JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485

## ANALISIS SENTIMEN TWEET VAKSIN COVID 19 SINOVAC MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECOR MACHINE
Bita Parga Zen 1) , Danang Wicaksana 2) , Halim Alfidzar 2)
1,2,3 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto 1,2,3 JL. D.I Panjaitan 128 Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 bita@ittelkom-pwt.ac.id, 2 danangwicaksana.st@gmail.com, 3 18102195@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
In early 2020, the world was shocked by the incidence of severe infections with unknown causes, the Covid-19 virus that is currently sweeping the world which causes diseases in humans and animals. Childhood people still feel sad, afraid, angry or feel happy with the spread of this disease and there has not been a drug or vaccine that has succeeded in paralyzing this virus, so far there have been several institutions or companies that are developing the Covid-19 vaccine, one of which is Sinovac. Twitter is a social networking service website that is in great demand by internet users which is very often used by the public to provide opinions about this Sinovac vaccine. Using algorithms Support Vector Machine (SVM) is a classification method that predicts class based on a model or pattern from the results of the training process, sentiment analysis is carried out to determine the response of most of the community, mostly about this Sinovac vaccine. And got a good accuracy of 74%.
Keyword: Sentiment Analysis,Twitter, Vaccine, Sinovac, Support Vector Machine (SVM)

## Abstrak
Di awal tahun 2020 dunia dikagetkan dengan kejadian infeksi berat dengan penyebab yang belum diketahui,  virus  Covid-19  yang  sedang  melanda  dunia  saat  ini  yang  menyebabkan  penyakit  pada manusia dan hewan. Kebayanakan orang masih merasa sedih, takut, marah ataupun merasa gembira dengan  masih  menyebarnya  penyakit  ini  dan  belum  ditemukanya  obat  atau  vaksin  yang  berhasil melumpuhkan virus ini yang sejauh ini sudah ada beberapa institusi atau perusahaan yang sedang mengambangkan  vaksin  Covid-19  salah  satunya  Sinovac.  Twitter  merupakan  situs  web  layanan jejaring  sosial  yang  banyak  diminati  pengguna  internet  yang  sangat  sering  digunakan  masyarakat dalam memberikan pendapat mengenai vaksin Sinovac ini. Menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode klasifikasi yang memprediksi kelas berdasarkan model atau pola dari hasil proses training, analisis sentiment dilakukan untuk mengetahui respon sebagian masyarakat sebagian besar mengenai vaksin Sinovac ini. Dan diapatkan akurasi yang baik sebesar 74%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Twitter, Vaksin, Sinovac, Support Vector Machine (SVM)

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485

## 1. PENDAHULUAN
Di  awal  tahun  2020  dunia  dikagetkan  dengan  kejadian  infeksi  berat  dengan  penyebab  yang belum diketahui, tepatnya dikota Wuhan, Provinsi Hubei, China di akhir tahun 2019 dengan dugaan wal hal ini terkait dengan pasar basah  yang menjual kan, hewan laut dan hewan lainya [1]. Virus Corona COVID 19 sedang melanda dunia saat ini dikarenakan corona virus merupakan keluarga besar virus  yang  menyebabkan  penyakit  pada  manusia  dan  hewan,  jika  pada  manusia  biasanya menyebabkan  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan,  mulai  flu  biasa  hingga  penyakit  yang  serius seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan  Sindrom  Pernafasan Akut  Berat/ Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), hingga saat ini ada 213 negara yang terjangkit virus corona covid 19 [2].
Kebayanakan orang masih merasa sedih, takut, marah ataupun merasa gembira dengan masih menyebarnya penyakit ini dan belum ditemukanya obat atau vaksin yang berhasil melumpuhkan virus ini. Pembuatan vaksin baru pada umumnya membutuhkan waktu yang lama yaitu dapat mencapai 10 tahun, Sejauh ini sudah banyak institusi atau perusahaan yang sedang mengembangkan vaksin untuk covid-19 salah satunya yaitu vaksin Sinovac [3].
Masyarakat memberikan pendapat dan opininya melalui berbagai media, salah satu media yang efektif untuk menampung opini mengenai vaksin Sinovac ini adalah Twitter. Twitter merupakan situs web layanan jejaring sosial yang banyak diminati pengguna internet sebagai media komunikasi dan mendapatkan  informasi  yang  berupa  pertanyaan,  opini  atau  komentar,  baik  yang  bersifat  positif maupun  negative  [4].  Namun  masih  belum  banyak  aplikasi  dan  metode  analisa  sentimen  yang dikembangkan  untuk  menganalisis  tweet  vaksin  Sinovac  ini.  Penelitian  analisis  sentimen  ini dilakukan untuk  mengetahui  sentimen publik mengenai  sesuatu  dengan  menggunakan pendekatan dalam machine learning yang dikenal dengan nama Support Vector Machine [5]. Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode klasifikasi dengan menggunakan machine learning (supervised learning) yang memprediksi kelas berdasarkan model atau pola dari hasil  proses  training  [6].  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  SVM  yang diharapkan  sesuai  dengan  permasalahan.  Dengan  dilakukannya  analisis  sentimen  ini,  diharapkan dapat  mengetahui  respon  sebagian  besar  masyarakat  terhadap  Vaksin  Sinovac  ini  dan  dapat menggiring masyarakat untuk tetap berfikir positif sampai pandemik ini selesai.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan, berikut ini adalah penjelasannya.

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis Sentimen, yang disebut juga dengan opinion mining merupakan salah satu cabang ilmu dari data  mining  yang  bertujuan  untuk  menganalisis,  memahami,  mengolah,  dan  mengekstrak  data tekstual yang berupa opini terhadap entitas seperti produk, organisasi, individu, dan topik tertentu [7]. Analisis ini digunakan untuk mendapatkan suatu informasi tertentu dari suatu kumpulan data yang ada.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan salah satu bagian yang penting untuk proses analisis sentiment. Pada kegiatan  ini,  peneliti  mengumpulkan  data  mengenai  komentar  tentang  vaksin  sinovac  dari  media sosial Twitter. Dataset yang digunakan sebagai input dari sistem ini yaitu dataset mengenai komentar
JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485 tentang  vaksin  sinovac  yang  sudah  dilabeli  dengan  jenis  respon  masyarakat.  Jenis  respon  yang digunakan yaitu joy, sad, fear, anger . Dataset yang dikumpulkan sebanyak 880 record data komentar Twitter yang telah diberi label joy, sad, fear, anger yang kemudian di klasifikasikan menjadi 2 kelas yaitu kelas normal ( joy, fear ) dan kelas unnormal ( sad, anger ).

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan secara linear maupun non-linear sehingga bisa digunakan untuk kasus klasifikasi data [6]. Kelebihan dari algoritma Support Vector Machine adalah dari kemampuannya untuk menerapkan pemisah linear pada input data non-linear berdimensi tinggi, dan ini diperoleh dengan menggunakan fungsi  kernel  yang  dipilih  dan  diterapkan  berdasarkan  karakteristik  data.  Banyak  peneliti  telah melaporkan bahwa Support  Vector  Machine metode  yang paling  akurat  untuk  teks klasifikasi  [8]. Dalam pemodelan klasifikasi Support Vector Machine memiliki konsep yang lebih matang dan lebih jelas  secara  matematis  dibandingkan  dengan  teknik-teknik  klasifikasi  lainnya. Support  Vector Machine digunakan  untuk  mencari hyperlane terbaik  dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas. Hyperlane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas.

## 2.4 Python
Langkah-langkah permrograman menggunakan Python, diawali dengan persiapan dataset yang telah dikumpulkan. Selanjutnya membuat file baru, kemudian memanggil library-library yang diperlukan dalam pembuatan program seperti: a) Pandas, merupakan library yang digunakan untuk membaca berbagai format data seperti file . txt, .csv , atau lainnya. b) Sklearn , merupakan library untuk berbagai metode dan algortima yang digunakan untuk membuat machine learning [9].

## 2.5 TF-IDF
TF-IDF adalah suatu metode algoritma yang berguna untuk menghitung bobot setiap kata yang umum digunakan. Metode ini akan menghitung nilai Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF) pada setiap kata di setiap dokumen. [10]. Dimana sebelumnya dihitung terlebih dahulu pada Term  Frequency (TF),  yaitu  frekuensi  kata  yang  ada  di  kemunculan  istilah  di  setiap  dokumen. Kemudian  dihitung Inverse  Document  Frequency (IDF)  adalah  bobot  dari  suatu term nilai  yang dihitung dari frekuensi suatu istilah yang muncul dalam beberapa dokumen [11].

## 2.6 Evaluasi
Tahap evaluasi dilakukan untuk mengetahui keakuratan dari pemodelan yang telah diterapkan pada data training.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses yang dijalankan dalam penelitian ini. Ada beberapa langkah yang diterapkan pada penelitian ini.

## 3.1 Prepocessing Data
Setelah  data  terkumpul  maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  memasukan  data  dan  membuat  sistem klasifikasi  untuk  menditeksi  respon  masyarakat.  Untuk  mentukukan  respon  masyarakat  dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) yaitu dengan cara mengklasifikasi data yang diawali dengan melakukan pelatihan data. Proses training ini dilakukan agar model yang dibuat dapat mengenali objek yang diinginkan. Kemudian dilakukan data test untuk mengetahui seberapa besar akurasi yang didaptkan. Pembagian data training dan data test yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 880 data. Data training yang digunakan sebanyak 616 sedangkan data test yang digunakan sebanyak 264.
JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485
Tabel 1. Pembagian Data Pelatihan
Klasifikasi Respon Jumlah Data Training Jumlah Data Test Normal 444 179
Unnormal 172 85 Jumlah 616 264

## 3.2 Pembuatan Model
Pada pembuatan model, proses yang dilakukan terdiri dari pembuatan data training sebesar 70% dan data testing sebesar 30%. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector  Machine (SVM). Penelitian ini menggunakan tools Jupyter Notebook dengan Python  versi 3.8.2.
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengimport  pandas  kemudian  dilanjutkan  dengan mengimport file training dan juga testing serta memperlihatkan data sample sebanyak 5 seperti yang dilakukan pada gambar 1. Tahapan kedua yaitu melakukan TF-IDF Vectorizer dengan memanfaatkan sklearn feature , min_df yang digunakan sebanyak 5 dan max_df yang digunakan sebanyak 0.8 dapat dilihat  di  gambar  2. Tahapan  ketiga  yaitu  melakukan  klasifikasi  dan  juga  evaluasi  model  dengan memanfaatkan sklearn seperti yang dilakukan pada gambar 3.
Gambar 1. Import data dan menampilkan data
Gambar 2. TF-IDF Vectorizer

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485

## Gambar 3. Pembuatan Model
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari  model SVM dengan  mengklasifikasikan  dataset  tweet  vaksin sinovac  sebesar  74%.  Tahapan  selanjutnya  adalah  mereview  tweet  sebanyak  5  kali,  seperti  yang dilakukan gambar 4.

## Gambar 4. Prediksi Teks
Hasil dari review yang dilakukan dapat memprediksi dengan benar sebanyak 3 dari 5 teks, berikut merupakan tabel review .
Tabel 2. Tabel Review Review
Teks
Actual Predicted

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485
Beruntungnya Indonesia punya Pemimpin yang
Hebat..Walau vaksin diperebutkan banyak negara Indonesia mampu mendapatkan berbagai macam vaksin, wajar jika warga Malaysia cemburu dengan warga Indonesia...Setelah Sinovac, kini giliran orang tua yang dapat vaksin AstraZeneca https://t.co/sPDvmNzYPL Normal Unnormal Seremoni berlebihan vaksinasi massal Covid-19, yang memperlakukan vaksin Sinovac bak dewa penyelamat Unnormal   Normal lagi hujan ketiduran enak bgt rasanya kayak minum kopi good day dibuatin nadine. Abis minum berasa dilempar ke langit ke 7 ketemu bidadari surga sebelum lanjut ikutan kloter travel haji annisa hasibuan, pulang2 ngecek hp ternyata dapat slot vaksin sinovac besok di posyandu Normal normal Efikasi Vaksin Covid-19 Sinovac Sebesar 65.3 Persen, Apa Maksudnya?? Normal Normal Zhao Zendhong adalah yg menciptakan VAKSIN SINOVAC usia 53 tahun meninggal dunia terkena serangan jantung. Saking capeknya… Unnormal   Unnormal
Actual merupakan  hasil  dari  sentiment  yang  sebenarnya,  sedangkan  predicted  merupakan  hasil prediksi dari model yang dipakai.

## 4. KESIMPULAN
Dengan analisis dan pembahasan diatas, dapat ditarik kesimpulan :
1. Metode Support  Vector  Macine (SVM)  baik  digunakan  sebagai  analisis  sentiment  pada klasivikasi.
2. Mayoritas masyarakat menanggapi vaksin sinovac secara positif.
3. Tweet bersentiment Normal lebih banyak dibandingan dengan tweet Unnormal.
4. Dari pemodelan metode Support Vector Macine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 74%.

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 21-27, ISSN: 2745-8485

## REFERENCES
[1] P. D. O. Davies, “Multi-drug resistant tuberculosis,” CPD Infect., vol. 3, no. 1, pp. 9–12, 2002.
[2] R. Pakpahan and Y. Fitriani, “JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh),” vol. 4, no. 2, pp. 30–36, 2020.
[3] I. P. Sari and S. Sriwidodo, “Perkembangan Teknologi Terkini dalam Mempercepat Produksi Vaksin COVID-19,” Maj. Farmasetika, vol. 5, no. 5, p. 204, 2020, doi: 10.24198/mfarmasetika.v5i5.28082.
[4] W. E. Nurjanah, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 1, no. 12, pp. 1750–1757, 2017.
[5] N. D. Putranti and E. Winarko, “Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 8, no. 1, p. 91, 2014, doi: 10.22146/ijccs.3499.
[6] A. Novantirani, M. K. Sabariah, and V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeeding Eng., vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2015.
[7] Morgan, Sentiment Analysis and Opinion Mining. Claypool.
[8] I. Santoso, Windu Gata, and Atik Budi Paryanti,  “Penggunaan Feature Selection di Algoritma Support Vector Machine untuk Sentimen Analisis Komisi Pemilihan Umum,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 364–370, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1084.
[9] E. Retnoningsih and R. Pramudita, “Mengenal Machine Learning Dengan Teknik Supervised dan Unsupervised Learning Menggunakan Python,” vol. 7, no. 2, pp. 156–165, 2020.
[10] W.  Setianto,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Untuk  Mengetahui  Dampak  Dari  Pandemi  Covid-19  Terhadap Masyarakat Jakarta,” Github, pp. 1–17, 2020, [Online]. Available: https://github.com/Hyuto/Analisis-Sentimen- Corona-DKI-Jakarta ABSTRAK.