Analisis Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 Pada Anak Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus : Data Opini Twitter Tentang Vaksin Covid-19 Pada Anak Di Indonesia)
Abstract
Infeksi yang disebabkan SARS-CoV-2 mengakibatkan pandemi di seluruh
dunia dan belum ada pengobatan yang pasti hingga saat ini. Pemberian vaksin
adalah salah satu cara untuk mencegah penyakit ini. Topik pembahasan yang
sering dibicarakan di media sosial Twitter yaitu pemberian vaksin Covid-19 pada
anak yang menjadi pro-kontra di masyarakat. Beberapa ada yang mendukung
vaksin, ada yang meragukan, bahkan ada juga yang menolak pemberian vaksin
Covid-19 pada anak. Oleh karena itu, penulis ingin melakukan penelitian
mengenai klasifikasi tanggapan masyarakat Indonesia terhadap pemberian vaksin
Covid-19 untuk anak dengan menggunakan metode Support Vector Machine.
Data penelitian ini diperoleh dari scrapping sosial media twitter dan diambil sejak
tanggal 11 Maret 2022 sampai 19 Maret 2022. Berkaitan dengan dataset,
penelitian ini membagi kedalam 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Data yang
digunakan berasal dari media sosial twitter dengan pencarian tweet yang
mengandung kata vaksin Covid-19 pada anak sebanyak 3018 tweet yang telah
dipilih dengan opini positif sebanyak 65.1% dan negatif sebanyak 16.6%.
Berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan bahwa, model Support Vector
Machine terbaik untuk klasifikasi tanggapan mengenai vaksin Covid-19 pada
anak adalah fungsi kernel linear dengan tingkat akurasi sebesar 99.49%.
Collections
- Statistics [900]