Nama : Angga Pratama Program Studi : Magister Teknologi Informasi Judul : Analisis Sentimen Masyarakat di Twitter tentang Pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia Pembimbing : Dr. Indra Budi, S.Kom., M.Kom.

Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan untuk melakukan pemindahan ibu kota negara (IKN) dari Jakarta ke Kalimantan di tahun 2019. Hal tersebut menuai respons dari masyarakat, ada kelompok yang setuju dan ada yang tidak setuju. Opini dari masyarakat tentang pemindahan ibu kota banyak beredar melalu sosial media khususnya Twitter. Pemindahan ibu kota butuh proses panjang dan direncanakan dimulai di tahun 2024. Sampai saat ini sudah banyak kebijakan turunan dari pemerintah agar proses pemindahan ibu kota negara tetap berlangsung. Begitu juga dengan opini masyarakat di Twitter bermunculan menanggapi kebijakan tersebut. Sudah hampir 4 tahun sejak ditetapkan, sudah cukup banyak juga opini dari masyarakat tentang pemindahan IKN. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang pemindahan ibu kota negara beserta topik-topik yang menjadi perbincangannya. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari Twitter sejak 2019 sampai 2022 tentang pemindahan ibu kota negara. Data yang dikumpulkan akan melewati serangkaian data preprosesing yang kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Pemodelan sentimen dilakukan menggunakan lima model klasifikasi untuk mencari keakuratan terbaik, yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RF). Masing-masing algoritma dijalankan dua kali dari 2 sampel yang tanpa melewati balancing, dan satunya lagi menggunakan oversampling. Pemodelan topik dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Kedua pemodelan ini digunakan untuk memvisualisasikan sentimen dan topik-topiknya ke dalam visualisasi time series. Pemodelan sentimen terbaik yang dihasilkan adalah RF dari sampel oversampling dengan nilai akurasi 82%. Pemodelan tersebut menghasilkan distribusi sentimen dengan sentimen positif mendominasi sebanyak 46.5%, sentimen netral sebanyak 31.6%, dan sentimen negatif sebanyak 21.9%. Hasil visualisasi time series menunjukkan bahwa sentimen positif tidak selalu mendominasi, namun hanya pada tahun 2022. Pemodelan topik menghasilkan 15 topik untuk sentimen positif, 11 topik untuk sentimen netral, dan 8 topik untuk sentimen negatif. Visualisasi topik time series memperlihatkan bahwa beberapa topik mendominasi perbincangan di Twitter, namun hanya pada bulan-bulan tertentu. Visualisasi time series dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif pada penelitian analisis sentimen dan pemodelan topik.