Klasifikasi Respons Terhadap Vaksinasi Covid-19 Berdasarkan Tweets Menggunakan Attention-Based Long Short Term Memory - Diva Zannuba; Bandung Arry Sanjoyo; Muhammad Luthfi Shahab (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2022)
Media sosial memudahkan masyarakat dalam mendapatkan informasi dan menuangkan pendapat, saran atau kritiknya dalam peristiwa tertentu. Vaksinasi virus COVID-19 di Indonesia yang sedang hangat diperbicangkan dan mendapatkan beragam respons dari masyarakat baik pro maupun kontra, dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis terhadap respons tersebut. Untuk mendukung analisis tersebut, dilakukan klasifikasi respons dari masyarakat Indonesia terhadap vaksinasi COVID-19 menjadi tiga kelas yaitu negatif, netral, dan positif. Untuk proses klasifikasi respons tersebut, diimplementasikan metode Attentional-based Long Short Term Memory atau A-LSTM. Disisi lain, penelitian ini juga mengimplementasikan Bidirectional Encoder Representation Transformer (BERT) sebagai metode pada proses tokenisasi untuk memperoleh representasi fitur dari data Tweet sehingga membantu proses pelatihan A-LSTM. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan dataset Tweets Bahasa Indonesia dari media sosial Twitter dimulai dari diangkatnya isu vaksinasi COVID-19 di Indonesia. Hasil dari metode ini menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi sebesar 82%.