## JIUBJ
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, 22(2), Juli 2022, 1205-1208 Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat universitas Batanghari Jambi ISSN 1411-8939 (Online), ISSN 2549-4236 (Print) DOI 10.33087/jiubj.v22i2.2397

## Analisis Sentimen Distribusi Vaksin COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

## Kevin Manurip*, Debi Irawan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI *Correspondence email: manuripkevin@gmail.com, debi.irawan@email.unikom.ac.id
Abstrak. Sejak pemerintah Indonesia secara resmi mengumumkan kasus pertama COVID-19, konten media tradisional dan media sosial terkait COVID-19 meningkat drastis. Di satu sisi, ada pembicaraan  media  yang  luas tentang pencegahan, pengenalan dan pencegahan gejala, pengenalan gejala dan pengobatan. Analisis sentimen, atau yang biasa disebut dengan opinion mining, adalah area  penelitian  yang  menganalisis  opini,  perasaan,  peringkat,  penilaian,  sikap,  dan  perasaan  tentang  suatu  entitas  dan diimplementasikan  dalam  konten  media  sosial.  Hal  ini    menarik  dan  penting  bagi  pemangku  kepentingan  tertentu  yang  ingin mengetahui  perasaan  dan  pendapat  baik  dan  buruk  masyarakat  Indonesia  terkait  kegiatan  pendistribusian  vaksin  untuk menghadapi COVID 19. Dari penelitian ini didapatkan tingkat performansi sistem yang  dibangun untuk mengetahui keakuratan antara informasi yang diminta  pengguna mengenai vaksin Sinovac terungkap dari total 1524 tweet, 819 tweet  positif, 452 tweet netral,  253.  Terdapat  tweet  negatif  dari.  Hasil  klasifikasi  vaksin  AstraZeneca  mengungkapkan  total  211  tweet  dengan  emosi positif,  80  tweet  dengan  emosi  netral,  dan    31  tweet  dengan  emosi  negatif.  Hasil  klasifikasi  emosi  berdasarkan  data  scraping menggunakan kata kunci vaksin Astrazeneca sebanyak 1266 tweet, dengan skor emosi positif  712 tweet, skor emosi netral  344 tweet, dan skor emosi negatif  210 tweet.
Kata Kunci: Klasifikasi; Naïve Bayes Classifier; Analisis Sentimen; TextBlob; Covid-19; Distribusi Vaksin
Abstract. Since the Indonesian government officially announced the first case of COVID-19, traditional media and social media content  related  to  COVID-19  has  increased  dramatically.  On  the  one  hand,  the  media  talks  about  prevention,  symptom recognition  and  about  prevention,  symptom  recognition  and  treatment  are  massive.  Sentiment  Analysis  or  commonly  called opinion  mining,  is  a  field  of  study  that  analyzes  opinions,  sentiments,  evaluations,  judgments,  attitudes,  and  emotions  towards entities and is implemented on social media content. This becomes interesting and important for certain parties who want to know the good and bad sentiments or opinions given by the Indonesian people towards the distribution of vaccines for the handling of COVID-19.  From  this  research,  the  level  of  capability  of  the  system  that  has  been  built  to  find  the  accuracy  between  the information requested by the user on the Sinovac vaccine results from a total of 1524 tweets, there are 819 positive tweets, 452 neutral tweets, and 253 negative tweets. The results of the AstraZeneca vaccine classification resulted in 211 tweets with a total of 100 positive sentiments, 80 tweets of neutral sentiment, and 31 tweets of negative sentiment. Sentiment classification results based on  scraping  data  with  the  keyword  Astrazeneca  vaccine,  resulted  in  1266  tweets  with  a  positive  sentiment  value  of  712  tweets, neutral sentiment as many as 344 tweets, and negative sentiment as many as 210 tweets.
Keywords: Classification; Naïve Bayes Classifier; Sentiment Analysis; TextBlob, Covid-19; Vaccine Distribution

## PENDAHULUAN
Perkembangan  kasus  COVID-19  di  Indonesia terus  mengalami  kenaikan,  dengan  terus  adanya kenaikan  kasus  ini  menyebabkan  kepanikan  di  tengah masyarakat  dengan  ada  dan  tidaknya  virus  Corona. WHO melaporkan lebih dari 52 juta orang terkonfirmasi positif  COVID-19  dan  1,2  juta  orang  meninggal  dunia pada minggu kedua bulan November 2020 (Samsir et al., 2021).  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  (Yulita  et  al.,  2021).  Sejak pemerintah Indonesia secara resmi mengumumkan kasus pertama COVID-19, konten media tradisional dan media sosial  terkait  COVID-19  meningkat  drastis.  Kepanikan masyarakat disebabkan sedikitnya oleh dua hal: Pertama, pandemi  COVID-19  merupakan  hal  baru.  Kedua, pandemi  COVID-19  hadir  ketika  lanskap  media berubah. Hal ini menyebabkan arus informasi melimpah
serta informasi terkait pandemi COVID-19 yang  kurang akurat  meningkat  menjadikan  fenomena  ini  dengan istilah  infodemik  (Widyawati  et  al.,  2021).  Pemerintah Republik Indonesia telah mengeluarkan wacana vaksinasi  untuk  masyarakat  Indonesia  pada  akhir  tahun 2020  mendatang.  Hal  ini  menjadi  menarik  dan  penting bagi  pihak-pihak  tertentu  yang  ingin  mengetahui  baik buruknya sentimen atau opini yang diberikan masyarakat Indonesia  terhadap  kegiatan  distribusian  vaksin  untuk penanganan COVID-19 ini.

## METODE
Objek penelitian ini adalah trend di Indonesia saat ini  yaitu  distribusi  vaksin  COVID-19.  Adapun  subjek penelitian  ini  adalah  perpsepsi  masyarakat  terhadap vaksin  COVID-19  melaui  review  pada  data  tweet aplikasi  Twitter.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah semua data review atau  ulasan terhadap tweet mengenai vaksin  COVID-19  dari  tweet  pada  aplikasi  Twitter. Sedangkan  sampel  diambil  dari  suatu  populasi  yang
Kevin Manurip dan Debi Irawan, Analisis Sentimen Distribusi Vaksin COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
mana  pada  penelitian  ini  digunakan  sampel  ulasan pengguna  Twitter  dengan  rentang  waktu  dari  bulan Januari  2021  sampai  dengan  bulan  Februari  2021. Jumlah  sampel  sebanyak  3131  ulasan.  Metode  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  penelitian  ini antara lain sebagai berikut:
1. Scraping  Data  Twitter .  Data  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diambil  secara online dengan bantuan advance search Twitter.
2. Studi  Pustaka.  Studi  pustaka  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  kajian  literatur,  buku, maupun  referensi  jurnal  yang  sekiranya  berkaitan dengan  tujuan,  rumusan,  batasan,  dan  metode penelitian.
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder,  hal  ini  dikarenakan  peneliti mendapatkan  data  melalui  media  perantara.  Pada penelitian  ini  data  sekunder  berperan  sebagai  main  data dalam  proses  pengolahan  untuk  mengetahui  persepsi masyarakat terhadap vaksin COVID-19. Adapun sumber data yang digunakan dalam penelitian  ini adalah dataset reviews  terhadap  topik  tersebut  yang  diambil  dari website  aplikasi  Twitter.  Metode Naïve  Bayes adalah metode  klasifikasi  untuk  penambangan  teks  yang digunakan  dalam  analisis  sentimen.  Pendekatan  ini secara  teoritis  baik  dalam  hal  konsistensi  data  dan klasifikasi perhitungan. Algoritma Naïve Bayes Classifier umumnya digunakan dalam teknik klasifikasi, khususnya  Twitter,  menggunakan  berbagai  metode seperti Unigram Naïve  Bayes,  Multinomial  Nave  Bayes , dan Maximum  Entropy  Classification .  Fitur  utama  dari klasifikasi Naïve  Bayes adalah  untuk  mendapatkan hipotesis  yang  kuat  dari  setiap  kondisi  atau  peristiwa (Pristiyono  et  al.,  2021).  Dicatat  bahwa Naïve  Bayes tampil  lebih  akurat  dari  algoritma Support  Vector Machine ,  K -Neares  Neighbor dalam  menentukan polaritas sebenarnya dari kalimat yang disajikan, bahkan dalam kumpulan data yang tidak seimbang.
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini, sebagai berikut:
1. Metode  Machine  Learning  yang  digunakan  adalah algoritma Naïve Bayes Classifi er yang diimplementasikan  untuk  melakukan  klasifikasi ulasan yang berbentuk kelas positif maupun negatif. 2. Bahasa  Pemrograman  Python  untuk  melakukan scraping data Twitter berdasarkan hashtag , kata, dan waktu tertentu.
3. Aplikasi WEKA,
digunakan untuk memvisualisasikan data-data hasil dari analisis untuk melihat  secara  detail  sentimen  publik  berdasarkan label yang sudah dibuat, yaitu: positif dan negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian
Analisis
Sentimen
ini diimplementasikan  pada  platform  Jupyter  Notebook sebagai  Text  Editor  untuk  melakukan  compile  code
dalam menjalakan proses sentimen analisis. Implementasi  metode  ini  dimulai  dengan  tahap mengumpulkan  list  library  yang  akan  digunakan  dalam proses  analisis  sentimen,  seperti:  pandas,  nltk,  string, dan  textblob.  Pengumpulan  data  training  dilakukan dengan metode Scraping Data Twitter dengan menggunakan  TWINT  (Twitter  Inteligent  Tool).  Proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  project  tersebut karena  dapat  menggamil  dari  Twitter  API  dengan  batas atas  3200  tweets,  dapat  melakukan  inisialisasi  dengan cepat,  dapat  digunakan  secara  anonim  tanpa  perlu mendaftar ke Twitter. Library Pandas untuk memvisualisasikan data tahap pertama serta menetapkan tanggal  pengambilan  data  pada  tanggal  1  November 2021    sampai  1  December  2021.  Setelah  data-data berhasil  ditampilkan,  maka  selanjutnya  simpan  data tersebut ke dalam Microsoft Excel dengan menggunakan ektensi  .xlsx  ataupun  .csv  bila  diperlukan.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  mentah  dan  belum  melewati preprocessing stage (tahap  pra-pemrosesan).  Langkah selanjutnya  adalah  membersihkan noise dari  setiap kalimat tweet agar memudahkan berikutnya, menerjemahkan ke dalam bahasa Inggris agar memudahkan library TextBlob melakukan  proses mendeteksi  kata-kata  ke  dalam  1206entiment  menjadi lebih mudah

## Sumber: data olahan
Gambar 1. Scraping Data Twitter dengan TWINT Project
Setelah  data  tweet  melewati  prapemrosesan  maka akan  dilanjutkan  dengan  melakukan  klasifikasi  masing- masing  tweet.  Langkah  pertama  dengan  membuat algoritma  sederhana  berdasarkan  fungsi  yang  diambil dari package TextBlob dan NaiveBayesClassifier . Selanjutnya proses penyaringan data tweet ke dalam dua bagian  fungsi,  yaitu:  mencari  subjektifitas  dan menentukan  polaritas  dengan  mengunakan  library TextBlob
NaiveBayesClassifier . Package NaiveBayesClassifier bertujuan  untuk  menyediakan akses  ke  aktivitas  pemrosesan  teks  umum  melalui antarmuka  yang  sudah  memiliki  database  kata-kata bersentimen.  Skor  polaritas  memiliki  tipe  data  float  [- 1.0, 1.0]  berikut  dengan  subjektifitas  memiliki  tipe  data float  dengan  nilai  [0.0,  1.0]  di  mana  nilai  0.0  sangat
Kevin Manurip dan Debi Irawan, Analisis Sentimen Distribusi Vaksin COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
objektif  dan  1.0  sangat  subjektif.  Setelah  mengetahui nilai  subjektifitas,  maka  polaritas  akan  memiliki  nilai yang  menjadi  acuan  bagi  sentiment  ( textblob )  untuk menentukan  positif,  netral,  ataupun  negatif.  Pada dasarnya  analisis  sentimen  di-implementasikan  dengan metode machine  learning .  Data  dalam  bentuk text , contohnya tweet  yang masuk akan dipilah-pilah terlebih dahulu.  Proses  tersebut  disebut  juga  sebagai  tokenisasi. Tokenisasi  dilakukan  untuk  mempermudah  proses analisis  dari  sebuah  kalimat  text.  Setelah  itu,  sentimen dari input dapat ditentukan dengan cara mengklasifikasikan  kata-kata  yang  sudah  dipisahkan sebelumnya dengan sentiment lexicon, sehingga memunculkan polaritas dan subjektifitas pada tweet yang ada.
Klasifikasi  sentimen  berdasarkan  data-data  yang diambil  dari  tiga  kali  pengambilan  data  (scraping  data twitter)  dilihat  dari  tiga  jenis  vaksin  yang  telah  beredar dan didistribusikan oleh pemerinta pada rentang waktu 1 November  2021  –  1  Desember  2021  yaitu  Coronavac- Sinovac,  Oxford-AztraZeneca,  dan  Booster  Moderna dengan masing-masing berjumlah: Sinovac (1524 tweet), AstraZeneca  (211),  dan  Moderna  (1266)  menghasilkan nilai akhir pengolahan data sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah data sentimen vaksin 1 November – 1
Desember, 2021 Vaksin Positif  Netral  Negatif Sinovac 819 452 253 AstraZeneca 100 80 31 Moderna 712 344 210 Sumber: data olahan
Melihat statistik tabel di atas dapat menyimpulkan secara pragmatis dan kasat mata bahwa distribusi vaksin COVID-19  dengan  mengusung  tiga  buah  vaksin,  yaitu: Sinovac,  AstraZeneca,  dan  Moderna  ( booster )  di Indonesia  mayoritas  menuai  kesan  yang  baik  (dilihat dari  diagram  batang  sentimen  positif).  Tabel  2  diagram batang  menyimpulkan  secara  pragmatis  dan  kasat  mata bahwa  distribusi  vaksin  COVID-19  dengan  mengusung tiga  buah  vaksin,  yaitu:  Sinovac,  AstraZeneca,  dan Moderna (booster) di Indonesia mayoritas menuai kesan yang baik (dilihat dari diagram batang sentimen positif).
Gambar 1. Grafik Masing-Masing Jenis Vaksin
Berikutnya  dilanjutkan  dengan  menyimpulkan DataFrame ke  dalam  bentuk  diagram  lingkaran mengandalkan library matplotlib . Hasil diagram lingkaran  dari  masing-masing  vaksin  memiliki  tingkat presentase yang cukup unik.

## Sumber: data olahan
Gambar 2. Diagram Lingkaran Vaksin Sinovac

## SIMPULAN
Setelah  melakukan  berbagai  macam  pengujian pada sistem, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode  Naïve  Bayes  Classification  pada  TextBlob dapat memvisualisasikan dan memberikan hasil yang cukup  akurat  berdasarkan  variabel  yang  sudah ditetapkan yaitu positif, netral, dan negatif.
2. Akurasi  tingkat  analisis  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  cukup  baik  terkait  data-data  yang  telah dikumpulkan  dengan  jumlah  total  data  3001  tweets yang  diambil  pada  rentan  waktu  1  November  2021  - 1 Desember 2021, walaupun tidak banyak dikarenakan  vaktor  semakin  banyak  data  akan  lebih mempengaruhi tingkat akurasi.
3. Metode  scraping  dan  dilakukan  analisis  dengan bantuan  library  TextBlob—Naïve  Bayes  Classifier untuk  masing-masing  data  vaksin  dengan  kata scraping:  ‘vaksin  sinovac’,  ‘vaksin  astrazeneca’,  dan ‘vaksin  moderna’  menghasilkan  data  yang  cukup sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
Pristiyono,  Ritonga,  M.,  Ihsan,  M.  A.  Al,  Anjar,  A.,  & Rambe,  F.  H.  2021.  Sentiment  analysis  of COVID-19  vaccine  in  Indonesia  using  Naïve Bayes  Algorithm.  IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering,  1088(1), 012045. https://doi.org/10.1088/1757- 899x/1088/1/012045 Samsir,  Ambiyar,  Verawardina,  U.,  Edi,  F.,  & Watrianthos, R. 2021. Analisis Sentimen Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, 5, 157–163. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2604
Kevin Manurip dan Debi Irawan, Analisis Sentimen Distribusi Vaksin COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Widyawati, N., Santoso, W. M., Maulana,  I., Daraini,  I.
N., Windarsih, A., & Alamsyah, P. 2021. COVID-
19  in  Twitter:  Issues  and  Actors. Jurnal Masyarakat  dan  Budaya ,  23(1),  105–125. https://doi.org/10.14203/jmb.v23i1.1287 Yulita,  W.,  Nugroho,  E.  D.,  &  Algifari,  M.  H.  2021.
Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat
Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan
Algoritma Naïve Bayes Classifier. 2(2), 1–9.