## JURNAL WIDYA BHUMI

## ANALISIS SENTIMEN RESPONS TWITTER TERHADAP PERSYARATAN BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL (BPJS) DI KANTOR PERTANAHAN

## Ridho Darman
Kantor Pertanahan Kabupaten Agam, Kementerian Agraria dan Tata Ruang/BPN Lubuk Basung, Kabupaten Agam, Provinsi Sumatera Barat * Koresponden email: ridho.darman@atrbpn.go.id

## ABSTRACT
The Indonesian government has issued a policy regarding applications for registration services for the transfer of land rights or ownership  rights to apartment units because buying and selling must  be accompanied by a photocopy of the BPJS Health participant card. This policy has given rise to various kinds of public opinion, including that of internet residents (netizens) on Twitter and social media. This research  aims  to  determine  netizens'  responses  to  this  policy.  This  research  uses  quantitative methods. Crawling and data analysis use the Python programming language or lexicon-based method with the program execution time before August 19, 2023. The research results show that as many as 57.7% of Twitter users' opinions responded positively to BPJS requirements for service activities at land offices, compared to opinions that responded negatively by as much as 33.1% and neutrally by as  much  as  9.2%.  Based  on  the  source,  tweets  from  government  accounts  tend  to  give  positive responses, while personal accounts give negative responses. Sentiment analysis can provide valuable insight for the government and related agencies to evaluate and improve public services quickly and practically by examining the views, concerns, and hopes of the community regarding the policies that have been established.
Keywords : Lexicon-Based , Natural Language Processing , Netizen , Opinion Mining

## INTISARI
Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan pada permohonan pelayanan pendaftaran peralihan hak  atas  tanah  atau  hak  milik  atas  satuan  rumah  susun  karena  jual  beli  harus  dilengkapi  dengan fotokopi  kartu  peserta  BPJS  Kesehatan.  Kebijakan  tersebut  menimbulkan  berbagai  macam  opini masyarakat, termasuk warga internet ( netizen ) di media sosial twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  tanggapan netizen terhadap  kebijakan  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif. Crawling dan analisis datanya menggunakan bahasa pemrograman python atau metode lexicon-based dengan  waktu execute program  sebelum  tanggal  19  Agustus  2023.  Hasil  penelitian menunjukkan  sebanyak  57,7%  opini  pengguna  twitter  memberikan  tanggapan  positif  terhadap persyaratan  BPJS  pada  kegiatan  pelayanan  di  kantor  pertanahan,  opini  yang  menanggapi  negatif sebanyak 33,1%, dan netral sebanyak  9,2%.  Berdasarkan sumbernya, tweet dari  yang berasal dari akun  milik  pemerintah  cenderung  memberikan  tanggapan  positif,  sedangkan  akun  personal memberikan tanggapan negatif. Analisis sentimen dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pemerintah  dan  instansi  terkait  untuk  mengevaluasi  serta  meningkatkan  pelayanan  publik  secara cepat  dan  praktis  dengan  mengkaji  pandangan,  kekhawatiran,  dan  harapan  masyarakat  atas kebijakan yang telah ditetapkan.
Kata Kunci : Lexicon-Based, Natural Language Processing , Opinion Mining , Warga Internet

## A. Pendahuluan
Tanah merupakan sumber daya alam yang terbatas dan tidak dapat bertambah, sementara  pertumbuhan  penduduk  terus  bertambah.  Situasi  ini  mendorong meningkatnya permintaan akan lahan/tanah. Meningkatnya kebutuhan masyarakat terhadap lahan/tanah, akan mendorong meningkatnya kegiatan peralihan hak atas tanah,  baik  melalui  proses  jual-beli,  hibah,  tukar-menukar  maupun  pewarisan (Faridy, 2019).
Vol 3, No. 2
Oct 2023
Received
Aug 20 th , 2023
Accepted Sep 25 th , 2023
Published Oct 31 th , 2023
Terhitung  mulai  tanggal  1  Maret  2022,  Kartu  Peserta  BPJS  Kesehatan  akan menjadi syarat dalam pelayanan pendaftaran peralihan hak atas tanah (Basri, 2022; Firmansyah, 2022; Mone, 2022). Hal ini mengacu kepada Instruksi Presiden (Inpres) No. 1 Tahun 2022 mengenai Optimalisasi Pelaksanaan Program Jaminan Kesehatan Nasional  (Pusat  Kajian  Anggaran  DPR  RI,  2017).  Berdasarkan  Inpres  tersebut, beberapa  kementerian  termasuk  Kementerian  Agraria  dan  Tata  Ruang/Badan Pertanahan Nasional,  diarahkan untuk  mengambil  langkah-langkah  sesuai  dengan tugas,  fungsi,  dan  wewenang  masing-masing  (PPID  ATR/BPN,  2022).  Kantor Pertanahan sebagai salah satu unit vertikal dari Kementerian ATR/BPN yang berada di daerah (kabupaten/kota) telah mengimplementasikan persyaratan tersebut pada kegiatan peralihan hak atas tanah.
Namun  demikian,  keikutsertaan  masyarakat  umum  dalam  BPJS-pun  sejatinya masih  menjadi  pro  dan  kontra  baik  dari  segi  ekonomi  maupun  dari  segi  syariat agama (Retnaningsih, 2021). Sebab, banyak masyarakat yang tidak sanggup untuk membayar iuran  (Annisa dkk., 2020;  Pemko Padang, 2020; Syamsinar dkk., 2021), meskipun program Kesehatan BPJS bersifat wajib untuk seluruh penduduk Indonesia (Shihab,  2018).  Selain  itu,  kebijakan  ini  juga  menimbulkan  ketidakpastian  hukum karena tertundanya proses pengambilan sertipikat di Kantor Pertanahan jika pihak pembeli tidak memiliki kartu BPJS yang aktif (Anti, 2022; Satria, 2023).
Twitter  merupakan  situs  berita  dan  jejaring  sosial online tempat  orang berkomunikasi melalui pesan atau tweet (Destitus dkk., 2020; Gil, 2023). Keyword BPJS sempat menjadi trending topic di twitter pada 21 Februari 2022 dengan jumlah tweet sebanyak  22.400.  Opini  negatif  juga  banyak  muncul  setelah hashtag #CabutAturanBPJS  menjadi trending pada  23  Februari  2022 dengan  9.884 tweet (Hikam, 2022b; Ningsih, 2022). Hal ini timbul setelah dikeluarkannya peraturan baru yang  mewajibkan  masyarakat  mempunyai  kartu  BPJS  Kesehatan  untuk  mengurus Surat  Tanda  Nomor  Kendaraan  (STNK),  Surat  Izin  Mengemudi  (SIM),  haji,  umrah, hingga  jual-beli  tanah  (Fajriah,  2022;  Jannah, 2022).  Indonesia  sendiri  merupakan salah satu negara dengan pengguna Twitter terbanyak di dunia, yaitu lebih dari 18 juta  pengguna  (Degenhard,  2023;  Iftikar  &  Sibaroni,  2022;  Sartika,  2023; Widyatnyana dkk., 2023).
Berkembangnya  informasi  di  ranah  publik  dengan  beragam  gaya  bahasa berimplikasi pada munculnya berbagai macam persepsi pada masyarakat, termasuk di  internet  ataupun  sosial  media. Counter opini  merupakan  suatu  cara  untuk menekan  sentimen  atau  opini  negatif  yang  berkembang  di  masyarakat. Counter opini akan  menenggelamkan  berita  negatif  dengan  digantikan  oleh  berita  positif (Lemdiklat  Polri,  2018).  Opini  negatif  yang  muncul  di  tengah  masyarakat dikhawatirkan dapat mengganggu jalannya harmonisasi kehidupan sosial (Febrian, 2019). Counter opini  juga  dapat  digunakan  untuk  membangun  citra  positif (Alamsyah  &  Sadewo,  2019).  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  kajian  ini  akan menganalisis  cara  menjelajahi  opini  atau  persepsi  masyarakat  terhadap  kebijakan kartu  peserta  BPJS  Kesehatan  menjadi  syarat  dalam  pelayanan  pendaftaran
peralihan  hak  atas  tanah  secara  cepat,  murah  dan  akurat  dengan  menggunakan analisis sentimen
Analisis sentimen atau disebut juga dengan istilah opinion mining adalah proses memahami, mengekstrak dan mengolah data secara otomatis untuk memperoleh informasi  sentimen  yang  terdapat  dalam  sebuah  kalimat  opini  (Sudiantoro  & Zuliarso,  2018).  Analisis  sentimen  merujuk  pada  bidang  yang  luas  dari Natural Language Processing (NLP), text mining , dan komputasi linguistik, bertujuan untuk menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan  emosi  seseorang apakah penulis berkenan dengan suatu topik, layanan, produk, individu, organisasi, ataupun kegiatan tertentu  (Ardiani dkk., 2020; Rusdiaman & Rosiyadi, 2019). NLP digunakan  untuk  menyusun  konsep  analisis  sentimen  yang  disebut  juga  sebagai penambangan  opini  atau emotion  artificial  intelligence (AI  emosi)  (Kanna  &
Pandiaraja, 2019; Rahanto & Kharisudin, 2021). Melalui analisis sentimen di twitter, dapat diketahui persepsi seseorang terhadap suatu kondisi  apakah positif, negatif ataupun  netral.  Analisis  tersebut  penting  untuk  mengetahui  sejauh  mana  media sosial  seperti  twitter  sebagai  salah  satu  sarana  perputaran  informasi  (Mailo  & Lazuardi, 2019).
Penelitian terdahulu menyebutkan bahwa analisis sentimen dapat diterapkan pada  opini  di  berbagai  bidang  seperti  sosial,  politik,  ekonomi,  dan  hukum  (Arsi  & Waluyo,  2021;  Qiu  dkk.,  2019).  Seperti,  analisis  sentimen  terkait  pelayanan transportasi umum darat dalam kota (Novantirani dkk., 2015), dan analisis sentimen twitter  untuk  mengetahui rating atau  penilaian  pada  waktu  pemilihan  presiden (Monarizqa  dkk.,  2014).  Penerapan  analisis  sentimen  twitter  juga  telah  dilakukan terhadap kebijakan pemindahan Ibu Kota Republik Indonesia (Sa’rony dkk., 2019) .
Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  dan  sepengetahuan penulis, penggunaan analisis sentimen untuk menganalisis opini masyarakat tentang persyaratan keanggotaan BPJS di kantor pertanahan belum pernah dilakukan oleh peneliti  lain. Novelty kajian  ini  terletak  pada  kepraktisan  mendapatkan  opini masyarakat atas kebijakan persyaratan keanggotaan BPJS pada pelayanan peralihan hak atas tanah melalui platform media sosial twitter daripada menggunakan metode wawancara secara manual. Dalam rangka mendukung hal tersebut, maka penelitian ini memanfaatkan library pada bahasa pemrograman python . Akhirnya, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tanggapan  warga  internet  ( netizen )  terhadap kebijakan  persyaratan  BPJS  pada  kegiatan  pelayanan  peralihan  hak  atas  tanah  di kantor pertanahan.

## B. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  (Creswell,  2002).  Analisis datanya  menggunakan  analisis  sentimen lexicon-based method . Lexicon-based method merupakan pendekatan berbasis leksikon untuk mengekstrak sentimen dari sebuah teks (Taboada dkk., 2011). Metode ini bekerja dengan cara mengambil teks sebagai input dan menghasilkan nilai numerik sentimen dari kata-kata yang ada di dalam  kalimat  (Kotelnikova  dkk.,  2021).  Metode lexicon-based beroperasi  dengan
cara  membuat  kamus  kata  opini  (leksikon),  kemudian  Kata-kata  yang  ada  dalam kamus tersebut digunakan untuk mengidentifikasi opini suatu kalimat (Azhar, 2017). Klasifikasi  sentimen  menggunakan lexicon-based didasarkan  pada  nilai  polaritas suatu teks yang diperoleh dari nilai polaritas kata-kata yang menyusunnya. Lexicon- based cocok digunakan untuk data opini tentang suatu produk atau pelayanan jasa yang berasal dari media sosial seperti twitter (Matulatuwa dkk., 2017). Metode ini dipilih karena dapat menangani data dalam jumlah yang besar, seperti twitter dan mampu memberikan hasil analisis sentimen yang lebih baik dalam level klausa atau kalimat,  lebih  mudah  dipahami  dan  dimodifikasi,  serta  tidak  perlu  melakukan pelabelan  terhadap  data  yang  latih  secara  manual  (Alfareza  &  Praditya,  2020; Antypas dkk., 2023; Chinnasamy dkk., 2022; Jabalameli dkk., 2022; Jurek dkk., 2015; Loureiro  dkk.,  2022;  Ojeda-Hernández  dkk.,  2023;  Ridhwan  &  Hargreaves,  2021; Rosenberg dkk., 2023; Wikarsa dkk., 2022).
Kelebihan  metode lexicon-based adalah  kata-kata  yang  terdapat  dari  suatu kalimat akan dibandingkan langsung dengan kamus kata opini yang terdapat dalam lexicon .  Jika  di  dalam  kalimat  tersebut  terdapat  kata  yang  berupa  opini,  maka kalimat  tersebut  dianggap  sebagai  kalimat  opini.  Pendekatan lexicon-based berkinerja baik dalam mengklasifikasikan analisis sentimen secara real-time karena kemampuan  beradaptasinya.  Kekurangan  dari  metode Lexicon-based adalah  jika kata  yang  terdapat  pada  kalimat  tersebut  tidak  ada  di  dalam lexicon ,  maka  tidak dianggap sebagai kalimat opini (Amaliah dkk., 2022; Giatsoglou dkk., 2017). Tahapan Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## B.1. Load Twitter Data
Tahap ini berfokus pada mengumpulkan data teks dari Twitter yang berkaitan dengan  persyaratan  BPJS  di  Kantor  Pertanahan.  Twitter  menyediakan Application Programming Interface Key ( API Key ) yang memungkinkan developer ataupun para pencari data untuk melakukan akses terprogram ke twitter, namun dengan jumlah yang terbatas. Pengumpulan data twitter dilakukan menggunakan Tweet Harvest .
Keunggulan Tweet  Harvest ialah  memungkinkan  pengguna  untuk  mengumpulkan
Load Twitter
Data
Preprocessing
Term Weighting Analisis Data
lebih banyak data serta dapat dijalankan dalam bentuk Command Line Interface (CLI)
dan hanya memerlukan auth_token (Deandra, 2023; Undap dkk., 2021).
B.2. Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan cleaning text, case folding, tokenization, filtering, dan stemming supaya  menjadi  data  yang  siap  untuk  dianalisis. Cleaning  text adalah tahap membuang karakter yang tidak diperlukan dari teks. Case folding bertujuan untuk mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil agar lebih konsisten. Tokenization adalah  proses  untuk  memecah  kalimat  menjadi  beberapa  bagian  atau  kata-kata. Filtering merupakan tahap menghilangkan kata  yang muncul dalam jumlah besar, namun dianggap tidak memiliki makna ( stopwords ). Penghapusan stopwords dalam text  mining dikarenakan  penggunaannya  yang  terlalu  umum,  sehingga  perhatian lebih  terfokus  pada  kata-kata  yang  lebih  penting.  Kemudian  imbuhan  kata dihilangkan  pada  tahap stemming (Yutika  dkk.,  2021).  Dengan  melakukan preprocessing yang  baik,  hasil  analisis  akan  lebih  baik  karena  data  teks  telah diperlakukan dengan benar.
B.3. Term Weighting
Term weighting atau pembobotan kata adalah tahap untuk memberikan skor terhadap  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  sebuah  teks  dokumen  (Hadna  dkk., 2016).  Pada  penelitian  ini  pembobotan  dilakukan  menggunakan InSet (Indonesia Sentiment) Lexicon yang berisi daftar kata untuk analisis sentimen bahasa Indonesia di microblogs.  InSet  Lexicon menerapkan  n-gram  (dimana  n  =  {1,  2,  3})  dan menghapus kata-kata dengan frekuensi sama dengan satu. Di dalam InSet Lexicon , setiap  kata  sudah  memiliki  bobot  nilai  dengan  rentang  nilai  -5  sampai  +5. InSet Lexicon dipilih karena memiliki akurasi yang lebih tinggi dari pada leksikon Indonesia yang  lainnya. InSet  Lexicon telah  diuji  coba  dengan  empat  macam  metode  ( Naïve Bayes,  Support  Vector  Machine,  Logistic  Regression, dan Neural  Network )  dan memperoleh  hasil  akurasi  rata-rata  untuk  analisis  sentiment  sebesar  65,5% mengungguli  leksikon  yang  lainnya  seperti  Vania-Lexicon  (61,5%)  maupun Translated English Lexicon seperti SentiWordNet yang memiliki nilai rata-rata akurasi sebesar 53,2% (Musfiroh dkk., 2021).

## B.4. Analisis Data
Data  yang  telah  diproses  sebelumnya,  akan  menentukan  polaritas  sentimen dengan  menggunakan InSet  Lexicon .  Setiap tweet akan  dihitung nilai  polaritasnya untuk  mengetahui  sentimen tweet tersebut  bernilai  negatif,  netral  atau  positif.
Sehingga tidak perlu memberi label sentimen secara manual pada setiap data tweet yang jumlahnya bisa mencapai ribuan. Hasil analisis data tweet ditampilkan dalam bentuk visualisasi (Prasetya dkk., 2021).
Batasan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  historis tweet warganet dari tanggal 19 Agustus 2023 ke belakang. Jumlah data tergantung pada keyword yang digunakan dan seberapa banyak netizen yang melakukan tweet dalam periode  tersebut.  Data tweet yang  digunakan  untuk  analisis  sentimen  diperoleh melalui bahasa pemrograman python dengan menggunakan Tweet Harvest . Alat ini memungkinkan  pengguna  untuk  mengambil  data tweet yang  relevan  dengan
persyaratan BPJS di kantor pertanahan. Namun, ada beberapa keterbatasan dalam penggunaan  alat  ini.  Data  yang  dapat  diakses  terbatas  pada  data  yang  bersifat publik, dan tweet yang telah diambil dapat dihapus oleh pengguna Twitter, sehingga ada potensi kehilangan data yang relevan. Selain itu, ada pembatasan penggunaan API  Twitter  yang  dapat  mempengaruhi  kecepatan  pengumpulan  data.  Langkah- langkah yang diambil dalam pengumpulan data mencakup pemilihan kata kunci yang relevan yakni keyword BPJS dan syarat tanah atau di dalam program ditulis dengan "'BPJS'  AND  'syarat  tanah'”  semakin  banyak conditional  keyword maka  semakin sempit pencariannya dan data yang dihasilkan semakin sedikit. Pengumpulan data menggunakan Tweet Harvest di Google Colab , dan penyimpanan data dalam format Comma  Separated  Values (CSV)  beserta  metadata  seperti tanggal, pengguna,  dan teks tweet .

## C. Hasil dan Pembahasan

## C.1. Penerapan Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter
Pada bagian ini dijelaskan mengenai penerapan analisis sentimen pada media sosial  twitter,  khususnya  terhadap  persyaratan  BPJS  di  Kantor  Pertanahan. Penerapan  analisis  sentimen  terdiri  dari  empat  tahap,  yaitu load  twitter  data, preprocessing, term weighting, dan analisis data.
C.1.1. Load Twitter Data
Load  twitter data  bertujuan  untuk  mengumpulkan tweet terkait  persyaratan BPJS  di  Kantor  Pertanahan. Keyword dan  limit  data  yang  digunakan  dapat  dilihat Gambar 2.  semua hasil pencarian dikumpulkan ke dalam satu file yang bertipe CSV, hasil tweet yang terkumpul sebanyak 480 baris data seperti pada Gambar 3.
filename = 'data.csv' search_keyword = "'bpjs' AND 'syarat tanah'" limit = 500 !npx --yes tweet-harvest@latest -o "{filename}" -s "{search_keyword}" -l {limit} --token ""
Gambar 2. Mengumpulkan data tweet
C.1.2. Preprocessing
Pada tahap ini terdiri dari dua bagian yaitu cleaning text & case folding serta bagian Tokenization, Filtering, dan Stemming.
a) Cleaning Text & Case Folding
Cleaning bertujuan  untuk  menghapus  teks  yang  tidak  perlu  seperti  tanda baca, mention,  hastag,  link, RT  ( retweet ),  dan  angka sedangkan case  folding bertujuan  untuk  menyeragamkan  penggunaan  huruf  kapital  sehingga penggunaan  kata  lebih  konsisten.  Kode  program  untuk cleaning  text  &  case folding dapat dilihat pada Gambar 4 dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5.
def cleaningText (text): text = re . sub(r'@[A-Za-z0-9]+', '', text) # hapus mention text = re . sub(r'#[A-Za-z0-9]+', '', text) # hapus hashtag text = re . sub(r'RT[\s]', '', text) # hapus tulisan RT text = re . sub(r"http\S+", '', text) # hapus link text = re . sub(r'[0-9]+', '', text) # hapus angka
text = text . replace(' \n ', ' ') # ganti garis baru menjadi spasi # hapus tanda baca text = text . translate( str . maketrans('', '', string . punctuation)) text = text . strip(' ') # hapus spasi dari teks bagian kiri dan kanan return text
def casefoldingText (text): # konversi ke huruf kecil text = text . lower() return text
Gambar 4. Kode program untuk cleaning text & case folding
b) Tokenization, Filtering, dan Stemming
Tokenization bertujuan  untuk  memecah  kalimat  menjadi  per  kata  agar mudah  untuk  melakukan  pembobotan  kata  ( term  weighting). Tokenization dilakukan dengan menggunakan library python “keras.preprocessing.text”, untuk filtering  menggunakan  “nltk.corpus”  dan  untuk stemming menggunakan “ Sastrawi.Stemmer.StemmerFactory ”.  Kode  Pr ogram  untuk tokenization, filtering, dan stemming dapat dilihat pada Gambar 6. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7.
def tokenizingText (text): # Tokenizing or splitting a string
text = word_tokenize(text) return text
def filteringText (text): # menghilangkan stopwors
listStopwords = set (stopwords . words('indonesian'))
filtered = []
for txt in text:
if txt not in listStopwords: filtered . append(txt) text = filtered return text
def stemmingText (text): # menghilangkan imbuhan
factory = StemmerFactory()
stemmer = factory . create_stemmer()
text = [stemmer . stem(word) for word in text] return text
def toSentence (list_words): # Convert list of words into sentence sentence = ' ' . join(word for word in list_words) return sentence
# Preprocessing tweets data tweets['text_clean'] = tweets['tweet'] . apply(cleaningText) tweets['text_clean'] = tweets['text_clean'] . apply(casefoldingText)
tweets . drop(['tweet'], axis = 1 , inplace = True )
tweets['text_preprocessed'] = tweets['text_clean'] . apply(tokenizingText) tweets['text_preprocessed'] = tweets['text_preprocessed'] . apply(filteringText) tweets['text_preprocessed'] =
tweets['text_preprocessed'] . apply(stemmingText)
# hapus duplicates/spams tweets tweets . drop_duplicates(subset = 'text_clean', inplace = True )
Gambar 6. Kode Program Tokenization, Filtering, dan Stemming
Gambar 7. Hasil Tokenization, Filtering, dan Stemming
C.1.3. Term Weighting
Term weighting atau  pembobotan  kata  menggunakan InSet  Lexicon . InSet Lexicon telah  disusun  dengan  penilaian  bobot  pada  setiap  kata,  sehingga penggunaannya  menjadi  lebih  mudah.  Bobot  ini  mengindikasikan  sejauh  mana sebuah kata dianggap memiliki polaritas sentimen positif atau negatif dalam konteks analisis  sentimen. Dengan  demikian,  pengguna tidak  perlu  secara  manual  menilai polaritas  setiap  kata,  melainkan  dapat  langsung  memanfaatkan  leksikon  ini untuk menentukan  skor  dari  sebuah  opini.  Contoh  nilai  untuk  pembobotan  kata  dapat dilihat pada Gambar 8.
(a) (b)
Gambar 8. Contoh Nilai untuk Pembobotan Kata Pada InSet Lexicon , (a) kata bernilai positif; (b) kata bernilai negatif
Pembobotan kata menggunakan InSet Lexicon dilakukan dengan mencocokkan kata-kata  yang  ada  dalam  teks  yang  dianalisis  dengan  kata-kata  dalam  leksikon. Setiap kata yang cocok dengan leksikon akan memiliki angka polaritasnya masing- masing.  Angka-angka  ini  kemudian  dijumlahkan  untuk  memberikan  nilai  akhir polaritas sentimen keseluruhan dari teks tersebut, apakah itu positif, negatif, atau netral. Kode program untuk melakukan term weighting dapat dilihat pada Gambar 9 dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 10.
# Loads data lexicon positif dan negatif lexicon_positive = dict () import csv
with open ('Sentiment-Analysis/data/lexicon_positive.csv', 'r') as csvfile: reader = csv . reader(csvfile, delimiter = ',') for row in reader: lexicon_positive[row[ 0 ]] = int (row[ 1 ])
lexicon_negative = dict () import csv
with open ('Sentiment-Analysis/data/lexicon_negative.csv', 'r') as csvfile: reader = csv . reader(csvfile, delimiter = ',') for row in reader: lexicon_negative[row[ 0 ]] = int (row[ 1 ])
# Function untuk menentukan polaritas sentimen tweet def sentiment_analysis_lexicon_indonesia (text): #for word in text: score = 0 for word in text: if (word in lexicon_positive): score = score + lexicon_positive[word] for word in text: if (word in lexicon_negative): score = score + lexicon_negative[word] polarity = '' if (score > 0 ): polarity = 'positive' #Jika skor besar dari nol, baka opini bernilai positif elif (score < 0 ): polarity = 'negative' #Jika skor kecil dari nol, baka opini bernilai negatif else :
polarity = 'neutral' #Jika skor nol, baka opini bernilai netral return score, polarity
Gambar 9. Kode program untuk term weighting
Kode program di atas digunakan untuk melakukan analisis sentimen pada teks, khususnya  dalam  bahasa  Indonesia.  Pertama,  program  memuat  kamus  kata-kata positif  dan  negatif  dari file CSV  yang  disimpan  di  “lexicon_positive.csv”  dan “lexicon_negative.csv”. Kamu s ini berisi kata-kata yang memiliki polaritas sentimen positif  dan  negative  serta  skornya.  Selanjutnya,  program  mendefinisikan  sebuah fungsi  bernama 'sentiment_analysis_lexicon _Indonesia'  yang  menerima  teks sebagai input . Fungsi ini bertugas untuk menentukan polaritas sentimen dari teks tersebut. Proses analisis dimulai dengan inisialisasi skor sentimen awal menjadi 0. Kemudian,  program  iterasi  melalui  setiap  kata  dalam  teks.  Jika  kata  tersebut terdapat dalam kamus kata positif, maka skor sentimen akan ditambahkan dengan nilai positif yang sesuai dengan kata tersebut.
Selanjutnya, program melakukan hal yang sama untuk kata-kata dalam kamus kata  negatif,  mengurangkan  skor  jika  kata  tersebut  negatif.  Setelah  semua  kata dalam  teks  dianalisis,  program  menentukan  polaritas  sentimen  berdasarkan  skor yang telah diakumulasikan. Jika skor positif, maka opini dianggap positif. Jika skor negatif, opini dianggap negatif. Jika skornya nol, maka opini dianggap netral. Dengan menggunakan kode program ini, kita dapat mengukur sentimen positif, negatif, atau
netral dari teks tertentu dalam bahasa Indonesia. Ini adalah salah satu pendekatan lexicon-based yang  memanfaatkan  kamus  kata-kata  dengan  polaritas  sentimen untuk mengategorikan teks berdasarkan opini yang terkandung di dalamnya.
Gambar 10. Hasil term weighting
Pada Gambar 10 dapat dilihat jumlah tweet yang bernilai positif sebanyak 244 tweet dan bernilai negatif sebanyak 140 tweet , sisanya netral sebanyak 39.

## C.1.4. Analisis Data
Setelah preprocessing dilakukan  visualisasi  menggunakan  salah  satu library python  yaitu  “matplotlib.pyplot”  dan word  cloud .  Hasilnya  ditampilkan  dalam bentuk diagram lingkaran seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil persentase opini
Selanjutnya tampilan hasil visualisasi dalam bentuk word cloud dapat dilihat pada Gambar 12. Word cloud merupakan representasi visual dari sejumlah kata, di mana ukuran  masing-masing  kata  menunjukkan  seberapa  sering  kata  tersebut  muncul dalam  sebuah  teks  atau  kumpulan  teks.  Kata-kata  yang  lebih  sering  muncul  akan ditampilkan dengan ukuran yang lebih besar dan menonjol. Word cloud digunakan untuk  memberikan  gambaran  visual  tentang  kata-kata  kunci  atau  tema  yang mendominasi dalam teks atau data. Dengan melihat word cloud , pengguna dapat dengan cepat mengidentifikasi kata-kata yang paling relevan atau signifikan dalam teks  tersebut,  serta  mendapatkan  gambaran  umum  tentang  apa  yang  sedang dibahas atau ditonjolkan dalam teks tersebut.

## Gambar 12. Kata yang sering muncul
Pada  Gambar  12  dapat  dilihat  berdasarkan word  cloud terdapat  bahwa beberapa kata atau frasa yang lebih besar adalah "Jual beli," "Beli tanah," "Syarat jual,"  "BPJS,"  "Sehat,"  dan  "Kartu  BPJS."  Ini  adalah  kata-kata  yang  paling  sering muncul  atau  memiliki  frekuensi  tertinggi  dalam  teks  atau  data  yang  dianalisis, dimana kata “bpjs” dan “syarat tanah” merupakan keyword yang digunakan. Kata- kata  yang  paling  dominan  dalam word  cloud menunjukkan  bahwa  topik  yang dianalisis  berkaitan  dengan  proses  jual  beli  tanah  dan  syarat-syarat  yang  terkait dengan  transaksi  ini.  Sejumlah  kata  yang  sering  muncul  selain keyword yang digunakan seperti “jual beli tanah”, “khawatir”, “moeldoko”, dan “bang hotman.”
Kata  “jual  beli  tanah”  mengisyaratkan  bahwa  topik  tersebut  sangat  relevan dalam  percakapan  terkait  persyaratan  BPJS  di  kantor  pertanahan.  Kemungkinan besar, ini mencerminkan perbincangan mengenai transaksi atau peralihan hak atas tanah  yang  berkaitan  dengan  persyaratan  BPJS.  Kemunculan  kata  "khawatir"  bisa mengindikasikan  bahwa beberapa  aspek persyaratan  BPJS  mungkin  menimbulkan ketidakpastian  atau  kekhawatiran  di  antara  masyarakat.  Kemunculan  nama-nama individu  seperti  "Moeldoko"  dan  "Hotman  Paris"  bisa  saja  menunjukkan  bahwa pandangan  atau  opini  individu-individu  ini  memiliki  pengaruh  dalam  percakapan Twitter  terkait  persyaratan  BPJS.  Nama-nama  ini  bisa  diasosiasikan  dengan komentar,  pandangan,  atau  sumber  informasi  yang  mencuat  dalam  percakapan. Kode program untuk menampilkan kata sering muncul sesuai kelompok opini positif dan negatif dapat dilihat pada Gambar 13 serta hasilnya dapat dilihat pada Gambar 14.
# mengelompokkan tweet positif dan negatif def words_with_sentiment (text): positive_words = [] negative_words = [] for word in text: score_pos = 0 score_neg = 0 if (word in lexicon_positive): score_pos = lexicon_positive[word] if (word in lexicon_negative): score_neg = lexicon_negative[word] if (score_pos + score_neg > 0 ): positive_words . append(word)
elif (score_pos + score_neg < 0 ): negative_words . append(word) return positive_words, negative_words
# Visualisasi tweet positif dan negatif sentiment_words = tweets['text_preprocessed'] . apply(words_with_sentiment)
sentiment_words = list ( zip ( * sentiment_words)) positive_words = sentiment_words[ 0 ] # menyimpan kata ke dalam variabel negative_words = sentiment_words[ 1 ]
fig, ax = plt . subplots( 1 , 2 ,figsize = ( 12 , 10 )) list_words_postive = '' for row_word in positive_words: for word in row_word: list_words_postive += ' ' + (word) wordcloud_positive = WordCloud(width = 800 , height = 600 , background_color = 'black', colormap = 'Greens', min_font_size = 10 ) . generate(list_words_postive) ax[ 0 ] . set_title('Word Cloud of Positive Words on Tweets Data', fontsize = 14 ) ax[ 0 ] . grid( False ) ax[ 0 ] . imshow((wordcloud_positive)) # menampilkan word cloud dari opini positif fig . tight_layout(pad = 0 ) ax[ 0 ] . axis('off') list_words_negative = '' for row_word in negative_words: for word in row_word: list_words_negative += ' ' + (word) wordcloud_negative = WordCloud(width = 800 , height = 600 , background_color = 'black', colormap = 'Reds', min_font_size = 10 ) . generate(list_words_negative) ax[ 1 ] . set_title('Word Cloud of Negative Words on Tweets Data', fontsize = 14 ) ax[ 1 ] . grid( False ) ax[ 1 ] . imshow((wordcloud_negative)) # menampilkan word cloud dari opini negatif fig . tight_layout(pad = 0 ) ax[ 1 ] . axis('off')
Gambar 13. Kode program untuk menampilkan kata sering muncul sesuai kelompok opini
Gambar 14. Kata sering muncul sesuai kelompok opini
Pada  Gambar  14  terlihat  beberapa  kata  yang  sering  muncul  pada  kelompok opini positif seperti “sehat” yang bisa saja berhubungan dengan bpjs kesehatan dan beberapa kata lainnya yang berhubungan dengan keyword yang digunakan seperti “proses,”  “jual,”  dan  “transaksi.”  Selain  itu  terdapat  kata  “halo”,  “presiden”,
“efektif”, dan “transaksi.” Dalam percakapan opini positif, "halo" bisa merujuk pada kontribusi  positif  dari  berbagai  pihak,  seperti  pemerintah  atau  individu  tertentu, yang  dapat  mempengaruhi  persepsi  positif  terhadap  persyaratan  BPJS.  Ini  dapat mencerminkan adanya partisipasi aktif dalam percakapan dan respons yang positif terhadap informasi atau pembahasan. Kata "presiden" muncul dalam opini positif, menunjukkan bahwa ada perhatian terhadap peran atau kebijakan presiden dalam konteks persyaratan BPJS di kantor pertanahan. Kata-kata "efektif" dan "transaksi" muncul dalam opini positif, menunjukkan bahwa efektivitas pelayanan dan proses transaksi dianggap penting untuk mencapai respons positif masyarakat. Sedangkan pada  kelompok  opini  negatif  beberapa  kata  yang  sering  muncul  seperti  "Beli," "Wajib,"  "Bayar,"  "Pajak,"  dan  "Jamin"  dapat  merujuk  kepada  aspek-aspek  yang mungkin menjadi sumber ketidakpuasan atau kekhawatiran dalam konteks tertentu.
Selain itu juga ada kata “goreng”, “paksa”, “ribet”, dan “tolak” Kata -kata "tolak", "paksa",  dan  "bayar"  muncul  dalam  opini  negatif,  mengindikasikan  adanya pandangan  negatif  terhadap  aspek-aspek  seperti  penolakan,  pemaksaan,  dan masalah  pembayaran  atau  iuran  terkait  persyaratan  BPJS.  Kata-kata  "ribet"  dan "pajak" muncul dalam opini negatif, menunjukkan adanya persepsi negatif terhadap proses yang dianggap rumit dan terkait pajak dalam persyaratan BPJS. Kata "goreng" muncul dalam opini negatif, mengindikasikan adanya pandangan negatif terhadap aspek  tertentu  yang  dianggap  "digoreng"  atau  direkayasa.  Cuplikan  skor tweet positif dari yang tertinggi dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Cuplikan tweet positif dari skor tertinggi
Pada Gambar 15 dapat dilihat bahwa tweet positif mayoritas berasal dari akun twitter  milik  pemerintah,  seperti  Kantor  Pertanahan.  Dari  30 tweet positif  18 diantaranya  merupakan  akun  milik  pemerintah  (60%),  6  akun  media  masa  (20%), lima akun milik personal (16,7%), dan  satu akun kreator (3,3%). Sedangkan untuk cuplikan skor teratas tweet negatif dapat dilihat pada Gambar 16, sebanyak 30 tweet negatif teratas berasal dari akun personal (100%).
Gambar 16. Cuplikan tweet negatif dari skor teratas (Sebagian karakter username di- blur untuk alasan privasi)
Analisis  kritis  terhadap  temuan  hasil  analisis  sentimen  sangat  penting  untuk memahami makna dan implikasinya. Temuan hasil analisis sentimen mencerminkan beberapa  pola  yang  menarik  dalam  opini  masyarakat  terkait  persyaratan  BPJS  di kantor  pertanahan.  Pertama,  temuan  yang  menunjukkan  dominansi  opini  positif dari  akun  pemerintah  mungkin  sesuai  dengan  ekspektasi  karena  pemerintah biasanya  aktif  dalam  mempromosikan  kebijakan  mereka.  Hal  ini  mendukung hipotesis  awal  bahwa  pemerintah  berperan  aktif  dalam  mendukung  optimalisasi pelaksanaan program BPJS. Namun hasil ini juga memunculkan pertanyaan tentang sejauh  mana  opini  positif  tersebut  mewakili  pandangan  masyarakat  secara keseluruhan atau hanya mencerminkan upaya pemasaran pemerintah.
Kedua,  temuan  tentang  opini  negatif  yang  berasal  dari  akun  personal mengindikasikan  adanya  perasaan  kurang  nyaman  dan  ketidakpuasan  terhadap proses  atau  aturan  yang  terkait  dengan  persyaratan  BPJS.  Namun,  diperlukan analisis  lebih  lanjut  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  menyebabkan  opini negatif  ini,  seperti  apakah  perubahan  kebijakan  tersebut  memengaruhi  mereka secara  langsung  atau  apakah  ada  masalah  lain  yang  terkait.  Ketiga,  temuan mengenai  opini  netral  mencerminkan  sikap  masyarakat  yang  belum  memutuskan pandangan positif atau negatif terhadap persyaratan BPJS di kantor pertanahan. Hal ini bisa menjadi peluang untuk mendalami pemahaman mereka dan mengeksplorasi apakah ada kesempatan untuk mengklarifikasi pemahaman mereka.
Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk  menggali  lebih  dalam pemahaman tentang penyebab opini negatif dan bagaimana hasil analisis sentimen dapat membantu dalam perbaikan layanan publik terkait persyaratan BPJS di kantor pertanahan.  Analisis  kritis  ini  seharusnya  juga  membantu  mengidentifikasi  faktor- faktor  sosial,  ekonomi,  atau  kebijakan  yang  mungkin  memengaruhi  opini masyarakat. Kontribusi utama temuan ini adalah memberikan pandangan langsung tentang  persepsi  masyarakat  terhadap  layanan  publik,  yang  dalam  konteks  ini adalah persyaratan BPJS di Kantor Pertanahan.

## C.2. Evaluasi Penggunaan Analisis Sentimen
Dalam validitas dan reliabilitas metode pengumpulan data, dilakukan beberapa tahap  dengan  melibatkan  pemilihan  kata  kunci  yang  tepat,  uji  coba  internal,  dan pemastian  konsistensi  dalam  metode  analisis.  Oleh  karena  itu  agar  mendapatkan validitas  maka  p emilihan  kata  kunci  “bpjs”  dan  “syarat  tanah”  didasarkan  pada pemahaman yang jelas tentang fokus penelitian. Selanjutnya, parameter kata kunci dikonfirmasi melalui uji coba secara manual (tanpa bantuan artificial intelligence ).
Sedangkan  untuk  reliabilitasnya  maka  metode  pengumpulan  data  dengan memastikan penggunaan kata kunci yang konsisten selama periode pengumpulan. Oleh karena itu, dilakukan uji internal terhadap tweet yang terkumpul dan dianalisis secara manual.
Hasil pengujian menunjukkan sebanyak empat tweet (0,83 %) adalah out of topic seperti pada Gambar 17. Hampir semua tweet membahas topik yang terkait dengan BPJS  dan  syarat  pertanahan,  tetapi  terdapat tweet yang  tidak  secara  langsung berhubungan dengan topik yang dicari. Ini bisa membuat tweet tersebut dianggap sebagai " out of topic . ” Selain itu terdapat 13 tweet yang memiliki nilai positif tetapi melalui penilaian manual seharusnya bernilai negatif dan terdapat dua tweet negatif seharusnya  bernilai  positif.  Kesalahan  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan  antara hasil analisis sentimen otomatis dan penilaian manual. Hal ini bisa disebabkan oleh kompleksitas bahasa dan konteks tweet yang sulit diinterpretasi secara akurat oleh algoritma analisis sentimen.
Tabel  1  menunjukkan  cuplikan  perbandingan  data  yang  dinilai  secara  manual dengan  hasil  analisis  sentimen.  Analisis  sentimen  mampu  melakukan  pengolahan dan  analisis  data  secara  otomatis  dengan  cepat  sehingga  dapat  memberikan gambaran umum tentang sentimen masyarakat terhadap persyaratan BPJS di kantor pertanahan dengan mudah dan efisien.
Tabel 1. Contoh Perbandingan Penilaian Secara Manual dan Hasil Analisis Sentimen
Username Tweet Skor Hasil Analisis Sentimen Penilaian Opini Secara Manual zue*** Nah iyaa pengelolaannya sih yg perlu dibenahi dan  tentunya  managementnya.  Kenapa sampai harus masuk ke masalah birokrasi lain seperti  syarat  Umroh,  STNK  dan  SIM,  m  jual beli  tanah.  Ini  menunjukkan  bahwa  BPJS  blm mampu mengakar di masyarakat. Manajemennya ini yg hrs diperbaiki. 1 Positive Negatif aminsuc**** Saya  merasakan  sekali  manfaat  BPJS.  BPJS sangat  meringankan  biaya  fasilitas  kesehatan keluarga  saya...  Namun,  kebijakan  BPJS menjadi  salah  satu  syarat  penjualan  tanah bangunan  KURANG  BIJAK...  Tidak  sesuai  dg tujuan awal saat dibentuk SBY... 1 Positive Negatif chatne***** Kepala  KSP  Moeldoko  menganggap,  bukti kepesertaan BPJS Kesehatan jadi syarat dalam proses jual beli tanah sangat logis dan tak perlu dipermasalahkan. -1 Negative Positif
Kesalahan dalam hasil analisis sentimen dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang  perlu  dipertimbangkan  secara  mendalam.  Pertama,  keakuratan  analisis sentimen tergantung pada kualitas kamus kata opini ( lexicon ) yang digunakan. Jika kamus tersebut tidak lengkap atau tidak memuat kata-kata baru yang muncul dalam konteks yang berkembang, maka analisis sentimen menjadi kurang akurat. Selain itu, kesalahan juga dapat muncul karena metode lexicon-based memiliki keterbatasan dalam menangani konteks yang kompleks atau frasa yang memiliki makna ganda. Beberapa kata-kata dapat memiliki polaritas yang berbeda tergantung pada konteks penggunaannya,  dan  ini  sulit  diidentifikasi  oleh  metode lexicon-based yang sederhana.  Selain  itu,  kesalahan  juga  dapat  timbul  akibat  perubahan  bahasa  dan gaya bahasa yang digunakan oleh pengguna Twitter. Slang, singkatan, atau ekspresi yang tidak standar sulit diinterpretasikan oleh algoritma, mengakibatkan kesalahan dalam penilaian sentimen. Terakhir, kesalahan bisa juga disebabkan oleh faktor lain seperti  ambiguitas  dalam  kalimat  atau  ketidakpastian  dalam  teks.  Dalam  konteks InSet Lexicon , kesalahan dapat terjadi jika kamus kata opini tidak diperbarui secara berkala.
Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan  akurasi  analisis  sentimen,  penelitian  ini menyarankan  agar  dilakukan pengembangan  kamus  yang  lebih  komprehensif dan penerapan  teknik-teknik  yang  lebih  canggih  untuk  mengatasi  konteks  yang kompleks. Selain itu, penyedia kamus opini dapat memasukkan kata-kata baru atau istilah yang muncul dalam percakapan online . Penggunaan teknik machine learning juga bisa menjadi solusi dengan menggunakan model pengklasifikasi sentimen yang dapat  belajar  dari  data  baru  dan  mengenali  pola-pola  baru.  Dengan mengintegrasikan  pendekatan  ini,  metode lexicon-based dapat  menjadi  lebih adaptif terhadap perubahan bahasa.

## D. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa sebanyak  57,7%  tanggapan  Twitter  terhadap  persyaratan  BPJS  adalah  positif. Namun,  ditemukan  bahwa  mayoritas  opini  positif  berasal  dari  akun  milik pemerintah.  Hal  ini  menunjukkan  upaya  pemerintah  dalam  mempromosikan  dan mendukung  persyaratan  tersebut.  Selanjutnya,  terlihat  bahwa  33,1%  tanggapan adalah negatif, dengan hampir semua opini negatif berasal dari akun personal. Ini menandakan  adanya  ketidakpuasan  atau  perasaan  kurang  nyaman  terkait persyaratan  BPJS  di  kalangan  individu  masyarakat.  Meskipun  dalam  jumlah  yang lebih  rendah,  terdapat  9,2%  tanggapan  netral  terhadap  persyaratan  BPJS. Tanggapan netral mungkin saja mencerminkan kelompok yang belum sepenuhnya memahami atau memiliki pandangan netral terkait persyaratan tersebut.
Analisis sentimen dapat menjadi basis keputusan ataupun perencanaan lebih lanjut.  Hasil  analisis  sentimen  dapat  memberikan  pandangan  langsung  tentang persepsi masyarakat ( netizen ) sehingga diharapkan dapat membantu instansi terkait dalam  pengembangan  layanan  ataupun  evaluasi  kebijakan  BPJS  di  Kantor Pertanahan. Penggunaan berbagai library pada bahasa pemrograman python serta pemanfaatan  sumber  data  terbuka  di  Twitter  seperti  penggunaan tool Tweet Harvest memungkinkan pengumpulan opini masyarakat dengan cepat dan efisien, sehingga  dapat  mengatasi  kendala  dalam  pengumpulan  data  yang  biasanya memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih besar, seperti wawancara.  Analisis sentimen  menggunakan  metode lexicon-based memungkinkan  pengguna  untuk menganalisis ratusan opini dalam waktu yang singkat. Hal ini merupakan salah satu keunggulan utama dari pendekatan tersebut, karena jika dilakukan secara manual, menilai opini satu per satu dapat memakan waktu yang lama dan memerlukan upaya yang lebih besar.

## E. Rekomendasi
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdapat  beberapa  rekomendasi  yang  dapat dipertimbangkan yaitu:
1. Pihak Kantor Pertanahan dan BPJS sebaiknya lebih aktif berinteraksi dengan pengguna Twitter;
2. Pemerintah dan BPJS perlu mengembangkan kampanye informasi yang lebih luas  dan  terarah  untuk  meningkatkan  pemahaman  masyarakat  mengenai pentingnya BPJS;
3. Kantor  pertanahan  sebaiknya  melakukan  evaluasi  berkala  terhadap persyaratan BPJS;
4. Penelitian mendatang di sarankan menggunakan platform media sosial lainnya seperti Facebook, Instagram, atau Threads agar lebih komprehensif.

## Daftar Pustaka
Alamsyah,  D.  N.,  &  Sadewo,  F.  X.  S.  (2019).  Institusi  Polri  dan  Perannya  di  Media
Sosial. Paradigma , 7 (3).
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/paradigma/article/view/29790
Alfareza, M. N., & Praditya, T. A. (2020). Analisis Sentimen ZOOM Cloud Meetings Pada  Google Play Store Review. Seminar Nasional  Teknik  Industri  Universitas Gajah Mada , 42 – 45. https://repository.ugm.ac.id/276451/1/PROSIDING SENTI 2020-OR %281%29_8.pdf
Amaliah, F., Kadek, I., & Nuryana, D. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based dan Naive Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap  Aplikasi  Investasi  Pada  Media  Twitter. Journal  of  Informatics  and Computer Science , 03 . https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n03.p384-393
Annisa, R., Winda, S., Dwisaputro, E., & Isnaini, K. N. (2020). Mengatasi Defisit Dana Jaminan  Sosial  Kesehatan  Melalui  Perbaikan  Tata  Kelola. INTEGRITAS:  Jurnal Antikorupsi , 6 (2), 209 – 224. https://doi.org/10.32697/integritas.v6i2.664 Anti,  S.  Y.  F.  (2022). Analisa  Yuridis  Terhadap  Penggunaan  Kartu  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  Kesehatan  Sebagai  Syarat  Peralihan  Hak  Atas Tanah  di  Kota  Kendari .  Tesis.  Magister  Kenotariatan  Universitas  Islam  Sultan Agung. http://repository.unissula.ac.id/26608/1/21302000157_fullpdf.pdf Antypas, D., Preece, A., & Camacho-Collados, J. (2023). Negativity spreads faster: A large-scale  multilingual  twitter  analysis  on  the  role  of  sentiment  in  political communication. Online Social Networks and Media , 33 .
https://doi.org/10.1016/j.osnem.2023.100242
Ardiani,  L.,  Sujaini,  H.,  &  Tursina,  T.  (2020).  Implementasi  Sentiment  Analysis Tanggapan  Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota  Pontianak. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin) , 8 (2), 183 – 190.
https://doi.org/10.26418/justin.v8i2.36776
Arsi,  P.,  &  Waluyo,  R.  (2021).  Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 8 (1), 147 – 156.
https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944
Azhar,  Y.  (2017).  Metode  Lexicon-Learning  Based  Untuk  Identifikasi  Tweet  Opini Berbahasa Indonesia. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (Janapati) , 6 (3), 237 – 243. https://doi.org/10.23887/janapati.v6i3.11739
Basri, H. (2022). Kenapa Beli Tanah Wajib Sertakan BPJS Kesehatan? Ini Kata BPN . Kompas  TV.  https://www.kompas.tv/nasional/262911/kenapa-beli-tanah- wajib-sertakan-bpjs-kesehatan-ini-kata-bpn
Chinnasamy, P., Suresh, V., Ramprathap, K., Jebamani, B. J. A., Srinivas Rao, K., & Shiva  Kranthi,  M.  (2022).  COVID-19  vaccine  sentiment  analysis  using  public opinions  on  Twitter. Materials  Today:  Proceedings , 64 ,  448 – 451. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.04.809
Creswell,  J.  W.  (2002). Desain  penelitian: Pendekatan  Kualitatif  &  Kuantitatif, Jakarta: KIK, 121-180.
Deandra, D. P. (2023). Analisis Sentimen Kepercayaan Masyarakat terhadap Instansi Polri  dengan  Algoritma  Support  Vector  Machine  pada  Media  Sosial  Twitter . Universitas Multimedia Nusantara. https://kc.umn.ac.id/25732/
Degenhard,  J.  (2023). Twitter  users  in  Indonesia  2018-2027 .  Statista. https://www.statista.com/forecasts/1145550/twitter-users-in-indonesia
Destitus,  C.,  Wella,  &  Suryasari.  (2020).  Support  Vector  Machine  VS  Information Gain:  Analisis  Sentimen  Cyberbullying  di  Twitter  Indonesia. ULTIMA  InfoSys: Jurnal Sistem Informasi , 11 (2), 107. https://doi.org/10.31937/si.v11i2.1740 Fajriah, H. (2022). Imbas Aturan Soal Kartu BPJS Kesehatan, Tagar Jokowi The Real
Dictator dan Jokowi Harus Turun Trending Twitter . Populis.
https://populis.id/read11474/imbas-aturan-soal-kartu-bpjs-kesehatan-tagar- jokowi-the-real-dictator-dan-jokowi-harus-turun-trending-twitter
Faridy. (2019). Prosedur Pelaksanan Peralihan Hak Hak Atas Tanah Berdasarkan Hak
Waris. Jurnal Keadaban , 1 (1), 1 – 17. https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/keadaban/article/view/912
Febrian, D. (2019). Strategi Cyber Public Relations Polda Jatim dalam Menanggulangi Ujaran Kebencian (Hate Speech) di Media Sosial . https://repository.unair.ac.id/80070/3/JURNAL_TSK.15 18 Feb s.pdf
Firmansyah, T. (2022). Beli Tanah Pakai BPJS Kesehatan, Ini Penjelasan Kementerian ATR BPN . Republika. https://news.republika.co.id/berita/r7rf4v377/beli-tanah- pakai-bpjs-kesehatan-ini-penjelasan-kementerian-atr-bpn
Giatsoglou,  M.,  Vozalis,  M.  G.,  Diamantaras,  K.,  Vakali,  A.,  Sarigiannidis,  G.,  & Chatzisavvas,  K.  C.  (2017).  Sentiment  analysis  leveraging  emotions  and  word embeddings. Expert Systems With Applications , 69 , 214 – 224. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.043 Gil, P. (2023). What Is X (Formerly Twitter)? Lifewire. https://www.lifewire.com/what-exactly-is-twitter-2483331
Hadna, N. M.  S., Santosa,  P.  I.,  &  Winarno,  W. W.  (2016).  Studi  Literatur  Tentang Perbandingan  Metode  Untuk  Proses  Analisis  Sentimen  di  Twitter. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi . https://www.researchgate.net/publication/292831965_Studi_Literatur_Tenta ng_Perbandingan_Metode_Untuk_Proses_Analisis_Sentimen_di_Twitter Hikam, H. A. Al. (2022a). Alasan Kartu BPJS Kesehatan Jadi Syarat Jual Beli Tanah . Detik  Finance.  https://finance.detik.com/properti/d-5949016/alasan-kartu- bpjs-kesehatan-jadi-syarat-jual-beli-tanah
Hikam, H. A. Al. (2022b). BPJS Kesehatan Disebut “Unfaedah”, Netizen Ramai -ramai Pasang Badan . Detik Finance. https://finance.detik.com/moneter/d-5958488/
Iftikar, M. A., & Sibaroni, Y. (2022). Analisis Sentimen Twitter: Penanganan Pandemi Covid-19  Menggunakan  Metode  Hybrid  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  dan Support  Vector  Machine. e-Proceeding  of  Engineering , 9 (3),  1809 – 1816. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering /article/view/17984/17613
Jabalameli, S., Xu, Y., & Shetty, S. (2022). Spatial and sentiment analysis of public opinion toward  COVID-19  pandemic using twitter  data:  At  the  early  stage  of vaccination. International  Journal  of  Disaster  Risk  Reduction , 80 . https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103204
Jannah, N. A. Al. (2022). Trending: Polemik BPJS hingga CR7 Bakal Keluar dari MU . Data Indonesia. https://dataindonesia.id/digital/detail/trending-polemik-bpjs- hingga-cr7-bakal-keluar-dari-mu
Jurek,  A.,  Mulvenna,  M.  D.,  &  Bi,  Y.  (2015).  Improved  lexicon-based  sentiment analysis for social media analytics. Security Informatics , 4 (1). https://doi.org/10.1186/s13388-015-0024-x
Kanna, P. R., & Pandiaraja, P. (2019). An Efficient Sentiment Analysis Approach for Product Review using Turney Algorithm. Procedia Computer Science , 165 , 356 – 362. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.01.038
Kotelnikova,  A.,  Paschenko,  D.,  &  Razova,  E.  (2021).  Lexicon-based  methods  and BERT model for sentiment analysis of Russian text corpora. Proceedings of the II  International  Scientific  and  Prac tical  Conference  “Information  Technologies
and Intelligent Decision Making Systems.” http://ceur-ws.org/Vol- 2922/paper009.pdf
Lemdiklat Polri. (2018). Pengantar Intelligence Media Management (IMM) . Jakarta: https://lemdik.polri.go.id/index.php?p=fstream&fid=5011&bid=244
Loureiro, M. L., Alló, M., & Coello, P. (2022). Hot in Twitter: Assessing the emotional impacts  of  wildfires  with  sentiment  analysis. Ecological  Economics , 200 . https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2022.107502
Mailo,  F.  F.,  &  Lazuardi,  L.  (2019).  Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Menggunakan Metode  Text  Mining  Tentang  Masalah  Obesitas  di  Indonesia. Journal  of Information Systems for Public Health , 4 (1), 28 – 36.
https://jurnal.ugm.ac.id/jisph/article/view/44455
Matulatuwa,  F.  M.,  Sediyono,  E.,  &  Iriani,  A.  (2017).  Text  mining  dengan  metode lexicon  based  untuk  sentiment  analysis  pelayanan  PT.  Pos  Indonesia  melalui media  sosial  Twitter. Jurnal  Masyarakat  Informatika  Indonesia , 2 (3). https://repository.uksw.edu/bitstream/123456789/13366/5/T1_972012004_I si.pdf
Monarizqa, N., Nugroho, L. E., & Hantono, B. S. (2014). Penerapan Analisis Sentimen Pada  Twitter  Berbahasa  Indonesia  Sebagai  Pemberi  Rating. Jurnal  Penelitian Teknik Elektro dan Teknologi Informasi , 1 (3), 151 – 155.
http://ejpteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JPTETI/article/view/31/28
Mone,  M.  T.  (2022). Ternyata  Ini  Alasan  BPN  Mensyaratkan  Kartu  BPJS  dalam Pelayanan  Pertanahan .  Jaringan  Pemberitaan  Nusantara  Negeriku  (JPNN). https://www.jpnn.com/news/
Musfiroh,  D.,  Khaira,  U.,  Utomo,  P.  E.  P.,  &  Suratno,  T.  (2021).  Analisis  Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 1 (1), 24 – 33. https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.20
Ningsih,  M.  (2022). Tagar  Cabut  Aturan  BPJS  Trending  di  Twitter,  Warganet: Nanggung Amat Bikin Aturan . Ruang Berita.
https://ruangberita.co/news/tagar-cabut-aturan-bpjs-trending-di-twitter- warganet-nanggung-amat-bikin-aturan/index.html
Novantirani, A., Sabariah, M. K., & Effendy, V. (2015). Analisis Sentimen pada Twitter untuk  Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota  dengan Metode  Support  Vector  Machine. e-Proceeding  of  Engineering , 2 (1),  1177 – 1183. https://core.ac.uk/download/pdf/299900322.pdf
Ojeda-Hernández,  M.,  López-Rodríguez,  D.,  &  Mora,  Á.  (2023).  Lexicon-based sentiment analysis in texts using Formal Concept Analysis. International Journal of Approximate Reasoning , 155 , 104 – 112.
https://doi.org/10.1016/j.ijar.2023.02.001
Pemko  Padang.  (2020). Tak  Bayar  Cicilan  Sampai  31  Desember  2020,  Program Relaksasi  BPJS  Kesehatan  Batal .  https://padang.go.id/tak-bayar-cicilan- sampai-31-desember-2020-program-relaksasi-bpjs-kesehatan-batal
PPID  ATR/BPN.  (2022). Kartu  BPJS  Kesehatan  Jadi  Syarat  Jual  Beli  Tanah  Mulai  1 Maret  2022 .  https://ppid.atrbpn.go.id/bpn/content/details?key=kartu-bpjs- kesehatan-jadi-syarat-jual-beli-tanah-mulai-1-maret-2022
Prasetya,  Y.  N.,  Winarso,  D.,  &  Syahril.  (2021).  Penerapan  Lexicon  Based  Untuk Analisis Sentimen Pada Twiter Terhadap Isu Covid-19. Jurnal Fasilkom , 11 (2),
97 – 103. https://ejurnal.umri.ac.id/index.php/JIK/article/view/2772/1566 Pusat Kajian Anggaran DPR RI. (2017). Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) . https://berkas.dpr.go.id/puskajianggaran/kamus/file/kamus-235.pdf
Qiu,  J.,  Lin,  Z.,  &  Shuai,  Q.  (2019).  Investigating  the  opinions  distribution  in  the controversy  on  social  media. Information  Sciences , 489 ,  274 – 288. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.03.041
Rahanto, F. F., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen Data Ulasan Menggunakan
Metode  Naive  Bayes  Studi  Kasus  The  Wujil  Resort  &  Conventions  Pada  Situs Tripadvisor. Unnes Journal of Mathematics , 10 (1), 55 – 62. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/article/view/44683
Retnaningsih,  H.  (2021).  Permasalahan  Kenaikan  Iuran  BPJS  Kesehatan  Yang
Memberatkan  Masyarakat. Info  Singkat  (Bidang  Kesejahteraan  Sosial,  Kajian Singkat Terhadap Isu Aktual dan Strategis) , 13 (1), 13 – 17. https://berkas.dpr.go.id/puslit/files/info_singkat/Info Singkat-XIII-1-I-P3DI-
Januari-2021-175.pdf
Ridhwan, K. M., & Hargreaves, C. A. (2021). Leveraging Twitter data to understand public sentiment for the COVID‐19 outbreak in Singapore. International Journal of Information Management Data Insights , 1 (2). https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2021.100021
Rosenberg, E., Tarazona, C., Mallor, F., Eivazi, H., Pastor-Escuredo, D., Fuso-Nerini,
F.,  &  Vinuesa,  R.  (2023).  Sentiment  analysis  on  Twitter data  towards  climate action. Results in Engineering , 19 , 101287.
https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101287
Rusdiaman,  D.,  &  Rosiyadi,  D.  (2019).  Analisa  Sentimen  Terhadap  Tokoh  Publik Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Support  Vector  Machine. CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and  Science) , 4 (2),  230 – 235. https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13796
Sa’rony, A., Adikara, P. P., & Wihandika, R. C. (2019). Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan  Ibukota  Republik  Indonesia  dengan  Menggunakan  Algoritme Term-Based  Random  Sampling  dan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3 (10), 10086 – 10094. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6644
Sartika, D. (2023). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour dalam Menganalisis
Sentiment  Terhadap  Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM). Jurnal Buana Informatika , 14 (1), 69 – 76.
https://doi.org/10.24002/jbi.v14i01.7178
Satria,  S.  R.  (2023). Implementasi  Kartu  BPJS  Sebagai  Syarat  Peralihan  Hak  Atas
Tanah  Berdasarkan  Inpres  Nomor  1  Tahun  2022  di  Kabupaten  Magelang . Fakultas Hukum Universitas Islam Indonesia Yogyakarta. https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/45023/18410710-
Sulthan Rafii Satria-Implementasi Kartu BPJS Sebagai Syarat Peralihan Hak Atas Tanah  Berdasarkan  Inpres  Nomor  1  Tahun  2022  Di  Kabupaten Magelang...pdf?sequence=1&isAllowed=y
Shihab, A. N. (2018). Hadirnya Negara di Tengah Rakyatnya Pasca Lahirnya Undang-
Undang Nomor 24 Tahun 2011 Tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial. Jurnal Legislasi Indonesia , 9 (2), 175 – 190. https://e-
jurnal.peraturan.go.id/index.php/jli/article/view/384
Sudiantoro, A. V., & Zuliarso, E. (2018). Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. Prosiding  SINTAK  (Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasi Komputer) , 398 – 401. https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/6649
Syamsinar,  S.,  Batara,  A.  S.,  &  Amelia,  A.  R.  (2021).  Gambaran  Kemampuan
Membayar  Iuran  BPJS  Kesehatan  pada  Pedagang  di  Pasar  Terong  Kota Makassar. Window of Public Health Journal , 1 (6), 797 – 807.
https://doi.org/10.33096/woph.v1i6.333
Taboada,  M.,  Brooke,  J.,  Tofilosk,  M.,  Voll,  K.,  &  Stede,  M.  (2011).  Lexicon-Based Methods  for  Sentiment  Analysis. Computational  Linguistics , 37 (2). https://doi.org/10.1162/COLI_a_00049
Undap,  M.  G.,  Rantung,  V.  P.,  &  Rompas,  P.  T.  D.  (2021).  Analisis  Sentimen  Situs Pembajak  Artikel  Penelitian  Menggunakan  Metode  Lexicon-Based. Jointer  - Journal of Informatics Engineering , 2 (2), 39 – 46.
https://doi.org/10.53682/jointer.v2i02.44
Widyatnyana, K. N., Rasna, I. W., & Putrayasa, I. B. (2023). Analisis Jenis dan Makna Pragmatik Ujaran Kebencian di Dalam Media Sosial Twitter. Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Bahasa , 12 (1), 68 – 78.
https://doi.org/10.23887/jurnal_bahasa.v12i1.2216
Wikarsa, L., Angdresey, A., & Kapantow, J. D. (2022). Implementasi Metode Naïve Bayes  dan  Lexicon-Based  Approach  Untuk  Mengklasifikasi  Sentimen  Netizen Pada  Tweet  Berbahasa  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Realtech , 18 (1),  15 – 24. https://doi.org/10.52159/realtech.v18i1.5
Yutika, C. H., Adiwijaya, A., & Faraby, S. Al. (2021). Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 422 – 430.
https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2845