Indonesian of Health Information Management Journal

## Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter

## Fajar Fathur Rachman, Setia Pramana
Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia Jalan Otista No.64C, Jakarta, Indonesia
Korespondensi e-mail: setia.pramana@stis.ac.id
Submitted: 19 November 2020, Revised: 11 Desember 2020, Accepted: 18 Desember 2020

## Abstract
In order to accelerate the handling of the spread of COVID-19 in Indonesia, the Government of the Republic of Indonesia has issued a discourse on vaccination for the Indonesian people at the end of 2020. Although the government has not officially released the schedule or procedure for the vaccinations, the discourse is considered controversial so that it has invited many groups of people to give their opinions in various media. This opinion must be considered as material for evaluation so that the vaccination discourse that will be carried out can run well. By utilizing data from social media twitter, this study aims to analyze the public's response to the vaccination discourse by classifying these responses into positive and negative responses. Furthermore, there will also be grouping of public opinion using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method to find out what topics of conversation are often discussed by the community regarding the vaccination discourse. The results of the analysis show that the public gives more positive responses to the discourse (30%) than the negative responses (26%). The words with the most frequent appearances also indicate that there are more words with a positive sentiment than the words with a negative sentiment. The LDA model that was built can also capture the topics discussed by the community  regarding  the  vaccination  discourse,  such  as  public  talks  about  vaccine  controversies  which  are  considered  hasty,  halal certification of vaccines and public doubts about the quality of the vaccine to be used.
Keyword: COVID-19, Latent Dirichlet Allocation (LDA), sentiment analysis, twitter, vaccine

## Abstrak
Dalam  rangka  melakukan  percepatan  penanganan  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia,  Pemerintah  Republik Indonesia telah mengeluarkan wacana vaksinasi untuk masyarakat Indonesia pada akhir tahun 2020 mendatang. Meskipun pemerintah belum secara resmi merilis jadwal maupun prosedur vaksinasi yang akan dilakukan, wacana tersebut dinilai kontroversial sehingga mengundang banyak kalangan untuk memberikan pendapatnya di berbagai media. Pendapat tersebut haruslah dipertimbangkan sebagai bahan evaluasi sehingga rencana vaksinasi yang akan dilakukan dapat berjalan dengan baik. Dengan memanfaatkan data dari media sosial twitter, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respon masyarakat terhadap wacana vaksinasi dengan cara mengklasifikasikan respon tersebut ke  dalam  respon  positif  dan  negatif.  Selanjutnya  juga  akan  dilakukan  pengelompokkan  opini  masyarakat menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengetahui topik pembicaraan yang sering dibahas oleh  masyarakat  terkait  dengan  wacana  vaksinasi  tersebut.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  masyarakat  lebih banyak memberikan respon positif terhadap wacana tersebut (30%) dibandingkan dengan respon negatifnya (26%). Kata-kata bersentimen yang paling sering muncul juga mengindikasikan lebih banyak kata yang bersentimen positif dibandingkan dengan kata yang bersentimen negatif. Model LDA yang dibangun juga dapat menangkap topik yang dibicarakan  masyarakat  terkait  wacana  vaksinasi  tersebut  seperti  pembicaraan  masyarakat  mengenai  kontroversi vaksin yang dinilai terburu-buru, sertifikasi halal vaksin dan keraguan masyarakat terhadap kualitas vaksin yang akan digunakan.
Kata Kunci : COVID-19, vaksin, analisis sentimen, Latent Dirichlet Allocation , twitter
Pendahuluan Wabah penyakit baru yang disebabkan oleh virus korona (2019-nCoV) atau yang biasa disebut dengan  COVID-19  ditetapkan  secara  resmi  sebagai  pandemi  global  oleh World  Health  Organization (WHO) pada tanggal 11 Maret 2020 lalu (1). Meskipun pusat penyebaran virus tersebut pada akhir tahun 2019  lalu  berada  di  Kota  Wuhan,  China,  kini  virus  tersebut  telah  tersebar  menjangkit  ke  seluruh masyarakat dunia dengan jumlah kasus sebanyak lebih dari 41,5 juta kasus dan jumlah kematian sebanyak lebih dari 1,1 juta jiwa per tanggal 23 Oktober 2020 (2). Di Indonesia sendiri, Presiden Joko Widodo
mengumumkan kasus pertama COVID-19 masuk ke Indonesia yaitu pada tanggal 2 Maret 2020 lalu, yang  menjangkit  2  orang  Warga  Negara  Indonesia  asal  Depok,  Jawa  Barat  (3).  Berawal  dari  kasus tersebut, jumlah kasus masyarakat Indonesia yang terjangkit virus korona terus bertambah setiap harinya, hingga per tanggal 26 Oktober 2020 lalu, tercatat sebanyak lebih dari 392 ribu kasus dengan tingkat kematian sebanyak lebih dari 13 ribu jiwa (4). Kondisi demikian memberikan dampak langsung kepada jutaan bahkan seluruh masyarakat dunia, sebagai akibat dari diberlakukannya protokol kesehatan yang harus ditetapkan pada seluruh aspek kegiatan, mulai dari pembatasan sosial hingga lockdown total sehinga menghambat  seluruh  kegiatan  masyarakat.  Efek  lanjutan  dari  COVID-19  ini  berpotensi  membawa tantangan besar bagi sistem kesehatan dunia dan memiliki konsekuensi yang luas pada ekonomi global jika penyebaran virus tidak dikendalikan secara efektif (5).
Melihat  pesatnya  penyebaran  COVID-19  dan  bahaya  yang  akan  muncul  jika  tidak  segera ditangani, salah satu cara yang sangat mungkin untuk mencegah penyebaran virus ini adalah dengan mengembangkan  vaksin  (5).  Vaksin  tidak  hanya  melindungi  mereka  yang  divaksinasi  tetapi  juga masyarakat luas dengan mengurangi penyebaran penyakit dalam populasi (6). Meskipun tidak ada vaksin untuk  SARS  dan  MERS  yang  ditemukan,  vaksin  COVID-19  dapat  ditemukan  terlebih  dahulu. Pengembangan  vaksin  yang  aman  dan  efektif  sangat  penting  dilakukan  karena  diharapkan  dapat menghentikan penyebaran dan mencegah penyebaran penyakit di masa mendatang (5). Selain itu, karena virus menyebar dengan sangat cepat maka diperlukan vaksin yang dapat diterapkan dalam waktu singkat sehingga dapat meminimalisir dampaknya.
Dalam menyikapi hal tersebut, Pemerintah Indonesia juga turut aktif dalam rencana kegiatan vaksinasi yang akan diberikan kepada masyarakatnya. Presiden Joko Widodo pada tanggal 5 Oktober 2020 lalu meresmikan Peraturan Presiden (Perpres) Republik Indonesia Nomor 99 Tahun 2020 Tentang Pengadaan Vaksin dan Pelaksanaan Vaksinasi Dalam Rangka  Penanggulangan Pandemi Corona Virus Disease  2019 (COVID-19)  untuk  mengatur  kewenangan  pemerintah,  kementerian/lembaga  dan  para pejabatnya  dalam  rencana  kegiatan  vaksinasi  (7).  Perpres  tersebut  kemudian  langsung  ditindaklanjuti oleh  seluruh  elemen  yang  terlibat,  misalnya  seperti  bertolaknya  Menteri  Luar  Negeri  Retno  Lestari, Menteri Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Erick Tohir dan tim Kementrian Kesehatan Indonesia ke Inggris & Swiss pada 12 Oktober lalu dalam rangka melakukan  kerjasama internasional untuk pengadaan vaksin di Indonesia (8). Hasilnya, muncul wacana vaksinasi yang bersumber dari pejabat pemerintahan yang  mengatakan  bahwa  kegiatan  vaksinasi  akan  mulai  diberikan  kepada  masyarakat  Indonesia  pada bulan November mendatang (9 – 11).
Rencana kegiatan vaksinasi tersebut haruslah mempertimbangkan segala aspek, mulai dari aspek kelayakan  vaksin  yang  akan  digunakan,  resiko  pasca  pemakaian,  sampai  tahapan  &  prosedur  dari pemberian  vaksin  hingga  nantinya  sampai  ke  masyarakat.  Semua  aspek  tersebut  haruslah dipertimbangkan  secara  terperinci  agar  rencana  kegiatan  vaksinasi  dapat  berjalan  dengan  baik  dan terhindar dari hal-hal yang justru akan merugikan. Rencana kegiatan vaksinasi tersebut juga haruslah mempertimbangkan berbagai masukan, diataranya adalah dengan melihat bagaimana respon dan opini masyarakat terhadap wacana vaksinasi tersebut.
Masyarakat memberikan respon dan opininya di berbagai media. Salah satu media yang banyak digunakan oleh masyarakat untuk memberikan pendapatnya terhadap sesuatu adalah media sosial. Media sosial kini seolah merupakan suatu hal yang wajib dimiliki oleh seluruh masyarakat. Berdasarkan data dari Global Digital Statistic “Digital, Social & Mobile in 2019” di We Are Social (2019), pada tahun 2019 jumlah pengguna media sosial di Indonesia yaitu berjumlah lebih dari 150 juta pengguna. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah media sosial twitter, yang mencakup  lebih  dari  52  persen  dari  total  pengguna  media  sosial  di  Indonesia  (12).  Hal  tersebut menunjukkan  adanya  peluang  sumber  data  yang  sangat  besar  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk menghasilkan suatu knowledge yang bermanfaat.
Pemanfaatan data yang bersumber dari media sosial merupakan suatu terobosan baru yang dapat dijadikan sebagai alternatif sumber data sebagai pengganti survey tradisional. Pengumpulan data respon dan  opini  masyarakat  secara  langsung/ real  time menggunakan  survei  tradisional  dinilai  sulit  untuk dilakukan mengingat adanya proses tahapan yang diperlukan sehingga dalam prosesnya menjadi lama. Terlebih lagi, Indonesia sebagai salah satu negara berkembang dinilai masih sulit untuk mendapatkan respon dan opini publik secara langsung karena mempunyai jumlah penduduk yang sangat banyak dan
wilayah negara yang sangat luas. Belum lagi ditambah adanya sistem tahapan pengaduan atau pemberian pendapat publik yang berjenjang, sehingga prosesnya menjadi lama.
Pengumpulan  data  melalui  media  sosial  dinilai  dapat  memberikan  efisiensi  dalam  segala  hal apabila  dibandingkan  dengan  harus melakukan  survey  tradisional.  Efisiensi tersebut  mencakup  biaya yang harus dikeluarkan untuk pemerolehan data yang minimal, dapat memperoleh data secara real time , dan  menghasilkan  data  yang  mempunyai  informasi  yang  lebih  detail  untuk  menggambarkan  opini masyarakat  yang  sebenarnya  (13).  Kegiatan  menganalisis  respon  dan  opini masyarakat  menggunakan data  yang  bersumber  dari media  sosial twitter  juga  telah  banyak  dilakukan pada  penelitian-penelitian sebelumnya,  misalnya  penelitian  yang  dilakukan  untuk  melihat  opini  masyarakat  terhadap  kebijakan ganjil  genap  di  India  (14)  dan  melihat  bagaimana  opini  masyarakat  terhadap  pelayanan  LRT  di  Los Angeles (15), Chicago (13) & KRL Commuter Line di Indonesia (16).
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penelitian ini ingin melihat bagaimana respon & opini masyarakat Indonesia terhadap vaksin COVID-19 dengan menggunakan data yang bersumber dari media sosial  twitter.  Untuk  menjawab  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis sentimen dengan mengklasifikasikan respon masyarakat tersebut ke dalam sentimen positif & negatif, dan  mengelompokkan  opini  masyarakat  terhadap  vaksin  COVID-19  dengan  menggunakan  metode Latent Dirichlet Allocation (LDA).

## Metode Penelitian

## Landasan Teori
1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen atau yang biasa dikenal dengan istilah opinion mining merupakan salah satu cabang penelitian dari text mining yang bertujuan untuk menentukan persepsi atau subjektivitas publik (khalayak) terhadap suatu topik pembahasan, kejadian, ataupun permasalahan (17). Analisis sentimen adalah suatu tugas klasifikasi yang mengklasifikasikan suatu teks ke dalam orientasi positif atau negatif (18). Secara teknik, analisis sentimen dapat dibagi menjadi empat jenis pendekatan (19), yaitu Machine learning approach , Lexicon-based approach , Rule-based approach , dan Statistical model approach . Penentuan polaritas sentimen  pada  penelitian  ini,  menggunakan  matching  kata  berdasarkan  kamus  leksikon  ( Lexicon-based approach ). Ada beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini, yakni: (20)
1. Menentukan kata bersentimen: setiap kata dalam kalimat akan diberi sebuah nilai yakni bernilai satu (1) untuk kata bersentimen positif dan bernilai negatif satu (-1) untuk kata bersentimen negatif.
2. Pemberian  skor  pada  kalimat:  skor  digunakan  untuk  menentukan  apakah  sebuah  kalimat bersentimen positif atau bersentimen negatif. Skor kalimat didapat dari penjumlahan nilai dari kata bersentimen. Nilai dari skor sentimen menentukan sentimen dari sebuah kalimat dengan kondisi  sebagai  berikut:  Jika  nilai  sentimen  >  0,  maka  tweets  bersentimen  positif;  Jika  nilai sentimen < 0 maka tweets bersentimen negatif; selain itu sentimen netral.
2. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan metode topic modeling yang paling populer saat ini. LDA  muncul  sebagai  salah  satu  metode  yang  dipilih  dalam  melakukan  analisis  pada  dokumen  yang berukuran  sangat  besar.  LDA  dapat  digunakan  untuk  meringkas,  melakukan  klasterisasi, menghubungkan maupun memproses data yang sangat besar karena LDA menghasilkan daftar topik yang diberi bobot untuk masing-masing dokumen.
Dalam  LDA,  dokumen-dokumen  merupakan  objek  yang  dapat  diamati,  sedangkan  topik, distribusi topik per-dokumen, penggolongan setiap kata pada topik per-dokumen merupakan struktur tersembunyi.  Maka  dari  itu,  algoritma  ini  dinamakan Latent  Dirichlet  Allocation (21).  LDA  merupakan model  probabilistik  generatif  dari  kumpulan  tulisan  yang  disebut  corpus.  Ide  dasar  yang  diusulkan metode  LDA  adalah  setiap  dokumen  direpresentasikan  sebagai  campuran  acak  atas  topik  yang
tersembunyi, yang mana setiap topik memiliki karakter yang ditentukan berdasarkan distribusi kata-kata yang terdapat di dalamnya (22).
Sebagai  metode  unsupervised,  LDA  membutuhkan  pendefinisian  jumlah  topik  yang  akan dihasilkan oleh model. Salah satu teknik utama yang digunakan untuk melihat jumlah topik terbaik yang akan digunakan untuk membangun model LDA adalah dengan melihat topic coherence (23). Topic coherence merupakan  teknik  yang  berbasis  pada  kemudahan  menginterpretasikan  output  pada  topik  yang dihasilkan.

## Metodologi
1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data respon & opini masyarakat Indonesia terhadap vaksin COVID-19 dilakukan dengan  menggunakan  teknik web  scraping pada  media  sosial  twitter  dalam  bentuk tweets .  Kegiatan web scraping tersebut dilakukan dengan menggunakan API twitter dengan menggunakan package ‘rtweet’ (24). ‘rtweet’  merupakan package yang  dirancang  untuk  dapat  mengumpulkan  dan  mengatur  data  twitter menggunakan API twitter dari aplikasi R (25,26) .
Kata  kunci  yang  digunakan  untuk  menjaring  respon  &  opini  masyarakat  terhadap  vaksin COVID-19 dalam proses web scraping tersebut adalah menggunakan dua kata kunci yaitu “Vaksin Covid” dan  “Vaksin  Corona”.  Kata  kunci  yang digunakan  dinilai  dapat  menjaring  semua  opini  masyarakat Indonesia terhadap vaksin COVID-19 di media sosial twitter. Data tweets yang diambil yaitu tweets yang di posting di  media  sosial  twitter  pada  rentang  tanggal  25  Oktober-3  November  2020 karena  adanya keterbatasan pengumpulan data.
2. Metode Persiapan Data
Dari tweets yang terambil, dilakukan penyaringan data/f ilter data dengan cara   menghapus tweets yang  bersumber  dari  akun  selain  akun  masyarakat.  Kegiatan  ini  mengacu  kepada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Luong  &  Houston,  2018  (15)  yang  mengklasifikasikan  akun tweets ke  dalam  akun pemerintah, layanan, sekolah, perusahaan, agen transportasi umum, dan masyarakat. Pada penelitian ini, peneliti menghapus tweets yang bersumber dari akun selain akun masyarakat, dengan cut off jumlah tweets sebanyak 20 tweets .
Selanjutnya, dilakukan kegiatan persiapan data/ preprocessing untuk mempersiapkan data agar siap untuk dianalisis. Kegiatan preprocessing tersebut meliputi tahapan pembersihan tweets terhadap unsur-unsur yang  tidak  dibutuhkan  dalam  analisis,  yaitu delete  duplicate atau  menghapus tweets respon  &  opini masyarakat yang sama percis, delete URL atau menghapus link yang terdapat pada tweets , menghapus mentions & hastags , menghapus emoji, menghapus punctuation , melakukan normalisasi kata, menghapus kata yang tidak penting ( stopwords removal ), dan mengubah format tulisan menjadi huruf kecil. Tahapan normalisasi kata berguna untuk mentransformasi kata singkatan, typo , dan kata berlebih menjadi sebuah kata yang formal. Kamus yang digunakan tersebut menggunakan ‘kamus alay’ yang dibuat oleh Salsabila, 2018 (27). Penghapusan  kata  yang  tidak  penting  ( stopwords )  berguna  untuk  mengurangi  waktu  sistem  dalam me running data. Kamus stopwords yang digunakan pada penelitian ini menggunakan kamus yang dibuat oleh Tala, 2013 (28). Tahapan preprocessing merupakan tahapan yang paling penting dalam penelitian yang menggunakan data hasil text mining , karena pada tahapan ini sangat menentukan hasil analisis yang akan didapatkan.

## 3. Metode Analisis Data
1. Analisis sentimen
Kegiatan mengklasifikasikan tweets atau analisis sentimen pada penelitian ini dilakukan dengan metode lexicon-based atau berbasis kamus postif-negatif. Kamus positif-negatif yang digunakan pada penelitian ini yaitu kamus positif-negatif yang dibuat oleh Liu, Hu & Cheng (29) yang telah diterjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia & telah dilakukan penyesuaian Bahasa. Kamus ini sebelumnya telah diaplikasikan pada beberapa penelitian sebelumnya (30,31)
2. Mengelompokkan opini masyarakat
Mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (14,32),  kegiatan  mengelompokkan  opini masyarakat  di  media  sosial  twitter  dilakukan  dengan  menggunakan  metodel Latent  Dirichlet Allocation (LDA).  Jumah  topik  pada  penelitian  ini  ditentukan  berdasarkan  penghitungan topic coherence pada dua puluh model awal yang dibentuk. Dua puluh model awal tersebut dibangun dengan mendefinisikan jumlah topik masing-masing dari 1 sampai 20, lalu dipilih satu model dengan jumlah topik terbaik (yang memiliki topic coherence tertinggi), untuk kemudian dilakukan analisis. Model yang akan dipilih yaitu model dengan jumlah topik pada rentang 5-15 topik, agar model yang dibangun tidak menghasilkan topik yang saling timpang tindih antar satu dengan yang lain, dan atau tidak terlalu mendetail sehingga banyak topik yang harus diinterpretasikan (32).

## Hasil dan Pembahasan
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  menggunakan  teknik web  scrapping ,  diperoleh  respon  & opini masyarakat terhadap vaksin COVID-19 di media sosial twitter yaitu sebanyak 5583 tweets yang terdiri dari 1009 tweets untuk kata kunci “vaksin corona” dan 4574 tweets untuk kata kunci “vaksin covid”. Jenis tweets yang terambil merupakan tweets yang sama yang akan muncul ketika dilakukan pencarian kata kunci pada kolom ‘search’ yang terdapat pada aplikasi twitter dengan menggunakan kata kun ci yang sama. Twitter  menyediakan Application  Programming  Interface (API)  sehingga  memungkinkan  siapapun  dapat mengakses data informasi web dari web tersebut. Namun, API twitter membatasi penggunanya dalam mengakses  data tweets pada  batasan  jumlah  tertentu.  Hal  tersebut  menjadi  suatu  halangan  bagi  para peneliti yang akan menggunakan data tweets dalam melakukan penelitiannya.
Kegiatan menyaring/ filter data dilakukan dengan tujuan untuk hanya menangkap respon & opini yang murni berasal dari masyarakat saja, tidak tercampur dengan opini yang berasal dari akun-akun non- masyarakat seperti akun lembaga, perusahaan, portal berita, dan sebagainya. Sebuah lembaga, tentu saja hanya akan memposting sebuah kiriman tentang perusahaannya dari sisi yang baiknya saja, tidak mungkin sebuah lembaga akan mengirimkan suatu postingan yang menjelek-jelekkan lembaganya sendiri. Pada kondisi ini, masyarakat berada pada posisi ‘tengah’ yaitu tidak berpihak u ntuk menjelek-jelekan ataupun membagus-baguskan, melainkan hanya memberikan aspirasi sesuai dengan apa yang mereka ketahui & rasakan. Setelah kegiatan filter data , jumlah tweets yang siap untuk dilakukan preprocessing dan dianalisis yaitu sebanyak 4941 tweets .
Preprocessing atau tahap persiapan data merupakan tahapan yang paling penting dan krusial dalam sebuah penelitian yang menggunakan metode text mining . Sebuah data mentah dari hasil kegiatan text mining haruslah  dipersiapkan  terlebih  dahulu  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  sehingga  dapat menghasilkan hasil analisis yang baik. Sebagai contoh, pada penelitian ini salah satu tahapan pada kegiatan preprocessing adalah tahapan mengubah semua ukuran huruf menjadi huruf kecil ( lowercase ). Hal ini sangat penting untuk dilakukan karena kata yang terdiri dari huruf-huruf yang sama akan dibaca oleh sistem sebagai kata yang berbeda apabila dari huruf-hurufnya memiliki ukuran huruf yang berbeda. Misalnya seperti  kata  ‘Senang’  dan  ‘senang’.  Apabila  hal  tersebut  dibiarkan,  akan  memberikan  dampak  kepada bertambahnya waktu komputer untuk mengolah data. Namun yang terpenting adalah, hasil yang akan didapat akan menjadi rancu atau tidak jelas.

## 1. Analisis Sentimen
Tabel 1.

## Jumlah dan persentase respon publik terhadap vaksin COVID-19 berdasarkan jenis
sentimennya Sentimen Jumlah Persentase Positif 1461 29,6 Netral 2313 46,8 Negatif 1167 23,6
Pada penelitian ini, nilai sentimen untuk setiap tweets diperoleh dari penghitungan jumlah kata positif  &  negatif  yang  terdapat  pada  suatu tweets .  Secara  rata-rata,  diperoleh  nilai  sentimen  untuk keseluruhan  respon  masyarakat  terhadap  vaksin  COVID-19  yaitu  sebesar  0,055.  Hasil  tersebut mengindikasikan  masyarakat  cenderung  memberikan  respon  yang  bersentimen  positif  dibandingkan dengan respon yang bersentimen negatif, meskipun nilai rata-rata yang dihasilkan sangat mendekati nilai 0 yang mengindikasikan banyaknya respon masyarakat yang tidak bersentimen (netral). Hasil tersebut sejalan dengan jumlah tweets berdasarkan jenis sentimen yang diperoleh.
Pada  Tabel  1  di  atas  terlihat  bahwa  masyarakat  lebih  banyak  memberikan  respon  yang bersentimen positif dibandingkan dengan respon yang bersentimen negatif yaitu sebesar 29,6% banding 23,6%. Hal tersebut dapat diartikan sebagai masyarakat lebih banyak memberikan respon positif terhadap wacana vaksinasi yang dikeluarkan oleh pemerintah dibandingkan dengan respon negatifnya. Banyaknya jenis respon/ tweets masyarakat yang bersentimen netral mempunyai arti bahwa tweets masyarakat yang diperoleh  tidak  hanya  terdiri  dari tweets masyarakat  yang  menyatakan  apakah  mereka  pro  atau  kontra terhadap  wacana  vaksinasi  tersebut,  melainkan  juga  banyak  respon  masyarakat  lainnya  sepeti pengetahuan, harapan, atau pendapat umum mereka.
Tabel 2 dibawah menunjukkan bahwa respon masyarakat terhadap wacana vaksinasi ini sangat beragam. Sejalan dengan hasil sebelumnya, masyarakat cenderung lebih banyak memberikan kata-kata yang mempunyai sentimen positif dibandingkan dengan kata-kata yang mempunyai sentimen negatif. Respon positif masyarakat didominasi oleh pernyataan yang mendukung & percaya terhadap wacana vaksinasi yang dikeluarkan oleh pemerintah, seperti meyakini bahwa kegiatan vaksinasi merupakan suatu hal  yang  penting  untuk  memutus  mata  rantai  penyebaran  virus  corona.  Selain  itu,  masyarakat  juga dominan mempercayai bahwa vaksin yang akan digunakan telah aman untuk digunakan, bangga dengan kinerja  pemerintah  dan  juga  optimis  vaksin  yang  akan  diberikan  akan  dapat  terjangkau  oleh  seluruh masyarakat.
Pada  kata  bersentimen  negatif  yang  sering  diutarakan  oleh  masyarakat,  terlihat  adanya kekhawatiran terhadap wacana vaksinasi yang akan dilakukan oleh pemerintah. Terlihat dari kata-kata yang sering muncul yaitu seperti ‘tergesa - gesa’, ‘terburu - buru’, ‘takut’, dan ‘meragukan’. Wacana v aksinasi yang  direncanakan  akan  dilakukan  pada  akhir  tahun  2020  nanti  dinilai  sangat  terburu-buru  sehingga banyak masyarakat yang mengkhawatirkan efektivitas dari vaksin tersebut. Masyarakat khawatir vaksin yang akan diberikan mempunyai efek samping yang justru akan merugikan masyarakat. Selain itu, tidak jarang  juga  masyarakat  yang  memberikan  pendapat  bahwa  rencana  kegiatan  vaksinasi  tersebut  hanya hoaks  dan  tidak  perlu  dilakukan.  Status  kehalalan  vaksin  juga  menjadi  salah  satu  kata  yang  sering diucapkan oleh masyarakat perihal rencana kegiatan vaksinasi yang akan dilakukan oleh pemerintah.
Tabel 2.

## Kata yang Sering Diutarakan Masyarakat Berdasarkan Jenis Sentimen
Positif Negatif Kata Jumlah Kata Jumlah Kata Jumlah Kata Jumlah aman 323 tersedia 47 efek samping 150 meninggal 26 efektif 109 penting 39 hoax 98 konspirasi 22 siap 111 menjaga 37 tergesa-gesa 65 meragukan 22 mandiri 82 mendukung 29 takut 64 kecemasan 21 gratis 76 halal 26 mati 48 bingung 20 terbaik 75 dukung 26 tidak perlu 40 kehalalalan 20 percaya 68 ampuh 23 menolak 37 efektivitas 18 terjangkau 68 maju 19 terburu-buru 30 korban 18

## 2. Pengelompokkan Opini Masyarakat
Setelah mengetahui bagaimana respon yang diberikan oleh masyarakat di media sosial twitter terhadap wacana kegiatan vaksinasi yang dilakukan dengan melabelkan tweets ke dalam label positif & negatif, pada pembahasan ini akan dibahas mengenai hal-hal yang sering dibicarakan oleh masyarakat terhadap wacana vaksinasi tersebut secara keseluruhan.
Tabel 3 menunjukkan topik-topik yang dihasilkan dari model LDA yang terbuat. Dari total 20 model LDA awal yang dibangun, model dengan jumlah topik sebanyak 20 buah mempunyai rata-rata nilai topic coherence yang paling tinggi dibanding model dengan jumlah topik lainnya. Dapat terlihat pada tabel 3 di atas bahwa banyak sekali topik pembahasan yang sering dibicarakan di media sosial twitter perihal  vaksin  COVID-19. Mulai  dari pembicaraan  umum  seperti  kinerja  pemerintah  dalam  kegiatan pengadaan vaksin, berita Negara Brasil yang menolak untuk menggunakan vaksin dari China, sampai pembicaraan mengenai uji klinis & efek samping dari vaksin yang akan digunakan. Semua topik tersebut merupakan  rangkuman  dari  topik-topik  pembahasan  masyarakat  perihal  vaksin  COVID-19  yang dibicarakan di media sosial.
Pembicaraan masyarakat di media sosial twitter perihal berita Negara Brasil yang menolak untuk menggunakan vaksin COVID-19 yang dibuat oleh China dan Negara Jepang yang menggratiskan vaksin merupakan salah satu topik hangat yang dibicarakan masyarakat di twitter beberapa waktu lalu. Dengan munculnya berita tersebut, masyarakat turut aktif dalam memberikan pendapat mereka terkait fenomena yang terjadi. Masyarakat juga turut mengaitkan pendapatnya dengan harapan mereka terhadap kondisi di Indonesia. Status kehalalan vaksin juga merupakan salah satu topik hangat yang dibicarakan masyarakat di media sosial twitter.
Masyarakat  bertanya-tanya  mengenai  hukum  mengkonsumsi  vaksin  dalam  agama  mengingat bahan-bahan yang digunakan dalam vaksin tersebut. Tidak hanya dari segi agama, uji kelayakan vaksin yang akan digunakan juga menjadi salah satu topik pembicaraan yang sering dibahas oleh masyarakat di twitter.  Masyarakat  sangat  mengkhawatirkan  perihal  status  layak  pakai  dan  efek  samping  yang  akan dihasilkan dari vaksin yang akan diberikan mengingat rencana kegiatan vaksinasi yang tampak seperti tergesa-gesa. Pembicaraan mengenai vaksin yang dikatakan hanyalah sebuah bisnis juga menjadi salah satu pembicaraan hangat di twitter. Bahkan, tidak jarang pembicaraan masyarakat yang menyuarakan sikap tidak percaya terhadap vaksin COVID-19 bahkan terhadap COVID-19 itu sendiri.
Vaksin  merah  putih  juga  tidak  lepas  dari  pembicaraan  masyarakat  di  twitter.  Vaksin  hasil produksi dalam negeri itu menjadi salah satu topik yang dibicarakan di media sosial twitter. Meskipun masih dalam tahap uji klinis, vaksin tersebut diharapkan oleh masyarakat untuk bisa menjadi pelopor dalam mencegah penyebaran virus corona. Kemudian harga vaksin juga menjadi topik yang dibicarakan oleh  masyarakat  di  twitter.  Masyarakat  membicarakan  perihal  harga  yang  harus  dibayarkan  oleh masyarakat apabila ingin mendapatkan vaksin tersebut.
Masyarakat mengkhawatirkan apabila nantinya vaksin tersebut tidak bisa diperoleh secara gratis, bahkan  apabila  harus  mengeluarkan  biaya  yang  sangat  mahal.  Lalu  pembicaraan  masyarakat  perihal keterangan dari vaksin itu sendiri seperti fungsi & objeknya juga menjadi pembicaraan masyarakat di media  sosial  twitter.  Pembicaraan  tersebut  merupakan  diskusi  atau  penyebaran  informasi  antar masyarakat yang dapat ditangkap oleh model.

## Tabel 3. Topik Pembahasan yang Dihasilkan oleh Model LDA
Topik Tema Kata-kata yang mewakili 1 Kinerja pemerintah 'covid' 'vaksin' 'buru' 'pengadaan' 'jokowi' erick' 'thohir' 'vaksinasi' 2 Brasil menolak vaksin 'vaksin' 'covid' 'china' 'menolak' 'brasil' 'warga' 'beli' 3 Status kehalalan vaksin 'vaksin' 'izin' 'darurat' 'penggunaan' 'kehalalan' 'mui' 'aman' 'edar' 4 Fungsi vaksin 'vaksin' 'covid' 'manusia' 'rumah' 'keluarga' 'pencegahan' 5 Jepang menggratiskan vaksin 'covid' 'vaksin' 'pemerintah' 'jepang' 'gratis' 'pemberian' 'warga' 6 Harapan masyarakat 'vaksin' 'covid' 'semoga' 'pandemi' 'penyebaran' 'masker' 'jarak' 7 Rencana vaksinasi 'vaksin' 'covid' 'juta' 'dosis' 'sinovac' 'november' 'masyarakat' 8 Keamanan vaksin 'covid' 'vaksin' 'keamanan' 'tergesa' 'jokowi' 'pengadaan' 9 Umum 'vaksin' 'corona' 'gue' 'orang' 'covid' 'berita' 'baca' 10 Uji klinis vaksin sinovac 'uji' 'vaksin' 'covid' 'klinis' 'fase' 'tahap' 'keamanan' 'kandidat' 11 Fungsi vaksin 'vaksin' 'covid' 'kekebalan' 'kebal' 'aman' 'flu' 'tubuh' 'orang' 12 Protokol kesehatan 'vaksin' 'covid' 'masyarakat' 'pemerintah' 'prokes' 'liburan' 13 Vaksin merah putih 'vaksin' 'pemerintah' 'merah' 'putih' 'mengembangkan' 'negeri' 14 Harga vaksin 'vaksin' 'covid' 'harga' 'terjangkau' 'jokowi' 'masyarakat' 15 Vaksin merah putih 'vaksin' 'covid' 'merah' 'putih' pengembangan' 'virus' 'negeri' 16 Objek vaksinasi 'vaksin'  'negara' 'rakyat' 'presiden' 'pasien' 'pejabat' 'disuntik 17 Bisnis vaksin 'vaksin' 'pemerintah' 'perusahaan' 'bisnis' 'dunia' 'amerika' 'bahan' 18 Umum 'vaksin' 'covid' 'negara' 'dunia' 'pandemi' 'beliau' 'pemerintah' 19 Uji klinis & efek samping 'vaksin' 'covid' 'uji' 'klinis' 'efek' 'samping' 'farma' 'aman' 'bio' 'fase' 20 Kepercayaan vaksin 'covid' 'vaksin' 'anti' 'percaya' 'golongan' 'ramai' 'orang'
Harapan  masyarakat  terhadap  vaksin  COVID-19  juga  tertangkap  dalam  model.  Masyarakat berharap  semoga  dengan  disegerakannya  kegiatan  vaksinasi  ini,  dapat  dengan  segera  mengakhiri pandemi.  Masyarakat  juga  saling  meningatkan  untuk  tetap  memakai  masker  &  menjaga  jarak  sambil menunggu  kegiatan  vaksinasi.  Pembicaraan  mengenai  protokol  kesehatan  juga  turut  serta  tertangkap dalam model. Pernyataan untuk tetap mengikuti protokol kesehatan terus dibicarakan oleh masyarakat di  twitter.  Terlebih  pada  kondisi  tertentu  seperti  saat  liburan  di  tempat  wisata  yang  menjadi  tempat kumpul banyak orang.
Kesimpulan Berdasarkan  hasil  dari  analisis  sentimen,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  masyarakat  lebih banyak memberikan respon yang bersentimen positif terhadap vaksin COVID-19 dibandingkan dengan respon yang bersentimen negatif. Kata-kata bersentimen yang diutarakan juga cenderung lebih banyak menghasilkan kata yang bersentimen positif dibanding kata yang bersentimen negatif. Model LDA yang dibangun dapat menangkap berbagai macam topik pembicaraan masyarakat di media sosial twitter terkait vaksin COVID-19 seperti pembicaraan masyarakat mengenai vaksin merah putih, sertifikasi halal vaksin, uji  layak  pakai  vaksin,  harga  vaksin,  sampai  pembicaraan  umum  masyarakat  seperti  fungsi  &  objek vaksinasi. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi pertimbangan bagi pihak terkait dalam perencanaan
kegiatan  vaksinasi  sehingga  kegiatan  tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik.  Penelitian  selanjutnya diharapkan dapat melakukan analisis yang lebih dalam terhadap data respon dan opini masyarakat yang berasal dari media sosial twitter. Kegiatan tersebut dapat dilakukan dengan cara seperti menganalisa lokasi tempat  seseorang  mem posting tweets  tersebut  ataupun  dengan  melihat  orang-orang  yang  paling berpengaruh terhadap suatu opini tersebut. Selain itu, penggunaan metode analisis yang lebih tervalidasi juga diharapkan untuk dapat dilakukan. Bagaimanapun, kegiatan analisis pada penelitian ini terbatas pada penggunaan kamus positif-negatif yang digunakan.

## Daftar Pustaka
1. WHO. Virtual press conference on COVID-19 – 11 March 2020. 2020.
2. WHO. Weekly Operational Update on COVID-19. 2020.
3. Nuraini  R.  Kasus  Covid-19  Pertama,  Masyarakat  Jangan  Panik  _  Indonesia.  Indonesia.go.id [Internet]. 2020; Available from: https://indonesia.go.id/narasi/indonesia-dalam- angka/ekonomi/kasus-covid-19-pertama-masyarakat-jangan-panik
4. Maharani  T.  UPDATE  26  Oktober:  Tambah  112,  Pasien  Covid-19  Meninggal  Jadi  13. kompas.com
[Internet]. 2020; Available from:
https://nasional.kompas.com/read/2020/10/26/15485201/update-26-oktober-tambah-112- pasien-covid-19-meninggal-jadi-13411
5. Liu C, Zhou Q, Li Y, Garner L V, Watkins SP, Carter LJ, et al. Research and Development on Therapeutic Agents and  Vaccines for COVID-19 and Related Human Coronavirus Diseases. 2020;
6. Sari  IP,  Sriwidodo.  Perkembangan  Teknologi  Terkini  dalam  Mempercepat  Produksi  Vaksin Covid-19. 2020;5(5):204 – 17.
7. PERATURAN PRESIDEN. REPUBLIK INDONESIA; 2020 p. 1 – 13.
8. Hakim RN. Menlu Retno dan Menteri BUMN Akan ke Inggris dan Swiss Amankan Stok Vaksin Covid-19. kompas.com [Internet]. 2020; Available from:
https://nasional.kompas.com/read/2020/10/12/09  074911/menlu-retno-dan-menteri-bumn- akan-ke-inggris-dan-swiss-amankan-stok-vaksin
9. Hastuti  RK.  Mohon  Doanya!  Bulan  Depan  Indonesia  Mulai  Vaksinasi  Covid-19. cnbcindonesia.com [Internet]. 2020; Available from:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20201017154414-4-195104/mohon-doanya-bulan- depan-indonesia-mulai-vaksinasi-covid-19
10. Anwar F. Program Vaksin COVID-19 Mulai November, Apa Itu Emergency Use Authorization? detik.com  [Internet].  2020;  Available  from:  https://health.detik.com/berita-detikhealth/d- 5210577/program-vaksin-covid-19-mulai-november-apa-itu-emergency-use-authorization
11. Artanti A ayu. Kabar Gembira, Pemerintah Mulai Program Vaksin November 2020 - Medcom. medcom.id
[Internet]. 2020; Available from: https://www.medcom.id/ekonomi/bisnis/ObzZY7db-kabar-gembira-pemerintah-mulai- program-vaksin-november-2020
12. SOCIAL WA. DIGITAL. 2019.
13. Collins C, Hasan S, Ukkusuri S V. A novel transit rider satisfaction metric: Rider sentiments measured from online social media data. J Public Transp. 2013;16(2):21 – 45.
14. Basu R, Khatua A, Jana A, Ghosh S. Harnessing Twitter Data for Analyzing Public Reactions to Transportation  Policies :  Evidences  from  the  Odd-Even  Policy  in  Delhi  ,  India.
2017;(November). Available from:
https://www.researchgate.net/publication/321997978_Harnessing_Twitter_Data_for_Analyzi ng_Public_Reactions_to_Transportation_Policies_Evidences_from_the_Odd-
Even_Policy_in_Delhi_India
15. Luong TTB, Houston D. Public opinions of light rail service in Los Angeles , an analysis using Twitter data. iConference 2015 Proc. 2015;2 – 5.
16. Pratama  MO,  Satyawan  W,  Jannati  R,  Pamungkas  B,  Raspiani,  Syahputra  ME,  et  al.  The sentiment analysis of Indonesia commuter line using machine learning based on twitter data. J
Phys Conf Ser. 2019;1193(1).
17. Pramana S, Yuniarto B, Mariyah S, Santoso I, Nooraeni R. Data mining dengan R konsep setara implementasi. Pertama. Bogor: Bogor : IN MEDIA, 2018 © 2018; 2018.
18. Haddi E, Liu X, Shi Y. The role of text pre-processing in sentiment analysis. Procedia Comput Sci [Internet]. 2013;17:26 – 32. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.005
19. Collomb A, Costea C, Joyeux D, Hasan O, Brunie L. A Study and Comparison of Sentiment Analysis Methods for Reputation Evaluation. Rapp Rech. 2014;002.
20. Ohana  B,  Tierney  B.  Sentiment  classification  of  reviews  using  SentiWordNet.  In:  9th International Conference on Information Technology and Telecommunication: Ubiquitous and Green Computing [Internet]. 2009. p. 3 – 10. Available from:
http://www.ittconference.ie/openconf/openconf.php
21. Wahyudin  I,  Tosida  ET,  Andria  F.  Teori  dan  Panduan  Praktis  Data  Science  dan  Big  Data [Internet]. Pertama. Lembaga penelitian dan pengabdian masyarakat universitas pakuan. Bogor;
2019. 1 – 6 p. Available from: https://www.researchgate.net/profile/Yulingga_Hanief/publication/330752923_Cara_Cepat_
Kuasai_Massage_Kebugaran_Berbasis_Aplikasi_Android/links/5c529bca458515a4c74c5373/ Cara-Cepat-Kuasai-Massage-Kebugaran-Berbasis-Aplikasi-Android.pdf
22. Blei DM, Ng AY, Jordan MI. Latent Dirichlet Allocation. J Mach Learn Res 3. 2003;3.
23. Kumar  K.  Evaluation  of  Topic  Modeling:Topic  Coherence  [Internet].  datascienceplus.com. 2018.  Available  from:  https://datascienceplus.com/evaluation-of-topic-modeling-topic- coherence/
24. Kearney MMW. Package ‘ rtweet .’ 2020;
25. Pramana  S,  Yordani R,  Kurniawan  R,  Yuniarto B.  Dasar-dasar statistika  dengan  software  R : konsep dan aplikasi. Kedua. Bogor: Bogor : In Media, 2017.; 2017.
26. Team RC. R: A language and environment for statistical computing [Internet]. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2017. Available from: https://www.r-project.org/
27. Salsabila  NA,  Winatmoko  YA,  Septiandri  AA,  Jamal  A.  Colloquial  Indonesian  Lexicon.  In: International Conference on Asian Language Processing. 2018. p. 236 – 9.
28. Tala FZ. A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia. 2003;
29. Liu B, Hu M, Cheng J. Opinion observer. 2005;342.
30. Hartanto.  TEXT  MINING  DAN  SENTIMEN  ANALISIS  TWITTER  PADA  GERAKAN LGBT. Intuisi J Psikol Ilm. 2017;9(1):18 – 25.
31. Setyobudi W, Alwi A, Astuti IP. Sentimen Analisis Twitter Terhadap Penyelenggaraan Gojek Traveloka Liga 1 Indonesia. Komputek. 2018;2(1):56.
32. Purba NS, Nooraeni R. Using LDA for Innovation Topic of Technology : Quantum Dots Patent Analysis. 2020;(January).