Jurnal Sains dan Teknologi https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek <div style="text-align: justify;"> <div style="background: #f7f7f7; border-bottom: none; border-left: 6px solid #de2d0f; border-right: none; border-top: none; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.5) 0px 5px 8px -6px; color: #333333; padding: 0.875rem 1.5rem 0.875rem 0.875rem !important;"> <p align="justify"><strong style="text-align: justify;">Jurnal Sains dan Teknologi</strong><span style="text-align: justify;"> adalah jurnal yang diterbitkan oleh <strong>CV. Utility Project Solution (UPS)</strong> dengan Nomor </span><strong style="text-align: justify;">ISSN 2714-8661 (Online - Elektronik)</strong><span style="text-align: justify;"> dengan Nomor SK ISSN </span><strong style="text-align: justify;">:0005.27148661/JI.3.1/SK.ISSN/2019.11</strong><span style="text-align: justify;"> yang bertujuan untuk mewadahi penelitian di bidang Sains dan Teknologi. </span><strong style="text-align: justify;">Jurnal Sains dan Teknologi merupakan</strong><span style="text-align: justify;"> wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis dibidang Sains dan Teknologi komputer, </span><strong style="text-align: justify;">Jurnal Sains dan Teknologi</strong><span style="text-align: justify;"> terbit 2 kali dalam satu tahun yaitu di bulan </span><strong style="text-align: justify;">Maret</strong><span style="text-align: justify;"> dan </span><strong style="text-align: justify;">September</strong><span style="text-align: justify;">. Pengiriman artikel tidak dipungut biaya, kemudian artikel yang diterima akan diterbitkan secara online dan dapat diakses secara gratis.</span></p> </div> </div> CV. Utility Project Solution en-US Jurnal Sains dan Teknologi 2714-8661 Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Vaksin Booster Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearst Neighbor https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/view/335 <p>Wabah penyakit pandemi Covid-19 kependekan dari corona virus disease-19 yang melanda di seluruh dunia salah satunya Indonesia dengan jumlah kasus yang tidak sedikit. Dampak dengan banyak masyarakat yang terinfeksi Covid-19 membuat pemerintah mengambil langkah mengurangi penyebaran Covid-19 di Indonesia salah satunya pemberian vaksinasi. Setelah pemberian vaksinasi dosis satu dan dosis dua yang telah banyak dilakukan masyarakat, Kementrian Kesehatan menerbitkan surat edaran tentang Vaksinasi COVID-19 Dosis Lanjutan (Booster). Pelaksanaan vaksin booster menimbulkan berbagai macam pendapat pro dan kontra di masyarakat yang banyak ditemukan di media sosial salah satunya twitter. Berdasarkan permasalahan tersebut maka peneliti menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor untuk analisis sentimen pengguna twitter terhadap vaksin booster. Pengelompokan data sebanyak 1000 data yang didapat dari twitter dengan metode Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor. Hasil akurasi yang didapatkan sebesar 90.19% dengan metode Naïve Bayes dan hasil akurasi sebesar 82.89% dengan metode K-Nearst Neighbor (K-NN). Nilai precision yang didapatkan dengan metode Naïve Bayes yaitu 95.23% untuk pred.positif lebih tinggi dibandingan pred.negatif yaitu 86.16%.</p> Alifia Septi Rizqiah Abdul Rahman Kadafi Copyright (c) 2022 Alifia Septi Rizqiah, Abdul Rahman Kadafi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-09-30 2022-09-30 4 1 1 5 10.55338/saintek.v4i1.335