Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi Covid 19 Menggunakan Algortima NaÃ¯ve Bayes Classifier - MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin; Rahayu, Sri; Faharani, Fenthy (Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 2022)
Coronavirus Disease-19 (COVID-19) merupakan ancaman kesehatan masyarakat yang kemudian ditetapkan oleh Organisasi Kesehatan Dunia sebagai pandemi karena telah menyebar di 199 negara di seluruh dunia. Jumlah kasus positif COVID-19 di seluruh dunia pada tahun 2021 mencapai 237.655.302 juta kasus dan jumlah kasus positif COVID-19 di Indonesia saja mencapai 4.229.813 juta kasus. Salah satu kebijakan pemerintah Indonesia dalam menangani COVID-19 adalah dengan melakukan vaksinasi. Namun, kebijakan ini mengundang banyak pihak dari masyarakat untuk memberikan pendapatnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap tindakan vaksinasi yang dilakukan pemerintah untuk mengatasi virus covid-19. Dengan tindakan vaksinasi yang dilakukan, apakah ada komentar yang lebih positif, negatif, atau netral? Data dalam penelitian ini adalah data komentar publik di media sosial Twitter. Pengumpulan data dilakukan dengan bantuan software RStudio dan juga website kaggle. Data yang digunakan adalah dalam bahasa Indonesia dengan total 102.933 data. Data tersebut akan diklasifikasikan menggunakan metode NaÃ¯ve bayes classifier. Data tersebut akan melalui tahap preprocessing sebelum proses klasifikasi data. Tahapan preprocessing meliputi proses Cleansing, Case Folding, Remove Character, Remove Duplicate, Translate, Normalization Word, Stemming, Stopword. Hasil penelitian ini menunjukkan sentimen positif sebanyak 66,45% dari 21.356 komentar, sentimen negatif sebanyak 25,21%, sedangkan sentimen netral sebanyak 8,34%.