Perbandingan Pembobotan Kata Menggunakan Naïve Bayes Classifier Terhadap Analisa Sentimen Permendikbud No 30 Tahun 2021
Authors: Arisandi Jeki Dwi , Budianita Elvia , Cynthia Eka Pandu , Yanto Febi , Yusra Yusra 
Published: December 2022

Abstrak - Kekerasan seksual di lingkungan Pendidikan mengalami peningkatan kasus dari tahun ke tahun. Menurut data dari Komnas Perempuan periode 2015-2020 kasus kekerasan seksual di lingkungan Pendidikan menunjukkan bahwa lingkungan Pendidikan sudah tidak menjadi tempat yang aman bagi peserta didik. Berdasarkan data kasus yang diadukan kepada komnas perempuan pada tahun 2015-2020 kasus kekerasan seksual tertinggi terjadi di lingkungan Universitas sebanyak 27%, lalu diikuti oleh Pesantren atau Pendidikan berbasis agama sebanyak 19% dan sisanya terjadi di tingkat SMU/SMK sebanyak 15%, SMP 7%, di tingkat TK,SD,SLB dan Pendidikan berbasis Kristen masing-masing sebanyak 3%. Bentuk kekerasan seksual yang terjadi di lingkungan Pendidikan tersebut berupa pemerkosaan, pencabulan, dan pelecehan seksual serta kekerasan psikis dan diskriminasi dengan mengeluarkan siswa dari sekolah. Berbagai kasus tersebut mendorong pihak Kementrian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia membuat Peraturan Menteri No 30 Tahun 2021 dengan tujuan untuk menangani berbagai kekerasan seksual yang selama ini masih terjadi di lingkungan Pendidikan. Namun setelah diterbitkannya Peraturan Menteri nomor 30 Tahun 2021 tersebut memunculkan beragam sentimen positif dan negatif dari masyarakat baik itu dari organisasi HAM dan organisasi keagamaan. Opini dari masyarakat tersebut dapat dijadikan bahan evaluasi bagi pemerintah untuk menilai kebijakan yang telah dibuat. Dalam penelitian ini membahas mengenai analisa sentimen Permendikbud no 30 tahun 2021 dengan melakukan perbandingan pembobotan kata menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Langkah awal yang penulis lakukan yaitu pengumpulan data dari media sosial Twitter sebanyak 468 data, kemudian memberikan pelabelan kelas data yang terdiri dari positif, negatif, dan netral lalu melakukan proses pembobotan menggunakan TF-IDF dan TF-RF yang bertujuan untuk melihat perbandingan proses pembobotan kedua metode tersebut. Berdasarkan dari proses dan hasil pengujian Confusion Matrix didapatkan akurasi terbaik dengan rasio 70:30 sebesar 73,94% dengan pembobotan TF-IDF.Kata Kunci: PERMENDIKBUD No 30 Tahun 2021, Kekerasan Seksual, Analisa Sentimen, Twitter, Naïve Bayes Classifier.Abstract - Sexual violence in the educational environment has increased in cases from year to year. According to data from Komnas Perempuan for the 2015-2020 period, cases of sexual violence in the educational environment show that the educational environment is no longer a safe place for students. Based on case data that was reported to Komnas Perempuan in 2015-2020 the highest cases of sexual violence occurred in universities as much as 27%, then followed by Islamic boarding schools or religion-based education as much as 19% and the rest occurred at the high school/vocational level as much as 15%, SMP 7 %, at the level of TK, SD, SLB and Christian-based education each as much as 3%. The forms of sexual violence that occur in the educational environment are in the form of rape, sexual abuse, and sexual harassment as well as psychological violence and discrimination by expelling students from school. These various cases prompted the Ministry of Education, culture, research, and Technology of the Republic of Indonesia to make Ministerial Regulation No. 30 of 2021 with the aim of dealing with various sexual violence that is still happening in the education environment. However, after the issuance of Ministerial regulation number 30 of 2021, it gave rise to various positive and negative sentiments from the community, both from human rights organizations and religious organizations. Public opinion can be used as evaluation material for the government to assess the policies that have been made. This study discusses the sentiment analysis of Minister of Education and Culture No. 30 of 2021 by comparing word weights using the Naïve Bayes Classifier method. The first step that the author took was collecting data from Twitter social media as much as 468 data, then labeling the data classes consisting of positive, negative, and neutral then carrying out a weighting process using TF-IDF and TF-RF which aims to compare the two weighting processes the method. Based on the process and results of the Confusion Matrix test, the best accuracy was obtained with a 70:30 ratio of 73.94% with TF-IDF weighting.Keywords: PERMENDIKBUD No 30 of 2021, Sexual Violence, Sentiment Analysis, Twitter, Naïve Bayes Classifier.