Penerapan Sentiment Analysis dan Latent Dirichlet Allocation terhadap Tweet Masyarakat Mengenai Vaksin Covid-19   
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Sentiment Analysis dan Latent Dirichlet Allocation terhadap Tweet Masyarakat Mengenai Vaksin Covid-19 Periode Gelombang Kedua Covid-19 di Indonesia Adi Habibi Harahap ( 221810097 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Program vaksinasi dilakukan pada tanggal 13 Januari 2021. Pelaksanaan vaksinasi mendapatkan respon dari masyarakat terutama di twitter. Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan untuk mengungkapkan respon dan pandangan terhadap hal-hal yang up to date. Melalui twitter masyarakat , dapat diketahui bagaimana respon dan opini mengenai vaksin Covid-19. Untuk menganalisis data twitter , digunakan metode sentiment analysis untuk mengungkap respon baik positif , negatif , dan netral serta latent dirichlet allocation untuk mengetahui perbincangan masyarakt. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode sentiment analysis masyarakat cenderung merespon dengan baik seperti mendukung kebijakan vaksinasi dan mengharapkan pandemi segera berakhir. Akan tetapi terdapat masyarakat yang merespon secara negatif dengan menganggap vaksin memiliki efek negatif yang fatal serta adanya berita hoak. Kemudian masyarakat yang merespon netral cenderung menginformasikan hal-hal yang berkaitan dengan vaksin seperti menginformasikan kedatangan vaksin ke Indonesia. Kata Kunci— vaksin , gelombang kedua , masyarakat , twitter , sentiment analysis , topic modeling I. LATAR BELAKANG Pandemi covid-19 di Indonesia resmi masuk sejak diumumkan pertama kali oleh Presiden Joko Widodo pada 2 Maret 2020. Hal tersebut disebabkan karena dua warga negara Indonesia yang melakukan kontak langsung dengan warga Jepang yang dideteksi sudah terpapar virus [ 1 ] . Seiring dengan tingginya jumlah kasus dan laju penularan yang sangat cepat perkembangannya , pandemi ini memberikan dampak pada berbagai sektor kehidupan. Pemerintah menerapkan berbagai kebijakan untuk memutus rantai penyebarannya seperti penerapan social distancing hingga pembatasan sosial. Pembatasan sosial yang dilakukan adalah PSBB dan PPKM. Masing-masing kebijakan tertuang dalam Peraturan ini Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020 tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar [ 2 ] dan Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 1 Tahun 2021 tentang Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan untuk Pengendalian Penyebaran Corona Virus Disease 2019 [ 3 ] . Penerapan kebijakan ini menurunkan rata-rata penambahan kasus covid-19 sebanyak 3,98 persen dari yang sebelumnya sebanyak 14,60 persen [ 4 ] . Akan ini menimbulkan masalah sosial dan ekonomi seperti peningkatan akibat phk besar-besaran dan jumlah pengangguran tetapi kebijakan perlambatan pembangunan. Kebijakan program vaksinasi merupakan solusi yang diharapkan untuk menormalisasi kehidupan yang terganggu akibat berbagai permasalahan selama pandemi berlangsung. Vaksinasi dilakukan untuk mengurangi transmisi covid-19 , meningkatkan kekebalan tubuh , serta melindungi masyarakat dari covid-19 agar tetap produktif secara sosial dan ekonomi. Pelaksanaan vaksinasi dinilai efektif jika herd immunity atau kekebalan kelompok mencapai 70 % jumlah populasi [ 5 ] . Pemerintah menargetkan 181,5 juta orang untuk dapat divaksin dalam waktu 15 bulan [ 6 ] . Pendistribusian vaksin dilakukan secara bertahap karena ketersediaannya belum memenuhi target yang diinginkan. Pada tahap pertama ditargetkan kepada 1,3 juta tenaga kesehatan dan 17,4 juta petugas publik di seluruh wilayah provinsi yang berlangsung dari Januari hingga April 2021. Sedangkan tahap kedua menargetkan kepada seluruh masyarakat yang dimulai dari April 2021 hingga Maret 2022. Namun realisasi vaksinasi di lapangan baru menyentuh 10,7 % dari 70 % yang ditargetkan di awal [ 7 ] . Pemerintah terus mengupayakan pengadaan vaksin yang diperoleh dari perusahaan pemasok yang ketersediaannya masih terbatas dan menjadi rebutan berbagai negara serta mengembangkan vaksin di dalam negeri. Dengan situasi tersebut target herd immunity atau kekebalan kelompok tidak akan segera tercapai. Kemudian pelaksanaan program vaksinasi ini tidak dibarengi dengan ketaatan masyarakat terhadap peraturan kebijakan pembatasan sosial. Mobilitas masyarakat masih tinggi saat libur lebaran Idul Fitri di bulan Mei 2021 ditengah larangan mudik yang sudah ditetapkan oleh pemerintah. Peningkatan kasus terinfeksi covid-19 terjadi secara terus-menerus dan perkembangan virus yang sangat cepat juga menyebabkan munculnya varian baru tersebut memicu yang disebut varian Delta. Peristiwa terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia. program vaksinasi. Ada Fenomena kasus covid-19 yang fluktuatif tidak luput dari terutama yang berkaitan dengan perhatian masyarakat kelompok dilaksanakannya masyarakat yang percaya dan mendukung vaksinasi sebaliknya ada juga kelompok masyarakat yang menolak vaksin. Sebelum pemerintah menerapkan kebijakan vaksinasi yakni pada November 2020 dilakukan survei untuk mengetahui respon penerimaan vaksin covid-19 , terdapat 65 % responden bersedia menerima vaksin , 8 % menolak dan 27 % ragu dengan vaksin. Ketika menjelang peluncuran vaksin sampai dilaksanakannya vaksinasi terjadi perubahan-perubahan sentimen. Sentimen 1 / 8 negatif mengenai vaksin covid-19 lebih mendominasi ketika menjelang peluncurannya dan berubah menjadi positif ketika media meliput Presiden Joko Widodo divaksin pertama kali [ 8 ] . Perubahan sentimen opini publik didasarkan pada kondisi saat peristiwa berlangsung [ 9 ] . Opini publik dipengaruhi suatu peristiwa yang luar biasa sebagai reaksi terhadapnya. Selain itu banyak bermunculan hoax terutama di media online [ 10 ] . Berdasarkan laporan isu hoaks oleh kominfo , hingga bulan April 2021 kasus berita hoaks dan misinformasi tentang covid- 19 dan vaksinasi sudah mencapai 178 kasus [ 11 ] . Misalnya seperti vaksin Pfizer mengandung chip microsoft yang digunakan untuk mengurangi gejala covid-19. Sebaliknya tidak sedikit juga yang mendukung kebijakan vaksinasi yakni mereka para saintis dan tenaga kesehatan serta masyarakat yang mendukung pemerintah. Twitter merupakan media sosial yang paling sering digunakan publik untuk mengutarakan pendapat. Twitter memiliki kelebihan di mana informasi dan berita terkini dapat diketahui secara cepat. Pengguna twitter berasal dari berbagai kalangan , tidak hanya masyarakat akan tetapi tokoh dan pejabat publik juga menggunakannya untuk menginformasikan hal-hal seperti kebijakan maupun aktivitas lainnya. Berdasarkan [ 12 ] , Saat ini pengguna twitter sudah mencapai 63,6 % populasi di Indonesia. Selain twitter bersifat opensource yang memberikan perhatian bagi para peneliti untuk melakukan penelitian. itu , II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menerapkan metode sentiment analysis untuk mengetahui sentimen masyarakat dan latent dirichlet topik perbincangan allocation untuk mengetahi masyarakat mengenai vaksin covid-19 pada periode gelombang kedua covid-19 di Indonesia. 2. Mengetahui sentimen masyarakat dan topik apa saja yang diperbincangkan mengenai vaksin covid-19 pada periode gelombang kedua covid-19 di Indoneisia. III. PENELITIAN TERKAIT Bagian ini berisi uraian hasil penelitian sebelumnya yang berkaitan serta uraian relevansinya dengan topik skripsi. Gunakan tata cara sitasi yang benar tanpa potensi plagiat dengan cara kutipan langsung atau parafrase. Lihat Bagian X untuk tata cara penulisan referensi dan sitasi. Anda dapat juga yang menyertakan mengelompokkan literatur sesuai subtopik atau kata kunci penelitian sebagaimana contoh pada Gambar 1. ( literature map ) literatur peta IV. METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi sentimen dan menganalisis topik perbincangan masyarakat mengenai Covid-19 di Indonesia pada periode terjadinya gelombang kedua Covid-19. Data diperoleh dari media sosial Twitter. 4.1 Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping dengan memanfaatkan package snscrape pada Pyhton. Data yang dikumpulkan adalah data twitter. Kata kunci yang Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik digunakan untuk mengumpulkan data tweet adalah ‘vaksin covid-19’. Data dikumpulkan berdasarkan periode terjadinya gelombang kedua Covid-19 di Indonesia yakni pada bulan Mei 2021 hingga Juli 2021. Aplikasi yang digunakan untuk scraping data Twitter adalah Jupyter Notebook dengan bahasa pemrograman Pyhton versi 3.9. Data kemudian disimpan dengan ekstensi csv. 4.2 Metode Analisis 4.2.1 Filtering Lokasi Data lokasi yang dikumpulkan pada data adalah lokasi yang diperoleh dari profil akun pengguna twitter. Penelitian ini berfokus pada tweet yang berlokasi hanya di Indonesia saja karena ingin mengetahui respon dan opini masyarakat indonesia saja mengenai vaksin covid-19. Filtering lokasi dilakukan dengan mengidentifikasi lokasi setiap pengguna akun kemudian membuat kamus dengan menggunakan python untuk melabeli setiap lokasi apakah berada di Indonesia atau di luar Indonesia. Hasil pelabelan tersebut akan ditambahkan kolom ‘Lokasi’ pada data. Selanjutnya data yang teridentifikasi pada lokasi yang bukan Indonesia akan dibuang. Tahap akhir dari filtering lokasi akan dilakukan pengecekan kembali untuk mendapatkan hanya yang berlokasi di Indonesia saja. 4.2.2 Filtering Akun akun Filtering kode potongan dilakukan secara manual python. Kamus dengan mengidentifikasi langsung terhadap data dan membuat kamus dengan tersebut mengkategorikan label ‘masyarakat’ dan ‘bukan masyarakat’ yang hasilnya akan menambahkan kolom ‘Kategori_Akun’ pada data. Pada tahap ini , akun yang bukan masyarakat akan dibuang sementara akun yang berkategori masyarakat akan dijadikan sebagai data untuk tahapan berikutnya. Selanjutnya dilakukan pengecekan ulang apakah masih terdapat akun yang bukan merupakan akun masyarakat yang selanjutnya akan dibuang dari data. 4.2.3 Preprocessing Data Adapun hal-hal dilakukan adalah sebagai berikut : • Mengubah kalimat atau kata menjadi huruf kecil • Menghapus username , hashtag , link , dan URL • Menghapus angka , tanda baca , dan spasi • Melakukan normalisasi untuk memperbaiki kata-kata yang tidak baku • Menghapus stopwords atau kata-kata yang tidak diperlukan misalnya yang , di , ke , dll dengan menggunakan package NLTK dan beberapa tambahan kata. • Melakukan stemming yakni mengubah kata menjadi kata dasar dengan menggunakan package Sastrawi juga 4.2.4 Sentiment Analysis Data yang diperoleh setelah melalui tahap preprocessing akan dilakukan sentiment analysis. Metode sentiment analysis yang dilakukan menggunakan pendekatan lexicon based dengan memanfaatkan VADER untuk memperoleh klasifikasi sentimen. 4.2.5 Topic Modeling 2 / 8 Tahap selanjutnya dilakukan untuk mengetahui topik perbincangan pada masing-masing kelas sentimen yang sudah diperoleh yakni kelas sentimen positif , negatif , dan netral. Masing-masing tweet dari kelas sentimen akan dibuatkan dictionary dengan menggunakan package Gensim. Dictionary merupakan daftar kata-kata unik unigram , bigram , maupun trigram yang paling sering muncul pada data. Kata-kata yang hanya muncul kurang dari 10 tweet dan muncul lebih dari 50 % dari total tweet akan dihapus agar kamus lebih representatif. Kemudian bag of words digunakan untuk membuat korpus. Korpus merupakan koleksi kata yang mewakili model dokumen. Kata-kata yang ada di korpus hanya kata-kata yang ada di dalam dictionary yang sudah difilter. Metode yang digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) yang ada dalam package Gensim di Python yakni dengan memanfaatkan LDA Mallet. Menurut [ 13 ] pada website machinelearningplus.com mengatakan bahwa versi Mallet seringkali memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan versi inbuilt nya. Berdasarkan [ 14 ] , Mallet singkatan dari MAchine Learning for Language Toolkit merupakan paket berbasis dokumen , memodelkan topik , mengekstrak informasi. Pemodelan topik berguna untuk melakukan analisis terhadap kumpulan teks besar yang tidak memiliki label. Pemodelan topik dengan latent dirichlet allocation mallet mengimplementasikan berbasis pengambilan efisien. Gensim menyediakan wrapper untuk mengimplementasikan LDA Mallet fitur cara dengan gensim.models.wrappers.LdaMallet. untuk mengklasifikasikan sampel yang mengimpor Java Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dilakukan karena membutuhkan biaya dan waktu yang lebih lama. Respon masyarakat akan diidentifikasi dengan menerapkan metode sentiment analysis untuk mengungkap bagaimana pandangan masyarakat mengenai vaksin covid-19. Untuk melihat apa saja topik yang diperbincangkan digunakan metode latent dirichlet allocation yang merupakan salah satu metode yang sering digunakan ketika melakukan pemodelan topik. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan adalah tweet mengenai vaksin covid- 19 dari mulai 1 Mei hingga 31 Juli 2021. Sebelum dilakukan pengumpulan data , terlebih dahulu mempersiapkan beberapa hal yang mendukung seperti memasang tools Jupyter Notebook dan instalasi package. Package yang digunakan adalah snscrape yang ada dalam library Python. Hasil yang diperoleh dengan teknik scraping ini menghasilkan 57.131 tweet. Atribut yang berhasil dikumpulkan adalah Datetime , tweet id , content , username , location , reply , retweet , like , outlink , media , mentioned_user , dan bahasa. 6.2 Filtering Lokasi Penelitian ini berfokus menggunakan lokasi di Indonesia saja. Sehingga data akan difilter dengan membuang data tweet yang bukan berlokasi di Indonesia. TABEL I Hasil Filtering Lokasi V. KERANGKA PIKIR Gambar 1. Kerangka Pikir Kebijakan vaksinasi sudah berlangsung sejak Januari 2021. Kemudian terjadi gelombang kedua COVID-19 pada periode Mei-Juli 2021. Respon masyarakat beredar di media sosial terutama di twitter mengenai vaksin covid-19 sehingga dilakukan pengumpulan data dengan scraping mengingat pengumpulan data secara tradisional akan sulit teknik Tabel di atas merupakan hasil pelabelan yang dilakukan terhadap atribut lokasi pada data tweet. Berdasarkan hal tersebut data yang berkategori asing dibuang dari data. 6.3 Filtering Akun Setelah dilakukan filtering lokasi , maka tahap selanjutnya adalah filtering akun. Filtering akun dilakukan untuk membuang data yang bukan merupakan akun masyarakat. Akun yang bukan merupakan akun masyarakat adalah termasuk akun media , akun lembaga pemerintah , akun organisasi , dan akun lainnya yang teridentifikasi bukan akun masyarakat. TABEL II Hasil Filtering Akun 3 / 8 Username Location Lokasi jawapos Jakarta Indonesia naluribangsa Kuala Lumpur Federal Territory Asing kaki_palu Kuala Lumpur Federal Territory Asing Cahaya39710020 Bulungan , Kalimantan Utara Indonesia djamblangkebon Bandung , Indonesia Indonesia bernamadotcom Kuala Lumpur , Malaysia Asing kompascom Jakarta Indonesia KLfm972 RTM Angkasapuri Kuala Lumpur Asing Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sedangkan compound score > 0,05 dikategorikan sebagai positif. Tabel di atas memperlihatkan akun dengan kategori ‘masyarakat’ dan ‘bukan masyarakat’. Misalnya jawapos , kompascom , eradotid merupakan akun media sehingga dikategorikan sebagai bukan masyarakat. 6.4 Preprocessing Data TABEL III Hasil Preprocessing Data Sebelum vaksin covid sudah teruji klinis aman dan halal apa bener setelah vaksin dengan kelima hanya menjentikkan jari covid akan hilang dari muka bumi jangan mereka yang pegang license semua merk vaksin covid yang ada saat ini kalo orang biasa harus bawa surat keperluannya juga kalo hal ga penting banget bisa lolos berarti mudik juga bisa dong cukup surat vaksin dan test covid beres harus adil lah kalo sudah bikin peraturan alhamdulilah ya mba pemerintah bergerak cepet buat nanggulangi covid nih yok vaksin yok teruji Sesudah vaksin covid sudah klinis aman dan halal apa benar setelah vaksin kelima dengan hanya menjentikkan jari covid akan hilang dari muka bumi jangan mereka yang pegang license semua merk vaksin covid yang ada saat ini kalau orang biasa harus membawa surat keperluannya juga kalau hal enggak penting banget bisa lolos berarti mudik juga bisa dong cukup surat vaksin dan test covid beres harus adil lah kalau sudah bikin peraturan alhamdulilah iya mbak pemerintah bergerak cepat buat nanggulangi covid ini yuk vaksin yuk tahap preprocessing , data 6.5 Sentiment Analysis Setelah melewati tweet akan dilakukan sentiment analysis untuk melihat bagaimana respon terjadi masyarakat mengenai vaksin covid-19 ketika gelombang kedua covid-19 di Indonesia. VADER digunakan untuk menentukan kategori sentimen apakah positif , negatif , maupun netral. VADER dalam menentukan kategori menggunakan compound score yakni ketika nilai compound score < -0,05 maka dikategorikan sentimen negatif , compound score > -0,05 dan < 0,05 dikategorikan sebagai netral , Gambar 2. VADER Sentiment Analysis Berdasarkan grafik di atas , sentimen yang paling dominan adalah sentimen positif. Series Jumlah sentimen perhari 270 170 70 -30 5 / 1 / 2021 6 / 1 / 2021 7 / 1 / 2021 Positif Negatif Netral Gambar 3. Jumlah Sentimen per Hari Berdasarkan grafik pada gambar 8 , terlihat bahwa jumlah sentimen setiap harinya dari 1 Mei 2021-31 Juli 2021 cukup fluktuatif. Secara umum , sentimen positif lebih dominan daripada sentimen negatif dan netral. Pada beberapa waktu terjadi lonjakan jumlah sentimen positif yang sangat tinggi yakni pada 4 Juni 2021 , 22 Juni 2021 , 14 Juli 2021 , dan 30 Juli 2021. Sedangkan jumlah sentimen negatif dan netral tidak mengalami peningkatan. Hal tersebut dapat dikatakan bahwa fenomena gelombang kedua covid-19 tidak serta merta mengubah respon masyarakat mengenai vaksin covid-19. 6.7 Topic Modeling Untuk mengetahui opini masyarakat mengenai vaksin covid-19 pada saat terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia dilakukan analisis topic modeling menggunakan latent dirichlet allocation ( LDA ) . LDA yang digunakan adalah versi Mallet. Kelompok masyarakat didasari terhadap respon mereka terkait vaksin yakni sentimen positif , sentimen negatif , dan sentimen netral. Pendekatan yang digunakan untuk menentukan jumlah topik yang optimal adalah limit topik. Ada 4 / 8 Username Location Lokasi Kategori_Akun jawapos Jakarta Indonesia Bukan Masyarakat Cahaya39710020 Bulungan , Kalimantan Utara Indonesia Masyarakat djamblangkebon Bandung , Indonesia Indonesia Masyarakat kompascom Jakarta Indonesia Bukan Masyarakat eradotid Jakarta Capital Region Indonesia Bukan Masyarakat Kibar_S INDONESIA Indonesia Masyarakat DwiHeriMulyant1 Tambun , Indonesia Indonesia Masyarakat siwiragils Bekasi Barat , Indonesia Indonesia Masyarakat medcom_id Jakarta Capital Region , Indone Indonesia Bukan Masyarakat Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tiga limit topik yang digunakan pada penelitian ini yaitu limit topik 3-11 , 3-21 , dan 3-31. Penentuan topik yang optimal akan dilakukan pengujian menggunakan coherence score. Semakin tinggi coherence score semakin optimal jumlah topik yang dihasilkan. Gambar 4. Gambar 6. Gambar 5. Berdasarkan hasil evaluasi dari Gambar 9 , Gambar 10 , dan Gambar 11 , diperoleh bahwa pola coherence score naik turun dengan tren positif naik serta memiliki pola kecenderungan tiap limit topik yang berbeda. terlalu Berdasarkan hasil coherence score dari tiap limit topik di atas , terlihat bahwa dari setiap limit topik memiliki nilai yang sama sampai jumlah topiknya ada delapan. Jumlah topik dengan coherence score tertinggi adalah 0,4344144 pada limit topik 3-31 yakni berjumlah 27 topik. Menetapkan jumlah topik dalam akan yang menginterpretasikannya. Jumlah topik yang terlalu banyak menghasilkan model topik yang tumpang tindih untuk setiap topiknya , dan terlalu memusat di satu kuadran tertentu [ 15 ] . Untuk itu , pemilihan jumlah topik didasari pada kesamaan coherence score tertinggi yang diperoleh dari ketiga limit topik yakni 0,36154 dengan jumlah topik sebanyak 8 banyak sangat sulit Gambar di atas merupakan model topik terbaik yang diperoleh. Terlihat bahwa masih terdapat beberapa topik yang saling tumpang tindih seperti topik 1,7 , dan 8 serta topik 2 dan 3. Akan tetapi setiap topiknya tidak tumpang tindih secara keseluruhan. Sehingga model ini sudah bisa dikategorikan cukup baik. Analisis Topik Kelas Sentimen Negatif Kemudian akan ditentukan jumlah topik yang optimal dari data tweet kelas sentimen negatif. Ditunjukkan pada gambar , gambar , dan gambar . Gambar 7. Gambar 8. Berdasarkan hasil evaluasi dari Gambar 16 , Gambar 17 , dan Gambar 18 , diperoleh bahwa pola coherence score naik turun 5 / 8 dan memiliki pola kecenderungan sama tiap limit topik yang berbeda. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan hasil coherence score dari tiap limit topik di atas , terlihat bahwa dari setiap limit topik memiliki nilai yang sama sampai jumlah topiknya ada delapan. Jumlah topik dengan coherence score tertinggi adalah 0,426768 pada limit topik 3-31 yakni berjumlah 27 topik. Menetapkan jumlah topik yang dalam akan menginterpretasikannya. Jumlah topik yang terlalu banyak menghasilkan model topik yang tumpang tindih untuk setiap topiknya , dan terlalu memusat di satu kuadran tertentu [ 15 ] . Untuk itu , pemilihan jumlah topik didasari pada kesamaan coherence score tertinggi yang diperoleh dari ketiga limit topik yakni 0,36154 dengan jumlah topik sebanyak 3. banyak terlalu sangat sulit Gambar 11. Berdasarkan hasil evaluasi dari Gambar 23 , Gambar 24 , dan Gambar 25 , diperoleh bahwa pola coherence score naik turun dan memiliki pola kecenderungan sama tiap limit topik yang berbeda. Berdasarkan hasil coherence score dari tiap limit topik di atas , diperoleh jumlah topik dengan coherence score tertinggi adalah 0,440391 dengan jumlah topik adalah 9. Gambar di bawah merupakan model topik terbaik yang diperoleh. Terlihat bahwa masih terdapat beberapa topik yang saling tumpang tindih seperti topik 4,9 , dan 7 serta topik 2 dan 5. Akan tetapi setiap topiknya tidak tumpang tindih secara keseluruhan dan sudah menyebar di semua kuadran. Sehingga model ini sudah bisa dikategorikan cukup baik Gambar 9. Gambar di atas merupakan model topik terbaik yang diperoleh. Terlihat bahwa topik sudah menyebar yang berarti bahwa topik yang dihasilkan sangat berbeda. Sehingga model ini sudah bisa dikategorikan cukup baik. Analisis Topik Kelas Sentimen Netral Kemudian akan ditentukan jumlah topik yang optimal dari data tweet kelas sentimen netral. Ditunjukkan pada Gambar 23 , Gambar 24 , dan Gambar 25. Gambar 12. Selanjutnya menginterpretasikan topik yang sudah diperoleh untuk setiap masing-masing kelas sentimen. Berikut tabel tentang interpretasi topik. Gambar 10. TABEL IV CONTOH KETERANGAN TABEL Topik 1 Kata Kunci vaksinasi , masyarakat , laksana , program_vaksinasi , warga , program , Pembahasan dukungan pelaksanaan program vaksinasi 6 / 8 rangkai_bhayangkara , tahap , dokter , massal perintah , indonesia , juta_dosis , dosis , juta , sinovac , dukung , aman , herd_immunity , dukung_program sehat , anak , yuk , prokes , jaga , pakai , ayo , protokol , protokol_sehat , usia vaksinasi , gratis , sedia , presiden , menteri_sehat , gotong_royong , tenaga_sehat , sunti , jakarta kasih , terima , teman , daftar , teman_teman , informasi , rumah , kasih , obat , wajib terima bayar , cegah , tular , sebar , aman , positif , kali , cegah_sebar , cegah_tular , tingkat , alhamdulillah pandemi , moga , negara , cepat , tangan , bantu , harap , jalan , upaya , rakyat virus , kena , efektif , kebal , astrazeneca , tubuh , varian , efek_samping , virus_corona , lawan 2 3 4 5 6 7 8 kepada massal masyarakat masyarakat mendukung pemerintah program vaksinasi terkait untuk ajakan menerapkan protokol kesehatan pemerintah menyediakan vaksin gratis rasa bersyukur atas bantuan informasi dan akses pelayanan kesehatan seperti rumah sakit vaksin memberikan keamanan dan mencegah penularan virus harapan masyarakat agar pandemi segera berakhir efek memberikan kekebalan tubuh vaksin bagi Berdasarkan kata kunci dan pembahasan topik pada kelas sentimen positif terdapat 3 kategori umum yang diperbincangkan. 1. Dukungan terhadap pelaksanaan program vaksinasi yang sudah dilakukan oleh pemerintah 2. Harapan masyarakat agar pandemi covid-19 segera berakhir dan dapat melakukan aktivitas normal lagi. 3. Efektivitas vaksin yang dapat dipercayai masyarakat untuk meningkatkan kekebalan tubuh. TABEL V CONTOH KETERANGAN TABEL Topik 1 2 3 sebar , suntik , Kata Kunci salah , tinggal , darurat , anak , prokes , papar , program_vaksinasi , hoaks sakit , mati , virus , kena , sinovac , cegah , tular , percaya , gejala , obat indonesia , vaksinasi , negara , pandemi , perintah , masyarakat , bayar , ppkm_darurat , warga , rakyat Pembahasan misinformasi dan hoaks mengenai program vaksinasi masyarakat membahas negatif efek tentang pemberian vaksin keresahan masyarakat terkait vaksin berbayar Berdasarkan kata kunci dan pembahasan topik pada kelas sentimen negatif , 3 hal yang sedang diperbincangkan. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. Banyaknya misinformasi dan berita hoaks yang beredar mengenai vaksin covid-19. Sejalan dengan Laporan Isu Hoaks yang dilakukan oleh Kominfo , terdapat sekitar 278 kasus misinformasi dan berita hoaks mengenai covid-19 dan vaksin covid-19. 2. Masyarakat membahas tentang efek negatif yang diakibatkan oleh penggunaan vaksin covid-19. Hal itu dikarenakan banyak isu yang meninggal karena penggunaan vaksin. 3. Masyarakat resah karena adanya isu vaksin yang harus berbayar dan relatif tidak murah bagi masyarakat. TABEL VI CONTOH KETERANGAN TABEL Topik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Kata Kunci juta_dosis , dosis , juta , indonesia , terima , perintah , astrazeneca , bio_farma , farma , bentuk pandemi , klik_baca , uji_klinis , lawan , uji datang , informasi vaksinasi , cepaat , program , jakarta_pusat warga , anak_usia anak , usia , negara , program_vaksinasi , tahap , daftar , juli , sinovac , bahan_baku , indonesia , kali , pakai perintah , masyarakat , efek_samping , sehat , juru_bicara , jual , menteri_sehat , stok , kabupaten , upaya jakarta , sunti , presiden , jokowi , dki_jakarta , target , presiden_jokowi , ribu , daerah , dki virus , sebar , sertifikat , suntik , cegah , jalan , herd_immunity , syarat , tular , obat jutaan kedatangan Indonesia dosis Pembahasan Pemerintah menerima vaksin uji klinis terhadap vaksin covid-19 informasi vaksin pada bulan Juli program vaksinasi berjalan dengan cepat himbauan masyarkat melakukan vaksin sinovac jenis vaksin yang digunakan Indonesia pertama kali dari China efek samping vaksin yang dirasakan masyarakat kepada untuk target vaksinasi di Jakarta pelaksanaan Penyuntikan vaksin untuk mendapatkan sertifikat dan mencegah penularan serta membentuk herd immunity Berdasarkan kata kunci dan pembahasan topik pada kelas sentimen negatif , 3 hal yang sedang diperbincangkan. 1. Masyarakat menginformasikan kedatangan vaksin ke Indonesia seperti vaksin sinovac yang berasal dari China. 2. Masyarakat membahas tentang uji klinis vaksin untuk diketahui bagaimana efek samping yang dirasakan masyarakat. 3. Masyarakat membahas tentang pelaksanaan vaksinasi agar dipercepat khusunya di daerah jakarta 4. Masyarakat membahas tentang penyuntikan vaksin untuk mendapatkan sertifikat vaksin serta dengan penyuntikan vaksin dapat membentuk herd immunity. 7.1 Kesimpulan VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modeling dengan menerapkan tweet masyarakat mengenai vaksin COVID-19 pada gelombang kedua COVID-19 di Indonesia. Sehingga kesimpulan didapatkan kesimpulan sebagai berikut. latent dirichlet allocation terhadap 7 / 8 1. Penerapan metode VADER untuk melakukan sentiment analysis dan Latent Dirichlet Allocation untuk melakukan topic modeling merupakan metode yang sangat berguna membantu mengetahui respon dan opini masyatakat mengenai vaksin covid-19. 2. Dari hasil analisis sentimen diketahui bahwa sentimen yang paling dominan pada saat terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia adalah sentimen positif. Adapun untuk perbincangan masyarakat yang ada di twitter mengenai vaksin covid-19 berdasarkan responnya. Untuk respon masyarakat yang memiliki sentimen positif membahas 8 topik dimana ada 3 kategori umum yakni adanya dukungan terhadap pelaksanaan program vaksinasi yang sudah dilakukan oleh pemerintah , masyarakat agar pandemi covid-19 segera berakhir dan dapat melakukan aktivitas normal , dan efektivitas vaksin yang dapat dipercayai masyarakat untuk meningkatkan kekebalan tubuh. Kemudian respon masyarakat yang memiliki sentimen negatif membahas 3 topik yang paling umum yakni adanya misinformasi dan berita hoaks yang beredar mengenai vaksin covid-19. Sejalan dengan Laporan Isu Hoaks yang dilakukan oleh Kominfo , terdapat sekitar 278 kasus misinformasi dan berita hoaks mengenai covid-19 dan vaksin covid-19. Kemudian masyarakat membahas tentang efek negatif yang diakibatkan oleh penggunaan vaksin covid-19. Hal itu dikarenakan banyak isu yang meninggal karena penggunaan vaksin. Masyarakat yang merespon negatif juga resah karena adanya isu vaksin yang harus berbayar dan relatif tidak murah bagi masyarakat. Terakhir untuk masyarakat yang berespon secara netral membahas tentang kegiatan pemerintah dalam melaksanakan program vaksinasi serta hal-hal yang dilakukan terkait uji klinis vaksin. Selain itu juga membahas tentang himbauan-himbauan yang diinformasikan oleh pemerintah untuk tetap menaati peraturan beserta protokol kesehatan. 7.2 Saran Dalam penelitian ini masih banyak yang harus diperbaiki dan dikembangkan. Adapun saran untuk penelitian ini : 1. Filtering lokasi yang dilakukan yakni dengan mengidentifikasi lokasi yang ada pada profil akun. Pada kenyataannya tidak semua akun mencantumkan atribut lokasi bahkan ada lokasi yang sembarang dibuat oleh pengguna. Sehingga saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan sebuah metode lain yang tidak berdasarkan profil akun. 2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan metode sentiment analysis dan pemodelan topik yang lain sehingga dapat dibandingkan hasil akurasinya. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Ihsanuddin ( 2021 ) .Fakta Lengkap Kasus Pertama Virus Corona . [ Online ] . : Available https : / / nasional.kompas.com / read / 2020 / 03 / 03 / 06314981 / fakta-lengkap- kasus-pertama-virus-corona-di-indonesia ? page=all [ 2 ] Peraturan Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020 Tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar. [ 3 ] Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 1 Tahun 2021 Tentang Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan untuk Pengendalian Penyebaran Corona Virus Disease 2019. [ 4 ] Yazid , Ega Kurnia , and Herman Palani. Menakar Keberhasilan PSBB dalam Penanganan COVID-19 : Data dan Peringatan bagi Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemerintah Daerah. CSIS Commentaries , Jakarta : The Centre for Strategic and International Studies , 2020. [ 5 ] Huangfu , L. , Mo , Y. , Zhang , P. , Zeng , D. D. , & He , S. ( 2022 ) . COVID-19 Vaccine Tweets After Vaccine Rollout : Sentiment– Based Topic Modeling. Journal of Medical Internet Research , 24 ( 2 ) . https : / / doi.org / 10.2196 / 31726 [ 6 ] World Health Organization ( 2021 ) . [ 7 ] CNN Indonesia. ( 2021 ) . Membandingkan Target Realisasi Vaksinasi Covid-19. [ 8 ] Rahmanti AR , Chien CH , Nursetyo AA , Husnayain A , Wiratama BS , Fuad A , Yang HC , Li YJ. Social media sentiment analysis to monitor the performance of vaccination coverage during the early phase of the national COVID-19 vaccine rollout. Comput Methods Programs doi : 2022 10.1016 / j.cmpb.2022.106838. Epub 2022 Apr 27. PMID : 35567863 ; PMCID : PMC9045866. Jun ; 221:106838. Biomed. [ 9 ] Reeskens , T. , Muis , Q. , Sieben , I. , Vandecasteele , L. , Luijkx , R. , & Halman , L. ( 2021 ) . Stability or change of public opinion and values during the coronavirus crisis ? Exploring Dutch longitudinal panel data. European Societies , 23 ( sup1 ) , S153–S171. https : / / doi.org / 10.1080 / 14616696.2020.1821075. [ 10 ] Nurdiana , A. , Marlina , R. , & Adityasning , W. . ( 2022 ) . Berantas Hoax Seputar Vaksin Covid 19 Melalui Kegiatan Edukasi dan Sosialisasi Vaksin Covid 19 . ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat , 489–495. https : / / doi.org / 10.35568 / abdimas.v4i1.1175. 4 ( 1 ) , [ 11 ] Kominfo ( 2020 ) . Hoaks Vaksin Covid 19. [ 12 ] Riyanto , A.D. ( 2021 ) . Hootsuite ( We are Social ) : Indonesian Digital Report 2021. [ 13 ] Prabhakaran , S. ( 2018 ) . Topic Modeling with Gensim. https : / / www.machinelearningplus.com / nlp / topic-modeling- gensim-python / . [ 14 ] McCallum , Andrew Kachites. ( 2002 ) . " MALLET : A Machine Learning for Language Toolkit. " http : / / mallet.cs.umass.edu. [ 15 ] Le , J. , Weber , M. , & Wild , D. ( 2020 ) . Topic Modeling of COVID- 19 Open Research Dataset using Latent Dirichlet Allocation. https : / / doi.org / 10.1145 / . 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Sentiment Analysis dan Latent Dirichlet Allocation terhadap Tweet Masyarakat Mengenai Vaksin Covid-19 Periode Gelombang Kedua Covid-19 di Indonesia Adi Habibi Harahap ( 221810097 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Program vaksinasi dilakukan pada tanggal 13 Januari 2021. Pelaksanaan vaksinasi mendapatkan respon dari masyarakat terutama di twitter. Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan untuk mengungkapkan respon dan pandangan terhadap hal-hal yang up to date. Melalui twitter masyarakat , dapat diketahui bagaimana respon dan opini mengenai vaksin Covid-19. Untuk menganalisis data twitter , digunakan metode sentiment analysis untuk mengungkap respon baik positif , negatif , dan netral serta latent dirichlet allocation untuk mengetahui perbincangan masyarakt. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode sentiment analysis masyarakat cenderung merespon dengan baik seperti mendukung kebijakan vaksinasi dan mengharapkan pandemi segera berakhir. Akan tetapi terdapat masyarakat yang merespon secara negatif dengan menganggap vaksin memiliki efek negatif yang fatal serta adanya berita hoak. Kemudian masyarakat yang merespon netral cenderung menginformasikan hal-hal yang berkaitan dengan vaksin seperti menginformasikan kedatangan vaksin ke Indonesia. Kata Kunci— vaksin , gelombang kedua , masyarakat , twitter , sentiment analysis , topic modeling
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modeling dengan menerapkan tweet masyarakat mengenai vaksin COVID-19 pada gelombang kedua COVID-19 di Indonesia. Sehingga kesimpulan didapatkan kesimpulan sebagai berikut. latent dirichlet allocation terhadap 7 / 8 1. Penerapan metode VADER untuk melakukan sentiment analysis dan Latent Dirichlet Allocation untuk melakukan topic modeling merupakan metode yang sangat berguna membantu mengetahui respon dan opini masyatakat mengenai vaksin covid-19. 2. Dari hasil analisis sentimen diketahui bahwa sentimen yang paling dominan pada saat terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia adalah sentimen positif. Adapun untuk perbincangan masyarakat yang ada di twitter mengenai vaksin covid-19 berdasarkan responnya. Untuk respon masyarakat yang memiliki sentimen positif membahas 8 topik dimana ada 3 kategori umum yakni adanya dukungan terhadap pelaksanaan program vaksinasi yang sudah dilakukan oleh pemerintah , masyarakat agar pandemi covid-19 segera berakhir dan dapat melakukan aktivitas normal , dan efektivitas vaksin yang dapat dipercayai masyarakat untuk meningkatkan kekebalan tubuh. Kemudian respon masyarakat yang memiliki sentimen negatif membahas 3 topik yang paling umum yakni adanya misinformasi dan berita hoaks yang beredar mengenai vaksin covid-19. Sejalan dengan Laporan Isu Hoaks yang dilakukan oleh Kominfo , terdapat sekitar 278 kasus misinformasi dan berita hoaks mengenai covid-19 dan vaksin covid-19. Kemudian masyarakat membahas tentang efek negatif yang diakibatkan oleh penggunaan vaksin covid-19. Hal itu dikarenakan banyak isu yang meninggal karena penggunaan vaksin. Masyarakat yang merespon negatif juga resah karena adanya isu vaksin yang harus berbayar dan relatif tidak murah bagi masyarakat. Terakhir untuk masyarakat yang berespon secara netral membahas tentang kegiatan pemerintah dalam melaksanakan program vaksinasi serta hal-hal yang dilakukan terkait uji klinis vaksin. Selain itu juga membahas tentang himbauan-himbauan yang diinformasikan oleh pemerintah untuk tetap menaati peraturan beserta protokol kesehatan. 7.2 Saran Dalam penelitian ini masih banyak yang harus diperbaiki dan dikembangkan. Adapun saran untuk penelitian ini : 1. Filtering lokasi yang dilakukan yakni dengan mengidentifikasi lokasi yang ada pada profil akun. Pada kenyataannya tidak semua akun mencantumkan atribut lokasi bahkan ada lokasi yang sembarang dibuat oleh pengguna. Sehingga saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan sebuah metode lain yang tidak berdasarkan profil akun. 2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan metode sentiment analysis dan pemodelan topik yang lain sehingga dapat dibandingkan hasil akurasinya.
date. Melalui twitter masyarakat , dapat diketahui bagaimana respon dan opini mengenai vaksin Covid-19. Untuk menganalisis data twitter , digunakan metode sentiment analysis untuk mengungkap respon baik positif , dirichlet allocation untuk mengetahui perbincangan masyarakt. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode sentiment analysis masyarakat cenderung merespon dengan baik seperti mendukung kebijakan vaksinasi dan mengharapkan pandemi segera berakhir. Akan tetapi terdapat masyarakat yang merespon pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modeling dengan menerapkan tweet masyarakat mengenai vaksin mengenai vaksin covid-19. 2. Dari hasil analisis sentimen diketahui bahwa sentimen yang paling dominan pada saat terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia adalah sentimen positif. Adapun untuk perbincangan masyarakat yang ada
O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O