## 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.v6i2.3955

## Analisis Penyebaran Informasi Vaksin Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Kolaborasi SNA dan Sentiment Analysis

## Stanny Dewanty Rehatta*, Eko Sediyono, Irwan Sembiring
Fakultas Teknologi Informasi, Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
1 972019018@student.uksw.edu, 2 eko@uksw.edu, 3 irwan@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 972019018@student.uksw.edu
Abstrak− Pemanfaatan vaksin Covid-19 sebagai upaya dalam mengatasi dan melindungi masyarakat Indonesia dari pandemi Covid-19  ramai  diperbincangkan  pada  media  sosial  twitter.  Keberadaan  vaksin  Covid-19  di  Indonesia  menuai  berbagai pendapat  karena  banyaknya  informasi  yang  dibagikan  pengguna  twitter  mengenai  vaksin  Covid-19.  Penelitian  ini menggunakan kolaborasi social network analysis (SNA) dan sentiment analysis. Dalam penelitian ini, SNA dikolaborasikan dengan sentiment analysis untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dalam berita yang disebarkan oleh para aktor yang  berpengaruh  berdasarkan  kelompok  yang  terbentuk  dalam  jaringan  SNA.  Sentiment  analysis  dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma  klasifikasi  support  vector  machine  (SVM). Hasil  penelitian  SNA  menunjukan  terdapat  6  aktor berpengaruh  berdasarkan  kelompok  yang  terbentuk  dalam  jaringan.  Aktor  dengan  popularitas  tertinggi  yaitu  aktor @KemenkesRI  dengan  degree  centrality  mencapai  194,  sedangkan  aktor  dengan  degree  centrality  terendah  yaitu  aktor @rudeski83. Selain itu aktor dengan betweenness centrality tertinggi yaitu aktor @KemenkesRI karena berperan penting dalam menyebarkan informasi mengenai vaksin Covid-19 pada media sosial twitter. Hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @KemenkesRI dengan tingkat akurasi mencapai 97% dan aktor @Vaksin_Update dengan tingkat akurasi mencapai 90% merupakan  aktor  dengan  persentase  sentimen  positif  sebesar  95%,  sedangkan  aktor  @rudeski83  dengan  tingkat  akurasi mencapai  98%  merupakan  aktor  dengan persentase  sentimen  negatif  sebesar 80%.  Berdasarkan  hal  diatas,  dapat  diketahui bahwa  kolaborasi  SNA  dan  sentiment  analysis  yang  dilakukan  menunjukan  bahwa  5  dari  6  aktor  yang  berpengaruh  dan berperan penting dalam penyebaran informasi mengenai vaksin Covid-19 pada media sosial twitter memiliki pengaruh positif.
Kata Kunci: Analisis Jejaring Sosial; Analisis Sentimen; Support Vector Machine; Twitter; Vaksin Covid-19
Abstract− The use of the Covid-19 vaccine as an effort to overcome and protect the Indonesian people from the Covid-19 pandemic has been widely discussed on Twitter social media. The existence of the Covid-19 vaccine in Indonesia has drawn various opinions because of the large amount of information shared by Twitter users regarding the Covid-19 vaccine. This study uses the collaboration of social network (SNA) and sentiment analysis. In this study, SNA collaborated with sentiment analysis to classify positive and negative sentiments in news spread by influential actors based on groups formed in the SNA network. SNA research shows there are 6 influential actors based on the group formed  in the network. The actors with the highest popularity are @KemenkesRI with a degree of centrality reaching 194, while actors with the lowest degree of centrality are @rudeski83. In addition, actors with the highest centrality betweenness are @KemenkesRI because it plays an important role in disseminating information about the Covid-19 vaccine on social media twitter. SVM classification test results showed @KemenkesRI  actor  with  an  accuracy  rate of  97%  and  @Vaksin_Update  with  an  accuracy  rate  of  90%  are  actors  with  a positive  sentiment  percentage  of  95%,  while  actors  @rudeski83with  an  accuracy  rate  of  98%  is  an  actor  with  a  negative sentiment percentage of 80%. Based on the above, it can be seen that the SNA collaboration and sentiment analysis carried out showed that 5 out of 6 actors who were influential actors based on the group formed in the network.
Keywords : Social Network Analysis; Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Twitter; Covid-19 Vaccine

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi yang semakin berkembang pesat memudahkan setiap individu masyarakat dalam memperoleh informasi. Informasi  dapat dengan mudah diperoleh dan diakses melalui media sosial. Media sosial merupakan media online yang penggunanya dapat terhubung satu sama lain untuk berkomunikasi dan berbagi informasi secara cepat dan tak terbatas [1]. Salah satu media sosial yang banyak digemari dan dijadikan media penyebaran informasi adalah twitter . Twitter merupakan jaringan sosial dan layanan microblogging atau layanan pesan cepat dan tepat yang memungkinkan pengguna mengirim pesan waktu nyata atau yang biasa disebut tweet [2]. Tweet salah satu fitur pada twitter yang dijadikan sebagai sarana interaksi dan berekspresi dalam penyebaran informasi. Penyebaran informasi  mengenai  Covid-19  di  Indonesia  sangat  gencar  diberitakan  pada media  sosial twitter .  Covid-19  atau Coronavirus disease 2019 merupakan coronavirus jenis baru (SARS-CoV-2) yang menyebar melalui tetesan air liur atau cairan dari hidung saat orang yang terinfeksi batuk atau bersin, virus ini muncul pada akhir tahun 2019 di Wuhan,  Tiongkok,  Cina  [3].  Penanganan  Covid-19  sebagai  upaya  dalam  menekan  angka  penyebaran  telah dilakukan oleh Pemerintah mulai  dari  menerapkan protokol kesehatan untuk  memutus mata rantai penyebaran, melakukan pembatasan sosial berskala besar, melakukan rapid test untuk memperoleh indikasi tertularnya virus, hingga yang terbaru saat ini yaitu melakukan vaksinasi. Vaksin merupakan suatu tindakan pencegahan penyakit dengan  melakukan  rangsangan  pada  sistem  imunitas  tubuh  yang  berfungsi  untuk  melindungi  diri  dari  paparan penyakit [4]. Vaksin menjadi upaya terbaru Pemerintah dalam menekan angka penyebaran Covid-19 di Indonesia karena dianggap sebagai  upaya dalam mengatasi dan melindungi masyarakat Indonesia dari  pandemi Covid-19 [5]. Pemanfaatan vaksin Covid-19 ramai diperbincangkan pada media sosial twitter . Keberadaan vaksin Covid-19 di Indonesia menuai berbagai pendapat karena banyaknya informasi yang dibagikan pengguna twitter mengenai vaksin Covid-19.

## 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.v6i2.3955
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini menggunakan kolaborasi social network analysis (SNA) dan sentiment analysis . SNA merupakan proses menyelidiki struktur sosial melalui penggunaan jaringan dan teori grafik yang mencirikan struktur jaringan dengan menggambarkan node sebagai aktor individu atau orang dan edge sebagai  hubungan,  relasi  atau  interaksi  dalam  jaringan  [6],  dalam  istilah  matematika  jaringan  mengacu  pada struktur grafik untuk mewakili orang atau objek sebagai  node dan hubungan sebagai  tepi yang dapat  diarahkan atau hubungan tidak terarah [7]. SNA digunakan untuk memodelkan visualisasi penyebaran informasi mengenai vaksin Covid-19 dengan mengelompokan aktor yang berpengaruh dalam jaringan dan mengidentifikasi popularitas aktor-aktor  tersebut  sehingga  dapat  diketahui  kelompok-kelompok  jaringan  yang  terbentuk  berdasarkan penyebaran  informasi  vaksin  Covid-19  di twitter .  Penelitian sentiment  analysis menjadi  topik  penelitian  yang menarik  dalam  web  data mining . Sentiment  analysis merupakan  salah  satu  bidang  studi  yang  bertujuan  untuk menganalisis pendapat, sentimen, penilaian, sikap, dan emosi orang terhadap entitas yang berupa produk, layanan, organisasi, masalah atau topik tertentu yang diungkapkan dalam dokumen teks tertulis[8]. Dalam penelitian ini, SNA  dikolaborasikan  dengan sentiment  analysis dengan  tujuan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  positif  dan negatif  dalam  berita  yang  disebarkan  oleh  para  aktor  yang  berpengaruh  berdasarkan  kelompok  yang  terbentuk dalam  jaringan  SNA.  Algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian sentiment  analysis antara  lain  yaitu Support Vector Machine (SVM) , Naïve Bayes Classifier (NBC) , Convolutional Neural Network (CNN), K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini menggunakan algoritma SVM yang merupakan salah satu klasifikasi populer yang bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua kelas poin dengan margin terbaik [9]. SVM merupakan salah satu metode supervised learning yang memberikan hasil akurasi terbaik daripada algoritma naive bayes . Algoritma SVM merupakan gambaran contoh sebagai titik dalam ruang yang dipetakan sehingga contoh dari kategori yang berbeda dipisahkan dengan margin yang jelas selebar mungkin [10]. Klasifikasi SVM bertugas mencari hyperplane terbaik guna memisahkan kelas bersentimen positif (+1) dan kelas bersentimen negatif (-1) [11].  Penelitian terkait SNA dan Sentiment Analysis sudah banyak dilakukan, penelitian dengan judul Analysis of Indonesia Politics  Polarization  before 2019 President  Election  Using  Sentiment  Analysis  and  Social  Network Analysis menunjukan  bahwa  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  serta  mengevaluasi dengan memodelkan penyebaran informasi yang terjadi di jejaring sosial Twitter [12]. Penelitian lain dengan judul Ekstraksi Knowledge Tentang Penyebaran #RATNAMILIKSIAPA Pada Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan Social Network Analysis (SNA) dilakukan untuk menemukan aktor-aktor yang yang berpengaruh dalam jaringan terhadap kelompok-kelompok yang terbentuk. Hasil penelitian menunjukan terdapat 3 aktor kunci yang berperan dalam menyebarkan tweet dengan tagar #RATNAMILIKSIAPA pada media sosial twitter [13]. Penelitian dengan judul  Analisis Sentimen Masyarakat  terhadap Tindakan Vaksinasi  dalam Upaya Mengatasi  Pandemi  Covid-19, penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  opini  masyarakat  terhadap  tindakan  vaksinasi,  penelitian  ini menggunakan klasifikasi Naïve  Bayes dan SVM. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode klasifikasi naïve bayes mendapatkan akurasi lebih tinggi daripada klasifikasi SVM dengan hasil analisis sentimen yang mendapat respon positif [14].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  pertama  yaitu  penelitian  ini mengkolaborasikan SNA dengan sentiment analysis , dimana SNA digunakan untuk mengelompokan aktor yang menyebarkan  informasi  mengenai  vaksin  Covid-19  kemudian  dilakukan sentiment  analysis untuk  mengetahui sentimen  positif  atau  negatif  berdasarkan  kelompok  yang  terbentuk  dalam  jaringan  SNA,  berbeda  dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan yaitu sentiment analysis terlebih dahulu kemudian dilakukan SNA, dimana data tweet di sentimenkan kemudian dimodelkan menggunakan SNA. Perbedaan dengan penelitian kedua yaitu penelitian ini tidak mendalami SNA secara keseluruhan, penelitian ini hanya menggunakan degree centrality untuk mengelompokan aktor yang berpengaruh dan betweenness centrality untuk mengetahui aktor yang berpengaruh dan  berperan  penting  dalam  menyebarkan  informasi  mengenai  vaksin  Covid-19  di twitter .  Perbedaan  dengan penelitian ketiga yaitu penelitian ini menggunakan kolaborasi SNA dan sentiment analysis algoritma klasifikasi SVM untuk mengklasifikasikan sentimen positif atau negatif dalam berita yang disebarkan oleh para aktor yang berpengaruh  berdasarkan  kelompok  yang  terbentuk  dalam  jaringan  SNA,  sedangkan  penelitian  sebelumnya berbeda  karena  penelitian  tersebut  berfokus  pada  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  dua  jenis  vaksin  yang digunakan yaitu vaksin sinovac dan vaksin merah putih yang dianalisis menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes  dan  SVM.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  membantu  Pemerintah  dalam mengambil  kebijakan  terkait keberlangsungan program vaksin Covid-19 di Indonesia berdasarkan analisis jaringan sosial terhadap kelompok- kelompok  yang  terbentuk  dalam  menyebarkan  informasi  positif  atau  negatif  mengenai  vaksin  Covid-19  pada media sosial twitter, serta diharapkan dapat mengedukasi  masyarakat  agar lebih cermat dalam menanggapi  dan beropini  terhadap  suatu  informasi  pada  media  sosial.  Dari  segi  akademis  dapat  dijadikan  referensi  atau  acuan penelitian yang berkaitan dengan SNA dan sentiment analysis .

## METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memiliki beberapa tahapan, berikut ini tahapan penelitian yang dilakukan antara lain yaitu: Tahap I: Pengumpulan data

## 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.v6i2.3955
Tahap ini pengumpulan data twitter dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python dengan kata kunci yang berkaitan dengan “Vaksin  Covid-19”. Data yang  dikumpulkan diambil secara acak baik  akun user atau  media online pada twitter dengan rentang waktu bulan maret-juni sebanyak 5260 data tweet . Tahap II: Pengolahan data Pada tahap ini data twitter yang telah dikumpulkan, kemudian dilakukan pengolahan dengan memfiltering  data sesuai dengan kriteria data yang akan digunakan.
Tahap III: Proses Analisis
Tahap  ini  data  yang  telah  melalui  proses  pengolahan kemudian  dilakukan  analisis.  Pada  penelitian  ini menggunakan dua tahap analisis yaitu:
1. SNA
Pada  analisis  pertama,  data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  divisualisasikan  menggunakan cytoscape . Analisis  data  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  menemukan  aktor  yang  berpengaruh  berdasarkan  popularitas aktor  dalam  penyebaran  informasi  mengenai  vaksin  Covid-19.  Sentralitas  yang  diukur  bertujuan  untuk menemukan aktor yang berperan penting dalam jaringan [15]. Sentralitas yang diukur adalah degree centrality dan betweenness centrality.
a. Degree Centrality : mengukur jumlah aktor yang terhubung ke aktor lain dalam jaringan. Degree centrality menunjukan  aktor  dengan  sentralitas  tertinggi  sehingga  dianggap  penting  dalam  jaringan  karena  dapat menjangkau sebagian besar jaringan [16]. Rumus degree centrality sebagai berikut:
Cd(i) = 𝑑(𝑖) 𝑛−1 (1) Keterangan C d : Degree Centrality D : Jumlah Link N : Jumlah Populasi
b. Betweenness Centrality : mengukur seberapa pentingnya seorang aktor sebagai penghubung antara jaringan yang berbeda [16]. Rumus betweenness centrality sebagai berikut:
C b = 𝑔𝑖𝑗𝑃𝑘 𝑔𝑖𝑗 𝑛 2 −3𝑛+2 (2)
Keterangan C b : Betweenness Centrality GijPk : Jumlah Tahap gij : Jumlah Jarak n 2 -3n+2
: Jumlah Populasi
2. Sentiment Analysis
Data  yang  digunakan  dalam sentiment  analysis merupakan  data twitter aktor-aktor  yang  terbentuk  dari kelompok-kelompok  dalam  pemetaan  jaringan  SNA  yang  telah  melalui  tahap preprocessing data. Preprocessing dilakukan  untuk  membersihkan  sumber  data  yang  didalamnya  terdapat  kata-kata  yang  tidak diperlukan. Preprocessing terdiri dari beberapa tahap antara lain yaitu [17]:
a. Cleansing : Tahap dimana data tweet yang mengandung tanda baca(.,?!), hastag (#) , mention (@), retweet (RT)  dan URL ( http ://) dihapus atau dihilangkan.
b. Case Folding : Tahap dimana data tweet yang berupa huruf besar atau uppercase diubah menjadi huruf kecil atau lowercase
c. Tokenizing: Tahap memecah-mecahkan kata pada data menjadi suatu kalimat Setelah melalui tahap preprocessing data kemudian dilakukan pelabelan data. Penelitian ini menerapkan algoritma klasifikasi SVM. Data yang digunakan dibagi menjadi data latih 60% dan data uji 40%. Tahap IV: Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini hasil analisis dari SNA dan sentiment analysis kemudian dijabarkan dan diinterpretasikan. Tahap V: Kesimpulan
Tahap terakhir yaitu memberikan kesimpulan yang merangkum hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 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.v6i2.3955

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Social Network Analysis
Jumlah data yang digunakan dalam SNA sebanyak 5260 data yang  diambil dari twitter menggunakan kata kunci yang  berkaitan  dengan  “Vaksin  Covid-19”.  Setelah  proses crawling data  dilakukan,  data  dinormalisasi  sesuai dengan  kriteria  data  yang  akan  digunakan.  Data twitter yang  telah  dinormalisasi  kemudian  di  analisis menggunakan cytoscape . Berikut ini merupakan hasil visualisasi SNA penyebaran informasi vaksin Covid-19 di Indonesia pada media sosial twitter .
Gambar 2. Visualisasi SNA Vaksin Covid-19 Menggunakan Cytoscape
Tabel 2. Keterangan Relasi Penyebaran Informasi Vaksin Covid-19
Kode Keterangan
Popularitas Tertinggi Dalam Jaringan
Popularitas Rendah Dalam Jaringan Popularitas Sangat Rendah Dalam Jaringan
Aktor Yang Tidak Memiliki Relasi Dalam Jaringan
Aktor/ Node (Akun Twitter )
Relasi/ Edge ( Mention, Reply, Retweet )
Sentralitas yang ukur dalam penelitian ini adalah degree centrality dan betweenness centrality . Berdasarkan analisis  jaringan  SNA  yang  telah  dilakukan, degree  centrality dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk mengelompokan aktor-aktor yang berpengaruh dalam jaringan SNA, sedangkan betweenness centrality digunakan untuk  mengidentifikasi  popularitas  aktor  berpengaruh  dan  berperan  penting  dalam  menyebarkan  informasi mengenai  vaksin  Covid-19  pada  media  sosial twitter .  Hasil  analisis  menunjukan  terdapat  6  aktor  yang berpengaruh, dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Centrality Aktor Pada Jaringan Aktor Degree Centrality Betweenness Centrality @KemenkesRI 194 403656 @Vaksin_Kita 70 36667

## 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.v6i2.3955
Aktor Degree Centrality Betweenness Centrality @Vaksin_Update 70 35587 @sikercilmarmut 68 158133 @VaksinBersama 67 34436 @rudeski83 60 91086 (a) (b) (c)
(d)
(e) (f)
Gambar 3. Visualisasi 6 Aktor Berpengaruh Dalam Jaringan Menggunakan Cytoscape
Pada  gambar  3  diatas  merupakan  aktor-aktor  yang  berpengaruh  dalam  jaringan  berdasarkan  analasis jaringan  SNA  yang  telah  dilakukan  menggunakan Cytoscape. Dari  hasil  analisis  jaringan  SNA,  aktor @KemenkesRI  sebagai  aktor  dengan  nilai degree  centrality tertinggi  yaitu  194  kemudian  di  posisi  kedua  dan ketiga yaitu aktor @Vaksin_Kita dan @Vaksin_Update dengan nilai degree centrality 70. Sedangkan aktor dengan nilai degree  centrality terendah  yaitu  aktor  @rudeski83  dengan  nilai degree 60.  Berdasarkan  analisa degree centrality aktor  @KemenkesRI  mencapai  nilai degree  centrality tertinggi  karena  berpengaruh  dalam  jaringan SNA.  Selanjutnya,  aktor  dengan betweenness  centrality tertinggi  yaitu  @KemenkesRI  dengan  nilai  403656 kemudian di posisi kedua dan ketiga yaitu aktor @sikecilmarmut dan @rudeski dengan nilai 158133 dan 91086, sedangkan aktor dengan betweenness centrality terendah yaitu @VaksinBersama dengan nilai 34436. Berdasarkan analisa betweenness centrality , @KemenkesRI sebagai aktor dengan nilai betweenness centrality tertinggi karena berpengaruh dan berperan penting dalam menyebarkan informasi mengenai Vaksin Covid-19 di Indonesia pada media  sosial twitter, Lyonly  dalam  Eriyanto  mengatakan  aktor  dengan  nilai betweenness  centrality tertinggi memiliki peran penting dalam sebuah jaringan karena berperan sebagai penghubung dua kelompok jaringan yang berbeda, dapat mengontrol informasi, serta memanipulasi informasi [13].

## 3.2 Implementasi Sentiment Analysis
Data yang digunakan dalam proses sentiment analysis merupakan data twitter dari aktor-aktor yang terbentuk dari kelompok-kelompok dalam pemetaan jaringan SNA. Sebelum dilakukan pengujian klasifikasi, data akan terlebih dahulu melalui tahap preprocessing . Tahap preprocessing yang digunakan dalam penelitian ini yaitu cleansing, case folding dan tokenizing, dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Preprocessing Data Preprocessing Hasil Tweet RT  @VaksinBersama:  Ayo  bantu  dan  dampingi  lansia  kita  untuk  mendapatkan vaksinasi.  \nSemakin  banyak  yang  divaksin  semakin  cepat  terbentuk  kekebalan kelompok\xe2\x80\xa6' Cleansing Ayo bantu dan dampingi lansia kita untuk mendapatkan vaksinasi Semakin banyak yang divaksin semakin cepat terbentuk kekebalan kelompok Case Folding ayo bantu  dan dampingi  lansia kita untuk  mendapatkan vaksinasi  semakin banyak yang divaksin semakin cepat terbentuk kekebalan kelompok Tokenizing ‘ayo’,  ‘bantu’,  ‘dan’,  ‘dampingi’,  ‘lansia’,  ‘kita’,  ’untuk’,  ‘mendapatkan’, ‘vaksinasi’, ‘semakin’, ’banyak’, ‘yang’, ‘divaksin’, ‘semakin’, ‘cepat’, ‘terbentuk’,
‘kekebalan’, ‘kelompok’

## 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.v6i2.3955
Gambar 4. Contoh Tweet
Data hasil preprocessing kemudian diberi label positif atau negatif yang dilakukan secara manual, tanpa menghilangkan makna dari  kalimat. Label  positif yang diberikan menunjukan gambaran positif berupa senang, bahagia, puas, serta saran, dan pujian. Sedangkan label negatif menunjukan gambaran negatif berupa rasa kecewa, marah, kesal serta kritik, sindiran, dan keluhan.
Tabel 5. Pelabelan Data Label Tweet Positif memberikan  kesempatan  buat  kamu  para  pendamping  yang membawa 2 lansia bisa ikut divaksinasi juga loh Positif ayo  bantu  dan  dampingi  lansia  kita  untuk  mendapatkan vaksinasi  semakin  banyak  yang  divaksin  semakin  cepat terbentuk kekebalan kelompok Positif karena  vaksinasi  adalah  cara  terbaik  melawan  pandemi  virus corona  ini  bantu  orang  tua  kita  yang  lansia  agar  segera  dapat vaksinasi vaksin covid Positif saling  melindungi  dengan  lakukan  vaksinisasi  dan  terapkan protokol kesehatan Positif mari  kita  sosialisasikan  terus  kepada  orang  tua  dan  lansia disekitar kita bahwa vaksinasi ini sangat membantu melindungi diri Negatif sudah  sewajibnya  stop  program  vaksinasi  nya  jika  efek samping tersebut mungkin terjadi dan banyak kasus kipi sampai meninggal sudah terjadi akibat vaksinasi Negatif bukan paling benar tapi kita memang paling benar motif kami untuk  memutus  mata  rantai  pencaharian  buzzer  sales  vaksin seperti kalian Negatif daripada pusing mending tidak usah vaksin sejak awal susah sih bangsa  pemalas  pengin  segalanya  praktis  padahal  ada  ribuan cara alami memperkuat imunitas Negatif ya jelas kami provokasi untuk mengembalikan manusia ke titah yang  benar  dengan  tolak  vaksin  lah  kamu  kerja  jadi  buzzer cuma terima gaji buta Negatif lihat  banyak  juga  yang  mati  karena  vaksin  atau  anda  sudah dibutakan gaji
Data twitter setiap aktor yang digunakan terdiri dari aktor @KemenkesRI 857 data, aktor @Vaksin_Kita 167 data, aktor @Vaksin_Update 154 data, aktor @sikecilmarmut 135 data, aktor @VaksinBersama 157 data, dan aktor  @rudeski83  275  data,  sehingga  total  data  keseluruhan  yang  digunakan  sebesar  1745  data.  Data  yang digunakan untuk proses pengujian klasifikasi dibagi menjadi data latih 60% dan data uji 40%.
Tabel 6. Hasil Pengujian SVM Aktor-Aktor Aktor Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1-score (%) @KemenkesRI 0.99 0.99 1.00 0.99 @Vaksin_Kita 0.97 0.97 1.00 0.98 @Vaksin_Update 0.90 0.92 0.98 0.95 @sikercilmarmut 0.93 0.92 1.00 0.96 @VaksinBersama 0.94 0.97 0.97 0.97 @rudeski83 0.98 1.00 0.91 0.95

## 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.v6i2.3955
(a) (b) (c)
(d) (e)
(f)
Gambar 5. Hasil Akurasi Pengujian
Pada Gambar 5.a merupakan hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @KemenkesRI memiliki tingkat accuracy 99% precision 99% recall 100% f1-score 99%,  dengan  sentimen  positif  mencapai  95%  dan negatif  5%.  Pada  Gambar  5.b  merupakan  hasil  pengujian  klasifikasi  SVM  menunjukan  aktor  @Vaksin_Kita memiliki tingkat accuracy 97% precision 97% recall 100% f1-score 98%, dengan sentimen positif mencapai 93% dan negatif 7%. Pada Gambar 5.c merupakan hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @Vaksin_Update memiliki tingkat accuracy 90% precision 92% recall 98% f1-score 95%, dengan sentimen positif mencapai 95% dan negatif 5%. Pada Gambar 5.d merupakan hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @sikecilmarmut memiliki tingkat accuracy 93% precision 92% recall 100% f1-score 96%, dengan sentimen positif mencapai 90% dan  negatif  10%.  Kemudian  pada  Gambar  5.e  merupakan  hasil  pengujian  klasifikasi  SVM  menunjukan  aktor @VaksinBersama  memiliki  tingkat accuracy 94% precision 97% recall 97% f1-score 97%.  Pada  Gambar  5.f merupakan hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @rudeski memiliki tingkat accuracy 98% precision 100% recall 91% f1-score 95%, dengan sentimen positif mencapai 20% dan negatif 80%. Berikut ini merupakan tabel  persentase sentiment  analysis aktor-aktor  yang  berpengaruh  dalam  pemetaan  jaringan SNA,  dapat  dilihat pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Sentiment Analysis Aktor Aktor Sentiment Positif Sentiment Negatif @KemenkesRI 95% 5% @Vaksin_Kita 93% 7% @Vaksin_Update 95% 5% @sikercilmarmut 90% 10% @VaksinBersama 93% 7% @rudeski83 20% 80%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  analisis  SNA yang  dilakukan terbentuk kelompok-kelompok besar dalam jaringan yang terdiri dari 6 aktor yang berpengaruh dalam pemetaan jaringan  SNA.  Aktor  dengan  popularitas  tertinggi  yaitu  aktor  dengan  akun  @KemenkesRI  dengan degree centrality mencapai 194, sedangkan aktor dengan degree centrality terendah yaitu aktor @rudeski83. Selain itu aktor  dengan betweenness  centrality tertinggi  yaitu  aktor  @KemenkesRI  karena  berperan  penting  dalam menyebarkan informasi mengenai vaksin Covid-19 pada media sosial twitter. Sentiment analysis yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan 1745 data yang terdiri dari aktor @KemenkesRI 857 data, aktor @Vaksin_Kita 167 data, aktor @Vaksin_Update 154 data, aktor @sikecilmarmut 135 data, aktor @VaksinBersama 157 data, dan aktor @rudeski83 275 data. Data yang telah dilakukan pelabelan positif dan negatif kemudian dibagi menjadi data latih 60% dan data uji 40%. Hasil pengujian klasifikasi SVM menunjukan aktor @KemenkesRI dengan tingkat akurasi mencapai 97% dan aktor @Vaksin_Update dengan tingkat akurasi mencapai 90% merupakan aktor dengan

## 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.v6i2.3955
persentase  sentimen  positif  sebesar  95%,  sedangkan  aktor  @rudeski83  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  98% merupakan aktor dengan persentase sentimen negatif sebesar 80%. Berdasarkan hal diatas, dapat diketahui bahwa kolaborasi SNA dan sentiment analysis yang dilakukan menunjukan bahwa 5 dari 6 aktor yang berpengaruh dan berperan  penting  dalam  penyebaran  informasi  mengenai  vaksin  Covid-19  pada  media  sosial twitter memiliki pengaruh positif .

## REFERENCES
[1]   H. Basri and Syafrizal, “Peran Media Sosial Twitter Dalam Interaksi Sosial Pelajar Sekolah Menengah Pertama Di Kota Pekanbaru,” JOM FISIP Vol. 4 No. 2 – Oktober 2017 Page 1 , 4 (1), 1–13., 2017, doi://media.neliti.com/media/publications/183768-ID-partisipasi-masyarakat-dalam-pelaksanaan.pdf.
[2]   A. Srivastava, S.Vijendra, and D.G. Singh, “Sentiment analysis of twitter data: A hybrid approach,” International Journal of Healthcare Information Systems and Informatics , 14 (2), 1–16, 2019, doi://doi.org/10.4018/IJHISI.2019040101.
[3]   WHO,  “COVAX Statement on New Variants of SARS-Cov-2 on 8 February 2021,” 2020. Diakses 19 Februari 2021, Tersedia: https://www.who.int/news/item/08-02-2021-covax-statement-on-new-variants-of-sars-cov-2
[4] F.B. Hasan, “ Panduan Ringkas Covid-19 dan Vaksin ,” 2021.
[5] S. A.  Nugroho and  I. N. Hidayat, “Efektivitas Dan Keamanan Vaksin Covid-19,” Jurnal Keperawatan , 9 , 47, 2021, doi://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jkp/article/download/2767/1002.
[6]   E. Lazega, S. Wasserman,  and K. Faust, “Social Network Analysis: Methods and  Applications,” Revue Française de Sociologie , 36 (4), 781, 1995.
[7] A. Iriani, “Using Social Network Analysis to Analyze Collaboration in Batik Smes,” Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology , 3(6), 1–18, 2013, doi: ://www.scientificpapers.org/download/287/.
[8] B. Liu,  “Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions,” Cambridge University Press , 2015.
[9] J. A. K. Suykens, M. Signoretto, and A. Argryou, “Regularization, Optimization, Kernels and Support Vector Machine,” CRC Press, 2014.
[10]  B. S. D and D. Gore, “Sentiment Analysis On Twitter Data Using Support Vector Machine,” International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST) – , 4 (3), 831–837, 2016, doi://www.ijcstjournal.org/volume-4/issue- 3/IJCST-V4I3P61.pdf.
[11]  J. Ipmawati, Kusrini, and E. T. Luthfi, “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen,” Indonesian Journal on Networking and Security , 6 (1), 28–36, 2017, doi://dx.doi.org/10.55181/ijns.v6i1.1444.
[12]  M. N. Habibi and Sunjana, “Analysis of Indonesia Politics Polarization before 2019 President Election Using Sentiment Analysis and Social Network Analysis,” International Journal of Modern Education and Computer Science , 11 (11), 22– 30, 2019, doi://doi.org/10.5815/ijmecs.2019.11.04.
[13]   L. Tomasoa, A. Iriani and I. Sembiring, “Ekstraksi Knowledge tentang Penyebaran #RATNAMILIKSIAPA pada Jejaring Sosial (Twitter) menggunakan Social Network Analysis (SNA),” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (6), 677, 2019, doi://doi.org/10.25126/jtiik.2019661710.
[14]   B.  Laurensz  and E.  Sediyono,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap Tindakan  Vaksinasi dalam Upaya  Mengatasi Pandemi  Covid-19,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  10 (2),  118–123,  2021, doi://doi.org/10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[15]  C. Casanueva, A. Gallego, and M. R. G. Sánchez, “Social network analysis in tourism,” Current Issues in Tourism , 19 (12), 1190–1209, 2016, doi://doi.org/10.1080/13683500.2014.990422.
[16]  R. Alhajj and J. Rokne, “Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, Springer Science+Business Media LLC, part of Springer Nature, 2018.
[17]  S. Khairunnisa, Adiwijaya, and S. Al. Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 406, 2021, doi://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2835.