## ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TERHADAP  VAKSIN NUSANTARA MENGGUNAKAN TEXT MINING
Ida Bagus Ketut Surya Arnawa ITB STIKOM Bali Jl. Raya Puputan No 86 Renon, Denpasar E-mail : arnawa@stikom-bali.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  laporan berjudul Digital 2021: The Latest Insights Into The State of Digital  itu, disebutkan bahwa dari total 274,9 juta penduduk di Indonesia, 170 juta di antaranya telah menggunakan media sosial.  Melihat  bagaimana  perkembangan  media  sosial  saat  ini  dapat  dijadikan  salah  satu  media yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  berbagai  macam  topik.  Dalam penelitian  ini  menganalisis  sentimen  terhadap  topik  yang  saat  ini  sedang  hangat  diperbincang kan dalam  media  sosial  yaitu  "Vaksin  Nusantara".  Vaksinasi  Covid-19  merupakan  salah  satu  upaya pemerintah  Indonesia  dalam  menangani  masalah  Covid-19.  Untuk  mensukseskan  vaksinasi  covid- 19 secara nasional tentunya Indonesia mengalami kekurangan dan ketergantungan vaksin Covid-19 dari  negara  lain.  Salah  satu  vaksin  yang  dikembangkan  oleh  Indonesia  yaitu  Vaksin Nusantara.Vaksin  Nusantara  merupakan  vaksin  Covid-19  yang  dikembangkan  dan  diuji  di Indonesia.  Vaksin  Nusantara  dipelopori  oleh  dokter  Terawan  bersama  tim  peneliti  di  laboratorium RSUP  Kariadi  Semarang.  awal  penelitian  vaksin  Nusantara  ini  menimbulkan  polemik.  Dalam pengembangannya Badan Pengawas Obat dan Makanan (Badan POM) tidak memberikan izin untuk melakukan uji klinis  fase II terhadap manusia.  Hal  ini  menimbulkan pro dan kontra dimasyarakat. Banyak opini di masyarakat terutama di media sosial menanggapi polemik yang terjadi pada Vaksin Nusantara. Hasil dari penelitian ini yaitu sentimen positif sebesar 55%, netral 10% dan negatif 35% terhadap Vaksin Nusantara.
Kata kunci : Vaksin Nusantara, Covid-19, Text Mining

## ABSTRACTS
In the report entitled Digital 2021: The Latest Insights Into The State of Digital, it is stated that out of a total of 274.9 million people in Indonesia, 170 million of them have used social media. Seeing how  the  current  development  of  social  media  can  be  used  as  one  of  the  media  used  to  conduct sentiment analysis on various topics. In this study, we analyze sentiment on a topic that is currently being hotly discussed in social media, namely "Vaksin Nusantara". The Covid-19 vaccination is one of  the  Indonesian  government's  efforts  in  dealing  with  the  Covid-19  problem.  To  succeed  in  the national Covid-19 vaccination, of course, Indonesia is experiencing a shortage and dependence on Covid-19  vaccines  from  other  countries.  One  of  the  vaccines  developed  by  Indonesia  is  the Nusantara Vaccine. The Nusantara vaccine is a Covid-19 vaccine developed and tested in Indonesia. The Nusantara vaccine was pioneered by Dr. Terawan and the research team at the Kariadi Hospital Semarang  laboratory.  The  beginning  of  this  Nusantara  vaccine  research  caused  a  polemic.  In  its development,  the  Food  and  Drug  Supervisory  Agency  (Badan  POM)  did  not  give  permission  to conduct  phase  II  clinical  trials  on  humans.  This  raises  the  pros  and  cons  in the  community. Many opinions in the community, especially on social media, responded to the polemic that occurred in the Nusantara  Vaccine.  The  results  of  this  study  are  positive  sentiment  of  55%,  neutral  10%  and negative 35% towards the Nusantara Vaccine. Keywords: Nusantara Vaccines, Covid-19, Text Mining
1. PENDAHULUAN
Dalam  laporan We  Are  Social dan Hootsuite mengungkapkan  bahwa  penduduk  Indonesia separuhnya  telah  aktif  menggunakan  media sosial  pada  Januari  2021.  Dalam  laporan berjudul  Digital  2021: The  Latest  Insights Into  The  State  of  Digital itu,  disebutkan bahwa  dari  total  274,9  juta  penduduk  di Indonesia,  170  juta  di  antaranya  telah menggunakan  media  sosial.  Media  sosial yang paling populer digunakan oleh masyarakat Indonesia yaitu Youtube,
WhatsApp,  Instagram,  Facebook  dan  Twitter [1]. Melihat bagaimana perkembangan  media sosial  saat  ini  dapat  dijadikan  salah  satu media  yang  digunakan  untuk  melakukan analisis  sentimen  terhadap  berbagai  macam topik.  Dalam  penelitian  ini  menganalisis sentimen terhadap topik  yang  saat ini  sedang hangat  diperbincangkan  dalam  media  sosial yaitu "Vaksin Nusantara".
Dikutip  dari  situs  kemenkes.go.id Corona Virus merupakan  keluarga  besar  virus  yang menyebabkan  penyakit  pada  manusia  dan hewan. Pada manusia  biasanya  menyebabkan penyakit infeksi saluran pernapasan, mulai flu biasa  hingga  penyakit  yang  serius  seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS) dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Berat  / Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS).
Corona  Virus jenis  baru  yang  ditemukan pada  manusia  sejak  kejadian  luar  biasa muncul  di  Wuhan  Cina,  pada  Desember 2019,  kemudian  diberi  nama Severe  Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 ( SARS- COV2 ),  dan  menyebabkan  penyakit Corona
Virus Disease-2019 (Covid-19) [2].
Vaksin Covid-19
merupakan bentuk pencegahan yang berfungsi mendorong pembentukan  kekebalan  tubuh  spesifik  pada penyakit Covid-19 agar terhindar dari tertular atau  kemungkinan  sakit  berat.  Vaksinasi Covid-19 merupakan  salah  satu  upaya pemerintah  Indonesia  dalam  menangani masalah Covid-19 . Vaksinasi Covid-19 bertujuan  untuk  menciptakan  kekebalan kelompok  ( herd  immunity )  agar  masyarakat menjadi  lebih  produktif  dalam  menjalankan aktivitas kesehariannya [3]. Dalam
melakukan  vaksinasi Covid-19 Indonesia telah  mengimport  vaksin  dari  berbagai produsen vaksin dunia. Beberapa diantaranya vaksin Sinovac,  AstraZeneca .  Menurut  Juru bicara Kementrian Kesehatan untuk vaksinasi
Covid-19 , Siti Nadia Tirmizi seperti diberitakan  Kompas.com  Minggu(2/5/2021).
Puluhan  juta  vaksin Covid-19 datang  secara bertahap  dan  dalam  berbagai  bentuk  di antaranya dalam  bentuk vaksin  jadi  atau siap pakai,  hingga  berwujud  bahan  baku  ( bulk ), serta vaksin setengah jadi. Untuk mensukseskan  vaksinasi Covid-19 secara nasional tentunya Indonesia mengalami kekurangan dan ketergantungan vaksin Covid-19 dari  negara  lain.  Mengatasi  hal tersebut  Indonesia  mensupport  pembuatan vaksin Covid-19 secara  mandiri.  Salah  satu vaksin  yang  dikembangkan  oleh  Indonesia yaitu Vaksin Nusantara.
Vaksin  Nusantara  merupakan  vaksin Covid- 19 yang dikembangkan dan diuji di Indonesia.  Vaksin  Nusantara  dipelopori  oleh dokter  Terawan  bersama  tim  peneliti  di laboratorium  RSUP  Kariadi  Semarang,  Jawa Tengah dan Universitas Diponegoro (Undip). Pengembangan  Vaksin  Nusantara  mendapat dukungan dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia yang disampaikan langsung oleh juru bicara Vaksinasi Covid-19 Kementerian  Kesehatan  Siti  Nadia  Tarmizi. Vaksin  Nusantara  menggunakan  metode berbasis  sel  dendritik  autolog  yang  bersifat personal.  Vaksin  Nusantara  disebut  solusi yang  ditawarkan  bagi  pasien  komorbid (penyakit  penyerta).  Namun  dari  awal penelitian vaksin  Nusantara ini  menimbulkan polemik.  Dalam  pengembangannya  Badan Pengawas  Obat  dan  Makanan  (Badan  POM) tidak  memberikan  izin  untuk  melakukan  uji klinis  fase  II  terhadap  manusia.  Hal  ini menimbulkan  pro  dan  kontra  dimasyarakat. Banyak  opini  di  masyarakat  terutama  di media  sosial  menanggapi  polemik  yang terjadi  pada  Vaksin  Nusantara.  Opini  inilah yang  akan  dikumpulkan  dan  dianalisis  untuk diketahui polaritasnya dengan analisis sentimen.
Salah  satu  bagian  dari  text  mining  yaitu analisis  sentimen  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  polaritas  dari  suatu  text. Pengelompokan  tersebut  dilakukan  untuk
melihat  bagaimana  polaritas  suatu  text apakah opini    yang diberikan bersifat positif, negatif  atau  netral  [4].  Selain  itu  analisis sentimen juga dapat digunakan untuk mengungkap  opini  publik  terhadap  suatu  isu yang sedang hangat berdasarkan data tektual. Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  telah banyak dilakukan sebelumnya untuk berbagai keperluan.  Analisis  sentimen  masyarakat terhadap virus Corona berdasarkan opini dari twitter  berbasis  web  Scraper  yang  bertujuan untuk  mengetahui  polaritas  publik  terhadap virus Corona [5]. Analisis sentimen masyarakat  terhadap  acara  televisi  dengan melakukan  retweet  analysis  untuk  dijadikan sebagai acuan dalam suatu penilaian terhadap suatu  acara  televisi  [4].  Dari  penelitian terkait  yang  telah  dijabarkan,  terdapat beberapa  perbedaan  yaitu  data  opini  yang diambil  dari  berbagai  media  social  [5]. Dalam  penelitian  ini  digunakan algoritma TF IDF dan K-Nearest Neighbor.

## 2.METODE PENELITIAN

## 2.1. Arsitektur Sistem
Perancangan  sistem  yang  dibuat  merupakan sebuah perancangan untuk menganalisis sentimen opini publik pada sosial media terhadap Vaksin Nusantara dengan tujuan untuk mengetahui  polaritas  opini  publik  terhadap Vaksin  Nusantara.  Tahap  awal  akan  dimulai dengan  menarik  data  opini  publik  pada  sosial media twitter dan facebook ,  selanjutnya  data tersebut melalui tahap preprocessing . Selanjutnya  diimplementasikan    algoritma Term
Frequency
Inverse Document Frequency
(TF-IDF) untuk menghitung   bobot   setiap   kata yang      paling  umum      digunakan      pada information retrieval [6]. Selanjutnya dilakukan implementasi K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan  opini  masyarakat  terkait
Vaksin  Nusantara  berdasarkan  atribut  dan
training sample [7] .

## Gambar 1. Arsitektur Sistem

## 3.HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  merupakan beberapa 15 data opini dari 1000  data  opini  yang  dibahas  pada  tahap preprosessing yaitu :
Tabel 1 Data Opini
Data  Sample  yang  sudah  melalui  proses preprocessing
Tabel 2 Data Sample yang sudah melalui proses preprocessing
Dari  hasil  sampel  setelah preprocessing text tersebut akan dijadikan sebuah kamus kata-kata yang  menjadi  acuan  perhitungan  nilai.  Tabel  3 merupakan hasil pembobotan kata
Tabel.3 Pembobotan Kata
Q tf df IDF IDF +1 D 1 …  D 15 vaksin 3 … 2 20 -0.12 0.87 nusantara 1 … 1 17 -0.05 0.94 takut 0 … 0 1 1.17 2.17 efek 0 … 0 1 1.17 2.17 mati 0 … 0 1 1.17 2.17 bagus 0 … 0 1 1.17 2.17 rela 0 … 0 1 1.17 2.17 jabat 0 … 0 1 1.17 2.17 perintah 0 … 0 1 1.17 2.17
paham 0 … 0 1 1.17 2.17 nilai 0 … 0 1 1.17 2.17 bangga 0 … 0 1 1.17 2.17 senang 0 … 0 1 1.17 2.17 dengar 0 … 0 1 1.17 2.17 hambat 0 … 0 1 1.17 2.17 haram 0 … 0 1 1.17 2.17 cinta 0 … 0 1 1.17 2.17 produk 0 … 0 2 0.87 1.87 indonesia 0 … 0 2 0.87 1.87 china 0 … 0 1 1.17 2.17 trauma 0 … 0 1 1.17 2.17 selamat 0 … 0 1 1.17 2.17 aman 0 … 0 2 0.87 1.87 semoga 0 … 1 2 0.87 1.87 syarat 0 … 0 1 1.17 2.17 admin 0 … 0 1 1.17 2.17 nkri 0 … 0 1 1.17 2.17 iya 0 … 1 1 1.17 2.17 lolos 0 … 1 1 1.17 2.17 impor 0 1 1 1.17 2.17
Dari  hasil  pembobotan  kata  dihitung  Nilai  TF- IDF. Tabel 4 merupakan hasil perhitungan nilai TF-IDF.
Tabel. 4 Nilai TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 …  D1 5 2.625 0. 87 5 0.8 75 1.75 0.875  …  1.7 5 0.946 0. 94 6 0.9 46 1.892  0.946  …  0.9 4
0 2. 17 6 0 0 0 … 0
0 0 2.1
76 0 0
… 0
0 0 2.1
76 0 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 2.176 0 … 0 0 0 0 0 2.176  … 0
0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0 0 0 0 0 0
… 0
0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0
… 0
0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0 …  1.8
75 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0 … 0
0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0 …  2.1
76 0 0 0 0 0 …  2.1
76 0 0 0 0 0 …  2.1 76
Setelah  mendapatkan  nilai  TF-IDF  dari  setiap kata  yang  ada  pada  dokumen  kemudian menghitung  jarak Euclidean  Distance antar dokumen  berdasarkan  nilai  TF-IDF  yang  ada pada  tabel  Nilai  TF-IDF.  Perhitungan  jarak dimuali  dari  awal  kata  sampai  akhir  kata. Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  nilai  TF- IDF pada suatu kata dikurangi dengan nilai TF- IDF  kata  lainnya  kemudian  dikuadratkan kemudian  dijumlahkan  semua  kata-kata  yang sudah dikuadratkan dan terakhir jumlah tersebut dihitung  akarnya.  Berikut  contoh  perhitungan jarak antar kata.
Euclidean  distance  (D1-D2)  =  √(2.625-0.875)2 +  √(0.946-0.946)2    +  √(0-2.176)2    +  √(0- 2.176)2 = 3,062 + 0 + 4,734 + 4,734 = 12,53
Gambar 1. Hasil Analisis Sentimen
Gambar  1  merupakan  hasil  analisis  sentiment media  social  terhadap  vaksin  nusantara.  Dari penelitian ini diketahui sentiment positif sebesar 55%,  netral  10%  dan    negative  35%  terhadap vaksin nusantara.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pnelitian yang telah dilakukan  pada  analisis  sentiment  media  social terhadap  Vaksin  Nusantara  menggunakan  text mining,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu sentimen  positif  sebesar  55%,  netral  10%  dan negatif 35% terhadap Vaksin Nusantara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Harahap,  Machyudin  Agung,  and  Susri Adeni. "Tren penggunaan media sosial selama pandemi di indonesia."  Professional:  Jurnal
Komunikasi  Dan  Administrasi
Publik 7.2 (2020): 13-23.
[2]  Parwanto,  M.  L.  E.,  et  al.  Virus  Corona (2019-nCoV) penyebab COVID-19.  Jurnal  Biomedika dan Kesehatan, 2020, 3.1: 1-2.
[3] Makmun, Armanto; Hazhiyah, Siti Fadhilah. Tinjauan Terkait Pengembangan
Vaksin  Covid  19.  Molucca Medica, 2020, 52-59. [4] Berlin,T.F., Herdiani, A. and Astuti,W.,2019. Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap  Acara  Televisi  pada Twitter dengan Retweet Analysis  dan  Naive  Bayes Classifier.6(2),pp.8660-8669.
[5]  Kurniawan,  Robi,  and  Aulia  Apriliani.
"Analisis  sentimen  masyarakat
terhadap virus corona berdasarkan  opini  dari  Twitter berbasis  web  scraper."  Jurnal Instek  (Informatika  Sains  dan
Teknologi) 5.1 (2020): 67-75.
[6] Ma’arif,   Abdul   Aziz.   2015.   Penerapan Algoritma      Tf-Idf            Untuk Pencarian  Karya      Ilmiah.
Jurnal.      Jurusan      Teknik
Informatika.      Fakultas      Ilmu
Komputer.Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
[7]  Ndaumanu,  R.  I.  (2014).  Analisis  Prediksi
Tingkat Pengunduran Diri
Mahasiswa  dengan  Metode  K- Nearest  Neighbor.  Jatisi  Vol  1, 3.