Perpustakaan Digital ITB

Program vaksinasi Covid-19 hadir sebagai salah satu solusi dari pandemi Covid- 19 di Indonesia. Meskipun begitu, program ini masih menjadi perdebatan antara beberapa pihak di kalangan masyarakat Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap vaksin Covid-19 sehingga diharapkan dapat memberikan umpan balik bagi pemerintah dalam mempertimbangkan kebijakan terkait program vaksinasi Covid-19 kedepannya. Data teks Twitter yang berkaitan dengan vaksin Covid-19 dalam durasi bulan April 2021 hingga bulan Juli 2021 digunakan sebagai sumber data untuk analisis sentimen. Untuk mengklasifikasikan data tersebut ke dalam kelompok sentimen negatif, netral, dan positif, dibangun dua model pembelajaran mesin yaitu Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine. Pada penelitian ini, kedua model telah berhasil dibangun dan didapatkan bahwa model Support Vector Machine memperoleh hasil yang lebih akurat dalam pengklasifikasian sentimen hingga mencapai tingkat akurasi sebesar 91%. Hasil analisis sentimen yang diberikan model ini menunjukkan bahwa sentimen yang paling sering muncul dalam data secara keseluruhan merupakan sentimen netral, diikuti oleh sentimen positif kemudian sentimen negatif.