Implementasi Algoritma K-Means Pada Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Dalam Penanganan Karantina di Indonesia Selama Pandemi

Penyakit Coronavirus Diseases 2019 (COVID-19) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus baru yang belum teridentifkasi sebelumnya pada manusia. Terjadinya pandemi Virus Corona (COVID-19) yang terjadi di dunia, berdampak pada memberlakukan karantina bagi setiap orang yang telah melakukan perjalanan lebih dari 2×24 jam. Karantina berfungsi untuk membatasi interaksi orang sehat dan yang terpapar COVID-19, selain itu juga untuk mengurangi penyebaran COVID-19 yang terjadi di Indonesia. Berdasarkan hal tersebut diusulkan solusi untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap Kebijakan Pemerintah Dalam Penanggulangan Karantina menggunkan Algoritma K-Means untuk membantu melihat sentimen masyarakat terhadap Kebijakan Pemerintah Dalam Penanggulangan Karantina. Hasil dari penelitian ini dari evaluasi sum of squere Error (SSE), dengan total 89.7% yang didapat dari perhitungan pada tahap TF-IDF dan clustering K-Means. Hasil yang didapat setelah evaluasi shihouette dengan cluster SSE terdapat nilai sebesar 98.3%.
Kata Kunci: Covid-19, Karantina, K-Means, SSE, Text Mining