Penerapan Text Mining untuk menganalisis Sentimen di Twitter mengenai vaksin Covid 19 Sinovac

Abstract

Vaksin Sinovac atau CoronaVac adalah vaksin virus corona yang dikembangkan oleh perusahaan swasta China. penggunaaan vaksin sinovac menjadi pro kontra di Indonesia. Meskipun Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM) telah mengeluarkan izin penggunaan darurat, banyak masyarakat yang masih meragukan tingkat efektivitas vaksin sinovac dan mengeluh tentang gejala yang di timbulkan setelah vaksinasi. masyarakat banyak memberikan tanggapan tentang vaksin sinovac di media sosial, salah satunya media sosial twitter. Dari tanggapan tersebut dapat di olah dengan analisa sentimen sehingga bisa menjadi informasi yang bermanfaat bagi beberapa pihak. Dalam penelitian ini pengumpulan data menggunakan software orange data mining dengan kata pencarian vaksin sinovac di twitter lalu data yang sudah didapatkan di label secara manual. Selanjutnya data akan diolah menggunakan proses preprocessing yang bertujuan untuk menata dan mengolah dengan baik sebuah teks yang belum sempurna. setelah itu data akan diolah menjadi angka dengan cara membobotkan kata menggunakan metode Term Frequency – Inverse Document Frequency dan diklasifikasi menggunakan naïve bayes. uji coba dilakukan sebanyak lima kali dengan perbandingan rasio data latih dan data uji. dari kelima perbandingan rasio data uji dan latih rata – rata yang di peroleh dari kelima perbadingan tersebut adalah 78,54% dengan nilai akurasi tertinggi 80,45% pada perbadingan 90:10(90% data latih dan 10%data uji).