http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Perbandingan Performa Algoritma VADER dan RoBERTa pada Twitter

## Comparison of VADER and RoBERTa Algorithm Performance on Twitter
1 Dita Nurmadewi*, 2 Zakiul Fahmi Jailani, 3 Ni Kadek Srimanik
1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Bakrie Jl.H.R. Rasuna Said Kav C-22, Kuningan, Jakarta Selatan, Indonesia *e-mail: dita.nurmadewi@bakrie.ac.id
( received: 31 May 2024, revised: 24 June 2024, accepted: 19 July 2024)

## Abstrak
Penelitian  ini  membandingkan  performa  dua  algoritma  analisis  sentimen,  yaitu  VADER (Valence Aware  Dictionary  and  sEntiment  Reasoner) dan  RoBERTa  ( Robustly  Optimized  BERT  Pretraining Approach) ,  menggunakan  dataset  opini  masyarakat  terkait  perubahan  iklim  di  twitter.  Analisis dilakukan  untuk  menentukan  distribusi  sentimen  dari  tweet  yang  dianalisis,  apakah  bersifat  positif, negatif, atau netral. Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi kata kunci yang paling sering muncul dari kumpulan  tweet  yang  telah  dianalisis.  Analisis  time  series  juga  dilakukan  untuk  melihat  distribusi sentimen selama 12 bulan. Keterhubungan antara kedua model tersebut dievaluasi menggunakan scatter plot matrix untuk tweet per dua bulan, guna menilai korelasi dan konsistensi hasil analisis sentimen antara  VADER  dan  RoBERTa.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  VADER  lebih  efektif  dalam situasi yang memerlukan tanggapan cepat terhadap perubahan sentimen publik, sementara RoBERTa lebih unggul dalam analisis mendalam pada konten yang lebih kompleks dan ambigu.
Kata kunci: algoritma, performa, VADER, RoBERTa, twitter

## Abstract
This  research  compares  the  performance  of  two  sentiment  analysis  algorithms,  namely  VADER (Valence  Aware  Dictionary  and  Entiment  Reasoner)  and  RoBERTa  (Robustly  Optimized  BERT Pretraining Approach), using a dataset of public opinions regarding climate change on twitter. Analysis is carried out to determine the sentiment distribution of the tweets described, whether they are positive, negative or neutral. In addition, this research identifies the keywords that appear most frequently from the collection of tweets that have been analyzed. Time series analysis was also carried out to see the distribution of sentiment over 12 months. The relationship between the two models was evaluated using matrix  scatter  plot  analysis  for  tweets  per  two  months,  to  assess  the  correlation  and  consistency  of sentiment results between VADER and RoBERTa. The results show that VADER is more effective in situations that require rapid responses to changes in public sentiment, while RoBERTa is superior in in-depth analysis of more complex and ambiguous content.
Keywords: algorithm, performance, VADER, RoBERTa, twitter

## 1 Pendahuluan
Dalam era kemajuan teknologi saat ini, terdapat banyak data yang bisa diperoleh, yang menjadi tantangan dan juga peluang bagi institusi. Data dapat menjadi masalah jika sebuah institusi tidak mampu menyimpan,  mengelola,  dan  memprosesnya  dengan  baik  [1].  Sebaliknya,  data  menjadi  peluang  jika dimanfaatkan untuk mengidentifikasi tren atau pola yang bisa digunakan untuk mendapatkan informasi di masa depan [2]. Data mining adalah sebuah teknik untuk menelusuri data guna membangun model, yang kemudian digunakan untuk mengenali pola data lain yang tidak terdapat dalam basis data yang tersimpan  [3].  Data  mining  digunakan  sebagai  bidang  studi  yang  bertujuan  untuk  menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data yang ada, sehingga sering disebut sebagai bagian dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  [4].  KDD  mencakup  beberapa  tahapan,  yaitu
pembersihan data, integrasi data, seleksi data, data mining, evaluasi model, dan penyajian pengetahuan menggunakan teknik visualisasi [5].  Proses kerja dalam data mining terbagi menjadi empat kategori, yaitu  pemodelan  prediksi,  analisis  klaster,  analisis  asosiasi,  dan  deteksi  anomali  [6].  Dalam  model prediksi, terdapat dua jenis model, yaitu klasifikasi dan regresi. Klasifikasi merupakan teknik dalam data  mining  yang  digunakan  untuk  membuat  model  dari  data  sampel  yang  belum  diklasifikasikan, dengan  tujuan  mengelompokkan  data  sampel  baru  ke  dalam  kategori  yang  sesuai  [7].  Klasifikasi termasuk  dalam supervised  learning karena  model  dikembangkan  berdasarkan  kumpulan  data  yang dianalisis  terlebih  dahulu.  Pola  yang  diperoleh  dari  analisis  ini  kemudian  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  data  testing. Data  training dianalisis  terlebih  dahulu  menggunakan  algoritma klasifikasi, sementara data testing digunakan untuk mengevaluasi tingkat akurasi dari aturan klasifikasi yang diterapkan [8].  Terdapat beberapa metode klasifikasi, sperti VADER dan RoBERTa.
VADER ( Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner ) adalah salah satu algoritma yang dirancang  khusus  untuk  analisis  sentimen  teks  pendek  seperti  tweet.  VADER  dikenal  karena kemampuannya  memberikan  hasil  yang  cepat  dan  cukup  akurat  tanpa  memerlukan  pelatihan  yang kompleks. Algoritma ini berbasis pada kamus kata yang telah diberi nilai sentimen dan aturan linguistik untuk  menginterpretasikan  teks.  Oleh  karena  itu,  VADER  sangat  efektif  dalam  situasi  yang membutuhkan respon cepat terhadap perubahan sentimen publik [9]. Di sisi lain, RoBERTa ( Robustly Optimized  BERT  Pretraining  Approach )  adalah  model  yang  juga  canggih  dan  kuat,  hasil  dari pengembangan  lebih  lanjut  dari  model  BERT.  RoBERTa  mampu  menangani  konteks  yang  lebih kompleks  dan  memberikan  analisis  yang  lebih  mendalam  melalui  teknik pretraining .  Model  ini menggunakan jaringan saraf tiruan yang telah dilatih secara ekstensif pada berbagai jenis teks untuk memahami konteks dan nuansa bahasa dengan lebih baik [10].
Media  sosial  merupakan  media  berbasis  internet  yang  memiliki  peran  penting  yaitu  sebagai sarana efektif dalam memenuhi kebutuhan informasi yang bersifat publik. Pengguna media sosial juga dapat memposting status dan komentar dalam bentuk text, audio , foto, dan lain-lain [11]. Pemanfaatan media sosial sebagai sumber informasi dapat memengaruhi sikap atau pandangan seseorang. Informasi yang diperoleh dari media sosial dapat meningkatkan pengetahuan dan pemahaman individu terhadap suatu isu, baik itu setuju maupun tidak setuju [12]. Salah satu media sosial yang banyak diakses oleh masyarakat  adalah  twitter,  yang  berganti  nama  menjadi  X  pada  akhir  Juli  2023.  Menurut  data  dan laporan dari We Are Social, pengguna twitter pada tahun 2022 mencapai lebih dari 18 juta orang. Hal ini menunjukkan bahwa twitter masih banyak digunakan oleh masyarakat. Twitter adalah jejaring sosial atau media sosial yang dapat menghubungkan antar pengguna untuk dapat saling berkomunikasi atau dapat  digunakan  untuk  penyebaran  informasi  [13].  Twitter  telah  menjadi  salah  satu  platform  media sosial yang populer dan memiliki potensi besar untuk digunakan dalam pengumpulan data mengenai isu atau opini masyarakat [14], [15]. Dengan demikian, data twitter dapat digunakan untuk menganalisis pandangan  dan  opini  masyarakat  mengenai  berbagai  isu,  termasuk  perubahan  iklim.  Isu  perubahan iklim akan menjadi fokus data set dalam penelitian ini, yang merupakan hasil crawling di twitter selama 12 bulan.
Penelitian ini akan menggunakan dataset opini masyarakat terkait perubahan iklim di Twitter. Perbandingan performa dua algoritma analisis sentimen, yaitu VADER dan RoBERTa, akan dilakukan. Selain  menentukan  distribusi  sentimen  dari tweet yang  dianalisis,  penelitian  ini  juga  akan mengidentifikasi  kata  kunci  yang  paling  sering  muncul  dan  melakukan  analisis time  series untuk melihat distribusi sentimen selama 12 bulan. Evaluasi keterhubungan antara kedua model tersebut akan dilakukan menggunakan scatter plot matrix untuk tweet , guna menilai korelasi dan konsistensi hasil analisis sentimen antara VADER dan RoBERTa.

## 2 Tinjauan Literatur
Bagian  ini  mengulas  kajian  pustaka,  teori  dasar,  dan  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan masalah penelitian. Kajian pustaka tersebut akan menjadi dasar dalam pelaksanaan penelitian ini. Bagian ini juga mencakup penjelasan tentang konsep media sosial twitter, serta algoritma VADER dan RoBERTa.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2.1 Media Sosial Twitter
Penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  media  sosial,  termasuk  twitter  memiliki  pengaruh yang signifikan dalam membentuk opini masyarakat. Banyak pengguna twitter yang aktif memberikan pendapat atau opini mereka tentang isu-isu publik seperti politik, sosial, dan lingkungan. Tweet-tweet ini dapat mempengaruhi pandangan dan persepsi pengguna twitter lainnya tentang suatu isu tertentu, dan dapat membentuk opini publik yang lebih luas [16]. Penelitian lain juga menemukan bahwa media sosial  dapat  membentuk  opini  publik,  memperkuat  opini  publik  yang  sudah  ada,  atau  bahkan memperlemah  opini  publik  [17].  Hal  ini  dikarenakan  twitter  dapat  mempengaruhi  norma  sosial  dan identitas kelompok melalui penggunaan tagar ( hashtag ) dan grup ( group ) tertentu yang digunakan oleh pengguna untuk memperkuat pandangan dan opini mereka. Selain itu, tweet yang dikirim oleh pengguna dapat mempengaruhi persepsi dan emosi pengguna twitter lainnya. Twitter adalah salah satu platform media sosial yang digunakan secara luas dan cepat, sehingga dapat memengaruhi budaya politik dan opini publik tentang berbagai isu . Faktor lingkungan seperti media massa dapat mempengaruhi opini publik di twitter, terutama melalui penggunaan link dan sumber berita yang dibagikan oleh pengguna twitter [18].
2.2 Algoritma VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)
Pada penelitian terdahulu, VADER digunakan untuk menganalisis sentimen publik pada tweet tentang PeduliLindungi. Penelitian ini menunjukkan bagaimana VADER dapat efektif digunakan untuk memperoleh wawasan yang lebih mendalam mengenai opini publik tentang topik medis dan kesehatan, serta menekankan pentingnya analisis sentimen dalam bidang kesehatan [19]. Penelitian lain bertujuan untuk  mengetahui  persepsi  pelanggan  terhadap  produk  dan  layanan  yang  memberikan  kontribusi signifikan, dimana algoritma VADER mencapai tingkat akurasi 88,57% untuk menghasilkan kinerja analisis  opini  terbaik  [20].  Terdapat  juga  penelitian  yang  membandingkan  kinerja  klasifikasi  proses anotasi leksikon VADER dengan anotasi manual pada kumpulan data dari Amazon untuk menentukan tingkat  orientasi  pelanggan,  dimana  penggunaan  VADER  dalam  proses  anotasi  menghasilkan  nilai akurasi yang unggul jika di banding manual [21].

## 2.3 Algoritma RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)
Dalam konteks aplikasi kesehatan mental, khususnya untuk deteksi perasaan depresi sementara, RoBERTa,  telah  dimanfaatkan  untuk  menganalisis  data  dari  twitter.  Model  ini  efektif  dalam mengidentifikasi nuansa emosional dan kontekstual dari teks yang berkaitan dengan indikasi depresi. Kinerja RoBERTa dalam memahami nuansa bahasa alami menunjukkan kapasitasnya yang signifikan dalam memberikan wawasan yang mendalam tentang kondisi emosional pengguna, yang tercermin dari interaksi mereka di media sosial [22]. Selanjutnya, RoBERTa juga diterapkan dalam penelitian analisis sentimen terhadap pandangan publik mengenai profesi PNS (Pegawai Negeri Sipil) berdasarkan data tweet.  Penelitian  ini  mengeksplorasi  bagaimana  RoBERTa  dapat  membantu  memahami  perspektif masyarakat tentang profesi PNS di twitter, dengan melalui proses scraping, pre-processing teks, hingga pelabelan  dalam  tiga  kategori  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  RoBERTa memiliki akurasi yang sudah baik, dengan rata-rata akurasi keseluruhan mencapai 90% [23].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  bersifat  analitis  dan  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai kinerja algoritma VADER dan RoBERTa dalam menganalisis data opini publik tentang  perubahan  iklim  di  twitter.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah tweet yang mengandung kata kunci terkait perubahan iklim dan SDGs 13 hanya pada tahun 2022 saja. Tahapan penelitian ini ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada  gambar  1,  tahapan  dimulai  dar  pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  dari  twitter menggunakan  twitter  API  ( Application  Programming  Interface )  dan  penyaringan tweet berdasarkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kata kunci terkait perubahan iklim dan SDGs 13. Data yang diperoleh kemudian disimpan dalam format CSV( Comma-Separated  Value ).  Data  digunakan sebagai  data  set untuk  menguji  performa  algoritma VADER  dan  RoBERTa.  Langkah  berikutnya  yaitu  pra  pemrosesan  data,  di  mana  data tweet dibersihkan,  termasuk  penghapusan  tanda  baca  dan  karakter  yang  tidak  relevan,  serta  transformasi semua  teks  menjadi  huruf  besar.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan stemming dan lemmatization .  Untuk membantu mengurangi variasi bentuk kata yang berbeda-beda namun memiliki akar kata yang sama, sehingga  memudahkan  analisis  teks  dan  meningkatkan  efisiensi  model  dalam  memproses  data. Berikutnya dilakukan analisis frekuensi kata yang paling banyak untuk mengetahui bahwa data yang di ambil sudah relevan dengan topik atau isu yang dibutuhkan.
Langkah  berikutnya  dilakukan  penerapan  model  analisis  sentimen  RoBERTa  dan  VADER untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dari tweet-tweet yang  terkumpul.  Model  ini  menghasilkan  tiga kategori  sentimen,  yaitu  negatif,  netral,  dan  positif,  berdasarkan  evaluasi  konten  teks  dari  masing- masing tweet. Langkah  berikutnya  yaitu  mengembangkan  visualisasi  grafis  untuk  menampilkan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral sepanjang waktu tertentu, memberikan gambaran jelas tentang  dinamika  emosional  dalam  diskursus  publik  tentang  perubahan  iklim.  Pendekatan  ini  tidak hanya  memperkuat  analisis  kuantitatif  dengan  visualisasi  yang  menarik,  tetapi  juga  memudahkan pemahaman yang kompleks terhadap interaksi dalam media sosial terkait isu perubahan iklim. Langkah terakhir yaitu analisis komparatif untuk menilai efektivitas dari dua algoritma analisis sentimen dengan melihat hasil visualisasi menggunakan scatter plot , yang digunakan untuk memproses data tweet per dua bulan. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi seberapa konsisten dan berbedanya hasil yang dihasilkan oleh kedua algoritma tersebut dalam mengukur sentimen.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil Pengumpulan Data dan Pra-Pemrosesan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  fokus  kepada  kata  kunci  terkait climate  change atau perubahan iklim.  Kata kunci yang dimaksud adalah global , climate , change , dan earth . Pengumpulan data dari twitter menggunakan twitter API ( Application Programming Interface ) dan penyaringan tweet berdasarkan  kata  kunci  tersebut.  Pengumpulan  data  dimulai  dari  penyiapan  akun  dan  akses  API kemudian mengatur kriteria pencarian seperti menentukan kata kunci yang relevan. Proses selanjutnya membangun  skrip  pengambilan  data  menggunakan  Python  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2  dan dilanjutkan penyaringan serta penyimpanan data dalam format CSV. Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 30.000 data. Pada pra-pemrosesan data menjadi sebanyak 11.979 data.

## Gambar 2. Contoh skrip python

## 4.2 Hasil Analisa Frekuensi Kata
Analisis  frekuensi  kata  menunjukkan  bahwa  istilah  yang  paling  sering  muncul  dalam tweet tentang  perubahan  iklim  adalah  " climate  change ,"  yang  paling  dominan,  diikuti  oleh  " global  heat ". Visualisasinya dapat dilihat pada gambar 3 berjudul word cloud. Kemudian dari 30 kata yang paling umum  yang  ditunjukkan  pada  gambar  4,  ditemukan  dalam tweet, kata  " climate "  muncul  sebanyak 12,361 kali, " change " muncul 10,803 kali, "global" muncul 3,892 kali, dan " heat" muncul 2,520 kali. Hasil  ini  divisualisasikan  dalam  bentuk word  cloud ,  di  mana  tulisan  " climate  change "  ditampilkan paling besar, menandakan frekuensi kemunculannya yang tinggi dalam diskusi terkait perubahan iklim di twitter.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Word cloud
Gambar 4. Kata kunci
4.3 Hasil Perbandingan Sentimen Algoritma VADER dan RoBERTa
Setelah proses pembersihan data (data cleaning), semua data tweet yang ada ditetapkan warna sentimennya  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  VADER  dan  RoBERTa.  Algoritma  VADER  dan RoBERTa digunakan untuk mengklasifikasikan setiap tweet ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif,  atau  netral.  VADER,  yang  merupakan  algoritma  analisis  sentimen  berbasis  leksikon, mengevaluasi  sentimen  berdasarkan  intensitas  kata.  Sementara,  RoBERTa  merupakan  model transformasi berbasis deep learning , memberikan penilaian sentimen dengan memahami konteks yang lebih dalam dari teks tweet. Dengan menggunakan kedua algoritma ini, setiap tweet dapat diberi label sentimen yang akurat, membantu dalam memahami persepsi publik terhadap perubahan iklim.
Gambar 5. Perbandingan distribusi sentimen hasil algoritma VADER dan RoBERTa Pada  gambar  5,  terlihat  bahwa  algoritma  RoBERTa  cenderung  mengklasifikasikan  tweet sebagai netral dalam jumlah yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan VADER, dengan persentase mencapai 79,9% dari total tweet yang dianalisis. Sebaliknya, VADER hanya mencatat 44,54% tweet sebagai  netral.  Tingginya  angka  netral  dari  RoBERTa  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  lebih konservatif  dalam  pengklasifikasian  sentimen,  mungkin  karena  lebih  berhati-hati  dalam  menangani ambiguitas dalam teks tweet. RoBERTa cenderung tidak mengklasifikasikan tweet sebagai positif atau negatif  kecuali  sentimennya  sangat  jelas.  Di  sisi  lain,  VADER  menunjukkan  distribusi  yang  lebih seimbang antara sentimen positif dan negatif. Hal ini menandakan bahwa VADER lebih peka terhadap variasi emosi dalam tweet dan lebih cepat menangkap nuansa emosional yang mungkin tidak terdeteksi oleh RoBERTa.

## Gambar 6. Perbandingan sentimen algoritma VADER dan RoBERTa secara temporal
Selain melihat perbandingan distribusi sentimen hasil dari algoritma VADER dan RoBERTa, dilakukan juga analisis temporal terhadap distribusi sentimen yang dihasilkan oleh algoritma VADER dan  RoBERTa  yang  ditunjukkan  pada  gambar  6.  Analisis  temporal  menawarkan  wawasan  penting mengenai  bagaimana  sentimen  publik  berfluktuasi  sepanjang  tahun.  Dalam  periode  Januari  hingga April, data menunjukkan bahwa jumlah sentimen negatif yang dikategorikan oleh VADER cenderung stabil atau stagnan. Ini berbeda dengan hasil dari RoBERTa, yang menunjukkan fluktuasi yang lebih mencolok dalam periode yang sama. Setelah periode tersebut, dinamika fluktuasi jumlah sentimen— baik  negatif,  positif,  maupun  netral—antara  kedua  algoritma  cenderung  serupa  di  bulan-bulan berikutnya
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.4 Hasil Komparatif Algoritma VADER dan RoBERTa
Penelitian  ini  menggunakan scatter  plot  matrix untuk  memvisualisasikan  hubungan  antara algoritma VADER dan RoBERTa yang ditunjukkan pada gambar 7. Grafik ini memungkinkan peneliti untuk melihat keterkaitan antara kedua algoritma. Dengan memvisualisasikan hasil dari dua algoritma yang berbeda, peneliti dapat mengevaluasi konsistensi antar algoritma tersebut.

## Gambar 7. Scatter plot matrix hubungan antara VADER dan RoBERTa
Pada gambar 7, dapat dilihat bahwa warna biru mewakili data dari bulan januari, maret, mei, dan juli. Sementara warna oranye mewakili data dari bulan februari, april, juni dan agustus. Selama bulan  januari  dan  februari,  grafik  menunjukkan  bahwa  distribusi  skor  sentimen  negatif,  netral,  dan positif  dari  algoritma  VADER  dan  RoBERTa  cukup  konsisten. Scatter  plot tersebut  menunjukkan adanya  kesesuaian  dalam  distribusi  skor  sentimen,  meskipun  ada  sedikit  perbedaan  dalam intensitas sentimen. Scatter plot memperlihatkan bahwa sentimen netral lebih dominan dibandingkan sentimen negatif dan positif. Density plot di sisi kiri atas menunjukkan bahwa VADER cenderung mendeteksi sentimen negatif dengan nilai yang lebih tinggi dibandingkan RoBERTa, yang menunjukkan distribusi lebih merata dan cenderung ke nilai yang lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa VADER mungkin lebih  sensitif  terhadap  deteksi  sentimen  negatif,  sementara  RoBERTa  lebih  konservatif  dalam memberikan  skor  sentimen  negatif.  Hasil  serupa  juga  terlihat  pada  scatter  plot  matrix  untuk  bulan Maret-April,  Mei-Juni,  serta  Juli-Agustus.  Kedua  algoritma  menunjukkan  konsistensi  dalam
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
mendeteksi sentimen netral, sementara terdapat perbedaan dalam deteksi sentimen negatif dan positif. Ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma dapat mempengaruhi hasil analisis sentimen.

## 5 Kesimpulan
Penelitian ini membandingkan dua algoritma analisis sentimen, VADER dan RoBERTa, untuk mengklasifikasikan tweet ke dalam kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Hasil analisis data menunjukkan  bahwa  kata  kunci  " climate  change "  adalah  yang  paling  dominan  dalam  percakapan mengenai  perubahan  iklim  di  twitter,  dengan  " climate "  dan  " change "  sebagai  kata-kata  yang  paling sering muncul. Analisis sentimen menggunakan VADER dan RoBERTa menghasilkan temuan yang menarik. VADER cenderung lebih seimbang dalam distribusi sentimen positif dan negatif, sementara RoBERTa lebih konservatif dengan mayoritas tweet diklasifikasikan sebagai netral. Analisis temporal menunjukkan  fluktuasi  yang  berbeda  antara  kedua  algoritma  selama  tahun,  dengan  RoBERTa menunjukkan  fluktuasi  yang  lebih  signifikan  dalam  klasifikasi  sentimen.  Penelitian  ini  juga menggunakan scatter plot matrix untuk mengevaluasi  keterkaitan  antara  hasil  analisis  sentimen  dari kedua algoritma. Hasilnya menunjukkan bahwa meskipun ada konsistensi dalam mendeteksi sentimen netral, terdapat perbedaan dalam deteksi sentimen negatif dan positif antara VADER dan RoBERTa, yang mengindikasikan bahwa pilihan algoritma dapat mempengaruhi hasil akhir analisis sentimen.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang perbandingan  performa  algoritma  VADER  dan  RoBERTa  pada  opini  terkait climate  change dimna masing-masing  algoritma  memiliki  keunggulan.  Berdasarkan  hasil,  algoritma  VADER  lebih  efektif dalam  situasi  yang  membutuhkan  tanggapan  cepat  terhadap  perubahan  sentimen  publik,  sedangkan RoBERTa  lebih  cocok  untuk  analisis  mendalam  pada  konten  yang  lebih  kompleks  dan  ambigu. Misalnya, jika tujuan utama adalah respons cepat terhadap perubahan sentimen, VADER mungkin lebih cocok. Namun, untuk analisis yang lebih mendalam, RoBERTa bisa memberikan wawasan yang lebih kompleks  dan  berlapis  sehingga memungkinkan  analisis  yang  lebih  akurat  mengenai  sentimen  yang sebenarnya dirasakan oleh pengguna twitter.

## Referensi
[1] A. Susilo dan A. Wahab, “Penerapan Metode Clustering Dalam Pengelompokkan Data Curah Hujan Dengan Algoritma K-Means,” Jurnal Teknologi Pelita Bangsa, vol. 14, no. 4, pp. 212-215, 2023.
[2]   K. Setiawan dan F. Ramdhani, “ Application of Data Mining for Customer Prediction at PT. XYZ using  Linear  Regression  Algorithm ,” Indonesian  Journal  ofMachine  Learningand  Computer Science, vol. 4, no. 2, pp. 490-497, 2024.
[3]   N. M. Zawad, “ Application of Data Mining in Healthcare of Bangladesh ,” International Journal of Information System and Computer Science, vol. 7, no. 2, pp. 89-103, 2023.
[4]   Sumiyatun,  Y.  Cahyadi  dan  E.  Iskandar,  “Data  Mining  untuk  Memprediksi  Status  Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer, vol. 21, no. 3, pp. 11-19, 2023.
[5]   I.  K.  J.  Arta,  G.  Indrawan  dan  G.  R.  Dantes,  “Data  Mining  Rekomendasi  Calon  Mahasiswa Berprestasi  di  STMIK  Denpasar  Menggunakan  Metode Technique  for  Others  Reference  by Similarity to Ideal Solution ,” Jurnal Ilmu Komputer Indonesia, vol. 4, no. 1, pp. 11-21, 2019.
[6]   Z.  Aziz  dan  R.  Bestak,  “ Insight  into  Anomaly  Detection  and  Prediction  and  Mobile  Network Security  Enhancement  Leveraging  K-Means  Clustering  on  Call  Detail  Records ,” Sensors, vol. 24, no. 6, pp. 1-18, 2024.
[7]   R.  Hakiki,  A.  Pambudi  dan  Asriyanik,  “ Classification  of  Public  Sentiment  Toward  2024 Presidential Candidates on Social Media Platform X using Naïve Bayes Algorithm ,” Journal of
Artificial Intelligence and Engineering Applications, vol. 3, no. 2, pp. 551-556, 2024.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[8]   L. A. Akbar, E. Haerani, F. Syafria, A. Nazir dan E. Budianita, “Klasifikasi Sentimen Presepsi Masyarakat  di  Instagram  Terhadap  Paslon  Pilpres  2024  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier (NBC),” Jurnal Komputasi dan Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 102-112, 2024.
[9]   K.  Barik  dan  S.  Misra,  “ Analysis  of  Customer  Reviews  with  An  Improved  Vader  Lexicon Classifier,” Journal of Big Data, vol. 11, no. 10, pp. 1-29, 2024.
[10]  Y. Wiciaputra, J. Young dan A. Rusli, “ Bilingual Text Classification in English and Indonesian via  Transfer  Learning  using XLM-RoBERTa ,” International  Journal  of  Advances  in  Soft Computing and its Applications, vol. 13, no. 3, pp. 73-87, 2021.
[11]  H.  Dmour,  R.  Masa'deh,  A.  Salman  dan  M.  Y.  Abubhashesh,  “ Influence  of  Social  Media Platforms on Public Health Protection Against the COVID-19 Pandemic via the Mediating Effects of Public Health Awareness and Behavioral Changes: Integrated Model,” Journal of Medical Internet Research, vol. 22, no. 8, pp. 1-15, 2020.
[12]  F. Solihin, S. Awaliyah dan A. M. A. Shofa, “Pemanfaatan Twitter Sebagai Media Penyebaran Informasi  Oleh  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika,” Jurnal  Pendidikan  Ilmu  Pengetahuan Sosial, vol. 13, no. 1, pp. 52-58, 2021.
[13]  D.  Nurmadewi,  S.  Yuniati,  M.  Amaliah,  H.  Hanifah,  U.  B.  Purwanti,  M.  S.  Arum  dan  N.  W. Kusuma, “ Sentiment Analysis of Jokowi’s Candidate Discourse in Three Periods using the Naïve Bayes Method ,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 12, no. 11, pp. 166-177, 2023.
[14]  D.  Nurmadewi,  C.  P.  Gusti,  E.  C.  Hernanto,  F.  Ananda,  M.  A.  Hutagalung  dan  N.  Hikmah, “Analisis  Sentimen  untuk  Melihat  Respon  Masyarakat  Terhadap  Vaksin  Pfizer,” Journal  of Technology and Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 77-80, 2023.
[15]  L. Mutawalli, M. T. A. Zaen dan W. Bogye, “Klasifikasi Teks Sosial Media Twitter menggunakan Support Vector Machine (Studi Kasus Penusukan Wiranto),” Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronika, vol. 2, no. 2, pp. 43-51, 2019.
[16]  P. Bintoro, T. H. Andika, A. F. Yulia dan P. Widiandana, “Sentiment Analysis on Twitter using Machine Learning Approach ,” International Journal of Software Engineering and Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 33-39, 2023.
[17]  Juleha,  J.  Yuniar  dan  N.  R.  Marsuki,  “Peran Media  Sosial  Dalam  Dinamika  Opini  Publik  dan Partisipasi Politik Era Digital,” Journal of Social Humanities and Education, vol. 3, no. 1, pp. 38- 45, 2024.
[18]  F. Z. Abraham, F. Solihin, S. Awaliyah dan A. M. A. Shofa, “Pemanfaatan Twitter Sebagai Media Penyebaran  Informasi  Oleh  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika,” Jurnal  Pendidikan  Ilmu Pengetahuan Sosial, vol. 13, no. 1, pp. 52-58, 2021.
[19]  F. Illia, M. P. Eugenia dan S. A. Rutba, “Sentiment Analysis on PeduliLindungi Application u sing TextBlob and VADER Library,” dalam The 1st International Conference on Data Science and Official Statistics , Jakarta, 2021.
[20]  V.  Nurcahyawati  dan  Z.  Mustaffa,  “ Vader  Lexicon  and  Support  Vector Machine  Algorithm  to Detect  Customer  Sentiment  Orientation ,” Journal  of  Information  Systems  Engineering  and Business Intelligence, vol. 9, no. 1, pp. 109-119, 2023.
[21]  V.  Nurcahyawati  dan  Z.  Mustaffa,  “ Vader  Lexicon  and  Support  Vector Machine  Algorithm  to Detect  Customer  Sentiment  Orientation ,” Journal  ofInformation  Systems  Engineeringand Business Intelligence, vol. 9, no. 1, pp. 109-119, 2023.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[22]  A. N. Sutranggono, R. Sarno dan I. Ghozali, “ Multi-Class Multi-Level Classification of Mental Health  Disorders  Based  on  Textual  Data  from  Social  Media ,” Journal  of  Information  and Communication Technology, vol. 23, no. 1, pp. 77-104, 2024.
[23]  A. Jaya, “Analisis Sentimen pandangan public terhadap profesi PNS (Pegawai Negeri Sipil) dari Twiter menerapkan Indonesian Roberta Base Sentiment Classifier,” Indonesian Journal of Data and Science, vol. 4, no. 1, pp. 38-44, 2023.
[24]  H. Tohari, Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[25]  Kusrini  dan  A.  Kristanto,  Tuntunan  Praktis  Membangun  Sistem  Informasi  Akuntansi  dengan Visual Basic dan SQL Server, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[26]  A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[27]  F. Ilmiajayanti dan D. I. K. Dewi, “Persepsi Pengguna Taman Tematik Kota Bandung Terhadap Aksesibilitas Dan Pemanfaatannya,” RUANG, Volume 1, Nomor 1, 2015 ISSN: 2356-0088, p. 23, 2015.
[28]  A.  B.  M.  Alkatiri,  Z.  Nadiah  dan  A.  N.  S.  Nasution,  “Opini  Publik  Terhadap  Penerapan  New Normal di Media Sosial Twitter.,” Journal of Strategic Communication, vol. 11, no. 1, pp. 199- 26, 2020.
[29]  A. A. Septiadi dan M. M. Yasa, “Kekuatan Mengikat Paris Agreement Kepada Negara-Negara Anggotanya,” Jurnal Kertha Desa, vol. 9, no. 8, pp. 13-21, 2021.
[30]  N.  Puspita  dan  A.  Hervino,  “Implementasi  Ratifikasi  Paris  Agreement  oleh  Indonesia  dan Pengaruhnya Terhadap Kebijakan Perekonomian Indonesia.,” Jurnal Komunikasi Hukum, vol. 9, no. 1, pp. 704-728, 2023.
[31]  S.  Manandhar,  W.  Pratoomchai,  K.  Ono,  S.  Kazama  dan  d.  D.  Komori,  “ Local  People’s Perceptions  of  Climate  Change  and  Related  Hazards  in  Mountainous  Areas  of  Northern Thailand, ” 2018.
[32]  D.  Nurhayati,  Y.  Dhokhikahb  dan  M.  Mandala,  “Persepsi  dan  Strategi  Adaptasi  Masyarakat Terhadap  Perubahan  Iklim  di  Kawasan  Asia  Tenggara.,” Jurnal  Proteksi:  Jurnal  Lingkungan Berkelanjutan, vol. 1, no. 1, 2020.
[33]  L.  Malihah,  “Tantangan  dalam  Upaya  Mengatasi  Dampak  Perubahan  Iklim  dan  Mendukung Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan: sebuah tinjauan.,” Jurnal Kebijakan Pembangunan, vol. 17, no. 2, pp. 219-232, 2022.
[34]  D.  Nurhayati,  Y.  Dhokhikahb  dan  M.  Mandala.,  “Persepsi  dan  Strategi  Adaptasi  Masyarakat Terhadap  Perubahan  Iklim  di  Kawasan  Asia  Tenggara,” Jurnal  Proteksi:  Jurnal  Lingkungan Berkelanjutan, vol. 1, no. 1, 2020.
[35]  Bappenas, “Kaji Ulang Rencana Aksi Nasional Adaptasi Perubahan Iklim (RAN API),” Kajian Basis Ilmiah Bahaya Perubahan Iklim., 2018.
[36]  IRID,  “Public  Opinion  and  Twentieth-Century  Diplomacy:  A  Global  Perspective,” London: Bloomsbury Academic, 2022.
[37]  L.  Malihah,  “Tantangan  dalam  Upaya  Mengatasi  Dampak  Perubahan  Iklim  dan  Mendukung Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan: sebuah tinjauan,” Jurnal Kebijakan Pembangunan , vol. 17, no. 2, pp. 219-232, 2022.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[38]  N.  Puspita  dan  A.  Hervino,  “Implementasi  Ratifikasi  Paris  Agreement  oleh  Indonesia  dan Pengaruhnya Terhadap Kebijakan Perekonomian Indonesia.,” Jurnal Komunikasi Hukum, vol. 9, no. 1, pp. 704-728, 2023.
[39]  Nurbaya, Siti dan et.al., “Trilogi Indonesia Menghadapi Perubahan Iklim: Urgensi, Politik Dan Tata Kelola Perubahan Iklim.,” Jakarta : PT. Kompas Media Nusantara., 2019.
[40]  H. Tsaqib dan et.al., “Studi Komparatif Tingkat Pengetahuan Perubahan Iklim pada Mahasiswa Rumpun Sosial-Humaniora dan Rumpun Sains-Teknologi di Universitas Indonesia.,” Jurnal KSM Eka Prasetya UI, vol. 2, no. 2, 2020.
[41]  M. Taddicken, A. Reif dan I. Hoppe, “ What do People Know About Climate Change - and How Confident Are They? on Measurements and Analyses of Science Related Knowledge .,” Journal of Science Communication, vol. 17, no. 3, pp. 1-26, 2018.
[42]  I. Syahputra, “Opini Publik,” (Bandung : Simbiosa Rekatama Media), 2018.
[43]  D. Hucker, “ Public Opinion and Twentieth-Century Diplomacy : A Global Perspective.,” London: Bloomsbury Academic, 2020.
[44]  A.  B.  M.  Alkatiri,  Z.  Nadiah  dan  A.  N.  S.  Nasution,  “Opini  Publik  Terhadap  Penerapan  New Normal di Media Sosial Twitter.,” Journal of Strategic Communication, vol. 11, no. 1, pp. 199- 26, 2020.
[45]  F. Sultan dan S. Purwanti, “Pembentukan opini publik pada akun twitter pribadi novel baswedan,” eJournal Ilmu Komunikasi, vol. 10, no. 4, pp. 155-164, 2022.