Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa Pandemi

Abstract

Pemerintah memanfaatkan media sosial seperti twitter sebagai salah satu kanal interaksi dengan masyarakat. Informasi hasil interaksi tersebut sebagai umpan balik untuk mengetahui opini masyarakat terhadap kebijakan publik. Analisis sentimen tweet dari masyarakat dapat dijadikan sebagai salah satu parameter penunjang bagi pemerintah dalam mengevaluasi kebijakan dan pengambilan keputusan mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen data tweet masyarakat terhadap akun twitter resmi Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di masa pandemi COVID-19. Data yang diperoleh sebanyak 14208 baris dengan query pada tweet yang mengandung kata atau menyebut username @dkijakarta, dimana akan dikelompokkan berdasarkan kelas sentimen yaitu, negatif, netral, dan positif dengan menggunakan TF-IDF Vectorizer untuk pembobotan kata dan klasifikasi menggunakan beberapa metode yaitu, random forest classifier dengan hasil akurasi sebesar 75,81%, algoritma naive bayes dengan hasil akurasi 75,22%, dan algoritma support vector machine 77,58%. Dilakukan proses analisis sentimen pada tweet dengan presentase hasil negatif, netral, dan positif masing-masing yaitu, 8,8%, 83,6%, 7,6%.