IMPLEMENTASI SENTIMENT ANALYSIS PADA OPINI MASYARAKAT INDONESIA DI TWITTER TERHADAP VIRUS COVID-19 VARIAN OMICRON DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES, DECISION TREE, DAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Arham, Azriyan; Swedia, Ericks Rachmat; Cahyanti, Margi; Septian, M Ridwan Dwi (Sebatik, 2022)
Covid-19 merupakan suatu penyakit pneumonia yang menjadi penyebab pandemi tahun 2020. Selama berlangsungnya pandemi, Covid-19 terus mengalami mutasi genetik yang menghasilkan varian-varian baru dengan fenotip, pola transmisi, dan virulensi yang beragam. WHO sendiri mengelompokkan varian Covid-19 menjadi 3 varian, yaitu Variant of Interest (VoI), Variants under Monitoring (VUM), dan Variants of Concern (VoC) (Susilo et al., 2022). Omicron merupakan muatsi Covid-19 yang termasuk ke dalam dan diperkirakan memiliki daya transmisi lebih cepat daripada varian Delta sehingga diindikasi lebih cepat menyebar (Susilo dkk., 2022). Untuk itu dilakukan penelitian tentang analisis sentimen pengguna Twitter di Indonesia terhadap Covid-19 varian Omicron. Penelitian menerapkan tiga algoritma klasifikasi, di antaranya adalah algoritma Naïve Bayes, algoritma Support Vector Machine, dan algoritma Decision Tree. Penelitian dilakukan dengan menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman dan Google Colaboratory sebagai tools. Penelitian ini menggunakan data Tweet sebanyak 3,931 data yang diambil dari tanggal 28 April 2022 hingga 4 Juni 2022. Tahapan pada penelitian ini terdiri dari penarikan data, data preprocessing, pelabelan sentimen, klasifikasi, pengujian model, visualisasi data, serta implementasi algoritma ke dalam platform website. Analisis yang dilakukan, algoritma akurasi tertinggi adalah algoritma Support Vector Machine dengan nilai akurasi sebesar 81,68%, kemudian algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 74,25%, dan algoritma Decision Tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 72,77%. Pada ketiga algoritma menggunakan data uji sebanyak 202 data. Sementara itu berdasarkan analisis yang dilakukan, didapatkan sentimen netral dengan sentimen tertinggi sebesar 63,7%, lalu sentimen negatif sebesar 21,1%, dan sentimen positif sebesar 15,2%.