TWITTER TEXT MINING MENGENAI ISU VAKSINASI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE TERM FREQUENCY, INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) - Harieby, Edo; Hoiriyah, Hoiriyah; Walid, Miftahul (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2022)
Penyebaran informasi mengenai vaksin covid-19 menarik perhatian masyarakat. Berbagai macam isu bermunculan terkait halal dan tidaknya vaksinasi covid-19 dilakukan. Media sosial Twitter salah satunya yang memberikan ruang pada masyarakat untuk menanyakan dan berkomentar terkait vaksin covid-19 melalui cuitan (tweet) ataupun retweet. Dengan metode TF-IDF, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis text (analisis sentimen) dari kumpulan tweet sehingga hasilnya diketahui banyaknya kata yang muncul dapat menjadi suatu kata kunci dalam perbincangan di Twitter, bahwa banyak masyarakat yang menyetujui adanya wajib vaksin covid-19. Hasil penelitian ini menampilkan 5 kata teratas yang paling banyak muncul, antara lain : vaksin (831.431911 kata), vaksinasi (748.304896 kata), covid (709.626652 kata), sehat (435.356173 kata), dukung (417.387094 kata) dan indonesia (404.432113 kata). Sedangkan hasil pembobotan TF-IDF adalah : mui (0.6436902527847653), vaksin (0.132185733888140), covid (0.1566272932497384), sinovac (0.4762729721904365), suci (0.8634345960912986), halal (0.5720637913580648), dan ncovid (0.543713657254659). Hasil penelitian ini masih memerlukan pembobotan n-gram dengan L1 atau L2 Normalization agar dapat digunakan sebagai data train dan data test pada proses analisa selanjutnya.