Analisis Sentimen Vaksin COVID-19 di Twitter Menggunakan Algoritma Neural Network - Abidin, Muhammad Zainul; Ardiantoro, Luki (Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia, 2024)
Pandemi COVID-19 telah mendorong penggunaan media sosial seperti Twitter untuk menyebarkan informasi dan opini terkait vaksin dan vaksinasi. Hal ini tidak lepas dari berbagai motivasi yang melatarbelakangi, politik, ekonomi, sosial, dll. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap tweet tentang vaksin COVID-19 menjadi penting untuk memahami persepsi publik dan potensi terjadinya informasi yang salah. Penelitian ini menggunakan algoritma neural network untuk analisis sentimen vaksin COVID-19 di Twitter. Algoritma ini dipilih karena mampu mencapai akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral, bahkan untuk tweet yang panjang dan kompleks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen menggunakan neural network dapat menjadi alat yang berharga untuk memahami opini publik tentang vaksin COVID-19 di Twitter. Akurasi algoritma neural network untuk analisis sentimen vaksin COVID-19 di Twitter ditemukan sebesar 92,5% dimana mengklasifikasikan sentimen 92,5% dari tweet yang ada di dataset dengan benar. Ini adalah tingkat akurasi yang tinggi, dan ini menunjukkan bahwa algoritma ini dapat digunakan secara andal untuk memahami persepsi publik tentang vaksin COVID-19.