JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 5, Oktober 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i5.4950 Hal 1393−1400 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom Copyright © 2022 Catur Rahmawati, Page 1393 JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License 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].