## Sentimen Analisis Opini Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE pada Media Sosial Twitter
Catur Rahmawati, Pristi Sukmasetya *
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 caturrhm@gmail.com, 2,* pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Submitted 05-10-2022; Accepted 25-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Kominfo  merupakan  badan  pemerintahan  negara  di  bidang  komunikasi  dan  informasi.  Beberapa  waktu  yang  lalu  Kominfo mengeluarkan sebuah kebijakan yakni pemblokiran situs yang tidak mendaftarkan diri sebagai PSE. Kebijakan tersebut menjadi topik hangat di media sosial terutama twitter. Berbagai opini diungkapkan masyarakat terkait kebijakan pemblokiran tersebut. Oleh sebab itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  opini  masyarakat  terutama  di  Twitter  untuk  dilakukan  sentiment  analisis. Tujuannya agar dapat mengklasifikasikan tanggapan masyarakat menjadi opini positif, negatif dan netral dengan menggunakan InSet Lexicon. Selain itu, dari klasifikasi tersebut akan melakukan bandingan terhadap beberapa metode klasifikasi yakni Decision Tree, KNN, Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression dan SVM. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa sebanyak 1234 tweet yang telah dilakukan pre-prosesing cenderung bermakna negatif dengan presentase sebesar 82.82%. sedangkan tweet positif bernilai 10.53% dan tweet netral sebesar 6.65%. Serta metode yang bernilai akurasi tinggi pada penelitian ini adalah metode KNN dan Random Forest dengan akurasi 85.8%.
Kata Kunci: Sentimen Analisis; Metode Klasifikasi; KNN; Random Forest; Twitter

## Abstract
Kominfo is a state government agency in the field of communication and information. Some time ago Kominfo issued a policy, namely the blocking of sites that do not register themselves as PSE. This policy has become a hot topic on social media, especially  Twitter. Therefore, this research was conducted by collecting public opinion, especially on Twitter for sentiment analysis. The goal is to be able to classify public responses into positive, negative and neutral opinions using the InSet Lexicon. In addition, the classification will compare several classification methods, namely Decision Tree, KNN, Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression and SVM. The results of this study stated that as many as 1234 tweets that had been pre-processed tended to be negative with a percentage of 82.82%. while positive tweets are worth 10.53% and neutral tweets are 6.65%. The method with high accuracy value in this study is the KNN and Random Forest methods with an accuracy of 85.8%.
Keywords : Sentiment Analysis; Classification Method; KNN; Random Forest; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial menjadi salah satu sarana masyarakat untuk saling berkomunikasi [1]. Masyarakat menjadi semakin mudah mendapatkan informasi dan mengeluarkan pendapat melalui media sosial.[2]. Twitter menjadi media sosial yang banyak digemari masyarakat karena kemudahan penggunaannnya  [3], [4]. Dengan dibatasinya 280 karakter untuk setiap tweet membuat twitter termasuk ke dalam microblogging [5]. Tweet adalah ungkapan pendapat atau tanggapan terhadap suatu kejadian yang dapat diolah serta dianalisa.[6], [7].
Kominfo merupakan badan pemerintahan negara yang berfokus pada bidang komunikasi dan informasi. Terdapat sebuah  kebijakan  kominfo  yang  menjadi  perbincangan  hangat  oleh  masyarakat.  Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah Nomor 71 tahun 2019 bahwa setiap Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) wajib melakukan pendaftaran. Tujuannya agar  data-data  pengguna  selalu  terjaga  dan  dapat  dipertanggungjawabkan  penggunaannya.  Namun  disisi  lain,  apabila tidak mengajukan pendaftaran sebagai PSE maka akan terancam untuk diblokir oleh Kominfo. Seperti salah satu platform yang  bergerak  dibidang  keuangan  antar  negara  yaitu  paypal.  Pada  Sabtu  30  Juli  2022,  paypal  telah  diblokir.  Dengan diblokirnya paypal maka masyarakat tidak dapat mengakses platform tersebut. Ditambah lagi masih banyaknya tabungan masyarakat  didalamnya.  Kominfo  sempat  membuka  kembali  akses  paypal  dengan  tujuan  agar  masyarakat  dapat memindahkan  tabungannya  dari  paypal.  Meskipun  demikian  masyarakat  sudah  terlanjur  geram  melihat  kebijakan- kebijakan yang  telah  diberlakukan dan  terkesan  terlalu gegabah  sehingga  menuai  banyaknya komentar  melalui tweet- tweet mereka.
Dari tweet tersebut dapat dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen melakukan pengumpulan dan pengolahan data yang bertujun untuk mendapatkan insight baru.[8]. Pada penerapannya, analisis sentiment mengkategorikan pendapat berdasarkan  nilai  polaritasnya  [9].  Nilai    polaritas  yang  telah  diperoleh  dapat  digunakan  untuk  menentukan  pendapat tersebut termasuk kedalam sentimen positif, negatif atau bahkan netral [5]. Sehingga dari kategori tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan keputusan [2].
Pada penelitian yang dilakukan oleh  Sitio mengenai analisa sentimen terhadap komentar  masyarakat mengenai COVID 19 dengan mengambil data menggunakan Twitter API dengan kata kunci #coronavirus dan #covid19. Tujuannya untuk menganalisa perasaan masing-masing pengguna serta mengklasifikasikannya ke dalam komentar positif, negatif dan netral. Proses yang dilakukan berawal dari pre-processing meliputi pembersihan data, reduksi data, integrasi data dan proses  konversi  data.  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  pada  komentar  positif  memiliki  polatitas  sebesar  33.68%, komentar negatif memiliki polaritas sebesar 7.36% dan komentar netral sebesar 58.94% [10].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Fath  dan  kawan  kawan  melakukan  sentiment  analisis  terhadap  kebijakan sekolah  full  day  yang  diambil  dari  facebook  Kemendikbud  RI.  Sentimen  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi Naïve Bayes . Selain menggunakan metode Naïve Bayes penelitian ini menggunakan Tri-gram dan Quad-gram karakter untuk training model. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah simulator aplikasi sentimen analisis menggunakan PHP Programming Language dan Mysql database yang telah diuji cobakan kepada 10 data test dengan memperlihatkan bahwa  pengguna  facebook  memberikan  tanggapan  negatif  lebih  banyak  dibandingkan  tanggapan  yang  netral  ataupun positif. [11]
Putri  dan  kawan-kawan  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  pada twitter menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes . Data berasal dari twitter dan memperoleh data tweet sebanyak 1546 dengan hasil klasifikasi komentar negative sebanyak 758 tweet, komentar positif sebanyak 95 tweet dan komentar netral sebanyak 693 tweet serta memiliki nilai akurasi sebesar 80% [1]. Fanissa dan Kawan-kawan telah melakukan sentiment terhadap pariwisata  di  Kota Malang  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes serta  menggunakan Query  Expansion Ranking sebagai seleksi fiturnya. Dapat diketahui terdapat 2 kategori tanggapan yaitu positif dan negatif. Metode Query Expansion  Ranking merupakan  metode  untuk  mempersingkat  suatu  komputasi  tanpa  mengurangi  kualitas  sentiment analisis. Hasil tertinggi diperoleh sebesar 86.6% pada seleksi fitur ke 75% dengan penggunaan metode Query Expansion Ranking dan Naïve Bayes .[12]
Giovani  dan  kawan-kawan  telah  melakukan  penelitian  terhadap  komentar  aplikasi  Ruang  Guru  di  twitter menggunakan  algoritma  klasifikasi  dengan  data  twitter  yang  diambil  sebanyak  513 tweet. Penelitian  ini  melakukan perbandingan  antara  metode  klasifikasi  yang  menggunakan feature  selection dan  tanpa feature  selection serta perbandingan AUC dari masing-masing metode. Penggunaan metode SVM pada feature selection terlihat lebih optimal dengan ditandai dengan nilai akurasi 78.55% dan nilai AUC sebesar 0.853.[3]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Koto  dan  Rahmningtyas  terhadap InSet  Lexicon sebagai  evaluasi  pada  analisis sentimen  Indonesia  dengan  melakukan  pengumpulan  data  dan  pembobotan  secara  manual  dan  bertambah  sesuai penambahan stemming dan kata sinonim. Kamus InSet Lexicon yang berhasil dikumpulkan sebanyak 3.609 kata positif dan  6.609  kata  negatif  dengan  masing-masing  kata  memiliki  nilai  diantara  -5  sampai  +5.  Hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan  bahwa  dibandingkan  dengan  metode  lainnya, InSet  Lexicon menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  yakni sebebsar 65.78% [13].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  dalam  penelitian  ini  mencoba  mengulik  bagaimana  sentimen  analisis tanggapan masyarakat terhadap kebijakan yang telah diberlakukan oleh kominfo. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk melakukan sentimen analisis dengan mengklasifikasikan tanggapan masyarakat menggunakan data yang diperoleh dari twitter.  Penelitian  ini  akan  berfokus  kepada  pengelompokan  tweet  dengan  menggunakan InSet Lexicon serta  analisis terhadap tanggapan masyarakat dengan hasil dari penelitian ini nantinya berupa visualisasi wordcloud dari opini positif, negatif, dan netral serta akan disajikan perbandingan nilai akurasi beberapa metode klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian kali ini menggunakan 5 tahapan sentimen analisis. Tahapan tersebut meliputi pengumpulan data, pre- processing ,  ekstraksi  fitur/pembobotan, labeling serta  pengujian  dengan  menggunakan  beberapa  metode  klasifikasi. Tahapan sentimen analisis pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan metode crawling data. Crawling data merupakan tahap dimana mengambil data melalui media sosial salah satunya twitter [14]. Crawling data menggunakan API twitter token, access token secret, consumer secret dan consumer key . Data yang telah dikumpulkan nantinya akan disimpan dalam format csv.

## 2.2 Pre-processing
Tahap pre-processing melakukan pemilahan serta pembuangan kata yang tidak digunakan sehingga menghasilkan kata kata yang lebih ringkas [4]. Pre-processing pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan seperti casefolding, cleaning, normalize,  tokenize,  stopword, penghapusan  tweet  duplikat ,  stemming dan handling  missing  value. Penelitian  dimulai dengan mengubah  huruf besar atau kapital menjadi huruf kecil disebut dengan case folding [15]. Setelah kalimat telah menjadi lowercase maka  dilakukan  pembersihan  karakter  tidak  digunakan  seperti  tanda  baca,  angka,  url,  hastag  dan karakter lainnya yang disebut juga cleaning [16].Penelitian ini juga menghapus tweet yang dihasilkan oleh akun berita.
Tweet yang dihasilkan dari akun berita bukanlah suatu opini masyarakat.  Sehingga tersisa kalimat dirasa sudah cukup bersih. Namun masih terdapat beberapa kata yang tidak bermakna dikarenakan penulisan yang tidak baku. Oleh karena itu dilakukan nomalize atau mengubah kata yang disingkat, huruf berlebihan serta pembenaran kata typo  [17]. Kalimat tadi  nantinya  akan di- tokenize atau  dipisah  berdasarkan  spasinya  [18].  Kalimat  yang  telah  di- tokenize akan  dilakukan stopword untuk menghapus kata redundan seperti kata penghubung serta kata-kata yang sudah ditentukan di kamus yang telah  dibuat.  Selanjutnya  akan  di  lakukan  penghapusan tweet yang  sama  atau  duplikat.  Selanjutnya  akan  dilakukan stemming.  Stemming merupakan  pengubahan  suatu  kata  menjadi  bentuk  kata  dasar  [5].  Pada  penelitian  ini,  data yang telah diolah sedemikian rupa serta disimpan menjadi dataset baru dengan format csv. Dataset yang baru selanjutnya akan dilakukan handling missing value untuk menghindari data yang kosong.

## 2.3 Labeling
Tahap labeling merupakan tahap untuk memberikan label pada tweet. Penelitian ini menggunakan 3 label yaitu positif, negatif dan netral. Sehingga setelah diberikan label kita dapat melakukan analisa terhadap tweet yang telah dikelompokan berdasarkan  label.  Penentuan  label  pada  penelitian  ini  menggunakan  kamus InSet  Lexicon untuk  memaksimalkan hasilnya.  Kamus InSet  Lexicon disusun  secara  manual  pada  setiap  kata  dan  tingkatan  serta  melakukan  penambahan stemming dan  himpunan  sinonim  [13].  Pelabelan  dilakukan  berdasarkan  kalimat  positif  yang  bermakna  persetujuan, sedangkan kalimat negatif bermakna penolakan. Namun untuk kalimat yang tidak memiliki kategori kalimat positif atau negatif akan dikategorikan ke dalam kalimat netral.

## 2.4 Ekstraksi Fitur/Pembobotan
Ekstrasi fitur menggunakan pembobotan dengan metode TF-IDF. TF atau kepanjangan dari Term Frequency merupakan banyaknya kata yang muncul pada suatu dokumen. Sedangkan IDF kepanjangan dari Inverse Document Frequency yang bertujuan untuk menemukan nilai suatu kata dalam sebuah dokumen pada setiap kategori serta mencari kata yang mirip dengan kategori yang tersedia. [19]

## 2.5 Pengujian Klasifikasi
Pengujian  dengan  beberapa  metode  klasifikasi  sebagai  pembanding  antar  metode  agar  dapat  diketahui  nilai  akurasi penelitian ini. Metode-metode yang digunakan Decision Tree, KNN, Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression dan  SVM.  Mengacu  pada  penelitian  Azis  dan  kawan-kawan  bahwa  setiap  metode  yang  digunakan  memiliki keunggulannya berdasarkan pengolahan objek dataset [20].  Penelitian tersebut menggunakan dataset berupa multiclass gambar busur panah dengan hasil bahwa metode SVM memiliki performa yang lebih baik. Sehingga pada penelitian ini tertarik membandingkan beberapa metode klasifikasi namun menggunakan dataset berupa text.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  penelitian  ini  meliputi  pengumpulan  data, pre-processing , labeling ,  ekstrasi  ciri/pembobotan  serta  pengujian metode klasifikasi. Sesuai dari penjelasan metode penelitian sebelumnya maka pada tahap ini akan membahas hasil dari setiap tahapan.

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset berhasil didapatkan dari crawling data menggunakan API Twitter sebanyak 2000 record dengan 3 kolom yaitu waktu, tweet dan username dengan periode dari tanggal 1 Agustus sampai 7 Agustus 2022 . Dataset diambil menggunakan Bahasa Indonesia dengan kata kunci “kominfo blokir”. Contoh dataset yang telah diperoleh dapat dilihat pada gambar 2.

## 3.2 Pre-Processing
Pada pre-processing memiliki  beberapa  tahapan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  yakni casefolding,  cleaning, normalize, tokenize, stopword, penghapusan tweet duplikat, stemming dan handling missing value. Tahap pre-processing untuk menghilangkan gangguan atau noise yang dapat berpengaruh kepada tahap selanjutnya.

## 3.2.1 Case Folding
Case folding membuat huruf kapital menjadi huruf kecil atau lowercase . Tahap ini dapat dilihat pada table 1 yang berisi mengenai perbandingan tweet sesudah dan sebelum diterapkan case folding dengan dataset yang diambil secara acak. Perbandingan antara tweet yang belum dan telah dilakukan case folding dapat dilihat pada T abel 1.
Tabel 1. Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Case Folding
Sebelum Sesudah
b'@aceL8  Sepertinya  itu  upaya  terbaik  dr  @kemkominfo krn klo paypal dan yahoo diijinkan tanpa daftar, yg diblokir bakal  protes.  Kalo  dipaksa  blokir  banyak  rakyat  yg  susah trmasuk saya yg pake paypal. \\nKlo kominfo tegas itu ttp dblokir, tp rakyat susah. Jalan trbaik yg usaha biar trdaftar.'
b'@acel8 sepertinya itu upaya terbaik dr @kemkominfo krn  klo  paypal  dan  yahoo  diijinkan  tanpa  daftar,  yg diblokir bakal protes. kalo dipaksa blokir banyak rakyat yg susah trmasuk saya yg pake paypal.  \\nklo kominfo tegas  itu  ttp  dblokir,  tp  rakyat  susah.  jalan  trbaik  yg usaha biar trdaftar.'
b'OTW 7K TANDA TANGAN!!!\\nSAATNYA BILANG CUKUP  UNTUK  PENINDASAN  KOMINFO!!\\nReddit boleh  diblokir,  tpi  yg  lain  JANGAN!!  \\n\\nGUGAT KOMINFO  STOP  MAIN  BLOKIR  TIDAK  JELAS!  - Tandatangani Petisi! https://t.co/72HwOj8fyz lewat
@ChangeOrg_ID\\n\\n#BlokirGakPakeMikir
\\n#BlokirKominfo'
b'otw 7k tanda tangan!!!\\nsaatnya bilang cukup untuk penindasan kominfo!!\\nreddit boleh diblokir, tpi yg lain jangan!!  \\n\\ngugat  kominfo  stop  main  blokir  tidak jelas!  -  tandatangani  petisi!  https://t.co/72hwoj8fyz lewat @changeorg_id\\n\\n#blokirgakpakemikir
\\n#blokirkominfo'
3.2.2 Cleaning
Cleaning pada penelitian ini mencoba menghilangkan karakter yang tidak digunakan  seperti \\n, spasi ganda, mention, menghapus link, menghapus hastag, menghapus re-tweet, menghapus tanda baca serta angka yang tidak digunakan pada tahap selanjutnya. Pembersihan terhadap akun berita juga dilaksanakan pada tahap ini. Dataset yang semula sebanyak 2000 tweet setelah dilakukan penghapusan menjadi sebnayak 1237 tweet. Perbandingan antara tweet yang belum dan telah dilakukan cleaning dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Cleaning
Sebelum Sesudah b'gugat kominfo stop main blokir tidak jelas! - tandatangani petisi! https://t.co/djzicpphop' gugat kominfo stop main blokir tidak jelas tandatangani petisi
b'@acel8 sepertinya itu upaya terbaik dr @kemkominfo krn klo  paypal  dan  yahoo  diijinkan  tanpa  daftar,  yg  diblokir bakal  protes.  kalo  dipaksa  blokir  banyak  rakyat  yg  susah trmasuk saya yg pake paypal.  \\nklo kominfo tegas itu ttp dblokir, tp rakyat susah. jalan trbaik yg usaha biar trdaftar.'
sepertinya itu upaya terbaik dr krn klo paypal dan yahoo diijinkan  tanpa  daftar  yg  diblokir  bakal  protes  kalo dipaksa blokir banyak rakyat yg susah trmasuk saya yg pake paypal klo kominfo tegas itu ttp dblokir tp rakyat susah jalan trbaik yg usaha biar trdaftar
b'otw  7k  tanda  tangan!!!\\nsaatnya  bilang  cukup  untuk penindasan  kominfo!!\\nreddit  boleh  diblokir,  tpi  yg  lain jangan!! \\n\\ngugat kominfo stop main blokir tidak jelas! - tandatangani petisi! https://t.co/72hwoj8fyz lewat @changeorg_id\\n\\n#blokirgakpakemikir
\\n#blokirkominfo' otw  k  tanda  tangan  saatnya  bilang  cukup  untuk penindasan  kominfo  reddit  boleh  diblokir  tpi  yg  lain jangan  gugat  kominfo  stop  main  blokir  tidak  jelas tandatangani petisi lewat

## 3.2.3 Normalize
Normalize pada penelitian ini untuk memperbaiki huruf yang ganda pada suatu kalimat serta memperbaiki kalimat yang salah ketik. Tujuannya agar kata bisa dikenali dan dideteksi makna dari kata kata tersebut. Perbandingan antara tweet yang sudah dilakukan Normalize dan sebelum dilakukan Normalize dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Normalize
Sebelum Sesudah
wkwkwkwk parahhh sih kan yaaa blokir ajaa sosmed wahai pak  kominfo  f  f  a  a  f  f  a  a  semuaaa  paling  merasa  yg  di bicara kan f f a a f f a a wkwkwkwk parah sih kan apa blokir aja sosmed wahai pjak  kominfo  ya  ya  ya  ya  ya  ya  ya  ya  semua  paling merasa ya di biasa akan ya ya ya ya ya ya ya y
Data setelah di- normalize data dapat di- tokenize atau dipisahkan berdasarkan spasinya. Tujuan dilakukan pemisahan ini untuk memudahkan tahap selanjutnya. Perbandingan antara tweet yang sudah dilakukan Tokenize dan sebelum dilakukan Tokenize dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Tokenize
Sebelum Sesudah wkwkwkwk parah sih kan apa blokir aja sosmed wahai pjak kominfo ya ya ya ya ya ya ya ya semua paling merasa ya di biasa akan ya ya ya ya ya ya ya y ['wkwkwkwk', 'parah', 'kasih', 'akan', 'apa', 'blokir', 'aja', 'sosmed', 'wahai', 'pjak', 'kominfo', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'semua', 'paling', 'mereka', 'ya', 'di', 'biasa', 'akan', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya']

## 3.2.5 Stopword
Stopword merupakan  tahap  dimana  menghapuskan  kata  yang  tidak  bermakna  berdasarkan  kamus stopword dalam  2 bahasa yaitu Indonesia dan Inggris serta mengambil dari kamus yang dibuat secara manual disesuaikan terhadap keadaan dataset. Perbandingan antara tweet yang sudah dilakukan Stopword dan sebelum dilakukan Stopword dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Stopword Sebelum Sesudah ['wkwkwkwk',  'parah',  'kasih',  'akan',  'apa',  'blokir',  'aja', 'sosmed',  'wahai',  'pjak',  'kominfo',  'ya',  'ya',  'ya',  'ya',  'ya', 'ya',  'ya',  'ya',  'semua',  'paling',  'mereka',  'ya',  'di',  'biasa', 'akan', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya', 'ya'] ['parah', 'kasih', 'blokir', 'sosmed', 'kominfo']

## 3.2.6 Penghapusan tweet duplikat
Tahap ini melakukan penghapusan terhadap tweet yang sudah bersih sehingga menghasilkan tweet yang sama. Tujuannya untuk menghindari dataset yang sama dan selalu muncul. Data yang berjumlah 1237 tweet menjadi 1235 tweet.

## 3.2.7 Stemming
Stemming pada penelitian ini mencoba untuk mengubah suatu kata menjadi kata dasar dengan menghilangkan imbuhan di awal dan akhir kata. Sebelumnya data dilakukan tokenize sekali lagi yang dilanjut dengan proses stemming. Dataset sebanyak 1235 di -stemming dengan hasil perbandingan seperti pada T abel 6 .
Tabel 6 . Perbandingan Tweet Sebelum dan Sesudah Dilakukan Steaming
Sebelum Sesudah
menteri parekraf menteri kominfo pse blokir blokir harapan ketinggian  memahami  kerja  kreatif  kebutuhan  akses layanan  pokoknya  blokir  urus  pengaturan  pariwisata komodo menteri  parekraf  menteri  kominfo  pse  blokir  blokir harap  tinggi  paham  kerja  kreatif  butuh  akses  layan pokok blokir urus atur pariwisata komodo kominfo optimis perusahaan blokir memenuhi kewajibannya pemenuhan kewajiban normalisasi kominfo optimis usaha blokir penuh wajib penuh wajib normalisasi menanggapi tudingan netizen tua konpres viral permainan agustus  kominfo  blokir  website  online  permainan  blokir obrol tanggap  tuding  netizen  tua  konpres  viral  main  agustus kominfo blokir website online main blokir obrol

## 3.2.8 Handling Missing Value
Dataset telah melalui beberapa proses pembersihan yang mengakibatkan adanya data yang tak bernilai. Pada penelitian ini dilakukan pengecekan terhadap data tak bernilai dan terdapat 1 data yang tidak bernilai. Data tersebut akan dihilangkan supaya tidak berpengaruh terhadap proses selanjutnya dengan hasil tweet bersih terakhir adalah 1234 record.

## 3.3 Labeling
Proses labeling pada  penelitian  ini  menggunakan  kamus InSet  lexicon dengan  3  Label  yakni  positif,  negatif  dan  netral menghasilkan sebanyak 1022 label negatif, 130 label positif dan 82 label netral. Gambar 3 merupakan visualisasi terhadap pelabelan yang sudah dilakukan. Dapat dilihat bahwa dari tweet yang telah dilakukan pre-processing cenderung bermakna negatif dengan presentase sebesar 82.82%. sedangkan tweet positif bernilai 10.53% dan tweet netral sebesar 6.65%.
Gambar 3. Visualisasi Presentase Label
Tweet yang  telah  dikelompokan  berdasarkan  label  dapat  divisualisasikan  berdasarkan  kata  yang  sering  muncul. Gambar 4 merupakan visulaisasi kata yang sering muncul dengan label negatif dan berwarna merah. Gambar 5  merupakan visulaisasi kata yang sering muncul dengan label positif dan berwarna hijau. Gambar 6 merupakan visulaisasi kata yang sering muncul dengan label netral dan berwarna biru.
Gambar 4. Visualisasi Kata pada Label Negatif
Gambar 5. Visualisasi Kata pada Label Positif
Gambar 6. Visualisasi Kata pada Label Netral

## 3.4 Ekstraksi Fitur
Ekstrasi fitur merupakan proses pengubahan kata menjadi sebuah angka. Penelitian ini menggunakan pembobotan dengan melakukan perkalian antara nilai dari TF dan IDF sehingga disebut metode TF-IDF. Ekstrasi fitur dapat dilihat pada table 5 yang menampilkan 10 kata teratas yang memiliki nilai TF-IDF.
Tabel 7. Hasil Ekstraksi Fitur Kata Jumlah nilai TF-IDF blokir 491.8 kominfo 486.7 yg 165.3 paypal 128.8 pse 107.9 steam 101.3 game 98.8 situs 93.8 main 90.8 kasih 86.8

## 3.5 Pengujian Klasifikasi
Dataset yang telah bernilai selanjutnya dipecah kedalam data test dan data train dengan perbandingan sebesar 20% : 80% .  Setelah  data  dipisah  maka  tahap  selanjutnya  adalah  implementasi  data  dengan  metode  klasifikasi.  Terdapat  6  metode klasifikasi yang digunakan yakni Decision Tree, KNN, Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression dan SVM.
Tabel 6. Hasil Ekstraksi Fitur Metode Nilai Akurasi Decision Tree 0.838 KNN 0.858 Naïve Bayes 0.85 Random Forest 0.858 Logistic Regression 0.854 SVM 0.854
Dari table terlihat bahwa terdapat 2 metode klasifikasi yang memiliki nilai akurasi tinggi yaitu metode KNN dan Random Forest dengan akurasi sebesar 85.8%. Sedangkan Logistic Regression dan SVM sebesar 85.4%. untuk metode Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 85% dan metode dengan akurasi terendah yakni Decision Tree sebesar 83.8%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang bisa diambil dari penelitian ini bahwa opini masyarakat Indonesia terutama pada dari media sosial twitter mengenai kebijakan pemblokiran situs oleh kominfo memiliki tanggapan yang cenderung berisi penolakan atau bermakna negatif.  Berawal  dari  dataset  yang  dikumpulkan  sebanyak  2000 tweet kemudian  dilakukan pre-processing dengan menghasilkan sebanyak 1234 bersih. Dari dataset yang sudah bersih menghasilkan opini negatif dengan presentase sebesar 82.82% atau sebanyak 1022 label negatif. Sedangkan opini positif bernilai 10.53%  sebanyak 130 positif dan opini netral hanya sebanyak 82 label sebesar 6.65% . Hasil dari perbandingan nilai akurasi beberapa metode klasifikasi memperoleh nilai tertinggi sebesar 85.42% dengan menggunakan metode KNN dan Random Forest . Sedangkan Logistic Regression dan SVM sebesar 85.4%. untuk metode Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 85% dan metode dengan akurasi terendah yakni Decision Tree sebesar 83.8%. Berdasarkan hasil tersebut, penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu acuan untuk mengkaji ulang terhadap kebijakan-kebijakan yang nantinya akan diterapkan ke masyarakat. Bagaimana tanggapan masyarakat mengenai kebijakan yang telah berlaku sebelumnya dapat menjadi tolak ukur apa yang sebenarnya masyarakat rasakan dan harapankan untuk kebijkan selanjutnya. Penelitian selanjutnya diharapkan mampu memaksimalkan tahap pre- procesing sehingga dapat meningkatkan hasil akurasinya serta melakukan pendalaman terhadap hasil perbandingan nilai akurasi dari metode-metode yang digunakan.

## REFERENCES
[1] D.  D.  Putri,  G.  F.  Nama,  dan  W.  E.  Sulistiono,  “Analisis Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  hal.  34–40,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[2] R. Gunawan, R. Septiadi, F. A. Wenando, H. Mukhtar, dan Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menganalisis Sentimen Terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka Pada Komentar Twitter,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, hal. 152–158, 2022.
[3] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, dan W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter
Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, hal. 116–124, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[4] D. Darwis, E. S. Pratiwi, dan A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma SVM untuk Analisis Sentimen pada Data Twitter Komisi pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” J. Ilm. Edutic , vol. 7, no. 1, hal. 1–11, 2020.
[5] A. Putri dan A. Muzakir, “Analisis Sentimen Cyberbullying Kpop Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Indones. , vol. 7, no. 9, hal. 12421–12432, 2022.
[6] A.  K.  Fauziyyah  dan  D.  H.  Gautama,  “Analisis  Sentimen  Pandemi  Covid19  Pada  Streaming  Twitter  Dengan  Text  Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, hal. 31–42, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[7] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, dan Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, hal. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[8] M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan KNN,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, hal. 23–28, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[9] R. Kurniawan dan A. Apriliani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Virus Corona Berdasarkan Opini Dari Twitter Berbasis Web  Scraper,” Jurnal  INSTEK  (Informatika  Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  5,  no.  1.  hal.  67–75,  2020.  doi: 10.24252/instek.v5i1.13686.
[10]  S. L. M. Sitio, “Analisis Sentimen Covid 19 Berdasarkan Komentar Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Phyton,” J. E- Bisnis, Sist. Inf. , Teknol. Inf. ESIT , vol. 17, no. 02, hal. 57–61, 2022.
[11]  M. K. Al Fath, Arini, dan N. Hakiem, “Sentiment Analysis Of Full Day School Policy Comment Using Naïve Bayes Classifier Algorithm,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 107–114, 2020, doi: https://doi.org/10.33395/sinkron.v5i1.10564 e-ISSN.
[12]  S. Fanissa, M. A. Fauzi, dan S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking Image Processing and Computer Vision View project Food Image Classification, Retrieval,  and  Analysis  View  project,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  no.  February,  2018,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.researchgate.net/publication/322959527
[13]  F. Koto dan G. Y. Rahmaningtyas, “Inset lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian Sentiment Analysis in Microblogs,” Proc. 2017 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2017 , hal. 391–394, 2017, doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.
[14]  A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, dan N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 1, no. 1, hal. 42–51, 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i1.180.
[15]  F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, hal. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[16]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  dan  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , hal. 43–49, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://t.co/9WloaWpfD5
[17]  F. F. Rachman dan 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,  hal.  100–109,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/INO/article/view/223/175
[18]  B.  M.  Pintoko  dan  K.  M.  L.,  “Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, hal. 8121–8130, 2018.
[19]  D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, hal. 697–711, 2021.
[20]  H. Azis, F. T. Admojo, dan E. Susanti, “Analisis Perbandingan Performa Metode Klasifikasi pada Dataset Multiclass Citra Busur Panah,” vol. 19, no. 3, hal. 286–294, 2020.