ANALISIS SENTIMEN PADA SOSIAL MEDIA TENTANG IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PSE KOMINFO MENGGUNAKAN ALGORITME LEXICON BASED

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang memungkinkan penggunanya untuk bebas membuat tweet apa yang sedang terjadi, termasuk kritik dan masukkan bagi instansi pemerintah. Masyarakat di media sosial banyak yang menjukkan reaksi terhadap kebijakan PSE Kominfo dengan menuliskan opini pada twitter. Opini yang ada pada twitter dapat diambil informasi unik yang dapat menjadi masukkan bagi pemerintah dan bagi pengguna twitter lain. Pemanfaatan algoritme Lexicon Based dapat memberikan hasil klasifikasi pada tweet berbahasa Indonesia berupa sentimen positif, negatif atau netral. Data diambil menggunakan library Twint didapatkan data sebanyak 3300 tweet, kemudian dilakukan preprocessing data (stemming, stopword, removing duplicate tweets) selanjutnya dihitung polatitas tweet menggunakan metode Lexicon Based. Hasil penelitian didapatkan opini masyarakat dengan sentimen negatif sebesar 80,1%, sehingga dapat disimpulkan bahwa opini masyarakat di twitter yang masih negatif atau kontra dengan implementasi kebijakan PSE.