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%.