan di retweet (RT)  atau  di share kembali  oleh  pengguna  twitter, mengandung  informasi  yang  tidak  berguna  untuk proses  klasisfikasi  sentimen  seperti hastag (#), mention (@), link (http://www), tanda baca, angka, penggunaan bahasa slang atau singkatan.
3.2.1 Tahapan Case Folding
Tahapan case  folding bertujuan  untuk  mengubah semua  huruf  yang  ada  pada  dokumen  kedalam bentuk  yang  sama  menjadi lower  case atau  huruf kecil. Berikut adalah kode untuk melakukan tahapan case folding :
Gambar 5. Tahapan Case Folding
Gambar 5 merupakan kode untuk melakukan tahap case  folding. Data  yang  sudah  disimpan  dalam sebuah  file  csv  akan  di load kemudian  ditampung dalam sebuah variabel. Kemudian setiap tweet pada data  akan  dilakukan  proses case  folding .  Berikut contoh  data  yang  sudah  melewati  tahapan case folding :

## 3.2.2 Tahapan Remove Punctuation
Tahapan remove  punctuation bertujuan  untuk menghapus  karakter  yang  tidak  memberikan pengaruh  terhadap  proses  klasifikasi  sentimen setelah  dilakukan  proses case  folding, seperti menghapus tanda baca koma (,),  titik (.), hastag (#), mention (@), link, karakter selain huruf dan angka. Disamping  itu,  tahapan  ini  juga  membersihkan duplikasi  data  yang  berasal  dari  tindakan retweet (RT)  pengguna  twitter  serta  membuang  kata  yang dianggap tidak perlu terhadap penelitian ini seperti kata  “covid”  dan  “indonesia”  karena  kata  tersebut merupakan keyword dalam pencarian data. Berikut adalah  kode  untuk  melakukan  tahapan remove punctuation :
Gambar 6. Tahapan Remove Punctuation
Gambar 6 merupakan kode untuk melakukan tahap remove  punctuation. Data  yang  sudah  melewati tahap case  folding kemudian  dilakukan  tahap penghapusan  karakter  yang  dianggap  tidak berpengaruh  terhadap  analisis  sentimen.  Berikut
contoh  data  yang  sudah  melewati  tahapan remove punctuation :

## 3.2.3 Tahapan Convert Word
Pada tahapan ini dilakukan proses normalisasi kata yang tidak sesuai ke bentuk baku sesuai kamus besar bahasa  Indonesia  (KBBI).  Tahapan  ini  dilakukan karena pada twitter pengguna dibatasi hanya dapat menggunakan  280  karakter.  Hal  tersebut  membuat penggunanya  menuliskan tweet dengan  kata  yang berupa  singkatan  ataupun  kata  yang  tidak  baku sehingga kata tersebut perlu di ubah kedalam bentuk baku  nya.  Kata-kata  singkatan  seperti  “bgt”,  “yg”, “ttg”,  “sdh”  dan  lain  sebagainya  akan  di  ubah kedalam  bentuk  normal  nya.  Sumber  kamus  kata slang  tersebut  didapat  dari repository GitHub (GitHub  -  ramaprakoso)  dengan  penambahan beberapa kata yang dianggap belum ada pada library tersebut. Namun pada penerapannya, masih terdapat kata yang tidak bisa di convert karena pada beberapa data tweet terdapat  kalimat typo atau  salah pengetikan  yang  membuat  kata  tersebut  sulit  di normalkan.
Gambar 7. Tahap Convert Word
Gambar 7 merupakan kode untuk melakukan tahap convert  word .  Data  yang  telah  dibersihkan  pada proses remove  punctuation kemudian  akan dilakukan convert  word agar  kata  dalam  kalimat menjadi kata yang baku. Berikut contoh data yang telah dilakukan tahapan convert word .

## 3.2.4 Tahapan Stopword Removal
Tahapan stopword  removal dilakukan  untuk membuang kata-kata yang tidak berpengaruh dalam proses  klasifikasi  sentimen  seperti  waktu, penghubung,  dan  lainnya  [8].  Kata-kata  tersebut dihapus berdasarkan kata yang telah disiapkan pada kamus stopword .  Sumber  kamus stopword yang digunakan  diambil  dari repository GitHub  [10].
Berikut merupakan beberapa contoh kata yang ada pada kamus stopword .
Tabel 1. Contoh Kata Pada Stopword adalah adapun agaknya akhirnya aku dia saya adalah
begitu dan dari kapan kenapa siapa atau kok makanya  mengapa jadi sudah
Gambar 8. Tahapan Stopword Removal
Gambar 8 merupakan kode untuk melakukan tahap stopword  removal .  Data  yang  sudah  di  normalkan kemudian dilakukan penghapusan kata berdasarkan daftar  kamus Stopword yang  sudah  disiapkan. Berikut  contoh  data  yang  telah  dilakukan  tahapan stopword removal.

## 3.2.5 Tahapan Stemming
Tahapan stemming bertujuan untuk mengembalikan kata ke bentuk dasarnya. Dalam penelitian ini akan digunakan library Sastrawi untuk melakukan proses stemming . Sastrawi merupakan library pada bahasa pemograman  python  yang  dibangun  dengan algoritma NA [9]
Pada  penelitian  ini  tahapan stemming dilakukan bersamaan  dengan  proses  klasifikasi lexicon. Berikut  contoh  kode  untuk  melakukan  tahapan stemming.

## Gambar 9. Tahap Stemming

## 3.2.6 Tahapan Tokenizing
Tahapan  terakhir  dari  proses preprocessing adalah tokenizing ,  dimana  data  teks  setelah  dilakukan pembersihan  kemudian  dipecah  ke  dalam  token- token berdasarkan delimiternya yaitu spasi ( space) . Hasil  proses tokenizing ini  selanjutnya  akan dilakukan klasifikasi dengan kamus Lexicon .

## Gambar 10. Tahapan Tokenizing
Gambar 10 merupakan kode untuk melakukan tahap tokenizing.

## 3.3 Proses Klasisfikasi Menggunakan Lexicon
Setelah  semua  tahapan preprocessing selesai dilakukan, didapat total jumlah data bersih sebanyak 72.686  data  yang  siap  untuk  dilakukan  tahap klasifikasi  sentimen  menggunakan  kamus lexicon . Tahapan  ini  memegang  peranan  penting  dalam klasifikasi.  Karena  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  pada word  level ,  dimana  data  yang diproses  adalah  kata  untuk  memperoleh  skor sentimen.  Kamus Lexicon yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  kamus  InSet Lexicon dari penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Koto dan  Rahmaningtyas  [7]  untuk  mengklasifikasi sentimen terhadap data twitter.
Kamus  InSet Lexicon ini  berisi  daftar  kata  yang mengandung sentimen positif maupun negatif serta sudah memiliki bobot nilai untuk kata nya. Kamus lexicon ini  terdiri  dari  3609  kata  positif  dan  6609 kata negatif. Bobot pada kamus lexicon ini memiliki nilai  dengan  rentang  skor  dari  -5  sampai  +5.  Pada penelitian ini dilakukan beberapa penambahan kata yang berkaitan dengan topik Covid-19.

## 3.4 Visualisasi Data
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah memvisualisasikan hasil klasisfikasi metode Lexicon Based untuk  analisis  sentimen  pada  data  twitter untuk  kelas  positif,  negatif,  dan  netral.  Hasil visualisasi  dalam  diagram  batang  disajikan  pada gambar berikut.
Gambar 11. Visualisasi sentimen masyarakat terhadap isu covid- 19
Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  opini masyarakat  pada  Twitter  diperoleh  frekuensi  opini dengan sentimen positif lebih tinggi untuk pengguna yang  mempercayai  bahwa  covid  adalah  nyata dibandingkan  dengan  pengguna  yang  mengatakan covid adalah konspirasi.
Hasil  klasifikasi  sentimen  menggunakan  metode Lexicon  Based dengan  melakukan  perhitungan bobot  setiap  kata  pada  opini  masyarakat  Twitter terhadap isu Covid-19 di Indonesia dari bulan Maret 2020 sampai dengan Agustus 2020. Dari total 72.686 data  twitter  menunjukkan  bahwa  persentase  opini masyarakat  untuk  kelas  sentimen  positif  sebesar 58.08% yang mempercayai covid adalah nyata dan opini  masyarakat  untuk  kelas  sentimen  negatif sebesar  37.61%  yang  mengatakan  covid  adalah konspirasi. Sisanya 4.31% opini masyarakat berada pada sentimen netral
Kemudian visualisasi dalam bentuk wordcloud yang menunjukkan  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam topik  Covid-19  Indonesia  pada  kelas  sentimen positif ditunjukkan pada gambar berikut ini.
Gambar 12. WordCloud Pada Sentimen Positif
Gambar  12  manampilkan  visualisasi  output  kata yang  paling  banyak  muncul  pada  sentimen  positif terhadap  isu  covid-19.  Pada  gambar  tersebut  dapat terlihat kata yang paling sering muncul adalah kata “pandemi”,  “kasus  positif”,  dan  “nyata”.  Hal  ini menunjukan opini masyarakat pada sentimen positif mengarah  ke  mempercayai  covid  adalah  nyata. Namun  dalam wordcloud bersentimen  positif terlihat  adanya  kata  ”konspirasi”  yang  sebenarnya memiliki  makna  negatif.  Hal  tersebut  dapat disebabkan  kata  “konspirasi”  muncul  beriringan dalam ulasan yang bersentimen positif.

## Gambar 13. WordCloud Pada Sentimen Negatif
Gambar  13  menampilkan  visualisasi  output  kata yang  paling  banyak  muncul  pada  sentimen  negatif terhadap  isu  Covid-19.  Dapat  dilihat  pada  gambar tersebut kata yang paling sering muncul adalah kata “konspirasi”. Hal ini menunjukkan opini masyarakat pada  sentimen  negatif    masih  ada  yang  cenderung mengatakan bahwa covid adalah konspirasi
Dari proses analisis sentimen yang telah dilakukan, hasil  yang  didapati  adalah  sentimen  positif  untuk masyarakat  pengguna  Twitter  yang  percaya  covid- 19  adalah  nyata  cukup  dominan  dengan  jumlah 42219 tweets atau  58.08%,  kemudian  disusul  oleh sentimen  negatif  yang  mengatakan  bahwa  covid adalah  konspirasi  berjumlah  27337 tweets atau 37.61%,  dan  sentimen  netral  dengan  jumlah  3130 tweets atau 4.31%

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dilakukan  pada penelitian analisis sentimen masyarakat pada Twitter terhadap  isu  Covid-19  di  Indonesia  menggunakan metode Lexicon  Based dengan  melakukan perhitungan  bobot  setiap  kata , dari  72.686  data twitter menunjukkan hasil opini masyarakat dengan sentimen  kategori  positif  sebesar  58.08%,  opini sentimen kategori negatif sebesar 37.61%, dan opini sentimen  kategori  netral  sebesar  4.31%.  Sehingga dapat  disimpulkan  dari  hasil  analisis  sentimen menunjukkan bahwa opini masyarakat pada twitter yang  percaya  bahwa  Covid-19  adalah  nyata  masih cukup tinggi dibandingkan dengan masyarakat yang mempercayai isu konspirasi Covid-19.

## Daftar Rujukan
[1] Hamdan, H., Bellot, P., & Bechet, F. (2015). Lsislif: Feature Extraction  and  Label  Weighting  for  Sentiment  Analysis  in Twitter.  Proceedings  ofthe  9th  International  Workshop  on Semantic Evaluation, SemEval, 568–573.
https://doi.org/10.18653/v1/s15-2095
[2] Febrian,  D.  A.  (2020).  Asal  Mula  dan  Penyebaran  Virus Corona  dari  Wuhan  ke  Seluruh  Dunia.  idntimes.com. https://bali.idntimes.com/health/medical/denny- adhietya/asal-muasal-dan-perjalanan-virus-corona-dari- wuhan-ke-seluruh-dunia-regional-bali/full
[3] Kompas.com.  (2020).  Ini  Alasan  Mengapa  Orang  Percaya pada  Teori  Konspirasi  Virus  Corona  Halaman  all  - Kompas.com.https://www.kompas.com/sains/read/2020/04/ 20/180200923/ini-alasan-mengapa-orang-percaya-pada- teori-konspirasi-virus-corona?page=all
[4] Liu, B. (2010). Sentiment analysis and subjectivity. Handbook of natural language processing , 2 (2010), 627-666.
[5] Medhat, W., Hassan, A., & Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams engineering journal , 5 (4), 1093-1113.
[6] Alaei,  A.  R.,  Becken,  S.,  &  Stantic,  B.  (2019).  Sentiment Analysis  in  Tourism:  Capitalizing  on  Big  Data.  Journal  of
Travel Research, 58(2), 175–191. https://doi.org/10.1177/0047287517747753
[7] Koto,  F.,  &  Rahmaningtyas,  G.  Y.  (2018).  Inset  lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs.  Proceedings  of  the  2017  International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017, 2018
[8] Vijayarani, S., Ilamathi, M. J., & Nithya, M. (2015). Preprocessing techniques for text mining-an overview. International Journal of Computer Science & Communication Networks , 5 (1), 7-16.
[9] Adriani, M., Asian, J., Nazief, B., Tahaghoghi, S. M. M., & Williams,  H.  E.  (2007).  Stemming  Indonesian.  ACM Transactions  on  Asian  Language  Information  Processing, 6(4), 1–33. https://doi.org/10.1145/1316457.1316459
[10] Masdevid, https://github.com/masdevid/ID-OpinionWords , diakses tgl. 27-7-2021.