## ANALISIS SENTIMEN DAN PEMODELAN TOPIK PADA TWEET TERKAIT DATA BADAN PUSAT STATISTIK
Adielia Amanda 1 , Erna Nurmawati 2
Program Studi Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jakarta Timur e-mail: * erna.nurmawati@stis.ac.id , 2 1221910874@stis.ac.id

## Abstract
The  SKD  (Data  Needs  Survey),  conducted  by  BPS  every  year  to  identify  the  level  of  satisfaction  among data users, cannot cover all segments of the data user population. Hence, it becomes necessary to employ alternative methods that can reach data users beyond those who are registered in the PST (Perpustakaan Statistik Terpadu). This study aims to analyze the public sentiment towards BPS data, primarily on social media  platform  Twitter.  To  ascertain  the  distribution  of  topics  being  discussed  within  the  community regarding BPS data indicators, a topic modeling approach was employed. The sentiment analysis process involves  the  utilization  of  the  Indonesian  BiDirectional  Encoder  Representations  from  Transformers (BERT)  model,  known  as  IndoBERT.  For  the  topic  modeling,  the  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA) method  was  utilized,  yielding  a  distribution  of  topics  for  each  document  through  the  application  of  the Dirichlet  distribution.  Based  on  the  results  of  the  sentiment  analysis  spanning  the  period  from  2020  to 2022,  it  was  observed  that  tweets  related  to  BPS  data  predominantly  conveyed  a  neutral  sentiment. Meanwhile, the topic modeling procedure yielded a diverse set of topics each year. From 2020 to 2022, the  topic  most  frequently  discussed  pertained  to  the  statistical  data  from  the  2020-2022  Data  Needs Survey. Specifically, the emphasis lay in the variety of social statistical data, highlighting it as the most crucial type of data sought after in comparison to other data types.

## Keyword: BPS data, IndoBERT, LDA, Sentiment Analysis, Topic Modeling

## PENDAHULUAN
Badan Pusat Statistik (BPS) mempunyai visi yaitu “Penyedia Data Statistik Berkualitas untuk  Indonesia  Maju”.  Dalam  visi  yang  baru  tersebut,  berarti  bahwa  BPS  berperan  dalam penyediaan  data  statistik  nasional  maupun  internasional,  untuk  menghasilkan  statistik  yang mempunyai  kebenaran  akurat  dan  menggambarkan  keadaan  yang  sebenarnya,  dalam  rangka mendukung  Indonesia  Maju.  Sesuai  dengan  visinya,  maka  BPS  harus  profesional  dalam menyajikan data. Apalagi tuntutan masyarakat terhadap ketersediaan data dan informasi statistik yang beragam dan berkualitas, semakin hari semakin meningkat.
Respon dan opini masyarakat terkait data yang dikeluarkan oleh BPS merupakan salah satu  aspek  penting  yang  harus  diperhatikan.  Respon  dan  opini  masyarakat  dapat  digunakan untuk  mengetahui  penilaian  masyarakat  terhadap  data-data  yang  dikeluarkan  oleh  BPS,  yang dapat  dijadikan  bahan  untuk  mengidentifikasi  kepuasan  masyarakat,  indikasi  masalah,  serta untuk memperoleh bahan evaluasi guna meningkatkan kualitas data dan informasi statistik.
Setiap  tahunnya,  BPS  rutin  menyelenggarakan  suatu  survei  yang  bernama  Survei Kebutuhan Data (SKD). Survei ini dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan data dan tingkat kepuasan konsumen terhadap kualitas data yang dihasilkan BPS. Namun, responden dalam SKD hanya  mencakup  konsumen  yang  pernah  menerima  layanan  dari  unit  Pelayanan  Statistik Terpadu  (PST)  di  BPS  pada  tahun  tertentu.  Artinya,  SKD  belum  mampu  menjangkau masyarakat  secara  keseluruhan,  yaitu  masyarakat  yang  memperoleh  data  BPS  melalui website bps.go.id.,  serta  media  lain  seperti  portal  berita  digital  dan  cetak.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan metode  lain  untuk  mengumpulkan  data  respon  dan  opini  masyarakat,  misalnya  dengan  media sosial.
Media sosial yang paling sesuai untuk mengumpulkan data respon dan opini masyarakat adalah  media  sosial  Twitter.  Twitter  merupakan  situs microblogging populer  yang  digunakan oleh  banyak  orang  untuk  saling  mengungkapkan  pendapat  mereka  terhadap topik  yang  sedang dibahas. Penggunaan Twitter yang masif dari waktu ke waktu menyebabkan volume tweet naik dan  polanya  semakin  beragam,  sehingga  proses  identifikasi  dan  analisis  cukup  sulit  dan memakan banyak waktu.
Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini mencoba untuk menerapkan metode yang  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  ataupun  analisis terhadap  data respon  dan  opini dari  kumpulan tweet yang  cukup  banyak.  Data  Twitter  memungkinkan  adanya  keterlibatan publik,  sebab  di  dalam  Twitter  mengandung  informasi  tentang  persepsi,  tren,  dan  tanggapan publik  tentang  data  Badan  Pusat  Statistik  berdasarkan  topik  indikator strate gis.  Maka  untuk melakukan  analisis  sentimen,  penelitian  ini  menggunakan  model Bidirectional  Encoder Representations  from  Transformers (BERT)  berbahasa  Indonesia,  yaitu  IndoBERT.  Sedangkan untuk melakukan pemodelan topik, menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Baik  IndoBERT  maupun  LDA  telah  terbukti  cocok  untuk  diterapkan  dalam  data  yang berjumlah  banyak.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cindy,  Adiwijaya,  dan  Said  (2020) menggunakan  model  BERT- base untuk  analisis  sentimen  terhadap  data  ulasan  film  dengan menggunakan dataset Cornelledu  dari  Pabo  sebanyak  2000  data.  Penelitian  tersebut mendapatkan  akurasi  cukup  baik  sebesar  73,7%. Akurasi  ini  sudah  terbukti  cukup  bagus  dan cukup  jauh  dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  proses  klasifikasi yang  hanya  memiliki  akurasi  48%.  Penelitian  Albalawi,  Yeap,  dan  Benyoucef  (2020), melakukan  perbandingan  berbagai  metode  pemodelan  topik  dengan  menerapkannya  pada  data media  sosial.  Hasil  kesimpulan  penelitian  tersebut  adalah  LDA  mampu  menghasilkan  topik dengan makna yang lebih logis dan konsisten, dibandingkan dengan metode data mining lainnya yaitu metode non-negative matrix factorization (NMF). Penelitian  ini  berfokus  pada tweet dalam  rentang  tahun  2020-2022.  Periode  tersebut dipilih, sebab pada tahun tersebut sedang terjadi pandemi COVID-19 di seluruh dunia, termasuk di  Indonesia.  Artinya,  masyarakat  akan  semakin  masif  menggunakan  media  sosial,  sebab terdapat  himbauan  untuk  membatasi  aktivitas  di  luar  rumah.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat membantu  mengetahui  penilaian  masyarakat  terhadap  data-data  yang  dikeluarkan  oleh  BPS, guna  dijadikan  bahan  untuk  mengidentifikasi  kepuasan  masyarakat,  indikasi  masalah,  serta memperoleh bahan evaluasi guna meningkatkan kualitas data dan informasi statistik.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk melakukan analisis terkait respon dan opini masyarakat tentang  data-data  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (berdasarkan  topik  indikator st rate gis  data  BPS)  pada  media  sosial  Twitter.,  antara  lain:  analisis  sentimen  dengan Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers (BERT)  berbahasa  Indonesia  yaitu IndoBERT,  serta  pemodelan  topik  menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Tahapan- tahapan dalam metode penelitian, antara lain :
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  Twitter  dengan  cara scraping menggunakan library SNscrape pada  Python.  Pengumpulan  dilakukan  secara  tahunan pada periode  2020  hingga  2022. Data tweet yang telah terkumpul, disimpan menggunakan format csv. Atribut data yang diambil  dalam  proses scraping ,  antara  lain:  ID, datetime , username ,  dan tweet .  Data Twitter  dikumpulkan  berdasarkan  12  (dua  belas)  kata  kunci  mengenai  data  yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik. Kata kunci tersebut antara lain : Data BPS, Data Badan Pusat Statistik, Data bps_statistics, Laporan BPS, Laporan Badan Pusat Statistik, Laporan  bps_statistics,  Menurut  BPS,  Menurut  Badan  Pusat  Statistik,  Menurut
bps_statistics,  Publikasi  BPS,  Publikasi  Badan  Pusat  Statistik,  dan  Publikasi bps_statistics.
Pemilihan  kata  kunci  didasari  oleh  penyebutan  Badan  Pusat  Statistik  di  Twitter, yaitu menyebut dengan akronim/singkatan BPS, menyebut dengan kepanjangan Badan Pusat  Statistik,  atau  menyebut  dengan username bps_statistics.  Selain  itu,  pemilihan kata kunci juga didasari oleh sinonim kata “data”, yaitu “laporan” dan “publikasi”, serta kata “menurut” yang bermakna “sesuai/berdasarkan”.
Penelitian  ini  tidak  mencakup  akun  Twitter  dengan username yang  mengandung kata: bps, data, dan kementerian, serta akun-akun yang me-re tweet postingan bps, guna menghindari  keberpihakan  akun-akun  tersebut  terhadap  data  BPS.  Namun, quote (komentar) pada retweet tetap digunakan dalam penelitian ini. Jumlah tweet berdasarkan kata kunci dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah tweet berdasarkan kata kunci Kata Kunci Tahun 2020 2021 2022 Data BPS 7.279 6.325 9.051 Data Badan Pusat Statistik 808 638 994 Data bps_statistics 2.701 1.945 2.364 Laporan BPS 238 236 322 Laporan Badan Pusat Statistik 32 44 89 Laporan bps_statistics 45 42 46 Menurut BPS 739 702 1.131 Menurut Badan Pusat Statistik 150 163 361 Menurut bps_statistics 81 101 90 Publikasi BPS 228 335 333 Publikasi Badan Pusat Statistik 15 22 46 Publikasi bps_statistics 79 172 109 TOTAL 12.395 10.725 14.936 Setelah  proses scraping dan  penghapusan  duplikat,  selanjutnya  dilakukan penghapusan tweet pada  akun  twitter  dengan username yang  mengandung  kata  :  bps, data,  dan  kementerian,  serta  akun-akun  yang  me-re tweet postingan  bps,  guna menghindari  keberpihakan  akun-akun  tersebut  terhadap  data  BPS.  Namun, quote (komentar) pada re tweet tetap digunakan dalam penelitian ini. Jumlah tweet berdasarkan tahun (setelah filtering akun) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah tweet setelah filtering akun Tahun 2020 2021 2022 TOTAL Hasil Filter 9.258 6.535 9.928 25.721
2. Preprocessing Data
Tahap pertama pada preprocessing data, yaitu cleaning data yang bertujuan untuk membersihkan  data  yang  tidak  diperlukan  dalam  analisis  dan  membuat  data  lebih terstruktur,  sehingga  data  siap  digunakan  dalam  proses  analisis  selanjutnya.  Beberapa tahap pada cleaning data, antara lain: menghapus URL, menghapus tanda hashtag dan retweet pada tweet, menghapus simbol (seperti simbol @) dan emoji, menghapus tanda baca (seperti tanda koma, tanda titik, tanda tanya).
Langkah kedua pada preprocessing data, yaitu transformation data, dengan tahapan diantaranya  : case folding ,  yaitu  mengubah  seluruh  teks  kedalam  huruf  kecil; convert Word , yaitu memperbaiki adanya slang word yang terkandung dalam tweet , dengan cara mengkonversi  kata slang menjadi  kata  bahasa  Indonesia  yang  lebih  formal.  Proses
konversi menggunakan bantuan kamus Colloquial Indonesian Lexicon oleh (Salsabila et al., 2018); delete stopword s, yaitu menghapus kata yang sering muncul, konjungsi, dan tidak  memiliki  makna.  Penghapusan stopword s  menggunakan  bantuan  kamus library NLTK. Namun, dalam penelitian ini melakukan kustomisasi pada kamus tersebut, yaitu menghapus stopword s  kata  negasi  “tidak”,  “bukan”,  “belum”,  dan  “jangan”. Kustomisasi  ini  dilakukan  untuk  mempertahankan  konteks  sentimen  pada tweet ;  dan stemming , yaitu mengubah kata kedalam bentuk kata dasar.
Setelah  melalui  tahap preprocessing ,  masih  ditemukan  duplikasi tweet .  Hal  ini disebabkan  karena  terdapat tweet yang  memiliki  isi  sama,  namun  tidak  terdeteksi duplikasi  sebelum preprocessing akibat  adanya  perbedaan  pada  bagian  spasi  dan simbol. Tweet dengan  isi  yang  sama  akan  dihapus  duplikasinya,  guna  menghindari redudansi  (pengulangan)  data tweet .  Selain  itu,  ditemukan  datum  yang  mengandung nilai NaN akibat pembersihan isi tweet pada saat preprocessing . Datum ini akan dihapus sebab nilai NaN tidak dapat digunakan dalam proses analisis. Jumlah tweet akhir yang akan digunakan untuk tahap analisis selanjutnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Jumlah tweet akhir Tahun 2020 2021 2022 TOTAL Banyaknya data 5.700 4.955 7.384 18.039

## 3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen atau opinion mining adalah salah satu bentuk dari pengaplikasian text mining yang  digunakan  untuk  mengetahui  opini  dari  sekumpulan  data  tekstual mengenai  peristiwa  atau  topik  tertentu.  Sentimen  dianalisis  menggunakan  pendekatan berbasis machine learning dengan  menggunakan  model Bidirectional  Encoder Representations  from  Transformers (BERT).  Berbeda  dengan  model  bahasa  lainnya, BERT  dibuat  sebagai pre-trained model  yang  sudah  di training secara deep bidirectional dari data teks yang tidak berlabel. Pada tahun 2018, Jacob Devlin pertama kali memperkenalkan BERT untuk Search Engine Optimization pada Google agar hasil pencarian  sesuai  dengan  konteks  yang  di  input  oleh  user . Hingga  kini,  model pre- trained BERT  sudah  tersedia  dalam  berbagai  bahasa  di  dunia,  termasuk  bahasa Indonesia.  IndoBERT  merupakan pre-trained model  bahasa  Indonesia  yang  dibangun berdasarkan BERT (Bryan Wilie dkk., 2020).
Setelah  melalui  tahap preprocessing ,  data tweet yang  sudah  bersih  akan  diambil sampel  secara random sebanyak  10%  setiap  tahunnya. Random sample ini  akan dilakukan pelabelan secara manual. Pengambilan sampel tweet sebanyak 10% bertujuan untuk  efisiensi  waktu  karena  total  data  yang  cukup  banyak,  serta  untuk  menghindari adanya inkonsistensi bila proses pelabelan manual dilakukan terhadap keseluruhan data. Ukuran random sample masing-masing tahun dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Ukuran random sample Tahun 2020 2021 2022 TOTAL Ukuran Random Sample 570 496 738 1.804
Sampel  yang  sudah  diberi  label  secara  manual  akan  dibagi  menjadi  3  jenis  data, yaitu  data training ,  data validation ,  dan  data testing .  Data training digunakan  untuk pengembangan  model,  data testing digunakan  untuk  menguji  dan  melihat  keakuratan model,  sedangkan  data validation digunakan  untuk  memvalidasi  kinerja  model  dan meminimalisir overfitting .  Pembagian  ketiga  data  ini  memakai  metode stratified ,  agar pembagian  sesuai  dengan  proporsi  label  sentimen  pada  data  tersebut.  Pembagian
menggunakan rasio 6:2:2. Rasio ini dipilih berdasarkan penelitian menggunakan BERT model  yang  dilakukan  oleh  Zhancheng  Ren  (2021).  Scikit  learn  merupakan library python yang sering digunakan untuk pembagian data. Tabel 5 menunjukkan pembagian data sampel yang telah dilabelkan manual.
Tabel 5. Pembagian data sample Data Training (60%) Data Validation (20%) Data Testing (20%) 1.082 361 361
Data  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  beberapa  skenario,  guna  memilih kombinasi learning rate dan batch size yang  optimal  untuk  membangun  model IndoBERT.
Pembagian  data  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  beberapa  skenario,  guna memilih kombinasi learning rate dan batch size yang optimal untuk membangun model IndoBERT. Hyperparameter yang direkomendasikan untuk mendapatkan performa yang optimal  adalah  menggunakan batch size 16  atau  32, learning rate sebesar  5e-5,  3e-5, 2e-5 dengan optimizer adam dengan epoch 2,3, dan 4 (Devlin, 2019). Namun, penelitian ini telah ditetapkan epoch sebanyak 5, sebab untuk melihat gambaran iterasi yang lebih luas. Skenario kombinasi learning rate dan batch size dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Skenario kombinasi learning rate dan batch size Skenario Learning Rate Batch Size Skenario 1 2e-5 16 Skenario 2 32 Skenario 3 3e-5 16 Skenario 4 32 Skenario 5 5e-5 16 Skenario 6 32
Hasil  pelabelan  akhir  menjadi  dasar  untuk  membentuk  tabel confusion matrix dalam  penghitungan  performa  nilai  akurasi, precision , recall ,  dan  f1 score . Learning rate dan batch size optimal  tersebut  akan  digunakan  dalam  model  IndoBERT,  untuk melakukan  analisis  sentimen  pada  seluruh  data  yang  tidak  berlabel,  secara  semi supervised learning .  Dimana,  10%  data  yang  sudah  berlabel  akan  digunakan  untuk melakukan pemodelan terhadap 50% data yang belum berlabel. Selanjutnya, 60% data yang  sudah  berlabel  (10%  data  berlabel  manual  ditambah  50%  data  berlabel  dari pemodelan) disebut sebagai pseudolabel digunakan untuk memodelkan 40% data yang belum berlabel.

## 4. Pemodelan Topik
Pemodelan topik berguna untuk menemukan gambaran makna dari dokumen secara semantik  berupa  topik-topik  yang  tersembunyi  pada  teks  berukuran  besar  dan menemukan informasi pada teks yang tidak berstruktur. Pada penelitian ini, dilakukan 2 tahap  pemodelan  topik.  Pertama,  mencari  nilai coherence yang  terbesar  untuk menentukan  jumlah  topik.  Kedua,  melakukan  pemodelan  topik  berdasarkan  jumlah topik yang terpilih.
Algoritma  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Latent  Dirichlet Allocation (LDA).  LDA  merupakan  metode  pemodelan  topik  yang  menerapkan distribusi Dirichlet untuk  menghasilkan  distribusi  topik  tiap  dokumen.  Kelebihan metode LDA adalah mampu mengidentifikasi topik pada data yang besar dengan tidak
perlu  bergantung  pada  pelabelan  secara  manual  atau  tidak  memerlukan  data  latih sebelumnya (Oman Somantri, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Sentimen
Dari  masing-masing  skenario  kombinasi learning rate dan batch size ,  dibuat confusion matrix guna menghitung performa nilai akurasi, precision , recall , dan f1 score . Skenario  yang  terbaik  adalah  skenario  yang  memiliki  akurasi  yang  tinggi.  Selain  itu, diperlukan  juga  nilai precision dan recall yang  tinggi  karena  dapat  menggambarkan True Positive dan True Negative yang tinggi.
Tabel 7. Performa skenario
Performa masing-masing skenario dapat dilihat pada Tabel 7 dimana skenario yang memiliki  nilai  accuracy, precision ,  dan recall yang  tertinggi  adalah  pada  Skenario  2. Learning curve dari Skenario 2 dapat dilihat pada Gambar 1 yang terlihat bahwa model sudah good fit sebab akurasi data training dan data validation sudah cukup tinggi, serta terbentuk garis yang mendekati.
Gambar 1. Learning curve data sampel
H yperparameter yang digunakan pada skenario 2 dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hyperparameter yang digunakan No.  Hyperparameter  Ukuran 1. Batch Size 32 2. Learning Rate 2e-5 3. Epoch 5 Skenario Data Training Accuracy Precision Recall F1 score Skenario 1 Testing 0,76 0,65 0,48 0,49 Validation 0,78 0,81 0,49 0,49 Skenario 2 Testing 0,75 0,60 0,53 0,56 Validation 0,80 0,71 0,55 0,60 Skenario 3 Testing 0,76 0,62 0,49 0,51 Validation 0,77 0,73 0,49 0,51 Skenario 4 Testing 0,73 0,59 0,53 0,51 Validation 0,72 0,75 0,51 0,48 Skenario 5 Testing 0,75 0,58 0,48 0,51 Validation 0,76 0,60 0,46 0,49 Skenario 6 Testing 0,76 0,61 0,47 0,50 Validation 0,79 0,78 0,48 0,51
Selanjutnya, dilakukan pemodelan IndoBERT dengan menggunakan
hyperparameter yang terpilih. Model ini diterapkan pada data yang tidak berlabel untuk mendapatkan hasil klasifikasi sentimen secara semi supervised learning . Dimana, 10% data  yang  sudah  berlabel  akan  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan  terhadap  50% data  yang  belum  berlabel.  Selanjutnya,  60%  data  yang  sudah  berlabel  (10%  data berlabel  manual  ditambah  50%  data  berlabel  dari  pemodelan)  disebut  sebagai pseudolabel digunakan  untuk  memodelkan  40%  data  yang  belum  berlabel.  Hasil evaluasi  metrik  terhadap  keseluruhan  data  dan  hasil  klasifikasi  sentiment  per  tahun dapat dilihat pada Tabel 9 dan 10.
Tabel 9. Hasil evaluasi metrik keseluruhan data
Tabel 10. Hasil klasifikasi sentimen per tahun
Sentimen Tahun TOTAL 2020 2021 2022 Positif 577 467 688 1.732 Netral 4.753 4.114 6.201 15.068 Negatif 370 374 495 1.239
Berdasarkan  visualisasi  persentase  hasil  klasifikasi  sentimen  keseluruhan  pada Gambar  2, tweet bersentimen  netral  memiliki  kemunculan  lebih  besar  dibandingkan tweet bersentimen  positif  dan  negatif.  Sentimen  netral  muncul  lebih  banyak  karena sebagian besar tweet mengenai data BPS membahas tentang kegiatan pengumpulan data BPS  dan  hasil  statistik  data  BPS.  Visualisasi  persentase  hasil  klasifikasi  sentimen  per tahun dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2. Persentase klasifikasi sentimen keseluruhan
Secara  umum,  tahun  2020  hingga  2022  memiliki  sentimen  netral  yang  lebih banyak dibandingkan sentimen positif dan negatif. Namun, ada hal yang menarik yaitu sentimen  negatif  pada  tahun  2021  lebih  tinggi  dibandingkan  sentimen  negatif  tahun 2020  dan  2022.  Tingginya  sentimen  negatif  pada  tahun  2021  dapat  dilihat  dari  374 tweet  bersentimen  negatif  pada  tahun  2021,  sebanyak  109  tweet  berkaitan  dengan pidato  kontroversial  dari  Presiden  Joko  Widodo  mengenai  tidak  adanya  impor  beras sejak 3 tahun. Pidato ini bertentangan dengan data BPS yang  menyatakan bahwa pada tahun  2019-2021  terdapat  impor  beras.  Perbedaan  ini  menimbulkan  sentimen  negatif dari masyarakat mengenai data BPS.
Pada  tahun  2020  memiliki  sentimen  netral  yang  lebih  banyak  dibandingkan sentimen positif dan negatif. Pada bulan Februari 2020 memiliki kenaikan jumlah tweet dibandingkan  bulan  lainnya  dan  sentimen  positif  lebih  banyak  muncul  dibandingkan sentimen negatif.
Skenario Data Training Accuracy Precision Recall F1 score Skenario 2 Testing 0,91 0,83 0,74 0,77 Validation 0,91 0,84 0,73 0,77
Gambar 3. Persentase klasifikasi sentimen per tahun
Dari  4.753  tweet  bersentimen  netral  pada  tahun  2020,  sebanyak  1.247  tweet membahas tentang kegiatan BPS yaitu Sensus Penduduk yang dilaksanakan pada bulan Februari 2020. Dari 577 tweet bersentimen positif pada tahun 2020, sebanyak 292 tweet juga  membahas  tentang  Sensus  Penduduk  pada  bulan  Februari  2020.  Tingginya sentimen  positif  menunjukkan  antusiasme  masyarakat  terhadap  kegiatan  pengumpulan data  BPS  melalui  SP2020.  Kemudian,  dari  370  tweet  bersentimen  negatif  pada  tahun 2020,  sebanyak  60  tweet  membahas  tentang  perilisan  data  BPS  pada  bulan  Mei  2020 yang terjadi penurunan pada banyak sektor akibat imbas dari pandemi COVID-19.
Pada  tahun  2021  memiliki  sentimen  netral  yang  lebih  banyak  dibandingkan sentimen  positif  dan  negatif.  Pada  bulan  Maret  2021  memiliki  kenaikan  jumlah tweet dibandingkan  bulan  lainnya,  lalu  sentimen  negatif  lebih  banyak  muncul  dibandingkan sentimen  positif.  Dari  4.114  tweet  bersentimen  netral  pada  tahun  2021,  sebanyak  721 tweet  berkaitan  dengan  kegiatan  BPS  yaitu  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional (SUSENAS)  yang  dilaksanakan  pada  bulan  Maret  2021.  Lalu,  dari  467    tweet bersentimen  positif  pada  tahun  2021,  sebanyak  78  tweet  membahas  tentang  ucapan kepada BPS terkait Hari Statistik Nasional pada tanggal 26 September setiap tahunnya. Kemudian,  dari  374  tweet  bersentimen  negatif  pada  tahun  2021,  sebanyak  109  tweet membahas tentang Presiden Joko Widodo yang pada bulan Maret 2021 menyampaikan pidato  berbeda  dengan  hasil  data  BPS.  Perbedaan  ini  menimbulkan  sentimen  negatif dari masyarakat mengenai data BPS.
Pada  tahun  2022  memiliki  sentimen  netral  yang  lebih  banyak  dibandingkan sentimen  positif  dan  negatif.  Kemunculan  sentimen  netral  tertinggi  terjadi  pada  bulan November,  sedangkan  kemunculan  sentimen  positif  tertinggi  terjadi  pada  bulan September. Dari 6.201 tweet bersentimen netral pada tahun 2022, sebanyak 1.252 tweet membahas  tentang  kegiatan  Registrasi  Sosial  Ekonomi  (Regsosek)  yang  dilaksanakan pada bulan November 2022. Lalu, dari 688 tweet bersentimen positif pada tahun 2022, sebanyak  89  tweet  membahas  tentang  ucapan  kepada  BPS  terkait  Hari  Statistik Nasional  pada  tanggal  26  September  setiap  tahunnya.  Kemudian,  dari  495  tweet bersentimen negatif pada tahun 2022, sebanyak 93 tweet membahas tentang pernyataan kontroversial  dari  salah  satu  media  nasional  yaitu  Kompas.  Pada  edisi  Senin  20  Juni 2022,  Kompas  mengabarkan  bahwa  berdasarkan  data  BPS  DKI  Jakarta,  angka kemiskinan di Jakarta per September 2021 mencapai 4,67 persen atau mendekati situasi 15 tahun lalu, yaitu pada tahun 2007. Sentimen negatif muncul karena ketidakpercayaan masyarakat (khususnya Warga DKI Jakarta) terhadap data BPS terkait hal ini.
2. Pemodelan Topik
A. Tahun 2020
Nilai coherence score tertinggi pada tahun 2020 pada jumlah topik 5 yaitu sebesar  0,4334.  Untuk  mengetahui  apakah  jumlah  topik  sudah  optimal,  maka digunakan  peta  jarak  intertopik  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dimana  topik
telah  menyebar  di  seluruh  kuadran  (tidak  memusat  di  satu  kuadran).  Selain  itu, tidak  ada  lingkaran  topik  yang  saling  beririsan/tumpang  tindih.  Maka,  dapat disimpulkan bahwa jumlah topik sudah optimal.
Gambar 4. Visualisasi jarak topik tahun 2020
Tabel  11  menyajikan  hasil  5  topik  beserta  bobot  angka  pada  tiap  kata. Bobot  kata  merupakan  nilai  probabilitas  dari  kata  dalam  dokumen.  Semakin tinggi angkanya, maka semakin tinggi kata tersebut mewakili sebuah topik yang didiskusikan.
Tabel 11. Hasil pemodelan topik tahun 2020 No. Kata Kunci Interpretasi 1. '0.062*"data"  +  0.054*"bps"  +  0.038*"miskin"  +  0.030*"duduk"  + 0.022*"statistik" + 0.020*"pusat" + 0.019*"indonesia" + 0.017*"badan" + 0.012*"kota" + 0.010*"kabupaten"' Indikator kemiskinan 2. '0.042*"data"  +  0.039*"bps"  +  0.009*"angka"  +  0.008*"miskin"  + 0.008*"beras"  +  0.007*"luas"  +  0.007*"orang"  +  0.007*"wisatawan"  + 0.007*"lapor" + 0.007*"ngisi"' Indikator kemiskinan 3. '0.106*"data"  +  0.073*"bps"  +  0.012*"cari"  +  0.011*"pakai"  + 0.007*"lapor"  +  0.007*"baca"  +  0.006*"tau"  +  0.006*"coba"  + 0.006*"perintah" + 0.006*"beda"' Indikator publikasi BPS 4. '0.051*"bps"  +  0.043*"data"  +  0.030*"indonesia"  +  0.021*"juta"  + 0.019*"statistik"  +  0.018*"pusat"  +  0.017*"badan"  +  0.017*"ekonomi" + 0.015*"dasar" + 0.014*"tumbuh"' Indikator ekonomi 5. '0.081*"data"  +  0.049*"sensus"  +  0.033*"duduk"  +  0.027*"isi"  + 0.027*" online "  +  0.027*"bps"  +  0.020*"kakak"  +  0.014*"min"  + 0.011*"keluarga" + 0.008*"lengkap"' Indikator sensus penduduk Pada  topik  1,  2,  dan  5,  indikator  kemiskinan  dan  indikator  sensus penduduk berada pada ragam data Statistik Sosial.  Indikator publikasi BPS pada topik 3, berada pada ragam data Metodologi dan Informasi Statistik (MIS).  Pada topik 4, indikator ekonomi berada pada ragam data Statistik Distribusi dan Jasa.

## B. Tahun 2021
Nilai coherence score tertinggi  tahun  2021  pada  jumlah  topik  4  yaitu sebesar  0,4289.  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  topik  telah  menyebar  di  seluruh kuadran (tidak memusat di satu kuadran). Selain itu, tidak ada lingkaran topik yang saling  beririsan/tumpang  tindih.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  topik sudah  optimal.  Tabel  12.  menyajikan  hasil  4  topik  beserta  bobot  angka  pada  tiap kata.  Bobot  kata  merupakan  nilai  probabilitas  dari  kata  dalam  dokumen.  Semakin tinggi  angkanya,  maka  semakin  tinggi  kata  tersebut  mewakili  sebuah  topik  yang didiskusikan.
Gambar 5. Visualisasi jarak topik tahun 2021
Pada topik 1, indikator kemiskinan berada pada ragam data Statistik Sosial. Sedangkan indikator ekonomi dan indikator impor pada topik 2 dan 4, berada pada ragam data Statistik Distribusi dan Jasa. Lalu pada topik 3, indikator publikasi BPS berada  pada  ragam  data  Metodologi  dan  Informasi  Statistik  (MIS).  Hasil pemodelan topik pada tahun 2021 menunjukkan bahwa ragam data Statistik Sosial merupakan topik yang paling sering dibicarakan pada tweet terkait data BPS.
Tabel 12. Hasil pemodelan topik tahun 2021 No. Kata Kunci Interpretasi 1. '0.067*"data"  +  0.052*"bps"  +  0.019*"statistik"  +  0.015*"duduk"  + 0.014*"miskin" + 0.013*"indonesia" +  0.012*"provinsi" + 0.011*"pusat" + 0.011*"badan" + 0.009*"kota"' Indikator kemiskinan 2. '0.047*"bps"  +  0.037*"data"  +  0.033*"indonesia"  +  0.030*"juta"  + 0.024*"pusat" + 0.024*"statistik" + 0.023*"badan" + 0.019*"ekonomi" + 0.016*"tumbuh" + 0.015*"dasar"' Indikator ekonomi 3. '0.091*"data"  +  0.069*"bps"  +  0.013*"cari"  +  0.010*"pakai"  + 0.010*"lapor"  +  0.008*"kasih"  +  0.007*"lihat"  +  0.006*"banget"  + 0.006*"kayak" + 0.005*"coba"' Indikator publikasi BPS 4. '0.045*"bps"  +  0.044*"data"  +  0.024*"impor"  +  0.023*"beras"  + 0.010*"aceh" + 0.008*"indonesia" + 0.007*"presiden" + 0.006*"bilang" + 0.005*"orang" + 0.005*"jokowi"' Indikator impor C. Tahun 2022
Nilai coherence score tertinggi  tahun  2022  pada  jumlah  topik  2  yaitu sebesar  0,4336.  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  topik  telah  menyebar  di  seluruh kuadran (tidak memusat di satu kuadran). Selain itu, tidak ada lingkaran topik yang saling  beririsan/tumpang  tindih.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  topik sudah  optimal.  Tabel  13.  menyajikan  hasil  2  topik  beserta  bobot  angka  pada  tiap kata.  Bobot  kata  merupakan  nilai  probabilitas  dari  kata  dalam  dokumen.  Semakin tinggi  angkanya,  maka  semakin  tinggi  kata  tersebut  mewakili  sebuah  topik  yang didiskusikan.
Tabel 13. Hasil pemodelan topik tahun 2022 No. Kata Kunci Interpretasi 1. '0.049*"bps"  +  0.047*"data"  +  0.021*"statistik"  +  0.021*"miskin"  + 0.020*"indonesia"  +  0.019*"pusat"  +  0.018*"badan"  +  0.012*"juta"  + 0.011*"dasar" + 0.011*"angka"' Indikator kemiskinan 2. '0.084*"data"  +  0.067*"bps"  +  0.009*"pakai"  +  0.007*"orang"  + 0.006*"cari"  +  0.006*"negara"  +  0.006*"baca"  +  0.005*"lihat"  + 0.005*"lu" + 0.005*"beras"' Indikator pertanian
Pada topik 1, indikator kemiskinan berada pada ragam data Statistik Sosial. Sedangkan  indikator  pertanian  pada  topik  2,  berada  pada  ragam  data  Statistik Produksi. Hasil pemodelan topik pada tahun 2022 menunjukkan bahwa ragam data Statistik Sosial merupakan topik yang paling sering dibicarakan pada tweet terkait data BPS.
Gambar 6. Visualisasi jarak topik tahun 2022

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  sentimen  menggunakan  model  IndoBERT  dengan hyperparameter terpilih yaitu learning rate sebesar  2e-5  dan batch size sebanyak  32,  menunjukkan  bahwa  gambaran respon  dan  opini  masyarakat  terkait  data  BPS  melalui  Twitter  selama  periode  2020-2022, mengandung  lebih  banyak  sentimen  netral  (83,5%)  dibandingkan  dengan  sentimen  positif (9,6%)  dan  negatif  (6,9%).  Sentimen  netral  muncul  lebih  banyak  karena  sebagian  besar tweet mengenai data BPS membahas tentang kegiatan pengumpulan data BPS dan hasil statistik data BPS. Dimana hal ini tergolong sentimen netral karena berupa informasi, bukan sentimen respon tertentu.  Hasil  analisis  sentimen  pada  paper  ini  memperoleh  akurasi  sebesar  91%, precision sebesar 83%, recall sebesar 74%, dan F1 score sebesar 77%.
Hasil  pemodelan  topik  pada  setiap  tahun  menghasilkan  jumlah  topik  yang  berbeda sesuai dengan nilai coherence tertinggi. Pada tahun 2020, jumlah topik yang dihasilkan adalah sebanyak 5 topik, dengan kemunculan topik tertinggi yaitu indikator kemiskinan dan indikator sensus penduduk yang berada pada ragam data Statistik Sosial. Pada tahun 2021, jumlah topik yang  dihasilkan  adalah  sebanyak  4  topik,  dengan  kemunculan  topik  tertinggi  yaitu  indikator kemiskinan berada pada ragam data Statistik Sosial.  Kemudian pada tahun 2022, jumlah topik yang  dihasilkan  adalah  sebanyak  2  topik,  dengan  kemunculan  topik  tertinggi  yaitu  indikator kemiskinan berada pada ragam data Statistik Sosial. Hal ini sejalan dengan data statistik Survei Kebutuhan  Data  2020-2022  yang  menyatakan  bahwa  ragam  data  Statistik  Sosial  merupakan ragam data yang paling banyak dibutuhkan, yaitu masing-masing sebesar 35,51%; 39,13%; dan 43,26% (Badan Pusat Statistik, 2020,2021,2022).

## SARAN
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mencari  metode  analisis  sentimen  dan  evaluasi topik  yang  lebih  baik,  agar  dapat  meningkatkan  hasil  analisis.  Kemudian,  penelitian  ini  dapat dikembangkan dengan menghubungkan hasil penelitian dengan data statistik Survei Kebutuhan Data  pada  bagian  Kepuasan  konsumen  data  BPS  berdasarkan  dimensi  kualitas.  Penelitian selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  penggunaan  emoji  sebagai  penguat  dalam  analisis sentimen.  Penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  membuat  dashboard  guna  visualisasi  analisis sentimen secara real time.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriansyah,  R.  (2020). Sentiment  Analysis  tentang  Badan  Pusat  Statistik  Berdasarkan  Media Online . Bachelor's thesis, Jakarta: Politeknik Statistika STIS.
Albalawi, R., Yeap, T., and Benyoucef, M. (2020) Using Topic Modeling Methods for Short-Text Data: A Comparative Analysis . Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 3, no. 42
Aliyah  Salsabila,  N.,  Ardhito  Winatmoko,  Y.,  Akbar  Septiandri,  A  dan  Jamal,  A.  (2018). " Colloquial  Indonesian  Lexicon ",  2018  International  Conference  on  Asian  Language Processing (IALP), pp. 226-229.
Devlin,  J.,  Chang,  M.  W.,  Lee,  K.,  &  Toutanova,  K.  (2019). BERT:  Pre-training  of  deep bidirectional  transformers  for  language  understanding .  NAACL  HLT  2019  -  2019 Conference  of  the  North  American  Chapter  of  the  Association  for  Computational Linguistics: Human Language Technologies  - Proceedings of the Conference, 1(Mlm), 4171–4186.
Li, Z., Fan, Y., Jiang, B., Lei, T. and Liu, W. (2019). A survey on sentiment analysis and opinion mining for social multimedia . Multimedia Tools and Applications, 78(6), pp.6939-6967.
Musyarof,  Z.  (2019).  “ Analisis  Text  Mining  terhadap  BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  di  Twitter Menggunakan  R ”  in  Seminar  Karya  Tulis  Ilmiah  BPS  Provinsi  Kalimantan  Selatan, Kalimantan Selatan.
Palen,  L.,  &  Vieweg,  S.  (2008). The  emergence  of  online  widescale  interaction  in  unexpected events:  Assistance,  alliance,  &  retreat .  Proceedings  of  the  ACM  Conference  on Computer Supported Cooperative Work, CSCW, 117-126. https://doi.org/10.1145/1460563.1460583
Putri,  C., Adiwijaya,  & Alfarabi,  S.  (2020). Analisis  Sentimen  Review  Film  Berbahasa Inggris Dengan  Pendekatan  Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers .  Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol. 6, No. 2, 181-193.
Ren, Z., Shen, Q., Diao, X., and Xu, H. (2021). “ A sentiment-aware deep learning approach for personality detection from text ”. Information Processing & Management, vol. 58, no. 3, Article ID 102532.
Sahria, Y.,  and  Fudholi,  D.H.  (2020).  " Analysis  of  Health  Research Topics  in  Indonesia  Using the  LDA  (Latent  Dirichlet  Allocation)  Topic  Modeling  Method ",  Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 336-344.
Shalvee,  &  Sambhav,  S.  (2020). Role  of  mass  media  and  communication  during  pandemic .
Internasional Journal of Creative Re search Thoughts, 8(5), 3786-1790
Somantri, O. and Dairoh, D. (2019) “ Analisis  Sentimen  Penilaian Tempat Tujuan Wisata  Kota Tegal Berbasis Text Mining ,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 191–196.
Wilie,  B.,  Vincentio,  K.,  Winata,  G.  I.,  Cahyawijaya,  S.,  Li,  X.,  Lim,  Z.  Y.,  Soleman,  S., Mahendra, R., Fung, P., Bahar, S., & Purwarianti, A. (2020). IndoNLU: Benchmark and Resources for Evaluating Indonesian Natural Language Understanding . Proceedings of the  1  st  Conference  of  the Asia-Pacific  Chapter  of  the Association  for  Computational Linguistic and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing.
Zanini, N., & Dhawan, V. (2015). Text Mining . An Introduction to theory and some applications.
Re search Matters, Re search gate.net, 38-44.
https://www.re search gate.net/publication/304140500_ Text _ Mining _An_introduction_to _theory_and_some_applications