## Analisis Sentimen Ketidakstabilan Harga Gabah Berbasis Data Twitter
Dedy Sugiarto, Reyhan Dwi Putra, Wahyu Hidayat, Ema Utami, Ainul Yaqin Program Studi PJJ S2 Teknik Informatika Universitas Amikom Jogykartaa Jogyakarta, Indonesia dedy_sugiarto@students.amikom.ac.id, reyhan.p@students.amikom.ac.id, 20.55.1384_wahyuhidayat@students.amikom.ac.id, ema.u@amikom.ac.id, ainulyaqin@amikom.ac.id
Abstract- Public opinion, whether positive, negative, or neutral, regarding a particular policy or phenomenon in society, is a valuable thing to analyze through a method known as sentiment analysis. The case  in this study is  the decline in grain prices in early to mid-2021. This study aims to determine the percentage of sentiment polarity that appears when associated with the keyword price of grain and determine the level of accuracy of sentiment class predictions using the Naïve Bayes method. The results showed that the largest percentage of sentiment was negative as much as 46.30%, neutral 32.70% and positive as much as 20.99%. The results of the wordcloud also show that twitter users link the issue of grain prices to rice imports, the role of the government and fertilizers. The results of the classification show a fairly good accuracy value of 67.32%.

## Keywords: Sentiment Analysis, Grain Prices, Naïve Bayes
Abstrak- Pendapat  masyarakat  baik  bersifat  positif,  negatif  maupun  netral  terkait  sebuah  kebijakan  tertentu  atau  fenomena  di masyarakat ini menjadi hal yang berharga untuk dianalisis melalui sebuah metode yang disebut sebagai analisis sentimen. Kasus dalam penelitian ini adalah  turunnya harga gabah pada awal sampai dengan pertengahan tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persentase polaritas sentiment yang muncul bila dikaitkan dengan kata kunci harga gabah serta menentukan tingkat akurasi prediksi kelas sentiment menggunakan metode Naïve Bayes.  Hasil penelitian menunjukkan persentase sentiment terbesar adalah  bersifat  negative  sebanyak  46.30%,    netral  32,70  %  dan  positif  sebanyak  20,99  %.  Hasil  wordcloud  juga  menunjukkan pengguna  twitter  mengkaitkan  persoalan  harga  gabah  ini  dikaitkan  dengan  impor  beras,  peran  pemerintah  serta  pupuk.  Hasil klasifikasi menunjukkan nilai akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 67,32 %.

## Kata Kunci: Analisis Sentiment, Harga Gabah, Naïve Bayes

## 1. Pendahuluan
Saat ini masyarakat banyak menggunakan media sosial twiiter untuk berbagi pendapat atau opini terhadap suatu isu  termasuk  dalam  hal  isu  pertanian.  Pendapat masyarakat  atau  opini  publik  terkait  sebuah  kebijakan tertentu atau fenomena di masyarakat ini menjadi hal yang berharga untuk dilacak dan dianalisis. Hasil analisis dapat menjadi informasi dan pengetahuan bagi para pengambil keputusan  terkait  baik  dari  pihak  pemerintah,  swasta maupun  komunitas  masyarakat.  Analisis  sentimen  atau penambangan  opini  saat ini  juga  merupakan topik  yang paling  aktif  diteliti  di  bidang  pemrosesan  bahasa  alami. Meskipun  menjadi  alat  yang  sangat  kuat,  namun  tidak banyak  digunakan  di  sektor  pertanian  [1].  Salah  sektor pertanian  yang  dapat  diangkat  dalam  riset  analisis sentimen  adalah  pertanian  pangan  yang  memasok kebutuhan pangan bagi manusia dimana pelaku utamanya
antara lain adalah para petani sebagai produsen. Namun petani  seringkali  terkendala  dalam  hal  berproduksi manakala  harga  jual  gabah  anjlok  atau  turun  drastis maupun  harga  pupuk  mahal.  Hasil  pemantauan  harga gabah  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik menunjukkan  adanya  tren  penurunan  harga  pada  tahun 2021 seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Riset  yang  menganalisis  opini  publik  mengenai kebijakan di sektor pertanian dengan memanfaatkan data twitter berbahasa Indonesia antara lain pernah dilakukan oleh  [2]  dimana  disimpulkan  bahwa  perubahan  harga susu, telur dan bawang merah adalah tiga komoditas yang memiliki kontribusi tertinggi dalam munculnya sentimen negatif tweet. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa klasifikasi  dengan  Support  Vector  Machine  (SVM) memberikan  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
dibandingkan  metode  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree yaitu  sebesar  75,19%  (tanpa  stemming)  dan  80,35  % (dengan  stemming).  Penelitian  oleh  [3]  menghasilkan kesimpulan  bahwa  bisa  terjadi  wacana  kebijakan  impor beras akan merugikan petani dimana bila harga beras lokal dinilai  lebih  mahal  dari  harga  beras  impor.  Hal  ini tentunya akan mengakibatkan juga pada turunnya harga gabah.  Pengguna  twitter  masih  beranggapan  bahwa pasokan beras dalam negeri masih mencukupi. Penelitian lain yang memanfaatkan media sosial twitter juga pernah dilakukan  untuk  mengetahui  persepsi  masyarakat  di
Indonesia  terkait  polemik  impor  beras  namun  lebih ditekankan  pada  pengembangan  metodologi  yaitu penambahan  fitur  pembobotan  jumlah  retweet  untuk analisis  sentimen  [4].    Metode  yang  digunakan  adalah metode SVM dengan akurasi yang dihasilkan sebesar 50 %  serta  bila  dengan  pembobot  jumlah  retweet  adalah sebesar 48,95 % dan dinilai tidak terdapat perbedaan yang signifikan.  Analisis  sentiment  juga  pernah  dilakukan terkait  kebijakan  dibukanya  keran  ekspor  benih  lobster [5].
Gambar 1. Pergerakan harga gabah pada tahun 2021 (Sumber : BPS)
Secara  umum  penelitian  terkait  analisis  sentimen dapat  dibagi  menjadi  tiga  pendekatan  yaitu  berbasis berbasis  pembelajaran  mesin,  berbasis  leksikon  dan gabungan keduanya [6]. Penelitian analisis sentimen yang menggunakan  pendekatan  baik  pembelajaran  mesin maupun  leksikon  antara  lain  pernah  dilakukan  oleh  [7], [8].  Kedua  penelitian  tersebut  menggunakan  kamus leksikon  untuk  menentukan  sebuah  sentiment  sebagai posistif atau tidak namun menggunakan cara perhitungan skor yang berbeda untuk penetaan sentimennya. Berbeda
dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini bermaksud  untuk  melakukan  analisis  sentiment  dalam kasus anjloknya harga gabah yang dnilai akan merugikan petani  menggunakan  pendekatan  gabungan  baik pembelajaran  mesin  (metode  naïve  bayes)  serta pendekatan  kamus  leksikon  untuk  proses  pelabelan sentiment.  Data  latih  yang  diberikan  diberikan  label menggunakan  pendekatan  leksikon  merujuk  pada  [9] sedangkan  data  uji  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja pengklasifikasi naïve bayes merujuk pada [10].

## 2. Metodologi

## A. Data
Data dari penelitian ini didapatkan dari media sosial Twitter dengan menggunakan library snscrape dari bahasa pemrograman  python.  Data    diambil  dari  tanggal  1 Januari 2021 hingga 30 Juni 2021 sesuai tren penurunan harga  gabah  (Gambar  1)  dengan  kata  kunci “ harga gabah” .  Jumlah  data  yang  berhasil  diperoleh  sebanyak 4067 tweet.

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Masalah  yang  dianalisis  dan  dirumuskan  adalah bagaimana pendapat atau opini masyarakat terkait harga gabah  yang  anjlok  di  awal  tahun  2021  sampai  dengan pertengahan tahun yang dikemas dalam persentase kata
yang paling sering muncul, persentase sentiment positif, negative dan netral serta klasifikasi dengan metode Naïve Bayes.  Hasil  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk memprediksi  bila  ada  tweet  baru  terkait  harga  gabah sehingga pemerintah atau pihak terkait akan lebih mudah mengantisipasinya.
Sumber  data  berasal  dari  tweet  masyarakat  umum yang  diharapkan  memberikan  gambaran  mengenai keadaan harga gabah saat  penelitian ini dilakukan. Data dikumpulkan dari media sosial Twitter karena pengguna Twitter umumnya lebih mudah dalam mengekspresikan pendapatnya  dimana  bisa  dilakukan  dengan  username tertentu  tanpa  mengungkapkan  identitas  asli  pembuat
tweet.  Review  Data  Tweet  Harga  Gabah.  Tahapan preprocessing  dan  selanjutkan   dilakukan menggunakan bahasa  pemrograman  R.  Dalam  tahapan  ini  dilakukan tahapan  seperti  menghilangkan  kata  tidak  baku  ( slang ), mengubah semua tweet menjadi huruf kecil ( case folding ), menghilangkan  karakter  khusus  seperti  titik,  koma ( cleansing ),  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  perlu ( stopwords ), mengembalikan tiap kata menjadi bentuk baku ( stemming ).  Tahap  akhir  dalam  preprocessing  adalah pemberian  label  pada  sentiment.  Pelabelan  merupakan kegiatan  memberikan  label  terhadap  teks  yang  terdapat dalam  data  yang  sudah  di  preprocessing.  Pelabelan  ini dilakukan  secara  otomatis  dengan  memberikan  bobot pada  teks.  Bobot  tersebut  diberikan  berdasarkan persamaan  kata  yang  terdapat  dalam  teks  dengan  kata- kata yang terdapat dalam kamus kata positif dan kamus kata negatif.. Kata yang sama berdasarkan kamus tersebut mendapatkan  nilai  1.  Hasilnya,  jumlah  kata  positif  - jumlah kata negatif yang menghasilkan bobot pada teks.
Setelah bobot sudah diberikan maka dilanjutkan dengan pelabelan  berdasarkan  bobot  yang  ada.  Jika  bobot  <  0 maka hasilnya negatif. Jika bobot = 0 maka labelnya netral dan jika bobot >0 maka labelnya bernilai positif.
Pada tahapan ekstraksi fitur dilakukan penghitungan frekuensi tiap kata ( word count ) pada tweet untuk menjadi fitur yang  digunakan untuk memprediksi kelas. Metode ini  dikenal  masuk  dalam  keluarga bag  of  word atau  BoW [11]. Library yang digunakan adalah DocumentTermMatrix di  R  serta  fitur  terpilih  adalah  yang  frekuensi kemunculannya  lebih  dari  10.  Dalam  tahapan  ini  juga dilakukan visualisasi menggunakan diagram batang yang tersusun  secara  menurun  ( descending )  berdasarkan frekuensi  kemuncul  serta  word  cloud. Word  cloud yaitu membuat  sekumpulan  kata  yang  terdapat  dalam  data berkumpul  membentuk  kumpulan  kata  yang  memiliki perbedaan  ukuran  dan  warna  berdasarkan  jumlah frekuensi  kemunculannya.  Selain Word  Cloud ,  visualisasi data  juga  dapat  menggunakan  histogram  untuk mengetahui  jumlah frekuensi terhadap klasifikasi.
Gambar 2 . Tahapan Penelitian

## C. Metode
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  metode pengklasifikasian statistik yang menggunakan probabilitas sederhana  secara  independent  atau  tidak  bergantung. Metode  ini  didasari  oleh  Bayes  Rule  yaitu memprediksikan  sebuah  peluang  masa  depan  dari pembelajaran  di  masa  sebelumnya[12].  Naïve  Bayes merupakan  sebuah  algoritma  pembelajaran  sederhana
terkait  pengklasifikasian  yang  memanfaatkan Bayes  Rule . Misalkan  terdapat  contoh  yang  akan  diklasifikasikan dijelaskan oleh 𝑥  =   (𝑥 1 . . . , 𝑥 𝑛 ) maka prinsip algoritma tersebut adalah sebagai berikut [13] :
1. Untuk setiap 𝑥 1 pada setiap kelas 𝑐 𝑗 hitung probabilitas bersyarat, P(x i lc j ) , sebagai frekuensi relative dari 𝑥 1 di antara data latih yang termasuk dalam c j .
2. Untuk setiap kelas, c j , lakukan dua langkah berikut: i)   menduga nilai  P.(c j )/ sebagai frekuensi relatif kelas ini dalam set data latih;;
ii) hitung peluang bersyarat, p(x i lc j ) , dengan menggunakan asumsi “naive” dari kejadian yang saling bebas dengan rumus (1)
𝑃(𝑥 𝑙 𝑐 𝑗 )   =   ∏ 𝑃(𝑥 𝑖 𝑙 𝑐 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 …………….( 1) 3. Pilih nilai tertinggi dari 𝑃(𝑐 𝑗 ). 𝑃(𝑥𝑙𝑐 𝑗 )
Setelah data diklasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes,  data  yang  sudah  diolah  ditampilkan  dalam Confusion  Matrix  untuk  penghitungan  akurasi  analisis sentimen.  Persantese  data  latih  dan  data  uji  yang digunakan adalah 90% dan 10 %.
Gambar 3. Sampel dataset hasil scraping
Gambar 4. Perbedaan sebelum dan sesudah Normalisasi
Gambar 5. Pengubahan teks menjadi huruf kecil
Gambar 6. Penghapusan URL
Gambar 7. Sesudah dan sesudah  penghapusan mention
Gambar 8 . Sebelum dan sesudah penghapusan tagar
Gambar 9. Sebelum dan Sesudah Pengapusan tanda “ \ n”
Gambar 10 . Sebelum dan Sesudah Pengapusan “rt”
Gambar 11. Sebelum dan Sesudah Penghapusan Tanda Baca
Gambar 12. Sebelum dan Sesudah Penghapusan Angka
Gambar 13. Sebelum dan Sesudah Penghapusan Stopword
Gambar 14. Sebelum dan Sesudah penghapusan spasi berlebihan.
Gambar 15 . Proses Stemming

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset  yang  didapatkan  dari  hasil  scraping  dapat dilihat pada Gambar 3. Terdapat 4 kolom dalam dataset berbentuk dataframe di R Studio dimana kolom tersebut berisi  waktu  pengguna  twitter  menyampaikan tweet, tweet_id, teks  yang  berisi tweet serta user  name .  Tahapan pertama  preprocessing  adalah  dengan  melakukan normalisasi.  Gambar  4  memperlihatkan  contoh
perbedaan  sebelum  dan  sesudah  normalisasi  yang mengganti kata “Yg” menjadi “yang” dapat dilihat pada Gambar  4.  Selanjutnya  dilakukan  pengubahan  ukuran kalimat menjadi huruf kecil semua seperti pada Gambar 5 dimana kata “Harga” dan kata “Cirebon” sudah dimulai dengan kecil. Setelah diubah menjadi huruf kecil semua, dilakukan lagi preprocessing untuk menghilangkan URL
seperti  pada  Gambar  6.  Penghapusan mention seperti “@titiektitiek2”  yang  digunakan  oleh  pengguna  dapat dilihat  pada  Gambar  7.  Penghapusan  tagar  dalam dokumen seperti #hargagabah, #petani, #karawang juga telah  dapat  dihilangkan  seperti  terlihat  pada  Gambar  8. Selanjutnya  melakukan  penghapusan tanda” \ n”  dalam dokumen seperti dapat dilihat pada Gambar 9.
Penghapusan  kata  “rt”  yang  biasanya  digunakan pengguna untuk mengulang postingan dari pengguna lain seperti  pada  Gambar  10.  Penghapusan  tanda  baca  dan angka  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  dan  Gambar  12.
Selanjutnya melakukan Penghapusan Stopword atau kata- kata  yang  tidak  begitu  penting  seperti  pada  Gambar  13 dan penghapusan terkait spasi  berlebihan yang  terdapat dalam dokumen seperti pada Gambar 14. Proses stemming atau mengubah kata menjadi kata dasar seperti pada kata “aturan” telah berubah menjadi kata “atur” seperti dapat dilihat pada Gambar 15.
Tahap yang terakhir yaitu masuk ke tahap pelabelan yaitu melakukan pelabelan menggunakan metode Lexicon- Based [9] dengan hasil seperti pada Gambar 16.

## Gambar 16. Pelabelan terhadap dokumen
Nilai  skor  pada  label  yang  bernilai  negative menunjukkan bahwa sentiment tersebut  bersifat  negatif dengan  hasilnya  sebanyak  46.30  %  dari  seluruh  dataset sentiment yang digunakan dalam penelitian ini. Sentimen netral atau memiliki nilai nol adalah sebanyak 32,70 % dan
sentiment positif sebanyak 20,99 %. Berdasarkan hasil ini dapat diketahui bahwa kasus harga gabah lebih disikapi dengan  sentiment  negative.  Hal  ini  tentunya  perlu menjadi perhatian serius bagi pihak-pihak terkait seperti Bulog dan Kementerian terkait.
Gambar 17 . Sampel frekuensi kemunculan kata pada tiap dokumen
Gambar 18. Frekuensi kemunculan kata dalam seluruh dokumen
Gambar 19. Diagram batang kata yang paling sering muncul
Gambar 20 . Visualisasi wordcloud
Selanjutnya sampel dari hasil perhitungan frekuensi kemunculan  kata  pada  tiap  dokumen  dapat  dilihat pada Gambar 17. Sedangkan frekuensi kemunculan kata  pada  seluruh  dokumen  dapat  dilihat  pada Gambar 18. Dapat diketahui bahwa gabah dan kata harga adalah dua kata yang paling sering muncul. Hal ini wajar karena memang kata kunci yang digunakan untuk  pencarian  di  awal  ketika  scraping  adalah menggunakan  kedua  kata  kunci  tersebut.    Kata berikutnya  yang  memiliki  frekuensi  terbesar selanjutnya  adalah  petan  (berasal  dari  kata  petani), beras,  panen,  impor  dan  anjlok.  Hal  ini menunjukkan bahwa memang masyarakat pengguna twitter  mengkaitkan  kasus  harga  gabah  dengan terjadi penurunan harga yang turun drastis dimana kata  anjlok  banyak  digunakan  dan  ini  kaitannya dengan beras, petani, panen dan juga impor. Grafik diagram  batang  lebih  jelas  lagi  memperlihatkan frekuensi  kemunculan  kata  yang  tersusun  secara menurun    (Gambar  19).  `Visualisasi  berdasarkan wordcloud  juga  menampilkan  informasi  yang mudah  dipahami  dimana  beberapa  kata  muncul dengan ukuran huruf yang lebih besar setelah kata
kunci  harga  gabah  yaitu  ‘petani’,  ‘panen’,  ‘impor’, ‘anjlok’  dan  ‘beras’.  Kemudian  dilanjutkan  dengan kata  pupuk,  beli  dan  pemerintah  menunjukkan sentiment  harga  gabak  juga  dikaitkan  dengan persoalan pupuk serta kata pemerintah dan kata beli (Gambar 20).
Hasil  pengujian  dari  algoritma  Naïve  Bayes  untuk klasifikasi sentiment dapat dilihat pada Gambar 21. Tampilan confusion matrix menunjukkan kesesuaian  antara  kelas  pada  bagian  predicted  dan bagian  actual  atau  referensi.  Nilai  akurasi  model didapatkan  sebesar  67,32  %  yang  didapatkan  dari penjumlahan  angka  pada  diagonal  kanan  dengan total.  Persentase  jumlah  sentiment  negative,  netral dan positif relatiif berimbang pada data uji sehingga nilai akurasi bisa kuat menggambarkan kebaikan dari model  prediksi  yang  digunakan.  Hal  ini  juga diperkuat  dengan    nilai  sensitifitas  dan  spesifitas yang berada pada kisaran 60 % sampai dengan 90%. Sampel  dari  sentiment  dengan  nilai  referensi  atau aktual  dengan  hasil  prediksinya  dapat  dilihat  pada Gambar 22.
Gambar 21. Hasil Confusion Matrix dari metode Naïve Bayes
Gambar 22. Contoh hasil prediksi sentimen

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  opini  public pengguna  twitter  terkat  kasus  penurunan  harga  gabah yang terjadi mulai awal sampai dengan pertengahan bulan pada  tahun  2021  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan analisis  sentiment  yang  menghasilkan  persentase sentiment  terbesar  adalah  bersifat  negative  sebanyak 46.30 %,  netral 32,70 % dan positif sebanyak 20,99 %. Hal ini perlu menjadi perhatian dikarena sektor pertanian
pangan  merupakan  sektor  yang  memenuhi  kebutuhan pangan  rakyat.  Hasil  word  cloud  juga  menunjukkan pengguna twitter mengkaitkan persoalan harga gabah ini dengan impor beras, peran pemerintah serta pupuk. Hasil klasifikasi  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  cukup  baik yaitu  sebesar  67,32%.  Hal  ini  tentunya  masih  perlu ditingkatkan  nilainya    dengan  menggunakan  beberapa pendekatan atau metode klasifikasi lainnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] J. Novák, P. Benda, E. Šilerová, J. Vaněk, and E. Kánská,  “Sentiment  Analysis  in  Agriculture,” Agris On-line Pap. Econ. Informatics , vol. 13, no. 1, pp. 121 – 130, 2021, doi:
10.7160/aol.2021.130109.
[2] I.  Surjandari,  M.  S.  Naffisah,  and  M.  I. Prawiradinata, “Text Mining of Twitter Data for Public Sentiment Analysis of Staple Foods Price Changes,” J. Ind. Intell. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 253 –
257, 2014, doi: 10.12720/jiii.3.3.253-257.
[3] Z. M. Basuki, R. J. Putra Hidayat, P. S. Asih, and I. T. Sihidi, “Analisis Kebijakan Impor Beras 1 Juta Ton Oleh Pemerintah Indonesia: Data Dan Analisis Media Sosial,” J. Acad. Praja , vol. 4, no. 2, pp. 474 – 495, 2021, doi: 10.36859/jap.v4i2.485.
[4] R.  A.  Nandini,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara, “Analisis  Sentimen  Impor  Beras  2018  Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector
Machine dan Pembobotan Jumlah Retweet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no.
4, pp. 3396 – 3406, 2019.
[5] K.  Sulastri,  “Klasifikasi  Naïve  Bayes  pada Analisis  Sentimen  atas  Penolakan  Dibukanya Larangan Ekspor Benih Lobster,” vol. 1, no. 2, pp. 68 – 75, 2020.
[6] D. Sharma, M. Sabharwal, V. Goyal, and M. Vij, Sentiment Analysis Techniques for Social Media Data : A  Review  Sentiment  Analysis  Techniques  for  Social Media  Data :  A  Review ,  no.  January.  Springer Singapore, 2020.
[7] S.  Yuliyanti,  T.  Djatna,  and  H.  Sukoco, “Sentiment mining of community development program  evaluation  based  on  social  media,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron. Control. , vol. 15, no. 4, pp. 1858 – 1864, 2017, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v15i4.4633.
[8] E.  B.  Santoso  and  A.  Nugroho,  “Analisis Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019 Berdasarkan  Komentar  Publik  Di  Facebook,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 60 – 69, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[9] N.  Nigam  and  D.  Yadav,  “Lexicon -Based Approach  to  Sentiment  Analysis  of  Tweets Using  R  Language :  Second  International Conference , ICACDS 2018 , Dehradun , India ,  April  20-21  ,  Lexicon-based  approach  to Sentiment Analysis of tweets using R language,” no.  February  2019,  pp.  372 – 380,  2018,  doi:
10.1007/978-981-13-1810-8.
[10] S. Aftab, M. Ahmad, and S. Aft, “Hybrid Tools and  Techniques  for  Sentiment  Analysis:  A Review  Related  papers  Tools  and  Techniques for  Lexicon  Driven  Sent  iment  Analysis:  A Review Machine Learning Techniques for Sent iment Analysis: A Review,” Int. J. Multidiscip. Sci.
Eng. ,  vol.  8,  no.  4,  2017,  [Online].  Available: www.ijmse.org .
[11] Z. Liu, Y. Lin, and M. Sun, Representation Learning for Natural Language Processing . 2020.
[12] C.  Sammut  and  G.  .  Webb, Encyclopedia  of Machine Learning and Data Mining . Springer, 2011.
[13] M.  Kubat, An  Introduction  to  Machine  Learning . 2017.