## Analisis Sentimen Kebijakan Vaksin Covid-19 Menggunakan SVM dan C4.5
Muhammad Siddik Hasibuan, Suhardi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara E-mail: muhammadsiddik@uinsu.ac.id, suhardi@uinsu.ac.id
Abstrak—  Analisis  sentimen  terhadap  kebijakan  vaksin covid-19  di  Indonesia  menjadi  suatu  hal  yang  perlu  untuk diteliti. Opini tersebut dapat di jadikan suatu model penelitian, yaitu  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining menggunakan  algortima  SVM  dan  C4.5.  Dataset  yang digunakan  adalah  opini  atau  sentimen  masyarakat  yang  di posting pada media sosial twitter. Data yang diambil sebanyak 200  data,  selanjutnya  dilakukan  proses  pre-prosessing menggunakan  metode  TD-IDF  data  menjadi  137  dateset. Proses  selanjutnya  menyeimbangkan  data  dengan  fungsi SMOTE,  hasil  dari  performance  dari  algoritma  SVM mendapat  nilai  akurasi  99.46  sedangkan  algoritma  C4.5 mendapat  nilai  akurasi  69.02.  Dari  hasil  analisis  yang dilakukan algoritma SVM mendapat nilai optimum yang lebih baik dari algoritma C4.5.
Kata  Kunci— analisis  sentimen,  SVM,  C4.5,  TD-IDF, SMOTE

## I. P ENDAHULUAN
Corona disease 2019 disingkat menjadi Covid-19 atau virus SARS-CoV-2  adalah  virus  yang  dapat  menyebar  dari partikel  cairan  kecil  yang  keluar  dari  mulut  atau  hidung manusia.  Penyakit  ini  mengakibatkan  pandemi  yang  sudah dua tahun kita rasakan. Seiring dengan waktu muncul suatu terobosan  yaitu  adanya  vaksin  covid-19,  vaksin  ini dipercaya  dapat  menurunkan  keganasan  covid-19,  tetapi banyak  pula  yang  meragukan  efektifitas  vaksin  tersebut. Program vaksinasi nasional merupakan kebijakan pemerintah untuk  mengurangi  bahaya covid-19, oleh  sebab itu  pemerintah  mewajibkan  setiap  orang  yang  bersentuhan langsung  seperti  melakukan  perjalanan  atau  beraktifitas  di tempat  umum  untuk  melalukan  vaksinansi  terlebih  dahulu. Kebijakan ini  membuat  masyarakat  beropini  melalui  media sosial,  banyak perdebatan tentang vaksin covid-19 ada yang setuju  ataupun  tidak  setuju  vaksin  dijadikan  syarat  untuk melakukan  kegiatan  seperti  tersrebut  sebelumnya.  Media sosial adalah suatu tempat berbagi informasi yang cepat dan mudah,  salah  satu  media  terkenal  seperti  Twitter.  Twitter memiliki  karakteristik  yang  unik  yaitu  memiliki  cara  post berita  yang  dinamakan  tweet.  Tweet  dibatasi  jumlah  teks yang  di  muat  maksimal  140  karakter  [1].  Tweet  tersebut dapat dijadikan suatu analisis dari tweet-tweet  yang di post oleh  masyarakan  umum,  kemudahan  ini  juga  dibarangi dengan  konsep  singkroniasi  menggunakan  API  twitter[2]. Kebijakan Respon dari masyarakat terhadap suatu kebijakan dapat dijadikan suatu indikator kepuasa dari kebijakan yang dikeluarkan,  respon  tersebut  dapat  dianalisis  menjadi  suatu data  yang  dapat  mengahsilkan  presentase  tweet  positif, negatif dan netral [3]. Presentase data yang akan digunakan adalah  tweet  yang  di  klasifikasi  dengan  metode  Support Vektor  Machine  (SVM)  dan  C4.5.  Metode  SVM  dipilih
karena  dapat  mengklasifikasi  suatu  data  (vektor)  dengan jarak sebagai penentunya.
Analisis  sentimen  merupakan  bagian  dari  text  mining, text mining memiliki tujuan untuk mengklarifikasi opini  ke dalam  suatu  kelas  tertentu.  Opini  dapat  diklasifikasikan  ke dalam kelas netral, positif, dan negatif. Contoh penggunakan analisis  sentimen  dalam  perusahaan  seperti  menganalisis permintaan  penjualan,  data  tersebut  dapat  digunakan  oleh manajemen  perusahaan sebagai  dasar untuk berbagai proses pengambilan keputusan di perusahaan [4]. Analisis sentimen merupakan  pendekatan  dengan  cara  Natural  Language Processing (NLP) didalamnya termasuk metode text mining yang  berfokus  untuk  menggali  data  didalam  suatu  sumber media informasi  [5]. Dalam penelitian  ini text di klasifikasi menggunakan SVM dan C4.5.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  SVM  dan  C4.5 menggunakan  dataset  yang  diambil  langsun  pada  flatform twitter  dengan  pencarian  populer  “vaksin  covid-19”  pada tanggal  20  oktober  2021  pukul  13.30  WIB  dengan  lokasi Indonesia.
1. Pre-processing
Pre-processing  menjadi  proses  yang  sanggat penting  untuk  mendapatkan  model  yang  optimal  untuk menghasilkan akurasi yang tinggi. Pada proses ini dilakukan pengumpulan data pada flatform twitter seperti membersihan  missing  value,  membuang  tweet    ganda  dan membuat class atribut. Dataset yang dicari 200 tweet setelah dilakukan  proses  pre-processing  didapat  134  dataset  yang siap diolah, adapun dataset dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Text Label BHnasional Pesakit antivaksin berubah fikiran selepas ahli keluarga dijangkiti COVID-19 https://t.co/8dDZuopLO1 vaksin coronavirus covid19 Netral
Efektivitas vaksin covid19 Pfizer, Moderna, dan AstraZeneca menurun seiring berjalannya waktu. Seperti apa perbedaan penurunannya antara satu vaksin dengan yang lain? https://t.co/XctaaRH0r6 Infografis CNNIndonesia https://t.co/iFLbPKxWEq Netral Assaam'mualaikum Selamat pagi
Sehat dan berkah UK, Rusia dan Rumania mengalami kasus covid19 yg meningkat, karena masih ada kelompok masyarakat yg menolak utk vaksin. Semoga di Indonesia semua terjangkau vaksinasi.
Netral
DGA Euronews world 20 Okt 2021 komarkomarkomar: BAHAYA-BAHAYA VAKSIN COVID-19, a thread. Thread ini kumpulan bukti-bukti bahaya/efek samping dari vaksin covid. Hinda…
Netral
kurawa: 57. Saat kejadian penangkapan ini diketahui ada beberapa polisi lain berseragam yg sedang bertugas melakukan pengawalan distrib… Netral Pengobatan Kanker Bisa Turunkan Efektivitas Vaksin Covid-19 https://t.co/temPXKMdEy https://t.co/Ac1O3FX5cw Netral Tapi TIDAK terlalu parah karena berkat vaksin. Semoga baik baik saja. COVID19 https://t.co/2MnAn83hYg Netral 2. Natural Language Processing
Pada  proses  ini  dilakukan  metode  TF-IDF  (Term Frequency  –  Inverse  Document  Frequency)  mengukur kesamaan  kata[6]  berupa  token-token  seperti  menghapus link  dan  simbol,  lower  case,  menghilangkan  angka  dan memecah  kata,  mengukur  kata  (min  :  4  karakter,  max  :  25 karakter), filter stopwords indonesia.
Tabel 2. Datases setelah di filter Word Attribute Name Netral  Positif  Negatif anti anti 0.0 0.0 5.0 antibodi antibodi 1.0 0.0 0.0 antivaksin antivaksin 9.0 0.0 0.0 antivax antivax 0.0 1.0 0.0 antiviksin antiviksin 1.0 0.0 0.0 assaam assaam 1.0 0.0 0.0 astrazeneca astrazeneca 5.0 1.0 0.0 anti anti 0.0 0.0 5.0 Dst..

## 3. Cross Validation
Metode  yang  paling  biasa  digunakan  untuk evaluasi  kinerja  prediktif  dari  model,  model  ini mengeneralisasikan data independen, proses pemisahan data training  dan  data  testing  dilakukan  oleh  fungsi  K-Fold  [7]. K-Fold yang dipakai dalam penelitian ini adalah K=10.
4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  dalam  data mining, klasifikasi merupakan pengelompokan data dimana data  tersebut  memiliki  kelas  atau  label  [8].  Algoritma- algoritma  klasifikasi  dikategorikan  kedalam  pembelajaran terawasi  atau  supervised  learning.  Pembelajaran  terawasi adalah  setiap  dataset  yang  akan  di  uji  memiliki  label  atau class  yang  berfungsi  sebagai  guru  yang  mengawasi pembelajaran  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  atau  presisi tertentu.  Jenis  klasifikasi  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah SVM dan C4.5
Metode  klasifiaksi  lainya  selain  C4.5  adalah Support  vector  machine  atau  SVM.  SVM  adalah  suatu algoritma  terawasi  sama  dengan  C4.5  fungsi  utamanya
adalah untuk  klasifikasi dan regresi [8]. SVM mampu untuk menyelesaikan  masalah  klasifikasi  untuk  data  besar terutama  pada  permasalahan  aplikasi  multidomain  di lingkungan  big  data.[9].  SVM  dikembangkan  untuk mengklasifiaksi  problem  liniear  ataupun  non  linier. Klasifikasi  antar  kelas  linier  tersebut  dapat  dilihat  pada persamaan berikut.
𝑓(𝑥) = 𝑊  𝑋 + 𝑏 Ekuvalen : [𝑊 . 𝑋 + 𝑏] ≥ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌𝑖 =   +1 [𝑊 . 𝑋 + 𝑏] ≤ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌𝑖 =   −1
Xi = data training Yi = label dari Xi Agar mendapatkan hyperlane terbaik yaitu mencari hyperlane yang berada di tengah antara pembatas kelas.
Sedangkan C4.5 digunakan untuk proses mengklasifikasi  data  bersifat  prediktif.  C4.5  merupakan pembaharuan  dari  algortima  sebelumnya  yaitu  algoritma Iterative  Dichotomiser3 (ID3)  yang  ditemukan  oleh  Ross Quinlan.  Selanjutnya  Quinlan  mepresentasikan  metode C4.5,  dimana  untuk  pemilihan  split  atribut  pada  ID3 menggunakan  Information  Gain  maka  C4.5  menggunakan Gain Ratio (GR). Proses seleksi atribut terbaik ialah atribut yang memungkinkan mendapatkan ukuran pohon keputusan terkecil.  Atau  atribut  yang  dapat  memisahkan  objek berdasarkan  kelas.  Secara  heuristik,  atribut  yang  diseleksi adalah atribut yang menghasilkan node termurni ( cleanest ). Besar  kecilnya  kemurnian  dinyatakan  dengan  tingkat pengotor, dan untuk menghitungnya dapat dilakukan dengan menggunakan konsep Entropi, Entropi menyatakan pengotor suatu kumpulan benda.

## 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 (𝑆)
−𝑃𝑗 𝐿𝑜𝑔  𝑃𝑗
Gambar 1. Persamaan Entropi
S = data,
K = jumlah partisi S, pj = probabilitas Sum(Ya) / Total Kasus. 𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑎) = 𝑔𝑎𝑖𝑛 (𝑎) 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 (𝑎)
Gambar 2. Persamaan gain ratio a = atribut, gain(a) = information gain pada atribut a, Split(a) = split information pada atribut a

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  sebanyak  137  data,  pengelompokan  data sentimen  yang  telah  dikategorikan  netral,  positif  dan negatif.  Adapun  kelompok  data  tersebut  dilihat  pada tabel 3.
Tabel 3. Dataset Sentimen SENTIMEN JUMLAH NETRAL 124 POSITIF 7 NEGATIF 6 137
Dengan  melihat  jumlah  dataset  yang  tidak  merata antara  netral,  positif  dan  negatif  maka  perlu menggunakan Synthetic  Minority  Over  Sampling (SMOTE). SMOTE  adalah  suatu  metode  untuk meningkatkan jumlah kelas minoritas, sehingga jumlah sampel simbang[10].
Gambar 3. Proses SMOTE Performace  dari  algoritma  SVM  didapat  nilai  akurasi 99.46 dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Hasil Performance SVM
true Netral true Positif true Negatif class precision pred. Netral 124 0 2 98.41% pred. Positif 0 124 0 100.00% pred. Negatif 0 0 122 100.00% class recall 100.00%  100.00%  98.39%
Performace  dari  algoritma  c4.5  didapat  nilai  akurasi 69.02 dapat dilihat pada tabel 5 Tabel 5. Hasil Performance c4.5 true Netral true Positif true Negatif class precision pred. Netral 85 75 1 52.80% pred. Positif 39 49 0 55.68% pred. Negatif 0 0 123 100.00% class recall 68.55%  39.52% 99.19%

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  dari  analisis  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan algoritma  SVM  mendapat  nilai  performance  99.46 sedangkan c.45 mendapat nilai 69.02. Data ini menunjukan algoritma SVM bekerja optimal dibandingkan dengan C4.5 untuk  mengklasifikasi  sentimen  masyarakat  mengenai kebijakan vaksin covid-19

## D AFTAR P USTAKA
[1] L. Zhang, R. Ghosh, M. Dekhil, M. Hsu, and B. Liu,  “Combining  lexicon-based  and  learning- based  methods  for  twitter  sentiment  analysis,” HP Lab. Tech. Rep. , 2011.
[2] M.  Myslín,  S.  H.  Zhu,  W.  Chapman,  and  M. Conway,  “Using  twitter  to  examine  smoking behavior  and  perceptions  of  emerging  tobacco products,” J.  Med.  Internet  Res. ,  2013,  doi: 10.2196/jmir.2534.
[3] R.  Kurniawan  And  A.  Apriliani,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Virus  Corona Berdasarkan  Opini  Dari  Twitter  Berbasis Web Scraper,” J.  Instek  (Informatika  Sains  Dan Teknol. , 2020, Doi: 10.24252/Instek.V5i1.13686.
[4] A. A. Lutfi, A. E. Permanasari, and S. Fauziati, “Corrigendum: Sentiment Analysis in the Sales Review of Indonesian Marketplace by Utilizing Support  Vector  Machine,” J.  Inf.  Syst.  Eng.
Bus. Intell. , 2018, doi: 10.20473/jisebi.4.2.169.
[5] N.  Munasatya  and  S.  Novianto,  “Natural Language  Processing  untuk  Sentimen  Analisis Presiden  Jokowi  Menggunakan  Multi  Layer Perceptron,”
Techno.Com , 2020, doi: 10.33633/tc.v19i3.3630.
[6] M.  Nurjannah,  Hamdani,  and  I.  Fitri  Astuti, “Penerapan Algoritma Term Frequency-Inverse Document  Frequency  (Tf-Idf)  Untuk  Text Mining,” J. Inform. Mulawarman , 2013.
[7] M. J. Zaki, “OLD---Data Mining and Analysis: Fundamental  Concepts  and  Algorithms,” Personal. Soc. Psychol. Bull. , 1997.
[8] D.  A.  Pisner  and  D.  M.  Schnyer,  “Support vector  machine,”  in Machine  Learning: Methods  and  Applications  to  Brain  Disorders ,
2019.
[9] S.  Suthaharan, Machine  Learning  Models  and Algorithms for Big Data Classification . 2016.
[10] A. Fernández, S. García, F. Herrera, and N. V.
Chawla,  “SMOTE  for  Learning  from  Imbalanced Data:  Progress  and  Challenges,  Marking  the  15- year Anniversary,” Journal of Artificial Intelligence Research . 2018, doi:
10.1613/jair.1.11192.