Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin Covid-19 Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan untuk menuliskan opini mengenai vaksinasi Covid-19 di Indonesia. Penelitian ini melakukan analisis sentimen untuk mengetahui pandangan masyarakat Indonesia mengenai Vaksin Covid-19 apakah positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma machine learning yang akan diuji performanya seperti algoritma Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors (kNN) untuk memprediksi sentimen masyarakat mengenai program vaksinasi Covid-19 melalui sosial media Twitter. Dari total 478 data set yang digunakan dalam penelitian ini, sebanyak 326 tweets merupakan respon positif dan 152 tweets respon negatif terhadap program vaksinasi Covid-19 di Indonesia. Berdasarkan hasil yang didapatkan, diketahui bahwa algortima Naïve Bayes menunjukkan performa akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma kNN dengan nilai akurasi yang didapatkan adalah sebesar 90%.