p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sentimen Kebijakan Pemerintah terhadap Kepercayaan Masyarakat Menggunakan Metode NLP Rule Based
Evasaria Magdalena Sipayung a1 , Bhustomy Hakim b2
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Bunda Mulia, Tangerang, Indonesia Jl. Jalur Sutera Barat kav 7-9, Alam Sutera, Tangerang, Banten 15143
1 evasaria.sipayung@gmail.com
2 bhakim@bundamulia.ac.id

## Abstrak
Kebijakan  pemerintah  dipahami  dari  saran  yang  akan  dicapai  atau  diatur  di  mana  sasarannya  adalah  publik dalam pengertian masyarakat dan kepentingan umum maka kebijakan pemerintah dapat dikategorikan sebagai kebijakan  publik.Kebijakan  yang  diterapkan  Pemerintah  pada  2022,  diantaranya  adalah  tahapan  penghapusan bahan bakar minyak jenis Premium dan Pertalite, kenaikan harga gas elpiji nonsubsidi, penerapan kelas standar BPJS,  dan  penangkapan  ikan  dibatasi  melalui  sistem  kuota.Pada  penelitian  ini  analisis  sentimen  kebijakan pemerintah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  NLP  (Natural  Language  Processing)  pada  data  tweet. Terdapat  tiga  kebija kan  yang  menjadi  acuan  kepercayaan  masyarakat  yaitu  kebijakan  “Kenaikan  Pertalite”, “Kelas  BPJS”,  dan  “LPG  Non - Subsidi”.  Sentimen  paling  negatif  didapat  saat  kebijakan  “”Kenaikan  Pertalite” dimana  terdapat  73,4%  tweet  bermakna  negatif  yang  mengkritisi  pemerintah.  Kebijakan  “Kelas  BPJS”  juga mendapat  sentimen  negatif  dengan  presentasi  tweet  negatif  sebesar  43,4%  yang  mengeluhkan  kebijakan  baru kenaikan  harga  kelas  BPJS  dan  proses  alur  BPJS.  Namun,  untuk  kebijakan  “LPG  Non - Subsidi”,  hasil  analisis sentimennya menunjukkan bahwa 52,9% tweet menyetujui kebijakan tersebut bahkan dengan kata-kata asosiasi yang sangat baik. Fenomena sosial media yang disebut “buzzer” karena 35% dari tweet positif tersebut berasal dari  akun  yang  dipertanyakan  kredibilitasnya.  Model  analisis  sentimen  sudah  menunjukkan  bahwa  model tersebut  sangatlah  baik  dengan  akurasi  86,3%  yang  dapat  merepresentasikan  bahwa  kejadian  yang digambarkan pada data sosial media twitter tersebut sudah sesuai dengan kenyataan yang terjadi.
Kata kunci: kebijakan pemerintah, sentimen analisis, NLP, rule based, komentar

## Sentiment on Public Trust Using the NLP Rule Based Method

## Abstract
Government  policy  is  understood  from  suggestions  that  will  be  achieved  or  regulated  where  the  target  is  the public in the sense of society and the public interest, then government policy can be categorized as public policy. The policies implemented by the Government in 2022 include the stages of eliminating Premium and Pertalite fuel oil, increasing the  price of non-subsidized LPG  gas, the application of BPJS standard classes, and fishing is limited through a quota system. In this research, government policy sentiment analysis was carried out using the NLP (Natural Language Processing) method on tweet data. There are three policies that serve as a reference for public trust, namely the "Pertalite Increase", "BPJS Class" and "Non-Subsidized LPG" policies. The most negative sentiment  was  obtained  during  the  "Increase  in  Pertalite"  policy  where  there  were  73.4%  of  negative  tweets criticizing  the  government.  The  "BPJS  Class"  policy  also  received  negative  sentiment  with  the  presentation  of negative  tweets  of  43.4%  complaining  about  the  new  policy  of  increasing  BPJS  class  prices  and  the  BPJS  flow process. However, for the “Non - Subsidized LPG” policy, the results of the sentiment analysis showed that 52.9% of tweets agreed with the policy even with very good association words. The social media phenomenon is called a "buzzer" because 35% of positive tweets come from accounts whose credibility is questionable. The sentiment analysis model has shown that the model is very good with an accuracy of 86.3% which can represent that the events depicted in the Twitter social media data are in accordance with the reality that occurred.
Keywords: government policy, sentiment analysis , NLP, rule based, comment

## I. P ENDAHULUAN
Kebijakan  publik  sebagai  bagian  upaya  atau  tindakan pemerintah  berupa  pengaturan/keputusan  yang  dibuat dalam rangka menyelenggarakan tugas-tugas
pemerintahannya.  Kebijakan  yang  diambil  pemerintah dapat  menimbulkan  berbagai  respon  dan  komentar  dari masyarakat  namun  Pemerintah  belum  menyediakan wadah kepada masyarakat untuk menyampaikan komentar
berkaitan  dengan  kebijakan  pemerintah  tersebut.  Hal  ini menyebabkan  masyarakat  menyampaikan  komentarnya lewat  media  sosial.  Salah  satu  media  sosial  yang  dapat digunakan  untuk  memberikan  komentar  adalah  twiter. Kebijakan  yang  diterapkan  Pemerintah  pada  2022  di antaranya  penghapusan  bahan  bakar  minyak  jenis Premium  dan  Pertalite,  dan  kenaikan  harga  gas  elpiji nonsubsidi  mendapat  tanggapan  dari  masyarakat  dalam berntuk  komentar  yang  diberikan  melalui  media  sosial twitter [1]. Respon publik terhadap suatu isu terkini dapat diketahui dari media sosial seperti twitter sebagai sumber informasi  dan  sumber  data  alternatif  [2].  Salah  satu  cara untuk  mengetahui  tanggapan  masyarakat  dengan  cara merangkum opini di  media  sosial  memperlihatkan  bahwa metode  MNB  menggunakan  fitur  3-gram  memberikan hasil terbaik [3]. Twitter merupakan platform media sosial umum  digunakan  user  untuk  berkomunikasi  dan menyebarkan  informasi  berupa  tweets.  Tweets  dapat dijadikan sumber data penting untuk melakukan penelitian Neuro-Linguistic  Programming  (NLP)  seperti  analisa sentimen, deteksi polaritas dan prediksi emoji [4]. Semua data  yang  telah  melalui  preprocess  dan  pelabelan kemudian akan dimodelkan menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Model yang terbentuk dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  tweet secara otomatis [5].
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  analisis  sentimen komentar  masyarakat  melalui  media  sosial  twitter  untuk dapat  mengetahui  kepercayaan  masyarakat  terhadap kebijakan pemerintah. Sentiment Analysis akan diterapkan  dalam  percobaan  ini  untuk  mengekstrak pengetahuan tentang bagaimana ulasan positif atau negatif yang  terlihat  seperti  dalam  format  teks.  Ini  adalah penambangan data (data mining) kontekstual teks sebagai pengidentifikasian  informasi  subjektif  untuk  memahami sentimen  orang  dari  sesuatu  sehingga  mesin  dapat mengklasifikasikan  pesan  masa  depan  dan  memberikan pernyataan  apakah  sentimen  yang  mendasari  diberi  label (positif atau negatif) [6]. Aplikasi dasar analisis sentimen terletak  pada  pengumpulan  pendapat  orang.  Pendapat semacam  itu  adalah  pendahulu  dari  banyak  keputusan bisnis.  Mirip  dengan  stop-kata,  domain  analisis  sentimen tergantung  pada  daftar  kata-kata  yang  menggambarkan pengaruh  penulis  [7].  Sentimen  masyarakat  terhadap rencana  penerapan  PSBB  di  Kota  Ambon  berdasarkan komentar  di  media  sosial  cukup  berimbang  antara sentimen  positif  dan  negatif  serta  didominasi  komentar dengan sentimen netral [8]. NBC menyelesaikan Opinion mining  dengan  Part-of-Speech  (POS)  Tagging  yang digunakan  untuk  memberikan  kelas  kata  (tag)  secara gramatikal  ke  setiap  kata  dalam  suatu  kalimat  teks.  Hasil proses tersebut kemudian diterapkan rule untuk mengetahui  apakah  suatu  dokumen  termasuk  opini  atau bukan.  Kemudian  opini  diklasifikasikan  ke  dalam  opini positif dan negatif (subproses Opinion orientation) [9].
Analisis sentimen kebijakan pemerintah yang dilakukan dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  NLP  (Natural Language  Processing)  Rule  Based.  Metode  NLP digunakan untuk memberikan kelas kata secara gramatikal ke  setiap  kata  dalam  suatu  kalimat  teks.  Hasil  proses
tersebut  kemudian  diterapkan  rule  untuk  mengetahui apakah  suatu  komentar  diklasifikasikan  ke  dalam  positif dan negatif [10].

## II. M ETODE
Penelitian  ini  mengklasifikasikan  data  menjadi  dua kelas  yaitu  sentimen  positif  dan  negatif.  Data  tweet  yang digunakan adalah tweet dengan kata kunci dari kebijakan pemerintah yang ada.
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahap  terdiri dari:  pengambilan  data,  klasifikasi  awal,  praproses  data, analisis  sentimen,  pembobotan  kata,  analisis  sentimen, pemodelan  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Tahap  yang dilakukan pada penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  pengambilan  data  yang  dilakukan pada  sosial  media  Twitter  yang  digunakan  masyarakat untuk  mengutarakan  apa  yang  dirasakan  terkait  isu-isu yang sedang trending saat itu. Kebijakan pemerintah yang dijadikan acuan dan diambil datanya antara lain data tweet tentang  kebijakan  kenaikan  pertalite  pada  range  tanggal 29  Oktober  –  9  September  2022  dengan  keywords “Kenaikan  Pertalite”,  tweet  tentang  kebijakan  LPG  yang menjadi  tidak  disubsidi  lagi  pada  range  tanggal  4-15  Juli 2022 dengan keywords “LPG Non Subsidi”, tweet tentang kebijakan  Kelas  BPJS  yang  sudah  dinaikan  tarifnya  pada range  tanggal  18-29  Juli  2022  dengan  keywords  “Kelas BPJS”,  dan  tweet  tentang  kebijakan  pembatasan  kuota penangkapan  ikan  di  laut  Indonesia  pada  range  tanggal 12-23  September  2022  dengan  keywords  “Pembatasan kuota ikan”.
Dengan  API  Twitter  yang  dipakai,  didapat  data-data yang  diambil  sesuai  dengan  kebijakan-kebijakan  dan range  tanggal  yang  ditentukan.  Hasil  penarikan  data kebijakan ditnnjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik penarikan data twitter per kebijakan
Dari  pengambilan  data  yang  dilakukan,  terdapat  1176 data  tweet  yang  membahas  kebijakan  Kenaikan  Pertalite pada  masa  kebijakan  itu  sedang  dibahas,  865  data  tweet yang  membahas  kebijakan  LPG  Non-  Subsidi,  1025  data tweet  tentang  kebijakan  Kelas  BPJS,  dan  213  data  tweet yang  dibuat  oleh  masyarakat  untuk  membicarakan kebijakan  pembatasa  kuota  penangkapan  ikan  [1].  Pada penelitian  ini,  data  kebijakan  Kenaikan  Pertalite,  LPG Non-Subsidi,  dan  Kelas  BPJS  sangat  mumpuni  untuk dipakai lebih lanjut sebagai data analisis sentimen karena data  tweet  mereka  sudah  banyak  yaitu  800-1200  data. Sedangkan  data  kebijakan  Kuota  Ikan  sangat  kurang  dari segi kuantitas untuk diolah sentimennya. Oleh karena itu, penelitian ini membahas 3 (tiga) data kebijakan berbeda.

## B. Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini,  data  yang  diambil  berupa  tweet- tweet  yang  dibuat  tentang  tiap  kebijakan  di  media  sosial twitter  yang  masih  sangat  mentah  yang  terdiri  dari  tag, link,  dan  beberapa  mention  akun,  serta  kapitalisasi tulisannya. Kesemuanya itu diparsing dibuat menjadi satu persatu  dokumen.  Contoh  head  dari  data  tweets  tentang kebijakan Kenaikan Pertalite ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I D ATA T WEET TENTANG K EBIJAKAN K ENAIKAN P ERTALITE No  Username Tweet 1.  @bangbhust Sungguh tidak memikirkan rakyatnya yang sedang kesulitan. Pertalite ...
2.  @sfwtlh13 RT Kebiasaan rezim dzolim!! Liat sumber https://www.kompas.com/.../..
3.  @hannaimelda  Kenaikan harga BBM ini dasarnya apa??!! Pasti ada sebab akibat jadi ..
4.  @JerrynxChndr Tinyurl.com/bsHbsbeg RT @anDhKaTrp Pertalite naik hidup sulit ...
5  @lukalama Mantep bgt emg subsidi BBM kita dicatut TEROSSS RT @blckment ...
Setelah  dilakukan  penarikan  data,  kemudian  data tersebut  dibersihkan  dengan  menggunakan  normalization dan  case  folding.  Normalization  ini  dilakukan  untuk menghapus tag html seperti <br>, hashtag, dan tanda baca seperti tanda seru (!), tanda tanya (?), dan lain sebagainya. Sedangkan case folding digunakan untuk membuat semua kapital  menjadi  huruf  kecil  sehingga  semua  menjadi seragam.  Hasil  dari  normalization  dan  case  folding ditunjukkan pada Tabel II.
TABEL III D ATA H ASIL N ORMALIZATION DAN C ASE F OLDING No. Username Tweet 1. @bangbhust sungguh tidak memikirkan rakyatnya yang sedang kesulitan. pertalite ... 2. @sfwtlh13 kebiasaan rezim dzolim. liat sumber ... 3. @hannaimelda kenaikan harga bbm ini dasarnya apa. pasti ada sebab akibat jadi .. 4. @JerrynxChndr @anDhKaTrp pertalite naik hidup sulit ... 5 @lukalama mantep bgt emg subsidi bbm kita dicatut terossss @blckment...
Langkah  selanjutnya  dalam  pengolahan  data  yaitu Tokenization  dimana  data  setiap  tweet  tersebut  akan dipecah  per  kata  yang  akan  menghasilkan  token-token array  di  setiap  datanya.  Untuk  membuat  semua  teks tersebut dapat dibaca oleh mesin, mereka telah diekstraksi ke dalam vektor fitur numerik bernama Vectorization. Jadi, semua  data  diterjemahkan  (tokenized)  ke  dalam  kamus biner  yang  disebut  bag  of  words  [11].  Hal  ini  dilakukan untuk mempermudah langkah selanjutnya yaitu mengeliminasi  Stop  Words  dan  melakukan  Stemming. Eliminasi  Stop  Words  guna  menghapus  kata-kata  dalam stop words list pada dokumen tiap tweet. Dalam penelitian ini  kata-kata  stop  words  list  antara  lain;  dan,  tetapi,  lalu, juga,  RT,  dan  lain  sebagainya.  Lalu  perlakuan  Stemming pada  dokumen  tiap  tweet  berarti  memotong  kata  yang berimbuhan menjadi kata dasarnya seperti “memperkejakan”  menjadi  “kerja”,  “kenaikan”    menjadi “naik”  [12].  Pada  Tabel  III  terdapat  hasil  data  yang berubah dari hasil normalization dan case folding menjadi diterapkan tokenization, stop words, dan stemming.
TABEL IIIII T OKENIZATION , S TOP W ORDS , DAN S TEMMING No.  Username Tweet 1. @bangbhust {{“sungguh”, “tidak”, “pikir”, “rakyat”, “sulit”,
“pertalite”, ... }}
2. @sfwtlh13 {{ “biasa”, “rezim”, “dzolim.”, “liat”, “sumber”, ... }}.
3. @hannaimelda  {{ “naik”, “harga”, “bbm”, “dasar”, “pasti”, “sebab”, “akibat”, .. }}
4. @JerrynxChndr  {{ “@anDhKaPtr”, “pertalite”, “naik”,
“hidup”, “sulit”, ... }}
5 @lukalama {{ “mantep”, “bgt”, “emg”, “subsidi”, “bbm”,
“catut” “terossss”, ... }}

## C. Model Natural Language Processing (NLP)
Penelitian  ini  menggunakan  opinion  mining  untuk mengambil  klasifikasi  sentimen  dari  dataset  yang  ada dengan menggunakan model Natural Language Processing  (NLP)  Rule  Based.  Proses  ini  melakukan  k- fold  cross  validation  yang  menentukan  k  bagian  untuk membagi  data-data  tweet  tersebut  menjadi  testing  dataset dan  training  dataset.  Dalam NLP  dikenal  sebagai  process pengolahan  teks  dimana  mesin  tidakbisa  memahami bahasa  natural  dari  manusia  maka  perlu  dibantu  dengan adanya naturallanguage procesing [13]. Dalam pembentukan sebuah NLP memerlukan sebuah pipelinedimana  untuk  model  mesin  yang  dibuat  dalam paper ini hanya menggunakan tahapan: word tokenization, Stopwords  removal,Stemming,  Build  bag  of  words,Split datasets, Vectorizer [14]-[16].
Dalam  model  NLP  Rule  Based  ini,  terdapat perhitungan probabilitas yang memiliki persamaan (1)[12].
𝑃 ( 𝑌 | 𝑋 )= 𝑃 ( 𝑥 | 𝑦 ) 𝑃 ( 𝑌 ) 𝑃 ( 𝑋 ) (1)
Pada  persamaan  (1)  ini,  Y  adalah  kelas  yang  sangat spesifik  dan  X  menunjukkan  data  yang  berada  di  kelas yang  masih  tidak  terklasifikasi,  serta  P(Y|X)  merupakan hasil  probabilitas  hipotesis  yang  berasal  dari  kondisi tertentu.  Representasi  probabilitas  sebelumnya  dari  suatu kelas  yang  didasari  kondisi  hipotesis  dituliskan  dengan P(Y) dan P(X|Y). P(X) menunjukkan probabilitas dari Y. Dari persamaan (1) tersebut, NLP rule based mengembangkannya  menjadi  probabilitas  yang  lebih kompleks dalam persamaan (2).
𝑃 ( 𝑌 | 𝑋 1, 𝑋2,…𝑋𝑛 )= = (2)
Dalam persaaan (2) tersebut, 𝑃 ( 𝑌 | 𝑋 1, 𝑋 2,… 𝑋𝑛 ) adalah hasil perhitungan yang didapat dari semua probabilitas posterior oleh nilai X untuk semua nilai di Y, sehingga klasifikasi ini dapat membuat prediksi sentimen yang didasari oleh probabilitas maksimum dari probabilitas posterior laplace yang ditunjukan pada persamaan (3) berikut dimana c merupakan jumlah nilai pada Y.
𝑃 ( 𝑋𝑖 | 𝑌 )= 𝑁𝑖𝑐 +1 𝑁𝑐 + 𝑐 (3)

## D. TD-IDF
Dalam penelitian ini, vektorisasi  agar sekumpulan teks dapat  dilakukan  perhitungan  menggunakan  TF-IDF  yang dilakukan dalam proses NLP untuk menghasilkan analisis sentimen.  Term  Frequency–Inverse  Document  Frequency adalah  teknik  vektorisasi  pembobotan  nilai  untuk dokumen  teks  yang  akan  memperhitungkan  bahwa  kata- kata  tersebut  dapat  dikatakan  mengekstraksi  informasi yang  baik, buruk  ataupun  tidak  berpengaruh  sama  sekali. Pembobotan  kata  dilakukan  dengan  menggunakan algoritme  TF-IDF  dengan  menghitung  jumlah  frekuensi
kata  pada  dokumen  (Salton  dan  Buckley  1998;  Berger  et al.  2000).  Tabel  IV  merupakan  hasil  TF-IDF  dari  dataset kebijakan “Kenaikan Pertalite”.
TABEL IVV H ASIL TF-IDF DATASET KEBIJAKAN “K ENAIKAN P ERTALITE ” Lexicon  R1  R2  TF1  TF2  IDF TFIDF1  TFIDF2 naik 1 1 0.35 0.4 0.48 0.108 0.098 bbm 1 1 0.35 0.4 0.465 0.065 0.088 hina 1 0 0 0.4 0.465 0.02 0.085 akibat 0 1 0 0 0 0 0

## E. Data Validation
Metode  analisis  yang  terlatih  akan  dianalisis  dengan menggunakan  model  evaluasi  performa  kinerja.  Ada empat ukuran berbeda dalam metrik ini yang menentukan kinerja hasilnya [17]:
True Positive (TP): Ulasan positif yang diklasifikasikan sebagai positif dengan benar
True
Negative (TN): Ulasan negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif dengan benar False Positive (FP): Ulasan positif yang diklasifikasikan sebagai negatif secara salah. False Negative (FN): Ulasan negatif yang diklasifikasikan sebagai positif secara salah.
Setelah  itu,  semua  metrik  tersebut  akan  dihitung sebagai  skor  Precision,  Recall,  dan  F-measures  yang mendefinisikan  ke  dalam  rata-rata  presisi  dan  recall tertimbang. Dan ini adalah rumusnya:
Precision (P) = TP/(TP+FP) (4) Recall (R) = TN/(TN+FN) (5) F-measure (F) = 2PR/(P+R) (6)
Metode Data Validation yang dipakai dalam penelitian ini  adalah  dengan  menggunakan  confussion  matrix  untuk mencari  evaluation  metric  antara  lain  nilai  Precision, Recall,  dan  F-Measure,  serta  keakuratan  model  dengan dataset  yang  sudah  disiapkan.  Dengan  data  True  Positive (TP),  False  Positive  (FP),  True  Negative  (TN),  dan  False Negative  (FN)  yang  didapatkan  dari  model  yang melakukan  sentimen  ke  beberapa  dataset  twitter  tersebut dengan  mengimplementasikan  training  set  dan  testing  set dari  tiap-tiap  kebijakan.  Didapat  hasil  data  untuk menunjukkan  Precision,  Recall,  dan  F-Measure  yang tergambarkan pada grafik ditunjukkan pada Gambar 3.
Untuk  evaluation  metric  pada  dataset  kebijakan “Kenaikan  Pertalite”,  nilai  Precision  adalah  0.82,  0.78 untuk nilai Recall, dan 0.9 untuk nilai F-Measure. Model untuk  dataset  kebijakan  “Kelas  BPJS”  didapatkan  nilai Precision  0.87,  0.75  untuk  nilai  Recall,  dan  0.82  untuk nilai  F-Measure.  Sedangkan  untuk  dataset  kebijakan “LPG Non-Subsidi” didapatkan 0.8 untuk nilai Precision, 0.72  untuk  nilai  Recall,  dan  0.84  untuk  nilai  F-Measure. Dilihat  dari  hasil  evaluasi  data  tersebut,  model  analisis sentimen  ini  sudah  cukup  baik  untuk  diterapkan,  karena nilai  F-Measure  sudah  diatas  angka  0.80  (bahkan  pada dataset kebijakan “Kenaikan Pertalite” didapatkan nilai F- Measure  tinggi  yaitu  0.90)  dimana  menjadi  tanda  bahwa model  tersebut  sudah  bisa  merepresentasikan  hasil  animo sesungguhnya.  Aakurasi  dari  model  pada  penelitian  ini sudah memiliki nilai 0.863.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian ini, data dan model telah diimplementasikan  dan  berikut  ini  adalah  pembahasan analisis  dari  hasil  yang  didapatkan  [4].  Sentimen kebijakan  pemerintah  dilakukan  dari  tiga  kebijakan  yaitu “Kenaikan  Pertalite”,  “Kelas  BPJS”,  dan  “LPG  Non- Subsidi”. Hasil sentimen kebijakan pemerintah dilakukan dari  tiga  kebijakan  yaitu  “Kenaikan  Pertalite”,  “Kelas BPJS”, dan “LPG Non-Subsidi”.

## A. Kebijakan “Kenaikan Pertalite”
Hasil  polarisasi  dari  sentimen  untuk  kebijakan “Kenaikan Pertalite” ini ditunjukkan pada  Gambar 4. Hal ini menunjukkan persebaran nilai polarity yang terkandung  dalam  kata-kata  yang  ada  dalam  teks  suatu tweet  yang  negative  sebesar  30  kata,  netral  12  kata,  dan positif 10 kata yang terasosiasi pada tweet-tweet yang ada tentang kebijakan “Kenaikan Pertalite”.
Gambar 4. Polarisasi Sentimen kebijakan “Kenaikan Pertalite”
Kata-kata  yang  berkaitan  dengan  keyword  “Kenaikan Pertalite”  diasosiasikan  dengan  gambar  Wordcloud  yang terdapat  pada  Gambar  5.  Dari  data  wordcloud  didapat bahwa  terdapat  beberapa  kata-kata  asosiasi  yang  bernada ketidaksetujuan dengan kebijakan tersebut seperti “Astaghfirullah”, “hina”, “turun”, “masalah”, dan “akibat”, serta “berdampak”. Menariknya, sentimen pada kebijakan ini  juga  memperlihatkan  bahwa  masyarakat  membuat golongannya  sendiri  yang  diperkuat  dengan  asosiasi  kata seperti  “kalangan”,  “rakyat”,  “mereka”,  dan  permintaan “subsidi”  dilanjutkan  dijalankan.  Lalu  tentunya  sentimen dari  kebijakan  ini  juga  menunjukkan  ketidaksukaan  atau
bentuk aksi mengkritik atas pihak pemerintahan yang saat itu  sedang  bertanggung  jawab.  Hal  ini  didukung  dengan beberapa  kata  asosiasi  yang  muncul  berkaitan  dengan “Jagal Cebong” (julukan buruk yang diberikan masyarakat untuk pemerintahan Jokowi), “Jokowi”, dan “dzalim”.
Gambar 5. Wordcloud kebijakan “Kenaikan Pertalite”
Pada data tweet tentang kebijakan “Kenaikan Pertalite”, didapatkan hasil analisis sentimen yang ditunjukkan pada Gambar  6.  Grafik  di  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  dari 1176  tweet  tentang  kebijakan  “Kenaikan  Pertalite”, terdapat  73,4%  tweet  bernada  negatif  yaitu  sekitar  863 tweet menggunakan kata-kata yang bersifat buruk, 15,7% tweet bernada netral yaitu sekitar 185 tweet menggunakan kata-kata  yang  normal  (beberapa  diantaranya  hanya bersifat  informatif  seperti  untuk  berita),  dan  10,9%  tweet bernada  positif dimana 128  tweet  menyatakan  setuju  atas kenaikan  harga  pertalite  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  masyarakat  Indonesia  banyak  tidak  setuju  dengan pendapat  dan  narasi  tentang  kebijakan  kenaikan  bahan bakar mesin (Pertalite) yang akan dinaikkan.
Gambar 6. Analisis Sentimen kebijakan “Kenaikan Pertalite”

## B. Kebijakan “Kelas BPJS”
Hasil  polarisasi  dari  sentimen  untuk  kebijakan  “Kelas BPJS”  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Hal  ini menunjukkan  persebaran  nilai  polarity  yang  terkandung dalam  kata-kata  yang  ada  dalam  teks  suatu  tweet  yang negatif sebesar 19 kata, netral 12 kata, dan positif 20 kata yang  terasosiasi  pada  tweet-tweet  yang  ada  tentang kebijakan “Kelas BPJS”.

## Gambar 7. Polarisasi Sentimen kebijakan “Kelas BPJS”
Wordcloud  yang  menggambarkan  kata-kata  asosiasi apa  saja  yang  terkait  dengan  keyword  “Kelas  BPJS” ditunjukkan pada Gambar  8. Terdapat beberapa kata-kata asosiasi  yang  bernada  ketidaksetujuan  dengan  kebijakan tersebut  seperti  “tiyanjing”,  “susah”,  “rebutan”,  “mahal”, dan  “yakali”,  serta  “remuk”.  Beberapa  kata-kata  asosiasi pada  sentimen  disini  juga  mengkritisi  tentang  alur  proses BPJS yaitu “pelayanan”, “kursi”, “tertinggi”, dan “bayar”. Namun,  kata-kata  asosiasi  yang  bernada  positif  disini sangat  sedikit  sehingga  dipertanyakan  untuk  sentimen yang bermakna positif sebesar 33,3% di atas.
Gambar 8. Wordcloud kebijakan “Kelas BPJS”
Pada  data  tweet  tentang  kebijakan  “Kelas  BPSJ”, didapatkan hasil Analisis Sentimen yang ditunjukkan pada Gambar  9.  Gambar  9  menunjukkan  grafik  yang merepresentasikan dari total 1025 tweet, ada 43,4% tweet bermakna  negatif  yaitu  sekitar  445  tweet  menggunakan kata-kata  yang  menunjukkan  hal  kontra  dari  kebijakan yang  akan  dilakukan,  23,3%  tweet  bermakna  netral  yaitu sekitar  239  tweet  menggunakan  kata-kata  yang  tidak mengandung  hal  negatif  dan  positif  yang  sifatnya penyebaran  informasi  saja,  dan  33,3%  tweet  bernada positif dimana 341 tweet menyatakan pernyataan pro atas kebijakan Kelas BPJS yang akan dinaikkan harganya. Hal ini  menunjukkan  bahwa  sentimen  pada  kebijakan  “Kelas BPJS” ini mayoritas tidak setuju, namun ternyata banyak juga yang mendukung atas pengimplementasian kenaikan harga Kelas BPJS ini.
Gambar 9. Analisis Sentimen kebijakan “Kelas BPJS”

## C. Kebijakan “LPG Non-Subsidi”
Hasil  polarisasi  dari  sentimen  untuk  kebijakan  “LPG Non-Subsidi”  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  10.  Hal  ini menunjukkan  persebaran  nilai  polarity  yang  terkandung dalam  kata-kata  yang  ada  dalam  teks  suatu  tweet  yang negative  sebesar  17  kata,  netral  14  kata,  dan  positif  18 kata  yang  terasosiasi  pada  tweet-tweet  yang  ada  tentang kebijakan “LPG Non-Subsidi”.

## Gambar 10. Polarisasi Sentimen kebijakan “LPG Non-Subsidi”
Sentimen  tentang  kebijakan  “LPG  Non-Subsidi” menghasilkan  kata-kata  asosiasi  yang  terikat  dengan keyword  “LPG  Non-Subsidi”.  Hasil  tersebut  ditunjukkan pada Gambar 11 yang berbentuk wordcloud. Banyak kata- kata  dengan  konotasi  positif  yang  baik  keluar  dalam wordcloud tersebut seperti “liburan”, “aman”, “good job”, “alhamdulillah”, “kesiapan”, dan “tenang”. Hal ini sangat berbeda dengan dua pembahasan kebijakan diatas dimana animo  masyarakat  sangatlah  positif  dalam  menghadapi kebijakan ini.
Gambar 11. Wordcloud kebijakan “LPG Non-Subsidi”
Gambar  12 menunjukkan hasil analisis sentimen untuk kebijakan “LPG Non-Subsidi”. Grafik tersebut menunjukan  presentasi  dari  865  tweet  tentang  kebijakan
“LPG  Non-Subsidi”  terdapat  hanya  23,7%  tweet  yang berisikan kata negatif yaitu sekitar 205 tweet menggunakan  kata-kata  tidak  setuju  dengan  kebijakan tersebut,  22,4%  tweet  berisikan  kata  netral  yaitu  sekitar 202  tweet  sifatnya  sebagai  berita  saja,  dan  52,9%  tweet positif  dimana  458  tweet  menyatakan  pernyataan  hal kebaikan  tentang  kebijakan  pemberhentian  subsidi  untuk pembelian  gas  LPG.  Hal  ini  merepresentasikan  bahwa sentimen  pada  kebijakan  “LPG  Non-Subsidi”  ini  banyak yang menyetujui dan mengamininya untuk tetap dilakukan.
Gambar 12. Analisis Sentimen kebijakan “LPG Non-Subsidi”
Penggunaan metode pada studi kasus yang tidak sesuai dapat memberikan hasil yang tidak optimal [18]. Apabila dibandingkan dengan model penelitian sebelumnya terkait dengan  analisis  sentimen  didapatkan  perbandingan  hasil akurasi yang ditunjukkan pada Tabel V [19][20].
TABEL V H ASIL A KURASI M ETODE Kriteria NLP Rules Based NBC KNN Akurasi 86.30% 63.09% 69.23% Precision 81.33% 73.86% 79.75% Recall 83.30% 78.50% 81.25%
Wordcloud  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  sangat beragam  sesuai  dengan  label  yang  didapatkannya dimasing-masing  kebijakan.  Pada  penelitian  sebelumnya yang mengusung analisis sentimen kebijakan pemindahan ibu  kota,  namun  untuk  kata-kata  yang  keluar  dalam wordcloud  hanyalah  kata  umum  yang  terkait  saja,  tidak ada kata dengan nada positif atau negatif yang signifikan.

## IV. K ESIMPULAN
Analisis  Sentimen  dilakukan  pada  data  tweet  yang sudah  dilakukan  pengolahan  data  yaitu  scrapping, normalization,  tokenization,  stop  words,  dan  stemming. Terdapat  tiga kebijakan  yang menjadi  acuan  kepercayaan masyarakat  yaitu  kebijakan  “Kenaikan  Pertalite”,  “Kelas BPJS”, dan “LPG Non-Subsidi”. Sentimen paling negatif didapat  saat  kebijakan  ”Kenaikan  Pertalite”  dimana terdapat  73,4%  tweet  bermakna  negatif  yang  mengkritisi pemerintah.  Kebijakan  “Kelas  BPJS”  juga  mendapat
sentimen  negatif  dengan  presentasi  tweet  negatif  sebesar 43,4%  yang  mengeluhkan  kebijakan  baru  kenaikan  harga kelas  BPJS  dan  proses  alur  BPJS.  Namun,  untuk kebijakan “LPG Non-Subsidi”, hasil analisis sentimennya menunjukkan  bahwa  52,9%  tweet  menyetujui  kebijakan tersebut  bahkan  dengan  kata-kata  asosiasi  yang  sangat baik.  Hal  ini  memberikan  fenomena  sosial  media  yang disebut  “buzzer”  karena  35%  dari  tweet  positif  tersebut berasal  dari  akun  yang  dipertanyakan  kredibilitasnya. Sedangkan  untuk  model  analisis  sentimennya  sudah menunjukkan  bahwa  model  tersebut  sangatlah  baik dengan  akurasi  86.3%  yang  dapat  merepresentasikan bahwa kejadian yang digambarkan pada data sosial media twitter  tersebut  sudah  sesuai  dengan  kenyataan  yang terjadi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Bunda  Mulia khususnya tim Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian kepada Masyarakat (P3M) Universitas Bunda Mulia yang telah membiayai penelitian ini dalam program Hibah Internal UBM Kampus Serpong sampai selesai.
D AFTAR P USTAKA
[1] Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, "Soal Pembatasan BBM, Kebijakan  Pemerintah  Tidak Akan Memberatkan Rakyat", https://www.esdm.go.id/en/media-center/news-archives/soal- pembatasan-bbm-kebijakan-pemerintah-tidak-akan-memberatkan- rakyat, tanggal akses 1 Oktober 2022.
[2] Ni Putu Gita Naraswati, Ni Putu Gita Naraswati, dkk., " Analisis Sentimen  Publik  dari  Twitter  Tentang  Kebijakan  Penanganan Covid-19  di  Indonesia  dengan  Naive  Bayes  Classification", SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Volume  10,  Nomor  1, Januari 2021: 222-238, ISSN:2302-8149.
[3] Muhamad  Rizki  Fajr,  "Analisis  Sentimen  Publik  terhadap Program Kebijakan Pemerintah untuk Mengembangkan Pendidikan  Menggunakan  Metode  Multinomial  Naive  Bayes", Tesis Magister Ilmu Komputer, 2020.
[4] N. Chadha, R. C. Gangwar, and R. Bedi, “Current Challenges and Application  of  Speech  Recognition  Process  using  Natural Language Processing: A Survey,” Int. J. Comput. Appl., vol. 131, no. 11, pp. 28–31, 2015, doi: 10.5120/ijca2015907471.
[5] Mohammad  Farid  Naufal,  Selvia  Ferdiana  Kusuma,  "Analisis Sentimen  pada  Media  Sosial  Twitter  Terhadap  Kebijakan Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Berbasis  Deep Learning",  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika), Vol. 8 No. 1 April 2022.
[6] Nakov,  P.,  Ritter,  A.,  Rosenthal,  S.,  Sebastiani,  F.,  &  Stoyanov, V., “SemEval-2016 task 4: Sentiment analysis in Twitter”, 2016.
[7] Rajput,  A.,  “Natural  Language  Processing,  Sentiment  Analysis and Clinical Analytics”, 2019.
[8] Hennie  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine. Information System Development (ISD),
Vol. 5 No. 2, Juli 2020.
[9] Aldi  Nurzahputra,  Much  Aziz  Muslim,  “Analisis  Sentimen  pada Opini  Mahasiswa  Menggunakan  Natural  Language  Processing”, Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2016).
[10] Evasaria  M.  Sipayung,  dkk,  "Perancangan  Sistem  Analisis Sentimen  Komentar  Pelanggan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier", Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 8, NO. 1, April 2016.
[11] Siddhartha,  B.  S.,  “An  Interpretation  of  Lemmatization  and Stemming in Natural Language Processing”, 2021.
[12] Bhustomy  Hakim,  “Analisa  Sentimen  Data  Text  Preprocessing Pada  Data  Mining  Dengan  Menggunakan  Machine  Learning”,
JBASE Universitas Bunda Mulia Vol. 4 No. 2, pp 16-22, 2021.
[13] R.  Collobert,  J.  Weston,  L.  Bottou,  M.  Karlen,  K.  Kavukcuoglu, and  P.  Kuksa,  “Naturallanguage  processing  (almost)  from scratch,” J. Mach. Learn. Res., vol. 12, pp. 2493–2537, 2011.
[14] A.  Elmessiry,  W.  O.  Cooper,  T.  F.  Catron,  J.  Karrass,  Z.  Zhang, and  M.  P.  Singh,  “Triaging  Patient  Complaints:  Monte  Carlo Cross-Validation of Six Machine LearningClassifiers”, JMIR Med. Informatics, vol. 5, no. 3, p. e19, 2017, doi:10.2196/medinform.7140.
[15] V. Singh and B. Saini, “An Effective Tokenization Algorithm for Information  RetrievalSystems,”  pp.  109–119,  2014,  doi: 10.5121/csit.2014.4910
[16] A. I. Kadhim, Y. N. Cheah, and N. H. Ahamed, “Text Document Preprocessing  andDimension  Reduction  Techniques  for  Text Document  Clustering,”  Proc.  -  2014  4th  Int.Conf.  Artif.  Intell. with  Appl.  Eng.  Technol.  ICAIET  2014,  pp.  69–73,  2015, doi:10.1109/ICAIET.2014.21.
[17] Flach,  P.,  “Performance  Evaluation  in  Machine  Learning:  The Good, The Bad, The Ugly and The Way Forward”, 2018.
[18] Angelina  Pramana  Thenata,  “Text  Mining  Literature  Review  on Indonesian  Social  Media”,  Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian
Informatika, Vo.l. 7, No. 2, Agustus 2021.
[19] Paulus  Samotana  Zalukhu,  Teny  Handhayani,  Manatap  Sitorus, "Analisis  Sentimen  Terhadap  Kenaikan  BBM  di  Indonesia  pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes", Jurnal Sistem  Informasi  dan  Teknik  Komputer,  Vol.  8  No.  1  (2023) ISSN:2502-5899.
[20] Dedi  Pramana,  M  Afdal,  Mustakim,  Inggih  Permana,  "Analisis Sentimen  Terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neightbors", Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 7 No. 3 (2023).