OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 4, N O . 2, PP .064-072, MEI 2022
ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)
Muhammad Yusril Aldean #1 Paradise #2 , Novanda Alim Setya Nugraha #3
#1,2,3 Teknik Informatika #1,2,3 Institut Teknologi Telkom Purwokerto
JL. D.I Panjaitan 128 Purwokerto Selatan, Jawa Tengah, Indonesia
1 18102062@iitelkom-pwt.ac.id
2 paradise@ittelkom-pwt.ac.id
3 novanda@ittelkom-pwt.ac.id
Penulis Korespondensi : paradise@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Pada  tahun  2019  terjadi  musibah  yang  melanda  berbagai  negara  didunia  termasuk  Indonesia.  Terjadi  penyebaran  virus secara cepat dan menyeluruh, yaitu Virus Covid-19. Kasus Covid-19 pertama di dunia terdeteksi di Kota Wuhan, Provinsi Hubei, China. Penyakit ini disebabkan oleh virus sindrom pernafasan akut Coronavirus 2 (SARS-CoV-2. Indonesia sendiri sudah melalukan langkah vaksinasi untuk Virus Covid-19, dengan menggunakan beberapa jenis vaksin yang salah satunya adalah  Vaksin  Sinovac.  Program  vaksinasi  yang  dilakukan  di  Indonesia  menuai  banyak  pro  dan  kontra  khususnya  dari masyarakat. Banyak dari masyakarat yang menyampaikan pendapatnya melalui media sosial berbasis teks, salah satu sosial media yang sering digunakan adalah Twitter. Sehingga sentimen masyarakat yang terdapat di media sosial dapat menjadi tolak ukur bagaimana informasi melalui media sosial yang diterima oleh masyakarat adalah hal positif ataupun hal negatif, sehingga dapat dievaluasi bersama. Pada penelitian ini dibuat sebuah metode machine learning untuk menganalisis sentimen masyarakat pada program vaksinasi menggunakan Vaksin Sinovac. Penelitian ini menggunakan tweet sebanyak 1500 data dengan pembagian 2 kategori yaitu positif dan negatif. Pengoalahan data yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Algoritme TF-IDF serta penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Model yang dibuat akan dilatih dengan Algoritme Random  Forest  Classifier dan  akan  divalidasi  menggunakan K-fold  Cross  Validation dan Confusion  Matrix . Hasil  pada  penelitian  ini  adalah  sentimen  masyarakat  terhadap  Vaksinasi  Sinovac  adalah  positif  dan  model  dapat memprediksi sentiment sebuah tweet dengan akurasi mencapai 79% dan nilai Precision sebesar 85%, Recall sebesar 90% dan F1 Score sebesar 88%..
Kata Kunci: Twitter, Vaksin Sinovac, Machine Learning, Analisis Sentimen, Random Forest Classifier

## I. P ENDAHULUAN
ada Pandemi wabah Virus Covid-19 sudah melanda berbagai macam negara termasuk Indonesia. Covid- 19  memiliki  tingkat  penyebaran  virus  yang  sangat  cepat,  sehingga  harus  ditangani  secara  cepat  dan seksama  oleh  pemimpin  negara  dan  rakyat[1].  Strategi  dalam  penanganan  Covid-19  salah  satunya  adalah dengan  program  vaksinasi.  Proses  vaksin  seringkali  menuai  komentar  masyarakat  dari  yang  bertema  positif maupun  negatif[2].  Masyarakat  yang  pro  terhadap  program  tersebut  akan  menuliskan  dukungan  nya  dan masyarakat  yang kontra  terhadap  vaksinasi  akan  mengkritisi  program  tersebut.  Pemerintah  secara  konsisten melalukan  pengembangan  dalam  penanganan  dan  sudah  pada  tahap  vaksinasi  secara  menyeluruh  sehingga sejak tanggal 5 Juli 2021, sebanyak 32.301.268 masyarakat sudah melakukan vaksinasi pertama dan sebanyak 14.035.934 sudah melakukan vakisnasi kedua[3].
P
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)
Penelitian ini akan menggunakan Vaksin Sinovac sebagai data dikarenakan vaksin tersebut merupakan vaksin pertama yang digunakan oleh warga Indonesia[4]. Kabar vaksinasi massal yang dilakukan pemerintah menimbulkan pro dan kontra dari sisi masyarakat. Banyak masyarakat yang merasakan pro dengan berasumsi bahwa  semakin  cepat  dilaksanakannya  vaksinasi,  maka  semakin  cepat  juga  pandemi  ini  akan  selesai[5]. Berbeda dengan beberapa masyarakat yang memilih pro dengan program vaksinasi, masyarakat juga memiliki kontra terhadap vaksinasi ini. Masyarakat beranggapan bahwa vaksinasi ini bersifat memaksa dan secara tidak langsung menjadi suatu kewajiban bagi masyarakat khusus nya bagi yang tidak mau divaksin[5]. Maka dari itu  penelitian  analisis  sentimen  ini  dibuat  karena  untuk  mengerti  bagaiamana  opini  masyarakat  terhadap program vakisnasi khususnya pada Vaksin Sinovac. Data opini penelitian ini diambil dari media sosial Twitter.
Media  sosial  Twitter  menjadi  alat  berkomunikasi  yang  sangat  popular  digunakan  dimasyarakat pengguna internet[6]. Statistik menyatakan bahwa pada April 2010, Twitter memiliki pengguna sebanyak 106 juta  akun  dan  sebanyak  180  juta  pengunjung  untuk  setiap  bulannya.  Jumlah  peningkatan  pengguna  Media Sosial Twitter disebutkan meningkat 300.000 user pada setiap harinya. Penenlitian ini menggunakan machine learning dengan Algoritma TF-IDF untuk pemrosesan data sehingga data dapat diolah dalam bentuk matriks dan Random Forest Classifier untuk prediksi, Hasil prediksi akan dilampirkan dalam bentuk Cofusion Matrix . random forest classifier adalah metode standar untuk penelitian berbasis klasifikasi dan regresi yang termasuk dari ensemble  learning [7].  Model Random  Forest  Classifier banyak  digunakan  untuk  menyelidiki  sebuah klasifikasi karena model ini merupakan sebuah perkembangan dari model tree [7]

## II. D ASAR T EORI

## A. Covid-19
Covid-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh Virus Corona dan mulai muncul pada tahun 2019 di Wuhan, China dan menyebar keseluruh bagian negara di seluruh dunia[8]. Gejala utama penyakit Covid- 19  yaitu  batuk,  demam,  dan  sesak  napas.  Covid-19  telah  membuat  ekonomi  negara  berubah,  termasuk Indonesia  dengan  dibuktikan  adanya  pembuatan  anggaran  dalam  rangka  penanganya,   termasuk  untuk desa-desa.  Penamaan 2019-nCoV disematkan World  Health  Organization (WHO)[9].  Pentingnya penanganan  wabah  virus  ini  dikarenakan  dapat  membuat  masyarakat  menjadi  resah  dan  dapat meningkatkan kejahatan khususnya karena terjadinya penurunan ekonomi yang sedang terjadi[10].

## B. Vaksin Sinovac
Vaksin  merupakan  sebuah  cara  untuk  membuat  tubuh  manusia  memiliki  kekebalan  terhadap  virus tertentu untuk mengurangi efek samping apabila terjangkit virus tersebut[11]. Perkembangan vaksin yang aman dan efektif pada saat menyebarnya Virus Covid-19 ini sangat penting. Karena diharapkan mampu menghambat  penyebaran  dan  mencegah  terulangnya  kembali[11].  Pada  saat  pandemi  Virus  Covid-19, Pemerintah  Indonesia  pada  tanggal  13  Januari  2021  memesan  125  Juta  Vaksin  Covid-19  yang dikembangkan oleh Sinovac berasal dari China[12].

## C. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan suatu aktivitas menganalisa suatu perasaan, emosi dan opini seseorang yang  di  ekspresikan  dalam  teks.[13].  Analisis  sentimen  juga  merupakan  ilmu  yang  berguna  untuk menganalisis  pendapat  seseorang,  sentiment  seseorang,  evaluasi  seseorang,  sikap  seseorang  dan  emosi seseorang ke dalam bahasa tertulis[14]. Adapun dalam analisis sentimen pada umumnya melakukan suatu proses pengelompokkan dari teks yang ada didalam baik dokumen, kalimat atau suatu pendapat sehingga menghasilkan  suatu  nilai  yang  mengartikan  apakah  dokumen,  kalimat  dan  pendapat  tersebut  bernilai positif atau negatif[15].
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)

## D. Twitter
Media  massa  merupakan  perkembangan  alat  yang  dibuat  manusia  dan  semakin  hari  semakin berkembang  dan  menyebar.  Media  massa  menjadi  sarana  untuk  menyebarkan  pesan/informasi  kepada masyarakat[16]. Twitter adalah media sosial yang populer dimasyakarat dan banyak digunakan pada saat ini. Twitter merupakan peringkat kedua menjadi media sosial teraktif di Indonesia[17].
Twitter adalah media sosial mikroblog yang digunakan pengguna untuk mengirimkan pesan dengan batas  penggunaan  hingga  280  karakter.  Twitter  digunakan  pengguna  untuk  melakukan  penilaian  dan mengeluarkan opini dan pendapat mengenai sesuatu hal, mengunggah dan mengukur dengan opini yang berbeda–  beda[18].  Twitter  memiliki  fitur,  tanda  #  atau  tagar  menunjukkan  topik-topik  yang  sedang dibahas. Fungsi tagar dalam Twitter sebagai media pencarian dan menampilkan informasi lebih cepat dan mudah, sehingga dapat mencari topik yang sedang ramai[18].

## E. Scrapping
Sebuah cara pengambilan data dimana menggunakan sebagai interface sebagai penghubung kesebuah web, sehingga dapat diartikan bahwa pengambilan data hanya dilakukan pada tampilan yang ada pada web tersebut[19]. Scrapping bisa  digunakan  dengan  beberapa  metode  dan  teknik, Scrapping juga  dapat mengubah data yang tidak terstruktur menjadi terstruktur sehingga dapat disimpan kedalam database [19]. Inti dari scrapping ini adalah mengumpulkan data, menyimpan data dan memvalidasi data, sehingga data dapat diinterpretasikan menjadi informasi yang baik[19].
F. Labelling
Data yang didapatkan dari proses scrapping , dilakukan proses labelling dengan membuat kolom baru yang berisikan value dari tweet tersebut. Jika tweet tersebut bermaksud negatif atau bertanggapan negatif maka akan bernilai 0, dan jika bermaksud positif atau bertanggapan positif maka akan bernilai 1

## G. TF-IDF Tokenizing
Sebuah  metode  dimana  merubah  sebuah  kalimat  yang  berisi kata-kata  menjadi  sebuah  matriks. Sehingga  data  yang  dibuat  dapat  dimasukan  sebagai  dataset  dalam  bentuk  list[20].  Token  kemudian dimasukan  kedalam  sebuah  variabel  dan  diubah  menjadi  sebuah  Tensor  berisikan  angka  yang  diproses melalui sebuah algortime[21]. Perhitungan bobot kata dimulai dengan menghitung nilai TF dengan bobot masing masing kata adalah 1, dan IDF dihitung dengan cara
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑡𝑘, 𝑑𝑗) = 𝑇𝐹(𝑡𝑘, 𝑑𝑗) ∗ 𝐼𝐷𝐹(𝑡𝑘, 𝑑𝑗) (1)
IDF yang dicari adalah dengan pembagian antara td yang bernilai jumlah keseluruhan dokumen yang ada, dan df adalah kemunculan kata pada data[22].

## H. SMOTE
Pada penelitian dengan data yang banyak, seringkali terjadinya kelas yang tidak seimbang dikarenakan data yang kurang cocok ataupun data yang tidak terstruktur dengan baik[23]. Sehingga dibutuhkan sebuah metode untuk membehani permasalahan ini. Metode SMOTE adalah suatu teknik oversampling dimana sampel sintetis dihasilkan untuk kelas minoritas atau dengan data yang sedikit[23]. Beberapa kondisi dapat digunakan bahkan hingga data minor dapat setara dengan data mayor[24].
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)

## I. Random Forest Classifier
Algorime Random  Forest  Classifier adalah  pengembangan  dari  model  Algoritme Decision  Tree, dimana  setiap  pohon  fikiran dilatih  dengan  sampel  individu[7].  Model Random  Forest  Classifier yang menghasilkan  banyak tree dan  dengan  cara  yang  sama.  Seiring  bertambahnya  data,  maka tree ikut berkembang[7]. Random Forest Classifier merupakan algoritme dengan membuat pohon klasifikasi dan regresi  yang  nodenya  dipisahkan  oleh  algoritme  yang  dioptimasi  sebagai  fungsi  untuk  meminimalkan squared-error loss [25] .
Gambar 1. Alur perhitungan Random Forest Classifer
Random  Forest dibangun  dengan  menggunakan  pemilihan  atribut  secara  acak.  Metode CART ( Clasification  and  Regresion  Tree )  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan,  sehingga  pohon keputusan  tersebut  tumbuh  mencapai  ukuran  maksimum  dan  tidak  dipangkas  sehingga  dihasilkan kumpulan pohon yang kemudian disebut forest [15].
Waktu komputasi yang dibutuhkan oleh Algoritme Random Forest Classifier bekerja mengklasifikasi adalah :
𝑇√𝑀𝑁𝑙𝑜𝑔(𝑁)
(2)
Nilai T merupakan banyaknya pohon, M adalah banyaknya peubah yang digunakan pada subsample, N adalah banyaknya pengujian[25].
J. K-fold Croos Validation
Model Kfold  Cross  Validation adalah  sebuah  cara  untuk  mengevaluasi  suatu  model  pembelajaran mesin[23]. Kfold Cross Validation membagi dataset sebanyak nilai k partisi yang tidak tumpang tindih yang nantinya akan dilatih sebanyak k-1 dan sisanya akan divalidasi pada partisi berikutnya[25] . Validasi berguna untuk mengevaluasi model yang sudah dibuat dengan hasil apakah sudah memenuhi ekspektasi untuk akurasinya[26].
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)

## K. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan sebuah cara untuk mempresentasikan hasil daripada akurasi dari model yang  sudah  dibuat[17]. Confusion  Matrix merangkum  performa  dalam  mengklasifikai  sesuai  dengan banyaknya kategori yang diklasifikasi dari nilai benar dari suatu kelas dari objek yang diprediksi[25]
TABEL I. Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive TP TN Actual Negative FP FN
Dimana :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
TP = jumlah data positif yang terklasifikasi benar TN = jumlah data positf yang terklasifikasi salah FP = jumlah data positif yang terklasifikasi salah FN = jumlah data negatif yang terklasifikasi salah.
L. Precision, Recall dan F1 Score
Precisiion merupakan sebuah definisi dari ratio antara True Positive dan Predicted Positive dan Recall adalah rasio antara True Positives dan Actual Positives [17]. Berikut perhitungan Precision dan Recall :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)
𝐹 1 = 2 . 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 .𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 .𝑇𝑃
2 .𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃
(6)

## III. M ETODE P ENELITIAN
Variabel pada penelitian ini terdiri dari 2 data. Data pertama yang digunakan sebagai variabel adalah isi dari setiap tweet yang  sudah  diunggah  oleh  pengguna. tweet yang  diunggah  berisikan  tanggapan  tentang  Vaksin Sinovac. Data kedua yang digunakan adalah data yang dibuat sendiri yang berisikan angka 1 dan 0, angka 1 berartikan bahwa tweet tersebut bersikian konten setuju dengan penggunaan Vaksin Sinovac, sedangkan angka 0 berarti bahwa tweet tersebut berisi konten tidak setuju dengan penggunaan Vaksin Sinovac.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)
Gambar 2. Alur Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data scrapping pada penelitian ini berasal dari media sosial berbasis teks dan gambar yaitu “Twitter” dengan format file .xlsx berisikan teks yang pengguna tulis khususnya  berkaitan dengan Vaksin Sinovac serta menggunakan tagar #VaksinSinovac sebanyak 1500 data
B. Pemrosesan Data
Pengolahan data berawal dilakukan secara manual dengan membaca semua tweet terlebih dahulu dan memberikan sentimen 1 untuk positif dan sentiment 0 untuk negatif kepada setiap tweet yang ada, kemudian masuk  ke  bagian  pembobotan  kata TF-IDF  Tokenizer serta transformasi kata  menjadi  sebuah  matriks.
Kemudian  data  yang  sudah  tersedia  dimasukan  kedalam  Algoritme SMOTE untuk  penyeimbangan  data sebelum dilakukan nya pelatihan dan pengujian
C. Klasifikasi menggunakan Metode Random Forest Classifier
Model  pembelajaran  mesin  yang  akan  dibuat  menggunakan  Algoritme Random  Forest  Classifier . Setelah semua selesai, model dievaluasi menggunakan Kfold Cross Valdiation dan Hasil akan dijabarkan dalam bentuk Confusion Matrix dan nilai Precision, Recall dan F1 Score. Hasil dan kesimpulan yang akan didapatkan setelah model terselesaikan dan hasil evaluasi beserta semua nilai sudah didapatkan.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION

## A. Hasil perhitungan model
Pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  coba  data  sebanyak  1500  data  yang  diambil  pada  tanggal    8 Febuari 2022, maka data yang digunakan akan seperti Gambar 2 berikut :
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)
Gambar 3. Persebaran data sentimen
Terdapat persebaran data yang tidak merata sehingga menurut data yang tersedia tersebut lebih banyak pada sentimen positif dengan jumlah 71.33 %, dan untuk sentiment negatif hanya ada di 28.67% data. Sehingga pada penelitian ini digunakan Algoritme SMOTE sebagai penyeimbang data. Pembagian data menjadi data train dan data test sebanyak 80% untuk train dengan jumlah 1200 data dan untuk data test sebanyak  300  data,  kemudian  akan  diubah  menjadi  sebuah  matrik  dengan  menggunakan  algoritma Tokenizer. Model Random Forest Classifier menghasilkan akurasi yang akan dilakukan validasi sebanyak 10 kali. Maka hasil akurasi akan seperti Gambar 3 berikut :
TABEL II. Hasil Uji Akurasi
Pengujian Ke – Akurasi 1 88.48% 2 86.06% 3 84.24% 4 86.06% 5 85.45% 6 84.24% 7 90.30% 8 85.45% 9 87.27%

## B. Pengujian Confusion Matrix
Pada  model  ini  disajikan  juga  hasil  uji  data  dalam  bentuk Confusion  Matrix, Matrik  ini  sendiri merupakan dasar dari perhitungan untuk Precision, Recall dan F1 Score dengan perhitungan yang tersedia pada bagian sebelumnya dengan hasil seperti pada Gambar 4 berikut :
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)
Gambar 4 Hasil Confusion matrix
Pada  model  ini  dapat  hitung dari  hasil Confusion Matrik  dan  menghasilkan F1-Score sebesar  88%, Nilai Recall sebesar  90% dengan jumlah Nilai Precision sebesar 85% dari perhitungan sebelumnya serta akurasi sebesar 79%.
V. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan bahwa penggunaan model Machine  Learning menggunakan  Algoritme Random  Forest  Classifier dan  Pengolahan  data menggunakan  Algoritme SMOTE dihasilkan  akurasi  sebesar  79%  dan  Analisis  Sentimen  terhadap  Vaksin Sinovac menghasilkan prediksi dengan 13% berisikan komentar negatif dan 87% berisikan komentar positif. Penelitian selanjutnya dapat menambahkan jumlah data pada model yang digunakan
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac)

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. H. Syah, “Dampak Covid-19 pada Pendidikan di Indonesia: Sekolah, Keterampilan, dan Proses Pembelajaran,” SALAM J.
Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 5, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i5.15314.
[2] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter,” vol. 1, no. 1, pp. 10–12, 2021.
[3] T. Tamara, “Gambaran Vaksinasi COVID-19 di Indonesia pada Juli 2021,” Medula , vol. 11, no. 1, pp. 180–183, 2021.
[4] N. M. Nasir, I. S. Joyosemito, B. Boerman, and I. Ismaniah, “Kebijakan Vaksinasi COVID-19: Pendekatan Pemodelan Matematika Dinamis Pada Efektivitas Dan Dampak Vaksin Di Indonesia,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. UBJ , vol. 4, no. 2, pp. 191–204, 2021, doi: 10.31599/jabdimas.v4i2.662.
[5] G. Farina and H. Fikri, “Aspek Hukum Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 Di Indonesia,” J. RechtsVinding , vol. 10, no. April, p. 1263, 2021, doi: 10.24912/psenapenmas.v0i0.15162.
[6] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[7] D. Irawan, E. B. Perkasa, Y. Yurindra, D. Wahyuningsih, and E. Helmud, “Perbandingan Klassifikasi SMS Berbasis Support Vector Machine, Naive Bayes Classifier, Random Forest dan Bagging Classifier,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 432–437, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.
[8] M. K. Sari, “Sosialisasi tentang Pencegahan Covid-19 di Kalangan Siswa Sekolah Dasar di SD Minggiran 2 Kecamatan Papar Kabupaten Kediri,” J. Karya Abdi , vol. 4, no. 1, pp. 80–83, 2020.
[9] Sarip, A. Syarifudin, and A. Muaz, “Dampak Covid-19 Terhadap Perekonomian Masyarakat Dan Pembangunan Desa,” J. Penelit. Ekon. Syariah , vol. 21, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[10] I. Abdullah, “COVID-19: Threat and Fear in Indonesia,” Psychol. Trauma Theory, Res. Pract. Policy , vol. 12, no. 5, pp. 488– 490, 2020, doi: 10.1037/tra0000878.
[11] 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.
[12] I. R. S. Turnip, “Kehalalan Vaksin Covid-19 Produksi Sinovac Dalam Fatwa Mui Dan Implementasi Vaksinasinya Pada Tenaga Kesehatan Di Puskesmas Tanjung Morawa, Deli Serdang (Perspektif Qawaidh Fiqhiyyah),” J. Huk. Islam dan Pranata Sos. Islam , vol. 9, no. 01, pp. 59–83, 2021, doi: 10.30868/am.v9i01.1250.
[13] K. Ramadhan and K. Muslim, “Analisis Sentimen Terhadap Toko Online Menggunakan Naive Bayes Pada Media Sosial Twitter,” eProceedings Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8141–8151, 2018.
[14] N. Saputra, T. B. Adji, and A. E. Permanasari, “Analisis Sentimen Data Presiden Jokowi dengan Preprocessing Normalisasi dan Stemming Menggunakan Metode Naive Bayes dan SVM,” J. Din. Inform. , vol. 5, no. November, p. 12, 2015.
[15] E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[16] D. S. Adhiarso, P. Utari, and Y. Slamet, “Pemberitaan Hoax di Media Online Ditinjau dari Konstruksi Berita dan Respon Netizen,” J. Ilmu Komun. , vol. 15, no. 3, p. 215, 2017, doi: 10.31315/jik.v15i3.2173.
[17] M. Y. Aldean, M. D. Hilmawan, R. Indriyati, and J. Lasama, “Analisa Relevansi Tweet terhadap Hashtag dengan Metode Logistic Regression,” CENTIVE , vol. 2, no. 1, pp. 32–38, 2019.
[18] A. A. Budiman and S. Widiksono, “Aplikasi Pengolahan Data Untuk Menganalisa Penggunaan Hashtag Pada Twitter,” vol. 8, no. 2, 2018.
[19]
L. C. Dewi, Meiliana, and A. Chandra, “Social media web scraping using social media developers API and regex,” Procedia Comput. Sci. , vol. 157, pp. 444–449, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.237.
[20] J. Graën, M. Bertamini, and M. Volk, “Cutter - A universal multilingual tokenizer,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2226, no. June, pp. 75–81, 2018.
[21] B. P. Zen, I. Susanto, and D. Finaliamartha, “TF-IDF Method and Vector Space Model Regarding the Covid-19 Vaccine on Online News,” vol. 6, no. 1, pp. 69–78, 2021.
[22] B. Herwijayanti, D. E. Ratnawati, and L. Muflikhah, “Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 306–312, 2018.
[23] P. Arsi, L. N. Hidayati, and A. Nurhakim, “Komparasi Model Klasifikasi Sentimen Issue Vaksin Covid-19 Berbasis Platform Instagram,” vol. 6, pp. 459–466, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3509.
[24] C. E. Puspita, O. N. Pratiwi, and E. Sutoyo, “PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES PADA IMBALANCE DATA,” Jurteksi(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VIII, no. 1, pp. 11–18, 2021.
[25] J. Lasama, A. P. E. P, and A. Prasetiadi, “Prediksi Tsunami Pada Gempa Menggunakan Random Forest Classifier,” Conf. Electr. Eng. Telemat. Ind. Technol. Creat. Media , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2019.
[26] M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB,” J. Inform. Upgris , vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021.