## Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Penyelenggaraan Sistem Elektronik Menggunakan Metode Logistic Regression
Irfan Ricky Afandi #1 , Isa Faqihuddin Hanif #2 , Firman Noor Hasan #3 , Estu Sinduningrum #4 , Zuhri Halim #5 , Nunik Pratiwi #6
# Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka Jl. Tanah Merdeka No.6, Kec. Pasar Rebo, DKI Jakarta 13830, Indonesia
1 richky99@gmail.com
2 isa@uhamka.ac.id
3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id
4 estu.ningrum@uhamka.ac.id
5 zuhri@uhamka.ac.id
6 npratiwi@uhamka.ac.id
Abstrak— Keamanan data menerapkan salah satu hal terpenting dalam menggunakan internet. Kebocoran data pribadi pengguna di  internet  dapat  dimanfaatkan  oleh  orang  yang  tidak berkepentingan  untuk  berbagai  macam  tindakan  kriminal. Upaya  melindungi data pribadi  masyarakat Indonesia, pemerintah  melalui  Kemkominfo  membuat  serta  menerapkan sebuah  kebijakan  Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik  (PSE). Dalam penerapan PSE mendapatkan berbagai macam opini dari masyarakat Indonesia salah satunya yaitu pada  platform twitter. Opini  yang  dikeluarkan  oleh  masyarakat  ada  yang  bersifat negatif, netral maupun bersifat positif. Adapun tujuan penelitian ini yaitu mengetahui jumlah sentimen negatif, netral serta positif terhadap  opini  masyarakat  terhadap  PSE  dimana  dataset tersebut  diperoleh  dari  platform  twitter  serta  mengetahui  nilai akurasi dari hasil uji evaluasi dari penerapan algoritma  Logistic Regression.  Hasil  luaran  dari  1073  dataset  tentang  opini  dari masyarakat  terhadap  PSE  didapatkan  sebanyak  126  sentimen bersifat  negatif,  sebanyak  657  sentimen  bersifat  netral  serta sebanyak 291 sentimen yang bersifat positif dengan nilai akurasi penerapan  algoritma  Logistic  Regression  sebesar  79.07%.  Hal tersebut memperlihatkan bagaimana opini masyarakat Indonesia yaitu sebagian besar setuju terhadap diberlakukannya PSE  namun  masih  ada  beberapa  masyarakat  yang  belum  bisa menerima kebijakan tersebut.

## Kata kunci — Keamanan Data, PSE, Analisis Sentimen, Logistic Regression,  twitter
Abstract—  Safety is one  of the  most important  things  when  using the  internet.  Leaks  of  user's  personal  data  on  the  internet  can  be used  by  unauthorized  people  for  various  kinds  of  actions.  To protect the personal data of the Indonesian people, the government through  the  Ministry  of  Communication  and  Information  has created  and  implemented  an  Electronic  System  Operation  (PSE) policy.  In  implementing  the  PSE,  various  opinions  were  obtained
from  the  Indonesian  people,  one  of  which  was  on  the  Twitter platform.  Opinions  issued  by  the  public  are  negative,  neutral  or positive.  This  study's  goal  is  to  count  the  amount  of  negative, neutral  and  positive  sentiments  towards  public  opinion  on  PSE where  the  dataset  is  obtained  from  the  Twitter  platform  and  to determine the accuracy value of the evaluation test results from the application  of  the  Logistic  Regression  algorithm.  The  output  of 1073 datasets on public opinion on PSE obtained as many as 126 negative  sentiments,  657  neutral  sentiments  and  291  positive sentiments  with  the  accuracy  value  of  the  Logistic  Regression algorithm application of 79.07%. This determines how the opinion of  the  Indonesian  people  is  that  most  agree  with  the implementation  of  the  PSE  however,  some  people  have  yet  to  be able to accept the policy.
Keywords — Data Security, PSE, Sentiment Analysis Logistic Regression, twitter

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  internet  yang  terus  berkembang  mengikuti perubahan  zaman  membuat  manusia  menjadi  lebih  mudah untuk  mendapatkan  informasi  dengan  cepat  serta  akurat  [1]. Perkembangan  tersebut  mendorong  manusia  untuk  bisa menggunakan  serta  memanfaatkan  teknologi  internet  dalam kehidupan  sehari-hari  [2].  Keamanan  terkait  data  pribadi merupakan  hal  yang  sangat  penting  serta  perlu  di  perhatikan oleh  semua  masyarakat  dalam  menggunakan  internet  [3]. Kebocoran  data  pribadi  pengguna  dapat  dimanfaatkan  oleh orang  yang  tidak  berkepentingan  untuk  berbagai  macam tindakan  kriminal  [4].  Dalam rangka  memfasilitasi  keamanan data  masyarakat  Indonesia,  pemerintah  melalui  Kementerian Komunikasi  dan  Informasi  (Kemkominfo)  bertugas  untuk membuat  dan  menerapkan  beberapa  kebijakan-kebijakan dalam  bidang  komunikasi  serta  informatika  [5].  Salah  satu kebijakan  yang  dikeluarkan  oleh  Kemkominfo  yaitu
Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik  (PSE),  dimana  kebijakan tersebut memiliki tujuan untuk melindungi dari penyalahgunaan data pribadi penggunanya pada suatu layanan sistem elektronik [6].
Pada  pelaksanaannya masih  terdapat  beberapa  aplikasi yang  beroperasi  di  Indonesia  memerlukan  waktu  untuk mempelajari  kebijakan  tersebut.  Pada  tanggal  29  Juli  2022 terdapat  beberapa  aplikasi  seperti steam , paypal , amazon dan sebagainya  yang  belum  mendaftarkan  PSE  sehingga pemerintah  menonaktifkan  sementara  aplikasi  tersebut  [7]. Masyarakat  Indonesia  mempunyai  berbagai  macam  opini terkait  kebijakan  tersebut  ada  yang  sifatnya  negatif,  positif maupun  netral.  Penggunaan  platform  media  sosial  sudah menjadi  salah  satu  sarana  bagi  masyarakat  untuk  berdiskusi maupun  berkomunikasi  [8].  Media  sosial twitter merupakan sebuah  aplikasi  yang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat Indonesia dalam menyampaikan sudut pandang terhadap suatu topik tertentu [9].
Opini  masyarakat  yang  terdapat  pada  media  sosial twitter dapat dikumpulkan menjadi satu atau yang dinamakan dengan  sentimen  [10].  Hal  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai sumber  data  yang  nantinya  bisa  digunakan  dalam  proses sentiment analysis [11]. Sentiment analysis yaitu teknik untuk melakukan proses  analisis  terkait  sudut  pandang, emosi, serta sikap  oleh  masyarakat  terhadap  sebuah  topik  yang  nantinya dapat  diketahui  bagaimana  pandangan  publik  terhadap  topik tersebut  [12].  Penggunaan algoritma Logistic  Regression bisa digunakan  dalam  proses  analisis  sentimen  yaitu  untuk memprediksi  apakah  sentimen  tersebut  bernilai  negatif, netral ataupun  positif  [13].  Berdasarkan  uraian  diatas  dalam penelitian  ini  peneliti  memperoleh dataset tentang  opini masyarakat  mengenai  PSE  dari  media  sosial twitter yang nantinya  kumpulan  dari tweet tersebut  akan  diklasifikasikan ke  dalam  tiga  kategori  sentimen  yaitu  negatif  netral  serta positif  dan  kemudian  dilakukan  penerapan  algoritma Logistic Regression untuk mengetahui nilai akurasinya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Peneliti  melakukan  beberapa  tahapan  dalam  melakukan kegiatan  pengolahan  data  yang  ditunjukkan  pada  gambar diagram berikut.
Gambar. 1  Diagram dari tahapan penelitian

## A. Penarikan Data
Pada  tahap  ini  peneliti  mendapatkan dataset dari  media sosial twitter terhadap  opini  masyarakat  mengenai  PSE dengan  menggunakan  bantuan software  python serta menggunakan library twint . Kata kunci yang digunakan yaitu “Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik”  dimana  data  tersebut diambil  pada range waktu  3  Juli  sampai  6  Agustus  2022 dengan  teks  berbahasa  Indonesia  dan  didapatkan  sebanyak 1294  data tweet seperti  pada  gambar  berikut.  Kemudian  data tersebut akan di simpan dalam format file yaitu csv.
Gambar. 2  Hasil proses penarikan data

## B. Preprocessing Data
Tahap berikutnya yaitu preprocessing dataset dari file yang berbentuk  csv. Preprocessing data  merupakan  proses  dalam mengganti  teks  tidak  teratur  supaya  teratur  yang  nantinya dapat  membantu  pada  proses  pengolahan  data  [14].  Terdapat beberapa tahapan dalam preprocessing data seperti casefolding , cleansing, stemword serta stopword [15]. Case  Folding merupakan  tahapan  pertama  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini. Case  folding merupakan  tahap  untuk mengganti keseluruhan kata kapital pada dataset agar berubah menjadi  tidak  kapital  [16].  Tabel  berikut  memperlihatkan contoh  5  data  secara  acak  sebelum  dan  sesudah  dilakukan pengubahan kata menjadi huruf kecil.
TABEL I H ASIL C ASE F OLDING No Sebelum Sesudah 1 Kabar gembira buat gamers! Kominfo akhirnya resmi membuka akses beberapa platform termasuk game online Dota hingga CS:GO usai mendaftarkan layanannya sebagai Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) ke sistem pemerintah, Selasa (2/8/2022). https://t.co/Ecz6XsAV XK kabar gembira buat gamers! kominfo akhirnya resmi membuka akses beberapa platform termasuk game online dota hingga cs:go usai mendaftarkan layanannya sebagai penyelenggara sistem elektronik (pse) ke sistem pemerintah, selasa (2/8/2022). https://t.co/ecz6xsavxk
No Sebelum Sesudah 2 Kominfo mengungkapkan bahwa telah berhasil berkomunikasi dengan
PayPal, terkait registrasi
Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE). https://t.co/sJuytsd9xj kominfo mengungkapkan bahwa telah berhasil berkomunikasi dengan paypal, terkait registrasi penyelenggara sistem elektronik (pse).
https://t.co/sjuytsd9xj
3 Johnny G Plate
Dihujat Netizen Habis-habisan Beberapa platrom seperti Steam, Paypal, Dota, hingga Yahoo telah diblokir oleh Kemenkominfo. Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) itu disebut tidak mendaftar ke Kemenkominfo. https://t.co/ZJXskIMU u4
johnny g plate dihujat netizen habis-habisan beberapa platrom seperti steam, paypal,
dota, hingga yahoo telah diblokir oleh kemenkominfo. penyelenggara sistem elektronik (pse) itu disebut tidak mendaftar ke kemenkominfo. https://t.co/zjxskimuu4
4 https://t.co/23c4KRbJ pw "Kami mendukung
penuh pemerintah dalam menegakkan aturan Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) yang sudah dibuat 2 tahun lalu," tegasnya.
@psi_id @psi_tangsel
@kokokdirgantoro @sigitwid @aryobimmo @MikhailGorbaDom @Giring_Ganesha @RajaJuliAntoni https://t.co/23c4krbjpw "kami mendukung penuh pemerintah dalam menegakkan aturan penyelenggara sistem elektronik (pse) yang sudah dibuat 2 tahun lalu," tegasnya. @psi_id @psi_tangsel @kokokdirgantoro @sigitwid @aryobimmo @mikhailgorbadom @giring_ganesha @rajajuliantoni
5 @gitlab are registred to Penyelenggara Sistem Elektronik #BlokirKominfo https://t.co/JepAd9Xw RI @gitlab are registred to penyelenggara sistem elektronik #blokirkominfo https://t.co/jepad9xwri
Selanjutnya merupakan proses cleansing  yaitu merupakan proses  untuk  menghilangkan  semua  simbol, mention , hastag, retweet, url beserta emoticon pada dataset [17]. Tabel berikut memperlihatkan dataset sebelum  dan  sesudah  dilakukan proses cleansing .
TABEL II H ASIL C LEANSING
No Sebelum Sesudah 1 kabar gembira buat gamers! kominfo akhirnya resmi membuka akses beberapa platform termasuk game online dota hingga cs:go usai mendaftarkan layanannya sebagai penyelenggara sistem elektronik (pse) ke sistem pemerintah, selasa (2/8/2022).
https://t.co/ecz6xsavx
k kabar gembira buat gamers kominfo akhirnya resmi membuka akses beberapa platform termasuk game online dota hingga cs go usai mendaftarkan
layanannya sebagai penyelenggara sistem elektronik pse ke sistem pemerintah selasa 2 kominfo mengungkapkan bahwa telah berhasil berkomunikasi dengan paypal, terkait registrasi penyelenggara sistem elektronik (pse). https://t.co/sjuytsd9xj kominfo mengungkapkan bahwa telah berhasil berkomunikasi dengan paypal terkait registrasi penyelenggara sistem elektronik pse 3 johnny g plate dihujat netizen habis-habisan beberapa platrom seperti steam, paypal,
dota, hingga yahoo telah diblokir oleh kemenkominfo.
penyelenggara sistem elektronik (pse) itu disebut tidak mendaftar ke kemenkominfo. https://t.co/zjxskimuu 4 johnny  plate dihujat netizen habis habisan beberapa platrom seperti steam paypal dota hingga yahoo telah diblokir oleh kemenkominfo penyelenggara sistem elektronik pse itu disebut tidak mendaftar ke kemenkominfo 4 https://t.co/23c4krbjp w "kami mendukung penuh pemerintah dalam menegakkan aturan penyelenggara sistem elektronik (pse) yang sudah dibuat 2 tahun lalu," tegasnya. @psi_id @psi_tangsel @kokokdirgantoro @sigitwid @aryobimmo @mikhailgorbadom @giring_ganesha kami mendukung penuh pemerintah dalam menegakkan aturan penyelenggara sistem elektronik pse yang sudah dibuat tahun lalu tegasnya
No Sebelum Sesudah @rajajuliantoni 5 @gitlab are registred to penyelenggara sistem elektronik #blokirkominfo https://t.co/jepad9xwri are registred to penyelenggara sistem elektronik blokirkominfo
Selanjutnya  merupakan  proses tokenization yaitu  proses untuk memisahkan suatu kalimat menjadi beberapa kata untuk memudahkan  proses stemword serta stopword [18].  Tabel berikut  memperlihatkan dataset sebelum  dan  sesudah dilakukan proses tokenization.
TABEL III H ASIL T OKENIZATION No Sebelum Sesudah 1 kabar gembira buat gamers kominfo
akhirnya resmi membuka akses beberapa platform termasuk game online dota hingga cs go usai mendaftarkan layanannya sebagai penyelenggara sistem elektronik pse ke sistem pemerintah selasa ['kabar', 'gembira', 'buat', 'gamers', 'kominfo', 'akhirnya', 'resmi', 'membuka', 'akses', 'beberapa', 'platform', 'termasuk', 'game', 'online', 'dota', 'hingga', 'cs', 'go', 'usai', 'mendaftarkan', 'layanannya', 'sebagai', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'ke', 'sistem', 'pemerintah', 'selasa'] 2 kominfo mengungkapkan
bahwa telah berhasil berkomunikasi dengan paypal terkait registrasi penyelenggara sistem elektronik pse ['kominfo', 'mengungkapkan', 'bahwa', 'telah', 'berhasil', 'berkomunikasi', 'dengan', 'paypal', 'terkait', 'registrasi', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse']
3 johnny  plate dihujat netizen habis habisan
beberapa platrom seperti steam paypal dota hingga yahoo telah diblokir oleh kemenkominfo penyelenggara sistem elektronik pse itu disebut tidak mendaftar ke kemenkominfo ['johnny', 'plate', 'dihujat', 'netizen', 'habis', 'habisan', 'beberapa', 'platrom', 'seperti', 'steam', 'paypal', 'dota', 'hingga', 'yahoo', 'telah', 'diblokir', 'oleh', 'kemenkominfo', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'itu', 'disebut', 'tidak', 'mendaftar', 'ke', 'kemenkominfo'] 4 kami mendukung penuh pemerintah dalam menegakkan ['kami', 'mendukung', 'penuh', 'pemerintah', 'dalam', 'menegakkan',
No Sebelum Sesudah aturan penyelenggara sistem elektronik pse yang sudah dibuat tahun lalu tegasnya 'aturan', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'yang', 'sudah', 'dibuat', 'tahun', 'lalu', 'tegasnya'] 5 are registred to penyelenggara sistem elektronik blokirkominfo ['are', 'registred', 'to', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'blokirkominfo'] Proses selanjutnya melakukan steaming yaitu menghilangkan semua kata imbuhan  menjadi kata dasar pada dataset [19] . Proses  ini  menggunakan  bantuan library sastrawi .  Tabel  berikut  memperlihatkan dataset sebelum  dan sesudah dilakukan proses stemword.
TABEL IV H ASIL S TEAMING No Sebelum Sesudah 1 ['kabar', 'gembira', 'buat', 'gamers', 'kominfo', 'akhirnya', 'resmi', 'membuka', 'akses', 'beberapa', 'platform', 'termasuk', 'game', 'online', 'dota', 'hingga', 'cs', 'go', 'usai', 'mendaftarkan', 'layanannya', 'sebagai', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'ke', 'sistem', 'pemerintah', 'selasa'] ['kabar', 'gembira', 'buat', 'gamers', 'kominfo', 'akhir', 'resmi', 'buka', 'akses', 'beberapa', 'platform', 'masuk', 'game', 'online', 'dota', 'hingga', 'cs', 'go', 'usai', 'daftar', 'layan', 'bagai', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'ke', 'sistem', 'perintah', 'selasa'] 2 ['kominfo', 'mengungkapkan', 'bahwa', 'telah', 'berhasil', 'berkomunikasi', 'dengan', 'paypal', 'terkait', 'registrasi', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse'] ['kominfo', 'ungkap', 'bahwa', 'telah', 'hasil', 'komunikasi', 'dengan', 'paypal', 'kait', 'registrasi', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse'] 3 ['johnny', 'plate', 'dihujat', 'netizen', 'habis', 'habisan', 'beberapa', 'platrom', 'seperti', 'steam', 'paypal', 'dota', 'hingga', 'yahoo', 'telah', 'diblokir', 'oleh', 'kemenkominfo', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'itu', 'disebut', 'tidak', 'mendaftar', 'ke', 'kemenkominfo'] ['johnny', 'plate', 'hujat', 'netizen', 'habis', 'habis', 'beberapa', 'platrom', 'seperti', 'steam', 'paypal', 'dota', 'hingga', 'yahoo', 'telah', 'blokir', 'oleh', 'kemenkominfo', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'itu', 'sebut', 'tidak', 'daftar',
'ke', 'kemenkominfo']
No Sebelum Sesudah 4 ['kami', 'mendukung', 'penuh', 'pemerintah',
'dalam', 'menegakkan', 'aturan', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik',
'pse', 'yang', 'sudah',
'dibuat', 'tahun', 'lalu', 'tegasnya']
['kami', 'dukung', 'penuh', 'perintah', 'dalam', 'tegak', 'atur', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'yang',
'sudah', 'buat', 'tahun', 'lalu', 'tegas']
5 ['are', 'registred', 'to', 'penyelenggara', 'sistem', 'elektronik', 'blokirkominfo'] ['are', 'registred', 'to', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'blokirkominfo'] Selanjutnya merupakan proses stopword yaitu menghilangkan  semua  kata  hubung  serta  kata  yang  tidak diperlukan  pada dataset [20] . Proses  ini  menggunakan bantuan library nltk kemudian dilakukan proses penggabungan  kata  kembali  menjadi  satu  kalimat.  Tabel berikut  memperlihatkan dataset sebelum  dan  sesudah dilakukan proses stopword.
TABEL V H ASIL S TOPWORD No Sebelum Sesudah 1 ['kabar', 'gembira',
'buat', 'gamers', 'kominfo', 'akhir', 'resmi', 'buka', 'akses', 'beberapa', 'platform', 'masuk', 'game', 'online', 'dota', 'hingga', 'cs', 'go', 'usai', 'daftar', 'layan', 'bagai', 'selenggara',
'sistem', 'elektronik', 'pse', 'ke', 'sistem', 'perintah', 'selasa'] kabar gembira gamers kominfo resmi buka akses platform masuk game online dota daftar layan selenggara sistem elektronik pse sistem perintah selasa
2 ['kominfo', 'ungkap', 'bahwa', 'telah', 'hasil', 'komunikasi', 'dengan',
'paypal', 'kait', 'registrasi', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse'] kominfo hasil komunikasi paypal registrasi selenggara sistem elektronik pse
3 ['johnny', 'plate', 'hujat', 'netizen', 'habis', 'habis',
'beberapa', 'platrom', 'seperti', 'steam', 'paypal', 'dota', 'hingga', 'yahoo', 'telah', 'blokir', 'oleh', 'kemenkominfo', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'itu', 'sebut', 'tidak', 'daftar',
hujat netizen habis habis steam paypal dota
yahoo blokir kemenkominfo selenggara sistem elektronik pse daftar kemenkominfo No Sebelum Sesudah 'ke', 'kemenkominfo'] 4 ['kami', 'dukung', 'penuh', 'perintah', 'dalam', 'tegak', 'atur', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik', 'pse', 'yang', 'sudah', 'buat', 'tahun', 'lalu', 'tegas'] dukung penuh perintah atur selenggara sistem elektronik pse 5 ['are', 'registred', 'to', 'selenggara', 'sistem', 'elektronik',
'blokirkominfo'] registred selenggara sistem elektronik

## III. H ASIL P EMBAHASAN
Setelah  melakukan  proses stopword peneliti  melakukan visualisasi  data  berdasarkan  10  kata  banyak  muncul  posisi teratas dalam bentuk bar chart seperti pada gambar berikut.
Gambar. 3  Visualisasi Data dalam Bentuk Bar Chart
Berdasarkan  gambar  hasil  visualisasi  data  dalam  bentuk Bar Chart diatas menunjukkan bahwa jumlah kata yang paling banyak  muncul  yaitu  elektronik  dilanjutkan  dengan  sistem kemudian selenggara.

## A. Pelabelan dataset
Sebelum  melakukan  pelabelan dataset dengan library textbloob teks  yang  berbahasa  Indonesia  harus  dilakukan penerjemahan  terlebih  dahulu  kedalam  bahasa  inggris menggunakan library google_trans . Tabel berikut memperlihatkan dataset sebelum  dan  sesudah  dilakukan proses penerjemahan kata menjadi bahasa inggris.
TABEL VI H ASIL P ENGUBAHAN D ATA M ENJADI B AHASA I NGGRIS No Sebelum Sesudah 1 kabar gembira gamers kominfo resmi buka akses platform masuk game online dota daftar layan selenggara sistem elektronik pse sistem good news gamers kominfo officially open access online game login platform dota register hold electronic system pse command system tuesday
No Sebelum Sesudah perintah selasa 2 kominfo hasil komunikasi paypal
registrasi selenggara sistem elektronik pse kominfo communication result paypal registration hold electronic system pse 3 hujat netizen habis
habis steam paypal dota yahoo blokir kemenkominfo selenggara sistem elektronik pse daftar kemenkominfo blaspheme netizens exhaust steam paypal dota yahoo block Kemenkominfo hold electronic system pse list Kemenkominfo
4 dukung penuh perintah atur selenggara sistem elektronik pse fully support pse electronic system setup command 5 registred selenggara sistem elektronik register electronic system operator Selanjutnya merupakan proses pelabelan data menggunakan  bantuan library  textbloob .  Tabel  berikut memperlihatkan dataset sebelum  dan  sesudah  dilakukan proses pelabelan .
TABEL VII
H ASIL P ELABELAN D ATA D ENGAN L IBRARY T EXTBLOOB No Teks Klasifikasi 1 good news gamers kominfo officially open access online game login platform dota register hold electronic system pse command system tuesday Positif 2 kominfo communication result paypal registration hold electronic system pse Netral 3 blaspheme netizens exhaust steam paypal dota yahoo block Kemenkominfo hold electronic system pse list Kemenkominfo Negatif 4 fully support pse electronic system setup command Positif 5 register electronic system operator Netral
Supaya  memudahkan  peneliti  maka  hasil  klasifikasi sentimen  yang  sudah  dibuat  visualisasi  data  menjadi  bentuk diagram seperti gambar berikut.
Gambar. 4  Visualisasi diagram hasil proses klasifikasi
sentimen
Pada  gambar  diatas  berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan library  textblob menunjukkan  bahwa  opini masyarakat  yang  bersifat  netral  yaitu  sebanyak  657  dengan presentasi  sebesar  61,17%  selanjutnya  yang  bersifat  positif yaitu  sebanyak  291  dengan  presentasi  sebesar  27.09%    serta sentimen  masyarakat  bersifat  negatif  yaitu  sebanyak  126 dengan presentasi sebesar 11.73 %.

## B. Penggunaan TF-IDF Vectorizer
Penggunaan  TF-IDF  Vectorizer  dalam  bahasa python biasanya  untuk  mengubah  suatu  teks  menjadi  bentuk  metrik maupun  dalam bentuk nilai.  Berikut merupakan  gambar  kode program dari proses countvectorizer.
Gambar. 5 Kode program proses countvectorizer

## C. Split Data
Pada  proses  membagi training  data serta testing  data peneliti  menerapkan  perbandingan  dimana  80%  dari dataset yang  akan  dijadikan  sebagai  latih  dan  20%  dari dataset yang akan  dijadikan  data  uji.  penggunaan.  Berikut  merupakan gambar kode program dari proses membagi training data serta testing data .
Gambar. 6 Kode program membagi training data serta testing data

## D. Implementasi Algoritma
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  pemodelan algoritma logistic  regression terhadap  pembagian  data  latih serta data uji pada dataset seperti pada gambar berikut.

## Gambar. 7 Kode program implementasi algoritma
Tahapan  selanjutnya  yaitu  peneliti  melakukan  pengolahan data  dengan  menggunakan confusion  matrix terhadap  1073 data yang dimana data tersebut sudah di bagi menjadi data uji beserta  data  latih.  Hasil  dari  visualisasi  proses confusion matrix seperti pada gambar berikut.
Gambar. 8  Visualisasi confusion matrix
Keterangan  yang  ada  pada  gambar  diatas  tentang bagaimana hasil dari confusion matrix yang sudah dibuat yaitu di jelaskan seperti pada table  berikut.
TABEL VIII H ASIL P ELABELAN D ATA D ENGAN L IBRARY T EXTBLOOB No Keterangan Jumlah Data 1 True Positif (TPos) 39 2 False Netral Positif (FNetPos) 4 3 False Negatif Positif (FNegPos) 0 4 False Positif Netral (FPosNet) 28 5 True Netral (TNET) 144 6 False Negatif Netral (FNegNet) 12 7 False Positif Negatif (FPosNeg) 1 8 False Netral Negatif (FNetNeg) 0 9 True Negatif (TNeg) 17
Proses  berikutnya  yaitu  melakukan  proses  pengujian  nilai accuracy terhadap proses implementasi  algoritma yang sudah dilakukan dimana dari hasil proses tersebut mendapatkan nilai accuracy sebesar 79.03% seperti pada gambar berikut.
Gambar. 9  Hasil pengujian nilai accuracy terhadap penerapan algoritma

## E. Pengujian Evaluasi
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian  evaluasi yang  dimana  tahap  ini  merupakan  tahap  tahapan yang  sangat
penting  untuk  mendapatkan  nilai  hasil f1-score,  recall, serta precision .  Gambar  berikut  menampilkan  hasil  nilai f1-score, recall, serta precision pada penelitian ini.
TABEL IX H ASIL P ENGUJIAN N ILAI A CCURACY T ERHADAP P ENERAPAN A LGORITMA
precision recall f1-score support negatif 0.94 0.59 0.72 29 netral 0.74 0.97 0.84 118 positif 0.91 0.57 0.70 68 accuracy 0.79 215 macro avg 0.86 0.71 0.75 215 wighted avg 0.82 0.79 0.78 215
Pada gambar  diatas  memperlihatkan dalam proses evaluasi mendapatkan  nilai accuracy pada sentimen negatif yaitu  nilai f1-score sebesar  72% ,  recall sebesar  59% , serta precision sebesar 94%. Pada sentimen netral yaitu nilai f1-score sebesar 84% ,  recall sebesar  97% , serta precision sebesar  74%. Sedangkan  pada  sentimen  positif  yaitu  nilai f1-score sebesar 70% , recall sebesar 57% , serta precision sebesar 91%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pemrosesan dataset sebanyak  1294 tweet untuk mengetahui bagaimana opini masyarakat terhadap PSE namun setelah  dilakukan preprocessing terdapat  data  yang  sama sehingga perlu dihapus dan total bersih dataset sebayak  1073 data.  Hasil  proses  klasifikasi  sentimen  terhadap  1073  dataset dengan  menggunakan library textbloob didapatkan  sebanyak 657  untuk  sentimen  bersifat  netral,  sebanyak  291  untuk sentimen  bersifat  positif  serta  sebanyak  126  untuk  sentimen bersifat negatif.
Nilai accuracy dari  hasil  penerapan  algoritma logistic regression terhadap  1073 dataset memperoleh  nilai accuracy sebesar 79.07%.  Dimana pada sentimen negatif nilai f1-score sebesar 72% , recall sebesar 59% , serta precision sebesar 94%. Pada sentimen netral yaitu nilai f1-score sebesar  84% , recall sebesar  97% , serta precision sebesar  74%.    Sedangkan  pada sentimen  positif  yaitu  nilai f1-score sebesar  70% ,  recall sebesar 57% , serta precision sebesar 91%. Hal tersebut bahwa dari dataset tersebut kebanyakan masyarakat Indonesia setuju terhadap  diberlakukannya  PSE  namun  masih  ada  beberapa masyarakat yang belum bisa menerima kebijakan tersebut.

## R EFERENSI
[1] I.  R.  Afandi,  Y.  Handika,  I.  F.  Hanif,  and  D.  Ismail,  “Sistem Informasi  Penjualan  Online  Hasil  Tani  Desa  Blukbuk  Berbasis Aplikasi Website,” Pros. Semin. Nas. Teknoka , vol. 5, no. 2502, pp.
65–72, 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.334.
[2] S.  F.  Pane,  A.  Owen,  and  C.  Prianto,  “Analisis  Sentimen  UU Omnibus  Law  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 11, no. 2, p. 130, 2021, doi: 10.22441/incomtech.v11i2.10874.
[3] N.  I.  Wibowo,  T.  A.  Maulana,  H.  Muhammad,  and  N.  A. Rakhmawati,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Sentimen Twitter  Terhadap  Insiden  Kebocoran  Data  Tokopedia,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 6, no. 2, pp. 120–129,  2021, doi: 10.14421/jiska.2021.6.2.120-129.
[4] M.  H.  Rumlus  and  H.  Hartadi,  “Kebijakan  Penanggulangan Pencurian Data Pribadi dalam Media Elektronik,” J. HAM , vol. 11, no. 2, p. 285, 2020, doi: 10.30641/ham.2020.11.285-299.
[5] D.  Y.  Liliana,  N.  N.  Hikmah,  and  M.  Harjono,  “Pengembangan Sistem  Pemantauan  Sentimen  Berita  Berbahasa  Indonesia Berdasarkan Konten dengan Long-Short-Term Memory,” J. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  5,  p.  995,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021854624.
[6] R.  Mantili  and  P.  E.  T.  Dewi,  “Prinsip  Kehati-Hatian  Dalam Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik  Dalam  Upaya  Perlindungan Data Pribadi Di Indonesia,” J. Ilm. Magister Huk. Pascasarj. Univ. Ngurah  Rai ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  132–145,  2020,  doi: https://doi.org/10.47329/aktualjustice.v5i2.549.
[7] Kominfo,  “Pendaftaran  Penyelenggara  Sistem  Elektronik  (PSE) Lingkup Privat,” 2022.
https://www.kominfo.go.id/content/detail/43385/siaran-pers-no- 308hmkominfo072022-tentang-pendaftaran-penyelenggara-sistem- elektronik-pse-lingkup-privat/0/siaran_pers  (accessed  Aug.  04, 2022).
[8] M.  A.  Iftikar  and  Y.  Sibaroni,  “Analisis  Sentimen  Twitter : Penanganan  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode  Hybrid Naïve Bayes , Decision Tree , dan Support Vector Machine,” in e- Proceeding  of  Engineering ,  2022,  vol.  9,  no.  3,  pp.  1809–1816. [Online].
Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/en gineering/article/view/17984
[9] A.  K.  Santoso,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Bahasa  Indonesia Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Inform. Kaputama ,  vol.  6,  no.  2,  p.  59,  2020,  [Online].  Available: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/42826
[10] F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan Multinominal Naïve Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 4, no.
2,
pp. 52–58, 2021,
doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[11] R.  Akmalia,  I.  Slamet,  and  H.  Pratiwi,  “Analisis  Sentimen  Twitter Berbahasa  Indonesia  Terhadap  Aplikasi  PeduliLindungi  dengan Algoritma  SVM,  KNN,  dan  Regresi  Logistik,”  in Prosiding Seminar Nasional MIPA UNIPA , 2022. doi:
https://doi.org/10.30862/psnmu.v7i1.21.
[12] R.  Parsaoran, J.  Bernad,  T.  Astadini,  H. Toba, M.  C.  Wijanto,  and M.  Ayub,  “Pemanfaatan  Epistemic  Network  Analysis  sebagai Pendukung  Analisis  Sentimen  dalam  Collaborative  Learning,” J. Linguist.  Komputasional ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  40–47,  2020,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v3i2.36.
[13] A.  K.  Santoso,  A.  Noviriandini,  A.  Kurniasih,  B.  D.  Wicaksono, and A. Nuryanto, “Klasifikasi Persepsi Pengguna Twitter Terhadap Kasus  Covid-19  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,” J. Inform.  Kaputama ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  234–241,  2021,  doi: https://doi.org/10.1234/jik.v5i2.517.
[14] I.  Verawati  and  B.  S.  Audit,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By . u,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, pp. 1411–1417, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[15] I. Budianto and S. N. Anwar, “Analisis Sentiment Pengguna Twitter Mengenai  Program  Vaksinasi  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: https://doi.org/10.36294/jurti.v6i1.2551.
[16] D. D. Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono,  “Analisis Sentimen Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR) Pada  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  34–40,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[17] A.  Asro’i  and  F.  Herny,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter terhadap  Perpanjangan  PPKM  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
[18] R.  Slamet,  W.  Gata,  A.  Novtarianty,  K. Hilyati,  and  F.  A.  Jariyah, “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Penggunaan  Artis  Korea Selatan  Sebagai  Brand  Ambassador  Produk  Kecantikan  Lokal,” J. Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  pp.  9–25,  2022,  doi: https://doi.org/10.31539/intecoms.v5i1.3933.
[19] S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar  Masyarakat pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19),” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  406,  2021,  doi:
10.30865/mib.v5i2.2835.
[20]
A.  Aziz  and  Fauziah,  “Analisis  Sentimen  Identifikasi  Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan  Algoritma  TF-IDF  dan  SentiStrength,” J.  Sains Komput.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  115–125,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.430.