Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Terkait Pandemi Covid-19 Pada Twitter

Abstract

Twitter adalah salah satu media pertukaran informasi yang mudah dan populer. Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan di Indonesia dan memiliki persebaran serta distribusi informasi yang sangat cepat. Covid-19 menjadi topik yang hangat pada awal 2020. Virus yang bermula dari Wuhan China ini telah menyebar secara cepat ke hampir seluruh dunia. Sejak adanya kasus pertama dengan dua orang positif di Indonesia, topik covid-19 ini selalu dibahas dalam berbagai media berita, dan tentu saja media sosial. Pada penelitian ini, tweet yang mengandung opini masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang covid-19 diklasifikasikan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Tweet yang berisi kebijakan pemerintah tentang covid-19 diambil dengan menggunakan webscraping. Namun, data yang telah dikumpulkan masih belum dapat digunakan untuk klasifikasi karena terdapat kata-kata yang tidak baku dan terdapat banyak noise di dalam data tersebut sehingga perlu dilakukan preprocessing. Tahapan preprocessing dilakukan untuk menghilangkan hal yang tidak dibutuhkan (url, mention), tokenization, stopword removal, dan stemming. Penelitian ini telah menghasilkan sistem klasifikasi sentiment analisis masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang covid-19 dengan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil penelitian tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes menggunakan perbandingan data pelatihan sebesar 70 dan data testing sebesar 30 mendapatkan Precision sebesar 38%, Recall sebesar 42%, F-Measure sebesar 40% dan tingkat akurasi sebesar 76%.