## Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19

## (Analysis of Public Sentiment on Vaccination in Efforts to Overcome the
Covid-19 Pandemic)
Brian Laurensz 1 , Eko Sediyono 2
Abstract—Coronavirus has become a global pandemic and has spread  almost  all  over  the  world,  including  Indonesia.  Many negative  impacts  resulted  from  the  spread  of  COVID-19  in Indonesia,  so  the  government  made  vaccination  measures  to reduce the rate of spread of COVID-19. Responses from the public to vaccination measures are quite diverse on social media Twitter. Some are supportive and some disagree. The purpose of this study is  to  find  out  how  people's  sentiment  towards  vaccination measures.  The  data  used  845  tweets,  using  two  keywords, "vaksinmerahputih"  and  "vaksinsinovac."  The  data  is  then divided  into  253  training  data  and  592  testing  data.  The classification  will  use  the  SVM  and  Naïve  Bayes  methods.  The classification  result  of  the  Naïve  Bayes  method  received  an average  accuracy  of  85.59%,  while  SMV  of  84.41%.  Sentiment results on Naïve Bayes method with keyword "vaksinsinovac" gets positive sentiment  of 66% and negative  sentiment of 34%, while "vaksinmerahputih"  obtains  89%  and  11%  for  positive  and negative  sentiment,  respectively.  SVM  method  with  keyword "vaksinsinovac"  gets  96%  positive  and  4%  negative,  while "vaksinmerahputih"  obtains  98%  positive  and  2%  negative.  It can  be  concluded  that  the  results  of  public  sentiment  towards vaccination measures received a positive response.
Intisari—Virus corona telah menjadi pandemi dunia dan sudah menyebar hampir ke seluruh dunia, termasuk Indonesia. Banyak dampak negatif yang diakibatkan oleh penyebaran COVID-19 di Indonesia,  sehingga  pemerintah  mengambil  tindakan  vaksinasi agar dapat menekan tingkat penyebaran COVID-19. Tanggapan dari masyarakat terhadap tindakan vaksinasi cukup beragam di media  sosial  Twitter,  ada  yang  mendukung  dan  ada  juga  yang tidak setuju. Makalah ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat  terhadap  tindakan  vaksinasi.  Data  yang  digunakan sebanyak 845 tweet, dengan menggunakan dua kata kunci, yaitu “vaksinmerahputih” dan “vaksinsinovac”. Data kemudian dibagi menjadi  253  data  latih  dan  592  data  uji.  Klasifikasi  dilakukan menggunakan  metode  SVM  dan  Naïve  Bayes.  Hasil  klasifikasi dari metode Naïve Bayes mendapatkan rata-rata akurasi 85,59%, sedangkan  SMV  sebesar  84,41%.  Hasil  sentimen  pada  metode Naïve  Bayes  dengan  kata  kunci  “vaksinsinovac”  mendapatkan sentimen positif 66% dan negatif 34%, sedangkan “vaksinmerahputih”  memperoleh  sentimen  positif  89%  dan negatif  11%.  Metode  SVM  dengan  kata  kunci  “vaksinsinovac” mendapatkan  sentimen  positif  96%  dan  negatif  4%,  sedangkan “vaksinmerahputih”  mendapatkan  sentimen  positif  98%  dan
negatif 2%. Dapat disimpulkan bahwa hasil sentimen masyarakat terhadap tindakan vaksinasi mendapat respons yang positif.
Kata  Kunci—Virus  Corona,  Indonesia,  Vaksin,  Sentimen,  SVM, Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
Virus corona mulai menjadi wabah pada bulan November- Desember  2019  di  kota  Wuhan,  China.  Virus  ini  merupakan salah  satu  virus  yang  sangat  berbahaya  karena  tingkat penyebarannya  yang  tinggi  sehingga  meluas  dengan  cepat ke seluruh dunia. Menurut catatan WHO, pada tahun 2020 sudah banyak  laporan  dari  berbagai  negara  yang  mengonfirmasi terjangkit virus corona atau COVID-19 [1].
Di  Indonesia  pertama  kali  terdeteksi  adanya  warga  yang terjangkit virus corona pada tanggal 2 maret 2020, yang terjadi pada  dua  orang  warga  Depok,  Jawa  Barat  [2].  Semenjak  saat itu,  dari  catatan  satgas  pemulihan  COVID-19,  diketahui semakin banyak kasus yang terkonfirmasi positif dari bulan ke bulan.  Kondisi  penyebaran  virus  yang  semakin  meluas  di Indonesia  ini  menimbulkan  masalah  bukan  hanya  di  bidang kesehatan saja, tetapi  juga  ekonomi, pendidikan, dan lainnya, yang ikut terkena dampak
Upaya  pemerintah  Indonesia  sudah  dilakukan  untuk menekan  tingkat  penyebaran  virus corona supaya  dampak negatif  yang  ditimbulkan  dapat  dikendalikan,  di  antaranya dengan  melakukan  tindakan  vaksinasi.  Terdapat  dua  jenis vaksin  yang  dipakai  oleh  pemerintah  Indonesia,  yaitu  vaksin Sinovac dan vaksin merah-putih. Penggunaan kedua vaksin ini mendapatkan  berbagai  macam  tanggapan  dan  pendapat  dari masyarakat.  Pendapat  yang  disampaikan  ada  yang  baik  dan membangun,  tetapi ada juga yang bertentangan dan menolak. Media  sosial  Twitter  menjadi  salah  satu  tempat  masyarakat dapat dengan bebas menyampaikan pendapat [3].
Banyak  metode  analisis  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis pendapat masyarakat berdasarkan informasi yang ada pada media sosial semacam Twitter. Salah satu di antaranya adalah  metode  analisis  sentimen.  Metode  analisis  sentimen merupakan  salah  satu  metode  untuk  menganalisis  data  yang didapatkan dari internet sehingga dapat diketahui polaritas dari data  tersebut  [4].  Dengan  menggunakan  analisis  sentimen, polaritas dari opini yang ada dapat dikumpulkan, sehingga akan dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suasana  publik  atau gambaran perasaan netizen bersifat negatif atau positif [4].
Beberapa  penelitian  tentang  klasifikasi  sentimen  pada konten  media  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Dalam  sebuah penelitian,  dilakukan  prediksi  penyebaran  COVID-19  di
1,2 Program Studi Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya  Wacana,  Jl.  Dr.  O.  Notohamidjodjo,  Kota  Salatiga, INDONESIA, 50715 (e-mail:
Brianlaurensz@gmail.com, Ekosed1@yahoo.com )
Indonesia  dengan  menggunakan  algoritme Naïve  Bayes [1]. Data  yang  digunakan  dikumpulkan  secara  kuantitatif  dengan fokus  pada  penggunaan  tabel,  angka,  dan  grafik.  Algoritme yang digunakan untuk melakukan analisis adalah Naïve Bayes , dengan  data  yang  didapatkan  akan  diproses  untuk menghasilkan nilai probabilitas yang berbeda-beda pada setiap kriteria class .  Nilai  probabilitas  yang  didapatkan  digunakan untuk  memprediksi  tingkat  penyebaran  COVID-19.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  tingkat  keakuratan  klasifikasi  sentimen dengan  menggunakan Naïve  Bayes mendapatkan  persentase akurasi 48,48%, dengan enam belas data berhasil diklasifikasi dengan  benar  dari  total  33  data  yang  digunakan.  Hasil  dari penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat  tingkat  penyebaran COVID-19 di Indonesia [1].
Dalam penelitian lain, dilakukan analisis sentimen terhadap pengguna jasa transportasi daring ( online ) di Indonesia dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  [4] . Data  yang digunakan sebanyak 1.852 tweet dan dibagi menjadi data latih ( training ) dan data uji ( testing ). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk  mengetahui  sentimen  pengguna  transportasi  daring  di Indonesia serta membandingkan tingkat akurasi dari SVM dan SVM-PSO.  Penggunaan  nilai default  k-fold atau  10 k-fold dalam penelitian ini mendapatkan hasil  akurasi SVM 95,46% serta  nilai  AUC  0,979,  sedangkan  untuk  akurasi,  SVM-PSO mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96,04%  serta  AUC  0,993. Algoritme SVM berbasis PSO dalam penelitian ini mempunyai tingkat akurasi yang lebih baik dari algoritme SVM biasa. Hasil dari  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat  tanggapan masyarakat  Indonesia  terhadap  pelayanan  yang  didapat  dari jasa transportasi daring [4].
Telah  dilakukan  juga  penelitian  yang  membahas  tentang analisis  sentimen  publik  terhadap  kebijakan  yang dibuat  oleh presiden  Joko  Widodo  untuk  menghadapi  wabah  COVID-19 [5].  Dalam  penelitian  ini,  data  diambil  menggunakan  metode web scraping dengan kata kunci “Jokowi” dan “covid”. Proses klasifikasi  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes , k-NN ,  dan  SVM.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  SVM  mempunyai  rata-rata  nilai  terbaik dibandingkan  dengan  metode  lain  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  dengan  tingkat  persentase  akurasi  sebesar 84,58%, recall 85,82%, dan presisi 82,14%. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasikan sentimen dari media sosial Twitter  sesuai  dengan  kata  kunci  yang  dipakai.  Hasil  dari penelitian  ini  digunakan  sebagai  indikator  keberhasilan kebijakan yang dibuat oleh pemerintah [5].
Beberapa penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya dapat membuktikan  bahwa  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat terhadap  sebuah  masalah  yang  terjadi  dan  menjadi  topik pembicaraan di sosial media, dapat dilakukan analisis sentimen menggunakan machine learning. Berdasarkan hal tersebut dan latar  belakang  masalah  yang  terjadi,  dilakukan  penelitian tentang  analisis  sentimen  masyarakat  di  media  sosial  Twitter terhadap  tindakan  vaksinasi  yang  dibuat  oleh  pemerintah. Proses  klasifikasi  dalam  makalah  ini  menggunakan  metode Naïve Bayes dan SVM.
Fokus pada makalah ini yaitu melakukan perbandingan hasil analisis sentimen dari vaksin Sinovac dan vaksin merah-putih. Jika sentimen yang dihasilkan positif, tindakan vaksinasi yang dibuat  dinilai  sangat  tepat  oleh  masyarakat,  dan  apabila sentimen negatif, berarti masyarakat tidak setuju atau banyak yang  menolak  vaksinasi  tersebut.  Dalam  makalah  ini dibandingkan  tingkat  akurasi  dari  kedua  algoritme  yang digunakan. Pengujian validasi dilakukan dengan nilai 10 k-fold cross validation .

## II. K ONTEN U TAMA .
A. Analisis Sentimen .
Analisis  sentimen  atau opinion  mining merupakan  cabang ilmu  dari data  mining yang  biasanya  digunakan  untuk menganalisis  data  tekstual  berupa  sebuah  opini  yang mengandung polaritas sehingga nantinya menghasilkan sebuah informasi  yang  memiliki  nilai  positif,  negatif,  atau netral  [4], [6],  [7].  Di dalam proses klasifikasi terdapat tiga métode yang digunakan, yaitu lexicon base , hybrid approach , dan machine learning [4], [7].  Metode machine  learning digunakan  dalam makalah ini karena dengan metode ini dapat diprediksi polaritas sentimen dari data yang digunakan [4], [7], [8].
B. Support Vector Machine (SVM) .
SVM  adalah  teknik supervised  learning yang  mempunyai tingkat  akurasi  dan  kualitas  yang  baik  sehingga  membuatnya menjadi sangat diminati di antara algoritme yang lainnya. Akan tetapi,  untuk  implementasinya  diperlukan  tahap  pelatihan sequential training dan harus melalui proses pengujian [4], [9]. Proses  analisis  akan  dimulai  dengan  mengubah  data  teks yang  ada  menjadi  sebuah  data  vektor , kemudian  akan dikombinasikan  dengan  menggunakan Term  Frequency Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  untuk  dilakukan pembobotan [7]. Kelebihan metode SVM adalah kemampuannya  mengidentifikasi hyperplane yang  terpisah sehingga bisa memaksimalkan margin dari kelas yang berbeda. Metode  SVM  juga  memiliki  kekurangan,  yaitu  pada  masalah yang mempunyai fitur yang sama dapat memengaruhi tingkat akurasi secara signifikan [10]−[12].

## C. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah metode probabilitas yang pertama kali diperkenalkan  oleh  seorang  ilmuwan  asal  Inggris,  yaitu Thomas  Bayes. Naïve  Bayes digunakan  untuk  memprediksi peluang di masa depan dengan menggunakan pengalaman yang ada di masa lalu [7], [6], [13]. Penerapan Naïve Bayes ke dalam analisis  sentimen harus mempunyai  dua proses penting, yaitu pelatihan  dan  pengujian  [4], [7].  Kelebihan Naïve  Bayes terletak  pada  kecilnya  jumlah  data  latih  yang  digunakan sehingga  perhitungan  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dan  efisien [1]. Adapun kelemahan Naïve Bayes yaitu jika pada pemilihan fitur terjadi kesalahan, tingkat akurasi akan menurun dan waktu perhitungan akan semakin bertambah [5] .

## D. Pre-processing
Data teks yang diambil dari media sosial Twitter terkadang memberikan tantangan tersendiri karena terdapatnya kata yang
tidak  baku,  penggunaan  bahasa  daerah,  atau  singkatan  yang tidak ada di dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) [7]. Untuk membuat data menjadi lebih terstruktur, diperlukan pre- processing .  Proses  ini  dilakukan  untuk  membuat  sebanyak mungkin  bahasa  yang  tidak  baku  menjadi  bahasa  baku  dan untuk  membersihkan  data  dari noise yang  ada  sehingga  data menjadi  lebih  terstruktur  sehingga  siap  untuk  dianalisis  [4], [13].
Terdapat  beberapa  proses  dalam pre-processing ,  yaitu sebagai berikut.
1)  Transform  Cases: Kata-kata  yang  tidak  berhubungan akan  diubah.  Misalnya,  kata  yang  mengandung  huruf  besar akan diubah semuanya menjadi huruf kecil atau lower case .
2)  Tokenize: Dalam proses ini, tanda baca, karakter khusus, simbol, atau karakter yang bukan termasuk huruf akan dihapus
3)  Filter  Token  (By  Length): Kata-kata  yang  lebih  pendek dari  empat  huruf  atau  lebih  dari  25  huruf  akan  dihapus, misalnya ‘tdk’, ‘yg’, dan ‘gan’.
4)  Stopword  Removal: Kata  atau  konjungsi  yang  tidak relevan,  misalnya  tetapi,  dengan,  untuk,  yang,  dan  kaya sambung lainnya, akan dihapus
5)  Stemming: Kata  yang  berimbuhan,  seperti  mem-,  me-, meny-,  meng-,  per-,  dan  ber-,  akan  diseleksi  dan  diubah menjadi kata dasar.
6)  Generate  n-Grams: Untuk  menyelesaikan  masalah dalam proses klasifikasi, n-grams akan digunakan. Kesalahan yang  biasanya  terjadi  adalah  penggunaan term tunggal. Contohnya,  kata  ‘buruk’  termasuk  dalam  sentimen  negatif, tetapi  jika  disandingkan  dengan  kata  negasi  akan  menjadi sentimen positif, misalnya ‘tidak buruk’.

## E. Term Weighting
Terhadap kata-kata yang sudah melalui pre-processing dan sudah berbentuk data numerik akan dilakukan pembobotan [5]. Term  weighting merupakan  tahap  pembobotan  untuk  setiap kata  sehingga  kemampuan  dalam  proses  analisis  sentimen menjadi  meningkat  [4],  [7].  Dalam  makalah  ini,  pembobotan dilakukan  menggunakan  TF-IDF.  Dalam  metode  ini, pembobotan  mengombinasikan  frekuensi  kata  dan  frekuensi dokumen [5], [7].

## III. M ETODOLOGI …
Pada  makalah  ini,  ada  beberapa  tahapan  yang  perlu dilakukan  agar  diperoleh  hasil  yang  terbaik.  Tahap-tahap  ini terdiri  atas  pengumpulan  data  dan  pelabelan  data,  kemudian dilanjutkan  dengan pre-processing .  Data  yang  sudah  melalui pre-processing akan  diklasifikasi  dengan  menggunakan algoritme Naïve  Bayes dan  SVM.  Proses  pengujian  akan dilakukan  dengan  metode k-Fold  Cross  Validation .  Gbr.  1 menunjukkan tahapan-tahapan yang dilakukan.

## A. Pengumpulan Data …
Prose pengumpulan data menggunakan teknik web scraping dengan tools Octoparse . Data  diambil  dari  bulan  November
2020  sampai  Februari  2021,  berdasarkan  kata  kunci “vaksinsinovac”  dan “vaksinmerahputih”.  Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 845 tweet dari setiap kata kunci. Data tweet yang dipakai  ini  merupakan  campuran dari tweet berita dan tweet tanggapan  masyarakat.  Data  tersebut  kemudian dipersiapkan untuk dibagi ke dalam data latih sebanyak 253 dan data  uji sebanyak  592 tweet .  Selanjutnya,  data  yang  sudah dikumpulkan  diberi  label  secara  manual  menurut  ahli  bahasa menjadi sentimen negatif atau positif.

## B. Pre-processing
Data-data yang sudah dikumpulkan dan dibagi menjadi data uji dan latih akan melalui tahap pre-processing menggunakan tools RapidMinerStudio.  Proses  ini  bertujuan  agar  data  dapat diklasifikasi dan untuk mempermudah proses analisis.
C. Pembobotan TF/IDF ….
Tahap selanjutnya adalah melakukan pembobotan terhadap setiap  kata  berdasarkan  frekuensi  dari term atau  istilah  yang muncul  pada  dokumen.  Pada  makalah  ini,  pembobotan dilakukan dengan metode TF-IDF.

## D. Klasifikasi …
Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritme Naïve Bayes dan  SVM.  Proses  ini  dilakukan  setelah  data  yang digunakan melalui proses pembobotan.

## E. Validasi
Data  yang  sudah  selesai  diklasifikasikan  divalidasi  dengan menggunakan k-fold Cross Validation. K-fold Cross Validation
Gbr. 1 Tahapan penelitian.
merupakan  metode  untuk  memisahkan  data  secara  acak  ke dalam K atau “ fold ”, serta menghilangkan noise atau bias pada kata  sehingga  dapat diperoleh  tingkat  akurasi  yang  tinggi. K- fold berfungsi untuk mengacak data ke dalam beberapa bagian,
tetapi mekanisme ini biasanya menyebabkan rata-rata  akurasi yang didapatkan menjadi tidak konstan [4], [7], [14].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam makalah ini, proses analisis dilakukan menggunakan tools RapidMiner.  Data  latih  dari  setiap  kata  kunci  yang digunakan dibagi secara manual sesuai dengan kelasnya, yaitu positif  atau  negatif,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  I. Selanjutnya,  proses  yang  dilakukan  adalah pre-processing . Tabel  II  merupakan  contoh  proses  dalam pre-processing. Diambil dua tweet yang dianggap dapat mewakili proses dalam pre-processing. Total  data  latih  yang  digunakan  yaitu  253 tweet .
Setelah  melalui pre-processing, data  latih  akan  ditentukan sebagai  kelas  positif  atau  negatif  berdasarkan  perhitungan SVM dan Naïve Bayes. Jika hasil confidence positif lebih besar daripada confidence negatif, maka hasil prediction dari kalimat tersebut positif. Sebaliknya, jika confidence negatif lebih besar daripada confidence positif,  maka  hasil prediction menjadi negatif. Pada Tabel III ditampilkan contoh hasil prediksi label data  latih.  Nantinya,  data  latih  akan  menjadi  bahan pembelajaran  untuk  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan data uji.

## A. Analisis Data Menggunakan Naïve Bayes
Data latih yang sudah melewati pre-processing akan menjadi bahan  pembelajaran  untuk  proses  klasifikasi  data  uji menggunakan algoritme Naïve Bayes . Pengujian dengan Naïve Bayes menggunakan nilai 10 k-fold , dengan total dari data yang digunakan akan dibagi menjadi sepuluh bagian secara acak dan akan  diulang-ulang  sebanyak  jumlah  kelompok  yang  sudah ditentukan. Hasil dari pengujian data latih menggunakan Naïve Bayes diperlihatkan pada Tabel IV.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  IV,  dapat  dilihat bahwa  analisis  menggunakan  metode Naïve  Bayes pada  kata kunci “Vaksin Sinovac” mendapatkan tingkat akurasi sebesar 78,68%,  presisi  68,17%,  dan recall 70,83%,  sedangkan  pada kata  kunci  “Vaksin  Merahputih”,  diperoleh  tingkat  akurasi sebesar 92,50%, presisi 61,66%, dan recall 65,00%. Untuk nilai rata-rata tingkat akurasi dengan metode Naïve Bayes , diperoleh persentase sebesar 85,59%.
T ABEL I S ENTIMEN D ATA L ATIH Kata Kunci Positif Negatif Jumlah “Vaksin Sinovac” 171 (68%)  82 (32%)  253 (100%) “Vaksin merahputih”  227 (90%)  26 (10%)  253 (100%)
T ABEL II C ONTOH H ASIL P RE - PROCESSING Tahapan Pre- processing Hasil
Kalimat asli T1: Kami sangat mendukung langkah pak Erick lakukan  membuat  vaksin  buatan  Merah  putih agar  tidak  ketergantungan  impor.  Semoga ditahun 2022 vaksin terealisasi dengan baik dan cepat VaksinMerahPutih
T2: H+1  pasca  VaksinSinovac  ,  badan  pegel2 kek abis workout. Lengan nyeri bgt di sekitaran bekas suntikan, ternyata ijo
Cases folding T1 :  kami  sangat  mendukung  langkah  pak  erick lakukan membuat vaksin buatan merah putih agar tidak  ketergantungan  impor.  semoga  ditahun 2022  vaksin  terealisasi  dengan  baik  dan  cepat vaksinmerahputih
T2: h+1 pasca vaksinsinovac, badan pegel2 kek abis workout. lengan nyeri bgt di sekitaran bekas suntikan, ternyata ijo
Tokenizing
T1: kami  sngt  mendukung  langkah  pak  erick lakukan membuat vaksin buatan merah putih agar tidak  ketergantungan  impor  semoga  ditahun vaksin  terealisasi  dengan  baik  dan  cepat vaksinmerahputih
T2: h pasca vaksinsinovac badan pegel kek abis workout  lengan  nyeri  bgt  di  sekitaran  bekas suntikan ternyata ijo
Filter token (by length) T1: kami sngt mendukung langkah erick lakukan membuat  vaksin  buatan  merah  putih  agar  tidak ketergantungan  impor  semoga  ditahun  vaksin terealisasi dengan baik cepat vaksinmerahputih
T2: pasca  vaksinsinovac  badan  pegel  abis workout  lengan  nyeri  sekitaran  bekas  suntikan ternyata Stopword removal T1: sngt  mendukung  langkah  erick  lakukan vaksin buatan merah putih ketergantungan impor semoga ditahun vaksin terealisasi cepat vaksinmerahputih
T2: pasca  vaksinsinovac  badan  pegel  abis workout lengan nyeri sekitaran bekas suntikan
Stemming
T1: sngt  mendukung  langkah  erick  lakukan vaksin buatan merah putih ketergantungan impor semoga ditahun vaksin terealisasi cepat vaksinmerahputih
T2: pasca  vaksinsinovac  badan  pegel  abis workout lengan nyeri sekitaran bekas suntikan
T ABEL III
C ONTOH H ASIL P REDICTION D ATA L ATIH Row Sentimen Prediction (Sentimen) Confidence (Positif) Confidence (Negatif) 1 Negatif Negatif 0,428 0,572 2 Negatif Positif 0,608 0,392 3 Positif Positif 0,702 0,298 4 Positif Positif 0,748 0,252 5 Negatif Positif 0,696 0,304 T ABEL IV
P ERSENTASE H ASIL P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN N AÏVE B AYES Kata Kunci Akurasi Presisi Recall Vaksin Sinovac 78,68% 68,17% 70,83% Vaksin Merahputih 92,50% 61,66% 65,00% Rata-rata 85,59% 64,92% 67,92%

## B. Analisis Data Menggunakan SVM …
Pengujian dengan SVM menggunakan data latih dan proses pengujian  yang  sama  dengan  yang  digunakan  pada  metode Naïve Bayes . Sebelumnya, data yang akan diproses diubah dari polinomial ke  binomial agar  dapat  dianalisis  dengan  metode SVM.  Hasil  pengujian  menggunakan  SVM ditunjukkan  pada Tabel V.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  V,  dapat  dilihat bahwa hasil analisis dengan menggunakan metode SVM pada kata  kunci  “Vaksin  Sinovac”  mendapatkan  tingkat  akurasi sebesar 77,05%, presisi 99,05%, dan recall 32,56%. Pada kata kunci  “Vaksin  Merahputih”  tingkat  akurasi  yang  didapatkan sebesar 91,77%, presisi 97,14%, dan recall 28,93%. Untuk nilai rata-rata  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  metode  SVM, diperoleh persentase sebesar 84,41%.

## C. Analisis Sentimen Menggunakan Naïve Bayes dan SVM
Hasil  analisis  sentimen  dengan  menggunakan Naïve  Bayes pada  kata  kunci  “Vaksin  Sinovac”  dan  “Vaksin  Merahputih”
ditunjukkan  pada  Gbr.  2  dan  Gbr.  3.  Gambar  tersebut merupakan hasil sentimen yang dilakukan terhadap 592 tweet data uji dengan menggunakan metode Naïve Bayes . Sentimen positif menjadi sentimen yang paling mendominasi pada kedua kata kunci, dengan persentase 66% pada “vaksinsinovac” dan 89%  pada  “vaksinmerahputih”,  sedangkan  untuk  sentimen negatif,  dihasilkan  persentase  sebesar  34%  pada  kata  kunci “vaksinsinovac” dan 11% “vaksinmerahputih”.
Selanjutnya,  hasil  analisis  sentimen menggunakan metode SVM  diperlihatkan  pada  Gbr.  4  dan  Gbr.  5.  Total  data  yang digunakan  sama  dengan  yang  dipakai  pada  metode Naïve Bayes ,  yaitu  592 tweet .  Pada  metode  SVM,  sentimen  positif yang  dihasilkan  lebih  banyak  daripada  metode Naïve  Bayes . Persentase  sentimen  positif  pada  kata  kunci  “vaksinsinovac” adalah  sebesar  96%  dan  sentimen  negatif  sebesar  4%.  Nilai persentase  sentimen  positif  yang  didapatkan  pada  kata  kunci “vaksinmerahputih”  yaitu  sebesar  98%  dan  sentimen  negatif sebesar 2%.

## V. K ESIMPULAN …
Hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  menunjukkan sentimen masyarakat terhadap tindakan vaksinasi yang dibuat oleh pemerintah Indonesia untuk menekan tingkat penyebaran COVID-19.  Hasil  analisis  sentimen  dengan  metode Naïve Bayes menggunakan kata kunci “vaksinsinovac” mendapatkan nilai sentimen positif sebesar 66% dan negatif 34%, sedangkan
T ABEL V P ERSENTASE H ASIL P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN SVM Kata Kunci Akurasi Presisi Recall Vaksin Sinovac 77,05% 99,05% 32,56% Vaksin Merahputih 91,77% 97,14% 28,93% Rata-rata 84,41% 98,10% 30,75%
Gbr.  2  Hasil  analisis  sentimen  menggunakan Naïve  Bayes pada  kata  kunci
“Vaksin Sinovac”.
Gbr.  3  Hasil  analisis  sentimen  menggunakan Naïve  Bayes pada  kata  kunci “Vaksin Merahputih”. Positif 66% Negatif 34% VAKSIN SINOVAC Positif Negatif Positif 89% Negatif 11%

## VAKSIN MERAHPUTIH
Positif Negatif
Gbr. 4 Hasil analisis sentimen menggunakan SVM pada kata kunci “Vaksin Sinovac”.
Gbr. 5 Hasil analisis sentimen menggunakan SVM pada kata kunci “Vaksin Merahputih”.
Positif 96% Negatif 4% VAKSIN SINOVAC Positif Negatif Positif 98% Negatif 2% VAKSIN MERAHPUTIH Positif Negatif
kata kunci “vaksinmerahputih” menghasilkan sentimen positif 89%  dan  negatif  11%.  Hasil  sentimen  pada  metode  SVM menggunakan  kata  kunci  “vaksinsinovac”  mendapatkan persentase  positif  sebesar  96%  dan  negatif  4%,  sedangkan persentase sentimen positif pada kata kunci “vaksinmerahputih” sebesar 98% dan negatif 2%.
Dari  hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sentimen  positif menjadi  sentimen  yang  paling  mendominasi  pada  kedua metode yang digunakan, dengan kata kunci “vaksinmerahputih”  yang  paling  banyak  mendapatkan sentimen positif. Oleh karena itu, dapat dinilai bahwa tindakan vaksinasi  yang  dibuat  mendapat  respons  positif  dari masyarakat. Faktor-faktor yang memengaruhi sentimen positif pada  masyarakat  adalah  kesadaran  masyarakat  akan  dampak yang disebabkan oleh pandemi COVID-19 sehingga tindakan vaksinasi  dinilai  sangat  membantu  dalam  menekan  tingkat penyebaran COVID-19, sedangkan sentimen negatif dihasilkan dari  banyaknya  berita  hoaks  yang  beredar  di  masyarakat tentang  vaksinasi,  terlebih  untuk  vaksin  Sinovac  yang merupakan  produksi  China  sehingga  membuat  masyarakat banyak berpendapat negatif.
Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes mempunyai  rata- rata  tingkat  akurasi  lebih  besar  dengan  persentase  sebesar 85,59%, sedangkan metode SVM 84,41%. Dari hasil tersebut dapat  diasumsikan  bahwa  metode  klasifikasi  dengan menggunakan Naïve  Bayes adalah  yang  terbaik  pada  kasus ini. … Pengembangan selanjutnya dari penelitian ini yaitu perlunya dilakukan pre-processing yang  lebih  baik  lagi  sehingga  data yang dianalisis menjadi lebih baik dan akan menambah tingkat akurasi. Selain itu, perlu ditambahkan sumber data dari media sosial  yang  lain,  misalnya  Facebook,  sehingga  data  yang didapatkan  lebih  beragam.  Perlu  juga  dilakukan  pengujian dengan  algoritme  yang  lain  sehingga  dapat  dicari  algoritme yang tepat untuk menganalisis kasus ini.

## R EFERENSI
[1]  A.F.  Watratan,  A.  Puspita  B.,  dan  D.  Moeis,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology , Vol. 1, No. 1, hal. 7–14, 2020.
[2]  A. Susilo, C.M. Rumende, C.W. Pitoyo, W.D. Santoso, M. Yulianti, dkk., “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini,” Jurnal Penyakit Dalam Indonesia , Vol. 7, No. 1, hal. 45-67, 2020. [3]  V.N.  Setiawan  (2020)    “Riset  Medsos:  Publik  Lihat  Negatif  Kebijakan Pemerintah Atasi Corona,” [Online],
https://katadata.co.id/agungjatmiko/berita/5ea5c764827c4/riset-medsos- publik-lihat-negatif-kebijakan-peemerintah-atasi-corona,  tanggal  akses: 30-Sep-2020.
[4]  V.K.S.  Que,  A.  Iriani,  dan  H.D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen Transportasi  Online  Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berbasis Particle  Swarm  Optimization,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , Vol. 9, No. 2, hal. 162–170, 2020.
[5]  S.  Hikmawan,  A.  Pardamean,  dan  S.N.  Khasanah,  “Sentimen  Analisis Publik terhadap Joko Widodo terhadap Wabah Covid-19 Menggunakan Metode Machine Learning,” Jurnal Kajian  Ilmiah ,  Vol.  20,  No. 2, hal. 167–176, 2020.
[6]  N.D. Susanti, E. Sediyono, dan I. Sembiring, “Uji Perbandingan Akurasi Analisis  Sentimen  Pariwisata  Menggunakan  Algoritma  Support  Vektor Machine dan Naive Bayes,” Nusantara of Engineering , Vol. 3, No. 2, hal. 26–33, 2016.
[7]  H. Tuhuteru dan A. Iriani, “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang  Ambon  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  dan Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT ,
Vol. 3, No. 3, hal. 394–401, 2018.
[8]  A. D’Andrea, F. Ferri, P. Grifoni, dan T. Guzzo, “Approaches, Tools and Applications  for  Sentiment  Analysis  Implementation,” International Journal of Computer Applications , Vol. 125, No. 3, hal. 26–33, 2015.
[9]  R.  Moraes,  J.F.  Valiati,  dan  W.P.G.  Neto,  “Document-level  Sentiment Classification:  An  Empirical  Comparison  Between  SVM  and  ANN,” Expert Systems with Applications , Vol. 40, No. 2, hal. 621–633, 2013.
[10]  N.  Yunita,  “Analisis  Sentimen  Berita  Artis  dengan  Menggunakan Algoritma  Support  Vector Machine dan  Particle  Swarm Optimization,” Jurnal Sistem Informasi STMIK Antar Bangsa , Vol. 5, No. 2, hal. 104– 112, 2016.
[11]  J.S.  Chou,  M.Y.  Cheng,  Y.W.  Wu,  dan  A.D.  Pham,  “Optimizing Parameters  of  Support  Vector  Machine  Using  Fast  Messy  Genetic Algorithm for Dispute Classification,” Expert Systems with Applications , Vol. 41, No. 8, hal. 3955–3964, 2014.
[12]  A.S.H.  Basari,  B.  Hussin,  I.G.P.  Ananta,  dan  J.  Zeniarja,  “Opinion Mining  of  Movie  Review  Using  Hybrid  Method  of  Support  Vector Machine and Particle Swarm Optimization,” Procedia Engineering , Vol. 53, hal. 453–462, 2013.
[13]  H.  Irsyad,  A.  Farisi,  dan  M.R.  Pribadi,  “Klasifikasi  Opini  Masyarakat terhadap  Jasa  ISP  MyRepublic  dengan  Naïve  Bayes,” Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 8, No. 1, hal. 30- 34, 2019.
[14]  E. Indrayuni, “Analisa Sentimen Review Hotel Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” Jurnal Evolusi , Vol. 4, No. 2, hal. 20–27, 2016.