## ANALISIS PERBANDINGAN SENTIMENT DAN PERBINCANGAN

## NETIZEN TERHADAP TWITTER PASCA PERGANTIAN NAMA
Fariz Herlando 1) , Achmad Rizal Dzikrillah* 2) , Farhan Nufairi 3) , Estu Sinduningrum 4) ,
Muchamad Sholeh 5)
1. Universitas Muhammadiyah Prof Dr.Hamka, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Prof Dr.Hamka, Indonesia
3. Universitas Muhammadiyah Prof Dr.Hamka, Indonesia
4. Universitas Muhammadiyah Prof Dr.Hamka, Indonesia
5. Universitas Muhammadiyah Prof Dr.Hamka, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Analisis Perbandingan , Media Sosial, Latent Dirichlet Allocation, Twitter.
Keywords: C omparative Analysis, Latent Dirichlet Allocation, Media Social, Twitter.

## Article history:
Received 3 December 2023 Revised 17 December 2023 Accepted 31 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4934
* Corresponding author. Achmad Rizal Dzikrillah E-mail address: ahmadrizaldzikrillah@uhamka.ac.id
Twitter adalah media sosial yang dimanfaatkan sebagai tempat penyebaran pandangan terhadap suatu topic . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil sentimentt  positive dan negative , serta mengetahui hasil topic pembahasan apa saja yang dibahas oleh para penggunanya. Desain pada penelitian ini mempunyai lima tahapan, tahapan yang pertama yaitu pengumpulan data, preprocessing data, analisis perbandingan, klasifikasi, dan kesimpulan. Data yang diambil berasal dari ulasan aplikasi Twitter itu sendiri pada Google Play Store sebanyak 2000 data. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Latent Dirichlet Allocation , menghasilkan topic - topic apa saja yang banyak dibahas oleh para penggunanya. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, menghasilkan bahwa akibat perubahan nama dan logo pada Twitter terjadi penurunan pada sentiment t positive yaitu dari 655 menjadi 596 sedangkan terjadi kenaikan pada sentiment negative dari 345 menjadi 404, dari hasil sentiment t yang didapatkan para pengguna cenderung kecewa akan perubahan yang dilakukan oleh pemilik Twitter itu sendiri, serta hasil pada metode Latent Dirichlet Allocation menunjukkan bahwa topic terbaik yang paling banyak dibicarakan para pengguna adalah topic ke-5, dibuktikan bahwa nilai topic coherency yang tertinggi bernilai 0.61 yang berisi kata-kata penyusunnya adalah "enggak", "sekarang", "dulu", "bisa", "kagak", "ini", "malah", "lagi",
" Twitter ", "sudah".

## ABSTRACT
Twitter is a social media that is used as a place to spread views on a certain topic. This study aims to find out the results of positive and nega- tive sentimentt, and to find out the results of what topics are discussed by its users. The design of this study has five stages, the first stage is data collection, data preprocessing, comparative analysis, classification, and conclusion. The data taken comes from reviews of the Twitter app itself on Google Play Store as many as 2000 data. The method used in this study is Latent Dirichlet Allocation, producing topics that are widely dis- cussed by its users. Seen from the results of the research that has been done, it shows that as a result of the name and logo change on Twitter there was a decrease in positive sentimentt from 655 to 596 while there was an increase in negative sentimentt from 345 to 404, from the senti- mentt results obtained the users tend to be disappointed with the changes made by the owner of Twitter itself, and the results of the Latent Dirichlet Allocation method show that the best topic that is often discussed by users is topic 5, proven that the highest topic coherency value is 0.61 which contains the words “enggak”, “sekarang”, “dulu”, “bisa”, “kagak”, “ini”, “malah”, “lagi”, “Twitter”, “sudah”.

## I. P ENDAHULUAN
AYORITAS masyarakat Indonesia memandang media sosial sebagai identitas pribadi dan juga sebuah kebutuhan, sehingga mereka tidak bisa melewatkan satu hari pun tanpa mengaksesnya. Faktanya, mereka hampir tidak dapat berfungsi tanpa perangkat dan ponsel selama hampir satu hari penuh [1]. Definisi media social menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah sebuah platform yang dapat digunakan untuk berbagi dan membuat konten, dan juga dapat ikut serta dalam jaringan sosial [2]. Menurut riset, Media sosial mana yang paling populer di kalangan masyarakat Indonesia  berdasarkan frekuensi penggunaan adalah YouTube , WhatsApp , Instagram , Facebook , dan Twitter [1]. Perubahan desain logo diperlukan untuk menyesuaikan dengan citra perusahaan yang baru, sebagaimana desain logo yang baik tidak hanya mewakili sebuah perusahaan, namun juga dapat membuat produk atau layanan mudah diingat oleh publik [3].Terdapat fakta baru terhadap aplikasi Twitter yaitu perubahan terhadap logo dan juga nama aplikasi. Menurut laporan situs resmi Sensor Tower (lembaga resmi yang berfokus pada penganalisaan pengguna aplikasi) perubahan nama dan logo mengakibatkan popularitas aplikasi Twitter turun empat tingkat, menjadi peringkat 36 disebabkan karena jumlah instalasinya menurun sebesar 8 persen secara keseluruhan, data tersebut didapat dari ilmuwan data dan algoritme yang diproses dan memperkaya triliunan titik data teragregasi yang disumbangkan kepada Sensor Tower itu sendiri [4].
Twitter adalah satu dari sekian banyak jejaring media sosial yang saat ini masyarakat gunakan sebagai tempat untuk membagikan pandangan mereka terhadap suatu topic . Twitter sendiri dapat diakses tanpa adanya batasan waktu dan lokasi sehingga pengguna dapat selalu menyampaikan opini mereka terkait suatu topic mulai dari peristiwa sehari-hari hingga insiden atau permasalahan yang serius, kapanpun dan dimanapun [5]. Sensor Tower merinci, penurunan tersebut terjadi di iOS dan Android, masing-masing turun 22 persen dan 18 persen. Berdasarkan latar belakang permasalahan diatas, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian sentiment mengenai "ANALISIS PERBANDINGAN SENTIMENT DAN PERBINCANGAN NETIZEN TERHADAP TWITTER PASCA PERGANTIAN NAMA". Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil sentiment positive dan juga negative , serta mengetahui hasil topic - topic pembahasan apa saja yang dibahas oleh para penggunanya dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation . Data yang diambil merupakan ulasan terhadap aplikasi
Twitter di Google Play Store sehingga peneliti tepat sasaran dalam pengambilan data. Twitter adalah situs jejaring sosial dan situs berita yang memungkinkan orang bertukar pesan singkat yang disebut tweet. Para pengguna Twitter dapat memposting pesan atau yang biasa disebut tweet pada media sosial Twitter dengan batas maksimal karakter sebanyak 280 karakter berlaku sejak Oktober 2018, batas karakter tersebut bertambah dari yang sebelumnya hanya 140 karakter. Tweet yang telah dibagikan akan secara otomatis bersifat publik dan dapat dilihat oleh semua orang, kecuali jika tweet tersebut dibuat pribadi sehingga hanya bisa dilihat oleh orang tertentu saja. Para pengguna Twitter juga dapat saling berinteraksi ataupun terlibat dengan akun orang lain, seperti memposting kembali tweet milik orang lain ( retweet ), menyukai tweet ( like ),menandai username seseorang ( mention ), atau membalas tweet ( reply ) [6]. Teknik analisis data yang sering digunakan untuk pengkategorian dokumen ke dalam topic - topic yang berbeda disebut pemodelan topic . Pemodelan topic bertujuan untuk mencari kategori atau tema yang ada dalam kumpulan dokumen dan mengetahui sebaran topic di setiap dokumen. Dengan pemodelan topic , kita dapat mengelompokkan dokumen atau teks ke dalam beberapa topic yang relevan dan mengambil informasi dari dokumen yang tidak terstruktur. Metode ini membantu proses pencarian informasi, membantu mengidentifikasi tren atau perkembangan dalam kumpulan dokumen, dan membantu mengekstraksi fitur  yang penting untuk proses klasifikasi atau pengelompokan [7].
LDA adalah suatu teknik untuk menemukan tiap-tiap topic dalam koleksi dokumen dan membandingkan bagaimana topic tersebut muncul [8]. Kelebihan metode LDA adalah kemampuan untuk mengidentifikasi beberapa topic yang muncul dari masing-masing pendapat di setiap kelas. Ini adalah kemampuan untuk mengekstrak topic yang tepat dari kumpulan data yang cukup besar [9]. LDA mampu menemukan hubungan struktural internal dalam dokumen, karena mampu bekerja pada level kata, dokumen, dan korpus, dan LDA dapat menangani masalah overfitting, karena menggunakan distribusi prior Dirichlet untuk topik dan kata [10], serta LDA dapat meringkas, mengklusterkan, dan menghubungkan dokumen berdasarkan topik-topik yang ada [11].
Metode ini dilakukan dengan cara membuat kamus  kata  opini  ( lexicon ) terlebih   dahulu, lalu kamus kata-kata tersebut diidentifikasi apakah kalimat mengandung  opini  atau  tidak [12]. Ilmu dasar pada Lexicon based adalah asumsi orientasi sentiment kontekstual merupakan total sentiment yang terkait dengan setiap kata atau frase.
Metode lexicon dapat digunakan untuk mengambil sentiment dengan menggabungkan pengetahuan leksikal dan klasifikasi teks [13]. Dalam sistem yang menggunakan metode berbasis lexicon , kamus memiliki peran penting. Kamus digunakan untuk normalisasi kalimat dan ekstraksi kata kunci [14].

## M

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini memiliki rancangan yang terdiri dari lima tahap: pengumpulan data, proses preprocessing , analisis perbandingan, klasifikasi pembagian Latent Dirichlet Allocation , dan hasil klasifikasi, alur penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1. Alur Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data yang diambil dalam penelitian ini berbentuk data  teks [15] ulasan Twitter pada aplikasi Google Play Store yang diambil dengan cara men crawling data dengan Google Collabs yang berbahasa program Python . Dengan bantuan library google_play_scraper maka peneliti dapat mengambil ulasan data dari Play Store itu sendiri, lalu peneliti mencari aplikasi Twitter tersebut dan mengambil sebanyak 2000 data,  tercatat pada tanggal  30 Juli perubahan dilakukan oleh karena itu peneliti melakukan undersampling atau pengurangan jumlah data pada kelas agar jumlah data menjadi sama rata [16] dan peneliti mengambil data sebanyak 1000 data sebelum perubahan dilakukan pada tanggal tersebut dan 1000 data lagi setelah perubahan dilakukan, alur dalam pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2. Pengumpulan Data

## B. Preprocessing
Setelah data diambil, maka selanjutnya dilakukan preprocessing guna  mempersiapkan dokumen yang sebelumnya tidak terstruktur rapih menjadi terstruktur [17]. Preprocessing terdiri dari 6 tahapan yaitu:
1. cleaning adalah proses pembersihan kata mention dan karakter khusus agar data bersih dari karakter yang tidak terpakai untuk penelitian [18].
2. case folding adalah proses mengubah bentuk huruf menjadi kecil [19] digunakan agar semua data berjenis font yang sama, dan juga dapat memudahkan dalam pencarian data karena teks tidak memiliki konsistensi huruf kapital [20].
3. tokenizing adalah proses mengubah  kalimat  menjadi  kata  tersendiri  yang memudahkan untuk proses klasifikasi LDA nantinya [21].
4. normalization adalah mengubah kata gaul menjadi kata formal [18] dengan menggunakan bantuan kamus Lexicon Based Learning guna membuat daftar kata atau frasa beserta informasi terkait, seperti sentimen atau kelas kebahasaan, yang dapat digunakan untuk menganalisis teks [13].
5. stopword adalah penghapusan kata yang tidak memiliki fungsi dalam kalimat [22], stopword berisi kata-kata umum yang sering muncul dalam suatu teks dan biasanya dianggap tidak membawa makna yang signifikan untuk pemahaman kontennya [23].
6. stemming adalah proses menghapus kata imbuhan dan menjadi kata dasar [18], proses ini menggunakan library sastrawi yang telah disesuaikan dengan kaidah bahasa Indonesia, sehingga hasil stemming juga akan mengikuti ketentuan yang terdapat dalam library sastrawi [24]. Setelah itu dilakukan tahap pelabelan sentiment dengan menggunakan data yang telah dibersihkan melalui tahap preprocessing data yang ada ditranslate terlebih dahulu menjadi Bahasa Inggris setelah itu peneliti menghitung skor guna mendapatkan hasil sebuah nilai compound yang mana setelah itu hasil compound tersebut diubah menjadi
2 sentiment yaitu positive dan negative [25] dengan kriteria hasil compound sebagai berikut >0 = positive , <0 = negative guna mengkategorikan data-data untuk proses analisis perbangingan selanjutnya.
Pengumpulan data Preprocessing Analisis perbandingan Klasifikasi LDA Kesimpulan Google Play Store "Twitter.com" Pengambilan data Format .csv

## C. Analisis Perbandingan
Setelah mengetahui bagaimana respon yang diberikan oleh netizen terhadap perubahan nama dan logo aplikasi Twitter yang dilakukan [26], maka peneliti mengelompokkan data berdasarkan waktu sentiment tersebut di tuliskan yaitu 1000 data sentiment sebelum perubahan dilakukan dan 1000 data setelah perubahan dilakukan,  peneliti melakukan komparasi maka data selanjutnya akan di analisis yang nanti akan menghasilkan pelabelan sentiment menjadi positive dan negative [25]. Pelabelan sentiment ini menggunakan modul vader lexicon , modul ini tidak memerlukan data training atau data yang telah dilabeli namun sudah tersedia dalam kamus lengkap dengan kepo- laritasan sentimennya, vader lexicon digunakan untuk proses sentiment analysis karena proses penentuan sentiment yang mudah bersumber dari dictionary yang tersedia sehingga bisa mendekati penilaian manusia [27]. Analisis sentiment juga disebut bidang studi yang berfokus pada penganalisaan pendapat, sentiment , pendapat,  penilaian, dan penilaian emosional pada entitas atribut yang dibahas dalam penelitian ini [28].
D. Klasifikasi LDA
Setelah data diindeks dengan beberapa cara, peneliti dapat menggunakan klasifikasi LDA pada data tersebut [29]. Prinsip dasar dari LDA adalah dokumen direpresentasikan  sebagai  gabungan topic - topic yang  belum  diketahui, dimana setiap topic terdiri  dari distribusi  banyak  kata [16]. Metode LDA terdapat beberapa langkah, mulai dari menentukan parameter yang menjadi batas data yang akan digunakan kemudian, dan parameter yang digunakan peneliti adalah random_state = 40, chunksize = 100, passes = 50, iterations = 50 dan memasukkan jumlah topic yang ingin dihasilkan, lalu parameter tersebut menghasilkan sebaran topic dalam bentuk kata dari dokumen yang telah diproses [29]. Setelah topic dihasilkan selanjutnya dilakukannya proses topic coherency yang mana Topic coherence merupakan satu set dari kata-kata yang dihasilkan pada topik model dengan dinilai berdasarkan tingkat koherensi atau dalam diinterpretasi oleh manusia dengan tingkat kemudahannya. Topic Coherence menilai dari suatu topik dengan mengukur tingkat kesamaan semantik antara kata-kata yang ada dalam topik. Pengkukuran ini dapat membantu dalam membedakan antara topik yang dapat diinterpretasi secara semantik dengan topik yang memiliki keterkaitan secara statistic [30]. Topic Coherence merupakan suatu ukuran yang akan digunakan untuk mengevaluasi Topic Modeling , dimana jika coherence score tinggi maka model yang dihasilkan lebih baik [31].
E. Kesimpulan
Data yang telah melewati analisis sehingga penulis bisa membuat kesimpulan yang diambil dari penelitian yang dilakukan. Penulis mencoba mencari bahan percobaan topic dan mencari nilai koherensi yang tinggi sehingga menghasilkan topic yang paling sering dibicarakan oleh para pengguna.  Keimpulan ini juga nanti akan memperlihatkan topic apa saja dan kata kata apa saja yang sering dikeluarkan oleh para pengguna.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data
Data yang digunakan merupakan ulasan pengguna Twitter pada aplikasi Google Play Store yang diambil dengan cara men crawling data dengan Google Collabs yang berbahasa program Python . Data yang didapat memuat nama pengguna, rating yang diberikan, tanggal penulisan ulasan, dan ulasan yang ditulis oleh pengguna. Dengan bantuan library google_play_scraper maka peneliti dapat dengan mudah mengambil ulasan data dari Play Store itu sendiri, lalu peneliti mencari aplikasi Twitter tersebut dan mengambil sebanyak 2000 data. Tercatat pada tanggal 30 Juli 2023 lalu Elon Musk selaku CEO (Chief Executive Officer ) X menerapkan perubahan atau Rebrand pada produk aplikasinya yang sebelumnya bernama Twitter dan berlogo burung menjadi bernama baru X dan berlogo huruf X saja dan oleh karena itu peneliti mengambil data sebantak 1000 data sebelum perubahan terjadi, dan 1000 data setelah perubahan terjadi, sampel pengumpulan data dapat dilihat pada Tabel I.

## T ABEL I H
ASIL PENGUMPULAN DATA Nama Ulasan Dwi Septiani semakin buruk, aplikasinya. aku login gk bisaÃ‚Â² bye X Aby Amdani Lebih banyak informasi yg menarik dan lagi viral di sini X terbaik

## B. Hasil Preprocessing Data
Data ulasan yang telah di ambil dari pengumpulan data diatas akan diteruskan untuk dilakukan proses prepro- cessing. Preprocessing adalah proses yang terdiri dari beberapa tahapan, seperti:
1. Cleaning Cleaning adalah proses pengolahan data yang digunakan untuk membersihkan teks data dari mention atau karakter khusus seperti “&”,”*”,”(”,”)”,”#”.”@”,”-“ dan lainnya, sampel penerapan cleaning dapat dilihat pada Tabel II.
2. Case Folding Case Folding adalah proses pengolahan data dimana data akan diubah menjadi huruf kecil semua ( lower case ), sampel penerapan case folding dapat dilihat pada Tabel III.
3. Tokenizing Tokenizing adalah proses pengolahan data dimana data akan diubah dari sebuah kalimat menjadi se- buah kata-kata, sampel penerapan tokenizing dapat dilihat pada Tabel IV.
4. Normalization Normalization adalah proses pengolahan data dimana data yang tergolong non-formal akan diubah menjadi formal, dengan bantuan kamus normalisasi colloquial-indonesian-lexicon, sampel penerapan normalization dapat dilihat pada Tabel V.
5. Stopword Stopword adalah proses pengolahan data dimana data akan di filter sesuai dengan yang ada di kamus corpus nltk, sampel penerapan stopword dapat dilihat pada Tabel VI.
T ABEL II

## CLEANING
Sebelum Sesudah semakin buruk, aplikasinya. aku login gk bisaÃ‚Â² bye X semakin buruk aplikasinya aku login gk bisa bye X
T ABEL IV

## TOKENIZING
Sebelum Sesudah semakin buruk aplikasinya aku login gk bisa bye x ['semakin', 'buruk', 'aplikasinya', 'aku', 'login', 'gk', 'bisa', 'bye', 'x'] T ABEL V NORMALIZATION Sebelum Sesudah ['semakin', 'buruk', 'aplikasinya', 'aku', 'login', 'gk', 'bisa', 'bye', 'x'] ['semakin', 'buruk', 'aplikasinya', 'aku', 'login', 'enggak', 'bisa', 'bye', 'kali'] T ABEL VI STOPWORD Sebelum Sesudah ['semakin', 'buruk', 'aplikasinya', 'aku', 'login', 'enggak', 'bisa', 'bye', 'kali'] ['buruk', 'aplikasinya', 'login', 'bye', 'kali']
T ABEL III CASE FOLDING Sebelum Sesudah semakin buruk ap- likasinya aku login gk bisa bye X semakin buruk aplikasinya aku login gk bisa bye x
6. Stemming Stemming adalah proses pengolahan data dimana data yang ada kata imbuhan maka kata tersebut akan dihapus, sampel penerapan stemming dapat dilihat pada Tabel VII.

## C. Analisis Perbandingan
Dari proses preprocessing data yang telah dilakukan, Langkah selanjutnya adalah proses labeling data yang mana data tersebut akan dijadikan 2 sentiment yang mana apabila data menghasilkan nilai >0 = positive , <0
= negative, hasil analisis yang dilakukan peneliti dapat dilihat pada Tabel VIII.

## D. Klasifikasi Latent Dirichlet Allocation
Setelah selesai dilakukannya proses preprocessing data, maka proses klasifikasi LDA dapat dilakukan:
1. Memuat paket, data, dan preprocessing data. Menggunakan dictionary dan library corpus yang diperlukan untuk Topic Modelling . Gensim menciptakan id unik untuk setiap kata dalam dokumen. Corpus yang dihasilkan seperti yang ditunjukkan adalah pemetaan dari (id_kata, frekuensi_kata). Sebagai contoh, (0,
1) di bawah pada keluaran tersebut mengimplikasikan, id kata 0 muncul sekali dalam dokumen pertama.
2. Peneliti memiliki semua yang diperlukan untuk melatih model LDA . Selain corpus dan dictionary , peneliti perlu menyediakan jumlah topic juga, dan beberapa trial error jumlah topic sudah dilakukan oleh peneliti dan menghasilkan tidak jauh dari semua hasil topic yang ada, dan peneliti mencoba melakukan trial error sebanyak 10 topic .
3. LDA adalah teknik tanpa pengawasan, yang berarti sebelum menjalankan model, kita tidak tahu berapa jumlah topic yang ada dalam corpus . Peneliti menggunakan alat visualisasi LDA yaitu LdaModel , untuk mencoba beberapa jumlah topic kemudian membandingkan hasilnya. Coherency topic adalah teknik utama yang bisa digunakan untuk memperkirakan jumlah topic . Penulis akan menggunakan metode c_v untuk melihat skor koherensi dari model LDA peneliti, koherensi skor yang optimal adalah skor koherensi yang bernilai paling tinggi diantara hasil percobaan yang lain.
E. Hasil Analisis
Dengan menerapkan metode LDA pada data,  menggunakan model coherency c_v dan parameter yang digunakan peneliti ( random_state = 40, chunksize = 100, passes = 50, iterations = 50). Menetapkan banyaknya
T ABEL VII

## STEMMING
Sebelum Sesudah ['buruk', 'aplikasinya', 'login', 'bye', 'kali'] ['buruk', 'aplikasi', 'login', 'bye', 'kali']
T ABEL VIII PERBANDINGAN SENTIMENT Sebelum Rebrand Sesudah Rebrand Positive 655 Positive 596 Negative 345 Negative 404
T ABEL IX

## SAMPEL
TOPIC COHERENCY Jumlah Topic Coherency Score 1 0.52 2 0.49 3 0.44 4 0.44 5 0.61 6 0.51 7 0.54 8 0.48 9 0.47 10 0.49
subjek yang ideal, dengan berpacu pada nilai topic coherence semakin tinggi nilai yang dihasilkan maka se- makin bagus modelnya. Peneliti melakukan trial error dengan jumlah topic sebanyak 10, sehingga didapatkan nilai topic coherence yang dapat bisa dilihat pada Tabel 9 . Dari hasil trial error yang telah peneliti ditemukan pada topic ke-5 lah yang menghasilkan nilai koherensi yang paling optimum dan setelah topic ke-5 koherensi skor yang dihasilkan selalu menurun dan tidak ada yang lebih optimum lagi dibanding topic ke-5, nilai koherensi dapat dilihat pada Tabel IX.
Dari Tabel X, dapat disimpulkan bahwa para pengguna dominan memberikan sentiment yang mengacu pada perbandingan terhadap aplikasi Twitter karena dilakukannya perubahan, dilihat dari hasil topic terbaik yang dihasilkan terdapat kata penyusunnya yaitu “sekarang”, dan “dulu”.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan, peneliti dapat menyimpulkan, Hasil sentiment menunjukkan bahwa akibat perubahan nama dan logo pada Twitter terjadi penurunan pada sentiment t positive yaitu dari 655 menjadi 596 sedangkan terjadi kenaikan pada sentiment negative dari 345 menjadi 404, dari hasil sentiment yang didapatkan para pengguna cenderung kecewa akan perubahan yang dilakukan akibat pemilik Twitter itu sendiri. Hasil pada metode Latent Dirichlet Allocation menunjukkan bahwa topic terbaik yang sering dibicarakan oleh para pengguna adalah topic ke-5, dibuktikan bahwa nilai topic coherency yang tertinggi bernilai 0.61 yang berisi kata-kata penyusunnya adalah "enggak", "sekarang", "dulu", "bisa", "kagak", "ini", "malah", "lagi", " Twitter ", "sudah".

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti mengucapkan puji syukur kepada Allah SWT, serta ucapan terimakasih kepada orang tua yang tak henti- hentinya memberikan doa dan semangat kepada saya. Terima kasih yang sebesar-besarnya saya sampaikan kepada Bapak Achmad Rizal Dzikrillah, S.T., M.TI., yang menjadi pembimbing selama penelitian ini, teman spesial Julia Lestari yang juga tak pernah lelah untuk selalu mendukung dan membantu saya selama penelitian ini dan seterusnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. R. I. Rezeki, Y. Restiviani, and R. Zahara, “Penggunaan Sosial Media Twitter dalam Komunikasi Organisasi (Studi Kasus Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dalam Penanganan Covid-19),” J. Islam. Law Stud. , vol. 4, no. 2, pp. 63–78, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.uin- antasari.ac.id/index.php/jils/
[2] A. S. Cahyono, Fikih Media Sosial Di Indonesia , vol. 5, no. 2. 2020. doi: 10.32923/asy.v5i2.1586.
[3] S. Everlin and Y. Erlyana, “Analisis Perubahan Desain Logo Gojek Tahun 2019,” DESKOMVIS J. Ilm. Desain Komun. Vis. Seni Rupa dan Media , vol. 1, no. 1, pp. 72–88, 2020, doi: 10.38010/dkv.v1i1.11.
[4] Sensor Tower, “Bersumber secara Bertanggung Jawab Data”, [Online]. Available: https://sensortower.com/responsibly-sourced-data
[5] L. A. Abdillah, Peranan Media Sosial Modern . 2022. [Online]. Available: www.bening-mediapublishing.com
[6] A. Karami, M. Lundy, F. Webb, and Y. K. Dwivedi, “Twitter and Research: A Systematic Literature Review through Text Mining,” IEEE Access ,
T ABEL X TOPIC TERBAIK Topic Jumlah Kemunculan Kata-Kata Penyusun 3 600 ["enggak","sekarang","d ulu","bisa","kagak","ini", "malah","lagi"," Twitter ", "sudah"] 5 242 ["yang","jadi","dan","kal i","logo","aplikasi"," Twit ter ","kenapa"] 1 132 ["tidak","saya","bisa","a kun","baru","daftar","no- mor","padahal","tapi"] 2 17 ["baik","dalam","ri- bet","ter- lalu","ketika","terse- but","akan","iklan","ki- rim"] 4 10 ["susah","amat","ketemu ","kurang","foto","menar ik","parah","informasi","
vol. 8, no. 1, pp. 67698–67717, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2983656.
[7] M. Rossetti, F. Stella, and M. Zanker, “Analyzing User Reviews in Tourism With Topic Models,” Inf. Technol. Tour. , vol. 16, no. 1, pp. 1–18, 2016, doi: 10.1007/s40558-015-0035-y.
[8] C. Naury, D. H. Fudholi, and A. F. Hidayatullah, “Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline Berita Online Berbahasa Indonesia Menggunakan LDA dan LSTM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 24–33, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2556.
[9] A. Alamsyah, W. Rizkika, D. D. A. Nugroho, F. Renaldi, and S. Saadah, “Dynamic Large Scale Data on Twitter Using Sentiment Analysis and Topic Modeling,” Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2018 , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/ICoICT.2018.8528776.
[10] BINUS University, “Latent Dirichlet Allocation (LDA).” https://socs.binus.ac.id/2018/11/29/latent-dirichlet-allocation-lda/
[11] A. I. Alfanzar, K. Khalid, and I. S. Rozas, “Topic Modelling Skripsi Menggunakan Metode Latent Diriclhet Allocation,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.30656/jsii.v7i1.2036.
[12] Y. Azhar, “Metode Lexicon-Learning Based Untuk Identifikasi Tweet Opini Berbahasa Indonesia,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 237–243, 2017.
[13] M. Taboada, J. Brooke, and K. Voll, “Lexicon-Based Methods for Sentiment Analysis,” Comput. Linguist. , vol. 37, no. 2, pp. 267–307, 2011, [Online]. Available: https://www.proquest.com/docview/896181231/C4F09CD9F4A6440APQ/13?accountid=13827
[14] F. M. Matulatuwa, E. Sediyono, and A. Iriani, “Text Mining dengan Metode Lexicon Based untuk Sentiment Analysis Pelayanan PT. Pos Indonesia Melalui Media Sosial Twitter,” J. Masy. Inform. Indones. , vol. 2, no. 3, pp. 1–13, 2017.
[15] A. L. D. tavares Duarte and Eddy Nurraharjo, “Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Tweet Terkait Naiknya Kasus Omicron Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.36595/jire.v6i1.779.
[16] N. L. P. M. Putu, Ahmad Zuli Amrullah, and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 123–131, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[17] D. R. Aditya, E. Supriyati, and T. Listyorini, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Rokok Elektrik (Vape) Di Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 43–50, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i1.2145.
[18] D. R. Kusuma, S. Syofian, and L. N. Afifa, “Analisis Sentimen Tanggapan Pelanggan Indihome di Platform Sosial Media Facebook dan Twitter Menggunakan Support Vector Mesin dan Pendekatan Klasifikasi Naïve Bayes,” vol. XIII, no. 1, pp. 124–133, 2023.
[19] L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Tekstual di Google Play Store,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 154–161, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[20] Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis Sentimen Aplikasi Tiktok Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 176–184, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
[21] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[22] F. Novianti, K. Rizky, and N. Wardani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Traveloka Selama Rapid Test Antigen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 8, no. 3, pp. 922–933, 2023.
[23] Ananda Kusumawardana, “Stopwords Bahasa Indonesia Karya Ananda Kusumawardana,” Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta , 2020. https://www.ukdw.ac.id/stopwords-bahasa-indonesia-karya-ananda-kusumawardana/
[24] R. Maulana, A. Voutama, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store menggunakan Algoritma NBC,” J. Teknol. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 42–48, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.609.
[25] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[26] F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,” Indones. Heal. Inf. Manag. J. , vol. 8, no. 2, pp. 100–109, 2020, [Online]. Available: https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/INO/article/view/223/175
[27] J. Garay, R. Yap, and M. J. Sabellano, “An Analysis on The Insights of The Anti-vaccine Movement From Social Media Posts Using K-means Clustering Algorithm and Vader Sentiment Analyzer,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 482, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1757- 899X/482/1/012043.
[28] S. Kurniawan, W. Gata, D. A. Puspitawati, N. -, M. Tabrani, and K. Novel, “Perbandingan Metode Klasifikasi Analisis Sentimen Tokoh Politik Pada Komentar Media Berita Online,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 176–183, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.935.
[29] A. Rahmawati, N. L. Nikmah, R. D. A. Perwira, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Topik Konten Channel YouTube K-pop Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation,” Teknol. J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 16–25, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i1.2155.
[30] K. B. Putra and R. P. Kusumawardani, “Analisis Topik Informasi Publik Media Sosial di Surabaya Menggunakan Pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA),” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, pp. 4–9, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23205.
[31] Alyssa Wisdom, “Topic Modeling,” 2017 . https://medium.com/square-corner-blog/topic-modeling-optimizing-for-human-interpretability- 48a81f6ce0ed