e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## Analisis Sentimen Vaksinasi Booster Covid-19 Pada Platform Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
Dessy Tri Anggraeni
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma, Bekasi, Indonesia dessytri@staff.gunadarma.ac.id
ABSTRACT – Since the end of 2019, the Covid-19 virus hit the whole world, including in Indonesia. One of the efforts to deal with the Covid-19 virus is vaccination. In Indonesia, the government requires people to vaccinate 3 times, that are  First Vaccination, Second Vaccination, and Booster Vaccination. The public's response to the booster vaccine are varies. This study aims to reveal public sentiment towards booster vaccine activities. The research was conducted by collecting tweet data from the Twitter platform. The research was conducted by collecting data tweets from Twitter. The method used is the Naïve Bayes Classifier because the method is simple, the process is fast, and it has a fairly high level of confidence. In this method, public sentiment is divided into three, that are positive, neutral, and negative. The results showed that most people responded positively to this booster vaccine activity with a value of 56.8%, neutral as much as 39.9%, and negative as much as 3.3% with an accuracy rate of 86%.
Keywords: Classification; Covid-19; Naïve Bayes Classifier; Sentiment; Twitter
ABSTRAK – Sejak akhir tahun 2019, virus Covid-19 melanda seluruh dunia, tak terkecuali Indonesia. Salah satu upaya penanganan virus Covid-19 adalah dengan vaksinasi. Pemerintah Indonesia mewajibkan masyarakat untuk melakukan vaksinasi sebanyak tiga kali yaitu vaksinasi pertama, vaksinasi kedua, dan vaksinasi booster . Vaksinasi booster dilakukan ketika sebaran virus covid-19 sudah mulai terkendali sehingga respon masyarakat pun beragam. Penelitian ini ingin mengungkap  sentimen  masyarakat  terhadap  kegiatan  pemberian  vaksinasi booster .  Penelitian  dilakukan  dengan mengumpulkan data tweet (cuitan) dari media sosial Twitter dan mengklasifikasikannya menggunakan metode Naïve Bayes Classifier . Metode ini dipilih karena metodenya yang sederhana, cepat, dan memiliki tingkat kepercayaan yang cukup tinggi. Pada metode ini sentimen masyarakat dibagi menjadi tiga yaitu positif, netral, dan negatif. Penelitian yang dihasilkan  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  masyarakat  merespon  positif  kegiatan  vaksinasi booster dengan  nilai sebesar 57%, netral sebanyak 40%, dan negatif sebanyak 3% dengan tingkat akurasi sebesar 86%.
Kata Kunci: Covid-19; Klasifikasi; Naïve Bayes Classifier ; Sentimen; Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Virus Covid-19  mulai melanda dunia pada akhir tahun  2019,  dimulai  dari  Kota  Wuhan,  Tiongkok  [1]. WHO mengkategorikan Covid-19 sebagai pandemi dan hingga kini telah terjadi kurang lebih 632.533.408 kasus positif  di  seluruh  dunia  dengan  6.592.320  jumlah kematian[2].  Kasus  Covid-19  di  Indonesia  tercatat sebanyak  kurang  lebih  6.556.627  kasus  positif  dengan 159.068  jumlah  kematian  [3].  Covid-19  merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus severe acute respiratory syndrome  coronavirus  2 atau  disingkat  SARS-CoV-2.  Virus ini menyerang bagian pernafasan, terutama paru – paru. Akibat yang dirasakan penderita  antara lain sesak nafas, hilangnya  kemampuan  penciuman  hingga  sindrom pernafasan akut yang dapat memicu terjadinya kematian. Penularan  virus  yang  begitu  cepat  sehingga  membuat penanganannya menjadi sulit dilakukan. Selain melakukan pembatasan  jarak  social  (social  distancing),  vaksinasi adalah  cara  yang  dinilai  ampuh  memutus  mata  rantai penyebaran [1].
Pemerintah  Indonesia  mewajibkan  seluruh masyarakat untuk melakukan vaksinasi sebanyak tiga kali yaitu vaksinasi ke-1, vaksinasi ke-2, dan vaksinasi booster. Saat ini capaian vaksinasi ke-1 adalah 87,47%, vaksinasi
ke-2 adalah 73,35%, dan vaksinasi booster adalah 28,03% [4].  Namun  begitu,  pro  kontra  pelaksanaan  program vaksinasi  terjadi  di  masyarakat,  khususnya  vaksinasi booster. Sebagian mendukung program ini dan sebagian yang lain menolak dengan berbagai alasan. Salah satu cara untuk mengetahui tanggapan  masyarakat adalah  melalui analisis sentimen. Analisis sentimen adalah  teknik untuk mengekstrak informasi berupa pandangan terhadap suatu kejadian  atau  isu  tertentu.  Hasil  analisis  bisa  berupa respon  positif, negatif, maupun netral [5]. Hasil analisis bisa  dijadikan  dasar  untuk  evaluasi  program  dan  dasar perbaikan di masa depan.
Pada penelitian ini digunakan metode Naive Bayes Classifier.  Metode  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu metode  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode probabilitas dan statistik [6]. Algoritma ini dipilih karena metodenya yang sederhana, prosesnya cepat, dan tingkat kepercayaan  yang  cukup  tinggi.  Bahasa  pemrograman yang  digunakan  adalah  bahasa  Python  dengan memanfaatkan library yang  sudah  tersedia  seperti tweetblob, pandas, dan scikit-learn.
Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## 2. DASAR TEORI
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  sentimen masyarakat terhadap program vaksinasi sudah dilakukan oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya.  Sri  dan  Sudi  dalam penelitiannya yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Vaksin Sinovac  Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes” berhasil menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  terhadap  penggunaan vaksin  Sinovac.  Hasil  penelitiannya  adalah  sentimen positif lebih besar dibandingkan sentimen negatif dengan tingkat  akurasi  92,96%  [6].  Penelitian  serupa  juga dilakukan  Rima  Tamara,  dkk  dengan  hasil  yang  kurang lebih  sama  [7].  Zulfikar  dan  Nila  juga  melakukan penelitian serupa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitiannya adalah  sentimen positif  lebih besar daripada sentimen negatif untuk kegiatan vaksinasi [8].
Herwinsyah  dan  Arita  juga  melakukan  analisa sentimen  pengguna  Twitter  terhadap  kegiatan  vaksinasi menggunakan  algoritma  SVM.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kegiatan vaksinasi  direspon positif dengan  persentase  sebanyak  83,6  %  dengan  tingkat akurasi 89% [9].
Sementara  itu,  Fitrah  dan  Kadek  mencoba membandingkan  kinerja  metode  Lexicon  Based  dan Naïve  Bayes  Classifier  untuk  mengukur  sentimen masyarakat  terhadap  aplikasi  investasi  di  Twitter. Hasilnya  adalah  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  lebih akurat  dibandingkan Lexicon  Based dengan  nilai  78% berbanding 67% [10].

## 3. METODOLOGI
Metode  penelitian  adalah  gambaran  langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Penggunaan metodologi akan membuat pelaksanaan penelitian dapat berjalan dengan lebih terencana dan terstruktur. Gambar 1 berikut merupakan metodologi dalam penelitian ini.
Tahapan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari pengumpulan  data, data preproccessing ,  penerjemahan, pengklasifikasian, dan visualisasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  adalah pengumpulan data. Data diambil dari public timeline  tweet yang dapat diakses dari situs netlytic.org. Netlytic adalah situs  penganalisa  teks  dan  jaringan  sosial  berbasis cloud yang secara otomatis dapat meringkas data tekstual dan menemukan  jaringan  komunikasi  dari  pos  media  sosial yang  dapat  diakses  secara public. Pengambilan  data dilakukan dengan  menggunakan filter lokasi  dan  kata kunci. Lokasi yang dipilih adalah Indonesia dan kata kunci yang  digunakan  adalah  vaksinasi booster , booster ,  dan vaksinasi ketiga. Data diambil dari tanggal 17 April 2022 sampai dengan 31 April 2022.
Selanjutnya  data  yang  sudah  dikumpulkan  akan diseleksi  agar  bisa  digunakan  untuk  pemrosesan  lebih lanjut.  Proses  ini  disebut  dengan  preprocessing  [11]. Terdapat beberapa tahapan dalam proses ini, antara lain adalah  data  cleaning,  case  folding,  stopword  removal, tokenizing,  dan  stemming  [11].  Secara  singkat,  data cleaning bisa dijelaskan dengan membersihkan data dari karakter/symbol/kata  yang  tidak  akan  digunakan. Sementara  case  folding  adalah  proses  mengubah  huruf capital menjadi huruf kecil atau sebaliknya dengan tujuan agar  kalimat  menjadi  standar.  Stopword  Removal  atau filtering  adalah  proses  menghilangkan  kata  yang  tidak sesuai  atau  tidak  memiliki  makna  di  dalam kalimat.Selanjutnya  tokenizing  adalah  proses  memecah sebuah kalimat menjadi kata  per kata sebagai persiapan untuk  proses  selanjutnya  yaitu  stemming.  Stemming adalah proses menentukan bentuk dasar dari sebuah kata.
Setelah  proses  preprocessing  selesai  dilakukan., langkah berikutnya adalah penerjemahan data. Data yang sudah melalui preprocessing dianggap menjadi data yang sudah bersih dan siap digunakan. Akan tetapi dikarenakan library yang digunakan hanya mendukung data berbahasa inggris, maka data tweet yang berbahasa Indonesia perlu diterjemahkan terlebih dahulu.
Setelah  data  siap  digunakan,  maka  langkah selanjutnya  adalah  pengklasifikasian.  Proses  ini  adalah proses utama dalam penelitian ini. Pada langkah ini data akan  dikelompokkan  atau  diklasifikasikan  berdasarkan label sentimen yang ditentukan yaitu positif, negatif, dan netral. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naïve  Bayes  Classifier .  Pada  algoritma Naïve  Bayes , penetapan label didasarkan pada perhitungan probabilitas dari rumus Naïve Bayes . Pada penelitian ini, perhitungan dilakukan  secara  otomatis  oleh  Python  dengan menggunakan library TextBlob dan Scikit-Learn.
Algoritma Naïve Bayes Naive  Bayes adalah  teknik  untuk  klasifikasi  yang populer  karena  mudah  digunakan.  Selain  itu  algoritma Naïve Bayes juga memiliki tingkat efektivitas yang tinggi.
Pengumpulan Data Data Preprocessing
Penerjamahan Pengklasifikasian
Visualisasi
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Algoritma ini banyak digunakan pada bidang data mining dan machine  learning [5].  Kelebihan  lain  dari penggunan  metode  algoritma Naïve  Bayes yaitu  hanya memerlukan jumlah data training yang kecil atau sedikit.
Persamaan Teorema Bayes adalah sebagai berikut :
P(A|B)   = P(B|A)  .  P(𝐴)

## P(B)
Pada persamaan ini, A dan B merupakan kejadian. P(A|B) berarti peluang kejadian A jika kondisi B terjadi. P(B|A) berarti peluang kejadian B jika kondisi A terjadi. P(A) dan P(B) masing-masing adalah peluang kejadian A dan peluang kejadian B.
Langkah  terakhir  pada  penelitian  adalah visualisasi.  Visualisasi  dilakukan  untuk  memberikan gambaran  secara  visual  mengenai  persentase  dari  tiap sentimen  yang  didapat  dari  hasil  klasifikasi.  Visualisasi sentimen  akan  ditampilkan  dalam  bentuk pie  diagram . Proses ini menggunakan library matplotlib.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  pada  penelitian  ini  dilakukan sesuai  dengan  alur  yang  telah  dibuat  sebelumnya  pada bagian metodologi penelitian. Berikut adalah pembahasan lebih detail di tiap-tiap tahapan.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data  dari  situs  netlytic.org  dengan  menggunakan filter lokasi  dan  kata  kunci.  Lokasi  yang  dipilih  adalah Indonesia dan kata kunci yang digunakan adalah vaksin booster , booster , dan vaksin ketiga.  Data diambil dari tanggal 17 April 2022 sampai dengan 31 April 2022.  Jumlah data yang  diperoleh  sebanyak  2.500 tweet dalam  format  .csv. Gambar 2 adalah contoh data yang diambil dalam bentuk .csv.
Selanjutnya  data  .csv  tersebut  diubah  menjadi bentuk dataframe agar  lebih  mudah  untuk  diproses. Pembuatan dataframe bisa dilakukan dengan menggunakan library pandas. Atribut yang diambil hanya dua, yaitu author yang merupakan akun pemilik tweet dan tweet yang merupakan isi tweet . Sementara atribut yang lain tidak  diambil  karena  tidak  diperlukan  dalam  proses klasifikasi. Dataframe yang  terbentuk  bisa  dilihat  pada screenshoot di gambar 3 berikut.
Gambar 2 . Data Setelah Diubah Menjadi Dataframe.

## Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  tahapan pembersihan data yaitu data cleaning, case folding, stopwords removal, tokenization , dan stemming .
1) Data Cleaning
Pada  tahap data  cleaning dilakukan  proses  pembersihan data  dari  karakter  yang  tidak  digunakan.  Contohnya adalah  menghilangkan  nama  pengguna,  data  yang terduplikasi, data kosong, tanda koma, tanda seru, tanda titik,  tanda  tanya,  link  URL, “@”,  menghapus  emoji, hashtag, dan mention . Hasil dari data cleaning bisa dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 3 . Data Tweet Setelah Melalui Proses Data Cleaning.
2) Case Folding
Case  folding merupakan  tahapan  untuk  mengubah  huruf kapital  menjadi  huruf  kecil  atau  sebaliknya.  Hasil  dari tahapan  ini  bertujuan  agar  dokumen  yang  akan  diolah memiliki bentuk standar.  Contoh proses case folding bisa dilihat pada gambar 5 berikut.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Gambar 4 . Data Tweet Setelah Melalui Case Folding dan Stopword Removal.
3) Stopword Removal
Stopword  removal adalah  proses  menghilangkan kata yang tidak memiliki makna atau kata yang tidak sesuai dengan
topik dokumen. Pada tahap ini juga dihilangkan beberapa kata dan kata singkatan yang sering ditemukan pada data twitter seperti “btw”, “y”, “wkwk”, “ dr” dan lainnya agar data menjadi lebih bersih. Hasil dari proses case folding dan stopword removal bisa dilihat pada gambar 6 berikut.
Gambar 5 . Data Tweet Setelah Melalui Case Folding dan Stopword Removal.
Gambar 6 . Data yang di kumpulkan melalui website netlytic.org dalam Bentuk .csv.
4) Tokenizing
Proses tokenizing akan memecah sebuah kalimat atau tweet ke dalam bentuk kata per kata.
5) Stemming
Tahapan stemming merupakan  proses  mengubah  kata menjadi bentuk dasarnya. Pada proses ini juga dilakukan proses menghapus imbuhan seperti awalan, sisipan, atau akhiran.  Gambar  6.  merupakan  contoh tweet yang  telah melewati tahap tokenizing dan stemming.
Setelah  melalui  tahapan preprocessing ini,  tidak semua  data tweet bisa  digunakan.  Dari  2500  data  yang dikumpulkan, data yang bisa digunakan hanya berjumlah 1.678 data.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Gambar 7 . Data setelah melewati tahap tokenizing dan stemming.

## Penerjemahan Data
Setelah  data  dibersihkan  pada  tahap preprocessing , selanjutnya data akan melalui proses penerjemahan data. Penerjemahan  data  dilakukan  karena library yang digunakan  hanya  mendukung  data  berbahasa  inggris. Proses  penerjemahan  dilakukan  menggunakan library google_trans_new . Gambar 8. merupakan hasil sebelum dan sesudah melalui tahap penerjemahan data.
Gambar 8 . Data yang Telah Diterjemahkan ke Bahasa Inggris.

## Pengklasifikasian
Pengklasifikasian  data  dilakukan  untuk  untuk menetapkan  sebuah  kalimat/ tweet apakah  bersentimen positif,  netral,  atau  negatif.  Proses  pengklasifikasian menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier dengan bantuan library TextBlob  dan  sk-learn.  Hasil  klasifikasi dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9 . Data yang Sudah Diklasifikasi Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Setelah data diklasifikasi, hasilnya terdapat 953 data bersentimen  positif,  669  data  netral,  dan  56  data bersentimen  negatif,  dengan  total  data  sebanyak  1678 data.  Sehingga,  bisa  disimpulkan  bahwa  respon masyarakat terhadap vaksinasi booster adalah positif.
Gambar 10 . Hasil Pengklasifikasian Data.
Penghitungan akurasi juga dilakukan menggunakan Naive  Bayes  Classifier .  Hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa tingkat akurasi klasifikasi adalah sebesar 0,86 atau 86%.  Gambar  11  merupakan  hasil  perhitungan  akurasi menggunakan Naïve Bayes Classifier .
Gambar 11 . Pengukuran akurasi.

## Visualisasi
Data  sentimen  yang  telah  didapatkan  dari  proses sebelumnya, kemudian ditampilkan dalam bentuk visual menggunakan pie  diagram .  Diagram  pada  gambar  12 berikut merupakan penggambaran dari hasil pengklasifikasian data tweet .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Gambar 12. Tampilan Pie  Diagram Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Booster .
Visualisasi  yang  dihasilkan  menunjukkan  jumlah sentimen positif 57%, sentimen negatif 3%, dan sentimen netral  40%.  Hasil  visualisasi  ini  membuktikan  bahwa secara  umum  masyarakat  menerima  secara  positif program vaksinasi booster Covid-19.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat terhadap kegiatan vaksinasi booster ini berhasil dilakukan. Penelitian melibatkan sebanyak 2.500 data tweet dimana setelah dilakukan proses preprocessing hanya 1678 data yang bisa  diproses  ke  tahapan  klasifikasi.  Pengklasifikasian dilakukan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier dan  didapatkan    data  bahwa  sebagian  besar  masyarakat merespon  secara  positif  kegiatan  vaksinasi booster . Presentase sentimen menunjukkan bahwa sebanyak 56,8 %  merespon  positif  kegiatan  vaksinasi booster ,  sebanyak 39,9  %  memilih  netral,  dan  sisanya  sebanyak  3,3  % merespon negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Susilo  and  C.  M.  Rumende,  "Coronavirus Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini," Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, vol. 7, no. 1, 2020.
[2] W.  H.  Organization,  "WHO  Coronavirus Dashboard," World Health Organization, [Online]. Available: covid19.who.int. [Accessed 8 November 2022].
[3] C.-1.  Hotline,  "Situasi  COVID-19  di  Indonesia (Update  per  12  November  2022),"  covid19.go.id, [Online]. Available: https://covid19.go.id/artikel/2022/11/12/situasi
-covid-19-di-indonesia-update-12-november-2022.
[Accessed 12 November 2022]. [4] C.-1.  Hotline,  "Situasi  Covid-19  Nasional," covid19.go.id, [Online]. Available: https://covid19.go.id/situasi. [Accessed 12 November 2022].
[5] P.  A.  Sumitro,  D.  I.  Mulyana  and  W.  Saputro, "Analisis  Sentimen  Terhadap  Vaksin  Covid-19  di Indonesia  pada  Twitter  Menggunakan  Metode Lexicon  Based," Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Komputer, vol. 2, no. 2, pp. 50-56, 2021.
[6] S.  Lestari  and  S.  Saepudin,  "Analisis  Sentimen vaksin  Sinovac  Pada  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes," SISMATIK, vol. 1, no. 1, 2021.
[7] A.  R.  T.  Aldisa  and  M.  Aldinugroho  ,  "Analisis Sentimen Megenai Vaksin Sinovac di Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classification," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 6, no. 3, 2022.
[8] Z.  Firmansyah  and  N.  F.  Puspitasari,  "Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid- 19 Berdasarkan Opini Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes," Jurnal Teknik Informatika, vol. 14, no. 2, 2021.
[9] Herwinsyah  and  A.  Witanti,  "Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)," Jurnal  Sistem Informasi dan Informatika, vol. 5, no. 1, 2022.
[10] F. Amaliah and K. D. Nuryana, "Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sistem Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter," Journal of Informatics and Computer Science, vol. 3, no. 3, 2022.
[11] S. Ambiyar, R. Watrianthos and F. E. Verawardina, "Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19
Menggunakan Metode Naïve Bayes," J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, pp. 157-163, 2021.
Positif Negatif
Netral