Pada awal tahun 2020 tercatat pertama kali kematian akibat virus COVID-19 di China [3]. Disusul oleh
WHO yang kemudian menyatakan bahwa virus COVID-19 mengakibatkan pandemi. Berbagai upaya
dilakukan untuk meminimalisir penularan COVID-19 seperti pysical distancing dan pembatasan sosial
berskala besar. Namun ternyata hal ini mengakibatkan perekonomian melumpuh, banyak pabrik atau
toko usaha tutup sehingga menghilangkan mata pencaharian banyak orang. Vaksin mungkin menjadi

solusi, berbagai Komunitas Penelitian Internasional telah melakukan penelitian tentang vaksin COVID-
19. Pada awal tahun 2021 Vaksin Sinovac dari China telah sampai di Indonesia dan dinyatakan uji Klinis

BPOM, namun ternyata keberadaan vaksin masih menimbulkan pro dan kontra, ada yang menyikapi
dengan baik dan juga tidak. Untuk itu akan dilakukan analisis sentiment vaksin COVID-19 dengan
mengambil data dari Twitter, kemudian di klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine.
Data penelitian merupakan data non-linear sehingga memerlukan ruang kernel untuk proses text
mining, sedangkan belum ada penelitian spesifik mengenai kernel apa yang baik digunakan untuk
sentiment analisis, sehingga akan dilakukan pengujian untuk mencari kernel terbaik diantara kernel
linear, sigmoid, polynomial, dan RBF. Hasilnya adalah kernel sigmoid dan linear memiliki nilai akurasi
lebih baik yaitu 0,87 dibandingkan RBF dan polynomial yaitu 0,86.