## Analisis Sentimen untuk Melihat Respon Masyarakat Terhadap Vaksin Pfizer
Dita Nurmadewi 1 , Christophora Putri Gusti 2 , Ergi Cahya Hernanto 3 , Farrell Ananda 4 , Mery Andani Hutagalung 5 , Nadyatul Hikmah 6 1,2,3,4,5,6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bakrie, Jakarta Selatan, Indonesia e-mail: dita.nurmadewi@bakrie.ac.id 1 , 1202002034@student.bakrie.ac.id 2 , 1202002028@student.bakrie.ac.id 3 , 1202002007@student.bakrie.ac.id 4 , 12020029@student.bakrie.ac.id 5 , 1202002022@student.bakrie.ac.id 6
* Penulis Korespondensi: E-mail: dita.nurmadewi@bakrie.ac.id
Abstrak: Covid- 19 merupakan penyakit yang penyebarannya sangat luas dan cepat. Dalam waktu singkat, penyakit ini  menyebar  ke  seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia.  Tentunya  peristiwa  ini  menyerang  masyarakat  dari  berbagai faktor,  khususnya  di  bidang  kesehatan.  Dalam  rangka  melakukan  percepatan  penanganan  penyebaran Covid- 19, pemerintah  Indonesia  mewajibkan  warga  negaranya  melakukan  vaksinasi Covid- 19  salah  satunya  adalah  vaksin Pfizer .  Vaksin Pfizer adalah  salah  satu  vaksin  terbaik  diantara  vaksin  lainnya  dan  kemungkinan  munculnya  efek samping  sangat  kecil.  Namun,  penggunaan  vaksin  ini  tetap  menimbulkan  reaksi  dan  opini  yang  berbeda  dari masyarakat umum. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan sentimen masyarakat terhadap vaksin Pfizer melalui  data di Twitter yang diambil melalui netlytic . Analisis sentimen merupakan kegiatan  untuk  mencari opini  masyarakat  tentang  sebuah  objek  yang  ingin  diketahui.  Untuk  mendukung  penelitian  mengenai  hal  tersebut, peneliti  menggunakan  algoritma naive  bayes untuk  mengidentifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap  vaksin Pfizer . Algoritma  ini  dipilih  karena  efisiensi  dan  kemudahan  dalam  penggunaanya  serta  keakuratannya  dalam  proses klasifikasi  data.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma naive  bayes berhasil mengklasifikasikan  respon  masyarakat  terhadap  vaksin Pfizer .  Hasil  klasifikasi  menunjukan  sentimen  positif  lebih mendominasi dari sentimen negatif dan netral. Hasil klasifikasi menunjukan sentimen positif lebih mendominasi dari sentimen negatif dan netral dengan jumlah sentimen positif sebesar 67% dari data yang berhasil di analisis.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naive Bayes; Pfizer; Vaksin
Abstract:   Covid-19  is  a  disease  with  rapidly  widespread  transmission.  In  a  short  period  of  time,  the  disease  has spread  to  all  parts  of  the  world,  including  Indonesia.  Of  course,  this  event  affects  people  from  various  factors, especially in health. In order to speed up handling the spread of Covid-19, the Indonesian government requires its citizens to get vaccinated, one of which is the Pfizer vaccine. The Pfizer vaccine is one of the best among other vaccines and the possibility of side effects is very small. However, the use of this vaccine still triggers different reactions and opinions from the general public. Therefore, this study aims to obtain the sentiment of the public towards the Pfizer vaccine through data on Twitter collected through Netlytic. Sentiment analysis is an activity to find out public opinions about  an  object  that  needs  to  be  known.  To  support  research  in  this  matter,  the  researcher  used  a  naive  bayes algorithm to identify public sentiment towards the Pfizer vaccine. This algorithm was chosen because of its efficiency and ease of use and its accuracy in data classification processes. The result of this study is that sentiment analysis using  the  naive  bayes  algorithm  successfully  classifies  the  response  of  the  public  towards  the  Pfizer  vaccine.  The classification results show that positive sentiment dominates over negative and neutral sentiment. The classification results show that positive sentiment dominates over negative and neutral sentiment with a positive sentiment of 67% from the data that was successfully analyzed.

## Keywords: Naive Bayes; Pfizer; Sentiment Analysis; Vaccines

## PENDAHULUAN
Saat  ini  di  seluruh  negara  sedang  digemparkan karena adanya wabah virus corona ( covid- 19 ) . Virus ini pertama  kali  ditemukan  di  Wuhan,  China  pada  bulan November  hingga  Desember  tahun  2019. Covid-19 merupakan salah satu jenis virus yang berbahaya karena prevelensinya  yang  tinggi  dan  tingkat  penyebarannya yang  cepat  dari  satu  orang  ke  banyak  orang.  Tercatat menurut  data  dari World  Health  Organization (WHO) sudah ada lebih dari 497 juta kasus covid-19 tersebar di seluruh dunia yang statusnya terkonfirmasi dan memiliki angka  kematian  di  atas  6  juta  jiwa  [1].  Indonesia  juga
menjadi salah satu negara yang beberapa masyarakatnya terjangkit wabah covid- 19. Kasus covid- 19 di Indonesia pertama  kali  ditemukan  pada  2  Maret  2020  di  Jawa Barat,  dimana  dua  warga  Depok  terkonfirmasi  positif terjangkit  wabah covid -19  [2].  Sejak  terkonfirmasinya pertama  kali  virus  ini  masuk  di  Indonesia,  semakin banyak masyarakat yang terinfeksi dan harus dirawat di rumah sakit.
Pemerintah  Indonesia  berupaya  sebaik  mungkin untuk  menanggulangi  penyebaran covid- 19  dengan mengeluarkan  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar  (PSBB).  Kebijakan  PSBB  meliputi  pembatasan
pada kegiatan pendidikan yang awalnya kegiatan belajar mengajar dilakukan di kelas atau secara offline dirubah menjadi online ,  kegiatan  kerja  juga  dilakukan  dengan work from home , ibadah dianjurkan untuk dilaksanakan di  rumah,  kemudian  di  tiadakannya  agenda  kegiatan berkumpul,  dan  masih  banyak  pembatasan  lainnya. Kebijakan PSBB ini diatur dalam Peraturan Pemerintah No.  21  yang  dikeluarkan  pada  tahun  2020  tentang Pembatasa  Sosial  Berskala  Besar  dalam  rangka percepatan penanganan covid- 19 [3]. Upaya pemerintah Indonesia  tidak  hanya  terkait  kebijakan  PSBB,  tetapi juga  melalui  kegiatan  vaksinasi  terhadap  masyarakat. Bersumber  dari  sejarah  bagaimana  vaksinasi  telah menyelamatkan masyarakat  dari  beberapa penyakit dan kecacatan dengan bantuan vaksinasi. Kegiatan vaksinasi sebagai alternatif yang dianggap efektif dalam mencegah penularan  penyakit  berbahaya  [4].  Kegiatan  vaksinasi juga bertujuan untuk menekan tingkat penyebaran wabah covid- 19  dan  menurunkan  angka  positif  kematian  di Indonesia, sehingga masyarakat  yang sudah melakukan vaksinasi diharapkan tubuhnya akan kebal terhadap virus covid- 19.  Ada  beberapa  jenis  vaksin  yang  di  tawarkan yaitu Sinovac, Pfizer, Moderna, Astra Zeneca, Biofarma dan Sinopharm [5]. Pfizer menjadi  salah  satu  vaksin yang  dapat  dipilih  oleh  masyarakat  dimana  menurut penelitian  terdahulu  vaksin  ini  memiliki  tingkat efektivitas  dan  keamanan  yang  bagus  dengan  nilai 94,6%. Pfizer juga  tidak  menimbulkan  efek  samping yang  serius  sehingga  aman  digunakan  oleh  masyarakat [6].
Informasi  mengenai  vaksinasi  ini  juga  sudah tersebar  ke  beberapa  sosial  media,  salah  satunya  di twitter. Media  sosial Twitter menjadi  alternatif  untuk berkomunikasi dan bertukar informasi mengenai vaksin Pfizer .  Tidak  dipungkiri  adanya  pro  dan  kontra  dari masyarakat yang membicarakan vaksin Pfizer di Twitter serta  adanya  potensi  mis-informasi  yang  dapat  terjadi juga. Oleh karena itu, penting untuk melihat bagaimana pendapat  masyarakat  mengenai  vaksin Pfizer sebagai salah  satu  upaya  untuk  mencegah  penyebaran  wabah covid -19  menggunakan  algoritma naive  bayes dengan tools rapidminer .  Algoritma naive  bayes dipilih  karena keakuratannya  dalam  memberikan  nilai  probabilitas yang  tepat.  Hasil  penelitian  ini  nantinya  dapat  menjadi informasi  bagi  pemerintah  untuk  melihat  bagaimana reaksi  dari  masyarakat  dan  dampak  yang  ditimbulkan terkait adanya vaksin Pfizer.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini digambarkan dan dijelaskan sebagai berikut :

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Studi Literatur
Studi literatur digunakan untuk mencari teori-teori yang  relevan  terhadap  penelitian  sejenis  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  terkait  hasil  penemuannya.  Ini menjadi rujukan guna mendapat solusi dari permasalahan  yang  peneliti  dihadapi.  Studi  literatur berasal  dari  beberapa  jurnal,  buku  dan website terkait analisis sentimen terhadap vaksin Pfizer .

## Penentuan dan Pengumpulan Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berasal  dari  data Twitter .  Sumber  data  yang  digunakan pada penelitian ini berasal dari data Twitter yang diambil melalui website Netlytic (netlytic.org). Data berupa tweet yang di publish di Twitter . Data yang digunakan adalah data  pada  tahun  2022  dengan  jumlah user_id 460 pengguna.

## Persiapan Data
Data  di  ambil  dengan  metode crawling atau pengambilan  data  untuk  mengindeks  informasi  di halaman  menggunakan  URL (Uniform  Resource Locator).  Tools yang  digunakan  adalah  aplikasi Rapidminer . Rapidminer merupakan  perangkat  lunak mandiri  yang  digunakan  untuk  analisis  data  dan  mesin penambangan  data  [7]. Rapidminer dapat  membantu dalam melakukan analisa secara otomatis [8]. Data hasil crawling dibersihkan  dan  dilakukan  proses filter berdasarkan kebutuhan penelitian ini.  Selanjutnya, data yang  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  ini menjadi dataset yang nantinya akan diolah.
Pre-Processing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelabelan  data  untuk menentukan  kelas  sentimen positive dan negative dari data yang telah di filter atau di bersihkan. Pada tahap ini juga  atribut  yang  tidak  digunakan  dihilangkan.  Seperti atribut tanggal, atribut nama, dsb.
Penggunaan Algoritma Naive Bayes Teknik analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi  sentimen  masyarakat  terkait  vaksin Pfizer yaitu menggunakan algoritma naive bayes . Naive bayes merupakan  salah  satu  metode machine  learning yang menggunakan perhitungan dengan probabilitas [9]. Nilai  probabilitas  didasarkan  pada  setiap  atribut  pada masing-masing  kelas  [10].  Algoritma  ini  mudah digunakan untuk  perhitungan yang sederhana dan tidak panjang  [11].  Cara  kerja  dari  algoritma  ini  di  dasarkan
pada  teorema  bayes,  dimana  bentuk  umum  dari perhitungannya sebagai berikut :
P(Y|X) = P( X | Y )∗ P (Y) P(X) ..........(1)
Keterangan : X = Kelas data yang belum diketahui Y = Hipotesa data X adalah kelas spesifik P(Y|X)  =  Kemungkinan  Hipotesa  H  berdasarkan keadaan X P(X|Y) = Kemungkina X berdasarkan keadaan tersebut P(X) Kemungkinan dari X
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung  peluang suatu  data  masukan  X  yang  termasuk  ke  dalam  kelas target Y [12].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari    penelitian  dijelaskan  sesuai  dengan metode  penelitian  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya. Pada tahapan pengumpulan data atau pembuatan dataset dengan  metode crawling atau  pengambilan  data menggunakan beberapa query atau kata kunci pencarian yaitu  “vaksin  Pfizer” menggunakan  bahasa  Indonesia menggunakan netlytic. Data  yang  berhasil  di crawling sebanyak  460  data  dan  dilanjutkan  analisis  data menggunakan software Rapidminer . Selanjutnya  data dibersihkan dari duplikasi data dan dilakukan pemilihan atribut  yang  sesuai  menggunakan  operator  yang  ada  di rapidminer . Operator yang digunakan yaitu retrieve file untuk import  file dengan  format  .raw  data  yang  sudah berhasil didapatkan, remove duplicates untuk menghapus  baris  yang  berulang, select  attributes yang digunakan  untuk  memilih  satu  atau  sekumpulan  data yang memiliki informasi tertentu, write csv untuk import data  dengan  format  csv  dan subprocess untuk  menguji suatu text memiliki  nilai true atau false. Data  yang berhasil  dibersihkan  dari  adanya  duplikasi  dan  data kosong,  serta  yang  memenuhi  kriteria,  ditemukan sebanyak 99 data. Penelitian ini mengambil atribut teks untuk  diolah. Prosesnya  digambarkan  seperti  dibawah ini:
Gambar 2. Proses Pengambilan Data
Data  selanjutnya  disimpan  ke  dalam  format  teks atau  .csv.  Kemudian  dilanjutkan  ke  proses  berikutnya yaitu  pemberian  label.  Pelabelan  dilakukan  untuk membagi data menjadi dua kelas sentimen yang bernilai positif dan negatif yang  di  dasarkan  pada  reaksi  atau informasi yang di publish oleh pengguna Twitter. Proses digambarkan seperti di bawah ini :
Gambar 3. Pelabelan Data
Proses  berikutnya  yaitu  pemrosesan  data  yang dilakukan  menggunakan  algoritma naive  bayes . Algoritma  ini  dipilih  karena  efisiensi  dan  kemudahan dalam penggunaanya serta keakuratannya dalam proses klasifikasi  data.  Algoritma  digunakan  untuk  klasifikasi data.  Dari  sini  akan  diketahui  nilai  akurasi,  presisi  dan recall .  Akurasi  untuk  melihat  rasio  dari  prediksi  benar yang  memiliki  nilai positive dan negative dari keseluruhan  data,  presisi  untuk  melihat  rasio  prediksi benar positive yang  dibandingkan  dengan  keseluruhan hasil  yang  diprediksi  bernilai positive dan recall untuk melihat  sensitifitas  data  dengan  melihat  rasio  prediksi benar  positif  yang  dibandingkan  dengan  keseluruhan data yang benar positif.  Prosesnya digambarkan seperti dibawah ini :
Gambar 4. Pengimplementasian Algoritma Naive Bayes
Tahap  ini  juga  menggunakan  beberapa  operator pendukung, seperti operator apply model dan performance  test. Operator apply  model untuk mendapatkan prediksi data yang digunakan dan operator performance  test digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil akhir. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu :
Gambar 5. Hasil Akhir
Hasil  akhir  yang  didapatkan  dengan  menguji dataset menggunakan algoritma naive bayes yaitu nilai akurasi  sebesar  98%,  dengan precision untuk positive class bernilai benar sebesar 100% dan nilai recall yang diperoleh  untuk positive  class bernilai  benar  sebesar 98.48%. Dari hasil di atas juga dapat dilihat bahwa total sentimen  positif  sebanyak  66 tweet atau  sekitar  67%,
dengan  total  sentimen  negatif  sebanyak  33  atau  sekitar 33%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis dan pengujian yang  dilakukan, maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  hasil  dari implementasi algoritma naive bayes , pada penelitian ini data  menunjukan  bahwa  tingkat  keakurasian  untuk sentimen masyarakat terhadap vaksin Pfizer yaitu 98%. Hasil akurasi pada penelitian dinilai sangat baik. Analisis sentimen  dengan  algoritma naive  bayes berhasil mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap vaksin Pfizer .  Hasil  klasifikasi  menunjukan  sentimen positif lebih mendominasi dari sentimen negatif.
Dapat  disimpulkan  bahwa  banyak  masyarakat  yang mendukung  adanya  vaksin Pfizer .  Selain  itu  dari  data juga  didapatkan  info  bahwa  pengguna  vaksin Pfizer merasakan  efek  samping  yang  kecil  atau  bahkan  tidak merasakan  efek  samping  apapun  dibandingkan  dengan vaksin  lainnya.  Namun,  disisi  lain  beberapa  orang berpendapat  negatif terhadap vaksin pfizer dikarenakan mereka  merasakan  efek  sampingnya  seperti  tangannya menjadi  sakit,  mudah  tertular  batuk  atau  pilek,  atau mudah lelah, dan lain-lain.
Saran untuk peneliti berikutnya yaitu dapat dilakukan penelitian lanjutan mengenai analisis sentimen terhadap jenis  vaksin  lain  dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi selain naive bayes .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   «WHO  Covid-19,»  7  November  2022.  [En  línea].
Available: https://covid19.who.int.
[2]   A.  Susilo,  C.  M.  Rumende,  C.  W.  Pitoyo  y  W.  D. Santoso, «Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini,» Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, vol. 7, pp. 45-67, 2020.
[3]   «JDIH BPK RI,» 31 Maret 2020. [En línea]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/135059/pp- no-21-tahun-2020. [Último acceso: 7 November 2022].
[4]   L.  A.  Octafia,  «Vaksin  Covid-19  Perdebatan,  Persepsi dan  Pilihan,» Jurnal  EMIK, vol.  4,  nº  2,  pp.  160-174, 2021.
[5]   Satuan  Tugas  Penanganan  Covid-19,  Pengendalian Covid-19 dengan 3M, 3T, Vaksinasi, Disiplin, Kompak dan Konsisten, Jakarta, 2021.
[6]   S.  A.  Nugroho  y  I.  N.  Hidayat,  «Efektivitas  Dan Keamanan  Vaksin  Covid-19  :  Studi  Refrensi,» Jurnal Keperawatan Profesional (JKP), vol. 9, nº 2, 2021.
[7]   V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono y C. Lauw, «Penerapan  Aplikasi  RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai Tukar  Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode Regresi Linier,» Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem
Informasi, vol. 7, 2021.
[8]   D.  A.  C.,  D.  A.  Baskoro,  L.  Ambarwati  y  I.  W.  S. Wicaksana,  Belajar  Data  Mining  dengan  RapidMiner, Jakarta, 2013.
[9]   H.  Susana,  N.  Suarna,  Fathurrohman  y  Kaslani, «Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes Terhadap  Penggunaan  Akses  Internet,» Jurnal  Sistem
Informasi dan Teknologi Informasi, vol. 4, nº 1, pp. 1-8, 2022.
[10]  R. Y. Hayuningtyas, «Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,» Jurnal Informatika, vol. 6, nº 1, pp. 18-22, 2019.
[11]  H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari  y  W.  L.  Y.  Saptomo, «Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Pelanggan,» Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara, vol. 8, nº 2, 2020.
[12]  R. Rachman y R. N. Handayani, «Klasifikasi Algoritma Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat  Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,» Jurnal Informatika, vol. 8, nº 2, pp. 111-122, 2021.