## Analisis Sentimen Vaksinasi Booster Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN
Afid Rozaqi 1 , Agung Triayudi 1,* , Rima Tamara Aldisa 2
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 afid.Rozaqi@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 26/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- COVID-19  atau  virus  corona  telah  menyebar  keseluruh  dunia,  salah  satunya  negara  Indonesia.  Telah  banyak permasalahan akibat virus ini selama 2 tahun di Indonesia, dan telah dilakukan berbagai upaya dan kebijakan oleh pemerintah untuk mengendalikan dampak yang tidak menjadi lebih buruk oleh virus corona ini, upaya tersebut adalah tindakan vaksinasi terhadap masyarakat Indonesia, dan di awal tahun 2022 ini pemerintah memulai program baru yaitu vaksinasi booster. Banyak tannggapan masyarakat yang pro maupun kontra terhadap program tersebut di Twitter. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen warga Indonesia terhadap vaksinasi booster di Indonesia. Data yang didapat sebanyak 2000 tweet yang didapat dari kata kunci “vaksin booster” pada Twitter. Kemudian data dibagi menjadi data latih (training) dan data uji (testing) kemudian dijadikan tiga porsi yang berbeda yaitu 60/40, 70/30, dan 80/20. Hasil pengujian yaitu bahwa performa yang terbaik terdapat pada pengujian porsi 80% data latih 20% data uji menggunakan algoritma K-NN, pengujian tersebut menghasilkan hasil nilai paling tinggi yaitu akurasi 78.62% dan AUC 0.845 dan dikategorikan sebagai good classification. Dengam hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  model  algoritma  K-NN  dengan  porsi  80%  data  latih  (training)  adalah  yang  terbaik  dalam klasifikasi  analisis  sentimen  vaksinasi  booster.  Hasil  sentimen  pada  data  uji  yaitu,  positif  berjumlah  303  data  tweet  dan sentimen negatif berjumlah 93 data tweet. Hasil sentimen positif yang lebih banyak menunjukkan bahwa vaksinasi booster di Indonesia dapat diterima dan mendapatkan banyak dukungan dari masyarakat Indonesia pada media sosial Twitter.
Kata kunci: Virus Corona; Vaksinasi Booster; Sentimen; Naïve Bayes; K-NN.
Abstract- Covid-19 or the corona virus has spread throughout the world, one of which is Indonesia. There have been many problems due to this virus for 2 years in Indonesia, and various efforts and policies have been made by the  government to control the impact that does not become worse by this corona virus, these efforts are vaccination actions against the Indonesian people, and in early 2022 the government started a new program, namely booster vaccination. Many people are pro and contra to  the  program  on  social  media  Twitter.  This  study  was  conducted  with  the  aim  of  knowing the  sentiment  of  Indonesians towards  booster  vaccination  in  Indonesia.The  data  obtained  as  many  as  2000  tweets  obtained  from  the  keyword  "booster vaccine" on Twitter. Then the data is divided into training data and test data (training) then made into three different portions, namely 60/40, 70/30, and 80/20. The test results are that the best performance is found in testing a portion of 80% of the training data 20% of the test data using the K-NN algorithm, the test produced the highest value results, namely 78.62% accuracy and AUC 0.845 and categorized as good classification. The results show that the K-NN algorithm model with an 80% portion of training data is the best in the classification of booster vaccination sentiment analysis. The sentiment results in the test data were positive with 303 tweet data and negative sentiment totaled 93 tweet data. The results of more positive sentiments show that  booster  vaccinations  in  Indonesia  are  acceptable  and  get  a  lot  of  support  from  the  Indonesian people  on social  media Twitter.
Keywords: Coronavirus; Booster Vaccination; Sentiment; Naïve Bayes; K-NN.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  tahun  2019  di  Wuhan,  China  telah  terjadi  kemunculan  pertama  suatu  virus  bernama  corona  atau COVID-19 .  Virus  corona  sangatlah  berbahaya  yang  dimana  penyebarannya  sangat  cepat,  dan  sudah  hampir menyeluruh  ke  seluruh  penjuru  dunia. WHO menginformasikan  bahwa  sudah  banyak  negara-negara  yang melaporkan bahwa negaranya sudah terjangkit virus corona atau COVID-19 [1]. Indonesia adalah salah satu negara yang juga terdampak wabah virus corona. Virus ini pertama kali di Indonsia pada Maret 2020, yang pertama kali terjangkit adalah warga Depok, Jawa Barat [2]. Sejak saat kejadian itu, diketahui semakin banyaknya yang mulai terjangkit  virus  corona  ini  hingga  menyeluruh  ke  seluruh  daerah  Indonesia.  Pandemi  yang  semakin  meluas  di Indonesia mengakibatkan permasalahan-permasalahan pada berbagai bidang sektor, seperti pendidikan, ekonomi, kesehatan.    Dengan  kondisi  negara  yang  mengalami  pandemi  tersebut,  maka  pemerintah Indonesia  melakukan upaya-upaya dan kebijakan untuk mencegah dan mengurangi persebaran virus corona ini agar tidak banyak lagi dampak negatif yang akan terjadi pada masyarakat Indonesia. Vaksinasi adalah salah satu cara upaya pemerintah menekn penyebaran virus corona ini, dari tahun 2020 sampai 2021 sudah dilakukannya 2 tahap atau dosis vaksin yang mbahwa akan dilakukannya program vaksinasi COVID-19 dosis ketiga ( booster ). Sudah tiga bulan program vaksinasi dosis ketiga dilaksanakan, banyak berbagai tanggapan dan opini dari masyarakat Indonesia, mulai dari respon yang mendukung maupun yang bertentangan ataupun menolak. Dalam menganalisis pendapat atau opini masyarakat yang terdapat dimedia sosial yaitu Twitter , bisa dilakukannya dengan berbagai metode analisis yaitu di antaranya metode analisis sentimen.
Analisis sentimen adalah cabang dari data mining yang digunakan untuk menganalisis data tekstual berupa opini  untuk  menghasilkan  informasi  dengan  nilai  positif  dan  negatif  [3].  Analisis  sentimen  adalah  studi  untuk
menganalisis positif atau  pendapat negatif yang diungkapkan oleh pengguna pada media sosial seperti Facebook , Twitter , atau dalam data sosial[4]. Data mining merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mencari informasi atau pola pada data yang sudah dipilih dengan menggunakan metode tertentu [5]. Terdapat beberapa model atau fungsi  pada  data  mining  yaitu association  rule  mining,  classification,  feature  selection, dan clustering [6]. Klasifikasi  memiki  algoritma-algoritma  yang  bisa  digunakan  atau  diimplementasikan  dalam  suatu  data.  Dari algoritma-algoritma  itu  tentunya  terdapat  salah  satu  yang  mempunyai  akurasi  tertinggi  dan  akurasi  klasifikasi dapat  mempengaruhi  kinerja  klasifikasi[7].  Akurasi  algoritma  dapat  dihitung  secara  manual  berdasarkan Confussion  Matrix atau  dapat  dilihat  menggunakan  perangkat  lunak  yaitu Rapidminer [8].  Beberapa  penelitian mengenai  analisis  sentimen  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Seperti  pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh Slamet Harry Ramadhani mengenai analisis sentimen vaksinasi Astra Zeneca pada media sosial Twitter dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan K-NN .  Hasil  dari  penilitian  ini  mendapatkan  tingkat    akurasi  yang berbeda,  yaitu  pada  pengujian Naïve  Bayes mempunyai  akurasi  bernilai  90.71%,  pada  pengujian K-NN menghasilkan  akurasi  bernilai  74.78%[9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Syarifuddin  mengenai analisis sentimen mengenai COVID-19 pada website twitter memakai algoritma Naïve Bayes dan K-NN . Penelitian ini menghasilkan nilai yang tinggi pada algoritma Naïve Bayes yaitu nilai accuracy sebesar 63.21% dan precision sebesar 66.40% dibandingkan algoritma K-NN pada nilai accuracy sebesar 58.10%. Didaptkan opini masyarakat pada twitter yang memiliki kecenderungan positif yang berdasarkan dari jumlah opini yang positif yaitu sebesar 610 dibandingkan dengan opini negatif sebesar 488[10].
Penelitian yang dilakukan oleh Achmad Bayhaqy tentang analisis sentimen E-commerce di Bukalapak dan Tokopedia  pada  media  sosial twitter .  Penelitian  menghasilkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes mempunyai  nilai tertinggi  dibandingkan  dengan  metode  algoritma lainnya,  yaitu  nilai  akurasi  sebesar  77%,  presisi  88,50%,  dan recall 64%[11].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hanif  Sudira  tentang  analisis  sentimen  terhadap kepuasan pelanggan terhadap digital layanan pembayaran (Go-Pay, Ovo, dan LinkAja) di Indonesia pada media sosial instagram. Hasil penelitian ini dengan 3800 data latih dan 200 data uji dengan menggunakan 20 k-fold cross validation  menunjukkan  bahwa  GO-PAY  memiliki  semua  jenis  pelanggan  yang  puas,  sedangkan  OVO  dan LinkAja mempunyai lebih banyak sentimen netral. Algoritma klasifikasi yang paling akurat diimplementasikan dalam penelitian ini adalah algoritma pengklasifikasi K-NN , meningkat hingga 90%. Hasil analisis sentimen akhir dari  penelitian ini berkontribusi  pada kondisi  kepuasan pelanggan saat  ini terhadap Go-Pay, Ovo, dan LinkAja sebagai penyedia layanan pembayaran digital di Indonesia dan mungkin masukan kepada pemangku kepentingan terkait[12].  Banyaknya  penelitian  terdahulu  seperti  diatas,  membuktikan  bahwa  dapat  dilakukannya  analisis sentimen menggunakan pendekatan machine learning untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap masalah yang  sedang  terjadi  atau  topik  yang  sedang  dibicarakan  di  media  sosial.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas, didapatkannya  suatu    permasalahan  tentang  “analisis  sentimen  opini  masyarakat  tentang  Vaksinasi Booster di media sosial twitter”. Data tweet yang dipakai berjumlah 2000 tweet , dengan kata kunci ”vaksin booster” Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah dapat mengelompokkan opini masyarakat menjadi dua kelas yaitu negatif dan positif  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dan K-NN sehingga  bisa  mengetahui  opini  masyarakat  terhadap vaksinasi dosis ketiga ( booster ), penelitian ini juga bertujuan menghasilkan nilai accuracy dan hasil AUC untuk mengetahui  algoritma  terbaik  dalam  mengklasifikasi  sentimen  vaksinasi  booster. Naïve  Bayes merupakan algoritma yang sangat baik digunakan pada data yang jumlahnya banyak dan bisa missing value atau data yang kosong  dengan  memakai  perhitungan  probabilitas  dan  statistik  yang  memprediksi  suatu  data  berdasarkan  pada pengujian yang dilakukan sebelumnya[13].
Salah satu algoritma pada model klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma pengklasifikasi lainnya yaitu Naïve Bayes [14]. K-NN adalah metode supervised yang artinya memerlukan data latih ( training ) untuk proses mengklasifikasi suatu objek dengan jarak terdekat. Perhitungan pada metode K- NN yaitu data yang sudah melewati pra proses akan dipakai menjadi data training untuk data yang ingin diujikan, dengan mengukur kedekatan yang ada[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang dilakukan.
Pada  gambar  1,  dijelaskannya  tahapan-tahapan  proses  penilitian  ini.  Tahapan  pertama  yaitu  dari pengumpulan data (crawling data), pelabelan (labelling) kemudian pre-processing, setelah itu dilakukan validasi dan evaluasi yang bertujuan untuk pengujian algoritma Naive Bayes dan K-NN, pembelajaran pada algoritma yang telah dilakukan sebelumnya diuji cobakan pada data uji yang akan menghasilkan analisis sentimen pada data uji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling Data
Crawling data adalah proses awal dalam penelitian ini, proses crawling data ini menggunakan tools Rapid Miner dengan  cara  menghubungkannya  pada API-Twitter ,  kemudian  mencari  data tweet dengan keyword “vaksin booster”. Pada penilitian ini dilakukannya dua pengujian berdasarkan jumlah data yang berbeda. Data yang sudah terkumpul kemudian disimpan ke dalam file excel . Proses crawlling data dapat dilihat pada gambar 2. Kemudian dilakukannya proses cleaning data untuk menghilangkan karakter-karakter tertentu seperti karakter RT, @, dan URL pada teks data tweet. Proses clensing data dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 2. Crawling Data menggunakan Rapid Miner
Gambar 3. Proses Cleaning Data

## 3.2 Rancangan Skenario
Dalam penelitian ini, pengujian performa pada dua metode algoritma akan dilakukan. Untuk itu penulis berencana membuat  skenario  dengan porsi  yang berbeda pada data latih  ( training ) dan data uji ( testing ). Oleh karena itu, dengan  skenario  ini  berharap  dapat  menunjukkan  bagaimana  performa  masing-masing  metode  algoritma  yang diuji berdasarkan porsi yang berbeda-beda dan dapat mengetahui mana yang terbaik untuk mengklasifikasi analisis sentimen  vaksinasi booster .  Tabel  1  menunjukkan  skenario  yang  dibuat.  Proporsi  yang  sering  digunakan  oleh peneliti yaitu 80/20, 70/30, atau 60/40[16].

## Tabel 1. Tabel Rencana Simulasi
PORSI DATA Latih (Training)  Uji (Testing)  Latih (Training)  Uji (Testing) 60/40 60% 40% 1200 800 70/30 70% 30% 1400 600 80/20 80% 20% 1600 400

## 3.3 Pre-processing
Setelah tahapan crawling data, didapatkan sekumpulan data ( dataset ) yang banyak yang masih dalam berbentuk unstructured data yaitu data yang tidak terstruktur dan belum siap dilakukannya analisis lebih lanjut maka dataset harus  terlebih  dahulu  melalui  tahapan  proses text  pre-processing yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  atau mengatasi noisy pada data agar hasil dari perhitungan menjadi lebih baik. Alur pada text pre-processing yaitu, case folding, filtering, tokenizing, dan stopword removal [17].

## 3.4 Validasi dan Evaluasi
Kemudian, pada tahap validasi digunakannya operator Cross Validation yang di dalamnya terdapat proses-proses yang dapat digunakan untuk melakukan pengklasifikasian analisis sentimen. Pada tahapan ini, dilakukannya juga proses pelatihan dan implementasi algoritma Naïve Bayes dan K-NN dan juga dilakukannya proses-proses yang menghasilkan prediksi kelas sentimen atau label pada data latih. Pada gambar 5 dapat dilihat proses-proses yang terdapat pada operator validasi tersebut.
Gambar 5. Operator Validasi dan Evaluasi
Dalam pengujian terhadap data testing, perlu dilakukannya evaluasi terhadap hasil prediksi. Hasil pengujian testing menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-NN divisualisasikan pada Confusion Matrix untuk melihat nilai akurasi  ( accuracy ).  Pada  proses  ini  juga  dilakukannya  pengujian  pada  dua  algoritma  yang  menghasilkan  nilai AUC.    Terdapat  panduan range untuk  mengklasifikasikan  keakuratan  menggunakan AUC yaitu[18]:  0.50-0.60 ( Failure), 0.70-0.80  ( Fair Classification) 0.60-0,70  ( Poor Classification), 0.80-0.90  ( Good Classification),  dan 0.90-1.00 ( Excellent Classification). Pada penlitian ini, proses analisis sentimen dilakukan menggunakan tools RapidMiner . Keseluruhan proses analisis sentimen dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 6. Proses keseluruhan analisis sentimen
Pada  gambar  diatas,  terdapat  operator Read  Excel untuk import data  hasil  dari crawling data,  operator Subprocess digunakan  untuk cleansing data,  operator Multiply digunakan    untuk  menduplikat  data  untuk kebutuhan proses training dan testing , operator Filter Example digunakan untuk memfilter data menjadi data latih atau data uji, operator Process Documents digunakan untuk proses Preprocessing Data, operator Cross Validation digunakan untuk proses validasi yang di dalamnnya terdapat terdapat proses pelatihan dan penerapan algoritma data mining ,  pada  operator Apply Model (2)  untuk  mengimplementasikan  model  algoritma  yang  telah  dilatih sebelumnya menggunakan data latih  dan bertujuan untuk  melakukan klasifikasi  analisis sentimen pada data uji yang belum mempunyai label.

## 3.5 Crawling Data
Dari proses crawling data menggunakan tools RapidMiner pada gambar 1 berhasil mendapatkan data berjumlah 2000 data yang didapat dari kata kunci “vaksin booster”. Data tersebut kemudian dibagi menjadi tiga porsi data yaitu 60% data training atau latih sebanyak 1200 data kemudian 70% data training sebanyak 1400 data dan 80% data training sebanyak  1600  data  kemudian.  Data  dibagi  juga  menjadi  1000 tweet dan  2000 tweet .  Pada  1000 tweet , data testing berjumlah 800 tweet dan data uji berjumlah 200 tweet . Kemudian pada 2000 data, data testing berjumlah 1600 tweet dan data uji berjumlah 400 tweet . Selanjutnya dilakukannya labelling secara manual pada data latih dengan kategori positif dan netral seperti pada gambar 7.
Tabel 2. Hasil Sentimen Data Training
POSITIF  NEGATIF 60% 1200 Data Training 794 406 70% 1400 Data Training 941 459 80% 1600 Data Training 1109 491

## 3.6 Pre-processing
Berikut gambar 8 data latih sebelum pre-processing dan gambar 8 setelah pre-processing.
Gambar 8. Data Latih Sebelum Pre-Processing
Gambar 9. Hasil Data Latih Setelah Pre-Proceesing
Setelah tahap data cleaning , selanjutnya dilakukannya pre-processing pada data latih yang bertujuan untuk menghasilkan  sebuah  teks  menjadi  data  yang  mudah  diproses  oleh  sistem.  Tahap  pre-processing  dibutuhkan sebelum melakukan evaluasi atau pemodelan algoritma. Pada tahap ini dilakukan tokenize untuk memecah kalimat pada teks menjadi beberapa kata-kata, lalu transform case untuk mengubah teks menjadi huruf kecil semua, filter tokens untuk menghilangkan kata yang jumlah hurufnya tidak memenuhi range yang ditetapkan, dan yang terakhir filter stopwords untuk menghilangkan kata-kata yang tidak memiliki arti. Perubahan pada teks data latih sebelum dan sesudah pre-processing dapat dilihat pada gambar 8 dan gambar 9.

## 3.7 Hasil Validasi dan Evaluasi
Setelah  melewati  proses  pre-processing,  data  latih  (training)  digunakan  sebagai  pembelajaran  atau  melatih algoritma  untuk  proses  klasifikasi  data  uji  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-NN.  Pengujian dengan dua algoritma menggunakan operator Cross Validation yang akan menghasilkan nilai accuracy dan AUC.
Tabel 3. Contoh Hasil Evaluasi Pada Dua Jenis Jumlah Data Latih ( Training ) JUMLAH DATA TRAINING Naïve Bayes K-NN Accuracy AUC Accuracy AUC 60% (1200 Data Training ) 67.50% 0.553%  75.33% 0.810% 70% (1400 Data Training ) 70.50% 0.590%  76.07% 0.828% 80% (1600 Data Training ) 72.38% 0.535%  78.62% 0.845%
Dari tabel 3 diatas, dari pengujian 60% data training menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai accuracy yang lebih besar, yaitu 75.33% dan nilai AUC yang lebih besar juga yaitu 0.810%, dengan nilai tersebut algoritma K-NN lebih baik dan dikategorikan good classification . Lalu pada pengujian 70% data training , menghasilkan nilai accuracy 70.50% dan nilai AUC sebesar 0.590% dengan menggunakan algoritma Naive Bayes , pada algoritma K-NN menghasilkan nilai yang lebih besar yaitu accuracy sebesar 76.07% dan nilai AUC sebesar 0.828% yang berarti dikategorikan sebagai good classification . Pengujian terakhir yang dilakukan menggunakan 80% data training menghasilkan nilai accuracy 72.38% dan AUC 0.535% menggunakan algoritma Naive Bayes , kemudian menggunakan algoritma K-NN  menghasillkan nilai yang leih besar yaitu accuracy sebesar 78.62% dan AUC sebesar 0.845% yang berarti dikategorikan dalam good classification.
Berdasarkan  pada  pengujian  tiga  jumlah  data  training  yang  berbeda  menggunakan  dua  algoritma,  Pada gambar  10  dan  11,  algoritma  K-NN  selalu  menunjukkan  nilai accuracy dan  AUC  yang  selalu  lebih  tinggi dibandingkan algoritma Naive Bayes disetiap pengujiannya dan pada pengujian 80% data training merupakan yang paling baik dalam menghasilkan nilai accuracy dan AUC yang paling tinggi dibandingkan pengujian mengunakan 60%  dan  70%  data training .  Nilai accuracy dan  AUC  terbaik  terdapat  pada  pengujian  80%  data training menggunakan  algoritma  K-NN  yaitu  nilai accuracy sebesar  76.82%  dan  AUC  sebesar  0.845%,  dengan  begitu dikategorikan good classification . Algoritma K-NN dengan porsi 80% data training dan 20% data uji, merupakan menjadi model terbaik untuk klasifikasi analisis sentimen vaksinasi booster.
Gambar 10. Accuracy K-NN 80% Data Training
Gambar 11. AUC K-NN 80% Data Training
Hasil nilai akurasi pada confusion matrix juga dapat dihitung secara manual seperti yang dibawah ini:
𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 ∶ True Negative + True Positive Total Data Matrix ×  100% (19)
Accuracy : 1003+255 1003+255+106+236 × 100%
= 1258 1600 × 100%
=  0,78625 × 100% =  78,62%
Akurasi menunjukkan seberapa akurat metode dalam mengklasifikasikan data dengan baik.  Dengan begitu, bisa mengetahui sejauh mana akurat nilai akurasi pada kinerja sistem untuk mengetahui informasi yang dibutuhkan pengguna ( user ) menggunakan hasil yang disediakan oleh sistem[20].

## 3.8 Hasil Analisis Sentimen
Setelah  selesai  melakukan  proses crawling  data,  cleansing  data,  pre-processing, dan  evaluasi,  maka  akan didapatkan hasil analisis sentimen pada data uji.
Tabel 4. Hasil analisis sentimen data uji
K-NN POSITIF  NEGATIF 20% (400 data uji)  303
Gambar 12. Diagram Hasil Sentimen Data Uji
Tabel di atas dihasilkan dari operator apply model (2) yang memperlihatkan hasil analisis sentimen pada pengujian 20% data uji menggunakan model algoritma K-NN, menghasilkan sentimen positif sebanyak 303 data dan sentimen negatif sebanyak 97 negatif. Pada gambar 12 adalah result apply model (2) yang memperlihatkan beberapa data uji yang telah diprediksi sentimennya berdasarkan besaran nilai confidence yang mendekati nilai 1.
Gambar 13. Prediksi Sentimen Data Uji.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian pada skenario tiga jenis porsi jumlah data training yang berbeda dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan K-NN menunjukkan bahwa performa yang terbaik terdapat pada pengujian porsi 80% data latih ( training )  20%  data  uji ( testing )  dengan  menggunakan  algoritma K-NN ,  pengujian  tersebut  menghasilkan  hasil nilai  paling  tinggi  yaitu  akurasi  ( accuracy )  sebesar  78.62%  dan AUC sebesar  0.845  yang  artinya  dapat dikategorikan  dalam good  classification .  Dengam  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  algoritma K-NN dengan porsi 80% data latih ( training ) adalah yang terbaik dalam klasifikasi analisis sentimen vaksinasi booster . Pengujian dengan porsi  80% data latih  ( training ) 20% data uji ( testing ) dengan menggunakan algoritma K-NN juga berhasil memprediksi sentimen pada data uji, yaitu sentimen positif berjumlah 303 data tweet dan sentimen negatif berjumlah 93 data tweet . Hasil sentimen positif yang lebih banyak dibandingkan sentimen negatif tersebut dapat disimpulkan bahwa vaksinasi booster di Indonesia dapat diterima dan mendapatkan banyak dukungan dari masyarakat Indonesia pada media sosial Twitter .

## REFERENCES
[1] A. F. Watratan, A. P. B, D. Moeis, S. Informasi, and S. P. Makassar, (2020) “Journal of applied computer science and technology  ( JACOST ) Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat  Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020.
[2] A. Susilo et al. , (2020) “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 7, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[3] D.  Ramadhan  and  E.  B.  Setiawan,  (2019)  "Analisis  Sentimen  Program  Acara  di  SCTV  pada  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine,” Telkomuniversity.Ac.Id , vol. 6, no. 2, pp. 9736–9743, 2019, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/10708.
[4] S. H. Lee, Y. W. Cho, E. T. Im, and G. Y. Gim, (2019) “A Study on Customer Satisfaction Analysis of Public Institutions using Social Textmining,” Proc. - 20th IEEE/ACIS Int. Conf. Softw. Eng. Artif. Intell. Netw. Parallel/Distributed Comput. SNPD 2019 , pp. 385–394, 2019, doi: 10.1109/SNPD.2019.8935791.
[5] I.  Hidayanti,  T.  B.  Kurniawan,  and  A.  Afriyudi,  (2020)  “Perbandingan  Dan  Analisis  Metode  Klasifikasi  Untuk Menentukan Konsentrasi Jurusan,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 16–21, 2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1067.
[6] I.  Lishania,  R.  Goejantoro,  and Y.  N.  Nasution,  (2019).  "Perbandingan Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  dan Metode Decision Tree Algoritma (J48) pada Pasien Penderita Penyakit Stroke di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda,” J. Eksponensial , vol.
10, no. 2, pp. 135–142, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/571.
[7] U.  Riyanto,  (2019)    “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  Dalam Mengklasifikasikan  Jumlah  Pembaca  Artikel  Online,” JIKA  (Jurnal  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  62–72,  2019,  doi: 10.31000/.v2i2.1521.
[8] Ainurrohmah, (2021)  “Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” Prisma , vol. 4, pp. 493– 499, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/.
[9] S.  H.  Ramadhani  and  M.  I.  Wahyudin,(2022)    “Analisis  Sentimen  Terhadap  Vaksinasi  Astra  Zeneca  pada  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 4, pp. 526– 534, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i4.530.
[10]  M. Syarifuddin, (2022) “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[11]  A. Bayhaqy, (2018) “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree , K-Nearest Neighbor , and Naïve Bayes,” 2018 Int. Conf. Orange Technol. , pp. 1–6.
[12]  H. Sudira, A. L. Diar, and Y. Ruldeviyani, (2019) “Instagram Sentiment Analysis with Naive Bayes and KNN: Exploring Customer Satisfaction of Digital Payment Services in Indonesia,” 2019 Int. Work. Big Data Inf. Secur. IWBIS 2019 , pp. 21–26, 2019, doi: 10.1109/IWBIS.2019.8935700.
[13]  P. Studi and M. Informatika, (2018)  “Perbandingan data mining SVM dan NN untuk klasifikai penyakit ginjal kronisS,” vol. 14, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[14]  D.  Xhemali,  C.  J.  Hinde,  and  R.  G.  Stone,  (2009)  “Naive  Bayes  vs.  Decision  Trees  vs.  Neural  Networks  in  the Classification  of  Training  Web  Pages,” Int.  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  16–23,  2009,  [Online].  Available: http://cogprints.org/6708/.
[15]  S. Nasional, T. Elektro, S. Informasi, and T. Informatika, “Studi Komparasi Metode Klasifikasi K-Nearest Neghbor dan Naïve Bayes dalam Mengidentifikasi Kepuasan Pelanggan Terhadap Produk,” pp. 333–338, 2022.
[16]  S. Raschka, (2018)  “Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning,” 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1811.12808.
[17]  E. A. Sukma, A. N. Hidayanto, A. I. Pandesenda, A. N. Yahya, P. Widharto, and U. Rahardja, (2017) “Sentiment Analysis of the New Indonesian Government Policy (Omnibus Law) on Social Media Twitter,” Proc. - 2nd Int. Conf. Informatics, Multimedia, Cyber, Inf. Syst. ICIMCIS 2020 , no. July 2017, pp. 153–158, 2020, doi: 10.1109/ICIMCIS51567.2020.9354287.
[18]  D. K. Widiyati, M. Wati, and H. S. Pakpahan, (2018) “Penerapan Algoritma ID3 Decision Tree Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 125, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i2.1864.
[19]  M.  M.  Ikram,  (2021)  “Keputusan  Penggunaan  Layanan  GoFood  Selama  Masa  Pandemi  Covid-19,” J.  Ilm.  Manaj. Kesatuan , vol. 9, no. 2, pp. 71–80, 2021, doi: 10.37641/jimkes.v9i2.467.
[20]  F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, (2021) “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, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[21] Aldisa, R. T., & Maulana, P. (2022). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Vaksinasi Booster COVID-19 Dengan Perbandingan  Metode  Naive  Bayes,  Decision  Tree  dan  SVM. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , 4 (1), 106-109.