PERANCANGAN KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET MENGENAI COVID-19 PADA TWITTER DI INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL

Abstract

Sejak awal tahun 2020, dunia dikejutkan dengan pandemi Covid-19, Virus Corona terus menyebar, hingga pada tanggal 19 Oktober 2020 Indonesia ditetapkan sebagai negara nomor satu dengan tingkat kematian tertinggi se-Asia Tenggara, Salah satu kebijakan yang ditempuh pemerintah dengan pemberian vaksinasi kepada seluruh masyarakat. Indonesia  secara gratis. Masyarakat mulai memperbincangkan opini mereka mengenai  PPKM di twitter secara masif. Kemudian opini-opini tersebut yang dimanfaatkan untuk mengetahui sentimen dari masyarakat. Ragam pendapat mengenai vaksinasi ini dimedia sosial twitter mengenai kewajiban vaksinasi terjadi perbedaan pendapat, baik yang setuju maupun yang tidak setuju akan berpengaruh bagi program-program penanganan pandemi corona virus maupun pemulihan ekonominya. Penelitian ini akan mengklasifikasi pendapat pengguna twitter dalam penggunaaan vaksinasi dan akan dibangun dalam sebuah perancangan sistem yang berbasis web, dengan  kombinasi penggunaan  metode Vector Space Model. Tujuan dari penelitian ini  membangun  sistem  untuk  mengklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif mengenai vaksin Covid-19 dengan metode Vector Space Model. Klasifikasi  terhadap  twitter  secara  langsung  mengenai  Covid-19,  dapat diimplemantasikan dengan hasil tweet yang memperlihatkan nilai positif dengan 51.6%. Sistem dapat menjadikan program ini digunakan untuk melakukan klasifikasi dan menganalisa penentuan terhadap data tweet   pada tahun berjalan