ABSTRAK
Pandemi COVID-19 memiliki dampak yang buruk terhadap ketenagakerjaan di
Indonesia. Masalah pengangguran di Indonesia menjadi salah satu perhatian publik dalam
dua tahun ini. Pada Agustus 2020, yaitu sebesar 9,8 juta orang dan Agustus 2021, yaitu
sebesar 9,1 juta orang. Dengan adanya kondisi tersebut, pemerintah perlu melakukan
pembenahan terhadap masalah tingkat pengangguran yang ada saat ini. Melihat kondisi
tersebut, pemerintah perlu melakukan perbaikan terkait masalah pengangguran saat ini.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana opini masyarakat
mengenai upaya pemerintah dalam mengatasi masalah pengangguran selama pandemi
COVID-19 di Indonesia. Analisis sentimen dilakukan terhadap opini masyarakat dengan
menggunakan media sosial Twitter sebagai sumber data. Untuk mengukur kinerja model
digunakan tiga algoritma yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, dan Random Forest. Hasil
pada penelitian ini adalah terdapat label positif yang memiliki 1710 sentimen, dan untuk
label negatif yang memiliki 1553 sentimen. Untuk algoritma terbaik yang dihasilkan pada
penelitian ini adalah Random Forest, yaitu dengan nilai akurasi sebesar 79%. Penelitian
ini juga menghasilkan 15 fitur yang berpengaruh terhadap topik penelitian. Untuk fitur
berpengaruh dengan bobot positif tertinggi adalah ‘abai’. Sedangkan untuk fitur
berpengaruh dengan bobot negatif tertinggi adalah ‘materai’.
|