Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN
Slamet Harry Ramadhani 1* , Muhammad Iwan Wahyudin 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 31 December 2021 Received in revised form 11 January 2022 Accepted 6 February 2022 Available online October 2022
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i4.530
Keywords: Astra Vaccine Sentiment Analysis; Zeneca; Naive Bayes; K-NN.
Kata Kunci: Analisis Sentimen Vaksin Astra; Zeneca; Naïve Bayes; K- NN.

## a b s t r a c t
The  number  of  positive  examples  of  Coronavirus  continues  to  grow  every  day,  especially  in Indonesia.  In  an  effort  to  reduce  the  surge  in  the  higher  case,  the  government  carried  out vaccination programs provided free for all Indonesian people. One vaccine given to Masyara- kat is the Astra Zeneca vaccine. In the provision of these vaccines bring benefits and losses in the community, some are supported and doubtful, some even refuse. On social media Twitter, Astra Zeneca is one of the most widely discussed in social media because of the many opinions or opinions that have sprung up from various circles. Some opinions from the community on Twitter will be used as data to examine the analysis of sentiment in the Astra Zeneca vaccine that utilizes the Naïve Bayes and K-NN methods. It is expected to produce an accurate level of accuracy. Based on the results of the study found different levels of accuracy, for the use of the Naïve Bayes method produced an accuracy rate of 90.71% +/- 4.66% (Micro Average: 90.77%) while  the  KNN  method  produced  an  accuracy  rate  of  74.78%  +/-  3.74%  (micro  Average: 74.77%).

## a b s t r a k
Jumlah  contoh  positif  Coronavirus  terus  berkembang  setiap  hari,  khususnya  di Indonesia.  Dalam  upaya  menekan  lonjakan  kasus  yang  semakin  tinggi,    pemerintah melakukan  program  vaksinasi  yang  diberikan  secara  gratis  untuk  seluruh  rakyat Indonesia.  Salah  satu  vaksin  yang  diberikan  kepada  masyarakat  yaitu  vaksin  Astra Zeneca.  Dalam  pemberian  vaksin  tersebut  membawa  keuntungan  dan  kerugian  di masyarakat,  beberapa  ada  yang  mendukung  dan  meragukan,  bahkan  ada  juga  yang menolak.  Di  media  sosial  twitter,  Astra  Zeneca  menjadi  salah  satu  yang  ramai diperbincangkan  dimedia  sosial  karena  banyaknya  pendapat  atau  opini  yang bermunculan  dari  berbagai  kalangan  masyarakat.  Beberapa  opini  dari  masyarakat  di twitter  akan  digunakan  sebagai  data  untuk  meneliti  tentang  analisis  sentimen  pada vaksin Astra Zeneca yang memanfaatkan metode Naïve Bayes dan K-NN. Diharapkan dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  akurat.  Berdasarkan  dari  hasil  penelitian didapati  tingkat  keakurasian  yang  berbeda,  untuk  penggunaan  metode  Naïve  Bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  90.71%  +/-  4.66%  (micro  average:  90.77%) sedangkan  untuk  metode  KNN  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  74.78%  +/- 3.74% (micro average: 74.77%) .
*Author. Email: slametharryramadhani@gmail.com 1* , iwan.wahyuddin@civitas.unas.ac.id 2 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pandemi  Covid-19  merupakan  wabah  besar  yang melanda  diseluruh  dunia  berdasarkan  sumber  dari https://smartcity.jakarta.go.id/ Awal dari kemunculan  virus  Covid-19  ini  terjadi  di  Kota Wuhan,  Cina,  sejak  akhir  Desember  2019.  Tanggal mulai  dari  kasus  yang  mendasarinya  adalah  1 Desember  2019,  akibat  dari  wabah  besar  virus  ini mengakibatkan  dampak  yang  krisis  terhadap perekonomian  dunia.  Indonesia  termasuk  negara yang  paling  banyak  terinfeksi  oleh  virus  covid-19, pada  masa  pandemi  ini  pemerintah  menyuplai berbagai  jenis  vaksin  kepada  seluruh  masyarakat untuk  melakukan  vaksinasi  dengan  tujuan  untuk mengurangi  gejala  terhadap  orang  yang  terpapar virus  covid-19  diantaranya  yaitu  vaksin  Astra Zeneca.  Awal  kedatangan  vaksin  ini  banyak  dari kalangan masyarakat yang menyangkal bahwa vaksin Astra  Zeneca  ini  merupakan  vaksin  dengan penggunaan  dosis  tinggi  dan  dianggap  mampu untuk  mengurangi  terinfeksi  virus  covid-19,  oleh karena  itu  menimbulkan  berbagai  opini  yang disampaikan  masyrakat  dengan  adanya  vaksin  jenis ini melalui media sosial twitter [1].
Saat  ini  penggunaan  media  sosial  sangatlah  umum digunakan  oleh  masyarakat  karena  perkembangan teknologi  yang  tumbuh  begitu  cepat.  Media  sosial tidak hanya sebagai media berkomunikasi tetapi juga digunakan  untuk  berbagi  informasi,  berita  acara, media  bisnis,  serta  berfungsi  sebagai  sarana  bagi masyarakat  untuk  beropini.  Oleh  karena  itu  vaksin Astra  Zeneca membuat  sebagian  besar  masyarakat khawatir  karena  banyaknya  berita  yang  beredar  di media  sosial  khususnya  twitter  bahwa  setelah melakukan vaksinasi dapat mengalami demam yang cukup  tinggi,  badan  terasa  sakit,  sesak  nafas, pembekuan darah  dan lain-lain. Oleh  dari itu, pada penelitian  ini,  penulis  ingin  menganalisis  jumlah respon  positif,  negatif  atau  netral  yang  sudah disampaikan  masyarakat  terhadap  vaksinasi  Astra Zeneca  yang  terdapat  pada  dimedia  sosisal  Twitter dengan metode Naive Bayes dan KNN [2].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada,  dalam permasalahan yang sedang dihadapi ini diperlukannya penelitian bagaimana caranya mengklasifikasikan  analisis  sentimen  terhadap respon  dari  masyarakat  terkait  adanya  vaksinasi
Astra  Zeneca menggunakan  metode Naive  Bayes dan KNN  [3].    Dalam  penelitian,  penulis  membatasi masalah  ini  yang  bertujuan  untuk  memperkecil cakupan pada penelitian agar penelitian menjadi lebih terarah pada satu permasalah yang ada. Oleh karena itu  diperlukannya  batasan  masalah  penelitian,  yaitu untuk  menilai  respon  dari  beberapa  masyarakat melalui  pendapatnya  berdasarkan  dokumen tweet , dalam  tahap  proses  penelitian  ini  data  yang terkumpul dari Twitter sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  dan accuracy sentimen  dari  pandangan  masyarakat  yang terdapat  pada  media  sosial  twitter  terhadap  vaksin Astra Zeneca menggunakan metode Naive Bayes dan KNN.
Studi Literatur ini membahas beberapa tahapan yang diperlukan  dalam  proses  analisis  dan  referensi  yang sudah diteliti sebelumnya [4]. Tahapan yang pertama dilakukan  yaitu,  tahap pre-processing ,  pengumpulan data,  analisis,  klasifikasi  dan  evaluasi,  selanjutnya dalam tahap analisis sentimen melibatkan pengukuran  kualitas  dalam  penentuan  hasil  analisis sentimen  menggunakan  parameter  seperti  akurasi, presisi,  recall  [5] . Dari  penelitian  yang  sudah dilakukan  hanya  sebatas  untuk  referensi  dalam penelitian  ini.  Penelitian  pertama  dapat  ditarik kesimpulan  yaitu,  pendapat  masyarakat  terhadap vaksin. Menggunakan NLP untuk memperoleh tweet dan mengklasifikasi algoritma KNN untuk data yang diproses,  terlihat  bahwa masyarakat  umum  memiliki sentimen  positif  yang  lebih  tinggi  terhadap  vaksin pfizer  dan  moderna  sama  dengan  tingkat  47.29  dan 46,16  dibandingkan  dengan  tingkat  40,08  [6]. Selanjutnya  penelitian  kedua  diambil  kesimpulan mengenai  pendapat  masyarakat  terhadap  Covid-19 lebih  kearah  positif,  sehingga  dari  hasil  penggunaan algoritma Naive  Bayes tingkat  akurasinya  tinggi  jika dibandingkan  dengan  KNN  [7].  Penelitian  ketiga disimpulkan bahwa tanggapan masyarakat cenderung negatif  dengan  nilai  akurasi  100%  untuk  metode Naïve  Bayes  sedangkan  untuk  algoritama  Decision Tree  50.39%  [8].  Penelitian  ke  empat  disimpulkan masyarakat  sangat  mendukung  kebijakan  PSBB karena  dinilai  akan  lebih  efektif  mengurangi  kasus penyebaran  Covid-  19.  Namun  ada  juga  tambahan masyarakat  yang  bereaksi  sebaliknya/negative  dan merasa  bahwa  strategi  PSBB  yang  dilukan  oleh pemerintah  gagal  dengan  alasan  bahwa  ada  banyak pelanggaran [9]. Pada penelitian ke lima, disimpulkan
528 bahwa  metode Naive  Bayes  Classifier menggunakan seleksi  fitur Chi-Squared  Statistic berbasis  forward selection memperoleh tingkat akurasi yang lebih tinggi berbeda  dengan  metode  seleksi  fitur Particle  Swarm Optimization (PSO) [10].  Kemudian  penelitian  ke enam  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dari  ke  tiga metode  tersebut  metode  KNN  yang  mendapatkan nilai accuracy sebesar 76.21% [11]. Pada penelitian ke tujuh,ditarik kesimpulan bahwa dari ke tiga metode tersebut  terdapat  satu  metode  yang  mendapatkan nilai akurasi yang tinggi, yaitu metode Decision Tree sebesar 61.92% [12].
Text mining adalah sebuah proses dalam bidang data mining  yang  dapat  diartikan  sebagai  penambang data dalam bentuk teks ataupun data yang biasanya terdapat didalam dokumen. Text mining ini bertujuan untuk  mencari  sebuah  informasi  baru  atau  kalimat sehingga untuk melakukan proses ini diperlukan nya sebuah  analisa  yang  saling  terhubung  antar dokumen.  Menurut  teori  yang  ada  tex  mining mampu  bekerja  pada  komputer  dengan  maksud untuk  mengolah  berbagai  informasi  lama  secara efektif yang dapat menghasilkan informasi baru [13]. Berikut  ini  merupakan  tahapan  yang  dilakukan dalam tex mining sebagai berikut:
1) Transform Case Transform  Case adalah  tahapan  yang  sering digunakan  untuk  melakukan  pre- processing yang menggunakan  parameter  TF-IDF,  untuk merubah teks menjadi huruf kecil semua
2) Tokenizing Tokenezing merupakan  tahap  untuk  pemilihan jumlah  unit  yang  akan  digunakan  saat pemecahan  data  dan tokenize merupakan  tahap pembagian atau pemecahan terhadap data pada teks.
3) Filtering Tahapan filtering merupakan  salah  satu  tahap yang  digunakan  untuk  pengambilan  kalimat atau  kata-kata  yang  penting  dari  hasil  crawling data.  Kalimat  umum  yang  biasa  muncul  dan tidak  mempunyai  arti  maka  sering  disebut dengan  istilah stopword . Stopword membantu mengurangi  ukuran  index  pada  waktu pemrosesan.
4) Stemming Tahap  Stemming  adalah  tahap  yang  dimana dapat  mengurangi  jumlah  berbagai  daftar  dari satu informasi sehingga kata-kata yang memiliki
awalan akan kembali ke bentuk dasarnya. 5) Filter Stopwords
Merupakan  proses  untuk  menentukan  sebuah kalimat  yang  mengandung  kata – kata  yang sering keluar.
Naïve  Bayes merupakan    algoritma  yang  digunakan dengan  teknik  data  mining  dan  menerapkan  teori Bayes.  Ciri-Ciri  dari Naïve  Bayes ini  mempunyai perkiraan atau prediksi yang kuat berdasarkan setiap kondisi/kejadian  [14]. Naif  Bayes adalah  strategi classifier probabilitas langsung yang dapat ditentukan dengan menambahkan suatu nilai iterasi dari sebuah indeks informasi yang diberikan. dan mengasumsikan seluruh  atribut  sehingga  mereka  tidak  saling bergantung  dari  nilai  yang  memiliki  variabel  kelas. Dalam  metode Naïve  Bayes terdapat  dua  tahapan kalasifikasi [15]. Untuk tahap yang pertama dilakukan yaitu,  tahap  proses  pembelajaran  pada  sebuah dokumen  yang  kategorinya  diketahui.  Pada  tahap kedua  proses  pengujian  yaitu,  klasifikasi  dokumen yang  kategorinya  tidak  diketahui.  Klasifikasi Naive Bayes dinilai  dapat  bekerja  secara  baik  dibandingkan dengan  model  classifer  yang  lainnya  [16]. Penggunaan  metode  naïve  bayes  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
𝑃 (𝐻\𝑋) = 𝑃 (𝐻\𝑋) + 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Analisis sentimen ialah sebuah proses pengklasifikasian emosi  (positive,  negative  dan  neutral)  yang terkandung  dalam  tulisan  menggunakan  teknik analisis. Analisis sentimen juga sering disebut sebagai Opinion  Mining . Opinion  mining ini  mengarah  kepada bidang  yang  sangat  luas,  tujuannya  hanya  untuk melakukan  sebuah  analisa  pendapat,  sentiment evaluasi,  sikap,  penilaian  dan  emosi  seseorang  [17]. Dari  pernyataan  tersebut  diketahui  bahwa  analisis sentiment  merupakan  proses  penentuan  perasaan atau  tanggapan  seseorang  yang  dapat  digambarkan baik  dalam  bentuk  teks  maupun  bahasa  yang  dapat dikategorikan  sebagai  sentiment  netral,  postif ataupun negative [18].

## Confusion matrix
Confusion matrix disajikan dalam bentuk tabel yang terdiri  dari  jumlah  data  yang  telah  diuji  dan  yang seharusnya  benar  atau  salah  tergantung  dari  model klasifikasi yang digunakan.
Gambar 1. Confusion Matrix K-Nearest Neighbor adalah teknik yang menggunakan perhitungan  super-vised  di  mana  hasil  yang  baru dicoba dapat diurutkan berdasarkan klasifikasi pada algortima  K-NN.  Algoritma K-NN digunakan untuk  mengklasifikasikan  sebuah  objek  menurut data  latih  yang  mendekati  objek  tertentu.  Teknik tersebut  sangat  sederhana  dan  mudah  untuk diterapkan.  Menurut  teori  yang  sudah  ada  metode ini  sama  dengan  metode  clustering  yaitu,  dengan mengelompokan sebuah data baru berdasarkan jarak data baru tersebut kebeberapa jarak data terdekatnya [19].  Tahap  algoritma  ini  betujuan  untuk mengklasifikasi objek berdasarkan atribut.

## 2. Metode Penelitian
Pengumpulan Data
Pre-Processing Pengujian Metode Naïve
Bayes dan K-NN Klasifikasi Metode
Evaluasi/ Hasil Akhir Gambar 2. Tahap Penelitian
Pada  metode  penelitian,  terdapat  beberapa  tahap yang perlu dilakukan untuk analisis sentimen supaya mendapatkan hasil yang maksimal [20]. Tahapan ini terdiri dari:

## Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yaitu  pengumpulan  data  yang dilakukan  menggunakan Tools Rapidminer.  Twitter menyediakan  layanan  yang  dapat  diakses  bebas  bagi penggunanya  untuk  mencari  berbagai  tweet  dengan cara mengaktifkan Twitter Developer atau Twitter Api untuk  memperoleh Acces  token [21].    Setelah mendapatkan acces  token tersebut  dihubungkan  pada tools  rapidminer  untuk melakukan  proses  pencarian data dengan kata kuncinya “Vaksin Astra Zeneca”.
Gambar 3. Proses Pengumpulan Data Gambar 3 merupakan proses untuk mencari sebuah data tweet yang ada di twitter.
Pre-Processing
Gambar 4. Processing Data.
Tahap ini data yang dikumpulkan akan diklasifikasikan  sebagai  penentu  tingkat  keakurasian. Teknik  yang  digunakan  dalam processing ini  adalah normalisasi, Transform  case,  Tokenize,  Filtering  Token, Filtering Stopword, dan Steam [22].

## Pengujian Metode
Tahap pengujian metode ini menggunakan algoritma Naïve  Bayes  dan  KNN  dengan  parameter CrosValidation  untuk  menentukan  besaran  nilai akurasi yang didapatkan.
Klasifikasi Tahap klasifikasi ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  seluruh  data  yang  ada  sebagai
530 penentu apakah data tersebut dikategorikan sebagai sentiment negatife, positif ataupun netral.
Gambar 5. Klasifikasi Naïve Bayes
Gambar 6. Klasifikasi KNN.

## Evaluasi
Penilaian/  Eksekusi  sebatas  untuk  menguji  hasil persiapan dengan memperkirakan nilai pada sebuah system .  Batas  yang  digunakan  untuk  mengukur apresiasi  realitas  adalah  akurasi.  Akurasi  sendiri adalah  tingkat  atau  hasil  laporan  yang  telah disiapkan  secara  efektif  oleh system .  Untuk melakukan  perhitungan  accuracy,  presisi  dan  recall, dapat  memanfaatkan  metode  confusion  matrix sebagai  perhitungan  nilai  menggunakan  persamaan 2.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 𝑥 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 𝑥 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 𝑥 100%

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  ini  terdapat  lima tahapan yang akan dibahas diantaranya, pengumpulan  data, processing ,  pengujian  metode, klasifikasi  algoritma  dan  yang  terakhir  hasil  akhir pengujian. Berikut ini akan dibahas secara berurutan:
Gambar 7. Proses utama analisis.
Pada  gambar  7  ini  proses  utama  dalam  melakukan analisis  sentiment  pada  penggunaan  rapidminer. Didalam  rapidminer  ini  terdapat  beberapa  operator yang  peneliti  gunakan  antara  lain: Read  Excel, Subprocess.  Multyply,  Filtering,  Select  Atribut,  Proses Dokumen, Cross-Validation, Naïve Bayes dan KNN.

## Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yaitu  teknik  pengumpulan  data  ini menggunakan Tools Rapidminer yang dimana proses pengumpulan  data  nya  dengan  cara  pencarian  data yang terdapat pada media sosial twitter dengan API- Twitter  yang  menghubungkan  rapidminer  dengan twitter developer yang  sudah  mendapatkan  izin acces nya. Data yang berhasil dikumpulkan berjumlah 407 data.  Data  tersebut  kemudian  disimpan  kedalam excell dengan format csv.
Gambar 8. Hasil Pengumpulan Data/ Crawling Data.
Gambar 9. Grafik Pengumpulan Data Dari  hasil  pengumpulan  data  atau  dapat  disebut crawling  data  digambarkan  dengan  grafik.  Sebuah grafik  penentu  seberapa  banyak  dari  masyarakat yang  beropini  negatif,  positif,  dan  netral.  Hasilnya adalah  terdapat  291  dengan  sentiment  Netral,  10 sentiment Negatif dan 105 dengan sentiment positif.
Pre-processing Selanjutnya  akan  dilanjutkan  ketahap processing . Tahap ini dilakukan dengan menggunakan data yang sudah  ada.  Berikut  adalah  proses  untuk  melakukan processing data  yang  terdiri  dari: Transform  case , Tokenize , Filtering , Stopword , Steamming .
Gambar 10. Proses Transform Case
Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  Transform case  untuk  merubah  semua  kalimat  dengan  huruf besar menjadi kecil
Gambar 11. Proses Tokenize
Selanjutnya  pada  tahap  kedua  yaitu tokenize untuk memisahkan  setiap  kalimat  atau  teks  yand  terdapat didalam sebuah dokumen
Gambar 12. Proses Filtering
Dari tahap tokenize ini kemudian dilanjutkan ketahap filtering yaitu untuk pengambilan kalimat yang penting dengan jumlah kata yang diinginkan.
Gambar 13. Proses Stopword
Kemudian  dari  tahap filtering dilanjutkan  ketahap stopword s  untuk  menentukan  sebuah  kalimat  yang sering keluar
Gambar 14. Proses Steamming
Tahap  selanjutnya  pada processing ini  yaitu  stemming untuk  mengurangi  jumlah  berbagai  daftar  dari  satu informasi  sehingga  kata-kata  yang  memiliki  awalan akan kembali ke bentuk dasarnya.
Pengujian Metode
Kemudian  dari  tahap processing akan  dilanjutkan ketahap pengujian metode yang pertama menggunakan metode Naïve bayes, proses pengujian dilakukan  menggunakan  parameter Cross-Validation . Cross-Validation merupakan  parameter  yang  terdapat didalam Rapidminer dengan tujuan untuk
532 menentukan nilai akurasi pada sebuah metode. Cara kerjanya  yaitu,  melalui  proses  testing  yang  saling dihubungkan  dengan  parameter Aplly  Module dan Performace .
Gambar 15. Metode   Bayes.
Tahap pengujian yang kedua dengan metode KNN. Cara kerjanya sama dengan pengujian yang pertama menggunakan metode Naïve Bayes yang membedakan hanya tingkat nilai  akurasi nya.
Gambar 16. Metode KNN.
Klasifikasi Setelah pengujian akan keluar hasil dari sebuah data. Tujuan  dari  klasifikasi  ini  untuk  menentukan besaran jumlah sentimen Netral, Positif, dan Negatif yang sudah diujikan dengan kedua metode tersebut.
Tabel 1.Tahap Klasifikasi Naïve Bayes.
Index  Nominal Value Absolute Count Fraction 1 Netral 233 0.7169230769230769 2 Positif 84 0.25846153846153846 3 Negatif 8 0.024615384615384615 Tabel 2. Tahap Klasifikasi KNN. Index  Nominal Value Absolute Count Fraction 1 Netral 233 0.7169230769230769 2 Positif 84 0.25846153846153846 3 Negatif 8 0.024615384615384615

## Evaluasi/Hasil Akhir
Pada  tahap  terakhir  yaitu,  evaluasi  atau  hasil pengujian setelah melakukan proses pengolaan data dengan  melakukan  perbandingan  menggunakan metode Naïve Bayes dan KNN, untuk melihat nilai keakurasian  pada  tahap  klasifikasi  yang  sudah dilakukan. Nilai dari akurasi yang diperoleh dengan metode  Naïve  Bayes  sebesar:  90.71%  +/-  4.66% (micro  average:  90.77%)  sedangkan  untuk  metode KNN  sebesar  accuracy:  74.78%  +/-  3.74%  (micro
average: 74.77%)
Tabel 3. Hasil Pengujian Metode Naïve Bayes
true Netral true Negatif true Positif class precision pred. Netral 213 3 5 96.38% pred. Negatif  7 5 2 35.71% pred. Positif 13 0 77 85.56% class recall 91.42% 62.50% 91.67% Tabel 4. Hasil Pengujian Metode KNN true Netral true Negatif true Positif class precision pred. Netral 204 8 45 79.38% pred. Negatif  2 0 0 0.00% pred. Positif 27 0 39 59.09% class recall 87.55% 0.00% 46.43%

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  pengujian  dan  pengklasifikasian  yang sudah  dilakukan  dari  tahap  awal  sampai  akhir  dapat ditentukan  hasilnya.  Dari  hasil  perbandingan algoritma  pada  ke  dua  metode  tersebut  yang menggunakan  dataset  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi algoritma Naïve Bayes merupakan sebuah algoritma klasifikasi dengan tingkat keakurasian yang paling  tinggi  atau  paling  akurat  dibandigkan  dengan algortima  KNN.  Nilai  akurasi  yang  di  peroleh dengan  metode Naïve  Bayes sebesar :  88.56%  +/- 4.71%  (micro  average:  88.62%) sedangkan  untuk metode  KNN  hasil  yang  di  peroleh  dari  analisis sentimen  yaitu,  sebesar :  74.78%  +/-  3.74%  (micro average: 74.77%) .
5. Daftar Pustaka
[1] Narulita,  L.F.  and  Sulistyawati,  D.H.,  2021. Pengumpulan Data Twitter Tentang Covid-19 di  Indonesia  untuk  Menghitung  Tingkat Engagement Pengguna. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 8 (3), pp.565-570.
[2] Kartino,  A.  and  Anam,  M.K.,  2021.  Analisis Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan  Social  Network  Analysis. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.697-704.
[3] [Djamaludin, M.A., Triayudi, A. and Mardiani, E.,  2022.  Analisis  Sentimen  Tweet  KRI Nanggala  402  di  Twitter  menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal  JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (2), pp.161-166.
[4] Kaparang,  S.,  Kaparang,  D.R.  and  Rantung, V.P.,  2021.  Analisis  Sentimen  New  Normal Pada Masa Covid-19 Menggunakan Algoritma Naive  Bayes  Classifier. Jointer-Journal  of Informatics Engineering , 2 (01), pp.16-23.
[5] Syarifuddinn,  M.,  2020.  Analisis  sentimen opini publik terhadap efek PSBB pada twitter dengan algoritma decision tree, knn, dan naïve bayes. INTI Nusa Mandiri , 15 (1), pp.87-94.
[6] Shamrat,  M.F.M.J.,  Chakraborty,  S.,  Imran, M.M.,  Muna,  J.N.,  Billah,  M.M.,  Das,  P.  and Rahman,  O.M.,  2021.  Sentiment  analysis  on twitter  tweets  about  COVID-19  vaccines using NLP and supervised KNN classification algorithm. Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering  and  Computer  Science , 23 (1),  pp.463-
470.
[7] Syarifuddinn,  M.,  2020.  Analisis  Sentimen Opini  Publik  Mengenai  Covid-19  Pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dan Knn. Inti Nusa Mandiri , 15 (1), pp.23-28.
[8] Harun,  A.  and  Ananda,  D.P.,  2021.  Analisa Sentimen  Opini  Publik  Tentang  Vaksinasi
Covid-19  di  Indonesia  Menggunakan  Naïve bayes dan Decission Tree: Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination  in  Indonesia  Using  Naïve  Bayes and  Decission  Tree. MALCOM:  Indonesian
Journal  of  Machine  Learning  and  Computer Science , 1 (1), pp.58-64.
[9] Lengkong,  N.C.,  Safitri,  O.,  Machsus,  S., Putra,  Y.R.,  Syahadati,  A.  and  Nooraeni,  R., 2021.  Analisis  Sentimen  Penerapan  Psbb  Di Dki  Jakarta  Dan  Dampaknya  Terhadap Pergerakan Ihsg. Jurnal Teknoinfo , 15 (1), pp.20- 25.
[10] Septiana, R.D., Susanto, A.B. and Tukiyat, T., 2021.  Analisis  Sentimen  Vaksinasi  Covid-19 Pada  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier  Dengan  Feature  Selection  Chi- Squared  Statistic  dan  Particle  Swarm Optimization. Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) , 5 (1), pp.49-56.
[11] Susilawati, S., Sembiring, Z. and Muhathir, M., 2020.  Motion  Monitoring  System  Based  on IoT. JOURNAL  OF  INFORMATICS  AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING , 3 (2), pp.266-271.
[12] Putra,  T.W.,  Triayudi,  A.  and  Andrianingsih, A.,  2022.  Analisis  Sentimen  Pembelajaran Daring Menggunakan Metode NaÃ¯ ve Bayes, KNN,  dan  Decision  Tree. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) , 6 (1),  pp.20- 26.
[13] Pamungkas,  F.S.  and  Kharisudin,  I.,  2021, February.  Analisis  Sentimen  dengan  SVM, NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk  Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter.
In PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 628-634).
[14] Pertiwi,  M.W.,  2019.  Analisis  sentimen  opini publik mengenai sarana dan transportasi mudik tahun  2019  pada  twitter  menggunakan algoritma  naïve  bayes,  neural  network,  KNN dan SVM. Inti Nusa Mandiri , 14 (1), pp.27-32.
[15] Lestari, S. and Saepudin, S., 2021, September. Analisis  Sentimen  Vaksin  Sinovac  Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes.
In Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 163-170).
[16] Suryono, S., Utami, E. and Luthfi, E.T., 2018. Analisis  Sentiment  Pada  Twitter  Dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Seminar Nasional GEOTIK 2018.
Slamet Harry Ramadhani, Muhammad Iwan Wahyudin / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 526-534
[17] Fairuz,  A.L.,  Ramadhani,  R.D.  and  Tanjung, N.A.F.,  2021.  Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  COVID-19  Pada  Media  Sosial Twitter. Indonesian  Journal  of  Data  Science,  IoT, Machine  Learning  and  Artificial  Intelligence , 1 (1), pp.41-150.
[18] Arsyad,  Z.,  2019.  Text  Mining  Menggunakan Generate  Association  Rule  With  Weight (Garw)  Algorithm  Untuk  Analisis  Teks  Web
Crawler. INTERNAL (Information System Journal) , 2 (2), pp.153-171.
[19] Sautomo,  S.,  Hafidz,  N.,  Achyani,  Y.E.  and Gata,  W.,  2020.  SENTIMENT  ANALYSIS DUE  TO"  MUDIK"  PROHIBITED  OF COVID-19  THROUGH  TWITTER. JITK (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi
Komputer) , 6 (1), pp.7-12.
[20] Yunitasari, Y. and Putera, A.R., 2021. Analisis Sentimen  Masyarakat  di  Twitter  Terkait Pandemi Covid-19. SMATIKA
JURNAL , 11 (01), pp.22-26.
[21] Romadhon,  M.R.  and  Kurniawan,  F.,  2021, April. A Comparison of Naive Bayes Methods, Logistic  Regression  and  KNN  for  Predicting Healing  of  Covid-19  Patients  in  Indonesia. In 2021 3rd East Indonesia Conference on Computer and  Information  Technology  (EIConCIT) (pp.  41- 44). IEEE.
[22] Fitriana, F., Utami, E. and Al Fatta, H., 2021. Analisis  Sentimen  Opini  Terhadap  Vaksin Covid-19  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan Naive  Bayes. Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan Informatika) , 5 (1), pp.19-25.