Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Sinovac Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN)

Abstract

Pandemi COVID-19 yang bermula di Wuhan, Tiongkok, saat ini menjadi  pandemi yang terjadi di berbagai negara di seluruh dunia. Upaya vaksinasi dilakukan untuk mengurangi tingkat penyebaran dari virus COVID-19. Pemberian vaksin memberikan dampak yang berbeda-beda, sehingga menimbulkan berbagai opini terhadap pemberian vaksin ini. Sentimen analisis dapat digunakan untuk mengalisa opini masyarakat terhadap pemberian vaksin ini. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma SVM dan KNN untuk melakukan analisa mengenai sentimen masyarakat terhadap pemberian vaksin ini. Adapun opini di dapatkan dari aplikasi twitter dengan keyword sinovac. Dataset yang digunakan merupakan cuitan dalam bahasa Inggris. Proses pelabelan teks dilakukan secara otomatis menggunakan textblob. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan algoritma KNN. Akurasi algoritma SVM sebesar 0.7, sedangkan akurasi algoritma KNN sebesar 0.56.