## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418

## Klasifikasi Sentimen Publik Terhadap Jenis Vaksin Covid-19 yang Tersertifikasi WHO Berbasis NLP dan KNN
Primandani Arsi * , Iphang Prayoga, Muhammad Hasyim Asyari
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1* ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id, 2 iphangprayoga@gmail.com, 3 pon.jdev@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id
Abstrak− Epidemi virus corona menjadi wabah pada akhir tahun 2019 diseluruh dunia. Sebagian orang menghadapi pandemi tersebut  dengan  emosi  ketakutan  yang  berlebihan  atau  bahkan  ada  yang  biasa  saja.  Ungkapan  emosi  ketakutan  tersebut dituangkan oleh mereka dalam situs jejaring sosial, dimana  jejaring sosial pada masa ini menjadi sarana umum bagi sebagian orang  untuk  mengekspresikan  emosi.  Twitter  menjadi  sarana  publik  yang  paling  umum  dalam  meluapkan  bentuk  emosi masyarakat dipenjuru dunia sekarang ini. Guna mengakhiri pandemi ini beberapa perusahan berusaha mengembangkan vaksin covid-19,  diantaranya  Pfizer,  AstraZeneca,  dan  Moderna  yang  telah  mendapatkan  lisensi  dari  organisasi  kesehatan  dunia (WHO). Namun penemuan vaksin tersebut tidak selalu disambut baik oleh sebagian masyarakat dunia. Hal ini karena dampak pasca vaksin dan jangka waktu pengembangan vaksin yang dinilai terlalu singkat untuk pengembangan sebuah vaksin. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen berdasarkan sentimen publik pada situs jejaring sosial twitter terkait jenis vaksi n covid-19 yang telah mendapatkan lisensi dari WHO menggunakan NLP (Natural Language Processing) dan algoritma machine learning.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sentimen  yang  beredar  di  twitter  terhadap  vaksin  yang tersertifikasi WHO yakni Pfizer, Moderna dan AstraZeneca berbasis NLP sebagai penentu kebijakan dan sumber referensi bagi masyarakat  awam.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  sentimen  poritif  tertinggi  pada  jenis  vaksin  Pfizer  disusul Moderna  yakni 47,30%  dan 46,20%.  Sementara vaksin  AstraZeneca  mendapat peringkat sentimen  terendah  dari  ketiganya yakni 40,09%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah masyarakat lebih percaya pada jenis vaksin Pfizer dibandingkan dengan jenis vaksin lainnya.
Kata Kunci: Pfizer; Moderna; AstraZeneca
Abstract− The corona virus epidemic became an epidemic at the end of 2019 in the world. Some people are going through a pandemic with fear or even just being normal. The expression of fear, they discussed on social media. Now, social media is a means for some people to express their emotions namelly twitter. In order to end this pandemic the company is trying to develop a  covid-19  vaccine,  such  as  Pfizer,  AstraZeneca,  and  Moderna  which  have  obtained  licenses  from  the  World  Health Organization (WHO). However, the discovery of the vaccine was not welcomed by some people. This is because of the post- vaccine impact and the vaccine development period which is considered too short. In this study, sentiment analysis was carried out based on public sentiment on Twitter social media about the covid-19 vaccine that has obtained a license from WHO uses NLP (Natural Language Processing) and machine learning algorithms. The purpose of this research is to find out the sentiment circulating on Twitter towards WHO-certified vaccines such as Pfizer, Moderna and AstraZeneca based on NLP as decision makers and sources of reference for the general public. Based on the research results, the highest positive sentiment was the Pfizer vaccine then Moderna, namely 47.30% and 46.20%. Meanwhile, the AstraZeneca vaccine received the lowest sentiment rating of the three, namely 40.09%.
Keywords : Pfizer; Moderna; AstraZeneca

## 1. PENDAHULUAN
Epidemi  virus corona  menjadi  wabah  pada akhir tahun 2019 diseluruh dunia. Virus  ini    diketahui dari  Wuhan, China dan menyebar cepat di berbagai negara [1]. Berdasarkan data WHO tercatat korban terbanyak pada kasus pandemi covid-19 ini terjadi di negara Amerika Serikat dengan total kasus aktif per 17 November 2021 sebanyak 47,3  juta  kasus  dan  korban  meninggal  dunia  sebanyak  765  ribu.  Banyaknya  korban  kasus  covid-19  tersebut menjadikan sebagian besar masyarakat dunia dilanda rasa ketakutan [2][3].
Banyak negara yang menerapkan kebijakan tertentu untuk membatasi warganya dalam rangka pencegahan penularan virus yang mematikan ini [4]. Sebagian orang menghadapi pandemi tersebut dengan emosi ketakutan yang  berlebihan  atau  bahkan  ada  yang  biasa  saja.  Ungkapan  emosi  ketakutan  tersebut  dituangkan oleh  mereka dalam situs jejaring sosial, dimana  jejaring sosial pada masa ini menjadi sarana umum bagi sebagian orang untuk mengekspresikan emosi [3].
Twitter menjadi  sarana publik yang paling umum dalam meluapkan bentuk emosi  masyarakat  dipenjuru dunia sekarang ini [5]. Diketahui bahwa twitter menjadi platform media sosial dengan urutan nomor satu didunia terkait dengan self expression, personal branding dan self disclosure lainnya [6]. Twitter dilengkapi dengan fitur menarik  seperti  direct  message,  trending  topics,  followers  dan  following,  latest  news,  twitter  search,  dan  fitur terbaru seperti  liked, thread,  comment dan reply[7].  Hal  inilah yang menjadikan twitter menjadi  platform  yang selalu update dalam topik perbincangan masyarakat terkini, tidak terkecuali topik covid-19 [8].
Guna mengakhiri pandemi ini beberapa perusahan berusaha mengembangkan vaksin covid-19, diantaranya Pfizer, AstraZeneca, dan Moderna yang telah mendapatkan lisensi  dari  organisasi  kesehatan dunia (WHO)  [9]. Namun  penemuan  vaksin  tersebut  tidak  selalu  disambut  baik  oleh  sebagian  masyarakat  dunia.  Hal  ini  karena dampak pasca vaksin dan jangka waktu pengembangan vaksin yang dinilai terlalu singkat untuk pengembangan sebuah vaksin[10][11]. Sentimen kemudian merujuk ke bebrapa jenis vaksin yang dikembangkan oleh beberapa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 16/01/2023 ; Published: 28/01/2023
negara dan telah mendapat lisensi dari organisasi kesehatan dunia (WHO). Sentimen tersebut berkembang pesat di  jejaring  sosial  twitter,  hal  ini  menjadikan  masyarakat  awam  yang  belum  mendapatkan  vaksinasi  berusaha mencari  referensi  berupa  testimoni  dari  masyarakat  di  media  sosial  melalui  penilaian  terhadap  beberapa  jenis vaksin.
Twitter telah menjadi sumber data yang paling populer untuk pengumpulan data guna penelitian sentimen analisis dan sebagainya. Jia Xue dkk pada tahun 2021 menggunakan beberapa tagar untuk mengekstrak data dari twitter  guna  menganalisis  sentimen  dengan  menerapkan  algoritma  machine  learning  pada  data  tersebut  [12]. Dalam  penelitian  tersebut  dihasilkan  bahwa  sentimen  “rasa  takut”  menjadi  wordcloud  yang  paling  signifikan dalam sentimen covid-19. Penelitian oleh Pristiyono dkk pada tahun 2021, data twitter diekstraksi secara manual dengan teknik crawling menggunakan fungsi API twitter dengan keywords “vaccine” dan “covid-19”.
Dalam  penelitiannya  algoritma  Naive  Bayes    diterapkan  pada  analisa  sentimen  dan  ditemukan  bahwa sebagian besar tweet mengandung sentimen negatif [13]. Penelitian selanjutnya oleh Nemes dan Attila pada tahun 2021,  dalam  penelitiannya  ekstraksi  data  dari  twitter  menggunakan  keywords  “Covid-19”.  Data  tersebut sebelumnya  diolah  dengan  teknik  NLP  dan  klasifikasi  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma  RNN  [14]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Hung dkk pada tahun 2020, penelitian dilakukan dengan mengekstrak data mentah  dari  twitter  menggunakan  daftar  kata  kunci/keywords  list.  Untuk  menentukan  kata  kunci  yang  tepat dilakukan sensus dua siklus.
Data  mentah  dilakukan  preprocessing  dengan  teknik  NLP  dan  pemodelan  topik  digunakan  untuk menentukan struktur semantik dari tweet yang diproses menggunakan algoritma LDA. Polaritas tweet dibagi 3; positif,  negatif,  netral  dengan  implementasi  metode  VADER  (valence  aware  dictionary  and  sentiment reasoner)[15].
Terkait topik vaksin covid-19 ditwitter, terdapat beberapa penelitian sebelumnya dengan metode machine learning. Salah satu diantaranya adalah penelitian oleh Fitriana dkk tahun 2021. Dalam penelitiannya dataset yang digunakan adalah tweet berbahasa Indonesia berjumlah 1000 record, dengan interval waktu 1 tahun yakni awal tahun 2021 sampai dengan akhir tahun 2021. Klasifikasi sentimen vaksin covid-19 dilakukan dengan implementasi SVM dan Naive Bayes yang kemudian dibandingkan hasilnya untuk mendapatkan model dengan akurasi terbaik [16].  Penelitian  selanjutnya  dengan  topik  penelitian  yang  sama  yakni  terkait  sentimen  vaksin  covid-19  oleh M.Lestady dkk pada tahun 2021.
Data tweet berbahasa Indonesia sebanyak 5000 record dengan 3800 sentimen positif, 800 negatif dan 400 netral.  Pada  teknik  teks  processing  penulis  menerapkan  4  tahapan  yakni;  remove  punctuation,  case  folding, stemming dan tokenizing. Selanjutnya pemodelan dilakukan dengan penerapan algoritma RNN dan Naive Bayes dengan berbasis TF-IDF pada tiap algoritma untuk memberikan bobot pada hubungan kata (term) [17].
Penelitian selanjutnya dengan menggunakan metode yang sama seperti yang disusulkan yakni KNN, oleh Saidah  dkk  pada  tahun  2020.  Dalam  penelitinnya  metode  machine  learning  KNN  efektif  diterapkan  untuk pemodelan  pada  sentimen  analisis  dompet  elektronik.  Data  unstructure  yang  bersumber  dari  twitter  dengan keyword OVO, GOPAY dan LinkAja digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya sentimen pada masing-masing keywoard  tersebut dibandingkan berdasarkan kelasnya [18].
Selanjutnya  dengan  metode  KNN  dalam  ekperimen  yang  dilakukan  oleh  Putra  &  Juanita  tahun  2021 menerapkan  metode  tersebut  sebagai  implementasi  modelling  pada  analisa  sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi bibit  dan  bareksa.  Data  ustructured  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berupa  484  ulasan  positif,  514  ulasan negatif pada sentimen aplikasi bareksa dan 541 ulasan positif serta 522 ulasan negatif pada ulasan aplikasi bibit. Dengan  pembagian  data  training  dan  tesing  sebanyak  60:40  menghasilkan  akurasi  sebesar  85,14%  untuk  data bareksa dan 81,70% pada data bibit [19].
Berdasarkan latar belakang diatas, usulan dalam penelitian yang akan dilakukan adalah analisis sentimen berdasarkan sentimen publik pada situs jejaring sosial twitter terkait jenis vaksin covid-19 yang telah mendapatkan lisensi  dari  WHO menggunakan NLP (Natural  Language Processing) dan algoritma machine learning.   Usulan Algoritma machine learning dalam penelitian ini adalah KNN. KNN adalah supervised learning algorithm, hasil query instance yang baru kemudian diklasifikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada algoritma KNN. Kelas dengan kemunculan terbanyak nantinya akan menjadi hasil dari klasifikasi.
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  tweet  terkait  vaksin  covid-19  merk  Pfizer, AstraZeneca  dan  Moderna.  Data  tweet  dari  sentimen  yang  berkaitan  dengan  keyword  tersebut  diatas  nantinya dilakukan teknik preprocessing menggunakan NLP. Data teks yang diproses selanjutnya ditentukan polaritas dan subjektivitas  untuk  klasifikasi  sentimen,  hal  ini  dikarenakan  algoritma  machine  learning  tidak  dapat mengklasifikasi data teks [20]. Selanjutnya proses klasifikasi dengan algoritma KNN digunakan untuk pemodelan klasifikasi menjadi 3 (positif, negatif dan netral).
Kelas-kelas tersebut  nantinya menentukan sentimen tweet  tentang tiga jenis vaksin  (Pfizer, AstraZeneca dan  Moderna).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sentimen  yang  beredar  di  twitter  terhadap vaksin yang tersertifikasi WHO yakni Pfizer, Moderna dan AstraZeneca berbasis NLP sebagai penentu kebijakan dan sumber referensi bagi masyarakat awam.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 16/01/2023 ; Published: 28/01/2023

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  usulan  ini,  sebuah  sistem  diusulkan  untuk  menganalisis  tweet  tentang  tiga  vaksin  COVID-19  (Pfizer, Moderna, dan AstraZeneca) dan menunjukkan sentimen positif/negatif/netral  dalam teks menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan algoritma machine learning KNN. Untuk mengimplementasikan sistem, pertama data tweet diambil dari Twitter dengan pencarian standar Twitter menggunakan Library Tweepy, dan data yang diambil disimpan dalam format file CSV. Data tersebut selanjutnya diproses terlebih dahulu karena berisi karakter khusus, hyperlink, retweet, emoji, dan stiker. Natural Language Processing digunakan untuk preprocessing data teks  agar  dapat  diimplementasikan  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  machine  learning  KNN. Setelah menghapus karakter khusus, proses selanjutnya adalah tokenisasi. Output  proses tokenisasi selanjutnya dilakukan  normalisasi  dan  lemmatisasi  data.  Setelah  data  diolah  menggunakan  NLP  tahap  selanjutnya  adalah penentuan  polaritas  dan  subjektivitasnya  [21].  Pengklasifikasian  KNN  digunakan  untuk  klasifikasi  data berdasarkan  polaritas. Tahap  terakhir,  visualisasi  data  dilakukan  pada  data  yang  diklasifikasikan  dan  dianalisis lebih lanjut untuk perbandingan. Metode penelitian diilustrasikan seperti tampak dalam gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Dataset
Data sentimen publik yang diusulkan dalam penelitian ini adalah vaksin covid-19 yang diperoleh dalam rentang waktu 17 November 2021 s.d 21 Februari 2022. Data diperoleh dari ekstraksi tweet melalui API twitter. Kata kunci yang disimpan kemudian menjadi objek autentifikasi. Selanjutnya “access token” dan “acces token secret “  akan di autentifikasi twitter. Gambar berikut merupakan alur kerja proses autentifikasi. Adapun target ekstraksi tweets dilakukan untuk 3 jenis vaksin yakni pfizer, moderna dan astrazaneca.

## Gambar 2. Proses autentifikasi

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing data dilakukan terhadap data mentah agar dapat diolah ketahap selanjutnya yakni machine learning. Pada penelitian ini preprocessing dilakukan menggunakan metode NLP. Diawali dari data teks yang dirubah dalam bentuk lower case. Selanjutnya kata yang tidak memiliki makna dihapus dengan fungsi stopword. Adapun daftar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 16/01/2023 ; Published: 28/01/2023
stopword didefiniskan dalam library python nltk. Pemeriksanaan ejaan dilakukan terhadap teks yang salah ejaan. Salah  satu  preprocessing  penting  di  penelitian  ini  adalah  proses  penggantian  emoji.  Selanjutnya  proses penghapusan karakter khusus, seperti URL, HTML, dll. Terakhir tokenisasi, normalisasi  lemmitisasi  pada data teks, tampak dalam gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Preprocessing data

## 2.3 Polarisasi dan subjektivitas
Analisa sentimen sangat  bergantung  pada  polarisasi  dan subjektivitas dari teks. Subjektivitas berisi fakta, opini dan keinginan sedangkan polaritas mengandung luapan perasaan (emosi). Polaritas dan subjektivitas dari sebuah teks  sangat  diperhitungkan  dalam  analisa  sentimen,  dalam  penelitian  ini  digunakan  library  python  pada  proses NLP berupa TextBlob. Dari data polaritas dan subjektivitas mean, median, rata-rata minimum, rata-rata maksimum dihitung pada setiap jenis vaksin. Adapun polaritas rata-rata maksimum dihitung per 10 tweet. Berikut merupakan persamaan yang digunakan dalam perhitungan.
mean = Ƹx n (1)
median = n+1 2 (2)
average min = (n−1)min+max
n (3)
average max = min+(n−1)max
n (4)

## 2.4 Klasifikasi KNN
Klasifikasi data teks diimplementasikan berdasarkan nilai polaritas. Tweet yang mengandung polaritas lebih besar (>=0)  dari 0 adalah tweet  positif. Tweet  yang memiliki  skor kurang dari 0  (<0)  adalah tweet  negatif dan tweet yang memiliki polaritas sama dengan 0 adalah tweet netral. Guna memperoleh hasil klasifikasi algoritma KNN di implementasikan  pada  data.  KNN  bekerja  dengan  mengambil  sejumlah  k  paling  dekat  (tetangga)  untuk  acuan penentuan kelas dari data baru. KNN mengklasifikasi teks berdasarkan similarity atau kedekatanya terhadap data lain.  Algoritma  KNN  mengklasifikasikan  berdasarkan  polaritas  tweet. Polarisasi  dibagi  menjadi  3 kelas  yakni,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
positif , negarif dan netral. Selanjutnya hasil klasifikasi akan disimpan dan dianalisis.Gambar 4 berikut merupakan alur kerja klasifikasi dengan KNN. Sedangkan jarak euclidean, dihitung dengan persamaan 4 berikut.
d (p, q) =   √∑ (q 1 − p 1 ) 2 n 1=1 (5)
Gambar 4. Alur klasifikasi KNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data teks hasil crawling sebanyak 3800 tweet yang telah melalui tahap preprocessing selanjutnya melalui tahap polaritas dan subjektivitas agar dapat diimplementasikan pada algoritma KNN. Visualisasi tweet hasil klasfikasi ditunjukan  dalam  bentuk  wordcloud.  Wordcloud  menunjukan  kata  yang  paling  banyak  muncul  dalam  data berdasarkan kategori yang berbeda. Gambar 5 berikut merupakan hasil wordcloud dari tweet Pfizer, Moderna dan AstraZeneca. Polarisasi dan subjektivitas dari tweet tiga vaksin tersebut dihitung berdasarkan mean, median, rata- rata minimum dan rata-rata maximum ditunjukan dalam tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil perhitungan polarisai dan subjektivitas
Polarisasi Vaksin mean median  amin  amax  mean median  amin  amax Pfizer 0,1332  0 -1 0 0,3401  0,3333 0 1 Moderna 0,1143  0 -1 0 0,3481  0,375 0 1 AstraZeneca  0,0783  0 -1 0 0,3049  0,3 0 1
Gambar 5. Wordcloud vaksin pfizer, moderna dan astrazeneca
Rerata  maksimum  dihitung  dari  polaritas  10  tweet.  Hasil  perhitungan  kemudian  disimpan  dan divisualisasakn pada gambar 6 berikut. Sedangkan nilai dari polaritas dan subjektivitas pada masing-masing vaksin ditunjukan melalui diagram batang berikut (gambar 6).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
Gambar 6. Rerata maksimum dari 10 tweet
Teks yang dirubah berdasarkan skor pada polaritas selanjutnya digunakan untuk klasifikasi algoritma KNN, sebab  KNN  tidak  dapat  mengolah  data  dalam  bentuk  teks.  Hasil  polarisasi  menunjukan  sentimen  dari  teks. Algoritma KNN mengklasifikan skor pada 3 kelas yakni kelas positif, kelas negatif dan kelas netral untuk ketiga vaksin (pfizer, moderna dan astraZeneca. Hasil klasifikasi ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil klasifikasi sentimen Name Positive  Negative  Netral Pfizer 47,3 37,4 15,2 Moderna 46,2 40,7 13,15 AstraZeneca  40,09 46,05 13,86
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  ditunjukan  pada  tabel  2  diatas  dari  ketiga  vaksin  tersebut  memiliki prosesntase  yang  berbeda  dimana  pada  pfizer  memiliki  nilai  positive  tertinggi  dari  pada  polaritas  lainnya; positif=47,30%, negatif=37,4% dan netral=15,20%. Begitu pula pada hasil klasifikasi vaksin moderna prosentasae positif memiliki nilai lebih besar yakni positif=46,20, negatif=40,7% dan netral=13,15%. Namun pada astraZeneca polaritas terbesar pada sentimen negatif =46,05, positif=40,09% dan netral 13,86%. Data dalam tabel 3 diatas juga disajikan visualisasinya dalam bentuk diagram batang berikut (gambar 8).
Gambar 6. Hasil klasifikasi Pfizer, Moderna, AstraZeneca

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini eksperimen dilakukan dengan objek data teks vaksin covid-19 sebanyak 3800 sentimen yang didapatkan  melalui  proses  crawling.  Eksperimen  dilakukan  dengan  melalukan  preprocessing  menggunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5418
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 16/01/2023 ; Published: 28/01/2023
metode NLP dan klasifikasi  tweet  dilakukan menggunakan Algoritma KNN. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan,  sentimen  poritif  tertinggi  pada  jenis  vaksin  Pfizer  disusul  Moderna  yakni  47,30%  dan  46,20%. Sementara vaksin AstraZeneca mendapat peringkat sentimen terendah dari ketiganya yakni 40,09%. Kesimpulan dari  penelitian  ini  adalah  masyarakat  lebih  percaya  pada  jenis  vaksin  Pfizer  dibandingkan  dengan  jenis  vaksin lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  LPPM  Universitas  Amikom  Purwokerto,  telah  memberikan  apresiasi  kepada  tim peneliti dalam bentuk pendanaan melalui Hibah Internal Tahun 2022.

## REFERENCES
[1] N. R. Yunus and A. Rezki, “Kebijakan Pemberlakuan Lockdown Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid- 19,” J. Sos. Budaya Syar-i, vol. 7, no. April, 2020.
[2] Y. Dong et al., “Epidemiological Characteristics of 2143 Pediatric Patients With 2019 Coronavirus Disease in China Epidemiology of COVID-19,” Pediatrics, 2020.
[3] I. M. Agung, “Memahami Pandemi COVID-19 dalam Perspektif Psikologi Sosial,” Psikobuletin Bul. Ilm. Psikol., vol. 1, no. 2, pp. 68–84, 2020.
[4] A. Celani and P. Giudici, “Endemic – epidemic models to understand COVID-19 spatio-temporal evolution,” Spat. Stat., no. xxxx, p. 100528, 2021.
[5] C. Gu and A. Kurov, “Informational Role of Social Media: Evidence from Twitter Sentiment Assistant,” Pre-Proof, 2020.
[6] Y.-P. Lee, H. Tsai, and J.-S. Wu, “Exploring the Impact of User Personality and Self- Disclosure on the Continuous Use of Social Media,” J. Econ. Bus., vol. 3, no. 4, pp. 1324–1343, 2020.
[7] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 2407–389, 2022.
[8] D.  Alita,  Y.  Fernando,  and  H.  Sulistiani,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  MULTICLASS  SVM  PADA  OPINI PUBLIK BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER,” Teknokompak, vol. 14, no. 2, pp. 86–91, 2020.
[9] I. Knezevic et al., “WHO International Standard for evaluation of the antibody response to COVID-19 vaccines : call for urgent action by the scientific community,” The Lancet Microbe, vol. 5247, no. 21, pp. 1–6, 2021.
[10]  N. F. Octarina, E. Kongres, and M. Mardika, “Urgensi Penemuan Vaksin Covid-19 sebagai Hak Milik Publik,” Pandecta Res. Law J., vol. 16, no. 1, pp. 106–119, 2021.
[11]  P.  Lumbanraja,  “Pengaruh  Karakteristik  Individu  ,  Gaya  Kepemimpinan  dan  Budaya  Organisasi  terhadap  Kepuasan Kerja dan Komitmen Organisasi ( Studi pada Pemerintah Daerah di Provinsi Sumatera Utara ),” Dikti, vol. 7, no. NO. 43/DIKTI/KEP/2008 ISSN: 1693-5241, 2009.
[12]  J. Xue et al., “Twitter Discussions and Emotions About the COVID-19 Pandemic : Machine Learning Approach,” J. Med. INTERNET Res., vol. 22, no. 11, pp. 1–14, 2020.
[13]  Pristiyono,  M.  Ritonga,  M.  A.  Al  Ihsan,  A.  Anjar,  and  F.  H.  Rambe,  “Sentiment  analysis  of  COVID-19  vaccine  in Indonesia using Naïve Bayes Algorithm,” in Annual Conference on Computer Science and Engineering Technology (AC2SET) 2020, 2021.
[14]  L. Nemes and A. Kiss, “Social media sentiment analysis based on COVID-19,” J. Inf. Telecommun., vol. 5, no. 1, pp. 1– 15, 2021.
[15]  M. Hung et al., “Social Network Analysis of COVID-19 Sentiments : Application of Artificial Intelligence Corresponding Author :,” vol. 22, pp. 1–13, 2020.
[16]  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,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021.
[17]  M. Lestandy, A. Abdurrahim, and L. Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naive Bayes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 10, pp. 802–808, 2021.
[18]  S. Saidah and J. Mayary, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP DOMPET ELEKTRONIK DENGAN METODE LEXICON BASED DAN K – NEAREST NEIGHBOR,” J. Ilm. Inform. Komput., pp. 1–17, 2020.
[19]  A. D. A. Putra and S. Juanita, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma KNN,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021.
[20]  F.  M.  J.  M.  Shamrat,  P.  Ghosh,  M. H.  Sadek,  M.  A. Kazi,  and T.  M.  Shitab,  “Implementation  of  Machine Learning Algorithms to Detect the Prognosis Rate of Kidney Disease Implementation of Machine Learning Algorithms to Detect the Prognosis Rate of Kidney Disease,” Accel. ing world’s Res., 2020.
[21]  P. Ghosh et al., “Efficient Prediction of Cardiovascular Disease Using Machine Learning Algorithms With Relief and LASSO Feature Selection Techniques,” IEEE Access, vol. 9, 2021.