Analisis Sentimen Varian Covid 19 Di Twitter Dengan Algoritma Naïve Bayes

Analisis sentimen varian covid 19 dengan algoritma naive bayes

Abstract

Pandemi covid 19 telah berlangsung sekitar 3 tahun lamanya, hingga kini telah merenggut korban setidaknya 401 juta orang diseluruh dunia serta menyebabkan pukulan bagi ekonomi bagi dunia. Sampai saat ini telah terjadi dua kali puncak kasus harian yang sangat buruk sampai bisa dikatakan sebagai episentrum covid 19 saat varian Delta menyerang. Kini, varian baru telah muncul yaitu varian Omicron yang telah terdeteksi di 77 negara menurut world health organization (WHO). Pandemi Covid 19 ini juga merubah cara masyarakat untuk bersosialisasi, dengan penerapan social distancing dan penerapan lockdown membuat masyarakat menggunakan media sosial sebagai wadah untuk bersosialisasi. Media sosial dipilih sebagai wadah untuk mencurahkan keresahan masyarakat terhadap munculnya varian covid 19. Terdapat banyak sekali aspirasi, opini ataupun kritik  mengenai berbagai varian covid 19 dimedia sosial. Twitter adalah salah satu  media sosial yang sering digunakan masyarakat untuk mengutarakan aspirasi, kritik ataupun membuat sensasi. Banyak sekali opini yang beredar di twitter salah satunya opini mengenai munculnya varian covid 19 yang berasal dari berbagai kalangan. Algoritma Naïve Bayes dipilih  untuk mengklasifikasi data untuk mendapatkan suatu informasi  Berdasarkan hal tersebut maka penulis mencoba melakukan peneliatian mengenai opini masyarakan tentang varian covid 19 di twitter Berdasarkan  dari analisis yang telah dilakukan, diketahui bahwa sentimen masyarakat untuk varian delta  yaitu 282 negatif, 126 netral dan 92 positif. Sedangkan untuk varian omicron yaitu 174 negatif, 244 netral dan 82 positif. Dengan tingkat nilai akurasi yang didapat yaitu  sebesar 97% untuk varian delta dan 94% untuk varian omicron.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Varian Covid 19, Naïve Bayes, Twitter