Analisis Karakteristik Akun Twitter Berdasarkan Sentimen Pendapat Terkait Undang-Undang PSE

Abstract

Aturan untuk penyedia layanan di internet atau
Penyelenggara Sistem Elektronik di Indonesia
mendapatkan pro dan kontra semenjak adanya Peraturan
Pemerintah yang diterbitkan. Twitter sebagai media sosial,
menjadi salah satu tempat menyampaikan pendapat secara
bebas, tidak terkecuali pendapat untuk peraturan PSE.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi
karakteristik akun pengguna Twitter dengan
mempertimbangkan sentimen tweet mereka terhadap
Peraturan PSE. Analisis ini dilakukan dengan
mengidentifikasi sentimen pada data tweet, kemudian
melihat atribut dari akun pengguna tweet tersebut. Pada
proses penggalian data didapatkan sebanyak 849 tweet, 679
diantaranya diberikan label sentimen yang kemudian akan
digunakan untuk membangun model machine learning
berbasis IndoBERT. Selanjutnya, sebanyak 335 data terkait
akun pengguna yang terikat dengan data tweet diatas juga
didapatkan. Model machine learning yang dihasilkan
mencapai akurasi sebesar 71%, didapatkan juga model
paling baik dalam mengklasifikasi tweet dengan sentiment
negatif. Ditemukan bahwa akun yang mendukung PSE atau
memiliki postingan tweet dengan sentimen positif berusia
lebih muda dibandingkan yang bersentimen negatif. Meski
begitu rata-rata jumlah tweet yang dihasilkan akun-akun
bersentimen positif lebih banyak dibandingkan akun
dengan sentimen negatif meskipun rata-rata usianya jauh
lebih tua. Ini menunjukkan bahwa akun bersentimen positif
lebih sering mengirim tweet dibandingkan akun
bersentimen negatif.