ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSINASI COVID-19 PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Herwinsyah 1 , Arita Witanti 2
Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Raya Wates-Jogjakarta, Karanglo, Argomulyo, Kec. Sedayu, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakartalamat
e-mail: 1 herwinsy@gmail.com , 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
This research was conducted to find information about the tendency of Indonesian people regarding the Covid-19 vaccination. The method that the author uses is by collecting data from Twitter social media using the API key provided by Twitter. The process of collecting data using a Python application with several libraries such as tweepy, pandas, numpy and nltk. After the data is crawled, then the data is cleaned with several data cleaning processes such as remove username, remove url, lower case, remove stopwords and lemmatize. Then the results are labeled with the textblob and sklearn libraries. then the data is analyzed using the Support Vector Machine (SVM) algorithm with the best comparison being 20 testing data and 80 training data or as many as 942 testing data and 3766 training data, the prediction results for testing data are f1 score 0.93, accuracy score 0.88, precision score 0.88 and a recall score of 0.99. The results showed that from 4,078 tweet data, there were 2,525 positive sentiments (43.0%), 771 negative sentiments (16.4%), and 1,912 neutral sentiments (40.6%). The results of 80% (3766) of training data and 20% (942) of test data  obtained  an  accuracy  score  of  73.6%.  From  this  study,  it  can  be  concluded  that  the  tendency  of Indonesian  people  when  sampling  data  is  taken  is  more  accepting  (positive  responses)  to  government policies regarding the Covid-19 vaccination program. In the future, it is hoped that there will be a library that supports text data processing such as regional languages, because researchers found that during the data cleaning process there was a lot of word elimination, because many regional languages were used by the Indonesian people in writing on social media.
Keyword: analysis, covid-19, sentiment, SVM, vaccination,

## PENDAHULUAN
Pandemi corona  virus  disease 2019  atau  lebih  dikenal  dengan  nama  covid-19 diperkirakan  menyerang  seluruh  belahan  dunia  dimulai  pada  akhir  tahun  2019  tepatnya  pada Oktober  2019,  dimulai  dari  negara  tirai  bambu  China  tepatnya  di  kota  Wuhan.  Penyakit  ini disebabkan  oleh  virus  SARS-CoV-2,  yang  diserang  oleh  virus  ini  utamanya  pada  bagian pernafasan dalam dan paru-paru. Akibat yang bisa dirasakan penderita adalah sesak pernafasan, hilangnya  penciuman  bahkan  sampai  pada  sindrom  pernafasan  akut  yang  dapat  menyebabkan kematian (Novina Putri Bestari, 2021).
Cepatnya  penyebaran  virus  ini  di  seluruh  dunia  bahkan  di  Indonesia,  mengharuskan pemerintah mengambil banyak langkah-langkah kebijakan. Pemerintah yakin dengan dilakukan vaksinasi covid-19 dapat menjadi langkah awal menuju masyarakat yang lebih sehat. Akan tetapi di masyarakat beredar beberapa masalah terkait kebijakan pemerintah tersebut. Bahkan di media sosial  juga  ramai  memperbincangkan  efek  positif  dan  efek  negatif  jika  dilakukan  vaksinasi terhadap  tubuh  manusia  bahkan  kominfo  juga  mengkalkulasi  banyaknya  isu  di  harian  berita mencapai 1387 isu hoax yang beredar di masyarakat (Mutiara Nabila, 2021). Untuk mengetahui hal  ini  penulis  menggunakan  analisis  sentiment  sebagai  alat  dalam  memperoleh  hasil  respon animo dari masyarakat terkait kebijakan vaksinasi covid-19 tersebut.
Sentimen  analisis  adalah  proses  mendeteksi  kecenderungan  seseorang  melalui  tulisan atau  teks  atau  mengekstrak  data  teks  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  sentimen  yang biasanya  dituliskan  didalam  media  sosial  baik  bermakna  positif,  negatif  atau  netral.  Proses analisis  ini  biasanya  dilakukan  secara  otomatis  melalui  beberapa  aplikasi  atau  flatform  yang mendukung untuk dilakukannya analisis teks.
Analisis sentimen bertujuan untuk mengekstraksi attribut pada dokumen atau teks yang berisi  komentar  untuk  mengetahui  respon  didalamnya  agar  dapat  digolongkan  menjadi  respon positif,  negatif  dan  netral.  Berdasarkan  tujuan  dari  analisis  sentimen  tersebut  sangat memungkinkan dalam mengatasi permasalahan yang muncul dari opini publik terhadap kebijakan pemerintah tentang vaksin covid-19, baik opini masyarakat yang menerima kebijakan tersebut, maupun yang menolak.
Penelitian dengan judul  Analisis Sentimen Terhadap Opini  Publik Covid-19 Di Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dan Support Vector Machine ini fokus pada pencarian  data  tentang  pebdapat masyarakat  terutama  di  Indonesian  tentang  Kesehatan  mental selama  pandemic  covid-19.  Analisis  Sentimen  dalam  Penanganan  Covid-19  di  Indonesian Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini bertujuan mengetahui bagaimana sentimen masyarakat terhadap kebijakan PSBB melalui tanggapan di media sosial twitter.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  di  atas  terdapat  persamaan  dengan  penelitian  penulis yang  terletak  pada  analisis  sentimen  atau  sentimen  analisis,  dan  pada  media  twitter,  namun terdapat perbedaan yaitu  penelitian sebelumnya menggunakan Naïve Bayes Classifier sedangkan penulis menggunakan algoritma support vector machine. Tujuan penelitian ini adalah melakukan perancangan,  Membuat  implementasi  sistem,  dan  mengetahui  bagaimanakah  tingkat  akurasi sistem  yang  didapatkan  untuk  analisis  sentimen  masyarakat  warga  negara  Indonesia  terhadap vaksinasi covid-19 pada media sosial twitter menggunakan algoritma Support Vector Machine.
Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu teknik untuk melakukan prediksi, baik prediksi dalam kasus regresi maupun klasifikasi (M. Fachrurrozi & Novi Yusliani, 2015). Teknik SVM digunakan  untuk  mendapatkan  fungsi  pemisah  ( hyperplane )  yang  optimal  untuk memisahkan  observasi  yang  memiliki  nilai  variabel  target  yang  berbeda  (Williams,  Wilkins, 2011). Hyperplane ini dapat berupa line pada two dimensional dan dapat berupa flat plane pada multiple dimensions .

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini adalah tweet atau cuitan masyarakat di wilayah Indonesia yang terdapat pada aplikasi media sosial twitter . Twitter adalah sebuah situs microblogging ,  yang  populer  karena  sebuah  pesan  singkat  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan tweet . Tweet merupakan ungkapan yang dari para pengguna yang bertujuan mengungkapkan isi dari  dalam  pikiran  atau  isi  hati  yang  biasanya  berkaitan  dengan  kondisi  sosial  di  masyarakat (Bakliwal, A., Arora, P., Madhappan, S., Kapre, N., Singh, M., & Varma, 2012)
Data mining merupakan gabungan sejumlah disiplin ilmu komputer yang didefinisikan sebagai  proses  penemuan  pola-pola  baru  dari  kumpulan-kumpulan  data  sangat  besar,  meliputi metode -metode yang merupakan irisan dari artificial intelligence , statistics machine learning , , dan database systems (Suyanto, 2017).
Text Mining dapat didefinisikan sebagai “penemuan informasi baru dan tidak diketahui sebelumnya oleh komputer, dengan secara otomatis mengekstrak informasi dari sumber – sumber teks tak terstruktur  yang berbeda”  (Tan,  2018)    Dalam text mining terdapat  beberapa  tahapan untuk memproses data teks tersebut
1. Cleaning adalah  proses  menghilangkan  semua  karakter  di  dalam tweet yang  tidak termasuk  alfabet,  agar  dapat  mengurangi  karakter  atau  simbol  yang  tidak  dikehendaki atau tidak memiliki makna dalam analisis sentimen.
2. Case  Folding biasa  disebut  penyeragaman  kata  dengan  cara  mengubah  seluruh  kata menjadi huruf kecil ( lowercase ). Hanya huruf a sampai z yang dapat diterima, karakter selain huruf dihilangkan.
3. Tokenizing adalah suatu tahapan pemotongan string kata berdasarkan penyusunan kata tersebut. Hasil proses cleansing dan case folding kemudian dilanjutkan proses tokenizing dimana kalimat tweet dipenggal kata perkata.
4. Filtering adalah pengambilan kata-kata penting dari hasil Tokenizing atau biasa disebut pengeliminasi  kata-kata  sesuai  dengan  kaidahnya.    Algoritma stopword removal atau remove stopword adalah salah satu yang digunakan untuk melakukan tahapan filtering
5. “ Lemmatizing adalah proses untuk menemukan bentuk dasar dari sebuah kata”  (Anton Karl Ingason; Sigrún Helgadóttir; Hrafn Loftsson; Eiríkur Rögnvaldsson, 2015).
6. Labeling merupakan penerapan pada data mining dengan metode SVM data yang telah didapat harus didefinisikan terlebih dahulu sebagai kalimat yang mengandung nilai positif atau nilai negatif. Masing-masing data tweet harus diberi label sebagai tweet positif atau tweet negatif.
Dalam  penelitian  ini  cuitan  yang  digunakan  hanya  yang  mengandung  opini  terhadap pelaksanaan vaksinasi covid-19. Data cuitan yang diambil akan diproses melalui beberapa proses pembersihan selanjutnya oleh penulis akan diklasifikasikan sentimen yang terkandung didalam tweet tersebut yang kemudian ditandai apakah tweet tersebut masuk kedalam 2 kategori sentimen, yaitu  tweet  yang  mengandung  sentimen  negatif  atau  mengandung  sentimen  positif.  Kemudian data  akan  diberi  nilai  (pembobotan)  setelah  itu  kan  dianalisis  menggunakan support  vector machine (svm).
Alat  penelitian  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  sebuah device perangkat  laptop  dengan  spesifikasi  yang  cukup  untuk  menjalankan  beberapa software dan aplikasi yang digunakan dalam proses penelitian. Perangkat lunak atau software yang digunakan penulis  dalam  penelitian  antara  lain Operating  System  Windows  10  Pro , web  browser  Google Chrome , web browser mozilla firefox , bahasa pemrograman Python ver. 3.7 , anaconda console 3,  library  python  tweepy,  library  python  snscrape,  microsoft  excel dan  aplikasi  media  sosial twitter .
Tahapan proses penelitian menyesuaikan dengan alur data yang diterima yang merupakan data yang di scraping dari media sosial Twitter kemudian melalui proses preprocessing data dan pembobotan selanjutnya ke tahap analisis data dengan metode support vector machine (SVM) .
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian
Hasil penelitian yang dilakukan penulis diimplementasikan dengan bahasa pemrograman dan framework streamlit.  Tampilan  interface  dari  aplikasi  sentimen  analisis  berbasis  web  ini terdiri dari 4 bagian besar yaitu Crawling Data, Preprocessing Data, Labeling , dan Support Vector Machine .
Gambar 2. Flowchart system
Tahap  implementasi  ini  menjelaskan  proses  secara  keseluruhan  dari  mulai  proses pengumpulan data sampai dengan analisis. Proses pengumpulan data dilakukan dengan Crawling / scraping data  pada  aplikasi twitter dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python . Kemudian pembersihan data pada tahap preprocessing data, selanjutnya pembobotan dan terakhir analisis data dengan metode support vector machine (svm).
Data yang dikumpulkan adalah tweet yang mengandung kata-kata dari unsur kata positif atau negative. Kalimat yang positif mengandung kata-kata seperti siap, menerima, mau, dan kata negatif  yang  mengandung  kata  berlawanan  dari  kata  positif.  Data  yang  dikumpulkan  akan dimasukkan ke dalam satu database untuk kemudian di cluster berdasarkan cluster positif atau cluster negative. Dari hasil crawling yang kemudian dibuka dengan aplikasi microsoft excel, telah didapatkan  sebanyak  14.099  baris  data,  dimana  data  tersebut  masih  perlu  dilakukan  proses pembersihan data atau preprocessing data.
Preprocessing data  merupakan  salah  satu  tahapan  proses  yang  harus  dilakukan  untuk memproses  data  pada  proses mining .  Kondisi  data  yang  dihasilkan  tidak  selalu  dalam  kondisi yang  siap  untuk  diproses.  Data  tersebut  seringkali  terdapat  berbagai  permasalahan  yang  bisa mengganggu hasil dari proses mining itu sendiri, seperti data yang missing value , outliers , data redundant ,  ataupun  format  data  yang  tidak  sesuai  dengan  sistem.  Oleh  sebab  itu  tahap Preprocessing ini  dibutuhkan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Beberapa  proses  yang dibutuhkan  untuk  mengklasifikasi  dokumen  yang  bertipe  teks  yaitu cleansing ( remove punctuation ), case folding, tokenizing, filtering (stopword removal) , dan lemmatizing .
Gambar 3. Tahapan Preprocessing Data
Selanjutnya  proses  yang  akan  dilakukan  adalah  melabel  data  yang  telah  diproses sebelumnya. Dalam memproses data pada metode support vector machine (SVM) data tweet yang telah didapatkan harus diberikan label, apakah tweet tersebut termasuk kedalam sentiment tweet positif atau sentimen negatif.
Setelah  proses preprocessing maka  langkah  selanjutnya  adalah  proses term  weighting (pembobotan). Pada setiap kata yang dihasilkan akan dilakukan pembobotan berdasarkan metode TF ( Term Frequency ) – IDF ( Inverse Document Frequency ).
Proses  selanjutnya  dengan  menerapkan  hasil  pembobotan  pada  proses  sebelumnya dengan metode SVM. Proses ini akan menghasilkan nilai atau pola yang akan digunakan  pada proses testing , kemudian penilaian akan dibuat dengan memberi score pada dokumen. Keputusan dan  analisis  yang  digunakan  mengacu  kepada tingkat akurasi dan jumlah  dokumen  pada class positif dan negative.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada halaman depan user akan langsung diarahkan ke bagian pertama yaitu Crawling Data. Pada bagian ini user dapat melakukan crawling data sesuai dengan query yang diinginkan.
Gambar 5. Halaman Crowling Data
Pada proses ini data hasil crawling akan banyak mengalami perubahan, proses preprocessing yang dilakukan antara lain:
- Remove Username (@) - Remove ReTweet & Hashtag - Remove URL or http - Remove Symbol & Number - Remove Duplicate - Lower Case - Tokenizing - Remove Stopwords - Lemmatizing - Join Case
Labeling data merupakan salah satu syarat yang harus ada untuk dapat diaplikasikan ke dalam metode support vector machine . Terlihat hasil akhir preprocessing terdapat 4712 indeks data dan setelah melalui proses labeling dimana pada proses ini juga terdapat proses menghapus data indeks yang kosong, sehingga hasil akhir menjadi 4708 data index , ini menunjukkan terdapat data index kosong sebanyak 4 row index data. Data tweet yang telah melalui proses labeling data, selanjutnya di simpan ke dalam file berekstensi csv, untuk diproses selanjutnya.
Gambar 7. Halaman Labeling Data
Gambar 8. Halaman Implementasi SVM
Hasil penelitian analisis sentimen masyarakat terhadap vaksinasi covid 19 di media sosial twitter dengan algoritma support vector machine adalah:
1. Analisis  sentimen  dengan  Algoritma  svm  bisa  digunakan  untuk  mengukur  sentimen masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang himbauan vaksinasi covid.
2. Hasil  penelitian  sebanyak  4708 index data tweet yang  diproses,  sentimen  analisis  yang diperoleh  adalah  respon  positif  sebanyak  3937  (83,6%)  dan  respon  negatif  sebanyak  771 (16,4%).
3. Hasil akurasi yang diperoleh dengan perbandingan 80% (3766) data training dan 20% (942) data testing diperoleh hasil akurasi score sebesar 89%, f1 score sebesar 93%, precision score sebesar 88% dan recall score sebesar 99%. Dari hasil confusion matrix 942 index data testing dihasilkan true positif  sebanyak  756  data, true negatif  sebanyak  82  data, false positif sebanyak 99 data dan false negatif sebanyak 5 data.

## KESIMPULAN
Sentimen  analisis  yang  peneliti  lakukan  dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine  (SVM) jelas  dapat  mengukur  tingkat  respon  dari  masyarakat  terhadap  kebijakan pemerintah tentang vaksinasi covid-19.

## SARAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  penulis  melihat  masih  adanya  celah  yang  kurang  dalam beberapa  proses  analisis,  misalnya  belum  adanya  nya library yang  belum  mendukung  untuk menghitung polaritas dengan data text yang berbahasa Indonesia. Sehingga beberapa kali dalam penelitian  ini  penulis  menemukan  kendala  dalam  memproses text processing .  Berharap kedepannya dapat tersedia library yang mensupport untuk proses polaritas dalam proses labeling data.
Berdasarkan penelitian dan uraian yang telah disampaikan bahwasanya penelitian ini masih jauh  dari  kata  sempurna,  semoga  kedepannya  akan  ada  penelitian-penelitian  selanjutnya  yang juga mengangkat kasus yang sama ataupun berbeda dengan metode yang berbeda juga agar dapat mendapat perbandingan yang lebih variatif dan hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anton  Karl  Ingason;  Sigrún  Helgadóttir;  Hrafn  Loftsson;  Eiríkur  Rögnvaldsson.  (2015). Advances  in  natural  language  processing.  In  Science (Vol.  349,  Issue  6245). https://doi.org/10.1126/science.aaa8685
Bakliwal,  A.,  Arora,  P.,  Madhappan,  S.,  Kapre,  N.,  Singh,  M.,  &  Varma,  V.  (2012). Mining Sentiment from Tweets. 3rd Workshop on Sentiment and Subjectivity Analysis , 11–18.
Ihsanuddin.  (2020).  Fakta  Lengkap  Kasus  Pertama  Virus  Corona  di  Indonesia. https://nasional.kompas.com/read/2020/03/03/06314981/fakta-lengkap-kasus-pertama- virus-corona-di-indonesia?page=all
Kementerian  Dalam  Negeri.  (2020). Pedoman  Umum  Menghadapi  Pandemi  Covid-19  bagi Pemerintah Daerah Pencegahan, Pengendalian, Diagnosisi dan Manajemen . Kementerian Dalam Negeri.
Komite  Peninjau  untuk  Pedoman  Vaksinasi.  (2020).  Vaksinasi  dan  Kesehatan  Anak.  Yayasan Umum Pusat Penelitian Vaksinasi.
Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining . Morgan & Claypool Publisher.
M.  Fachrurrozi,  M.  T.,  &  Novi  Yusliani,  M.  T.  (2015). Analisis  Sentimen  Pengguna  Jejaring Sosial . June 2016 , 1–6. https://www.researchgate.net/publication
Mutiara Nabila. (2021). Kominfo: 1.387 Hoaks Beredar, Isu Vaksin Covid-19 Paling Dominan. https://teknologi.bisnis.com/read/20210127/101/1348349/kominfo-1387-hoaks-beredar- isu-vaksin-covid-19-paling-dominan
Novina  Putri  Bestari,  C.  I.  (2021). Ahli  AS: Covid  Berasal  dari  China,  Nyebar Mulai  Oktober 2019. https://www.cnbcindonesia.com/tech/20210204161414-37-221089/ahli-as-covid- berasal-dari-china-nyebar-mulai-oktober-2019
Soleman, B. T. (1984). Struktur dan Proses Sosial. Rajawali.
Suyanto, S. M. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Informatika.
Tan, A.-H. (2018). Text Mining : The state of the art and the challenges . Singapore Mamagement University.
Williams, Wilkins. (2011). Nursing: Manfsirkan Tanda-tanda dan Gejala Penyakit . PT. Indeks.