Analisis Respon Publik Terhadap Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional Melalui Data Twitter 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Respon Publik Terhadap Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional Melalui Data Twitter Nadiah „Ainayya Sholihah ( 221709878 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D. ( WHO ) Ringkasan—World Health Organization telah menetapkan bahwa COVID-19 merupakan pandemi yang telah menyebar ke seluruh dunia dan menyebabkan berbagai masalah diberbagai bidang [ 1 ] . Di Indonesia , kebijakan PP 23 / 2020 tentang Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) ditetapkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah dibidang ekonomi. Selanjutnya dilakukan analisis respon publik sebagai bahan penyempurnaan kebijakan tersebut. Hasilnya yaitu dari data hasil scraping twitter diketahui bahwa respon publik tinggi hanya pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut , lalu pada tanggal-tanggal selanjutnya jumlah tweet cenderung konstan. Selanjutnya , dilakukan analisis sentimen dengan Multinomial NBC. Hasilnya menunjukan bahwa tweet mengenai Program PEN didominasi oleh opini netral. Kemudian , diperoleh empat topik yang diperoleh dari topic modelling yang menjadi tren percakapan di twitter mengenai Program PEN yaitu tweet berupa laporan penyerahan bantuan di daerah , Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan laporan pelaksanaan padat karya mangrove , dan tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN. ekonomi , Kata Kunci— twitter , program PEN , analisis sentimen , topic modelling. I. LATAR BELAKANG Febrio Kacaribu dalam Media Briefing mengenai Program Pemulihan Ekonomi Nasional , menjelaskan bahwa pandemi COVID-19 memberikan efek domino pada aspek kesehatan , sosial , ekonomi , dan keuangan [ 2 ] . Dari aspek-aspek tersebut , yang memiliki urgensi paling besar yaitu bidang ekonomi. Hal ini ditandai dengan keterangan para pengamat ekonomi dan Lembaga Internasional ( IMF , Bank Dunia , OECD ) memprediksi bahwa Indonesia mengalami resesi ringan ( mild recession ) karena kontraksi ekonomi yang diperkirakan “hanya” sekitar minus 3 % - 0 % dan tidak akan berlangsung lama , yaitu sekitar 2 triwulan [ 3 ] . Urgensi pada bidang ekonomi juga terlihat dari perubahan arah perekonomian secara drastis sejak kemunculan pandemi COVID-19. Gambar 1 adalah Berita Resmi Statistik ( BRS ) No. 39 / 05 / Th.XXIII yang keluar pada tanggal 5 Mei 2020. BRS tersebut menyebutkan bahwa Ekonomi Indonesia triwulan I-2020 terhadap triwulan I-2019 mengalami kontraksi pertumbuhan sebesar 2,97 persen ( y-on-y ) [ 2 ] . Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan I-2020 pemerintah pada Maka untuk meredam dampak negatif dari pandemi COVID-19 , tanggal 11 Mei 2020 memutuskan untuk menetapkan Peraturan Pemerintah ( PP ) Nomor 23 Tahun 2020 tentang Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional dalam Rangka Mendukung Kebijakan Keuangan Negara Untuk Penanganan Pandemi Corona Virus Disease 2019 ( COVID-19 ) dan Menghadapi Ancaman yang Membahayakan Perekonomian Nasional dan / atau Stabilitas Sistem Keuangan Serta Penyelamatan dilakukan Ekonomi Nasional. Kemudian , implementasi PEN diharapkan terjadi pemulihan ekonomi pada kuartal III , selanjutnya pada kuartal IV ekonomi nasional bertumbuh positif. Sehingga pada tahun 2021 ekonomi nasional akan mengalami recovery secara siginifkan [ 3 ] . setelah terhadap kebijakan Untuk mendukung supaya pelaksanaan Program PEN berjalan lancar , diperlukan analisis respon publik mengenai kebijakan tersebut. Hal ini dilakukan untuk melihat apakah pelaksanaanya sudah tepat sasaran atau malah sebaliknya. Kemudian untuk mendapatkan gambaran bagaimana respon publik tersebut , dilakukan analisis deskriptif. Analisis ini berguna untuk mengetahui gambaran umum mengenai seberapa sering para pengguna twitter tersebut membahas atau berdiskusi mengenai kebijakan dengan melihat frekuensi tweet perhari pada topik Program PEN. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen yang berguna untuk mengetahui kecenderungan opini masyarakat , apakah cenderung positif , negatif , atau netral [ 4 ] . Terakhir adalah topic modelling atau pembentukan topik. Analisis tersebut bertujuan untuk mengetahui topik-topik apa saja yang sering dibahas di twitter terkait dengan kebijakan PEN yang baru diluncurkan. Tentu saja topik-topik tersebut harus terkait mengenai Program PEN untuk mengetahui bagaimana respon masyarakat terhadap peluncuran program ini. Dengan analisis tersebut diharap dapat digunakan untuk melihat apakah ada 1 / 7 keluhan atau hal-hal yang bisa digunakan untuk memperbaiki kebijakan tersebut agar dapat tercapai tujuan penetapan PP 23 / 2020 mengenai Pelaksanaan Program PEN. II. TUJUAN PENELITIAN Berikut merupakan informasi mengenai tujuan dari penelitian ini yaitu respon publik pada mendapatkan kebijakan Pelaksanaan Program PEN yang selanjutnya dapat digunakan sebagai acuan pemerintah dalam menyempurnakan kebijakan tersebut. 1. Melakukan analisis deskriptif data twitter mengenai Program PEN. 2. Menganalisis bagaimana respon publik terhadap Program PEN dengan melakukan analisis sentimen. 3. Melakukan pemodelan topik respon publik untuk mengetahui tren percakapan mengenai Program PEN. III. PENELITIAN TERKAIT S. Mujilahwati [ 5 ] menjelaskan twitter mengandung banyak tipe data dan gaya bahasa , maka perlu penanganan khusus berupa preprocessing data. Proses ini penting agar dapat memperoleh hasil analisis yang optimal. Pada penelitian R. Sistem , Y. Sahria , and D. H. Fudholi [ 6 ] dilakukan topic modelling dengan metode topic modelling LDA ( Latent Dirichlet Allocation ) , setelah dilakukan pengujian diperoleh hasil bahwa 94,1 % mengatakan sangat baik dan 5,9 % mengatakan baik. Tujuan dilakukan topic modelling yaitu untuk mengetahui bagaimana tren penelitian di penelitian kesehatan. A. Annisa Raudya Wibowo , Nuke Nidya , Aisyah Firdausi Rahma [ 7 ] menjelaskan bahwa dimasa pandemi COVID-19 , berbagai kebijakan mulai dimunculkan dan sangat dapat memacu cuitan para pengguna sosial media khususnya twitter. Pada penelitian A. Yulianto , A. Herdiani , and I. L. Sardi [ 8 ] metode Multinomial Naive Bayes Classifier dipilih karena memiliki rata-rata akurasi yang cukup tinggi antara 85 % -90 % untuk klasifikasi sentimen teks dengan data tweet. Maka , metode yang digunakan pada penelitian saya adalah Multinomial Naive Bayes Classifier. Menurut S. P. Brilianti [ 9 ] Dataset yang tidak seimbang , mengakibatkan pengukurannya semu , artinya tingginya akurasi yang dicapai sebenarnya tidak mewakili nilai data yang sebenarnya. Maka , perlu dilakukan resampling pada data yang tidak seimbang , sehingga kita dapat melakukan peningkatan performa ( tuning ) untuk mendapatkan model optimal [ 9 ] . IV. METODE PENELITIAN Berikut merupakan langkah-langkah untuk mencapai tujuan penelitian. 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data untuk penelitian ini dilakukan tweet pada web dengan cara pemanfaatan data www.twitter.com. dengan melakukan web scraping melalui library twint . Periode pengumpulan data yaitu tanggal 11 Mei 2020 sampai dengan 31 Desember 2020. dikumpulkan Tweet Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Pemilihan Kata Kunci Kata kunci untuk scraping dipilih menurut empat program prioritas Satgas Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) saat pandemi COVID-19 yaitu perlindungan sosial , UMKM , padat karya , serta pembiayaan perusahaan [ 10 ] . Dari empat kategori yang ada , hanya tiga kategori yang dipakai , hal tersebut karena kategori ke empat yaitu pembiayaan perusahaan memiliki jumlah tweet yang sangat sedikit saat di scraping , sebab kebijakan ini tidak langsung ditujukan ke masyarakat. Berikut daftar kata kunci yang digunakan untuk scraping data twitter. Kategori 1 2 3 TABEL I KATA KUNCI UNTUK SCRAPING Kata kunci Kartu sembako , bansos pkh , bansos jabodetabek , bansos non-jabodetabek , blt dana desa Dana umkm , subsidi bunga Program pkt , padat karya transportasi , program pugar , padat karya ICRG , padat karya terumbuk karang , padat karya mangrove , padat karya pertanian. tweet-tweet Karena kata kunci „dana umkm‟ pada kategori kedua tidak masih men-scraping berhubungan dengan Program PEN , maka dilakukan penghapusan kata kunci.. Berikut merupakan daftar kata kunci yang digunakan untuk menghapus tweet hasil scraping yang tidak berhubungan dengan Program PEN ( Tabel II ) . yang TABEL II KATA KUNCI YANG DIHAPUS Kata kunci wallet pertamina RUU Ciptaker join sm Dana Contoh tweet @ danawallet Wihh banyak nih sobi gue yg pada punya UMKM , kayanya harus biar pembayarannya lebih gampang terus bisnis lancar jaya # Pertamina- Menyambut acara SMEXPO2020 , ada info soal 27 tahun Pertamina udah salurkan dana Rp 35 triliun untuk bantu UMKM , ini sih wow banget. Pertamina nyata hadir utk masyarakat https : / / t.co / nahscS6ieR RUU Ciptaker Pasal 102 , Pemerintah Mengalokasikan Penggunaan Dana Alokasi Khusus Untuk Mendanai Dan Kegiatan Pengembangan UMKM https : / / t.co / ZGR3sbUtqN Pemberdayaan Indonesia 3. Preprocessing Data :  Cleaning : melakukan case folding , menghapus angka , menghapus hashtag , menghapus username , menghapus URL , menghapus RT , menghapus emoji , menghapus karakter non-ASCII , serta menghapus tanda baca. [ 5 ] . 2 / 7  Tokenizing : menguraikan setiap kalimat yang   adapada data menjadi per kata [ 11 ] . Stemming : mentransformasi kata berimbuhan menjadi kata dasar [ 11 ] . Stopword removing : menghapus kata-kata yang sering keluar dan di anggap tidak penting [ 5 ] .  Convert Word : untuk memperbaiki penggunaan slang word atau bahasa gaul mengakibatkan penggunaan Bahasa Indonesia menjadi tidak baku [ 5 ] . tahap Berikut preprocessing data pada salah satu tweet hasil scraping ( Tabel III ) . implementasi contoh adalah Keterangan Sebelum Setelah TABEL III PREPROCESSING DATA Contoh tweet Sumpah ya tetangga w banyak yg dapet bansos , PKH , even pegawai swasta pada dapet duit juga perbulan 600rb apa brp gt itukan dikali jutaan orang tuh jd berapa triliun malih itu bantuan doang lohðŸ¥ºðŸ¥º belum biaya a b c d e f g : ( miris bgt tweet kaya gitu malah rame banget sumpah iya tetangga w yang dapat bansos pkh even pegawai swasta dapat uang bulan rb berapa begitu itu kali juta orang itu jadi triliun malih bantu saja loh biaya a b c di e f g miris banget tweet kaya begitu ramai banget 4. Analisis Deskriptif atau memprediksi pengguna Melakukan klasifikasi akun twitter dengan variable user_id menggunakan library m3inference. Libray ini mampu twitter menjadi human-status organization-status. Dengan tersebut diharapkan , library mengimplementasikan tweet-tweet yang akan dianalisis lebih representatif denganmenggunakan tweet-tweet dari akun berstatus manusia atau yang selanjutnya disebut dengan akun pribadi. . Selanjutnya , data yang hanya berisikan tweet dari tahap preprocessing dideskripsikan melalui visualisasi data berupa time series frekuensi tweet , diagram batang tweet mengenai terbanyak. 5. Analisis Sentimen lima username dengan akun pribadi yang telah melalui jumlah Dengan menggunakan tehnik klasifikasi semi- supervised learning , data tweet diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes Classifier. Model dibangun dengan menerapkan 5-fold cross validation. Tahapan klasifikasi : 1. Melakukan manual labelling pada tweet dari user_id dengan peluang human-status sama dengan 1. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Membagi data mejadi dua , yaitu data pseudo dengan bobot 25 % dan data unlabel dengan bobot 75 % . 3. Membuat Model 1 menggunakan data manual labelling , yang selanjutnya digunakan untuk memprediksi data pseudo. 4. Membuat Model 2 menggunakan gabungan data manual labelling dan data pseudo , yang selanjutnya digunakan untuk memprediksi data unlabel. Evaluasi performansi merupakan parameter yang berguna untuk mengukur performa dari model yang telah dibangun seberapa akurat model sistem yang telah dibangun tersebut [ 8 ] . Parameter yang digunakan untuk mengukur performansi diantaranya : - Precision adalah perbandingan jumlah data relevan yang ditemukan terhadap jumlah data yang ditemukan [ 4 ] . - Recall adalah perbandingan jumlah materi relevan yang ditemukan terhadap jumlah materi yang relevan [ 4 ] . - F1-score adalah parameter tunggal ukuran retrieval yang menggabungkan keberhasilan recall dan precision [ 4 ] . - Accuracy adalah persentase dari total sentimen yang benar dikenali [ 4 ] . 5. Topic Modelling Menggunakan topic modelling LDA ( Latent dapat Dirichlet Allocation ) . Pemodelan mengambarkan makna dari dokumen secara semantik yang tersembunyi dalam teks yang jumlahnya besar dan dapat menemukan informasi dari data teks yang tidak tersetruktur [ 6 ] . Menurut Blei [ 12 ] Gambar 2 merupakan bentuk dari representasi model LDA. topik Gambar 2. Representasi Model LDA V. KERANGKA PIKIR 2 Munculnya Bagian Kerangka pikir dalam penelitian ini dapat dilihat pandemi COVID-19 , pada Gambar menyebabkan kelumpuhan ekonomi diseluruh dunia , apalagi bagi negara-negara berkembang seperti Indonesia. Sebagai upaya pemulihan , pemerintah akhirnya menetapkan PP 23 / 2020 tentang pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional. Demi menjamin kelancaran pelaksanaan kebijakan tersebut , maka perlu untuk melakukan analisis respon publik. Dengan mengetahui bagaimana respon publik terhadap lebih mudah kebijakan baru , maka pemerintah akan tercapainya melakukan penyempurnaan untuk menjamin tujuan pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional. Dengan adanya kebijakan social distancing , tentu tidak memungkinkan melakukan pengumpulan data dengan cara 3 / 7 konvensional seperti wawancara. Maka penggunaan Big Data berupa data media sosial twitter akan sangat memudahkan proses pengumpulan data serta proses analisis yang dilakukan kapan saja dimana saja. selanjutnya publik sudah tidak terlalu antusias lagi dalam merespon kebijakan tersebut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 5. Time series frekuensi tweet Gambar 6. Username dengan jumlah tweet terbanyak Diagram batang pada Gambar 6 memperlihatkan lima username dengan jumlah tweet terbanyak. Jika dilihat dari nama username tersebut , menunjukan bahwa tweet-tweet tersebut sudah terdiri dari akun-akun pribadi. 2. Analisis Sentimen Dari 1488 tweet yang terlah dilakukan manual labelling , terdapat 891 tweet berlabel netral ( label : 0 ) , 363 tweet berlabel negatif ( label : 1 ) , dan 234 tweet berlabel positif ( label : 2 ) . Gambar 3. Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Berikut merupakan penjelasan hasil dan pembahasan pada penelitian 1. Analisis Deskriptif Scraping data twitter menggunakan twint memperoleh 27264 baris. Selanjutnya dilakukan klasifikasi user_id menggunakan library m3inference yang menghasilkan 6677 akun pribadi dan 3368 akun organisasi. Gambar 4 merupakan visualisasi jumlah tweet hasil klasifikasi. library Gambar 4. Jumlah tweet hasil filter akun Dari Gambar 5 dapat dilihat bahwa banyak tweet mengenai Program PEN memilki titik puncak yaitu sebanyak 520 tweet mengenai Program PEN , titik puncak berada pada tanggal 11 Mei 2020. Kemudian tweet menurun drastis pada tanggal 12 Mei 2020 menjadi 154 tweet saja. serta pada tanggal-tanggal selanjutnya jumlahnya cenderung konstan. Hal tersebut menunjukan bahwa respon publik hanya tinggi saat ditetapkannya PP 23 / 2021 mengenai Pelaksanaan tanggal 11 Mei 2020 , dan Program PEN yaitu pada Gambar 7. Jumlah tweet per label imbalance data Dari Gambar 7 terlihat bahwa tweet yang berlabel netral jumlahnya jauh lebih banyak dari kedua label lainnya. Selanjutnya untuk mengatasi tersebut , teknik oversampling menggunakan SMOTE dilakukan ( Synthetic Minority Over-sampling Technique ) . SMOTE merupakan metode pembangkitan data minoritas sebanyak data mayoritas [ 13 ] . Kemudian membangun Model 1 berdasarkan data manual labelling dengan algoritma Multinomial NBC yang diterapkan 5-fold cross validation menghasilkan rata-rata akurasi 70 % dan evaluasi performansi di ( Tabel V ) . 4 / 7 TABEL IV PERBANDINGAN RATA-RATA AKURASI Model Akurasi Model 1 Model 2 0.70 0.83 TABEL V RATA-RATA EVALUASI PERFORMANSI Model 1 Model 2 Precision 0.74 0.54 Recall 0.49 0.38 F1-score 0.49 0.38 Setelah menggabungkan hasil prediksi data pseudo dan data manual labelling , diketahui bahwa data imbalance lagi. Maka setelah dilakukan oversampling menggunakan SMOTE , dibentuk Model 2 dengan rata-rata akurasi naik menjadi 83 % dan memiliki evaluasi performansi di ( Tabel V ) . Gambar 8 merupakan hasil analisis sentimen yang menghasilkan 13318 label netral , 779 label negatif , dan 246 label positif. Gambar 8. Jumlah tweet per label Dari Gambar 8 , terlihat bahwa respon masyarakat mengenai Pelaksanaan Program PEN didominasi oleh opini netral. Berdasarkan Gambar 11 , terlihat bahwa tweet netral biasanya berisi tweet berupa kutipan berita atau laporan penyaluran bantuan kepada masyarakat yang terlihat dari kata „salur blt‟ , ‟langsung tunai‟ , dst. Selanjutnya , tweet opini negatif , dilihat dari Gambar 9 berisi keluhan masyarakat mengenai pelaksanaan kebijakan ini yang ditunjukkan dengan kata „korupsi‟ , „cair‟ , „mohon‟ , dst. Terakhir , opini positif dengan berisi tweet yang mengungkapkan rasa syukur dan konfirmasi bahwa pengguna twitter sudah mendapatkan bantuan yang ditunjukkan pada Gambar 10 dengan kata „alhamdulillah‟ , „salur‟ , „terima‟ , „manfaat‟ , dst. Gambar 9. Word cloud tweet berlabel negatif Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar10. Word cloud tweet berlabel positif Gambar 11. Word cloud tweet berlabel netral 3. Topic Modelling Dalam melakukan topic modelling menggunakan library yang disediakan oleh python yaitu LDA. Langkah pertama yaitu mencari nilai koherensi untuk mengetahui seberapa banyak topik yang harus dibentuk dengan membandingkan nilai koherensinya. Nomor dengan nilai koherensi terbesar akan menjadi banyak topik yang akan dimodelkan. Gambar 12. Grafik garis nilai koherensi Gambar 13. Nilai koherensi pada setiap topik Pada Gambar 12 terlihat bahwa empat topik merupakan jumlah topik dengan nilai koherensi tertinggi. Hal tersebut diperjelas pada Gambar 13 , yang menunjukkan empat kluster / topik memiliki nilai koherensi tertinggi yaitu 0,520104. topic modelling sebanyak empat Kemudian dilakukan kluster / topik dengan hasil output pada ( Tabel VI ) . TABEL VI OUTPUT TOPIC MODELLING DAN TOPIK YANG TERBENTUK Topik / Kluster 10 kata dengan frekuensi terbanyak dalam kluster Topik 1 ( Laporan tahap , kecamatan , dd , serah , 5 / 7 penyerahan bantuan di daerah ) Topik 2 ( Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan ekonomi ) Topik 3 ( Laporan pelaksanaan padat karya mangrove ) Topik 4 ( tweet yang tidak berhubungan dengan program PEN ) kabupaten , tppikemendesapdtt_tppsumbar , langsung , nagari , z bagi , umkm , padat_karya , bunga , subsidi , program , pulih_ekonomi , perintah , kredit , yang , usaha tanam_mangrove , tanam , mangrove , padat_karya , kabupaten , kecamatan , lebih_baik , masyarakat , bltdanadesa , pati tppijawatimur_diri , pkt , bltddberkah , w , tppikemendesapdtt_tppsumateraba rat , malu , bltdanadesa , program , to , i Dari output pada ( Tabel VI ) berupa 10 kata dengan frekuensi terbanyak dalam kluster , maka terbentuk empat kluster / topik yang dimodelkan berdasarkan dari masing- terklusterisasi pada masing kumpulan kata yang sudah masing-masing topik ( Tabel VI ) . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada Gambar 14 menunjukan hasil visualisasi menggunakan library pyLDAvis yang akan memperlihatkan apakah topik-topik yang sudah terbentuk akan saling berkaitan atau tidak. Dilihat dari gambar di atas dari keempat model topik model topik yang terbentuk sudah tidak saling berkaitan , kecuali pada model 2 dan 4 yang saling beririsan. Dari Tabel VI terlihat bahwa topik 4 berisi tweet-tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN , namun ada kata kunci „pkt‟ , „bltddberkah‟ , dan „bltdanadesa‟ yang membuat model topik ini beririsan dengan topik 2.. Selanjutnya , terlihat bahwa model topik 1 dan 3 sudah saling berjauhan yang meandakan bahwa topik-topik tersebut tidak saling berkaitan. Pada Gambar 15 , memperlihatkan 30 kata yang paling menonjol. Pada visualisasi pyLDAvis akan menampilkan daftar kata yang menyusun masing-masing model topik saat pengguna melakukan select bubble yang ada pada Gambar 14. tersebut VII. PENUTUP Setelah melakukan analisis deskriptif , analisis sentimen , dan topic modelling , maka didapat beberpaa kesimpulan yaitu 1. Respon publik mengenai tweet Program PEN hanya tinggi pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut. Sedangkan pada tanggal-tanggal selanjutnya , jumlahnya tweet cenderung konstan. Lima username dengan terbanyak memiliki nama yang menunjukan bahwa mereka adalah akun pribadi. Gambar 14. Visualisasi topic modelling menggunakan pyLDAvis Bagian 1 Gambar 15. Visualisasi topic modelling menggunakan pyLDAvis Bagian 2. 2. Hasil analisis sentimen menunjukan bahwa tweet Program PEN didominasi oleh opini netral. Hal ini berarti , mayoritas pengguna twitter hanya menyerap informasi mengenai PEN melalui berita dan membuat tweet berupa progress pelaksanaan Program PEN. 3. Data tweet tentang Program PEN terdiri dari tiga topik menurut hasil skor koherensi topic modelling. Berikut merupakan empat topik yang dibentuk menggunakan metode ( Latent Dirichlet Allocation ) :  Topik 1 ( Laporan penyerahan bantuan di daerah )  Topik 2 ( Program PEN UMKM dan padat karya topic modelling LDA mendukung pemulihan ekonomi )  Topik 3 mangrove ) ( Laporan pelaksanaan padat karya  Topik 4 ( tweet yang tidak berhubungan dengan program PEN ) Peneliti menyarankan pemerintah untuk segera menyempurnakan kebijakan Pelaksanaan Program PEN. Hal tersebut karena banyak tweet dengan opini negatif yang menyebutkan bahwa bantuan yang diberikan belum tepat sasaran , yang ditandai dengan kata pada word cloud tweet berlabel negatif pada Gambar 9 seperti „korupsi‟ , „cair‟ , „mohon‟ , dst. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] [ 2 ] N. Mahera , “Krisis Ekonomi di Indonesia Disebabkan Oleh Pandemi COVID-19 , ” Www.Researchgate.Net , 2020. F. Kacaribu , “Media Briefing : Program Pemulihan Ekonomi Nasional , ” Kementeri. Keuang. , p. 23 , 2020 , [ Online ] . Available : https : / / www.kemenkeu.go.id / media / 15116 / media-briefing- kabkf.pdf. 6 / 7 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] E. U. Nainggolan , “Strategi Kebijakan Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) , ” Direktorat Jenderal Kekayaan Negara , 2020. https : / / www.djkn.kemenkeu.go.id / artikel / baca / 13287 / Strategi- Kebijakan-Pemulihan-Ekonomi-Nasional.html ( accessed Nov. 07 , 2020 ) . F. Ratnawati , “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter , ” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3 , no. 1 , p. 50 , 2018 , doi : 10.35314 / isi.v3i1.335. S. Mujilahwati , “Pre-Processing Text Mining Pada Data Twitter , ” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016 , no. Sentika , pp. 2089–9815 , 2016. R. Sistem , Y. Sahria , and D. H. Fudholi , “JURNAL RESTI Analisis Topik Penelitian Kesehatan di Indonesia Menggunakan Metode , ” J. Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1 , no. 10 , pp. 336–344 , 2021. A. Annisa Raudya Wibowo , Nuke Nidya , Aisyah Firdausi Rahma , “Analisis Sentimen Hashtag „Dirumahaja‟ Saat Pandemi Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Nlp , ” J. Inform. dan … , vol. 1 , no. 2 , pp. 343–353 , Available : http : / / jifosi.upnjatim.ac.id / index.php / jifosi / article / view / 239. A. Yulianto , A. Herdiani , and I. L. Sardi , “Klasifikasi Keberpihakan tweet menggunakan Multinomial Naïve Bayes ( Studi Kasus : Pemilihan Presiden 2019 ) , ” vol. 6 , no. 2 , pp. 9078–9085 , 2019. S. P. Brilianti , “Peningkatan Performa Analisis Sentimen Dengan Resampling dan Hyperparameter pada Ulasan Aplikasi BNI Mobile , ” doi : pp. 2018 , no. 10.30864 / eksplora.v9i2.333. H. A. Vizki , “Ini Empat Program Prioritas Pemulihan Ekonomi Nasional , ” 2020. https : / / republika.co.id / amp / qes69p467. A. Pandhu and W. Diki , “Analisa sentimen dan Klasifikasi Komentar Positif Pada Twitter dengan Naïve Bayes Classification , ” BRITech ( Jurnal Imiah Komputer , Sains dan Teknol. Terap. , vol. 1 , no. 2 , pp. 32–40 , 2020. D. M. Blei , A. Y. Ng , and M. T. Jordan , “Latent dirichlet allocation , ” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , no. July , 2002. R. Sistem , “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam , ” vol. 1 , no. 10 , 2021. September 140–153 , [ Online ] . 2020 , 2020 , Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 7 / 7
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Respon Publik Terhadap Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional Melalui Data Twitter Nadiah „Ainayya Sholihah ( 221709878 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D. ( WHO ) Ringkasan—World Health Organization telah menetapkan bahwa COVID-19 merupakan pandemi yang telah menyebar ke seluruh dunia dan menyebabkan berbagai masalah diberbagai bidang [ 1 ] . Di Indonesia , kebijakan PP 23 / 2020 tentang Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) ditetapkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah dibidang ekonomi. Selanjutnya dilakukan analisis respon publik sebagai bahan penyempurnaan kebijakan tersebut. Hasilnya yaitu dari data hasil scraping twitter diketahui bahwa respon publik tinggi hanya pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut , lalu pada tanggal-tanggal selanjutnya jumlah tweet cenderung konstan. Selanjutnya , dilakukan analisis sentimen dengan Multinomial NBC. Hasilnya menunjukan bahwa tweet mengenai Program PEN didominasi oleh opini netral. Kemudian , diperoleh empat topik yang diperoleh dari topic modelling yang menjadi tren percakapan di twitter mengenai Program PEN yaitu tweet berupa laporan penyerahan bantuan di daerah , Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan laporan pelaksanaan padat karya mangrove , dan tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN. ekonomi , Kata Kunci— twitter , program PEN , analisis sentimen , topic modelling.
VII. PENUTUP Setelah melakukan analisis deskriptif , analisis sentimen , dan topic modelling , maka didapat beberpaa kesimpulan yaitu 1. Respon publik mengenai tweet Program PEN hanya tinggi pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut. Sedangkan pada tanggal-tanggal selanjutnya , jumlahnya tweet cenderung konstan. Lima username dengan terbanyak memiliki nama yang menunjukan bahwa mereka adalah akun pribadi. Gambar 14. Visualisasi topic modelling menggunakan pyLDAvis Bagian 1 Gambar 15. Visualisasi topic modelling menggunakan pyLDAvis Bagian 2. 2. Hasil analisis sentimen menunjukan bahwa tweet Program PEN didominasi oleh opini netral. Hal ini berarti , mayoritas pengguna twitter hanya menyerap informasi mengenai PEN melalui berita dan membuat tweet berupa progress pelaksanaan Program PEN. 3. Data tweet tentang Program PEN terdiri dari tiga topik menurut hasil skor koherensi topic modelling. Berikut merupakan empat topik yang dibentuk menggunakan metode ( Latent Dirichlet Allocation ) :  Topik 1 ( Laporan penyerahan bantuan di daerah )  Topik 2 ( Program PEN UMKM dan padat karya topic modelling LDA mendukung pemulihan ekonomi )  Topik 3 mangrove ) ( Laporan pelaksanaan padat karya  Topik 4 ( tweet yang tidak berhubungan dengan program PEN ) Peneliti menyarankan pemerintah untuk segera menyempurnakan kebijakan Pelaksanaan Program PEN. Hal tersebut karena banyak tweet dengan opini negatif yang menyebutkan bahwa bantuan yang diberikan belum tepat sasaran , yang ditandai dengan kata pada word cloud tweet berlabel negatif pada Gambar 9 seperti „korupsi‟ , „cair‟ , „mohon‟ , dst.
ditetapkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah dibidang ekonomi. Selanjutnya dilakukan analisis respon publik sebagai bahan penyempurnaan kebijakan tersebut. Hasilnya yaitu dari data hasil scraping twitter diketahui bahwa respon publik tinggi hanya pada tanggal tanggal-tanggal selanjutnya jumlah tweet cenderung konstan. Selanjutnya , dilakukan analisis sentimen dengan Multinomial NBC. Hasilnya menunjukan bahwa tweet mengenai Program PEN didominasi oleh opini netral. Kemudian , diperoleh empat topik yang diperoleh dari topic modelling yang menjadi tren percakapan di twitter mengenai Program PEN yaitu tweet berupa laporan penyerahan bantuan di daerah , Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan laporan pelaksanaan padat karya mangrove , dan tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN. ekonomi , Kata Kunci— twitter , program PEN , analisis sentimen , topic modelling. VII. PENUTUP Setelah melakukan analisis deskriptif , analisis sentimen , dan topic modelling , maka didapat beberpaa kesimpulan yaitu 1. Respon publik dibentuk menggunakan metode ( Latent Dirichlet Allocation ) :  Topik 1 ( Laporan penyerahan bantuan di daerah )  Topik 2 ( Program PEN UMKM dan padat karya topic modelling LDA mendukung pemulihan ekonomi )  Topik 3 mangrove ) ( Laporan pelaksanaan padat karya  Topik 4 ( tweet yang tidak berhubungan dengan program PEN ) Peneliti menyarankan pemerintah untuk segera menyempurnakan kebijakan Pelaksanaan Program
O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O