PENERAPAN BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS (BERT) UNTUK ANALISIS SENTIMEN VAKSIN COVID-19 PADA TWITTER JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UIN SUSKA RIAU TUGAS AKHIR Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Pada Jurusan Teknik Informatika Oleh ARDI MURSYIDI NIM. 11651103473 FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU PEKANBARU 2023
LEMBAR PERSETUJUAN ii
LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL Tugas Akhir yang tidak diterbitkan ini terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau adalah terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta pada penulis. Referensi kepustakaan diperkenankan dicatat, tetapi pengutipan atau ringkasan hanya dapat dilakukan seizin penulis dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya. Penggandaan atau penerbitan sebagian atau seluruh Tugas Akhir ini harus memperoleh izin dari Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Perpustakaan yang meminjamkan Tugas Akhir ini untuk anggotanya diharapkan untuk mengisi nama, tanda peminjaman dan tanggal pinjam. v
LEMBAR PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam Tugas Akhir ini tidak terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan disebutkan didalam daftar pustaka. Pekanbaru, 11 Juli 2023 Yang membuat pernyataan, ARDI MURSYIDI NIM. 11651103473 vi
LEMBAR PERSEMBAHAN Alhamdulillahi Rabbil 'Alamin, puji syukur yang teramat dalam kepada Allaw SWT, yang telah memberikan salah satu anugerah terindah yang tidak akan pernah terlupakan seumur hidup. Kepada kedua Orang Tua tercinta, terima kasih selalu berjuang, memberikan kasih sayang dan do'a yang tak ternilai harganya, yang akan selalu dibutuhkan kapanpun dan dimanapun. Dari lubuk hati yang paling dalam, ku persembahkan gelar sarjan ini. Kepada keluarga tersayang, terima kasih telah menjadi pendengar yang baik, memberi motivasi serta semangat yang sangat berarti bagi penulis hingga penulis bisa sampai ke titik ini. Kepada teman-teman seperjuangan, terima kasih karena selalu ada dan berjuang bersama. Mari terus berjuang bersama-sama, karena bersama kita bisa. vii
ABSTRAK COVID-19 diklasifikasikan sebagai pandemi global oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) sekitar pertengahan tahun 2020. Hingga Juli 2021, ketika angka deteksi COVID-19 di Indonesia mulai meningkat signifikan, penularan virus semakin meluas. Salah satu strategi yang digunakan pemerintah Indonesia untuk menghentikan penyebaran COVID-19 adalah vaksinasi. Banyak faktor, seperti tanggapan publik dan pendapat tentang kampanye vaksinasi, harus diperhitungkan sebelum program vaksinasi dilaksanakan. Memanfaatkan informasi dari media sosial Twitter yang dikumpulkan melalui Twitter API, dengan bantuan pemrograman python, diperoleh melalui crawling serta diolah menggunakan teknik crowdsourcing, dan majority voting. Studi ini mencoba mengklasifikasikan pemikiran dan tanggapan masyarakat terhadap implementasi vaksin ke dalam tiga kategori : positif, negatif, dan netral. Selain itu, kategorisasi opini publik terhadap vaksinasi COVID-19 akan dilakukan dengan menggunakan model BERT. Sebanyak 8000 data pelatihan, 778 data validasi, dan 400 data uji digunakan setelah penyeimbangan. Akurasi dan f1-score untuk hasil pengujian model BERT pada data seimbang masing-masing adalah 73% dan 69%, sedangkan nilai 70% dan 61% pada data yang tidak seimbang. Perbandingan temuan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya menggunakan dataset yang sama, BERT merupakan model yang mendapatkan hasil tertinggi. Kata kunci: BERT, kelas tidak seimbang, klasifikasi sentimen Twitter, Vaksinasi COVID-19 viii
ABSTRACT COVID-19 was classified as a global pandemic by the World Health Organization (WHO) around mid-2020. Until July 2021, when the number of COVID-19 detections in Indonesia began to increase significantly, the transmission of the virus became more widespread. One of the strategies used by the Indonesian government to stop the spread of COVID-19 is vaccination. Many factors, such as public response and opinions about vaccination campaigns, must be taken into account before a vaccination program is implemented. Utilizing information from Twitter social media collected through the Twitter API, with the help of Python programming, obtained through crawling and processing using crowdsourcing techniques, and majority voting. This study tries to classify people's thoughts and responses to vaccine implementation into three categories: positive, negative, and neutral. In addition, public opinion categorization of COVID-19 vaccination will be carried out using the BERT model. A total of 8000 training data, 778 validation data, and 400 test data were used after balancing. The accuracy and f1-score for the BERT model test results on balanced data were 73% and 69%, respectively, while the values were 70% and 61% on unbalanced data. Comparing the findings of this study with previous studies using the same dataset, BERT is the model that gets the highest results. Keywords: BERT, unbalanced classes, twitter sentiment classification, COVID-19 vaccination ix
KATA PENGANTAR Assalammu'alaikum wa rohmatullohi wa barokatuh. Alhamdulillahi robbil'alamin, tak henti-hentinya kami ucapkan kehadirat Allah Subhanahu wa ta'ala, yang dengan rahmat dan hidayah-Nya kami mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Tidak lupa bershalawat kepada Nabi dan Rasul-Nya, Nabi Muhammad Sholallohu 'alaihi wa salam, yang telah membimbing kita sebagai umatnya menuju jalan kebaikan. Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar sarjana pada jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Banyak sekali pihak yang telah membantu kami dalam penyusunan laporan ini, baik berupa bantuan materi ataupun berupa motivasi dan dukungan kepada kami. Semua itu tentu terlalu banyak bagi kami untuk membalasnya, namun pada kesempatan ini kami hanya dapat mengucapkan terima kasih kepada: 1. Bapak Prof. Dr. Hairunas Rajab, M.Ag selaku Rektor Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 2. Bapak Dr. Hartono, M.Pd selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 3. Bapak Iwan Iskandar, M.T, selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 4. Ibu Siti Ramadhani, S.Pd., M.Kom. selaku Pembimbing Akademis penulis selama menjalani perkuliahan di Jurusan Teknik Informatika, yang telah banyak memberikan arahan serta masukan mengenai perkuliahan bagi penulis. 5. Bapak Surya Agustian, S.T, M.Kom, selaku dosen pembimbing Tugas Akhir penulis, yang telah sangat banyak berbagi waktu, ilmu dan wawasan yang dimiliki kepada penulis sehingga penelitian dan Laporan Tugas Akhir ini selesai. x
6. Bapak Muhammad Fikry, S.T, M.Sc, selaku dosen penguji I yang telah meluangkan waktunya dan banyak memberikan saran, dan masukan yang membangun bagi penulis. 7. Bapak Nazruddin Safaat H, M.T, selaku dosen penguji II yang telah meluangkan waktunya dan banyak memberikan saran, dan masukan yang membangun bagi penulis. 8. Seluruh Bapak/Ibu dosen Teknik Informatika yang telah sabar memberikan tunjuk ajar serta ilmu yang bermanfaat kepada penulis selama masa perkuliahan. 9. Keluarga penulis yang tidak pernah letih memberikan semangat, nasehat, dan doa yang tulus. 10. Teman-teman seperjuangan angkatan 2016 yang berjuang dan saling mendukung. 11. Seluruh pihak yang belum kami cantumkan, terima kasih atas dukungannya, baik material maupun spiritual. Kami menyadari bahwa dalam penulisan laporan ini masih banyak kesalahan dan kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran yang sifatnya membangun sangat kami harapkan untuk kesempurnaan laporan ini. Akhirnya kami berharap semoga laporan ini dapat memberikan sesuatu yang bermanfaat bagi siapa saja yang membacanya. Wassalamu'alaikum wa rohmatullohi wa barokatuh. Pekanbaru, 11 Juli 2023 Penulis xi
DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN ... iii LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL ... v LEMBAR PERNYATAAN ... vi LEMBAR PERSEMBAHAN ... vii ABSTRAK ... viii ABSTRACT ... ix KATA PENGANTAR ... x DAFTAR ISI ... xii DAFTAR GAMBAR ... xv DAFTAR TABEL ... xvii BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 4 1.3 Batasan Masalah... 4 1.4 Tujuan Penelitian ... 4 1.5 Manfaat Penelitian ... 5 BAB II KAJIAN PUSTAKA ... 6 2.1 Kajian Metode ... 6 2.1.1 Twitter ... 6 2.1.2 Text Mining ... 6 2.1.3 Phyton ... 7 2.1.4 Crowdsourcing dan Majority voting ... 8 xii
2.1.5 Text Preprocessing ... 8 2.1.6 Machine Learning ... 9 2.1.7 Artificial Neural Network (ANN) ... 10 2.1.8 Deep Learning ... 12 2.1.9 Transformer ... 12 2.1.10 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) . 16 2.1.11 Transfer Learning ... 20 2.1.12 Confusion Matrix ... 21 2.1.13 Vaksin ... 21 2.1.14 COVID-19 ... 22 2.2 Penelitian Terkait ... 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN... 25 3.1 Perumusan Masalah ... 26 3.2 Studi Literatur ... 26 3.3 Pengumpulan Data ... 26 3.4 Analisa ... 27 3.4.1 Analisa Dataset ... 28 3.4.2 Text Preprocessing ... 28 3.4.3 Analisa BERT ... 29 3.4.4 Fine-tunning BERT ... 29 3.5 Implementasi ... 30 3.6 Pengujian ... 30 3.7 Kesimpulan dan Saran... 31 BAB IV PEMBAHASAN ... 32 4.1 Analisa ... 32 xiii
4.1.1 Dataset Analysis ... 32 4.1.2 Balancing Data Train ... 34 4.1.3 Text Preprocessing ... 36 4.1.4 Analisa BERT ... 37 4.1.5 Fine-tunning BERT ... 38 4.2 Perancangan ... 40 4.3 Implementasi ... 41 4.3.1 Batasan Implementasi ... 41 4.3.2 Lingkungan Implementasi ... 42 4.3.3 Penerapan model klasifikasi menggunakan BERT (Bidirectional Encoder From Transformers) ... 42 4.4 Pengujian ... 52 4.4.1 Pengujian Paramater... 53 4.4.2 Confusion Matrix ... 55 4.4.3 Hasil Pengujian ... 62 BAB V PENUTUP ... 64 5.1 Kesimpulan ... 64 5.2 Saran ... 64 DAFTAR PUSTAKA ... xvii LAMPIRAN A ... xxi DAFTAR RIWAYAT HIDUP ... xxxiii xiv
DAFTAR GAMBAR Gambar 2. 1 Struktur Artificial neural network ... 11 Gambar 2. 2 Arsitektur Encoder Decoder pada Transformer ... 13 Gambar 2. 3 The Transformer - Model Architecture ... 14 Gambar 2. 4 Scaled Dot-Product Attention dan Multi-Head Attention ... 15 Gambar 2. 5 Arsitektur BERT ... 17 Gambar 3. 1 Metodologi Penelitian ... 25 Gambar 3. 2 Tahapan Analisa Model BERT ... 27 Gambar 3. 3 Tahapan fine-tuning BERT ... 30 Gambar 4. 1 Hasil Pelabelan Data ... 33 Gambar 4. 2 Hasil Pembagian Dataset ... 34 Gambar 4. 3 Data Train Awal ... 34 Gambar 4. 4 Data Train Penelitian sebelumnya ... 35 Gambar 4. 5 Variasi Data Train Netral ... 35 Gambar 4. 6 Gambar data yang telah di tokenisasi ... 39 Gambar 4. 7 Pembuatan model ... 39 Gambar 4. 8 Flowchart Perancangan Model BERT ... 41 Gambar 4. 9 Import Library Python ... 43 Gambar 4. 10 Import Dataset... 43 Gambar 4. 11 Pembagian Dataset ... 44 Gambar 4. 12 Kode Program Case Folding ... 44 Gambar 4. 13 Kode Program Cleaning ... 44 Gambar 4. 14 Kode Program Menghapus Stopword ... 45 Gambar 4. 15 Kode Program Penerapan Teks Cleaning pada dataset ... 45 Gambar 4. 16 Kode program tokenisasi data ... 46 Gambar 4. 17 Pengecekan Panjang maksimal token pada dataset ... 47 Gambar 4. 18 Kode Program Tokenisasi Seluruh Data ... 48 Gambar 4. 19 Kode Program Persiapan Data ... 49 Gambar 4. 20 Balencing data ... 50 Gambar 4. 21 Kode Klasifikasi ... 50 xv
Gambar 4. 22 Kode Program Model Klasifikasi BERT ... 51 Gambar 4. 23 Proses Training BERT ... 51 Gambar 4. 24 Menyimpan Model ... 52 Gambar 4. 25 Kode Program Klasifikasi Tweet ... 52 Gambar 4. 26 Hasil Klasifikasi ... 52 Gambar 4. 27 Hasil f1 score dari data imbalance ... 58 Gambar 4. 28 Hasil f1 score dari data balance... 62 xvi
DAFTAR TABEL Tabel 2. 1 Confusion Matrix ... 21 Tabel 2. 2 Penelitian Terkait ... 22 Tabel 4. 1 Dataset Awal... 32 Tabel 4. 2 Contoh Data yang di cleaning ... 36 Tabel 4. 3 Contoh data yang telah di case folding ... 36 Tabel 4. 4 Contoh data yeng telah di stopword ... 37 Tabel 4. 5 Contoh dataset yang telah di lebeling ... 38 Tabel 4. 6 Pelatihan model ... 39 Tabel 4. 7 Confussion Matrix ... 40 Tabel 4. 8 Eksperimen Pertama ... 53 Tabel 4. 9 Eksperimen Kedua ... 53 Tabel 4. 10 Eksperimen Ketiga ... 54 Tabel 4. 11 Eksperimen Terakhir ... 54 Tabel 4. 12 Confussion matrix dari data imbalance ... 55 Tabel 4. 13 Confussion matrix dari data balance ... 59 Tabel 4. 14 Hasil Pengujian Terhadap Data Tes ... 62 Tabel 4. 15 Perbandingan BERT dengan Penelitian Sebelumnya ... 62 Tabel 5. 1 Dataset beserta label... xxi xvii
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada 11 Maret 2020, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) secara resmi mengumumkan bahwa penyakit virus corona, yang dikenal sebagai COVID-19, telah menjadi pandemi global. Pada tahun 2019, COVID-19 awalnya diidentifikasi di kota Wuhan di Cina[1]. Sejak itu, sudah mulai menyebar 3.239.936 orang Indonesia dikonfirmasi positif COVID-19 per Juli 2021, menurut statistik dari situs web yang menunjukkan pertumbuhan kasus yang cukup signifikan[2]. Pemberian vaksin ke seluruh masyarakat adalah salah satu strategi yang digunakan oleh pemerintah Indonesia untuk menghentikan perkembangan COVID-19 di Indonesia. Vaksinasi akan diluncurkan secara bertahap, dimulai dari tenaga kesehatan dan kelompok rentan, dan digulirkan ke seluruh masyarakat sesuai prioritas yang telah ditetapkan[3]. Pelaksanaan vaksinasi tentunya harus mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk persyaratan kelayakan vaksin, bahaya yang terkait dengan vaksinasi, serta langkah-langkah dan praktik yang terlibat dalam pemberian vaksin kepada masyarakat[4]. Dibandingkan dengan melakukan survei secara langsung di daerah pemukiman, penerapan pengumpulan opini tentang vaksinasi menggunakan media sosial dipandang menawarkan kemudahan dalam banyak aspek[5]. Reaksi positif dan negatif di dalam masyarakat menjadi sentimen yang berkembang. Sentimen ini mencakup opini, sikap, dan perasaan individu terhadap produk, layanan, organisasi, kepribadian, topik atau masalah, dan peristiwa[4]. Klasifikasi sentimen adalah topik penelitian dengan tujuan mengklasifikasikan sikap, pandangan, dan sentimen orang mengenai masalah dan kejadian yang melibatkan barang, jasa, orang, dan kelompok. Isi kalimat, opini, atau dokumen dapat diklasifikasikan sebagai positif, negatif, atau netral dalam klasifikasi sentimen untuk menentukan bobot opini yang diungkapkan[6]. Kegiatan menganalisis respon dan opini masyarakat menggunakan data yang diperoleh dari media sosial twitter dengan melakukan crawling data API 1
twitter dengan library Tweepy pada python hingga data terkumpul melalui tahap pelebelan data menggunakan metode crowdsourcing dan majority voting. Banyaknya jumlah tweet yang terus meningkat di platform twitter menyebabkan kesulitan dalam melakukan klasifikasi sentimen secara manual. Oleh karena itu, diperlukan teknik yang lebih canggih seperti klasifikasi menggunakan machine learning untuk mengatasi tantangan tersebut. Teknik machine learning memungkinkan pemrosesan otomatis yang efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan sentimen dari ribuan atau bahkan jutaan tweet dalam waktu singkat[7]. Klasifikasi machine learning adalah salah satu tugas utama dalam pembelajaran mesin yang melibatkan pengelompokan atau pemetaan objek ke dalam kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan model atau algoritma yang dapat mempelajari pola dari data pelatihan dan kemudian dapat digunakan untuk memprediksi label kategori yang tepat untuk data baru yang tidak terlihat sebelumnya. Beberapa jenis algoritma klasifikasi yang sering digunakan dalam Machine Learning diantaranya Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K- Nearest Neighbors (K-NN), Logistic Regression, dan berbagai algoritma klasifikasi lainnya[8]. Penelitian serupa dengan berbagai metode untuk mendeteksi analisis sentimen telah dilakukan sebelumnya, dengan hasil akurasi kurang dari 70% dan f1-score kurang dari atau sama dengan 60%. Klasifikasi Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Vaksin COVID-19 pada Twitter dengan Imbalance Classes Menggunakan Naive Bayes oleh [9] menerapkan optimasi Naïve Bayes dengan kombinasi text preprocessing, balancing data training serta parameter tunning menghasilkan akurasi terbaik sebesar 61% dan f1-score sebesar 57,15%. Selanjutnya, analisis sentimen COVID-19 dengan data yang sama menggunakan metode Support Vector Machine oleh [10] memperoleh akurasi terbaik sebesar 65% dan f1-score sebesar 56,81%. Klasifikasi sentimen menggunakan Long-short term memory oleh [11] pada dataset yang sama mendapatkan hasil akurasi sebesar 66% serta f1-score sebesar 54%. Penelitian dengan dataset yang sama juga dilakukan [12] menggunakan model optimal dari feature selection dan engineering 2
menggunakan K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi sebesar 69% dan f1-score sebesar 60%. Klasifikasi teks menggunakan machine learning pada dataset yang berbeda diantaranya klasifikasi menggunakan Decision Tree yang dilakukan oleh [13] dalam mendeteksi Hate Speech dan Abusive Language pada twitter menggunakan kombinasi text preprocessing dan tunning parameter mendapatkan akurasi terbaik sebesar 71,03%. Penelitian pada dataset yang sama menggunakan Random Forest Classifier [14] dengan kombinasi text preprocessing dan feature engineering terbaik mendapatkan model terbaik yang menghasilkan akurasi lebih baik sebesar 75,96%. Metode machine learning lainnya yaitu K-Nearest Neighbor dengan dataset yang sama [15] mendapatkan model terbaik dengan akurasi tertinggi sebesar 78,46%. Penelitian serupa dengan dataset yang sama menggunakan model neural network oleh [16] mendapatkan hasil klasifikasi untuk label hatespeech, abusive language beserta target, kategori dan level hatespeech yaitu 72,28% dan untuk mengklasifikasi hatespeech dan abusive language tanpa level, target dan kategori adalah 85,80%. Dari beberapa penelitian menggunakan metode machine learning dan neural network dapat dilihat bahwa neural network dapat memproses klasifikasi teks dengan lebih baik untuk kasus multi label dibandingkan metode machine learning. Melalui penerapan pendekatan Robustly Optimized BERT Pretraining Approach yang dilakukan [17] dengan menggunakan model pre-trained indonesian RoBERTa Base Sentiment Classifier, dapat diperoleh hasil akurasi prediksi yang cukup tinggi dalam menentukan sentimen pendapat masyarakat mengenai vaksin COVID-19 di platform media sosial Twitter. Rata-rata akurasi prediksi pada label positif mencapai 84%, label netral sebesar 97%, dan label negatif sebesar 93%. Hal ini menunjukkan bahwa model pre-trained tersebut mampu secara efektif mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang signifikan, memberikan wawasan yang berharga dalam memahami pandangan masyarakat terhadap vaksin COVID-19 di platform Twitter. Berdasarkan hasil analisis sentimen yang dilakukan oleh [17] dengan hasil akurasi pada label positif, netral dan negatif yang relatif tinggi. Pada penelitian ini akan 3
menggunakan metode BERT untuk klasifikasi sentimen masyarakat dengan melakukan kombinasi text preprocessing, tunning parameter BERT dan balancing data train untuk menghasilkan model terbaik pada dataset yang sama dengan penelitian [9][10][11][12] serta membandingkan performa BERT terhadap metode pada penelitian sebelumnya. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan permasalahan latar belakang, rumusan masalah yang diambil adalah bagaimana mengimplementasikan Bidirectional Encoder Transformers (BERT) untuk melakukan klasifikasi sentimen terkait COVID-19 pada data Twitter berbahasa Indonesia. Selain itu, tujuan penelitian ini adalah mencari model terbaik dari BERT serta melihat tingkat akurasi yang didapatkan. 1.3 Batasan Masalah Berdasarkan rumusan masalah, maka dibutuhkan sebuah batasan masalah untuk membatasi ruang lingkup pembahasan yang akan dilakukan. Ruang lingkup yang akan dibahas yaitu: 1. Data digunakan sebanyak 9178 diantaranya 8000 data pelatihan 400 data pengujian dan 778 data validasi 2. Klasifikasi data dibagi menjadi 3 kelompok yaitu positif, negatif dan netral 3. Metode klasifikasi yang digunakan adalah feedforward neural network dengan Bidirectional Encoder from transformers (BERT) 4. Model BERT yang digunakan adalah IndoBERT [18] 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini : 1. Penerapan Bidirectional Encoder from transformers (BERT) untuk mengklasifikasi sentimen masyarakat terhadap vaksin COVID-19 pada media sosial Twitter. 4 from
2. Mencari model BERT terbaik dan menghitung akurasi dari model Bidirectional Encoder from transformers (BERT) dalam mengklasifikasi sentimen masyarakat terhadap vaksin COVID-19 pada media sosial Twitter. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini antara lain: 1. Mengetahui penerapan, kinerja dan tingkat akurasi dari model Bidirectional Encoder from transformers (BERT) dalam mengklasifikasi sentimen masyarakat terhadap vaksin COVID-19 pada media sosial Twitter. 2. Menjadi sumber referensi dalam melakukan penelitian lanjutan khususnya pada klasifikasi sentimen dan penerapan model Bidirectional Encoder from transformers (BERT). 5
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Kajian Metode 2.1.1 Twitter Menurut halaman resmi Twitter adalah platform media sosial yang memungkinkan pengguna untuk berbagi pesan singkat yang disebut "tweet". Setiap tweet memiliki batasan karakter maksimal sebesar 280 karakter, meskipun sebelumnya batasnya hanya 140 karakter. Pengguna dapat mengirim tweet mereka sendiri, membalas tweet pengguna lain, atau menyebarkan tweet tersebut dengan retweet. Twitter menawarkan berbagai fitur untuk memperluas interaksi dan komunikasi antara pengguna. Fitur-fitur ini termasuk penggunaan tanda pagar (hashtag) untuk menandai topik atau tren tertentu, mencantumkan tautan (link) ke sumber eksternal, menyertakan media seperti gambar atau video dalam tweet, serta menyebarkan tweet dalam bentuk pesan pribadi (direct message). Pengguna twitter dapat mengikuti (follow) akun pengguna lain untuk melihat tweets yang mereka bagikan. Berdasarkan preferensi dan minat pengguna, Twitter juga menawarkan fitur timeline yang disesuaikan untuk menampilkan tweets yang dianggap relevan dan menarik. Twitter telah menjadi platform yang sangat populer untuk berbagi informasi, diskusi publik, kampanye sosial, dan pemantauan berita terkini. Karena batasan karakter yang ketat, twitter sering digunakan untuk mengirim pesan singkat, berbagi pemikiran cepat, atau menyampaikan pandangan dalam waktu nyata. Format pesan yang singkat ini membuat twitter menjadi tempat yang efisien dan cepat untuk berinteraksi dengan pengguna lain di seluruh dunia. 2.1.2 Text Mining Text mining adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dokumen, clustering, information extraction, analisis sentimen dan information retrieval dimana text mining merupakan variasi dari data 6
mining yang berusaha menemukan pola yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah besar[19]. Metode ini menggunakan teknik-teknik komputasional untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan wawasan dari kumpulan teks yang besar. Text mining bertujuan untuk menemukan informasi berharga yang tersembunyi baik dari sumber informasi terstruktur dan tidak terstruktur. Web merupakan sumber utama tempat keberadaan kata yang menyimpan informasi tekstual yang tersedia bagi kita[20]. Dalam penerapannya, text mining memproses data dalam bentuk kata-kata untuk mendapatkan informasi dan memiliki berbagai area penerapan yaitu ekstraksi informasi, lacak topik, perangkuman, kategorisasi topik, pengklasteran, memodelkan topik, dan penjawaban pertanyaan[21]. 2.1.3 Phyton Python merupakan salah satu bahasa pemrograman paling populer dan banyak digunakan yang digunakan untuk serangkaian tugas termasuk berbasis konsol, berbasis GUI, pemrograman web, dan analisis data. Python adalah bahasa pemrograman yang mudah dipelajari dan pemrograman komputer sederhana sehingga meskipun masih baru dalam pemrograman, seorang programmer dapat mempelajari python tanpa menghadapi banyak masalah[22]. Bahasa pemrograman ini banyak digunakan oleh pengembang di berbagai domain, mulai dari pengembangan web hingga machine learning. Masih menurut [22] ada beberapa karakteristik Python yang menonjol adalah sebagai berikut: 1. Mudah dibaca dan dipahami. Python menempatkan penekanan pada kejelasan sintaksis, sehingga kode yang ditulis dalam python cenderung lebih mudah dibaca dan dipahami oleh manusia. 7
2. Bahasa pemrograman serbaguna. Python mendukung berbagai paradigma pemrograman, termasuk pemrograman terstruktur, pemrograman berorientasi objek, dan pemrograman fungsional. 3. Memiliki banyak pustaka dan modul. Python memiliki ekosistem yang sangat kaya dengan berbagai pustaka dan modul yang siap pakai, yang menyediakan berbagai fungsi dan fitur yang luas. 4. Portabilitas. Python dapat dijalankan di berbagai platform seperti Windows, macOS, Linux, dan sistem operasi lainnya. Python telah menjadi bahasa pemrograman yang populer dan banyak digunakan dalam industri, komunitas open source, dan penelitian akademis. Phyton terus berkembang dan memiliki komunitas pengembang yang aktif, yang berarti ada banyak sumber daya, dokumentasi, dan dukungan yang tersedia bagi para pengguna python. 2.1.4 Crowdsourcing dan Majority voting Crowdsourcing adalah suatu pendekatan untuk memperoleh kontribusi, ide, informasi, atau solusi dari sekelompok orang yang luas. Istilah "crowdsourcing" menggabungkan kata "crowd" (kerumunan) dan "outsourcing" (mengalihdayakan), yang mengimplikasikan memanfaatkan pengetahuan dan keterampilan kolektif dari banyak individu dalam rangka memecahkan masalah, menghasilkan ide, atau menyelesaikan tugas tertentu. Metode crowdsourcing Majority voting yaitu metode yang pengambilan keputusan akhir ditentukan berdasarkan hasil pemilihan suara terbanyak dari suara pemilihan yang ada [23]. 2.1.5 Text Preprocessing Text preprocessing adalah serangkaian langkah atau proses yang dilakukan pada teks mentah sebelum diolah lebih lanjut dalam pemrosesan bahasa alami Natural Language Processing (NLP). Tujuan dari text preprocessing adalah untuk membersihkan, mengubah, dan mempersiapkan teks agar lebih cocok untuk analisis 8
atau pemrosesan selanjutnya[24]. Text preprocessing membantu menyederhanakan dan mempersiapkan teks agar lebih cocok untuk pemrosesan dan analisis lanjutan, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, ekstraksi informasi, dan pemodelan bahasa. 2.1.6 Machine Learning Machine learning adalah bidang studi dalam kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik untuk memungkinkan sistem komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan waktu tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam machine learning, model atau algoritma tersebut berusaha untuk mengenali pola atau hubungan dalam data yang diberikan, dan kemudian dapat membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan pola-pola tersebut[25]. Dalam pembelajaran machine learning, terdapat beberapa model seperti: 1. Supervised Learning: Algoritma pembelajaran mesin menerima data yang sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Tujuan utama adalah untuk mempelajari hubungan antara fitur input dan label output. 2. Unsupervised Learning: Algoritma pembelajaran mesin bekerja dengan data yang tidak memiliki label atau jawaban yang benar. Tujuan utama adalah menemukan pola tersembunyi, struktur, atau kelompok dalam data tersebut. 3. Semi-Supervised Learning: Kombinasi dari supervised learning dan unsupervised learning, di mana algoritma menggunakan data yang memiliki label sebagian dan data tanpa label untuk membuat prediksi atau klasifikasi. 4. Reinforcement Learning: Algoritma pembelajaran mesin belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Sistem pembelajaran diberi umpan balik berupa reward atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambilnya. Tujuan utama adalah untuk memaksimalkan reward dalam jangka waktu yang lebih panjang. 9
5. Transfer Learning: Menggunakan pengetahuan atau model yang telah dipelajari dari satu tugas atau domain untuk meningkatkan kinerja dalam tugas atau domain lain yang terkait. 6. Deep Learning: Jenis machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam (deep neural networks) untuk mempelajari pola dan representasi yang kompleks dalam data. Deep learning biasanya memerlukan jumlah data yang besar dan komputasi yang kuat. 2.1.7 Artificial Neural Network (ANN) Artificial Neural Network (ANN) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis dalam otak manusia[26]. Ini adalah salah satu bentuk pemodelan kecerdasan buatan yang paling populer. ANN terdiri dari jaringan neuron buatan atau unit pemrosesan, yang saling terhubung dengan bobot numerik yang mengatur kekuatan koneksi antar neuron. Bobot ini disesuaikan selama proses pelatihan untuk memungkinkan jaringan belajar dan menghasilkan output yang diinginkan. Komponen dasar dalam Artificial Neural Network adalah neuron buatan. Setiap neuron menerima input, menghitung jumlah tertentu, dan menghasilkan output berdasarkan fungsi aktivasi yang ditentukan. Fungsi aktivasi ini dapat memberikan keputusan apakah neuron harus "menyala" atau "mati" berdasarkan inputnya. ANN biasanya terdiri dari tiga jenis lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan input menerima input data mentah, lapisan tersembunyi bertindak sebagai pemrosesan internal yang kompleks, dan lapisan output menghasilkan hasil akhir dari jaringan. Setiap neuron dalam lapisan tersembunyi terhubung dengan semua neuron di lapisan sebelumnya dan lapisan setelahnya. Proses kerja artificial neural network memiliki konsep yang sama dengan proses kerja otak manusia. 10
Gambar 2. 1 Struktur Artificial neural network Gambar diatas merupakan struktur artificial neural network yang menyerupai neuron pada otak manusia: 1. Input berfungsi sebagai dendrit 2. Output berfungsi seperti akson 3. Fungsi aktiva (hidden layer) berfungsi seperti sinapsis Proses pelatihan ANN adalah proses memberikan input pada jaringan dan membandingkan outputnya dengan output yang diharapkan. Dengan menggunakan metode seperti algoritma propagasi balik (backpropagation), bobot antar neuron diperbarui secara berulang kali untuk mengurangi kesalahan antara output yang dihasilkan dan output yang diharapkan. Tujuan dari pelatihan adalah agar jaringan dapat belajar pola dan hubungan dalam data sehingga dapat menghasilkan output yang akurat untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya[25]. Keuntungan utama dari Artificial Neural Network adalah kemampuannya untuk belajar dari data, menangkap pola yang kompleks, dan menangani masalah yang tidak terstruktur. Mereka telah berhasil diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, prediksi, dan pengenalan suara. Namun, ANN juga memiliki beberapa kelemahan. Mereka dapat menjadi sangat kompleks dan memerlukan sejumlah besar data pelatihan untuk menghasilkan hasil yang baik. Meskipun demikian, Artificial Neural Network telah 11
menjadi alat yang kuat dalam bidang kecerdasan buatan dan terus menjadi subjek penelitian yang aktif untuk pengembangan dan penerapannya yang lebih lanjut. 2.1.8 Deep Learning Deep Learning adalah salah satu cabang dalam bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang bertujuan untuk memodelkan dan mensimulasikan cara kerja otak manusia dalam pembelajaran dan pengambilan keputusan. Deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan yang kompleks, yang disebut sebagai jaringan saraf tiruan dalam lapisan berulang (deep neural network), untuk mempelajari dan mengekstraksi pola dari data yang diberikan. Deep learning memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri melalui proses pembelajaran yang mendalam, di mana jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan (layer) memproses data input dan menghasilkan output yang diinginkan. Setiap lapisan dalam jaringan saraf tiruan mengambil representasi data yang semakin abstrak dan kompleks seiring dengan mendekatinya lapisan output. Dalam bidang deep learning, komputer dapat belajar secara langsung untuk melakukan klasifikasi dari gambar, teks, atau suara. Terdapat beberapa jenis pembelajaran yang digunakan dalam deep learning, yaitu supervised learning, semi-supervised learning, dan unsupervised learning. [27]. 2.1.9 Transformer Transformer adalah model Deep learning yang diperkenalkan pada tahun 2017 pada paper Attention is all you need[28], Transformer digunakan secara luas dalam bidang pemrosesan bahasa alami (natural language processing). Arsitektur Transformer dirancang khusus untuk menangani data sekuensial, seperti teks, dan telah berhasil diterapkan dalam berbagai tugas NLP, termasuk penerjemahan mesin dan ringkasan teks. Transformer adalah arsitektur jaringan saraf yang terdiri dari dua komponen utama, yaitu encoder dan decoder. Encoder terdiri dari serangkaian lapisan encoding yang memproses input secara berulang satu per satu, sedangkan decoder terdiri dari serangkaian lapisan decoding yang melakukan hal yang sama pada output encoder. Dengan demikian, informasi dari input disandikan secara bertahap oleh encoder, dan decoder menggunakan representasi tersebut untuk 12
menghasilkan output yang diinginkan. Setiap lapisan encoder memiliki fungsi untuk memproses masukan dan menghasilkan representasi encoding, yang mengandung informasi tentang bagian relevan dari masukan dan meneruskan representasi encoding tersebut ke lapisan encoder berikutnya sebagai masukan. Sebaliknya, setiap lapisan decoder bertugas mengambil semua encoding tersebut dan memprosesnya, menggunakan informasi kontekstual yang tergabung untuk menghasilkan urutan keluaran. Dengan demikian, lapisan decoder secara bertahap menghasilkan urutan keluaran berdasarkan informasi yang terkandung dalam encoding[28]. Arsitektur Transformer dibangun berdasarkan lapisan-lapisam Encoder dan decoder. Gambar 2. 2 Arsitektur Encoder Decoder pada Transformer Encoder : encoder terdiri dari 6 layer. Setiap layer memiliki 2 sub-layers. layer pertama adalah multi-head self-attention mechanism, dan layer kedua adalah Position-wise fully connected feed-forward network. Diantara dua sub-layers tersebut terdapat layer normalisasi. Output dari setiap layer adalah layer Norm(x + sub-layer(x)). Decoder : decoder terdiri dari 6 layer. Setiap layer memiliki 3 sub-layer. 2 sub-layer sama seperti yang ada pada encoder. Sub-layer ketiga terdiri dari multi- 13
head attention over the output of the encoder stack. Sama seperti encoder setiap sub-layer terdapat layer normalisasi. Pada sub-layer ketiga terdapat masking untuk memastikan bahwa prediksi untuk posisi i hanya dapat bergantung pada output yang diketahui pada posisi kurang dari i. Gambar 2. 3 The Transformer - Model Architecture 1. Attention Fungsi attention dapat dideskripsikan sebagai pemetaan query dan sekumpulan pasangan key-value ke output, di mana query, key, value, dan output semuanya adalah vektor. Outputnya dihitung dari total bobot dari value, di mana bobot yang ditetapkan ke setiap nilai dihitung oleh fungsi kompatibilitas dari query dengan key yang sesuai. 14
Gambar 2. 4 Scaled Dot-Product Attention dan Multi-Head Attention a. Scaled Dot-Product Attention scaled dot-product attention terdiri dari query dan key dimensi dk, dan value dimensi dv. untuk menghitung scaled dot-product, query dikalikan dengan semua key, dan dibagi dengan √dk, dan terapkan fungsi softmax untuk mendapatkan bobot pada value. Attention(Q, K, V ) = softmax( kTDQK )V b. Multi-Head Attention Multi-head attention merupakan kumpulan fungsi scaled dot-product attention. Multi-head attention memungkinkan model untuk bersama- sama memperhatikan informasi dari representasi yang berbeda diposisi berbeda. MultiHead(Q, K, V ) = Concat(head1, ..., headh)WO headi = Attention(QWQ, KWk, VWv ) 2. Position-wise Feed-Forward Networks setiap layer encoder dan decoder terdapat fully connected feed-forward network yang terdiri dari 2 linear transformations dengan aktivasi RELU. FFN(x) = max(0, xW1 + b1)W2 + b2 15
2.1.10 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) adalah sebuah model bahasa alami (NLP) yang dikembangkan oleh Google pada tahun 2018. BERT menggunakan arsitektur Transformer, yang digunakan untuk menghasilkan representasi yang akurat dari teks. Salah satu fitur utama BERT adalah kemampuannya untuk memahami konteks kata dengan baik, terutama dalam kalimat yang lebih panjang. Model ini mengambil keuntungan dari pendekatan bi- directional, yang berarti ia dapat melihat kata-kata sebelum dan sesudah kata yang sedang diproses pada saat yang bersamaan. Hal ini berbeda dengan model-model sebelumnya yang menggunakan pendekatan unidirectional dan hanya memperhatikan kata-kata sebelumnya. BERT dilatih pada tugas-tugas pemahaman bahasa yang beragam, seperti pemenuhan kata yang hilang, klasifikasi teks, dan pemahaman pertanyaan. Selama pelatihan, model diberikan masukan berpasangan, misalnya pasangan kalimat dan pertanyaan. Dengan melatih model untuk memprediksi kata-kata yang hilang dalam kalimat atau menjawab pertanyaan berdasarkan konteks kalimat, BERT belajar untuk memahami hubungan antara kata-kata dalam teks. Setelah dilatih, BERT dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami natural language processing (NLP), seperti analisis sentimen, pemahaman pertanyaan, pemenuhan kata yang hilang, dan lain sebagainya. Banyak penelitian dan implementasi BERT telah menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kualitas hasil yang diperoleh dibandingkan dengan model-model sebelumnya [29]. BERT model architecture dibentuk dari multilayer bi-directional Transformer encoder. terdapat 2 bentuk model : 16
Gambar 2. 5 Arsitektur BERT 1. BERT BASE : model ini dibangun dari 12 Transformer block, 12 Attention layer dan 768 hidden layer. 2. BERT LARGE : model ini memiliki layer dan attention layer yang lebih banyak dari BERT BASE untuk mendapatkan hasil yang lebih baik yaitu 24 transformer block, 16 attention head dan 1024 hidden layer. BERT telah menjadi terobosan dalam bidang pemrosesan bahasa alami dan menjadi dasar bagi banyak penelitian dan pengembangan lebih lanjut di dalamnya. Arsitektur dan konsep yang digunakan dalam BERT telah menginspirasi model- model lain yang terkait dengan pemrosesan bahasa alami, dan menjadi landasan bagi kemajuan yang pesat dalam bidang tersebut. BERT dapat digunakan untuk pre-training dan fine-tuning. Dalam tahap pre-training, model BERT dilatih menggunakan data yang tidak berlabel untuk menyelesaikan berbagai tugas pre-training seperti Masked Language Modeling (MLM) dan Next Sentence Prediction (NSP). Pada tahap ini, model BERT belajar memahami hubungan antara kata-kata dalam kalimat dan mendapatkan representasi bahasa yang kaya. 17
Setelah pre-training, pada tahap fine-tuning, model BERT diinisialisasi dengan parameter yang telah dilatih sebelumnya. Selanjutnya, semua parameter tersebut diperbarui atau disesuaikan (fine-tuning) menggunakan data yang memiliki label untuk menyelesaikan berbagai tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti teks klasifikasi, question-answering, dan Named Entity Recognition (NER). Dalam fine-tuning, model BERT belajar untuk memahami tugas spesifik yang dihadapi dan menghasilkan prediksi yang akurat. Sebagai contoh, dalam tugas teks klasifikasi, model BERT dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori yang sesuai, seperti klasifikasi sentimen (positif/negatif/netral) atau klasifikasi topik. Dalam tugas question- answering, model BERT dapat digunakan untuk memahami pertanyaan dan menghasilkan jawaban yang relevan berdasarkan konteks. Sedangkan dalam tugas Named Entity Recognition (NER), model BERT dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menandai entitas bernama dalam teks, seperti nama orang, lokasi, dan organisasi. Dengan menggunakan pre-training dan fine-tuning, model BERT dapat diadaptasi untuk menyelesaikan berbagai tugas pemrosesan bahasa alami yang berbeda dengan tingkat performa yang tinggi. Pendekatan ini telah membawa kemajuan yang signifikan dalam bidang NLP dan telah menjadi fondasi bagi banyak penelitian dan aplikasi di dunia nyata. 1. Pre-training BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah salah satu model bahasa yang revolusioner dalam bidang pemrosesan bahasa alami. Pre-training BERT melibatkan langkah- langkah berikut: a. Masked Language Modeling (MLM) Pada tahap ini, teks yang tidak diawasi digunakan untuk melatih model. BERT mengambil sebuah kalimat dan secara acak menggantikan beberapa token dengan token khusus "[MASK]". Model 18
kemudian diajarkan untuk memprediksi kembali token yang asli dari konteks sekitarnya. Tujuannya adalah agar model dapat memahami konteks dan hubungan antara kata-kata dalam sebuah kalimat. b. Next Sentence Prediction (NSP) Selain MLM, BERT juga dilatih menggunakan pasangan kalimat untuk tugas prediksi kalimat berikutnya. Model diberikan dua kalimat secara bersamaan, dan tugasnya adalah untuk memprediksi apakah kalimat kedua mengikuti kalimat pertama dalam urutan teks aslinya atau tidak. NSP membantu BERT memahami hubungan semantik antara dua kalimat dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang konteks. Selama proses pre-training, BERT menggunakan arsitektur transformer yang kuat. Transformer memungkinkan model untuk mengatasi masalah jarak panjang dalam pemrosesan bahasa dengan menggunakan mekanisme perhatian (attention mechanism) yang efisien. Dalam arsitektur transformer, ada beberapa lapisan yang disebut encoder yang mampu mengambil input teks dan menghasilkan representasi yang kaya secara kontekstual. Setelah pre-training, BERT dapat dijalani dengan fine-tuning pada tugas spesifik. Fine-tuning melibatkan melatih kembali model pada tugas tertentu dengan menggunakan dataset berlabel. Misalnya, model BERT yang telah dilatih secara umum dapat disesuaikan untuk tugas seperti analisis sentimen, pemrosesan bahasa alami, entitas bernama, dan lainnya. Pre-training BERT membantu model untuk mempelajari representasi teks yang lebih baik dan memahami struktur dan konteks bahasa. Hal ini telah membawa kemajuan signifikan dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami. 19
2. Fine-tuning Fine-tuning pada model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah proses melatih kembali model BERT yang telah dilatih secara umum pada tugas spesifik yang lebih terbatas menggunakan dataset berlabel. Fine-tuning memungkinkan model BERT untuk mengubah representasi umum yang telah dipelajari selama pre-training menjadi representasi yang lebih sesuai dengan tugas yang spesifik. Model BERT yang telah dilatih secara umum dimuat, dan lapisan terakhirnya diubah untuk sesuai dengan tugas yang spesifik. Biasanya, lapisan terakhir dalam arsitektur BERT, yang disebut "classifier layer," diganti dengan lapisan klasifikasi baru yang sesuai dengan jumlah kelas dalam tugas yang spesifik. Selanjutnya, model tersebut dilatih menggunakan metode pembelajaran terawasi seperti pembelajaran pemetaan mundur (backpropagation) dan optimisasi gradien stokastik (stochastic gradient descent) untuk meminimalkan kesalahan pada tugas yang ditargetkan. 2.1.11 Transfer Learning Transfer Learning adalah pendekatan dalam pembelajaran mesin di mana pengetahuan yang telah dipelajari dari tugas-tugas sebelumnya dapat ditransfer dan dimanfaatkan dalam tugas baru. Transfer Learning dapat mengatasi masalah kurangnya data pelatihan yang cukup atau kurangnya sumber daya komputasional yang memadai dalam mempelajari model dari awal. Dengan menggunakan Transfer Learning Linear, model yang telah dilatih pada tugas-tugas sebelumnya dapat memberikan pengetahuan umum tentang bahasa dan struktur teks kepada tugas baru. Ini dapat menghasilkan peningkatan performa dan efisiensi dalam pembelajaran mesin, terutama ketika data pelatihan yang spesifik dan melimpah terbatas[29]. 20
2.1.12 Confusion Matrix Confusion Matrix adalah sebuah metode yang digunakan dalam evaluasi kinerja model klasifikasi untuk menganalisis seberapa baik model tersebut melakukan klasifikasi pada dataset pengujian. Confusion Matrix memberikan gambaran tentang seberapa baik atau buruk model dalam mengklasifikasikan data. Tabel 2. 1 Confusion Matrix Actual Values d e t c i d e r P s e u l a V True Negative (TN) False Negative (FN) False Positif (FP) True Positif (TP) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 +𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +𝐹𝑁 Keterangan : True Positive (TP): Merupakan jumlah sampel positif yang diklasifikasikan dengan benar sebagai positif oleh model. True Negative (TN): Merupakan jumlah sampel negatif yang diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif oleh model. False Positive (FP): Merupakan jumlah sampel negatif yang salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model. False Negative (FN): Merupakan jumlah sampel positif yang salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model. 2.1.13 Vaksin Vaksin adalah suatu substansi biologis yang digunakan untuk merangsang sistem kekebalan tubuh guna melindungi individu dari penyakit tertentu. 21
Umumnya, vaksin terdiri dari bagian-bagian mikroorganisme seperti virus atau bakteri yang telah dilemahkan, dibunuh, atau diubah sehingga tidak dapat menyebabkan penyakit yang serius. Vaksinasi adalah proses di dalam tubuh, dimana seseorang menjadi kebal atau terlindungi dari suatu penyakit sehingga apabila suatu saat terpajan dengan penyakit tersebut maka tidak akan sakit atau hanya mengalami sakit ringan, biasanya dengan pemberian vaksin. Vaksinasi tidak hanya bertujuan untuk memutus rantai penularan penyakit dan menghentikan wabah saja, tetapi juga dalam jangka panjang untuk mengeliminasi bahkan mengeradikasi (memusnahkan/ menghilangkan) penyakit itu sendiri[30]. 2.1.14 COVID-19 COVID-19 atau penyakit coronavirus 2019 adalah penyakit pernapasan yang sangat menular yang disebabkan oleh virus severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Penyebaran COVID-19 pertama kali diidentifikasi di Wuhan, China, pada bulan Desember 2019, dan sejak itu menyebar secara global, mengakibatkan pandemi. World Health Organization (WHO) menetapkan wabah ini sebagai pandemic global pada tanggal 11 Maret 2020[1]. Gejala COVID-19 dapat bervariasi dari ringan hingga parah dan mungkin termasuk demam, batuk, sakit tenggorokan, sesak napas, kelelahan, nyeri tubuh, hilangnya kemampuan mengecap atau mencium bau, dan dalam kasus yang parah, pneumonia dan kegagalan organ. Virus ini menyebar terutama melalui droplet pernapasan saat seseorang yang terinfeksi batuk, bersin, berbicara, atau bernapas. Virus juga dapat menyebar melalui sentuhan dengan permukaan atau benda yang terkontaminasi virus dan kemudian menyentuh wajah, mulut, atau mata. 2.2 Penelitian Terkait Tabel berikut ini merupakan ringkasan dari penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan penelitian tugas akhir ini. Tabel 2. 2 Penelitian Terkait No 1 Penulis Prima Yohana, Surya Agustian, Judul Klasifikasi Sentimen Tahun 2022 Kesimpulan Kombinasi Teks Preprocessing, Balancing 22
Siska Kurnia Gusti[9] 2 Muhammad Rizky[10] 3 Miftahul Ihsan, Beny Sukma Negara, dan Surya Agustian[11] 4 Afrinaldi, Surya Agustian[12] 5 Habib Hakim Sinaga, Surya Agustian[7] 5 Aidil Fadilah[15] 6 Aulil Amri[14] Masyarakat terhadap Kebijakan Vaksin Covid-19 pada Twitter dengan Imbalance Classes Menggunakan Naive Bayes Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksin Covid-19 Menggunakan Metode Support Vector Machine Pada Media Sosial Twitter Metode LSTM (Long short term memory) untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 pada Twitter Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 Menggunakan K- Nearest Neighbor berdasarkan Word Embeddings Fasttext pada Twitter Pebandingan Metode Decision Tree dan XGBoost untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 di Twitter Penerapan Algoritma K- Nearest Neighbor untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian dan Bahasa Kasar pada Twitter Bahasa Indonesia Implementasi Algoritma Random Forest untuk 23 Dataset, Setra Parameter Tunning Menghasilkan Akurasi Terbaik 61% dan f1-Score 57,15%. 2022 Penelitian ini dengan menggunakan model terbaik mendapatkan akurasi 65% dan f1-score sebesar 56,81% Klasifikasi sentimen dengan teknik deep learning menggunakan Long-short term memory dengan dataset yang sama mendapatkan hasil f1-score 54% dengan akurasi 66%. 2023 Model K-NN yang paling optimal dari penelitian ini, mendapatkan hasil akurasi 66% dan F1-score 57% 2022 2022 2021 Hasil pengujian Decission tree dan XGBoost mendapatkan hasil terbaik pada model XGBoost dengan akurasi 66% dan F1-score 57% K-Nearest Neighbor mendapatkan performa lebih dari Decision Tree tinggi dengan akurasi 78,46 %. 2020 Random Forest mendapatkan hasil akurasi
7 Fauzi Ihsan, Surya Agustian, Iwan Iskandar, Nazruddi Safaat Harahap[13] 8 Reski Saputra[16] Mendeteksi Hate Speech dan Abusive Language pada Twitter Bahasa Indonesia Decision tree algorithm for multi- label hate speech and abusive language detection in Indonesian Twitter Implementasi Bidirectional Encoder Representations From Transformers (Bert) untuk Mendeteksi Hatespeech dan Abusive Language pada Twitter Bahasa Indonesia 24 2021 2022 rata-rata lebih tinggi sebesar 75,96%. Kombinasi teks preprocessing serta tuning parameter memperoleh akurasi sebesar 71,03%. klasifikasi hatespeech dan abusive language beserta target, kategori dan level hatespeech yaitu 72.28% dan untuk mengklasifikasi hatespeech dan abusive language tanpa level, target dan kategori adalah 85.80%
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan pedoman atau tahapan-tahapan dalam melakukan penelitian. Metodologi penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan yang diinginkan. Berikut tahapan-tahapan dalam penelitian: Gambar 3. 1 Metodologi Penelitian 25
3.1 Perumusan Masalah Perumusan masalah yaitu langkah awal dalam metodologi penelitian yang akan dilakukan, tahapan ini merumuskan masalah dan mempelajari masalah yang terjadi serta pada tahapan ini akan ditemukannya latar belakang permasalahan dari penelitian yang dilakukan. Perumusan masalah yang akan dilakukan adalah bagaimana cara menerapkan Bidirectional Encoder Representations Transformers (BERT) untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap vaksin COVID-19 pada media sosial Twitter, serta melihat tingkat akurasi dari model BERT 3.2 Studi Literatur Pada tahap ini dilakukan pencarian informasi, teori dan konsep-konsep dasar mengenai materi yang berhubungan dengan penelitian. Pencarian informasi ini didapat dengan cara mempelajari buku-buku, artikel, jurnal, skripsi, video youtube dan referensi lainnya yang berhubungan dengan penelitian. 3.3 Pengumpulan Data Pada penelitian ini menggunakan dataset tweet yang sama dengan beberapa penelitian sebelumnya yang terdiri dari [7], [9], [10], [11] dan [12], dilakukan pengumpulan data dengan menggunakan metode crawling untuk mendapatkan data tweet yang mencerminkan opini masyarakat terkait kegiatan vaksinasi di Indonesia. Proses crawling dilakukan secara otomatis dengan menggunakan Bahasa pemrograman Python. Kata kunci yang digunakan dalam pencarian data antara lain "Vaksin Corona", "Vaksin Covid", "Vaksin", "Vaksinasi Indonesia", "Vaksin Cina", "Vaksin Murah", "Vaksin Sinovac", dan kata kunci terkait lainnya yang relevan dengan vaksin Covid. Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 13.015 tweet dengan rentang waktu dari Maret hingga April 2021. Selanjutnya, dilakukan pelabelan terhadap data menggunakan metode crowdsourcing labelling dengan tiga label yang terdiri dari positif, netral, dan negatif. Proses pelabelan data dilakukan melalui partisipasi beberapa orang. Metode crowdsourcing labelling melibatkan beberapa orang dalam proses 26 from
pelabelan data yang telah dikumpulkan melalui proses crawling. Tahap pelabelan dilakukan oleh 12 orang yang terbagi menjadi 4 tim, di mana setiap tim terdiri dari 3 orang. Setiap individu akan melabeli 3000 data. Salah satu kekurangan dari pelabelan menggunakan metode crowdsourcing adalah kurangnya kualitas hasil pelabelan dibandingkan dengan yang dilakukan oleh ahli. Oleh karena itu, untuk memastikan akurasi dan keandalan data yang lebih baik, diperlukan penggunaan metode tambahan seperti majority voting. Metode ini melibatkan beberapa orang untuk melabeling data yang sama, dan keputusan akhir tentang label yang benar diambil berdasarkan hasil dengan jumlah suara terbanyak[23]. Setelah tahap pelabelan selesai, dataset akhir yang dianggap valid terdiri dari 9178 tweet. Data tersebut kemudian dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu 8000 data untuk pelatihan (training), 778 data untuk validasi, dan 400 data untuk pengujian (testing). 3.4 Analisa Setelah dilakukannya identifikasi masalah, studi literatur, dan pengumpulan data, tahapan selanjutnya adalah analisa. Analisa ini bertujuan untuk mempelajari dan mengevaluasi permasalahan yang ada, dengan tujuan mendapatkan gambaran yang jelas tentang penelitian yang dilakukan. Berikut adalah tahapan analisa yang dilakukan. Gambar 3. 2 Tahapan Analisa Model BERT 27
3.4.1 Analisa Dataset Pada tahap ini, dilakukan persiapan terhadap data yang akan digunakan dan dilakukan pengecekan terhadap keberadaan data kosong atau tidak lengkap. Selain itu, dilakukan analisis terhadap data untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat mempengaruhi akurasi dalam penelitian. Pada penelitian ini, dataset akhir yang dianggap valid terdiri dari 9178 tweet. Data tersebut kemudian dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu 8000 data untuk latih (train), 778 data untuk validasi, dan 400 data untuk uji (test). Pembagian data latih, data validasi dan data uji dilakukan agar pada saat pengujian terdapat data yang terpisah yang akan digunakan untuk menguji model. 3.4.2 Text Preprocessing Text preprocessing adalah proses persiapan dan pengolahan teks sebelum dilakukan analisis atau pemodelan. Tujuan dari text preprocessing adalah untuk membersihkan dan mengubah teks mentah menjadi bentuk yang lebih terstruktur dan siap digunakan dalam tahap selanjutnya. Text preprocessing merupakan langkah yang bertujuan untuk membersihkan data dari unsur-unsur yang tidak dibutuhkan dan dapat digunakan pada proses klasifikasi. Tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini: a. Case folding Case folding merupakan proses mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil agar tidak ada perbedaan antara huruf besar dan kecil dalam analisis. b. Cleaning Cleaning merupakan proses menghilangkan karakter khusus, tanda baca, atau simbol yang tidak relevan atau mengganggu dalam analisis. c. Normalization Normanization adalah proses mengubah variasi bentuk kata ke bentuk standar, misalnya menggantikan bentuk kata baku dengan singkatan atau menggantikan angka dengan kata-kata. 28
d. Stopword removal Stopword removal merupakan tahapan penghapusan kata-kata umum yang tidak memberikan kontribusi signifikan dalam pemahaman teks, seperti "dan", "atau", "yang", dll. e. Wordpiece tokenizing Wordpiece tokenizing adalah metode tokenisasi teks yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami. Pendekatan ini membagi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut wordpieces. Wordpieces adalah potongan- potongan kata yang dapat berupa kata lengkap atau subkata. Metode wordpiece tokenizing berguna dalam beberapa konteks, termasuk pemodelan bahasa, mesin terjemahan, dan tugas-tugas pemrosesan bahasa alami lainnya. Keuntungan utamanya adalah kemampuan untuk mengatasi kata yang tidak umum atau kata-kata yang tidak pernah ditemukan dalam kamus. 3.4.3 Analisa BERT Pada tahap ini dilakukan analisa pada pretrain BERT yang akan digunakan pada penelitian ini. Model pre-trained BERT yang digunakan merupakan model indoBERT yang di dapat dari penelitian[18]. Model indoBERT ini di latih dari dataset indo4B. dataset indo4B merupakan dataset bahasa indonesia yang di dapat dari sumber publik seperti sosial media, blog, berita dan website. 3.4.4 Fine-tunning BERT Pada tahap ini, model pretrain BERT yang telah diperoleh akan menjalani proses fine-tuning dengan menambahkan lapisan (layer) jaringan saraf yang digunakan untuk melakukan klasifikasi pada teks sentimen. Dalam penelitian ini, lapisan fully connected neural network akan ditambahkan untuk melaksanakan proses klasifikasi teks sentimen. Berikut tahapan fine-tuning BERT: 1. Input IDs dan attention mask yang didapat setelah proses tokenisasi digunakan sebagai inputan pada BERT. 29
2. Input IDs dan attention mask diproses pada BERT layer. Output dari proses ini adalah vektor. 3. Output dari proses BERT layer selanjutnya diproses pada neural network menggunakan feed forward fully conected layer. 4. Setelah proses pada neural network maka akan dihasilkan bobot yang selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan metode sigmoid. 5. Hasil dari proses klasifikasi merupakan label data. Gambar 3. 3 Tahapan fine-tuning BERT 3.5 Implementasi Implementasi adalah tahap di mana penerapan model berdasarkan hasil dari analisa dan perancangan. Proses ini melibatkan penggunaan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai pendukung. 1. Perangkat keras Perangkat keras yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu Laptop dengan Processor Intel Core i5, RAM 8 GB dengan sistem operasi windows. 2. Perangkat lunak Perangkat lunak yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan python, jupyter notebook. 3.6 Pengujian Pada tahap ini, dilakukan pengujian kinerja model yang telah dibangun dengan menghitung tingkat akurasi menggunakan confusion matrix. Selanjutnya, 30
model diterapkan berdasarkan perancangan skenario eksperimen yang telah dirancang sebelumnya. Seluruh eksperimen akan dilakukan dengan mengikuti metode yang telah dirancang sebelumnya, termasuk pemisahan data menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Hasil dari eksperimen ini akan memberikan wawasan tentang kemampuan model BERT dalam melakukan analisis sentimen dengan akurasi yang tinggi dan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja model dalam konteks yang berbeda. Eksperimen yang akan dilakukan: 1. Pembagian data latih 8000, validasi 778 dan uji 400. 2. Melakukan eksperimen tahapan preprocessing dengan melakukan kombinasi penggunaan preprocessing. 3. Berbagai percobaan nilai parameter seperti variasi jumlah data train netral learning rate dan epoch. 3.7 Kesimpulan dan Saran "Tahap ini merupakan tahap terakhir dari penelitian ini di mana akan disajikan hasil dan kesimpulan dari penerapan BERT untuk mengklasifikasikan sentimen terkait COVID-19 pada Twitter dalam bahasa Indonesia. Selain itu, pada tahap ini juga akan diberikan beberapa saran untuk penelitian berikutnya guna pengembangan lebih lanjut." 31
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan tahapan pengujian dan eksperimen yang dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan diantaranya : 1. Model klasifikasi BERT dapat diterapkan untuk klasifikasi sentimen masyarakat terkait vaksin COVID-19. 2. Parameter terbaik yang ditemukan pada data netral sebesar 2600, jumlah epoch sebanyak 5, dan learning rate sebesar 0.000001. 3. Kombinasi parameter terbaik yang memberikan hasil optimal adalah learning rate sebesar 0.000001. 4. Dalam pengujian yang dilakukan terhadap data test, hasilnya menunjukkan bahwa data yang seimbang (balanced) memberikan hasil yang lebih baik dari pada data yang tidak seimbang (imbalanced). 5. Pengujian terhadap data seimbang mendapatkan akurasi sebesar 73% dan f1-score 69%, sedangkan pada data tidak seimbang mendapatkan akurasi sebesar 70% dan f1-score 61%. 6. Dalam penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode machine learning lainnya [7], [9], [10], dan [12] dengan dataset yang sama BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) telah mencapai akurasi dan f1-score tertinggi. 5.2 Saran Saran untuk penelitian selanjutnya tentang analisis sentimen menggunakan BERT adalah sebagai berikut: 1. Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi cara-cara untuk memperkaya BERT dengan konteks temporal, seperti menggunakan transformer bertautan dengan perhatian khusus pada urutan waktu atau memperkenalkan fitur temporal tambahan dalam representasi BERT. 64
2. Penelitian selanjutnya dapat menggabungkan BERT dengan model pengolahan data multi-modal untuk analisis sentimen yang lebih komprehensif. Misalnya, menggabungkan representasi teks BERT dengan representasi visual dari gambar atau representasi akustik dari audio untuk menghasilkan prediksi sentimen yang lebih akurat. 3. Penelitian selanjutnya dapat menggali metode fine-tuning berbasis few- shot learning untuk analisis sentimen menggunakan BERT. Pendekatan ini dapat membantu dalam menghadapi keterbatasan data dengan melakukan fine-tuning yang efektif bahkan dengan jumlah sampel terbatas. 4. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada pengembangan teknik-teknik untuk memahami dan menjelaskan keputusan yang diambil oleh model BERT dalam analisis sentimen. Ini dapat membantu pengguna atau pemangku kepentingan dalam memahami alasan di balik prediksi sentimen yang diberikan oleh model 65
DAFTAR PUSTAKA [1] World Health Organization, "Covid-19 Situation Report," World Heal. Organ., vol. 31, no. 2, pp. 61-66, 2020. [2] A. P. Susanto et al., "COVID-19 in Indonesia: Challenges and Multidisciplinary Perspectives for a Safe and Productive New Normal," Acta Med. Indones., vol. 52, no. 4, pp. 423-430, 2020. [3] Kementerian Kesehatan RI, "Keputusan menteri kesehatan republik indonesia nomor hk.01.07/menkes/12758/2020 tentang penetapan jenis vaksin untuk pelaksanaan vaksinasi," Keputusan Menteri Kesehat., vol. 2019, pp. 1-4, 2020. [4] F. F. Rachman and S. Pramana, "Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter," vol. 8, no. 2, pp. 100-109, 2020. [5] J. Eka Sembodo, E. Budi Setiawan, and Z. Abdurahman Baizal, "Data Crawling Otomatis pada Twitter," 2016. doi: 10.21108/indosc.2016.111. [6] B. Pang and L. Lee, "Opinion Mining and Sentiment Analysis," Found. Trends Inf. Retr., vol. 2, pp. 1-135, 2008, doi: 10.1561/1500000011. [7] H. H. Sinaga and S. Agustian, "Pebandingan Metode Decision Tree dan XGBoost untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 di Twitter," J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 8(3), pp. 107-114, 2022. [8] M. R. Firmansyah, R. Ilyas, F. Kasyidi, J. T. Informatika, U. Jenderal, and A. Yani, "Klasifikasi Kalimat Ilmiah Menggunakan Recurrent Neural Network," pp. 26-27, 2020. [9] P. Yohana, S. Agustian, and S. K. Gusti, "Klasifikasi Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Vaksin Covid-19 pada Twitter dengan Imbalance Classes Menggunakan Naive Bayes," Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind., vol. 14, pp. 69-80, 2022. [10] M. Rizky, "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksin Covid-19 Menggunakan Metode Support Vector Machine Pada Media Sosial Twitter," xvii
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2022. [11] M. Ihsan, B. S. Negara, and S. Agustian, "Metode LSTM (Long short term memory) untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 pada Twitter," Digit. Zo. J. Teknol. Inf. Dan Komun., vol. 13(1), pp. 1-13, 2022. [12] A. Naldi and S. Agustian, "Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 Menggunakan K-Nearest Neighbor berdasarkan Word Embeddings Fasttext pada Twitter," J. Sist. Inf., vol. 1, 2023. [13] F. Ihsan, I. Iskandar, N. S. Harahap, and S. Agustian, "Decision tree algorithm for multi-label hate speech and abusive language detection in Indonesian Twitter," J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 9, no.4, pp. 199-204, 2021, doi: 10.14710. [14] A. Amri, "Implementasi Algoritma Random Forest untuk Mendeteksi Hate Speech dan Abusive Language pada Twitter Bahasa Indonesia," Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020. [15] A. Fadilah, "Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian dan Bahasa Kasar pada Twitter Bahasa Indonesia," Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021. [16] R. Saputra, "Implementasi Bidirectional Encoder Representations From Transformers (Bert) untuk Mendeteksi Hatespeech dan Abusive Language pada Twitter Bahasa Indonesia," Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2022. [17] M. M. Zain, R. N. Simbolon, and H. Sulung, "Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Mengenai Vaksin Covid-19 Pada Media Sosial Twitter dengan Robustly Optimized BERT Pretraining Approach," vol. 7, no. 2, pp. 280- 289, 2021. [18] B. Wilie et al., "IndoNLU: Benchmark and Resources for Evaluating Indonesian Natural Language Understanding," 2019. [19] B. U. Manalu, "Analisis Sentimen Pada Twitter Menggunakan Text Mining," Universitas Sumatera Utara Medan, 2019. [20] A. Firdaus, W. I. Firdaus, P. Studi, T. Informatika, M. Digital, and P. N. Sriwijaya, "Text Mining Dan Pola Algoritma DalamPenyelesaianMasalah xviii
Informasi : (Sebuah Ulasan)," vol. 13, no. 1, pp. 66-78, 2021. [21] I. Olive, D. Putra, K. R. Prilianti, P. Lucky, and T. Irawan, "Implementasi Text Mining untuk Analisis Layanan Transportasi Online dengan Analisis Faktor," J. SimanteC, vol. 8, no. 2, 2020. [22] A. Sunardi, "DASAR KOMPUTER DAN PEMROGRAMAN". [23] A. Rachmat and Y. Lukito, "Implementasi Sistem Crowdsourced Labelling Berbasis Web dengan Metode Weighted Majority Voting," J. Ultim. InfoSys, vol. 6, no. 2, pp. 76-82, 2016, doi: 10.31937/si.v6i2.223. [24] A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N. Satya Marga, "Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm," Jdmsi, vol. 2, no. 1, pp. 31-37, 2021. [25] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning. MIT press, 2016. [26] Y.-Y. Chen, Y.-H. Lin, C.-C. Kung, M.-H. Chung, and I.-H. Yen, "Design and implementation of cloud analytics-assisted smart power meters considering advanced artificial intelligence as edge analytics in demand-side management for smart homes," Sensors, vol. 19, no. 9, p. 2047, 2019. [27] Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, "Deep learning," Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436-444, 2015. [28] A. Vaswani et al., "Attention is all you need," Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 30, 2017. [29] J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding," arXiv Prepr. arXiv1810.04805, 2018. [30] Kementerian Kesehatan RI, "Question ( Faq ) Pelaksanaan Vaksinasi Covid- ," Kesmas, vol. 2, no. 1, pp. 1-16, 2021. [31] A. F. Hidayatullah, A. A. Fadila, K. P. Juwairi, and R. A. Nayoan, "Identifikasi Konten Kasar Pada Tweet Bahasa Indonesia," J. Linguist. Komputasional, vol. 2, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.26418/jlk.v2i1.15. [32] A. V. Sudiantoro et al., "Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan Algoritma NAÏVE BAYES CLASSIFIER," pp. 398-401, 2018. xix
[33] C. A. Putri and S. Al Faraby, "Analisis Sentimen Review Film Berbahasa Inggris Dengan Pendekatan Bidirectional Encoder Representations from Transformers," vol. 6, no. 2, pp. 181-193, 2020. [34] M. Sahbuddin and S. Agustian, "Support Vector Machine Method with Word2vec for Covid-19 Vaccine Sentiment Classification on Twitter," J. INFORMATICS Telecommun. Eng., vol. 6, no. 1, pp. 288-297, 2022. [35] M. M. Kusairi and S. Agustian, "SVM Method with FastText Representation Feature for Classification of Twitter Sentiments Regarding the Covid-19 Vaccination Program," Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 13, no. 2, pp. 140-150, 2022. [36] S. Ash and A. Surya, "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Vaksinasi Covid-19 pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode Logistic Regression," Anal. Sentimen Masy. Terhadap Kebijak. Vaksinasi Covid-19 Pada Media Sos. Twitter Menggunakan Metod. Logist. Regres., vol. 3, no. 2, pp. 99-106, 2022. xx
LAMPIRAN A Berikut ini merupakan dataset beserta label yang digunakan pada penelitian DATASET BESERTA LABEL Berikut ini merupakan dataset beserta label yang digunakan pada penelitian ini : Tabel 5. 1 Dataset beserta label No Sentiments 1 net 2 net 3 net 4 net 5 net 6 neg 7 net 8 net 9 neg 10 neg 11 net Tweets Aduh kalau ngomongin masalah antrian vaksin emang bikin emosi.. Jepang Sediakan Cukup Vaksin COVID-19 Untuk Semua Penduduk @sbyfess Iya gaboleh keknya,kemarin aku juga pas vaksin ditanyai apakah punya penyakit diabet @gowryeee @tirta_hudhi Faktanya Vaksin Sinovac sudah memenuhi kriteria WHO dan China sendiri sudah memakai dua vaks... @stanmenfess tensiku tinggi, sebelum vaksin tidur jam 1 pagi, entah penyebabnya itu atau bukan Gamblang, silakan anggota DPR jd sukarelawan uji klinis fase II Vaksin pura-pura Nusantara; hak stp org. Tdk akan m... @IqmalDhiafakhri Saya cuma nak tekankan yang tugas cikgu hadap pelajar 30 orang tu la yang buatkan cikgu penting da... Efikasi vaksin Sinovac masih di atas batas minimal yg ditetapkan WHO. Penggunaannya pun sejauh ini efektif meredam... Habis vaksin badan gw menggilgil Hasilnyadata imungoenitas tdk valid, tdk jelas dan tdk konsisten. Wah.. Dalam pengembangan vaksin Covid-19, melibatkan para pakar bidang kesehatan dan WHO. Hal ini bertujuan untuk memonit... @amaliafitri Iya sis se gembira itu, setelah se sedih itu kan waktu kena trus ngliat temen2 pada vaksin 😂 @Vaksin_Update Terimakasih banyak kepada semua Pada September 12 net 13 pos xxi
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 net net net net net net net net net net net neg net net pos net net net Danrem 052/Wkr Memantau Dan Mengamankan Kedatangan Vaksin Tahap 8 Merek Sinovac Di Bandara SoettaKodam Jaya - Ta... @FebyFitri99 Katanya udah 100 persen ya bu Nakes di Jatim yg di vaksin @petronaso @CNNIndonesia bukanya vaksin nusantara penelitian nya kebanyakan di US ya? coba baca lagi deh tentang asal usul vaksin nusantara @IzzatySyaheera akak dah ambik ke 2nd dose ? Bulan bulan puasa ni , ada jugak yang tak puasa sbb vaksin nnt ?? ditinggal liburan karna:belum ada visa âŒbelum vaksin 💯kraaaaaaay ðŸ˜ðŸ˜ @setkabgoid @jokowi @BudiGSadikin @KemenkesRI @DKIJakarta @sandiuno @Kemenparekraf @Kemdikbud_RI Mohon bantuannya u... @dianramaji @Puthutea Vaksin kui ibarat panjenengan kudanan njuk nganggo mantol, udan yo tetep udan, ning jaminan n... @syumanjaya82 @e100ss Bawa bukti vaksin-1 saja, kalau untuk kepentingan mendesak masih diperkenankan, menurut saya... @dr_tompi @MonaAtalina Dulu katanya bisa sembuh sendiri, kenapa sekarang mati-matian bela vaksin yg dia gagas ? @setkabgoid @KemenkesRI Kata seorang profesor kesehatan tidak ada namanya virus yang bisa di vaksin pak @aipsun Kan pertama di vaksin :)Pak Sandiaga tersenyum melihat nakes mengikuti sarannya untuk berwisata ^^ @kristsubs dia start dulu 🤩 kita sambung je 🤩 dah berani telan vaksin haram berani tanggung la 🤩🤪🤪🤪 Jadi isu super league buat naikin saham juventus nih? Udh mirip sm vaksin di IHSG.. 😃😃 @FiersaBesari Di vaksin ketika berpuasa itu membatalkan Kalau selagi nunggu antrian,malah minum kukubima @ariefnoviandi_ Setuju gays..Mari kita dukung bpomStop politisasi vaksin nusantara#DukungBPOM @kochengfess Gak vaksin gak papa, yg penting jaga kebersihan aja. Kalo aku prioritas di steril drpd vaksin, biar ga... @inaesd Itu vaksin nusantara naaak, yoi @Martin16645781 Aku pernaj di vaksin sama adik sepupu ku lebarn thn kemarin, sepupu ku bidan, dekluarga ibuku ter... sektor pharma di xxii
32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 net net net net net neg net net net net net net pos net net net net net @ownercatering Iyaa, sekarang bingung woi nyari vaksin kemana. Yoon klo mau vaksin, aku ikutlahh selak vaksinnya bayar Ayo kita @litbangkemenkes Saya ada di canada dan dpt jatah utk vaksin 1 pfizer tgl 27 april.ini .ttp sy mo pulang tgl.21 ma... ??Siti Fadilah Supari: Kalau Vaksin Nusantara Berhasil, Pemerintah Jangan Ditebang Dulu Jumat ini jadwal vaksin mana barengan sama jadwal puasa nah kan galau, puasa engga ya?? @khumairaraa @annisamayangss Vaksin juga buat apa dikira bisa gak pake masker gitu aja🥲🥲🥲 Enam Juta Bahan Baku Vaksin COVID-19 Kembali Tiba di Tanah Air @radaininis Bukan sinovac sih, klo sinovac udah sekarang ini kita vaksin. Apa gitu deh namanya lupak. @DKIJakarta @dinkesJKT para pedagang bilang belum di vaksin, mungkin bisa dipertimbangkan untuk organisir pedagang... #AWANIringkas 19 April 2021 | 1 PM- Sebanyak 1.14 juta vaksin telah diberi- Perkembangan raya pro... 🔶 Lorong 5/125 🔶 Lorong 6/125 🔶 Lorong 7/125 🔶 Lorong 8/125 🔶 Lorong 9/125 🔶 PPR Desa Petaling Fokus Penyamp... Dhla bola sepak malaysia ni paling loser antara sukan sukan lain. Badminton basikal xpa la vaksin. @indiratendi Haduu. Semoga segera dpt giliran vaksin yaa 😔🙠@roelsmajor @Teh__L Bokap sendiri ngalamin beberapa minggu lalu pas mau vaksin ke 2, tensi awal tinggi. Setelah ist... If vaksin ni dh ada dkt hosp swasta believe me or not malaysian xkan desperate tggu dri hosp gov. Too slow. ENAM JUTA DOSIS Bahan Baku Vaksin Covid-19 Tiba di Indonesia Selengkapnya dapat dilihat di Putraindo News -... 6 juta dosis bahan baku vaksin CoronaVac dari Sinovac kembali tiba di Indonesia pada Minggu, 18 April 2021. Kedatan... Dua Kali Vaksin, Kadis Kesehatan Kota Tebing Tinggi Terpapar Covid-19 laksanakan program vaksin covid-19 Ikut Untung, iklan isu lagu xxiii
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 net net net net net net net pos net net net net net net net net @atiff_z Confuse bahagian mana tu? Pasal boleh infected walaupun dah receive 2 dos vaksin ke? @everyonelufyu @sygfess Tapi, udh terbuka untuk umum ya? Kemarin mau vaksin, tpi karna ujian kam tkut efek samping... @zarazettirazr @KompasTV Kalau sinovac dan astra zeneca sudah ada penelitiannya dan hasilnya dpt diakses sama org m... @TofaTofa_id Masa org sakit di buly si om,kl emang vaksin membuat org keluar darah dari teling&hidung...lah banjir... @detikcom headline berita begini nih yg buat anti vaksin makin gamau vaksin atau yg minim edukasi ttg vaksin jd rag... jap lagi ada lah komen "kalau berjangkit jugak buat apa vaksin?"... @Yonyon25249391 di BaBe:Polres Gresik Sosialisasi Program Pemerintah Vaksin Sinovac Covid-19... @monbebebellss Iy emg ktny klaim vaksin sinovac ni bkn utk mencegah penularan tp cm memperingan gejala jd walo vaks... Karena telah banyak melalui pengalaman vaksin covid di semester pertama, Menkes perkuat kordinasi dengan IDI jelang... Jangan dibawa2 ke ranah politik seolah oposisi memilih divaksin Vaksin Nusantara dan pro Pemerintah memilih menungg... @rustamaji Pak, gak tau deh saya hrs bilang apa soal riwayat pasien vs dokter2 ini. Soalnya byk org yg punya comorb... Kalo masalah lain gue tutup mata..Ini masalah kesehatan dan kemanusiaan..Jangan di duitin seenaknya..DSA... @myputun Covid-19 dan Vaksin itu ada aset buat para pejabat dan produsen obat....klo gak begitu gak pemasukan buat... @ayunindy17 Hoalah pantesan soalnya kemaren aku nanya dokter yg mau vaksin aku di jkt blm pake itu. Ada efek sampingnya kah ka? @Sajjuwan @KamilSahil_ @faisalzulkar9la @EHNathasia Hahaha,At least aku jumpa yg memang Dr. Pakar International. D... Dulu sinovac jg g ada yg percaya sebelum pengujian trlbh krena dr china. Skg pd berbondong2 pengen divaksin...apa b... POLSEK UJUNGPANGKAH terus xxiv
66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 net net net neg net net neg neg net net net net pos net net net @brgsjks Itulah fungsi vaksin.Macam demam pula. It's a simptom. Sebab tu demam berulang. Doa orang terniaya dimakbulkan. So , boleh aku doa incharge vaksin penang supaya dapat pengajaran. Doa supaya sembelit seminggu. @bertanyarl Ada madzhab yang mengatakan batal karena masuknya benda/cairan kedalam tubuhTapi ada jga madzhab yang... bentar lagi period mah susah si ya, gua pengen nangis bngt asli. dr sore tu gua nanya mau makan apa kek nyet gua pu... AWANI Pagi: YakiniVaksin, tolak mitos dan salah faham vaksin COVID-19 via @Audioboom #YakiniVaksin #AWANIpagi Beijing Mempertimbangkan Mencampur Vaksin-Vaksin COVID- 19 dengan Dalih Meningkatkan KemanjurannyaNonton video sel... fungsi VAKSIN & OBAT itu beda, kalo situ masih orang gunain fungsi otak untuk bekerja cari informasi jangan cuma OMES, f***🖕 @_GUNS__ Lu percaya ginian? Wkkwwkwk kalo emg mau gitu konsep nya bukan super league yang isi2 nya elit doang, semu... ibukku juga kebetulan vaksin kedua hari ini (tapi beda tempat sama aku ) truss abis slese prep ak sama ajik langsung cuss ke tempatnya AKJ Vaksin Perdana, Ajak Komitmen Bersama Cegah Covid- 19 @ferdiriva Doain kami yg di tim vaksin tetap semangat dok, di tengah stok vaksinnya yg menipis sementara animo masy... Bahkan peringatan dari para pakar dibungkam, dengan dalih yang sama bahwa siklus ekonomi.... @narkosun Yes, semoga dengan tambahan amunisi vaksin ini target pemerintah tercapai @zoegyBrix Beda lah, CN 235 komponen lokalnya udah 39%, VN kan katanya msh 100% impor, VN itu lebih tepatnya vaksin CKD 😃 Gk mau coba suntik vaksin Nusantara mbah? Biar terkesan Nasionalis gitu. @B2WIndonesia Saya 10km. Bersepeda santai menikmati jalanan macet. Setibanya di gedung kantor ganti pakaian karena... ini akan mengganggu xxv
82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 net neg net net neg net net net net net net net net net pos net neg net net Dahlan Iskan Sumbang Sampel Darah untuk Vaksin Nusantara @henrypngaribuan Di kantor w ga ada wfh untuk mendukung penjualan di bulan puasa. Tapi kaga ada vaksin juga. Mancing mania? 9 petugas kesihatan dijangkiti COVID-19 selepas lengkapkan dos vaksin - KP Kesihatan | Astro Awani @yourpetsfess makannya apa? sudah diperiksa ke dokter hewan? sudah vaksin dan steril? obat cacing rutin? [SALAH] Vaksin Covid-19 Merusak Sel Otak dan Sel Darah Associate Professor dan Peneliti Kimia Farmasi Universiti... Kami dah le nak kena masuk spital hujung sem ni. Turn untuk vaksin tak dapat lagi haha. Dear @detikcom Tolong belajar lagi mengenai case covid dari ahlinya, jangam cuma nyari sensasi aja dari berita. Y... @galena83 Kna faham gak yg Negara pengeluar vaksin tu ade negara tertentu yg mereka xsuka mereka akan lambatkan del... @arneetarue Gue pengen vaksin anti ovethinking sumpah Andi Arief: "Terserah mau ribut gunakan Sinovac, Astrazeneca atau vaksin Nusantara, yang penting ekonomi tumbuh 7 p... @veeola @Indostransfer Pembelian tiket hanya via online,dan dikasih tambahan harus upload sertifikat vaksin ke 2, l... Detik dari dulu bikin judul suka jadi salah presepsi mulu deh, kalo ada yang orang ga informasi bis... h-3 nunu kicik steril. 2-3minggu abis steril nunu mau ku open adopt. calon adopter ganti biaya vaksin+steril 500k.... @shirosyy Jare efek vaksin menambah masa jomblo Ayo Bersama 19.@polsek_mloe@ResMarosPresisi #polripresisi @IbnuWandi @sociotalker Nanya dong, sebener nya pak jokowi suka ngak sih dengan ada nya vaksin nusantara? @arddwn LOH KAN UDAH VAKSIN ANTI MLEYOT 5 KALI @samarindasiaga Sudah kak, tp ndak bisa daftr vaksin ke dua @EHNathasia Vaksin ni umpama pintu kat rumah kita . Kalau tiada pintu pencuri senang je masuk . Tapi kalau ada pint... tau atau kurang Vaksin, lawan Covid- @divisihumaspolri xxvi
101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 net net net net net net net net net net net net net net net net net Indonesia Kedatangan 6 Juta Lagi Bahan Baku Vaksin Covid-19 Sinovac Heboh Vaksin Nusantara Berlanjut @raudhatulmohd @Qistrzmn odah selagi tak vaksin jangan main twt please ~~ @Tfarahdayana Karang orang ingat aku mengata yg belum vaksin dengki ke kang..😅 @inaesd Kalo nggak salah, vaksin nusantara itu belum lulus uji fase 1 menurut BPOM tp udah pengen buru2 dirilis mak... adakah sengaja buat isu vaksin squad bola sepak supaya rakyat xhirau dah isu vaksin UAE tu... ke mcm mana ni... mod... Enam Juta Dosis Bahan Baku Vaksin Covid-19 Tiba di Indonesia6 juta dosis bahan baku vaksin CoronaVac dari Sinovac... @PutraWadapi @arankaru tengkiu om pemberi tauan nya..iya dlu jg suami nya dah di vaksin... Dukung Mendukung Terkait Vaksin Nusantara, Ketua Fraksi PAN: Ini Bukan Pilkada Atau Pileg | @kukuk4kikuk4ku @ProfesorZubairi Mohon dikoreksi jika sy salah. Kaka tau kenapa vaksin nusantara ini di gadang2?? K... Jadi kita gak rebutan sama amerika lagi ya terkait ketersediaan vaksin. Potus bilang amerika punya cukup vaksin untuk seluruh warganya. @nizambakeri @jxmmxd Harap2 Yang komem2 ni dah daftar vaksin yaa. @f4izalhassan @aniqdurar @AOC sorang tu pusat vaksin pon suruh tutup awal sbb takut kacau solat terawih... lagi nk... @hazid34 menteri2 yg dah kena vaksin ni ada kesan sampingan ke? benak semacam je @Dnok_Ayu @SOGOL49688803 @BudiGSadikin negara produsen vaksin juga perlu, disamping beberapa negara asean dan G20 j... @sandiuno @jokowi Serius nanya bg, jadi kalo misal sudah di Vaksin, seberapa kemungkinan imun kita kuat, dan sebera... @jokowi Tolong untuk security , karena garda terdepan untuk pengguna jasa, kapan vaksin ya pak@jokowi matur sembah nuwun xxvii
118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 neg net pos net pos net net net net net net net net net net net net net Guys doain ya hari Kamis bunda aku mau di vaksin covid semoga lancar dan ga berubah jadi Titan;( @dardopr Makanya...etapi banyak lho yg punya pemikiran udah vaksin covid-19 artinya udah ga dihinggapi Covid-19, ba... @lykwnlin Lawan rasa takutnya, malah banyak orang yang takut tidak kebagian vaksin jadi kita yang kebagian ayo sege... 9.Saudi Arabia lebih dekat dan bersahabat dengan Amerika ketimbang Cina. Sedangkan Indonesia sedang akrab dan berma... Harapannya, kita ingin agar bisa segera dapat tambahan sekitar 20 an lagi hasil produksi dari Bio Farma,... Info vaksin : Enam juta dosis bahan baku vaksin yang telah datang, akan terlebih dahulu diolah dan diproduksi oleh... @Isfy_fav @zarazettirazr @KompasTV coy @Isfy_fav di negara produsennya juga awalnya vaksin sinovac dan vaksin astra... @kochengfess Gapapa, nanti kmu vaksin sendiri nder. Shocky sama pemilik lamanya jg blm divaksin, trus bulan ini vak... @dwipard @FiersaBesari @Teh__L @alderina Ya kan belum vaksin :-( @watermelonnlee Udah dapat giliran vaksin? @collegemenfess aku udh offline tapi ga di vaksin Armand Maulana, Isyana, hingga Vino G Bastian Suntik Vaksin Covid-19 @kitblackit Oli udah bijiless dari awal adopsi, kalau bambi ngulang vaksin buldep @yusufgunawan @e100ss Disitu tdk ada ketentuan tentang pengantar bisa ikut vaksin atau tidak kak🙠@afrkml @bookpapers @kokokdirgantoro Klo kebalik, saya dah 2 kalo vaksin trus kena apa perlu vaksin ulang atau engga ? Kapuspen TNI menepis polemik. Meski digagas oleh dr. Terawan sebagai anggota TNI, tapi ditegaskan vaksin Nusantara... @itsantariksa @ZOOFESS_ID Kalo vaksin subsidi biasanya cari2 info #vaksinsubsidi di sosmed2 gt sesuai dom km. Kalo... Datang Lagi, 6 Juta Dosis Bahan Baku Vaksin Covid-19 dari China#CelebritiesDotID #InfoCelebTerkini juta dosis xxviii
136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 net net pos net neg net net net neg net neg net net net net neg net net Jika vaksin tidak dapat mereduce angka icu rumah sakit, vaksin tertentu. Kita perhatik... sebatas bisnis para kelompok @detikcom Itu juga yg dipersoalkanKan penyakit org beda beda Masak vaksin harus sama 🤔🤔 @jokowi @erickthohir @KemenBUMN .. kok diam saja .. ada vaksin nusantra .. dibantu dong .. di fasilitasi .. kpn maj... #BenerMeriah #VaksinCovid19 Kegiatan vaksinasi akan terus dilakukan bulan dah... Kenyang @PutraWadapi 😀😀😀😀😀😀😀😀 CEO Pfizer Albert Bourla mengatakan, mereka yang menggunakan vaksin Pfizer, kemungkinan akan membutuhkan suntikan k... @masnorainn Sama. Penat dahh educate bagitau pasal vaksin last2 deme duk hantar video2 vaksin agenda yahudi jgk. Ha... @srisumartie @LtdAkbar oiya kalo dari vaksin sudah sempat baca, kl dr obat blm tau.. @Lotipot @NikitaNikAziz Habis tu apa fungsi vaksin? Cucuk2 dan positif balik lps tu cucuk balik ulang sampai abang jamil mampussss? @trytodealwithit Lohh... belum dpt vaksin covid? @EdiMahaMG @Partono_ADjem Wuihhh cair si nganu, pantesan yg ga mau vaksin pake acara didenda segala @ridwankamil @ata_lia Punten Pa Gubernur, tumaros. Dupi Ibu Ata Atos di vaksin Covid? Pami Atos geuning kunaon tias... @putrikebo Iya ka... temen2ku juga balasannya begini tiap aku mempertanyakan kenapa lansia duluan yg di vaksin [VAKSIN PADA BULAN RAMADAN]Halo, Wargi Bandung!Sejauh ini, lebih dari 470.000 warga Kota Bandung telah menjadi s... 59) Maka kata dia, selama menunggu vaksin, semua orang harus tetap menjaga diri. Disiplin menerapkan protokol kes... dah vaksin ke belum?"dengki ke? @ctNURdt @KamilSahil_ @Sajjuwan @faisalzulkar9la @EHNathasia Ada je banyak Cara untuk urus virus ni. Sebab tu kita... Hasil Periksa Fakta Gabriela Nauli Sinaga (Universitas Sumatera Utara) Faktanya, Vaksin Covid-19 yang diuji cobakan... meskipun di tengah penjual vaksin xxix
154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 net net net net net net net net net net net neg net net net net neg net net neg Fiersa Besari iseng membuat cuitan yang membahas sikap Nicholas Saputra saat antre vaksin. Responsnya tak terduga! Hahaha sama bgt waktu vaksin ke 2, disela ama lebih dr 5 orang dan petugasnya cuma iya iya. Petugasnya gue samperin... @Aguspri0 @kostumkomik Emang ada yang salah ya dari beritanya? Eh, atau malah belom baca? Kan emang vaksin bukan me... Anwar selar Putrajaya terlampau lembab peroleh bekalan vaksin Emang gw lihat banyak bujjer n media abal2 dg narasi seragam pro ke vaksin nusantara. Bikin kacau wacana publik d p... Disebut Tak Manjur, Diplomat Tiongkok Sepakat Iklankan Vaksin Sinovac - @sushidushi468 Aku dari february udah kepingin vaksin tapi belom nemu tempat yv menerima🥺 Dlu baca komen2 fb ramaila kecam antivaksin skrang ni bila baca komen2 fb ramai pulak yg nk tolak vaksin. Aku pon d... 71,4 Persen Relawan Vaksin Nusantara Alami Efek Samping Ungkap BPOM @dazea @Khairykj Relax! Khairy kat nak bagi kat PATI warga asing dan UNCHR dulu.Duit cukai titik peluh rakyat M... Bulan Depan, Seluruh Guru di Sumedang Ditargetkan Selesai Disuntik Vaksin @baekhyunmydear Hueee gmn kalo ngantuk soalnya after vaksin lsg disuruh kerja bkn istirahat di rmh :( @cattoulette Makanya. Vaksin aja yang urgent sebelum ke manusia ke animal dulu kok. 😔 @arkuyyy vaksin mandiri aja gue aja mandiri bulan puasa geh masih ada vaksin nahasih :( @Miduk17 @naibaragas Vaksin berbasis dendritic cell sdh dipatenkan bos thn 2015, oleh Dr Hans S Keirstead, pendiri... @iniakuitis Ribut lainnya aja jgn ttg vaksin 😂 Ditargetkan dalam satu bulan ke depan Indonesia akan menerima 20 baru#PulihkanRIDenganVaksin @lydiasutera Wait what? U dh ambik vaksin? Ke apps ni dh tak betul? @jokowi Lg kipas* duid nih yg punya pabrik vaksinðŸ˜ Juta dosis Vaksin xxx
174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 neg neg net net net net net net net net net net net net pos pos Dah dapat apa apa projek belum? Dah kene vaksin? Boleh balik kampung beraya tak? Ke sedang menikmati kejahanaman ya... @Stevaniehuangg Udh di vaksin,,kemana2 masih pake msker,,pake handsani,kudu jaga jarak juga. Jd buat apa di vaksin? Gw sih ogah ! Adik aku pon dh 4 bulan tak balik. Dh budak manja. Memang terperuk dlm tu dgn monyet2. Pastu skrg dkt situ org buat... #KualaLumpur Seramai 451,237 individu sudah melengkapkan dua dos suntikan vaksin mereka dalam Program Imunisasi Cov... Dasar Si Vaksin, Datangnya Darimana Ieu Akang Vaksin Té... Biarin aje circle mereka pada Perang Vaksin, orang sisa² macem lu² pada gak perlu ikutan nimbrung. @conan_idn Yaudah sederhanakan aja, orang sehat mau gitu disuntik vaksin yg salah satu efek sampingnya mati, klo no... @DrThanussha @partimuda Hi sorry cabul hak apa ya? Setahu saya parlimen mmg boleh bersidang cumaNYA PM kesayangan j... @Partono_ADjem kok bisa begini ya..Chili adalah salah satu negara yang paling banyak divaksinasi di dunia, tetapi... @arusbaik_id Dengan adanya suplai tambahan baru pada hari ini, maka tentu pace dan kecepatan vaksin per hari akan terus kita tingkatkan Jutaan bulk vaksin Covid dari Sinovac ini siap diolah di dalam negeri. Simak ulasan lengkapnya @freesiablush Antara disetir, dikejar target, sama beneran males baca dan punya maksud tipis. Inti... @AREAJULID mau gimanapun desamu yg bilang gak covd di covdkan . jangan juga hiraukan covd itu memang ada dan nyata... @Vaksin_Kita Yuk bantuin mereka buat daftar vaksinisasi yaa #UpayaLawanPandemi #VaksinUntukKita @NayDonuts @KemenkesRI Apresiasi yg setinggi2nya buat pemerintah yg sdh berusaha memenuhi kebutuhan vaksin ditengah... Duh, entah ya. Rasanya seneng banget denger Indonesia baru saja menerima 6 Juta dosis bahan baku vaksin C-19 dari S... terselubung beda xxxi
190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 ... 7998 7999 8000 8001 net net net net net net net net net net net ... net net net net [SALAH] Tim Vaksinasi GSP Cari Data Penerima Vaksin - Dapet jadwal vaksin dari tempat kerjaan lama. Kepengen ikut serta tapi apa daya jadwal vaksin bentrok ama kerjaan baru. Gak bisa ditinggal @detikcom Ini utk mengingatkan bahwa vaksin adalah lapisan terakhir pertahanan kita terhadap virus ini. Di saat per... Itu peliharaan yaAllah nambah2 kerjaan, naik2 ke stroller jadi harus divakum tinggal... @KKMPutrajaya aslmkmIni bermakna suntikan vaksin BLM menjamin kn keadaan sseorg brjaya mghalang covid19 masuk dlm... Dok promote vaksin2 sekali vaksin derma ke Bosnia end up rakyat sendiri tak cukup. Abutooolah ni semua. Ggwp Bekas vaksin dikolepek bodoh sekali kan skrg jd nyut nyutan lgi:))))) @boncusho @Nugroho_Hami @MbakEmma @dz1975 @NenkMonica Dia gelontorkan dana banyak utk penelitian @IejaFy Vaksin ni lebih kurang macam ubat antibiotik.. bagi i laa @afiphany @aisyhdarling Dengki gak la kalau kau dah dapat vaksin hm😔 @mochii802 Pada gak sabaran sama pada terlalu optimis merasa udah aman gegara udah banyak vaksin. Padahal kalaupun... ... Besok disuruh backup temen-temen yang vaksin lagi, belum kerja si Bapak nya udah dibilang makasih tuh apa maksud Pa... @piyopikavet sorry dok bukan "sepertinya" tp emqng d kampus itu vaksin merah putih. nape dah aku.tulis sepertinya. dasar otak @n_akb31 @HitsIndonesia_ @rudeski83 Loh kok gitu bro? Vaksin aman dan halal itu sudah dipastikan oleh MUI dan BPOM.... @yulijackson biar anaknya pada mau bawa ortunya yg udh lansia kali bo, karena kadang anak anaknya juga sih yg ngelarang ortunya buat vaksin iiiiiih banyak bulunyaa, susah xxxii
DAFTAR RIWAYAT HIDUP INFORMASI PERSONAL Nama : Ardi Mursyidi NIM : 11651103473 Jurusan : Teknik Informatika Agama : Islam E-mail : 11651103473@students.uin suska.ac.id INFORMASI PENDIDIKAN Tahun 2003-2010 SDN 013 Bangkinang Tahun 2010-2013 SMPN 1 Bangkinang Tahun 2013-2016 SMKN 1 Bangkinang Kota Tahun 2016-2023 UIN Sultan Syarif Kasim Riau S1 Teknik Informatika xxxiii