Analisis Hubungan Sentimen Publik di Media Sosial Twitter dan Survei Penilaian Integritas Terhadap Pemerintah Daerah Provinsi di Indonesia Menggunakan Metode Recurrent Neural Network

Abstrak

Perkembangan teknologi telah mengubah cara masyarakat dalam berekspresi dan berkomunikasi. Di Indonesia, Twitter menjadi platform yang signifikan dengan jutaan pengguna yang menyampaikan pendapat dan mengungkapkan aspirasi terkait berbagai isu, termasuk pemerintah daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap pemerintah daerah, menjelaskan hubungan antara sentimen publik dan survei penilaian integritas, serta membangun model untuk mengklasifikasi sentimen dari tweet yang ditujukan kepada pemerintah daerah. Metode penelitian meliputi pengumpulan data melalui teknik scraping, pra-pemrosesan data, pelabelan dan pengecekan label data, analisis sentimen menggunakan arsitektur pra-latih IndoBERT dan Recurrent Neural Network (RNN), pemeringkatan data berdasarkan persentase sentimen positif, dan dan negatif, serta perbandingan data dengan skor peringkat kinerja berdasarkan Survei Penilaian Integritas (SPI). Hasil pelatihan model dengan arsitektur kombinasi dari model pra-latih IndoBERT dengan Bidirectional LSTM masih belum maksimal karena model menunjukkan performa akurasi optimum di angka 73% dengan f1-score sebesar 87% pada data validasi. Melalui model yang dikembangkan, dapat dilakukan pemeringkatan terhadap data tweet yang memiliki kata kunci berkaitan dengan Pemprov. Hasil pemeringkatannya adalah Jawa Timur sebagai provinsi dengan sentimen publik yang paling positif, sementara Provinsi Lampung sebagai provinsi dengan sentimen publik yang paling buruk. Setelah dibandingkan dengan Survei Penilaian Integritas (SPI), hasil analisis sentimen berkorelasi positif terhadap SPI sehingga dapat dijadikan referensi untuk mengetahui kinerja pemerintah daerah. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pendapat masyarakat dan memberikan panduan bagi pemerintah dalam proses pengambilan keputusan