Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PPKM DI TENGAH PANDEMI COVID-19

## MENGGUNAKAN MODE LSTM
Adi Yahyadi 1 , Fitri Latifah* 2
Program Studi Informatika 1 ,  Program Studi Informatika 2 , Fakultas Teknologi Informasi 1 ,  Fakultas Teknologi Informasi 2 , Universitas Nusa Mandiri 1 , Universitas Nusa Mandiri 2 ,
Eamail: Adisyahyadi41@gmail.com , fitri.flr@nusamandiri.ac.id
Received: March  20,  2022 .  Revised: April  09,  2022 .  Accepted: April  14, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp.464-470
Abstrak: Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  tweet  masyarakat  Indonesia terhadap PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat). Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  pendapat  pengguna  twitter  di  Indonesia  tentang  penerapan  PPKM, Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  dan  klasifikasi  yaitu  negative,  netral  dan  positif  pada setiap  tweet  masyarakat  Indonesia  tentang  PPKM.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 4000 data tweet  yang  berisikan topik  “PPKM” dimana data  ini peneliti  dapat melalui Scraping  data  menggunakan  API  Twitter.  Setelah  itu  penulis  melakukan  preprosesing  data pada  data  tweet  dan  menentukan  polaritas  sentiment  tweet  dengan  Indonesia  Sentiment Lexicon . Dan yang terakhir dilakukan analisis sentiment menggunakan model jaringan syaraf tiruan  yaitu Long Short Term Memory ( LSTM) kemudian  melakukan tuning  hyperparameter untuk mendapatkan hyperparameter terbaik dan meningkatkan akurasi model.
Kata kunci: ppkm, twitter, sentimen analisis Abstract:
In  this,  an  analysis  of  the  sentiment  of  Indonesian  people's  tweets  towards  the  PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) was conducted. The purpose of this study was to know the opinions of Twitter users in Indonesia on the implementation of PPKM. The data  used  in  this  study  is  4000  tweet  data  containing  the  subject  "PPKM"  where  these  data researchers can retrieve data  using  the Twitter API. After that, the author pre-processed the data on the tweet data and determined the polarity of the tweet sentiment with the Indonesian sentiment  lexicon.  And  the  last  one  is  sentiment  analysis  using  an  artificial  neural  network model  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  and  then  adjusting  the  hyperparameters  to  get  the best hyperparameters and improve the accuracy of the model .
Keywords: ppkm;twitter sentiment analisys,

## I. PENDAHULUAN
Sejak  pandemik    corona  atau  Covid-19  melanda  Indonesia,  terdapat  berbagai  kebijakan  pemerintah diterapkan  untuk  menekan  laju  penyebaran  virus  Covid-19.  Kebijakan  untuk  membatasi  pergerakan  atau kegiatan  masyarakat ini telah  berganti  nama dan  format hingga  beberapa kali, berawal dari kata PSBB,  PSBB Transisi, PPKM Darurat yang terakhir adalah PPKM empat level.
Respon masyarakat terhadap kebijakajan pemerintah berbeda-beda dalam menyikapi penerapan kebijakan PPKM  dalam  menangani  pandemic  Covid-19,  ada  yang  mendukung  kebijakan  yang  diterapkan  pemerintah namun tidak sedikit  yang  menolak terkait kebijakan PPKM  yang di terapkan oleh pemerintah. Salah satu cara masyarakat dalam merespon kebijakan pemerintah adalah melalui social media, salah sau platform social media yang digunakan adalah Twitter .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Twitter adalah  sebuah  platform  yang  diperuntukan  bagi  teman,  keluarga,  dan  teman  sekerja  untuk berkomunikasi melalui pertukaran pesan yang cepat. Aktifitas penggunakan Twitter ini dapat  berisi foto, video, tautan, dan juga teks. Melalui media social kini pengguna lebih muda membagikan pendapat ataupun peristiwa yang di alaminya, dengan demikian data-data yang ada didalam platform social media tersebut sangat banyak, dari banyaknya data tersebut kita dapat  melakukan analisis sentiment dan kemudian  mendapatkan hasil sebuah insight baru yang berguna.
Analisys sentiment merupakan bentuk teknologi baru yang saat ini sedang dikembangkan dan digunakan dalam  melakukan  sebuah  penelitian  guns  menganalisis  topik  dan  juga  pendapat.Teknologi  ini  sering  sekali digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  dan  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  atau  user  terhadap  suatu produk atau kebijakan tertentu.
Analisis  sentiment  merupakan    proses  memahami,  mengekstak,  dan  mengolah  data  tekstual  secara otomatis untuk  mendapatkan sebuah insight atau informasi yang berguna. Dengan melakukan analisis sentiment pada  tweet  masyarakat  Indonesia  yang  berkaitan  dengan  kebijakan  PPKM  maka  dapat  diketahui  respon masyarakat terhadap penerapan kebijakan PPKM. Analisis Sentiment ini dapat dilakukan dengan menggunakan Model Machine Learning , model menggunakan data latih dan juga data test. Model  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Long  Short-Term  Memory (LSTM)  yang merupakan  metode  dalam deep  learning yang  dapat  digunakan  untuk Natural  Language  Processing (NLP) seperti  pengenalan  suara,  translasi  teks,  dan  analisis  sentimen[1].  Dengan  penelitian  analisis  sentiment  pada tweet masyarakat Indonesia di Sosial  media twitter  menggunakan  metode Long Short-Term Memory (LSTM) dapat  dijadikan  bahan  masukan  dan  membantu  pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan  yang  tepat  untuk masyarakat.
.

## II. METODE DAN MATERI
Pada  penelitian  ini    peneliti  akan  menjelaskan    tentang  elemen-elemen  penulisan  dan  ilustrasi  saat menyiapkan penelitian.

## 2.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  pneiti  lakukan  adalah    mengumpulkan  data-dat  dengan  menggunakan  dua  cara yaknik :
1. Populasi dan sample
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  4000  komentar  dan  kicauan  (tweet)  dari  social media twitter mengenai  kebijakan  PPKM  (Pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat)  yang diterapkan  oleh  pemerintah  Indonesia.  Dari  populasi  yang  di  dapat  digunakan  sebanyak  800  sampel data kicauan(tweet).
2. Variabel dan Definisi Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini ditampilkan dalam table 1.1 berikut :
Variabel Definisi Operasional Tweet/Kicauan Tulisan  atau  postingan  didalam  social  media twitter Tabel 1. Variabel dan Definisi Variabel
2.2. Teknik Pengumpulan Data
Adapun Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah :
1. Data Primer
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dari akun pengguna social media Twitter .  Data  tersebut  didapatkan  dengan  cara  melakukan scraping data  kicauan  (tweet) menggunakan bahasa pemrograman python dan API twitter.
2. Studi Pustaka
Peneliti  mengambil  bahan-bahan  yang  memuat dasar-dasar  ilmiah (teori)  yang akan  menjadi acuan dalam analisis data atau pembahasan dari beberapa sumber buku internet dan referensi-referensi yang
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
berkaitan  dengan  penelitian,  serta  berbagai  referensi  dari  jurnal  ilmiah  yang  terkait  dengan penelitian.
2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentiment  adalah  jenis  pengolahan  Bahasa  alami  ( Natural  language  processing) untuk melacak mood masyarakat tentang produk tertentu atau topik tertentu. Analisis sentimen  juga disebut tambang pendapat,  dimana  system  mengumpulkan dan  meneliti pendapat tentang produk  yang dibuat dalam  postingan, blog, komentar, ulasan, tweet. Analisis sentiment dapat berguna dalam beberapa hal, misalnya untuk pemasaran melihat  keberhasilan  kampanye  iklan  atau  peluncuran  produk  baru,  menentukan  versi  produk  baru  atau  jasa yang  popular  dan  bahkan  mengidentifikasi  demografi  suka  atau  tidak  suka  terhadap  firut  atau  kebijakan tertentu[2]

## 2.4. Metode LSTM
Long  Term-Short  Memory atau  disebut LSTM adalah  suatu  jenis  model  turunan  dari Recurrent  Neural Network (RNN)  dimana  dilakukan  suatu  meodifikasi  pada RNN dengan  menambahkan  sejumlah  memory  cell yang mampu menyimpan suatu informasi untuk jangka yang cukup lama. LSTM diusulkan dan diharapkan dapat digunakan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi  terjadinya vanishing  gradient pada RNN saat  memproses  data sequential yang panjang.

## Gambar 1. Metode LSTM
Modul LSTM  mempunyai pemrosesan  yang  berbeda dengan  modul  RNN pada umumnya. Perbedaan lain adalah adanya suatu tambahan sinyal yang diberikan dari satu Langkah ke Langkah waktu berikutnya, yaitu konteks, direpresentasikan dengan symbol Ct [3].

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Dalam penelitian ini peneliti  melakukan empat tahapan dalam pelaksanaan pengolahan data  yaitu Data Acquisition, Data Exploration, Modeling, Evaluation.
3.1. Data Acquisition ( Pengumpulan Data ) Tahap  ini  adalah  tahap  dimana  peneliti  melakukan  pengumpulan  data tweet (kicauan)  masyarakat Indonesia  terkait  PPKM.  dengan  menggunakan  API  yang  disediakan  oleh  Twetter  untuk  mendapatkan  data tweet  yang  dibutuhkan  dalam  hal  ini  adalah tweet masyarakat  Indonesia  terkait  kebijakan  PPKM.  Peneliti mengambil 4000 data tweet, berikut adalah data nya:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 2 Data tweet .
3.2. Data Exploration ( Eksplorasi Data )
1. Persiapan Data
Tahap  ini  adalah  melakukan  persiapan  sebelum  data  diproses  oleh mode  machine  learning yang peneliti  buat  agar  data  dapat  diproses  dengan  baik.  Dalam  proses  ini  dilakukan  tahapan  seperti pembersihan data , case folding , tokenisasi, filtering text.
2. Menentukan Polaritas
Lexicon-based adalah kamus atau dataset yang berisikan kata-kata Bahasa Indonesia. Kamus lexicon digunakan  untuk  melakukan  penilaian  terhadap  polaritas  terhadap  tweet,  dimana  kata-kata  akan  di pasangkan atau dicocokan nilai polaritasnya.
Gambar 3. Polaritas tweet Hasil nya adalah sebagai berikut :
a. Negatif : 2029 tweet
b. Positif : 1192
c. Netral : 751
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
3. Visualisasi Data
Hasil  Analisa  polaritas  tweet  menggunakan  Lexicon_based  penulis  visualkan  dengan  grafik  seperti berikut :
Gambar 4. Visualisasi polaritas tweet
Dapat dilihat pada grafik diatas bahwa sentimen negative terhadap PPKM lebih mendominasi daripada sentiment positif dan netral.
3.3. Modeling
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  penyetelan  Hyperparameter  tuning  untuk  menemukan  parameter terbaik yang nantinya akan digunakan penulis untuk membuat mode machine learning.
Gambar 5. Hyperparameter tuning
Lalu  pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  dengan  Grid  Search  CV  untuk  mengetahui  parameter terbaik dari model yang dibuat.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
Gambar 6. Grid search CV
Setelah  selesai  proses  pencarian  Hyperparameter  terbaik  maka  penulis  mendapati  yang  terbaik  adalah dengan batch size 128, dropout rate 0.2, embed dim 32, epoch 10, hidden unit 16, learning rate 0.0001.
Gambar 7. Modeling proses
3.4 Evaluasi Model
Pada tahap ini dilakukan evaluasi model menggunakan Confusion Matrix, evaluasi ini dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model yang penulis buat. Dan berikut adalah hasilnya :
Gambar 8. Confusion Matrix
Dilihat dari tabel Confusion Matrix bahwa akurasi dari mode kita cukup baik yaitu mencapat 0.70 yaitu 70%
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022

## 3.4 Deployment Model
Tahap  ini  adalah  tahap  dimana  peneliti  menggunakan  model  yang  telah  dibuat  dan  telah  dievaluasi untuk  melakukan  analisis  sentiment  tweet  masyarakat  Indonesia  terkait  kebijakan  PPKM  (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) pada social media Twitter.
Gambar 9. Visualisai analisis sentimen
Dari grafik diatas dapat diketahui bahwa respon masyarakat terhadap kebijakan PPKM adalah  Positif sebesar 27.8%, Netral sebesar 15,7% dan Negatif 5,.5%. . IV. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  analisis  sentimen  tweet  dengaan  menggunakan  molde  LSTM  terhadap  penerapan  PKKM oleh  pemerintah  Indonesia  didapatkan  hasil  36,5  %  merespos  positif,  15,7%  merespon  netral  dan  57.8% merespons  negatif,  dengan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  LSTM  dari  algoritma  RNN memiliki  tingkat  keefektifan  yang  cukup  bagus  dalam  penelitian  ini  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  70% serta memiliki kriteria dengan nilai loss yang rendah.   Untuk meningkatkan kinerja atau kemampuan yang lebih  baik  lagi    penelitian  lebih  lanjut  dapat  menggunakan    model  yang  lain    sehingga  dapa  dilakukan training ulang atau mengganti model yang baru dalam melakukan analisis sentimen untuk objek penelitian yang sama atau objek penelitian yang beda dengan menggunakan sosial media twitter .

## REFERENASI
[1]  M.  Z.  Rahman,  Y.  A.  Sari,  and  N.  Yudistira,  “Analisis  Sentimen  Tweet  COVID-19  menggunakan  Word Embedding dan Metode Long Short-Term Memory ( LSTM ),” vol. 5, no. 11, pp. 5120–5127, 2021.
[2]  E.  R.  Yulia  and  K.  Solecha,  “Implementasi  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  pada  Analysis  Sentiment Review Aplikasi Trafi menggunakan Algoritma Naive Bayes (NB),” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[3]  “KINERJA DEEP LEARNING DALAM ANALISIS SENTIMEN TESIS.”
[4]  K.  Anam  and  U.  Maarif  Hasyim  Latif,  “APLIKASI  AGEN  CERDAS  UNTUK  PEMBELAJARAN PEMPROGRAMAN  BERORIENTASI  OBJEK  BERBASIS  NATURAL  LANGUAGE  PROCESSING (NLP).”
[5]  A. G. Lazuardy, H. Setiaji, S. Kom, and M. Eng, DATA CLEANSING PADA DATA RUMAH SAKIT .
[6]  T.  Krisdiyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan  PPKM  pada  Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  32–37,  2021,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/12945
[7]  “SENTIMENT  ANALYSIS  MENGGUNAKAN  RULE  BASED  METHOD  PADA  DATA  PENGADUAN PUBLIK BERBASIS LEXICAL RESOURCES.”
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 6 No.2   May 2022
[8]  D. Tri Hermanto, A. Setyanto, and E. T. Luthfi, “Algoritma LSTM-CNN untuk Sentimen Klasifikasi dengan Word2vec pada Media Online LSTM-CNN Algorithm for Sentiment Clasification with Word2vec On Online Media”.
[9]  “308841-analisis-sentimen-layanan-provider-telep-45f07b49”.
[10]  D.  Wahyu  Hariyanto  and  W.  Maharani,  “Analisis  Sentimen  pada  Media  Sosial  Twitter  Berbahasa  Indonesia dengan Metode GloVe.”
[11]  J.  Homepage,  A.  Roihan,  P.  Abas  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika,  “IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology) Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” 2019.
[12]  F. Handbook, “CLASS 10 Curated with support from Intel® Acknowledgements.”
[13]  N.  Muhsy,  “Pengertian  Instrumen  Penelitian  yang  Belum  Banyak  Diketahui.” https://trifaris.net/pengertian- instrumen-penelitian/ (accessed Dec. 17, 2020).