Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Winda Yulita 1)* , Eko Dwi Nugroho 2) , Muhammad Habib Algifari 3)
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera 1,2,3 Jl. Terusan Ryacudu, Way Huwi, Jati Agung, Lampung Selatan, Lampung
Email: 1 winda.yulita@if.itera.ac.id*

## Abstract
The  coronavirus  outbreak  has  brought  about  unprecedented  measures,  forcing  the  authorities  to make  decisions  regarding the imposition of  lockdowns  in  some  areas  hit  by  the  pandemic.  Social media  has  become  an  important  support  for  people  when  going  through  this  difficult  time.  On November 9, 2020, when the first vaccine with an effective rate of over 90% was announced, social media  had  reacted  and  people  all  over  the  world  began  to  express  their  feelings  regarding vaccination.  This  study  aims  to  analyze  opinions  about  COVID-19  vaccination  in  Indonesia. Analysis  was  carried  out  on  3780  tweets  related  to  vaccination  using  the  Naïve  Bayes  Classifier algorithm.  Based  on  the  analysis,  it  can  be  observed  that  most  tweets  have  a  positive  attitude (60.3%),  while  the  number  of  neutral  tweets  (34.4%)  exceeds  the  number  of  opposing  tweets (5.4%). The resulting accuracy value is 0.93 (93%).
Keyword: COVID-19, vaccine, Naïve Bayes Classifier

## Abstrak
Wabah virus corona telah membawa langkah-langkah yang belum pernah terjadi sebelumnya, yang memaksa  pihak  berwenang  untuk  membuat  keputusan  terkait  dengan  penerapan lockdown di beberapa daerah yang dilanda pandemi. Media sosial telah menjadi pendukung penting bagi orang- orang saat melewati masa sulit ini. Pada tanggal 9 November 2020, ketika vaksin pertama dengan tingkat  efektif  lebih  dari  90%  telah  diumumkan,  media  sosial  telah  bereaksi  dan  orang-orang  di seluruh  dunia  mulai  mengekspresikan  perasaan  mereka  terkait  dengan  vaksinasi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  pendapat  tentang  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia.  Analisis dilakukan terhadap data 3780 tweet yang berkaitan vaksinasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes  Classifier.  Berdasarkan  analisis,  dapat  diamati  bahwa  sebagian  besar  tweet  memiliki  sikap positif  (60,3  %),  sementara  jumlah  tweet  yang  netral  (34,4  %)  melebihi  jumlah  tweet  yang menentang (5,4 %). Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 0,93 (93 %).
Kata Kunci: COVID-19, vaksin, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Wabah  virus  corona  yang  disebabkan  oleh  coronavirus  SARS-CoV-2  telah  membawa serangkaian  perubahan  dalam  banyak  aspek  kehidupan  ekonomi  dan  sosial  masyarakat.  Sejak kemunculannya, pandemi virus corona terus berkembang di berbagai belahan dunia, mencapai 220 negara  dan  wilayah  pada  9  Desember  2020.  Pemerintah  telah  mencoba  mengatasi  wabah  dengan mempertimbangkan serangkaian tindakan, tidak semuanya sesuai dengan opini publik. Selama ini pesatnya  pertumbuhan  jumlah  kasus  secara  global  telah  menimbulkan  kepanikan,  ketakutan,  dan kecemasan di kalangan masyarakat [2].
Situasi  saat  ini  yang  disebabkan  oleh lockdown di  beberapa  bagian  dunia  dan  adanya penerapan social  distancing ,  penggunaan  media  sosial  secara  global  telah  meningkat  [2].  Hal  ini disebabkan  keberhasilan  menghubungkan  orang-orang  dari  tempat  yang  berbeda  secara  geografis dan  memungkinkan  mereka  untuk  bertukar  ide.  Terlebih  lagi,  banyak  orang  tampaknya mengandalkan media social untuk memeperoleh informasi lebih lanjut. Akibatnya, platform media sosial  telah  menjadi  saluran  mediator  antara  setiap  individu  dan  seluruh  dunia,  bahkan  mejadi aplikasi  sosial  yang  cepat  berkembang.  [3],  [4].  Melalui  media  sosial  ini,  orang  menunjukkan pandangan,  pendapat,  dan  emosi  yang  berbeda  terhadap  berbagai  peristiwa  yang  terjadi  akibat pandemi coronavirus [3].
Di  antara  beberapa  platform  media  social  yang  terkenal,  Twitter  telah  mendapatkan perhatian  khusus  karena  pengguna  dapat  dengan  mudah  menyiarkan  informasi  tentang  pendapat mereka tentang topik tertentu melalui pesan publik, yang disebut tweet [5]. Selain informasi yang ditawarkan  secara  sukarela  oleh  pengguna,  tweet  juga  dapat  menyimpan  informasi  yang  terkait dengan  lokasi  pengguna  dan  memungkinkan  berisi links , emoticons ,  dan hastags yang  dapat membantu pengguna mengekspresikan perasaannya dengan lebih baik dan menjadikannya sumber informasi  yang  berharga.  [5],  [6].  Terlebih  lagi,  Twitter  telah  digunakan  oleh  pejabat  pemerintah dan  tokoh  politik  untuk  menginformasikan  kepada  masyarakat  umum  baik  mengenai  aktivitas mereka atau jika terjadi peristiwa besar [7].
Seiring  waktu,  informasi  yang  diambil  dari  Twitter  telah  digunakan  dalam  berbagai penelitian, seperti: menganalisis opini publik terkait krisis pengungsi [8], bencana alam dan gerakan sosial [9], mengevaluasi layanan perusahaan [10] dan reputasi [11], vaksinasi [5], opini film [1] dan lain-lain.
Topik  vaksinasi  merupakan  salah  satu  tema  yang  menimbulkan  serangkaian  pertanyaan  di media  sosial,  sebagian  besar  terkait  dengan  keamanan  seluruh  proses.  Akibatnya,  serangkaian penelitian  telah  menganalisis  dampak  dari  kampanye  media  sosial  yang  berbeda  pada  keraguan vaksinasi  [12]  sentimen  masyarakat  umum  berkaitan  dengan  proses  vaksinasi  [13].  Selain  itu, vaksinasi COVID-19 menimbulkan pertanyaan baru terkait dengan waktu yang relatif singkat yang dibutuhkan untuk pengembangan vaksin. Seperti diketahui, proses pengembangan vaksin biasanya memakan  waktu  satu  dekade.  Pengembangan  vaksin  tercepat  sebelumnya  adalah  empat  tahun dalam kasus vaksin gondok. Bahkan hampir empat puluh tahun setelah penemuan HIV, belum ada vaksin  yang  efektif  yang  dikembangkan.  Namun,  waktu  pembentukan  vaksin  untuk  COVID-19 sangat singkat karena keadaan darurat [14]. Pada tanggal 18 Desember 2020, situs web COVID-19 Vaccine  Tracker,  yang  diadakan  oleh  Milken  Institute,  menunjukkan  236  vaksin  sedang  dalam pengembangan,  38  sekarang  dalam  uji  klinis  dan  7  telah  mencapai  keputusan  regulasi.  Namun demikian, pada 8 Desember 2020 vaksin pertama telah diberikan di Inggris.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  berikut  ini  akan  menganalisis  opini  publik  terkait  proses vaksinasi  dalam  kasus  COVID-19,  dengan  mempertimbangkan  pesan  yang  diposting  di  Twitter.
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengembilan  data  set  dari Kaggle.  Data  set  tersebut  merupakan  tweet  dr  masyarakat  dan  tweet  itu  akan  dikelompokkan dengan label positif, negatif dan netral menggunakan metode naïve bayes classifier. Pada akhirnya, tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  menentukan  apakah  vaksin  akan  diterima  secara  luas  oleh masyarakat atau tidak.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  menganalisis  sentiment,  ada  beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan hasil pengujian yang terbaik. Langkah-langkahnya terdiri dari collection and labeling data, preprocessing dan analisis sentimen.

## 2.1. Collection and Labeling Data
Pengumpulan data dilakukan dengan crawling data tweet menggunakan fasilitas Application Program  Interface  (API)  yang  disediakan  oleh  Twitter.  Twitter  Search  API  memiliki  kelemahan yaitu hanya dapat mencari tweet yang dipublikasikan dalam tujuh hari terakhir. Dalam penelitian ini mengumpulkan data  tweet sebanyak 3780 tweet yang tersimpan di file.csv. Kemudian tweet yang digunakan  sebagai training  data diberi  label  positif,  negatif  dan  netral.  Dalam  pelabelan  setiap tweet  dilakukan  secara  manual  yang  kemudian  diverifikasi  oleh  balai  Bahasa,  sedangkan testing data diproses tanpa label.

## 2.2. Preprocessing
Setelah  memberi  label  pada  data,  langkah  selanjutnya  adalah preprocessing .  Tahap  ini merupakan  tahap  dimana  data  disiapkan  menjadi  data  yang  siap  untuk  dianalisis.  Data  yang diperoleh  ditampilkan  dalam  keadaaan  apa  adanya,  sehingga  mungkin  berupa  data  yang  tidak diinginkan karena merupakan data yang tidak relevan. Data yang tidak relevan tersebut terkadang merupakan data yang sulit ditangani. Oleh karena itu, penghapusan bagian data yang tidak relevan yang  sangat  disarankan  dilakukan  dan  merupakan  tahap  yang  harus  dilewati,  sehingga  efisiensi sistem dapat terwujud. Berikut struktur yang terdapat pada data tweet yaitu  User ID (disimbolkan dengan  @),  URL,  teks,  tanggal  dan  waktu,  lokasi,  file  multimedia  (gambar,  video  dll),  emoticon, hashtag  (disimbolkan  dengan  #).  Masing-masing  bagian  struktur  tersebut  memiliki  signifikansi sendiri  selama  analisis  sentimen  tetapi  ada  beberapa  data  yang  tidak  memiliki  efek  signifikan sehingga disarankan untuk menghilangkan data ini saat analisis sentiment.
Nama pengguna dalam tweet selalu diawali dengan simbol @, ini untuk memberitahu siapa yang menulis tweet tersebut. Pada proses analisis sentimen tidak ada pengaruh yang signifikan dari nama pengguna sehingga dengan menerapkan filter, nama pengguna dikeluarkan dari training data dan testing  data .  Ada  batasan  karakter  dalam  tweet  sehingga  pengguna  menyertakan  beberapa tautan URL untuk menjelaskannya dengan lebih baik. URL ini (umumnya dimulai dengan http://) tidak diperlukan selama training data dan testing data karena tidak mengandung informasi berguna di dalamnya yang dapat digunakan selama analisis sentimen.
Teks adalah isi tweet sebenarnya yang dapat lebih panjang maksimal 140 karakter dan berisi semua  yang  ingin  di-tweet  oleh  pengguna  mana  pun. Teks  ini  terutama  digunakan  untuk  analisis sentimen tetapi harus bebas dari data yang tidak relevan. Tanggal dan waktu diselipkan pada setiap tweet  yang  memberi  tahu  tentang  kapan  tweet  tertentu  di-tweet.  Fitur  ini  sangat  berguna  untuk mengetahui seberapa sering pengguna men-tweet dan menemukan kata-kata twitter yang paling iral untuk interval waktu tertentu.
Lokasi juga dapat dilacak di tweet tetapi ini adalah fitur opsional pengguna apakah dia ingin berbagi  lokasi  atau tidak.  Fitur  ini  membantu  untuk  menemukan tren  di area  demografis  tertentu. Dalam penelitian ini,  fitur lokasi tidak digunakan dan harus dihilangkan. Emoticon adalah simbol yang  sangat  berguna  yang  ada  dalam  teks  tweet,  mereka  menekankan  sentimen  tweet  dan  juga membantu menemukan sentimen sebenarnya dari tweet.
Ada  beberapa  tahapan  dalam  preprocessing  ini,  antara  lain  cleansing,  convert  negation, convert  emoticon,  case  folding,  tokenization,  filtering  stopword  dan  stemming  dalam  bahasa Indonesia.
2.2.1. Cleansing
Cleansing adalah tahapan dimana karakter dan tanda baca yang tidak diperlukan dihilangkan dari teks [28]. Berfungsi untuk mengurangi noise pada dataset . Contoh karakter yang dihilangkan seperti URL, tag (#), tanda baca seperti titik (.), Koma (,) dan tanda baca lainnya. Contoh kalimat yang  melalui  proses cleansing yaitu  “Vaksin  menimbulkan  pro  dan  kontra  di  masyarakat http://dlvr.it/Qb83n8  pic.twitter.com/8MucIMhUMO.  Keluaran  atau output- nya  adalah  “Vaksin menimbulkan pro dan kontra di masyarakat”.
2.2.2. Convert Negation
Dalam  bahasa  Indonesia  terdapat  kata  “tidak”  yang  disebut  dengan  kata  negasi  yang merupakan  kata  yang  dapat  membalikkan  arti  kata  yang  sebenarnya.  Berikut  ini  adalah  contoh kalimat convert  negation , input “Saya  tidak  mau  mengulur2  waktu  nih”,  output  “Saya  tidak_mau mengulur2 waktu nih”.

## 2.2.3. Convert Emoticon
Emoticon adalah ekspresi wajah yang diwakili oleh kombinasi huruf, tanda baca, dan angka. Pengguna  biasanya  menggunakan emoticon untuk  mengekspresikan mood yang  mereka  rasakan. Convert emoticon adalah salah satu cara untuk mengekspresikan ekspresi perasaan secara tekstual. Ini adalah contoh kalimat yang melalui proses convert emoticon dengan input “wah, senang. sudah banyak  yg  makin  peduli  :)”,  maka output- nya  ”wah,  senang.  sudah  banyak  yg  peduli  senang”. Berikut adalah salah satu contoh convert emoticon kata:
Tabel 1. Contoh convert emoticon Sebelum Sesudah :( :’( :[ ;( :/ ): x( --” :# :-@ :c :f ;( :v :x :s )”: *_* Sedih :) :] (^_^) ^^v <3 ^^ ^_^ 0:) <:} :* (^.^) =) :3 senang

## 2.2.4. Case Folding
Dalam  penulisan  sebuah  tweet  pasti  ada  perbedaan  bentuk  huruf.  Tahap  ini  merupakan proses  penyeragaman  huruf  baik  huruf  kecil  maupun  huruf  besar.  Ini  adalah  contoh  kalimat case folding , input “Pemerintah mewajibkan yang melakukan bepergian harus memiliki sertifikat vaksin COVID”, dan output “pemerintah mewajibkan yang melakukan bepergian harus memiliki sertifikat vaksin covid”.
2.2.5. Tokenization
Suatu proses yang dilakukan untuk memotong atau memecah kalimat menjadi bagian-bagian atau kata-kata. Hasil kata dari proses ini disebut token. Dalam beberapa kasus, proses tokenization juga  dilakukan  dengan  menghilangkan  tanda  baca  yang  tidak  diperlukan.  Ada  beberapa  model tokenization yang  dapat  digunakan  yaitu  unigram,  bigram,  trigram,  dan  ngram.  Ini  adalah  contoh kalimat  tokenization,  input  “pemerintah  mewajibkan  yang  melakukan  bepergian  harus  memiliki sertifikat  vaksin  covid”. Output -nya  adalah  “pemerintah”,  “mewajibkan”,  “yang”,  “melakukan”, “bepergian”, “harus”, “memiliki”, “sertifikat”, “vaksin”, “covid”.
2.2.6. Filtering
Filtering adalah tahapan menghilangkan kata-kata yang muncul dalam jumlah yang banyak tetapi dianggap tidak memiliki arti ( stopwords ). Pada dasarnya, daftar stopwords adalah kumpulan kata  yang  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bahasa.  Alasan  menghapus stopword di  banyak program aplikasi yang berhubungan dengan text mining adalah penggunaannya yang terlalu umum, sehingga  pengguna  bisa  fokus  pada  kata  lain  yang  jauh  lebih  penting.  Ini  adalah  contoh  kalimat stopwords ,  input  “pemerintah  mewajibkan  yang  melakukan  bepergian  harus  memiliki  sertifikat vaksin  covid”,  output  “pemerintah  mewajibkan  melakukan  bepergian  memiliki  sertifikat  vaksin covid”. Berikut adalah beberapa contoh kata dari stopwords :
Tabel 2. Contoh stopword ada di kalau pada yaitu aku dia kami saja bila bapak ini lalu tentu hari berbagai itu lewat untuk masa cara jadi meski yang tapi cuma juga oleh wah hal

## 2.2.7. Stemming
Stemming adalah  tahapan  mengubah  kata  menjadi  kata  dasar  menurut  kaidah  bahasa Indonesia  yang  benar.  Berikut  adalah  contoh stemming kalimat, input “pemerintah  mewajibkan bepergian  memiliki  sertifikat  vaksin  covid”,  dan  output  “pemerintah  wajib  pergi  milik  sertifikat vaksin covid”. Berikut ini adalah beberapa contoh kata yang melakukan proses stemming .
Tabel 3. Contoh kata yang melakukan proses stemming Sebelum Setelah akhiri akhir mewajibkan wajib diberikan beri secukupnya cukup dipergunakan guna adanya ada

## 2.2.8. Weighting Word
Weighting word atau pembobotan kata merupakan mekanisme untuk memberikan skor pada frekuensi  kemunculan  suatu  kata  dalam  dokumen  teks.  Salah  satu  metode  yang  populer  untuk pembobotan kata adalah TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ). Term Frequency- Inverse  Document  Frequency merupakan  metode  pembobotan  yang  menggabungkan  dua  konsep yaitu Term  Frequency dan Document  Frequency . Term  Frequency adalah  konsep  pembobotan dengan  mencari  seberapa  sering  (frekuensi)  kemunculan  suatu term dalam  satu  dokumen.  Karena setiap  dokumen  memiliki  panjang  yang  berbeda-beda,  maka  bisa  saja  sebuah  kata  muncul  lebih banyak  pada  dokumen  yang  panjang  dibandingkan  dengan  dokumen  yang  pendek.  Dengan demikian, term frequency sering dibagi dengan panjang dokumen (jumlah kata dalam dokumen).
Sedangkan Document Frequency adalah  jumlah  dokumen  dimana  suatu term muncul. Semakin  kecil  frekuensi  kemunculannya,  semakin  kecil  nilai  bobotnya.  Saat  menghitung term frequency ,  semua  kata  di  dalamnya  dianggap  penting.  Namun,  ada  kata-kata  yang  sebenarnya kurang penting dan tidak perlu diperhitungkan seperti “di-”, “ke-”, “dan”, dll. Oleh karena itu, kata- kata  yang  kurang  penting  ini  perlu  dikurangi  bobotnya  dan  menambah  bobotnya  pada  kata-kata penting  lainnya.  Ini  adalah  ide  dasar  mengapa stopword diperlukan.  Oleh  karena  itu  diperlukan perhitungan TFIDF, agar skor dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (1):
𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ∗ 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (1)

## 2.3. Classification of Sentiment analysis Using Naive Bayes Classifier
Pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  pengklasifikasi  paling  sederhana  dan  paling  umum digunakan.  Model  klasifikasi  Naive  Bayes  menghitung  probabilitas  posterior  suatu  kelas berdasarkan  distribusi  kata  dalam  dokumen.  Hal  itu  bergantung  pada  representasi  dokumen  yang sangat sederhana sebagai Bag of words . Model ini bekerja dengan mengekstraksi fitur bag of words yang  mengabaikan  posisi  kata  dalam  dokumen.  Ini  menggunakan  Teorema  Bayes  untuk memprediksi  probabilitas  bahwa  set  fitur  yang  diberikan  milik  label  tertentu.  Untuk  analisis sentimen  twitter,  bigram  dari  data  twitter  digunakan  sebagai  fitur  di  Naive  Bayes.  Proses  ini
mengklasifikasikan tweet menjadi label positif, negatif dan netral [15].
Naïve Bayes merupakan machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas yang menggunakan konsep pendekatan Bayes. Penggunaan teorema Bayes pada algoritma Naïve Bayes adalah  dengan  menggabungkan prior  probability dan  conditional probability dalam  suatu  rumus yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari setiap kemungkinan klasifikasi.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻)𝑃(𝑋|𝐻)
𝑃(𝑋)
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah proses klasifikasi analisis sentimen selesai dilakukan, diperlukan satu langkah lagi untuk  menentukan  kualitas  proses  yang  telah  dilakukan  yaitu  mengevaluasi  hasil.  Pada  tahap  ini kinerja  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  akan  diuji  dengan  parameter  akurasi.  Akurasi  (A) adalah  jumlah  dokumen  yang  diklasifikasikan  dengan  benar,  baik True  Positive maupun True Negative . Menghitung nilai akurasi dapat menggunakan persamaan (3):
𝐴 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) 𝑥100% (3)
Variabel seperti TP , TN ,  FP, dan  FN berasal dari confusion matrix . TN adalah singkatan dari  True  Negative,  data  negatif  tergolong  negatif.  TP  adalah  singkatan  dari  True  Positive,  data positif tergolong positif. FN adalah singkatan dari False Negative, data positif tergolong negatif. FP adalah singkatan dari  False Positive, data negatif tergolong positif. Tabel 4 merupakan penjelasan dari confusion matrix.
Tabel 4. Confusion matrix Prediction Yes Prediction No
True Yes TP FN True No FP
TN
Setelah melakukan proses pelatihan dan pengujian, didapatkkan hasil sebagai berikut:

## Gambar 2. Hasil Penelitian
Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  masyarakat  Indonesia  rata  -  rata memberikan  respon  yang  positif  terkait  kebijakan  vaksinasi  Covid-19  dengan  persentase  data sebesar 60.3% dan jumlah data sebanyak 2278 data. Respon negatif terhadap kebijakan lebih kecil dibandingkan  respon  netralnya,  sehingga  membuktikan  hanya  sedikit  orang  yang  menentang kebijkana vaksinasi ini. Hal ini ditunjukkan dengan nilai respon negatif adalah 5.4% (203 data), dan respon netral adalah 34.4% (1299 data). Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 0,93 (93 %).

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  pendapat  masyarakat  Indonesia khusunya  pengguna  media  sosial  Twitter,  rata  -  rata  memberikan  respon  positif  terkait  adanya kebijakan vaksinasi Covid - 19 di Indonesia dibuktikan dengan persentase respon positif sebanyak 60.3%  (2278  respon).  Penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  untuk  melakukan  analisis sentimen ini sudah sangat baik ditunjukkan dengan hasil akurasi yang tinggi sebesar 93%.

## REFERENCES
[1] S.  Styawati  and  K.  Mustofa,  “A  Support  Vector  Machine-Firefly  Algorithm  for  Movie  Opinion  Data Classification,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  219,  2019,  doi: 10.22146/ijccs.41302.
[2]. K.  Chakraborty,  S.  Bhatia,  S.  Bhattacharyya,  J.  Platos,  R.  Bag  and  A.  E.  Hassanien,  "Sentiment  analysis  of COVID-19 tweets by deep learning classifiers—A study to show how popularity is affecting accuracy in social media", Appl. Soft Comput. , vol. 97, Dec. 2020. [3]. A. H. Alamoodi, B. B. Zaidan, A. A. Zaidan, O. S. Albahri, K. I. Mohammed, R. Q. Malik, et al., "Sentiment analysis and its applications in fighting COVID-19 and infectious diseases: A systematic review", Expert Syst. Appl. , vol. 167, Apr. 2021.
[4]. G. Appel, L. Grewal, R. Hadi and A. T. Stephen, "The future of social media in marketing", J. Acad. Marketing Sci. , vol. 48, no. 1, pp. 79-95, Jan. 2020.
[5]. E.  D’Andrea,  P.  Ducange,  A.  Bechini,  A.  Renda  and  F.  Marcelloni,  "Monitoring  the  public  opinion  about  the vaccination topic from tweets analysis", Expert Syst. Appl. , vol. 116, pp. 209-226, Feb. 2019.
[6]. A.  Giachanou  and  F.  Crestani,  "Like  it  or  not:  A  survey  of  Twitter  sentiment  analysis  methods", ACM  Comput. Surv. , vol. 49, no. 2, Nov. 2016.
[7]. J. Golbeck, J. M. Grimes and A. Rogers, "Twitter use by the U.S. Congress", J. Amer. Soc. Inf. Sci. Technol. , vol. 61, no. 8, pp. 1612-1621, May 2010.
[8]. N.  Öztürk  and  S.  Ayvaz,  "Sentiment  analysis  on  Twitter:  A  text  mining  approach  to  the  syrian  refugee crisis", Telematics Informat. , vol. 35, no. 1, pp. 136-147, Apr. 2018.
[9]. G. A. Ruz, P. A. Henríquez and A. Mascareño, "Sentiment analysis of Twitter data during critical events through Bayesian networks classifiers", Future Gener. Comput. Syst. , vol. 106, pp. 92-104, May 2020.
[10]. P.  Tiwari,  P.  Yadav,  S.  Kumar,  B.  K.  Mishra,  G.  N.  Nguyen,  S.  P.  Gochhayat,  et  al.,  "Sentiment  analysis  for airlines services based on Twitter dataset" in Social Network Analytics, New York, NY, USA:Academic, pp. 149- 162, 2019.
[11]. N.  A.  Vidya,  M.  I.  Fanany  and  I.  Budi,  "Twitter  sentiment  to  analyze  net  brand  reputation  of  mobile  phone providers", Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 519-526, Jan. 2015.
[12]. E. A. Pedersen, L. H. Loft, S. U. Jacobsen, B. Søborg and J.  Bigaard, "Strategic health communication on social media:  Insights  from  a  Danish  social  media  campaign  to  address  HPV  vaccination  hesitancy", Vaccine ,  vol.  38, no. 31, pp. 4909-4915, Jun. 2020.
[13]. S. Martin, E. Kilich, S. Dada, P. E. Kummervold, C. Denny, P. Paterson, et al., "Vaccines for pregnant women···?! Absurd’—Mapping maternal vaccination discourse and stance on social media over six months", Vaccine , vol. 38, no. 42, pp. 6627-6637, Sep. 2020.
[14]. T.  T.  Le,  Z.  Andreadakis,  A.  Kumar,  R.  G.  Román,  S.  Tollefsen,  M.  Saville,  et  al.,  "The  COVID-19  vaccine development landscape", Nature Rev. Drug Discovery , vol. 19, no. 5, pp. 305-306, Apr. 2020.
[15]. R.  Jose  and  V.  S.  Chooralil,  "Prediction  of  election  result  by  enhanced  sentiment  analysis  on  twitter  data  using classifier  ensemble  Approach," 2016  International  Conference  on  Data  Mining  and  Advanced  Computing (SAPIENCE) , 2016, pp. 64-67, doi: 10.1109/SAPIENCE.2016.7684133.