## Analisis Sentimen dan Topik Perbincangan Netizen Indonesia Terkait Pengurangan Subsidi BBM
Adi Mulia #1 , Ahmad Rizal Dzikrillah #2
# Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka Jl. Tanah Merdeka No.6, Kampung Rambutan, Pasar Rebo, Jakarta Timur, 13830
1 adimulia@uhamka.ac.id
2 ahmadrizaldzikrillah@gmail.com
Abstrak — Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  yang didasarkan pada masalah yang muncul di masyarakat, yaitu kenaikan  harga  BBM.  Metode  klasifikasi  sentiment  yang diterapkan oleh peneliti adalah dengan menggunakan kamus korpus leksikon yang memperhitungkan nilai sentimen positif dan  negatif.  Peneliti  lalu  melakukan  komparasi  sentiment antara  sebelum  dan  sesuadah  kebijakan  kenaikan  harga BBM.  Selanjutnya,  peneliti  menerapkan  topik  pemodelan Latent  Dirichlet  Allocation  atau  (LDA)  untuk  mengetahui apakah  perbincangan  kenaikan  harga  BBM  menjadi  topik utama saat BBM naik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa  setelah  mengumumkan  kenaikan  harga  BBM  pada bulan September 2022, Persentase tweet bersentimen negatif yang mengarah kepada Presiden Jokowi mengalami kenaikan jika dibandingkan dengan sebelum mengumumkan kenaikan harga  BBM.  Persentase  tweet  bersentimen  positif  yang mengarah  kepada  presiden  Jokowi  mengalami  penurunan jika dibandingkan dengan sebelum menaikkan harga BBM. Pada bulan saat presiden Jokowi mengumumkan kebijakan kenaikan harga BBM yaitu pada bulan September 2022, topik perbincangan  yang  berkaitan  dengan  kebijakan  kenaikan harga BBM merupakan topik perbincangan terpopuler pada tweet  yang  mengarah  kepada  Presiden  Jokowi.  33,8  %  twit yang  memperbincangkan  kenaikan  harga  bahan  bakar minyak  adalah  twit  yang  bersentimen  negatif  dengan  topik perbincangan terpopuler netizen bersentimen negatif adalah topik-topik yang berelasi kritik pada pemerintahan Jokowi.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Kenaikan Harga BBM, Popularitas Jokowi

## I. P ENDAHULUAN
Subsidi  BBM  senilai  hampir  520  triliun  memberikan beban  yang  berat  pada  APBN,  sehingga  Pemerintah menganggap  penting  untuk  menaikkan  harga  BBM  yang bersubsidi  dan  melakukan  perhitungan  yang  teliti  dan
akurat  untuk  menentukan  besaran  kenaikan.  Kenaikan harga akan berdampak pada inflasi harga secara simultan, dan  secara  eksponensial  akan  berpengaruh  pada fundamental makro ekonomi Indonesia [1].
Terhitung sejak tanggal 3 September 2022, Pemerintah resmi  menaikkan  harga  beberapa  jenis  Bahan  Bakar Minyak  (BBM)  seperti  Solar,  Pertalite,  dan  Pertamax. Terjadi kenaikan harga Pertalite dari harga awal Rp 7.650 menjadi  Rp  10.000  per  liter,  kenaikan  harga  solar bersubsidi dari harga awal Rp 5.150 menjadi Rp 6.800 per liter,  dan  kenaikan  harga  Pertamax  dari  harga  awal  Rp 12.500 menjadi Rp 14.500 per liter. Pemerintah mengambil tindakan tersebut sebagai respons terhadap kenaikan harga minyak  dunia  yang  akan  berdampak  pada  semakin membengkaknya  anggaran  subsidi  energi  (BBM),  tidak hanya  karena  harga  minyak  mentah  Indonesia  yang  naik (ICP),  bahwa  ICP  mengasumsikan  jika  anggaran pendapatan dan belanja negara (APBN) tahun 2022, yang semula  hanya  memperkirakan  harga  minyak  sekitar $63/barel,  kini  mengalami  kenaikan  yang  signifikan menjadi $100/barel. Dampak ini terjadi akibat sanksi yang diberlakukan  oleh  negara-negara  barat,  yaitu  AS  dan  Uni Eropa  kepada  Rusia  sebagai  salah  satu  produsen  minyak dunia [2].
Analisis sentimen pada penelitian ini didasarkan pada kepentingan  yang  semakin  meningkat  dari  masyarakat dalam  menggunakan  media  sosial  dan  selain  itu,  peneliti bermaksud  untuk  menyelidiki  lebih  lanjut  mekanisme untuk mendeteksi frasa awal dan menganalisis dampaknya pada skor sentimen untuk meningkatkan ketahanan analisis ini,  terutama  dalam  konteks  komunikasi  politik  dan partisipasi  warga  negara.  Pemerintah  juga  menggunakan media  sosial  sebagai  sumber  informasi  dan  umpan  balik,
dan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi keefektifan  dan  legalitas  penggunaan  media  sosial  dalam konteks  tersebut.  Beberapa  pemerintah  menunjukkan minat yang jelas dalam penggunaan media sosial sebagai alat  komunikasi  aktif  dan  menerima  umpan  balik  terkait kinerja mereka. Dalam konteks kebijakan yang berorientasi  pada  masa  depan,  media  sosial  dianggap sebagai  solusi  ideal  [3].  Media  sosial  dapat  digunakan untuk  mengukur  tanggapan  masyarakat  terhadap  suatu kebijakan pemerintah[4].
Oleh  karena  itu,  peneliti  mencoba  untuk  melakukan analisis  tanggapan  pengguna  media  sosial  terhadap kebijakan penurunan subsidi BBM dengan harapan untuk mendapatkan  umpan  balik  bagi  pemerintah  terkait kebijakan penurunan subsidi BBM. Dengan menggunakan analisis  media  sosial,  maka  dapat  ditemukan trend sentimen  netizen  terhadap  pemerintah  dan  kebijakannya sebelum  dan  sesudah  kebijakan  dikeluarkan,  serta  topik obrolan populer netizen saat kebijakan dikeluarkan.
Rumusan  masalah  dapat  diketahui  bahwa  pokok permasalahan yang dihadapi dari penelitian ini yaitu :
1. Bagaimanakah  perbandingan  sentimen  netizen terhadap  Jokowi  sebelum  dan  setelah  menaikkan BBM di media sosial?
2. Apakah  perbincangan  netizen  terkait  penurunan subsidi  BBM  merupakan  topik  terpopuler  yang diperbincangkan  netizen  saat  Jokowi  menaikkan harga BBM?
3.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode Web Scraping dan  pemodelan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  guna  mengklasifikasikan  data  dalam  Analisis Sentimen  dan  Topik  Perbincangan  Netizen  Indonesia Terkait Pengurangan Subsidi BBM. Peneliti mendapatkan data  dari  observasi  tidak  langsung  yakni  menggunakan hasil crawling data pada API Twitter .
Secara  garis  besar  gambar  dibawah  ini  ialah  tahapan yang peneliti lakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1 Alur Metode Penelitian

## A. Crawling Data Tweets
Peneliti  menerapkan  metode crawling  data / web scrapping yakni menggunakan API Twitter yang diperoleh dari  pembuatan  akun  developer  yang  akan  memberikan API Key dan Access Token unik yang dimana setiap user developer twitter berbeda  dan  data  diambil  dari  Jejaring Sosial Twitter . Web  scraping merupakan  proses mengekstraksi  data  dari  web  secara  terprogram  dan mengubahnya  menjadi  himpunan  data  terstruktur  dan memungkinkan jumlah data yang lebih besar dikumpulkan dalam rentang waktu yang lebih singkat dan dengan cara otomatis yang meminimalkan kesalahan [4].
Web scraping adalah salah satu cara untuk mengambil informasi pada sebuah situs. Web scraping akan mengambil data  yang  ada  pada World  Wide  Web (WWW)  kemudian akan  menyimpan  data  tersebut  ke  sistem  file,  seperti database web scraping melakukan proses data dari sumber yang spesifik serta cara kerja dari Tools web data scraping bisa  digunakan untuk  mengeliminasi  kesalahan,  duplikat, dan entri yang tidak lengkap dari data yang dikumpulkan [5].
Selama memperoleh data, peneliti membutuhkan auth access yang diperoleh dari Twitter . Dengan menggunakan auth  pada  library  ini,  peneliti  bisa  mengakses API  yang
tersedia. Library ini  menggunakan  API Twitter untuk mencari tweet yang  terkait  dengan  kata  kunci  yang  telah dimasukkan.  Peneliti  memasukkan  kata  kunci  yang berkaitan dengan tweet yang mengandung unsur yang tidak senonoh  pada  platform Twitter .  Data tweet yang  berhasil diambil  kemudian  disimpan  dalam  format  CSV  [6]. Mekanisme Crawling  Data pada Web  Scraping dapat dilihat dari gambar 2 dibawah ini.
Gambar. 2 Web Scraping dalam Crawling Data [7]
Pada  awalnya  peneliti  berhasil  memperoleh  sebanyak 1000  data  dari  hasil crawling data tweet dengan menampilkan  data frame sebanyak  100  data  awal  yang berupa  3  tabel  diantaranya  terdapat username sebagai pengguna  yang  melakukan tweet , tweetcreatedts sebagai tanggal  dibuatnya tweet ,  dan text sebagai  isi  dari tweet tersebut. Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar. 3 Hasil Crawling Data Tweet
Analisis  sentimental  ialah  bidang  studi  yang menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian, sikap,  dan  emosi  terhadap  entitas  seperti  produk,  jasa, organisasi,  individu,  isu,  peristiwa,  topik,  dan  atributnya [8]. Analisis sentimen merupakan suatu teknik pengolahan bahasa  alami  yang  digunakan  untuk  melacak  opini  dan respons  dari  masyarakat.  Teknik  ini  juga  diungkapkan dalam bentuk blog, postingan, ulasan, komentar, dan tweet. Analisis  sentimen  dapat  digunakan  dalam  berbagai  hal, seperti  untuk  keperluan  pemasaran  dalam  mengevaluasi keberhasilan kampanye iklan dan bahkan mengidentifikasi
demografi yang menyukai  atau tidak menyukai fitur atau kebijakan tertentu [9].
Penelitian ini menggunakan 2 kata kunci : “Harga BBM naik”, dan “Presiden Jokowi”. Hipotesis selanjutnya yakni bertujuan  guna  mengetahui  dari  Presiden  Joko  Widodo ketika  sebelum  kebijakan  kenaikan  harga  BBM  maupun sesudah  dinaikkannya  harga  BBM  yang  diperoleh  dari respons dan opini yang sebelumnya sudah dianalisis.

## B. Preprocessing Data
Preprocessing  data dilakukan  dengan  cara  menangani nilai  yang  hilang  mengikuti  teknik  mengabaikan  tupel dengan  nilai  yang  tidak  lengkap.  Tahap  praproses umumnya  ditujukan  untuk  membersihkan  data  sehingga pada proses pengolahan berikutnya lebih terstruktur. Dapat dilihat dari gambar 4 dibawah ini.
Gambar. 4 Alur Preprocessing Data

## 1) Cleaning
Pada  tahap  ini  setelah  peneliti  mendapatkan  data  melalui web  scraping maka  data  tersebut  masih  perlu  dilakukan pembersihan  dari  simbol, tweet kosong, duplicate  tweet , emoticon , dan alamat url yang harus dihapus karena tidak dibutuhkan  pada  saat  mengolah  data  selanjutnya  yakni pada tahap lexicon based dan classification dan data yang sudah  dibersihkan  akan  menjadi  sebuah  data  bersih tersimpan dalam format csv.
Berikut  ini  ialah  tampilan  dari  sebuah  kalimat  yang telah disesuaikan dari text asli menjadi text bersih dengan contoh 5 data awal tweet .
Gambar. 5 Cleaning Data Tweet
2) Case Folding
Pada  tahap  selanjutnya  setelah  didapatkannya kumpulan  data  bersih  dari  hasil  proses cleaning ,  maka perlu  dilakukannya  penyelarasan  semua  huruf  kapital menjadi huruf kecil semua berdasarkan abjad dari huruf ‘a’ sampai  huruf  ‘z’.  Lalu  selain  karakter  yang  bukan merupakan huruf dan angka seperti spasi dan tanda baca, maka  akan  dikategorikan  sebagai  delimeter.  Dan  fungsi delimeter ini dapat pula dihilangkan dengan menggunakan sintak pada pemrograman Bahasa Python . Berikut dibawah ini ialah tampilan dari sebuah kalimat yang  telah  melalui  tahap case  folding dengan  contoh  10 data awal tweet .
Gambar. 6 Case Folding Data Tweet
3) Tokenizing
Tokenizing merupakan  suatu  langkah  setelah  tahap case folding dimana  tahapan  ini  Tokenisasi  adalah  tindakan memisahkan  teks  menjadi  beberapa  bagian  yang  disebut token,  yang  dapat  berupa  karakter,  kata,  atau  kalimat, sebelum teks tersebut diolah lebih lanjut dengan algoritma atau teknik pemrosesan bahasa alami.
Gambar. 7 Tokenizing Data Tweet

## 4) Filtering
Pada  tahap  ini  berlaku  setelah  dilakukannya  proses Tokenizing dimana stoplist membuang  kata  yang  tidak penting dan wordlist menyaring serta menyimpan kata yang penting. Stopword merupakan  suatu  metode bag-of-word yang  bertujuan  menghapus  kata  yang  tidak  memiliki makna. Contoh dari stopword diantaranya menghapus kata penghubung yaitu “dan”, “yang”, “dari”, “di”, “serta” dan lain-lain.
Gambar. 8 Filtering Data Tweet
5) Stemming
Selanjutnya  pada  tahap  Stemming  yakni  dapat menghapus  kata  yang  mempunyai  imbuhan  didalamnya menjadi  sebuah  kata  dasar.  Dalam  tahap  ini  pun  masih belum  mendukung  untuk  Bahasa  Indonesia,  dikarenakan library NLT K belum dapat merumuskan secara permanen kata baku Bahasa Indonesia.
Peneliti menggunakan modul sastrawi guna menyederhanakan  kata  dalam  tiap  data  menjadi  Bahasa Indonesia.
Gambar. 9 Stemming Data Tweet
Maret 2024

## 6) Translation
Dalam tahap ini peneliti menggunakan sebuah library khusus  yakni import googletrans dimana  penginstalan modul  ini  diartikan  sebagai  sebuah  data  kata  berbahasa Indonesia  yang  diterjemahkan  menjadi  bahasa  Inggris secara  keseluruhan  agar  memudahkan  pada  proses selanjutnya  yaitu  dalam  tahap lexicon  based dan classification .
Berikut dibawah ini ialah tampilan dari sebuah kalimat yang  telah  diubah  yang  sebelumnya  berbahasa  Indonesia kini menjadi Bahasa  Inggris dengan contoh 10 data  awal tweet .
Gambar. 10 Translation Data Tweet

## C. Lexicon Based untuk Klasifikasi Sentimen
Pada tahap ini, penentuan skor atau pembobotan sebuah kata  dengan  nama  variabel compound_score yang sebelumnya sudah diterjemahkan kedalam Bahasa Inggris. Dimana  untuk  mengetahui  kata  yang  terkandung  dalam sebuah  kalimat  tersebut  memiliki  sentimen  yang  positif, negatif atau netral. Diberikan poin 1 untuk sentimen yang sifatnya positif, lalu poin 0 diberikan untuk sentimen yang sifatnya netral, kemudian poin -1 diberikan untuk sentimen yang sifatnya negatif.
Perhitungan polarity score untuk menentukan sentimen, perhitungan polarity score dengan cara  mengecek satu per satu setiap kata pada setiap tanggapan terhadap perubahan cepat pada konten di situs media sosial oleh kata tersebut ada pada daftar kamus lexicon positif atau ada pada daftar kamus lexicon negatif polarity score > 0, maka sentimen positif polarity score < 0, maka sentimen negatif polarity score = 0, maka sentimen netral [10].
Gambar. 11 Lexicon Based Data Tweet
Berikutnya  pada  masa  sebelum  dinaikkan  BBM maupun  setelah  dinaikkan  BBM.  Dalam  tahap  ini  ialah sebuah  pemberlakuan  label  dan  visualisasi  pada  kalimat yang telah diberikan skor, maka  hasilnya  dapat  diketahui jumlah dari sentimen yang sifatnya positif, sentimen yang sifatnya  negatif  maupun  sentimen  yang  sifatnya  negatif secara otomatis.
Tahap selanjutnya, membandingkan jumlah bobot skor sentimen  dari  masa  sebelum  dinaikkan  BBM  maupun setelah dinaikkan BBM.  Hal ini dilakukan dengan tujuan memperoleh  hasil  guna  mengetahui  pengaruh  kebijakan terhadap popularitas Presiden RI.

## D. Analisis Perbandingan Trend Sentimen Sebelum dan Sesudah Kebijakan
Setelah klasifikasi sentimen didapatkan, maka peneliti mengelompokkan tweet berdasarkan waktu tweet diposting yaitu  2  bulan  sebelum  kebijakan(Juli-Agustus),  dan sebulan  saat  kebijakan  kenaikan  harga  BBM(September). Peneliti  melakukan  komparasi  untuk  mendapatkan trend sentimen  netizen  terhadap  Jokowi  sebelum  dan  sesudah kebijakan penurunan subsidi BBM dikeluarkan.
BBM bersubsidi merupakan bahan bakar minyak yang dibantu  pemerintah  melalui  penggunaan  dana  Anggaran Pendapatan  Belanja  Negara  (APBN).  Maka  dari  itu, pemerintah juga akan terlibat langsung dalam menentukan harga  BBM  Pertamina  sekaligus  juga  menjamin ketersediaannya di pasar domestik.
Upaya pemerintah dalam menekan kenaikan harga BBM adalah  dengan  memberikan  subsidi.  Meskipun  sudah memberikan  subsidi  BBM  dapat  membantu  meringankan beban  masyarakat  yang  kurang  mampu,  subsidi  BBM sering  mengalami  tidak  tepat  sasaran,  di  mana  subsidi tersebut  digunakan  oleh  masyarakat  yang  memiliki kendaraan roda empat bahkan lebih, yang tergolong dalam kalangan mampu [11].

## E. Analisis Kepopuleran Topik Perbincangan Netizen menggunakan LDA
Berdasarkan  rangkaian  kegiatan  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  pada  dasarnya  pengelompokan opini  dan  respons  masyarakat  Indonesia  pada  jejaring sosial twitter mengimplementasikan  pemodelan Latent Dirichlet  Allocation (LDA).  Model  cakupan  topik  yang peneliti klasifikasikan dipilih sebanyak 1 sampai 10 topik dimana range ini diambil diperuntukkan untuk mengambil sebuah topik bahasan  yang terbaik. Sehingga memfokuskan  topik  apa  saja  yang  populer  serta  sedang viral dibincangkan oleh netizen twitter . Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  merupakan  metode topik modelling dan topik analisis yang paling populer saat ini. Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan adalah model  probabilistik  generatif  yang  digunakan  untuk korpus.  LDA  muncul  sebagai  salah  satu  metode  yang dipilih  dalam  melakukan  analisis  pada  dokumen  yang berukuran  sangat  besar.  LDA  dapat  digunakan  untuk meringkas,  melakukan  klasterisasi,  menghubungkan maupun  memproses  data  yang  sangat  besar  karena  LDA menghasilkan daftar topik yang diberi bobot untuk masing- masing dokumen [12].
LDA  adalah  algoritma  yang  mampu  mendeteksi  topik dalam  kumpulan  dokumen  dan  memberikan  informasi tentang  seberapa  sering  topik  itu  muncul  dalam  koleksi dokumen dan pada dokumen tertentu [13].
Langkah  berikutnya  peneliti  membuat Wordcloud terlebih  dahulu  dengan  hasil  sentimen  positif  maupun negatif  dengan  Bahasa  pemrograman  berbasis python . Berikutnya  setelah  ditampilkannya corpus dalam  bentuk WordCloud ,  peneliti  menggunakan  pemodelan Latent Dirichlet  Allcation (LDA).  Lantaran  LDA  menggunakan asas partition based clustering , maka peneliti menentukan terlebih dahulu jumlah klaster yang akan digunakan untuk tweet-tweet yang ada. Dalam penelitian ini, jumlah klaster topik yang digunakan adalah 15 klaster, dengan tujuan agar model yang dibangun tidak menghasilkan topik yang saling tumpang  tindih  dan  tidak  terlalu  detail  sehingga memudahkan saat menginterpretasikannya.

## III. H ASIL P EMBAHASAN

## A. Uji Keyword Presiden Jokowi
Hasil  komparasi  sentimen  menggunakan lexicon dengan memakai kata kunci “Presiden Jokowi” pada masa sebelum dan sesudah dinaikkannya BBM dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar. 12 Lexicon keyword “Presiden Jokowi”
Dari  gambar  12  diperoleh  hasil  87  poin  bernilai sentimen positif dengan persentasenya 43,1 % dan 44 poin bernilai  sentimen  negatif  dengan  persentasenya  21,8  % serta 71 poin bernilai sentimen netral dengan persentasenya 35,1  %  yang  jumlah  keseluruhan  datanya  berjumlah  202 data tweets pada saat sebelum dinaikkannya harga BBM. Kemudian pada saat setelah dinaikkannya harga BBM diperoleh  hasil  80  poin  bernilai  sentimen  positif  dengan persentasenya 39,4 % dan 75 poin bernilai sentimen negatif dengan persentasenya 37 % serta 48 poin bernilai sentimen netral  dengan  persentasenya  23,6  %  yang  jumlah keseluruhan datanya berjumlah 203 data tweets .
Dari hasil perbandingan sentimen antara  sebelum dan sesudah  kebijakan  kenaikan  harga  BBM,  didapatkan adanya  trend  kenaikan  persentase  sentimen  negatif terhadap Jokowi dari 21,8% sebelum kenaikan harga BBM menjadi  37%  setelah  kenaikan  harga  BBM.  Sedangkan sentimen  positif  mengalami  penurunan  persentase  dari 43,1%  sebelum  kenaikan  harga  BBM  menjadi  39,4% setelah kenaikan harga BBM.
Pada  gambar  13  berikut  ialah corpus yang divisualisasikan dalam bentuk wordcloud pada saat setelah dinaikkannya harga BBM.
Gambar. 13 Wordcloud keyword “Presiden Jokowi”
Pada  gambar  14  berikut  ialah  kumpulan  dari  bentuk corpus yang bersentimen positif yang telah divisualisasikan dalam bentuk wordcloud pada saat setelah dinaikkannya harga BBM.
Maret 2024
Gambar. 14 Wordcloud sentimen positif Presiden RI
Pada  gambar  15  berikut  ialah  kumpulan  dari  bentuk corpus yang bersentimen negatif yang telah divisualisasikan dalam bentuk wordcloud pada saat setelah dinaikkannya harga BBM.
Gambar. 15 Wordcloud sentimen negatif Presiden RI
Dari hasil Wordcloud gambar 13,14 dan 15 didapatkan hasil bahwa topik perbincangan yang terkait dengan bahan bakar  minyak  seperti  ‘fuel’,  ’price’,  ’bbm’,  ’increase’ merupakan  beberapa  kata-kata  yang  sering  diungkapkan orang  di  tweet  yang  berelasi  dengan  Presiden  Jokowi setelah  kebijakan  kenaikan  BBM  resmi  diumumkan. Peneliti  telah  memperoleh  sejumlah  perkiraan  tema  yang menjadi  topik  perbincangan,  yakni  bersumber  dari  kata- kata yang mewakili netizen di twitter menggunakan teknik pemodelan LDA yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
TABEL I
T OPIK L DA P RESIDEN R I S ETELAH B BM N AIK No Perkiraan Tema Kata-Kata yang mewakili 1. Kekecewaan Publik ‘pemerintah’, ‘tidak’, ‘peduli’, ‘rakyat’, ‘lapar’, ‘polri’, ‘bohong’, ‘transparan’,
‘ kebijakan ’, ‘ bbm ’ 2. Harapan Masyarakat ‘beban’, ‘rakyat’, ‘sulit’, ‘ naik ’, ‘ harga ’, ‘ bbm ’, ‘inflasi’, ‘bantuan’, ‘bahan’,
‘pokok’ 3. Dampak Kenaikan BBM ‘segala’, ‘aspek’, ‘langka’, ‘usaha’, ‘berkontribusi’
‘dalam’, ‘hidup’, ‘pakai’ ‘sembako’, ‘ pertamina ’
4. Subsidi Tak Tepat Sasaran
‘nasionalis’, ‘tidak’, ‘rugi’
‘negara’, ‘kasihan’, ‘rugi’, ‘melulu’, ‘sudah’, ‘orang’, ‘kaya’ 5. Demokrasi Rakyat ‘mahasiswa’, ‘anarkis’, ‘demo’, ‘tak’, ‘dengar’, ‘aspirasi’, ‘bela’, ‘rakyat’, ‘jelata’, ‘buruh’ 6. Strategi Pemerintah ‘ekonomi’, ‘pemulihan’, ‘agenda’, ‘pasar’, ‘murah’, ‘pelosok’, ‘nusantara’, ‘seluruh’, ‘bantu’, ‘sejahtera’ 7. Penyesuaian Tarif Tol ‘masal’, ‘berat’, ‘guna’, ‘moda’, ‘jarak’, ‘umum’, ‘bus’, ‘tol’, ‘bantu’, ‘tempuh’ 8. Kinerja Kabinet ‘tambahan, ‘modal’, ‘usaha’, ‘mikro’, ‘kerja’, ‘kampanye’, ‘pembangunan’, ‘fokus’,
‘pasar’, ‘media’
9. Masyarakat Panik Memborong BBM ‘serbu’, ‘kemarin’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘vivo’, ‘antri’, pagi
‘masyarakat’, ‘panik’, ‘beli’
10. Pembangunan Infrastruktur
‘bendungan’, ‘digital’,
‘menteri’, ‘bandara’, ‘pemeliharaan’,
‘pengembangan’, ‘dukungan’, ‘anggaran’, ‘semua’, ‘pihak’
11. Pemeriksaan Laboratorium Tes PCR ‘dengan’, ‘ketat’, ‘pasien’,
‘label’, ‘hasil’, ‘baik’, ‘ruangan’, ‘intruksi’, ‘masyarakat’, ‘laporan’
No Perkiraan Tema Kata-Kata yang mewakili 12. Kampanye Politik ‘menteri’, ‘sudah’, ‘niat’, ‘kontestasi’, ‘awak’, ‘media’, ‘fokus’, ‘bekerja’, ‘amanah’, ‘alat’ 13. Kunjungan Bilateral ‘rasa’, ‘bangga’, ‘kecemasan’, ‘akhiri’, ‘perang’, ‘lagu’, ‘indonesia’, ‘raya’, ‘dalam’, ‘kenegaraan’, 14. Lumbung Pangan ‘kegiatan’, ‘logistik’, ‘dunia’, ‘kekurangan’, ‘mengalami’, ‘semua’, ‘ketersediaan’, ‘tanaman’, ‘tinjau’, ‘meminta’ 15. Hari Kemerdekaan ‘panitia’, ‘nasional’, ‘identitas’, ‘tunggal’, ‘doa’,
‘kebaya’, ‘halaman’, ‘depan’, ‘istana’, ‘lapisan’
Pada Tabel 1 menunjukkan hasil pengelompokan tweet berdasarkan  topik  yang  diperoleh  dari  pemodelan  LDA. Topik dengan nomor urut pertama adalah topik yang paling banyak  dibicarakan  oleh  masyarakat,  diikuti  oleh  nomor urut  berikutnya  dengan  kata  kunci  “Presiden  Jokowi”. Dalam setiap topik, terdapat kata-kata yang mewakili topik tersebut,  dengan  kata  yang  paling  awal  adalah  kata  yang paling sering muncul dalam topik utama tersebut.
Dari  tabel  1  tentang  hasil  clustering  topik  LDA didapatkan  bahwa  kata-kata  yang  berkaitan  dengan kenaikan  harga  BBM  seperti  ‘bbm’,  ’kebijakan’,  ’naik’, ’harga’  dan  ‘pertamina’  muncul  pada  topik-topik terpopuler  nomor  1,  nomor  2,  dan  nomor  3  yang diperbincangkan netizen.

## B. Uji Keyword Harga BBM Naik
Berdasarkan  hasil  dari  pembobotan  semtimen menggunakan lexicon dengan memakai kata kunci “Harga BBM  naik”.  Sentimen  positif  memiliki  nilai  yang  paling besar  diantara  sentimen  yang  negatif  maupun  sentimen yang bersifat netral. Seperti gambar 4 dibawah ini.
Gambar. 16 Lexicon keyword “Harga BBM Naik”
Dari  gambar  16  diperoleh  hasil  75  poin  bernilai sentimen positif dengan persentasenya 35,7 % dan 71 poin bernilai  sentimen  negatif  dengan  persentasenya  33,8  % serta 64 poin bernilai sentimen netral dengan persentasenya 30,5  %  yang  jumlah  keseluruhan  datanya  berjumlah  210 data tweets .
TABEL II
T OPIK L DA B BM N AIK S ENTIMEN N EGATIF No Perkiraan Tema Kata-Kata yang mewakili 1. Kekecewaan Publik ‘pemerintah’, ‘tidak’, ‘peduli’, ‘rakyat’, ‘lapar’, ‘polri’, ‘bohong’, ‘transparan’, ‘kebijakan’, ‘bbm’ 2. Menentang Kebijakan ‘bbm’, ‘mahasiswa’, ‘anarkis’, ‘demo’, ‘tak’, ‘buruk’,
‘aspirasi’, ‘akibat’, ‘rakyat’,
‘pecah’, ‘buruh’ 3. Dampak Kenaikan BBM ‘segala’, ‘aspek’, ‘langka’, ‘usaha’, ‘berkontribusi’ ‘dalam’, ‘hidup’, ‘pakai’ ‘sembako’, ‘pertamina’ 4. Subsidi Tak Tepat Sasaran ‘nasionalis’, ‘tidak’, ‘rugi’, ‘negara’, ‘kasihan’, ‘rugi’, ‘melulu’, ‘sudah’, ‘orang’, ‘kaya’ 5. Strategi Pemerintah ‘ekonomi’, ‘pemulihan’, ‘agenda’, ‘pasar’, ‘murah’, ‘pelosok’, ‘nusantara’, ‘seluruh’, ‘bantu’, ‘sejahtera’ 6. Derita Rakyat
, ‘parah, ‘bahan’, ‘bakar’, ‘kondisi’, ‘mengalami’,
Vol 7, No 1 Maret 2024
No Perkiraan Tema Kata-Kata yang mewakili ‘mendengarkan’, ‘rakyat’, ‘naik’, ‘merampas’, ‘masyarakat’ 7. Subsidi Tak Tepat Sasaran ‘nasionalis’, ‘tidak’, ‘rugi’ ‘negara’, ‘kasihan’, ‘rugi’, ‘melulu’, ‘sudah’, ‘orang’, ‘kaya’ 8. Kinerja Kabinet ‘tambahan, ‘modal’, ‘usaha’, ‘mikro’, ‘kerja’, ‘kampanye’, ‘pembangunan’, ‘fokus’, ‘pasar’, ‘media’ 9. Stigma Buruk Rakyat ‘bbm’, ‘orang’, ‘jokowi’, ‘sosial’, ‘negatif’, ‘media’, ‘jejak’, ‘masyarakat’, ‘kebohongan’, ‘keras’ 10.  Utang Negara
‘pembangunan’,
‘infrastruktur’, ‘besar’, ‘suku’, ‘bunga’, ‘asing’, ‘bayar’, ‘anggaran’, ‘suku’, ‘tinggi’ 11. Mafia Minyak ‘pertamina’, ‘korupsi’, ‘tak’, ‘peduli’, ‘rakyat’, ‘jahat’, ‘uang’, ‘sangat’, ‘banyak’, ‘laporan’ 12. Kampanye Politik ‘menteri’, ‘sudah’, ‘niat’, ‘kontestasi’, ‘koalisi’, ‘media’, ‘fokus’, ‘bekerja’, ‘kesal’, ‘alat’ 13. Predator Anak ‘gadis’, ‘perkosa’, ‘diam’, ‘miris’, ‘sedih’, ‘jawa’, ‘timur’, ‘melanggar’, ‘pejabat’, ‘desa’, 14. Fluktuasi Harga Minyak Dunia ‘fluktuasi’, ‘dunia’, ‘kecewa’, ‘minyak’, ‘harga’, ‘jokowi’, ‘bbm’, ‘miris’, ‘sangat’, ‘ketika’ 15. Kesenjangan Sosial ‘keluh’, ‘kesah’, ‘rakyat’, ‘percaya’, ‘tak’, ‘riau’, ‘akses’,
‘konsumsi’, ‘jokowi’,
‘percaya’
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengelompokan tweet berdasarkan  topik  yang  diperoleh  dari  LDA. Tweet yang dikelompokkan  adalah tweet bersentimen  negatif.  Topik dengan  nomor  urut  pertama  adalah  topik  yang  paling banyak  dibicarakan,  diikuti  oleh  nomor  urut  berikutnya dengan kata kunci “Harga BBM naik”. Dalam setiap topik, terdapat kata-kata yang mewakili topik dengan kata yang paling awal adalah kata yang paling sering muncul dalam
topik tersebut.Dari hasil analisa topik perbincangan netizen yang  terkait  dengan  harga  BBM  naik,  topik  pebincangan terpopuler nomor 1, dan 2 adalah topik-topik yang berelasi kritikan pada pemerintahan Jokowi.

## IV. K ESIMPULAN
1. Setelah  mengumumkan  kenaikan  harga  BBM  pada bulan  September  2022,  Persentase tweet bersentimen negatif  yang  mengarah  kepada  Presiden  Jokowi mengalami  kenaikan  jika  dibandingkan  dengan sebelum  mengumumkan  kenaikan  harga  BBM. Persentase tweet bersentimen  positif  yang  mengarah kepada  presiden  Jokowi  mengalami  penurunan  jika dibandingkan dengan sebelum menaikkan harga BBM.
2. Pada  bulan  saat  presiden  Jokowi  mengumumkan kebijakan  kenaikan  harga  BBM  yaitu  pada  bulan September  2022,  topik  perbincangan  yang  berkaitan dengan  kebijakan  kenaikan  harga  BBM  merupakan topik  perbincangan  terpopuler  pada tweet yang mengarah  kepada  Presiden  Jokowi.  33,8  %  twit  yang memperbincangkan  kenaikan  harga  bahan  bakar minyak  adalah twit yang  bersentimen  negatif  dengan topik  perbincangan  terpopuler  netizen  bersentimen negatif  adalah  topik-topik  yang  berelasi  kritik  pada pemerintahan Jokowi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya kepada Bapak Ahmad Rizal Dzikrillah, M.TI., sebagai pembimbing saya dalam penelitian ini. Saya sangat bersyukur dan merasa terbantu dengan arahan, saran, dan dukungan yang diberikan selama proses penelitian. Dalam kesempatan ini, peneliti ingin menyampaikan rasa hormat yang tak terhingga kepada beliau. Semoga selalu sehat dan sukses dalam karir akademiknya."

## R EFERENSI
[1] W.  Wardani,  Suriana,  S.  U.  Arfah,  Zulaili,  and  P.  S.  Lubis, “Dampak  Kenaikan  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  terhadap Inflasi  dan  Implikasinya  untuk  Makroekonomi  di  Indonesia,” AFoSJ-LAS ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  209–217,  2022,  [Online]. Available:
https://j-las.lemkomindo.org/index.php/AFoSJ-
LAS/article/view/338
[2]
J. Caputra, “Kenaikan Harga BBM : Jahat atau Sepakat..???,” www.djkn.kemenkeu.go.id , 2022.
https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-sidempuan/baca- artikel/15373/Kenaikan-Harga-BBM-Jahat-atau-Sepakat.html (accessed Nov. 06, 2022).
[3] G. Appel, L. Grewal, R. Hadi, and A. T. Stephen, “The future of social media in marketing,” J. Acad. Mark. Sci. , vol. 48, no. 1, pp. 79–95, 2020, doi: 10.1007/s11747-019-00695-1.
[4] M.  Dogucu  and  M.  Çetinkaya-Rundel,  “Web  Scraping  in  the
Statistics  and  Data  Science  Curriculum:  Challenges  and Opportunities,” J. Stat. Educ. , vol. 0, no. 0, pp. 1–24, 2020, doi: 10.1080/10691898.2020.1787116.
[5] D.  J.  Tandra,  A.  Noertjahyana,  and  A.  N.  Purbowo,
“Implementasi  Web  Scraping  untuk  Pengumpulan  Informasi Promo  Makanan  Menggunakan  Klasifikasi  Naïve  Bayes,” J. Infra ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  289–294,  2020,  [Online].  Available: http://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/9814
[6] Y.  Pratiwi,  A.  Yaqin,  S.  Informasi,  F.  I.  Komputer,  F.  I. Komputer,  and  N.  B.  Classifier,  “Klasifikasi  Tweet  Tidak Senonoh  Twitter  dengan  Naïve  Bayes  Classifier,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 70, pp. 70–80, 2022, doi: 10.36774/jusiti.v11i1.912.
[7] Imam Fahrur Rozi, Imam Fahrur Rozi, and Muhammad Balya Iqbal  Alfahmi,  “PENGEMBANGAN  APLIKASI  ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  (Studi  Kasus  SAMSAT  Kota
Malang),” J. Inform. Polinema , pp. 149–154, 2018.
[8] A. Alrumaih, A. Al-Sabbagh, R. Alsabah, H. Kharrufa, and J. Baldwin,  “Sentiment  analysis  of  comments  in  social  media,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 6, pp. 5917–5922, 2020, doi: 10.11591/ijece.v10i6.pp5917-5922.
[9] A.  Yahyadi  and  F.  Latifah,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap  Kebijakan  PPKM  di  Tengah  Pandemi  COVID-19 Menggunakan  Mode  LSTM,” J.  Inf.  Syst.  Applied,  Manag.
Account.  Res. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  464–471,  2022,  doi: 10.52362/jisamar.v6i2.791.
[10] R. D. Wahyuni and A. N. Utomo, “PENGGUNAAN METODE LEXICON UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI  KAI  ACCESS  DI  GOOGLE  PLAY  STORE
USING  THE  LEXICON  METHOD  FOR  ANALYSIS
SENTIMENTS ON KAI ACCESS APPLICATION REVIEWS
ON GOOGLE PLAY STORE,” vol. 11, no. 2, 2022.
[11] A.  Hafzha  Gustria  Putri et  al. ,  “Peran  Pajak  Dalam  Rangka Realokasi Apbd Untuk Menanggulangi Kenaikan Harga Bbm,” J.  Komun.  Yust.  Univ.  Pendidik.  Ganesha  Progr.  Stud.  Ilmu
Huk. , vol. 5, no. November, pp. 451–458, 2022.
[12] K.  R.  A.  P.  Santoso,  A.  Husna,  N.  W.  Putri,  and  N.  A. Rakhmawati,  “Analisis  Topik  Tagar  Covidindonesia  pada Instagram  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,” JISKA
(Jurnal  Inform. Sunan  Kalijaga) , vol. 7,  no. 1,  pp. 1–9, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.1-9.
[13] R. R. Kurniawan and I. Zufria, “Penerapan Text Mining Pada Sistem  Penyeleksian  Judul  Skripsi  Menggunakan  Algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA),” Indones.  J.  Comput. Sci. , vol.  11,  no.  3,  pp.  1036–1052,  2022,  [Online].  Available: http://3.8.6.95/ijcs/index.php/ijcs/article/view/3120/84