Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Vaksin Covid-19 pada Twitter dengan Naïve Bayes

(Pasca Vaksinasi Perdana)

Abstract

Percepatan dalam menanggulangi penyebaran Covid-19 di Indonesia dilakukan oleh Pemerintah RI dengan memberikan vaksin pada masyarakat. Pemerintah telah melakukan vaksinasi perdana pada Januari 2021 diawali oleh presiden dan pejabat pemerintahan. Informasi tentang vaksin Covid-19 telah digulirkan oleh pemerintah sejak November 2020 dan menimbulkan berbagai pendapat di masyarakat, baik yang mendukung maupun menolak vaksin. Setelah pelaksanaan vaksinasi perdana, tetap ada ungkapan pendapat yang bernilai positif dan negative. Pendapat ini bisa menjadi bagian dari penilaian tanggapan masyarakat terhadap proses vaksinasi selanjutnya. Salah satu media social yang sering dimanfaatkan untuk menilai terhadap sentimen masyarakat terhadap isu adalah Twitter.  Data dari Twitter diambil dan dikumpulkan menggunakan API twitter yang tersedia, sehingga diperoleh pendapat berupa teks komentar berdasarkan hastag yang diinput. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis tanggapan masyarakat terhadap vaksin covid-19 dengan mengklasifikasikan tweet dalam kategori positif, netral dan negatif. Pengelompokkan tanggapan masyarakat menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengetahui jumlah opini negative, netral dan positif. Data yang digunakan adalah tweet dalam bahasa Indonesia dengan hastag #vaksinasi, #vaksincovid19,#vaksincovid, #VaksinUntukKita, #vaksinsinovac dengan jumlah dataset sebanyak 1000 tweet. Dengan menggunakan aplikasi Google Colab untuk melakukan crawling, analisis data dan kalsifikasi Naïve Bayes, maka diperoleh hasil pendapat masyarakat dengan kategori positif sebanyak 32,7%. Sedangkan pendapat negative adalah 14,4%. Akurasi menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) mencapai 92,2%.