ANALISIS SENTIMEN DAN TOPIK PEMBICARAAN PUBLIK TERHADAP PROGRAM PSBB DAN PPKM:   
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ANALISIS SENTIMEN DAN TOPIK PEMBICARAAN PUBLIK TERHADAP PROGRAM PSBB DAN PPKM : STUDI KASUS PENGGUNA TWITTER Deni Rahmat Ramdhani ( 221709613 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan untuk menekan angka penyebaran COVID-19 , yaitu dengan kebijakan PPSB dan PPKM. Indikator kesuksesan tidak dapat sepenuhnya dilihat dari angka statistik , penilaian tersebut juga mempertimbangkan masukan , diantaranya adalah dengan melihat respon dan opini masyarakat terhadap program tersebut. Penelitian ini mengekstraksi informasi mengenai Kebijakan PSBB dan PPKM pada media sosial Twitter dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi persepsi masyarakat dan Topic Modelling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) untuk menentukan jumlah topik yang dibahas masyarakat beserta kata kuncinya. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun diketahui bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Model klasifikasi yang terbentuk dari Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 58,3 % dan topik yang terbentuk adalah sebanyak 3 topik. Kata Kunci— COVID-19 , PPSB , PPKM , Sentimen , Topic Modelling I. LATAR BELAKANG Corona Virus Disease 2019 atau disingkat COVID-19 merupakan wabah baru yang secara resmi dinyatakan sebagai pandemi oleh World Health Organization ( WHO ) pada tanggal 11 Maret 2020 lalu. Hal ini disebabkan karena penyebarannya yang begitu cepat dan luas hingga ke wilayah jauh dari pusat wabah , yaitu Kota Wuhan , China , dan serta dampaknya yang bahaya bagi kesehatan , seperti pneumonia yang parah , gangguan pernapasan , hingga kematian. Sejak awal wabah COVID-19 ini muncul di Kota Wuhan , China , pada bulan Desember 2019 lalu , jumlah korban terus bertambah setiap harinya. Hingga per tanggal 17 Februari 2021 , telah tercatat jumlah kasus sebanyak lebih dari 109 juta jiwa dan jumlah kematian sebanyak lebih 2,4 juta jiwa di seluruh dunia [ 1 ] . Di Indonesia sendiri , per tanggal tersebut telah menduduki posisi 19 dunia dengan jumlah kasus sebanyak lebih 1,2 juta jiwa dan jumlah kematian sebanyak lebih 33 ribu jiwa [ 1 ] . Kondisi demikian memberikan dampak kepada harus dilakukannya upaya komprehensif untuk menekan dan memutus rantai penularan COVID-19. Seluruh masyarakat harus sadar dengan kondisi ini , dengan menerapkan protokol kesehatan yang telah ditetapkan oleh Komite Penangan COVID-19 dan Pemulihan Ekonomi Nasional ( KPC-PEN ) [ 2 ] , yaitu dengan menggunakan masker , menjaga jarak dengan orang minimal sejauh satu meter , dan mencuci tangan menggunakan sabun atau hand sanitizer. Dalam menyikapi hal tersebut , Pemerintah Indonesia juga turut aktif dengan menerapkan beberapa kebijakan untuk menekan angka penyebaran COVID-19. Dalam upaya menangani COVID-19 ini , langkah awal yang dilakukan Pemerintah adalah menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) sesuai Peraturan Pemerintah Nomor 21 Tahun 2020 tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019 ( COVID-19 ) [ 3 ] . Dalam pelaksanaannya , PSBB yang menjadi tanggung jawab atas pemerintah daerah ini dilakukan secara ketat dengan melakukan pembatasan terhadap kegiatan pada sektor yang krusial , seperti peliburan sekolah dan tempat kerja. Selain itu , PSBB juga menghentikan kegiatan ibadah bersama di rumah ibadah , pembatasan kegiatan di tempat atau fasilitas umum , pembatasan kegiatan sosial budaya , hingga pembatasan moda transportasi. Hal tersebut dianggap sebagai sektor yang memiliki peluang besar menaiknya angka kasus COVID-19. DKI Jakarta yang merupakan salah satu wilayah episentrum menjadi provinsi pertama dalam menerapkan PSBB , yaitu dimulai pada tanggal 10 April 2020 hingga 24 April 2020. Menurut data dari tim riset kawal.co.id [ 4 ] , pembaharuan 26 April 2020 , perbandingan rata-rata pertumbuhan kasus COVID-19 sebelum dan sesudah PSBB di DKI Jakarta pada periode 10-24 April 2020 terkonfirmasi adanya penurunan rata- rata penambahan kasus COVID-19 di Indonesia setelah diberlakukannya PSBB di DKI Jakarta. Hal ini dibuktikan dengan adanya penurunan angka rata-rata pertumbuhan kasus nasional sebanyak 3,98 persen dari angka rata-rata pertumbuhan sebelum penerapan PSBB , yaitu 14,60 persen [ 4 ] . Namun , dengan diberlakukannya PSBB , pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami penurunan , karena kebijakan PSBB ini dinilai terlalu ketat dalam membatasi sektor ekonomi , seperti membatasi masyarakat untuk bekerja. Pada awal tahun 2021 , Pemerintah menggunakan istilah pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) sesuai Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 1 Tahun 2021 tentang Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan untuk Pengendalian Penyebaran Corona Virus Disease 2019 ( COVID-19 ) [ 5 ] . Berbeda dengan PSBB , penerapan PPKM hanya mencakup Pulau Jawa dan Bali. PPKM dinilai cenderung lebih longgar ketimbang PSBB. Dalam aturan PPKM , karyawan diizinkan untuk hadir ke kantor untuk bekerja hingga 1 / 10 25 persen karyawan di kantor , serta membolehkan kegiatan ibadah bersama hingga 50 persen kapasitas tempat ibadah tersebut [ 5 ] . Namun , pada dasarnya PPKM ini adalah turunan dari PSBB dengan melakukan beberapa perubahan dalam aturannya. Penerapan jilid pertama kebijakan PPKM dilaksanakan pada tanggal 11 Januari 2021 hingga 25 Januari 2021 [ 6 ] . Dalam evaluasi pelaksanaan PPKM tersebut , Presiden Jokowi menyampaikan bahwa pelaksanaan PPKM belum efektif dalam menurunkan penularan COVID-19 [ 7 ] . Hal ini terlihat dari masih banyaknya penambahan kasus harian COVID-19. Bahkan , kasus harian telah menembus angka 1 juta pada periode tersebut [ 8 ] . Hasil evaluasi tersebut , membuat pemerintah melakukan modifikasi PPKM menjadi PPKM berbasis Mikro dalam upaya menjangkau hingga wilayah terkecil. Pelaksanaan PPKM berbasis Mikro pertama dilaksanakan pada tanggal 9 Februari 2021 hingga 22 Februari 2021 [ 9 ] . Dari hasil evaluasi tersebut , Menteri Dalam Negeri , Airlangga , mengungkapkan bahwa selama penerapan PPKM Mikro , secara nasional jumlah kasus aktif COVID-19 mengalami penurunan yang cukup signifikan , yaitu minus 17,27 persen dalam sepekan [ 10 ] . Namun , dari semua kebijakan yang telah dilakukan pemerintah , tidak dapat sepenuhnya dinilai melalui angka statistik kasus COVID-19 , penilaian tersebut juga haruslah mempertimbangkan berbagai masukan , diantaranya adalah dengan melihat bagaimana respon dan opini masyarakat terhadap program yang dilakukan pemerintah. Masyarakat memberikan respon dan opininya di berbagai media , salah satunya yang banyak digunakan oleh masyarakat adalah media sosial. Media sosial telah dianggap menjadi suatu hal yang wajib dimiliki oleh seluruh masyarakat. Berdasarkan data “Digital 2021 Indonesia” di website datareportal.com , jumlah pengguna media sosial di Indonesia pada januari tahun 2021 yaitu sebanyak 170 juta pengguna atau sebesar 61,8 persen dari total populasi Indonesia [ 11 ] . Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah twitter , yang penggunanya sebanyak 63,4 persen dari total pengguna media sosial yang ada di Indonesia [ 11 ] . Hal ini menunjukkan adanya peluang sumber data yang sangat besar dan dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan bermanfaat [ 12 ] . Pengumpulan data dari media sosial dinilai lebih efektif dan efisiensi apabila dibandingkan dengan survei tradisional. Efisiensi tersebut mencakup biaya , data yang real time , dan informasi yang lebih detail untuk menggambarkan opini masyarakat yang sebenarnya [ 13 ] . Banyak penelitian-penelitian analisis opini masyarakat dengan yang melakukan menggunakan data dari media sosial twitter , misalnya penelitian tentang opini masyarakat terhadap vaksin COVID- 19 [ 12 ] , dan opini masyarakat terhadap pelayanan GSM di Indonesia [ 14 ] . informasi yang suatu Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Mengetahui akurasi dari klasifikasi sentimen publik terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. 3. Menemukan kata kunci topik yang sering dibicarakan terhadap PSBB dan PPKM. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terkait dengan topik analisis sentimen dan topic modelling yang menjadi referensi penelitian ini antara lain adalah : Judul Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter TABEL I PENELITIAN TERKAIT Penulis Rachman , F. F. , & Pramana , S. [ 12 ] Keterangan Pada penelitian tersebut , dilakukan analisis terhadap sentimen masyarakat yang pro dan kontra terhadap Vaksin COVID-19. Metode yang digunakan adalah LDA dan data yang didapatkan melalui scraping twitter. Twitter’s Sentiment Analysis on Gsm Services using Multinomial Naïve Bayes Susanti , A. R. , Djatna , T. , & Kusuma , W. A. [ 14 ] Pada penelitian tersebut , dilakukan analisis terhadap sentimen pada tweet di twitter Pelayanan Gsm. Metode yang digunakan adalah Multinomial Naïve Bayes. Garcia , K. , & Berton , L. [ 15 ] Topic detection and sentiment analysis in Twitter content related to COVID-19 from Brazil and the USA Penelitian ini melakukan analisis sentimen dan mendeteksi topik yang terkait pada COVID-19 di Brazil dan USA melalui konten twitter. Data didapatkan dengan cara Twitter Stream API dan metode yang digunakan adalah LDA. Dari beberapa penelitian pada Tabel 1 , terdapat keterkaitan dengan penelitian ini , sehingga ada kesamaan metode yang digunakan pada penelitian ini. Perbedaannya adalah pada penelitian ini berfokus pada analisis sentimen masyarakat terhadap program yang telah dijalankan pemerintah dalam upaya menekan angka COVID-19 , yaitu PSBB dan PPKM. Pada analisis penelitian IV. METODE PENELITIAN sentimen ini , dilakukan menggunakan Multinomial Naïve Bayes classifier dan topic modelling yang dilakukan dengan menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Data yang digunakan adalah data Twitter yang dikumpulkan melalui scraping menggunakan package twint yang ada di python [ 16 ] . Data yang sudah di scraping , dilakukan manual labelling. Kemudian dilakukan preprocessing untuk menghilangkan noise. Setelah bersih , dilakukan ke pengolahan berikutnya. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan identifikasi masalah di atas , maka tujuan penelitian ini adalah : 1. Mengetahui sentimen publik terhadap kebijakan PSBB dan PPKM melalui media sosial Twitter. Untuk analisis sentimen , data dibagi menjadi data training dan data testing. Data training dibuatkan model dengan menggunakan Multinomial Naïve Bayes classifier. Model klasifikasi yang sudah dibuat , dilakukan evaluasi dengan cara membandingkan data aktual hasil manual labelling dengan hasil klasifikasi. Sedangkan untuk topic modelling , pertama adalah menentukan jumlah topik dengan membandingkan nilai 2 / 10 koherensi dari beberapa percobaan. kemudian peneliti memilih jumlah topik berdasarkan nilai koherensi yang tertinggi. Selanjutnya , dilakukan visualisasi dengan menggunakan package pyLDAvis untuk mengetahui kata kunci pada topik tersebut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik melakukan preprocessing. Dalam melakukan preprocessing ini , package python yang perlu disiapkan adalah package sastrawi. Dalam penelitian ini , dilakukan tahapan preprocessing antara lain : a ) Menghapus link URL seperti “http : / / abc / def”. b ) Menghapus username seperti “ @ abc”. c ) Memisahkan tanda tagar dengan konten seperti “ # abc” menjadi “abc”. d ) Menghapus simbol retweet seperti “RT”. e ) Menghapus angka , termasuk angka dalam string. f ) Menghapus emoji , karakter aneh , dan tanda baca. g ) Menyetarakan karakter huruf dalam kalimat menjadi karakter huruf kecil semua ( lowercase ) . h ) Tokenisasi , yaitu memotong kalimat menjadi kata-kata secara terpisah. j ) i ) Normalisasi , yaitu memperbaiki kata-kata yang tidak baku akibat penyingkatan kata atau typo dalam penulisan kalimat. Penghapusan stopword dengan menggunakan package sastrawi untuk menghapus kata / karakter yang tidak diperlukan. Stemming , yaitu menghapus adanya imbuhan kata dan merubah kata menjadi akar kata berdasarkan kamus sastrawi. Remove duplicate , yaitu menghapus data yang duplikat. k ) l ) Gambar 1. Tahapan Penelitian Gambar 1 merupakan tahapan yang dilakukan pada penelitian ini. Untuk detailnya adalah sebagai berikut : 1. Data Collection Pada penelitian ini , pengumpulan data dilakukan dengan cara scraping menggunakan package twint yang ada di bahasa pemrograman python. Keyword yang digunakan adalah “PSBB” dan “PPKM”. Pengambilan data dilakukan dalam rentang waktu 01 Januari 2021 hingga 28 Februari 2021. 2. Manual Labelling Peneliti melakukan pelabelan data dengan cara input manual untuk semua data tweet. Pada dataset ditambahkan kolom baru untuk label. Kategori 1 yaitu untuk tweet yang mengandung sentimen positif dan kategori 2 untuk tweet yang mengandung sentimen negatif. Tweet yang berupa berita dan tweet yang tanggapannya bersifat netral terhadap PSBB dan PPKM , diberikan kategori 0. Manual labelling tersebut digunakan untuk melatih model analisis sentimen dan sebagai evaluasi. 3. Preprocessing Dari dataset scraping tersebut , masih terdapat noise misalkan mengandung emoji , kata berimbuhan , kata hubung , tanda baca , link website , angka , dan lainnya. Hal tersebut dapat mempengaruhi analisis data atau memberatkan performa tersebut harus dihilangkan dengan selanjutnya. Noise 4. Analisis Sentimen Data yang sudah bersih dan memiliki label , dilakukan pemisahan data secara proporsional sebanyak 70 persen untuk data training dan 30 persen untuk data testing. Sebelum dilakukan modelling , data perlu diubah ke dalam bentuk numerik agar dapat diolah dan dihitung dengan cara dilakukan fitur ekstraksi Term Frequency dan Inverse Document Frequency ( TF-IDF ) . Metode ini digunakan untuk menghitung nilai TF dan IDF pada setiap kata di setiap dokumen. Tujuan penggunaan TF-IDF adalah sebagai vektorisasi untuk menghitung bobot setiap kata yang pada umumnya sering digunakan. Hal ini dikarenakan klasifikasi Multinomial Naïve Bayes hanya menerima input berupa numerik. Selanjutnya pada Multinomial Naïve Bayes Classifier , diperlukan package python Scikit-learn [ 17 ] . Kemudian , data training diolah oleh Multinomial Naïve Bayes Classifier untuk membentuk model sentimen. Setelah testing diklasifikasikan oleh model yang sudah terbentuk. Setelah selesai , hasil klasifikasi dilakukan tahap evaluasi. training selesai , data tahap 5. Evaluasi Analisis Sentimen Metode evaluasi untuk analisis sentimen pada penelitian ini adalah dengan membandingkan data testing tweet yang sudah dilakukan pelabelan secara manual dengan input komputer yang dilabeli oleh model Naïve Bayes classifier yang telah dibangun. Package yang digunakan adalah sklearn.metrics [ 17 ] . Beberapa hal yang dilihat adalah tingkat akurasi , presisi , recall , serta F1-Score. Indikator tersebut berguna untuk melihat kinerja dari Naïve Bayes classifier. 3 / 10 6. Topic Modelling modelling menggunakan Pada tahap ini , data yang digunakan adalah data yang sudah melalui tahap preprocessing. Berikut ini adalah tahapan penerapan topic modelling : a ) Data tweet yang sudah bersih dibuatkan sebuah dictionary dengan memakai package Gensim. Gensim adalah package python yang dapat mengelolah bahasa alami dan Topic statistik. Dictionary / kamus tersebut merupakan daftar kata-kata unigram unik yang sering muncul dalam tiap data / tweet. b ) Dictionary / kamus yang sudah dibuat , dilakukan filter. Token / kata dihapus ketika token / kata tersebut muncul dalam kurang dari 10 tweet dan muncul di dalam lebih dari 50 persen total tweet. Hal ini dilakukan agar token / kata dalam kamus bisa representatif. Pembuatan korpus. kata unigram dalam data dibuatkan bag of words ( bow ) . Korpus ini nantinya berisi komposisi kata-kata yang hanya ada di dalam kamus yang sudah disaring beserta jumlah tiap tweet / dokumen. c ) d ) Menentukan jumlah topik yang berdasarkan nilai koherensi yang tertinggi. Implementasi LDA model dengan gensim. e ) f ) Visualisasi topic modelling dengan menggunakan package pyLDAvis [ 18 ] . V. KERANGKA PIKIR Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik program tersebut. Pada penelitian ini , berupaya menganalisis sentimen masyarakat tersebut , yang kemudian diklasifikasi menjadi sentimen positif , negatif , dan netral. Selain itu , juga dilakukan Topic Modelling yang bertujuan untuk mengetahui jumlah topik bahasan serta kata kuncinya. Sehingga , hasil penentuan topik ini dapat menjadi bahan evaluasi terhadap upaya pemerintah menangani Pandemi COVID-19 ini. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Data , Manual Labelling dan Preprocessing 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping melalui package di python , yaitu twint. Keyword yang digunakan pada scraping ini adalah “psbb” dan “ppkm” dengan rentang waktu dari awal januari sampai akhir februari. Pemilihan keyword tersebut dianggap relevan dengan tujuan yang ingin dicapai , yaitu terkait PSBB dan PPKM. Meskipun masih terlalu luas , namun nantinya di bersihkan pada tahapan data manual labelling dan preprocessing. Pada awalnya , rencana dalam penelitian ini menggunakan keyword yang bertagar saja , yaitu “ # psbb” dan “ # ppkm. Namun terdapat perbedaan yang cukup siginifikan antara yang bertagar maupun tidak bertagar. Jumlah tweet yang menggunakan keyword bertagar , hanya terdapat 4.038 tweet. Sedangkan scraping yang menggunakan keyword tanpa tagar terdapat 183.911 tweet. Alasan tidak menggunakan keyword yang bertagar adalah karena tidak semua orang yang membicarakan PSBB dan PPKM menggunakan tagar , kebanyakan pengguna twitter langsung menyelipkan kata PSBB dan PPKM dalam tweet-nya. Untuk lebih optimal dalam analisis nantinya , dalam penelitian ini diputuskan untuk menggunakan keyword tanpa tagar karena jumlah data yang didapatkan cukup banyak. Data dikumpulkan dengan dua kali melakukan scraping , yang pertama dengan keyword “psbb” dan berikutnya dengan keyword “ppkm”. Setelah dilakukan scraping untuk semua keyword , kemudian data tersebut digabungkan menjadi satu dataset. Gambar 5 berikut adalah histogram yang menampilkan jumlah tweet per harinya. Gambar 2. Kerangka Pikir Gambar 3. Histogram jumlah tweet Pada Gambar 2 , terdapat alur kerangka pikir dari penelitian ini. Berawal dari pandemi COVID-19 , kemudian upaya cepat tanggap dri pemerintah dalam menangani pandemi ini dengan menerapkan PSBB dan PPKM. Selama penerapan PSBB dan PPKM , banyak tweet dari masyarakat dalam menanggapi Pada Gambar 3 , terdapat lonjakan pada tanggal 10 , 11 , dan 12 Februari 2021. Hal ini disebabkan penerapan kembali PPKM dengan modifikasi berskala mikro. Tentunya transisi ini mengundang masyarakat untuk memberikan opini terkait 4 / 10 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik upaya pemerintah mengubah istilah kebijakan PSBB menjadi PPKM. 2. Karakteristik Data Dari dataset yang sudah terkumpul , data memiliki 3 atribut , yaitu : id , date , dan tweet. Id merupakan kolom yang berisi kode unik dari suatu tweet. Date merupakan kolom yang berisi tanggal tweet dibuat. Tweet merupakan kolom yang berisi teks tweet itu sendiri. Tabel 2 adalah sampel data dari scraping menggunakan twint di python. berlabel positif merupakan tweet yang berisi persepsi positif terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. Tweet yang berlabel negatif merupakan tweet yang berisi persepsi negatif terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. Tweet yang berlabel netral adalah tweet yang tidak ada hubungannya dengan kebijakan PSBB dan PPKM atau tidak memberikan opini ( bisa berupa berita ) . Label ini diperlukan untuk membandingkan apakah hasil pelabelan sentimen pada machine learning mendekati pelabelan yang diinput manusia. Contoh hasil dari manual labelling dapat dilihat pada Tabel 3. TABEL 2 CONTOH SAMPEL HASIL SCRAPING TABEL 3 CONTOH HASIL MANUAL LABELLING id 13577 52868 91724 0000 13643 39074 41317 0000 date 06 / 02 / 2021 tweet 8.580 Pelanggaran Terjadi selama PPKM di Depok , Didominasi Warga tidak Pakai Masker : Satuan Polisi Pamong Praja ( Satpol PP ) Kota Depok mencatat banyak selama Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) sejak 11 Januari… https : / / t.co / HnUpMvcXcQ pelanggaran terjadi yang 24 / 02 / 2021 @ Anonim Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid-19 dengan terapkan PPKM Mikro. # DisiplinPatuhiProkes https : / / t.co / zU2JmVbPZT 11 - 25 tweet Buat yang harus bepergerian jauh ; Anda Harus Penuhi Ini Ketika Januari Hendak Bepergian Selama PPKM https : / / t.co / jdjhST77r9 Buat warga Jawa Tengah nih simak penjelasan Pak Gubernur @ ganjarpranowo soal PPKM. Patuhi selalu protokol kesehatan pokoknya. Satu lagi jangan kumpul2 sama sapi ini pesan saya pribadi. https : / / t.co / V4gTXf35Ht Bukan soal ganti nama dari psbb lock down mini lock down ke ppkm tapi tidak tegasnya buk @ Menlu_RI Dan @ jokowi buat peraturan bagi rakyat anda tapi mengabaikan peraturan dari luar.. gimane donk.. Label 0 1 2 Dari sampel data yang terdapat pada Tabel 2 , didapatkan beberapa karakteristik data yang terlihat seperti penggunaan bahasa yang tidak terstruktur , terdapat penggunaan emoji , singkatan , dan lainnya. Oleh karena itu , data tersebut perlu dilakukan tahapan preprocessing agar data siap diolah lebih lanjut. 4. Preprocessing Dataset yang sudah dilakukan manual labelling , selanjutnya dilakukan tahapan preprocessing untuk menghapus noise agar model yang dibuat lebih optimal. Kolom yang digunakan pada preprocessing ini adalah kolom tweet. Hasil tahapan dari tiap preprocessing dapat dilihat pada Tabel 4. 3. Manual Labelling Dataset yang sudah dikumpulkan , selanjutnya dilakukan tahapan manual labelling. Pada penelitian ini , tahap manual labelling dilakukan oleh 3 orang dengan membagi rata data mentahnya , dan juga membutuhkan waktu yang cukup lama jumlah data yang banyak. Manual labelling mengingat dilakukan atas dasar penilaian subjektif peneliti terhadap persepsi yang terkandung dalam twitter. Peneliti menginput langsung label 0 , 1 , atau 2 pada kolom label yang telah dibuat secara manual. 32614 9689 11461 Netral ( 0 ) Positif ( 1 ) Negatif ( 2 ) Jumlah tweet Gambar 4. Diagram batang jumlah tweet per label Menurut Gambar 4 , Dari total 53.764 data yang sudah diberi label manual , terdapat 32.64 tweet ( 60,6 % ) yang berlabel netral ( label 0 ) , 9.689 tweet ( 18 % ) berlabel Positif ( label 1 ) , dan 11.461 tweet ( 21,4 % ) berlabel negatif ( label 2 ) . Tweet yang TABEL 4 PROSES PREPROCESSING Tweet awal @ Anonim Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid-19 dengan terapkan PPKM Mikro. # DisiplinPatuhiProkes https : / / t.co / zU2JmVbPZT Menghapus username Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid-19 dengan terapkan PPKM Mikro. # DisiplinPatuhiProkes https : / / t.co / zU2JmVbPZT Menghapus link URL Memisahkan tanda tagar Menghapus angka Menghapus emoji , karakter aneh , dan tanda baca Lowercase Tokenisasi Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid-19 dengan terapkan PPKM Mikro. # DisiplinPatuhiProkes Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid-19 dengan terapkan PPKM Mikro. DisiplinPatuhiProkes Mantap..👏 Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid- dengan terapkan PPKM Mikro. DisiplinPatuhiProkes Mantap Indonesia berhasil menekan angka kasus Covid dengan terapkan PPKM Mikro DisiplinPatuhiProkes mantap indonesia berhasil menekan angka kasus covid dengan terapkan ppkm mikro disiplinpatuhiprokes [ 'mantap ' , 'indonesia ' , 'berhasil ' , 'menekan ' , 'angka ' , 'kasus ' , 'covid ' , 'dengan ' , 'terapkan ' , 'ppkm ' , 'mikro ' ] Normalisasi [ 'mantap ' , 'indonesia ' , 'berhasil ' , 'menekan ' , 'angka ' , 'kasus ' , 'covid ' , 'dengan ' , 'terapkan ' , 'ppkm ' , 'mikro ' ] 5 / 10 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Stopword Stemming [ 'mantap ' , 'indonesia ' , 'berhasil ' , 'menekan ' , 'angka ' , 'covid ' , 'terapkan ' , 'ppkm ' , 'mikro ' ] 1364339074 413170000 24 / 02 / 2021 mantap indonesia hasil tekan angka covid terap ppkm mikro [ 'mantap ' , 'indonesia ' , 'hasil ' , 'tekan ' , 'angka ' , 'kasus ' , 'covid ' , 'dengan ' , 'terap ' , 'ppkm ' , 'mikro ' ] Setelah dilakukan stemming , kata-kata tersebut digabungkan kembali menjadi kalimat. Kemudian dilakukan remove duplicate , agar data yang duplikat dapat dibersihkan. TABEL 5 CONTOH SAMPEL DATA SETELAH PREPROCESSING id 1357752868 917240000 date 06 / 02 / 2021 tweet langgar ppkm depok dominasi warga pakai masker satu polisi pamong praja satpol pp kota depok catat langgar laku batas giat masyarakat ppkm januari Tabel 5 merupakan contoh tweet yang sudah dilakukan tahapan preprocessing dan siap dilanjutkan ke tahapan pengolahan berikutnya. Analisis Sentimen Data yang sudah dilakukan pelabelan , selanjutnya dilakukan analisis untuk melihat kata-kata penting yang mempengaruhi tiap kategori label. Berikut adalah kata-kata penting per label : Gambar 5. Kata-kata penting untuk masing-masing sentimen dilakukan pembuatan model Kata-kata pada Gambar 5 merupakan 10 kata yang paling mempengaruhi di tiap kategorinya berdasarkan nilai pembobotannya. Untuk analisis terkait kata-kata penting , dijelaskan pada subbab topic modelling. Selanjutnya , data yang sudah melalui tahapan pelabelan dan preprocessing , dengan Multinomial Naïve Bayes classifier untuk membandingkan apakah hasil pelabelan pada machine learning mendekati pelabelan yang diinput manusia. Pertama , dilakukan pemisahan data dengan proporsi 70 % untuk data training dan 30 % untuk data testing. Pemisahan data dilakukan dengan random oleh komputer dengan memperhatikan proporsi label. Didapatkan jumlah data training berjumlah 22.716 untuk netral , 6.854 untuk positif dan 8.064 untuk negatif. Data training tersebut lalu dipelajari oleh komputer. Setelah model didapat , maka model tersebut dipakai untuk tahap testing dengan memakai sisa data yang berjumlah 30 % . Untuk mengetahui apakah model hasil dari training sudah benar perlu dibutuhkan evaluasi. Evaluasi tersebut menggunakan confusion matrix. Confusion matrix yang sudah terbentuk dapat dipakai untuk menghitung akurasi , presisi , recall , dan F1-Score dari model analisis sentimen hasil dari klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. TABEL 7 AKURASI , RECALL , PRESISI , F1-SCORE MODEL Overall accuracy : 0.583 Recall 0 : 0.828 Recall 1 : 0.403 Recall 2 : 0.437 Precision 0 : 0.539 Precision 1 : 0.687 Precision 2 : 0.625 F1-Score 0 : 0.653 F1-Score 1 : 0.508 F1-Score 2 : 0.514 Berdasarkan Tabel 7 , didapatkan akurasi dari pemodelan klasifikasi Multinomial Naïve Bayes sebesar 58,3 % . Hal ini dapat diartikan bahwa hasil klasifikasi Multinomial Naïve Bayes kurang cukup baik digunakan dalam penyelesaian kasus sentimen analisis terhadap penerapan kebijakan PSBB dan PPKM , karena sebanyak 41,7 % tidak dapat memberikan hasil klasifikasi yang sama dibandingkan dengan input manual. Hal ini juga dapat dilihat melalui perbandingan pada Gambar 6. TABEL 6 CONFUSION MATRIX HASIL KLASIFIKASI Predict : 0 Predict : 1 Predict : 2 Actual : 0 Actual : 1 Actual : 2 5331 461 645 2254 1949 628 2313 425 2124 Tabel 6 merupakan confusion matrix yang membandingkan hasil klasifikasi label manusia dengan model komputer. Gambar 6. Perbandingan klasifikasi label pada data testing 6 / 10 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 6 merupakan perbandingan data testing antara input manual dengan predict dari model Multinomial Naïve Bayes classifier. Dapat dilihat bahwa sentimen netral pada input manual mengalami pengurangan sebesar 35 % setelah dilakukan predict dari model yang sudah terbentuk. Topic Modelling Untuk menentukan hasil pemodelan , dapat dilakukan dengan cara melihat visualisasi dari grafik coherence score. Coherence score merupakan salah satu cara yang digunakan untuk mengevaluasi Topic Modeling. Ketika coherence score pada topik nilainya tinggi , maka model yang dihasilkan tersebut adalah yang baik. Dalam menentukan jumlah topik , dilakukan perbandingan coherence score melalui grafik pada beberapa percobaan dengan menentukan batasan topiknya. Percobaan yang dilakukan pada nilai limit dan start , dimulai dari 0-11 , 0- 21 , 0-31. Perbandingan tersebut dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 7. Grafik perbandingan coherence score pada limit topik TABEL 9 5 KATA TERATAS TIAP TOPIK Topik Kata Kunci Topik 1 ( topik tentang Pembatasan kebijakan PPKM ) Topik 2 ( topik tentang Penilaian masyarakat terhadap kebijakan PSBB dan PPKM ) Topik 3 ( topik tentang Perpanjangan tanggal pelaksanaan kebijakan PPKM Mikro ) ppkm , covid , batas , tekan , masyarakat gagal , jam , ganti , rakyat , tutup mikro , rumah , kota , panjang , tanggal Tabel 9 merupakan 5 kata yang merepresentasikan tiap topik dengan jumlah kata tertinggi bagi tiap topiknya. Kata-kata tersebut dikelompokkan karena peluang munculnya kata-kata tersebut yang besar bagi sebuah topik. Pada Gambar 7 , dapat dilihat grafik pada limit topik 0-11 memiliki nilai coherence score tertingginya sebesar 0.536. sedangkan pada limit topik 0-21 memiliki nilai coherence score tertingginya sebesar 0.516 dan pada limit topik 0-31 memiliki nilai coherence score tertingginya sebesar 0.524. Sehingga dari beberapa percobaan tersebut , peneliti memutuskan untuk menggunakan hasil dari limit topik 0-11 dengan jumlah topik yang digunakan sebanyak 3 karena memiliki coherence score tertinggi yaitu sebesar 0.536. Dari referensi yang peneliti dapatkan , jumlah topik yang semakin sedikit , maka topik yang ditampilkan nantinya lebih umum. Sehingga jumlah topik tersebut menjadi acuan dalam penelitian ini untuk membuat model selanjutnya. Tabel 8 merupakan perbandingan coherence score yang terdapat pada limit topik 0-11. TABEL 8 COHERENCE SCORE Num Topics Coherence Score Num Topics Coherence Score 1 2 3 4 5 0.350606 0.376463 0.535789 0.43957 0.42699 6 7 8 9 10 0.441122 0.486012 0.461335 0.442249 0.436099 Selanjutnya peneliti membuat model LDA berdasarkan banyak topiknya yaitu 3 beserta dengan jumlah kata yang ditampilkan dalam model yang memiliki bobot tertinggi di tiap topiknya. Tabel 7 menunjukkan topik yang terbentuk dengan menggunakan 3 kluster tentang PSBB dan PPKM. Gambar 8. Kluster topic modelling 7 / 10 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 8 merupakan visualisasi distribusi dari 3 topik mengenai PSBB dan PPKM. Terlihat semua kluster topik saling berjauhan. Hal ini menunjukkan bahwasannya topik yang didapatkan memiliki bahasan yang berbeda , sehingga ini cukup untuk merepresentasikan keragaman topik bahasan masyarakat. Gambar 9. Kata yang relevan untuk topik 1 Berdasarkan Gambar 9 , kata yang paling sering muncul untuk topik 1 ini adalah “ppkm” , “covid” , “batas” , ”tekan” dan “masyarakat”. Kata dapat “ppkm” mengindikasikan suatu pembicaraan atau isu tentang kebijakan PPKM dalam menangani COVID-19. Kata ”batas” , “tekan” dan “masyarakat” dapat mengindikasikan suatu pembicaraan atau isu tentang aturan dari PPKM yang terlalu membatasi dan menekan aktivitas masyarakat. “covid” dan TABEL 10 CONTOH TWEET TOPIK 1 tweet Sekarang mending kita fokus untuk menghentikan semua pembatasan2 seperti Lokdon , PSBB , PPKM , 3M , dan 3T. Penanganan pasien covid-19 ini jg harus diperbaiki , spy tingkat kematian maupun tingkat perawatan di rumah sakit dpt ditekan Kalaupun pemerintah melaksanakan kebijakan PPKM Mikro , maka yang harus dilakukan adalah menambahkan pengetatan. Sehingga , penularan virus di tengah masyarakat bisa benar-benar ditekan tanpa perlu melakukan lockdown . https : / / t.co / hf07CpU4pd Sekarang mending kita fokus untuk menghentikan semua pembatasan2 seperti Lokdon , PSBB , PPKM , 3M , dan 3T. Penanganan pasien covid-19 ini jg harus diperbaiki , spy tingkat kematian maupun tingkat perawatan di rumah sakit dpt ditekan Tabel 10 merupakan contoh tweet yang merepresentasikan kata kunci yang terdapat pada topik ini. Topik 1 ini juga merupakan topik dengan proporsi terbesar dari seluruh tweet karena menampung 48,9 % kata. Gambar 10. Kata yang relevan untuk topik 2 Berdasarkan Gambar 10 , kata yang paling sering muncul untuk topik 2 ini adalah “gagal” , “jam” , “ganti” , ”rakyat” dan “tutup”. Kata “gagal” dapat mengindikasikan sentimen masyarakat tentang penilaian negatif kebijakan PSBB dan PPKM dalam menangani COVID-19. Kata ”jam” , “ganti” , “rakyat” dan “tutup” dapat mengindikasikan isu tentang tuntutan rakyat untuk mengganti aturan dari kebijakan pemerintah yang membatasi waktu aktivitas rakyat. TABEL 11 CONTOH TWEET TOPIK 2 tweet yang gagal adala pemerinta. rakyat gak perlu diadu pake narasi pro dan kontra lockdown. pemerinta dari mula suda halu , bikin stetmen ngablu , gamau lockdown karena gamau menjamin kehidupan rakyat selama awal pandemi. psbb abcd dst adala bullshit yg ujung2nya bikin tambah sengsara PSBB atau PSTKM malah justru dimanfaatin oleh klub klub motor berisik sama orang orang pacaran jam segini , aku kira pemerintah gagal dengan program ini , udahlah dicabut aja sama aja ini kondisinya ga ngefek , pas awal-awal pandemi itu malah benar-benar sepi yang gagal adala pemerinta. rakyat gak perlu diadu pake narasi pro dan kontra lockdown. pemerinta dari mula suda halu , bikin stetmen ngablu , gamau lockdown karena gamau menjamin kehidupan rakyat selama awal pandemi. psbb abcd dst adala bullshit yg ujung2nya bikin tambah sengsara Tabel 11 merupakan contoh tweet yang merepresentasikan kata kunci yang terdapat pada topik ini. Pada topik 2 ini memiliki proporsi sebesar 36,5 % kata. 8 / 10 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik masyarakat terhadap aturan pembatasan jam operasional untuk beraktivitas bagi para pedagang dalam mencari pelanggan. Dengan adanya bahan evaluasi ini , harapannya ada perbaikan atas kekurangan yang langsung diutarakan masyarakat terhadap kebijakan PSBB dan PPKM dalam mengatasi penyebaran COVID-19 di Indonesia. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modelling mengenai Penerapan Kebijakan PSBB dan PPKM pada data twitter di bulan januari dan februari. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pengumpulan data sentimen publik di twitter dilakukan dengan menggunakan metode scraping dengan package twint pada python. Kemudian dilakukan tahapan manual labelling dan preprocessing , sehingga data akhir berjumlah 53.764 data , terdapat 32.614 tweet ( 60,6 % ) yang berlabel netral ( label 0 ) , 9.689 tweet ( 18 % ) berlabel Positif ( label 1 ) , dan 11.461 tweet ( 21,4 % ) berlabel negatif ( label 2 ) . 2. Model dari sentimen publik dengan Multinomial Naïve Bayes classifier menghasilkan akurasi sebesar 58,3 % . 3. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA topik dengan diperoleh jumlah coherence score sebesar 0.536. Topik yang dihasilkan yaitu sebagai berikut : a ) Topik 1 : Pembatasan kebijakan PPKM. topik sebanyak 3 Kata kunci : “ppkm” , “covid” , “batas” , ”tekan” dan “masyarakat”. b ) Topik 2 : Penilaian masyarakat terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. Kata kunci : “gagal” , “jam” , “ganti” , ”rakyat” dan “tutup”. c ) Topik 3 : Perpanjangan tanggal pelaksanaan kebijakan PPKM Mikro. Kata kunci : “mikro” , “rumah” , “kota” , ”panjang” , dan “tanggal”. Dalam penelitian ini masih banyak yang harus diperbaiki dan dikembangkan lagi. Berikut beberapa saran untuk penelitian ini : 1. Pada penelitian ini , tahapan manual labelling dilakukan oleh 3 orang. Namun terdapat kekurangan pada saat pemberian label karena adanya penilaian subjektif masing- masing yang berbeda , sehingga kemungkinan terjadi adanya pemberian label yang berbeda pada tweet yang sejenis. Oleh karena itu , pada penelitian selanjutnya perlu dilakukan penyamaan pemahaman terkait sentimen netral , positif , dan negatif , jika dalam tahap manual labelling dilakukan lebih dari 1 orang. 2. Pada penelitian ini , metode klasifikasi yang digunakan pada analisis sentimen hanya menggunakan Naïve Bayes classifier , namun metode ini tidak memberikan hasil akurasi yang optimal , yaitu 58,3 % . Oleh karena itu , pada penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan metode analisis sentimen dengan algoritma selain Naïve 9 / 10 Gambar 11. Kata yang relevan untuk topik 3 Berdasarkan Gambar 11 , kata yang paling sering muncul untuk topik 3 ini adalah “mikro” , “rumah” , “kota” , ”panjang” , “tanggal” dan “surabaya”. Kata “mikro” , “rumah” , “kota” , dan “surabaya” dapat mengindikasikan pembicaraan masyarakat tentang kebijakan PPKM berskala mikro di kota surabaya dan beberapa kota kisaran jawa lainnya , mengingat ini pertama kali diterapkan di pulau jawa dan bali. Kata ”panjang” dan “tanggal” dapat mengindikasikan suatu sentimen masyarakat tentang pelaksanaan kebijakan ini , mengingat pada rentang waktu januari dan februari telah dilaksanakan 2 kali kebijakan PPKM. TABEL 12 CONTOH TWEET TOPIK 3 tweet Udah psbb gausah diperpanjang2 perbulan pertanggal berapa. Langsung aja terus terang perpanjang berapa tahun. Biar jls. pgn pulang kerumah tp punya keluarga begini. ga pulang krumah psbb di perpanjang terus hidup dkosan terbatas Tiba2 ppkm , tiba2 penutupan tiba2 perpanjangan ppkm / psbb , tiba2 dirumah saja 2hari , tiba22222222 ... ... . cuma mempersulit mobilitas & amp Sedih wakk , ketika lu bisanya produktif di luar rumah trus di batasi dong jam malamnya. Eh ini malah di perpanjang psbb nya : " jalan , tiba2 psbb berjilid2 , Tabel 12 merupakan contoh tweet yang merepresentasikan kata kunci yang terdapat pada topik ini. Pada topik 3 ini memiliki proporsi yang terendah , yaitu sebesar 14,6 % kata. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun dapat dilihat bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Dan juga secara keseluruhan , topik yang dihasilkan tersebut lebih banyak mengandung kata-kata yang paling sering muncul pada sentimen negatif. Hal tersebut dibuktikan dengan adanya lampiran contoh tweet. Sehingga perlu adanya evaluasi pemerintah dalam menerapkan kebijkan PSBB dan PPKM , mengingat banyak aspek yang perlu diperhatikan selain daripada kesehatan , terutama pada aspek ekonomi dan pendidikan. Misalnya dengan contoh tweet “ @ KhofifahIP PPKM gak usah diterusin buk , kasihan yg jualan malam , berharap dapat satu atau dua pelanggan sekarang malah harus tutup lebih awal” , dapat mengindikasikan adanya keluhan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] media data , ” J. Public Transp. , vol. 16 , no. 2 , pp. 21–45 , 2013 , doi : 10.5038 / 2375-0901.16.2.2. A. R. Susanti , T. Djatna , and W. A. Kusuma , “Twitter’s sentiment analysis on GSM services using Multinomial Naïve Bayes , ” Telkomnika ( Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 15 , no. 3 , pp. 1354–1361 , 2017 , doi : 10.12928 / TELKOMNIKA.v15i3.4284. K. Garcia and L. Berton , “Topic detection and sentiment analysis in Twitter content related to COVID-19 from Brazil and the USA , ” Appl. Soft Comput. , vol. 101 , p. 107057 , 2021 , doi : 10.1016 / j.asoc.2020.107057. Zacharias , C. , “TWINT - Twitter Intelligence Tool , ” github.com , 2019. https : / / github.com / twintproject / twint ( accessed Mar. 20 , 2021 ) . Pedregosa et al. , “Scikit-learn : Machine Learning in Python , ” scikit- learn.org , 2011. https : / / scikit- learn.org / stable / modules / generated / sklearn.naive_bayes.Multinomia lNB.html ( accessed Mar. 20 , 2021 ) . Ben Mabey , “Welcome to pyLDAvis’s documentation ! , ” pyldavis.readthedocs.io , 2015. https : / / pyldavis.readthedocs.io / en / latest / ( accessed Mar. 10 , 2021 ) . Bayes classifier , agar dapat mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan. 3. Pada penelitian ini , tweet yang bersifat netral terlalu mendominasi , dan tweet netral ini juga disertakan saat tahapan topic modelling , sehingga topik pembicaraan yang terbentuk kurang spesifik karena banyaknya tweet yang berupa berita atau yang bersifat netral. Oleh karena itu , tahapan topic modelling pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat fokus pada sentimen positif dan negatif saja , agar dapat mengetahui topik pembicaraan dan bisa menjadi bahan perbaikan dari evaluasi tersebut. lebih spesifik [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] DAFTAR PUSTAKA W. H. Organization , “WHO Coronavirus ( COVID-19 ) Dashboard , ” www.who.int , 2021. https : / / covid19.who.int / ( accessed Mar. 15 , 2021 ) . KPCPEN , “Masyarakat dan Pemerintah Bersama Tekan Penularan COVID-19 Lewat Protokol Kesehatan , ” covid19.go.id , 2021. https : / / covid19.go.id / p / berita / masyarakat-dan-pemerintah-bersama- tekan-penularan-covid-19-lewat-protokol-kesehatan ( accessed Mar. 10 , 2021 ) . Pemerintah Pusat , “Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2020 , ” Peraturan Pemerintah. 2021 , doi : 10.4324 / 9780367802820. E. K. Yazid and H. Palani , “Menakar Keberhasilan PSBB dalam Penanganan COVID-19 : Data dan Peringatan bagi Pemerintah Daerah , ” Csis , no. May , pp. 1–10 , 2020 , [ Online ] . Available : https : / / www.csis.or.id / publications / menakar-keberhasilan-psbb- dalam-penanganan-covid-19-data-dan-peringatan-bagi-pemerintah- daerah / % 0Ahttps : / / www.csis.or.id / publications / menakar- keberhasilan-psbb-dalam-penanganan-covid-19-data-dan- peringatan-bagi-pemerint. Menteri Dalam Negeri , “Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 03 Tahun 2021.” 2021. H. Setkab , “Pemerintah Terapkan Kebijakan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Pada 11-25 Januari 2021 , ” setkab.go.id , 2021. https : / / setkab.go.id / pemerintah-terapkan-kebijakan-pembatasan- aktivitas-pada-11-25-januari-2021 / ( accessed Mar. 21 , 2021 ) . CNN Indonesia , “PPKM Tak Efektif , Jokowi Instruksikan Pengetatan RT dan RW , ” www.cnnindonesia.com , 2021. https : / / www.cnnindonesia.com / nasional / 20210203123329-20- 601716 / ppkm-tak-efektif-jokowi-instruksikan-pengetatan-rt-dan-rw ( accessed Mar. 21 , 2021 ) . P. D. Jakarta , “JAKARTA TANGGAP COVID-19 , ” corona.jakarta.go.id , 2020. https : / / corona.jakarta.go.id / id ( accessed Mar. 21 , 2021 ) . H. Setkab , “Tekan Kasus COVID-19 , Pemerintah Terapkan PPKM Berbasis Mikro Mulai 9 Februari , ” setkab.go.id , 2021. https : / / setkab.go.id / tekan-kasus-covid-19-pemerintah-terapkan- ppkm-berbasis-mikro-mulai-9-februari / ( accessed Mar. 21 , 2021 ) . T. Maharani , “Airlangga Klaim Kasus Aktif Covid-19 Sepekan Turun Signifikan , hingga 17,27 Persen , ” nasional.kompas.com , 2021. https : / / nasional.kompas.com / read / 2021 / 02 / 20 / 11513461 / airlangga- klaim-kasus-aktif-covid-19-sepekan-turun-signifikan-hingga- 1727 ? page=all ( accessed Mar. 10 , 2021 ) . Hootsuite ; We Are Social , “DIGITAL 2021 : INDONESIA , ” datareportal.com , 2021. https : / / datareportal.com / reports / digital- 2021-indonesia ( accessed Jun. 04 , 2021 ) . F. F. Rachman and S. Pramana , “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter , ” Heal. Inf. Manag. J. ISSN , vol. 8 , no. 2 , pp. 2655– 9129 , 2020 , [ Online ] . Available : https : / / inohim.esaunggul.ac.id / index.php / INO / article / view / 223. C. Collins , S. Hasan , and S. V. Ukkusuri , “A novel transit rider satisfaction metric : Rider sentiments measured from online social 10 / 10
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 B-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 B-METODE I-METODE 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 SENTIMEN DAN TOPIK PEMBICARAAN PUBLIK TERHADAP PROGRAM PSBB DAN PPKM : STUDI KASUS PENGGUNA TWITTER Deni Rahmat Ramdhani ( 221709613 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , Ringkasan— Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan untuk menekan angka penyebaran COVID-19 , yaitu dengan kebijakan PPSB dan PPKM. Indikator kesuksesan tidak dapat sepenuhnya dilihat dari angka statistik , penilaian tersebut juga mempertimbangkan masukan , diantaranya adalah dengan melihat respon dan opini masyarakat terhadap program tersebut. Penelitian ini mengekstraksi informasi mengenai Kebijakan PSBB dan PPKM pada media sosial Twitter dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi persepsi masyarakat dan Topic Modelling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) untuk menentukan jumlah topik yang dibahas masyarakat beserta kata kuncinya. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun diketahui bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Model klasifikasi yang terbentuk dari Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 58,3 % dan topik yang terbentuk adalah sebanyak 3 topik. Kata Kunci— COVID-19 , PPSB , PPKM , Sentimen , Topic Modelling
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modelling mengenai Penerapan Kebijakan PSBB dan PPKM pada data twitter di bulan januari dan februari. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pengumpulan data sentimen publik di twitter dilakukan dengan menggunakan metode scraping dengan package twint pada python. Kemudian dilakukan tahapan manual labelling dan preprocessing , sehingga data akhir berjumlah 53.764 data , terdapat 32.614 tweet ( 60,6 % ) yang berlabel netral ( label 0 ) , 9.689 tweet ( 18 % ) berlabel Positif ( label 1 ) , dan 11.461 tweet ( 21,4 % ) berlabel negatif ( label 2 ) . 2. Model dari sentimen publik dengan Multinomial Naïve Bayes classifier menghasilkan akurasi sebesar 58,3 % . 3. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA topik dengan diperoleh jumlah coherence score sebesar 0.536. Topik yang dihasilkan yaitu sebagai berikut : a ) Topik 1 : Pembatasan kebijakan PPKM. topik sebanyak 3 Kata kunci : “ppkm” , “covid” , “batas” , ”tekan” dan “masyarakat”. b ) Topik 2 : Penilaian masyarakat terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. Kata kunci : “gagal” , “jam” , “ganti” , ”rakyat” dan “tutup”. c ) Topik 3 : Perpanjangan tanggal pelaksanaan kebijakan PPKM Mikro. Kata kunci : “mikro” , “rumah” , “kota” , ”panjang” , dan “tanggal”. Dalam penelitian ini masih banyak yang harus diperbaiki dan dikembangkan lagi. Berikut beberapa saran untuk penelitian ini : 1. Pada penelitian ini , tahapan manual labelling dilakukan oleh 3 orang. Namun terdapat kekurangan pada saat pemberian label karena adanya penilaian subjektif masing- masing yang berbeda , sehingga kemungkinan terjadi adanya pemberian label yang berbeda pada tweet yang sejenis. Oleh karena itu , pada penelitian selanjutnya perlu dilakukan penyamaan pemahaman terkait sentimen netral , positif , dan negatif , jika dalam tahap manual labelling dilakukan lebih dari 1 orang. 2. Pada penelitian ini , metode klasifikasi yang digunakan pada analisis sentimen hanya menggunakan Naïve Bayes classifier , namun metode ini tidak memberikan hasil akurasi yang optimal , yaitu 58,3 % . Oleh karena itu , pada penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan metode analisis sentimen dengan algoritma selain Naïve 9 / 10 Gambar 11. Kata yang relevan untuk topik 3 Berdasarkan Gambar 11 , kata yang paling sering muncul untuk topik 3 ini adalah “mikro” , “rumah” , “kota” , ”panjang” , “tanggal” dan “surabaya”. Kata “mikro” , “rumah” , “kota” , dan “surabaya” dapat mengindikasikan pembicaraan masyarakat tentang kebijakan PPKM berskala mikro di kota surabaya dan beberapa kota kisaran jawa lainnya , mengingat ini pertama kali diterapkan di pulau jawa dan bali. Kata ”panjang” dan “tanggal” dapat mengindikasikan suatu sentimen masyarakat tentang pelaksanaan kebijakan ini , mengingat pada rentang waktu januari dan februari telah dilaksanakan 2 kali kebijakan PPKM. TABEL 12 CONTOH TWEET TOPIK 3 tweet Udah psbb gausah diperpanjang2 perbulan pertanggal berapa. Langsung aja terus terang perpanjang berapa tahun. Biar jls. pgn pulang kerumah tp punya keluarga begini. ga pulang krumah psbb di perpanjang terus hidup dkosan terbatas Tiba2 ppkm , tiba2 penutupan tiba2 perpanjangan ppkm / psbb , tiba2 dirumah saja 2hari , tiba22222222 ... ... . cuma mempersulit mobilitas & amp Sedih wakk , ketika lu bisanya produktif di luar rumah trus di batasi dong jam malamnya. Eh ini malah di perpanjang psbb nya : " jalan , tiba2 psbb berjilid2 , Tabel 12 merupakan contoh tweet yang merepresentasikan kata kunci yang terdapat pada topik ini. Pada topik 3 ini memiliki proporsi yang terendah , yaitu sebesar 14,6 % kata. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun dapat dilihat bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Dan juga secara keseluruhan , topik yang dihasilkan tersebut lebih banyak mengandung kata-kata yang paling sering muncul pada sentimen negatif. Hal tersebut dibuktikan dengan adanya lampiran contoh tweet. Sehingga perlu adanya evaluasi pemerintah dalam menerapkan kebijkan PSBB dan PPKM , mengingat banyak aspek yang perlu diperhatikan selain daripada kesehatan , terutama pada aspek ekonomi dan pendidikan. Misalnya dengan contoh tweet “ @ KhofifahIP PPKM gak usah diterusin buk , kasihan yg jualan malam , berharap dapat satu atau dua pelanggan sekarang malah harus tutup lebih awal” , dapat mengindikasikan adanya keluhan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] media data , ” J. Public Transp. , vol. 16 , no. 2 , pp. 21–45 , 2013 , doi : 10.5038 / 2375-0901.16.2.2. A. R. Susanti , T. Djatna , and W. A. Kusuma , “Twitter’s sentiment analysis on GSM services using Multinomial Naïve Bayes , ” Telkomnika ( Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 15 , no. 3 , pp. 1354–1361 , 2017 , doi : 10.12928 / TELKOMNIKA.v15i3.4284. K. Garcia and L. Berton , “Topic detection and sentiment analysis in Twitter content related to COVID-19 from Brazil and the USA , ” Appl. Soft Comput. , vol. 101 , p. 107057 , 2021 , doi : 10.1016 / j.asoc.2020.107057. Zacharias , C. , “TWINT - Twitter Intelligence Tool , ” github.com , 2019. https : / / github.com / twintproject / twint ( accessed Mar. 20 , 2021 ) . Pedregosa et al. , “Scikit-learn : Machine Learning in Python , ” scikit- learn.org , 2011. https : / / scikit- learn.org / stable / modules / generated / sklearn.naive_bayes.Multinomia lNB.html ( accessed Mar. 20 , 2021 ) . Ben Mabey , “Welcome to pyLDAvis’s documentation ! , ” pyldavis.readthedocs.io , 2015. https : / / pyldavis.readthedocs.io / en / latest / ( accessed Mar. 10 , 2021 ) . Bayes classifier , agar dapat mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan. 3. Pada penelitian ini , tweet yang bersifat netral terlalu mendominasi , dan tweet netral ini juga disertakan saat tahapan topic modelling , sehingga topik pembicaraan yang terbentuk kurang spesifik karena banyaknya tweet yang berupa berita atau yang bersifat netral. Oleh karena itu , tahapan topic modelling pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat fokus pada sentimen positif dan negatif saja , agar dapat mengetahui topik pembicaraan dan bisa menjadi bahan perbaikan dari evaluasi tersebut. lebih spesifik [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]
respon dan opini masyarakat terhadap program tersebut. Penelitian ini mengekstraksi informasi mengenai Kebijakan PSBB dan PPKM pada media sosial Twitter dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi persepsi masyarakat dan Topic Modelling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) untuk menentukan jumlah topik yang dibahas masyarakat beserta kata kuncinya. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun diketahui bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Model klasifikasi yang terbentuk dari Multinomial Naïve Bayes adalah Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modelling mengenai Penerapan Kebijakan PSBB dan PPKM pada data twitter Pengumpulan data sentimen publik di twitter dilakukan dengan menggunakan metode scraping dengan package twint pada python. Kemudian dilakukan tahapan manual labelling dan preprocessing , sehingga data akhir berjumlah 53.764 data , terdapat 32.614 tweet ( 60,6 % ) yang berlabel netral ( label 0 ) , 9.689 tweet ( 18 % ) berlabel Positif ( label 1 ) , dan 11.461 tweet ( 21,4 % ) berlabel negatif ( label 2 ) . 2. Model dari sentimen publik dengan Multinomial Naïve Bayes classifier menghasilkan akurasi sebesar 58,3 % . 3. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA topik dengan diperoleh jumlah coherence score sebesar 0.536. Topik yang dihasilkan yaitu sebagai berikut : a )
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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O B-METODE I-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 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 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 O O O O O O O O O