## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509

## Komparasi Model Klasifikasi Sentimen Issue Vaksin Covid-19 Berbasis Platform Instagram
Primandani Arsi * , Laili Nur Hidayati, Azizan Nurhakim
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1* ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id, 2 laelinurhidayati9@gmail.com, 3 azizan.nurhakim@email.com Email Penulis Korespondensi: ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id
Abstrak− Topik vaksinasi merupakan topik yang menimbulkan serangkaian opini di  media sosial instagram, sebagian terkait keamanan  kesehatan  dan  efek  yang  ditimbulkan  pasca  vaksin.  Meskipun  serangkaian  penelitian  dibidang  kesehatan  telah dilakukan untuk mendukung kampanye vaksin covid-19 namun tetap saja terdapat  masyarakat yang memberikan komentar negatif  terhadap  kebijakan  vaksin.  Beragam  tanggapan/sentimen  masyarakat  juga  banyak  ditemukan  pada  postingan  akun kemenkes_ri. Analisis sentimen adalah proses klasifikasi opini yang berupa komentar publik untuk menentukan tanggapan yang  diberikan  termasuk  dalam  kategori  netral,  positif    atau  negatif.  Dalam  penelitian  ini  diusulkan  komparasi  perfoma algoritma  SVM  dan  KNN  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  di  akun  kemenkes_ri  terkait  dengan  kebijakan  vaksin  di Indonesia.  Sentimen  dibagi  kedalam  3  polaritas  yakni  positif,  negatif  dan  netral.  Tujuan  komparasi  ini  adalah  untuk membandingkan  model  klasifikasi  terbaik  pada  topik  analisa  sentimen  issue  vaksin  khususnya  platform  Instagram.  Dalam penelitian  ini  tahapan  dimulai  dari  teknik  scrapping  komentar  yang  menghasilkan  2.925  record.  Preprocessing  dilakukan dengan teknik NLP dan pembobotan kata dilakukan dengan menerapkan TF-IDF. Selanjutnya tahapan SMOTE dilakukan guna menghindari imbalancing class. Rasio data training dan testing dalam penelitian ini adalah 9:1. Evaluasi dilakukan dengan melihat tabel confusion matrix. Hasil penelitian menunjukan bahwa hasil klasifikasi terbaik pada  metode SVM yakni 98,30%, sementara dari metode KNN menghasilkan akurasi 80,03%.
Kata Kunci: Covid-19; Kemenkes RI; SVM; KNN
Abstract− Information about COVID-19 or regulations regarding it has been massively shared by the Ministry of Health, via kemenkes_ri account. Including the topic of vaccinations. Although health research has been conducted to support the covid- 19 vaccine campaign, however there are still people who give negative comments. Sentiment is also found in the kemenkes_ri account. Sentiment analysis is an opinion classification process to determine the responses given are included in the positive, negative or neutral categories. In this study, it is proposed to compare the performance of the SVM and KNN algorithms to classify sentiment in the kemenkes_ri account related to vaccine policy in Indonesia. Sentiment is classified into 3 polarities namely neutral, positive, and negative. The purpose of this comparison is to compare the best classification model on the topic of  vaccine  issue  sentiment  analysis,  especially  the  Instagram  platform.  In  this  study,  the  stages  started  from  the  comment scrapping  technique  which  resulted  in  2,925  records.  Preprocessing  using  NLP  technique  and  weighting  using  TF-IDF technique. Next, the SMOTE technique was performed to avoid imbalancing class. The ratio of training and testing data is 9:1. The results showed that the best classification is SVM = 98.30%, while the KNN method is 80.03%.
Keywords : Covid-19; Kemenkes RI; SVM; KNN

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  mengumumkan  kasus  perdana  Covid-19  pada  pertengahan  Februari  2020  [1].  Berbagai  isu  wacana kebijakan muncul dari Pemerintah mulai dari wacana lockdown , PSBB, PPKM sampai  dengan  Herd  Imunity [2]. Masyarakat  berharap  Covid-19  berakhir  pada akhir tahun 2020, alih alih jumlah kasus positif bertambah banyak pada pertengahan tahun 2020 [3]. Secara resmi penanganan COVID-19 di Indonesia dilakukan oleh Gugus Tugas Covid-19  dan  Kementrian  Kesehatan,  baik  berupa  penyebaran  informasi  maupun  penanggulangan  Covid-19 melalui internet dan secara konvensional.
Informasi  terkait  preventif  Covid-19  telah  banyak  beredar  di  media  sosial.  Platform  media  sosial  yang banyak  digemari  salah  satunya  ialah  instagram.  Instagram  merupakan  platforf  medsos  berbasis  gambar,  yang banyak digunakan sebagai sarana informasi terkait Covid-19 [4]. Instagram memungkinkan user berbagi informasi terkait gambar dan video dengan narasi [5]. Salah satu  akun instagram yang populer di tengah pandemi adalah kemenkes_ri. Akun tersebut merupakan akun resmi dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia dengan total postingan lebih dari 1.529 dan pengikut lebih dari 1,8 juta. Berbagai informasi kesehatan terkait dengan tindakan preventif Covid-19 ataupun kebijakan terkait hal  tersebut  dibagikan  secara  masif  oleh  Kementrian  Kesehatan melalui akun instagram kemenkes_ri. Namun demikian komentar publik terhadap postingan akun tersebut sangat beragam,   terdapat   komentar   yang   bersifat   mendukung   kebijakan Kementrian Kesehatan atau justru mencibir.
Vaksinasi  merupakan  salah  satu  topik  yang  menimbulkan  serangkaian  opini  di   media  sosial  instagram, sebagian  besar  terkait  dengan  keamanan  kesehatan  dan  efek  yang  ditimbulkan  pasca  vaksin.  Serangkaian penelitian dibidang kesehatan telah dilakukan  untuk mendukung kampanye vaksin  covid-19 salah satunya oleh Yelin  dkk  pada  tahun  2021  [6]  dan  Haynes  dkk  pada  tahun  2020  [7]  yang  dalam  penelitiannya  membuktikan efektivitas  dari  vaksinasi  untuk  mencegah  covid-19,  namun  tetap  saja  terdapat  masyarakat  yang  memberikan komentar negatif terhadap kebijakan vaksin tersebut. Beragam tanggapan atau sentimen dari masyarakat tersebut juga banyak ditemukan pada postingan akun kemenkes_ri.
Analisis  sentimen  adalah  proses  klasifikasi  opini  yang  berupa  komentar  publik  untuk  menentukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
tanggapan  yang  diberikan  termasuk  dalam  kategori  positif,  negatif  atau  netral[8].  Proses  ini  berguna  untuk mengekstraksi  dokumen  secara  otomatis  dengan  metode machine  learning [9].  Dalam  penerapannya,  banyak metode dalam machine learning yang familiar digunakan yaitu SVM, NN, KNN, NBC, Random Forest , Decision Tree dan    lain-lain[10][11][12][13][14].  Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  mengimplementasikan algoritma  machine  learning  untuk  topik  analisis  sentimen,  SVM  dan  KNN  menghasilkan  akurasi  yang  baik. Penelitian  oleh Sattar  dan  Arifuzzaman  pada  tahun  2021,  terkait  sentimen  vaksin  covid-19  di  Amerika  Serikat yang  beredar  di  media  social  twitter  diukur  untuk  mengetahui  prospek  kegiatan  vaksin  yang  akan  dilakukan. Dengan mengimplementasikan 7 metode (SVM, Random Forest , Naive Bayes , KNN, Linier Regression , Model Tree,  Gaussian  Regression  dan  Multilayer  Percepton ),  SVM  terbukti  memiliki  tingkat  error  lebih  kecil  yang berarti memiliki hasil akurasi baik dari pada algoritma pembanding lainnya [15]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Shamrat dkk pada tahun 2021, dimana opini masyarakat melalui media sosial twitter terkait efektifitas jenis vaksin diklasifikasikan menggunakan pendekatan sentimen analisis. Dalam penelitiannya KNN diimplementasikan pada opini masyarakat di media sosial untuk menggambarkan opini dari jenis vaksin Pfizer, Moderna,  dan  AstraZeneca.  Opini  dari  ketiga  jenis  vaksin  tersebut  diklasifikasikan  kedalam  3  polarity  yakni positif, negatif dan netral. Hasil penelitian menunjukan bahwa vaksin jenis Pfizer dan Moderna memiliki sentimen positif yang lebih tinggi yakni masing-masing 47,29% dan 46,16% dibandingkan dengan AstraZeneca dengan rate 40,08%[16].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  disebutkan  diatas,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan perfoma  algoritma  SVM  dan  KNN  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  di  akun  kemenkes_ri  terkait  dengan kebijakan vaksin di Indonesia. Sentimen akan dibagi kedalam 3 polaritas yakni netral, positif dan negatif. Tujuan komparasi ini adalah membandingkan perfoma algoritma SVM dan KNN sebagai model klasifikasi terbaik pada topik analisa sentimen issue vaksin khususnya platform Instagram.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Mengacu pada gambar 1 dibawah ini, ialah tahapan penelitian yang dilakukan. Berawal dari proses pengumpulan data  dengan  menggunakan  teknik scrapping komentar  sehingga  menghasilkan  data  teks  opini  sebanyak  2.925 record .  Koleksi  data  yang  dimiliki  kemudian  dilakukan preprocessing dengan  teknik text  processing seperti tampak pada gambar 2. Output dari tahap akhir text processing selanjutnya dilakukan pembobotan menggunakan TF-IDF dan implementasi SMOTE untuk menyeimbangkan data hasil pelabelan agar seimbang. Selanjutnya data yang telah valid akan diimplementasikan pada usulan model klasifikasi yakni SVM dan KNN. Evaluasi dilakukan dengan tabel confusion matrix dari model yang dihasilkan.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Teknik data collecting yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik scrapping yang diambil  dari  komentar  di  instagram  pada  beberapa  postingan  kemenkes_ri  terkait  vaksinasi.  Teknik scrapping dilakukan  dengan  menggunakan software Dataminer.  Proses  scrapping  yang  dilakukan  menghasikan  data sebanyak  2.925 record . Namun demikian data yang dihasilkan belum valid sehingga membutuhkan teknik validasi secara manual untuk menghilangkan sentimen yang tidak berkaitan dengan topik vaksinasi. Dataset setelah proses validasi menghasilkan data sebanyak 2.034 record .

## 2.2 Preprocessing
Pada tahapan preprocessing dilakukan dengan teknik NLP ( Natural Language Processing ). Adapun tahapan text processing yang  dilakukan  yaitu case  folding,  tokenizing,  stopword,  normalization,  stemming [17].  Selanjutnya hasil-hasil preprocessing akan  disajikan  pada  bab  hasil  dan  pembahasan.    Tahap preprocessing mengacu  pada gambar dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
Submitted: 14/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published: 25/02/2022

## 2.3 TF-IDF
Teknik  pembobotan  menggunakan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Invers  Document  Frequency )  ialah  proses pembobotan setiap term yang terdapat pada setiap dokumen serta jumlah dokumen yang memuat satu term[18].

## 2.4 SMOTE
Pada  pelabelan  yang  telah  dilakukan  dalam  proses  sebelumnya  hal  yang  biasa  terjadi  yaitu imbalancing  class . Dimana terjadi ketidakseimbangan kelas pada data yang menyebabkan permasalahan pada nilai akurasi nantinya. Pada  tahapan  SMOTE  ini  dilakukan  untuk  menyeimbangkan  kelas  yang  sudah  dilabeli.  SMOTE  adalah  suatu teknik oversampling dimana sampel sintetis dihasilkan untuk kelas minoritas. Algoritma ini membantu mengatasi masalah overfitting yang ditimbulkan oleh random oversampling [19].

## 2.5 Spliting Data
Tahapa  ini dilakukan  spliting data  yang digunakan, data  dibagi  menjadi  90% training serta 10% lainnya  data testing [20].

## 2.6 Spliting Classifying with SVM and KNN
Tahapan  ini  data  yang  selesai  tahap text  processing dan  step-step  lain  akan  dilakukam  pemodelan  terhadap algoritma  SVM  dan  KNN.  Kedua  model  tersebut  nantinya  akan  dibandingkan  untuk  mendapatkan  model klasifikasi terbaik dengan perbandingan hasil akurasi.

## 2.6 Classifying with SVM and KNN
Tahapan  ini  akan  dilakukan  tahapan  validasi  dan  evaluasi  hasil  akurasi  menggunakan  k-fold  validation  dan confusion  matrix  [21].  Selain  dengan  menyajikan  tabel  confusion  matrix  dari  model,  evaluasi  juga  dilakukan dengan cara membandingkan secara langsung kedua model yang menjadi usulan dalam penelitian ini, yakni SVM dan KNN.

## 2.7 Evaluasi
Tahapan  ini  akan  dilakukan  tahapan  validasi  dan  evaluasi  hasil  akurasi  menggunakan k-fold  validation dan confusion  matrix  [21].  Selain  dengan  menyajikan  tabel confusion  matrix dari  model,  evaluasi  juga  dilakukan dengan cara membandingkan secara langsung kedua model yang menjadi usulan dalam penelitian ini, yakni SVM dan KNN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Teknik scrapping yang dilakukan pada proses pengumpulan data menghasilkan sentimen sebanyak 2.925 record dengan sample sentimen seperti tampak dalam tabel 1 berikut.
Tabel 1. Sample sentimen hasil scrapping
No Sentimen
1 Mau bkin vaksin jga lah biar bsa dijual2
2 @yakin yg 200 meninggal tiap hari krna covid?
3 Bisnis
4 Saya siap untuk di vaksin @jokowi ??
5 Jadi  yaaa  hal2  yg  tdk  inginkan  yg  terjdi  itu  tergantung  sistem  imun  kamu  makanya  selalu  dianjurkan menjaga kesehatan biar d dalam jg sehat kalo misal ada mikroba yg masuk
Pengolahan data awal yang dilakukan adalah dengan validasi oleh annotator yang dilakukan secara manual untuk  menghilangkan  sentimen  atau  komentar  yang  tidak  memiliki  relevansi  terhadap  topik  penelitian.  Hasil sentimen setelah proses validasi dihasilkan sebanyak 2.034 record.

## 3.2 Preprocessing
Tahapan preprocessing yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  NLP  ( Natural  Language Processing ) atau biasa disebut dengan text processing . Adapun tahap yang dilakukan sebagai berikut: Case folding, tokenizing,  stopword,  normalization dan terakhir stemming .  Tahapan  tersebut  secara  sistematis  dilakukan  agar memperoleh output data yang optimal. Case folding digunakan untuk merubah teks asli menjadi bentuk standar, yakni lower case. Dalam penelitian ini teknis case folding dilakukan dengan memanfaatkan fungsi library numpy dan pandas pada bahasa pemrograman python . Tabel 2 berikut disajikan simulasi data teks sebelum dan sesudah case folding.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
Tabel 2. Simulasi proses case folding
Tahapan tokenizing dilakukan untuk memisahkan teks berdasarkan pembatas berupa spasi dan tanda baca. Dalam  tahap  ini  juga  dilakukan  number  removal  (penghapusan  teks  dari  unsur  angka), whitecase  removal (menghilangkan tab dan unsur format lain di dalan teks) dan punctuation  removal (pembersihan teks dari tanda baca). Tabel 3 berikut merupakan simulasai tahapan tokenizing yang dilakukan.
Tabel 3 . Simulasi tahap tokenizing No Data sebelum tokenizing Data setelah tokenizing 1 mau bkin vaksin jga lah biar bsa dijual2 'mau', 'bkin', 'vaksin', 'jga', 'lah', 'biar', 'bsa', 'dijual'
2 yakin yg 200 meninggal tiap hari krna covid?
'yakin', 'yg', 'meninggal', 'tiap', 'hari', 'krna', 'covid'
3 bisnis
'bisnis'
4 saya siap untuk di vaksin @jokowi ?? 'saya', 'siap', 'untuk', 'di', 'vaksin'
5 jadi  yaaa  hal2  yg  tdk  inginkan  yg  terjdi  itu tergantung sistem imun kamu makanya selalu dianjurkan menjaga kesehatan biar d dalam jg sehat kalo misal ada mikroba yg masuk 'jadi', 'yaaa', 'hal', 'yg', 'tdk', 'inginkan', 'yg', 'terjdi', 'itu', 'tergantung', 'sistem', 'imun', 'kamu', 'makanya', 'selalu', 'dianjurkan',  'menjaga',  'kesehatan',  'biar',  'dalam',  'jg', 'sehat', 'kalo', 'misal', 'ada', 'mikroba', 'yg', 'masuk'
Stopword merupakan  tahapan  penghapusan  teks  yang  sesuai  dengan  teks  pada list stopword .  Teks yang dihapus  tersebut  tidak  mewakili  isi  dokumen,  contoh:  dan,  di,  dari,  yang,  ke  dan  seterusnya.  Tabel  4  berikut menunjukan simulasi dari tahapan stopword yang dilakukan.
Tabel 4. Simulasi tahap Stopword
Normalization dilakukan  dalam  penelitian  ini  guna  menyeragamkan  kata  yang  memiliki  makna  sama namun penulisan berbeda yang disebabkan oleh penyingkatan kata atau kesalahan dalam penulisan teks. Output tahapan normalization ditujukan pada tabel berikut.
Tabel 5. Simulasi normalization No Term  sebelum normalization Term  setelah  normalization 1 bkin vaksin jga bsa dijual membuat vaksin juga bisa dijual 2 meninggal krna covid meninggal karena covid 3 bisnis bisnis 4 vaksin saya vaksin 5 terjdi tergantung system imun dianjurkan menjaga kesehatan sehat mikroba terjadi tergantung sistem imun dianjurkan menjaga kesehatan sehat mikroba
Tahapan  akhir  dari text  processing yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah Stemming .  Tahap ini dilakukan untuk membentuk teks menjadi kata dasar atau lebih dikenal dengan istilah term. Proses ini dilakukan dengan membuang imbuhan berupa awalan dan akhiran. Selanjutnya term  tersebut  akan  didaftar dan diberikan bobot. Adapun output tahapan stemming dapat dilihat dalam tabel dibawah ini.
Tabel 6. Simulasi tahap Stemming No Data sebelum Stemming Data setelah  Stemming
1 membuat vaksin juga bisa dijual buat vaksin juga bisa jual
No Sentimen sebelum case folding Sentimen setelah case folding
1 Mau bkin vaksin jga lah biar bsa dijual2 mau bkin vaksin jga lah biar bsa dijual2 2 yakin yg 200 meninggal tiap hari krna covid?  yakin yg 200 meninggal tiap hari krna covid?
3 Bisnis bisnis 4 Saya siap untuk di vaksin @jokowi ?? saya siap untuk di vaksin @jokowi ?? 5
Jadi  yaaa  hal2  yg  tdk  inginkan  yg  terjdi  itu tergantung sistem imun kamu makanya selalu dianjurkan menjaga kesehatan biar d dalam jg sehat kalo misal ada mikroba yg masuk
jadi  yaaa  hal2  yg  tdk  inginkan  yg  terjdi  itu tergantung  sistem  imun  kamu  makanya  selalu dianjurkan  menjaga  kesehatan  biar  d  dalam  jg sehat kalo misal ada mikroba yg masuk No Data sebelum Stopword Data setelah Stopword 1 mau bkin vaksin jga lah biar bsa dijual bkin vaksin jga bsa dijual 2 yakin yg meninggal tiap hari krna covid meninggal krna covid 3 bisnis bisnis 4 saya siap untuk di vaksin saya vaksin 5 jadi  yaaa  hal  yg  tdk  inginkan  yg  terjdi  itu tergantung  system  imun  kamu  makanya  selalu dianjurkan menjaga kesehatan biar dalam jg sehat kalo missal ada mikroba yg masuk
terjdi  tergantung  system  imun  dianjurkan menjaga kesehatan sehat mikroba

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
No Data sebelum Stemming Data setelah  Stemming 2 meninggal karena covid tinggal karena covid 3 bisnis bisnis 4 vaksin saya vaksin 5 terjadi  tergantung  sistem  imun  dianjurkan  menjaga kesehatan sehat mikroba jadi gantung system imunitas anjur jaga sehat sehat mikroba

## 3.3 Pelabelan data
Dalam tahap ini data diberi label dengan 3 polaritas : netral, positif dan negatif. Data hasil preprocessing tahap akhir ( stemming ) selanjutnya dirubah menjadi string agar dapat dibaca pada saat proses pelabelan otomatis. Hal ini dilakukan karena proses pelabelan tidak dapat membaca tipe data objek. Selanjutnya data teks dirubah menjadi bahasa  inggris  sebelum  dilakukan  sentimen  polarity  otomatis. Sentimen  polarity otomatis  dilakukan  untuk mengetahui  kelas  sentimen  dengan  penilaian  sentimen  positif  x  >  0.0,    sentimen  netral  x  =  0.0,  dan  komentar negatif apabila x < 0.0. Berikut  contoh hasil proses pelabelan.
Tabel 7. Sample hasil pelabelan No Komentar Sentimen  Labelling 1 make vaccine too can sell 0.0 netral 2 Stay because covid 0.0 netral 3 bussines 0.0 netral 4 vaccine 0.0 netral 5 so hang system immunity suggest keep healthy also healthy microbial enter  0.5 positif
Berdasarkan pelabelan yang dilakukan secara keseluruhan menghasilkan data 1768 netral, 170 positif, dan 96 negatif. Untuk mempermudah proses-proses selanjutnya labelling ini dilakukan tahap one hot encoding , tahap ini digunakan untuk merepresentasikan data model kategori sebagai vektor biner yang bernilai integer, 1 dan 0. Tahap one hot encoding ini menampilkan nilai 0 sebagai komentar negatif, 1 sebagai komentar netral dan 2 sebagai komentar positif. Berikut hasil dari one hot encoding .
Tabel 8. Output one hot encoding No Komentar Sentimen  Labelling 1 buat vaksin juga bisa jual 0.0 1 2 tinggal karena covid 0.0 1 3 bisnis 0.0 1 4 saya vaksin 0.0 1 5 jadi gantung system imunitas anjur jaga sehat sehat mikroba  0.5 2

## 3.4 TF-IDF
Term frequency digunakan untuk perhitungan jumlah term yang muncul pada satu dokumen sementara IDF/ inverse document frequency untuk menghitung kemunculan term dalam berbagai dokumen yang dianggap term umum dan tidak penting. Pada proses ini dilakukan pembototan term pada seluruh dokumen. Tabel 9 dan tabel 10  mengacu pada proses pembobotan yang dilakukan dengan dengan persamaan berikut.
𝑡𝑓 = 𝑓 𝑑 (𝑖) max 𝑓 𝑑 (𝑗) (1)
𝑖𝑑𝑓 =  log ( 𝑁 𝑑𝑓(𝑡) ) (2)
Keterangan: tf: frekuensi term i dalam dokumen j dibagi dengan total term pada dokumen j idf: inverse dari seluruh dokumen yang dibagi totl dokumen yang memuat term (t). Sampel  dokumen yang akan dilakukan TF-IDF adalah: D1 = buat vaksin juga bisa jual D2 = tinggal karena covid D3 = bisnis D4 = vaksin
Tabel 9. Perhitungan nilai idf
Token TF df d/ df idf D1 D2 D3 D4 (log d/df) tinggal 0 0.333 0 0 1 4 0.602 covid 0 0.333 0 0 1 4 0.602

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
Token TF df d/ df idf D1 D2 D3 D4 (log d/df) karena 0 0.333 0 0 1 4 0.602 bisa 0.2 0 0 0 1 4 0.602 juga 0.2 0 0 0 1 4 0.602 buat 0.2 0 0 0 1 4 0.602 vaksin 0.2 0 0 1.0 2 2 0.301 jual 0.2 0 0 0 1 4 0.602 bisnis 0 0 1.0 0 1 4 0.602
Tabel 9 diatas merupakan hasil dari perhitungan variabel yaitu TF dan juga IDF. Variabel TF merupakan frekuensi term i dalam dokumen j, misalkan term ‘buat’ pada dokumen satu (D1) itu berjumlah 1 dan total term pada  D1  adalah  5.  Jadi  untuk  menghitung  nilai  TF  adalah  1/5=  0,2,  begitupun  dengan  term-term  selanjutnya. Variabel IDF dihitung dari banyaknya dokumen dibagi dengan jumlah dokumen memuat term i, misal nilai IDF untuk term ‘vaksin’ yaitu 4/2= 2, setelah itu diinverskan dengan hasil 0,301.
Tabel 10. Pembobotan  TF IDF TF Token D1 D2 D3 D4 tinggal  0 0.2004  0 0 covid 0 0.2004  0 0 karena 0 0.2004  0 0 bisa 0.1204  0 0 0 juga 0.1204  0 0 0 buat 0.1204  0 0 0 vaksin 0.0602  0 0 0.301 jual 0.1204  0 0 0 bisnis 0 0 0.602  0
Tabel  10 diatas merupakan hasil dari  implementasi TF-IDF, dimana perhitungan dilakukan dengan cara mengalikan hasil variabel TF dan IDF di setiap dokumennya. Bobot term ‘vaksin’ yaitu dalam D1 = 0,0602, D2 = 0, D3 = 0, dan D4 = 0,301.

## 3.5 SMOTE
Berdasarkan  teknik SMOTE yang dilakukan, terjadi balancing terhadap data hasil pelabelan seperti ditunjukan pada tangkapan layar sistem yang dihasilkan berikut.

## Gambar 3 Output proses SMOTE
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  pelabelan  sebelum  proses  SMOTE  terjadi imbalancing class yaitu data kelas netral berjumlah 1.768 dari 2.034 data, itu berarti kelas netral mendapat jumlah yang lebih besar dibandingkan kelas yang lain. Sementara hasil setelah dilakukan proses SMOTE,  jumlah data dari  masing-masing  kelas  menjadi  setara.  Hal  tersebut  terjadi  karena  adanya  resample  pada  proses  ini  yang akhirnya menghasilkan keseimbangan jumlah data pada masing-masing kelas.
3.6  Classifying with Support Vector Mechine (SVM) and K-Nearest Neighbour (KNN)
Data yang telah melalui tahapan sebelumnya selanjutnya diimplementasikan pada usulan metode yakni  metode SVM  dan  K-NN.  Adapun  setting  parameter  metode  SVM  adalah  C  dan  kernel  dengan range   C  0.1-1.0.  Hasil penerapan metode SVM seperti terlihat dalam tabel 11 berikut.
Tabel 11. Eksperimen dengan SVM C Kernel Akurasi 0,1 RBF 89,83% 0,2 RBF 93,59% 0,3 RBF 95,66% 0,4 RBF 96,61% 0,5 RBF 97,55% 0,6 RBF 97,92% 0,7 RBF 98,11%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509
C Kernel Akurasi 0,8 RBF 98,30% 0,9 RBF 98,11% 1 RBF 98,11%
Berdasarkan tabel 11 diatas dapat disimpulkan bahwa akurasi dengan nilai C 0,8 dan dengan kernel RBF menghasilkan  akurasi  yang  tertinggi  yaitu  98,30%.  Eksperimen  selanjutnya,  data  diimplementasikan  terhadap usulan model berikutnya yakni K-NN. Adapun percobaan terhadap parameter k yang dilakukan adalah pada range 1 s.d 10, tampak dalam tabel 12 dibawah ini.
Tabel 12. Eksperimen dengan KNN k Akurasi 1 80,03% 2 77,77% 3 75,14% 4 73,82% 5 73,06% 6 71,37% 7 70,24% 8 70,05% 9 69,86% 10 68,54%
Berdasarkan tabel 12 dapat disimpulkan bahwa nilai k “terbaik” pada K-NN adalah k=1 yang menghasilkan akurasi 80,03%.

## 3.7  Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan melihat tabel confussion matrix yang diperoleh dari model yang dihasilkan. Berikut tabell confusion matrix dari model SVM dan KNN.
Tabel 13. Hasil Confusion Matrix pada Metode SVM dan KNN
Tabel 13 diatas merepresentasikan akurasi dari kedua metode yang diusulkan. True negatif adalah apabila jumlah  data testing dengan  klasifikasi  negatif  mampu  diprediksi  negatif  atau  dengan  kata  lain  sesuai  dengan klasifikasi aslinya. True netral adalah apabila jumlah data testing dengan klasifikasi netral mampu diprediksi netral pula  atau  sesuai  dengan  klasifikasi  aslinya.  True  positif  apabila  jumlah  data  testing  dengan  klasifikasi  positif mampu diprediksi positif atau bisa dikatakan sesuai dengan klasifikasi aslinya. False negatif merupakan sejumlah data  testing  dengan  klasifikasi  negatif  namun  memiliki  kesalahan  dalam  prediksinya  sehingga  dikategorikan menjadi  positif  maupun  netral,  sedangkan  false  positif  ialah  sejumlah  data  dengan  klasifikasi  positif  namun memiliki kesalahan dalam prediksinya sehingga dikategorikan menjadi negatif maupun netral. Berikut persamaan dari akurasi yang dihasilkan.
Akurasi model SVM :
= TN+TNet+TP TP+FP+TNet+FNet+TN+FN
(3)
=
165+170+187
165+4+0+170+0+5+187+0+0
= 522 531 𝑥 100% = 98,30%
Akurasi model KNN :
=
TN+TNet+TP TP+FP+TNet+FNet+TN+FN
(4)
= 165+77+183 165+2+2+77+54+44+183+2+2
= 425 531 𝑥 100% = 80,03%
Prediksi SVM KNN Negatif Netral Positif Negatif Netral Positif Negatif 165 0 4 165 2 2 Netral 0 170 5 54 77 44 Positif 0 0 187 2 2 183 Akurasi 98,30% 80,03%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3509

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan pada data komentar pengguna instagram terkait issue vaksin covid- 19  pada  akun  instagram  kemenkes_ri  yang  berjumlah  2.034  data  dengan  polaritas  positif,  negatif  dan  netral menggunakan metode SVM dan KNN. Menghasilkan model klasifikasi terbaik pada  metode SVM yakni 98,30%, sementara metode KNN menghasilkan akurasi 80,03%. Sehingga disimpulkan, SVM terbukti memiliki perfoma lebih baik dari KNN dalam klasifikasi sentimen issue vaksin covid-19 berbasiskan platform instagram. Sebagai pengembangan dari penelitian ini, diharapkan pada penelitian selanjutnya ditambahkan algoritma supervised lain sebagai algoritma komparasi seperti randomforest, Neural Network dan lain-lain.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih yang tak terhingga penulis tujukan kepada Universitas Amikom Purwokerto yang telah memberikan pendanaan pada penelitian ini pada skema PDMA. Ucapan terimakasih juga penulis sampaikan kepada Pusat Studi Sistem Cerdas Universitas Amikom Purwokerto.

## REFERENCES
[1] M. H. Ansori, “Wabah COVID-19 dan Kelas Sosial di Indonesia,” Habibie Cent. Insights , no. 14, 2020.
[2] Z. H. MS and A. Rizaldi, “Merespon Nalar Kebijakan Negara Dalam Menangani Pandemi Covid 19 Di Indonesia,” Ekon. dan Kebijak. Publik Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 36–53, 2020.
[3] I. S. Joyosemito and N. M. Nasir, “Gelombang Kedua Pandemi Menuju Endemi Covid-19: Analisis Kebijakan Vaksinasi Dan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Di Indonesia,” J. Sains Teknol. dalam Pemberdaya. Masy. , vol. 2, no. 1, pp. 55– 66, 2021.
[4] A. Damayanti and K. Yuriawan, “Instagram sebagai Medium Komunikasi Risiko di Masa Pandemi COVID-19 : Studi Netnografi terhadap Komunitas Online KawalCOVID19 . id,” J. Komuikasi Pembang. , vol. 18, no. 02, pp. 176–193, 2020.
[5] M. Agustine and Y. R. Prasetyawati, “terhadap citra dapurfit,” PRofesi Humas , vol. 5, no. 1, pp. 82–97, 2020.
[6] I. Yelin et al. , “Associations of the BNT162b2 COVID-19 vaccine effectiveness with patient age and comorbidities,” medRxiv Prepr. , 2021.
[7] B. F. Haynes et al. , “Prospects for a safe COVID-19 vaccine,” Sci. Transl. Med. | , vol. 0948, no. November, pp. 1–13, 2020.
[8] E. D. Agustono, D. Sianturi, A. Taufik, and W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Warga China saat Pandemi dengan Algoritma  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequecy  dan  Support  Vectore  Machine,” J.  Inform.  dan  Rekayasa Elektron. , vol. 3, no. 2, 2020.
[9] A. Tripathy, A. Agrawal, and S. K. Rath, “Classification of Sentimental Reviews Using Machine Learning Techniques,” in Procedia - Procedia Computer Science , 2015, vol. 57, pp. 821–829.
[10]  A. M. Zuhdi, E. Utami, and S. Raharjo, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Capres Indonesia 2019 Dengan MetodE K-NN,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[11]  Q. Wang, K. Liu, and K. Ma, “Emotional Analysis of Public Opinions in Colleges and Universities : Based on Naive Bayesian Classification Method,” J. Phys. , 2019.
[12]  Pristiyono,  M.  Ritonga,  M.  A.  Al  Ihsan,  A.  Anjar,  and  F.  H.  Rambe,  “Sentiment  analysis  of  COVID-19  vaccine  in Indonesia using Naïve  Bayes Algorithm,”  in Annual  Conference  on  Computer  Science  and  Engineering  Technology (AC2SET) 2020 , 2021.
[13]  M.  A.  FAUZI,  “Random  Forest  Approach  fo  Sentiment  Analysis  in  Indonesian  Language,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput. Sci. , vol. 12, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[14]  R.  K.  Thakur  and  M.  V  Deshpande,  “Kernel  Optimized-Support  Vector  Machine  and  Mapreduce  framework  for sentiment classification of train reviews,” Indian Acad. Sci. , vol. 44, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[15]  N.  S.  Sattar  and  S.  Arifuzzaman,  “COVID-19  Vaccination  Awareness  and  Aftermath:  Public  Sentiment  Analysis  on Twitter Data and Vaccinated Population Prediction in the USA,” Appl. Sci. , no. March 2020, 2021.
[16]  F. M. J. M. Shamrat and S. Chakraborty, “Sentiment analysis on twitter tweets about COVID-19 vaccines using NLP and supervised KNN classification algorithm,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 23, no. 1, 2021.
[17]  E. C. Ates, E. Bostanci, and M. S. Guzel, “Comparative Performance of Machine Learning Algorithms in Cyberbullying Detection: Using Turkish Language Preprocessing Techniques,” Comput. Soc. Cornell Univ. , 2021.
[18]  W. A. Luqyana, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, “Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018.
[19]  K.  Kim,  “Noise  Avoidance  SMOTE  in  Ensemble  Learning  for  Imbalanced Data,” IEEE  Access ,  vol.  9, pp. 143250– 143265, 2021.
[20]  R.  Patra  and  B.  Khuntia,  “Analysis  and  Prediction  Of  Pima  Indian  Diabetes  Dataset  Using  SDKNN  Classifier Technique,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2021.
[21]  A. A. Salih and A. M. Abdulazeez, “Evaluation of Classification Algorithms for Intrusion Detection System : A Review,” J. Soft Comput. Data Min. Eval. , vol. 1, pp. 31–40, 2021.