## Sentiment Analysis of Indonesia Covid-19 Vaccine on Twitter Using Naïve Bayes Classifier
Yennimar 1)* , A.M. Husein 2) , M. Ridho 3) , V.B. Halawa 4) , N.A. Pasaribu 5) , S. Kumar 6)
1,2,3,4,5,6) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknoogi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia.
Received: 10 Okt 2023 Accepted: 11 Desember 2023 Published: 25 Desember 2023 *Penulis Koresponden Abstrak  : Analisis  sentimen  merupakan  suatu  teknik  untuk  menggali informasi  berupa  pandangan  (sentimen)  seseorang  terhadap  suatu  isu atau peristiwa. Analisis sentimen dapat dilakukan pada media sosial Twitter dengan  memanfaatkan  Tweet  dari  pengguna  dengan  menghasilkan klasifikasi  berupa  penilaian  positif,  negatif  atau  netral.  Salah  satu  topik yang  bisa  dianalisis  adalah  program  vaksinasi  COVID-19.  Dengan banyaknya  jenis  atau  merek  dagang  pada  vaksin,  hal  ini  menimbulkan permasalahan  terkait  dengan  beragamnya  opini  masyarakat  terhadap vaksin  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  keakuratan metode yang digunakan terhadap hasil klasifikasi pada analisis sentimen masyarakat  mengenai  vaksin  di  media  sosial  Twitter.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier. Penerapan metode  ini  digunakan  pada  dataset  yang  diperoleh  dengan  melakukan crawling  pada  data  tweet  terkait  topik  vaksin  covid-19.  Jumlah  dataset yang berhasil diperoleh sebanyak 8000+ tweet mulai tanggal 15 hingga 24  Desember  dengan  proses  pengambilan  manual  karena  keterbatasan pengambilan tweet. Hasil akurasi metode Naive Bayes Classifier sebesar 0,93 (93%) dengan perolehan klasifikasi jumlah tweet berlabel positif 2275 (60,2%), negatif 201 (5,3%), dan netral 1304 (34,5%). ). Berdasarkan akurasi tinggi  yang  dihasilkan  dari  penerapan  metode  NBC  pada  penelitian  ini, maka  metode  NBC  sangat  dipertimbangkan  untuk  mengklasifikasikan label untuk analisis sentimen pada topik vaksin covid-19.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Covid-19, Naïve Bayes Classifier, Python, Vaksin Covid.
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Media sosial adalah suatu wadah bagi masyarakat untuk menyampaikan aspirasi, ide, bahkan kritik mereka. Media  sosial  dapat  diakses  melalui  perangkat  telepon  genggam  atau  komputer  yang  terhubung  ke  dalam jaringan  internet  [1].  Pada  media  sosial,  masyarakat  bisa  mengekspresikan  diri  secara  bebas  seperti menyampaikan pendapat atau kritik terhadap pemerintah, membagikan cerita ataupun informasi. Sosial media merupakan tempat yang dikenal untuk mencurahkan segala hal oleh semua masyarakat [2]. Ada banyak sosial media yang paling sering digunakan belakangan ini salah satunya adalah Twitter. Twitter memberikan layanan yang  dapat  mempermudah  pengguna  dalam  berkomunikasi  dengan  pengguna  lainnya  dan  juga  dapat membagikan berbagai hal yang ingin dibagikan. Twitter juga merupakan salah satu media sosial yang dapat memberikan update informasi atau berita secara real-time , contoh topik yang banyak di bahas belakangan ini adalah mengenai covid-19.
COVID-19 ( Coronavirus Disease-2019 ) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus corona jenis baru yaitu Sars-CoV-2. Virus ini menyebar dengan kontak ataupun melalui tetesan udara seperti batuk dan bersin [3]. Pada 2 Maret 2021 Pemerintah Indonesia mengumumkan telah menemukan dua kasus pertama covid-19 di  Indonesia  dan  pada  11  Maret  2021  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyatakan  Covid-19  sebagai pandemi  dunia  [4].  Untuk  mengurangi  jumlah  kematian  dan  jumlah  penularan  covid-19  adalah  dengan
vaksinasi [5]. Upaya pemerintah Indonesia sudah dilakukan untuk menekan tingkat penyebaran Virus Corona supaya dampak negatif yang ditimbulkan dapat dikendalikan, salah satunya dengan diadakan Vaksinasi COVID- 19 [6].
Vaksin merupakan antigen (mikroorganisme) yang diinaktivasi atau dilemahkan dan bila diberikan kepada orang  yang  sehat  untuk  menimbulkan  antibodi  spesifik  terhadap  mikroorganisma  tersebut,  sehingga  bila kemudian  terpapar,  akan  kebal  dan  tidak  terserang  penyakit  [7].  Begitupun  dengan  vaksin  covid-19  yang berfungsi sebagai antibodi untuk menangkal virus corona. Per 8 April 2022, ada beberapa vaksin yang telah dievaluasi  oleh  WHO  untuk  menangkal  covid-19,  di  antaranya  vaksin AstraZeneca/Oxford,  Johnson  and Johnson,  Moderna,  Pfizer/Biotech,  Sinoparm,  Sinovac,  COVAXIN,  Covovax,  Nuvaxovid,  dan  CanSino  [8]. Berdasarkan jenis-jenis vaksin yang telah disebutkan sebelumnya, hanya beberapa vaksin yang digunakan oleh Pemerintah  Indonesia  pada  pelaksanaan  program  vaksinasi.  Namun,  topik  vaksinasi  ini  menjadi  salah  satu sorotan yang sering dibahas oleh masyarakat  Indonesia dan memunculkan rangkaian pertanyaan di media sosial  seperti  Twitter  dan  sebagian  besar  masyarakat  berdiskusi  tentang  keamanan  vaksin.  Berdasarkan pembahasan  tersebut terdapat  sentimen  masyarakat  baik  tanggapan  pro  maupun  kontra  mengenai  vaksin yang digunakan.
Sentimen  adalah  pendapat  atau  pandangan  yang  didasarkan  pada  perasaan  yang  berlebih-lebihan terhadap sesuatu [9]. Berdasarkan sentimen yang muncul dapat dilakukan analisis berupa tanggapan positif, negatif, ataupun netral. Hal itu biasa disebut dengan Analisis Sentimen. Analisis sentimen adalah salah satu teknik dalam mengekstrak informasi berupa pandangan (sentimen) seseorang terhadap suatu isu atau kejadian [10]. Salah satu penerapan analisis sentimen dapat dilakukan pada media sosial Twitter dengan memanfaatkan Tweet dari pengguna dengan menghasilkan klasifikasi berupa penilaian positif, negatif ataupun netral. Dengan demikian,  berdasarkan  hasil  ulasan  penelitian  sebelumnya,  maka  diangkatlah  judul  penelitian  mengenai “Analisis  Sentimen  Masyarakat    Terhadap  Vaksin  Covid-19  di  Indonesia  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier” .

## TINJAUAN LITERATUR
Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa penelitian telah dilakukan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai  vaksin  khususnya  di  Indonesia.  Contohnya  seperti  penelitian  R.D.  Septiana et  al .  [11],  dilakukan analisis sentimen terkait topik vaksinasi covid-19 menggunakan Naive Bayes Classifier dengan memanfaatkan metode Feature  Selection  Chi-Squared  Statistic dan Particle  Swarm  Optimazation .  M.M.  Zain et  al .  [12] melakukan  sentimen  analisis  di  Twitter  dengan  menggunakan  model  Indonesian Robustly  Optimized  BERT Pretraining  Approach (RoBERTa) Base  Sentiment  Classifier yang  berfungsi  untuk  pelabelan  sentimen  dan sedangkan Riyanto & A. Azis  [13], dalam penelitian  mereka  melakukan pendekatan menggunakan Support Vector Machine Classification dengan TF-IDF dan data sharing melalui K-Fold Cross Validation .

## METODE PENELITIAN
Tahapan  metode  pada  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan  data  dengan  memanfaatkan  Twitter  API, kemudian melakukan cleaning data yang setelahnya dilakukan pre-processing data agar hasil yang didapat menjadi lebih akurat karena sudah melewati tahap pengolahan data. Kemudian, pada akhir proses pengolahan data maka didapat hasil akurasi dengan menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier. Alur pada penelitian ini divisualisasikan seperti gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Tahapan Penelitian
Apabila ingin menggunakan fitur Twitter API , user harus melakukan pengajuan autentikasi akun ke Twitter API agar  mendapatkan token yang  nantinya  digunakan  untuk  memproses  penarikan  data  hingga  pengajuan autentikasi diterima. Kemudian dengan Twitter API, user sudah dapat melakukan crawling data Twitter dengan menginput  kata  kunci  yang  sebelumnya  telah  ditentukan.  Berdasarkan  hasil crawling  data tersebut,  akan diperoleh dataset.
Dataset yang telah berhasil didapat akan dilakukan tahapan preprocessing yang fungsi utamanya adalah untuk melakukan pembersihan data, menghapus atau menghilangkan noise pada data dan mengatasi informasi yang tidak lengkap. Apabila tahap preprocessing telah selesai, maka masuk ke tahap proses Feature Extraction yang merupakan  teknik  pengambilan  ciri  / feature dari  suatu  bentuk  yang  nantinya  nilai  yang  didapatkan  akan dianalisis untuk proses selanjutnya. Klasifikasi adalah proses untuk menyatakan suatu objek ke dalam salah satu kategori yang sudah didefinisikan sebelumnya [14]. Apabila proses Feature Extraction telah selesai, maka dapat dilakukan analisis sentimen dari data tersebut dan untuk mendapatkan tingkat akurasi diterapkan model algoritma yang digunakan.
Setelah melakukan penerapan algoritma, maka dilakukan tahap evaluasi model untuk memastikan  kembali keakuratan  hasil  yang  didapat  hingga  akhirnya  diperoleh  hasil  sentimen  analisis  berupa  positif,  negatif, maupun  netral.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Naive  Bayes  Classifier . Naive  Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi yang berakar pada teorema bayes [15].

## HASIL & PENELITIAN
Data  yang  dipersiapkan  untuk  pengujian  merupakan  hasil  pengambilan  data  dari  Post  Tweet  pada  Twitter menggunakan fitur  Twitter API. Adapun data yang diambil berkisar mulai tanggal 15  hingga 24  Desember dengan proses fetch manual karena limit pengambilan data tweeter. Dengan demikian, perolehan data akhirnya berkisar 3000 - 8000+ baris Tweet.
Tahapan penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan platform Google Colab/Anaconda3 sebagai wadah untuk  proses  analisis  data  berbasis  Pemrograman  Python.  Sebelum  dilakukan  penerapan modeling  data , dilakukan tahap pra-pemrosesan yang bertujuan untuk melakukan cleaning data , case folding , normalization, tokenizing,  filtering , stemming . Proses tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat dari Tabel 3.1 sampai dengna Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Proses Cleaning Sebelum Cleaning Setelah Cleaning @iangurlsx loh rendahh bangettðŸ˜jujur  aku  gatau  Cara naikinnya  gimanaaa  ini  aja  tensi grgr mau vaksin wkwkðŸ˜ loh  rendahh  bangett  jujur aku  gatau  Cara  naikinnya gimanaaa  ini  aja  tensi  grgr mau vaksin wkwk
Tabel 2 Hasil Proses Case Folding Sebelum Case Folding Setelah Case Folding loh  rendahh  bangett  jujur  aku gatau Cara naikinnya gimanaaa ini aja tensi grgr mau vaksin wkwk loh  rendahh  bangett  jujur aku  gatau  cara  naikinnya gimanaaa  ini  aja  tensi  grgr mau vaksin wkwk
Tabel 3 Hasil Proses Normalization Sebelum Normalization Setelah Normalizaton loh  rendahh  bangett  jujur  aku gatau cara naikinnya gimanaaa ini aja tensi grgr mau vaksin wkwk lah  rendahh  banget  jujur aku  tak  tau  cara  naikinnya gimanaaa ini saja tensi gara gara mau vaksin wkwk
Tabel 4 Hasil Proses Tokenizing Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing lah  rendahh  banget  jujur  aku  tak tau  cara  naikinnya  gimanaaa  ini saja  tensi  gara  gara  mau  vaksin wkwk [‘lah’,  ‘rendahh’,  ‘banget’, ‘jujur’, ‘aku’, ‘tak’, ‘tau’, ‘cara’, ‘naikinnya’,  ‘gimanaaa’,  ‘ini’,
‘saja’  ‘tensi’,  ‘gara’,  'gara', ‘vaksin’, ‘mau’, ‘wkwk’]
Tabel 5 Hasil Proses Stopword Sebelum Stopword Setelah Stopword [‘lah’,  ‘rendahh’,  ‘banget’,  ‘jujur’, ‘aku’, ‘tak’, ‘tau’, ‘cara’, ‘naikinnya’,
‘gimanaaa’, ‘ini’, ‘saja’ ‘tensi’, ‘gara’,
'gara', ‘vaksin’, ‘mau’, ‘wkwk’] [‘rendahh’,  ‘banget’,  ‘jujur’, ‘tau’, ‘naikinnya’, ‘gimanaaa’,  ‘tensi’,  ‘gara’,
'gara', ‘vaksin’, ‘wkwk’]
Tabel 6 Hasil Proses Stemming Sebelum Stemming Setelah Stemming [‘rendahh’,  ‘banget’,  ‘jujur’,  ‘tau’, ‘naikinnya’,  ‘gimanaaa’,  ‘tensi’, ‘gara’, 'gara', ‘vaksin’, ‘wkwk’] [‘rendahh’,  ‘banget’,  ‘jujur’,
‘tau’, ‘naikinnya’,
‘gimanaaa’,  ‘tensi’,  ‘gara’, 'gara', ‘vaksin’, ‘wkwk’]
Kemudian, apabila dataset telah selesai tahap preprocessing, maka dilakukan proses labeling dari tiap data tweet. Hasil labeling tersebut dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 Hasil Analisis Data Hasil Analisis Data Positif Negatif Netral 2212 251 1317
Total (Positif + Negatif + Netral) = 3780
Berdasarkan hasil pada tabel 3.7, dilakukan visualisasi data dalam bentuk diagram pie untuk menampilkan persentase  berupa  tanggapan  positif,  negatif  dan  netral  melalui  Python  dengan  memanfaatkan  pustaka matplotlib. Hasil visualisasi dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 . Visualisasi Hasil Analisa Data
Berdasarkan  Gambar 2 pada  diagram  pie  di  atas,  diperoleh  tanggapan  positif  (58.5%),  tanggapan  negatif (6.7%), dan netral (34.8%). Dengan demikian, berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa masyarakat menanggapi dengan positif mengenai adanya kebijakan vaksinasi COVID-19.
Untuk  melihat  daftar  kata-kata  yang  sering digunakan  pada  tweet  dapat  diketahui  dengan  cara  visualisasi melalui wordcloud. Adapun hasil kumpulan kata pada wordcloud dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 3 . Visualisasi Wordcloud
Selanjutnya,  dilakukan  penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier untuk  mendapatkan  akurasi  dari  hasil analisis data sebelumnya. Proses mendapatkan akurasi dengan menerapkan NBC dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 . Hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Setelah  mendapatkan  hasil  akurasi  dari  algoritma  maka  diperoleh  jumlah  hasil  label  dari  analisis  data menggunakan NBC. Adapun hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8 Hasil Analisis Data (NBC) Hasil Analisis Data (NBC) Positif Negatif Netral 2275 201 1304 Total (Positif + Negatif + Netral) = 3780
Selanjutnya, hasil pada Tabel 8 divisualisasikan ke dalam diagram pie untuk mengetahui persentase label hasil dari tanggapan positif, negatif, dan netral. Hasil visualisasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Visualisasi Hasil Analisa Data Menggunakan NBC
Berdasarkan Gambar 5 menunjukkan bahwa hasil dari label tanggapan positif (60.2%), negatif (5.3%), dan netral (34.5%). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hasil pada Gambar 5 yang sebelumnya telah dilakukan pengujian  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier memiliki  tingkat  akurasi  0.93  (93%),  sehingga dengan hasil tersebut masyarakat rata-rata memiliki sentimen positif terhadap kehadiran kebijakan vaksinasi covid-19.
Hasil klasifikasi data tweet setelah diterapkan metode Naive Bayes Classifier dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9 Hasil Klasifikasi Tweet
HASIL KLASIFIKASI TWEET Text (Tweet) Label Klasifikasi Klasifikasi (NBC)
Pakar  kesehatan  masyarakat  mengingatkan  vaksin
COVID-19 bukan obat ampuh yang sesuai harapan setiap orang. Ada vaksin bukan berarti meninggalkan langkah- langkah  pencegahan  virus  seperti  menjaga  jarak,  cuci tangan, atau pakai masker. #vaksin #CBnews Negatif Positif Kalau  menurut  kamu,  apakah  vaksin  merupakan  solusi paling tepat untuk wabah covid-19 di Indonesia? . #vaksin #sinovac  #tobaai  #widyaanalytic  #covid19  #pandemi #indonesia #dataanalytic #data #bigdata Positif Netral Ada  golongan  yg  terus  menggunakan  absurditas  utk memgkritik,  soal  vaksin.  Malas  belajar,  malas  baca...tapi nyalak nyaring @PretiWn @SunandarPS @PEDOMAN_id #vaksinuntukkita Negatif Positif
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 96
Yuk kita sama-sama ingatkan keluarga, teman-teman, dan orang-orang  sekitar  kita  untuk  liburan  #DirumahAja dalam upaya melindungi satu sama lain biar kita terhindar dari Covid-19! #VaksinUntukKita Netral Positif Saat  ini  Badan  POM  tengah  melakukan  evaluasi keamanan khasiat dan mutu vaksin untuk bisa digunakan oleh masyarakat nantinya. Kita bisa kawal juga proses ini dengan tetap disiplin 3M. #VaksinUntukKita Netral Positif Ketika  HP  Menjadi  Yang  Utama  @intip_berita  @IntipSd #covidnsw  #COVID19nsw  #Vaksin  #HANBIN  #Juventus #Android #viral2020 #funny Positif Negatif Para kritikus ulang tak membangun, kadrun, dan politisi genit, kelonjotan melihat ini . Weeekkk.... #vaksinuntukkita #vaksingratisuntukrakyat #jokowi #vaksingratis #vaksinaman #vaksindatangtetapjaga3m Netral Positif Saat  ini  Badan  POM  tengah  melakukan  evaluasi keamanan khasiat dan mutu vaksin untuk bisa digunakan oleh masyarakat nantinya. Kita bisa kawal juga proses ini dengan tetap disiplin 3M. #VaksinUntukKita Netral Positif Ada  golongan  yg  terus  menggunakan  absurditas  utk memgkritik,  soal  vaksin.  Malas  belajar,  malas  baca...tapi nyalak nyaring @PretiWn @SunandarPS @PEDOMAN_id #vaksinuntukkita Negatif Positif ... ... ... ... ... ... @kangdede78 Kulo Siap di Vaksin #VaksinUntukKita Positif Netral Sebagai  rasa  hormat  kepada  #RI1  kita  berikan  vaksin covid kepada beliau agar beliau bisa memimpin negara kita #VaksinUntukKita #VaksinCorona #VaksinCovid19 Netral Positif
Dari Tabel 9 di atas, dapat dilihat bahwa rata-rata klasifikasi hasil dari analisa data banyak terjadi perubahan label setelah menggunakan metode Naive Bayes Classifier.

## KESIMPULAN
Metode Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) diusulkan dalam penelitian ini untuk melakukan klasifikasi label dari  hasil  analisis  sentimen  mengenai  vaksin  covid-19.  Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset yang  diperoleh dari hasil crawling  data melalui Twitter API. Kemudian proses analisisnya dilakukan berdasarkan  tweet  yang  menyertakan  tagar  vaksin  dan  pencarian  di  twitter  berdasarkan  kata  kunci  ang berhubungan dengan vaksin covid-19.
Hasil akurasi yang diperoleh dari penelitian ini adalah 92% dengan perolehan klasifikasi jumlah tweet yang berlabel  positif 2275 (60.2%), negatif 201 (5.3%), dan netral 1304 (34.5%). Adapun hasil klasifikasi yang didapat saat sebelum dan sesudah menerapkan metode Naive Bayes Classifier dari setiap tweet banyak mengalami perubahan label .
Berdasarkan akurasi yang dihasilkan cukup tinggi dari penerapan metode NBC pada penelitian ini, metode NBC sangat dipertimbangkan untuk mengklasifikasikan label untuk sentimen analisis pada topik mengenai vaksin covid-19.

## REFERENCES
[1] E. M. Thoriq, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Opini Publik Pada Media Sosial Twitter Terhadap  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan  Term  Frequency–
Inverse.” 2021. [Online]. Available: http://repository.ub.ac.id/184314/%0Ahttp://repository.ub.ac.id/184314/1/EDGAR MAULANA THORIQ.pdf [2] F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 5, no. 1. pp. 19–25, 2021. doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[3] Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID- 19  Menggunakan  Recurrent  Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[4] “Listings of WHO’s response to COVID-19.” https://www.who.int/news/item/29-06-2020-covidtimeline (accessed Jun. 27, 2022).
[5] S. Trisnawati, A. U. Priantoro, C. Fauzi, and ..., “Twitter Sentiment Analysis on The use of Sinovac Vaccine
in Indonesia,” International … . pp. 77–80, 2021. [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/icitb/article/view/3047 [6] S. V. N. Afni and E. P. Silmina, “Sentiment Analysis of Public on The COVID-19 (Corona Virus Disease 2019)  Vaccination  Moderna  and  Sinovac  Vaccine  Using  Naïve  Bayes,” Conference  SENATIK  STT Adisutjipto Yogyakarta , vol. 7. 2022. doi: 10.28989/senatik.v7i0.451.
[7] “Vaksin.” https://www.biofarma.co.id/id/researcher/detail/vaksin (accessed Jun. 27, 2022).
[8] “COVID-19 Vaccines Advice.” https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-
2019/covid-19-vaccines/advice (accessed Jun. 27, 2022).
[9] “sentimen - Wiktionary bahasa Indonesia.” https://id.wiktionary.org/wiki/sentimen (accessed Jun. 28, 2022).
[10] P. A. Sumitro, Rasiban, D. I. Mulyana, and W. Saputro, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Covid-19 di Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based,” J-ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 50–56, 2021, doi: 10.33059/j-icom.v2i2.4009.
[11] R.  D.  Septiana,  A.  B.  Susanto,  and  T.  Tukiyat,  “Analisis  Sentimen  Vaksinasi  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Feature Selection Chi-Squared Statistic dan Particle Swarm Optimization,” Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) , vol. 5, no. 1. pp. 49–56, 2021. doi: 10.47970/siskom-kb.v5i1.228.
[12] M. M. Zain, R. N. Simbolon, H. Sulung, and Z. Anwar, “Analysis of Public Opinion Sentiment on Covid- 19  Vaccine  on  Twitter  Social  Media  with  Robustly  Optimized  BERT  Pretraining  Approach.”  Jurnal Politeknik Caltex Riau, pp. 280–289, 2021. [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[13] R.  Riyanto,  “Application  of  the  Vector  Machine  Support  Method  in  Twitter  Social  Media  Sentiment Analysis Regarding the Covid-19 Vaccine Issue in Indonesia,” J. Appl. Data Sci. , vol. 2, no. 3, pp. 102–108, 2021, doi: 10.47738/jads.v2i3.40.
[14] “FEATURE  EXTRACTION  UNTUK  KLASIFIKASI  PENGENALAN  WAJAH  MENGGUNAKAN  SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR | Pelita Teknologi.”
https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/pelitatekno/article/view/233 (accessed Jul. 26, 2022).
[15] Y. Mz, J. E. Bororing, S. Rahayu, and F. F. F, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi Covid 19 Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” pp. 438–447, 2021.