PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH - Abdurrohim, Iim; Rahman, Alkautsar (LEMBAGA PUSAT KAJIAN KEBANGSAAN/PUSKAB UKRI, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan Omnibus Law Cipta Kerja yang dikeluarkan pemerintah dengan menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP). Metode yang digunakan adalah analisis sentimen pada 75.000 komentar online dari berbagai platform seperti media sosial, forum diskusi, dan situs berita menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) dengan arsitektur LSTM. Hasil analisis menunjukkan 51% komentar mengandung sentimen negatif, 29% netral, dan 20% positif yang mengindikasikan adanya resistensi dan kontroversi cukup besar terhadap kebijakan tersebut. Melalui Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), ditemukan aspek kepentingan pekerja/buruh (79% negatif) dan lingkungan hidup (67% negatif) menjadi sorotan utama kekhawatiran masyarakat, sementara aspek investasi (48% positif) dianggap manfaat utama kebijakan ini. Analisis jaringan kata juga mengungkapkan kata kunci seperti