ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK MENGENAI VAKSINASI COVID-19 PADA MASA PANDEMI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS, SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES

• HAFEZ ADITYA
• 14002325

---

ABSTRAK

Dengan kehadiran vaksin disaat wabah virus corona menimbulkan berbagai opini dan kritikan dari masyarakat. Begitu banyak pro dan kontra terhadap berita mengenai vaksin tersebut. Dunia berupaya bangkit melawan pandemi Covid-19. Berbagai upaya dilakukan demi memulihkan dunia agar terbebas dari pandemi. Salah satu cara yang dianggap efektif melawan Covid-19 adalah dengan pembuatan vaksin. Sebagaimana diketahu vaksin dapat menjadi senjata ampuh memerangi sejumlah penyakit termasuk Covid-19. Presiden Joko Widodo Pada tanggal 5 Oktober 2020 lalu meresmikan Peraturan Presiden (Perpres) Republik Indonesia Nomer 99 Tahun 2020 tentang pengadaan vaksin dan pelaksanaan Vaksinasi dalam rangka penanggulangan pandemi corona virus desease 2019 untuk mengatur kewenangan pemerintah, kementerian/lembaga dan para pejabatnya dalam rencana kegiatan vaksinasi. Berdasarkan permasalahan yang terjadi, analisis sentimen sangat diperlukan dalam menyaring komentar di media sosial. Analisis sentimen pada komentar dilaukakn untuk mengetahui komentar yang bersifat negatif dan positif. Oleh karena itu, Peneltian ini dilakukan Analisis Sentimen pada Twitter terkait Vaksin Covid-19 berbasis web menggunakan bahasa pemograman Python menerapkan KNN, Support Vector Machines, Naive Bayes dalam mengetahui komentar masyarakat pengunna media sosial twitter. hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi KNN memiliki tingkat akuras 92%, support vecotr machines memiliki tingkat akurasi 95%, dan Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 94%.

Kata Kunci: Covid-19, Naive bayes, K-nearest Neighbor, Support Vector Machines, Vaksin

KATA KUNCI

Data Mining

---

DAFTAR PUSTAKA

K.N Azizah "Media Asing Soroti Kelompok Pertama yang Terima Vaksin Covid-19 di Indonesia" 2021
S.O.Alam "Update Terkini Perkembangan Vaksin Merah Putih, Jadinya Kapan Ready?" 2021
M. Fernandez-Gavilanes "Unsupervised Method for Sentiment analysis in online texts" 2016
A. Sentimen "Analisis Sentimen Dewan Perwakilan Rakyat Dengan Algoritma Klasifikasi Berbasis Particle Swarm Optimization" 2022
S. Styawati "A support Vector machine-firefly algorithm for movie opinion data classification" 2019
H.Tuhuteru "Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier" 2018