Sentimen Analisis Terkait “Lockdown” pada Sosial Media Twitter

Abstract

Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Salah satu antisipasi yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pada penelitian ini, akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasilnya yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah lebih dari 80%.