Implementasi Analisis Sentimen Twitter Mengenai Opini Masyarakat Terhadap RKUHP Tahun 2019

Abstract

Media sosial Twitter merupakan salah satu media yang digunakan untuk memberikan opini melalui tweet. Tweet tersebut dapat memuat opini dan komentar yang berkaitan dengan bidang politik, ekonomi, sosial, hiburan, pendidikan, olahraga, dan lain-lain. Salah satunya terjadi pada bulan September tahun 2019 banyak terjadi demo yang dilakukan oleh mahasiswa maupun masyarakat demi menolak RKUHP. Tujuan dibuat penelitian yaitu memberikan kemudahan bagi pengguna khususnya masyarakat umum mendapatkan informasi respon masyarakat di Twitter tentang RKHUP. Hasil penelitian bisa dijadikan tolak ukur bagaimana tingkat kepuasan dan penilaian masyarakat terhadap RKUHP. Dengan adanya tolok ukur tersebut, media sosial bisa dimanfaatkan sebagai obyek untuk dijadikan alat ukur tingkat kepuasan dan penelitian masyarakat dengan data yang valid tanpa adanya manipulasi data. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap tweet dengan mengklasifikasikan kedalam kategori mendukung, menyanjung, netral, mengkritik atau menghujat menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dataset berjumlah 1500 tweet yang didapatkan dari tweet mengenai RKUHP dalam periode tertentu. Tahapan penelitian yaitu setelah mendapatkan dataset dari Twitter akan mengalami proses preprocessing cleaning, casefolding dan stopword lalu menghitung TF IDF dan masuk ke tahap proses training menghasilkan model klasifikasi untuk proses testing sehingga dapat melakukan klasifikasi. Pada pengujian penelitian ini tingkat akurasi dari algoritma Support Vector Machine. Hasil akurasi klasifikasi algoritma Support Vector Machine menggunakan 70, 80, dan 90 persen data training dan hasil terbaiknya adalah 72%, 74% dan 81%.