## Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin Booster COVID-19
Dionisia Bhisetya Rarasati 1 , Angelina Pramana Thenata 2 , Afiyah Salsabila Arief 3
1,2,3 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi dan Desain Universitas Bunda Mulia, Tangerang 15143 INDONESIA (tel.: 021 80821428; email: 1 dionisia.rarasati@gmail.com,
2 angelina.pramana@outlook.com, 3 afiiyahsarief@outlook.com)
[Diterima: 10 April 2023, Direvisi: 4 Agustus 2023] Corresponding Author : Dionisia Bhisetya Rarasati
INTISARI — Pandemi COVID-19 masih terjadi di berbagai negara, termasuk Indonesia. Hal ini disebabkan oleh virus corona yang berevolusi menghasilkan berbagai varian virus, seperti Delta dan Omicron. Adapun orang Indonesia yang terkonfirmasi positif pada 9 Februari 2022 berjumlah 4.626.936. Pemerintah Indonesia telah mencegah penyebaran varian virus tersebut dengan memperkenalkan  vaksin booster kepada  masyarakat.  Namun,  vaksin booster menimbulkan  berbagai  sentimen  di masyarakat Indonesia. Sentimen ini perlu segera diketahui pemerintah untuk mengoptimalkan upaya pencegahan penyebaran virus  COVID-19.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  diusulkan  penerapan  teknologi  pembelajaran  mesin  untuk mengembangkan  sistem  yang  dapat  menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  vaksin booster .  Penelitian  ini memiliki  beberapa  tahapan,  yaitu  pengumpulan  data,  pelabelan  data,  prapemrosesan  teks,  ekstraksi  fitur,  dan  penerapan algoritma support vector machine (SVM) dengan berbagai kernel , yaitu kernel linear, kernel Gaussian radial basis function (RBF), dan kernel  polinomial. Selanjutnya, hasil dari sistem diuji akurasinya menggunakan  10 -fold cross validation dan confusion matrix . Dataset dalam penelitian ini adalah 681 tweet dengan tagar “vaksinbooster”. Dataset terdiri atas dua kelas, yaitu negatif (0) dan positif (1). Hasil menunjukkan bahwa data ini positif untuk vaksin booster , terlihat dari jumlah tweet positif sebanyak 554 dibandingkan negatif sebanyak 127 tweet . Selain itu, dataset dibagi menjadi data latih sebanyak 545 data  dan  data  uji  sebanyak  136  data.  Selanjutnya,  dari  hasil  pengujian  penelitian  ini,  didapatkan  bahwa  tingkat  akurasi tertinggi diperoleh dari penggunaan algoritma SVM dengan kernel polinomial yang diuji dengan 10 -fold cross validation , yaitu sebesar 79,22%.
KATA KUNCI — COVID-19, Vaksin Booster , Analisis Sentimen, Support Vector Machine .

## I. PENDAHULUAN
Virus corona, yang biasa dikenal dengan COVID-19, masih menyebar  hampir  di  seluruh  dunia,  termasuk  di  Indonesia. Beragam  varian  virus  COVID-19  menyebar  di  Indonesia: Alpha,  Delta,  Beta,  Kappa,  dan  Omicron.  Adapun  orang Indonesia  yang  terkonfirmasi  positif  pada  9  Februari  2022 adalah  sebanyak  4.626.936  orang  dan  jumlah  ini  terus bertambah di Indonesia [1]. Hal ini membuat pemerintah makin berupaya menekan penyebaran berbagai varian virus COVID- 19  dengan  melakukan  vaksinasi  massal  kepada  masyarakat Indonesia.
Vaksinasi di Indonesia sendiri terdiri atas dua dosis wajib dan saat ini dosis terbaru adalah vaksinasi booster . Pemerintah Indonesia berupaya menyosialisasikan dan mengajak masyarakat  Indonesia  untuk melakukan  vaksinasi  ulang  guna menekan  lonjakan  kasus  COVID-19.  Namun,  upaya pemerintah  tersebut  menimbulkan  berbagai  sentimen  di kalangan masyarakat Indonesia. Sentimen tersebut perlu segera diketahui  oleh  pemerintah  untuk  mengoptimalkan  upaya pencegahan  varian  virus  COVID-19.  Berbagai  sentimen tersebut biasanya dituangkan ke dalam media sosial Twitter. Di media sosial tersebut pengguna dapat saling bertukar informasi melalui media teks, gambar, dan video [2].
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  sistem  yang  dapat  menganalisis sentimen  masyarakat  Indonesia  di  media  sosial  Twitter terhadap vaksin booster . Analisis ini akan mengklasifikasikan kelompok positif dan negatif menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Algoritma SVM akan mencirikan data masukan dengan mengembangkan hyperplane N-dimensi yang mengisolasi informasi menjadi dua jenis klasifikasi (positif dan negatif)  [3].  Selanjutnya,  hasil  sistem  diuji  akurasinya menggunakan  10 -fold  cross  validation [4]  dan confusion
matrix [5].  Hasil  analisis  sentimen  diharapkan  dapat  menjadi masukan  bagi  pemerintah  atau  pihak  yang  berkepentingan untuk  memutuskan  langkah  selanjutnya  dalam  menekan penyebaran virus COVID-19.
Pada  Bagian  II,  akan  dibahas  beberapa  metode  yang digunakan. Lalu, Bagian III membahas lebih lanjut metodologi yang dirumuskan untuk mencapai tujuan penelitian. Beberapa contoh dari proses metodologi juga disajikan dalam bagian ini. Kemudian,  pada  Bagian  IV  dibahas  hasil  beserta  penerapan metodologi yang telah dirumuskan. Terakhir,  Bagian V berisi kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.

## II. ANALISIS SENTIMEN
Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  mengetahui  opini publik/pengguna terhadap suatu topik. Proses analisis sentimen umumnya menggunakan data dari internet dan media/platform sosial. Sebuah kajian yang datanya bersumber dari media sosial Facebook  mengkaji  analisis  sentimen  publik  terhadap  calon presiden  (capres)  dan  calon  wakil  presiden  (cawapres) Indonesia  tahun  2019  [6].  Hasil  riset  tersebut  menyatakan bahwa  capres  dan  cawapres  Jokowi-Ma’ruf  mendapatkan sentimen  positif  56,76%  dan  sentimen  negatif  43,24%, sedangkan Prabowo-Sandi mendapat sentimen positif 24,21% dan  sentimen  negatif  75,79%.  Hasil  tersebut  ditemukan menggunakan algoritma naïve Bayes [6].
Studi  analisis  sentimen  terhadap  COVID-19  telah dilakukan pada tahun 2019 [7]. Dengan data yang bersumber dari  Twitter,  penelitian  dilakukan  menggunakan  algoritma k- nearest  neighbors (KNN)  dan naïve Bayes .  Uji  sentimen menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  63,21%  untuk naïve Bayes dan 58,10% untuk KNN. Kemudian, presisi yang didapat adalah  59,11%  untuk naïve Bayes dan  53,10%  untuk  KNN. Selain  itu,  ditemukan  kecenderungan  sentimen  masyarakat  di
Twitter yang bersifat positif. Hal ini dibuktikan dengan jumlah sentimen positif sebanyak 610 dan negatif sebanyak 488 [7].
Sebuah  penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2020 membandingkan  algoritma support  vector  machine (SVM), random  forest (RF),  dan stochastic  gradient  descent (SGD) untuk mengklasifikasikan kinerja (baik atau buruk) programmer selama  beraktivitas  dengan  media  sosial  [8]. Diperoleh  hasil  yang  akurat  dengan  validasi  silang  SVM (81,3%),  RF  (74,4%),  dan  SGD  (80,1%).  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  memiliki  kinerja  yang lebih baik dari kedua algoritma lainnya dalam mengklasifikasikan  kinerja programmer (baik  atau  buruk) selama beraktivitas menggunakan media sosial [8]. Selain itu, sebagian  besar  deskripsi  penelitian  terkait  hanya  mengkaji analisis  sentimen  menggunakan  algoritma naïve Bayes terhadap  opini  publik  terkait  pemilihan  presiden  dan  wabah COVID-19.
Namun, opini publik tentang vaksinasi booster COVID-19, yang  merupakan  upaya  pemerintah  untuk  menekan  lonjakan kasus COVID-19, belum didalami. Di sisi lain, algoritma SVM memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  pengelompokan  kumpulan data.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menerapkan  teknologi pembelajaran mesin untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap  vaksinasi booster COVID-19  dari  media  sosial Twitter dengan menggunakan algoritma SVM.

## III. PEMBELAJARAN MESIN
Pembelajaran  mesin  merupakan  bagian  dari  kecerdasan buatan  yang  banyak  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai masalah melalui pembelajaran yang bersumber dari data dalam berbagai bentuk, seperti teks, angka, gambar, dan video. Proses pembelajaran  dari  data  yang  diperoleh  dari  upaya  tersebut dilakukan melalui dua tahap, yaitu pelatihan dan pengujian [9]. Penemuan  pengetahuan  yang  menarik  diperoleh  dari  data berupa  teks.  Pembelajaran  mesin  bekerja  dengan  berbagai algoritma, seperti decision trees, naïve Bayes, KNN, RF, dan SVM [10].

## IV. SUPPORT VECTOR MACHINE
Algoritma  SVM  bertujuan  untuk  menemukan hyperplane terbaik  yang  dapat  dengan  sempurna  memisahkan  dua  kelas dengan  margin  terluas.  Margin  digambarkan  sebagai  jarak antara hyperplane tersebut dengan support vector terdekat dari masing-masing  kelas,  sedangkan support  vector dapat digambarkan  sebagai  titik  data  terjauh  dari  setiap  kelas  pada hyperplane tersebut  [5].  Teori  SVM  telah  berkembang  sejak tahun 1960-an, tetapi baru diperkenalkan oleh Vapnik, Boser, dan Guyon pada tahun 1992. Seperti yang ditunjukkan, SVM berfungsi sebagai metode untuk menghasilkan hyperplane dari kumpulan data menjadi dua kelas secara linear. Pada Gambar 1, hyperplane di  sini  merupakan  istilah  umum  untuk  semua dimensi  [11].  Misalnya,  untuk  kumpulan  data  satu  dimensi, hyperplane dapat  bermanifestasi  sebagai  titik;  jika  himpunan berbentuk dua dimensi, hyperplane -nya berupa garis lurus [12]. Gambar  1  menunjukkan  bahwa  sepasang hyperplane paralel  dapat  memisahkan  dua  kelas.  Bidang  batas  pertama menjadi  batas  kelas  pertama. Sebaliknya,  bidang  batas  kedua adalah  batas  kelas  kedua,  sehingga  diperoleh  (1)  dan  (2), dengan w adalah  bidang  normal  dan b adalah  posisi  bidang relatif terhadap pusat koordinat [11].
(1)
(2)
Adapun  pada  algoritma  ini,  pembelajaran kernel yang paling banyak digunakan meliputi kernel linear, RBF Gaussian, dan polinomial. Algoritma SVM dengan kernel ini menemukan hyperplane dengan  pemetaan  data  dari  ruang  fitur  ke  ruang kernel berdimensi lebih tinggi. Ini mengarah pada pencapaian pemisahan nonlinear di ruang kernel . Selain itu, kernel linear dapat dinyatakan sebagai (3) [13].
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑇 𝑖 𝑥 𝑗 . (3)
SVM  dapat  diaktifkan  oleh  fungsi kernel yang  sesuai, seperti  RBF  Gaussian  nonlinear,  jika  ada  masalah  klasifikasi yang  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linear.  Persamaan kernel ditunjukkan pada (4), dengan σ menandakan lebar kernel [13].
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp (− ‖𝑥𝑖𝑥𝑗‖ 2 2𝜎2 ) . (4)
Namun,  dalam kernel RBF  Gaussian,  yang  memiliki parameter σ sebagai  lebar kernel ,  SVM  akan  mengalami overfitting di  semua instance pelatihan  jika  parameternya mendekati nol. Penetapan nilai yang lebih signifikan ke σ dapat mengakibatkan underfitting , yaitu semua instance diklasifikasikan ke dalam satu kelas. Karena itu, harus dipilih nilai  yang  benar  untuk kernel .  Derajat kernel polinomial mengontrol  derajat  yang  lebih  tinggi,  yang  memungkinkan batas keputusan yang lebih fleksibel daripada batas linear dan fleksibilitas lebar pengklasifikasi. Persamaan kernel ditunjukkan pada (5), dengan p menandakan derajat polinomial kernel [13].
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = (1 +  𝑥 𝑇 𝑖 𝑥 𝑗 ) 𝑝 . (5)
Sementara  itu,  saat  melatih  data  menggunakan  SVM  dan memilih fungsi kernel , beberapa keputusan juga perlu diambil dalam menyiapkan data, antara lain dengan memberi label dan mengatur  parameter  SVM  untuk  memberikan  hasil  yang optimal.

## V. AKURASI
Berikut ini dijelaskan implementasi tahap-tahap pengujian.

## A. CROSS VALIDATION
Cross validation merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mencari validitas model pembelajaran mesin. Metode  ini  bekerja  dengan  mempartisi  set  pembelajaran menjadi k subset  dan,  dengan  demikian,  diperoleh k fold (lipatan). Pada setiap fold , sebanyak k -1 subset akan digunakan sebagai set pelatihan dan sisanya digunakan sebagai set validasi. Prosedur ini terus diulang sampai seluruh subset telah menjadi
Gambar 1 . Hyperplane SVM.
𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏 ≥ +1, jika 𝑦 𝑖 = +1 𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏 ≤ −1, jika 𝑦 𝑖 = −1 .
set  validasi.  Disarankan  menggunakan  nilai  10  sebagai  nilai terbaik  untuk k saat  mencoba  memvalidasi  model,  atau  yang dikenal luas sebagai 10 -fold cross validation [4].

## B. CONFUSION MATRIX
Confusion  matrix merupakan  matriks  berukuran  N  ×  N, dengan  N  adalah  jumlah  kelas  yang  digunakan  dalam klasifikasi.  Matriks  ini  membandingkan  nilai  prediksi  model dengan  nilai  sebenarnya. Confusion  matrix yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  matriks  berukuran  2  ×  2, seperti terlihat pada Tabel I [5].
Tabel  I  menjelaskan  bahwa  nilai true  positive (TP) diperoleh  jika  nilai  prediksi  dan  nilai  aktualnya  positif. Sebaliknya,  nilai true  negative (TN)  diperoleh  jika  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya  negatif.  Selanjutnya,  nilai false positive (FP)  diperoleh  jika  prediksinya  positif,  tetapi  nilai aktualnya  negatif;  sedangkan  nilai false  negative (FN) diperoleh  jika  prediksi  negatif,  tetapi  nilai  aktualnya  positif. Sementara itu, rumus akurasi dalam pengujian ini ditunjukkan pada (6). Persamaan tersebut menyatakan bahwa makin besar nilai  TN  dan  TP  yang  ditemukan,  makin  tinggi  tingkat akurasinya [5].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ×  100% . (6)

## VI. METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  dengan  alur  penelitian  yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## A. TAHAP PENGUMPULAN DATA DAN TAHAP PELABELAN
Data  yang digunakan dalam penelitian  ini  bersumber  dari media  sosial  Twitter  berbahasa  Indonesia,  sejalan  dengan tujuan  penelitian  untuk  mengembangkan  sistem  yang  dapat menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  di  media  sosial
Twitter  terhadap  vaksin booster .  Data  tersebut  dikumpulkan dari sumber data menggunakan skrip Python dengan kata kunci “vaksinbooster”. Data tweet yang  digunakan  adalah  681  data berbahasa  Indonesia  dari  tanggal  12  Januari  2022  hingga  12 April  2022.  Kemudian,  tahap  berikutnya  adalah  pelabelan, yaitu pemberian label kelas berdasarkan dua kelas (positif dan negatif).

## B. TAHAP PRAPEMROSESAN TEKS
Tahap ini menyiapkan data agar mesin dapat menganalisisnya  dengan  mudah  [10].  Ada  beberapa  langkah dalam  tahap  ini,  yaitu tokenizing ,  menghilangkan stopwords , dan stemming .  Langkah-langkah  ini  dilakukan  untuk menghilangkan  derau ( noise ) pada tweet , seperti  tautan URL, dan username .  Selain  itu,  sistem  akan  mengubah  kata  atau singkatan  bahasa  Indonesia  nonformal  menjadi  kata  yang mematuhi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Sistem juga akan mengekstrak kata yang diawali dengan tagar.

## 1) TOKENIZING
Tahap  pertama  dalam  prapemrosesan  adalah tokenizing [12].  Beberapa  proses  dilakukan  pada  tahap  ini,  yaitu pengubahan  ke  huruf  kecil,  penghapusan  tanda  baca,  dan memecah  kalimat  menjadi  kata-kata  terpisah  [14].  Prosesnya dapat dilihat pada Tabel II.

## 2) MENGHILANGKAN STO PWOR D
Tahap kedua adalah  menghilangkan stopword , yaitu kata- kata  dengan  frekuensi  tinggi  dalam  teks  yang  tidak  memiliki arti khusus atau tidak penting. Contoh stopword dalam bahasa Indonesia  adalah  “dan”,  “kita”,  “sebuah”,  dan  “adalah”  [15]. Proses ini dapat dilihat pada Tabel III, yaitu mencari stopword dalam tweet dan  jika  ditemukan, stopword tersebut  akan dihapus.

## 3) STEMMING
Tahap  ketiga  adalah stemming ,  yaitu  menghilangkan imbuhan  untuk  mencari  kata  dasar  atau root  word .  Hal  ini bertujuan untuk mengurangi jumlah kata yang diproses dalam
T ABEL I
C ONFUSION M ATRIX 2 × 2
Nilai Prediksi Nilai Aktual Positif True positive (TP) False positive (FP) Negatif False Negative (FN) True negative (TN) Gambar 2. Alur penelitian. T ABEL II T AHAPAN P ROSES T OKENIZING Tahapan Hasil Tweet awal DPP Projo mengadakan vaksin booster Covid- gratis untuk rakyat selama lima hari untuk masyarakat DKI Jakarta Pengubahan  ke huruf kecil dpp projo mengadakan vaksin booster covid- gratis untuk rakyat selama lima hari untuk masyarakat dki jakarta Penghapusan tanda baca dpp projo mengadakan vaksin booster covid gratis untuk rakyat selama lima hari untuk masyarakat dki jakarta Pemisahan kata sebagai token individu “dpp” “projo” “mengadakan” “vaksin” “booster” “covid” “gratis” “untuk” “rakyat”
“selama” “lima” “hari” “untuk” “masyarakat” “dki” “jakarta”
T ABEL III
T AHAPAN P ROSES M ENGHILANGKAN S TOPWORD Tahapan Hasil Sebelum stopword dihapus “dpp” “projo” “mengadakan” “vaksin” “booster” “covid” “gratis” “untuk” “rakyat” “selama” “lima” “hari” “untuk” “masyarakat” “dki” “jakarta” Setelah stopword dihapus “dpp” “projo” “mengadakan” “vaksin” “booster” “covid” “gratis” “rakyat” “lima”
“masyarakat” “dki” “jakarta”
Positif
Negatif
penambangan  teks  ( text  mining ),  sehingga  waktu pemrosesan berkurang  dan  memori  yang  digunakan  tidak  terlalu  banyak [16]. Hasil dari proses stemming ditunjukkan pada Tabel IV.

## 4) PENGGABUNGAN SINONIM
Tahap terakhir dalam
prapemrosesan adalah menggabungkan  sinonim  atau  bentuk  bahasa  dengan  makna yang mirip. Pada tahap ini, jika kata yang berbeda memiliki arti sama,  kata  tersebut  akan  digabungkan.  Sebagai  contoh,  kata “saya”  dan  “aku”  memiliki  arti  yang  sama.  Tahapan  ini bertujuan untuk meminimalkan jumlah kata dalam sistem tanpa menghilangkan frekuensi [3].

## C. TAHAP EKSTRAKSI FITUR
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  selanjutnya  setelah prapemrosesan.  Karena  data  tekstual  ( tweet dalam  hal  ini) adalah opini publik, penulisannya sering kali tidak terstruktur. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  transformasi  data  tekstual menjadi  data  terstruktur  agar  algoritma  pembelajaran  mesin dapat segera bekerja [17]. Terdapat dua proses dalam tahap ini, yaitu pembobotan dan normalisasi z-score .

## 1) PEMBOBOTAN
Pembobotan  merupakan  tahapan  yang  mencerminkan tingkat pentingnya sebuah kata dalam dokumen. Metode yang digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  pada  penambangan teks adalah term frequency - inverse document frequency (TF- IDF),  yang  rumusnya  dituliskan  pada  (7).  Bobot  akan bertambah dengan naiknya frekuensi kemunculan term dalam teks.  Namun,  peningkatan  ini  juga  sejalan  dengan  frekuensi kemunculan  istilah-istilah  yang  termasuk  dalam  domain penelitian yang diminati [18].
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (7)
dengan W t,d menunjukkan  bobot, tf t,d menunjukkan  frekuensi istilah  dari  kata  (term  frequency,  TF),  dan idf t menunjukkan frekuensi dokumen terbalik ( inverse document frequency , IDF).
2) NORMALISASI Z-SCORE
Proses  normalisasi z-score merupakan  tahapan  yang dilakukan setelah nilai bobot diperoleh. Karena perbedaan nilai range yang  signifikan  akan  berdampak  pada  permasalahan klasifikasi  nantinya,  harus  dilakukan  normalisasi  [19].  Untuk melakukan normalisasi z-score , dapat digunakan (8) [20].
𝑍 = 𝑥−𝑥̅ 𝑠 (8)
dengan Z adalah normalisasi z-score , x adalah nilai dari data, 𝑥̅ adalah rerata data, dan s adalah standar deviasi.
D. TAHAP SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Sistem  akan  mengelompokkan tweet menjadi  dua  klaster, yaitu  positif  dan  negatif.  Sebuah hyperplane akan mengelompokkan  setiap tweet .  Dalam  penggunaan  algoritma SVM, terdapat tiga kernel yang dapat digunakan untuk mencari hyperplane terbaik, yaitu kernel RBF Gaussian, kernel linear, dan kernel polinomial [13]. Oleh karena itu, pada penelitian ini, akurasi ketiga kernel tersebut dibandingkan satu sama lain dan kernel terbaik  yang  ditemukan  akan  digunakan  sebagai  hasil analisis sentimen berdasarkan hasil akurasinya.

## E. TAHAP AKURASI
Hasil akan diuji akurasinya dengan 10- fold cross validation dan confusion matrix . Hasil pengujian kedua metode tersebut dibandingkan dan hasil terbaik akan digunakan untuk menguji akurasi analisis sentimen pada penelitian ini.

## VII. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  terkumpul  di  media  sosial  Twitter  dengan tagar “vaksinbooster” berjumlah 681 tweet . Data ini terdiri atas dua  kelas,  yaitu  negatif  (0)  dan  positif  (1).  Selain  itu,  data menunjukkan  bahwa  sentimen  masyarakat  terhadap  vaksin booster cenderung  positif,  yang  terlihat  dari  jumlah tweet positif  sebanyak  554  dan tweet negatif  sebanyak  127 tweet . Dataset dibagi  menjadi  data  latih  sebanyak  545  dan  data  uji sebanyak 136. Selanjutnya, terhadap dataset tersebut dilakukan prapemrosesan teks yang menghasilkan larik kata-kata penting dari  sebuah tweet .  Lalu,  dilakukan  tahap  ekstraksi  fitur  yang menghasilkan nilai bobot setiap kata dari tahap prapemrosesan teks.  Nilai  bobot  hasil  ekstraksi  kemudian  diolah  sebagai masukan menggunakan algoritma SVM yang diproses dengan tiga kernel , yaitu kernel linear (lihat Gambar 3 dan Gambar 4), kernel RBF Gaussian (lihat Gambar 4), dan kernel polinomial (lihat Tabel V dan Tabel VI).
Gambar  3  menjelaskan  hasil  pengujian  algoritma  SVM dengan kernel linear  pada  analisis  sentimen  vaksin booster . Pengujian dengan metode confusion matrix memberikan hasil data prediksi positif mengikuti fakta positif sebanyak 92 data, prediksi  negatif  mengikuti  realitas  negatif  sebanyak  delapan data  prediksi  positif.  Namun  realitas  negatif  ditemukan sebanyak 29 data dan data prediksi negatif, sedangkan realitas positif  ditemukan  sebanyak  tujuh  data.  Oleh  karena  itu,  hasil tingkat akurasi dengan metode confusion matrix adalah sebesar
T ABEL IV T AHAPAN P ROSES S TEMMING Tahapan Contoh Token mengadakan Imbuhan meng–ada-kan Hasil stemming ada
Gambar 3. Akurasi confusion matrix dengan kernel linear.
Gambar 4. Akurasi 10 -fold cross validation dengan kernel linear.
74%.  Sementara  itu,  pengujian  dengan  metode  10- fold  cross validation mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi, yaitu sebesar 76,07%, seperti dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar  5  menunjukkan  hasil  pengujian  algoritma  SVM dengan kernel RBF  Gaussian  pada  analisis  sentimen  vaksin booster .  Pengujian  dengan  metode confusion  matrix memberikan  hasil  data  prediksi  positif  yang  sesuai  dengan realitas  positif  sebanyak  99  dan  data  prediksi  negatif  yang sesuai dengan realitas negatif sebanyak 0. Sementara itu, data prediksi positif, tetapi realitas negatif ditemukan sebanyak 37 data dan data prediksi negatif, tetapi realitas positif ditemukan sebanyak 0 data. Oleh karena itu, metode pengujian confusion matrix mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  73%.  Di  sisi  lain, pengujian dengan metode 10- fold cross validation mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi,  yaitu  sebesar 78,2%, seperi ditunjukkan pada Gambar 6.
Penelitian  pada  tahun  2019  tentang  klasifikasi human development  index (HDI)  menggunakan  SVM  dengan kernel RBF  Gaussian  mendapatkan  akurasi  sebesar  98,1%,  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  penerapan kernel linear  yang memiliki akurasi sebesar 95,1% [21].
Selanjutnya, baik Tabel V maupun Tabel VI memaparkan hasil pengujian algoritma SVM dengan kernel polinomial pada analisis  sentimen  vaksin booster .  Pengujian  dengan  metode confusion  matrix memberikan  hasil  yang  sama  dengan pengujian algoritma SVM menggunakan kernel RBF Gaussian, yaitu  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  73%.  Hasil  ini  dapat dilihat pada Tabel V. Namun, pengujian dengan menggunakan metode 10- fold cross validation memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan confusion matrix , yaitu rata- rata  sebesar  79,22%,  seperti  dapat  dilihat  pada  Tabel  VI. Dengan  demikian,  penerapan  algoritma  SVM  dengan  kernel terbaik terdapat pada kernel polinomial, yang memiliki tingkat akurasi  paling  tinggi  menggunakan  metode  uji  10- fold  cross validation , yaitu sebesar 79,22%.
Sebuah penelitian pada tahun 2020 menganalisis sentimen layanan  OVO  di  Twitter  menggunakan  algoritma  SVM. Penelitian  tersebut  menemukan  bahwa  penggunaan kernel polinomial  pada  proses  SVM  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi, yaitu 89,09% [22]. Selain itu, penelitian terkait analisis sentimen kebijakan  pembatasan sosial berskala besar  (PSBB) di  Twitter  menemukan  bahwa  algoritma  SVM  dengan kernel
polinomial  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  94,55%  [23]. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa algoritma  SVM  dengan kernel polinomial  merupakan  yang paling  baik  dalam  menganalisis  sentimen  vaksin booster di media sosial Twitter.

## VIII. KESIMPULAN
Vaksinasi di Indonesia terdiri atas dua dosis wajib dan saat ini  dosis  terbaru  adalah  vaksinasi booster .  Namun,  vaksin booster menimbulkan  berbagai  sentimen  di  masyarakat Indonesia.  Oleh  karena  itu,  diusulkan  penerapan  teknologi pembelajaran mesin untuk mengembangkan sistem yang dapat menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap vaksin booster dengan  menggunakan  algoritma  SVM.  Penelitian  ini mengumpulkan  681  data  Twitter  Indonesia  dengan  tagar “vaksinbooster” yang terbagi menjadi negatif (0) dan positif (1). Selain itu, dataset dibagi menjadi data latih sebanyak 545 data dan  data  uji  sebanyak  136  data.  Data  menunjukkan  bahwa sentimen masyarakat terhadap vaksin booster cenderung positif, terlihat dari jumlah tweet positif sebanyak 554 tweet dan tweet negatif sebanyak 127 tweet .
Hasil  pengujian  sistem  menggunakan  10- fold  cross validation menemukan  bahwa  algoritma  SVM  dengan kernel linear mendapatkan tingkat akurasi sebesar 76,07%, sedangkan kernel  RBF  Gaussian  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 78,2%.  Sementara  itu, kernel polinomial  memperoleh  tingkat akurasi sebesar 79,22%. Pada pengujian sistem menggunakan metode confusion  matrix , diperoleh  hasil  bahwa  algoritma SVM  dengan kernel linear  mendapatkan  tingkat  akurasi sebesar  74%,  sedangkan  kernel  RBF  Gaussian  memperoleh tingkat  akurasi  73%.  Selanjutnya, kernel polinomial memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  73%.  Dengan  demikian, penerapan algoritma SVM dengan kernel terbaik terdapat pada kernel polinomial ,  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi menggunakan metode uji 10- fold cross validation .
Gambar 5. Akurasi confusion matrix dengan kernel RBF Gaussian.
Gambar 6. Akurasi 10- fold cross validation dengan kernel RBF Gaussian.
T ABEL V H ASIL C ONFUSION M ATRIX n = 136 Aktual: No Aktual: Yes Jumlah Prediksi: No 0 0 0 Prediksi: Yes 37 99 136 37 99
T ABEL VI H ASIL 10 -F OLD C ROSS V ALIDATION Fold Akurasi Pelatihan Pengujian k -1 88,41% 612 69 k -2 82,61% 612 69 k -3 81,16% 612 69 k -4 81,16% 612 69 k -5 612 69 k -6 78,26% 612 69 k -7 86,96% 612 69 k -8 75,36% 612 69 k -9 69,57% 612 69 k -10 73,33% 621 60
75,36%

## KONFLIK KEPENTINGAN
Semua  penulis  menyatakan  bahwa  tidak  ada  konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Dionisia  Bhisetya  Rarasati;  metodologi, Dionisia  Bhisetya  Rarasati;  penulisan—penyusunan  draf  asli, Angelina  Pramana  Thenata  dan  Afiyah  Salsabila  Arief; penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan,  Dionisia  Bhisetya Rarasati,  Angelina  Pramana  Thenata,  dan  Afiyah  Salsabila Arief.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Kemenristekdikti  yang telah membiayai penelitian ini melalui Hibah Penelitian Dosen Pemula  tahun  anggaran  2022  dengan  nomor  kontrak: 155/E5/PG.02.00.PT/2022.

## REFERENSI
[1] (2022)  “Peta  Sebaran COVID-19,”  [Online], https://covid19.go.id/peta- sebaran#, tanggal akses: 14-Mar-2022.
[2] D.A.  Agustina,  S.  Subanti,  dan  E.  Zukhronah,  “Implementasi  Text Mining pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Indones. J.  Appl.  Stat. ,  Vol.  3,  No.  2,  hal.  109–122,  Nov.  2020,  doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[3] D.B.  Rarasati,  “A  Grouping  of  Song-Lyric  Themes  Using  K-Means Clustering,” JISA (J. Inform., Sains) , Vol. 3, No. 2, hal. 38–41, Des. 2020, doi: 10.31326/jisa.v3i2.658.
[4] D.  Berrar,  “Cross-Validation,”  dalam Encyclopedia  of  Bioinformatics and  Computational  Biology:  ABC  of  Bioinformatics ,  Vol.  1,  S. Ranganathan,  K.  Nakai,  C.  Schönbach,  Eds.,  Amsterdam,  Belanda: Elsevier, 2019, hal. 542–545, doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20349- X.
[5] Y. Sari, P.B. Prakoso, dan A.R. Baskara, “Road Crack Detection Using Support  Vector Machine  (SVM)  and  OTSU  Algorithm,” 2019  6th  Int. Conf.  Electr.  Veh.  Technol.  (ICEVT) ,  2019,  hal.  349–354,  doi: 10.1109/ICEVT48285.2019.8993969.
[6] B. Haryanto dkk., “Facebook Analysis of Community Sentiment on 2019 Indonesian  Presidential  Candidates  From  Facebook  Opinion  Data,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  161,  hal.  715–722,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.11.175.
[7] M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai COVID-19 pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-NN,” Inti Nusa Mandiri ,  Vol.  15, No.  1,  hal.  23–28,  Agu.  2020,  doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[8] R. Umar, I. Riadi, dan Purwono, “Perbandingan Metode SVM, RF dan SGD  untuk  Penentuan  Model  Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada Aktivitas Media Sosial,” J. RESTI (Rekayasa Sist., Teknol. Inf.) , Vol. 4, No. 2, hal. 329–335, Apr. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1770.
[9] A.  Roihan,  P.A.  Sunarya,  dan  A.S.  Rafika,  “Pemanfaatan  Machine Learning  dalam  Berbagai  Bidang:  Review  Paper,” IJCIT  (Indones.  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  Vol.  5,  No.  1,  hal.  75–82,  Mei  2020,  doi:
10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[10] A.P.  Thenata,  “Text  Mining  Literature  Review  on  Indonesian  Social Media,” J. Eduk., Penelit. Inform. , Vol. 7, No. 2, hal. 226–232, Agu. 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.47975.
[11] F.S.  Jumeilah,  “Penerapan  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist., Teknol. Inf.) , Vol. 1, No. 1, hal. 19–25, Apr. 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[12] S.  Symeonidis,  D.  Effrosynidis,  dan  A.  Arampatzis,  “A  Comparative Evaluation  of  Pre-Processing  Techniques  and  Their  Interactions  for Twitter Sentiment Analysis,” Expert Syst. Appl. , Vol. 110, hal. 298–310, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2018.06.022.
[13] C. Savas dan F. Dovis, “The Impact of Different Kernel Functions on the Performance  of  Scintillation  Detection  Based  on  Support  Vector Machines,” Sens. ,  Vol.  19,  No.  23,  hal.  1–16,  Nov.  2019,  doi: 10.3390/s19235219.
[14] V.Y.  Radygin  dkk.,  “Application  of  Text  Mining  Technologies  in Russian  language  for  Solving  the  Problems  of  Primary  Financial Monitoring for Solving the Problems of Primary Financial Monitoring,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  190,  hal.  678–683,  2021,  doi: 10.1016/j.procs.2021.06.078.
[15] H. Najjichah, A. Syukur, dan H. Subagyo, “Pengaruh Text Preprocessing dan Kombinasinya pada Peringkas Dokumen Otomatis Teks Berbahasa Indonesia,” J. Teknol. Inf. Cyberku , Vol. 15, No. 1, hal. 1–11, Jan. 2019.
[16] D.  Sebastian,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk Melakukan  Klasifikasi  Produk  dari  Beberapa  E-marketplace,” J.  Tek. Inform.,  Sist.  Inf. ,  Vol.  5,  No.  1,  hal.  51–61,  Apr.  2019,  doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1581.
[17] H. Liu, P. Burnap, W. Alorainy, dan M.L. Williams, “A Fuzzy Approach to Text Classification with Two-Stage Training for Ambiguous Instances,” IEEE Trans. Comput. Soc. Syst. , Vol. 6, No. 2, hal. 227–240, Apr. 2019, doi: 10.1109/TCSS.2019.2892037.
[18] I.  Yahav,  O.  Shehory,  dan  D.  Schwartz,  “Comments  Mining  With  TF- IDF: The Inherent Bias and Its Removal,” IEEE Trans. Knowl., Data Eng. , Vol. 31, No. 3, hal. 437–450, Mar. 2019, doi: 10.1109/TKDE.2018.2840127.
[19] Henderi, W. Tri, dan R. Efana, “Comparison of Min-Max Normalization and Z-Score Normalization in the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm to Test the Accuracy of Types of Breast Cancer,” IJIIS Int. J. Inform., Inf. Syst. , Vol. 4, No. 1, hal. 13–20, Mar. 2021, doi: 10.47738/ijiis.v4i1.73.
[20] M.A.  Imron  dan  B.  Prasetiyo,  “Improving  Algorithm  Accuracy  K- Nearest  Neighbor  Using  Z-Score  Normalization  and  Particle  Swarm Optimization to Predict Customer Churn,” J. Soft Comput. Explor. , Vol. 1, No. 1, hal. 56–62, Sep. 2020, doi: 10.52465/joscex.v1i1.7.
[21] H.  Al  Azies,  D.  Trishnanti,  dan  E.  Mustikawati  P.H,  “Comparison  of Kernel  Support  Vector  Machine  (SVM)  in  Classification  of  Human Development Index (HDI),” IPTEK J. Proc. Ser. , No. 6, hal. 53–57, Nov. 2019, doi: 10.12962/j23546026.y2019i6.6394.
[22] F. Romadoni, Y. Umaidah, dan B.N. Sari, “Text Mining untuk Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Uang Elektronik Menggunakan Algoritma  Support  Vector Machine,” J.  Sisfokom  (Sist.  Inf.,  Komput.) , Vol. 9, No. 2, hal. 247–253, Jul. 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.903.
[23] H.P.P.  Zuriel  and  A.  Fahrurozi,  “Implementasi  Algoritma  Klasifikasi Support  Vector  Machine  untuk  Analisa  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap Kebijakan PABB,” J. Ilm. Inform. Komput. , Vol. 26, No. 2, hal. 149–162, Agu. 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i2.4289.