## ANALISIS SENTIMEN KLASIFIKASI TWEET VAKSIN COVID 19 DENGAN NAÏVE BAYES
Blidex 1 , Jati Sasongko Wibowo 2
Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang, Universitas Stikubank Semarang blidex09@gmail.com, jatisw@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Medsos Twitter memiliki pengguna sebanyak 332 juta dengan ± 500 juta tweet yang dikirimkan per harinya dan  200  miliar tweet per  tahun.  Pemerintahan  sekarang  juga  tidak  lepas  dari  komentar  publik  tentang kebijakan  vaksin  Covid  19.  Kebijakan  Indonesia  dalam  program  vaksinasi  Covid  19  kebalikan  dari kebijaksanaan  sejumlah  negara,  para  ahli  mengatakan  kelompok  pertama  yang  divaksinasi  haruslah  staf medis  garis  depan  dan  kemudian  orang  tua.  Pemerintah  Indonesia  lebih  memilih  untuk  menyuntik  vaksin Covid  19  bagi  tenaga  kesehatan  yang  berada  di  garis  terdepan  melawan  pandemi  Covid-19.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengimplementasi  algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dalam  mengklasifikasikan sebuah tweet opini  sehingga  dapat  diketahui  termasuk  ke  dalam  kelas  bersentimen  positif  atau  negatif  dan menganalisis  nilai  dari  ketepatan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Metode  NBC  untuk  menjalankan klasifikasi tweet vaksin Covid 19 dalam klasifikasi bersentimen positif atau negatif dengan 275 data latih dan 25 data uji  yang diperoleh menghasilkan ketepatan 96 % dengan jumlah klasifikasi sentimen positif adalah 24  dan  jumlah  klasifikasi  sentimen  negatif  adalah  0.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  proses  pengklasifikasian mendapatkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu  96  %  maka  dari  itu  metode  NBC  bisa  dipergunakan  dalam menjalankan klasifikasi tweet vaksin Covid 19 positif atau negatif secara otomatis.
Kata Kunci: Twitter,  Vaksin, Covid 19, Naïve Bayes .

## PENDAHULUAN
Media sosial (medsos) merupakan tempat untuk berinteraksi antara pengguna dan ruang waktu didalam dunia digital. Medsos merupakan suatu bentuk yang terjadi di dunia nyata  seperti  plagiarisme  (Nasrullah,  2016). Saat  ini  banyak  medsos  yang  digunakan  oleh masyarakat  Indonesia  diantaranya  Facebook, Twitter,  Instagram,  Path,  Line,  dan  masih banyak  lagi.  Medsos  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah medsos Twitter.
Twitter  merupakan  wadah  menuangkan suatu ide, gagasan atau tempat informasi yang dikumpulkan,  pikiran  yang  diinspirasi,  atau mengetahui  pikiran  dari  teman  [1].  Medsos Twitter memiliki pengguna sebanyak 332 juta dengan  ±  500 juta tweet yang  dikirimkan  per harinya dan 200 miliar tweet per tahun [2].
Perkembangan  tren  saat  ini,  pemerintah mencoba  untuk  bergerak  lebih  dekat  ke model citizen  centric ,  di  mana  prioritas  dan jasa  akan  didorong  sesuai  dengan  kebutuhan masyarakat daripada kemampuan pemerintah
[3].  Tren  ini  berkembang  didasari  oleh fenomena  Arab  Spring  beberapa  tahun  yang lalu, bagaimana pemerintah dapat berdampak jika mengabaikan sentimen masyarakat. Tren tersebut  memaksa  pemerintah  untuk  berpikir ulang  dan  merancang  kembali  kebijakannya dalam  berinteraksi  dengan  masyarakat. Untuk  membangun  pengetahuan  tentang  apa yang masyarakat inginkan bukanlah pekerjaan  yang  mudah,  dengan  jumlah informasi  yang  dihasilkan  oleh  medsos sangat  besar.  Untungnya,  analisis  sentimen dapat  digunakan  untuk  mengatasi  kasus tersebut.
Pemerintahan  Indonesia  juga  melakukan pendekatan  ke  masyarakat  menggunakan media  sosial  seperti  Twitter.  Hal  ini  didasari oleh  himbauan  Menpan  tentang  pemanfaatan media  sosial  untuk  pemerintah  [4].  Hasil survei PeerReach, Indonesia adalah pengguna Twitter  terbanyak  ke-3  di  dunia  sebanyak 6,5%.  Peringkat  pertama  adalah  Amerika
Serikat  dengan  jumlah  24,3%  kemudian Jepang  dengan  jumlah  9,3%.  Berdasarkan jumlah  tersebut,  diharapkan  pemerintah Indonesia dapat menggali pengetahuan
tentang sentimen masyarakat terhadap pemerintahan [5].
Pemerintahan  sekarang  juga  tidak  lepas dari  komentar  publik  tentang  kebijakan vaksin  Covid  19.  Kebijakan  Indonesia  dalam program  vaksinasi  Covid  19  kebalikan  dari kebijaksanaan  sejumlah  negara,  para  ahli mengatakan kelompok pertama yang divaksinasi  haruslah  staf  medis  garis  depan dan kemudian orang tua. Pemerintah Indonesia  lebih  memilih  untuk  menyuntik vaksin  Covid  19  bagi  tenaga  kesehatan  yang berada  di  garis  terdepan  melawan  pandemi Covid-19 [6]. Pemanfaatan opini dari Twitter dibutuhkan  analisis  yang  tepat  sehingga informasi menggunakan analisis sentimen.
Analisis sentimen adalah proses
pengolahan  data  tekstual  secara  otomatis untuk dipahami, diekstrak dari suatu opini  ke dalam sentimen positif atau negatif menggunakan algoritma
Naïve
Bayes Classifier [7]. Metode Naive Bayes Classifier (NBC)  adalah  metode  klasifikasi    untuk melakukan  prediksi  probalibitas  dari  suatu class [8] .
Penelitian oleh Devita dkk [9]
menyimpulkan  metode  NBC  lebih  baik  dari metode  KNN. Penelitian  oleh  Suryono  dkk [10]  menyimpulkan  hasil  klasifikasi  NBC untuk sentiment  positif  =  28%,  sentiment negatif  =  20%  dan  sentiment  netral  =  52%. Penelitian  oleh  Rozi  dkk  [11],  metode  NBC menyatakan  hasil  uji  akurasi  untuk  kategori positif = 82%, negatif = 92%, netral = 80 % .

## LANDASAN TEORI

## Text Mining
Text  mining adalah  penambangan  yang dilakukan  oleh  komputer  untuk  didapatkan hal  yang  baru,  hal  yang  belum  diketahui sebelumnya  secara  implisit  dari  informasi yang  diekstrak  secara  otomatis  hasil  sumber data  teks  yang  berlainan  [12]. Text  mining dapay  digunakan  untuk  kasus  klasifikasi, clustering , information extraction dan information  retrival [13].  Dapat  disimpulkan
text  mining adalah  sebuah  sistem  yang melakukan  proses  mengekstrak  pengetahuan atau informasi yang dapat dimanfaatkan  yang sebelumnya tidak diketahui.

## Analisis Sentimen
Sentiment  analysis (analisis  sentimen) merujuk  pada  bidang  yang  luas  dari penggunaan  bahasa  alami  yang  diolah, komputasi linguistik dan text mining . Terdapat  banyak  sebutan  lain  yang  tugasnya sedikit berbeda yaitu opinion mining , opinion extraction , sentiment  mining ,  dan  lain-lain [7].

## Twitter
Twitter  adalah  tempat  menyalurkan berbagi ide, gagasan, informasi yang dikumpulkan,  pikiran  yang  diinspirasi  atau melihat  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  teman [14].
Naïve Bayes Classifier (NBC) NBC merupakan algoritma untuk mencari  nilai  probabilitas  tertinggi  dari klasifikasi  data  uji  dengan  kategori  yang paling  tepat  [8].  Pada  saat  klasifikasi,  akan dicari  probabilitas  tertinggi  dari  semua kategori  dokumen  yang  diujikan  (VMAP), dimana persamaannya adalah
( | ( (
Untuk  P(x 1 ,  x 2 ,  x 3 ,...xn)  nilainya  konstan untuk  semua  kategori  (V j )  sehingga  persamaan dapat ditulis persamaan berikut
( | (
Persamaan  diatas  dapat  disederhanakan menjadi persamaan berikut
(  | ) (
(2.3)
Untuk  P(Vj)  dan  P(xi|Vj)  dihitung  pada  saat pelatihan  dimana  persamaannya  dapat  dilihat  di persamaan berikut
( ) |      | |      | (  | )

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan berbagai  metode  untuk  memperoleh  data  atau informasi  saat  memecahkan  masalah  untuk menganalisis  sentimen  tweet  vaksin  Covid  19. Metode yang digunakan antara lain:
1. Studi Kepustakaan Metode  pengumpulan  data  menggunakan metode  kepustakaan  untuk  mengumpulkan  data adalah  dengan  mengumpulkan  terbitan  berkala atau  buku-buku  sebagai  sumber  pustaka  yang berkaitan  dengan  bahan  tulisan,  khususnya analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  naive bayes  classifier,  seperti  Prosiding  Seminar Geotika  Nasional,  Jurnal  Polinema  Informatika, Jurnal  Informasi  pengembangan  teknologi  dan ilmu komputer, dan lain-lain.

## 2. Pengumpulan Data Tweet
Data  yang  dipergunakan  adalah  data  yang bersumber  dan  dikumpulkan  langsung  dari  web twitter  yang  berhubungan  dengan  vaksin  Covid 19. Data tweet vaksin Covid 19 diperoleh dengan cara crawling (mengunduh  secara  otomatis) dengan  menggunakan spreadsheet online dari google yang diperlihatkan seperti . gambar 3.1.
Gambar 3.1. Spreadsheet Online Data tweet vaksin  Covid  19  yang  dihasilkan dari spreadsheet online dari  google  diperlihatkan seperti Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Data Tweet Vaksin Covid 19 No Kategori Text 1.  Positif dalam  percepatan  memutus mata rantai penyebaran covid di kota padangsidimpuan kapolres
padangsidimpuan hadiri rapat kordinasi terkait penambahan  vaksin  sinovac untuk kota padangsidimpuan bertempat  di  kantor  dinas kesehatan kota padangsidimpuan rabu (  ) 2.  Positif berita    covid  hasrat  johor beli  vaksin  tambahan  sudah dinyatakan  kepada  menteri luar  hasni 3.  Positif terbaik pendaftaran penerimaan  suntikan  vaksin covid di indonesia menunjukkan peningkatan sejak awal bulan .. … .. 300  Positif vaksin sinovac menjadi vaksin  kedua  yg  diberikan ijin  penggunaan  oleh  who ini semakin menegaskan bahwa vaksin sinovac memang  aman  digunakan untuk pencegahan covid
Data tweet vaksin  Covid  19  dari  hasil crawling didapatkan  data  sebanyak  300 tweet . Data tweet vaksin  Covid  19  kemudian  dibagi menjadi  2  kelompok  data  yaitu  data  latih sebanyak  275  data tweet yang  akan  digunkan sebagai melatih model Naive Bayes Classifier dan data  uji dibagi sebanyak 25 data tweet yang  akan digunakan  untuk  menguji  akurasi  model Naive Bayes  Classifier .  Data tweet vaksin  Covid  19 yang  telah  didapat  akan  disimpan  dan  disajikan dalam format Microsoft Excel xlsx.
Tahap Klasifikasi Naive Bayes Classifier Analisis Masalah & Sumber Data Data Preprocessing Proses Klasifikasi Hasil Klasifikasi Gambar 3.3. Tahap Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Algoritma  analisis  sentimen tweet vaksin Covid  19  menggunakan Naive  Bayes  Classifier diperlihatkan  seperti  gambar  3.3.  Gambaran penyelesaian  proses  klasifikasi tweet vaksin Covid  19  menggunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier sebagai berikut:
1. Analisis Masalah dan Sumber Data Permasalahan  yang  terjadi  dalam  klasifikasi tweet vaksin Covid 19 yaitu:
a. Banyak  pengguna  twitter  yang  melakukan posting  ekspresi,  opini  atau  pendapatnya terhadap  vaksin  Covid  19.  Opini-opini tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  mencari sebuah informasi.
b. Belum  adanya  sistem  yang  dapat  melakukan klasifikasi tweet vaksin Covid 19 positif atau negatif.
Untuk  menanggulangi  masalah tweet vaksin Covid 19 perlu dilakukan  klasifikasi tweet vaksin Covid  19  menggunakan text  mining dengan algoritma Naïve  Bayes  Classifier. Sumber  data pada  penelitian  ini  diambil  secara  langsung  dari twitter  yang  berhubungan  dengan  vaksin  Covid 19.  Data  yang  telah  didapat  akan  disimpan  dan disajikan  format  Microsoft  Excel  xlsx.  Setelah data  didapatkan,  langkah  selanjutnya  ialah melakukan  penentuan  klasifikasi  secara  manual terhadap  data  tersebut.  Data  yang  diambil berjumlah  500  data tweet vaksin  Covid  19  yang terdiri  dari  450 tweet vaksin  Covid  19  data  latih dan 50 tweet vaksin Covid 19 data uji.
Data  tweet  vaksin  Covid  19  akan  melewati tahap preprocessing kemudian  masuk  ke  tahap klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini, tweet vaksin Covid  19  akan  diklasifikasikan  menjadi  dua klasifikasi yaitu klasifikasi tweet vaksin Covid 19 positif  dan  klasifikasi tweet vaksin  Covid  19 negatif.
2. Data Preprocessing Pada tahap ini, tweet vaksin Covid 19 berupa teks  yang  terkumpul  akan  melalui  beberapa tahapan  pemrosesan  teks,  termasuk  case  folding, tokenization, dan stop word removal. Tujuan dari pengolahan  teks  adalah  agar  data  yang  diperoleh lebih  terstruktur,  sehingga  pengolahan  data menjadi lebih mudah.
3. Proses Klasifikasi
Tahap
selanjutnya adalah proses
pengklasifikasian tweet vaksin  Covid  19  yang akan  diproses  menggunakan  metode  algoritma Naive  Bayes  Classifier dengan  menghitung probabilitas dari tiap tweet vaksin Covid 19.
4. Hasil Klasifikasi
Pada  tahap  ini  adalah  menentukan  hasil  dari klasifikasi  menggunakan  metode  algoritma Naive Bayes  Classifier dari  proses  klasifikasi,  apakah tweet vaksin Covid 19 termasuk dalam klasifikasi tweet vaksin Covid 19 positif atau negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Membaca Data Tweet vaksin Covid 19
Gambar 4.1 Membaca Data Tweet Excel
Gambar 4.1 merupakan script yang digunakan untuk memuat data tweet dalam format excel  dengan  tipe  . xlsx .  Dalam  penelitian  ini  data yang  digunakan  adalah  data  excel  yang  berisi kumpulan data tweet vaksin Covid 19 positif atau negatif  yang  telah  diberi  kategori  yang  nantinya akan  digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan pengujian.  Dalam  penelitan  ini  data tweet vaksin Covid  19  positif  atau  negatif  yang  digunakan adalah  data tweet vaksin  Covid  19positif  atau negatif yang diambil dengan menggunakan teknik crawling .
Gambar  4.2  adalah  tampilan  dari  hasil membaca  data  excel  data.xlsx  yang  berisi  300 data tweet vaksin  Covid  19    positif  atau  negatif dengan  2  variabel  yaitu  KATEGORI  dan  TEXT. Variabel KATEGORI berisi kategori tweet vaksin Covid  19    yaitu  positif  dan  negatif,  sedangkan variabel  TEXT  berisi  kumpulan tweet vaksin Covid 19  positif atau negatif.
Gambar 4.2. Hasil Membaca Data Tweet Text Processing
Proses data text preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu
a. Case Folding
Pada  tahap  ini  akan  merubah  semua  huruf menjadi  huruf  kecil  atau lowercase .  Proses diawali  dengan  memeriksa  setiap  karakter tweet vaksin Covid 19  dari awal sampai akhir karakter, bila  ditemukan  huruf  selain  huruf  kecil  atau kapital,  maka  huruf  yang  dipilih  akan  diubah menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Proses case folding dapat dilihat seperti gambar 4.3.
Up dulu boi, vaksin  bikin dompet tipis
up dulu boi, vaksin bikin dompet tipis
df <- read_excel("D:/Rstudio/blidex/data.xlsx") glimpse(df)
Gambar 4.3. Case Folding b. Tokenizing
Pada  tahap  ini  memotong  sebuah tweet vaksin  Covid  19    menjadi  bagian-bagian,  yang disebut  dengan  token  dan  pada  saat  bersamaan juga  menghapus  karakter  khusus  yang  ada didalam tweet vaksin Covid 19 , angka dan tanda baca  diantaranya  @,  hashtag  (#),  titik  (.),  koma (,),  dan  tanda  baca  lainnya  karena  tidak  memiliki pengaruh  apapun  terhadap  nilai  klasifikasi sehingga  komponen–komponen  tersebut  harus dibuang.
Proses  penghapusan  karakter  khusus  yang ada  didalam tweet vaksin  Covid  19    diawali dengan  memeriksa tweet vaksin  Covid  19    dari proses case folding apakah karakter khusus, angka atau  tanda  baca,  jika  ada  maka  akan  secara otomatis dihilangkan. Proses penghapusan karakter khusus dapat dilihat seperti gambar 4.4.
up dulu boi, vaksin bikin dompet tipis

## up dulu boi vaksin bikin dompet tipis
Gambar 4.4. Proses Penghapusan Karakter Khusus Proses  selanjutnya  adalah  memisahkan  atau memotong tweet vaksin  Covid  19    menjadi  kata yang dipisahkan oleh tanda baca titik (.), koma (,), dan spasi. Proses diawali dengan mengecek tweet vaksin  Covid  19    setelah  di  lakukan  proses penghapusan  karakter  khusus,  jika  terdapat  tanda baca  titik  (.),  koma  (,),  dan  spasi  maka tweet vaksin  Covid  19    akan  dipisahkan  atau  dipotong berdasarkan tanda baca tersebut. Proses tokenizing dapat dilihat seperti gambar 4.5.
up dulu boi vaksin bikin dompet tipis
up dulu boi vaksin bikin dompet tipis
Gambar 4.5. Tokenizing
c. Stopword Removal
Setelah  melewati  tahap tokenizing maka tahap selanjutnya adalah tahap stopword removal. Stopword proses  penghapusan  kata  yang  bukan terlalu  penting  dari  suatu  dokumen.  Misalnya “di”, “oleh”, “pada”, “sebuah”, “karena” dan lain- lain.  Tahap stopword  removal merupakan
pengerjaan untuk menghapus atau menghilangkan kata–kata umum seperti kata ganti, kata sambung, kata  depan  dan  kata  yang  tidak  penting  akan dihilangkan.  Proses  diawali  dengan  melakukan pencocokan  ke  dalam  database stopword ,  jika terdapat  kata–kata  yang  ada  pada  database  maka kata  tersebut  akan  dihilangkan.    Proses stopword removal dapat dilihat seperti gambar 4.6.
boi vaksin dompet tipis up dulu boi vaksin bikin dompet tipis
Gambar 4.6. Stopword Removal RStudio  belum  menyediakan stopword dalam format bahasa Indonesia sehingga dibutuhkan stopword dari  luar  Rstudio  untuk melakukan  penghapusan  kata  sambung  seperti gambar 4.7.
Gambar 4.7 Custom Stopword
Gambar 4.8. Hasil Custom Stopword Gambar  4.8  menunjukan custom_stopwords yang  diimportkan  memiliki  758  daftar  kata. Daftar  kata  inilah  yang  akan  dihilangkan  jika ditemukan  dalam tweet vaksin  Covid  19    positif atau  negatif.  Untuk  melaksanakan  tahap text processing script bisa dilihat pada gambar 4.9.
Gambar 4.9. Script Text Processing
corpus.clean <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) corpus.clean <- tm_map(corpus.clean, removePunctuation) corpus.clean <- tm_map(corpus.clean, removeNumbers) corpus.clean <- tm_map(corpus.clean, removeWords,cStopwordID) corpus.clean <- tm_map(corpus.clean, stripWhitespace)
Hasil  dari text  processing terdiri  dari beberapa proses yaitu case folding , tokenizing dan stopword  removal disimpan  dengan  nama  file corpus.clean  yang  bisa  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 4.10. Hasil Text Processing Data tweet vaksin  Covid  19    positif  atau negatif  dipisah  menjadi  data  uji  dan  data  latih. Dari 300 data tweet vaksin Covid 19  positif atau negatif, data latih yang dipakai sebanyak 275 data tweet vaksin  Covid  19    yang  bisa  dilihat  di gambar  4.11,  data  uji  berjumlah  25  data tweet vaksin Covid 19  yang dapat dilihat pada  gambar 4.12.  Data  latih  didapatkan  500 term yang  bisa dilihat    digambar  4.13.  Setelah  dilakukan preprocessing , term pada  data  latih  berkurang menjadi 300 term .
Gambar 4.11. Script Pembagian Data Gambar 4.12. Data Latih
Gambar 4.13. Data Uji
Gambar 4.14. Term Data Latih Hasil Preprocessing Klasifikasi Naive Bayes Untuk  membentuk  model  data  dipergunakan fungsi dari Naive Bayes Classifier yaitu packages „e1071‟. Karena Naive Bayes Classifier mengetes kemungkinan  produk,  maka  diperlukan  berbagai cara  untuk  memastikan  kemungkinan  non-nol  ke kata-kata  yang  tidak  terdpat  pada  spesimen dengan  menggunakan  laplace  =1.  Gambar  4.15 merupakan script untuk  model Naive  Bayes Classifier .
trainNB <- apply(dtm.train.nb, 2, convert_count) testNB <- apply(dtm.test.nb, 2, convert_count) system.time(  classifier  <-  naiveBayes(trainNB, df.train$class, laplace = 1) ) predict(classifier, newdata=testNB) predictions on the test set. system.time( pred <- predict(classifier, newdata=testNB) ) table("Predictions"= pred, "Actual" = df.test$class ) conf.mat <- confusionMatrix(pred, df.test$class) conf.mat show(dtm)
df.train <- df[1:275,]
df.test <- df[276:300,] dtm.train <- dtm[1:275,]
dtm.test <- dtm[276:300,] dim(dtm.train)
corpus.clean.train <- corpus.clean[1:275]
corpus.clean.test <- corpus.clean[276:300]
Gambar 4.16. Hasil Klasifikasi Data Uji Gambar  4.16  merupakan  hasil  klasifikasi data  uji  menggunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier .
Confusion Matrix (Menghitung Akurasi)
Proses  perhitungan  akurasi  dari  hasil klasifikasi tweet vaksin  Covid  19    positif  atau negatif  menggunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier pada  pada  data  uji  akan  dicocokan dengan sentimen
yang telah diketahui sebelumnya.
Gambar 4.17. Hasil Confusion Matrix Dari  gambar  diatas  menunjukan  data  dari klasifikasi algoritma naive bayes dengan sentimen menghasilkan :
1. True Negatif  mengahsilkan  0 tweet vaksin Covid 19
2. False Negatif  mengahsilkan  1 tweet vaksin Covid 19
3. False Positif  menghasilkan  0 tweet vaksin Covid 19
4. True Positif  menghasilkan  24 tweet vaksin Covid 19
Gambar 4.18. Akurasi Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Pada  gambar  4.18  akurasi  dari  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dalam  menjalankan pengklasifikasian tweet vaksin  Covid  19    positif atau  negatif  dalam  penelitian  ini  sebesar  0.96  = 96%.
Pengukuran akurasi dilakukan dengan menggunakan confusion  matrix .  Data  uji  yang telah  diklasifikasikan  pada  gambar  4.16  akan dibandingkan  dengan  data tweet vaksin  Covid  19 yang sebenarnya. Hasil dari pengujian menggunakan confusion  matrix menghasilkan
data  matriks  pada  gambar  4.17  diperoleh  0 tweet vaksin Covid 19  negatif berhasil diklasifikasikan dengan  benar,  1 tweet vaksin  Covid  19    negatif salah  diklasifikasikan  ke  dalam  positif,  0 tweet vaksin Covid 19  positif salah diklasifikasikan ke dalam tweet vaksin Covid 19  negatif dan 24 tweet vaksin  Covid  19    positif  berhasil  diklasifikasikan dengan benar. Dengan hasil dari confusion matrix maka didapatkan akurasi sebesar
............................................................ (4.1) Hasil akurasi algoritma Naive Bayes Classfier sebesar 0,96  atau 96% dalam klasifikasi tweet vaksin Covid 19  positif atau negatif.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan
penerapan  yang  telah  dilaksanakan  pada analisis  sentimen  twitter  vaksin  Covid  19 dengan Naive  Bayes  Classifier ,  maka  akan diambil  dengan  kesimpulan  seperti  dibawah ini.
1. Metode Naive  Bayes  Classifier dalam melakukan klasifikasi tweet vaksin Covid 19  dalam  klasifikasi  bersentimen  positif atau negatif dengan 275 data latih dan 25 data  uji  menghasilkan  akurasi  sebanyak 96 %.
2. Akurasi  dari  metode Naive  Bayes Classifier memperlihatkan hasil sebanyak 96%,  maka  dari  itu  metode  ini  dapat digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi tweet vaksin Covid 19 positif atau negatif secara otomatis.

## SARAN
Dilihat  dari  hasil  penelitian  yang  telah diselesaikan,  sistem  yang  dibangun  masih memiliki  kekurangan  dari  segi  fungsi  dan penyimpanan  data.  Oleh  karena  itu,  untuk mendapatkan  sistem  yang  lebih  andal  dan  akurat, diperlukan  pengembangan  dan  penyempurnaan lebih  lanjut.  Berikut  ini  adalah  saran  dari  penulis agar  sistem  dapat  berkerja  dengan  lebih  baik  dari penelitian ini yaitu :
1. Melakukan  perbandingan  dengan  algoritma klasifikasi  lain,  untuk  mengetahui  algoritma yang memiliki akurasi terbaik.
2. Pengembangan ke dalam bahasa pemrograman lain.
3. Memperbanyak  data tweet vaksin  Covid  19 untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nasrullah,  R. Media  Sosial  Perspektif Komunikasi,  Budaya,  Sosioteknologi.
Simbiosa  Rekatama  Media.  Bandung. 2016
[2]  Maulana,  A. Twitter  Rahasiakan  Jumlah Pengguna di Indonesia . Website: https://www.cnnindonesia.com/teknologi /20160322085045-185-118939/twitter- rahasiakan-jumlah-pengguna-di- indonesia .  Diakses  20  September  2020.
2016
[3]  Arunachalam,  R.,  &  Sarkar,  S. The  new  eye of government: Citizen sentiment analysis  in  sosial  media .  In  Sixth International Joint Conference on
Natural  Language  Processing  (p.  23).
2015
[4]  Permenpan. Pedoman  Pemanfaatan  Media Sosial Instansi Pemerintah . 2012
[5]  Arifin,  BH. Pengguna  Twitter  Indonesia Terbanyak Ketiga Dunia . http://www.enciety.co/pengguna-twitter-
indonesia-terbanyak-ketiga-unia. Diakses 20 September 2021. 2015 [6]  A.  Harun  and  D.  P.  Ananda,  “Analisa
Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission  Tree,” Indones.  J.  Mach. Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  April,
2021.
[7]  Liu,  B. Sentiment  Analysis  And  Opinion Mining . Morgan dan Claypool Publisher. 2012 [8]  Santosa, B. Data Mining: Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan Bisnis. GrahaIlmu. Yogyakarta. 2015
[9]  Devita,  R.  N.,  Herwanto,  H.W.,  &  Wibawa, A.  P.,  (2018)  Perbandingan  Kinerja Metode  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa  Indonesia. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer .  5(4) September. pp. 427-434
[10]  Suryono,  S.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T. Analisis Sentiment Pada Twitter Dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier. Prosiding  Seminar  Nasional
Geotik .  pp.9-15. 2018
[11]  Rozi, I. F., Hamdana, E. N., & Alfahmi, M. B.  I.  Pengembangan  Aplikasi  Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier    (Studi  Kasus
SAMSAT Kota Malang). Jurnal
Informatika  Polinema .  4(2)  Februari. pp.149-154. 2018
[12]  Symeonidis,  S.,  Effrosynidis,  D.,  &
Arampatzis, A. A comparative evaluation  of  pre-processing  techniques and  their  interactions  for  Twitter sentiment analysis. Expert Systems With Applications , 110, 298–310. 2018
[13]  Berry,  M.W.  &  Kogan,  J. Text  Mining Aplication  and  Theory .  Wiley.  United Kingdom. 2015
[14]  Pratama,  I.  D.  Bahasa  Komplain  di  Media Sosial  Twitter. Jurnal  Bahasa,  Sastra, dan Pengajarannya , 1(1), 35-56. 2017