Analisis Sentimen Publik atas Kebijakan Efisiensi Anggaran 2025 dengan Text Mining dan Natural Language Processing - Vina Agustina; Asti Herliana (Lembaga Dongan Dosen, 2025)
Kebijakan efisiensi anggaran merupakan langkah strategis pemerintah untuk mengoptimalkan penggunaan belanja negara. Langkah konkret terbaru di tahun 2025, yakni Instruksi Presiden Nomor 1 Tahun 2025 yang dikeluarkan pada tanggal 22 Januari 2025, menetapkan pemangkasan anggaran belanja negara sebesar Rp 306,69 triliun. Namun, implementasi kebijakan ini sering menimbulkan pro dan kontra di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan efisiensi anggaran tahun 2025 dengan pendekatan Text Mining dan Natural Language Processing (NLP). Data dikumpulkan dari media sosial Twitter menggunakan teknik web crawling berbasis Python, dengan kata kunci tertentu dan filter waktu tertentu, sehingga diperoleh 1.614 tweet yang relevan. Proses pre-processing meliputi pembersihan data, case folding, tokenisasi dan stopword removal. Data kemudian diberi label sentimen secara manual (positif, negatif, netral), dibagi menjadi data latih (70%) dan data uji (30%) dengan teknik stratified sampling, serta ditransformasikan menjadi bentuk numerik menggunakan metode TF-IDF. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes menunjukkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat bersifat negatif (74,53%), dengan akurasi model mencapai 93,01%. Temuan ini menunjukkan bahwa masih terdapat ketidakpuasan publik terhadap kebijakan tersebut. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan teknologi untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data (evidence-based policy), serta dapat menjadi acuan bagi pemerintah dalam merumuskan strategi komunikasi publik yang lebih responsif.