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

Aturan untuk penyedia layanan di internet atauPenyelenggara Sistem Elektronik di Indonesiamendapatkan pro dan kontra semenjak adanya PeraturanPemerintah yang diterbitkan. Twitter sebagai media sosial,menjadi salah satu tempat menyampaikan pendapat secarabebas, tidak terkecuali pendapat untuk peraturan PSE.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasikarakteristik akun pengguna Twitter denganmempertimbangkan sentimen tweet mereka terhadapPeraturan PSE. Analisis ini dilakukan denganmengidentifikasi sentimen pada data tweet, kemudianmelihat atribut dari akun pengguna tweet tersebut. Padaproses penggalian data didapatkan sebanyak 849 tweet, 679diantaranya diberikan label sentimen yang kemudian akandigunakan untuk membangun model machine learningberbasis IndoBERT. Selanjutnya, sebanyak 335 data terkaitakun pengguna yang terikat dengan data tweet diatas jugadidapatkan. Model machine learning yang dihasilkanmencapai akurasi sebesar 71%, didapatkan juga modelpaling baik dalam mengklasifikasi tweet dengan sentimentnegatif. Ditemukan bahwa akun yang mendukung PSE ataumemiliki postingan tweet dengan sentimen positif berusialebih muda dibandingkan yang bersentimen negatif. Meskibegitu rata-rata jumlah tweet yang dihasilkan akun-akunbersentimen positif lebih banyak dibandingkan akundengan sentimen negatif meskipun rata-rata usianya jauhlebih tua. Ini menunjukkan bahwa akun bersentimen positiflebih sering mengirim tweet dibandingkan akunbersentimen negatif.