## Analisis Karakteristik Akun Twitter Berdasarkan Sentimen Pendapat Terkait Undang-Undang PSE
Arya Akbar Rivaldi 1 , Bayu Azra 2 , Yudhantorro Ibadurrahman Ziaulhaq 3 , Nur Aini Rakhmawati 4
1 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, arya.19052@student.its.ac.id, Sukolilo, Surabaya , Indonesia
2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, ziaulhaq.19052@student.its.ac.id, Sukolilo, Surabaya , Indonesia
3 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, yudhantoro.19052@sudent.its.ac.id., Sukolilo, Surabaya, Indonesia
3 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, nur.aini@is.its.ac.id, Sukolilo, Surabaya , Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 03, 2022 : Oktober 20, 2022 : Desember 09, 2022 Aturan  untuk  penyedia  layanan  di  internet  atau Penyelenggara Sistem Elektronik
di Indonesia mendapatkan  pro  dan  kontra  semenjak  adanya  Peraturan Pemerintah yang diterbitkan. Twitter sebagai media sosial, menjadi salah satu tempat menyampaikan pendapat secara bebas,  tidak  terkecuali  pendapat  untuk  peraturan  PSE. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik akun pengguna Twitter dengan mempertimbangkan  sentimen tweet mereka  terhadap Peraturan  PSE.    Analisis  ini  dilakukan  dengan mengidentifikasi  sentimen  pada  data tweet ,  kemudian melihat  atribut  dari  akun  pengguna tweet tersebut.    Pada proses penggalian data didapatkan sebanyak 849 tweet , 679 diantaranya diberikan label sentimen yang kemudian akan digunakan  untuk  membangun  model machine  learning berbasis IndoBERT. Selanjutnya, sebanyak 335 data terkait akun pengguna yang terikat dengan data tweet diatas juga didapatkan.    Model machine  learning yang  dihasilkan mencapai  akurasi  sebesar  71%,  didapatkan  juga  model paling baik dalam mengklasifikasi tweet dengan sentiment negatif. Ditemukan bahwa akun yang mendukung PSE atau memiliki postingan tweet dengan sentimen positif berusia lebih muda dibandingkan yang bersentimen negatif. Meski begitu  rata-rata  jumlah  tweet  yang  dihasilkan  akun-akun bersentimen  positif  lebih  banyak  dibandingkan  akun dengan  sentimen  negatif  meskipun  rata-rata  usianya  jauh lebih tua. Ini menunjukkan bahwa akun bersentimen positif lebih  sering  mengirim  tweet  dibandingkan  akun bersentimen negatif.
Kata Kunci :

## PSE
IndoBERT
Analisis Karakteristik akun Analisis Sentimen
Twitter

## Abstract
The rule for service providers in Internet or Electronic System Operators in Indonesia had pros and cons since the government regulation was issued. Twitter as a social media, has become a place to
express opinion freely, including opinion for PSE Regulations. This study aims to identify Twitter user’s account by considering the sentiments of their tweets about PSE Regulation. This analysis is done  by  identifying  the  sentiment  in  tweet  data,  then  looking  at  the  attributes  of  the  tweet  user account.  In  the  mining  process,  849  tweet  were  crawled,  678  of  it  were  given  a  sentiment  label manually  which  would  then  be  used  to  build  a  machine  learning  model  based  on  IndoBERT. Furthermore, as many as 335 data related to user accounts tied to the tweet data were crawled. The resulting machine learning model achieves an accuracy of 71% and the best model also found in classifying  tweet  with  negative  sentiment.  It  was  found  that  the  positive  sentiment  tweet  has  a younger account age than the negative sentiment account. Even so, the average number of tweets from  positive sentiment account  is more than  accounts  with  negative  sentiment. This shows  that positive sentiment accounts tweet more often than negative sentiment accounts.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi yang terjadi saat  ini  memiliki  banyak  keuntungan  bagi kehidupan  masyarakat  (Eka  Prastiwi  et  al., 2021). Kegiatan masyarakat dalam menggunakan  internet  membuat  sistem  baru yang  ada  dinamakan e-life ,  dimana  hal  ini berarti  dalam  kehidupan  keseharian  tidak dapat  dilepaskan  dari  pengaruh  barang elektronik  disekitarnya,  tidak  terkecuali internet.  Aktivitas  di  internet  yang  menjadi aktivitas  harian  masyarakat  memunculkan pemikiran  dimana  diperlukannya  aturan hukum untuk mengatur aktivitas yang ada di dalam ruang maya ( cyberspace ) (Sidik, 2013). Undang-Undang sebagai sumber hukum yang sah memayungi segala aktivitas yang  melibatkan  penggunaan  teknologi, termasuk di dalamnya mengatur penggunaan berinternet.  Undang-Undang  No.11  Tahun 2008  yang  mengatur  tentang  Informasi  dan Transaksi Elektronik (ITE) membatasi segala aktivitas  masyarakat  dalam  penggunaan internet  (Lubis  &  Maulana,  2010).  Jauh sebelum Undang-Undang ITE diresmikan, hal lain  yang  berhubungan  dengan  keterbukaan akses informasi adalah kebebasan perpendapat, dimana hal tersebut diatur dalam Undang-Undang  Nomor  39  Tahun  1999 (Rahmawati et al., 2021).
Undang-Undang
ITE telah mengalami  beberapa  perubahan  diantaranya adalah  pada  tahun  2016  terdapat  perubahan pada UU ITE yang dijelaskan pada UU No.19
Tahun  2016  (Rahmawati  et  al.,  2021). Penyelenggara  Sistem  Elektronik  (PSE) merupakan  salah  satu  turunan  yang  dari  UU ITE  dimana  pertaturan  terkait  PSE  ini berbentuk  Peraturan  Pemerintah  Nomor  71 Tahun 2019 dan Peraturan Menteri Kominfo Nomor 5 Tahun 2020 (Haryanto, 2022). Pada PP  Nomor  71  Tahun  2019  dijelaskan  bahwa PSE  adalah  setiap  orang,  penyelenggara negara,  badan  usaha,  dan  masyarakat  yang menyediakan, mengelola, dan/atau mengoperasikan  Sistem  Elektronik  secara sendiri-sendiri maupun bersama-sama kepada Pengguna Sistem Elektronik untuk keperluan dirinya  dan/  atau  keperluan  pihak  lain (Indonesia).  Selain  itu  pada  Perkominfo Nomor 5 Tahun 2020 juga menjelaskan tujuan dari  autentikasi  situs  web  yang  diatur  oleh peraturan  ini  adalah  menjamin  kepercayaan dalam  bertransaksi  secara  elektronik  melalui situs  di  internet  (Kominfo).  Perkominfo menambahkan bahwa peraturan ini bertujuan untuk melindungi konsumen dalam transaksi elektronik. Peraturan-peraturan ini mengharuskan  lembaga/perorangan  pemilik situs  web  untuk  mendaftarkan  situsnya  pada basis  data  milik  KOMINFO  untuk  dapat diakses oleh penduduk Indonesia.  Ditemukan beberapa situs dengan banyak pengguna dari Indonesia  yang  tidak  dapat  diakses  selama beberapa waktu, sebelum kemudian terdaftar pada basis data PSE.
Keberadaan  hukum  konvensional untuk mengatur kegiatan di internet ini sendiri
menimbulkan  pro  dan  kontra  di  tengah masyarakat.  Hal  ini  dikarenakan  beberapa faktor diantaranya adalah hukum konvensional berdasar pada territorial.
Dimana  hal  ini  dirasa  belum  cukup  untuk mengatasi  masalah-masalah  yang  ada  di internet  karena  keterbukaan  internet  itu sendiri  (Sidik,  2013).  Tidak  terkecuali pertaturan  terkait  PSE  ini  sendiri.  Dimana banyak bermunculan perdebatan atau perbedaan  pendapat  terhadap  peraturan  ini. Terlepas  dari  belum  adanya  penelitian  yang meneliti lebih lanjut pro-kontra dari Peraturan Pemerintah  ini,  sudah  banyak  berita  yang membahas hal tersebut (Haryanto, 2022). Perbedaan  pendapat  ini  dapat  dilihat  melalui sosial  media,  salah  satu  diantaranya  adalah sosial  media  Twitter.  Sosial  media  seperti Twitter saat ini menjadi tempat dimana semua orang  dapat  menyuarakan  pendapatnya,  saat ini sendiri setidaknya terdapat 500 juta tweet setiap  harinya  dari  seluruh  dunia  (Ahuja  & Dubey, 2017). Di indonesia sendiri pada awal tahun  2022  menunjukkan  pengguna  Twitter saat  ini  berada  di  angka  18,45  Juta  penggun (Nuryama,  2022).    Perbedaan  pendapat terhadap  peraturan  PSE  ini  sendiri  dapat dilihat dengan munculnya Trending yang ada di  Twitter  itu  sendiri.  Fitur  trending  pada twitter  sendiri  berasal  dari  kata  yang  paling sering  muncul  pada  suatu  tweet.  Terkait keberadaan  kata  yang  sering  muncul  pada tweet  yang  bersinggungan  dengan  peraturan PSE adalah kata seperti “PSE”, “Undang”. Sentimen  analisis  adalah  suatu  proses  untuk mengidentifikasi  pendapat  dari  seseorang melalui  teks  dengan  bahasa  alami.  Dengan analisis  sentimen  label  berupa  positif  atau negatif dapat diberikan sehingga
menggambarkan pendapat seseorang mengenai  hal  yang  dibahas.  Ada  banyak teknik  yang  digunakan  dalam  analisis sentimen  seperti  ekstraksi  fitur,  tokenisasi, dan  lain  lain(Hamidi  et  al.,  2021a).  Analisa sentimen  pada  sosial  media  sudah  cukup sering dilakukan pada penelitian sebelumnya. Analisa sentimen pada Twitter dapat dikatakan  lebih  efektif  karena  pada  Twitter terdapat  batasan  karakter  huruf  yang  dapat digunakan dalam satu tweet(Ağralı & Aydın, 2021). Sebagaimana pada penelitian sebelumnya telah dilakukan analisa sentimen pada sosial media Twitter untuk menganalisa pendapat pengguna Twitter terkait RUU PKS, digunakan Support  Vector  Machine  (SVM) . Support Vector Machine adalah suatu metode untuk  machine  learning  untuk  pengenalan pola  sentimen  (Hamidi  et  al.,  2021). Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui sentimen  masyarakat  pada  pertaturan  PSE, serta  karakteristik  akun  yang  memiliki sentimen tertentu.

## 2. Metode Penelitian
Metode analisis sentimen dilakukan untuk mengetahui sentimen tweet terhadap Peraturan  PSE,  Dimana  beberapa  tahapan yang dilakukan pada metode analisis sentimen adalah  penggalian  data,  Pra-Proses  data, Membangun  model,  dan  melatih  model. Setelah  dilakukan  sentimen  anlisis  dari dataset  yang  ada  baru  dilakukan  clustering data sebagai mana pada gambar berikut. Tools atau  algoritma  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan library  python  SNSCRAPE  dan  Tweepy untuk mendapatkan data dari Twitter.

## Gambar 1. Alur metode penelitian
2.1.Penggalian data Tahapan penggalian data untuk menemukan  tweet  yang  dicari,  penulis menggunakan  dua library  python yakni, SNSCRAPE dan Tweepy . SNSCRAPE sendiri merupakan  sebuah  library  python  yang digunakan  untuk  melakukan  penggalian  data pada  sosial  media,  salah  satunya  adalah Twitter  (Abednego  et  al.,  2022).  Pada penelitian  ini  SNSCRAPE  digunakan  untuk melakukan  penggalian  datat  terhadap  tweet dengan  menggunakan filter (Undang  OR PSE)  (@PlateJohnny) pada platform twitter,
didapatkan data sebanyak 849 tweets .  Dengan  data  yang  dikumpulkan pada  rentang  waktu  22  September  2022 sampai dengan 1 Oktober 2022.
Sementara itu library Tweepy adalah API yang  disediakan  oleh  twitter  untuk  dapat mengakses dan mengumpulkan data informasi akun dengan menggunakan bahasa pemrograman Python (Abednego et al., 2022). Dalam penelitian ini library tweepy digunakan  setelah  penggalian  data  tweet dengan filter yang sudah dijelaskan sebelumnya didapatkan.
Dari  penggalian  data  tersebut  didapatkan sebanyak  335  akun  yang  memberikan pendapat  terkait  peraturan  PSE.  Berikut merupakan  contoh  data  tweet  yang  telah
ditarik  dan  dilakukan  pelabelan  sentimen secara  manual  sebelum  digunakkan  sebagai masukkan  pada  model machine  learning (Yudhantorro et al., 2022)
Tabel 1. Contoh Data Tweet Dengan Label Tabel 2. Contoh Data Akun Twitter Data akun Twitter Username Jumlah tweet Followers Following Jumlah Like Umur 8mediatech 15.300 402 675 306 4.806 DS_yantie 39.011 8.459 6.448 36.414 557

## 2.2.Pra Proses Data
Proses  persiapan  data  dilakukan  untuk mengolah  dan  menyeragamkan  format tweet sebelum  dijadikan  data  masukkan dalam membuat model machine learning . (Pawar et al., 2015).  Berikut adalah tahapan pra proses data yang dilakukan:
A. Merubah tweet menjadi huruf kecil.
B. Merapihkan format teks, termasuk:
1. Menghapus nama pengguna twitter.
2. Menghapus tautan.
3. Menghapus emoji.
4. Menghapus angka dan simbol.
5. Menghapus spasi.
C. Merubah kalimat non-formal.
D. Menghilangkan kata sambung.
E. Merubah  setiap  kata  menjadi  kata dasarnya ( Stemming )
Persebaran data sentimen No Tweet Sentimen 1. @detikcom  UU  ITE  ADALAH UU Kejahatan kebebasan &amp; Pembungkaman/Intimidasi Korban.  Pak  Mahfud  lebih  baik MUNDUR  dari  Menteri  dan  itu UU  HAPUS  semua:  Terutama RKUHP DAN PSE. Negatif 2 Dengan disahkannya RUU PDP, pemerintah dalam hal ini
Kementerian Kominfo akan melaksanakan pengawasan terhadap tata kelola data pribadi oleh  para  Penyelenggara  Sistem Elektronik (PSE). #poinpentingpdp Aturan UU PDP https://t.co/TyppNSbzdI Positif 3 RUU  Pelindungan  Data  Pribadi (PDP)  telah  disetujui  bersama oleh  DPR  &amp;  Presiden. Dengan disahkannya RUU PDP,pemerintah  dalam  hal  ini Kominfo  akan  melaksanakan pengawasan terhadap tata kelola data pribadi oleh para Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) #poinpentingpdp  Aturan  UU PDP https://t.co/QJEMAom8Vl Netral

## Tabel 3. Tahapan pra proses data

## 2.3.Pembuatan Model Machine Learning
Machine Learning merupakan suatu proses pembelajaran  mesin  yang  bersumber  dari dataset  yang  telah  ada  (Hermawan  et  al., 2022)
Model yang digunakan oleh penulis untuk metode  analisis  sentimen  terhadap  peraturan PSE  adalah  IndoBERT.  IndoBERT  sendiri adalah pre-trained model  untuk  pengolahan teks berbahasa Indonesia. IndoBERT menggunakan mekanisme perubahan  dimana mekanisme  tersebut  mempelajari  hubungan antar  kata  dalam  suatu  kalimat  (Hidayat  & Maharani,  2022).  Dalam  penggunaan  model ini terdapat dua tahapan yang harus dilakukan, tahapan  pertama  adalah Masked  Language Modeling (Masked  LM)  dan  tahapan Next Sentence Prediction (NSP).
Pada  tahapan  Masked  LM  terdapat  token [MASK]  yang  dimasukkan  secara  acak  ke dalam  kalimat,  dimana  model  tersebut  akan mencoba  memprediksi  nilai  asli  dari  suatu kata yang diberikan token [MASK].
Sementara itu pada tahapan NSP token yang
akan  digunakan  adalah  token  [CLS]  dan [SEP] yang akan dimasukkan pada awal dan akhir kalimat.
2.4.Analisis Hasil
Dari  hasil  yang  telah  didapatkan  dengan model IndoBERT, diperlukan evaluasi performa  untuk  mengetahui  hasil  yang  baik. Performa dari model akan dilihat dengan nilai skalar dalam metrik seperti akurasi, sensitivitas,  kespesifikan.  Selain  itu  ada beberapa ukuran lain seperti precision , Recall , dan F1-Score ,  nilai-nilai  tersebut  akan dihitung berdasarkan TP,TN,FP, dan FN yang akan  digunakan  untuk  mengukur  performa dari  model  yang  digunakan  (Hidayat  & Maharani, 2022).

## Tahapan Pra Proses Data
Tahapan Tweet Raw Data @Cahaya_Dfa @Aryprasetyo85 @PlateJohnny @kemkominfo Miskin visi n misi Kok kelasnya baru punya aturan data pribadi sj dibangga2kan Apa kabar dgn PDN yg gaak jelas progressnya Apa kabar dgn Peduli Lindungi yg dibanggakan tp blom terdaftar PSE Merubah menjadi huruf kecil @cahaya_dfa @aryprasetyo85 @platejohnny @kemkominfo miskin visi n misi kok kelasnya baru punya aturan data pribadi sj dibangga2kan apa kabar dgn pdn yg gaak jelas progressnya apa kabar dgn peduli lindungi yg dibanggakan tp blom terdaftar pse Merapihkan format teks miskin visi n misi kok kelasnya baru punya aturan data pribadi sj dibangga kan apa kabar dgn pdn yg gaak jelas progressnya apa kabar dgn peduli lindungi yg dibanggakan tp blom terdaftar pse Merubah kalimat non-formal miskin visi dan misi kok kelasnya baru punya aturan data pribadi saja dibangga kan apa kabar dengan pdn yang tidak jelas  progresnya apa kabar dengan peduli lindungi yang dibanggakan tapi belum terdaftar pse Menghilangkan kata sambung miskin visi misi kelasnya aturan data pribadi dibangga kabar pdn progressnya kabar peduli lindungi dibanggakan terdaftar pse Stemming miskin visi misi kelas atur data pribadi bangga kabar pdn progres kabar peduli lindung bangga daftar pse
Gambar 2. Confusion Matrix
Untuk  mengukur  akurasi  dari  model,
pengukuran dilakukan dengan melihat perbandingan  data  yang  telah  diklasifikasi dengan total data
Presisi diukur dengan membandingan data yang  telah  diklasifikasi  benar,  dengan  data yang telah diprediksi benar.
Recall merupakan  perbandingan  antara data  yang  telah  diklasifikasi  benar  dengan total data yang sebenarnya.
F1  Score adalah  pengukuran  untuk menunjukkan  keseiumbangan  antara  presisi dan recall
Hasil  dari    analisa  tersebut  digunakan untuk mencari tahu  kesalahan nilai yang ada selama proses (Erlin et al., 2021).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tabel 4. Jumlah Tweet

## Jumlah Tweet Beserta Label
Label Jumlah Tweet Netral 318 Positif 278 Negatif 253
Pada  proses  penggalian  data  didapatkan sebanyak  849  tweet  yang  sudah  diberikan label  berdasarkan  sentimennya,  terlihat persebaran  jumlah tweet untuk  setiap sentimen  pada  tabel  diatas.      Untuk  proses pelatihan  model,  data tweet tersebut  dibagi dengan  rasio  80:20.    Mayoritas  data  yaitu sebanyak  679 tweet akan  digunakan  sebagai input  pada  proses  pelatihan  model  ( training set )  dan  sebanyak  170 tweet sisanya digunakan  untuk  mengevaluasi  performa model ( validation set ).

## Tabel 5. Performa model

## Performa Model
Label Precision  Recall  F1-Score  Support Netral 0,71 0,7 0,71 64 Positif 0,68 0,67 0,67 57 Negatif 0,73 0,76 0,74 49 Model yang kami bangun
menggunakan  IndoBERT  pada  dataset, mencapai hasil akurasi sebesar 71%.  Pada tabel  3,2  juga  dapat  dilihat,  performa model dalam mengklasifikasi setiap label. 170 tweet digunakan untuk mengevaluasi performa model.  Jika kita melihat nilai f1- score ,  dapat  diketahui  bahwa  model
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
paling  baik  dalam  mengklasifikasi tweet dengan  sentiment  negatif  dengan  nilai 0,74,  pola  ini  juga  dapat  terlihat berdasarkan metric lainnya.
Gambar 3. Confusion Matrix
Melihat Confusion  matrix dari  hasil prediksi model pada gambar x, terlihat bahwa model  hanya  salah  memprediksi  sebanyak  7 tweet dengan  sentimen  negatif.      Model banyak  keliru  dalam  mengklasifikasi  tweet netral  dan  positif.    Untuk  tweet  bersentimen netral,  model  salah  mengklasifikasi  21  satu tweet dimana sebelas diantaranya terklasifikasi  menjadi tweet bersentimen positif.  Sedangkan untuk tweet positif, model salah mengklasifikasikan tweet positif
menjadi tweet netral  sebanyak  20 tweet dan tweet negatif sebanyak empat tweet .
Tabel 6. Karakteristik akun dengan tweet bersentimen positif
Tabel 7. Karakteristik akun dengan tweet bersentimen negatif
Karakteristik akun dengan tweet Bersentimen Positif Index  Jumlah Tweet Followers Following Jumlah Like Umur Akun (Hari) count 278 278 278 278 278 mean 56.219,71 11.134,1 4.185,7 48.937,65 1.897,24 std 94.421,42 19.542,96 6.265,99 108.989,86 1.558,68 min 39 0 0 0 19 25% 6.147 648 4.51,25 2.717,5 563 50% 16.754,5 2.510 1.404 5.713 1.180,5 75% 42.632 12.546 6.448 26.984,25 3.146 max 604.193 79.794 36.363 496.082 5.653 Karakteristik akun dengan tweet Bersentimen Negatif Index Jumlah Tweet Followers Following Jumlah Like Umur Akun (Hari) count 318 318 318 318 318 mean 59.348,64 85.401,7 3.741,9 43.868,98 1.800,83 std 158.331,9 785.670,01 6.229 104.540,48 1.547,67 min 5 0 3 0 33 25% 5.276 436,25 407 2.284 557 50% 10.582 1.835,5 1.107 4.675 1.035 75% 43.765 8.459 4.738,25 19.434 3.063 max 2.221.074 11.007.276 36.363 466.920 4.981
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 25-35 E-ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.875

## Tabel 8. Karakteristik akun dengan tweet bersentimen netral
Hasil dari ketiga tabel tersebut menggambarkan karakteristik dari akun yang mengirim tweet berdasarkan  5  atribut  yaitu jumlah tweet ,  jumlah followers ,  jumlah following ,  jumlah like yang  dilakukan  akun itu, dan umur akun dalam satuan hari.
Dengan atribut jumlah tweet dapat dilihat berapa  banyak  sebuah  akun  mengirim tweet dan  mengetahui  seberapa  aktif  suatu  akun dalam platform Twitter.  Jika  dilihat  secara rata-rata  akun  dengan tweet bersentimen netral  dan  positif  memiliki  jumlah  yang hampir  sama  yaitu  sebanyak  59.348,64  dan 56.219,71  sedangkan  akun  dengan tweet bersentimen negatif memiliki rata-rata jumlah tweet sebanyak 31.398,37. Hal ini bertentangan dengan umur akun dimana akun dengan tweet bersentimen  negatif  memiliki rata-rata umur 2.574,25 hari sedangkan akun dengan tweet bersentimen  positif  dan  netral memiliki  rata-rata  umur  yang  mirip  yaitu 1.897,24 hari dan 1.800,83 hari. Semakin tua akun semestinya jumlah tweet yang dihasilkan akan  semakin  banyak  namun  tidak  demikian pada  akun  yang  kami  dapatkan  jika  dipisah berdasarkan sentimen terhadap topik PSE.
Atribut jumlah followers dapat menunjukkan  seberapa  digemarinya  suatu
akun  oleh  masyrakat  sehingga  masyarakat tersebut  mengikuti  akun  tersebut.  Hasil menunjukkan  bahwa  akun  dengan  sentimen positif memiliki rata-rata paling rendah yaitu 11.134,1 jika dibandingkan dengan sentimen negatif  dan  netral  dengan  26.824,39  dan 85.401,7.  Akun  dengan  sentimen  netral memiliki  rata-rata  jumlah followers yang tinggi  disebabkan  oleh  banyaknya  akun Twitter berita yang cenderung bersifat netral dan  memiliki  jumlah followers yang  tinggi.
Hal  ini  juga  menyebabkan  tingginya  standar deviasi jumlah follower pada sentimen netral sebesar 785.670,01 yang menandakan bahwa persebaran data sangat luas dan/atau memiliki outlier yaitu  akun  yang  memiliki  perbedaan mencolok  dibanding  yang  lain.  Jika  dilihat dari jumlah follower terbesar pada suatu akun, sentimen  positif  sangat  jauh  dibawah sentimen  lain  dengan follower 79.794 dibandingkan dengan sentimen negatif dengan 3.040.100 dan sentimen netral dengan 11.007.276.
Atribut jumlah following dapat menunjukkan  seberapa  banyak  akun  Twitter yang  diikuti  oleh  suatu  akun.  Hasil menunjukkan  akun  dengan  sentimen  positif lebih  banyak  mengikuti  akun  lain  dengan jumlah rata-rata 4.185,7 dibandingkan dengan sentimen  negatif  dan  netral  dengan  1.110,16
Karakteristik akun dengan tweet Bersentimen Netral Index  Jumlah Tweet Followers Following Jumlah Like Umur Akun (Hari) count 253 253 253 253 253 mean 31.398,37 26.824,39 1.110,16 22.244,05 2.574,25 std 70274,53 215.735,09 2.760,23 73.564,57 1.655,12 min 1 0 0 0 60 25% 2.128 46 136 416 864 50% 8.285 268 351 2.284 2.926 75% 24.659 1.483 920 9.604 4.148 max 672.289 3.040.100 28.647 496.082 5.217
dan  3.741,9.  Jika  dibandingkan  dengan attribut followers dapat  ditemukan  bahwa rasio  antara followers dan following paling rendah terdapat pada sentimen positif dengan 2,6 , lalu diikuti dengan sentimen negatif dan netral  dengan  jumlah  yang  mirip  yaitu  24,1 dan 22,8. Rasio antar followers dan following dapat  menunjukkan  kualitas  sebuah  akun karena dengan rasio yang tinggi menunjukkan bahwa  banyak  orang  yang  mengikuti  akun tersebut  tanpa  akun  tersebut  perlu mengikuti orang banyak.
Atribut jumlah like menunjukkan seberapa banyak  akun  tersebut  menyukai tweet dari akun  lain  dan  dapat  terlihat  seberapa  aktif dalam platform Twitter  selain  melakukan posting  tweet pada  akun  sendiri.  Hasil menunjukkan  bahwa  akun  dengan  sentimen negatif  memiliki  rata-rata  like  paling  sedikit dengan  22.244,05  lalu  diikuti  dengan sentimen  netral  dan  positif  dengan  jumlah yang mirip yaitu 43.868,98 dan 48.937,65.

## 4. Simpulan
Dalam  penelitian  ini,  telah  dilakukan analisis  karakteristik  akun  pengguna  Twitter berdasarkan sentimen tweet mereka  terkait peraturan  PSE.    Data  didapatkan  dari tweet masyarakat  Indonesia  yang  berhubungan dengan  peraturan  PSE.    Data  tersebut kemudian  dianalisis  untuk  menentukan sentimen  dari  setiap tweet yang  didapatkan, data  ini  juga  digunakan  untuk  membuat sebuah  model machine  learning dengan algoritma IndoBERT untuk membantu proses klasifikasi  sentimen  pada tweet lainnya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi karakteristik akun pengguna Twitter dengan mempertimbangkan sentimen tweet mereka terhadap Peraturan PSE.
Data yang kami dapatkan memiliki jumlah yang cukup serupa untuk tweet dengan setiap sentimennya.  Jumlah tweet dengan sentiment netral mendominasi hasil data yang terkumpul, tweet ini  berasal  dari  akun  milik
media masa dan pengguna yang berbagi fakta ataupun  melakukan  pencerdasan  kepada pengguna  lain.  Dari  model  sentimen  yang dibangun,  didapatkan  bahwa  model  dapat memprediksi  sentimen  negatif  dengan  baik. Disisi  lain,  model  sentimen  banyak  keliru dalam memprediksi sentimen positif ataupun netral.
Hasil  dari  penggalian  data  akun  yang mengirimkan tweet tersebut  menunjukkan ciri-ciri  dari  akun  berdasarkan  sentimennya terhadap  peraturan  PSE.  Kami  menemukan bahwa  akun  yang  mendukung  PSE  atau memiliki  postingan tweet dengan  sentimen positif berusia lebih muda dibandingkan yang bersentimen  negatif  dan  netral.  Namun  rata- rata jumlah tweet yang dihasilkan akun-akun ini  lebih  banyak  dibandingkan  akun  dengan sentimen  negatif  meskipun  rata-rata  usianya jauh lebih tua. Ini menunjukkan bahwa akun bersentimen  positif  lebih  sering  mengirim tweet dibandingkan akun bersentimen negatif.
Rata-rata  jumlah followers paling  banyak terdapat  pada  akun  bersentimen  netral dibandingkan  yang  paling  sedikit  yaitu  akun bersentimen  positif  dengan.  Ini  disebabkan akun  bersentimen  netral  yang  dipenuhi  oleh akun berita dan media yang memiliki jumlah followers yang  sangat  banyak.  Rasio  antara followers dan following terendah  dimiliki pada  akun  bersentimen  positif  dan  tertinggi pada akun bersentimen netral yang menggambarkan bahwa akun dengan sentimen netral merupakan akun-akun dengan kredibilitas tinggi.

## 5. Referensi
Abednego, L., Nugraheni, C. E., & Fedora, A. (2022).  Forex  Sentiment  Analysis  With
Python. International Journal Of
Advanced  Research  In  Economics  And Finance. Https://Doi.Org/10.55057/Ijaref.2022.4.
1.5
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 25-35 E-ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.875
Ağralı,  Ö.,  &  Aydın,  Ö.  (2021).  Tweet Classification  And  Sentiment  Analysis On Metaverse Related Messages. Journal Of Metaverse, 1(1).Ahuja, S., & Dubey, G.  (2017).  Clustering  And  Sentiment Analysis  On  Twitter  Data.  Clustering
And  Sentiment  Analysis  On  Twitter
Data.
Eka  Prastiwi,  D.,  Munir,  B.,  Ekawati,  D.,  & Fakultas  Hukum,  D.  (2021).  Sosialisasi Undang-Undang Ite Dan Dampak
Hukumnya  Bagi  Masyarakat.  Abdi Laksana  Jurnal  Pengabdian  Kepada
Masyarakat, 2(3), 416–417.
Erlin,  Josef  Sianturi,  Alyauma  Hajjah,  & Agustin.  (2021).  Analisis  Sentimen Prosesor  Amd  Ryzen  Menggunakan Metode Support Vector Machine. Satin - Sains  Dan  Teknologi  Informasi,  7(2), 129–141.
Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V7i2.804
Hamidi, G. D., Bestari, F. A., Situmorang, A.,
& Rakhmawati, N. A. (2021a). Sentiment Analysis On The Ratification Of Penghapusan Kekerasan Seksual Bill On  Twitter.  Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi, 7(3). Https://Doi.Org/10.28932/Jutisi.V7i3.40 51 Hamidi, G. D., Bestari, F. A., Situmorang, A.,
& Rakhmawati, N. A. (2021b). Sentiment Analysis On The Ratification Of Penghapusan Kekerasan Seksual Bill On  Twitter.  Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi, 7(3). Https://Doi.Org/10.28932/Jutisi.V7i3.40 51 Haryanto,  A.  T.  (2022,  July  27).  Pro  Kontra Pendaftaran Pse Lingkup Privat Kominfo. Detikinet. Https://Inet.Detik.Com/Law-And- Policy/D-6200844/Pro-Kontra-
Pendaftaran-Pse-Lingkup-Privat- Kominfo Hermawan,  A.,  Lianata,  L.,  Junaedi,  & Maranto, A. R. K. (2022). Implementasi
Machine  Learning  Sebagai  Pengenal Nominal  Uang  Rupiah  Dengan  Metode Yolov3.  Satin  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi, 8(1), 12–22.
Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V8i1.81
Hidayat,  I.  R.,  &  Maharani,  W.  (2022).
General  Depression  Detection  Analysis
Using  Indobert  Method.  International Journal On Information And Communication  Technology  (Ijoict), 8(1), 41–51. Https://Doi.Org/10.21108/Ijoict.V8i1.63 4
Lubis,  M.,  &  Maulana,  F.  A.  (2010).
Information  And  Electronic  Transaction Law Effectiveness (Uu-Ite) In Indonesia. International Conference On Ict4m.
Penyelenggara  Sistem  Elektronik  Lingkup Privat, Pub. L. No. 5 (2020).
Nuryama,  R.  (2022,  June  14).  Jumlah Pengguna  Twitter  Di  Indonesia  Pada 2022. Tinewss.
Pawar,  K.  K.,  Shrishrimal,  P.  P.,  & Deshmukh,  R.  R.  (2015).  Twitter Sentiment Analysis: A Review. International  Journal  Of  Scientific  & Engineering Research, 6(4). Http://Www.Ijser.Org Penyelenggaraan  Sistem  Dan  Transaksi Elektronik, Pub. L. No. 71 (2019).
Rahmawati,  N.,  Muslichatun,  &  Marizal,  M.
(2021). Kebebasan Berpendapat
Terhadap  Pemerintah  Melalui  Media Sosial Dalam Perspektif Uu Ite. Pranata Hukum, 3(1).
Sidik,  S.  (2013).  Dampak  Undang-Undang Informasi Dan Transaksi Elektronik (Uu Ite)  Terhadap  Perubahan  Hukum  Dan Sosial Dalam Masyarakat. Jurnal Ilmiah Widya, 1(1).
Yudhantorro, B. A., Ziaulhaq, I., Rivaldi, A. A., & Rakhmawati, N. A. (2022). Twitter Crawling  For  “Pse”  Tweets  And Accounts.
Https://Doi.Org/10.5281/Zenodo.71350 11.